В.М.Лачинов А.О.Поляков : ИНФОРМОДИНАМИКА

Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации

Издание второе, переработанное и дополненное

Книга посвящена становлению основ новой науки – информодинамики, науки, изучающей информацию как феномен, исследующей законы взаимосвязи системно-сложных образований. Информодинамика, как наука об открытых системах, базируется только на минимально необходимом, природно существующем наборе принципов построения Вселенной – ее “Природной аксиоматике”.

Публикация предназначена для специалистов, работающих в областях теоретической информатики, системного анализа, информационных систем для принятия решений и управления и, в том числе, для лиц, желающих разобраться с проблемами построения действительно интеллектуальных систем – систем, базирующихся на взаимодействии контекстно-зависимых информационных потоков, на новых, вернее “природно-заимствованных” архитектурах информационных машин, но не на эвристиках и прикладной математике.

В тексте формально не содержится сложных моментов, требующих специальной подготовки, но большой круг излагаемых вопросов предполагает достаточную широту кругозора читателя.

Предлагаемый материал может представить существенный теоретический и практический интерес для исследователей, работающих в области технологии познания и создания информационных и интеллектуальных систем, разработчиков новых архитектур информационных машин со структурой, близкой к структуре мозга, и для всех лиц любых научных интересов, ищущих принципиально новые подходы к работе с системами своей области деятельности как с системами открытыми, активно взаимодействующими с внешним Миром.

Multi pertransibunt et multiplex erit scientia {1.“Много поколений пройдет и разнообразна будет наука”. Книга Пророка Даниила XII, 5 (перевод с латинского текста). В английском издании на русском языке (XII, 4) эта цитата звучит так: “Многие прочитают ее (книгу–авт.) и умножится ведение”.}.
Науке XXI века посвящается…

От “не термодинамической” кибернетики к информодинамике

Человек занимался механикой весь исторический период своего существования. Но долгие годы многое в ней было для него искусством, а, например, вычисление движения планет и звезд и вовсе колдовством. Появление механики Ньютона сделало эти тайны почти рутинной процедурой. Но главным было другое – в представление человека о Мироздании пришла некоторая осмысленная регулярность.

Так же у человека складывались отношения и с гидродинамикой, и с термодинамикой. Электродинамика родилась быстрее – было почти ясно, где, что и как искать. Результат поисков дал для понимания Мира едва ли не больше, чем для нужд утилитарных.

Информацию атаковали регулярно, со всех сторон и всеми доступными средствами. Результатов – сколько угодно, но все “около”. Правда “немного спутали” теорию передачи информации и теорию связи с теорией собственно информации, что изменило генеральное направление исследований: изучение информации как явления фактически заменили изучением информации как характеристики процессов физического Мира.

С другой стороны, “энтузиасты” построили множество многомерных миров (“декартов ящик” все терпит, а вот как он сам соотносится с Природными реалиями?) и понятие информационного поля стали употреблять всуе. В результате выросло целое поколение ученых, считающих все разговоры об информации как явлении, “дурным вкусом”, чем-то недостойным настоящего исследователя. Еще немного – и будет принято решение “о не рассмотрении работ, связанных с информационным полем”, аналогично подобному решению по вечному двигателю{2.В информационно-энергетическом Мире такие решения несколько напоминают небезызвестное постановление “о не рассмотрении работ связанных с движением гладкого колеса по гладкому рельсу”. Как-то очень неуютно находиться в Мире, построенном из движения и как движение, в Мире, построенном как процесс и устанавливать в нем некоторые априорные запреты на само движение, на динамику. Ну не разрешает термодинамика по своим постулатам вечное движение – так Мир термодинамический суть только часть Мира, давайте сначала посмотрим вокруг, может быть и запреты станут другими.}.

Да, для этого много объективных оснований. Но есть и другое объяснение. Серьезное изучение информации как феномена ведет к изменению многих сегодня незыблемых устоев, пересмотру многих аксиоматически утвержденных стереотипов, многих научных концепций. По-видимому, интуитивное, “буквально на уровне подсознания” понимание квалифицированными исследователями возможности такой ситуации ведет к “защитной реакции” от любых попыток “все сломать и начать делать науку заново”.

Однако в части разрушительной такие попытки просто не нужны, достаточно ясно как обойтись без революций не только в обществе, но и в науке. Просто не будем считать, что наука, построенная на интуитивистско-конструктивистских соглашениях, прямым путем ведет к вершинам познания. Это полезный этап, но этап уже во многом пройденный. Пора переходить от изобретения, от фактической эвристики “аксиоматики абсолютной абстракции” к поиску и открытию “аксиоматики Природной”.

Достаточно ясно, что первая из них – для систем абстрагированных, потерявших перед исследованием часть своих связей и составляющих, вторая – для реальных, существующих в Природе именно и только потому, что они открыты, связаны со всеми остальными системами и, следовательно, наблюдаемы этими системами. Замкнутая же система формально наблюдаема только “изнутри”, в совместном замыкании с инструментом наблюдения и наблюдателем, т.е. при порождении, с точки зрения Природы, новой системы, ранее не существовавшей и “специально от нее изолированной”.

Конечно это не значит, что на основе замкнутой концепции нельзя реализовать некоторую реалию физического мира. Однако при реализации сколько-нибудь глобальных проектов такого рода мы неизбежно сталкиваемся с неучтенными последствиями восприятия их Миром как систем открытых. Проблема заключается в том, что результаты замкнутого проектирования становятся объективной реальностью Мира взаимодействующих систем, приобретая и проявляя свойства, которые мы не могли или не хотели увидеть в модельном замыкании.

Выйти из этого порочного круга можно только при признании Объектом науки Мира системно-открытого, где взаимодействие систем осуществляется не столько через количество переданной информации и силовое взаимодействие, но, прежде всего, через ее феномен, через информацию как систему, субстанцию, соединяющую собой все остальные системы независимо от их материальности, виртуальности и аксиоматической замкнутости.

Можно считать, что современная неколичественная информационная наука началась с момента написания Норбертом Винером книги под заимствованным у Платона и Ампера названием “Кибернетика”. Первая книга, основы нового взгляда на Мир, ныне перестала быть “настольной книгой для всех”. А жаль. Был ли понят этот труд до конца? Что такое “кибернетика по Винеру”?

Внешне основной тезис книги – подобие процессов “управления и связи в животном и машинах”. Это запомнили все, а надо было смотреть глубже. Ибо по Винеру, если, конечно, захотеть увидеть, в кибернетике (в управлении!) первичным является не модель и не обратная связь, а отрицательная энтропия в информационном, неколичественном смысле.

Хотя Винеру формально и не удалось отойти от энергетического (термодинамического) подхода, от сигнала, остаться только со структурами информации, все в его книге – поиск пути к выражению нового взгляда на основе существовавших тогда понятий, признанных соглашений и старой терминологии. И уже из этого поиска, а не из “единого подхода ко всем системам”, проистекает мысль об общей теории управления и связи.

Понимать эту общность надо правильно – не общность управления и связи, а связи “в том числе”, среди других целей и задач управления. Теория передачи информации не есть теория информации. Хотя действительно, толкование кибернетики как теории организации и борьбы с мировым хаосом, с возрастанием энтропии, можно понимать в информационно-управленческо-энергетическом “материальном” ключе.

Так “наследники и интерпретаторы” и поступили. Винеру оставили “частную термодинамическую кибернетику”, сделав ему реверанс по поводу “смешанной им” в единое целое с ней “общей кибернетики”. Потом объявили кибернетику аппаратом моделирования, и она перестала быть провозвестницей информационной науки будущего, стала “информационным углом зрения”, “обслуживающим механизмом для всех областей знания”.

Да, не рассматривал Винер понятия информации как совокупности вложенных динамических структур и негэнтропию как атрибут взаимодействия информационных процессов. Но с К.Шенноном он явно расходился во взглядах, точнее в целях научного поиска. И был, по всей видимости, наиболее близок к пониманию действительной ценности понятия информационной негэнтропии.

Вообще роль негэнтропии для информации просто вопиюще незамеченный и не понятый факт – это, прежде всего, структуризация информационных потоков в процессе их взаимодействия, структуризация не нашей волей и опосредованием, но структуризация во исполнение собственных законов феномена информации, существующих независимо от связной функцией информации, ее количественных оценок, энергетического Мира, законов, связанных с последними так же как вообще всё связано во Вселенной.

Величайшей заслугой Винера была именно его фактическая направленность на не термодинамическую постановку кибернетики. Не прикладная математика, как в сущности представляли кибернетику её многочисленные толкователи, не теория динамических систем{3. Имеются в виду направления, приписываемые кибернетике со времен А.Берга, У.Р.Эшби, Г.Греневского и повторенные в незначительных вариациях многими и многими другими. История уже поставила все на свои места.}, а некоторая заготовка для теории информационных негэнтропийных процессов. Писать же, за неимением в те годы другой терминологии, Винеру приходилось на языке термодинамики.

А ведь для нас, потомков, он писал. Вроде как Библию, которую не трактовать, а понимать надобно. Когда время придет.

И не один Винер предупреждал нас о реалиях открытого Мира в пределах возможностей терминологии своего времени. Например, из работ А.Колмогорова{4. Колмогоров А.Н. Жизнь и мышление как особые формы существования материи. // О сущности жизни. М.: Наука 1964, с. 48-57.} в этом смысле сегодня вспоминается совсем не выражение сложности объекта через программу его описания, а исподволь высказанное утверждение о том, что сложные системы нельзя моделировать иначе, как повторив всю историю их возникновения.

Это же прямое признание, что сложные (открытые) системы моделировать нельзя! Открытость по А.Колмогорову обеспечивается учетом всей предыстории системы. И все понятно и непротиворечиво, если, конечно, сложность системы понимать в ее глобальном, информационном смысле по К.Боулдингу.

Пора восстановить справедливость: Винер знак подал. Кстати, совсем не тот, который Г.Н.Поваров “сигналом” назвал, даже “не сообщение” мол, это{5. См. предисловие Г.Н.Поварова к “Кибернетике” (второе издание, М.: “Сов. радио”, 1968, с.19).}. А это именно сообщение и было. Для тех, кто потом прочитать сможет его независимо и от Винера, и от его трактователей. Винер сказал даже, что и где брать. Математик указал, что “аппарат решения природных задач надо искать в природе” (см. книгу Н.Винера “Я – математик”).

Да только это не указание “о копировании Природы для связи животного и машины”. Это указание о поиске “природной аксиоматики”, поиске основ, на которых “базируется все”, основ, существующих в природе “повсеместно и в любом количестве” {6. Правда, еще Ф.Бэкон сказал: Non, nisi parendo vincitur (лат.) – Только тот побеждает ее (природу), кто ей повинуется. Не пора ли нам перестать критиковать Мичуринский тезис “Мы не можем ждать милостей от Природы, взять их – наша задача” только за его не экологичность и задуматься о “повиновении Природе” всех остальных наук?}. Вот этим и надо заниматься. Вот за это и спасибо “Винеровскому подходу” к кибернетике.

Мы взяли на себя ответственность за продолжение “не термодинамического подхода” на уровне возможностей сегодняшней терминологии после наведения в этой терминологии некоторого порядка и понимания ею того, что все природные системы могут адекватно рассматриваться только как системы открытые, непрерывно взаимодействующие со своим окружением.

Это взаимодействие кроме силовой формы обеспечивается и в форме “несиловой” столь же открытыми связующими системами, частными проявлениями феномена информации. Поэтому мы предлагаем здесь информодинамику – науку об информации как явлении, о структурообразовании и других его (явления, феномена) собственных свойствах.

Информодинамика{7. Первое издание этой книги под другим названием вышло в 1998 году [11] (тогда же термин “информодинамика” официально прозвучал впервые на VI Санкт-Петербургской международной конференции “Региональная информатика-98”). Написанная свободным языком, объемлющая без необходимых подробностей огромный материал и ориентированная более на пробуждение интереса читателя к принципиально новым взглядам, чем на их доказательную сущность, книга, как выяснилось за прошедшее время, не содержала в себе никаких принципиальных ошибок. Все ее положения здесь сохранены, дополнены и в необходимой степени пояснены. Кроме того, выполнены наши обещания по введению новых разделов. Таким образом, публикация [11] во многом замещается этой работой, безусловно сохраняя свое приоритетное значение.} описывает и изучает то самое “чуть-чуть”, то, что не хватало Эйнштейну, что он искал для завершения картины мира – информационную составляющую Вселенной и её законы, вторую сторону, дополнение энергетического Мира. Эта наука открывает вход в необычный Мир, но Мир реальный, существующий и вокруг и внутри нас. Чтобы войти в него, надо увидеть, вспомнить и осознать ряд вещей, которые человечество по ходу своей истории недоопределило, недорассмотрело, просто не востребовало, наконец, за своими повседневными заботами.

Информодинамика дает то главное, что всегда надо искать в общесистемных построениях – понимание сущности информационных явлений, их взаимосвязи и связи с явлениями энергетическими, включая в совокупность информационных явлений и интеллект, разум, вообще все процессы с динамикой высоких порядков.

Вместе с информодинамикой появляется возможность согласования известных уже представлений, построения на этой базе картины Мироздания, не требующего для своего существования “Великих взрывов” и тому подобного придумывания гипотез и сущностей.

В изложении материала мы не используем математического аппарата. Этого здесь просто нельзя делать, кроме как в тех случаях, когда его применение обеспечивает иллюстративность и компактность изложения материала и не ведет к замыканию открытой системы.

Попытка поймать сущность устройства Мироздания путем нагромождения сложных арифметических представлений – это путь в провал более безнадежный, чем теоретическая черная дыра, из него не выбраться даже с помощью “трансфинитной лестницы”. Тем не менее, мы прилагаем все усилия, чтобы наши выводы и построения имели обоснованность “равную или лучшую”, чем при использовании любого аксиоматического математического подхода для описания открытых систем.

При изучении открытых систем требуется достаточное терпение. Понять этот материал при чтении его “по диагонали” невозможно. Просто “не получится” до тех пор, пока читатель не проникнется в полной мере системным подходом. Во многом именно ради этого написаны первые две части книги. Comprendre c’est egaler {8. Понять – это значит уподобиться (фр.)}, ибо предмет информодинамики таков, что для восприятия требует уподобления Миру открытому, рассмотрения всего к нему относящегося “сразу и в совокупности” из-за его первоисходной системной открытости.

Настаивающим же на том, чтобы непременно изначально оговорить все условия, рассмотреть подробности и расставить все точки (т.е. создать модель – сущность замкнутую, все рассуждения об “открытых моделях” суть терминологический самообман) скажем: в соответствии с законом Геделя в любом таком подходе к предмету информодинамики (да и вообще к Миру открытому) неизбежно наступает момент, когда число этих подробностей начинает расти “быстрее трансфинитной последовательности”, ибо речь идет о предмете первоосновном, на котором базируется многое, и сама эта первоосновность не статика, но динамика высших порядков.

Оговаривать и ставить точки будем там, где это будет полезно по сути изложения материала, там, где это будет нам указывать “собственная аксиоматика Природы”.

Логика изложения материала об открытых системах потребовала явного его разделения на четыре большие части, последовательное изучение которых только и может дать понимание всего содержания книги в целом.

Сложность открытых систем (требующая информационного определения понятия сложности), интеллект и управление во взаимосвязи с информационными потоками (сущность которых в открытом Мире никак не укладывается в существующие сегодня их определения) образуют неразрывный набор проблем, без выработки обобщенного, системного взгляда на который их конструктивное понимание невозможно.

Кроме того, строгое изложение (точнее, изложение на уровне строгости в ее “системном” понимании, единственно приемлемом для открытых систем) становится понятным только вместе с “наведением порядка в понимании системной инженерии”, а это требует дополнительных глав и разделов.

Первую часть, содержание которой определяется ее названием “Интеллектуальность сложных систем”, мы начинаем с предварения информодинамики предложенной нами инструментальной теорией интеллектуальных систем управления (ИСУ). В ней интеллект трактуется на открытой контекстно-зависимой основе, в противоположность общепринятому “математизированному” {9. В этом смысле можно привести весьма характерный пример. Несмотря на все попытки объявления “базирования интеллектуальных систем на твердом математическом фундаменте”, настоящая математика эту тематику к себе практически не подпускает. К примеру, математический энциклопедический словарь (Изд. Сов. энциклопедия, 1988 г.) упоминает о таких системах только в дополнительном разделе под названием “Словарь школьной информатики”. О серьезной математической литературе в этом смысле и говорить не приходится. Прошедшие с тех пор годы только подтверждают сказанное.}, замкнутому, модельному подходу к нему.

Теория ИСУ, как составная часть информодинамики, была разработана в связи с необходимостью обобщенного рассмотрения фундаментального свойства информации – управления для системно-сложных объектов. Изначально теория ИСУ ориентировала авторов на поиск метатеории управления, отвечающей за представление управляющей сущности информации в ее взаимодействии со всеми возможными объектами управления – от простейших до системно-сложных. Но, в конечном счете, в известной мере на основе теории ИСУ удалось построить “более общую теорию”, в некотором смысле “наиболее общую из возможных”, которая и стала основой информодинамики.

Теория ИСУ, предложенная как прикладная теория, позволила не только выйти на осознание информации как феномена, но и по новому рассмотреть глобальные проблемы организации подходов к созданию информационных систем, в том числе и систем “инженерно” интеллектуальных. Это обусловило введение в книгу второй части “Инженерия интеллектуальных систем”.

В этой части рассматриваются проблемы реализации систем с контекстно-зависимыми языками в структуре фон Неймановской машины, а также дается введение в архитектуры машин и систем, логика работы которых зависит от “внешних” характеристик информационного потока. Здесь же излагаются примеры программистских и инженерных подходов, иллюстрирующие некоторые возможности реализации информационных систем на традиционной элементной базе на уровне “близком к интеллектуальному”.

В третьей части под общим названием “Согласованный Мир информодинамики” рассматривается предложенная нами теория структурной согласованности (ТСС) и новая наука на ее основе – информодинамика.

ТСС можно рассматривать как современный вариант общей теории открытых систем, продолжение трудов, начатых А.А.Богдановым и фон Берталанфи, как не только теоретическую, но и практически полезную разработку, которую можно назвать “технологией познания”, ибо на метауровне существует не теория, но только технология познания как совокупность инструментария и правил. Не может существовать общей теории в виде “более строгом”, чем технология конструирования открытых систем.

В основу построения ТСС изначально закладывается природно существующий принцип взаимодействия “всего со всем” – аксиома открытости, обобщающая три свойства реального мира, которые до сих пор традиционно считаются независимыми, т.е. “свободными друг от друга” и “произвольно высказанными”, а именно: квантованность (дискретность) Мира; обобщенный закон сохранения; принцип дополнительности (комплементарности) {10. Здесь и для всего дальнейшего надо отметить – обобщение закона сохранения на все реалии открытого Мира (энергетические, информационные и все, еще нам неизвестные) можно сформулировать только и исключительно в духе принципа дополнительности, в виде парного высказывания. А именно: не существует “абсолютного ничто”, кроме как в виде сущностей “меньших, чем элементарный квант первичного поля”; никакая сущность не может возникнуть ниоткуда и исчезнуть никуда. Следуя принципу дополнительности, к этой паре высказываний “как целому” мы обязаны присовокупить дополнительное высказывание: дополнительное конечным сущностям квантованного мира – бесконечно-малые величины, математический ноль, актуальная бесконечность и тому подобное. Здесь мы вынуждены сослаться на дальнейший текст книги – реальные информационные системы, возникающие и существующие “естественным образом”, тоже квантованы, но уже по другому, исходя из того, что существует “квант структуры информации”. Бесконечно малые, актуальная бесконечность и т.п. существуют только как сущности “чисто абстрактных” систем, таких как математика и построенные на ее основе модели. Всё вместе, совокупность всех трех высказываний, имеет смысл как реалия дискретного (квантованного) мира. Но тогда, может быть, существует дополнительное утверждение к этой тройке как к целому и так далее? Глобально – да. Но соотнесение дальнейших групп высказываний (положений, аксиом) устроено уже по другому. Указанная выше тройка образует первичную базовую структуру, дальнейшее будет иметь отношение к ней уже как “целое-к-целому”. Но об этом далее, это уже законы самоорганизации структур.}.

Но для открытого Мира указанные свойства суть “триединая аксиома”, свободными, а значит и “независимыми” они могут быть только в аксиоматических системах. Принятие аксиомы открытости автоматически означает, что указанные свойства уже просто не могут быть “свободными и независимыми” предположениями.

Все остальное в ТСС – чистая феноменология, установление тех общих законов (правил), которые непреложны для всех без исключения систем, обладающих способностью существовать в режиме активного взаимодействия с окружающим Миром, свойствами самоорганизации и интеллекта (разума) {11. Свойствами в строгом смысле атрибута, определяющими сущность системы.}, причем совершенно не зависимо от того, из чего эти системы сделаны и как эти системы устроены. Единственное условие – наблюдаемость и повсеместность свойств как тождественность определения контекста в равных условиях во всех точках Мира.

А как и для чего, в конечном счете, создана аксиоматика Физики, да и самой Математики? Да так же, вернее “для обеспечения того же самого”, но с выделением некоторых “самостоятельных” сущностей. Так же, в том смысле, что их аксиоматика существует как согласование интуитивно непротиворечивого и конструктивного, т.е. имеет цель возможно полного следования Природе, но обязательно на основе набора предопределенных сущностей, о которых мы “знаем все”. В противном случае интуиционисты либо конструктивисты уже одержали бы окончательную победу.

Необычность ТСС в том, что весь ход рассуждений, поиск Природных аксиом и законов открытых систем изложен, представлен явно, не спрятан за магическое заклинание “пусть” {12. Многие годы раскрытие “кухни” поиска аксиоматики считалось как бы “неприличным”, но сама суть процесса этого поиска все равно от этого никуда не исчезала!}. Необычность постановки – это сокрытие делать недопустимо, сам этот поиск – предмет науки. Но уже и сейчас ясно: ТСС – это универсальная метатеория (метатехнология), защищающая нас от засилья так называемого “модельного подхода” и текущего “аксиоматического обоснования”, на основании подбора составных частей которых в системно-сложных ситуациях можно получать любые доказательства и подтверждения.

Заранее согласны – воспринимается это все достаточно трудно, но, поверьте, и изложить в первый раз не легко. Зато результаты, похоже, вполне достойны трудов. Удается установить, что информация (в общем смысле, как природное явление, феномен) – это многоуровневая система вложенных динамических процессов взаимодействия потоков данных (текстов) и структур (контекстов), организованная в соответствии с законами (правилами) балансировки потоков как внутри уровней (текстов и контекстов), так и взаимобалансировки уровней. В целом феномен информации оказывается равноподобен феномену интеллекта (разума).

Отметим, что, к примеру, в электродинамике мы можем считать (до определенного предела, если не интересуемся проблемами общей теории поля) уравнения необходимыми и достаточными условиями – электромагнитное поле “само для себя оболочка”. И не просто считать – можно получать из этого реальные прикладные (утилитарные) результаты, поскольку электромагнитное поле существует как физическое (силовое) взаимодействие.

С информодинамикой ситуация зеркально-дополнительная, уравнения лишь необходимые условия балансировки, т.е. существования уже “имеющей место” негэнтропийной информационной системы. Достаточные условия существования – это вся совокупность технологии и истории (процесса) создания и балансировки системы.

“Внутри” оболочки (уравнений) информационной машины {13. Понятие “информационной машины” в информодинамике употребляется в смысле альтернативно-дополнительном понятию “абстрактной машины” Тьюринга. Её сущность раскрывается по мере изложения материала.} в смысле изначального, общего формализма ничего нет по определению, по способу ее устройства. Существует только набор правил организации уровней процессов взаимодействия данных и структур, т.е. некоторый набор правил для порождения более чем счетных множеств формализмов, причем как адекватных реалиям физического мира, так и “чисто виртуальных”.

В отличие от электродинамики информодинамика “сама по себе” для нужд утилитарных вроде бы непригодна, она “может” лишь две вещи: объяснить устройство резонатора “динамического структурного поля” {14. Эквивалентное название – информационное поле, однако этот термин совершенно произвольно относили к такому количеству самых различных явлений, что мы просто вынуждены чем-то его заменить, использовать его уточнительную формулировку.} – сиречь информационной машины, интеллекта; установить вид свободной волны динамического структурного поля, которая оказывается дополнительно-подобной структуре физической (энергетической) Вселенной, “второй половиной” Мира {15. Формулировка структуры Вселенной как некоторого волнового процесса, “стоячей волны” предложена, по-видимому, в ныне утраченных работах Р.Бартини.}.

Однако этим информодинамика в корне меняет представление и о прикладных, и о фундаментальных теориях, и о процессе познания в целом. Открытые системы существуют как непрерывный процесс взаимодействия, Мир открытых систем – это Мир динамический, Мир, конструируемый непрерывно. Адекватно воспринимать его может только аппарат, ориентированный на технологические правила организации этого процесса.

Четвертая часть “Архитектура открытых систем” – несколько примеров прикладного использования информодинамики для исследования сложных, сложных во многих, если не во всех известных смыслах систем.

Во-первых, мы считаем здесь необходимым рассмотрение проблемы создания некоторой информационной машины, альтернативной или, вернее, дополнительной к абстрактной модели вычислений – машине Тьюринга. Эта дополнительность заключается в следующих отличительных свойствах предлагаемой информационной машины:

- её способности эффективно оперировать с потоками структур данных более чем счетной (конструктивно) мощности на существенно конечной аппаратной базе, т.е. не требуя абстракции бесконечной памяти (ленты машины Тьюринга);

- возможности физической реализации её самой, а не некоторого паллиатива (каковым является архитектура фон Неймана для машины Тьюринга).

Во-вторых, это проблемы космогонических построений для единого информационно-энергетического Мира.

Поэтому глава “Вертикальная машина” – по существу эскизный проект машины, “копирующей живой человеческий мозг”, проект, целиком основанный на информодинамических построениях. Принципиально важно, что “копирование мозга” выполнимо лишь на уровне топологии и динамики потоков данных и структур, на уровне принципа действия. Вероятно, что это единственно возможная “принципиальная схема” машины, способной оперировать потоками более чем счетной мощности, за счет того, что при её безадресной организации обеспечивается возникновение и существование устойчивой системы потоков структур, перемещающихся несигнальным способом.

Задача доведения Вертикальной машины до реализации вряд ли намного сложнее и дороже проектов современных суперкомпьютеров, но только в части создания её аппаратной реализации. Проблемными остаются два вопроса.

Во-первых, такую машину невозможно запрограммировать в обычном смысле, потребуется воспроизвести популяции таких машин, скопировать и всю технологию воспроизводства естественного интеллекта, технологию воспитания и обучения. Но, в принципе, это вопрос разрешимый.

Во-вторых, – что с этим делать и зачем это? Это вопрос о том, насколько мы не готовы к встрече с другим разумом и, вообще, всегда ли мы можем или хотим понять, что встретились с ним?

Далее мы помещаем главу “О физике открытого Мира”. Поставив задачу изучения феноменологии и законов открытых систем мы просто не имеем права обойти стороной вопрос об устройстве “самой большой” из них, совокупности всех существующих систем, Вселенной-как-целого.

Предлагаемый материал не концепция, не “новая физика”, но пример того как можно устроить целостную концепцию картины Мира, если сосредоточиться не на собирательстве гор фактов и изобретении экзотических формализмов и “моделей”, но, в соответствии с ТСС, на том как должны взаимодействовать уже известные факты и формализмы, если они и вправду принадлежат единой согласованной сущности – Вселенной. Совсем не исключено, что и физика и вся наука в целом именно так и должны быть устроены, что это основной путь их построения на обозримый период.

Последняя глава “Ответственность творца” как ответственность уже человека, сотворившего ту или иную информационно-сложную систему, неизбежно существующую и взаимодействующую с Миром открытых систем. С ТСС становятся лучше видны простые вещи, которые мы обычно стараемся относить куда угодно, но только не к информационным процессам.

К примеру, при определенном уровне самонезащищенности общества достаточно кому-либо просто “сильно захотеть сотворить хорошее и эффективное” управление им, чтобы получить пирамиду власти, тоталитарную систему, и никакой уровень материальной культуры и развития технологий интеллектуальную систему (безразлично естественную или искусственную в любых сочетаниях, но лишенных определенных профилактических механизмов) от этого не гарантирует, ибо правила ТСС действуют жестко и неотвратимо, распространяясь из Мира информационного на структуры Мира материального.

Вообще причина многих внешне “материальных” неприятностей вполне информационная и объяснимая – поступательная тенденция развития человека естественным образом породила процесс ментагенеза, попытку порождения “коллективного интеллекта”, столь же полноценного, как и индивидуальный. Но, как следует из теории и вполне подтверждается практикой, полноценный интеллект не может существовать в распределенной, не компактной системе, поступательное развитие не может быть продолжено, что неизбежно должно привести к саморазрушению структуры общества.

Человек оказывается перед выбором, перед полной мерой ответственности – либо осознать свою сущность и самостоятельно, не дожидаясь пришествий и апокалипсисов в корне изменить критерии развития цивилизации и личности, либо продолжать ломиться в открытую дверь, а на самом деле просто “в никуда”, уповая на возможность сосуществования с “коллективным разумом” и чудовищами (простите – разумными машинами), зачем-то вечно послушными “законам робототехники” А.Азимова.

Выражаем признательность всем лицам, прочитавшим первое, фактически предварительное издание этой книги. Некоторые беседы и обсуждение материала позволили нам выяснить желательные акценты и необходимые подробности изложения.

Особенно интересны замечания, выражающие концептуальное неприятие наших построений. Их разнообразие в конструктивной части сводится даже и не к обсуждению нашего подхода, но к весьма простому тезису – сначала надо все реализовать (для танка, самолета, экономики, управления), а там посмотрим. А заодно построить прибор, измеряющий “потенциал” информационного поля, его резонатор и генератор – вот и дерзайте, подобно тому, как Г.Маркони и А.Попов с электромагнитным полем поступили. А еще лучше поля оставьте физикам и математикам – это не для информационной науки.

Именно благодаря такого рода замечаниям, характерному отголоску абсолютно прикладной сущности кибернетики, чисто прикладному пониманию информатики, созданию “интеллектуальных систем” на первом попавшемся оборудовании, “исследованию нейронов” на уровне их моделей в персональном компьютере, организации информационных хранилищ на “принципах Билла Инмона” и прочему подобному (и с ориентацией на применение всего этого в системах с операторно-структурным построением и сигнальной обратной связью), мы считаем необходимым отметить особо и прямо здесь во введении следующее.

Хватит считать информатику свалкой работ априорно кибернетического прикладного назначения. Это одна из наиболее общих наук (если не самая общая!) после ее перехода на уровень информодинамики. Если хотите – тот самый общий инструмент всеобщей технологии познания.

И выше во введении, и ниже по тексту книги мы развиваем тезис о существеннейшем отличии традиционных кибернетических построений (паровозов, самолетов и тому подобных частных реализаций, имеющих, конечно, тенденцию объединяться в системы) создаваемых человеком, и рассматриваемых нами системно-сложных объектов, созданных Природой в том числе и для обеспечения существования самого человека (которые с некоторой и весьма значительной долей риска, может не только разрушать, но и создавать человек, а результаты такой деятельности мы все имеем возможность в той или иной мере ощущать на себе).

Если нужна практика – реализуйте, пожалуйста. Архитектура Вертикальной машины и даже набор команд в книге описаны с подробностями, достаточными для начала работ по ее реализации. Вот тогда мы все и получим “инженерный аналог” резонатора информационного поля и всё к нему привходящее. Пусть человек продолжает брать патенты на свои кибернетические изобретения. Природа давным-давно “взяла патент” на все остальное. И за неграмотное использование ее патентов человеку приходится платить сполна.

Когда употребляются термины “генетический материализм” или “генетический идеализм” комментарий уже не требуется. Но не вводить же понятие “генетического кибернетизма”?! Это о том, что для объяснения, что такое кибернетика в ее современной трактовке потребовалось ввести понятия технической, экономической, географической и тому подобных “прикладных” кибернетик. Стал ли предмет изучения от этого понятнее?

У всех наук есть свои области исследования и свои “поля” для апробации теории. Техническими и прикладными могут быть только их специализированные направления в этих “полях”. Прочитайте и перечитайте книгу. Не от термодинамической кибернетики, а от НЕ термодинамической начинается информодинамика. Разно все это. Разнопорядково. И задачи здесь другие, и цели, и средства, также как физика существует не исключительно ради создания бомб и ракет, а математика не только для обслуживания нужд физики.

Мы готовы к любой критике. И полезной, и наоборот. Но просим читателя помнить: от проблемы системного контакта с открытыми информационными и информационно-энергетическими образованиями на их языках и в их “динамических правилах игры” уйти уже нельзя, а все ранее предложенные фундаментальные построения (если посмотреть беспристрастно, т.е. “системно и не модельно”) пока этого контакта на должном уровне не обеспечивают.

В заключение, мы считаем своим долгом выразить нашу признательность профессору Р.М. Юсупову за проявленное внимание и поддержку нашей работы, А.Н.Долженкову за разрешение использовать его авторские материалы по прикладной системе qWord, а также тем студентам Института интеллектуальных систем и технологий СПбГТУ, которые первыми познакомились с вводными лекциями по информодинамике и чьи вопросы и замечания, возможно, улучшили изложение материала в настоящей книге.

Предлагая информодинамику, мы сами напоминаем Вам слова Данте: “Multo humanus est sentiri, quam sentire” - человек гораздо больше желает быть воспринимаемым, чем воспринимать. “Право быть услышанными” мы осуществили на основе своей многолетней практики создания сложных информационных систем для управления, выявления действительного предмета информационной науки и его изучения.

Уважаемые наши читатели! Мы написали книгу об открытом Мире, о контекстно-зависимых взаимодействиях на контекстно-зависимом языке. Как нам пришлось признаться самим себе, это, отчасти, попытка “сказать все существенное обо всем существенном”, а из нашей же работы следует, что такое в какой-то степени возможно только в процессе создания технологии познания. Возможно, какие-то вопросы нужно было изложить в другом порядке, дать дополнительный комментарий в ряде разделов. Поэтому мы не можем претендовать на полное и законченное описание информодинамики, да и что значит “полное описание” для науки об открытых системах? Но для понимания и продолжения работ по созданию новой науки изложенного материала вполне достаточно.

Крайне сложно описывать системно-сложные объекты без метаязыка. Но выше контекстной зависимости, похоже, может быть только чистый контекст, а на нем пока излагать мысли достаточно затруднительно. Поэтому просим простить нам наш стиль изложения, иногда тяжелый, иногда, быть может, излишне метафоричный.

Ваши конструктивные замечания об изложении того или иного раздела были бы весьма полезны, также как и замечания о любых возможных “контекстно-зависимых” неточностях материала.

Из авторского предисловия к первому изданию 1998 года

Многолетний опыт работы со сложными, как теперь говорят, корпоративными системами с использованием инструментария вычислительной техники, программирования, обработки данных и тому подобного, привел нас к пониманию простой истины – все эти разделы являются подчиненной частью некоторого более общего аппарата, который является для них обобщающим и консолидирующим механизмом.

Наши попытки обсуждения этой темы в разных аудиториях обычно приводили собеседников к попытке объяснить нам первоосновность той или иной математики или величие кибернетики. К сожалению, прямо противоположная ситуация ограниченности этих подходов и их возможностей для описания и работы с действительно сложными системами как двадцать лет назад, так и сейчас многими воспринимается крайне затруднительно.

Сегодня, перечитывая свои заметки 1978-1981 гг. кратко опубликованные тогда с огромными трудностями, мы видим, что их актуальность практически не утрачена.

Поэтому, в первой части мы приводим лекции, написанные по материалам разных лет. Такое начало дает нам возможность изложить процесс нашего осознания нового аппарата, который мы сегодня с полным правом можем называть собственным аппаратом информатики. Лекции первой части ориентированы на начальное изучение опубликованной нами теории интеллектуальных систем управления, бесспорно являющейся одной из собственных частей информатики, как науки, обобщающей вопросы информационного управления в системах высших уровней системной сложности по фон Берталанфи.

Во второй части избранных лекций мы приводим материал, содержащий самые новые положения по работе с информацией, ее глобальному значению практически во всех физических, космогонических, биологических и других построениях. Речь идет о предложенной нами теории структурной согласованности.

Отметим только, что на основании материалов, изложенных в первой части и не только их, мы рассматриваем весьма широкий круг явлений и результатов из самых различных отраслей знания. Цель рассмотрения – исследование феномена информации, законов этого явления и некоторых следствий этих законов с общей направленностью на формирование информодинамики.

В связи с высочайшей степенью новизны этот цикл лекций написан весьма свободным языком, ориентированным пока более на интуицию и общую высокую научно-техническую грамотность читателя, чем на строгость и качество изложения материала.

Это в полной мере предварительная публикация и авторы, при первой возможности, надеются приступить к правке и коррекции материала, дополнению и уточнению формулировок.

Тем не менее, весь материал является серьезным изложением авторской позиции, подлежащей уточнению, но не изменению, заявкой на точку зрения, которая представляется сегодня весьма полезной для дальнейшего развития процесса познания практически во всех направлениях общей и прикладной науки.

В настоящее издание не включены еще два цикла лекций: по организации основного цикла управления для системно-сложных объектов и по машинам “не фон Неймановской структуры”, ориентированным на специальные методики представления контекстно-зависимых языков. Мы планируем добавить их, а также, возможно, и другие циклы лекций в следующее, пересмотренное издание.

Vivorum censura difficilis
Суждение о живых затруднительно (лат.)

Глава 1. Интеллектуальные системы и управление

Для изучения систем как некоторой данности прежде всего нужно решить вопрос о допустимой методологии подхода, произвести выбор концепции открытости или замкнутости изучаемых систем.

Приведенный выше эпиграф полностью определяет методологию аксиоматической науки. В каждый момент времени базой изучения Природы является некоторое аксиоматическое “приближение” к ней. Это прекрасный путь для революций в науке и потрясения ее основ. Однако заметим, что сама феноменология Природы к этим потрясениям глубоко безразлична.

Вопрос построения “не революционирующей” науки заключается не в обеспечении “качества приближения”, а в желательности использовании “аксиоматики самой Природы”. Но даже и после достижения такого уровня познания методологические проблемы не исчезнут. Встанет вопрос об изменении аксиоматики в процессе существования Вселенной. Собственно говоря, почему бы и нет? Сотворенная из движения, имеющая движение своей основой, она вполне может находится в состоянии постоянного или периодического изменения своих аксиом.

И, как оказывается, все это не отдаленная философия науки, а сегодняшние проблемы всех общетеоретических и практических построений, связанных с изучением феномена информации. Без их если не решения, то, как минимум, понимания и учета, никакая наука об информации невозможна (также как и серьезный прогресс в науках, базирующихся на сборе и обработке информации). Но чтобы даже только выйти на эти проблемы, увидеть практическую взаимосвязь явления информации и систем, им образуемых, с привычными реалиями нашей жизни, надо пересмотреть многое в текущем состоянии информационной науки.

Мы считаем возможным начать сразу с одной из наиболее интересных форм информационных систем – систем интеллектуальных, наведение некоторого порядка в терминологии которых неизбежно повлечет за собой переосмысление всех базовых понятий информационной науки, ибо на основе существующих терминологических соглашений любое серьезное информационное исследование заведомо обречено на провал.

Именно поэтому мы вынуждены изначально пересмотреть практически всю терминологию сначала в общеинженерном, а потом и в теоретическом ключе, ибо прямая ее замена уже невозможна, а использование в сложившихся объемах понятий – бесперспективно.

1.1. Интеллектуальные системы и интеллектуальное управление

Системы, управление и интеллектуальность, понятие системной сложности и их глобальная взаимосвязь – вот основной перечень вопросов, без ясного понимания общесистемного смысла которых невозможно заниматься ни проблемами информационной науки, ни динамическими процессами, ни вообще развитием каких-либо естественных наук иначе, как только с использованием “моделирующего” подхода.

Существующие общие определения этих понятий или варианты, сформулированные для тех или иных надобностей, малопродуктивны и фактически всегда относятся к замкнутым системам, вернее к “модельному замыканию” реальных систем. Указанные же сущности в Природе относятся к образованиям открытым, модельному замыканию не подлежащим без настолько существенных потерь, что даже степень изоморфизма модели становится неразрешимой проблемой, относимой к искусству исследователя. Как говорят французы: “Chassez le naturel, il revient au galop {17.Прогоните природу, она вернется галопом (фр.).}”.

Мы предлагаем исследование, ориентированное на открытый Мир открытых систем и их взаимосвязей. Методологически нам представляется целесообразным начать с обсуждения достаточно уже распространенного сочетания “интеллектуальное управление”.

Сразу возникает вопрос: а как вообще может проявить себя интеллект, если не во взаимодействии, т.е. в том же управлении? Не синонимы ли эти термины в системном смысле? И для кого или чего именно выделяется именно интеллектуальное управление? Для систем? Может быть объектов или субъектов {18. Т.е., соответственно, источников активности и ее адресного приложения.}? Простых или сложных? Что такое сложность объектов, субъектов и систем и как сравнить их сложность, если это понятие относят то к количеству составных частей, то к формализму записи и представления, то к числу состояний, если в литературе даются определения, плохо разделяющее понятие объекта и системы {19. Например, в “Советском энциклопедическом словаре” (СЭС, 1979 г.) на стр. 1219 утверждается “Сложная система, составной объект, части которого можно рассматривать как отдельные системы…”, в “Математическом энциклопедическом словаре” (1988 г.) на стр. 269 сложной называется система, не имеющая простых описаний, в динамическом подходе к рассмотрению понятия системы утверждается, что о сложности можно судить по числу комбинаций переменных (или свойств), определяющих процесс и т.д. Сложность по А.Колмогорову мы уже рассмотрели во введении, а по А.Бергу это и вообще философская категория!} и просто исключающее возможность этого сравнения?

Система управления классически определяется как совокупность управляемого объекта и устройства управления. Ясно, что здесь устройство – это (по определению устройства) нечто целое, составленное из частей и ориентированное на выполнение определенной функции, т.е. система. Впрочем, и объект существует только в паре с субъектом, по крайней мере, по общепринятому определению является противопоставляемым чему-то активному. Так что же должно быть интеллектуально: управляемое или управляющее? Или все сразу?

В сегодняшней литературе по управлению на основе математических, экспертных, эвристических, адаптивных и других аналогичных моделей повсеместно употребляются понятия “интеллектуальная система” и “система, основанная на знаниях”, хотя то, что фактически под этим понимается, вряд ли может быть отнесено к какой-либо реализации интеллекта в его терминологически нормальном, историческом понимании.

В этом смысле характерно утверждение в весьма солидном журнале [28] о том, что “интеллектуальные системы управления могут вовсе и не обладать какой бы то ни было интеллектуальностью в общепринятом смысле”. Вне всякого сомнения, приняв это замечание, мы можем считать интеллектуальными любые системы управления, придавая интеллектуальности трактовку, соответствующую текущему замыслу той или иной группы авторов {20. Это один из ключевых моментов, пример для понимания истоков бедственного состояния информационной науки. Non ex opinionibus singulorum, sed ex communi usu nomina exaudiri debent (лат.) – “значения слов устанавливаются не мнением отдельных лиц, а обычаем употребления”, но хорошо бы, чтобы обычай вел к чему-то полезному.}.

Разумеется, с одной стороны, подобные определения не способствуют серьезности отношения к интеллектуальным системам. С другой стороны, все как-то забыли, что основой любого материала, связанного с системами, безразлично интеллектуальными или нет, должна является общая теория систем или общая теория управления, на базе которых только и можно формировать основные понятия и определения той или иной системы, в том числе и интеллектуальной.

Поэтому интеллектуальность как свойство системы должна проистекать из места последней в иерархии сложности систем, быть атрибутом определенного уровня сложности систем, но уж никак не “языковой метафорой” или “интеллектуальностью в том или ином смысле”, не терминологическим украшением очередного алгоритмического подхода.

Дополнительным источником проблем для понимания действительного смысла интеллектуальности некоторого объекта является традиционное “фундаментальное”, а на самом деле необоснованно математизированное отношение исследователей к “слабо формализуемым системам”, для которых контекстно-независимый язык математики не является собственным языком представления.

Среди прочего можно отметить и малое внимание исследователей к системным работам фон Берталанфи и практическое не востребование достаточно конструктивных, в свое время, гипотез Г.С. и Д.А.Поспеловых, о которых речь будет идти ниже.

Возможно, свою роль в этом сыграло и некорректное утверждение В.Алтаева в известном сборнике “отражающем дух времени” {21. Общая теория систем. Перевод с англ. В.Я.Алтаева и Э.Л.Наппельбаума. Изд.: Мир, М., 1966, стр.13.} о докладе К.Боулдинга, посвященном общесистемной точке зрения (по фон Берталанфи): “выступление, красочное по форме, но не глубокое по содержанию”. Может быть, именно отказ от публикации этого доклада в указанном сборнике и другие аналогичные рецензии стоили многих лет несистемной работы значительного числа специалистов разных областей и “абстракции сложных систем под информационным углом зрения”, введенной В.Глушковым {22. См. “Кибернетика”, журнал АН УССР, 1977, №3.}.

У фон Берталанфи и К.Боулдинга {23. Boulding K., “General Systems Theory: The Skeleton of Science”, Management Science, April, 1956.} и раньше и полнее был приведен информационно-системный взгляд на все действительно сложные системы в их сравнительном (по отношению к восприятию и переработке информации) сопоставлении, если, конечно, мы не будем полноту материала определять количеством использованных математических символов (определяли же сложность через “длину программы”), а открытые системы рассматривать только на уровне их кибернетических моделей.

Итак, изначальное пренебрежение конструктивностью и системностью терминологии дорого обошлось и интеллекту, и управлению. Тем не менее скажем: управление становится интеллектуальным потому, что на определенном уровне информационной сложности “управляемого” другое управление просто невозможно.

Рассмотрение интеллектуальных систем как систем управления, основанных на выработке, структуризации и обмене информацией, мы начнем с последовательного разбора действительного сопряженного смысла необходимых понятий и терминов {24. Из-за нашей ориентации на открытые системы некоторые термины придется сначала употреблять “в общепринятом понимании”, а уже формировать объем понятия “в различных контекстах” итеративно, по мере изложения материала, для некоторых терминов – на протяжении всей книги. Мы не беремся обеспечить всегда однозначное прочтение всех терминов, да это и невозможно для контекстно-зависимых систем. Но мы сделаем все возможное, чтобы текущий объем понятия был ясен из контекста предыдущего сообщения.}.

Постепенно мы подойдем и к связи информатики и управленческой науки, более того, к базированию интеллектуального управления на информационной “структуросогласующей”, а не на сигнальной (операторно-структурной в терминологии теории автоматического управления – ТАУ) парадигме управления, к фундаментальному отличию информации как феномена от его (феномена) частного проявления – сигнала, знака, образа.

Мы увидим, что ТАУ является крайне важным, но всего лишь частным случаем общего подхода к управлению, базирующегося на обобщенной информационной парадигме. Станет достаточно очевидным факт того, что интеллектуальное управление является собственностью информатики или, вернее, преемственной ей информодинамики, а не какой-либо другой науки.

Методология познания говорит о том, что анализ каждого из существующих решений по системам управления должен начинаться с выяснения ограничений и допущений, сделанных как в определении исходных понятий, так и в постановке целевой проблемы управления.

Далее необходимо выяснение пределов применимости выбранных аппаратов исследования, адекватности мощностей языков представления объекта и системы управления и, как следствие, – осознание нового уровня понятия наблюдаемости систем, явлений, процессов или объектов, являющихся предметом управления.

Начнем с предварительных замечаний по использованию общепринятого теоретического фундамента управления – математике. Предположим, Вы превосходно знаете математику, Вы можете применять математику в управлении и моделировании, но можете ли Вы указать пределы ее применимости? Кто сказал Вам, что можно понять, почему математика эффективна в описании некоторой реалии? Насколько и в каком смысле эффективна?

Сегодня ведущие математики сами ставят вопросы о гарантиях математики при ее применении даже в расчетных задачах [3]. Как же мы должны воспринимать утверждения, встречающиеся практически в любых работах по интеллектуальным системам, о построениях “на твердом математическом фундаменте” {25. Мы обращаемся здесь не к профессиональным математикам. Именно настоящие математики лучше нас понимают эти вопросы. См., например, раннего Эйнштейна, Б.Рассела, М.Клайна и др. Мы не только не отрицаем математику, но, уважая ее, обращаемся с предупреждением к “верующим в математику”, в догму тождественности ее аксиоматического языка языку Природы: для открытых систем это языки разные. А все, что в этом смысле связывается с теоремой Геделя, мы еще рассмотрим.}?

Для этого достаточно сравнить предельные возможности контекстно-независимого языка математики или программирования и возможности контекстно-зависимых языков, несущих в себе семантику общения. Обладание контекстно-зависимым языком изначально необходимо для интеллектуальной системы. А контекстно-независимый язык для нее не более чем полезен в некоторых частных случаях. Но об этом дальше.

Если неизвестна (неизмерима, не существует как определяемое понятие) “Природная” твердость теоретического фундамента (аксиоматики), то “строгость математического взгляда” на системы и управление через передаточные характеристики и их “интеллектуальную” коррекцию, является не более чем предположением, могущим повлечь за собой неадекватные выводы.

Значит необходимо создание и изучение некоторого аппарата сравнения систем (без их искусственного замыкания) на основе их фундаментальных характеристик, как важнейшей части некоторой общей теории систем или общей теории управления. Именно поэтому мы вводим далее “пространство существования систем” для рассмотрения возможных механизмов организации управления в некоторых областях этого пространства – демонстрационную, “ничего не замыкающую” модель. И уже только потом, на основе рассмотрения информационной сущности открытых систем переходим к собственно информодинамике.

Столь же корректно мы будем относиться и ко всем “допущениям и предположениям”, особенно в тех случаях, когда речь пойдет об определении базовых понятий. Это обещание совсем не просто выполнить не только из-за методологических трудностей описания контекстно-зависимого подхода на контекстно-зависимом языке (проблемы отсутствия метаязыка), но и из-за стереотипного, почти “на генетическом уровне” понимания объемов некоторых понятий, изменения собственного имени которых уже невозможно, а придание им нового понимания – необходимо.

К сожалению, за последние годы, из далеко не научных соображений, получил массовое распространение термин “интеллектуализация” (а чаще и вообще сразу “интеллектуальность”), под которым в основном преподносится вполне эвристическое предположение о полезности эвристической (экспертной, адаптивной, ситуационной, нечеткой и другой) коррекции формального (математического, алгоритмического, имитационного, другого аналогичного) описания объекта управления. Интеллектуальными “по определению” называют и все построения “перцептронного” характера.

Конечно, выбор того или иного названия – дело вкуса, и с рациональной точки зрения он, казалось бы, не должен иметь большого значения. Однако, в данном случае, эта подмена интеллекта алгоритмами явилась следствием былого повсеместного использования понятия “искусственный интеллект” (ИИ), включавшего в себя достаточно свободный набор задач на уровне прикладной математики, т.е. выступавшего как паллиатив кибернетики.

После “моральной смерти” ИИ, в приложении к управлению, да и не только к нему, пошла волна “интеллектуализаций” и “интеллектуальных” систем управления адаптивного плана, что и обеспечило деградацию понятия интеллекта в информационной науке (можно, конечно, говорить о “частичном (!) привнесении интеллекта” a la [28]).

Управление в общем случае должно начинаться не от операторно-структурного описания, не от математической модели и передаточной функции, а от предварительной оценки системной сложности управляемого объекта и выбора соответствующего объекту языка управления. Как будет ясно из дальнейшего, язык описания объекта и язык управления являются важнейшими характеристиками, от которых зависит оценка необходимого уровня подхода к контакту с системой.

Для замкнутых объектов или при нашей убежденности (другого критерия просто не существует – модель суть искусство выбора), что абстрагирование не нарушает “существенные в текущем исследовании” стороны представление объекта, эти языки имеют математическую или алгоритмическую реализацию.

В прочих случаях, при предъявлении к объектам требования сохранения достаточно высокого уровня своей коммуникативной функции относительно окружения, языки описания и управления становятся контекстно-зависимыми и предопределяют неизбежность введения и логику инженерно реализуемого понятия интеллекта и интеллектуального управления для обеспечения уровня контакта, адекватного коммуникативной сложности объекта, а не той или иной его модели.

Инженерная реализуемость интеллекта на технической элементной базе в решениях, диктуемых этой элементной базой и с ориентацией на “Природные построения”, но не их копирование, является одной из промежуточных целей наших построений, необходимой для выяснения многих аспектов феномена информации. Поэтому интеллектуальное управление мы будем рассматривать далее на основе последовательного изложения терминологии и инженерии предложенной нами прикладной теории интеллектуальных систем управления {26. Как известно, понятие “теория” определяет систему основных идей в той или иной области знания, дающую целостное представление о ее составных частях, их взаимосвязях и действующих закономерностях. В отличие от фундаментальной теории, всегда являющейся “обоснованием разумного мышления”, прикладная теория является “обоснованием разумного действия” и заведомо направлена на научную и методологическую поддержку практических разработок. Основные разделы теории ИСУ были изданы в 1995-97 гг. [1,2].}.

Это теория, в основе которой лежит понимание интеллекта, как целенаправленной свободы выбора некоторым системно-сложным устройством {27. Здесь и далее мы вынуждены использовать синонимию языка и употреблять понятие “системно-сложного устройства” вместо более логичного, но звучащего тавтологически понятия “системно-сложной системы”, тем более, что мы уже разобрали выше фактическую тождественность во многих случаях употребления терминов “устройство” и “система”. Понятие же “системной сложности” будет введено по мере изложения материала.} своих поведенческих, а, значит, управляющих решений {28. Напоминаем, что цель существования (возникновения) любой системы всегда лежит вне ее, а значит, интеллектуальная система отличается от всех прочих систем, прежде всего, фактором самоосознания, неразрывного включения в себя совокупности активного и пассивного начала. Дополняя К.Боулдинга, скажем: интеллектуальной системе недостаточно просто знать, что она знает, но надо еще знать, что она “обладает свойством знать”.}. Обеспечение такого выбора под воздействием потока сообщений при реализации на технической элементной базе и является инженерной (прикладной) задачей создания интеллектуальной системы.

В инженерном смысле такая система всегда искусственна {29. Но любой разум – искусственный, поскольку по мере изложения материала далее выясняется, что эволюция должна быть управляемой в “критической точке”, собственно эволюция, на основе чисто случайной манипуляции генами и структурами “протосознания”, может породить лишь исходный материал, бесконечное разнообразие животного мира “предразумных” информационных систем, которые, однако, никогда не смогут самостоятельно и случайно преодолеть порог, отделяющий их от разумности. // // Сразу же отметим: эта “концепция Творца” - не предлагаемый нами исходный постулат. Мы будем исходить как раз “от обратного”, от рассмотрения архитектуры негэнтропийной информационной машины. Сущность и первооснова этой конструкции в том и состоит, что она может существовать только одним единственным способом – порождать потоки данных, трансфинитно превосходящие входные потоки по мощности, и более чем счетное разнообразие структур.} – это “ящик с элементами и законами их соединения”. Если бы мы имели биологическую элементную базу, структура и законы соединения были бы, возможно, другими. Однако, когда мы приходим к “похожести технических и биологических построений” {30. Фактически мы все время будем сравнивать “похожесть” технических и биологических построений просто потому, что, за неимением другого, принимаем в качестве инженерного прототипа Природные решения.}, это еще не доказательство “мирового закона построения интеллектуальных систем”, но радующий фактор, свидетельствующий о правомочности надежд на создание искомого системно-сложного устройства.

Соответственно, интеллектуальное управление является не директивно – командным стилем контакта человека с искусственной системой, обладающей самыми совершенными алгоритмами адаптации и приспособления к неявным планам своего повелителя, а равноправным диалогом систем (возможно и не являющихся или не содержащих в себе человека), обладающих интеллектом как атрибутом.

Гуманоидной, равно как и негуманоидной системе для того, чтобы оценить, интеллектуально ли то, с чем она общается, нужно ощутить направленное и “разумное с ее точки зрения” сопротивление управляемого объекта, получить какое-либо подтверждение факта усвоения им полученной информации и некоторые гарантии правильности (опять же с собственной точки зрения “управителя”) ее усвоения.

Все же остальные постановки задачи управления, связанные с созданием самых совершенных алгоритмических систем и любыми способами их коррекции, мы предлагаем впредь не относить к понятию интеллектуального управления, ибо методологически использование или не использование такого термина ничего не меняет в их “математическом фундаменте”, если, конечно, не считать терминологической путаницы. В таких задачах интеллект остается у человека, алгоритм коррекции управления, выработанный на основании эвристик или копирования поведения человека – у системы и никакого их “смешивания” не происходит.

Отдельно отметим, так называемую “интеллектуализацию” за счет использования адаптивного управления. Пока этот термин является синонимом не более чем адаптивного регулирования, никаких постановочных проблем не возникает. Оно и полезно и эффективно.

Но мы должны решительно возражать против приписывания этому управлению какой-либо “интеллектуальности”. Не интеллектуальные системы мы при этом проектируем, а просто нормальные алгоритмы, пусть и адаптивные (адаптивность-то алгоритмическая, а не какая-то “интеллектуальная”) пишем. И не летчика или оператора копируем при создании “интеллектуальных систем, заменяющих человека”, а того робота, которого из них профессия сделала.

Она (профессия) подготовит на удобном материале (замкнутой системе, алгоритмизированном мире) человека-автомата, а мы его скопируем. А на “плохом” материале (открытой системе) подготовит – не скопируем, просто “не получится”.

В этом смысле работы, требующие меньшей специальной начальной подготовки, зачастую являются “более интеллектуальными”. И ничего обидного или противоречивого в этом нет.

1.2. От строгости математической символики к свободе семантики

Savoir pour prevoir, afin de pouvoir {31. Знать, чтобы предвидеть, с тем, чтобы мочь (фр.). О.Конт. Девиз позитивизма.} .

Ретроспективный взгляд на процессы становления интеллектуального управления выделяет 1977 год, когда была высказаны две, в общем-то очевидные из общей теории систем по фон Берталанфи, гипотезы {32. Г.С.Поспелов, Д.А.Поспелов. Влияние методов теории искусственного интеллекта на решение традиционных задач управления. Изд. Научного совета по комплексной проблеме “Кибернетика”, АН СССР, М., 1977.}.

“…Попробуем описать принципиальные трудности, которые не позволяют надеяться на успех старых классических методов теории автоматического управления. В последние десятилетия классическая теория управления переживает определенный кризис. Этот кризис порожден тем, что до сих пор теория управления имела дело с объектами, структура и функционирования которых описывались на формальном уровне (например, задавались в виде дифференциальных уравнений того или иного типа). Цели управления и критерии управления также допускали четкую формализацию. Это позволяло строить теорию управления как чисто математическую науку, имевшую дело лишь с формальными моделями и точными методами. По существу, специалист, работающий в области управления, мог даже не знать те реальные объекты, для которых он исследовал модель управления. Важно было лишь быть уверенным в адекватности этой модели реальному объекту управления. Но об этом должен был заботиться не специалист по управлению, а специалист технолог, знающий объект управления. Подобное положение давало возможность типизировать объекты управления и методы управления.

Однако, начиная с пятидесятых годов, в поле зрения теории управления стали появляться объекты новой природы. Они обладали рядом существенно новых особенностей.

Во-первых, эти особенности не оставляли никакой надежды на то, что их структура и функционирование могут быть описаны привычными формальными моделями в виде некоторой совокупности уравнений (логических, алгебраических, дифференциальных и т.п.).

Во-вторых, сами эти объекты были активными, эволюционирующими во времени и обладали “свободой воли”. В-третьих, цели существования этих объектов и критерии управления ими также не могли быть формализованы и менялись с течением времени. Примером подобного объекта может служить город.

Город, как объект управления характерен, прежде всего, отсутствием четко выраженной цели своего существования. Зачем нужен город? На этот вопрос до сих пор не удалось дать четкий ответ. Как следствие этого, возникает невозможность четкой формулировки критериев управления городом. Эволюция города, в течение которой город может расти, расширяться, умирать, менять основные функции своего бытия, делает невозможной процедуру построения замкнутой модели управления им.

…Промышленное предприятие, отрасль, экономический регион дают другие примеры объектов подобного типа. Непригодность для управления объектами подобного типа классических методов теории управления очевидна. Можно было бы, конечно, считать, что из-за отсутствия формализации задача управления вообще не может быть поставлена. Однако, опыт людей, хорошо или не слишком хорошо управляющих подобными объектами, показывает, что сама постановка задачи управления и решение ее все-таки возможны.

Первая гипотеза состоит в том, что все, что необходимо знать для управления, может быть выражено в виде совокупности текстов на обычном естественном языке. Другими словами, все сведения об объекте управления, целях его существования, критериях управления и множестве возможных решений по управлению могут быть сообщены управляющей системе в виде последовательности фраз, написанных на естественном языке.

Вторая гипотеза состоит в том, что система управления исследуемого типа принципиально не может быть замкнутой. Эта система принципиально открыта и процесс ее обучения управлению никогда не завершается созданием окончательной формализованной модели…”.

Хотя эти гипотезы и требовали изначально большей строгости, но, тем не менее, они свидетельствовали о понимании необходимости отхода от концепции замены языка на математические символы {33. “Математика – наука, в которой издавна происходит прогрессирующая формализация, т.е. замена разговорного языка математическими символами”. Г.Герхард “Исследования логических выводов”.} на прямо противоположную для тех объектов, практические задачи изучения которых не могут базироваться на математическо - алгоритмических построениях.

Однако нам, к сожалению, не известны положительные публикации о полнообъемных построениях на базе этих гипотез, если конечно не считать построения логико-лингвистического и аналогичных направлений, умалчивающих о своей контекстно-независимой сущности.

Исходя из оценок реальной сложности по фон Берталанфи природных и информационных систем с которыми нам приходилось работать, мы уже давно поставили себе задачей рассматривать их только как открытые системы {34. И в смысле противоположности замкнутым системам, и в смысле программистской трактовки этого термина в привязке к информационным системам и базам данных. Еще шире нам придется трактовать этот термин в части IV. Это расширение станет “естественно необходимым” после изучения первых трех частей книги.} с контекстно-зависимым языком представления, сохраняющие семантику “в ее контекстной зависимости”.

Необходимые обоснования для такой работы были заложены нами в конце 70-х годов в терминологии работы с “надкибернетическими” {35. “Надкибернетические системы” – системы, уровень сложности которых не позволяет создать модель, адекватную множеству возможных целей исследований, на уровне системы с обратными связями. Подробнее см. в разделе 4.3.} системами [4]. Были разработаны оригинальные решения по минимизации семантических потерь при работе с контекстно-зависимыми языками [4,5] и решения по выбору языка технической реализации информационной базы, обеспечивающего ее необходимые функциональные свойства [6]. Далее было выполнено апробирование основных моментов организации управления научно-производственным процессом на мощнейшем, по тем временам, вычислительном комплексе Текрам [7] в составе сети Ethernet из 4-х компьютеров класса m VAX с более чем 80-ю терминалами класса VT и PC AT и подключением так называемых тыловых машин (для середины восьмидесятых годов это было весьма серьезное построение).

Такой подход соответствовал инженерному пониманию подходов к созданию интеллектуальных систем. Вместе с другими аналогичными направлениями он рассматривается в необходимом объеме в части II, как вариант “управления на потоках”, как путь к принятию решений при переходе к управлению, использующему не математические и не математико-лингвистические, а структурно-динамические и семантические характеристики информационных потоков.

Практическая неприемлемость “классического” подхода к управлению в условиях невозможности создания точной математической, алгоритмической или иной подобной модели объекта заставляет разработчиков отходить от аппарата “критериально-оптимальных решений” в сторону поиска путей выработки “улучшений” качества принятия управляющих решений.

Такой переход для систем управления обычно осуществляется по двум направлениям, к сожалению, иногда относимым к “интеллектуальным”:

В простейших случаях эти направления являются вполне приемлемыми. Однако для системно-сложных объектов необходимое качество управления может быть достигнуто только за счет использования контекстно-зависимых языков их представления {36. Здесь мы должны дать подробное пояснение употребляемому в тексте понятию контекстной зависимости языка. Достаточно ясно, что нас не может удовлетворить понятие бесконтекстной и контекстно-зависимой грамматик Хомского [8], ибо они определены и структурированы относительно иерархии автоматов: грамматики типа 3 соответствуют конечным автоматам, грамматики типа 2 – автоматам с магазинной памятью, грамматики типа 1 – линейно ограниченным автоматам и грамматики типа 0 (языки с грамматиками 0 и 1 типа относятся по Хомскому к контекстно-зависимым) соответствуют машине Тьюринга. Мы используем в работе терминологию математической логики и рассматриваем понятие контекстно-зависимого языка, как языка, смысл любой совокупности предложений которого может быть зависим от предыдущего высказывания на этом языке.// //Поэтому контекст мы определяем в его классическом смысле [29] локализованной в пространстве и времени совокупности высказываний и терминов (на любом языке, не обязательно на “естественном” языке человека), предопределяющей текущее значение рассматриваемого термина или их совокупности; это подобно тому, как в языкознании контекстом называют “лингвистическое окружение данной языковой единицы”. В принципе, можно ввести понятие пределов контекста, но здесь нам важнее дать понятие контекстуального (контекстно-зависимого) определения – определения, которое строится на основании знания связи определяемого с текущим контекстом, в котором он употребляется. Все языковое представление информации на входе, внутри и на выходе интеллектуальной системы в общем случае контекстуально.} и систем управления, работающих с такими языками, что, собственно, и является предметом прикладной теории ИСУ.

Это означает не только самостоятельную область существования прикладной теории ИСУ, но и определенную смысловую нагрузку, которую эта теория возлагает на понятие “интеллектуальность” и основные термины, включая и новое, информационное, а не сигнальное понятие парадигмы управления.

Прикладная теория ИСУ требует определения всех ее терминов таким образом, чтобы из них вытекало практическое понимание последовательности действий, ведущей к созданию систем управления для системно-сложных объектов.

Как известно, причина того, что определяющие термины оказываются, скорее всего, менее ясными и точными, чем определяемый термин, состоит в том, что первые, как правило, более абстрактны и имеют более общий характер. Правда, это утверждение может оказаться неверным, если используются некоторые современные методы определения (например, “определение через абстракцию” – один из видов символической логики). Однако оно верно для определений через род и видовые отличия.

В принципе, определение должно начинаться с определяющих терминов и вести к определяемому термину. Вывод говорит об истинности заключения при условии, что мы уже знаем истинность посылок. Определение говорит о значении определяемого термина при условии, что мы уже знаем значения определяющих терминов. Таким образом, вывод сдвигает проблему истины к посылкам, не будучи способным решить ее. А определение сдвигает проблему значения к определяющим терминам, также не будучи способным разрешить ее [32].

Сказанное означает, что возможной степени точности и полезности соглашений по проблеме ИСУ мы добьемся, если начнем изложение материала с исходных посылок, отличающихся от пресловутого “пусть” в математике тем, что при невозможности (отметим – и ненужности) введения “строгой аксиоматики” при работе на контекстно-зависимом уровне представления систем {37.Открытые системы при базировании на той или иной аксиоматике могут становиться закрытыми. Эта проблема является одной из важнейших в настоящей книге.}, нам придется строго следить за объемами понятий и в момент их введения, и в момент употребления.

Для начала вспомним и сравним неискаженные, “академические” значения трех терминов “интеллект”, “субъект” и “объект”. Их прямая взаимосвязь позволяет сделать следующие выводы.

Под интеллектом понимается способность мышления, рационального познания {38. См. энциклопедическое определение понятия интеллекта.}. Эта способность реализуется в тройке субъект – управляющее действие – объект (СУО) или (в общем случае) в последовательности субъект – управляющее действие – субъект – управляющее действие … – объект. Сказанное следует из существующих определений субъекта {39. Субъект – лежащий внизу, находящийся в основе. Определяется как носитель познания, источник активности. Может реализоваться как индивид, но не является синонимом биологического живого. Например, в языкознании это термин, объединяющий понятия грамматического, логического и семантического субъектов.} и объекта {40. Объект – то, что противостоит субъекту в его предметно – практической и познавательной деятельности.}.

Однако это еще не интеллект, а только “заготовка для интеллекта”. Интеллектуальная система “инженерно” возникает только тогда, когда в процессе познания две указанные ее части периодически меняются ролями{41. Для тех, кто неудовлетворен такой “инженерной” трактовкой интеллекта и считает ее слишком примитивной для столь “высокого” понятия, напоминаем, что и Творец является, прежде всего, Инженером. Тем не менее, в части III мы приводим необходимые пояснения, перспективы и комментарии, показывающие правомочность такого подхода к интеллекту на этапе перехода к феноменологическому восприятию информации.}: субъект переходит в состояние объекта, объект становится ответным источником активности – субъектом. Непрерывно требуется подтверждение – субъект должен становиться объектом для восприятия правильности контекстного понимания его сообщения. Без такой организации общения мы не можем получить даже директивно-командного стиля управления в сколько-нибудь сложной системе, ибо для планирования следующей команды надо, как минимум, быть уверенным в правильном контекстном понимании предыдущей, а сигнал обратной связи такого рода подтверждение не обеспечивает.

Вывод первый: интеллект инженерно существует как атрибут субъектно-объектной пары, как свойство, определяющее процесс субъектно-объектного взаимодействия. Интеллект – это, прежде всего, процесс.

Вывод второй: все интеллектуальные системы являются системами управления по определению субъекта и объекта, без информационного взаимодействия которых они не существуют. Интеллектуальная система – это система, подобная генератору, вырабатывающему управляющую информацию, и его “резонансные характеристики” являются ее важнейшими показателями.

Вывод третий: интеллектуальное управление не интеллектуальной системой требует субъектно-объектной организации “управителя” {42. Если этот или предыдущие тезисы вызывают сомнения, просим отложить критику до ознакомления с понятием “двухконусной топологии” и “информационным резонансом” в части III.}.

Итак, что же мы должны понимать под терминологическим смыслом именно интеллектуального управления и концепцией ИСУ?

Отметим, что по общепринятому определению неинтеллектуальной системы управления как “совокупности управляемого объекта и устройства (системы) управления”, просто не предусматривается ничего, кроме управления объекта самим собой, что является сущностью функциональной обратной связи.

Для САУ с привнесенной коррекцией в качестве субъекта в момент коррекции выступает человек (или созданный им алгоритм адаптации), он же оценивает своими средствами измененное состояние объекта и снова, как субъект вводит корректирующее воздействие. Эта схема является эвристическим вариантом того, что мы выше назвали “заготовкой для интеллекта” и, по ясным причинам, не может быть использована для организации полноценного субъектно-объектного взаимодействия, но только для его частичной алгоритмической имитации.

В концептуальном смысле под ИСУ понимается направление, связанное с организацией управления в сложных системах и обеспечивающее самостоятельное принятие ими управляющих решений без использования в этом акте привносимой человеком информации, дополнительной относительно накопленной в ИСУ к моменту принятия решения.

Для ИСУ, как автоматической системы, можно дать следующий комментарий. Если интеллект – процесс, а под интеллектуальной системой понимается генератор информации (как выяснится в дальнейшем – с довольно необычными свойствами, но здесь пока достаточно сказать, что он реализован процессом СУО), то терминологически “свойство интеллектуальности” является синонимом факта автоматического (изнутри системы) управления собой или некоторой другой системой. Кроме того, “управление… это ничто иное, как посылка сообщений, которые эффективно (выделено нами) влияют на поведение их получателя” [9]. Эффективность здесь в нашем понимании означает, что речь изначально идет об активной системе оценивания результатов, т.е. о двухстороннем контекстуальном взаимодействии.

Таким образом, достаточно сказать “интеллектуальная система”, чтобы было ясно, что речь идет об управлении. Правильным ли будет вывод о том, что в названии теории ИСУ употреблено лишнее слово?

Действительно, сочетание ИСУ возникло “исторически”, до последнего времени употреблялось без особого осмысления объема понятия и, в какой-то степени, следовало по пути бессмысленного термина “искусственный интеллект”.

Исходя из нашего нежелания плодить новую терминологию, мы сохраняем термин ИСУ для подчеркивания важности именно основного, управляющего свойства интеллекта и выделения систем, для которых, начиная с некоторого уровня сложности, невозможно иное управление (иное существование!), кроме как интеллектуальное. Этим мы впрямую указываем факт реальной опасности смыслового (системного) разрушения системно-сложных образований при попытке их математического или кибернетического моделирования.

Будем помнить – ИСУ суть более общий термин, нежели САУ. Последняя, по своему определению, занимается “системно более простыми” объектами, поддающимися модельному замыканию без потерь своих существенных свойств.

Мы уже располагаем достаточным объемом исходных соглашений, чтобы перейти к изложению понятия “система”. Это понятие должно быть конструктивным, т.е. таким, на базе которого возможно изложение построений, составляющих сущность прикладной теории интеллектуальных систем управления. Нас должно интересовать нахождение определения системно-сложной тройки СУО, отражающего некоторую глобальную характеристику ее сложности и объясняющего неизбежность возникновения на некотором уровне именно интеллектуальной системы управления.

В классическом варианте ТАУ система управления по определению включает в себя объект управления (управляемую систему). В теории ИСУ, как в более общей теории, методологически необходимо раздельное рассмотрение системы управления и управляемой системы (субъекта и объекта). Необходимо обратить особое внимание на уяснение этих различий и особенностей употребления терминов в разных ситуациях управления.

Начнем с рассмотрения самого простого определения системы:

- система есть совокупность или множество организационно связанных между собой частей, называемых подсистемами (элементами системы, обладающими свойством выделяемости из системы) и, в свою очередь, могущих являться системами. Контекст, в котором существует система, лежит вне ее.

Системой управления в общепринятом понимании такая система становится только после определения некоторым наблюдателем множества функциональных связей между выходами и входами составляющих ее подсистем, в свою очередь характеризующихся своими передаточными характеристиками.

Для этого всегда выставляется требование измерения взаимодействия сигналов и подсистем, определяется допустимый диапазон их существования. Тем самым управление сводится к управлению в замкнутых системах и к сигнальной парадигме, к управлению на основе модели.

Любая активность, имитируемая в ее подсистемах алгоритмическим, вероятностным, эвристическим и другим аналогичным путем, подчиняется привнесенным наблюдателем законам связи между этими подсистемами. Эти законы выражаются алгоритмом функционирования и, следовательно, управление такого рода гарантируется заданным предписанием, заданным законом реагирования, т.е. является контекстно-независимым {44.Напомним, что условная зависимость, присущая алгоритмам, не может трактоваться как контекстная зависимость.}.

Система, выше некоторого уровня сложности, всегда существует как система управления в структуре СУО, всегда становится сочетанием субъектов и объектов, находящихся во внешнем относительно них мире:

- интеллектуальная система есть совокупность или множество субъектов и объектов, связанных между собой организационно, т.е. находящихся в состоянии активности и противостояния друг относительно друга и под воздействием внешнего мира.

Внешний контекст, в котором существует эта система, также лежит вне ее, но в отличие от неинтеллектуальной системы интеллектуальная система “внутренне контекстуальна”. В данном случае мы избавлены от необходимости дополнительного определения управления в системе, оно предопределено активностью субъекта как носителя познания.

Таким образом, управление, по определению интеллектуальной системы, зависит от результатов познания, оценка которых возможна только через индивидуальный фильтр информации, созданный субъектом в себе как некоторый контекст, ситуационный “образ”. В этом случае управление характеризуется как контекстно-зависимое, его сущность определяется не сигналом управления, а контекстной тождественностью восприятия информации, “договоренностью” субъекта и объекта.

Из сказанного следует, что интеллектуальная система “биологического уровня”, содержащая в себе совокупность субъекта (субъектов) и объекта (см. о двухполушарности биологической интеллектуальной системы как о “спусковом механизме” интеллекта в части III), в принципе, не нуждается во “внешнем наблюдателе” для выделения ее из внешнего мира, но допускает его как внесистемного субъекта, как дополнительное, целенаправленное внешнее управление. Внешний же мир, в отличие от внешнего субъекта, по определению оказывает на интеллектуальную систему возмущающее воздействие, не имеющее, в общем случае, с точки зрения этой системы целевой направленности.

Разработчики “классических САУ” вынуждены абстрагироваться от такого рода связей во имя чистоты математических построений или говорить об управлении по возмущению, требуя точного измерения внешних возмущений и точного задания характеристик объекта управления, что, в свою очередь, сводит систему к замкнутой.

Встречаются утверждения типа: “в системе необходимо иметь внутреннюю модель внешнего мира” [например, 10]. Оправданием таким утверждениям служит только то, что внешним миром интеллектуальной системы стараются считать что-нибудь вроде ящика с перегородками, розетками и ориентацией “по звездам”, где ей предписывают “существовать”. Насколько это интересно, предоставляем читателю судить самостоятельно.

Но в прикладной теории все инженерные решения должны быть обоснованы и приняты в условиях, когда игнорирование внешних связей невозможно, а измерение возмущений и нахождение точных характеристик системы нереально. Интеллектуальная система – открытая система.

В прикладной теории ИСУ системы рассматриваются только во взаимодействии с окружающим их внешним миром, а рабочим определением открытой системы становится следующее определение:

- под интеллектуальной (открытой {45. По мере изложения материала мы придем к контекстно-зависимому устройству Мира и соответственно, некоторой “двунаправленной” тождественности открытых и интеллектуальных систем с точки зрения их построения и существования.}) системой понимается совокупность активных субъектов и противостоящих им объектов (субъектов), порождаемая либо ситуационной возможностью (свободой воли) активного существования субъекта, либо целевой задачей (непреодолимым внешним воздействием на свободу воли) некоторого системного или внесистемного субъекта, причем все элементы любой природы, составляющие интеллектуальную систему, находятся под воздействием внешнего мира.

Сказанное выше означает, что прикладная теория ИСУ не только ориентирована на работу с открытыми системами, но и на явное разделение управления в интеллектуальной системе на внутреннее, внешнее и компенсацию непрогнозируемых воздействий внешнего мира.

Изучая открытые системы, мы переходим от функциональных моделей систем, заданных на языке передаточных функций, к реальным системам в их внешнем окружении, доступным нам без потерь только на языке, уровень сложности которого обеспечивает их понятийное взаимодействие с “внешним управителем” и идентификацию семантики их взаимодействия с внешним миром.

Вспомним: большинство принципиальных трудностей теории статистических решений и автоматического управления возникает, когда рассматриваемые системы являются открытыми и решения необходимо принимать при наличии неопределенностей. Тот факт, что некоторые системы вообще несводимы к замкнутым, является одной из важнейших причин внимания к теории ИСУ, которая берет на себя поиск методов принятия управляющих решений в наиболее сложных случаях.

Рассмотрение объектов и систем во внешнем мире обычно называют “системным подходом”. В общем случае, “системный подход” и “прикладная теория систем” могут считаться синонимами. Ясно, что прикладная теория ИСУ изучает специфику систем управления, ответственных за устойчивость и поведенческие (целевые) аспекты управляемой системы, исключительно в контексте системного подхода.

В заключение этого раздела отметим, что во многих случаях рассмотрения того или иного феномена на основании какой-либо аксиоматики, т.е. при его анализе как замкнутой системы, мы даже теоретически не имеем возможности разобраться, что именно мы наблюдаем – сам феномен или результат его взаимодействия со средой или аппаратом его представления.

Это еще одно подтверждение невозможности адекватного моделирования систем, сущностью которых является существование во внешнем мире.

Проблемы представления знания и работу с ним обычно относят к области информационных или интеллектуальных технологий, исходя из математико-программистского подхода к постановке этого вопроса. Мы же предлагаем “более естественное” рассмотрение проблемы представления с позиции открытых систем и знания, и интеллекта как процесса.

Начнем с того, что понятие информационной технологии полезно задавать как совокупность практических методов, использующих информационные законы и процессы. Иными словами, вся организация работы с информацией обычно относится к группе “информационных технологий{46. Фактическая неопределенность информационной науки, ее “количественная” направленность по К.Шеннону влечет за собой возможность отнесения к информационной технологии вообще всех проблем информатики. Мы не затрагиваем этот вопрос здесь более подробно просто потому, что после перехода от информатики к информодинамике эта проблема получает свое естественное разрешение.}”.

Достаточно понятно, что выбор той или иной технологии работы с информацией предопределяет не только предельные возможности создаваемой управляющей системы, но и систему взглядов на способности этой системы, в частности, выработку понятия того, что мы в практическом смысле должны понимать под активностью субъекта и интеллектуальностью системы, даже если конкретный разработчик и не пользуется понятием СУО.

Введем несколько необходимых нам терминов, относящихся к “интеллектуальному подмножеству” информационной технологии, причем так, чтобы из этих определений следовала возможность непосредственной инженерной реализации практических систем, т.е. используем терминологию предметную, определяющую объем понятия, а не сдвигающую проблему значения к определяющим терминам, как это обычно делается.

Определим, что данные включают в себя (состоят из) описания объектов, их окружения, явлений, фактов. Это структуросоставляющее понятие, бесконечное множество реализаций записей на любых языках, доступных для нашего восприятия и интерпретации как целостных образований.

Знание, в общем случае, является переменной во времени и контексте совокупностью именованных отношений между данными. Это структурообразующее понятие, бесконечный процесс изменения связей данных.

Общение на уровне знания должно предопределять возможность равнопонятного (воспринимаемого в одном контексте) двум и более системам использования взаимосвязанной информации на языке, способном нести и передавать данные и знание о предметной области.

Соответственно, предметной или проблемной областью мы будем называть совокупность данных и знания, представляющуюся достаточной для информационного (заданного на контекстно-зависимом языке) обеспечения решения некоторой задачи или совокупности задач интеллектуальной системы.

Сложность понятия знание, всегда выражаемого на некотором языке отношений, заключена в множественности возможностей его реализации и неразрывностью с понятием данные, в непрерывном процессе его изменения, учет которого обеспечивает реализацию контекстной связи данных.

Можно выделить несколько уровней представления знания в его связи с данными:

Приведенный список характеризует различные уровни работы с информацией, выделяет качественно различные группы информационных технологий, особо подчеркивая возможности работы со знанием на уровне контекстно-зависимого описания предметной области, т.е. на уровне семантики и контекстной зависимости трактовки каждой информационной посылки.

Как будет видно из дальнейшего, между первым и последующими уровнями представления знания проходит стена, отделяющая интеллектуальные системы от неинтеллектуальных, а само понятие знания не является исключительной принадлежностью интеллектуальных систем и кардинально изменяется на каждом уровне его представления.

На первом уровне оно связано с выражением контекстно-зависимых отношений между данными. Здесь знание определяется текущей структурой связей между данными в некоторой информационной базе, которая изменяется после каждого акта общения, после обработки каждого входящего сообщения на контекстно-зависимом языке.

Это высшая инженерная форма представления знания, допускающая для сохранения семантики интерпретации данных как актуализацию этих данных и возможных типов отношений между ними, так и актуализацию самой структуры их связей. Следовательно, речь идет здесь о полноценной организации процесса СУО.

На втором уровне знание понимается лишь как процедура единственно возможной содержательной интерпретации связей данных. Отношения между данными практически неизменны и определены исходной структурой базы данных. Знание, как это и следует предполагать для неинтеллектуального уровня, определяемого использованием алгоритмического языка, обеднено стабильностью связей между данными.

Можно сказать, что это уровень фиксированного знания, знания, которое мы понимаем как справочные сведения с возможностью актуализации данных, но не связей между ними (если, конечно, эти связи не выведены на уровень данных{47. Но и в этом случае мы все равно получаем информационную систему с дополнительным набором фактов и ничего более.}). В пределе информационная система такого рода приближается к “половинке” интеллектуальной системы, одностороннему процессу СУО.

На третьем уровне речь идет об использовании различного рода математических выражений, экономно описывающих данные и их связи. В пределах этого языка находятся и интерпретируются связи между данными, то есть “пространный” контекстно-независимый язык здесь по возможности заменяется функциональным языком математики. Все остальное здесь аналогично второму уровню, кроме, пожалуй, еще большей жесткости взаимосвязей и невозможности, в общем случае, организации даже одностороннего процесса СУО.

Четвертый уровень фактически соответствует предельно обедненному второму уровню и рассматривается здесь только в связи с необходимостью обеспечения сравнительного анализа с другими подходами к определению понятия знания. Это связано с тем, что фактографические данные, как записи с обедненной структурой их связей, зачастую выделяются в отдельную группу.

Обычно в литературе указывается, что основные исследования и разработки, которые ведутся в области технологии интеллектуальных систем, “охватывают все уровни работы с данными”, при этом рассматриваются “особенности знания, которые отличают его от данных”.

Правильный подход здесь один: во-первых, все уровни работы с данными, кроме первого, не являются интеллектуальной задачей, а во-вторых, данные не существуют без отношений между ними (того или иного варианта упорядочения, изменяющегося в ту или иную сторону по мере получения новых информационных посылок) и соответственно, не отличаются, а неразделимы со знанием и текущим контекстом интерпретации.

Это можно высказать кратко: когда знание перестает быть процессом, а контекст предопределен – интеллект исчезает.

Отметим сферу предметных областей, где наиболее целесообразно работать с данными и знанием, представленными языковыми моделями. Это области с преобладанием эмпирического знания, где сложность фактов и их описаний исключает использование языка математики - так называемые описательные науки, которые, в общем-то, и стали таковыми, ибо изучают то, что не может быть адекватно обеспечено языком математики – открытые системы в их природном окружении, системы, наблюдаемый на уровне аппарата лингвистики{48. Как будет видно из дальнейшего, именно такой подход позволяет добиваться наибольшей степени адекватности описания той или иной системы, особенно при введении понятия изменения формально-логических свойств лингвистического аппарата под действием входных информационных потоков.}.

Сказанное выше означает, что совокупность знание – данные в задачах управления представляется некоторой семиотической системой{49. Вообще говоря, под семиотикой понимается наука о знаках и знаковых системах, а также о языках, как знаковых системах, причем общий подход к языковым знаковым системам, включающий не только традиционное понятие языка, но и языки запахов, свиста, абстрактной живописи и тому подобное, требует еще своего теоретического обоснования. Языком может являться все, что обеспечивает возникновение и существование коммуникативной функции для своих пользователей. Как отметил Б.Парамонов: “Мы живем не в объективной реальности, а в знаковых системах”.}. Рассмотрим этот вопрос в интересующем нас ключе.

В семиотической системе обычно выделяют три аспекта: синтаксический, семантический и прагматический. Такого рода разделение интересует нас по следующей причине. В соответствии с перечисленными тремя аспектами семиотических систем необходимо выделить три типа знания как три типа отношений между данными: синтаксические, семантические и прагматические.

Знание синтаксического типа характеризует синтаксическую структуру потока информации, которая не зависит от смысла и содержания используемых при этом понятий, т.е. интеллектуальную систему не образует.

Семантическое знание рассматривается как структура, образующая текущий контекст. Оно содержат информацию, непосредственно связанную с текущими значениями и смыслом описываемых понятий и предопределяет состояние связей данных в информационной базе.

Прагматическое знание предопределяет наиболее вероятные связи, описывающие данные с точки зрения решаемой задачи (обобщенный или “объективный” контекст), например, с учетом действующих в данной задаче специфических критериев и соглашений.

Понятие объективности соответствует трактовке прагматики, прагматического аспекта создания интеллектуальной системы, как направленного ограничения ее “свободы воли”, ограничения ненужных связей и “фантазии связей по контекстам” для системы, от которой мы не ждем переизбытка интеллектуальности. Для сравнения вспомним, что мы имеем в виду, когда даем человеку характеристику “прагматик”.

С инженерной точки зрения, синтаксическая, семантическая и прагматическая стороны знания являются различными связями одного или группы терминов (данных) с другими записями в информационной базе.

Из сказанного ясно, что наиболее общая проблема построения системы управления семантического или семантико-прагматического уровня взаимодействия, связана с выбором технологии контекстно-зависимого представления знания, построением информационных баз (данных и знания) о предметной области и механизма вывода для получения необходимых решений.

Логика этого механизма может меняться в зависимости от контекстов взаимосвязи знаков (их прагматики), что является одной из важнейших причин начальной организации всех практических работ только на проблемно-ориентированном подмножестве контекстно-зависимого языка, то есть там, где мы надеемся на некоторое постоянство контекста{50. Это условие является полезным только в смысле обеспечения некоторой начальной простоты построений. Но, в отличие от “чистых формально-логических систем”, условие постоянства контекста не является для нас обязательным. Все наши построения ориентированы, в конечном счете, именно на изменчивость текущего контекста, без чего мы не имеем права говорить об интеллектуальных системах.}.

В связи с встречающимися в литературе достаточно некорректными утверждениями о данных и знании и их соотнесении, приведем обобщенный пример такого рода изложения материала.

Роль знаний в интеллектуальной деятельности определяет необходимость наличия в компьютере блока представления знаний (БПЗ). Это блок связан с внешним миром двумя блоками преобразователей (БП1 и БП2), которые преобразуют знания о предметной области (в том числе и запросы) из внешнего представления (ВшП) во внутреннее (ВтП) – блок БП1 и, наоборот, из внутреннего представления во внешнее – БП2, понятное для пользователя (рис. 2.1). Информационная модель блока представления знаний в общем случае состоит из блока интерпретаций (БИ), блока обучения (БО), блока вывода решений (БВР) и интеллектуального банка данных (ИБД) (рис. 2.2). ИБД, в свою очередь, подразделяют на базу знаний (БЗ) и базу данных (БД).

База знаний содержит сведения, отражающие закономерности данной предметной области и позволяющие прогнозировать и выводить новые факты, не отраженные в базе данных.

База данных включает фактографические, количественные данные, характеризующие предметную область.

Мы считаем, что этот материал достаточен для самостоятельной оценки такого рода построений. Основные неприятности, обеспечиваемые этим подходом, сводятся к структурному тождеству базы знания и базы данных, отсутствию какого-либо механизма разделения “данных” и “сведений” и использованию понятия информационной модели знания (и модели внешнего мира), что является отголоском “информационного угла зрения” и в реальных системах не ведет ни к каким конструктивным, инженерно реализуемым решениям.

Часто используемые для преодоления этих трудностей понятия экстенсионального и интенсионального знания также не ведут к радикальному изменению ситуации. Они только на самом общем уровне свидетельствуют о потенциальной необходимости разделения конкретного “экстенсионального знания” (под этим предлагается понимать “данные”) и абстрактного “интенсионального знания” (его, за неимением лучшего термина, называют “сведения”) при стандартном логическом или сетевом подходе к представлению информации в компьютере.

В связи с излишней свободой трактовки в литературе этих понятий как описателей знания, дадим для справки о них ряд определений и соответствующий комментарий.

Экстенсионал знака (объем знака) определяет конкретный класс всех его допустимых денотатов, т.е. объектов, обозначаемых данным знаком.

Интенсионал знака (смысл знака) определяет связанное с ним понятие.

Интенсиональные данные (обобщающие данные, старшие группировки в иерархии данных) описывают абстрактные объекты, события и т.п.

Экстенсиональные данные (младшие, относительно выделенного интенсионального уровня) представляют собой данные, характеризующие конкретные объекты или их младшие группировки (относительно интенсиональных) по классификации, существующей в данной предметной области.

В разных контекстах некоторый знак может выступать и как интенсионал и как экстенсионал.

Понятия экстенсионала и интенсионала обычно присутствуют во всех рассуждениях, связанных с теми или иными классифицирующими отношениями между некоторыми терминами.

Обобщающий смысл интенсионала зачастую ведет к глубоко неверной трактовке интенсиональных данных как знания в интеллектуальной системе. При этом подходе весь словарь предметной области фактически должен быть разделен на два зафиксированных уровня иерархических отношений между терминами. Совершенно ясно, что это еще один способ просто избавиться от контекстной зависимости языка и обеспечить работу с лингвистическим описанием объекта на уровне его кибернетической модели, выдавая за знание иерархию терминов.

Введение понятия экстенсионала и интенсионала, экстенсиональных данных и интенсионального знания в рассуждения об интеллектуальных системах отражает попытки некоторых исследователей трактовать знание через объем понятия.

Не касаясь здесь уровня физической организации работы с совокупностью данные - знание, на логическом уровне выделим понятие “информационной базы”, то есть базы, в которой данные хранятся в совокупности со своими всевозможными связями. Для нас это означает, что информационная база может быть разделена на логическом уровне на две составляющие: базу данных – формальное хранилище записей и базу знания – формальное хранилище адресов и типов (имен) текущих связей данных.

Не имеет смысла вопрос о старшинстве базы данных и базы знания или их сравнительном анализе. Это логические объекты разной природы, взаимно дополняющие друг друга. В принципе, их можно считать некоторыми эквивалентами фактографической и семантической составляющих информационной посылки.

На логическом уровне представления информационная база состоит из связанных базы данных, базы знания и инструмента (системы) ее разработки и управления. В определенных условиях такая конструкция может выступать и как субъект, и как объект. Естественно, что пока это еще только инженерная реализация “половинки” интеллектуальной системы.

В случае целенаправленной работы со структурами данных на контекстно-зависимом уровне, включается процесс СУО, т.е. организация взаимодействия не менее двух таких информационных баз. В этом случае сумма информационных баз становится базой интеллектуальной по инженерному определению интеллектуальной системы.

Ясно, что инструмент создания и управления такой информационной базой суть сама ИСУ, содержащая эту базу, так как одной из ее задач как раз и является накопление, структуризация и использование данных и их контекстных связей для принятия управляющих решений уже на внешнем уровне. Так же ясно, что невозможно говорить о базе, существующей вне ИСУ, ибо упорядочение данных без внешней, относительно информационной базы, цели, задаваемой ИСУ, логически бессмысленно.

Структурную схему ИСУ как совокупность некоторого количества информационных, а в полном виде – уже как совокупность интеллектуальных баз мы рассмотрим в гл. 4. Пока же необходимо отметить, что в данном определении база наконец-то получает свое нормальное логическое значение – основа, пространство представления информации (среда для возникновения “информационных резонансов” – см. часть III), а отнюдь не банк и не склад для данных.

Можем ли мы представить себе знание без данных? Да, это возможно. Любая незаполненная таблица является здесь примером. Примером здесь является и обыкновенный резонансный фильтр. А вот можем ли мы представить себе данные без структуры? Это маловероятно, кроме как для какого-нибудь вырожденного случая, ибо данные упорядочены уже потому, что принадлежат системе, выделены из нее с какой-то определенной целью, упорядочены уже потому, что любая их структура или последовательность является упорядочением, а плохо упорядоченные данные сохраняют возможность их, пусть и неверной, интерпретации.

Вообще говоря, понятие “правильной” или “объективной” интерпретации данных (“правильной связи данных”) в определение знания вводить нельзя по простой причине – их упорядочение или структура связей постоянно меняются в зависимости от контекста входного информационного потока и, в этом смысле, любое упорядочение данных может быть правильным в некотором текущем контексте{51.Внимательный читатель уже отметил, что отсюда следует необходимость соответствующей коррекции общепринятого подхода к объектно-ориентированному описанию и представлению массивов данных. В принципе, мы хотим написать на эту тему отдельную книгу, а пока некоторые важные моменты будут отмечаться в необходимых местах по мере изложения материала.// //Тот же внимательный читатель уже готов предъявить нам замечание о нарушении обещания работать только с открытыми системами – данные это уже модель. Поясним для этой главы и всех последующих. Как будет видно из дальнейшего (хотя и на основе имеющегося материала уже можно сделать такой вывод), все сложные системы, также как и интеллект, существуют только как процесс. Во многих случаях целесообразно рассмотрение этого процесса при зафиксированном значении времени, точнее вне временной оси. Такого рода “модель” до тех пор, пока она не будет распространена на временную ось, является не замыканием системы, а ее “фотографией”, текущим срезом ее состояния. Главное в исследованиях – не распространять такое “модельное” представление системы на то, что требует ее рассмотрения в динамике ее внешних связей. Мы постараемся в дальнейшем, при явном и неявном упоминании или употреблении моделей, не нарушать этих соглашений.}.

Отрыв знания от данных возможен и представляет интерес для самостоятельного исследования структур его организации, например, с точки зрения оценок их стабильности под текущим потоком контекстных изменений.

Отрыв данных от их связи с какой-либо (пусть даже вероятностной) структурой (от интерпретации) невозможен, но и это представляет интерес для научного исследования, проблемой которого может являться, например, восстановление контекста по текущей структуре и предыстории связей данных.

Достаточно ясно, что должен существовать и некоторый механизм работы с данными и их структурой (семантической составляющей, знанием). Его задачей является создание последовательностей состояний информационной базы в различные моменты времени, соотнесение этих состояний с соответствующими им запросами и их контекстами, что в свою очередь может вести не к последовательной коррекции базы, а к весьма сложной структуре состояний при одновременном информационном обмене с несколькими источниками и многое другое.

Здесь мы считаем целесообразным сделать экскурс в проблему языков и языковых моделей для управления, которому мы посвятим целую гл. 3, после чего среди прочих вопросов гл. 4, посвященной сложности открытых систем, рассмотрим проблему перехода от базы информационой к базе интеллектуальной, реализующей структуру СУО.

Глава 3. Языки и языковые модели для управления

Эту главу мы начнем с рассмотрения гипотезы об управлении на “обычном естественном языке” (см. гл. 1). Указанная гипотеза явно подразумевает под этим язык человека. С другой стороны, управление, как взаимодействие субъекта и объекта, вообще может осуществляться только с использованием некоторого механизма обеспечения такого взаимодействия – языка. На верхнем уровне иерархического дерева систем управления обычно рассматриваются две основные группы языков – искусственные и естественные.

При этом под искусственными понимаются языки, придуманные для тех или иных целей, удобные для написания алгоритмов и создания моделей того или иного класса. Под естественными языками понимается язык человека и языки, полученные ограничением этого языка по тезаурусу, синтаксису и семантике. Но к какой из этих групп мы должны отнести эсперанто?

Искусственность языка, в конечном счете, определяется не эвристикой его создания и не формированием начального набора теорем, а фактом ограниченности его возможностей для описания того или иного объекта или ситуации. В этом смысле мы утверждаем, что для обыкновенной системы с обратной связью естественным будет язык передаточных функций, для той же системы с коррекцией – алгоритмический язык. Указанный же выше антропоцентрический принцип разделения языков на искусственные и естественный ведет к существенной путанице, когда нам приходится делать заключения о соответствии уровня языка и системы, к которой этот язык мы хотим отнести для ее описания и представления.

Естественно считать естественным языком для системы с обратными связями язык передаточных функций, ибо это система полностью наблюдаема именно на этом языке и тем и только тем, кто владеет этим языком. “Естественно считать естественным” языком язык запахов или свиста для некоторых систем, наблюдаемых на этих языках. В системном смысле совсем не естественно выделять язык человека как “естественный” в противоположность всем другим языкам. Естественный язык человека будет искусственным при попытке использовать его в обыкновенной системе с обратной связью.

В системном смысле гипотеза должна была формулироваться относительно возможности управления системно-сложными объектами на контекстно-зависимых (КЗ) языках, естественных для этих объектов. Иначе говоря, должны быть введены понятия языка описания и языка управления, сопряженные с их коммутативной функцией и обеспечением наблюдаемости {52. В теории автоматического управления наблюдаемость САУ – дуальное понятие управляемости. САУ наблюдаема (полностью наблюдаема), если все ее переменные состояния можно непосредственно или косвенно определить по выходному (измеряемому) вектору системы.// //С системной точки зрения наблюдаемость определяется, прежде всего, языком представления системы, его коммуникативной мощностью. Наблюдаемость максимальна, когда таким языком является собственный язык системы, при условии адекватного восприятия этого языка наблюдающей системой. В иных случаях система наблюдаема с ограничениями.// //Например, мы описываем отношения стаи волков и стаи оленей языком дифференциальных уравнений или своим собственным, но управление-то реально осуществляется на языке их взаимодействия между собой и с Природой. Наше вмешательство в отношения в стае преломляется трактовкой наших действий через недоступную нам систему понятий, на которой только и можно было бы адекватно выразить наши пожелания об этих отношениях. // //Отметим, что даже в полуфантастическом случае попытки создания переводчика с этого языка, в нем могут в принципе не реализовываться понятия, отвечающие нашим целям или напротив, наличествовать цели, недоступные нашей системе понятий. Именно поэтому управление на естественном языке некоторой системы является управлением, согласованным с этой системой, обеспечивающим ее возможную устойчивость. Управление же на любом привнесенном языке по своей сути направлено на подавление или даже разрушение системы из-за ее ограниченной наблюдаемости.} объекта. Несколько подробнее об этом мы будем говорить в гл. 4.

Подчеркнем еще раз: понятие контекстной зависимости как свойства языка никак не должно при этом быть связано именно с языком человека. Так как мы воспринимаем информационное управление во времени (с учетом запаздываний и задержек), контекстная зависимость универсально определяется для любой субъектно-объектной пары только возможностью изменения восприятия смысла последующего сообщения, по результатам осмысления семантики предыдущего.

Аналогично мы должны принять и понятие контекстной независимости (КН) как постоянства смысла каждого сообщения, вне его места в информационном потоке (искажение смысла сообщения от внутренних перестановок никакого отношения к контекстности в интересующем нас смысле не имеет).

Теперь мы получили возможность системной оценки языков, выражающуюся простым правилом: каждому уровню сложности систем – свой уровень сложности языка для обеспечения максимизации наблюдаемости и коммуникативной функции этих систем в процессе их природно обусловленного взаимодействия (которое отнюдь не предусматривает наши удобства и вообще возможность их адекватного восприятия нами).

Разработка теории ИСУ потребовала иного подхода не только к понятию искусственных и естественных языков. От формулировки, фактически принятой для кибернетических систем и кибернетических моделей: “управление на искусственном языке алгоритмов и передаточных функций с его возможным обогащением до логико-математического уровня”, мы переходим к новой, системной формулировке: “управление на языке, естественном для данной конкретной системы с учетом предельных возможностей собственного языка управителя по отражению (восприятию) языка управляемой системы”.

К счастью, для сложных систем контекстно-зависимого уровня, внешне наиболее связанных с обеспечением существования человека (для социальных институтов), естественным языком является язык человека, ибо они существуют только пока существует человек и доступны человеку (наблюдаемы им) только на этом языке {53. При антропоцентрическом взгляде на мир сюда могут быть отнесены и все существующие в природе системы, однако мы должны понимать, что естественный язык мира растений или животных имеет тоже контекстно-зависимую структуру и обеспечивает, соответственно, никак не меньшую, а, скорее всего, большую степень адекватности описания этих систем для них самих, чем естественный язык человека.}. Эти системы могут быть упрощенно описаны на языке, скажем, передаточных функций, но опыт управления показывает примитивизм и сомнительность результатов, получаемых при таком упрощении, сколько бы тысяч дифференциальных уравнений мы не использовали в таком описании.

Языки, на которых возможно представление информации как управления, можно понятийно разделить на три группы.

Во-первых, это языки описания функциональных связей, использующие математические символы, существующие и специально разрабатываемые математические функции. Группе языков такого рода мы дадим обобщенное название “математических языков”. Они базируются на тех или иных наборах исходных посылок и соглашений, аксиоматика которых является отдельным предметом математики и всегда связана с Геделевской теоремой о неполноте{55. Важно, что это ограничение никак не влияет на практику использования указанной группы языков для задач управления, где они используются как абсолютный аппарат выработки правильных решений после принятия соглашений о модели, которую они описывают. Понятие же “доказательного” выбора модели практически не существует, что и признается в [14], где прямо указано, что выбор модели всегда является искусством.}. Их отличительной особенностью является гарантированная точность описания процессов управления при выполнении указанного выше соглашения о модели: все сигналы и устройства адекватно задаче описываются выбранным математическим языком.

В этом случае и именно для таких объектов математические языки и полезны и пригодны лучше, чем какие-либо другие. Ясно, что любые заранее не предусмотренные отклонения теоретического описания объекта от его практического состояния могут вести к катастрофическим последствиям.

Во-вторых, это алгоритмические языки, разработанные для записи командных посылок для устройств типа компьютера. Эти КН языки базируются на некотором наборе изначально введенных соглашений – команд и действий компьютера при их исполнении, непротиворечивость и функциональная полнота которых служат предметом отдельных исследований и, конечно, является менее строгой, чем для математических языков.

Обычно, хотя и не обязательно, такие управляющие (прежде всего компьютером, как конечным автоматом) языки описываются соглашениями, заданными на метаязыке, что позволяет гарантировать однозначность понимания допустимых терминов и команд во всех возможных ситуациях.

Языки такого рода называют языками программирования. Они служат для описания последовательностей управляющих действий в тех случаях, когда эти действия не могут быть заданы более экономным математическим представлением, или учитывают некоторые частные характеристики сигналов и оборудования, или обеспечивают работу с построениями, описываемыми ими эффективнее, чем математическими языками (например, списковыми структурами).

Отличительной особенностью этих языков является возможность описания любых заранее предусматриваемых взаимосвязей, любых заранее предусматриваемых характеристик устройств в привязке к любым (опять же заранее предусмотренным) ситуационным условиям и временным интервалам.

Указанная особенность, зачастую, ведет к попыткам разработки настолько мощных языков программирования, что даже профессионалам начинает казаться, что на них можно запрограммировать “все”. Однако, как известно из теории программирования, языки конечных автоматов являются не более чем КН языками и контекстная зависимость языков типа 1 по Хомскому здесь ничего не меняет: каждая команда языка описывается на метаязыке так, что имеет определенную процедуру толкования, единственную и неизменную ни для каких ситуаций {56. И в этом случае указанное ограничение никак не влияет на практику использования указанной группы языков для задач управления, где они используются уже как эвристический аппарат выработки целесообразных решений после принятия соглашений о модели, которую они описывают. Понятие же “доказательного” выбора модели” здесь также не существует.}.

Языки такого рода полезны и пригодны для кибернетического уровня моделирования системно-сложных объектов. Любые заранее не предусмотренные отклонения практического состояния объекта от его теоретического описания должны быть заблокированы в процессе создания программы таким образом, чтобы они не могли вести к катастрофическим последствиям.

В третьих, это КЗ языки, используемые как командные сообщения для систем управления, существующих (наблюдаемых) на этих языках и способных воспринимать такие команды.

Базирование управления на автоматах любого вида, ведет к упрощению КЗ языка, обеднению его синтаксиса и семантики с целью обеспечения однозначного (постоянного, неизменного) понимания. Примерами “старших группировок” здесь являются группы: “иерархическая классификация”, “языки с фиксированными отношениями”, “проблемно-ориентированные языки (ПОЯ), приближенные к естественным” и др.

В случае работы на уровне ИСУ мы должны предусмотреть все возможное, для сохранения синтаксиса, семантики и прагматики КЗ языка. Для этого мы должны изучить возможности работы компьютера с контекстно-зависимой информацией, предусмотреть хранение данных, сохраняющее эту зависимость, т.е. сохраняющее знание на уровне возможности понимания контекста, обеспечить ориентацию системы управления на разные контексты информационных потоков в различных ситуациях и многое другое.

Вся теория ИСУ направлена именно на инженерное решение проблем управления на КЗ языке для систем, сложность которых требует использования языков такого рода {57. Подчеркнем, что теория направлена не на создание новых “мощных” языков программирования для их реализации все на тех же автоматах, а на сохранение основных свойств контекстно-зависимого языка при неизбежных их потерях при реализации на компьютере, на обеспечение возможности нахождения некоторых режимов использования компьютера, способствующих минимизации таких потерь и на создание новых архитектур машин, ориентированных, в конечном счете, на ту же задачу (см. гл. 5 и 6).}. Ясно, что понятие интеллектуальности здесь употреблено справедливо – ставится задача управления на семантически связанных потоках информации, а не задача “интеллектуализации передаточной функции”, которая сама по себе имеет естественным язык контекстно-независимый.

Конечно, и при использовании КЗ полного или ограниченного языка, отклонения описания реального объекта от его практического состояния вполне возможны. Однако, в отличие от случая использования КН языка, здесь мы имеем полное доступное контекстно-зависимое представление объекта (максимальную достижимую наблюдаемость) и нам неизвестна (недоступна) более полная форма его описания. Альтернативой является та самая Колмогоровская “полная предыстория”, о которой мы говорили еще во введении. Соответственно, и в смысле достижимой полноты представления объекта, правомерно говорить об уровне именно интеллектуального управления.

3.3. Языки контекстно – зависимого управления

Теперь мы переходим к рассмотрению необходимых сведений о КЗ языках, то есть о реализации интеллектуального управления, когда нас интересует возможность минимизации каких бы то ни было потерь при использовании конечного автомата как несущей основы КЗ языка.

КЗ язык (естественный язык человека) в области научной терминологии обладает большой неопределенностью, что объясняется отчасти полиморфизмом и контекстно-зависимым представлением научной информации, а иногда (и для информатики и для интеллектуального управления это особенно важно) – небрежностью употребления терминов.

Если первая часть этой ситуации является существенно необходимым механизмом представления информации в сложной системе, то вторая – одной из составляющих шумов в потоке информации, отражающей особенности человека (и интеллектуальной системы вообще), как генератора языкового и всегда контекстного описания систем, в том числе и недоступных нам для наблюдения иначе, как в пределах их представимости таким описанием.

Мы уже говорили о возможности и даже целесообразности сведения такого языка к рассмотрению его проблемно-ориентированного варианта, а значит и к постановке задачи управления именно на таком языке.

Когда мы говорим о проблемно-ориентированном взаимодействии, то подразумеваем использование некоторого специализированного подмножества терминов КЗ языка, так называемого профессионального языка, на котором его коммуникативная функция в данном приложении достигает некоторого максимума. В этом смысле можно говорить о языках конкретных наук (профессий, областей деятельности).

Как следует из определения проблемно-ориентированного взаимодействия, важнейшим вопросом его инженерной реализации является проблема языка общения, не накладывающего неприемлемых для человека и для компьютера ограничений на передачу и восприятие информации. Опыт научной работы и профессионализация исследований в разных областях показывают, что ПОЯ может обеспечить согласованное восприятие и передачу сообщений.

ПОЯ воспринимает синтаксис и тезаурус естественного языка, но фактически является самостоятельным феноменом, обязанным своим существованием необходимости большей степени формализации описаний для научных целей, нежели это можно получить от использования полного КЗ языка. Можно говорить о предметной структуризации или формализации КЗ языка в каждой конкретной области деятельности.

Фактическое введение каждой наукой предварительного ограничения КЗ языка (но не отказ от контекстной зависимости) в целях лучшей реализации его коммуникативной функции при поиске, хранении и переработке информации и называемого здесь ПОЯ, является необходимым приемом обеспечения точности выражения сведений в профессиональных областях деятельности человека независимо от использования или не использования компьютера.

Указанные соображения ориентируют нас на поиск решений по управлению на ПОЯ и с точки зрения его лучшей формализованности (меньшей, в вариантном смысле, но сохраненной контекстной зависимости) относительно естественного языка человека, и с точки зрения полезности организации управления на языке, обладающем наибольшей коммуникативной функцией.

Основными составляющими (характеристиками) ПОЯ как КЗ языка, служат:

Словарь может изменяться от фиксируемого множества взаимоисключающих единиц до множества свободно изменяющихся и обладающих высокой степенью неопределенности лексем (от иерархических классификаций до набора свободно индексируемых ключевых слов). Синтаксис может либо отсутствовать вовсе, либо принимать различные сложные формы. Перечислим в порядке возрастания изменчивости синтаксиса и словарного состава некоторые варианты ПОЯ, начиная с простейших языков, не имеющих синтаксиса:

В порядке данного перечисления возрастают как трудности при компьютерной реализации ПОЯ, так и число решаемых ими задач и их возможности адекватного отображения сложных объектов. Выбор ПОЯ определяется степенью сложности объекта, необходимым уровнем ограничения потерь и искажений, диапазоном задач, решаемых на основе ПОЯ, степенью его формализации в соответствующей области науки и требуемой степенью обеспечения автоматизации работы с ним.

Очевидно, что логическая переработка информации на “до интеллектуальном уровне” принципиально возможна на основе ПОЯ любого уровня. Соотнесение задач, стоящих перед некоторой системой, с особенностями области ее функционирования является определяет необходимый уровень сложности ее языка.

Нас, конечно, должен интересовать уровень ПОЯ, приближенный к естественному языку человека, уровень, соответствующий существованию знания и данных в форме языковой модели предметной области (см. гл. 2). Но для реальности реализации наших требований о работе с ПОЯ как с КЗ языком мы должны хотя бы кратко рассмотреть существующие возможности представления КЗ языков в компьютере традиционной, фон Неймановской архитектуры.

Основой такого представления является понятие языковых моделей тех или иных лингвистически заданных объектов или систем.

Эти модели отражают известные попытки сведения КЗ языка к его формальному представлению. Будем помнить, что нашим требованием к любому методу формализации языка является возможность последующего автоматического анализа формализованных описаний объектов, причем главным является сохранение семантико-прагматических связей между терминами описаний.

3.4. Формальная система и формализуемая теория

При всем желании остаться в управлении с чистым КЗ языком, мы вынуждены пока пользоваться его ПОЯ вариантом, что вполне допустимо, но и его мы вынуждены в той или иной степени формализовать уже в соответствии с требованиями технической базы его представления. Основой такого действия являются так называемые языковые модели, базирующиеся в той или иной степени на понятии “формальная система”.

Формальной системой называется конечное множество принятых по соглашению{60. Фактически соглашение обуславливается всегда только дальнейшей действительной или кажущейся полезностью вытекающих из него построений.} символов, называемых формулами и термами, и конечное число точных правил оперирования этими символами, которые дают возможность образовать из символов некоторые комбинации.

Формулы и термы служат заменой для предложений на КЗ языке. Операции над формулами представляют собой, как правило, элементарные приемы и шаги дедуктивного рассуждения, изучаемого в традиционной и математической логиках. Из числа формул выбирается некоторая конечная последовательность формул, играющая роль аксиом формальной системы. Из этих аксиом выводятся теоремы, доказательство которых обычно относят к проблемам искусственного интеллекта.

Истинность формальной системы нельзя определить, если не найдена соответствующая ей интерпретация, т.е. если эта формальная система и ее исходные положения не распространены на какую-либо содержательную систему, исходные положения которой определяются независимо от формальной системы.

Обычно формальная система создается как образ чего-то другого и это “другое” можно было бы назвать “теорией” – по отношению к чему эта формальная система и обретает смысл [17]. В этом случае формальная система представляет собой формализацию некоторой теории, образуя синтаксис последней, а теория – интерпретацию данной формальной системы.

Действительно, правильно построенные слова (правильные фразы) формальной системы получают смысл в рамках формализуемой теории, а любому высказыванию, имеющему смысл в данной теории, соответствует некоторый класс правильно построенных слов (правильных фраз) в формальной системе.

К сожалению, основная беда такого подхода везде и всюду считается его достоинством. Характерную черту формального исследования всегда усматривают в том, что исследователю нет необходимости вникать в то, что означают составленные из символов формулы. Именно это обстоятельство сводит содержательный момент к минимуму – к умению различать символы, которому может быть обучен компьютер.

Надо только иметь ввиду, что утверждение о том, что такая-то последовательность (цепочка) формул является доказательством какой-то формулы, относится уже не к данной формализуемой теории, а привносится в наше рассуждение из другой системы, которая изучает структуру и закономерности математических доказательств.

С точки зрения строгих (или достаточно строгих) построений здесь открывается простор для их обоснования аксиомами. Но здесь же надо высказать достаточно простое соображение о том, что в каждый следующий момент времени соглашения о формальной системе могут требовать пересмотра исходя из изменений, произошедших в формализуемой теории, что абсолютно неизбежно, если речь идет об использовании КЗ языков.

Это значит, что логика выводов, в общем случае, является существенно переменной. Следовательно, пока мы вынуждены, за неимением лучшего, пользоваться формальными системами, будем исходить из начального постулирования необходимости одновременного рассмотрения множества формальных систем и формализуемых теорий в вышеуказанном смысле их взаимного соответствия.

Существенная “динамика” данного подхода, в отличие от классического “статического” рассмотрения связи формальной системы и формализуемой теории, требуют несколько иного изложения основ языковых моделей для ИСУ, чем это обычно принято в литературе.

3.5. Моделирование и реализация языковых объектов

Обычно основой логических моделей лингвистически заданных объектов является понятие формальной системы в виде:

Использование логик различного типа позволяет создавать различные логические модели.

Исчисление предикатов {61. Для целей обеспечения принятия управляющих решений важно понятие двухместного предиката вида “субъект-суждение (или отношение)-объект”. Предлагаем сравнить это с определениями системы и интеллекта, приведенными в начале книги.} опирается на исчисление высказываний, расчлененных на субъект и предикат. “В исчислении предикатов делается дальнейший шаг анализа и разрешается рассматривать субъектно-предикативную структуру простых предложений и пользоваться операциями композиции, зависящими от этой структуры” [18].

Здесь может быть построена любая формальная система, соответствующая любой формализуемой теории и любым изменениям этой теории. Это свойство исчисления предикатов дает нам основание обратить на него самое пристальное внимание при организации работ с КЗ языками.

Сетевые модели, в принципе, обладают теми же свойствами, что и исчисление предикатов. Они представляют достаточно широкие возможности для визуального представления сложных структур, описывающих предметные области. Это достигается путем выделения и включения в модель в явной форме всех отношений, образующих информационную структуру с описанием их семантики.

Анализ основных моделей представления знания в контексте поставленных задач показывает преимущества исчисления предикатов с изменяющейся логикой отношений (эмпирическим определением формально-логических свойств отношений и их изменением во времени под воздействием изменяющегося контекста входных сообщений), предоставляющего широкие возможности при построении сложных структур, тем более, что формализация знания, описываемого тем или иным подмножеством КЗ языка, всегда происходит на фоне:

В практическом плане визуализационные возможности сетевых моделей представляются не таким уж и ценным свойством, ибо их наглядность падает уже при двух десятках вершин, а сравнение на уровне изоморфного вложения (тождества) отдельных участков сети, что необходимо для проведения любых логических операций, является не самой простой задачей.

Сравнительное исследование возможностей предикатного и сетевого подхода к организации переменных именованных связей между данными мы оставляем читателю. Здесь весьма вероятно нахождение новых решений, полезных для создания интеллектуальных систем.

Изложение исчисления предикатов в литературе обычно сводится примерно к следующему.

Логика предикатов является расширением логики высказываний. Поэтому к алфавиту логики высказываний с его знаками для пропозициональных переменных{63. Неопределенные высказывания, из которых в исчислении высказываний строятся аксиомы.} (А, В, С…), для логических связок - “не”; - “и”; - “или”; - “если…, то…” и скобок добавляются еще другие знаки, в частности:

Основным объектом исследования в логике предикатов является формула. Формулы в исчислении предикатов определяются следующим образом:

- всякая элементарная формула{64. Для определения элементарной формулы ранее, конечно, введены понятия терма и предикатной буквы.} есть формула;

- если и - формулы, а х - предметная переменная, которая входит в , то каждое из выражений

- никакое другое выражение не является формулой.

И так далее, математически строго и логически безупречно.

Но совершенно очевидно, что информационная технология построения какой-либо модели лингвистического описания объекта на базе приведенного здесь аппарата останется практически невостребованной и может применяться в основном только в области работ, связанных с доказательством теорем, ибо аппарат не обладает наглядностью интерпретации записей. Самое же неприятное здесь то, что интуитивно понятная возможность создания множества формальных систем, рассмотренная нами выше, в таком изложении исчисления предикатов становится далеко не очевидной. Следовательно, положительные перспективы применения аппарата исчисления предикатов могут реализоваться только при его переработке, обеспечивающей для человека привычную и легко воспринимаемую структуру записей.

На примере классического варианта изложения исчисления предикатов можно наблюдать характерную картину математизации ради математизации, на основе которой практически невозможно понять истинную силу этого аппарата.

В 1979 г. в [10] в разделе “предложения исчисления предикатов” приводится пример придания так называемой “правильно построенной формуле” формы предложения. Четыре страницы текста ведут нас сквозь логические преобразования с использованием кванторов существования и функции Сколема к преобразованию логической формулы длиной в полную строку в систему из трех формул, каждая из которых занимает не более половины строки. В 1986 г. в [12] в разделе “метод решения задач, основанный на доказательстве теорем” мы встречаем точно ту же самую “правильно построенную формулу” для придания ей формы предложения, с теми же кванторами и функцией Сколема.

Подведем итоги. Дело не в том, что именно этот пример был опубликован еще в 1973 г. и в разные годы списан (со ссылкой) с одного и того же источника [13]. Дело даже и не в том, что полтора десятка лет оказалось недостаточно для формирования другого примера. Просто это никому не нужный вариант исчисления предикатов. Авторы могли бы, конечно, написать другие примеры, но они прекрасно понимали, что и стараться не надо, ибо это использовать в реальной работе нельзя. А с математикой здесь все в порядке. Вот и учат наши студенты такое “математически правильное” исчисление предикатов двадцать лет подряд и ни одному из них, по тем же соображениям, также не приходит в голову мысль написать другой пример.

Какой системный вывод можно здесь сделать? Если за долгие годы пример не меняется, а математика в порядке, то может быть пора сменить математику?{65. Дело, конечно, не в “плохой математике”, а в том, что аппарат описания задачи по своей сложности начинает “перевешивать” саму задачу. Более того, эта описательная сложность начинает возрастать скорее, чем расширение объема полезной информации.} Подобные ситуации встречаются в распознавании образов, доказательстве теорем, автоматизированных системах управления и др.

Здесь можно сделать вывод – исчисление предикатов полезно только для общего построения абстрактных теорий – и впасть в грубейшую ошибку. Пример приведен именно для того, чтобы показать: понимание материала начинается тогда, когда сквозь лес нужных или не очень нужных построений мы можем видеть то, что изначально может быть и не очевидно. Для этого рассмотрим исчисление предикатов несколько иначе. Перейдем к его трактовке в “обычном словесном языке” и в традиционной логике.

В естественном языке человека предложение выражается в виде фразы, предикатом которой является сказуемое, обозначающее действие или состояние предмета, выраженного подлежащим. Одноместный предикат можно представить в виде неполной фразы, например, “турбулентность потока”, что соответствует данному выше определению “свойство турбулентность принадлежит предмету поток”. Аналогично рассматривается понятие двух- и n-местного предиката, например, “элерон (есть) часть крыла”, “самолет взлетел с аэродрома”, “алюминий легче меди, которая легче свинца, который легче…” и тому подобное.

В традиционной логике субъектом называется та часть суждения, которая отображает предмет мысли, а предикатом – та часть суждения, которая отображает то, что утверждается (или отрицается) относительно предмета мысли. Место предиката в предложении и суждении описывают посредством понятия “функция”, т.е. говорят, что предикат есть функция (переменная величина) изменяющаяся по мере изменения другой величины, называемой аргументом.

Во взаимосвязи со сделанным выше замечанием о необходимости наличия множества формальных систем, это определение полезно усилить следующим окончанием: …, и зависящая от текущего контекста высказывания, определяющего то или иное суждение относительно предмета мысли.

Следовательно, мы можем изменить вид представления формальной системы и записать, что основой логических моделей (и языковых реализаций) является понятие формальной системы в виде:

Достаточно ясно, что, с точки зрения математической логики исчисления предикатов, указанная двойная зависимость предиката (от текущих соглашений по именованию и логическим свойствам и от информации, возможно изменяющей логику имеющихся соглашений) свидетельствует о необходимости постоянного перехода от посылок одной формальной системы к соглашениям другой, возможно, на каждом шаге анализа потока сообщений. Отметим, что именно это нам и требуется для постоянного соотнесения текущей формальной системы с формализуемой теорией.

На базе такого расширения понятия суждения, мы можем рассмотреть ПОЯ некоторой произвольной области, построенный на основе использования предикатов. Он складывается из дескрипторного словаря и синтаксиса, определенной структуры описания, представляющей собой произвольный набор элементарных высказываний (простых синтагм, предикатных форм) стандартного вида ARB, где А и В - термины, R – отношение, отражающее взаимоотношения явлений, объектов или признаков в реальной (текущей) действительности.

Двухместные (бинарные) отношения, являющиеся эквивалентом простых высказываний, к которым всегда может быть сведено сложное, представляются в качестве синтагматических отношений ПОЯ. Для них устанавливаются формально-логические и эмпирические свойства, определяются операции, лежащие в основе тождественных преобразований элементарных высказываний, изучаются правильно составленные простые синтагмы. Описание объекта представляет собой совокупность синтагм, полный информационный массив – совокупность описаний.

3.7. Представление проблемной области на основе языка предикатов

На основе введенной трактовки исчисления предикатов может быть рассмотрена последовательность проведения работ по преобразованию ПОЯ в язык предикатов, т.е. практика сведения КЗ ПОЯ к машинно-представимому языку, ради чего, собственно говоря, мы и рассматриваем предикаты.

Путем анализа значительного количества текстов на ПОЯ некоторой области науки или практической деятельности можно выделить и стандартизировать ограниченную, но достаточную группу отношений R и правил построения на их основе логических выводов, практически выполняющихся на всем информационном массиве. Правильность текущих формализмов (текущих соглашений о правилах проведения логических выводов) определяется на основе их проверки на всем объеме имеющегося текста после его преобразования в простые синтагмы.

По мере поступления на вход системы новых текстов ведется проверка логических выводов, следующих из них по имеющемуся набору правил вывода. При расхождении правил логики производства выводов в источнике текстов и сообщений и в системе, принимающей эти информационные посылки, в последней включаются механизмы изменения правил логических выводов.

Ясно, что фактически здесь речь идет об организации субъектно-объектного взаимодействия, о ситуации, когда структура взаимосвязей данных в предметной области источника информации начинает отличаться от таковой структуры в предметной области системы – приемника информации.

Такой процесс принципиально может быть организован в полностью автоматическом режиме, ибо он всегда связан с согласованием текущих формализмов в уже имеющейся системе и в новой (присущей новому сообщению) предметной области в процедуре СУО.

Приведем краткий пример из [5]. Для определенной предметной области (геология пегматитов) были выделены 17 видов отношений R отличающихся не только именами, но и формально-логическими свойствами, обеспечивающими производство логических выводов на их основе. Изначально и состав отношений и их формально-логические (и эмпирические) свойства были определены на достаточном информационном массиве по оценке проблемным специалистом непротиворечивости получаемых выводов.

Рассмотрим три простые бинарные отношения из указанного числа 17 (для другой предметной области их может быть больше или меньше, но в реальности число таких отношений не превышает двадцати для любого ПОЯ предикатов, а 6-8 отношений обычно требуется для адекватного отображения более 70% ситуаций):

Формально – логические свойства: АR_РА; АR_РВ ? ВR_РА;

Формально – логические свойства: А R_ВА; АR_ВВ ? ВR_В^-1А; АR_ВВ ? ВR_ВА;

Формально – логические свойства: неверно, что АR_ПА; АR_ПВ ? ВR_П^-1А;

Здесь R_ДО – отношение “локализуется раньше”, R_Д – отношение “дислоцирует”, А’ – характеризует деформацию тела, обозначенного термином А.

С точки зрения математической логики приведенное выше можно рассматривать как сумму формально-логических и эмпирических свойств выделенных бинарных отношений. При их анализе становится ясно, что многие из них способны порождать новые отношения. Поэтому ключевым моментом разработки языка интеллектуальной системы является исследование правил преобразования бинарных отношений данных в набор синтагм, составляющих информационный массив.

Представляется логически непродуктивными надежды на достаточность разового выделения “чисто математических” свойств отношений и эмпирик. Их текущее по времени и объему массива изменение достаточно вероятно следует из их указанного выше общего свойства порождения новых отношений. Поэтому мы будем продолжать придерживаться терминологии “логики с изменяющимися отношениями” и “изменения формально-логических и эмпирических правил”.

При расширении источников поступления информации, что эквивалентно расширению объема предметной области, установленные соглашения могут изменяться за счет выявления и коррекции тех формально-логических правил, которые начинают давать ошибки логического вывода.

В открытой системе с внешним потребителем информации (человеком, например) критерием правильности логических выводов и необходимости их текущих изменений является, естественно, согласие или несогласие потребителя информации с утверждениями, полученными в системе путем логического вывода. В полностью автоматической (интеллектуальной) системе таким критерием может являться только базовый набор правил проблемной области, нарушение которых по какой-либо причине недопустимо, а все остальные выводы эквивалентны формированию “собственной точки зрения” интеллектуальной системы.

Последнее как раз и подтверждает, что в некотором, пусть еще и достаточно примитивном смысле, мы начинаем иметь дело с целеустремленной системой, имеющей свой взгляд на логику проблемной области, т.е. с системой, способной вступать в субъектно – объектное взаимодействие.

Итак при формировании информационного массива в виде наборов двуместных предикатов, может быть получена достаточно интересная система представления естественного языка человека в компьютере с “некоторыми надеждами” на сохранение контекстной зависимости после всех преобразований, пригодная как для практических выводов, так и для решения вопросов автоматического анализа текстов на ПОЯ. Действительно, предикатное представление ПОЯ с механизмом модификации текущих логических формализмов с одной стороны не уничтожает его КЗ сущности, по крайней мере, в смысле обеспечения возможности построения множества формальных моделей, соответствующего множеству возможных контекстов{66. О реализации контекстно-зависимого языка на конечном автомате см. гл. 5.}, а с другой является подходящим механизмом разборки записи на ПОЯ на термины и отношения. Следовательно, мы получаем аппарат построения информационной базы в составе базы данных и базы знания.

Такого рода процесс естественен для любой серьезной информационной системы и не несет никакой интеллектуальной нагрузки до тех пор, пока мы не выведем эту “половинку” интеллекта на уровень интеллектуальной системы СУО. Вот тогда мы получим инженерную возможность автоматической выработки в системе изменений в законах формально-логического вывода под действием входного потока информации на ПОЯ, оценки их “глобальной” правильности с нашей точки зрения{67. Естественно, что право на ошибку всегда останется за системой, кроме того, и наше право не понимать новые выводы системы останется за нами. Интеллектуальная система может оказаться умнее или глупее нас, но понять мы это сможем, только если не будем пытаться делать систему, принимающую абсолютно правильные выводы за счет владения большими массивами данных.}. Некоторые подходы к решению этой задачи можно найти в [27].

Необходимость изучения и развития общей теории систем, ее важность для разработки теории ИСУ достаточно очевидны. Не может быть полноценного понимания проблем, связанных с системами управления, если не выяснено их место среди других возможных систем или не определена иерархия систем, а, следовательно, и не введены критерии их сравнения. Материал предыдущих глав дает здесь возможность начать рассмотрение этой стороны организации интеллектуальных систем.

Можно вполне определенно считать, что общая теория систем начиналась в конце сороковых годов с работ фон Берталанфи. Подход к построению такой теории мы будем рассматривать ниже в необходимом объеме под названием общая теория систем по фон Берталанфи.

Кроме того отметим, что в 1959 году в Кейсовском технологическом институте (Кливленд, шт. Огайо) был создан центр системных исследований, известный по сформированной там общей теории систем, названной по имени его руководителя теорией по М.Месаровичу.

От выбора глобальных соглашений, основных исходных позиций общей теории систем существенно зависит наше понимание проблемы управления. То, что допустимо при модельном замыкании системы неприемлемо при рассмотрении систем открытых. При контекстно-зависимой постановке нам требуется некоторая другая метатеория управления, включающая в себя ИСУ. Для обоснованного принятия решений в открытых системах мы должны иметь возможность сравнения и иерархического упорядочения систем по важнейшему для управления критерию – их отношению к информации. Именно такой вариант общей теории систем нам необходим – вариант общей теории систем как теории, обеспечивающей технологию системного подхода к сложным системам.

Путь, по которому мы следуем за фон Берталанфи, ведет нас к изучению и сравнению систем, сложность которых определяется их собственным отношением к информации, а также уровнем сложности языка, на котором эти системы представимы и наблюдаемы.

Теория систем по М.Месаровичу ведет по испытанному математическому пути создания теорий и аппаратов, обеспечивающих моделирование объектов, сложность которых определяется количеством составных частей и видом их математического описания.

Возникновение понятия ИСУ указывает не на поиск новых решений по коррекции для традиционных систем управления, а на перенос интересов науки и практики на новый класс систем, по своему уровню сложности требующих другого подхода к управлению. Нам необходимо иметь некоторый конструктивный вариант иерархии систем и их взаимоотношений, чтобы понять, в каких случаях возможно и целесообразно говорить об интеллектуальности системы, об “интеллектуальном управлении”, а в каких оптимальным является традиционный подход.

Начнем рассмотрение этих вопросов с краткого экскурса в основы общей теории систем и абстрактной теории систем, особо выделив в них положения, характерные для организационных систем, систем управления, управления вообще, управленческой стороны принятия решений.

Из предшествующих публикаций здесь надо указать известную монографию “Системы и руководство”{68. Удостоена литературной премии фонда Дж. Гамильтона за 1965 г., как выдающаяся книга по вопросам административного руководства.} [19]. Не менее важным материалом надо считать и монографию “Прикладная общая теория систем” [22], в которой термин прикладная понимается как методология обеспечения системного подхода к сложным системам.

Итак, фактически существуют два подхода, две общие теории систем (ОТС) - по М.Месаровичу [20] и по фон Берталанфи [21]. Первая из них изначально ориентирована на создание теоретического фундамента “частных теорий” и развивается в сторону систем с характеристиками интеллектуальности за счет рассмотрения кибернетики как собирательного направления, моделирующего живое в машине. Вторая является программой исследований незамкнутых систем, направленной на поиск методов доказательства существования определенных черт живого в системах, начиная с некоторого уровня их системной сложности{69. Мы усиливаем эту постановку данным ранее определением интеллекта как процесса, как обязательного атрибута систем выше некоторого уровня системной сложности.}.

Согласно М.Месаровичу ОТС должна быть настолько общей, чтобы могла охватить многие уже существующие теории, касающиеся в том или ином разрезе теории систем. Как частные случаи из ОТС должны выводиться, например, теория динамических систем, теория конечных автоматов, теория алгоритмов и т.д. При этом научные основания ОТС должны быть настолько фундаментальны, чтобы ее выводы имели практическую ценность при изучении конкретных систем, встречающихся в жизни.

Термин “общая” здесь означает, что ОТС имеет дедуктивный характер и объединяет другие теории – те, которые изучают системы в целом, и те, которые рассматривают поведение систем (теорию управления, адаптации, самоорганизации и т.п.). Используемые в ОТС уровни абстрактного описания систем используются как разъяснение термина “система”.

Для этого предлагается использование наиболее абстрактных областей математики: теории множеств, общей топологии, абстрактной алгебры и т.д. Термин “теория” по М.Месаровичу определяется в духе работ по математической логике и основаниям математики, в которых для его введения предварительно дается понятие о классе элементарных высказываний – Р. Тогда “теория” определяется как подкласс

высказываний, которые считаются истинными.

Отметим, что для ОТС полагается возможным установить истинность высказывания либо экспериментально, либо на основании некоторого набора аксиом. Но, несмотря даже на такое допущение, ее прикладной вариант пока не создан, да и вряд ли возможен, ибо ОТС по М.Месаровичу – сугубо теоретический аппарат для создания теорий.

Согласно работам фон Берталанфи, ОТС представляется как теория описания любых систем, где на первом месте стоит иерархическая классификация систем и далее, каждый уровень иерархии анализируется с использованием того аппарата, той степени абстракции, которые допустимы на данном уровне системной сложности для достижения конкретной цели текущего исследования.

Надо признать, что конкретно такой формулировки у фон Берталанфи нет, это обобщенное понимание выдвинутых им и его последователями положений, на которых удобно конструктивно базировать теорию ИСУ.

По фон Берталанфи в научном анализе систем выделяют три этапа. Согласно этой градации, на первом этапе в науке рассматривается “организованная простота” (механика), на втором – “беспорядочная сложность” (статистическая физика), на третьем – “организованная сложность”{70. Это, возможно, первое, правда косвенное, разделение систем по их отношению к информации. Конечно, формулировки сегодня представляется архаическими, но в те годы просто ничего другого под руками не было. Здесь, по нашему мнению, произошла та же история, как и с трудами Н.Винера – новые мысли о главенствовании собственного отношения систем к информации для создания их иерархии уже есть, а терминология употребляется старая. Именно поэтому, чтобы не попасть в ту же ловушку, мы начали книгу с уточнения объемов понятий сложившейся терминологии.}. Фон Берталанфи включал в теоретический аппарат ОТС теорию информации, теорию игр и вообще все “околоинформационные” теории своего времени.

Можно предположить, что пересечение ОТС по фон Берталанфи и по М.Месаровичу на уровне включенных в них теорий (которые первый рассматривал в их “еще не вполне сформированном” информационном смысле, а второй – в чисто математическом), объединенных потом “всеядной” кибернетикой, внесло в ряды исследователей путаницу и непонимание существенно разных концепций этих вариантов ОТС.

В конечном итоге общими усилиями разных групп ученых были сформированы две трактовки для ОТС. Первая из них именуется “ОТС в широком смысле” и охватывает собой все необходимые и возможные дисциплины, имеющие отношение к анализу и синтезу систем. Вторая трактовка “ОТС в узком понимании” в известной степени обобщает различные подходы к ОТС. Она получила название “абстрактной теории систем” (АТС).

АТС по М.Месаровичу ориентирует нас на абстрагирование для моделирования систем с характеристиками интеллектуальности на уровне аппарата кибернетики, как известно, направленного на обеспечение моделирования живого в машине, на использование “подходящего” уровня абстракции.

АТС по фон Берталанфи ориентирует нас не на “подходящий” для данного исследования уровень абстракции, а на использование для представления и изучения системы языка, обеспечивающего ее максимальную наблюдаемость. И хотя фон Берталанфи в свое время мог включить в математический аппарат теории только методы кибернетики, ничто не мешает нам сегодня расширить их рядом дополнений и соглашений, необходимых для создания и изучения интеллектуальных систем.

Вообще говоря, из подхода, предложенного фон Берталанфи, не вытекает явных указаний о необходимости создания моделей систем. Поддерживая такой подход, мы постараемся показать далее возможность и целесообразность организации в некоторых случаях работы непосредственно с самой системой типа “организованная сложность” без создания той или иной ее модели.

Исходя из сказанного, можно видеть, что трактовка ОТС по фон Берталанфи дает, в конечном итоге, некоторый реальный простор для создания прикладной теории, связанной с интеллектуальным аспектом управления, понимаемым как атрибут системы высокого уровня организации.

Над прикладным развитием понятий ОТС по фон Берталанфи успешно работал К.Боулдинг [23]. Его важнейшей заслугой является формирование некоторой условной порядковой шкалы сложности систем, на которую они проецируются по признаку их отношения к потокам входной информации.

В сокращенном виде эта шкала (классификация) представлялась К.Боулдингу следующим образом (комментарий в примечаниях наш – авт.):

1. Первый уровень - уровень статической структуры. Он мог бы называться уровнем “оснований” или “остовов”. Описание этой структуры служит началом систематизированных теоретических знаний, так как невозможно создать точную функциональную или динамическую теорию, не имея достоверного описания статических взаимоотношений{72. Это уровень статических систем, существование которых не предопределяется потоками информации.}.

2. Второй уровень иерархии систем представляет собой уровень простой динамической системы с предопределенными, обязательными движениями. Он может быть назван уровнем “часового механизма”. Большая часть теоретических положений в физике, химии и ряде других наук относятся к этой категории{73. Это уровень динамических систем, существование которых не связано с переработкой потоков информации.}.

3. Третьим является уровень механизма управления или, другими словами, системы с управляемыми циклами обратной связи, причем его можно назвать уровнем “термостата”.

Он отличается от простой системы устойчивого равновесия главным образом тем свойством, что передача и анализ информации составляют существенную часть системы{74. Это простейший из всех уровней систем, существующих в мире, где информационные потоки и их переработка могут влиять на систему.}.

4. Четвертый уровень – “открытая система”, самосохраняющаяся структура{75. Подчеркиваем, что первое упоминание в классификации К.Боулдинга самосохраняющейся структуры, как характеристики, связанной с информацией, относится к “надкибернетическому” уровню.}. Этот уровень, на котором живое начинает отличаться от неживого, может быть назван уровнем “клетки”{76. Это уровень зарождения собственного отношения системы к входящей информации, уровень промежуточный между пассивной и активной реакцией на входную информацию.}.

5. Пятый уровень можно назвать “генетически-общественным” или уровнем “растения”{77. Здесь речь идет о специфической форме реакции на возмущающую информацию, присущую миру растений и связанную, например, с известными степенями приспособляемости и другими реакциями на внешние воздействия.}.

6. По мере движения в этой иерархии вверх постепенно достигаем нового уровня - уровня “животных”, который характеризуется наличием подвижности, целенаправленным поведением и осведомленностью. Здесь развиты специализированные приемники информации (глаза, уши и т.д.), что приводит к значительному увеличению потока входной информации; кроме того, имеются развитые нервные системы, в конечном итоге приводящие к появлению мозга, который формирует из воспринимаемой информации основные черты явления, или “образ”.

Чем выше организация индивидуума, тем заметнее становится то, что его поведение не является простым ответом на какое-то воздействие, а определяется “образом”, или структурой знания, или окружающей обстановкой в целом... Трудности предсказания поведения этих систем возрастают из-за того, что между воздействием и реакцией на него вклинивается образ.

7. Следующий уровень рассматривает отдельного человека как систему и называется “человеческий”. Кроме всех или почти всех характеристик “животных” систем человек обладает самосознанием, которое отличает его от простой осведомленности животного. Человеческое воображение помимо того, что оно сложнее, чем у высших животных, обладает свойством самоотражения - человек не только знает, но и осознает, что он знает. Это свойство тесно связано с явлениями языка и с использованием символов{78. Фактически это указание не столько на существенность абстрагирования, сколько на уровень языка. Существенно больший уровень контекстной зависимости языка человека в сравнении, например, с языком животных, является одной из тех причин, по которой “интеллектуальность” считается атрибутом, прежде всего, именно человека.}.

8. Общественные (социальные) институты составляют следующий уровень организации...{79. Именно к этому уровню относится подавляющее число систем, организующих научно-производственную и общественную деятельность, т.е. систем, организующих существование предыдущих уровней, и без которых существование субъектов как информационно - организованного сообщества было бы невозможно. Положение этого уровня в иерархии систем по К.Боулдингу диктовалось, скорее всего, предположением о том, что система, составленная из объектов определенного уровня, будет в системном смысле сложнее. Как мы увидим в части III, верно обратное. Но здесь, исходя из исторической ценности иерархии, мы оставляем его в авторском изложении, ориентирующим нас не столько на научно-производственную деятельность, сколько по выражению автора на “тонкий символизм искусства, музыку и поэзию, сложную гамму человеческих эмоций”.}

9. Чтобы завершить построение иерархии систем, необходимо добавить последний уровень - трансцендентные системы. Существует конечное и абсолютное, неизбежное и непознаваемое, проявляющее определенную структуру и взаимосвязь. Будет печальным тот день для человечества, когда никто не сможет задать вопросов, на которые не существует никаких ответов{80. Девятый уровень систем - трансцендентные системы - интересен для прикладной теории ИСУ тем, что он указывает на возможность существования некоторого еще более сложного класса систем в том случае, если правомочно утверждение о возможности полного отрыва информации от физического носителя.}…

Как писали раньше, нет непознаваемых систем, есть непознанные. Сегодня мы можем себе позволить говорить об ограниченной наблюдаемости системы одного уровня с другого, в том числе, в некоторых случаях, возможно, и практической не наблюдаемости систем старшего уровня с уровня системно более простого (как, впрочем, и наоборот). О подобных ситуациях говорит нам и введенный К.Боулдингом уровень трансцендентных систем{81. Не менее интересен в этом смысле и барьер между кибернетическим и надкибернетическими уровнями. Если возможно его преодоление с использованием технической элементной базы, то может быть можно (скажем, по аналогии) преодолеть и барьер трансцендентности?}.

Конечно, современный исследователь отметит необходимость некоторой модернизации этой классификации (по логике построения должен быть введен уровень “вирусов”, возможны и другие аналогичные замечания). Тем не менее, основной успех и ценность предложенной иерархии заключаются в указании К.Боулдингом линейного среза, характеризующего важнейшие моменты развития систем без построения многомерной модели их классификации. Тем самым дается простое объяснение взаимосвязи систем без сложных для начального восприятия подробностей, но обеспечивающее достаточную обоснованность дальнейших построений, базу, на основании которой можно строить прикладные теории.

Для прикладной теории ИСУ в классификации К.Боулдинга основным моментом является фактическое указание о необходимости упорядочения систем по смыслу обработки характеризующих их входных информационных потоков, т.е. по уровням восприятия, переработки и выдачи информации во внешний мир, а, следовательно, и по некоторой качественной оценке возможности обработки информации для каждого уровня.

В теории ИСУ не имеет значения, какой уровень сложности систем мы признаем “первым из обладающих интеллектуальностью”, системе какого уровня впервые припишем наличие интеллектуальности, как атрибута системы{82. Теория ИСУ не вводит понятия степени контекстной зависимости языка, превышение которой ведет к появлению “интеллектуальности”. Это проблемы методологические, включающие в себя и разбор понятия “активности познания” и другие аналогичные. Сегодня мы не считаем целесообразным вводить их в состав информационной науки, хотя уже достаточно ясно, что они требуют для своего разрешения как минимум ее привлечения.}. Важен лишь факт постепенного внутри уровня и скачкообразного между уровнями качественного изменения смысла восприятия и обработки информации, перехода от сигнального и контекстно-свободного к структурному и контекстно-зависимому анализу информации. Как следует из классификации К.Боулдинга, такие уровни целесообразно рассматривать и как отдельные виды систем и как их симбиозы.

Важнейшим моментом является выделение в иерархии систем более сложного уровня нежели третий – “кибернетический”, для отдельного рассмотрения по параметру невозможности нахождения для них строгого математического описания. Далее они будут упоминаться не только под собирательным названием “надкибернетические”, но и, как это принято в работах фон Берталанфи, К.Боулдинга, Дж.Миллера и ряда других ученых, под собирательным названием “живые системы”.

Классификация К.Боулдинга указывает на процесс непрерывного повышения значимости информационной составляющей по мере роста организационной и поведенческой сложности систем вплоть до трансцендентного уровня.

В конечном счете, информация сама становится системой, начинает довлеть над системами низших уровней и, в некотором смысле, “информация начинает существовать самостоятельно”. Но это уже предмет рассмотрения части III.

Прикладная теория ИСУ является теорией, рассматривающей проблемы управления для систем всех уровней, связанных с понятием интеллектуальности как способности в той или иной мере самостоятельно принимать, обрабатывать и выдавать во внешний мир информацию.

Прежде всего, здесь необходимо отметить факт всеобщего использования управления на основе сигнала обратной связи так сказать “по умолчанию”{84. Существование понятия управления в разомкнутых системах не меняет этот факт.}. Истоки этого умолчания лежат, по-видимому, в аналитико-механистическом восприятии мира. Тем не менее, системный взгляд привел ряд авторов и к другой точке зрения на обратную связь, о которой мы будем еще говорить ниже.

Конечно, для большинства специалистов технических направлений вполне естественна традиционная ориентация на сигнальное или, как его еще любят называть – “операторно-структурное” управление. Профессионально они подготовлены только к работе с системами технической ориентации – кибернетическими. Как инструментально вполне развитые и обладающие собственной элементной базой, эти системы для указанных специалистов становятся самодовлеющими, что ведет к попыткам моделирования такими системами систем любого уровня сложности на основе сигнальной парадигмы управления.

Напротив, науки изучающие системы уровней по К.Боулдингу более высоких (и сами являющиеся при этом системами не менее высокого уровня), не имеют ни собственного механизма построения моделей (вернее, не имеют механизма работы с открытыми системами), ни собственной элементной базы, что и является причиной их незаслуженной подчиненности примитивным относительно них системам, организованным на уровне обратной связи.

И сколько бы эти науки не пытались использовать вместо чистой математики более подходящие для них лингвистические аппараты, общий механизм работы с информацией для них остается прежним – базирование на аксиоматическом фундаменте моделирования систем своей области знания на уровне кибернетического подхода.

Отметим, что достижимый уровень развития каждой группы наук, кроме всех прочих необходимых характеристик и особенностей, определяется применяемой в них “машиной производства выводов”, “машиной управления”.

Прежде всего, это классические машины фон Неймановской архитектуры – конечные автоматы разных модификаций. Этой архитектурой обслуживаются сегодня все науки. Ее предельные возможности накладывают существенные ограничения на процесс познания (см. гл. 5).

Именно поэтому в разных ключах ставятся вопросы разработки машин, управляемых данными, т.е. машин, ориентированных на языковое представление информации. Но, как следует из наших построений, требуется уже машина, управляемая данными и отношениями, т.е. машина для контекстно-зависимых сообщений (подробнее см. гл. 6 и 15).

В первом случае мы имеем управление как результат “оптимизированного информационного поиска”, цель которого – выработка управляющего решения, т.е. ответного сообщения на основе анализа структуры данных, заложенной в машину при проектировании информационной системы, и её текущего наполнения.

Во втором случае управление структурно-динамическое, цель которого – формирование некоторой “структуры знания”, переменной во времени именованной структуры связей, организация “информационного резонанса” (см. часть III). Собственно выработка того или иного решения является задачей важнейшей, но вторичной, производной от основной задачи системы – “быть в курсе всех изменений и в постоянной готовности к восприятию смысла запроса или сообщения по результатам предыдущей информационной посылки”.

Далее семантика накопленной информации уже обеспечит в нужный момент выработку структуры связей, могущей служить для преобразования в любые мыслимые действия: организационные, правовые, судебные, личностные, моральные, чем, собственно говоря, и определяется интеллектуальное управление в нашей текущей инженерной постановке. Именно текущей, потому, что на её понятийной базе мы будем в частях III и IV рассматривать другие более совершенные подходы к работе с информацией.

А пока, если говорить строго, в текущей постановке теория ИСУ занимается формированием “индивидуального алгоритма” принятия каждого конкретного решения. Осталось только договориться, можно ли считать алгоритмом (вспомните его исходное определение) индивидуальную процедуру выработки каждого отдельного решения?

Введенное в гл. 2 понятие информационной базы в составе базы данных и базы знания является исключительно конструктивным. С одной стороны оно дает нам возможность построения функциональной схемы ИСУ на основе достаточного количества пар таких баз разного целевого назначения, но, самое главное, оно обеспечивает возможность формирования новой парадигмы управления и ее инженерной реализации.

“Классическая” парадигма управления происходит от понятия управляющего сигнала, выражаемого в аналоговой или цифровой форме, контроля достигнутого результата управления и его коррекции за счет изменения передаточных характеристик системы управления с обратной связью.

Исторически указанная парадигма управления происходит от подходов и математических аппаратов, связанных с теорией сигналов. Она использовалась, конечно, с древнейших времен, но окончательно сформировалась в годы царствования кибернетики как “обслуживающего аппарата для всех наук”, которая в таком варианте и не претендовала ни на что, кроме моделирования сложных систем методами прикладной математики.

Такого рода парадигма естественна и допустима для систем, сложность которых допускает их кибернетическое представление или моделирование. При этом предполагается, что в некоторой области допустимого управления передаточные функции системы обладают, по крайней мере, непрерывностью, т.е. утверждается, что в каждом конкретном случае имеет управляющий смысл понятие “отклонения величины выходного сигнала”.

Сохранение этой парадигмы для системно-сложных объектов автоматически сводит нас к уровню кибернетической модели, что влечет за собой бессмысленность любых попыток организации управления на контекстно-зависимых языках – теряется смысл контекстно-зависимого управления.

Системный взгляд указывает нам на другую парадигму управления. Она происходит от понятия управления за счет анализа семантики изменения отношений между данными (контекстной связи данных) и выработки этих изменений в процедуре согласования структуры объекта и субъекта в интеллектуальной системе. Соответственно, будем называть ее парадигмой согласования связей данных или парадигмой управления на контекстах. При желании ее можно называть парадигмой структурного управления, где структура берется не из операторов, а из самой системы. Именно эта парадигма обслуживает все построения теории ИСУ.

Но фундаментальное отличие указанных парадигм заключается отнюдь не только в способах выработки конечного сигнала (через структуру операторов, передаточную функцию или через собственную структуру системы и осмысление через накопленный образ{85. Если бы не принципиально разные языки, требующиеся для реализации управления в указанных парадигмах, то можно было бы утверждать, что первый способ является частным случаем второго, случаем “пустой структуры накопленного знания” или замены этого знания сложной функциональной связью.}), но и в замкнутости первой и системной открытости второй.

Укажем здесь и в дальнейшем повторим еще не раз: в открытой системе существует не менее трех “управлений”:

Все эти управления реализуются однотипно на основе парадигмы согласования связей данных и в полной логической схеме мы должны предусматривать соответственно три цикла, три процедуры СУО, соответствующие особенностям и смыслу указанных управлений.

Самое сложное и опасное для существования системы внешнее управление всегда должно восприниматься через сравнение имеющейся структуры связей данных с той, которая должна будет возникнуть при положительной реакции на управление. Смысл СУО здесь проявится в осмыслении конечной структуры с точки зрения “восприятия через накопленный образ” и производстве логических выводов из возможных последствий предложенной реструктуризации данных, т.е. проявится в осмыслении “предлагаемого” управления{86. Если Вы хотите построить “интеллектуальную” систему, готовую исполнять Ваши самоубийственные для нее приказы, то давайте хоть не будем называть ее интеллектуальной. В природе, правда, встречаются такие ситуации. Например, самка богомола откусывает голову самца после оплодотворения. Можно, конечно, посчитать их не интеллектуальной, а кибернетической системой, разобраться, кто кому приказ отдает, подыскать другие примеры или промоделировать этот. Давайте для начала займемся чем-нибудь не столь экзотическим и оставим рассмотрение таких подробностей для военных, террористов и богомолов. Далее нам встретятся и другие “проблемы смысла создания” интеллектуальных систем.}.

Обратная связь, как способ коррекции передаточной характеристики, здесь не существует. (Некоторые ученые [35] уже давно отмечали ограниченность систем управления с обратной связью как формы управления). Ее место занимает структура данных и аппарат согласования структур данных для выработки удовлетворительных соглашений между объектом и субъектом. Как будет показано далее, этот процесс не рекурсивен и, возможно, не рекурсивен даже частично.

Из сказанного следует принципиально важный вывод об иных механизмах управления в системно-сложных ситуациях и ограничении возможности моделирования таких ситуаций не только по несоответствию языков их описания, но и по механизму управления. Это значит, что, моделируя сложный объект с помощью САУ с коррекцией, мы допускаем ограничение его наблюдаемости не только возможностями его представления, но и принципиальной заменой механизма принятия управляющих решений.

Можно предположить, что при сведении сложной системы к ее кибернетической модели исходная, возможно разрывная в каждой точке “контекстная передаточная функция” такой системы заменяется “существенно гладкой сигнальной”, со всеми вытекающими отсюда печальными последствиями.

4.5. Гомеокинетическое плато интеллектуальной системы

Как известно, постоянства устойчивого состояния замкнутой системы можно достичь, если использовать отрицательную обратную связь. В связи с ориентацией нашего материала на открытые системы, необходимо учесть следующее.

Все системы высокого уровня сложности существуют как процессы. Для них уже нельзя пренебречь временным фактором их существования (кроме некоторых методологически обоснованных случаев анализа частных подробностей), ибо они в каждый момент находятся в состоянии неравновесия – гомеокинеза. Для таких систем существует только состояние динамического равновесия, к которому они стремится, но в котором никогда не могут “статически зафиксироваться”.

В термодинамической кибернетике считается, что процессы обработки информации, как и процессы ввода энергии в систему, имеют своей целью остановить тенденцию перехода системы в состояние с большей энтропией. Эти процессы можно рассматривать как попытки системы достичь состояния равновесия и сохранить его, т.е. пребывать в пределах “информационного гомеокинетического плато”. За подробностями такого рассмотрения в термодинамическом предположении энтропийно-негэнтропийного баланса можно обратиться к [22], мы же рассматриваем известное понятие гомеокинетического плато в привязке к интеллектуальному управлению, к процессу СУО.

На рис. 4.1 приводится иллюстративное изображение такого плато “в пространстве его существования”. Сразу оговоримся – именно иллюстративное, ибо рисунок в своей основе заимствован из “сигнального” подхода, а иллюстрирует подход “структурный”.

Если в сигнальном варианте мы имеем некоторые количественные оценки и, соответственно, какую-то метрику пространства существования гомеокинетического плато, то, в нашем случае, структурные преобразования в базе требуют только топологического пространства, что “ближе к Природе”, но не иллюстрируемо в метрике. Тем не менее, мы ожидаем от этой иллюстрации некоторой пользы для пояснения излагаемого материала.

Итак, по горизонтали мы откладываем “величину” суммарного управляющего воздействия на интеллектуальную систему, складывающегося из рассогласования структур “знание - данные” в объекте и субъекте, вносимого внешними как управляющими, так и возмущающими информационными потоками. По вертикали откладывается аналогичная “величина” для внутреннего управления состоянием системы в допустимых пределах на каждой точке плато. В результате плато является не линией, а некоторой “полосой”, множеством состояний, в котором может существовать система.

В сравнении с системой стабилизации, плато А₁, А₂, В₁, В₂ определяет диапазон возможного изменения состояния системы без ее разрушения при суммарном входном воздействии. В сравнении с резонансной системой указанное плато – некоторый показатель, определяющий ее полосовые характеристики.

Слева от В₁ находится область развала системы при потере ею “накопленного опыта” – классический случай деструкции, как потери нормальной структуры. Справа от В₂ находится область, которую проще всего сравнить с ситуацией перерегулирования, т.е. случаем, когда изменение структуры настолько велики, что это ведет к практической потере имевшегося “облика” или “образа” системы.

Диапазон А₁-А₂ в каком-то смысле может быть пояснен как участок стабилизации с соответствующими последствиями выхода из него при некоторых непредусмотренных “значениях” внутреннего управления. Для интеллектуальной системы диапазон А₁-А₂ – область “жизни”, область “понятной, относительно цели существования, трактовки или реакции на изменение структуры связей”.

Для системы в структуре СУО гомеокинетическое плато существует как совокупность плато субъекта и объекта, стремящихся к “согласованному” существованию, как область, где достижимо согласование структур субъекта и объекта. Если же каждую информационную составляющую рассматривать как отдельное управляющее воздействие, то речь может идти о множестве гомеокинетических плато, характеризующих каждую сложную систему. Такого рода анализ необходим при постановке задачи исследования устойчивости системы под воздействием различных информационных возмущений.

“Обобщенное интеллектуальное управление” может быть, таким образом, определено через две его задачи:

Первая задача в своей постановке (но не реализации!) является эквивалентом классической схемы управления с обратной связью для сложных систем при замене сигнальной парадигмы управления структурной. Ее решение полезно для обеспечения текущей внутренней реструктуризации системы, реализация которой удерживает систему на гомеокинетическом плато. В отличие от систем с обратной связью, здесь “состояние равновесия” удерживается не превалированием обратной связи над положительной, а отклонением структур объекта и субъекта не более чем в некотором диапазоне рассогласования, допускающем их сопоставление и взаимную реструктуризацию.

Вторая задача, в принципе ясная на постановочном уровне, ведет нас к понятию метаструктуры, обобщающей возможное разнообразие структур данных некоторого множества систем. Ее рассмотрение является важным направлением научного поиска и может быть рекомендовано для глубокой проработки на основе материалов третьей части книги.

С понятием гомеокинетического плато в контексте интеллектуальных систем управления тесно связана идея о том, что для каждой системы существует оптимальное дозирование управляющих воздействий. Это означает, что ни одна система не в состоянии принять информацию в структуре, изменяющей уже имеющуюся более чем в некотором “пределе”. Именно с помощью такого дозирования система удерживается в “изменяющейся области устойчивости”.

Недостаточное управление может вывести систему в нестабильное состояние по причине “срыва динамики ее существования”. В случае недостаточного управления мы находимся как бы в области действия “положительной обратной связи”, могущей привести систему к полному разрушению. Введение же в систему чрезмерных управляющих воздействий подавляет смысл интеллектуального управления, ведет к насильственной перестройке структур без процесса их осмысления.

Вполне реальная возможность определения границ устойчивости при работе с интеллектуальными базами (см. гл. 5) позволяет, при определении интеллектуального управления принятом в теории ИСУ, использовать эти границы для обеспечения необходимого вмешательства с целью поддержания существования системы.

Напомним, что здесь речь идет о структурной парадигме управления, т.е. об управлении, связанном с изменением и преобразованием структуры интеллектуальной базы в цикле СУО. Гомеокинетическое плато здесь проявляется как область малых рассогласований и преобразований структур. Ясно, что “допустимое управление” сводится к постепенному изменению системы в пределах существующего плато, а “оптимальное по быстродействию” – к радикальному переводу систему в другое структурное состояние, т.е. на другое гомеокинетическое плато. Отсюда становится понятным и подход к определению устойчивости сложной системы как прогнозирование ее реакции на попытку кардинального изменения ее структуры – образа (модели), накопленного за время ее существования{87. В принципе, по материалам этого раздела можно написать отдельную книгу, но мы оставляем пока все в данном объеме пояснений, рекомендуя только возвратиться к этому материалу после прочтения части III.}.

4.6. Обобщенная функциональная структура ИСУ

Рассмотрим некоторые возможности реализации рассмотренных выше положений. Приведенный выше логический уровень представления информационной базы (рис. 2.3) является основным блоком для построения ИСУ, состоящей, в основном из множества таких блоков, имеющих разное предназначение и взаимодействующих друг с другом и с разными информационными потоками (рис. 4.2).

Для иллюстрации организации такого рода информационных баз в интеллектуальные и их взаимодействия в процессе СУО приведем рис. 4.3.

Эта логическая схема организации отдельной интеллектуальной базы, соответствующей тому или иному виду управления. Такого рода организация субъектно-объектного взаимодействия является типовой и для каждой из выделенных задач управления, и для каждой “специализированной интеллектуальной задачи”, которая может иметь смысл в реализации конкретной системы. При рассмотрении схемы, представленной на рис. 4.3 как обобщения рис. 2.3 и 4.2, дополнительный комментарий, по-видимому, не требуется.

Обобщенное же логическое функциональное представление ИСУ описывается более сложной схемой. Рассмотрим это представление (рис. 4.4) на основе приведенных выше технических и организационных решений.

Начнем с того, что в ИСУ должна быть система ввода и оценки информационных потоков для обеспечения восприятия внешних управляющих сообщений и сообщений внешнего мира (тех сообщений из потоков, не включенных в поток управляющих сообщений, которые ИСУ “научилась воспринимать как осмысленные” по мере накопления опыта – внешне “посторонних связей и подробностей, относительно предмета ее существования”).

“Выходным потоком информации” мы должны считать конечное состояние связей данных, установившееся в интеллектуальной базе после всех структурных согласований и преобразований – структурной реакции на все рассмотренные виды управляющих воздействий. Так как интеллект суть процесс, то это означает, что структуры объекта в каждый момент времени являются “выходным сигналом”, т.е. структурной готовностью к обработке следующей или текущей информационной посылки. При этом в действительно интеллектуальной системе, а не в системе – самоубийце, приоритет всегда отдается внутреннему управлению, поддержанию стабильности структуры как таковой{88. Еще раз напоминаем: в автоматической системе, какой только и может являться ИСУ, задача стабилизации достигнутого состояния является задачей, первичной и “подавляемой” задачей внешнего управления. Свобода воли интеллектуальной системы здесь предопределяется реакцией через накопленный образ, т.е. возможностью отказа от исполнения внешнего управления или неадекватной, с точки зрения “управителя”, реакцией на такое управление}.

Рис. 4.3. Организация субъектно-объектного взаимодействия.

Вопрос же самоструктуризации и развития возможностей существования системы на этой основе целесообразно обсуждать только с использованием материалов части III.

ИСУ должна состоять не менее чем из трех интеллектуальных баз вида, представленного на рис. 4.3, соответствующих субъекту, объекту и внешнему миру, причем каждая из них в структуре “сдвоенной” информационной базы (рис. 2.3), что соответствует концепции интеллектуального управления.

Этот момент требует следующего пояснения. Общая иллюстративная схема СУО при реализации управления под указанными выше “тремя управлениями” внешне претерпевает значительные изменения. Три сдвоенные информационные базы возникают следующим образом.

Субъект, приняв информацию от внешнего управителя незамедлительно перестраивает все свои связи. Дабы ИСУ продолжила после этого свое существование во “второй половине” субъекта осуществляется сравнительный анализ имевшейся и новой структуры для определения сохранения устойчивости ИСУ, если она согласится на такое управление.

Аналогично происходит реструктуризация и контроль устойчивости в цепи восприятия “управления от внешнего мира”. Отличием от базы – субъекта здесь является существенно большая неопределенность возможного не целевого воздействия на объект и значительно меньшее влияние на ИСУ, исходя из простого факта потенциальной устойчивости системы, пригодной для существования во внешнем мире.

Все “вторые половинки” информационных баз, включая и ту, которая принадлежит объекту, т.е. базе, структурно зависящей от принятого решения, приводятся к новой структуре, учитывающей все структурные (взаимодополняющие и взаимозаменяющие) преобразования в иерархии, соответствующей выбранному стилю управления (расстановке приоритетов трех управлений). В конечном счете, каждая из “вторых половинок” сообщает “первой” свое согласованное состояние и процесс начинается с начала.

Достаточно ясно, что указанный набор из шести информационных баз реализует стратегию СУО с учетом особенностей всех трех управлений. Напомним, что это только логическая структура функционального взаимодействия, физическая реализация может быть выполнена по другой схеме.

Мы в реалии не в состоянии представить себе систему, получающую непротиворечивые сведения от внешнего мира и составляющих ее субъектов и объектов. Но мы обязаны помнить, что ничего, кроме этих сведений система получать не может, а значит, все указания об изменении “правил мышления” должны содержаться в потоке входной информации.

Приемлемость использования противоречивых фактов до некоторой степени дает возможность обеспечить начальное функционирование информационной модели и инженерное решение построения “изменяющейся формальной логики”.

Итак, управление в сложной системе определяется тремя процессами, существующими, вернее представляемыми нами как языки:

а также языком представления (описания) самой системы.

Здесь пора отметить достаточно уже понятную возможность различия этих языков, вообще говоря, их полную некоррелированность. Именно поэтому, оставляя за теорией ИСУ системы, где все управление построено на использовании контекстно-зависимого языка, мы должны выделить все прочие системы (кроме простейших в системном смысле, относимых к ТАУ) в отдельную область рассмотрения. Это область, где возможно существование гибридных по используемым уровням языка систем и которую можно было бы назвать “областью гибридного управления (ГУ)”.

Все области (ТАУ, теории ИСУ и ГУ) являются, конечно, единым образованием, которое должно быть по своей сути отнесено к рассмотрению в “управляющей” сущности ОТС. Не претендуя здесь на окончательные формулировки, отнесем совокупность указанных управляющих построений к “ведению” единой теории, того же порядка сложности и назначения, что и ОТС, и будем рассматривать эту совокупность как “основание для размышлений” о создании общей теорией управления (ОТУ){89. Так как все термины “уже заняты” в основном кибернетическими трактовками, сразу отмечаем – общность ОТУ базируется на предложении единого подхода и рассмотрения систем в иерархии представляющих их языков. Ясно, что здесь речь идет о сравнении всевозможных систем, об исследовании характеристик их открытости и замкнутости, т.е. наведении порядка в “соглашениях о правилах сравнения систем”. Ну а ориентация на управление ясна – система без управления если и возможна, то только умозрительно, поэтому ОТУ на замену ОТС представляется вполне достойным кандидатом.}.

Не беря здесь на себя задачу создания такой теории, просто отметим, что эта теория, по нашему мнению, должна базироваться на ряде важных посылок, рассматриваемых в настоящей главе, как естественно вытекающих из предыдущего материала.

Начнем с тех из них, которые учитывают различия основных типов языков, возможных для организации управления в системах разного уровня сложности.

1. Достаточно очевидно, что на каждом уровне сложности систем по К.Боулдингу, в соответствии с изменением отношения систем к информации, меняется как собственный “естественный” язык системы, так и частности организации механизмов управления. Для каждого уровня сложности систем необходимо рассмотрение всех сочетаний языков их описания, управления и представления внешнего мира.

2. Пока мы не научимся работать с естественными для системы каждого уровня языками, а будем работать со своим языком, языком, выбранным по собственному усмотрению, искажение структуры данных будет определяться структурой выбранного языка, будут проявляться ограничения на представление предметной области.

3. Языки каждого уровня “живых систем” (вплоть до уровня человека) не являются вложенными подмножествами для представления реального мира, но лишь механизмами обеспечения максимума коммуникативной функции между носителями этих языков, обеспечивающими те и только те задачи, которые необходимы на том или ином уровне для их существования и развития (в смысле обеспечения некоторого диапазона для возможности восприятия и компенсации непрогнозируемых изменений внешнего мира). Следовательно, нельзя ставить задачу использования какого-то одного из них для решения всех задач управления.

4. Для уровня человека мир представим только в пределах представительной мощности его языка. Выше же она или ниже например языка дельфина можно судить только с уровня некоторого метаязыка, возможность существования которого мы можем допускать, но обнаружить его можно лишь косвенно.

5. Наблюдаемость (полная наблюдаемость сложной системы для системы еще более высокого уровня) любой системы определяется двумя факторами: представлением ее на естественном для нее языке и созданием для этого общения некоторой физической среды – транслятора, обеспечивающего перевод на уровне согласования ее информационной структуры с аналогичной структурой “наблюдающей” системы.

6. Если мы покажем, что некоторая абстрактная машина может работать с КЗ языком человека, то будем полагать (пока это не утверждение, а только руководство к действию), что и все остальные естественные языки подвластны обработке с ее использованием или, в более общей постановке, если некоторая система может работать с контекстно-зависимым (и текстовым, и знаковым, и “образным”) языком уровня человека, то она может работать и с другими уровнями сложности систем, не превышающими по своей сложности (по собственному отношению к информации) уровень человека.

Все эти посылки являются “собственностью” информационной науки. Чтобы пока не объявлять примат информационной науки, воздержимся от рассмотрения этого вопроса до введения понятия информодинамики. “Миролюбивая” сущность этой науки, базирующейся на структурной согласованности, оставляет место и для ОТУ и для информации.

Но последняя (шестая) посылка для нас очень важна сама по себе. Поэтому мы посвятим гл. 5 анализу возможности использования традиционного компьютера с КЗ языком. В части III и IV мы перейдем к рассмотрению возможностей машин другой архитектуры. Ну а пока рассмотрим возможный вариант согласованного представления систем в искусственном пространстве декартова тригона.

Многообразие систем, разделяющихся и по уровням сложности, и по приложимому к ним управлению, и по языкам представления и взаимодействия с внешним миром, и по множеству других характеристик, свидетельствует, что вполне реальна постановка задачи построения некоторого пространства систем, определяющего своими осями их основные свойства и характеризующего их основные классы. Мы предлагаем такое пространство с главной целью наведения постановочного порядка и иллюстрации необходимости обеспечения разумного соотношения сложностей объектов и языков управления ими.

Целесообразно рассмотрение этого пространства в виде триаграммы систем – пространства, образованного тремя осями:

Относительно первой оси – оси сложности систем по их отношению к информационным потокам – мы располагаем достаточными сведениями. Реальные, как, впрочем, и “прозрачные” и виртуальные объекты располагаются на оси по своему отношению к восприятию и переработке информации в строгом соответствии с классификацией К.Боулдинга (и возможными ее уточнениями).

Уровни сложности языка описания систем в интересующем нас аспекте мы рассмотрели в гл. 3. Здесь еще раз отметим, что в данном случае речь идет не об иерархии языков, не об их упорядочении по какому-либо измеряемому критерию, а о разделении языков по их “естественности” для описания той или иной группы систем, различной собственной сложности.

Отдавая отчет в том, что самую сложную систему можно представить самой простой моделью (в смысле использования уровня языка), или, если говорить точнее, систему, с любым естественным для нее языком можно описать любым языком другого уровня (при соответствующих сущностных потерях), в триаграмме вводится третья ось – ось языка, на котором ведется управление системой, соответствующего уровня сложности, обладающей естественным для нее языком ее представления во внешнем мире.

Уровень языка, используемого для обеспечения управления, соответствует языку модели, которой представляется объект управления или языку, на котором существует (наблюдаем) этот объект. Язык управления не должен быть проще языка описания управляемого объекта.

Добавим, что уровень языка внешнего мира соответствует концепции открытых систем, воспринимающих и зависящих от полноценного восприятия внешних информационных потоков.

Здесь можно было бы изложить материал, связанный с рассмотрением плоскостей, попарно образуемых указанными осями. Но так как мы не ставим в этой работе задачу сколько-нибудь подробного рассмотрения материалов для создания ОТУ, то и рассмотрение ее проблем мы будем вести только иллюстративно, в порядке помощи будущим профессиональным исследователям этой области, дабы им было на что опереться (или что отвергнуть) в своих исследованиях.

Поэтому, переходим сразу к триаграмме соотношения систем в пространстве их представления (рис. 4.5). Несмотря на чисто иллюстративный вид конкретного представления, само понятие такой триаграммы является, по-видимому, фундаментальным. Ее более полный вид, учитывающий тонкости внутриуровневой организации, определяется первичной разработкой трех проекций рассматриваемого пространства и достаточно сложен для визуального представления.

Рис.4.5. Иллюстративный вид триаграммы систем.

Тем не менее, и в представленном, предельно упрощенном виде, триаграмма ясно указывает участки пространства с теми или иными свойствами, в том числе и не выделенные на самом рисунке, разделяет интеллектуальные системы и САУ, исключая дальнейшую терминологическую путаницу, а также напоминает о необходимости соотнесения уровня сложности объекта и языка системы, предназначенной для управления им с учетом информационных потоков внешнего мира.

Мы считаем, что полная разработка такого пространства могла бы дать существенное наведение строгости и согласованности мышления для всех, кому по роду деятельности приходится заниматься разработкой и эксплуатацией сложных систем.

Эта часть книги ввела нас в несколько иной мир понятий и постановок работ, чем это обычно принято при рассмотрении интеллектуальных и сопутствующих проблем. Как совершенно ясно, она написана в инженерном ключе, но с учетом, с направленностью на “инженерию открытого мира”. В этом смысле, к примеру, материал гл. 3 является только иллюстрацией, но не доказательством возможности работы с КЗ языком в компьютере фон Неймановской архитектуры.

Мы считаем полезным здесь сформулировать уже на основании всего материала первой части нашу основную задачу: в корне изменить отношение к информации, к ее наиболее очевидному проявлению – интеллекту, показать видимые возможности инженерной реализации систем, открытых в “максимально возможной степени”.

Однако это не конечная, а напротив, даже не промежуточная, но начальная цель нашей работы. Промежуточной целью мы ставим закрепление понимания новых объемов понятий{90. Это отнюдь не учебник, но опыт подсказывает неизбежность такой конструкции книги, посвященной развитию информатики – сколько раз в неофициальном разговоре можно было услышать: “информатикой могут заниматься все”. Нет, это далеко не так. Это одно из сложнейших направлений науки и без нового формирования некоторых исходных понятий, к сожалению имеющих сегодня достаточно аморфный смысл, дальнейшее движение невозможно.}, обсуждение практики реализации “инженерно-сложных” информационных систем.

Поэтому в части II мы на основании уже изложенного только получаем возможность изложения ряда постановочных вопросов, без уяснения которых трудно как провести полноценную инженерную разработку действительно сложной системы на уровне инженерного осмысления понятия интеллекта, так и воспринять общесистемные вопросы, изложенные в последующих частях этой книги, ведущие к совершенно новому взгляду на информацию, интеллект и сложные системы вообще.

Конечно, уже из рис. 4.4 ясно, что архитектура СУО является некоторым генератором информации на основе двух ее составляющих – прошлого и настоящего. Любой же генератор имеет… Но эти проблемы пока еще впереди.

Глава 5. Реализация контекстно-зависимого управления

Практический разработчик системы управления для реального объекта с реальным окружением всегда оказывается вовлеченным в противоречия между требованиями алгоритмизации процессов, исходящими от техники и математического аппарата, и неопределимости формальных характеристик, возникающей при учете практики функционирования реального объекта в составе реальных подсистем.

С точки зрения прикладной теории ИСУ, если объект управления превышает по уровню сложности алгоритмически описываемое построение третьего уровня, то попытка алгоритмизации его функционирования является попыткой управления открытой системой высокого уровня (чаще всего - уровня общественного института) с помощью замкнутой системы. Но необходимо признать, что для значительного числа практических объектов реальные проблемы управления есть проблемы управления открытыми контекстно-зависимыми системами.

Можно сделать завод-автомат по серийному производству техники любой сложности или взять пробу лунного грунта или осуществить взлет и посадку на автопилоте – и эти попытки практически осуществлены, ибо здесь, несмотря на исключительную техническую сложность, и управляемая и управляющая системы будут принадлежать к уровню, обеспечиваемому кибернетическими построениями.

Управлять же выпуском продукции, имеющей экспериментальный, т.е. принципиально неопределенный до ее выпуска характер, или создать устройство, могущее самостоятельно существовать в окружающем нас обыденном мире, отличающимся от “алгоритмизируемого мира Луны” – задачи на кибернетическом уровне невозможные, ибо в отличие от первых, алгоритмизируемых обстановок, вторые существуют в неизмеримо более системно-сложном внешнем мире.

Решения, которые здесь должны приниматься, относятся к так называемым непрограммируемым решениям: “...решения можно считать непрограммируемыми, если они являются или новыми, или решениями с нечетко выраженной структурой, или особо важными. В этом случае не существует готового метода решения проблемы либо потому, что сама проблема раньше не возникала, либо потому, что ее точная природа и структура чрезмерно сложны, либо потому, что проблема настолько важна, что она заслуживает специального рассмотрения в индивидуальном порядке” [19].

Без дополнительных уточнений ясно, что большинство реальных систем управления сложными объектами относятся к системам с непрограммируемыми решениями и, значит, попытки создания систем управления объектами высокого уровня сложности должны быть поддержаны возможностями адекватной теории для принятия лучшего решения из доступного подмножества возможных решений.

Вообще говоря, сложнейшая проблема выработки непрограммируемого решения на уровне интеллектуальных систем связана с многочисленными внутри и вне системными факторами, соответствующими в своих проявлениях уровню сложности конкретных систем. Сказанное необходимо учитывать при создании интеллектуальной базы. Это область неопределенности, где системы класса СУО, как правило, не в состоянии информировать как они пришли к определенному решению и какое решение будет воспринято их окружением как правильное. Часто еще труднее определить, было ли это решение правильным в контексте имеющейся информации и осталось ли таковым после его принятия.

Следующая проблема заключается в том, что последовательность действий и выводов, ведущая к принятию управляющих решений, чаще всего не являются одинаково приемлемой с точки зрения верхнего и нижнего уровня внутренней иерархии управляющих подсистем составляющих открытую систему. В связи с тем, что управление зависит от имеющейся информации, важнейшим вопросом информационного обеспечения является проблема понимания необходимой степени его полноты различными уровнями этой иерархии.

Обычное отношение в иерархии подсистем высокого уровня системной сложности складывается следующим образом: подсистемы некоторого конкретного уровня иерархии за счет уменьшения (искажения) информации стараются обеспечить себе достаточную свободу вариации своей деятельности, в то время как высший по отношению к ним уровень желает иметь информацию, достаточную для обеспечения своей независимости от отчетности низшего уровня.

Например, внешний уровень управления может считать целесообразным требовать сведения о внутренних информационных пересылках низшего уровня или желать знать не только о том, что сделано, но и как делалось. При этом он сам выступает как низший уровень по отношению к следующей иерархической ступени со всеми вытекающими последствиями.

Отсюда следует вывод: чтобы информация эффективно поставлялась между подсистемами, не встречая препятствий, необходимо учитывать интересы нижних уровней иерархии. Нужно помнить, что нижние уровни находятся в таком положении, что их локальные интересы могут частично не совпадать с глобальными интересами каждого следующего уровня{91. Здесь можно поставить вопрос исследования проблем информационной выживаемости или гомеокинетической устойчивости интеллектуальных систем различных уровней соподчинения в борьбе за получение и сокрытие информации. И не надо проецировать сказанное только на системы, образованные человеческим обществом. Разделение информации по ее доступности – один из важнейших моментов негэнтропийного информационного процесса.}.

Очевидно, что любая система имеет смысл только при передаче информации между ее подсистемами. Учет и эффективное преодоление указанного выше противоречия являются необходимым организационным фактором создания информационного обеспечения управления, одним из важнейших требований прикладной теории ИСУ.

В частности, это требование к специальным свойствам базы знания, структура которой должна учитывать различное отношение к значимости (адресной, а не абстрактной “семантической” ценности) одной и той же информации на уровне различных подсистем.

5.2. Инженерные проблемы проектирования сложных систем

Публикации по теории создания управляющих систем и практике их разработки для сложных в системном смысле объектов обычно ориентированы на построение кибернетической модели. В них сначала формулируется постановка задачи, в которой указываются некоторые существенные стороны объекта, подлежащего рассмотрению. Затем делается переход к анализу той или иной модели или множества моделей, причем вопрос об адекватности этих моделей поставленной задаче, как правило, обходится или сопровождается общими утверждениями о пригодности модели для отражения “существенных” свойств объекта.

Однако обратим внимание на эпиграф этого раздела. Мы не просто согласны с этим утверждением. Это прямое подтверждение и принятие теории систем по фон Берталанфи, это ясный и четкий вывод: практика показывает необходимость ориентации на работу с открытыми системами, по крайней мере, начиная с четвертого уровня информационной сложности.

По-видимому, наиболее объективно к этому вопросу подходит так называемое имитационное моделирование в его авторской постановке [14]. Из этой монографии со всей очевидностью следует, что автор, хотя и не использует терминологию уровней сложности, в конечном счете, неявно постулирует, что в основу имитационного моделирования положено предположение о не существовании конечной кибернетической модели (или конечного множества моделей) сложного объекта.

Для избавления от проблем постановочного уровня, имитационное моделирование самому автору пришлось объявить искусством, по крайней мере, в части построения и совершенствования моделей объектов. Именно таким образом в нем предлагается оставаться на почве формально обоснованных методик при разработке и реализации систем. Однако ясно, что такое “слишком общее” решение вопроса адекватности модели не позволяет в рамках имитационного моделирования получить ответы на многие вопросы как теоретического, так и практического свойства.

В излагаемом ниже материале нас будет интересовать постановка задач и поиск возможностей применения формально корректных методов и подходов в прикладной теории ИСУ для моделирования систем высоких уровней сложности или даже организации непосредственной работы с ними, исключая модель как обязательный атрибут восприятия системы, что как мы уже упоминали, не противоречит ОТС по фон Берталанфи.

Несколько экскурсов в различные разделы программирования и смежные области также являются “собственностью” прикладной теории ИСУ. В них нас будет интересовать существование подходов, позволяющих строить в компьютере или встраивать компьютер в системы, не представимые кибернетическими моделями.

Известно, что интерполяция постановки работ, ориентированной на реализацию конечно-автоматных моделей с большим числом параметров, на внешне похожие разработки для систем, изначально требующих ИСУ, приводит к печальным результатам. Рассмотрим какую-либо достаточно простую на первый взгляд систему, выполняющую функции управления, например функции управления учетом, применением и распределением материалов и комплектующих.

Напомним основные (далеко не все) требования к системам управления такого рода:

Указанные требования выглядят отнюдь не чрезмерными, даже скорее минимально необходимыми, но какими средствами возможно их реализовать?

К примеру, одной из проблем управления в таких системах является проблема эквивалентной замены материалов и комплектующих, вроде бы аналогичная проблеме замена рейса в соответствующей автоматизированной системе продажи билетов. Однако в течении года появляется до нескольких тысяч наименований комплектующих изделий и новых видов материалов, причем значительное их число либо вообще не имеет аналогов в прошлом, либо это аналоги отдаленные.

Таким образом, базы данных и знания должны практически перманентно находиться в состоянии обновления, иначе не удастся выполнить указанные выше требования. Ясно, что вариабельность систем типа резервирования билетов несравненно ниже.

В реальных гипертекстовых системах - классификаторах промышленного уровня и, например, библиотечных системах, где объекты классифицируются по специальным корректируемым алгоритмам, за правильность пополнения информационного фонда отвечают группы экспертов. Конкретное занесение информации на носители и ее структуризацию выполняют специалисты в области программирования.

И при всем этом оперативность пополнения справочных фондов оставляет желать лучшего даже на предприятиях ведущих отраслей. Внедрение классификатора ЕСКД в сколько-нибудь широких масштабах не удалось именно по этой причине.

Приведенные выше требования несовместимы по крайней мере на кибернетическом уровне: для того, чтобы гарантировать оперативность системы, мы обязаны либо потребовать от пользователей умения выполнять работу системщика, т.е. правильно сформировать взаимосвязь новой информации с уже имеющейся, либо включить в штат экспертов по системному анализу, либо существенно пожертвовать достоверностью справок, которые впоследствии выдаст система.

Можно, наконец, потребовать, чтобы система сама проявила достаточный уровень интеллекта, т.е. прекратить попытки работы на кибернетическом уровне и перейти к использованию, а в необходимых случаях – развитию прикладной теории ИСУ.

На практике ситуация, по мере ее изучения, становится все более сложной. Огромное количество материалов и высокая скорость обновления их номенклатуры привели к тому, что не только технологи, но и работники снабжения и другие пользователи начинают создавать свой упрощенный язык номенклатурных номеров и профессиональных сокращений, малопонятных друг другу и коллегам из смежных предприятий и областей знания.

Таким образом, в процессе формирования языка системы возникает еще и вопрос стыковки множества специализированных языков подсистем (т.е. проблема множества несовместимых баз), отражающих всевозможные аспекты описания составляющих подсистемы объектов.

К примеру, магнитная проницаемость новой марки стали может быть никогда не понадобится проектировщику зубчатых колес, но магнитные и термические параметры той же стали могут в совокупности оказаться решающими для разработчика магнитных муфт. Попытка обойти эту проблему, записывая в информационную базу все признаки материала, очевидно, приведет к такому справочнику, ни создать, ни поддерживать, ни пользоваться которым будет невозможно.

Следовательно, нас должен интересовать поиск возможности создания некоторых семантических конструкций на проблемно-ориентированном уровне, обеспечивающем не только конкретику одного направления деятельности, но и понимание указанных выше пользовательских диалектов специализированных языков подсистем. Иначе нам нужен один сверхуниверсальный ПОЯ, т.е. сам естественный язык человека во всей его полноте и контекстной зависимости.

Под семантическими конструкциями в данном контексте, прежде всего, необходимо понимать языки, менее жесткие в своих построениях, чем процедурные. Практически в нашем распоряжении имеются достижения функционального и логического или реляционного программирования. Все они обладают весьма ограниченными возможностями для обработки даже проблемно-ориентированных языков.

Кроме того, системы, построенные на базе языков программирования типа lisp и ему подобных, практически не поддаются диагностике. Иначе говоря, получая от такой системы не удовлетворяющие нас решения, мы не имеем гарантированной возможности заставить систему сообщить нам, почему, по какой причине и внутри какой из составляющих ее программ зародилась нежелательная ситуация.

Этот факт известен как проблема lisp-отладчика, т. е. проблема не существования алгоритма (способа) узнать, почему некоторая программа ведет себя именно таким образом, иначе как проделав в точности те же действия и в той же последовательности. Некоторые возможности решения этой проблемы предусматриваемые в lisp-подобных языках типа ML и Miranda ситуацию кардинально не изменяют.

Рассмотрение проблем, возникающих при проектировании систем управления, можно было бы продолжить, однако уже из приведенных примеров видно, что удовлетворение даже минимальных, но практически необходимых требований задания на проектирование вроде бы алгоритмизируемых действий, приводит к необходимости создания системы на уровне, качественно более сложном, чем третий.

Пример со справочником демонстрирует, на сколь низком, по принятым понятиям, уровне проявляется проблема, связанная с необходимостью создания интеллектуальных систем. Здесь она проявилась как проблема перехода рассмотрения системы с третьего уровня на уровень “общественного института” даже при, казалось бы, довольно скромных требованиях к ее возможностям.

Что же делают разработчики, ограничивающиеся третьим уровнем проектирования? Если проанализировать любую из известных систем такого рода автоматизации управления, то видно, что главным в реализациях, имеющих практическую ценность, является способность разработчиков удачно воспользоваться теми или иными возможностями упрощения представления функционирования объекта, т.е. свести его функции к системе третьего уровня.

При этом интеллектуальные задачи – установление связей между объектами с учетом некоторых неформальных и переменных во времени ограничений и семантический контроль информационной базы, полностью выносятся за рамки программного обеспечения и возлагаются на проблемного специалиста, которому в лучшем случае предоставляется формализованный на уровне процедурного языка инструмент для осуществления смысловой стороны деятельности.

В итоге указанные требования получают в каждом конкретном случае некоторое паллиативное решение, и задача считается разрешимой на уровне кибернетической модели. Практики хорошо знают, что время жизни таких решений весьма мало, ибо определяется соглашениями о формальных действиях сторон, которые чаще всего считаются пользователями системы необязательными, но, с другой стороны, строго обязательны для существования управляющей системы.

Прикладная теория ИСУ ставит вопрос о принципиальной возможности построения моделей, более сложных, чем кибернетические или, как это будет видно из дальнейшего - о возможности принципиального отказа в некоторых случаях от моделирования сложных систем и организации непосредственной работы с ними. Обсудим наиболее перспективные направления, а также выскажем предложения по решению этого вопроса на базе современных компьютеров и современного уровня развития формального аппарата. Тем самым, в какой-то мере, ответим на вопрос о перспективах прикладной теории ИСУ и возможных путях организации работы с системами высокого уровня сложности.

Прежде всего, обратим внимание на тривиальный факт конечности любого компьютера как по памяти, так и по быстродействию. Это, с одной стороны, практически означает, что математически корректно заданная задача не всегда может быть решена в своем функциональном описании, если последнее превосходит в своей вычислительной сложности определенные границы, а, с другой стороны, даже бесконечный рост вычислительных мощностей не дает никаких гарантий соответствующего повышения точности модельного представления (см. часть III).

С другой стороны, семиотическое, текстовое или любое другое нефункциональное описание также имеет свои пределы, причем они зачастую проявляются еще до исчерпания ресурсов памяти и быстродействия. В контексте ИСУ укажем на две возникающие здесь проблемные задачи.

Во-первых, это вычисление так называемой “функции расстановки” в информационной базе, под которой здесь мы понимаем способ указания взаимосвязей между ее элементами. Сказанное позволяет сформулировать одно из важнейших требований, предъявляемых прикладной теорией ИСУ к разработкам баз знания: разработка баз знания прикладного применения должна вести, в конечном счете, к созданию структур данных, обеспечивающих эффективное формирование и направленное изменение функции расстановки.

Функция расстановки - функция, введенная для исключения сплошного перебора при работе с информационными базами, трактуется здесь в более широком смысле характеристики внутренних связей в базе знания. Она будет еще обсуждаться как проблема структурного резонанса (см. часть III), а пока отметим, что проблема структур хранения обеспечивает значительную часть трудностей при реализации попыток постепенного повышения сложности обрабатывающих алгоритмов, которые обычно предпринимаются, когда профессиональному программисту начинает казаться, что можно заставить вычислительную машину делать все что угодно{92. Мы убедились на своем опыте, что популяризаторы программистских языков умудряются приводить в такое состояние и молодых специалистов еще на школьной скамье. Часть из них приходит в вуз с убеждением, что запрограммировать можно все и только “изначально заложенная в человека тяга к минимизации своей деятельности” удерживает их от таких попыток, но не от интуитивной веры в могущество операторов “и”, “или”, “не”, “если”. Не пора ли все учебники начинать с указания “чего не может” очередной язык программирования? Или всегда проще описать, что он может, а на все остальное никакого объема публикации не хватит?}. Именно в таких ситуациях система, созданная программистом, показывает, что у нее есть своя собственная жизнь и она определенно выходит из под контроля.

Во-вторых, это проблема создания языка для пользователя информационной системы, который должен удовлетворять двум принципиально противоречивым требованиям, частично указанным в предыдущем разделе.

С одной стороны, этот язык должен включать в себя возможность самоописания для обеспечения развития информационной системы до уровня переводчика профессиональных жаргонов. С другой стороны, программы, запросы, директивы пользователей должны быть всегда диагностируемы, так же как программы на языках процедурного типа. Иначе говоря, пользователь должен иметь возможность за конечное число попыток установить, что и каким образом делает его программа. Более того, учитывая требование автоматичности системы, желательно, чтобы некорректные программы вообще не исполнялись.

Возможное решение проблемы, рассматриваемое в прикладной теории ИСУ, состоит в следующем.

Теория в этой части направлена на установление формализованного понятия “правильно работающей конструкции”, а именно, конструкции, завершающей работу за конечное число шагов и только одним из заранее определенных способов.

Исходя из этого, в прикладной теории ИСУ предлагается концепция, базирующаяся на том, чтобы не решать проблему отладки, но обеспечивать корректность конструкций для задания знания. Ставится вопрос о разработке такого формального аппарата, чтобы сам акт записи информации стал одновременно и актом доказательства ее корректности (например, в пределах текущего значения функции расстановки или ее нового значения, порожденного этим актом).

Для этого возможно использовать формализм типа “преобразователя предикатов” - фактически некоторое подмножество языка исчисления предикатов, например, первого порядка, сформированное с учетом аксиом, определяемых конечностью памяти и быстродействия компьютера и оформленный как язык фиксации текущего знания. В известной степени такой язык может быть предложен и в качестве входного языка, и в качестве языка описания системы высокого уровня.

Отметим, что речь идет здесь о разработке программ и выражений в рамках аппарата исчисления предикатов, из которых состоит система и являющихся, в конечном счете, самой системой (по крайней мере до тех пор, пока она не получит другого описания, которое будет признано вместо предыдущего). Это, например, системы, реализующиеся как семантические конструкции. Для значительного числа систем представление на уровне исчисления предикатов первого порядка может быть достаточно для их адекватного восприятия{93. Не критикуйте нас за использование первого порядка. Кванторы являются не препятствием, но только усложнением построений, а у нас хватает сложности и по нашей основной тематике.}.

Если последовательно применять формализм “преобразователей предикатов”, то, построив сколь угодно разветвленную многоуровневую систему, мы получим механизм, опять являющийся “преобразователем предикатов”, то есть механизм, обладающий важными для нас свойствами: всегда правильно завершать работу и быть распознаваемым за конечное число шагов.

“Правильное завершение работы” означает, что конструкция (программа) за конечное время приходит либо к состоянию, являющемуся удовлетворительным с точки зрения логики системы решением, либо к состоянию “неопределенность” с выдачей диагностики о причине неопределенности. Излагаемая методология получила свое практическое решение в создании прикладного языка для работы с описательно заданными объектами (см. гл. 3), причем возможность ее использования в различных областях знания зависит только от наличия информационных массивов.

Совершенно очевидно, что такой язык “в чистом виде”, язык, построенный на базе “преобразователей предикатов”, язык с явным указанием локальных, глобальных и наследуемых переменных, областей действия переменных, с полным отказом от рекурсии и явной заменой ее на повторение, является языком того же уровня, что и, например, паскаль, т.е. контекстно-свободным языком. Некоторые аспекты проблемы сохранения в нем контекстной зависимости уже рассматривались. Посмотрим на них еще раз “с программистской точки зрения”.

Обратим внимание на следующие два обстоятельств, являющихся центральными для всех дальнейших рассуждений.

Во-первых, система типа информационно справочной для задач управления должна обладать интеллектуальными свойствами лишь на некоторых отрезках времени, в течение которых происходят модификации информационной базы (знания), что эквивалентно осознанию системой новой функции расстановки. В каждом акте общения пользователя с системой с целью получения информации структуризирующие интеллектуальные свойства системы не являются строго необходимыми.

Исходя из конкретной постановки задачи для системы или систем заданного типа, можно выделить отрезки времени статические, т.е. те, на которых система ничем не отличается от конечного автомата, и динамические, т.е. такие, на которых происходит реорганизация системы, в частности – реорганизация структуры интеллектуальной базы, переопределение информационных связей.

Во-вторых, если система реализована корректно на уровне программ и ее поведение конечно-распознаваемо, вовсе не обязательно, чтобы ее ответы были всегда безошибочны. Право на ошибку давно признано за интеллектуальными системами. Во всяком случае, абсолютная полнота и правильность ответов не должны следовать из постановки задач создания как простейшей информационно - справочной, так и интеллектуальной системы. И та и другая пользуются информацией от внешнего мира, которая может быть неопределенной или противоречивой и, кроме того, эти системы имеют логику своих решений, базирующуюся на конечном числе известных ситуаций.

Это означает, с одной стороны, что мы можем допустить появление ошибок в ответах с частотой, не превышающей некоторого заданного уровня. Частотная оценка используется здесь по существу задачи, ибо на любом конечном числе актов общения с системой мы имеем дело с конечным числом объектов (ситуаций) и конечной аппроксимацией функции расстановки, так что использование предельного перехода к статистическим оценкам по вероятности представляется здесь некорректным.

С другой стороны, по мере накопления информационной базы и работы с ней, вид функции расстановки по сути задачи создания высокоуровневой системы, по-видимому, должен изменяться столь существенно, что различные реализации ее, принадлежащие разным статическим интервалам, могут не принадлежать к одному рекурсивному множеству и эта принадлежность не может быть установлена никаким конечным алгоритмом.

В этом смысле в теории ИСУ приходится иметь дело с реализацией конечной аппроксимации функции расстановки, которая по существу не является рекурсивной, а может быть и рекурсивно-перечислимой (т.е. не является множеством значений некоторой рекурсивной функции).

Исходя из сказанного, можно предложить следующую постановку задачи. На каждом интервале времени существования информационной базы имеется реализация функции расстановки в виде частичного эффективного оператора Т, представляющего собой n-ку частично-рекурсивных функций

от n переменных, причем из n равенств

по крайней мере m,

истинны и

истинны только в том случае, когда определены и левая и правая части равенства и они равны. Вопрос о практической осуществимости пополняемой и модифицируемой информационной базы принимает в этом случае следующий вид: существуют ли эффективные реализации оператора Т в частотном смысле? Ясно, что точная реализация оператора Т вовсе не обязана быть эффективной. С другой стороны, очевидно, что каждая конечная совокупность объектов базы данных (т. е. после каждого акта пополнения) рекурсивно-перечислима, но не обязательно тем же способом, что и после предыдущего пополнения.

Приведенная формулировка соответствует постановке задачи о частотном решении проблемы вхождения в рекурсивно-перечислимое множество, предложенной в [25] и имеющей положительное решение при сформулированном ограничении – допущении некоторого уровня ошибок. Следовательно, проблема формально разрешима.

Итак, формально возможно построение абстрактных конструкций, реализующих невычислимые в обычном смысле объекты{94. Этот материал излагается на основе нашей работы [4], написанной еще в конце 70-х годов и опубликованной в 1982 г. Сегодня все больше ученых начинают говорить о “невычислимых сущностях” именно в той направленности, которая и была затронута в указанной работе.}. Далее, не входя в подробности теории частотных вычислений, сформулируем лишь окончательный результат относительно границ сложности формальных конструкций, реализующих интересующие нас объекты.

1. Для формальной конструкции S и желательного послеусловия R назовем слабейшим предусловием

такое предусловие, что S, начиная работу в

, закончит работу в состоянии, удовлетворяющем R; при начальном состоянии, не удовлетворяющем R, S завершает работу в непредсказуемом состоянии, в том числе может не прийти к завершению (зациклиться).

2. Слабейшим свободным предусловием

назовем такое предусловие, начиная работу в котором, S завершает работу одним из перечисленных ниже способов. При этом для каждого из вариантов завершения существует следующая характеризация множества начальных состояний:

т.е. S приходит к завершению, но по начальному состоянию нельзя определить, будет ли завершение удовлетворять R;

т.е. если система придет к конечному состоянию, то оно удовлетворяет R, однако завершимость не гарантируется начальным состоянием;

т.е. если система придет к конечному состоянию, то оно удовлетворяет

, завершимость не гарантируется начальным состоянием;

т.е. по начальному состоянию нельзя определить, завершится ли работа S, а при завершении – будет ли удовлетворяться R или

Таким образом,

гарантирует лишь, что система не завершит работу с “неправильным ответом”, причем не исключается возможность не завершения работы при запуске из

3. Если конструкция S может иметь выходом n условий

то

есть описание конечного автомата, представляющего (моделирующего) S.

Воспользовавшись приведенной терминологией, укажем:

предельно вычислимо в частотном смысле, то аппроксимация S может быть построена за конечное число шагов, однако оценка числа шагов невычислима.

Таким образом, возможна реализация конечных программ (структур), моделирующих в частотном смысле нерекурсивные объекты, и существуют две границы сложности формальной конструкции: нижняя граница, при которой поведение конструкции тривиально сводимо к контекстно-свободной модели, верхняя граница - поведение несводимо к конечной модели, но конечно - моделируемо в частотном смысле.

Указанные выше условия не содержат указаний, каким образом осуществить их практически при разработке системы и, тем более, при разработке процедур самосовершенствования системы. Ясно лишь, что если сложность формальной конструкции оказывается ниже нижней границы - мы получаем конечный автомат, если выше верхней - конструкцию, диагностика которой потребует перебора всех ее состояний, то есть создания конечно-автоматной модели, заведомо слишком большой, чтобы ее можно было реализовать.

Весьма интересным с практической точки зрения было бы определение некоторых численных, пусть даже имеющих косвенный характер критериев и оценок сложности, пригодных для использования в разработке языков для систем интересующего нас класса.

Рассмотрим процессы, происходящие в некоторой системе высокого уровня. В частности, исследуем акт обращения к системе и акт пополнения информационной базы.

Акт обращения к системе. Пусть система располагает некоторой информацией, содержательно представляющей собой некоторое число М объектов (описаний), связанных N связями и занимающих некоторое количество бит памяти. Запрос заключается в указании группы (обычно одной) из объектов с требованием поиска и выдачи m объектов и n связей, при этом ответом является m₁ объектов и n₁ связей с ошибкой

соответственно. Следующим шагом может быть уточнение запроса, приводящее к выдаче m₂ объектов и n₂ связей с ошибкой

и так далее, до некоторого удовлетворяющего пользователя значения

. Вообще говоря, правильно функционирующая система должна при некотором значении

достигнуть некоторой максимальной точности

и при дальнейших попытках уточнения запроса оставаться в пределах некоторой допустимой девиации, что эквивалентно выходу системы на гомеокинетическое плато.

Интуитивно ясно (практикам знакома ситуация), что в случае излишне большого числа связей между объектами уточнение запроса может приводить к выдаче в качестве ответа все более широкого класса объектов, не имеющих отношения к запросу, т.е. к увеличению

В период ввода в строй уже первых крупных информационно-справочных систем разработчики столкнулись со следующим явлением. По мере накопления информационного банка в начале случайно, а потом регулярно стала повторяться одна и та же ситуация. Пользователь, стараясь получить как можно более точный ответ, увеличивал число дополнительных (уточняющих) запросов, но, начиная с некоторого их количества I, вместо уменьшения

получал все большее число объектов, т.е.

увеличивались (иногда монотонно, чаще этот процесс был квазипериодическим от I). Выход из положения был найден довольно быстро: по выясненным эмпирически численным критериям было ограничено число взаимосвязей между элементами базы данных и указанное явление до некоторой степени перестало беспокоить пользователей и разработчиков.

Довольно часто указанное ограничение на число взаимосвязей (точнее говоря, система ограничений) интерпретируется как эмпирическая оценка некоторой объективной “функции ценности информации”. Такая точка зрения широко распространена как в отечественной, так и зарубежной литературе. Отметим, что ее нельзя путать с другим известным и столь же методологически неверным утверждением о возникновении информации только в наборе “человек - контекст – данные”. Последнее утверждение не может быть принято, ибо оно сводит информацию к субъективному существованию вместо того, чтобы рассматривать субъективность оценки информации.

Прикладная теория ИСУ исходит из следующих посылок:

Построим демонстрационную модель динамики информационной структуры системы. Сделаем следующие предположения:

Тогда демонстрационная модель примет вид, представленный на рис.5.1:

При малых сигналах (эквивалент “локальных” запросов) система может быть представлена уравнениями

; y=f(x).

Аналогом коэффициента передачи нелинейного звена в нашем случае является

, т.е. число связей данного i-го объекта, где

- номер аспекта, по которому производится поиск.

Разумеется, такая интерпретация модели допустима лишь в случае независимости аспектов (т.е., в терминологии следящих систем, при отсутствии перекрестных связей между контурами, моделирующими каждый из аспектов).

Качественно полученные значения k_min и k_maxдля системы, имеющей l аспектов – “координат”, можно интерпретировать следующим образом.

При

_min количество сходных по каждой из “координат” объектов чересчур мало, что приведет к “прыжкам” поискового механизма по координатам ввиду того, что подробности просто отсутствуют.

При

_maxнаоборот, подробностей слишком много, т.е. поисковый механизм тонет в деталях.

В более точной постановке необходимо учесть многие упущенные здесь факторы, в частности, взаимосвязь аспектов, неидеальность пользователя как элемента сравнения, более сложную структуру механизмов обработки запросов и организации доступа к базе. Приведенная здесь модель имеет лишь демонстрационный характер. Однако уже сам факт возможности создания модели информационной устойчивости дает нам некоторое обоснование возможности поиска формального инструмента для управления этапом реорганизации информационной базы.

Акт пополнения информационной базы. В этом акте происходит увеличение числа объектов и связей в информационной базе. Проводя пополнение, мы лишь должны следить за устойчивостью системы, причем сделать это можно автоматически на основании принятой модели и известных алгоритмов анализа систем автоматического регулирования.

Постановка задачи автоматизации размещения объектов в информационной базе как задачи исследования устойчивости, по-видимому, является единственно приемлемой, так как позволяет избежать привлечения таких эфемерных понятий, как “функция ценности информации”, “семантическая стоимость” и т.п.

Действительно, априорная информация в каждом акте пополнения, а тем более при проектировании системы, о какой-либо “ценности”, “коррелированности” будущей смысловой начинки просто равна нулю. Отсюда следует закономерный вывод о том, что при начале работ по проектированию мы должны иметь либо универсальную структуру хранения знания, либо использовать стартовый набор информационных записей и стартовую базу знания. Первое невозможно, второе практически невыполнимо. Конечно, и без стартовой информации можно придумать и вычислить соответствующие оценки структур хранения, поставить задачи их “оптимизации”, но какова теоретическая правомочность этих действий хотя бы только с позиций той же задачи устойчивости?

Таким образом, задача устойчивости - единственная формальная модель, применимая в нашей ситуации. Но эта же постановка оказывается и средством для решения проблемы в целом. Изначально можно вообще не задумываться об оптимизации хранения записей. Пусть на некотором шаге пополнения информационной базы нарушаются критерии устойчивости. Означает ли это “закрытие” системы, т.е. невозможность увеличения объема хранимой информации?

Отнюдь нет. Решение достаточно тривиально: создание иерархической структуры, в которой каждый новый уровень может создаваться исходя из своих оценок “функции расстановки” и устойчивости, причем процесс принципиально можно сделать автоматическим по следующей схеме.

Прежде всего на основании уже имеющихся априорных сведений идентифицируются модели основных компонентов, т.е. пользователя, механизма обработки запросов, механизма доступа и т.д.

Далее при пополнении банка решается задача устойчивости для уточненной модели и ограничивается число связей между объектами.

При этом в случае достижения верхней границы числа связей производится автоматическая генерация следующего или следующих уровней иерархии информационного банка, может быть и не имеющих смыслового отделения, но необходимых для обеспечения устойчивости системы.

В предлагаемой модели возможны и более изощренные постановки, уже известные в практике создания систем регулирования, например, задача максимального быстродействия и задачи максимальной чувствительности.

Последние, в частности, приводят к качественно очень интересному решению – к системе, в которой реорганизация связей происходит не только под воздействием акта пополнения информационной базы, но и под воздействием потока запросов. Решение напрашивается по аналогии с системами управления, использующими шумовые компоненты входного сигнала для поддержания коэффициента усиления на грани устойчивости.

Выше мы установили формальную возможность построения абстрактных конструкций, реализующих невычислимые в обычном смысле структуры. Как следствие, мы имеем возможность представления контекстно-зависимого проблемно-ориентированного языка механизмом исчисления предикатов на основе алгебры изменяющихся отношений (с некоторым уровнем потерь и искажений, как это и следует из возможностей частотного подхода).

Нам вполне достаточно самого факта этой возможности, ибо для нас этот момент преходящий. Мы идем далее к другим архитектурам машин, а сказанное – только иллюстрация предельных возможностей имеющейся. Но для корректности изложения материала мы обязаны указать и на архитектуры, расширяющие фон Неймановский подход в интересующую нас сторону. Совсем не исключено, что такого рода построения окажутся полезными на текущем этапе развития информатики.

Для “аппаратной поддержки” возможностей предикатного подхода мы можем предложить некоторый механизм, ориентированный на практическую задачу восприятия семантики информации как управления с учетом всех необходимых условий контекстного анализа и реструктуризации связей при работе со знанием.

Такой механизм обеспечения управления для системно-сложных объектов в теории ИСУ естественно назвать машиной баз знания (МБЗ), которую не надо путать с давно известными машинами баз данных (МБД).

Как известно, МБД появились достаточно давно и рассматривались как основа вычислительных систем 5-го поколения. Основанием для этого служил известный факт несоответствия фон Неймановской структуры компьютера требованиям СУБД. В частности, реализация поиска, обновление, защита данных, обработка транзакций только программным способом неэффективны как по производительности, так и по стоимости [15].

Кроме того, МБД изначально были ориентированы на реляционные модели данных, что нас не может устроить уже хотя бы потому, что реляционные и постреляционные базы не рассчитаны на обеспечение постоянного процесса реструктуризации своих связей. Соответственно, перед этими машинами не ставилась и не может быть поставлена задача работы с контекстно-зависимыми языками.

Рассмотрим некоторые возможности реализации необходимых нам машин баз знания, если угодно – машин 6-го поколения.

Из полученного при рассмотрении проблем реализуемости баз знания вывода, следует принципиальная возможность, но не процедура практического осуществления реализации работы с контекстно-зависимыми описаниями, даже и сведенными к указанному выше варианту исчисления предикатов с контекстно - изменяющимися отношениями. Поэтому мы вынуждены вернуться к материалу раздела 5.5 и строить МБЗ на основе высказанных там положений.

Однако для этого нам надо иметь достаточно гибкую структуру, на которой можно эффективно и безболезненно вести эту самую реструктуризацию, обеспечивающую реализацию поведения (принятия решения), не сводимого к конечной модели.

Исходя из сказанного, рассмотрим следующую архитектуру МБЗ (рис. 6.1):

ARB₁	Пра-	ARB₁₁	ARB₁₂	ARB₁₃	ARB₁₄	ARB₁₅	ARB₁₆	…ARB₁₇.....
ARB₂	вила	ARB₂₁	ARB₂₂	ARB₂₃	ARB₂₄	ARB₂₅	ARB₂₆
ARB₃	пре-	ARB₃₁	ARB₃₂	ARB₃₃	ARB₃₄	ARB₃₅	ARB₃₆	ARB₃₇
ARB₄	обра-	ARB₄₁	ARB₄₂	ARB₄₃	ARB₄₄
ARB₅	зова-	ARB₅₁	ARB₅₂	ARB₅₃	ARB₅₄	ARB₅₅	ARB₅₆	ARB₅₇
…	ния	…
ARB_n		ARB_n1	ARB_n2	ARB_n3	ARB_n4	ARB_n5	…

Машина состоит из необходимого числа n отдельных модулей, на вход каждого из которых после преобразования входной текстовой посылки в язык предикатов поступает тройка вида (ARB)_i , iI 1…n для ее последующего непосредственного раскрытия по законам, приведенным в примере раздела 3.7.

В связи с тем, что число законов преобразования невелико, здесь эффективно использование динамически образующейся матрицы вида, приведенного на рис.6.1. Строки этой матрицы соответствуют не только порядку преобразования входных предикатов, но и составляют таблицу всех формально-логических отношений, использованных в текущей информационной посылке. К каждой следующей операции приема входной информации машина переходит в состояние готовности принять входные сигналы на отдельные входы, для чего в процессе поступления сигнала формируется очередная матрица.

Выходным сообщением каждого модуля является набор расширяющих входной текст предикатов вида ARB_i,l, iI 1…n, lI 1…k. , содержащий в себе все возможные логические преобразования исходного предиката. В связи с тем что этот процесс существенно параллелен, возможна организация каждого отдельного модуля как параллельной машины. В некотором смысле такой модуль является не только конечным автоматом, но и нейроном, имеющим несколько входов и множество выходов, соответствующее числу новых предикатов, полученных из входной посылки.

Несколько входов полезно предусматривать и для получения выводов “второго порядка” – выводов следующих из совокупной оценки нескольких различных входных предикатов. Ясно, что тем самым модули получают полную универсальность и могут по мере окончания своей работы на первом уровне преобразования использоваться на втором, а если надо – то и последующих уровнях.

6.2. Параллельные вычисления с управлением от потока данных

Сравним возможности машины фон Неймановской архитектуры и МБЗ применительно к предикатному варианту механизма обработки контекстно-зависимого языка.

В первой мы имеем классический вариант архитектуры составных частей, ориентированный на программно-алгоритмическую организацию процесса работы с данными. Это существенно последовательная машина с известными проблемами отладки и конечной вычислимости процесса. Последнее связано с тем, что проблемы оценки его рекуррентности или рекурсивности вносят существенные ограничения на применимость такой машины для рассматриваемых задач управления.

В МБЗ входная информация является и управлением и, одновременно, командой для организации действий по ее обработке. Это достаточно естественно, ибо речь идет о входном языке контекстно-зависимого уровня. При желании говорить в терминологии алгоритмов здесь можно сказать, что алгоритм работы явно задан в обрабатываемой контекстно-зависимой записи.

Однако будем помнить: входная информация может существенно изменить структуру конечного автомата и потребовать всех действий, необходимость которых показана при рассмотрении проблемы устойчивости. Тем не менее, здесь возможно введение логического критерия останова (например, по глубине преобразования предикатов) и поэтому процедура обработки записи конечна. МБЗ существенно параллельная машина со всеми вытекающими из этого полезными возможностями для обработки данных и связей между ними.

Отметим, что МБЗ внешне представляющаяся конечным автоматом, в каждый конкретный момент времени изменяет свою структуру под воздействием входного потока информации, реализуя тем самым указанный выше случай моделирования в частотном смысле нерекурсивных объектов при ситуации “несводимости к конечной модели, но конечной моделируемости в частотном смысле”.

Этот достаточно простой по звучанию тезис заключает в себе на самом деле целый спектр фундаментальных положений. По существу это неявно высказанное положение о существовании “инженерного” или “механистического” интеллекта, некоторого “псевдоразума”, способного не только обучаться, но и “обучаться обучению”. На самом деле пока именно это мы и хотим, ставя задачу создания МБЗ, а остальные свойства интеллекта, например, свободу воли считаем “излишними” для такой системы.

Действительно, как-то неуютно оказаться в зависимости от некоторой машины, которая сильно “облегчает нам жизнь”, но в обмен на это мы будем вынуждены считаться с тем, что она имеет “свою собственную трактовку” полученных ей данных, “свое понимание предмета”. Иначе говоря, создавая МБЗ мы желаем создать нечто, способное к пониманию, но хотим априори избавить себя от обязанности взаимопонимания.

Рассмотрим чисто инженерные аспекты такого подхода, сформулируем в явном виде, что же мы хотим от “инженерного” интеллекта в целом и от его компонентов. В первую очередь нужно обратить внимание на неявные формулировки очень сильных требований, по существу определяющих саму возможность постановки задачи создания МБЗ.

Формулировка “управление от потока данных” на самом деле предусматривает, что “поток данных” как раз и содержит в себе некоторые структуры, “вылавливание” и правильное использование которых позволит получить от МБЗ способность к “самоструктурированию”, самоорганизации.

Т.е. предполагается фундаментальное отличие феномена, называемого “поток данных”, от потока в классическом понимании потоковых систем. В последних поток предполагается по умолчанию некоторой бесструктурной сущностью, структуры же возникают из взаимодействия потока с границами, поверхностями раздела различных сред. Так, например, поток в задачах теплопроводности – нечто априори, по определению бесструктурное, “поток данных” – напротив, подразумевает наличие некоторых скрытых структур, но априори неизвестных, которые и надлежит идентифицировать и использовать.

Нельзя обойти вниманием и сугубую произвольность термина “самоструктурирование”, все чаще употребляемому в работах, связанных с проектированием информационных баз, т.е., в конечном счете, и с МБЗ. Резонно возникает вопрос “самоструктурирование к чему”? К какой модели или структуре? Некоторым исследователям достает мужества признать объективность существования некоторой “естественной структуры проблемной области”, однако это пока не более, чем благое пожелание нахождения таковой. Правда, следует отметить, пожелание далеко не беспочвенное.

Действительно, например, массовые химические формулы частично объективно отображают свойства химических соединений, структурные формулы адекватны топологии (но не геометрии) расположения атомов в молекулах, структура механики Ньютона частично адекватна всей структуре современной физики и другое. Есть достаточные основания предполагать существование общих законов взаимодействия структур, охватывающих не только физические (энергетические), но и информационные явления и вообще все сущности, “имеющие быть во Вселенной”. Впрочем эта группа вопросов рассматривается в последующих частях книги.

Наконец, остается группа проблем, которую можно обозначить как задачу поиска и проектирования адекватных моделей данных и реализации этих моделей в некоторых физических структурах МБЗ.

Попробуем сформулировать требования к модели данных и ее реализации как инженерные, в конкретной форме, но при этом не снижая уровня обобщения, так, чтобы не уничтожить сущность задачи. Для этого достаточно последовательно перебрать все требования и к самой “обобщенной модели данных”, и к реализуемости этой модели в некоторых физических структурах, т.е. требования к возможности отображения некоторой абстрактной структуры МБЗ на физическую реализацию, архитектуру конкретной физической машины.

Здесь, как уже отмечалось выше, нас интересуют случаи “конечно-моделируемые, но с невычислимым априори числом шагов”, поскольку условие существования соответствующего преобразователя предикатов записывается в виде набора послеусловий (постусловий). В смысле реализации это автоматически означает, что “абстрактная модель данных” может быть представлена, в общем случае, как виртуальная структура, по принципу своего устройства не связанная с физическими (числовыми) параметрами реализации. Тем более, вся структура МБЗ не может быть иначе как виртуальной.

Но реализация любой конкретной прикладной задачи все равно потребует отображения на физическое адресное пространство. Отсюда вытекает требование: структуры “собственно данных”, т.е. способы (возможно и один, но универсальный способ) адресации должны быть инвариантны к отображаемой абстрактной модели данных. С учетом физической реализуемости это означает, что затраты на реализацию способа адресации должны “почти всегда (кроме “множества нулевой меры” случаев) не возрастать быстрее, чем объем отображаемых данных”{96. На самом деле потеря эффективности адресации единственная до сих пор известная причина саморазрушения информационных систем. Дешевле становится построить новую систему, чем поддерживать неэффективный механизм. Этот аспект отождествляют с проблемой “уборки мусора”, идентификации и уничтожения неэффективных структур. Однако это не в точности то же самое, неэффективные структуры должны появляться в любой системе такого рода, коль скоро мы признали за ними “право на ошибку”.}.

Необходимо выделить и следующий аспект, даже не столько как прямое “требование”, сколько как “подсказку” для дальнейшего анализа проблемы. Условия частотной реализации преобразователя предикатов, т.е. МБЗ, которая, скажем пока так – “может больше, чем традиционная СУБД” имеют вид некоторых перечислений предикатов второго порядка, но существенно, “не в целом”, а на каждом конечном отрезке времени.

Это означает, что таблица на рис. 6.1 представляет только состояние МБЗ на некотором “элементарном такте” ее существования, для представления ее на конечном отрезке времени потребуется уже как минимум иерархия из 3-х уровней таблиц предикатов. То есть, помимо таблицы на рис. 6.1 необходимо еще два уровня “описания условий применения”. Впрочем это факт в известной степени очевидный.

МБЗ “в целом” представляет собой целостную иерархическую систему динамических процессов. Отсюда напрямую следует вывод – к таким системам не допустимо применение механического принципа декомпозиции, во всяком случае его использование, так, как это принято в классической теории управления. Здесь необходимо найти представление, охватывающее всю совокупность динамических процессов “вложенных друг в друга”{97. Напомним еще раз, что в условия конечной частотной вычислимости входят только перечисления теории второго порядка, но не теория третьего порядка.}.

Завершим этот экскурс в вопросы реализуемости МБЗ следующим. Из соображений чисто вычислительных архитектуры адресных, т.е. по существу фон Неймановских машин будут доминировать на рынке, возможно, еще не одно десятилетие. Это означает, что вопрос отображения структуры МБЗ на адресную архитектуру будет оставаться актуальным, но, учитывая нетривиальность проблемы, его исследование – отдельная инженерная задача. Иначе говоря, пока существуют адресные машины, вопросы разработки моделей данных будут представлять собой проблему, дополняющую задачу поиска адекватных структур МБЗ, но никак ей не эквивалентную.

Из сказанного получается, что текущей задачей разработки архитектур вычислительной техники на достаточно длительный отрезок времени является ориентация на МБЗ. Поэтому ниже, в гл. 8, мы рассмотрим некоторые особенности реализации проектов информационных систем, оказавшиеся де-факто “достаточно хорошими приближениями к МБЗ”.

Обратим внимание на следующий момент. Конечно, сегодняшние реальные “саморазвивающиеся” информационные системы (технологии, модели данных) называются так, скорее, в порядке аванса на их будущее совершенствование. На самом деле, о способности к саморазвитию пока речи не идет, этим обозначается лишь достаточная гибкость моделей данных и наличие инструментария для управления развитием этих моделей. Но отсюда следует сразу и реальная постановка задачи саморазвития, и постановка задачи создания архитектуры машин уже следующего поколения.

В постановке задачи о создании “следующей по архитектуре машины, после МБЗ” мы хотим уже большего, способности некоторой машины действительно самостоятельно конструировать структуры данных и свою общую структуру. Можно сказать, что мы хотим перехода к “живым” системам, обладающим если не “свободой воли”, то, по крайней мере, “стремлением выжить”. Такого рода “следующую новую архитектуру” мы рассмотрим в части IV под названием “Вертикальная машина”.

Если ИСУ - конструктивное понятие, то должны существовать и некоторые конструктивные подходы, отличительно применимые в ИСУ и обеспечивающие те или иные выгоды в организации управления. Такие подходы действительно существуют как составная часть прикладной теории ИСУ и предлагаются для использования под названием “информационная технология управления”.

Несмотря на констатированный Винером очевидный факт зависимости управления в системе от информации, мы все же используем понятие “информационная технология управления” для выделения из всех возможных ситуаций проблем, связанных с формированием управления за счет использования структур баз знания.

Согласно положениям прикладной теории ИСУ, интеллектуальная система управления сложным объектом имеет смысл, когда она является автоматической, т.е. способной принимать решение быстрее и/или лучше человека в сфере своего существования.

Отсюда следует важный вывод о некорректности постановки вопроса о создании существенно больших автоматизированных систем управления, в которых человек используется как лицо, принимающее окончательные решения, ибо системы управления высокого уровня целесообразны только там, где человек и так уже не справляется с обязанностями управителя. Действительно, либо мы создаем систему, принимающую решения быстрее и лучше нас, либо систему, слишком примитивную, чтобы доверить ей управление, и контролируем все ее решения на уровне собственной интуиции. Тем самым переводим управляющую систему в разряд “информационно – советующих” разработок, рекомендации которых обычно не пригодны к использованию без перепроверки, которую, в общем случае, невозможно организовать.

Информационная технология управления должна работать в отсутствие явно выраженных количественных характеристик функционирования подсистем и при наличии возмущающих воздействий со стороны внешнего мира, и поэтому, как и положено для открытых систем, прикладная теория ИСУ строит управление по динамике внутренних информационных процессов в управляемой системе.

Это положение тем более справедливо, что наиболее сложным для компенсации за счет управления возмущением является возмущение со стороны внешнего мира, а оно проявляется через изменение динамики информационных потоков в управляемом объекте.

Отсюда следует логический вывод о том, что компенсация возмущающих воздействий внешнего мира возможна, в основном, только за счет разомкнутой системы управления. Действительно, восстановление динамики информационного потока, необходимое для возвращение объекта в устойчивое состояние, возможно за счет перестройки его структуры, изменения внутренних отношений между подсистемами и, уже в последнюю очередь, - за счет воздействия на внешний мир. Отметим, что под устойчивостью здесь понимается то состояние, в котором мы видим объект, когда он справляется с возложенными на него функциями, в том числе и функциями своего развития – изменением функции расстановки в базах знания.

7.2. Встраивание системы автоматизации в структуру объекта

Управление по динамике информационных процессов, т.е. по изменению объемов информационных пересылок внутри и между подсистемами в единицу времени, предполагает непрерывный контроль этих пересылок не только по семантике сообщений, но и по темпам их порождения и обработки.

Такой контроль является необходимой составной частью семантического анализа информации в ИСУ. Без него основная часть семантики “второго порядка” (“как и сколько” информации определенного смыслового содержания было произведено, передано и обработано в каждую единицу времени) будет безвозвратно утеряна и направленность управляющих решений может не соответствовать цели управления.

Для широкого класса сложных систем, представимых семантическими конструкциями, а таковыми являются все системы обычно интересующего нас уровня социального института, прикладная теория ИСУ предлагает использование указанной выше технологии как “метода организации структуры управляемого объекта, ориентированной на поддержание семантического уровня общения”.

Изложение метода начнем с рассмотрения иллюстративной схемы информационных потоков между выделенным набором подсистем (рис.7.1). Подсистемы A,B,C,D в общем случае имеют информационную взаимосвязь в составе шести двунаправленных информационных потоков F с соответствующей индексацией.

Рис.7.1. Иллюстративная схема информационных потоков в наборе подсистем.

Такой обмен осуществляется, в общем случае, на уровне функционирования взаимосвязанных “автоматизированных рабочих мест” или специальных подсистем. Эти подсистемы информационно связанны с некоторым сервером или центральным вычислителем, его базами, и пользуются его вычислительными мощностями. Более того, они могут использовать сервер как промежуточный буфер или базу для хранения массивов выработанной информации.

При общей приемлемости и кажущейся достаточности такой схемы организации работ, в ней теряется составляющая, необходимая для принятия управляющих решений – семантика “второго порядка”, информация об информации, метаинформация, т.е. сведения, характеризующие динамику информационного взаимодействия.

Обсудим этот вопрос несколько подробнее. Как известно, семантика определяет отношения между знаками и их концептами, т.е. задает смысл или значения конкретных знаков. Конкретизация знака определяется прагматикой. Эти определения с точки зрения прикладной теории ИСУ не могут считаться полными пока в них не будут учтены параметры, дополнительно характеризующие информационные потоки: объемы в единицу времени, адресация и направленность, скорость обработки, персонификация источника и обработчика, а также многое другое и, прежде всего – их временная динамика первого и второго порядка, характеризующая конкретику ситуации.

Здесь нам пока достаточно понятийного осмысления динамики информационного потока, как процесса его изменения во времени и, соответственно, “процесса изменения процесса его изменения”.

Возвращаясь к факту существования подсистемы как точки обработки информации укажем, что для нас в первую очередь важна не физическая сущность такого рабочего места. Например, если это некоторая производственная единица (конструктор, станок и т.д.), то нас интересует метаинформация, обеспечивающая все прямые и контекстные сведения о текущем состоянии этой точки, фактах и динамике получении или передаче информации (или материального объекта) по технологической цепи производственного процесса. Т.е. прежде всего – объем и факт движения информации в семантических единицах данного рабочего места: листах чертежей, количестве деталей или тонн и уже потом внутренняя семантика этих единиц.

Следовательно, для управления системно-сложным объектом требуется, прежде всего, создание схемы организации работы с информацией, как структуры взаимодействия управляющей системы с объектом. Эта структура должна обеспечивать возможность накопления и использования метаинформации для достижения возможности принятия управляющих решений.

Такого рода структура ориентируется на встраивание вычислительной среды в состав выделенного объекта или, другими словами, на адресный перехват информационных потоков с возможностью определения их динамических характеристик.

Рис. 7.2. Фрагмент схемы сбора динамической информации

Тем самым обеспечивается замыкание информационных потоков источников и потребителей информации внутри объекта (и, в возможной степени, – потоков внешней информации) через некоторую компьютерную среду, становящуюся единственным разрешенным каналом для обмена информацией. В свою очередь это означает, что обеспечивается взаимодействие ИСУ с объектом управления, а не с его моделью, на уровне возможно полного семантического анализа всех информационных потоков объекта, перехваченных компьютером, становящимся при этом неотъемлемой частью объекта в самом прямом смысле этого утверждения.

Это означает, что в компьютере постоянно работает программа адресного сбора динамических характеристик потоков информации (рис.7.2). Каждое рабочее место полностью и постоянно отслеживается по этим характеристикам. Любое изменение динамики информационных потоков, непредусмотренное соответствующей технологией работ, является сигналом для начала выработки управляющих решений.

Затраты на дополнительную обработку информации могут быть довольно значительными, однако только они и дают контекстную информацию, существенно необходимую для достижения интеллектуального управления. Фактически, при такой постановке в ИСУ наличествует практически вся информация, которая может быть собрана и использована при автоматическом принятии управляющих решений, что является неотъемлемым компонентом семантической системы, имеющей право называться интеллектуальной.

Действительно “семантика динамики”, семантика “второго порядка” уже дает наблюдаемость системы, недостижимую никаким другим спсобом, но семантика “первого порядка”, все, что может быть известно не о процессе выработки, но о самом продукте также полностью наличествует в компьютере с достоверностью в точности равной документу, сопровождающему продукт, а большего достигнуть уже нельзя.

ИСУ, как и любая другая система управления, требует некоторого стенда для определения диапазонов своего устойчивого состояния, набора прецедентных состояний и прочих частотных, статических и динамических оценок. Единственным стендом для объектов рассматриваемого уровня сложности является внешний мир, в котором они существуют, однако встречаемость ситуаций в полной мере непрогнозируема, а собственное время объекта в реальном мире может течь на порядки медленнее, чем это приемлемо для сбора и обработки информации.

Прикладная теория ИСУ предлагает следующее решение указанной проблемы. Необходимо конструировать одновременно объект и внешний мир. Под конструированием объекта здесь понимается уже процесс не моделирования, а синтезирования системно-сложного объекта с встроенным в него “перехватчиком информационных потоков” для полноценного управления им на основании технологии, приведенной в разделе 7.2.

Воздействие внешнего мира задается полным перебором возможных сочетаний динамических характеристик информационных потоков. Это эквивалентно заданию внешнего мира некоторым числом информационных входов, количественно совпадающих с числом точек обработки информации в системно-сложном объекте (потоки F без индексации на рис.7.1). Это достаточно ясно, ибо информационное проявление внешнего мира может проявляться только в его влиянии на работу подсистем переработки информации (их организационную структуру и производительность){99. Помехи на линиях связи мы оставляем для исследования средствами теории передачи сигналов, теории передачи информации и другими “сигнальными” аппаратами.}.

Полный перебор сочетаний динамики информационных потоков обеспечивает моделирование всех возможных воздействий на объект со стороны внешнего мира. Информационная динамика моделируется в собственном времени информационной машины, темпы протекания которого многократно превышают собственное время реального объекта. Так как информационная динамика объекта является производной от собственного времени реального или модельного внешнего мира, то такое допущение является правомочным.

Практические исследования показывают необходимость учета динамики информационных потоков по двум составляющим: информации, вырабатываемой на рабочем месте и информации, потребляемой от имеющихся источников информации и служащей для выработки новой.

Это можно осуществить следующим образом: объект следует создать в виде набора терминалов для порождения и анализа информации, подключенных к единой информационной среде, обеспечивающей прием и целесообразное распределение информации по технологически связанным местам и ее накопление. Уже на начальных этапах конструирования объекта необходимо выделить информацию двух видов, учитывая, кроме вышеупомянутых базовых информационных потоков, информацию, регламентирующую содержание этих потоков.

Если информация первого типа для конечного пользователя оформляется, к примеру, в виде спецификаций, маршрутных карт, сводных документов и т.п., то информация второго типа - это стандарты и ограничительные перечни, классификаторы и планы. Следует отметить, что если первый тип включает в себя информацию, имеющую ценность новизны, то во второй тип входит информация об уже имеющейся информации. С точки зрения ИСУ желательно иметь сведения о динамике информационных потоков, дифференцированные по этим составляющим.

В практической системе точка подключения каждого пользователя или отдельной автоматизированной системы к информационной среде оформляется в виде терминала - рабочего места, имеющего в своем составе соответствующее программное обеспечение, опирающееся на нормативную и методическую информацию, определяющее права доступа к тем или иным информационным ресурсам.

Для надежной защиты информационной среды, имеющей ценность для системы, от шумового воздействия программное обеспечение рабочих мест должно производить фильтрацию поступающей информации как по внутренней непротиворечивости, так и по согласованию с уже имеющейся, активно используя для этого семантические возможности. Рабочее место является лишь одним из проявлений комплексной системы автоматизации, лишь местом прикосновения к ней, значит появление новых рабочих мест не может и не должно рассматриваться как изменение самой системы, которая должна иметь возможность создания наборов рабочих мест с любой конфигурацией.

Достаточная свобода подбора состава рабочих мест приводит к тому, что система может не иметь своего единого и постоянного облика с точки зрения конечного пользователя или даже множества пользователей.

Вообще говоря, ограниченная наблюдаемость практической системы, расширяющейся составом и объемом своих подсистем, только подтверждает ее системную сложность, обеспечивающую полезность или адаптационную возможность ее существования.

7.4. Проблема декомпозиции объекта как сложной системы.

Достаточно очевидно, что реализация любой системы начинается не в полном объеме ее подсистем, а с некоторого выбранного их количественно-качественного состава. Основным критерием такого выбора вполне естественно является желание обеспечить максимальное информационное удовлетворение подсистем внутренними информационными связями при возможной минимизации их связей с внешним миром. В контексте поставленной цели предлагается подход к декомпозиции системы на подсистемы, выбор которых можно описать следующей задачей.

Пусть объект, как система, представляется сетью U, состоящей из узлов (подсистем) P, так, что:

Между P_Sустановлены двунаправленные информационные связи с известными информационными потоками F:

необходимо найти матрицу ?’ такую, что взаимный информационный обмен между входящими в нее объектами максимален и, следовательно, удовлетворяющую эффективному, относительно задачи, сочетанию двух критериев:

Из физических соображений указанное выше требование можно сформулировать в следующем эквивалентном виде: информационный обмен со средой, окружающей выбранный набор подсистем, должен быть минимален, т.е. необходимо найти подмножество подсистем X, содержащееся в U, такое, что:

Практическое решение такой задачи весьма затруднительно и, в общем случае, возможно только полным перебором. В ряде случаев, используя те или иные особенности системы, этот перебор можно сократить.

Итак, если информационная граница сформированного набора подсистем изучаемого объекта разрывает минимум информационных связей, то мы можем надеяться провести выбор стартового набора подсистем так, чтобы обеспечить наилучшее возможное по предложенному критерию приближение к системно - открытой модели.

В такой постановке можно говорить о возможности организации семантического взаимодействия с объектом, прежде всего, потому, что неучтенные информационные связи вносят только неизбежный минимум искажений. При правильном выборе информационных границ объекта обеспечивается принятие решений, минимально зависящих от изменения окружения объекта, что позволяет говорить об информационной и когнитивной адекватности моделей.

Теперь можно дать и краткое математическое пояснение для метода, рассмотренного в п. 7.2. Пусть постановка задачи, приведенная выше будет дополнена следующим условием: добавим в рассмотрение узел N+1, через который без изменения замыкаются все информационные потоки

Дополнительное условие на сложность и решение основной задачи не влияет, однако оно формирует структуру взаимодействия с информационными потоками, которая, будучи реализована как вычислительная среда, может стать устройством, встроенным в информационно-моделируемый объект и обеспечивающим активное взаимодействие с ним через контроль динамики информационных потоков:

Именно в этом случае становится возможной организация активного интерфейсного взаимодействия, ибо для исследователя появляется субъект общения - компьютерная среда, имеющая в себе все, что можно узнать об объекте в процессе анализа имеющейся в нем информации, при условии организации этого общения на уровне семантики. Мы получаем инженерно реализуемое образование, содержащее в себе все (или почти все), что может потребоваться от такой системы “по делу”, т.е. для управления.

Какие же механизмы и практические решения в наибольшей степени соответствуют инженерии субъектно-объектного подхода? Те и только те, которые достаточно корректно обращаются со структурой данных соответствующей проблемной области – следуют за изменением структуры данных, но не навязывают информационному процессу заранее спроектированную структуру. В этом смысле проблему создания сложных информационных систем наиболее целесообразно рассматривать исходя из трех возможных подходов.

Во-первых, можно поставить задачу создания универсальной, для некоторой достаточно широкой области приложений, операционной системы – интегрированной среды с собственной базой постреляционной или объектной структуры. Такая среда может быть основана на чисто программистских интересах организации работы с динамическими информационными структурами и требовать минимальных дополнений для учета индивидуальных динамических структурных особенностей того или иного приложения.

Во-вторых, можно начать работу с создания программного инструмента, обеспечивающего решение проблемы восприятия, упаковки и обработки самой сложно организованной информации, поступающей на вход системы. В известной степени это путь сведения некоторой уже существующей операционной системы к первому подходу. Еще лучше, когда такой инструмент сопутствует операционной системе, выполненной как ориентированная операционная среда, т.е. дополняет первый подход.

В третьих, для особо сложных объектов целевого назначения полезно сразу создавать специализированную операционную систему, например, производственную, ориентированную на получение и поддержку структур данных в заранее определенном и достаточно широком диапазоне ее изменения. Если некоторый объект можно считать организационно (в своих внутренних организационных связях) постоянным в некоторых пределах, то это хотя и дорогое, но, возможно, лучшее из решений.

В известной степени это подходы объединены одной целью – созданием некоторой среды, требующей минимальных затрат на предварительную структуризацию (априорное проектирование структур представления) информации (в пределе вообще их не требующей), но имеющей для этого собственные внутренние инструментальные возможности при максимальной автоматизации такого рода работ.

Остальные подходы, связанные с проектированием сложной информационной системы на универсальном алгоритмическом языке того или иного уровня, мы рассматривать не будем, исходя из заведомой громоздкости получаемых решений, их “слишком явного” кибернетического уровня и известной проблемы невозможности сколько-нибудь эффективной коррекции структур информационных баз при проектировочном подходе, неизбежном для языков, непосредственно ориентированных на архитектуру фон Неймановского компьютера.

Перечисленные же выше подходы в той или иной степени позволяют создавать информационные системы, которые вполне можно рассматривать как “половинки” интеллектуальных баз, в некоторой степени пригодные для создания интеллектуальной системы в ее “инженерном” определении.

Для иллюстрации сказанного рассмотрим некоторые характерные особенности реализации указанных выше подходов на примере нескольких типичных систем, которые в задании на их проектирование не содержали требования какой-либо “интеллектуальности”. Эти системы были построены только исходя из удобства разработки и сопровождения приложений, эффективности в эксплуатации, т.е. строились исходя из “чистой” идеологии первых трех подходов, но, по фактическому результату, явились существенными шагами именно в сторону создания интеллектуальных систем.

8.2. Первый подход. Идеология операционной системы

В настоящее время идеологии первого подхода в наибольшей степени отвечают работы американской корпорации InterSystems.

В 1998 г. InterSystems выпустила на рынок новый продукт Cache’-технологию – интегрированную среду, постреляционную базу для эффективной разработки приложений. В соответствии с документацией по архитектуре Cache’ и некоторым практическим опытом можно сказать следующее.

Cache’-технология от InterSystems представляет собой полностью интегрированную высокопроизводительную систему управления базами данных и среду быстрой разработки современных приложений, ориентированных на обработку транзакций. Cache’ – это СУБД, основанная на Транзакционной Многомерной Модели Данных (ТММД). Она обеспечивает одновременную работу практически любого (речь идет уже о десятках тысяч) числа клиентов без потери производительности, при затратах несравнимо меньших, чем в любом другом решении.

Обратимся к архитектуре Cache’ (рис. 8.1). Поддержка ODBC обеспечивает совместимость с SQL-стандартом. Visual Cache предоставляет доступ к объектам Cache’ из Visual Basic и других средств разработки. Weblink поддерживает доступ из Web-приложений к базе данных Cache’. Cache’ ObjectScript – это объектно-ориентированный язык программирования. Кроме того, объекты Cache’ могут создаваться и изменяться с использованием Java и C++.

ODBC	Visual Cache’	WebLink
Cache’ ObjectScript/Java/C++
Прямой доступ	SQL	Объектный доступ
Транзакционное ядро СУБД
Протокол Распределеннного Кэша

Три способа доступа к базе данных – прямой, реляционный и объектный, обеспечивают производительность, межсистемное взаимодействие и быструю разработку приложений. Транзакционное ядро обеспечивает высокую производительность и масштабируемость прикладных систем. Протокол Распределенного Кэша расширяет масштабируемость приложений “клиент-сервер” и обеспечивает “прозрачный” доступ к базе данных в сетях любого размера.

В отличие от так называемых “больших СУБД” реализация имеет ряд фундаментальных структурных особенностей:

Таким образом, выстраивается четкая иерархия “вложенных виртуальных машин” в отличие от предыдущих проектов, где господствовала тенденция “погружения” логической модели проблемной области непосредственно в физическую модель данных.

Другая особенность проекта – четкая ориентированность подхода на непрерывную разработку приложений в процессе эксплуатации – “обеспечение динамики существования динамических систем”.

Наконец, третий важный компонент – ТММД, предполагающая не набор заранее определенных реляций, но многомерную структуру априори неопределенной размерности. Тем самым обеспечивается создание, в сущности, универсальной структуры модели данных, инструмента для конструирования структур “по ходу дела”, в процессе создания и эксплуатации приложения.

Можно спросить, а где же здесь интересующая нас “интеллектуальность” или подходы к ней?

Если подразумевать под этим какой-то специфический прием или формализм, то такового здесь изначально вроде бы и нет. Но уже указанная иерархия вложенных виртуальных машин, собственная изначальная древовидная структура, явная направленность на обеспечение работы с динамическими связями данных говорят сами за себя. В подходе Cache’ то и замечательно, что система и технология, позволяющая реализовать в принципе любые наборы таких специфических средств и приемов, возникла из соображения чисто практического – создания универсального “коробочного” продукта.

Пожалуй, единственное, что представляется здесь проблемным – это наличие, даже акцентирование на ТММД – модели данных, реализованной как набор программ. Коль скоро она реализована в виде набора некоторых программ, то сама является формализмом. Разумеется, раз она транзакционная, более богатым возможностями, чем любые наборы реляционных таблиц, но все же не более чем формальной моделью, а, значит, необходимо имеющей свои внутренние ограничения.

Впрочем, с одной стороны сомнение это чисто (пока не показала практика эксплуатации) теоретическое, а с другой, что более важно, эти ограничения не должны проявляться при организации, на основе схемы субъектно-объектного взаимодействия, инженерных информационных (интеллектуальных) систем на базе Cache’-технологии, при некоторой минимальной аккуратности процесса их создания.

8.3. Второй подход. Идеология инструментальной системы

Не менее интересной и с практической, и с теоретической точки зрения представляется инструментальная система qWord{101. Автор и генеральный разработчик – А.Н.Долженков, организация СП.АРМ [30].} как реализация технологии открытых систем управления данными. Одно из главных положений qWord-технологии – полная интеграция инструментальной и прикладной систем в единое целое. При этом модель проблемной области совсем уходит из программной реализации как целостный логический объект, остается вовне, в проблемной области, т.е. там, где она и была изначально.

Текущая реализация отображения модели (или совокупности таковых), которая присутствует в прикладной системе по умолчанию, считается не более чем одномоментной реализацией того состояния объекта (проблемной области), которое на этот момент доступно и актуально для пользователя. То есть становится в точности тем, что она (эта реализация) и есть на самом деле, и никак не более того.

С другой стороны, благодаря полной интеграции инструментальных средств и свойству “самоописания” системы, появляется реальная возможность использования сколь угодно сложных априори неопределяемых “объектов”, количество которых в принципе конструктивно бесконечно.

Предлагаемое изложение qWord технологии и, если смотреть более широко, вообще новой технологии создания СУБД, СУБЗ, “хранилищ знания” и тому подобного, носит здесь в значительной мере обобщающий, методологический характер в соответствии с основной целью написания этого раздела. Более детальное описание просто скрыло бы крайне важные как теоретические, так и чисто практические аспекты во множестве частных подробностей.

Крайне интересным при рассмотрении qWord представляется ответ на вопросы:

Начнем с рассмотрения смысла понятия “адекватно устроенной” системы.

8.3.1. Основная объектная триада и динамически раскрываемый объект

Для начала напомним интуитивное понятие объекта в том виде, в котором оно стало более или менее общепринятым в объектном подходе к представлению информационных систем, например, в точно том же смысле, что и объекты Cache’.

Объект (проблемный, программный или абстрактный) это то, что некоторым “естественным” образом делится на декларативную и процедурную (“процессную”) части и, таким образом, может быть адекватно отображено в подходящие структуры данных и программы в компьютерной системе (КС), имея в виду под КС не аппаратный комплекс, но некоторую информационную, расчетную, вообще любую систему, реализованную в компьютерной среде.

Обратим внимание на то, что здесь речь фактически идет о трех существенно различных объектах. В общем случае мы не имеем права считать их разными реализациями одного и того же объекта, поскольку это (их единство) только цель создания системы, а не состоявшийся факт. Обычно и в теоретических публикациях, и в программной документации все ясно из контекста и путаницы не возникает, но здесь нам важно напомнить, что объекты проблемной среды, реализации объектов в абстрактной модели данных и программные реализации объектов различны по своему существу.

Создание КС обычно понимается как создание модели данных, декомпозиция проблемной среды на “естественные объекты” и отображение их в “объекты КС”. Обратим внимание на то, каждый из объектов КС в свою очередь должен содержать два компонента: представление объекта и отображение этого представления на адресное пространство.

Фактически конструируется не одна модель данных, но сразу и параллельно все вышеупомянутые три модели, а именно: модель проблемной среды и ее отображение в КС, которое, в свою очередь, автоматически декомпозируется в две модели – абстрактную модель данных, ту, что отображает на экране навигатор модели данных (например, ТММД в Cache’) и внутреннюю, скрытую от пользователя реализацию отображаемой абстрактной модели.

Отчасти подмена происходит из-за того, что модель проблемной среды является существенно внешней, находится целиком вне КС, однако это вовсе не означает, что “ее нет совсем”, это как раз та система умолчаний, которая складывается в восприятии пользователя, то самое, что подсказывает пользователю, как понимать абстрактную модель отображаемую навигатором.

Механическое сведение всего процесса к одной только абстрактной модели данных приводит к тому, что теряется и само понимание этого процесса, а именно понимание того, что вне зависимости от желания пользователя абстрактная модель “самостоятельно” раскрывается и внутрь и наружу. При этом теряется и свойство, и сам процесс динамической раскрываемости представления. Очевидно, что конструирование любой КС должно выполняться так, чтобы не произошла потеря этого свойства динамической раскрываемости, чтобы реализация представления (объекта) не препятствовала возможности осуществления очередного шага раскрытия в любой момент существования КС. Но это лишь одна “плоскость”, в которой проявляется свойство раскрываемости представления.

Здесь мы будем рассматривать подмножество КС – информационные системы, подразумевая под этим, там где это не вызовет разночтений, всю совокупность таковых от традиционных СУБД до “систем знания” и т.п. Мы должны констатировать, что раскрываемость представления может проявляться в самой широкой совокупности аспектов, поскольку раскрываемость не введена нами, но есть атрибутивное свойство любого представления.

Эта достаточно рядовая ситуация. Коллизии, возникающие при расширении реляционных таблиц – это утрата адекватной раскрываемости реляционного представления (абстрактной, реализованной внутри КС, модели данных), требующая пополнения или реорганизации каталогов. Необходимость реорганизации диска, когда уже не помогает навигатор в каталогах – это ситуация, когда утрачивается раскрываемость внешней модели, представления, лежащего вне КС.

Наконец, достаточно распространена ситуация, когда программист нарушает балансировку В*-деревьев, что приводит к катастрофической неэффективности работы базы данных. Сказанным мы хотим напомнить простую, но всегда полезную истину – если списать проявления какой-то проблемы, свойства природного явления на действия некоторого частного механизма, частной модели, то сама проблема от этого никуда не исчезнет, зато неприятности гарантированы, вплоть до полной утраты понимания сущности самого явления.

Следовательно, мы обязаны считать, что минимальной структурой, адекватной задаче создания информационной системы, является совокупность взаимосвязанных динамических объектов: проблемная среда (ПС) – информационная система (ИС) – пользователь (П). Назовем эту совокупность основной объектной триадой (ООТ).

ПС и ИС являются совокупностями взаимосвязанных объектов. Но такой же совокупностью объектов является и пользователь, если учесть, что мы обязаны рассматривать не отдельный его запрос или совокупность запросов, но всю историю его работы, то есть всю совокупность задач{102. Мы обязаны включить сюда и все ошибки пользователя, и все некорректные ситуации, вызванные неверной трактовкой им ПС или содержания и возможностей ИС.}, решаемых пользователем с помощью ИС.

Представляется очевидной соподчиненность, иерархия объектов и вовсе не очевидной предложенная расширенная трактовка задачи. Действительно, казалось бы, достаточно расширить стандартную трактовку объекта до его “расширения наружу” и “раскрытия внутрь”{103. Терминология так называемой “концепции расширяющегося объекта”.}, т.е. рассматривать только одну “обобщенную модель данных”, как это до сих пор и принято. Но это возможно и справедливо только до момента реструктуризации данных в ИС, а именно это и интересно, если мы собираемся говорить о случаях нетривиальных, тем более – о “самоструктурировании” или “интеллектуальности”.

В простейшем случае единичного пополнения или запроса, приводящего к реструктурированию, иерархия процессов опрокидывается, главным источником активности становятся структуры данных в ИС. Если же необходимость реструктуризации вызвана последовательностью пополнений и запросов, то необходимо порождение целых иерархий процессов, то есть комплексный “откат” непрогнозируемой глубины.

Важно то, что при начале акта реструктурирования иерархия процессов переворачивается, активность исходит от структур, реализующих абстрактную модель данных, затем пользователь с помощью навигатора абстрактной модели данных выясняет существо несовпадения текущей реализации этой модели и объекта проблемной среды. Только после этого пользователь принимает решение и задает конкретный вид реализации модели, т.е. производит собственно реструктуризацию. Процесс имеет именно такой вид даже в случае самой простейшей СУБД. Таким утверждением мы ничего не “открываем” и не “изобретаем” – просто честно констатируем реальную ситуацию.

Сказанное означает, что адекватное раскрытие объекта как “наружу”, так и “внутрь” в реальности достигается только в динамическом процессе взаимодействия объектов и процессов, составляющих ООТ.

Иначе говоря, объект, моделирующий ИС или ее часть (имеется в виду программная реализация объекта), является адекватным представлением ПО, если по умолчанию имеет свойство динамической раскрываемости. Успех любой ИС заключается в том, насколько эффективно это удалось реализовать{104. Интуитивно почти очевидно, вся история ИС к этому и шла. Вопрос лишь в том, как это положить в реализацию, в коды.}.

Чтобы реализовать динамическую раскрываемость объектов надо навести некоторый порядок в понимании, что есть иерархия и процессы и как они взаимодействуют. Написано по этому поводу много, поэтому ограничимся только констатацией некоторых важных фактов.

По ходу отладки СУБД и реструктуризации БД мы наблюдаем как начальные, стартовые иерархии объектов и процессов изменяются, более того фактически само это изменение и есть содержательная часть реструктуризации – порождение новых отношений и процессов.

Известная идеология Get Up (GU) и Check Up (CHU) интерфейсов обслуживает только два типа процессов, а именно:

Для обслуживания третьего, собственно и представляющего для нас интерес типа процессов, а именно, разрушающих глобальную среду, адекватного формализма нет, его просто до сих пор и не пытались создавать. Поэтому здесь мы берем труд и ответственность на себя и вводим третий тип процессов с идеологией Crash Restore (CRR).

Весьма полезно рассмотреть, как получилось, что самый важный тип процессов, ради которого собственно все и делается, просто не заметили.

Все проектируемые СУБД существуют по единой “схеме жизни”. Во-первых, конструируется модель ПО. Во-вторых, эта модель отображается в модель данных (МД) и уже по ней создаются физические структуры данных. Далее, на практике, при наступлении события, вызывающего реструктуризацию, работает следующая последовательность:

Заметим теперь, что то же самое мы наблюдаем на аппаратном уровне при обработке прерывания от сбоев шины памяти (или блока). Если аппаратура снабжена средствами резервирования и некоторым механизмом типа “межблочного кэша”, то она будет сопротивляться сбоям, обходясь частичными горячими перезагрузками, до тех пор, пока не будут исчерпаны возможности резервирования.

Возражение о непредсказуемости момента прерывания, тем более о его “месте” и “содержании, семантике” вполне правомочно и верно. Просто это не означает, что с глобальной средой можно и должно поступать так же, как и с локальной – иначе зачем их выделять хотя бы терминологически?

Для решения проблемы есть и такой путь – отделить логическую модель данных от модели организации физических записей, сделать их логически автономными. Но при этом, если соблюсти некоторые условия, нам ничто не помешает реализовать логическую модель в таких же структурах физических записей. Это крайне важно и методологически и практически.

Итак, структура СУБД “раскрывается зеркально относительно ПО”. Также как из ПО выделяется логическая модель (или модели), в СУБД возникает собственно структура БД и структура управления в виде динамически раскрываемого объекта.

Структура, реализующая БД, должна удовлетворять следующим требованиям:

Подходящей структурой является механизм В*-деревьев. Более того, нами доказано, что этот механизм является “глобально-минимаксным”{105. В В*-деревьях можно смоделировать любую структуру – это кажется уже не нуждается в пояснениях, как и тот факт, что разреженные массивы суть один из наиболее экономичных способов использования памяти. Доказательство сводится к следующему. Система В*-моделей всегда остается неполной, но эффективно пополняемой. За счет неполноты гарантирована непротиворечивость, т.е. эта модель не может сама породить коллизию, разрушающую глобальную среду. Напротив, любая “более богатая” логическая модель таковую породит неизбежно. Для каждого частного случая возможно подобрать представление, более экономичное, чем B*-деревья, но оно обязательно саморазрушится даже при простом пополнении данных на некотором шаге этого пополнения, т.е. БД физически разрушится даже без внешней причины (события), связанной с изменением логики модели данных. Отсюда получается ситуация минимакса – наиболее экономичное (в среднем по совокупности всех отображений) представление для потенциально бесконечного числа логических моделей.}. Раскрываемость управляющего объекта (структуры, управляющей БД), сводится к следующему.

Вообще говоря, это и не описания, а некоторое представление структуры, которая может быть, в том числе, и сама динамическим объектом со всеми его компонентами и свойствами.

Здесь мы должны сделать один из важнейших практических выводов. Если в такой структуре возникает событие, сигнализирующее о разрушении глобальной среды, это означает, что источник события можно однозначно локализовать либо во “внешней”, либо во “внутренней” части модели данных того объекта, который был в данный момент активен. Далее остается использовать соответствующие инструментальные средства и скорректировать модель данных, либо построить новую.

Физические структуры данных одномоментно и аварийно трогать нет необходимости – это можно сделать как фоновую работу в целях оптимизации ресурсопотребления.

Таким образом, реализация концепции открытости и есть тот самый инструмент для обработки процессов CRR типа. Собственно, никакого особого открытия здесь и нет – все по старому рецепту: чтобы расщепить аварийное и глобальное события надо адекватным образом устроить иерархию структур логической среды, т.е. расширить описание модели, определить некоторые имена, ключи и значения как зависящие от параметров, хотя при данном конкретном состоянии БД они являются просто декларативными значениями.

При таком подходе некая часть данных станет вычисляемой, причем в самом общем смысле (сборка-разборка по дереву и т.п. – тоже вычисления), а это неизбежно повлечет за собой затраты (память, быстродействие) возможно и очень большие.

Необходимо отметить следующее. Затраты неизбежны в любом случае, при любом способе расширения модели данных. Но в нашем случае их можно измерять, собирать статистику и контролировать (в Cache для этого есть встроенные средства). Эти затраты никогда не станут расти обвально, что неизбежно при априорном задании метаструктуры данных, либо при периодическом повторении процесса проектирования структуры БД. Фактически это эквивалентно обмену объема аппаратных затрат на затраты многократного возобновления проектирования.

Выбор средства реализации раскрываемости подсказывает сама структура и способ раскрытия объекта. Внутрь, в сторону физических структур данных формализм уже есть, он определен алгеброй В*-деревьев, а также набором дополнительных правил, связанных с ограничениями, во-первых, языка реализации, а, во вторых, логической (операционной) среды и физической реализации (аппаратуры) в которой выполнен язык и продукт.

В каждой такой реализации существенно конечный набор правил можно считать “работающим по умолчанию”.

Далее естественно дополнить этот набор метаправилами отображения структуры объекта (модели данных) в правила языка реализации В*-моделей. Наконец, дополним набор гиперправилами отображения внешней логической модели в модель данных. В результате мы получим как бы “сдвоенную” W-грамматику, “склеенную один к одному” по набору метаправил.

Корректность работы “нижней” части сдвоенной W-грамматики сомнений не вызывает, если реализация выполнена правильно и с логической точки зрения, и с позиции программной среды.

Вопрос о том, будет ли корректной реализацией “верхняя” половина W-грамматики интересен только с теоретической точки зрения. Здесь мы ограничимся чисто практическими соображениями – это можно сделать, просто ограничивая конкретные реализации правил на том или ином уровне{106. Доказать это не сложно – это конечная индукция на конечном (на каждом шаге) носителе.}.

За дальнейшими подробностями можно обратиться к документации по qWord, так как возможные здесь один - два примера большей ясности не внесут, а места займут достаточно много.

То есть в качестве средства реализации CRR необходимо как и в В*-деревьях взять формальный аппарат W-грамматики. Это будет “специфическая реализация W-грамматики”, как отмечает автор – разработчик qWord. Да, конечно, все это представляется достаточно простым, но только тогда, когда все это уже сделано. Остается, конечно, вопрос адекватности реализации{107. Здесь, наконец, необходимо уточнить употребляемое здесь и выше понятие адекватности. Речь идет об адекватности в самом широком смысле, т.е. всей предметной области вместе с историей ее развития и всей совокупностью задач, которые когда-либо будут решаться. Соответственно, речь идет о “вечно зеленых системах” (системах, существующих только как процесс, а таковы все открытые системы), “адекватная” терминология которых фактически еще не сложилась за невостребованностью до настоящего времени.}, но это уже искусство конструктора – искусство выбора желаемого из многих равноправных альтернатив.

Представляется естественным использовать подход CRR для раскрытия системы и в других направлениях, используя при этом целиком стандартные средства, т.е. механизм “окон” в его стандартизованном в операционной среде виде, идеологию GU – CHU интерфейса и т.д. Хотя это не всегда экономно, но зато обеспечивает открытость продукта в сторону операционной системы и аппаратуры, что немаловажно, пока существует множество их существенно различных реализаций.

8.3.5. Унифицированное представление объекта

Да, речь идет именно об унифицированном представлении объектов, а не об универсальном, поскольку оно может изменять свой вид по мере изменения внешней среды – ПО и ее логических моделей, но никак не претендует на то, что априори содержит все логические модели. В качестве такового представления в qWord предлагается фрейм{108. Фактически, это существенная модификация понятия фрейма по М.Минскому. } - двойственная динамическая структура, которая может быть:

Внешнее, визуальное представление такого фрейма, выполнено в виде комплекта окон со стандартными атрибутами, а также атрибутами, обеспечивающими представление данных в реляционной или иерархической моделях (или их комбинации). Представление по мере надобности может быть изменено или дополнено. Структура хранения фрейма – стандартная, в В*-модели.

По этой же модели выполнены и представления интерфейсов, и других компонентов системы для тех случаев, когда возникает необходимость работы с ними. За дальнейшими подробностями уместно обратиться к документации по qWord.

8.3.6. Инструментальная концепция – технология qWord

Итак, инструментарий qWord позволяет нам строить СУБД на концепции открытости, концепции динамически раскрываемого объекта, причем выполнить это на базе единого формализма W-грамматик. Более того, и сама БД и все окружение (управление БД) реализованы в единой программной среде и на базе единого представления В*-моделей.

Достаточно логичным представляется и следующий шаг – дополнить комплект объектов, составляющих окружение собственно БД, т.е. фреймов, работающих по умолчанию и обеспечивающих работу БД, базовые (стартовые) логические модели данных, основные интерфейсы и т.п. комплектом инструментальных фреймов. Иначе говоря, снабдить саму систему функционально полным, а точнее – пополняемым комплектом средств самоописания, позволяющим модифицировать существующие и создавать новые компоненты.

Решающим здесь является то, что этот комплект фактически не дополнение, не отдельная подсистема, но неотъемлемая составляющая ядра qWord, доступная для использования из любой точки любого процесса{109. Насколько логично и просто это звучит, настолько же трудным был процесс осмысления инструментальной концепции, в особенности “естественность” его реализации.}. Что до подробностей реализации – то достаточно много полезного материала содержится все в той же документации по qWord. Отметим только, что это не компилятор, qWord породил систему и постоянно сопутствует ей – поддерживает процесс ее существования. Вообще CRR подход требует наличия интерпретатора, иначе получится все тот же объектный подход, неизбежно вытекающий из компиляции. qWord фактически является виртуальной машиной

Теперь обратим внимание – полностью меняется подход к созданию ИС.

На начальном этапе проектируются только логические (внешние) модели ПО, данных и интерфейсов, осуществляется подбор и модификация комплекта фреймов (возможно и из “подходящей” или “похожей” ИС – приложения). Далее, по мере загрузки БД и накопления статистики запросов, при необходимости проводится коррекция моделей данных или создание новых – благо инструмент для этого у нас уже есть. Более того, не только инструмент, но и вся история попыток манипуляции с моделями данных, если, конечно, об этом позаботиться.

Подчеркнем, для полноценной ИС нужна история реструктуризации, т.е. соответствующий фрейм или комплект фреймов, где всю ее можно хранить. Но и этого мало. ИС приобретает уже совершенно новую функцию – функцию активного инструмента для исследования ПО, что может быть полезно не только системщику, но и практическому пользователю. Роль системного аналитика в этом процессе сводится до минимума, точнее даже и не роль, а объем тривиальной с системной точки зрения работы. Он должен:

Характерно, что “сломать” структуру системы{110. Прикладной, конечно, о ядре и речи быть не может.} никакими действиями пользователя просто невозможно, правда можно добиться очень высокой степени ее неэффективности, да и это будет весьма трудно. Здесь мы получаем качественно другой инструмент для работы с информацией и другую технологию не только в разработке, но и в подходе к использованию ИС.

Разумеется, без проблем не бывает. Так при реализации, в особенности интерфейсов, очень мешают противоречивые, иногда и взаимоисключающие соглашения разработчиков программ и аппаратуры, но это проблема вечная. Наряду с привычными проблемами любого “нормального” программного продукта появились и новые, точнее не появились, а превратились, в связи с повышением собственного уровня ИС, из абстрактно-теоретических в самую что ни есть практику. Некоторые из них мы сейчас и рассмотрим.

При реализации ИС на основе Cache’-технологии с самого начала появилась проблема – в структурах БД остаются только литеры (литералы) и связи (т.е. “чистый синтаксис”), словарь системы также представляется как набор иероглифов и связей их с логической моделью в БД. Правда, к любому понятию можно применить как операцию обобщения, так и операцию декомпозиции – начиная от самой логической модели ПО и до литерала.

Можно применить эти операции в любой комбинации и по всей иерархии сразу, т.е. реализовать динамические связи многие-ко-многим, но после завершения процедуры все равно получится то же самое. Складывается впечатление, что семантика – досужая выдумка теоретиков, а в природе ее и нет вовсе.

На самом деле семантика никуда не пропала, просто адекватно реализованный аппарат “сдвоенной W-грамматики аккуратно и последовательно “разрезает” ее на две части – “константную”, которую укладывает в БД в виде литералов и связей и именует после этого иероглифом словаря, и “плывущую”, переменную, которая “остается в распоряжении” ПО и пользователя. Большая часть народов Земли успешно поступает также – пользуется иероглифами, к которым мы должны относить и всю терминологию профессиональных сленгов. Отсюда следуют два вывода.

Теоретический – семантика суть динамический объект со всеми вытекающими последствиями.

Практический – стоит ли использовать в реализации программных продуктов “функции семантических оценок” и т.п., ибо это не более чем частная статистика{111. Именно частная, сделанная конкретно и на конкретном материале и имеющая весьма косвенное отношение ко всем остальным случаям.}. Прок от нее сомнительный, зато неприятности – гарантированные.

Весьма интересным представляется вопрос о количестве и составе правил W-грамматики, составляющей конструкцию qWord и, в особенности, гиперправил. По умолчанию в qWord в качестве “верхних гиперправил” включены всего два – в терминологии документации D и F гиперфункции. Интуитивно представляется достаточно ясным – этого достаточно для конструирования отображения любой логической модели в структуры данных некоторой Cache’-машины, хотя и не всегда экономно.

Как показала практика создания первых же нетривиальных приложений на qWord, “дополнительные” к D и F функции несут на себе явный отпечаток проблемной области, очевидно являясь связанными с ее спецификой.

Этот интереснейший факт мы используем в следующей части, а здесь ограничимся только упоминанием аналогии, также достаточно очевидной. Напомним, что для конструирования универсальной машины фон Неймана достаточно всего одной логической функции. К тому времени, когда созрел, стал актуальным вопрос о выборе некоторой “оптимальной для вычислений” системы команд пришло понимание ситуации – собственно арифметические вычисления, т.е. решение систем алгебраических уравнений суть очень малая часть задач универсального компьютера. На самом деле необходима машина для обработки данных в гораздо более общем смысле.

Не наводит ли это на мысль – и здесь мы имеем дело с такой же ситуацией, ситуацией дополнительности, несущей в себе, как постепенно выясняется, все больше и больше “системообразующих” черт?

С появлением первых прикладных продуктов инструментальной технологии появился и соблазн “обучить систему естественному языку человека”, используя тот же инструментарий и технологию. А затраты, и очевидно – немалые, окупятся эффективностью работы приложений. Однако здесь все и кончилось “не начавшись”.

Кроме всего прочего, оказался исключительно важным достаточно неожиданный, но всеобщий факт. Начиная с некоторого и весьма небольшого уровня “полной автоматизированности” и “естественности интерфейса” пользователь перестает думать не только о логике данных, но и о логике ПС, т.е. внешней логической модели и о логике своей собственной работы{112. Это реальный факт, который мы наблюдаем много лет на сотнях пользователей – “хочу одну кнопку”, “если она интеллектуальная – пусть поймет, что я имею ввиду”. И чем выше должностное положение, тем серьезнее это произносится. Особенно резко эффект срабатывает там, где ПО действительно сложна и высока динамика процессов.}.

Получается, что проще и гораздо эффективнее все же заставить пользователя усвоить необходимый минимум системной грамоты для блага его собственного, а наипаче – его деятельности.

Вопрос эффективности лежит во всей основной объектной триаде (ПО – ИС – П), в согласованности ее частей, а не в одном компоненте, например ИС.

Весьма интересным сюжетом разворачивается попытка сделать прикладную систему вместе с qWord (или с любой другой инструментальной системой, обладающей возможностями qWord, если такая найдется) “живой”, способной самостоятельно структурировать данные из входных потоков, а затем и самостоятельно выходить на другие предметные области. Тем более что технология и механизмы qWord эту задачу потенциально способны “поднять”, а механизм саморазвития – “структурный резонанс” нам уже известен [11] и, кроме того, более подробно рассмотрен в части III настоящей книги.

Первые же прикидки дают результат, вполне адекватный размаху постановки:

В этом смысле представляется целесообразным пока вообще не затрагивать в таких случаях понятие интеллекта, но ограничиться исследованиями прикладных систем, помня об особенностях представления в них семантики. В принципе, это можно назвать “неживым интеллектом” информационных систем. Этот термин, вне зависимости от его последующей распространенности, обозначает вполне реальное и важное явление.

На самом деле первая реализация qWord появилась более двадцати лет назад, но имела с Cache’ общих “прапредков” и “общую среду обитания” – идеи, методологии, средства программной реализации и приложения.

Не праздным представляется вопрос, почему qWord реализуется в Cache’-технологии, а не в какой-либо другой.

Ответ крайне поучительный с практической точки зрения.

Не потому, что в программной реализации Cache’-технологии было нечто, а потому, что не было ничего лишнего! Только один, но тщательно разработанный механизм В*-деревьев и один тип данных – символьная строка, а все до единого ограничения как логические, так и реализационные поставлены явно и однозначно.

Конечно, к этому топору пришлось добавить и искусство и интуицию Конструктора – и варево, наконец, получилось.

Сейчас, когда в основном и теория завершена, и опыт накоплен, мы можем утверждать: все что можно в Cache’-технологии возможно и в других технологиях, но только если Конструктор Системы сумеет преодолеть все капканы и ловушки, построение которых являются неотъемлемой частью более “богатых языков”.

Если у кого-то есть желание преодолевать трудности – преодолевайте. Получится (при успехе такой борьбы) может быть и лучше в каких-то аспектах, а, в общем, то же самое, но очень и очень даже не дешево. Теперь, возвращаясь к первому подходу, можно ответить на вопрос, чем Cache’-технология лучше какой-либо другой для работы с открытыми (т.е. реальными) системами? Вот этим самым отсутствием необходимости преодолевать трудности и лучше. В том числе.

Понятие основной объединенной триады, динамически раскрываемого объекта и сам ход реализации полностью открытых систем типа qWord однозначно ведут к пониманию – системы этого класса по своей сущности мультиобъектные и мультипроцессные, да еще, вдобавок, и с “плавающими иерархиями”. Значит, и строить их надо соответствующими средствами.

“Раскрытие” инструментальной сущности ИС позволяет строить системы, способные “выжить” и успешно функционировать в весьма динамичной проблемной области. Есть смысл распространить этот подход и дальше – в сторону структуры операционных систем и команд. Или еще дальше – в область аппаратных средств, что приведет нас к концепции “Вертикальной машины” (см. гл.14), немного похожей на то, что предлагают “нейрокомпьютерщики”, но существенно отличающейся тем, что ее реально можно построить доступными средствами.

В конце 70-х начале 80-х годов на той же основе и “в одной школе” с qWord была начата разработка прикладной системы Текрам [6,7] из разряда “очень больших систем”{114. Разработка основывалась на использовании мало известной тогда ОС MUMPS – предшественницы нынешней Cache’-технологии. С точки зрения реализации это был рискованный, но положительно завершившийся эксперимент – проектирование крупной информационной системы на базе тогда еще не сформировавшейся “теории открытых систем” в условиях формирования самой этой теории в процессе создания системы.}. Это утверждение справедливо, если взять в расчет уникальную динамику предметной области – конструкторско-технологическая подготовка производства крупнейшего предприятия, производящего единичные экземпляры продукции высшего уровня сложности и технологии.

Можно представить себе, как изменяются такие объекты (собственные структуры предприятий и организации работ в них), но технологию самой ИС Текрам менять не потребовалось никогда. Несколько раз сменилась аппаратная база, новые архитектуры (типы) компьютеров подключались даже без остановки системы.

Все это привело к неожиданному эффекту – система оказалась настолько открытой, что без каких-либо усилий всасывала в себя любые CAD-CAM комплексы, что изначально не предусматривалось и, казалось бы, для таких систем “не положено”. Даже одна живучесть и приспособляемость этого подхода должна и сейчас наводить на интересные размышления.

Текрам (рис.8.2) в прикладной постановке был ориентирован на решение задачи обеспечения инженерного варианта интеллектуального управления предприятием, как сложной системой высокого уровня. В соответствии с теорией, прежде всего для поддержки и переработки информационных потоков был выделен стартовый комплекс взаимосвязанных подсистем, практически реализующий собой минимаксный критерий их выбора.

Тем самым были выделены основные потоки информации, подлежащие первоочередному переводу под контроль компьютера с учетом сетевой структуры их взаимодействия (взаимного информационного обеспечения):

Информационно - вспомогательные документы (в том числе – чертежи) были вынесены во вторую очередь автоматизации. Ясно, что это произошло потому, что организационно - первичная информация (спецификации, технологические маршрутные карты) и производные из нее сведения (вторичные, сводные документы) являются существенно более важными для организации первого этапа комплексной автоматизации работ в открытой системе.

Текрам проектировался адаптивным к любым возможным вариантам конкретной организации взаимодействия рабочих мест комплекса, к изменению их количественного и качественного состава.

Положительный результат мог быть достигнут только при реализации всех необходимых подсистем информационной основы интегрирования в постановке, позволяющей проектировать комплекс инвариантным к конкретной структуре объекта автоматизации.

Как следует из теории, необходимым условием решения этой задачи является такая организация работ, при которой комплексная система не только обеспечивает инструментальную возможность проведения работ, передачу и хранение информации, но и понимает ее, проводит не только синтаксический, но и семантический контроль первого и второго уровня. Только в этом случае объединение подсистем могло быть проведено на уровне обмена “информацией, а не данными”{115. Выражение “обмен информацией, а не данными” много лет использовалось практиками как утверждение о более высокой степени анализа сообщения, сохранении его семантической начинки. Конечно, без сколько-нибудь конструктивного определения информации придумать что-нибудь более вразумительное было просто невозможно. Мы рассматриваем этот вопрос в части III.}.

Соответственно, особое внимание было уделено созданию информационной базы, обеспечивающей отделение информации, необходимой для функционирования подсистем, вырабатываемой в них и подчиняющейся требованиям информационного замыкания от полного информационного потока, подлежащего обработке.

Здесь речь идет об отличении информации о том “как надо было делать и как фактически делается” от информации, образующей поток сведений, ради порождения и преобразования которого и существуют подсистемы автоматизации. Сложность анализа заключается в том, что один и тот же битовый набор в одном контексте используется как ингредиент замкнутой системы, а в другом - как информация в составе обрабатываемого потока.

Принятые проектные решения показали в опытной эксплуатации правильность выбора исходных принципов организации функционирования и общей идеологии построения как самой системы, так и ИСУ. Это позволило разработчикам поставить и решить задачу создания комплекса Текрам как основу для объектов аналогичного уровня и технологического назначения, с возможностями адаптации управления к структуре информационных потоков различных объектов автоматизации.

Особое внимание пришлось обратить на вопросы синхронизации функционирования отдельных подсистем, их операционной поддержки, т.е. на вопросы системного функционирования интегрированного комплекса.

Основным выводом из результатов опытного функционирования разработанного комплекса подсистем, явился вывод о необходимости создания параллельно с набором выделенных подсистем еще и управляющей системы комплексирования, берущей на себя все системные функции, подобно операционной системе компьютера. Можно утверждать, что в известном смысле различие между такими операционными системами минимально.

Здесь уже на инженерном уровне становится очевидным положение теории о том, что, если мы хотим создать действительно управляющую систему, то должны в качестве датчиков использовать подсистемы автоматизации, поставляющие информацию в процессе создания информационно - первичных документов, а в качестве исполнительных механизмов - подсистемы, влияющие на объемы и динамику информационных потоков объекта управления.

Итак, опыт разработчиков, накопленный при техническом проектировании и эксплуатации комплекса, свидетельствовал о необходимости выделения операционной основы комплексной автоматизации в самостоятельный объект. На этапе рабочего проектирования такая основа была создана и получила название Специализированной Распределенной Производственной Операционной Системы (СРПОС) для комплекса Текрам.

Основная версия Текрам обеспечивала функционально полную автоматизацию ряда работ с выполнением их пользователями в режиме безбумажной технологии на удаленных рабочих местах:

Спроектированная СРПОС выполняла целый ряд функций, которые можно разделить на функции организации ведения собственно работ и информационной базы на рабочих местах пользователей Текрам (т.н. внешние функции) и функции поддержки работоспособности самого комплекса (т.н. внутренние функции).

СРПОС была реализована таким образом, чтобы внешние функции выполнялись с участием пользователей с применением различных форм диалога (человек включен в состав подсистем как необходимый исполнительный элемент), а внутренние функции выполнялись с минимальным участием пользователей, вплоть до автоматического функционирования системы в пределах сгенерированной конфигурации технических средств и требуемых возможностей при условии обеспечения управляемости всех процедур от программного администратора Текрама (человек исключен из управления – фактический “управитель” план и портфель заказов).

К внешним функциям СРПОС было отнесено обеспечение функционирования рабочих мест Текрама, предоставление средств создания новых подсистем автоматизации. В СРПОС предусматривалась возможность создания новых или изменения назначения сгенерированных ранее рабочих мест, что обеспечивало высокую адаптивность и расширяемость Текрама.

Для организации взаимодействия пользователя с разработанной системой интегрированной автоматизации была выработана концепция, согласно которой набор разрешенных синтаксических и семантических конструкций входных языков пользователей формируется на основе подробного анализа их профессионального тезауруса. Учитывая тот факт, что указанный тезаурус не является стабильным множеством дескрипторов, были предусмотрены и средства расширения пользовательских языков СРПОС.

Описываемая система была снабжена средствами, позволяющими осуществить расширение ее возможностей как при участии разработчиков, так и силами пользователей. Расширения функций СРПОС обеспечивалось за счет встраивания механизма создания, ведения и выполнения программ (текстовых сообщений) пользователей на входных языках системы, что позволяло пользователям, не являющимся профессиональными программистами, создавать подсистемы автоматизации своей деятельности.

Для ведения диалога в состав СРПОС был включен универсальный интерпретатор входных языков пользователей, который использовал расширяемый набор таблиц дескрипторов. Каждая таблица интерпретатора содержала определенный набор дескрипторов, описывающих в своей совокупности профессиональный тезаурус разработчиков заданных документов, классификаторов, словарей или иных подмножеств данных. Предусматривались средства расширения набора таблиц интерпретатора и дескрипторов.

Используя дескрипторы входных языков, пользователи могли вести диалог в командном и программном режимах. Командный режим обеспечивал ввод и немедленное исполнение введенных команд языка с одновременной проверкой синтаксиса и семантики. Программный режим позволял описать повторяющиеся проектировочные процедуры в виде программы специального вида, хранить эти программы в БД и исполнять их по запросам. Проектировочные программы подразделялись на рабочие и библиотечные:

Как отмечалось выше, функции всех рабочих мест были реализованы с применением единого универсального интерпретатора входных языков пользователей. Такая универсальность обеспечивалась благодаря наличию программного механизма трехуровневой настройки ядра СРПОС.

На этапе генерации системы при установлении взаимосвязей всех подсистем выполнялась статическая настройка.

Индивидуальная настройка выполнялась на этапе регистрации указанного пользователем рабочего места путем выбора разрешенного состояния ядра.

Наконец, динамическая настройка выполнялась в процессе работы пользователя при выполнении инициирующих действий, таких как изменение режимов работы, переход к работе с новым документом и др.

Ясно, что таким образом поддерживалась на организационном уровне эффективная настройка комплекса на необходимое сочетание терминальных средств и видов работ.

Новые подсистемы, разрабатываемые в составе СРПОС, автоматически интегрировались с имеющимися программными комплексами. Эта возможность обеспечивалась, в том числе и тем, что информационное взаимодействие подсистем в СРПОС достигалось не за счет общепринятых программ обмена данными, входящими в состав программных комплексов, а за счет программного обеспечения ядра системы, которое остается неизменным при подключении к комплексу любых новых подсистем.

Внутренние функции СРПОС можно представить в виде основных классов задач:

Подчеркнем, что как прообраз системы с ИСУ, Текрам отнюдь не был ориентирован на решение полной задачи автоматического управления. Тем не менее, на его основе были получены (как бы “автоматически”, просто за счет соблюдения “незамыкаемости” его подсистем) все необходимые решения для создания ИСУ объектами класса “общественного института”.

Опыт эксплуатации Текрам показал правильность сформулированных выше положений прикладной теории ИСУ. Можно утверждать, что архитектура организации информационных потоков, предлагаемая прикладной теорией ИСУ позволяет системе находится в постоянной готовности к восприятию любых нововведений, обусловленных текущими потребностями объекта автоматизации или внешними относительно него организационно - распорядительными актами.

Текрам существовал как система, подлинного объема которой не мог оценить ни один пользователь. Для каждого из них он представлялся лишь технологическим изменением повседневной организации работ – вчера пишем на бумаге, сегодня на экране и только то, что является новым, рамки компьютер и сам рисовать умеет. Аналогично - “вчера ничего не делал и этого никто не заметил – сегодня компьютер учел мое реальное, а не высиженное рабочее время с немыслимой точностью”. Все такие психологические проблемы требовали решения и постепенно решались. Был преодолен критический стартовый порог начального объема необходимой информации – Текрам находился в рабочей эксплуатации.

“Смертельным” обстоятельством для Текрама стала его остановка по обстоятельствам “перестроечного характера”. Системы такого уровня останавливать “в получении информационного обеспечения работ из внешнего мира невозможно” – они незамедлительно заканчивают цикл своего существования.

В заключение “повести о Текраме”, среди множества его особенностей отметим еще одну – уникальную, как выяснилось в процессе эксплуатации, приспособляемость к изменениям проблемной среды, способность к самосовершенствованию{116. Как показал опыт, приспособиться нельзя только при прекращении потребности в системе (при прекращении процесса информационного обмена), так как это произошло с Текрамом при перестройке – не смена экономической формации страшна, а развал экономики. И это равно плохо для всех интеллектуальных систем всех уровней, и даже для таких, как Текрам, только приближающихся к интеллектуальности.}. Но сделаем это уже применительно к обобщенному понятию ИСУ, просто используя опыт эксперимента по созданию системы Текрам.

Для обеспечения постоянного совершенствования ИСУ, которое в прикладной теории ИСУ понимается как проблема направленного изменения внутренней структуры системы, необходимо предусмотреть наличие некоторого специального аппарата. Учитывая тот факт, что наше понимание ИСУ предполагает ее организацию как автоматической, а не автоматизированной системы, единственным приемлемым вариантом здесь может явиться создание некоторого программного испытательного стенда, дополняющего собой стенд, рассмотренный в разделе 7.3.

Представляется необходимым для ИСУ, пользуясь упомянутыми выше свойствами организации объекта, разработать систему имитаторов (демонов), управляемых по темпу и объему порождаемой информации от некоторых независимых генераторов, имитирующих собой различные режимы функционирования рабочих мест. Высокая степень организации системы, обладающей интеллектуальными функциями, позволяет построить демонов, генерирующих синтаксически достоверную и семантически правдоподобную информацию.

Таким образом, мы приходим к постановке переборной задачи, имеющей на входе всевозможные сочетания темпов поступления и семантического содержания информации от достаточно произвольного числа демонов, а на выходе - зоны устойчивости, оцениваемые по минимуму изменения динамики информационных потоков внутри объекта. В известной степени эти зоны эквивалентны рассмотренному выше понятию гомеокинетического плато.

Решение указанной задачи может быть возможно только полным, или, в лучшем случае, направленным перебором. Нашим преимуществом, дающим надежду на успех, является временное масштабирование, позволяющее моделировать полностью предполагаемые изменения входных величин, т.е. заниматься исследованиями информационно-динамических свойств объекта.

Реализация таких демонов вместе с изменяющим характер их деятельности генератором является реальной задачей и может быть выполнена следующим образом.

Стандартная и автоматически поддерживаемая структура программного обеспечения рабочего места требует явного выделения программ для реализации обмена информацией с пользователем и программ обработки информации. В случае функционирования системы в реальном окружении запуск программного комплекса обслуживания рабочего места инициируется действиями пользователя, а программы обмена информацией настраиваются на терминальный ввод - вывод. Имитация активности пользователя - демона возможна путем запуска в фоновом режиме программного комплекса с измененными программами обмена информацией. Таким образом, пользователь – демон с точки зрения компьютера и операционной системы является не отдельной активной задачей, а всего лишь набором программ.

Унифицированное построение обрабатывающих подпрограмм рабочего места, например, на базе таблиц интерпретации команд, позволит строить демонов практически с той же степенью унификации. Имея доступ к системным таблицам, демоны могут быть избавлены от необходимости генерировать входную информацию на уровне случайных последовательностей символов, создавая случайным образом сразу целые команды или даже группы команд. Чем выше сложность программного обеспечения рабочего места, тем проще может быть устроен соответствующий демон при сохранении уровня правдоподобия результирующей информации.

Моделирование течения времени требует, чтобы демоны перед запуском получали задание на разработку некоторого количества документов, а после его выполнения сообщали об этом факте и освобождали машину. При этом самим демонам не требуется оперировать понятием продолжительности и темпа работы, это за них делает единственный центральный супердемон - распределитель работ и синхронизатор времени. Задаваясь некоторым временным интервалом и набором темпов для различных видов работ, супердемон активизирует демонов, указывает им требуемые объемы работ и считает очередной временной интервал завершенным, когда закончены работы всех подчиненных ему исполнителей.

Такая организация работ позволяет максимально уплотнить внутреннее время системы, получить хорошо управляемый ансамбль демонов и выделить моменты, в которых наиболее удобно производить оценку информации. Алгоритм функционирования супердемона может быть задан в различных формах в зависимости от того, требуется ли однократная оценка конкретного варианта соотношения параметров внешнего мира или решения поисковой задачи в некоторой области изменения параметров с заданными вероятностями распределения внутри области.

Вообще говоря, нет никаких ограничений на совместную работу в рамках одной информационной системы как реальных исполнителей, так и демонов, создающих смешанную реально - модельную среду существования системы комплексной автоматизации. Демон специального вида может обеспечить синхронизацию работы всего ансамбля с течением физического времени, хотя это и не является абсолютно необходимым для совместной работы.

Результатом такого симбиоза является прогнозирование состояния системы в соответствии с предполагаемым планом работ, перераспределение загрузки рабочих мест и множество других превентивных решений, составляющих сущность управления, показ собственных интеллектуальных возможностей автоматической системы и изучение роста этих возможностей по мере ее развития.

Ясно, что можно и нужно использовать механизм организации демонов и для проведения других исследований по совершенствованию системы. Например, можно рассмотреть вопрос о поиске причин наиболее часто встречающихся ошибок, об анализе входной или выходной информации рабочих мест и ее влияния на вид функции расстановки и многое другое. Основным направлением исследований здесь должен быть поиск возможностей получения заранее непрогнозируемых сообщений о возможностях, состоянии и перспективах работы системы{117. Приблизительно такой же подход, но для управления “кибернетического уровня с интеллектуализацией”, был выдвинут в 1986 году в Иллинойском университете (США) для создания прогностических систем управления АЭС. Кибернетический уровень прогнозирования требовал задания экспертного знания и исключительно больших вычислительных мощностей, что естественно для объекта с непрерывным технологическим циклом.// //В нашем случае, мы имеем “системное удобство” взаимного обеспечения рабочих мест информацией и “организационное удобство” периодической свободы вычислительных мощностей в социальной системе, живущей в ритме своей системообразующей частицы (человека). Эти факторы дают нам возможность обходиться реально необходимыми для технологического процесса мощностями, не привлекая дополнительных ресурсов.}.

Остается еще раз отметить здесь замечательный факт, наблюдавшийся и экспериментально, в реальной функционирующей системе – для функционирования механизма саморазвития{118. Задача “саморазвития” изначально не ставилась. Возможность ее постановки и решения выяснилась “по ходу дела”, просто системный охват источников и потоков информации предоставил эти и другие аналогичные (системные) возможности.} системы решающей оказывается динамика потоков информации.

Завершая этот краткий обзор реальных прикладных систем обладающих некоторой “интеллектуальностью”, отметим их свойства, наиболее важные для дальнейшего изложения.

На материале гл. 8, казалось бы, можно остановиться в изложении инженерии и перейти к более фундаментальным проблемам. Однако мы посчитали полезным введение здесь предварительного обобщения материала первых двух частей для подведения некоторых промежуточных итогов. В конечном счете, мы смогли сформировать это обобщение в отдельную небольшую главу, которую и предлагаем читателю как некоторое специальное промежуточное заключение – введение в следующие части книги. Без этого материала понимание некоторых разделов следующих частей может оказаться затруднительным.

Завершая обзор прикладной, инструментальной теории ИСУ и некоторых ее приложений, мы обязаны задать себе вопрос. Подошли ли мы здесь к решению “информационно-интеллектуальной” проблемы? Можем ли мы сейчас, “спустя полстолетия после Винеровской формулировки кибернетики и в результате ее развития”, однозначно сформулировать: интеллект – это…, информация – это…?

Предложенные выше определения терминов и сама трактовка теории ИСУ, конечно, не позволяют дать положительного ответа на эти вопросы. Все рассмотренные построения – только необходимый этап познания, все приведенные формулировки – пока сугубо инженерные, базирующиеся на интуитивном понимании предметов исследования, а именно феноменов интеллекта и информации. Но именно инженерный подход, и, в частности, отсутствие претензии на априорные и окончательные формулировки, позволяет сделать некоторые существенные для понимания проблемы выводы.

Все сказанное выше – не более чем “этап нормальной инженерии”, этап осмысления действительной задачи, области ее существования и глобальности открывающихся горизонтов поиска “современного варианта информационной науки”.

Представляется, что сложность указанных феноменов и место, занимаемое ими в общей картине Мира таковы, что любые “строгие”, схоластические формулировки окажутся сугубо ущербными. Это, к сожалению, относится и к Винеровскому определению: “Информация – это обозначение содержания, полученного из внешнего мира в процессе нашего приспособления к нему и приспособления к нему наших чувств”{120. Винер Н. Кибернетика и общество. М.: ИЛ, 1958.}. Следуя классикам диалектического материализма, можно было бы сказать: по Винеру информация суть объективная реальность, доступная нам через понимание.

Такого рода определение симметрично классическому определению материи в материалистической философии. Оно пустое как в феноменологическом плане, в смысле понимания феномена, так и в плане конструктивном, в том смысле “как определяемое устроено, и как с ним работать”.

Представляется достаточно показательным сопоставление основных положений прикладной теории ИСУ и суммы традиционных определений предмета исследования и области знания, именуемой сейчас “информатика”. Начнем с ИСУ.

Информатика, это (по перечню, приведенному в [36]):

Остановимся на этом, и не будем ориентироваться на полный уход от смысла науки об информации, присущий ее отождествлению с computer science, просто вычислительной техникой или пониманию ее как общенаучной категории с необходимыми для этого понятиями моделей данных, алгоритмов и программ.

Нетрудно видеть, что все определения вместе и каждое в отдельности, прежде всего, аспектные, “прилагаемые”, относящиеся скорее к некоторым фактам и ситуациям физического мира, но не к сущности предмета исследования – феномену информации как к таковому, т.е. не конструктивны относительно предмета науки. Информатике отводится по умолчанию некоторая вспомогательная, к тому же не совсем ясно обозначенная роль, это уже и не кибернетика, не управление, но и не нечто самостоятельное, со своим предметом, аппаратом и т.п.

На этом фоне прикладная теория ИСУ в ее сегодняшнем состоянии может претендовать на более скромную, но зато и более определенную роль “информомеханики”{121. Это лишь одномоментное сравнение, полезное в текущем контексте, но не претензия на что-то большее. Нам вполне достаточно, что все наши построения ведут к переходу от информатики к информодинамике.}, дисциплины, хотя и не вполне оформленной как, например, механика Ньютона, но предназначенной для обеспечения технологически согласованных конкретных действий над вполне определенными, наблюдаемыми и конструктивными объектами.

1. Теория сигналов, теория передачи информации и другие аналогичные теории были разработаны для систем кибернетического уровня и ориентировались на естественный математический язык этих систем. Для более сложных систем эти теории могут дать только модели кибернетического уровня, возможность использования которых определяется задачей исследования или “убежденностью” исследователя.

2. Понятие интеллектуального управления в теории ИСУ никак не связано со спекулятивным (не будем бояться этого слова) понятием “искусственный интеллект”. Понятием ИИ фактически обозначаются работы, связанные с созданием кибернетических (т.е. неадекватных реальной системной сложности) моделей поведенческих аспектов человека. Антропоцентристская позиция при этом доводится до своей предельной крайности, что ведет к постановочной подмене интеллекта, как атрибута сложной системы, интеллектом, как отличительной чертой гуманоида. Давайте отметим, что человек велик и значим и без приписывания ему одному свойства, которым обладают и не гуманоидные системы.

3. Самым тяжелым для информатики (как науки) моментом явилась потеря ею собственной области исследования – сложных систем, базирующихся на информационной парадигме управления. Вернее, эта область ныне захвачена неадекватным ей направлением экспертно-эвристически-нечеткой концепции коррекции математически заданных передаточных характеристик, приписываемых сложным системам без достаточных на то оснований. Информатика отдала всю собственную область исследования своей малой составной части и даже не негодует по поводу претензий этой части на самодостаточность.

4. Долго и достаточно противоречиво Наука пытается разделить свою информационную и управленческую ветви, хотя все прекрасно знают, что “информация и есть управление”. Прикладная теория ИСУ неизбежно подводит нас к фундаментальному выводу: то, что мы все называем весьма неопределенным термином “интеллект”, “интеллектуальность” проявляется только в процессах управления на открытом информационном уровне, но, может быть, не только проявляется, но и вообще возникает и может существовать. Теперь становится достаточно ясно, что теория управления в современном виде является описанием малой части информационных систем, основанных на сигнальной парадигме, а общий случай базируется на парадигме структурной.

Таким образом, мы опять приходим к необходимости понимания сущности именно феномена информации. Нас интересует определение, прежде всего, конструктивное, однозначно трактующее как это явление (феномен) устроено, каковы его законы и как им можно “распоряжаться”. И, конечно, каковы общие феноменологические законы манипулирования с битами, байтами, структурами их адресной связи, т.е. теми сущностями, совокупность которых сейчас называют представлением информации и которую отнюдь нельзя изначально считать “самодостаточным информообразующим набором”.

Обратимся опять к [36] – перечню традиционных, общепринятых определений, того, что нам предлагается понимать под информацией.

В некотором смысле даже трудно назвать, что ею не называют. Но, несмотря на широту, практическую всеохватность совокупности определений, сразу же, как и в случае и информатикой, бросается в глаза абсолютная их не конструктивность, даже в совокупности. Единственным полезным конструктивно выводом здесь является то, что в совокупности определений слишком много атрибутивных свойств той сущности, которую пытаются определить как “информацию”.

Это прямо наводит на соображение – не может некоторая сущность, обладающая таким набором атрибутивных признаков, определяться как “свойство чего-то”, как указано в одном из определений быть “свойством материи”. Конечно, выше мы вполне обошлись понятием интеллекта, как атрибута сложной системы. Но мы показали конструктивное использование этого определения на определенном, уже пройденном (здесь, в первых частях этой книги) этапе и далее пора переходить к более “фундаментальным” формулировкам.

Исходя прямо из приведенного перечня и наших соглашений по определению информационной сложности и открытости систем, справедливо считать феномен информации (и интеллект, как его производную в определенных условиях), одной из образующих сущностей Мира.

Во всяком случае, принимая такую трактовку, мы расширяем, но не отменяем принятые выше соглашения и заведомо защищаемся от априорного, искусственного занижения уровня сложности исследуемого феномена, от неявной подмены исследования сложного явления исследованием некоторых его аспектов, которые не только его не представляют как целое, но являются одномоментным, преходящем представлением, может быть даже ложным (в контекстно-зависимом смысле) представлением.

Вообще прикладная теория ИСУ, практика создания и эксплуатации способных к развитию больших информационных систем, однозначно показывают – успех проекта, успех реализации прикладной системы достигается там, где информация рассматривается как минимум результатом взаимодействия потоков данных и структур, причем в совокупности внутренних ее представлений в системе и потоков внешнего (межсистемного) обмена.

Занижение уровня представления, попытка уложить “все свойства” в модель данных, набор дескрипторов, вообще в какую-нибудь априорную, постулированную аксиоматическую систему, приводит к созданию нежизнеспособных, саморазрушающихся систем.

Сказанное является достаточным основанием, по крайней мере, для рабочей гипотезы – мы имеем дело с качественно другим феноменом, сложность его определяется не количеством уровней, на которые (при определенной степени изворотливости) удалось его декомпозировать, не количественными характеристиками уровней, но тем, что необходимо рассматривать всю совокупность объектов (структур, процессов) как единое целое.

Любая попытка выделить “существенные компоненты” автоматически уничтожает не только контекстные взаимосвязи системы с окружающим Миром, но и внутренние контекстные связи, система становится не только “не помнящей родства”, но даже “не помнящей самоё себя”. В лучшем случае вместо исследования поведения открытой системы мы сведем все к препарированию трупа.

Если мы хотим понять законы функционирования живого организма{122. И живого в буквальном биологическом смысле организма, и любой открытой системы, обладающей некоторым “самостоятельным поведением”.}, то мы и должны изучать именно его, а не его абстракцию и именно в его процессе функционирования, а не в абстрактном потоке. Тезис кажется простым до самоочевидности, наверное, поэтому его повсеместно игнорируют. А стоило бы бережнее относиться к пониманию вещей, известных еще со времен античности.

Процессы распада объединяют сквозной вертикалью все уровни организации, все процессы Мира. Но, для того чтобы появился некто и произнес слово “информация”, должна была возникнуть и устойчиво существовать вся эволюционная пирамида, вся совокупность видов, популяций и процессов их взаимодействия. Надобно очень сильное желание, чтобы не видеть, насколько различно организованы процессы распада, энтропии и процессы негэнтропийные, самоорганизации, эволюции, вплоть до феноменов информации и интеллекта.

Весьма некорректно определять негэнтропию как некоторую количественную оценку обратную физической энтропии, тем более распространять характеристику одноуровневого, сквозного процесса разрушения на сложно организованный процесс эволюции (т.е. на общий случай взаимодействия иерархий открытых систем). Более того, может оказаться, что и энтропийные процессы в физическом и информационном Мирах происходят несколько по разному.

Следует признать, что в погоне за “максимальной простотой”, а на самом деле в попытке симметрично распространить уже известные представления на существенно несимметричную совокупность систем и процессов, исследователи сами себя обманули, не исследованной и непонятой феноменологии просто навязали более или менее “похожий” аппарат – “раз негэнтропия – значит возьмем обратную величину”.

Но чему обратную? Никто пока не наблюдал “чисто физическую негэнтропию” и даже не предсказал ее теоретически (кроме как модель Великого взрыва и т.п. экзотику). Все, что обозначается и наблюдается как негэнтропийные процессы суть исключительно результат функционирования открытых систем определенных уровней организации{123. Простейшие системы функционируют за счет энтропийных энергетических процессов при КПД меньше единицы, в этом смысле любая конечная совокупность таких систем все равно обречена на тепловую смерть. Но системно-сложные объекты уже работают “через накопленный образ”, у них возникают несколько специфические отношения с энтропией и негэнтропией. И совсем другой вопрос – Вселенная-как-целое, это уже качественно другая сущность, об этом отдельно.}. В этом смысле “обратная величина” обратна “ничему”, это просто смешение разнопорядковых явлений, более того, явлений имеющих разную сущностную природу.

Следует признать, что феноменологию негэнтропийных систем до сих пор не пытались построить как целое. В лучшем случае исследовались какие-то отдельные аспекты или узкие классы систем, обычно же все сводилось к симметричному инвертированию формул, а заодно с ними и феноменологии физических энтропийных систем на явления другой сущностной природы, нежели физические и энергетические.

Поэтому ответы следует искать в исследовании именно феноменологии открытых систем, в нахождении тех общих законов, которые управляют всей совокупностью иерархий открытых систем в их естественном взаимодействии. Сколь не чрезмерной казалась бы претензия – сделать это необходимо, до сих пор других путей не изобретено, сначала надо понять сущность феномена, природу явления, и лишь после этого возможна надежда на адекватность формализации{124. По капле, конечно, можно догадаться о существовании океана, но океанология предпочитает во всех возможных случаях использовать сам океан. Мы надеемся, что эта аналогия не требует пояснения при ее распространении на информацию, как таковую.}.

Дальнейшие главы будут посвящены исследованию законов самоорганизации структур открытых систем, которые позволят придти к пониманию сущности феномена информации. Учитывая глобальную сложность проблемы, нам придется для ее рассмотрения сформировать базовую для нее теорию структурной согласованности и, в конечном счете, науку о явлении, феномене информации и его динамической сущности – информодинамику.

9.2. О реализуемости информационной машины открытого Мира.

Рассмотрение сегодняшнего состояния совокупности поднятых проблем, взгляд на ретроспективу и подробности, анализ путей развития и суммы фактических результатов дают достаточно обоснованное ощущение массового блуждания в зеркальном лабиринте, в сказочном зазеркалье Л.Кэррола (Ч.Доджсона), том самом, которое суть одна из первых попыток “смоделировать” Науку, познание как целостный процесс.

Одни все надеются найти путеводную нить, тот “единственный формализм”, следуя которому можно дойти до цели, казалось бы находят его и в этой нити запутываются. Другие заявляют, что проблема неразрешима или ее нет вообще, начинают крушить зеркала и переделывать лабиринт, погребая все и вся под обломками. Примеры и практика и того и иного подхода общеизвестны. Фактически по этим причинам нам пришлось посвятить первые главы только наведению некоторого терминологического и методологического порядка, без которого дальнейшее движение невозможно.

Пытаясь достичь “чистой абстракции” мы разрываем некоторые взаимодействия, возможно “уничтожаем” процессы, которые ответственны за возникновение и существование исследуемых феноменов. Тем самым вполне вероятно уничтожается сама возможность решение изначальной проблемы, происходит ее неосознанная подмена на долгие годы, до тех пор, пока вновь не проявят себя факты, не вложившиеся в текущий вариант “чистой абстракции”.

Второй вариант – вариант отказа от проблемы или, что то же самое – введения революционных перестроек, фактически является логическим дополнением первого, по крайней мере до тех пор, пока мы ориентируемся на любые рациональные или иррациональные методы изобретения аксиоматики.

Действительно, почему бы ни предположить, что истина даже не посередине, а в неразрывной связи указанных позиций? Немногим достает мужества признать, как это фактически сделал Р.Пенроуз в своих “положительной” и “отрицательной” программах{125. Речь идет о книге Roger Penrose, Shadows of the Mind (Тени разума), Vintage, 1995. В ней под отрицательной программой пронимается математическая аргументация (на основе теоремы Геделя) против возможности алгоритмически смоделировать разум. Положительная программа суть обсуждение комплекта согласованных гипотез физики и нейрофизиологии, направленный на выяснение возможности существования некоторого процесса невычислимости, принципиально необходимого при согласии с выводами отрицательной программы.}, что обе указанные позиции являются “эквивалентно-дополнительными”. А мы повторим здесь наши выводы о необходимости постоянного изменения правил формальной логики, но уже со ссылкой на Л.Кэррола – “суть состоит в том, что правила (игры) постоянно меняются”.

Возможно, причина как раз в “правилах возникновения изменения правил” и совсем не нужно бесконечной лестницы “правил-над-правилами” именно в силу динамики системы. А бесконечные иерархии “правил изменения правил” во многих исследованиях происходят исключительно от того, что рассматриваются “мертвые” статические модели или произвольно вырезанные куски систем.

Иначе говоря, какие-то из этих “правил над правилами”, объективно существующие законы открытых систем могут проявлять свое действие (либо вообще возникают!) только в некоторой “минимальной совокупности взаимодействий”. Достаточно незначительного упрощения “модели”, отхода от реальной ситуации, чтобы либо никогда их не обнаружить, либо получить вполне реальные и неожиданные последствия их действия. Именно эта ситуация наиболее типична для всех модельных реализаций информационных систем. Практически весь предыдущий материал является комментарием этой проблемы и поиском инженерных путей ее решения.

Вообще говоря, сказанное в некоторых аспектах уже давно всем знакомо, никого не удивляет, что в мире элементарных частиц, в квантовой механике действуют законы отдельные, не похожие на макромеханику. В мире элементарных частиц взаимодействие, распад одних структур и образование других происходят “в течении одного кванта времени”, т.е. “внутри процесса ничего нет” (либо мы пока не умеем представить себе, что там есть). Напротив, все содержание существования информационных систем состоит в процессе преобразования одних структур в другие.

Обратим внимание, что при этом для термодинамики и статистической механики, т.е. для представления энтропийных процессов, оказывается удобным и адекватным представление процессов в виде потоков однородных неразличимых сущностей, которые можно раздробить “до бесконечно малого состояния”. Напротив, сущность информационных, самоорганизующихся систем, заключается во взаимодействии различных потоков, в бесконечном разнообразии структур, которые представимы в конечном виде, в виде конечных (другое просто не интересно) алфавитов, знаков составленных из конечного числа различимых элементов – “битов”.

Попытка представить себе как может выглядеть “чисто физическая негэнтропия”, возникновение порядка из хаоса, привела к абстракции в виде демона Максвелла, пересчитывающего и сортирующего поштучно “сверхэлементарные частицы” (заметим, что фактически он их и вправду пересчитывает, только номера не ставит, поскольку “негде”, они “сверхэлементарные”).

В определенном смысле машина Тьюринга (МТ) – некоторый вариант реализации демона Максвелла, оперирующий не с одной “сверхэлементарной частицей”, абстракцией термодинамики, которая может иметь определенный “уровень энергетического заряда” (из непрерывной шкалы), а с некоторым конечным набором разных – алфавитом. Заметим, что МТ “неявно адресная”, она последовательно перебирает ячейки, хотя нигде эти номера не записывает и не использует. Абстракция МТ кардинально определила современный вид теории вычислений и вычислимости, существенно способствовала рождению концепции конструктивной математики.

Реализация МТ в виде, доступном для практического употребления, воплотилась в архитектуру фон Неймана, в сведение алфавита к одному “биту” имеющему два значения, в определение способа нумерации (адресации) ячеек из конечного поля памяти и определение системы команд – правил построения конструкций из “битов”. Далее последовали попытки “научить” конструкцию фон Неймана “понимать”, “вычислять” невычислимое и все без исключения свелось к двум ситуациям:

Можно заметить, что различие между этими концепциями существует в некотором смысле на пустом месте, вокруг древней, как сама цивилизация, апории, это еще одно описание вариантов нашего поведения в Кэрроловском лабиринте, но уже в ситуации, “когда требуется практика”.

И тот и другой подход используют концепцию последовательностного процесса, рассматривают любой процесс как последовательность состояний (и только и исключительно так!). Очевидно, что приняв для движения “модель Зенона” (и запретив все иное) можно до бесконечности спорить – “есть ли движение”. При этом неважно, какой сложности аппарат используется, какие гипотезы и формализмы – если в первооснове последовательность элементарных состояний, в конце концов одна линейная последовательность, то все сводится к конструированию того же демона Максвелла, к попытке сконструировать “энтропию наоборот”.

Здесь по материалам предыдущих глав уже можно предположить, что решение заключается в переходе к изучению самоорганизации системы процессов, к анализу взаимоорганизации процессов. Складывается ситуация стратегического уровня, похоже, что атаки на проблему “последовательно, пункт за пунктом” вообще ни к чему не приведут, необходим “тотальный захват территории”.

Аналогия получается вполне содержательная, для “победы” не надо захватывать все опорные пункты или даже их большинство, но какие из них главные, сколько этих пунктов, как распределить силы возможно выяснить только по ходу операции, заключающейся в атаке на все подозрительные пункты сразу. “Разведка” тут невозможна, все пункты так или иначе связаны со всеми и существуют только в динамике, а “разведка динамики” и есть та самая атака. В определенном смысле “все или ничего”, такова природа проблемы.

Уверенность в возможности сформулировать и выполнить такую “программу тотального штурма” дают следующие соображения. С одной стороны, все открытые системы, включая человека, созданы из “дискретного материала”, они “не раздробимы до бесконечности”, однако сознание человека способно охватить бесконечные сущности и оперировать с ними, а значит можно предположить, что некоторая “дискретная элементная база” пригодна для решения проблемных задач.

С другой стороны, всё изложенное выше позволяет предположить, что число “законов самоорганизации” конечно, но они существенно отличаются от всего привычного, они должны быть “дополнительными” и к законам макромеханики и к законам квантовой механики, действие их должно осуществляться через некоторые “соотношения неопределенности”, сходные и одновременно непохожие на квантовые соотношения неопределенности.

Аналогичными свойствами должна обладать и соответствующая “информационная машина”, “модель эффективных вычислений”. Эта машина должна порождать потоки собственно данных, потоки структур данных, мощности более чем счетной (конструктивно, разумеется), но потоки данных и структур не “какие-нибудь”, не “псевдостохастические”, но уже в соответствии с законами самоорганизации.

Структуры этих потоков должны характеризоваться “наибольшей живучестью”, “лучшей приспособленностью” к взаимодействию и организации. И уже на основе таких потоков можно конструировать “модель решения”, поток структур (в частном случае – одну структуру), “наиболее согласованный с потоком данных от внешнего мира”. Но не исключено, что процессы порождения потоков и конструирования вообще должны быть согласованы, взаимосвязаны изначально.

Примерно аналогичную идею пытались эксплуатировать применительно к “самоорганизующимся автоматам”, однако это только часть решения, по-видимому дело не столько в популяции однородных автоматов, но в том, чтобы возникали системы, потоки взаимодействующих структур.

Вообще все это практически традиционный феноменологический подход, разве что надо действовать аккуратнее, помнить, что всё исследование не закончится на одном-двух “законах”, которые и являются “ключом ко всему”, но всегда есть возможность обнаружить что-то “ранее не открытое”.

Еще большей аккуратности потребует обращение с аксиоматикой. Мы должны найти именно те аксиомы, которые были заложены в основу, в процесс конструирования Природы. В этом смысле лучше уж что-то изначально упустить, чем произвольно постулировать “от себя”, особенно неявно, например, породить неявную симметризацию выводов, логики исследования. Такие упущения гарантируют нам получение замкнутой модели исследуемых феноменов, а, значит, и провал всей программы, всего исследования как такового.

Рассматриваемая ниже информационная машина также как и машина Тьюринга является абстрактной моделью эффективных вычислений, уточнение всех подробностей функционирования обеих моделей не требуется по существу. Ведь никто всерьез не задается вопросами “как перемещается лента МТ относительно головки”, “как размечены ячейки ленты МТ”, “каков механизм считывания и записи” и т.п. Для множества теоретических проблем, решаемых с помощью МТ оказывается несущественным даже “конкретный вид алфавита”.

Для нашей машины не менее правомерно воспользоваться тем же приемом – будем рассматривать лишь необходимый минимум существенных на каждом этапе подробностей.

Но есть между МТ и нашей “моделью” кардинальное различие. Никто и никогда не рассматривал возможности физической реализации МТ, ее родство с архитектурой фон Неймана настолько отдаленное и нетривиальное, что последнюю можно считать самостоятельным артефактом. Наша архитектура абстрактной информационной машины напротив “сама напрашивается на реализацию”, что мы и рассмотрим в гл. 14. При этом оказывается, что в элементной базе существует огромная “свобода выбора”, несущественной оказывается даже идентичность, одинаковость физических элементов внутри одного экземпляра машины, важна лишь идентичность их принципа действия и организации конструкции.

При этом “способ создания всей конструкции как целого”, по-видимому, один единственный – копирование “по образу и подобию” с “экземпляра эталонной машины”. Впрочем, “естественная реализуемость” конструкции как раз естественна, мы будем строить всё исследование так, чтобы в основу построения не попало ни одного “свободно изобретенного” элемента или принципа, ничего, кроме законов самоорганизации, существующих в Природе. Напомним – МТ и в целом и в деталях суть “свободное изобретение”, сделанное независимо от “аналогичной” Природной машины, явное существование которой выяснится по мере изложения материала.

И, наконец, укажем фундаментальное отличие нашей конструкции от всех известных и вообще возможных архитектур. При выходе на “рабочий режим”, достижении тонкой балансировки потоков данных и структур (текстов и контекстов) внутри этой целостной системы (подчеркнем – существенно виртуальной) возникает система потоков относительного несигнального (подробности будут ниже) движения текстов и контекстов и это несигнальное движение становится в некотором смысле “основным”. Благодаря такому “несигнальному способу обработки” информационная машина имеет возможность “порождать” и “обрабатывать” потоки структур (контекстов, “абстракций”) сколь угодно большого трансфинитного порядка. По-видимому это и есть “механизм вычисления невычислимого”, то, что мы наблюдаем в жизни как “интуицию”, “подсознательную обработку информации”.

А теперь перейдем к последовательному изложению материала, описывающего с достаточным количеством подробностей основные решения указанных проблем и подходов.

10.1. Феномен информации как предмет науки об открытых системах

Феномен информации возникает и существует в виде процесса согласования структур взаимодействующих потоков данных, определение же информации как сигнала, сообщения, образа и т.п. суть определение “статического”, “модельного” среза этого процесса.

Человек, сохранивший все свои качества в полном объеме, но утративший память о том, кто он такой, как именуется окружающими, признается юристами недееспособным, т.е. уже не совсем человеком. Тем более никто не признает человеком самую совершенную движущуюся, говорящую, пахнущую и т.д. голограмму и, тем более, фотографию. Здесь мы строго требуем всю совокупность признаков. Потеря человеком “самоидентификации” влечет за собой жесткое присоединение к нему признака неполноценности, указания на то, что это уже не человек, а муляж определенного вида.

К информации относятся прямо противоположным образом. Информацией объявляют практически “все, что угодно” - и знак, и произвольный текст, и просто кучу битов вольно присоединяя к этому какую-нибудь совокупность свойств и процессов. И делается это в зависимости от текущей потребности – во имя “строгости теории”, чтобы оправдать свое собственное теоретическое представление, свои информационные экзерциции, произвольно исполненную “голограмму или фотографию”. Измерять же такую “информацию” заполненностью ее машинного носителя и вообще стало нормой{128. Вполне логично, раз уж бит во всех учебниках объявлен единицей количества информации, последнюю измерять и длинной стандартизированных (типа мерного ведра) библиотечных полок, занятых “единицами хранения”. Сколько же можно пользоваться вульгарно-механистическим подходом, устраивать примитивные аналогии. Машина Тьюринга своей нереализуемостью кричит нам, что что-то неладно в датском королевстве. Если машина, “введенная как формальное уточнение интуитивного понятия алгоритма”, является абстрактной до нереализуемости, то неплохо бы оставить вычислительному – вычислительное, назвав это по аналогии с технической кибернетикой, например, вычислительной информатикой, а для нужд других поискать и представление бита, и понимание алгоритма (да и “формальной логики”), ведущие к созданию “реализуемой абстрактной информационной машины”.}.

А ведь оба эти явления одного порядка. И человек как интеллектуальная система, и информация как явление существуют только как процесс, только как контекстное взаимодействие с окружением. Что есть эта подмена логики в случае с информацией? Ведь термин-то наукообразующий, со всеми вытекающими затратами на него...

Науке об информации пора поставить во главу своего интереса не “информационный” угол зрения, не исследование бесконечного множества частных информационных проявлений (образов, знаков, текстов, сообщений, “информационных посылок” - всего того, что справедливо назвать “частными моделями информации”, отображающими лишь бесконечно малую часть глобального явления), но само явление, сам феномен информации.

Исторически мы получили современное понятие информации{129. Первоисходное, еще с античных времен значение термина информация – разъяснение, растолкование так и осталось в нашем сознании и практическом понимании на бытовом уровне, а вот “наука информации” началась с теории передачи и подсчета количественных оценок вполне неопределенного понятия. Априорное восприятие энергетического мира как мира самодостаточного, снабженного информацией как атрибутом вкупе с “приборным материализмом” науки просто подавили информацию как явление.} из математической теории связи К.Шеннона, из автоматизации процессов управления, когда на первый план выдвигались вопросы ее передачи и преобразования переданного. То понятие информации, которое сегодня обычно используется, либо заимствовано из теории сигналов, либо рассматривается как предмет анализа и синтеза того самого бесконечного множества частных информационных проявлений в “информационной машине” той или иной архитектуры (в самом широком смысле этого термина).

В первом случае теория связи (или теория сигналов, или теория информации, потерявшая в своем названии слово “передачи”) имеет дело с моделями систем связи. Отсюда вполне понятно, что, не заботясь об определении информации как феномена, подлежащего исследованию, теория такого рода имеет значительное число определений информации комбинаторно-вероятностного и термодинамического характера – математическая, модельная сущность систем связи невозможна без количественных оценок{130. Вообще-то когда вариантов таких количественных оценок слишком много, то это уже информация к размышлению: по Хартли и К.Шеннону, по Р.Фишеру и А.Н.Колмогорову, по Н.Рашевскому, по Р.Карнапу и И.Бар-Хиллелу и т.д. и т.п.}.

Во втором случае “бесконечные” возможности информационных машин дают нам столь же значительное количество способов организации работы с сигналом во всевозможных его представлениях.

Предмет исследований здесь (даже при понимании такой машины как не более чем конечного автомата) настолько широк, что до конструктивно-полезного определения собственно информации как предмета науки, как явления дело пока не дошло и вместо ее глобального осмысления вполне можно долгие годы заниматься изучением частных законов для отдельных групп моделей информации, что, конечно, и полезно и пригодно на кибернетическом уровне построений.

При этом обычно утверждается, что “в теории информации имеют место такие же закономерности, что и в термодинамике”, что количество информации на N символов сообщения носит название энтропии, и в этом смысле понятие энтропии и количества информации совпадают{131. Работы авторов “общей кибернетики” своей математической основой четко ведут нас к сигналам и сообщениям, прочь от самого феномена. И даже интуитивное понимание, что “здесь что-то не так” ведет только к предложениям типа замены или дополнения количества информации количеством семантики.// //Например, в [10]: “То понятие информации, которое обычно используется, заимствовано из теории связи. Основная его особенность состоит в абстрагировании от смыслового содержания информации, использовании ее количественной меры по К.Шеннону. Однако для большинства задач кибернетики необходимо оперировать именно количественными характеристиками смыслового или семантического содержания информации”.// //Вывод из таких утверждений возможен только один: их авторам требуется понятие “количества смысла” или “количества семантики” и тогда уж все будет хорошо и большинство задач кибернетики будет разрешено! Но почему не начать просто с самой информации, а только потом, при необходимости и возможности, перейти к изобретению единиц ее измерения? От феномена обычно можно перейти к мере, но наоборот-то как?} [31]. И в вероятностном смысле термодинамическая и информационная энтропия суть явления одного порядка… А сообщения, по известному методу Габора, передаются “квантами”, причем каждому кванту соответствует квадрат единичной площади на плоскости. В количественном подходе к информации все верно, но, не правда ли, похоже на утверждение Герхарда? (см. примеч. 33).

К этому абзацу читатель уже обладает достаточным материалом для критического переосмысления сущности информации, восприятию ее феномена как предмета науки.

Действительно, и указанная ранее необходимость начала управления с использования семантики “второго порядка”, и особенности работы с информацией для удержания системы на гомеокинетическом плато, плохо согласуются с приведенными выше “классическими” утверждениями именно из-за ориентации последних на математический, “связной” аппарат представления потоков информации. Или на математико-лингвистический, что суть то же самое “замкнутое модельное представление частного проявления”.

Оставим же “информацию как модель”, для исследования прикладными науками своих приложений с помощью прикладной математики. Феномен же информации далеко выходит за рамки потока битов, каких-либо символов или текстовых массивов, используемых на кибернетическом уровне моделирования и представления информации.

Мы уже несколько раз употребили понятие модели, моделирования информации вместо более привычного термина “информация”. Чтобы это сочетание стало окончательно понятным укажем, что феномен информации и его конкретное проявление – информация находятся примерно в том же соотношении, как открытая система и ее модель.

Далее мы будем стараться разделять понятия “феномена информации” и “модели информации” во всех случаях, когда по какой-либо причине их употребление не самоочевидно. При ясности контекста для синонимии мы оставляем за собой право употребления термина “информация”.

Теперь рассмотрим понятие “собственной структуры информации”. В предыдущих частях мы пользовались им на уровне инженерной проблемы структуризации информационного потока (связи “данных” и “знания”), не уточняя смысла этого понятия, глубоко не задумываясь о том, до какой степени это “естественное” свойство феномена информации, “отпечаток” структур некоторых внешних, порождающих систем, и насколько оно “навязано” различными моделями и аппаратами, используемыми в исследованиях?

Последнее фактически означает, что за рамки “количественной” теории информации целиком выпадает вопрос о том, откуда берется структура информации? И что такое проектирование любой системы, работающей с информацией, если не навязывание данным личного взгляда проектировщика (возможно и верного, но что есть “верность” взгляда в контекстно-зависимых системах?) на то, как и какими отношениями эти данные связаны?

Все без исключения известные теории (и не только передачи информации) неизбежно утыкаются в непроходимый барьер рамок исходных постулатов и принятых ограничений и применимы только в их пределах. При этом каждый раз оказывается, что суть барьера в том, что исследуется закрытая система, а каждый шаг вперед требует порой революций в науке. Информация же, как феномен настолько связана для нас со средствами ее представления, что порой “сама по себе” представляется замкнутой системой чуть ли не “по определению”. Сколько раз встречался всем нам канонический текст: “зададим на входе…получим на выходе”. Но все это только после того, как зададим передаточную функцию и модель внешнего мира.

Теперь небольшой, но очень важный комментарий и к сказанному, и к дальнейшему.

Мы уже осмелились поддержать понятие системы социального уровня, уровня “общественного института” как виртуальной информационной системы со своими собственными “поведенческими” характеристиками. Осталось сделать небольшой шаг дальше. Согласованный Мир информодинамики чуть ниже введет нас в понятие феномена информации без материального эквивалента – знака, сигнала, в понятие Мира информационного, опосредуемого Миром физическим (частично), но не творимого физическим Миром “целиком и полностью”.

Может быть, методологически верно было бы организовать какой-то другой порядок изложения материала, но это работа написана для тех, кто во всех построениях ищет новое с целью анализа его возможной полезности, а не противоречия с общепризнанным, и, “чтобы не терять времени опередим события” – уже здесь объявим феномен информации открытой системой{132. Просим не путать “феномен информации как систему” с информационными системами. В данном случае речь идет о “мирообразующем” феномене.}.

Для организации работы с информацией как с открытой системой у нас есть только одна возможность – построить процесс исследования феномена так, чтобы система в процессе исследования явно (или неявно, что еще хуже) не замыкалась под воздействием самого инструмента исследования.

Следовательно, уже здесь мы должны принять аксиому, вернее метааксиому открытости: феномен информации суть система открытая и остающаяся таковой только при использовании для контакта с ней открытого инструментария – физической или информационной системы, объективно обладающей этим свойством. В случае замыкания любой из этих систем (исследуемой и/или инструментальной), мы имеем уже не явление информации, как таковой, а лишь ее количественное проявление, вполне подпадающее под законы модельной информации.

Для ясности подчеркнем, что первая (феноменологическая) отличается от второй (модельной) своей контекстностью или собственной, непрерывно изменяющейся структурой, порождаемой взаимодействием информационных потоков и определяемой особенностями этих источников и адресным контекстом посылок, т.е. всем тем, что никак не может быть извлечено из собственно сообщения.

Изучая феномен информации как открытую систему, нам, прежде всего, необходимо отказаться от традиционного для строгих теорий заклинания “пусть” как от глобального принципа. Причем, начиная с самого принципа “чистой абстракции”.

Это означает, что системообразующими законами для всех необходимых теоретических построений для открытых систем (конечно, не только информационных) мы можем полагать лишь те, которые действуют повсеместно, на всех уровнях организации Вселенной и при этом механизм их действия однозначно ясен (ясен контекст сообщения), но никак не “законы мышления”, “законы философии” или какие-либо другие, происходящие из формальных систем.

В этом и только этом смысле без некоторых “специальных пусть”, если хотите – “Природных пусть” изначально все же не обойтись как с точки зрения существа исследования, так и для связности изложения. Мы делаем это начиная с введения аксиомы открытости, чтобы не утопить ход рассуждений в длительных пояснениях и подробностях, которые сами по себе могут и должны быть предметом отдельных исследований.

Далее необходимо прямое указание аксиом умолчания: принцип комплементарности, принцип наименьшего действия (он же выступает и как принцип минимума исходных сущностей) и принцип предпочтения наибольших симметрий (в сущности производный от первых двух).

Мы предполагаем, что все это на самом деле разные стороны проявления одного природного принципа, сочетающего в себе минимизацию как энергетических, так и информационных затрат в природе. Назовем его здесь пока “принципом разумного основания построений”.

Допущения еще одного типа – из серии общепринятых умолчаний в предметном обсуждении, типа “после не означает вследствие” (во всяком случае, не всегда).

Так, например, из рассмотренной в части I иерархии информационных структур, возникших в процессе (информационной) эволюции, вовсе не следует, что “позвоночные произошли от насекомых” или другой подобный вывод.

Из предлагаемого подхода следует как раз в некотором смысле обратный вывод: - от насекомых напрямую ничего не произошло и никогда не произойдет, поскольку вид этот заканчивается самозамкнутой структурой – “коллективным существом”. У них лишь один путь – количественное разнообразие на своем уровне организации.

К сожалению, среди исследователей систем такого рода самодовлеющей является посылка: “больше составляющих – значит сложнее”, “коллектив умнее (сложнее) индивидуума”. Как мы увидим ниже, системообразующие законы едины для всех и верно ровно обратное. Тем более, что в Природе Рациональной таковые законы не могут сколько-нибудь сильно различаться для Мира энергетического и Мира информационного.

Здесь же укажем, что выбор “живой Природы” как исходного материала для наших дальнейших исследований, рассуждений, построений и аналогий при рассмотрении открытых систем и системообразующих законов также вполне естественен. Пока только здесь мы можем найти достаточное разнообразие высокоорганизованных систем.

Техногенные и социальные объекты в этом смысле представляют сегодня ограниченный интерес при их небольшом разнообразии и невысоком уровне организации. “Исходный материал” в них буквально погребен под горами подробностей различных специальных исследований, может быть и имеющих архиважное прикладное значение для данного момента или отрезка времени, но совершенно пустых в плане общего анализа{133. Превращение их в сложный мир высокоорганизованных систем возможно и является одной из перспективных задач человечества. Будем надеяться, исходя из антропоцентрических соображений, что не единственной и не последней.}.

Что же касается методики изложения материала в части использования специальной символики, математического аппарата – их минимум в нашей работе не от пренебрежения к точности и строгости изложения. Действие соответствующих алгебраических, групповых и топологических механизмов просматривается достаточно явно и их “аккуратное” введение вполне возможно без искусственного замыкания открытых систем, так что наведение соответствующей математизации – “дело техники”. Но допустимо и полезно такое наведение не раньше, чем оно станет аппаратом непротиворечивого изложения уже осознанного материала, а не источником открытий “на базе своих собственных соглашений”.

Феномен информации либо возникает в силу своей объективности из указанной выше “системы аксиом Природы”, либо сам является сущностью первоисходной. Другого просто не остается, из “чисто аксиоматического подхода”, как его традиционно понимают, т.е. из аксиом, произвольно постулированных, феномен информации не наблюдаем.

Итак, мы утверждаем: феномен информации существует как реалия мира. Его можно воспринять и понять только из той системы посылок, той “системы аксиом” на базе коих устроена сама Вселенная, из процесса ее существования, из того, что уже было в Природе задолго до появления первой формальной теории.

Нам известно, что рассматривая некоторые космологические построения Р.Бартини указывал, что из-за несоответствия, неадекватности физического квантованного мира, где ??0, и аппарата дифференциальных уравнений, где ?>0, могут возникать “соотношения неопределенности, гораздо большие, чем квантовое” и называет их “информационными соотношениями неопределенности”. Ряд публикаций, относящиеся к 1927-29 гг. и в которых, судя по всему, были интересующие нас заметки, по-видимому, безвозвратно утрачен. Возможно что-то еще будет найдено, но пока слухи о “ящике Р.Бартини” остаются легендой.

По-видимому, по Р.Бартини “соотношение неопределенности” действует повсеместно, при использовании любого информационного механизма, независимо от “разрешения” или “разрядной сетки” используемой элементной базы, ибо с такого рода квантованием оно не связано. Таким образом и здесь отход от сигнальной парадигмы информации порождает другую сущность ранее известного понятия. Поясним наше сегодняшнее понимание феномена неопределенности, не приписывая Р.Бартини ответственность за эту трактовку.

В квантовой механике принцип неопределенности Гейзенберга заключался в том, что координата q и ее сопряженный импульс P не могут быть измерены одновременно с любой заранее заданной точностью: ?q?P ? ?, где в физике ? равна постоянной Планка. В теоретической и квантовой механике энергия E является сопряженным импульсом переменной времени t и, соответственно, ?E?t ? ?.

Сигнальный (количественный) вариант теории информации в своем постановочном смысле ничем не отличается от рассмотренного подхода. Мы приходим к утверждениям, типа того, что в практике обработки сигналов неопределенность сводится, например, в Доплеровском (Doppler) измерителе к невозможности точно измерить время задержки и изменение частоты.

Никак не нарушая принципы физического квантованного мира, мы будем исходить из посылки “квантовой{134. Отнюдь не по Габору, а в смысле “шага изменения структуры, как образования, квантового по своей сути”.} структуры информации”, что вполне очевидно и явно вытекает из рассмотренного в части I материала по структуризации информации в интеллектуальных базах даже уже на уровне информационных баз.

Все сказанное приводит к утверждению, что помимо “физической неразличимости” объективно существует и “информационная неразличимость”, “неразличимость в пределах шага изменения структуры”, т.е. “соотношение неопределенности - 2”, происходящее от способа действия аппарата представления (но, подчеркнем еще раз, не от его точности, т.е. не от “разрядной сетки”). Примем эти посылки в качестве основы дальнейших построений.

Во исполнение упомянутого нами в разделе 10.2 “принципа разумного основания построений”, желания строить исследование чисто феноменологическим путем, избегая каких-либо искусственно привнесенных сущностей, постулатов и аксиом, полезно рассмотреть некоторые общие свойства объективно существующих и не зависящих от нашего выбора структурообразующих гармонических систем, которые понадобятся нам при исследовании информационного структурного резонанса и многих других явлений, важных по сути излагаемого материала.

Мы не думаем, что такое рассмотрение покажется кому-либо набором тривиальностей, каким-нибудь трюизмом в силу общеизвестности. Просим не спешить с подобными выводами – эти “тривиальности” не менее фундаментальны{135. Есть подозрение, что “более фундаментальны”, чем все аксиоматические теории вместе взятые – с точки зрения организации Вселенной и всего в ней сущего.}, чем любые аксиоматические теории и уравнения. Посмотрим еще раз на вещи известные, но так, чтобы за кажущейся самоочевидностью не потерялась суть явлений.

Итак, какие объекты, “существующие как процессы” нас интересуют?

Существенно компактные, ограниченные как в пространственно-временном и энергетическом смысле, так и в смысле представления, ибо, чтобы их конструировать или пользоваться “подаренными природой”, мы должны их не только “охватить” (математика успешно охватывает бесконечное множество бесконечных объектов), но и “ухватить”, т.е. обеспечить их индивидуальное информационное или физическое рассмотрение в существенно конечном представлении.

Сказанное никак не противоречит аксиоме открытости, поскольку вопрос так и стоит – как в открытом мире, каким образом и по каким законам, возникают компактные (но не замкнутые!) системы и их иерархии?

Исключим сразу лишь один способ: “сотворение из ничего и с помощью ничего” – чистую телеологию и аналогичные, но диалектические концепции, поскольку это исключает саму аксиому открытости. Тогда определяется и совокупность наиболее значимых, главных объектов исследования. Это колебательные процессы и законы самоорганизации{136. Термин раскрывается по мере изложения материала в следующих разделах.} этих процессов. Ибо, как только самоорганизация процессов перестает быть доминирующей, системообразующей – любое компактное образование просто рассыпается.

Начнем с рассмотрения некоторых свойств универсального механизма организации колебательных процессов – гармонической системы или шкалы.

Прежде всего отметим, что само понятие “гармония” возникло если не “из музыки”, то уже наверняка “вместе”. Устройство звукоряда явно не придуманное, “не аксиоматическое”, но существует для человека, по крайней мере вместе и параллельно с сознанием. И еще одно обстоятельство – музыка (даже как гармоническая шкала “в чистом виде”) это единственный язык абсолютно универсальный не только для человека, но, как показано многочисленными исследованиями, и для всех вообще организованных систем.

Сверхуниверсальность эта проявляется как в малом, так и в большом, в удивительном сходстве вкусов буквально всех видов от человека до растений и одноклеточных.

И при малых интенсивностях звучания, т.е. когда энергия акустической волны не оказывает физического воздействия на объект, и при интенсивностях, оказывающих такие воздействия, оценки “качества мелодии”, даваемые или проявляемые этими объектами, весьма близки.

Но и болезненные и разрушительные частоты инфра- и ультразвукового диапазонов как малой, так и большой интенсивности поразительно близки по воздействию для всех живых видов, несмотря на все различия последних.

Однако закон гармонических шкал действует явно и открыто и в “неживом” - общеизвестно, что совершенные в акустическом отношении сооружения выделяются особым изяществом пропорций, напротив, вычурные и уродливые конструкции имеют, как правило, соответствующую акустику. Архитекторы уже давно подметили своеобразный эмпирический закон – в строениях с уродливой акустикой неизбежно обнаруживаются зоны концентрации напряжений не только не оправданные конструктивно, но и “не влезающие” в расчетную модель. Иногда это приводит даже к аварийному разрушению таких построек.

Вообще-то, чтобы не делать этот перечень повсеместности гармонического закона бесконечным (включая сюда, например, известные исследования в генетике или обсуждение эстетики восприятия антенных конструкций), рекомендуем продолжить его самостоятельно в сфере своих профессиональных знаний – будь то физика элементарных частиц или, например, мелиорация. Но просим не забывать при этом – мы рассматриваем, в конечном итоге, структурообразующий, а не волновой процесс{137. Всеобщая привычка человечества смотреть на все через модели и спектры (а что такое спектр, если не модель?), привела всех нас к почти “генетически” обоснованному взгляду на все процессы, как сумму волновых. На уровне “почти условного рефлекса” термин “волновой процесс” ассоциируется с пакетами волн и взаимодействиями этих пакетов. Но “массовые” процессы, состоящие из пакетов, потоков, оказываются, в конечном счете, только материалом для “главного процесса” - никогда не завершающейся попытки открытой системы достроить свою структуру окончательно, как целое. Если бы такой процесс мог завершиться, то структура стала бы “полностью когерентной самой себе”, т.е. замкнутой. Заметим, что отсюда можно начать прослеживать наше последующее утверждение о том, что для создания открытых систем (неважно – Вселенной или чего-то менее глобального) реален только один подход – их непрерывное конструирование.}.

Изучение фактов и событий типа приведенных выше примеров и явлений привело как древних, так и современных исследователей к достаточно распространенному убеждению – все, и “живое” и “неживое” обладает если не сознанием, то “душой”.

Мы же примем в качестве рабочего положения существенно более простое и естественное утверждение, а именно: закон гармонии есть один из всеобщих системных принципов организации и самоорганизации.

На нем L₁, L₂ соседние целые значения на масштабе log₂f, где f – частота.

Сдвинем относительно середины отрезка L₁, L₂сам отрезок вправо от L₁ на ⁴/₇, ⁵/₇, ⁶/₇ расстояния

, затем произведем такой же сдвиг влево (на рис. 10.1 не изображен). Таким образом, получается как бы “скелет” основного гармонического звукоряда – трех соседних октав.

Дополнив сдвиги на ¹/₇, ²/₇ и ³/₇ получим полное изображение трех октав. Заметим, что сдвиг на полную длину

дает крайние ноты боковых октав, но, на самом деле, “допустим” только один “последний” сдвиг (безразлично вправо или влево, поскольку один из концов октавы принадлежит уже соседней октаве).

Следовательно, если мы считаем любой отрезок замкнутым с одной стороны, то с противоположной он оказывается открытым, либо надо считать его одновременно открытым и замкнутым с обеих сторон. Заметим, что и на практике, т.е. судя по тому как “устроено восприятие гармонии”, три октавы образуют мелодическую полную систему – четвертая октава, присоединенная к ним, уже не создает гармонии с первой (считая с другого конца), т.е. звукоряд как бы сдвигается целиком.

Таким образом, мелодический звукоряд представляет собой группу центрально-симметричных преобразований сдвига относительно центра средней октавы. Группа обладает весьма интересными свойствами, а именно:

Более того, не только не существует отрицательных частот объективно и введение абстрактного понятия (-[f]) не просто бесполезно с точки зрения каких-либо задач, но создает весьма серьезные проблемы. Впрочем, к вопросу о порождении “искусственных ложных симметрий” мы еще вернемся.

Помимо указанных признаков мелодическая группа из трех октав естественно выделяется и в чисто структурном смысле, а именно:

Итак, расширение шкалы как “наружу” так и “внутрь” подчиняется уже другим и разным (отличным) структурным законам, так как “расширение наружу” – по существу открытое, “расширение внутрь” (дробление на доли) – по существу замкнутое.

Упомянем и некоторые числовые характеристики полного звукоряда. Восемь октав содержат по семь междунотных интервалов и по восемь долей, т.е. 8х7х8 = 448 делений. Учитывая открытость системы, мы должны присоединить слева и справа по Ѕ октавы плюс один нотный промежуток, т.е. 2х(3,5х8)+8 = 64 деления. Таким образом, полная открытая система звукоряда содержит 448+64=512 делений. Если мы хотим применить некоторую “псевдодискретную” шкалу, то она должна содержать 512х2=1024 дискрета{138. Звукоряд – система для представления процессов по существу своему плавных, аналоговых, поэтому, переходя к дискретному представлению, мы обязаны пользоваться условием теоремы Котельникова.}.

И еще одно – естественным представляется считать все открыто-замкнутые системы “несколько более замкнутыми” со стороны нижних частот, так как частотный ряд существенно ограничен снизу нулевой частотой.

Против приведенного здесь экскурса в конструкцию звукоряда, т.е. во внутреннюю организацию колебательных процессов и систем можно выдвинуть множество возражений. Рассмотрим некоторые наиболее очевидные или наиболее ожидаемые.

Во-первых, некоторая “поверхностность” рассмотрения, пренебрежение многочисленными исследованиями от механики до теории музыки. Но это только исследование эффекта, явления самоорганизации. Факт самоорганизации системы из трех соседних октав в центрально-симметричную систему со своими простыми делителями и факт наличия собственных отдельных законов “расширения” и “дробления” базовой трехоктавной системы являются вполне достаточными и заслуживающими внимания.

Надо учесть, что все сказанное выше относилось к одномерным системам. Не трудно догадаться без сложных построений и вычислений, что при переходе к рассмотрению трехмерных, т.е. существующих реально во Вселенной объектов, отличие способа внутренней организации трехоктавной структуры (в частности, отличие правила симметрии) может привести не только к метрическим, численным особенностям, но и к более фундаментальным – топологическим. Заметим, не только может, но неизбежно приводит. Но это, в свою очередь, означает, что любой объект, обладающий некоторой собственной внутренней организацией, несет в себе свойства, аналогичные свойствам внутренней организации трехоктавной структуры звукоряда. Если мы будем исследовать такие объекты в некоторой унитарной системе отсчета (координат), т.е. в шкалах с некоторой искусственно введенной метрикой, то некоторые фундаментальные свойства объектов неизбежно будут искажены до неузнаваемости, либо вообще потеряны!

Более того, неизбежно и появление свойств, а значит и классов, классификаций объектов, в реальности не существующих. Указанный феномен заслуживает внимания, и к этому мы еще вернемся, здесь же заметим следующее: все сказанное выше еще раз подчеркивает, что подход к исследованиям открытых систем должен коренным образом отличаться от подхода к замкнутым системам.

Вместо поиска универсальных шкал и представлений надо искать те законы организации структур и их взаимодействия, которые обеспечивают “естественное” выделение структуры системы из ее окружения. Поиск же “абсолютных универсалий” на основе искусственных построений, не говоря уже об их использовании для представления объектов, является, по меньшей мере, занятием, ведущим к искажению восприятия Мира. Если таковые универсалии и существуют вообще, то только в виде законов взаимодействия и взаимосогласования структур.

Конечно, последнее вовсе не означает, что в реальности не имеют места и всеобщие свойства объектов метрического характера. Напротив, именно метрические свойства оказываются наиболее легко обнаруживаемыми и обобщаемыми и наиболее устойчивыми к произвольному выбору шкал (системы координат представления). Отсюда, неизбежно, следует “во-вторых”.

Во вторых, искушенный в теории управления читатель возразит – все рассмотренные выше структурные особенности системы (или, во всяком случае, очень похожие) мы можем обнаружить изучая логарифмические амплитудно-частотные характеристики САУ. Более того, возможно построение строгих, с теоретической позиции, классификаций и теорий.

В ответ на это приведем лишь один пример. Рассмотрим задачу управления манипулятором антропоморфной конструкции{139. По материалам защищенной диссертационной работы В.Н.Неокесарийского.} (рис. 10.2).

Рис. 10.2. К задаче управления антропоморфной конструкцией.

На этом рисунке: ?1…?6 – степени подвижности в суставах, снабженные следящими приводами по положению ?i; П – препятствие; Ц – цель – ориентированный предмет (вектор)

(

);

- положение предмета,

- ориентация.

Ставится задача поиска вектора управления

(

) = F(

,П).

В общем случае выделяются три класса решений.

При отсутствии препятствия П отображение А имеет в фазовом пространстве {

} особенности в виде системы гиперповерхностей, задача имеет решение, например, в виде наборов полилинейных регуляторов.

Наличие препятствия П существенно усложняет задачу, однако особенности по прежнему принадлежат некоторой системе гиперповерхностей, т.е. множеству меры ноль в {

}, и, следовательно, задача разрешима.

Наконец, если препятствие П или цель Ц перемещаются, то гиперповерхности особенностей превращаются в области в пространстве {

}, т.е. задача становится аналитически неразрешимой даже и в тех случаях, когда целевое положение достижимо и кинематически, и по ресурсу управления.

Заметим, однако, что в природе с этой задачей успешно справляются не только человек и высшие животные, но и существа весьма примитивные (пауки, крабы и т.п.), которых в переизбытке интеллекта заподозрить трудно.

Обратим теперь внимание на следующее. Привлечение так называемых эвристик, по крайней мере, не меняет существа проблемы – в конце концов не важно, декомпозируется управление в систему полилинейных регуляторов, либо каких-либо других. По определению, эвристики поверхности переключения (перехода от одного набора регуляторов к другому) априори неопределимы, а это, в свою очередь, предопределяет и эвристику выбора алгоритма переключения, т.е. в итоге приводит к порождению иерархии эвристик.

Иначе говоря, “строгое представление” задачи в рамках ТАУ приводит к тому, что задача рассыпается в иерархию псевдослучайных выборов. Следовательно, даже в рассмотренном случае далеко не предельной сложности, теряется не только феномен самоорганизации, но и возможность какой-либо организации{140. На самом деле предложено множество инженерных решений, но речь-то о том, что о “строгости” упоминать уже недопустимо!}.

Здесь мы хотим обратить внимание читателя на следующий факт – любое адаптивное управление строится по одной и той же схеме:

Следовательно, не только вся способность системы управления такого рода к самоорганизации, но и ее пределы на самом деле уже определены априори выбором метрики, масштаба индикаторной функции и алгоритма переключения.

Но и в случае “ситуационного” или “чисто эвристического” подхода все отличия сводятся лишь к способу выбора масштаба оценок и способу конструирования алгоритма переключения. Вся самоорганизация на деле определяется априори с точностью до выбора масштаба оценок.

Представляется целесообразным признать, что феномен структурной самоорганизации вообще лежит вне формализмов ТАУ и ее обобщений, поскольку представляет собой явление совсем другого порядка и природы.

Даже если воспринять и принять всю приведенную здесь аргументацию, то возможно еще множество возражений против фундаментальной природной особенности гармонических шкал. В их числе возможно следующее возражение “в третьих” – субъективность восприятия.

Конечно, восприятие гармонии суть свойство субъективное. Но уж слишком разительно “сходство вкусов всех воспринимающих”, как “живых”, так и “неживых”, т.е. скорее надо говорить о некотором всеобщем законе организации структур, о том, что гармония суть свойство природное, существующее объективно, а наши некоторые отклонения во вкусах и пристрастиях определяются большей или меньшей способностью индивидуально “войти в контакт с процессом структурной самоорганизации”, настроиться на восприятие тех или иных природных структур физического или чисто информационного свойства.

Мы именно на том и настаиваем, что феномены самоорганизации, возникновения восприятия и сознания могут изучаться только в совокупности с феноменом информации. И более того, само понятие, сам феномен информации возникает как таковой только как результат процесса самоорганизации.

10.6. Самоорганизация и структурный резонанс

Теперь, казалось бы, наступил момент перейти к формированию определения явления самоорганизации. Это явление, конечно, может быть предварительно определено тем или иным способом, например, как процесс взаимовлияния информационных потоков или как-то близко к этому.

Нам представляется более продуктивным иной путь. Весь это раздел мы просто посвятим объяснению разных аспектов самоорганизации, после чего станет понятна необходимость и целесообразность возвращения к этому вопросу уже на новом уровне в гл. 12, посвященной теории структурной согласованности. Да и процесс взаимовлияния информационных потоков в сколько-нибудь строгом изложении оказывается сложнейшей проблемой информодинамики, ее предметом.

А пока, на инженерном уровне, нам уже известно, что взаимосвязь феномена информации и феномена самоорганизации лежит во взаимодействии потоков структур данных, информация, как результат явления, возникает и существует в виде процесса согласования структур встречных потоков в триаде СУО. Вне структурно-организованного динамического процесса взаимодействия потоков данных никакая “актуализация”, никакое “возникновение” или “существование” информации происходить не может.

Как только остановлено это взаимодействие, мы имеем дело, в лучшем случае, с набором знаков той или иной степени упорядоченности (но ведь упорядоченность – результат контекстно-зависимой оценки, которая осталась “где-то в стороне” и мы сразу получили замкнутую систему).

При этом, конечно, мы вполне можем заниматься исследованием их количественных информационных характеристик, ибо новая информация уже не возникает, а то, что здесь можно называть семантикой существует только исходя из априорных или сторонних соображений{141. Как-то очень легко теряются фундаментальные результаты, известные еще со времен Гераклита: “Истина не есть результат, но процесс”. А вот правила ведения дискуссии, спора – сиречь диалектику человечество с легкостью необыкновенной возвело в ранг мирового закона, навязав тем самым открытой системе – Вселенной свойство закрытой формально-логической структуры. Нет истины в закрытой, а значит - остановленной системе, но только ее (истины) модель, построенная в правилах, обеспечивших замыкание, а это уже не истина, а только соглашение о ней, желание дважды, трижды и сколько угодно еще раз входить в одну и ту же реку. // //И информация и интеллект суть процессы. Но процессы чего? Игры по раз навсегда установленным правилам? Это логично, математично и… мертво (извините – модельно). Самоорганизация любой системы, начиная, по-видимому, от самой примитивной (выше, конечно, кибернетического уровня) основывается на “информационно-нелогичном” (с точки зрения традиционной формальной логики) общении. На сообщении новых правил логического вывода уже имеющимися средствами и правилами текущего процесса. Вот так и надо понимать Гераклита. Иначе еще в его времена построили бы какую-нибудь действующую машину логики и все логические игры древних уже тогда потеряли бы свой смысл.}.

И, наверное, хватит говорить о “не актуализированной” и “актуализированной” информации, т.е. заниматься все той же “семантической ценностью информации”. Для открытых систем все это неприемлемо.

Читателю уже ясно, что в последнем случае речь идет о создании “моделей информации на кибернетическом уровне”, вполне аналогично таким же построениям, например, кибернетических моделей экономики. И результаты, соответственно, следует ожидать аналогичные{142. Известен случай, когда нобелевские лауреаты в области экономики настолько уверовали в свою модель, что сами стали по ней работать, после чего понесли многомиллионные убытки. Это пример того, что даже “самая обоснованная и общепризнанная модель открытой системы” может оказаться вполне неработоспособной даже в руках ее самых талантливых авторов.}.

Напомним, что все сказанное выше относительно феномена самоорганизации структуры гармонического частотного ряда как раз и относилось к взаимодействию процессов, т.е. систем колебаний, представляющих собой, с позиции чисто механической, непрерывный спектр. О собственной структуре и каких-либо свойствах систем (устройств, объектов) в которых это взаимодействие происходит, мы даже не упоминали.

Правда, было использовано одно “умолчание”, а именно – процессы самоорганизации гармонического звукоряда как целого, могут рассматриваться и вообще существовать только в очень широкополосных системах. В то же время, это должно быть взаимодействие процессов “очень близких” в частотном смысле{143. Это скорее уточнение или подсказка для дальнейшего – для наших построений этот факт не является препятствием или ограничением.}.

Образно говоря, “порядок в большом” (в целом) возникает из взаимодействия “очень близко и плотно расположенных компонентов”. К этому полезно добавить и соображения о процессе “организации в малом”, рассматриваемом ниже.

Для этого предварительно вспомним забытый ныне сверхрегенератор, использующий дробовой шум лампы. Самый примитивный коротковолновый сверхрегенератор прекрасно обеспечивал прием при отношении сигнал/шум в 10^-4 , а хорошие образцы 10^-6 и даже лучше.

Позже этот эффект использовали только косвенно – лавинные процессы в газоразрядных приборах, тиристорах и ПЗС. Пока это только информация к размышлению о его сущности. Но важно, что благодаря наличию внутри колебательного контура постоянного источника колебаний частоты существенно более высокой, чем его собственная, что, в сущности, воспринимается как “белый шум”, достигается:

Иначе говоря, в резонанс “втягивается” сама характеристика системы, изменяется ее внутренняя структура – имеет место “структурный резонанс”.

Почему структурный резонанс “работает” и в чем его первопричина? Здесь, относительно рассмотренной выше структурной самоорганизации, все “наоборот”. Имеется очень узкополосная система – резонансный каскад с активным элементом (усилителем) и “внутри” последнего присутствует источник колебаний весьма широкого спектра уходящего далеко за пределы и полосы пропускания и боковой полосы (активный элемент каскада находится в режиме автогенерации с возбуждением от внутреннего дробового шума). Тогда при взаимодействии полезного сигнала и широкополосного “внутреннего сигнала” наблюдается эффект “сжатия” резонансной характеристики каскада, возникает своеобразная “виртуальная резонансная система” существенно более высокой добротности, причем как абсолютной, так и относительной.

Фактически, мы наблюдаем явление дополнительное к самоорганизации гармонического ряда – взаимодействие системы узкополосных колебаний с колебаниями, лежащими “относительно далеко по масштабу частот” приводит к сжатию этой узкополосной системы, т.е. к “улучшению организации в малом”.

Поищем возможности организации резонанса в информационной системе. Проведем мысленный эксперимент – снабдим достаточно большую компьютерную базу следующими свойствами. В ней:

В базе с указанными свойствами должен остаться только эффект “резонансного” стягивания структур, т.е. появления структур “как бы из ничего”, тех, которые, на самом деле, и есть “естественные (природные) метаструктуры предметной области”, если хотите – текущие срезы, фотографии собственной структуры информационного потока.

Мы говорим именно о структуре информационных потоков, о том, что в действительности поступило от наблюдаемого объекта. Указанное устройство БД гарантирует нам только то, что не появятся ложные структуры, интерпретация этих структур – это уже дело приложения, пользователя или некоторого отдельного программного механизма, идентифицирующего, “понимающего” эти структуры. Т.е. мы говорим о том, что БД должна сохранять только то, что реально было в исходном потоке и его истории. Здесь она оказывается еще и инструментом, помогающим отфильтровывать шумы, “интегрировать опыт”.

Не менее интересно будет наблюдать и эффект “обмена статусов” существенных и “лишних” данных, когда со временем некоторые “кластеры” потеряют связность по “существенным” данным, но возникнут другие – в силу большой частоты и “жесткости” связей по “лишним”. Таким образом, система как бы “делает открытие” – но только “как бы”, поскольку это еще не интеллектуальное образование, а скорее его “информационная половинка”.

Постановка практического эксперимента пока более чем затруднительна в силу целого ряда причин. Так в среде реляционных или сетевых СУБД реализация указанных эффектов невозможна даже теоретически.

Реальным кандидатом могла бы быть СУБД, построенная на базе направленных деревьев с возможностью пометки связей для порождения “боковых деревьев связей”. Еще эффективнее была бы возможность параллельно (во времени и пространстве) строить встречные структуры.

В этом смысле полезно обратить внимание на систему Cache’, возможно единственную реально пригодную для такого рода исследований. Две структуры данных, одна из которых является “суммой всего прошлого опыта”, другая “текущим состоянием объекта”, дополненные “обобщенной моделью” - структурой, устанавливающей их соответствие, позволяют реализовать произвольные структуры данных общего вида.

Такие структуры эквивалентны некоторой пространственной сети, однако только одномоментно, в статике, в некотором обращении к БД. На следующем же шаге, при следующем обращении, это будет уже другая сеть. Но механизм, явно разделяющий представления “прошлого”, “настоящего” и модели, т.е. текущей интерпретации, позволяет избавиться от теоретических проблем, в пространственных сетях в большинстве случаев неразрешимых.

На каждом шаге, т.е. при каждом обращении, мы имеем дело с конечным однозначно интерпретируемым представлением, более того, это представление требует всегда конечного и даже прогнозируемого ресурса. Сделав это представление динамическим, изменяемым на каждом шаге, мы получаем прогнозируемые затраты и избавляемся от необходимости построения обобщенной модели данных, априорно пригодной для любых случаев, заранее включающей в себя описания всех связей.

Конечно, подобная база, умеющая помнить свою историю, будет требовать гораздо больший объем памяти по сравнению с тем, который был бы нужен предварительно структурированной (спроектированной) системе (если бы ее нам кто-нибудь изначально дал в готовом виде) – скорее всего на порядки. Но поскольку “никто не дал”, и надеяться на это в реальных ситуациях работы с открытыми системами не приходится, то плата такого рода вполне уместна и вполне соразмерна ожидаемому успеху.

Представляется достаточно очевидным, что строить такие системы оптимально на базе “гармонических деревьев”. Это значит, что правила структуризации и шкалы оценок должны быть устроены по законам гармонического ряда. Наиболее вероятно, что только в этом случае все это будет существовать устойчиво.

Полезно найти ответы и на следующие вопросы:

Пока, в пределах возможностей существующих компьютеров, представляется полезным:

Можно выразить достаточную уверенность, что такая система, при всей ее очевидной избыточности, начиная с некоторого (возможно и не недостижимо большого уровня) по эффективности превзойдет все известные спроектированные архитектуры, ибо примерно так должен выглядеть путь к информационному резонансу.

Впрочем, все это скорее “руководство к размышлению перед постановкой практического эксперимента”.

10.8. О механизме структурного взаимодействия

Существование и повсеместное действие двух явлений: самоорганизации гармонических шкал и структурного резонанса, явное наличие некоторой способности всех известных колебательных (волновых) структур к “самоупорядочению”, “самоорганизации”, позволяет сформулировать гипотезу возникновения феномена самоорганизации как такового. А именно: первопричина и спусковой механизм феномена самоорганизации заключаются в совокупном действии рассмотренных здесь явлений, это проявление структурного резонанса в гармонических системах.

В ходе взаимодействия открытых систем как взаимодействия “внешних” (обменных, определяющих это взаимодействие) процессов и внутренних (внутрисистемных, определяющих самостоятельность системы как целого) последние “подстраиваются к окружению”, изменяются. И уже через посредство этого изменения изменяется и структура “вещественного носителя”, “схема его аппаратной базы”.

В защиту этой основной для нас гипотезы мы должны еще раз напомнить – все, что было до этой гипотезы сводится, по большому счету, к двум парадигмам:

Мы не считаем возможным серьезно относиться к этим парадигмам. Наша гипотеза базируется на наблюдаемых и повсеместно без исключения распространенных явлениях (и только, и исключительно на них).

Теперь для пояснения действия рассмотренных феноменов приведем некоторые соображения, именно как пояснения, а не доказательство или обоснование. Хотя вовсе не исключено, что это обоснование существует{145. Заметим, что такие обоснования представляются проблемой, по крайней мере, того же порядка, что и доказательство эквивалентности инерционной и гравитационной массы, либо наоборот, их фундаментального различия.}.

Сопоставим некоторые вещи достаточно общепринятые, ставшие “почти фактом”.

В реальности колебательные (волновые) процессы и системы являются существенно трехмерными, объемными. Поверхностные волны мы наблюдаем лишь как экстремальные явления на границах “очень жестких” физических структур. Наконец, “геометрически плоские” и тем более “одномерные” волны следует относить скорее к модели, специально придуманному явлению, а не к реальности.

В реальности наблюдаемый мир дискретен, во всяком случае все меньше остается надежды обнаружить какую-нибудь субстанцию или сущность, имеющую “строго континуальную природу и структуру”.

Эта дискретность, “абсолютно жесткая” на субквантовом уровне, простирается “в более мягких формах” на все объекты и процессы, которые только доступны наблюдению или представлению.

Действительно, пространственная волна вполне представима как компактное образование. С некоторым трудом можно вообразить половину или четверть волны, однако представить ¹/₇ волны, например, весьма проблематично{146. Знаменитая “четверть лошади” и та, пожалуй, реальнее.}.

Теперь вспомним, что уравнение aⁿ+bⁿ=cⁿ не имеет решений в целых a, b и с при n>2. Однако в природе, при взаимодействии двух целостных волновых структур при определенных условиях, мы наблюдаем возникновение именно целостной структуры. Но, с другой стороны, проекция результирующей структуры на частотную ось должна быть кратной некоторому общему целому делителю с составляющими, чтобы не получались ¹/₃, ¹/₇ и тому подобной “части волны”. А это означает и кратность длин волн, т.е. линейного масштаба, если, конечно, не предположить возникновение нового масштаба времени. Впрочем и в последнем случае наблюдаемый снаружи системы эффект будет тот же, получится целостная система с кратной длиной волны.

Но в таком случае только и остается предположить наличие некоторого “структурного взаимодействия”, имеющего существенно различный характер в зависимости от масштабов взаимодействующих волновых структур.

Не спешите снисходительно усмехаться. Сказанное вовсе не означает, что из двух процессов линейным размером 2 и объемом 2³= 8 непременно получится процесс размера 3 и объема 3³ = 27.

Но! Невозможно даже теоретически построить кристалл, состоящий не только из “половинок атомов”, но и из “половинок решетки” (или из ²/₃, ⁴/₅ и т.д.), характерной для данного элемента.

На каком основании надобно определять масштабы взаимодействий в миллилитрах и кубометрах? Только потому, что, например, два кубических дециметра воды весят два килограмма и подмена такого рода оказывается подходящей и удобной в ограниченном множестве случаев? А если и в “объемных” дециметрах, то почему они обязаны иметь форму куба? Или литровой кружки, нарисованной в учебнике физики? Или форму мерного ведра, введенного Д.И.Менделеевым в качестве эталона?

Но, может быть, решетки (хотя бы чистых элементов) исключительно кубические и атомный вес пересчитывается в удельный по одной и той же формуле? Напротив, нас вовсе не удивляет, что центрально-симметричные атомы складываются в различные кристаллические решетки или даже разные агрегатные состояния, зависящие от физических условий.

Сказанное означает, что, используя унитарные шкалы и произвольные системы отсчета, мы неизбежно подойдем к пределу, когда вместо одного простого закона действующего в реальности будут возникать множества сложных закономерностей. Это и наблюдается на практике – “чудеса” начинаются уже “на дальних подступах” к масштабу квантовых взаимодействий{147. Но и не только в микромасштабах. Вспомним Птолемееву систему орбит – эпициклов. Кого это не убеждает, может самостоятельно построить Птолемееву космогонию, взяв за центр Луну, например. Можно еще раз поискать квадратуру круга с учетом квантованности мира, ну и т.д., много можно еще чего придумать, на любой вкус…}.

Каким бы искусственным и надуманным ни казалось высказанное выше предположение о механизме структурного взаимодействия, возможные альтернативы получаются еще более очевидно нелепыми.

Но при любой комбинации этих альтернатив как вся Вселенная в целом, так и все объекты в ней просто давным-давно лопнули бы как мыльные пузыри, даже не надо дожидаться “тепловой смерти”, коль скоро на всех уровнях масштабов взаимодействий происходит неизбежное исчезновение энергии, либо появление “абсолютной пустоты”.

10.9. От структурного взаимодействия к структурному полю

Если структурное взаимодействие в указанном выше или несколько ином виде существует, то оно обладает следующими фундаментальными свойствами.

1. В “самом большом” мыслимом масштабе его можно было бы наблюдать как силу, удерживающую всю Вселенную в компактном состоянии – это если посмотреть на Вселенную-как-целое с некоторой “внешней” позиции. Изнутри же, из любой точки Вселенной мы наблюдаем его как постоянное “расширение” Вселенной.

2. В микромасштабе, т.е. на субквантовом уровне это же самое взаимодействие проявляется уже как “сверхжесткое”, т.е. мы наблюдаем его как ядерное взаимодействие (ядерные силы).

3. Поскольку это взаимодействие в своей сущности не энергетическое, не силовое, но локальное, внутреннее изменение структуры в процессе взаимодействия, то не требуется какой-либо “агент” или “носитель”, взаимодействие распространяется “на всю структуру сразу и целиком”. Время распространения не менее одного кванта времени (хронона) и не более двух, т.е. скорость распространения “практически бесконечна”.

Учитывая эти свойства можно придти к выводу, что структурное взаимодействие и есть тот самый искомый “эфир”.

Собственно говоря, свойства структурного взаимодействия оказываются не такими уже и фантастическими. Если общая теория относительности допускает, что метрика пространства порождается гравитационным взаимодействием, то почему бы ни допустить, что и другие, в частности, волновые взаимодействия, не воздействуют хотя бы на локальный масштаб, причем только внутри взаимодействующих структур и “очень малой дозой” – а большего мы здесь и не высказывали!

В начале раздела мы упомянули – “в указанном или несколько ином виде”. Почему представление структурного взаимодействия может быть другим, мы рассмотрим в главе 15. Но само предположение о сущности, о природе структурного взаимодействия мы, при устройстве теории структурной согласованности и информодинамики, использовать не будем. Вполне достаточно оказывается наблюдаемых явлений и свойств.

А пока проведем сравнительную оценку некоторых общепринятых и “самоочевидных” положений и умолчаний.

10.10. Об аксиомах или эффективные способы обмануть самого себя.

Во-первых и во-главных, все это не в критику математики, не в призыв к ее “усовершенствованию путем пересмотра оснований”. Замечательнейшее творение человека на своем аксиоматическом фундаменте достаточно уже сказало и сделало само за себя и для всех.

Во вторых, путь “потрясения основ” вообще непродуктивен, во всяком случае, не более чем любое землетрясение или случайная встряска.

Но и самое замечательное здание надо иногда покидать, выходить на свежий воздух, а заодно и оглядеться – может искомая кошка и вовсе в этот прекрасный дом не заходила и бродит себе по окрестным переулкам?

Если без шуток и аллегорий – кто и что нам гарантирует, что в придуманном мире со своими формальными законами есть непременно место для каждого без исключения феномена мира реального?

Более того, если и есть место для какого-то явления, надо еще суметь его туда поместить так, чтобы не исказить до неузнаваемости. Напомним еще раз Эйнштейна и Инфельда – о “свободном изобретении” фундаментальных понятий физики{148. “Физика фактически начинается с введения понятия массы, силы и инерциальной системы. Все три понятия суть свободные изобретения”. Речь идет о том, что эти понятия – суть концепции, не являющиеся прямым, непосредственным обобщением данных наблюдений, что они возникают как результат творческой деятельности человеческой мысли в ее работе по теоретическому осмыслению мира.}. Мы считаем, что, кроме всего прочего, они должны были иметь в виду здесь и следующее: даже независимо от адекватности самих понятий, способы сопряженного измерения их, т.е. выбор шкал и масштабов суть уже полный произвол.

Но начало, корни произвола, лежат куда глубже в истории. Аналитическая механика позволила разрешить множество практических, жизненно полезных проблем, и в результате мы просто забыли, что и само понятие пространства, и его устройство нами просто придуманы, или назначены произвольно, как декартово произведение одномерных ортогональных шкал с унитарной линейной метрикой.

После, когда выяснилось, что метрика зависима от взаимодействия (гравитации) это было воспринято как “катастрофа”, “революция основ”. Выход был найден в том, что представлению добавили свойство “кривизны”, расширив тем самым рамки применимости представления, но само-то представление осталось.

Здесь мы вовсе не выступаем против применения наиболее простого и достаточного представления, против принципа наибольшей простоты, пусть даже эта простота и чисто условная, т.е. так на самом деле не проще, а удобнее для нашего восприятия{149. На самом деле это проблема фундаментальная, вопрос отдельного исследования. Римляне пользовались “логарифмическим” представлением чисел, управляя динамическим объектом (автомобилем, самолетом) человек подсознательно использует логарифмические шкалы, в представлениях кибернетических систем естественными опять оказываются логарифмические шкалы (ЛАХ), наконец, гармоническая шкала естественно отображается в логарифмическое представление. Каким же образом произошло так, что “естественными для человека” оказались линейные шкалы? // // Можно заметить, что пересечение прямой перспективы (логарифмического масштаба) и обратной (антилогарифмического) порождает локальную линейную шкалу. Законы самоорганизации данных и структур открытых систем, которые мы будем рассматривать ниже, в частности “линейность представления текстов и логарифмичность контекстов”, также указывают на то, что линейное представление является “наиболее легким” для устройства сознания человека, вообще для открытых систем. Но линейное представление, “слишком открытое”, оно способно подавить феномен самоорганизации, во всяком случае, не позволить его разглядеть. Возможно, упомянутое – один из намеков Природы на то, как нужно строить адекватный формальный аппарат открытых систем. Но, как мы уже указали, это вопросы для отдельного рассмотрения.}.

Мы хотим напомнить, что само суждение существенно несимметрично, возможность расширить применимость представления введением дополнительных условий совсем не означает, что такой прием можно применять сколько захочется, “до бесконечности”.

Список “подвигов” такого рода этим примером далеко не исчерпывается. Введение “точки отсчета” и “аналитических координат”, т.е. “отрицательных” расстояний и скоростей порождает группы ложных симметрий в реальности в природе не существующих (на координатной плоскости симметрия относительно диагонали 1-3 квадрантов и антисимметрия от диагонали 2-4 квадрантов, в трехмерном пространстве появляются уже плоскости симметрии и т.д.).

Ускорение имеет “естественный знак”, увеличивает либо уменьшает скорость, однако что делать с ускорением, ортогональным вектору скорости? Вводим понятие угловых координат и угловой скорости, т.е. систему, имеющую уже другую, отличную от декартова тригона систему симметрий. А после, чтобы совместить оба представления, применяем старый рецепт – “совмещаем” их тоже как декартово произведение.

Стоит ли теперь удивляться, что уже в аналитической механике появляются “неуловимые эффекты” и “чудеса”, в частности, в теории гироскопа. Единственный способ учесть эффект от действия реальных и порожденных представлением симметрий – перечислить и отметить их “зоны действия” и построить систему правил перехода из зоны в зону (т.е. системы правил пересчета моделей), а для этого, в свою очередь, необходимо сопоставление масштабов.

В тех случаях, когда эта возможность утрачивается, например, отсутствует эталон “внешнего масштаба” (космогония) или “внутреннего” (квантовая механика), неизбежна подгонка представлений к реальным явлениям, т.е. появление собственных, отдельных теорий.

Проведем эксперимент: поместим резонатор с системой стоячих волн в “релятивистский корабль”. Применяя преобразования Лоренца, замечаем, что число волн (узлов) внутри резонатора изменяется в зависимости от скорости:

b) пояснить, куда подевались целые пространственные образования – волны. И как все это происходит, в том смысле, что если это происходит “плавно”, то что такое ¹/₃, ¹/₅, ¹/₇ и т.д. стоячей волны?

Все существующие космогонические, квантовые и т.д. теории не более чем представления, основанные на допущениях, в той или иной мере произвольных. Чем сложнее модель, аппарат представления, тем сложнее обнаружить, проследить и компенсировать действие этого произвольного выбора. Стоит ли опять же удивляться потоку теорий о “многомерных мирах” и прочей подобной деятельности? Уж если кто и обманщик, карты в рукава прячущий, сиречь “запасные измерения” и другие “лишние случайности”, то это только не Творец.

По опыту знаем, что в подобной критике обычно стараются усмотреть различные негативные явления. Но пора бы, наконец, усмотреть и очевидность, лежащую прямо на поверхности{150. Для того чтобы эту поверхность обозреть не вредно иметь некоторый изначальный кругозор, квалификацию “инженер-ученый-программист” (и то, и другое, и третье – в профессиональном смысле) и непредвзятость – без нее здесь делать нечего, ибо, по словам Тургенева “…Если сильные мира даже этого не понимают, то остается припомнить латинскую поговорку: кого бог хочет погубить, того он делает безумным”. Но это Тургенев писал, конечно, про людей своего времени. В наше же время предвзятость, в смысле базирования “до последнего” на привычных соглашениях (вернее блуждания среди них), стала почти синонимом объективности. Читайте Платона: хорошее общество – общество консервативное. Осталось только вспомнить, для кого именно хорошее. Для тех, кто хочет разобраться с этим вопросом К.Поппер [32] дает более чем полезные разъяснения.}, а именно: развитие самых “строгих” и “фундаментальных” теорий, их организация и распад происходит по тем же самым структурным законам, что и рассмотренных в части II сложных программных систем.

Конечно, последние суть порождение чистой интуиции их конструкторов, формальный аппарат если и используется, то “случайно-кусочным” способом для определения некоторых ограничений, для описания языков (уже, как правило, готовых, сконструированных “для общего случая”) и тому подобных вспомогательных вещей.

А “функционирование” теоретической физики, да и вообще теорий, происходит по схеме взаимодействия триады:

[{скелет модели (система аксиом{151. В физике это уже упомянутые масса, сила и время и предположения о сущности взаимодействий – т.е. вместе “аксиомы сущности”.})} – {собственно теория{152. “Собственно теория” включает формальный аппарат со своей внутренней системой аксиом и систему метааксиом – условий согласования “аксиом аппарата” с “аксиомами сущности”. Не правда ли, что-то очень знакомое (для тех, кто прочитал и понял гл. 8)? Может быть, это та же самая W-грамматика, что и в qWord?}}] –

[{эксперимент (в широком смысле, т.е. включая всю совокупность применений результатов теории)}].

Происходит постоянное изменение теории, подстройка структуры собственно теории к согласованию со структурой объекта. Когда достижение согласования становится невозможным, то приходится “устраивать революцию”, а именно менять скелет модели, т.е. систему аксиом.

Если посмотреть чуть внимательнее, можно четко выделить “чисто внешний” критерий – несоответствие эксперимента и результатов теории и “чисто внутренний”, структурный – невозможность отделить эффекты реальные от привносимых системой аксиом и от привносимых аппаратом представления.

Другое дело, что широкой публике известен только первый критерий, второй теоретики, как правило, “прячут для внутреннего пользования”, дабы наука выглядела чередой находок и открытий Истины, а не цепью недоработанных предположений, на базе достаточно свободных утверждений. Впрочем, для Науки последнее было бы полезней.

Из сказанного можно сделать следующий вывод.

Проектируя любую искусственную систему, от которой требуется способность “развиваться” – систему аксиом, теорию, информационную систему, СУБД и т.п., нужно устраивать ее так, как Природа устраивает открытые самоорганизующиеся системы, чтобы в них не было никаких феноменов и эффектов, непредусмотренных или игнорируемых аксиомами и формальными правилами вывода – иначе непредсказуемые эффекты погубят любую систему, здесь программисты совершенно правы. Только это будет уже совершенно другая аксиоматика, в частности, сама открытость системы должна присутствовать как главная метааксиома.

В традиционных подходах непредсказуемые эффекты, самостоятельное поведение системы проявляются, прежде всего, в виде циклических ссылок, локальных переполнений БД, появления неявных отношений в реляционных системах, наконец, в образе проблемы уборки мусора, т.е. в явно разрушительных эффектах, до возникновения самоорганизации структур дело и не доходит. Как уже неоднократно упоминалось выше, причина заключается в том, что механизм самоорганизации пытаются спрятать внутрь модели данных, т.е. внутрь представления, формального аппарата.

Все самостоятельное поведение открытой системы, ее способности должны быть заложены в систему ее аксиом и правил вывода, просто эти аксиомы и правила, ответственные за существование процессов самоорганизации, должны быть явно выделены в системе аксиом. Мы уже знаем, что командует здесь все тот же процесс согласования структур. Но сам-то феномен самоорганизации ни прямо, ни косвенно ни в какой известной системе аксиом или формальном аппарате не предусматривался. Наша задача в том и состоит, чтобы обнаружить эти правила, ответственные за динамику моделей данных, за процессы взаимодействия структур.

Есть и еще одно соображение, еще один вывод, не менее важный для нашего исследования. Мы пытаемся исследовать сущность феномена информации, пытаемся найти истоки самоорганизации и возникновения феномена интеллекта. В предыдущих частях, рассматривая техногенные (компьютерные) системы, мы обнаруживаем, что сколько-нибудь серьезные “зачатки интеллекта” наблюдаются в системах, имеющих над кибернетическим уровнем не менее двух уровней, четко выделяющихся и структурно и функционально.

С другой стороны (и таких примеров великое множество), мы обнаруживаем, что неприятности, обеспечиваемые тем или иным вариантом замыкания систем, начинаются уже на кибернетическом уровне (в многомерных САУ), а иногда и раньше (напомним еще раз о теории гироскопа).

Все это вынуждает крайне осторожно относиться к употреблению аксиом, в особенности аксиом “порождающих свои собственные симметрии”, “унитарные представления” и т.п., в случае организации любых исследований, связанных с открытыми системами вообще и феноменом информации, в частности.

Более того, если сам феномен информации окажется того же порядка, что и понятия меры и метрики (а мы придем к тому, что информация – сущность “более первоосновная”), то малейший, даже неявный произвол в аксиоматике или аппарате представления гарантирует полный провал исследования с вероятностью строго равной единице.

Это означает, что отказ от “строгих представлений”, от стремления ввести метрические представления и сопровождать рассуждения обязательным набором формул и уравнений (как того требуют “правила корректного математического поведения”) вовсе не прихоть, но необходимость.

Еще и еще раз отметим – не потому, что “плоха математика”, а потому, что само явление того же порядка (или сложнее), что и аппарат, и от этого теряется возможность проследить, где и как подействует произвол в условностях, в априорном назначении систем отсчета.

В дальнейшем, в процессе “мысленного моделирования” мы будем всячески избегать даже количественных оценок за исключением двух случаев, а именно:

Таковы правила “корректного математического поведения” при работе с открытыми системами.

Этот раздел мы выделяем специально, как особо важный, касающийся главной из аксиом умолчания – логики исследования. Обычное умолчание во всех “строгих теориях”{153. Строгими они объявляют себя только на том основании, что используют в качестве аппарата представления математику, и от этого, в пределах действия этих теорий, действительно получается что-то полезное в рамках “желаемого”.} – то, что подразумевается использование формальной математической логики (как само собой разумеющееся), но на деле здесь-то и происходит самообман{154. Предлагается вспомнить историю внедрения методов и моделей “линейного и нелинейного программирования” и найти хотя бы одну прикладную программу, которая заработала без “отладки алгоритма”, т.е. без введения дополнительных ограничений, никак с математикой не связанных. Не найдете ни одной.}. Об особенностях применения формальной логики для информационных и интеллектуальных систем мы уже говорили, продолжим их обсуждение в текущем контексте.

Только теоретическая физика отважилась заявить свою собственную металогику исследования – в виде объявленного принципа комплементарности. Действительно, посмотрим как действует формальная логика при исследовании реальных процессов.

Пусть некоторое множество процессов имеет свойство {A}. Присвоим этому множеству значение некоторой функции F{A}=1. Тогда F{¬A}=0. Но, если, проводя какие-то операции, мы проведем явную или неявную симметризацию вывода, то автоматически объявим несуществующими все множества, где F{¬A}=0. Если тот же процесс, но в другом масштабе, этого свойства {A} не имеет, то получается, что и сам процесс в этом масштабе не существует.

Модель, возможно, весьма неуклюжая, но указывающая на причину введения самого принципа комплементарности, а именно – на несуществование априорного способа оценки масштабов. Конечно, существуют и другие причины.

В силу сложности рассматриваемых объектов (явлений) и того, что мы вообще вынуждены отказаться от априорной оценки масштабов, представляется целесообразным поступить аналогично теоретической физике. И даже несколько упростить ситуацию, приняв “логику дополнительности”{155. Относительно формальных систем, в том числе и виртуальных, это обычная бинарная логика. В отношении объектов (процессов) – все, что “не объект” (не важно, по одному признаку или по произвольному множеству признаков), то и “не ноль”, но нечто устроенное по тем же самым законам, что и “объект”, т.е. “виртуальный ноль”. И так до тех пор, пока не обнаружено (установлено) явно обратное.}. Можно было оставить все “как у физиков”, но есть необходимость выделить два аспекта.

Во-первых, это не две системы аксиом (логика “отдельно”, принцип дополнительности “отдельно”), а одна, имеющая интерпретацию “в сторону реального мира” в виде принципа дополнительности.

Во-вторых, логика дополнительности не имеет ничего общего с многозначными и “пороговыми” логиками, которые сами по себе уже порождают строгие порядки (нумерации) там, где их на деле (в природе) и в помине не было.

И снова о главном – что бы и как бы не делалось, но прием (умолчание) разрешается только один – объявить все явно

Глава 11. Собственная структура информации

Инструмент должен соответствовать технологии изготовления, его точность не может быть ниже требований процесса. Так что же нам нужно для адекватного исследования открытых систем и их атрибута – интеллекта?

Искать и исследовать собственную структуру информации, внутреннее устройство ее как самостоятельной сущности, можно только при восприятии совокупности взаимодействующих информационных процессов, при рассмотрении работы некоторой “информационной машины”. Значит, нам придется попутно построить и саму эту машину. Но мы не имеем права “выдумать” это устройство, необходимо найти ту “схему”, ту “элементную базу” и систему команд, которую уже изобрела Природа. Иначе речь не может идти о Природном явлении, Природной аксиоматике и открытых системах.

При этом совсем не надо подробно и в деталях исследовать устройство и работу нейронов, наоборот, исключительно важно сосредоточиться только на ключевых моментах, на минимуме тех свойств “элементной базы”, которые обеспечивают представление некоторых универсальных сущностей – структур, достаточных для существования и воспроизведения любого информационного процесса. Задача определения того, что такое эти “минимально-достаточные” структуры, является важнейшим аспектом нашего поиска.

Первичной проблемой всех разработок, связанных с сигнальным подходом к обработке информации всегда было “разрешение” технической элементной базы, количество уровней квантования, причем как для восприятия внешних сигналов, так и для внутреннего представления информации.

Известно, что возможности аналогового представления ограничены тепловыми шумами на уровне 12-14 бит. В цифровом представлении инженерная практика уже достигла 128 битового представления и технически можно получить больше, но как этими возможностями распорядиться?

К настоящему времени проблемой для разработчиков микропроцессоров стала целесообразность дальнейшего увеличения разрядных сеток. Представляется, что дальнейшее “раздувание изнутри” архитектур компьютеров (т.е. фактически модификация машины фон Неймана) создает не меньше проблем, чем позволяет разрешить.

Возникает вопрос – можно и нужно ли строить механизм, “измеряющий” то, что существенно мельче деления “природной” шкалы? Речь идет о том, а “сколько же действительно надо” Природе, в аналоговом или цифровом виде она работает, и как соотносятся разрешающая способность элементной базы и “соотношение неопределенности-2”

Аналогичные вопросы полезно изначально обсудить и для понятия количественной оценки и “упаковки” информации, и для оценки ее помехозащищенности. Здесь мы не пытаемся дать исчерпывающего ответа на эти вопросы. Пока наша задача – первичный анализ ситуации и выработка разумных предположений, оценка технических перспектив на базе имеющейся Природной данности, т.е. оценка “технических характеристик” нейронов и подходов к осознанию механизмов их функционирования, как механизмов, на основе которых построена Природная “информационная машина”.

Начнем с достаточно известного факта из экспериментальной нейрофизиологии. Установлено, что “языковая зона” занимает в коре головного мозга строго определенный участок – 50-60 тыс. нейронов объемом около 0,25 см³. При работе активизируется вся эта зона сразу, как у индивидуума, владеющего самым примитивным языком, так и у полиглота с несколькими десятками языков (включая все тонкости индокитайской фонетики, японской каллиграфии и проч.). Тут уже даже по количественным характеристикам (вспомним размер звуковых файлов) уместно уподобить нейрон чему-нибудь посерьезней рабочей станции, а аксон – сверхуплотненному мультиплексору{157. Те, кто возятся с “моделями” нейронов из нескольких сотен (да пусть и более) транзисторов или “моделируют” его в персональном компьютере, не напоминают ли детишек, привязывающих кусок проволоки к вилке велосипеда “чтобы трещало как мотор”? Конечно, самолет можно смоделировать бумажным голубем, но вот что дальше?}.

Далее отметим, что “двухполушарная спецификация”, характерная для элементной базы мозга (т.е. некоторая изначальная ее структурность, по какой-то причине обязательная для работы с информацией) обычно рассматривается как одна из главных причин или обязательных условий существования “информационной машины” или интеллекта (как механизм его возникновения). Из инженерных соображений это вполне очевидно – см. часть I.

Теперь о способе “упаковки” информации. Наиболее информационно-емкий механизм, известный на сегодняшний день – интерферирующие волновые фронты. Они могут переносить и зрительную и слуховую информацию, тот же механизм лежит и в основе голографической памяти. Допустим, что именно они воспринимаются и кодируются, как это и принято иногда считать, в виде электрических импульсов, причем наиболее эффективным “матричным” способом упаковки.

Но, если взять максимальную полосу пропускания нервных волокон, их число, например, в слуховом нерве и предположить, что производится многократная упаковка первичного сигнала, то и тогда получится… Вернее сказать, ничего не получится, не хватает ширины канала. “Электрическая гипотеза” явно не отвечает реальности.

Скорее всего, все наблюдаемые импульсы в нейронах – всего лишь повозки, способ упаковки, а химическая активность – “кучи грязи, да туча пыли на дороге”. Следы это лишь от интеллектуального процесса. Возражение типа того, что у “неинтеллектуальных” кошек и лягушек все так же сделано – не аргумент. То ли там повозки пустыми гоняют, то ли “пассажиров” отправляют прямо в отвал и они ни в какие картины, мелодии и прочие продукты интеллекта не переходят (скорее второе) – к способу упаковки этих самых пассажиров все это отношения не имеет.

Альтернативой может служить предположение, что и передается и обрабатывается нервными волокнами и нейронами непосредственно сам волновой фронт, но не напрямую, как по оптическому волокну, а по цепочке ретрансляторов, от одной группы молекул к следующей и так далее – почти как зарядовый пакет в ПЗС-линейке. Форма же соответствующего ему электрического импульса, наблюдаемая на осциллографе – это всего лишь “последствия”.

Во всяком случае, в элементной базе обеспечена реакция на структурно-сложные объекты практически того же порядка, что и скорость прохождения импульсов – тут уже никакие ссылки на распараллеливание обработки в коре и подкорке не проходят. К тому же обрабатываемые объекты обычно структурно так устроены, что плохо подлежат распараллеливанию по своей природе.

В пользу альтернативной гипотезы есть и еще один факт. Известно, что в экстремальных условиях (при актах смерти и деления) клетка срабатывает как “биологический лазер”. Естественно предположить, что нервные клетки (какие-то структуры внутри волокон) обладают сходным свойством в нормальном состоянии, т.е. способны периодически генерировать электромагнитный волновой фронт (кстати, зная назначение этих структур легче их найти). Механизм питания таких “лазеров” явно электрохимический, отсюда и весьма низкая скорость прохождения импульса по волокну – цепочке ретрансляторов, что и наблюдается в нейрофизиологических экспериментах (время прохождения сигнала от периферии до центральной нервной системы порядка 10^-4 сек.).

Все вполне согласуется – на каждой ступени (периферическая, стволовая нервная система, подкорка) затрачивается время на подзарядку механизма накачки лазеров, но, с другой стороны, обработка образа в коре и выработка реакции на него, включающая, возможно, миллиарды ступеней преобразования, выполняется за время, явно не выходящее за порядок 10^-4 сек{158. Вспомните широко известные опыты типа “человек-компьютер”, характеризующие потенциально возможную скорость вычислений, производимых человеком.}. И вообще как-то сомнительно, чтобы Творец, придумав “внутриклеточный лазер”, потом его никак не использовал (вроде как больше и ни за чем такой лазер не нужен – на Инженера это не похоже).

В дополнение к выше сказанному рассмотрим интересный экспериментальный факт. Попробуйте на расстоянии метра от работающего компьютера заняться электросваркой – сеанс работы ПК наверняка будет испорчен из-за сбоев, вызванных электромагнитными помехами. Но с мозгом человека ничего худого не случится.

Сравним напряженности возникающих электрических полей, причем только их статическую компоненту:

При собственном потенциале, равном или превышающем уровень помехи, ПЗС почти гарантировано обеспечивают отказ аппаратуры. Но при потенциале помехи в тысячу раз большем аксонного, ничего плохого в нейроне вроде бы не происходит.

Забудем о том, что основная помеха динамическая, что микросхемы многократно экранированы, а нейрон просто “плавает в воде”, но и тогда уровень помехозащищенности “элементной базы мозга” относительно ПЗС может быть оценен величиной порядка 10⁴. На самом деле, из понятных соображений, он должен быть выше на порядки.

Такой уровень помехозащищенности может обеспечить только один вариант реализации – механизм функционирования нейрона “спрятан” на квантовомеханический уровень. Остается только замереть в удивлении оттого, что кто-то еще всерьез рассуждает об “электрической” природе этого механизма. Если и это неубедительно, предлагаем вспомнить еще одну серию “экспериментов”.

При самых страшных лучевых (радиационных) поражениях, функции нервной системы, а в особенности центральной нервной системы, сохраняются дольше всего, до тех пор, пока не наступает соматическое разрушение нейронов, т.е. разрушение “самой аппаратуры”. Электронные же схемы и данные в них разрушаются полностью при интенсивностях и дозах облучения в десятки, а то и сотни раз меньших.

Следует упомянуть и о том, что квантово-механическая природа механизма нейрона не придумана нами “к случаю”, но уже достаточно давно является предметом тончайших комплексных биофизических исследований{159. Сошлемся, к примеру, на известную с 1987 года теорию “тубулированного скелета нейрона”, разработанную под руководством С.Хамероффа и использованную в качестве одной из базовых гипотез Р.Пенроузом: Stuart Hameroff, Ultimate Computing: Biomolecular Consciousness and NanoTechnology, 1987.}. Поэтому мы намеренно обращаем внимание только на общеизвестные факты и распространенные оценки, исходя из следующих соображений:

И, наконец, укажем, что, в отличие от чисто технических систем, априорная оценка “эквивалентной разрядной сетки”, “эквивалентного машинного слова” не может служить здесь отправным пунктом исследования. Вполне можно предположить (и ниже мы это покажем), что такого рода характеристика суть величина индивидуальная не только для каждого отдельного экземпляра, организма, но и для каждой решаемой задачи, а соотношение неопределенности-2 является ориентиром переменной оценки “реальных потребительских характеристик элементной базы”.

Получается, что ответ на поставленные в начале раздела вопросы надо искать в переходе к аппаратам структурным и квантово-механическим, учитывающим изменения самой структуры информации в процессе ее взаимодействия с воспринимающим ее механизмом. Начинать надо с феноменологического подхода к информации, с перехода от исследования сигнальных обрабатывающих механизмов к поиску законов обработки информации на базе восприятия ее собственных структур, метаструктур и их иерархии.

Все “интуитивно” найденное и положенное нами в основу технической реализации интеллектуальных систем в части I настоящей книги – пока не более чем весьма упрощенное “переоткрытие” фундаментальных решений Природы, “инженерная увертюра” к исследованию, ведущему к созданию науки информодинамики.

11.2. Топология вложенных многомерных конусов

Начнем с краткой предыстории, с публикации [26]{161. Чисто инженерное понимание интеллектуальной системы в теории ИСУ внешне предусматривает ориентацию исключительно на уровень вербально - понятийного обобщения информации, то есть на уровень, хотя и учитывающий контекстную природу информационных потоков, но все же ограничивающий анализ семантики и первого и второго порядка возможностями “алгебры изменяющихся формально-логических отношений”. Поэтому, во избежание критических замечаний об одностороннем понимании интеллекта в теории ИСУ, для случая, когда речь идет об интеллекте гуманоида, мы ссылаемся на [26], где в интересующем нас ключе рассматривались вопросы, связанные с пониманием интеллекта как совокупности сознательного, подсознательного и бессознательного аспектов переработки информации.// // Действительно, интеллект в “гуманоидной” трактовке может включать в себя такие не вполне определимые понятия как ощущение, восприятие, представление, разум, мышление, рассудок и другие, вроде бы дополняющие субъектно-объектную познавательную активность через “накопленный образ”. Или этот самый “образ” только и возможен, если он включает в себя “независимо от нашего желания” все перечисленные понятия?// // В литературе можно встретить разнообразные теории, связанные с определениями интеллекта, пытающимися учесть понятия такого рода. Сравнительный анализ их исходных посылок показывает, что в контексте наших интересов, связанных с поиском следующего шага анализа интеллекта как атрибута сложной системы, перспективным является расширение инженерных построений за счет использования определения интеллекта как совокупности индивидных и межиндивидных связей, коррелированных с тремя основными характеристиками - компонентами: биологическое (бессознательное), психологическое (подсознательное) и социальное (сознательное), причем возможно с необходимостью выделения соответствующих гендерных доминант. Однако можно предположить, что все это тоже подчиняется, вернее, обеспечивает изменение все того же “изменяющегося формально-логического аппарата”.}. Эта работа подводила, в некотором смысле, итог многочисленным исследованиям, использующим “экзотические” модели феномена интеллекта, точнее некоторых аспектов его функционирования. В качестве инструмента моделирования в работе было взято известное цветовое тело, представляющее собой пару сложенных основаниями конусов, внутри которых располагаются некоторые парные представления (сознание-подсознание и др.). Соответствие между этими представлениями устанавливалось через отражение в “зеркале” - поверхности (гиперплоскости), разделяющей конусы. Само же зеркало имело топологию цветового круга, т.е. структуру “подобную видимому спектру”.

Во избежание возможной путаницы и подмены понятий отметим – не потому интеллект моделируется цветовым телом, что человек видит и эмоционально воспринимает множество цветов, но видимый спектр (впрочем, как и “слышимый”) есть следствие действия общего принципа, на базе которого интеллект устроен. То есть, в основе явления явно лежит гармоническая шкала как один из основных системообразующих механизмов.

Тот факт, что “видимый спектр” расположен именно в таком частотном диапазоне – следствие резонанса частотных характеристик материалов, из которых построен человек и среда его обитания. Выбор же именно этого частотного диапазона для “моделирования интеллекта” естественным образом предопределялся “максимальной полосой пропускания информации” носителя этого интеллекта.

Как мы уже знаем, законы гармонических шкал являются системообразующими не только для “интеллекта”, но и для более первоосновного феномена - самоорганизации.

То же самое можно утверждать и в отношении комплементарного представления объекта в “двухконусной топологии с зеркалом посередине”. Коль скоро удастся показать, что подобный механизм срабатывает при очень разных исходных посылках и на самом различном материале, то будет естественно предположить, что имеет место действие некоторого феномена, заключенного не в исследованиях, но в самом предмете.

Обратим внимание еще раз на механизм, основанный на двухконусной топологии, но уже с другой, инструментально-топологической стороны.

Известно, что в недавнем прошлом (по исторической шкале) человек воспринимал окружающий мир в обратной перспективе. Можно считать достаточно хорошо доказанным, что такое восприятие было “выдавлено” по мере “математизации сознания” парадигмой “правильной”, т.е. математической перспективы.

Но мы здесь утверждаем, что “выдавлено” не наружу, а внутрь, на уровень “скрытых утилит” (скажем не в подсознание, а в некий промежуточный уровень или “общую операционную среду”).

Представим теперь себе механизм, в каком-то смысле совмещающий в себе указанные подходы к восприятию. Одна его часть (прогнозирующая, конструктивная) строит “конус достижимости” в будущее, и не из точки t₀, а из некоторой t₀- ?t₁ (надо же иметь какой-то фактический материал для построения). Другая часть строит такой же конус, но из точки t₀+ ?t₂ в обратном направлении – “аналитический конус”. Точнее это даже не конусы, а каркасы систем вложенных конусов.

Обратим внимание на следующий момент. Если взять все семейство вложенных конусов, которое удалось построить, и в них отметить те конуса, которые имеют отношение к управляемым координатам и ограничениям, то выделенное подмножество окажется ни чем иным как конусом достижимости Болтянского{162. Здесь мы имеем в виду буквально “чистую механику” работы с данными. Представим каждую координату в виде структуры данных Cache-системы, т.е. в виде В*-дерева (см. часть II). Совокупность В*-деревьев по всем наблюдаемым координатам организованная как супердерево, представляет собой “доступное наблюдению пространство”. В нем можно выделить (отметить) поддерево, листьями которого являются фазовые координаты системы, т.е. представление той части системы, которая подчиняется управлению.// //В этой структуре, в свою очередь, можно выделить поддерево, удовлетворяющее ограничениям на управление. Заметим теперь, что из соображений балансировки В*-деревьев, оптимизации использования аппаратуры (есть и другие причины) в системе присутствует многоуровневый (как минимум двухуровневый) кэш (перемешивание) данных. Последнее выделенное нами дерево приобретает топологию конуса, но само это дерево и есть запись, отображение в структурах данных конуса достижимости системы, определяемого по классической теории управления.// //Получается, что мы копируем буквально, один к одному и топологию процесса управления – каждой траектории системы будет соответствовать траектория “навигации в структуре данных” и наоборот. Однако отметим крайне важный и не столь очевидный факт -–только топология и только на уровне целое-к-целому. Т.е. расширению (или сужению) конуса достижимости будет соответствовать свой конус представлений, но говорить о соотнесении метрик или даже наведении какой-то “псевдометрики” в представлениях вообще недопустимо!// //Но и никакой особой сложности, скрытого смысла здесь нет. Траектория в фазовом пространстве – ясно, что это такое просто по определению. Траектория в конусе представления – это трасса алгоритма, создающего (и, в общем случае, изменяющего) обратную связь (функционал главной обратной связи), обеспечивающую соответствующую траекторию в фазовом пространстве. Говорить о какой-то общности или соотношении метрик этих пространств просто нелепо. И тем замечательнее факт абсолютного топологического подобия представлений.}.

Очевидно, что некоторые из одноименных линий будут пересекаться (т.е. скрещиваться в некотором объеме, определяемом квантовым соотношением неопределенности) – это пересечение 1.

Другие линии будут скрещиваться в большем объеме, определяемом соотношением неопределенности-2, т.е. неразличимостью на уровне модели из-за ограничений представления или “угла зрения”. Это, соответственно, пересечение 2.

Совокупность этих пересечений – не гиперплоскость, а скорее некоторая достаточно пухлая лепешка – и есть та “истинная метрическая сетка” в которой функционирует механизм в целом на отрезке deltat₃, deltat₃<<deltat₁, deltat₃<<deltat₂. {163. Если читатель сочтет, что это будет полезно, то можно дать “грубо физический” пример конусной топологии. Представим себе некоторую удаленную от нас плоскость или лучше объем пространства (диапазон резкости), на котором мы фокусируем свой взгляд и в который мы можем попасть, вообще говоря, только в момент t₀+deltat₂. Это аналитический конус. С другой стороны, смысловую интерпретацию этого объема пространства мы вообще можем дать только исходя из накопленного опыта, имеющейся a priori информации, текущих соглашений и ограничений на восприятие информации и тому подобного, т.е. исходя из смысловых и ситуационных оценок, возможных контекстов и т.п., сделанных (накопленных) в момент t₀-deltat₁. Это конус достижимости – все, что мы можем понять и воспринять в этом “пространственном срезе” существующем на отрезке deltat₃.}

Таким образом, мы имеем процесс “измерения своего состояния” как бы в двух перспективах – прямой и обратной. А теперь посмотрим, как в эту топологию замечательно укладывается архитектура интеллектуальной базы, предложенная в части I.

Предположим, что интеллектуальная система строит в своей базе сразу две структуры (параллельно во времени и пространстве памяти) – “прогностическое дерево”, т.е. то, “как представляет (мыслит) себе свое положение в обстановке” и второе “аналитическое дерево”, т.е. то, “как видит” (реально воспринимает). В некоторый момент времени вся актуальная воспринимаемая информация будет исчерпана и процесс остановится.

Набор совпадающих одноименных листьев этих деревьев и есть описание состояния системы на этот момент, которое она вынуждена принять как “истинное”, так как это максимум того, что можно извлечь из “текущего опыта” и “предыдущего знания”. Таким образом, то “поле памяти”, в котором расположен указанный набор листьев и есть “зеркало”, точнее его мгновенное (“замороженное”) состояние. Мы получили уже понятную нам топологию “конуса с зеркалом”, но с одним очень существенным дополнением.

Реально статики конусов не бывает (она только здесь, в описании или “мысленном эксперименте”) – система существенно динамическая. Даже если в “воспринимаемой картинке” ничего не меняется, то система может “шевелить” прогностическое дерево (“качать” половинку конуса), например, с целью поиска “лучшего варианта” или “рассматривания подробностей”{164. Ниже мы придем неизбежно к выводу: не “может”, а только этим и занимается, поскольку сам процесс поиска и есть первопричина существования системы – любой!}.

Топология конусов позволяет человеку (субъекту в процессе субъектно-объектного общения) до некоторой степени видеть будущее, как водитель видит (представляет с учетом всех ему известных факторов) дорожную обстановку, в которой он будет.

В “физическом” прогнозировании многое связано с различными скоростями перемещения масс, сигналов, дальнобойностью и разрешением сенсоров. Однако следует заметить, что и чисто информационных координат (компонентов) состояния все это касается в той же или большей мере. Так, например, скорость езды (в ближайшем “будущем”) может ограничиваться не только возможностями автомобиля, но и знаком “ограничение скорости” и знанием типа “за поворотом яма”.

Отметим, что на всех уровнях: чисто абстрактной самоидентификации (цветовой конус), сенсорной самоидентификации (перспективный конус, т.е. пара конусов прямой и обратной перспективы), представления в базе данных (встречные конечные деревья) и на уровне элементной базы (волновые фронты в нервных волокнах и нейронах) действует, похоже, один и тот же механизм.

Здесь мы обращаем внимание читателя на следующее обстоятельство – мы ничего не конструировали, даже реконструкцией это назвать нельзя, мы просто проследили как на всех уровнях представления информации и в самых разных по природе системах проявляется единая топология организации данных, и не только данных, но и процессов их обработки.

Напомним, что именно механизм В*-деревьев, минимальный из известных, достаточен для представления любых (произвольных в самом общем смысле) данных. Очень похоже, что Творец (Природа, если хотите) ничего “лишнего” не создавал, но пользовался одним единственным универсальным и минимально-достаточным представлением.

Но при этом речь идет только о представлении, о топологии данных, какую-либо “скрытую семантику” надо полностью исключить.

“Априорная семантика” присутствует лишь в “собственно данных”, т.е. в значениях первичных сигналов и в “словаре”, в наборе терминалов, которые “стали константами, обеспечивающими жизнеспособность системы”.

“Семантика как таковая”, т.е. метрика и как способ измерения, и как набор масштабов и коэффициентов, появляется только в процессе интерпретации, в процессе взаимодействия потоков данных “от среды” и “от системы”.

11.3. Закон рекурсии структур, метаструктур и процессов

Можно достаточно обоснованно предположить, что в основе рассмотренных выше архитектур лежит принцип структурной рекурсии – использование на всех уровнях одной и той же самоподобной структуры.

Но если на сенсомоторном уровне (в силу естественной причины – первого или второго соотношения неопределенности) происходит обмен рекурсии на рекурренцию, то на информационном уровне все происходит несколько по другому. До тех пор, пока задача не будет разрешена или признана “условно неразрешимой” (решение недостижимо или бессмысленно по какому-либо ресурсу), т.е. пока не будет исследовано “достаточно хорошо” все пространство состояний, заключающее в себе задачу вместе со всеми окружающими контекстами, мы не можем остановить рекурсию ни “вглубь” (увеличение разрешения) ни “вширь” (размещение новых контекстов), так как критерия просто нет ни внутри, ни снаружи.

Более того, опасно даже сколько-нибудь менять механизм рекурсии - система, скорее всего, просто разрушиться. Системообразующие механизмы обязаны быть рекурсивными в самом строгом смысле (возможно привлечения других механизмов типа демонов, но на правах утилит “по вызову”).

Разрешимы ли такие задачи? Кто хочет проверить, может самостоятельно написать формулу, например, для оценки размера стека, необходимого для сортировки такого рода структур данных – рекурсивных деревьев.

Остается признать, что разрешимыми вообще в общем случае оказываются лишь задачи некоторые, принадлежащие множеству меры ноль, а именно задачи, не только метрические по своей природе, но еще и укладывающиеся в конечную разрядную сетку.

Что же делать с остальными задачами? Ведь именно они и представляют интерес, ради них вообще все это и существует: и объект исследования – интеллект, и само исследование.

Разумно предположить, что некоторый критерий для остановки рекурсии все же существует. При этом он по своей природе независим от:

Единственным доступным нам в этой ситуации является критерий устойчивости структур (здесь можно вспомнить гл. 5). Возможно, он вообще единственный. А именно, начиная с некоторого шага увеличение “разрешения” уже ничего не меняет, увеличение окружающего контекста приводит к распаду структур – “выходу за пределы задачи”. В качестве “псевдогладкого идентификатора” естественным образом напрашивается оценка “второй производной пространства состояний”. Но с тремя очень существенными оговорками.

Во-первых, пространство состояний – не в строгом смысле ТАУ, но в максимально расширенной трактовке, как полный контекст.

Во-вторых, (что, в общем, следует из первого) – производная в обобщенном смысле, поскольку априори мы не имеем права “пространство состояний” считать метрическим.

В-третьих, это текущая оценка динамики некоторого процесса. Как уже упоминалось выше, до достижения решения задачи мы не можем говорить об измерении каких-то величин, тем более о вычислении производных в строгом смысле, поскольку отсутствует априорная оценка “малости”. И, кроме того, система – открытая, контекст “пространства состояний” изменяется во времени.

То есть любое текущее значение производной в этом смысле не более чем частная оценка одного процесса относительно другого, но не производная в классическом смысле.

Что же в таком случае является “решением задачи”? Во-первых, некоторый набор структур данных, устойчивых в смысле вышеуказанной оценки второй производной. Но как уже отмечено, эта оценка имеет смысл только в совокупности с тем набором данных, по которому производилось вычисление оценок производных. В свою очередь этот набор данных имеет адекватную интерпретацию только в совокупности с полным конкретным описанием контекста окружения системы, т.е. с тем, что она знает к данному моменту и с текущим состоянием окружения, которое она наблюдает.

В целом оказывается, что метаструктура решения любой задачи состоит из трех уровней некоторых структур данных. И не только метаструктура конечного состояния, некоторого “статического описания” решения, но и структура самого процесса построения этого решения. Обратим внимание на следующие два обстоятельства.

В таких условиях, для того, чтобы сохранить хотя бы не гарантию, но надежду на сходимость процесса, остается только одна возможность – метаструктура данных должна быть единой, самоподобной как “внутрь”, вплоть до представления элементарных сигналов, так и “наружу” - до представления сколь угодно сложных образов (абстракций, решений и т.п.). В противном случае, и это очевидно, даже если удастся организовать процесс построения решения так, чтобы он не разрушился сам по себе, затраты только на механизм адресации, построения и поддержания структур данных будут расти быстрее счетной последовательности – опять достаточно вспомнить только оценку стека.

Решающим оказывается следующее обстоятельство. И в биологических, и в техногенных системах и для построения абстрактных моделей данных оказываются достаточными структуры, аналогичные B*-деревьям. Нам просто ничего придумывать не надо, надо только использовать рекурсивно тот же самый механизм представления данных и как модель организации любого уровня данных, и как метамодель организации иерархии уровней представления, и как метамодель процесса обработки данных.

В целом сказанное эквивалентно предположению о существовании некоторого закона рекурсии структур, метаструктур и процессов. Процессов это касается в том смысле, что процессы самоорганизации не могут не быть рекурсивными.

Здесь полезно рассмотреть одну интересную особенность. Использование гармонических шкал сильно “облегчает жизнь” тем, что если при переходе на следующий уровень разрешения задача существенно не изменилась, то это означает конец процесса, так как последующее дробление шкалы либо ничего не даст (гармоники из “третьего ряда” уже точно не влияют), либо (возможно через несколько шагов) мы выходим на другой уровень организации объекта.

Из существования общего закона рекурсии структур и метаструктур получается интереснейший вывод: каждая проблемная область имеет не более трех уровней метаструктур над структурой “элементной базы”. Назовем этот вывод “правилом тройки”.

Если же происходит “насильственное расширение рекурсии” вглубь или вширь, система получает достаточный объем новых данных об окружающем мире, либо нового контекста, т.е. априорных знаний в виде “новой теории”, то происходит распад проблемной области и организация новых.

В действительности в организации систем наблюдается целая совокупность законов (правил): помимо триадной организации каждого уровня представления данных наблюдается закон самоподобия уровней (правило структурной рекурсии) и самоподобие организации системы как целого (правило общесистемной рекурсии). Эти законы (правила) самоорганизации систем мы совокупно рассмотрим в гл. 12. А пока продолжим анализ феноменологии живых систем.

Сказанное выше позволяет нам несколько иначе рассмотреть уровни организации сложных систем, нежели это было сделано у К.Боулдинга, и придать им новый смысл и порядок в соответствии с результатами проведенного нами анализа феноменов информации и самоорганизации.

Для этого из процесса эволюции выделим некоторые этапы, перед перечислением которых укажем: мы берем “большие этапы”, те, на которых сформировались структурно-полные системы различных уровней. Отметим их характерные особенности.

1. Внутри каждого из сформировавшихся этапов дальнейшее развитие идет только “вширь” – за счет разнообразия структур (подвидов) одного порядка. Чем “ниже” уровень – тем “меньше различия по разумности” и больше разнообразия.

2. На каждой следующем этапе информационная система предыдущего этапа проявляется уже как целостная периферийная система, в том числе и морфологически целостная, т.е. выделяется адекватный функциональному назначению “аппаратный уровень”. В частности, у позвоночных наблюдаются четыре “большие этапа” – соответственно разделам организации нервной системы.

1. В первый раз обратная связь замкнулась на прединформационном уровне у одноклеточных (на рисунке не рассматривается), т.е. их выходные реакции на том же уровне, что и входные – физические, физико-химические.

2. Структурно-полный уровень организации первичных сигналов сложился у насекомых, а высший уровень организации у них – внешний, как, например, у пчел. Здесь мы наблюдаем метауровень как коллективное существо. Это последний уровень, на котором допустимо говорить о существовании какой-то полной системы изоморфизмов входных и выходных сигналов единичной особи. Для следующих уровней такое сказать уже нельзя, больше того изоморфизм сигнала и “того, что циркулирует в контуре обратной связи ОС2” существует только для отдельной особи, экземпляра.

В целом, для совокупности особей это “циркулирующее” структурно, по своей организации, более сложно, чем совокупность сигналов. Строго говоря, здесь уже заканчивается сигнальный уровень представления, мы можем именовать этот уровень сигнальной системой только условно, для привязки к традиционной терминологии. Справедливо считать, что именно здесь и появляется процесс (феномен, явление) структурно более сложный, чем совокупность сигналов. Здесь появляется другой, информационный уровень организации или собственно информация как явление, самый первый уровень ее организации, который мы обозначим как И₁.

В дальнейшем термин “сигнальная система” употребляется для привязки к традиционной терминологии и обозначения того, что это представление используется для внешней, между отдельными особями, коммуникации. Точно так же становится условностью обозначение более высоких уровней организации как контура обратной связи, это уже не функциональная зависимость, но некоторая свертка, не представимая, в общем случае, конечным алгоритмом.

3. У позвоночных этот уровень, т.е. совокупность периферических нервных клеток и уровня, обозначенного И₁, уже внутри. Он, представляет собой функционально и морфологически полную внешнюю нервную систему. Их (позвоночных) “внешняя сигнальная система” вторая – И₂.

4. Соответственно у млекопитающих, вплоть до приматов третья – И₃.

5. “Сигнальная система человека” – самый примитивный из появившихся устойчивых языков – “четвертая сигнальная система” (что нам приходится констатировать вопреки утверждениям биологов).

Это на самом деле очень важно учитывать при анализе, особенно при сравнении приматов и человека. У тех и других имеется структурно-полный информационный уровень и метауровень, но метауровень разный. У приматов это система пирамидальных структур, может быть и весьма богатых (кстати и у птиц, на предыдущем уровне, наблюдаются очень высокие структуры – псевдоречь), но это метауровень по существу структурно неполный.

На рис 11.1 И₄ обозначает выходное представление некоторой физической структуры (коры), функционально это высший уровень организации нервной системы и у высших, и у человека, но организованный существенно различным образом.

При переполнении верхней структуры дальнейшее ее расширение путем механической надстройки еще одного “аппаратного уровня” почему-то не произошло. Произошла реорганизация этого уровня, изменение способа его функционирования. Причина и механизм такой реструктуризации окажутся, в дальнейшем, ключевым моментом.

У человека сформировался другой уровень базового языка и базовых образов, нежели у приматов. Можно некоторое их найти соответствие и сделать словари, но “образ мыслей” – разный. Для собак и обезьян –“ближе к нам”, для дельфинов – дальше, но говорить об изоморфизме нельзя{165. Поведение дельфинов, “более близкое в некотором смысле” к человеку, можно объяснить наличием сонара, сенсора, поставляющего мозгу образы гораздо более богатые и целостные, чем даже объемное изображение. Наземным обитателям таковые недоступны физически, только человек способен “восстановить из проекций” и “домыслить” нечто подобное, но уже “через верх”, через осознание и обдумывание образа, т.е. из-за сложности, длительности процесса “реконструкции образа” и неизбежных потерь информации на разных уровнях этого процесса, человек может в каком-то смысле быть “тупее” дельфина.}. Как устроен этот уровень у человека, т.е. И₄ – вопрос не тривиальный и заслуживает отдельного рассмотрения, здесь же отметим следующее.

Для приматов “слово” и “образ слова” (“знак”) одно и тоже, для нас (по крайней мере, для большинства) – нет. Это можно наблюдать по тому эффекту, что у человека в коре строго специализированные “речевая” и “зрительная” зоны, у приматов же должны быть морфологические или функциональные отличия, так как при активной работе “речевого центра” образуется другой характер взаимодействия с остальной корой. Человек “слышит слова”, но “учитывает образы”.

Язык 4 (см. схему ниже) это не поток слов, а поток образов, достроенных с помощью контекстного анализа, то есть это четвертая сигнальная система – иначе неизбежна путаница в анализе. То же самое и зрение: образ видимый и образ воспринимаемый сознанием разные.

Биологи и другие специалисты это и так знают, однако неточность (принятые ими только три “сигнальные системы”) им пока не очень мешает{166. После работ И.П.Павлова, т.е. двух сигнальных систем достаточных для управления на уровне примитивных рефлексов, всё остальное многообразие поведения все дружно решили упаковать в одну “третью” сигнальную систему – начиная от философов и до исследователей ИИ. Действительность, однако, сложнее, но и понятнее в этой сложности.}. Но непонимание того, что на вход речевого анализатора, например, для управления компьютером, поступает сигнал четвертого уровня, т.е. из среды, имеющей над физическим уровнем (собственно сигнальным) структурно-полную организацию, ведет к созданию неустойчиво работающих конструкций, это попытка обработки того контекста, который изначально не был предусмотрен в системе.

Иллюстрируем сказанное выше дополнительным схематическим построением:

Не правда ли, замечательная путаница из “языков” и “сигнальных систем”? Но заметьте, не мы эту путаницу придумали – она сложилась из вольного употребления самих этих слов, языком именуется и живой язык (т.е. даже шире, чем язык, существующий на данном отрезке времени, чем язык популяции) и некоторая совокупность сообщений на этом языке; сигнальной системой именуется, по-видимому, совокупность из живого языка и интерпретатора – субъекта, т.е. сущность другого порядка сложности, чем последовательность сигналов, даже более сложная, чем сам “язык”.

Ясно, что под сигнальной системой на самом деле надо подразумевать систему контекстно-зависимого (КЗ в широком смысле, включая умолчания) субъектно-объектного взаимодействия. Оставим в стороне терминологические тонкости и отметим здесь только следующее. Из последовательности преобразований “сигналов” в “языки” только свертка 1 имеет эквивалент в виде конечного алгоритма, остальные свертки – процессы контекстного анализа.

Теперь, с учетом сказанного в предыдущих разделах, сконструируем (следуя рис 11.1, т.е. тому способу устройства систем, который мы подсмотрели в Природе) минимальную метаструктуру данных, достаточную для описания открытых систем.

Структура, соответствующая “млекопитающим” (еще раз заметим – классификация условная) содержит три больших раздела – “внешнюю нервную систему”, “стволовую” и “центральную”. Центральная нервная система – функционально-полная, т.е. внутри, в своем представлении, должна содержать три уровня, “полно представлять систему-как-целое”, что и изображено на рисунке. Обозначим это внутреннее представление ЦНС как уровни

, каждый из которых также содержит три “подуровня”, обозначенных кружками.

Будем считать, что внутри каждого уровня (уже ЦНС) различаются только два состояния каждого из подуровней (обозначенных кружками внутри прямоугольников) – “заторможенное” (0) и “возбужденное” (1). Таким образом, каждый из уровней представляется восемью различными состояниями, то есть состояние уровня

представляется трехуровневым бинарным деревом. Состояния подуровней внутри

“с точки зрения

” – только различимы, т.е. состояние “

с учетом

” представляется уже четырехуровневым деревом 1-2-4-8.

При этом для нижнего уровня, листьев этого дерева, возможно потребуется циклический сдвиг на одну позицию, поскольку состояния “различимы”, но не имеют “естественной нумерации”. Т.е. потребуется “подбалансировка” дерева (механизм, аналогичный B*-деревьям в Cache’).

Наконец, чтобы учесть внутреннее состояние

, мы должны сопоставить каждому листу дерева 1-2-4-8 некоторую структуру данных, вмещающую восемь различимых и разных состояний, некоторый “восьмиместный зарядовый пакет”. Для дерева 1-2-4-8 (с добавкой “собственно данных”, состояний

), содержащего “входные данные”, потребуется уже полная балансировка, поскольку для представления состояния внутри

уже не различимы, есть только последовательность сигналов, изменяющая состояния и через его выход состояния

Итак, мы получили не что иное, как “естественную метамодель организации данных”, просто “сложили минимальное представление” наиболее простым из возможных способов. Раскрывая внутренние состояния подуровней

путем “надстройки вверх” метадерева по тому же закону 1-2-4-8 и “увеличивая разрешение представления внешних сигналов” путем расширения B*-деревьев “собственно данных” кратного восьми, мы можем автоматически, используя только принцип самоподобия (т.е. чистую рекурсию), строить сколь угодно сложные модели данных.

Напомним, контекст окружения самого нижнего уровня, собственно данные, мы не имеем права считать имеющим какой-то априорный порядок, для нас это просто поток данных, априори неизвестного размера. Поэтому “расширение вниз” мы должны производить не “надстройкой вниз” структуры B*-деревьев, а только увеличивая размер массива данных.

Попутно заметим, что благодаря работе механизма балансировки B*-деревьев система (полученное представление) становится устойчивой к сбоям и даже выходу из строя отдельных компонентов “элементной базы”.

Но главный, ключевой момент построения нашей “информационной машины” заключается даже не в этом. Вспомним, что любое “адресное представление”, любая модель данных, в конечном счете, прекращает свое существование исключительно потому, что нарушается именно механизм адресации, происходит переполнение описания (адресного поля) и модели и физической памяти.

То есть в итоге требуется создание нового описания, новой модели и подключение отдельного механизма порождения этой новой модели и реорганизации физической памяти. В общем виде такой механизм реорганизации реализуем только для B*-деревьев – напомним, что для любых других представлений (модели Кодда, алгебраических матриц, графов, сетей и т.п.) требуется внешнее глобальное описание размера, числа элементов структуры уже априорно заданное, т.е. конечно-вычислимое описание структуры “больше которой не может быть”.

Фактически это неизбежно. Если придерживаться адресной концепции, нумерации “ячеек памяти” при которой неизбежен “конфликт с конечной вычислимостью”, то мы получим представление, которое не только “нельзя вычислять”, но невозможно даже “понумеровать элементы представления”{167. Впрочем, все сказанное изложено в конструктивной формулировке теоремы Геделя, суть которой сводится к тому, что, начиная с некоторого уровня сложности, любая модель становится сколь угодно сложнее самого моделируемого объекта.}.

В нашем же случае механизм адресации (а, значит, и затраты на него) вообще не нужен, достаточно “самоподобно коммутировать самоподобные элементы”. Благодаря тому, что мы идем на затраты – выделение “ячеек” для запоминания “пустых элементов”, мы избавляемся от затрат в итоге катастрофических – на организацию адресации как таковой{168. Подробнее см., например, В.Кирстен, От ANS MUMPS к ISO М. Перевод с нем. СПб, изд. АОЗТ “СП.АРМ”, 1995.}, на построение того механизма, который неизбежно должен сам себя разрушить.

Теперь заметим, что “ниже” уровня И₃ (конкретно подуровня

) имеется еще два функционально и аппаратно полных подуровня - “стволовая нервная система” и “периферическая нервная система”. В соответствии с построением метамодели данных, мы должны считать их соответственно совокупностью “узлов” (некоторым множеством, не имеющим априорного числа элементов и “упорядочения”, “нумерации”) и “потоком значений внешних, физических сигналов” (также априори не нумерованным).

То есть к элементам “собственно данных”, лежащим “ниже” структуры метаданных (контекста, дерева 1-2-4-8), мы должны присоединить некоторую структуру, но уже отличную (даже и по способу хранения и обработки). Это уже должно быть B*-дерево по определению структуры в стандарте MSM-ANSI. Другую, более сложную структуру, обладающую “собственными свойствами”, мы не имеем права даже предполагать, как уже говорилось выше, таковая неизбежно требует адресации, а, значит, неизбежно саморазрушится из-за переполнения.

Таким образом, конструирование модели метаданных привело нас к структуре бинарного дерева 1-2-4-8 и присоединенной к листьям этого дерева системе B*-деревьев. “Меньшая” структура не будет обладать универсальностью, возможностью моделировать произвольные структуры данных. “Большая, более богатая” неизбежно заставит придумывать способ адресации, т.е. вводить априорное (искусственное и ничем объективно не заданное) упорядочение, шкалирование сигналов внешнего Мира.

Обозначим эту структуру 1-2-4-8 как

, а присоединенную к ней “структуру упорядочения сигналов”, т.е. систему B*-деревьев назовем структурой Z. Заметим, что структуру Z мы в некотором смысле можем считать “спрятанной” в листья базового дерева

Элементарное внутреннее представление для систем рассмотренного выше уровня уже не бит, а состояние четырехуровневого бинарного дерева – если, конечно, принять здесь самое простое из возможных – бинарное представление состояний. В соответствии с этим “элементарной ячейкой”, аналогичной ячейке, например, регистра, может быть только структура, как минимум целиком вмещающая указанное дерево. Элементом памяти для размещения таких деревьев должна быть как минимум структура, вмещающая листья этого дерева, как один целостный элемент данных, но не в математическом, а в “микросхемном” смысле{169. Отметим, что “элементарное внутреннее представление” и “ячейка памяти” это не обязательно одно и тоже.}.

Это имеет и косвенное, но общеизвестное подтверждение – мгновенная или подсознательная память человека устроена “по восьмеркам”{170. Напомним, что во всех без исключения психофизиологических исследованиях фигурирует один и тот же факт – человек подсознательно воспринимает и классифицирует образы “группами по восемь” вне зависимости от того, есть ли это элементарные сигналы или образы очень сложные как, например, в опытах по “соревнованию с компьютером” в скорости счета или запоминанию больших текстов или больших массивов неструктурированной (неосмысленной) информации. Не будем рассуждать о смысле скоростного запоминания и последующего цитирования телефонной книги, но факт: такие опыты состоялись во множестве и одна из главных выявленных закономерностей – механизм памяти работает “группами по восемь”. Другой вопрос, что на самом деле работает целая совокупность механизмов, и разделить их, идентифицировать работу каждого в отдельности, исходя из самих этих экспериментов практически невозможно.}.

Как уже упоминалось выше, нервное волокно гораздо более богатая структура, чем провод для передачи телеграфного сигнала. Подтверждение тому – гигантское количество экспериментального материала в биофизике.

Из предположения квантовой природы передачи сигналов в нервных клетках запоминающей ячейкой должен быть шестиместный зарядовый пакет, “в динамике” – 6 узлов волнового фронта, такой своеобразный оптоэлектронный преобразователь. Действительно, у насекомых распространены (у многих явно просматриваются) шестиугольные фасеточные структуры. Базовая структура из шестиугольных фасеточных структур 6 – (6+6) – (6+6+6+6) имеет вид дерева 1-2-4.

Разумно предположить, что для устройства более сложных структур природа ничего лишнего не изобретала, а воспользовалась уже имеющимися решениями. Тогда у млекопитающих, по видимому, произошло скручивание проводов в пару, т.е. S₁=8 – (8+8) – (8+8+8+8) (рис. 11.2.),

Рис. 11.2. “Провода” специфицирующей пары, т.е. узлы фронтов неразличимы или не используются – требуется “конструктивная доработка”, чтобы устойчиво различались.

а, начиная с некоторого уровня, возникла отдельная спецификация “спаренных волноводов” S₂ = (8)- (8+8)-(8+8+8+8)-(8+8+8+8+8+8+8+8) плюс, соответственно, дерево 1-2-4-8.

У человека произошла спецификация “совместной пары” S₃ = (8+8)-(8+8+8+8)-(8+8+8+8+8+8+8+8)-(8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8+8) плюс, соответственно, дерево 2-4-8-16.

Мы рассмотрели “раскладку проводов” или узлов фронтов, т.е. “реконструировали” способ, с помощью которого можно “спрятать” внутри бинарного дерева восьмиместное представление. Причем реконструкция выполнена наиболее простым и естественным способом как “с позиции наблюдаемого”, на основе шестиугольных фасеточных структур (на самом деле и клеточных структур, и структур белковых молекул), так и с позиции геометрии, волоконной оптики и ряда новейших исследований.

Остался только “лишний элемент”, специфицирующая пара (рис 11.3), как мы сейчас выясним, ключевой элемент для формирования аппаратной базы коры мозга человека.

Посмотрим с позиции нашей реконструкции, как должен выглядеть элемент представления следующего уровня, “эквивалент элементарного сигнала для И₄”. Дальнейшая “чисто аппаратная надстройка” того, что изображено на рис.11.1 невозможна, структура заполнена, содержит три функционально полных уровня, три полных уровня ЦНС и каждый из них состоит из трех подуровней.

Элементарный же сигнал, “элемент состояния И₄ должен содержать уже парное представление выхода И₃, т.е. “предыдущее”, то, что было раньше запомнено и

“текущее”, то, что вызвано последним сигналом, последним изменением состояния среды.

Такая конструкция может быть представлена как пара бинарных четырехуровневых деревьев “свернутых в конусы” - рис. 11.4. Оставим пока на дальнейшее вопрос о том, как присоединяется и формируется конструкция из двух структур Z. Здесь отметим только следующее.

1. Фактически на рис. 11.4 изображен четырехмерный конус, совпадение его с рассмотренным выше топологическим представлением данных очевидно, но отметим важный факт – если базовое дерево, представление было “наиболее естественным” для уровня И₃ и “минимальным”, то представление в виде рис. 11.4, парной структуры S,S’ вообще единственное, которое возможно разместить и обрабатывать в некоторой физической среде, в трехмерном представлении. Причем сделать это можно только используя некоторую “пометку”, отличающую S от S’ и обеспечивающую их совместную “обработку” в одном физическом элементе, т.е., например, уже упомянутую выше “специфицирующую пару”.

2. Структура S оказывается существенно динамической, так как должен непрерывно работать и механизм согласования половинок S,S’ и механизм подключения и взаимосогласования соответствующих им структур типа Z. Но этим мы займемся в гл. 13.

Если разместить элементарную структуру данных S (память, “то, что сформировано при обучении”) и S’ (“то, что наблюдается”, “задача”) в некоторой адресной памяти, то потребуется специальный механизм адресации для идентификации и совместной обработки S и S’ – рис. 11.4.

При размещении структуры S в некоторой “обрабатывающей волоконно-оптической памяти” структура S’ является просто “запускающим импульсом”, а “совмещение половинок”, их “относительный поворот” достигаются путем обработки сигнала специфицирующей пары – рис. 11.5.

Но то же самое справедливо и для сколь угодно “высокой конструкции”, построенной из элементов S, т.е. никакой механизм управления адресацией становится просто не нужен, система работает автоматически – рис. 11.6.

Напомним про инвариантность представления. На самом деле не существенно, когда произошла спецификация проводов – на переходе к млекопитающим, приматам или человеку. Просто человек “научился (захотел, был вынужден) активно их использовать”, т.е. поддерживать две информационные структуры сразу, но за это расплатиться необходимостью использования и непрерывной обработки чудовищных потоков информации и потерять за эмоциональность и контекстность свободу непосредственного восприятия Природы, по-видимому, доступную на предыдущем шаге развития.

Это значит, что “появилась аппаратура для дуального представления Мира” (восприятия, “двухпалатного” сознания).

11.5. Некоторые количественные оценки элементной базы

Таким представляется сегодня элемент “канального преобразователя”. Сколько состояний у такого “микропроцессора” сказать без дополнительных исследований достаточно проблематично. Однако можно с уверенностью сказать, что в нем (нейроне) со стороны каждого входа не менее одной метаструктуры типа S для представления принимаемого состояния и одной ответной S’ – для внутреннего представления (предыдущего состояния).

Попробуем оценить “эквивалентную информационную емкость” нейрона, исходя из самых простых предположений и общепринятых численных оценок. Например, возьмем оценку числа входов и других параметров нейрона из работы [33]. Самый простой сервисный нейрон, выполняющий функции “канала связи”, имеет два входа, т.е. должен “обслуживать” (отображать и передавать) две структуры типа S.

Пусть его “внутренняя память” запоминает только состояния самого нижнего уровня структуры S и каждый из проводов передает только два состояния сигнала. Т.е. описание состояния входа должно содержать 8х8=64 однобитовые “ячейки” (узла дерева), каждая из которых имеет два состояния. И таких “полей памяти” для структуры S надо два – для S и S’, т.е. в сумме 128 однобитовых “ячеек”.

Напомним теперь, что мы строим “безадресный механизм”, восемь состояний должны занимать восемь бинарных “ячеек”, мы не имеем права кодировать их{171. А, например, применяя трехбитовый регистр (т.е. позиционную восьмеричную систему записи “состояний как чисел”) мы вынуждены кодировать эти состояния, значение каждой “однобитовой ячейки” определяется ее позицией в регистре, т.е. принятой системой исчисления и принятым разбиением на регистры. Но разбиение на регистры это уже и есть система адресации.}. Для каждого отдельного узла дерева мы должны выделять отдельную структуру памяти, для структуры S, для каждого отдельного состояния составляющих ее половинок, соответственно 128-битовый регистр, 128 ячеек. Для восприятия двух входов нейрона соответственно два регистра по 128.

Считая “байты” (в кавычках, потому что это не байты в восьмеричном смысле, а группы по восемь однобитовых ячеек) независимыми, поскольку они не связаны никакой позиционной системой счисления, и считая, что они реализуются как независимые физические структуры, получим оценку “эквивалентного адресуемого поля” 256 Кбайт.

Что и говорить, мы очень неэкономно распорядились “однобитовыми ячейками”, однако не будем спешить с выводами, пока это модель простейшего “транспортного нейрона”.

Будем считать, что для “высокого нейрона” использован тот же механизм запоминания состояний. Ориентируясь на оценки общепринятые [например, 33 и др.], считая, что “высокий нейрон” имеет ~10² рабочих и ~10⁴ обучающих входов, и каждый вход различает ~10², т.е. около 64 разных пороговых состояний (что как раз соответствует “модели канала”, т.е. числу состояний структуры S), получим оценку “оперативной памяти” ~2,56 Гбайт и “долговременной” ~2,56х10⁴ Гбайт. Но если предположить, что каждая “однобитовая ячейка” реализована как состояние валентной связи в некоторых молекулярных структурах, например, “тубулиновых микротрубочках С.Хамероффа”, то оценка совсем не представляется безумной с точки зрения возможностей ее физической реализации.

А теперь обратим внимание на следующий факт. Сложная структура из двух уровней структур типа S, содержащая только две нижние структуры S имеет вид, изображенный на рис. 11.7.

Т.е. для “пустых” узлов верхней структуры S, а значит и соответствующих им “нижних структур не надо резервировать место, их можно вообще не строить, им не надо присваивать имя, можно вообще “о них забыть”. Физически это место может быть отдано другим структурам, принадлежащим другой метаструктуре. Это и есть безадресная организация или, иначе говоря, механизм самоадресации данных.

Чем более сложные, т.е. высокие структуры реализуются, тем больше экономия оттого, что не надо даже думать о “предке без потомков”, “имя без данных” просто не существует по умолчанию, т.е. не требуется никаких специальных механизмов именования, резервирования и т.п. О том, как упаковываются высокие структуры для хранения на уровне “собственно данных”, т.е. в то, что мы называли выше B*-деревьями, организованными в Z структуры, мы поговорим отдельно в следующих разделах.

Впрочем, читатель возможно уже и сам об этом догадывается, в частности и о реализуемости механизма такого свойства в “многослойной голографической памяти” или чем-то подобном.

Отметим еще раз интереснейшую особенность – при размере оперативной памяти от двух до десяти гигабайт рассмотренный здесь “существенно неэкономный механизм” и самый экономный из известных способов управления адресами, применяемый в системе Cache’ для адресной архитектуры становятся эквивалентными по расходу элементарных однобитовых ячеек. Для более сложных структур любой способ адресации будет уже безнадежно проигрывать.

Чтобы пояснить это, в общем-то не сразу очевидное утверждение, сделаем небольшой отступ. Традиционно объясняют “преимущества” фон Неймановской архитектуры нехитрым примером. Восемью битами можно адресовать 256 слов (байт), 16 битами – 256 Кбайт и т.д. Т.е. длина адресной части команды логарифмически зависит от размера адресуемого поля.

На самом деле забывают (почему?) о том, что использование адресов требует имен, каталогов имен, иерархической системы описания адресного пространства, а, значит, памяти для размещения всего этого. О том, что требуется механизм для создания, использования и модификации этой системы описаний, а, значит, и ресурс для работы этого механизма (т.е. память и время) забывают тем более.

А речь здесь идет именно об этом, о затратах на создание и поддержание совокупности этих механизмов, которые только и делают адресную архитектуру работоспособной. До некоторых пор, в “начальный период развития компьютерной техники” мы находились в начале некоторой затратной кривой, описывающей зависимость совокупных затрат на управление адресным пространством от размера адресуемого поля. В настоящее время мы приближаемся к дальнему концу графика, к критической точке, где затраты на поддержание “каталогов над каталогами”, иерархии описаний должны превысить объем самой полезной информации, того, для чего эти каталоги создаются. Все это можно изобразить на графике рис.11.8.

N – количество однобайтовых ячеек, используемых для представления;

S – сложность модели данных, оценивая, например, в байтах;

Для машины фон Неймана N взято с учетом расхода на описание всей совокупности структур данных БД, механизмов интерпретации и необходимого совокупного “свободного пространства” для работы всех механизмов БД, т.е. это полный объем памяти компьютерной системы.

К – критическая точка, лежащая в зависимости от принятой модели данных в диапазоне от 2 до 10 Гбайт.

Похожие оценки происходят из очень сложных и туманных вычислений, с многочисленными оговорками их авторов. В простейшем случае ищется (экспериментально оценивается) просто некоторый размер необходимой памяти того, что мы здесь называем “информационной машиной”. Но вообще-то необходимо учесть то обстоятельство, что существуют не только различные скорости работы уровней механизмов памяти компьютера, который и используют в качестве “расчетной модели”, но существует и собственная динамика информационных процессов (внешняя динамика, которую компьютер только моделирует).

Рядом исследователей в этой связи рассматривалось понятие “точки вспышки разума” в смысле количественной оценки аппаратных затрат и их “динамических характеристик”, после чего может произойти нечто нетривиальное. Например, по Р.Пенроузу, у червя с его 302 нейронами таких “моментов сознания” может происходить не более двух в секунду – на большее “аппаратного обеспечения” не хватает.

Однако в целом “количественные оценки динамики информационных процессов” ровно ничего не поясняют, кроме того факта, что динамика эта есть в Природе, но она слабо связана (а может и не связана) со скоростными соотношениями работы уровней памяти в компьютере, не очень подходящем инструменте используемом для ее моделирования.

Не будем заниматься оценкой “правильности” точки К на графике, скорее всего эта величина существенно переменная, зависящая от модели данных, примененного программного обеспечения. Здесь важно другое, достаточно близкое совпадение ее оценок в разных, независимых исследованиях и ее совпадение с приведенной здесь “оценкой памяти” нейрона уже вообще ничего не имеющей общего с оценками физических энтропийных моделей, по смыслу от любых энтропийных подходов независимой.

Иначе говоря, там где Природа безнадежно проиграла на конструкции нейрона, там же она и абсолютно выиграла на возможности строить из этих нейронов сколь угодно большие конструкции. И не просто строить “сколь угодно сложные” конструкции, “модели данных”, но и делать это, не используя вообще никаких специальных формализмов моделирования, а только один принцип самоподобия, чистую рекурсию.

Завершая этот раздел невозможно обойти вниманием следующее обстоятельство.

Если изложенная выше модель “безадресной памяти” покажется читателю слишком сложной, ознакомьтесь с упомянутыми вычислениями и туманными интерпретациями оценок, так или иначе численно совпадающих с критической точкой К, после чего станет ясен весь юмор ситуации. А заодно станет понятнее, есть ли смысл в попытках описать и понять интеллект, негэнтропийные системы средствами теории передачи информации, т.е. средствами, сделанными для энтропийных систем и, разумеется, пригодными только и исключительно для них.

Полезно, по-видимому, дать еще одно пояснение. Логарифмическая зависимость длины адреса от размера адресного поля не зависит от самого размера памяти и с этой позиции приведенный график кажется нелепой выдумкой. По крайней мере, возникает желание получить “доказательство” или “точное значение” положения точки К на графике.

Но в том то и дело, что “доказательства в строгом смысле” не существует. Дело не в том, что каждому элементу можно сопоставить некоторое число, адрес, а в том, как этими адресами пользоваться. ПК 1999 года на базе Pentium III по мощности соответствует всем компьютерам космических комплексов СССР и США на 1969 год, однако посмотрим как и на что эта мощь расходуется.

Попробуйте рассчитать на этом ПК, например, вывод на орбиту спутника – если Вы не специалист по орбитальной баллистике, то все ПО Вам не поможет.

Точно так же бесполезно поручать компьютеру расставить запятые в некотором “среднем” тексте. Так же и все графические пакеты очень мало помогут не умеющему читать чертежи.

Наконец, вспомните, много ли Вы знаете индивидуумов, знающих в точности назначение всех кнопок в той или иной сколько-нибудь сложной программе?

Все это и отображено на графике рис. 11.7. Это и означает, что вся совокупность прикладного ПО, по размеру превосходящая 8 гигабайт стандартного HDD, “сама умеет” только помочь некоторому “среднестатистическому пользователю” сформулировать и решить свою прикладную задачу. Т.е. фактически большая часть памяти и мощности тратится на управление ресурсом, на то, чтобы этим ресурсом можно было пользоваться.

Сделаем прямой практический вывод – прогноз будущих изменений в машинах и операционных системах.

Становится все более ясно, что начиная с объема оперативной памяти более 10 Гбайт эффективность всех известных подходов, всей суммы информационных технологий, базирующихся на адресном представлении, т.е. совокупности {ОС – операционная оболочка – прикладная система} резко перестает расти. А относительная эффективность, “коэффициент полезного действия” от увеличения мощности машины станет резко падать.

Выживут лишь две “ветви генеалогического дерева”. Во-первых, это матричные процессоры типа “колумбийской машины”{172. О “колумбийском процессоре” см. далее по тексту книги.}, т.е. те, топология данных, модель данных в которых адекватна реализуемому вычислительному процессу, например моделям механики сплошных сред, моделям взрывов, потоковых процессов и т.п.

Во-вторых это будут “машины управляемые данными”, хотя и базирующиеся на “адресной аппаратной базе”, но использующие существенное развитие идей подходов, перечисленных в восьмой главе, реализующие прямое управление ресурсом, адресным полем от динамической модели данных.

Остальные ОС и операционные оболочки просто “вымрут как динозавры”, останутся как реликты для студентов, для изучения истории науки об информации, той самой computer science, от которой сейчас старательно открещивается информатика.

Глава 12. Теория структурной согласованности

Рассматривая техногенные и естественные “информационные” системы, нам удалось обнаружить вроде бы немного – всего один “структурный феномен” в двух ипостасях – закон гармонии (гармонических шкал) и явление структурного резонанса. Но за этой малостью – система аксиом открытого Мира, все многообразие реальности. За всем остальным “богатством” – не более чем частные замкнутые модели, аксиоматические формальные системы. Да, мы согласны, обнаруженные явления “плохо измеримы”, бедны{173. Но что считать богатством – некий априорный набор свойств или источник любых совокупностей свойств?} метрическими свойствами, позволяющими делать “строгие выводы”. Но разве не наводит на размышления повсеместность этих явлений?

Разве не привлекает внимание, что ничего другого подобного, наблюдаемого повсеместно, общего от субквантового уровня до организации Вселенной, от организации простейшего гена до законов функционирования интеллекта так и не обнаружено? Можно утверждать – и не будет обнаружено, за достаточностью указанного и, следовательно, ненадобностью Природе “чего-то другого”{174. Здесь мы должны вспомнить утверждение Декарта: Природа – это все, что не дух. Фактически это утверждение о возможности расщеплении законодателя и закона вплоть до отрицания необходимости законодателя. Мы не будем здесь пока ссылаться на Р.Авенариуса, а просто отметим, что в этом утверждении о Природе кроется логическая ошибка – невозможно устроить нечто (или, если хотите – нечто “не может устроиться”), если законы “устроения” не являются внешними, относительно “устраиваемого”. Сама Природа становится здесь тождественной духу. // // Это элементарный вывод к которому нас ведет излагаемая здесь теория: самая внешняя, самая открытая из всех систем, остановимся ли мы на Природе по Декарту или вернемся к временам, когда указанного расщепления не было, может существовать, строить и воспринимать все внутри себя, только если это “внутреннее” построено по ее же законам – “по образу и подобию”.// // Говоря уже языком этой книги – все “внутреннее” должно иметь контекст, в котором оно воспринимается “внешним” и этот контекст всегда должен быть понятен извне (из этого не следует, что внешняя система обязана уметь воспринимать полный возможный контекст входящей в нее системы – это ей просто не нужно и отдано вниз в виде “свободы воли”). // // В обратную же сторону это утверждение распространяется “зеркально-дополнительно” – даже исходя из классификации К.Боулдинга совершенно ясно, что полный контекст систем старшего уровня недоступен младшему и воспринимается там “в доступном по аналогии своего мировосприятия смысле” как некоторая “внешняя данность”, будь то Бог относительно человека или садовник с лопатой относительно муравейника.}.

Любая “строгая”, т.е. чисто аксиоматическая теория будучи погружена в реальный, развивающийся мир, неизбежно приходит к краху, к самораспаду, так как она не способна следовать за ним достаточно долго. Более того, оказывается, что вся совокупность аксиоматических теорий способна в общем итоге охватить только физические энтропийные системы, т.е. феномен самораспада. А чтобы связать концы с концами необходимо какое-либо “начало”, вроде “Великого взрыва”, “начального мига творения” и тому подобного.

Единственная альтернатива, увязывающая все воедино, заключается в следующем. Предположим, что феномены гармонических шкал и структурного резонанса сами являются той первопричиной (или имеют прямое отношение к ней) по которой в реальном мире существуют не только саморазрушающиеся, но и самоорганизующиеся системы. Это эквивалентно формулировке гипотезы о единстве указанных двух проявлений “структурного феномена”, о существовании некоторого нефизического “структурного взаимодействия”, по своей сути:

Великие отцы-основатели современной физики дружно сетовали, что для создания жизнеспособной теории требуются как минимум три свободно изобретенных сущности или принципа.

Но высказанная выше гипотеза о единстве двух проявлений суть гипотеза о наличии всего одного взаимодействия, по своим свойствам дополнительного ко всем физическим силовым (причем как ко всем вместе, так и к каждому в отдельности) {175. Принцип дополнительности Н.Бора говорит о двух взаимоисключающих картинах: энергетически-импульсной и пространственно-временной. В литературе утверждается, что в чисто логическом плане этот принцип снимает противопоставление непрерывного дискретному. В.В.Налимов указывает, что в лучшем случае, это признание в том, что проблема выходит за рамки формально-логических построений. Наше понимание дополнительности чисто феноменологическое. Более того, это понимание, основанное на принятии ряда положений эмпириокритицизма (махизма) и экзистенциализма. И здесь мы согласны с В.В.Налимовым, отметившим на примере организации текстов, что “…ритмическая структура нашла свое проявление в философии экзистенциализма”.}. Таким образом, мы изначально не пытаемся устроить революцию в научном мировоззрении. Если бы даже и пытались, то из одного исходного принципа очередной революции в науке, как они до сих пор происходили, все равно не устроить. Вопрос переводится в другую плоскость: не будут ли они (революции) теперь происходить по-другому, например, как процесс согласования?

Но и единственное предположение (саму гипотезу о структурном взаимодействии) мы отдаем на растерзание оппонентам{176. Не торопитесь с критикой – в конце гл. 13 это будет выведено логически из наблюдаемых явлений, т.е. вольным предположением быть перестанет!}, так как для построения теории даже эта единственная вольность, в конце концов, оказывается не нужной. Достаточно просто факта наличия наблюдаемых проявлений структурного взаимодействия, чисто феноменологического подхода.

По существу, после введения метааксиомы открытости, обобщающей общепризнанные положения, аксиомы и метааксиомы современного представления о Мире (на самом деле не о Мире, а о его замкнутых, т.е. модельных приближениях), остается добавить только обобщенный принцип комплементарности, заключающийся в:

Принципиально важно, что мы не отказываемся от общепринятых исходных сущностей, но выводим за рамки первоисходного все их атрибуты, такие как мера, метрика, способ измерения, даже само утверждение о том, что эти атрибуты существуют априорно{177. Даже если они по какой-либо причине существуют априори, то это вовсе не эквивалентно тому, что мы можем их назначить априори.}. Иначе говоря, произвольность аксиоматизации, принятой в современной физике, состоит не в признании набора первоисходных сущностей и не в наличии у них атрибутов, а в произвольности измерения этих атрибутов. Т.е. сначала произвольно присваивают некоторым сущностям способ измерения и шкалу, а затем об этом забывают и считают, что “так было всегда”.

Наверное, все-таки справедливо этот момент “вынести за скобки”, предположить, что такие вещи как метрика, способ измерения, шкала порождаются взаимодействиями, но не существуют априори, тем более, не могут быть произвольно назначены. На такой базе вполне можно сформулировать законы теории структурной согласованности, исключительно исходя из наблюдаемых явлений и абсолютно избегая каких-либо вольных предположений. Конечно, в таком подходе и законы и теория оказываются “ненормальными”, не похожими на свод законов любого аксиоматического построения, поскольку они просто обязаны получаться по своим свойствам “дополнительными к аксиоматическим”. А именно:

Все это и другие свойства ТСС будут рассмотрены в настоящей главе, а пока заметим, что в силу сказанного, мы ниже отказываемся от термина “закон”, заменяя его более правомочным здесь словом “правило”.

12.2. О правилах самоорганизации открытых систем

Здесь мы будем говорить исключительно об открытых информационных системах и явлениях. Начнем с тех правил, подробности действия которых рассматривались в гл. 10 на различных примерах.

1. Правило гармонических шкал. Если система имеет возможность самоорганизации, то значит создавший ее процесс уже породил внутреннюю гармоническую шкалу этой системы. Соответственно, “жизненный диапазон” системы по любой координате масштабирован в гармонической шкале – правило имеет характер необходимого условия, мы говорим об уже существующей системе.

Тогда явления и объекты, имеющие масштаб шкалы третьего дробления (по закону той же шкалы), в общем случае, кроме множества явлений “нулевой меры”, являются неразличимыми, т.е. относятся либо к “макроуровню”, либо к “микроуровню”.

Вспомним общеизвестное – “четвертый регистр не дает обертонов”, т.е. все сконструированное из элементов третьего дробления или укрупнения (четвертого, включая базовый) – “выпадает из гармонии”. В действительности с проявлениями закона гармонии как жесткого проявления правила гармонических шкал мы сталкиваемся повсеместно, они наслаиваются, чаще всего трудно проследить логику и последовательность этих проявлений{179. Вспомним античную литературу – занудные повторения перечислений героев и их деяний с неизбежной последующей моралью. Похоже, и сама логика как таковая народилась не иначе, как “из ритмики”. Это, кроме всего прочего, к тому, что логика “четвертого порядка”, длинные цепочки логических преобразований по формально-логическим законам в общем случае смысла, опосредованности в реальном мире не имеет, а “мораль” суть указание результатов действия набора формально-логических правил и “введенных эмпирик”, которыми пришлось пользоваться, чтобы передать глубинный (желаемый) смысл излагаемого, некоторый “первичный механизм передачи контекста”.}.

2. Правило структурного резонанса. Для систем, имеющих более двух уровней организации справедливо: если на втором и выше уровне имеется механизм улавливания и “интегрирования” (например, “в смысле Фреше”) неразличимых в смысле правила 1 сигналов, т.е. шума, то наблюдается эффект “сжатия резонансных характеристик” фильтров – “усиление” или “проявление” структур верхних уровней.

Замечание 1. Не путать с поисковыми колебаниями в кибернетических системах, в теории САУ – последние всегда находятся в полосе соседнего канала. Если уж искать явлению структурного резонанса механический аналог – то это виброподшипник, но только “наполовину”, так как это еще и “мотор” – сам шум и “питает” механизм самоорганизации. “Питает” в смысле совсем не энергетическом, но поставляет “материал” для конструирования структур в виде тех самых “воспринимаемых, но неразличимых системой мелочей”, которые в совокупности и обеспечивают разделение истинных, существующих в реальности структур{180. “Однажды, когда меня внезапно разбудил посторонний шум, мгновенно и без малейшего усилия с моей стороны мне в голову пришло долго разыскиваемое решение проблемы – путем, совершенно отличным от всех тех, которыми я пытался ее решить ранее… Вмешательство бессознательного необходимо по крайней мере для того, чтобы стать отправным пунктом логической работы.” – Адамар Ж. Из книги: Из книги: Исследование психологии процесса изобретения в области математики. Там же рассматриваются высказывания Пуанкаре, Гаусса, Эйнштейна и других выдающихся мыслителей. Общим для всех актов свершения открытия они считают, если говорить на “информационном языке”, некоторое воздействие, момент получения посторонней информации, не имеющей отношения к предмету размышления.}.

Замечание 2. Можем согласиться, что это правило – чистая мистика, чаще всего от объяснения его причины отказываются, как от объяснения НЛО. Но в Природе оно повсеместно работает, это не только сверхрегенератор и другие приборы, созданные человеком, это и тайна кристаллизации, и все каскадные процессы, самоподжатие фронта когерентного пакета в оптически плотной среде, вообще первооснова любого процесса самоструктурирования или зарождения новой структуры{181. Очень важное замечание. Известны многочисленные опыты, в которых происходит мгновенная кристаллизация больших масс или мгновенное окрашивание растворов, т.е. организация в структуру очень больших количеств атомов и молекул. Однако даже замеры с точностью до нескольких атомарных связей не обнаруживают дополнительных энергетических затрат по сравнению с нормальной плавной кристаллизацией из затравки. Каким же способом передается информация о структуре всего макрообъема, что является ее носителем? Или может быть в определенных случаях носитель вообще не нужен? Так или иначе, мы оказываемся перед фактом – самоорганизация, негэнтропийный процесс, это не энтропия наоборот, это качественно другое явление.// // Здесь надо обратить внимание на то, что в упомянутых выше классических опытах мы сталкиваемся лишь с экстремальным проявлением некоторого универсального взаимодействия, спускового механизма общего для всех процессов самоорганизации. Задача нашего исследования в том и заключается, чтобы проследить и по возможности понять всё многообразие проявлений этого механизма в различных системах и процессах. // // Способы и законы организации процессов такого рода, сами образующие целостные и неразделимые системы вложенных процессов, порождающих все многообразие негэнтропийных систем, и есть предмет информодинамики. Достаточно ясно, что рекристаллизация или порождение новой резонансной характеристики сверхрегенератора происходят через разрушение, катастрофу старой, предыдущей структуры, она должна пройти через “миг полного хаоса”. Отсюда происходят, в частности, попытки построить теорию негэнтропийных процессов как “теорию катастроф наоборот”, но это все та же попытка повернуть назад физическую энтропию, тот же самый классический демон Максвелла.}.

3. Правило проявления принципа комплементарности. Первые два правила существуют как взаимодополняющие, как проявление единой сущности – структурного взаимодействия. Напомним, что для построения теории мы отказались от структурного взаимодействия, как от первоосновной сущности, но обязались учитывать его проявления, указанные в правилах 1 и 2.

4. Правило структурной рекурсии. Для систем, имеющих три и более уровня, справедливо утверждение: способными к “длительному существованию” являются те и только те их них, для которых системообразующие правила строго рекурсивны. Правило является необходимым и достаточным первичным условием самоорганизации.

5. Правило тройки. Система, содержащая три уровня метаструктур, является минимальной структурно полной системой, но она же является и максимальной структурно полной.

Отсюда следствие – правило двойственной диссипации информации. Потеря информации происходит не только на нижних уровнях (из-за всякого рода шумов на первом, материальном, и втором, сигнальном, уровнях), но и на верхних уровнях – информации (текста) и представлений (правил поведения, видовых инстинктов, совокупности “правил предметной области” – контекста), поскольку структурно полная система будет отвергать все “чуждые” тексты и контексты вплоть до самой своей смерти (термины “текст” и “контекст” далее будут еще раскрываться по мере изложения материала).

Такое поведение самоорганизующихся систем мы повсеместно и наблюдаем. В животном мире, во взаимосвязи популяции – вымирание вида, когда исчерпаны все ресурсы экологической ниши, другой “степени свободы” для него просто нет, поскольку вид суть структурно полное образование. То же и в отношении кризисов науки – структурно полная предметная область сопротивляется до последнего вздоха.

То же мы наблюдаем и в отношении социальных систем – в этом смысле К.Боулдинг был не прав, не высшего они уровня, а уровня “ниже своих составляющих” (по крайней мере, все до сих пор известные социальные системы и общественные институты). Получается, что из элементов “уровня человека” всегда возникает система низшего уровня – это заслуживает отдельного рассмотрения.

6. Правило общесистемной рекурсии. Правило структурной рекурсии применяется и в отношении иерархии метаструктур.

Если по какой-то причине (это рассматривается в гл. 13) в системе произошло “переполнение” третьего уровня контекста, но она при этом не разрушилась, то верхний уровень должен реструктурироваться в три уровня и все это вместе должно организоваться под управлением гиперструктуры, устроенной по той же схеме. Рассмотрим рис. 12.1.

Предварительно напомним: в ряду ПНС, СНС, ЦНС последняя “подобна” всей тройке (включая саму себя).

На рис 12.1 И₃ – “мгновенный снимок” или “временной срез” от И₄. Но И₄ “фиксированная на выходе”, то есть в “сказанном слове” – это “пачка снимков”, совокупность значений этого слова как оно может быть понято в данном состоянии среды. Поскольку в речи есть “внутренний контекст”, он там зафиксирован в качестве “подразумеваемой ситуации – как целого”.

Что же теперь у нас получилось? Получилось четырехмерное дерево, с четырьмя слоями вверх и восемью элементами в основании – так можно изобразить элемент этой гиперструктуры. На плоскости его можно нарисовать в виде двух конусов, сложенных основаниями. Вспомним теперь, что две вершины конусов суть два состояния структуры, две пометки: какой из конусов “память”, какой “текущее состояние”, два состояния одного элемента цельной структуры S. Следовательно, на рис. 12.1 как И₄ изображено не что иное, как аксонометрическая проекция четырехмерного конуса.

А теперь перейдем к самой главной части моделирования, вернее – “синтеза абстрактного устройства, воспроизводящего действие прототипа”.

Все, что сказано выше, касалось устройства только элементов, из которых строится метаструктура. Сами структуры в неё уложенные, их инфраструктуры и так далее до структур сигнального{182. Здесь и далее. Сигнальный уровень – это сигналы на выходе периферийной системы (периферической нервной системы у животных и человека или системы предобработки в компьютерных системах управления экспериментом). Поскольку хотя она и является сама сложной структурой, но в алгоритмах обработки не фигурирует, в крайнем случае учитывается как некоторый коэффициент – человек не может анализировать состояние первичных рецепторов, не может контролировать прохождение сигнала в периферической системе. Так что здесь сигнал – это то, что на входе в центральный процессор – мозг.} уровня должны укладываться в ту же модель и по тому же закону, т.е. весь процесс и/или состояние механизма на момент его (процесса) завершения примет вид структуры весьма большой, априорно неизвестной размерности.

Но коль скоро это происходит – в мозге, в рассматриваемой нами здесь модели (или в ее некотором физическом эквиваленте, если такой удастся построить), то всё (и в модели, и на практике) должно быть уложено в трехмерном материале – аппаратном обеспечении. То есть рассмотренный четырехмерный конус в этом смысле является и максимально возможной “элементной базой” структур.

Действительно, такую структуру (конус) можно представить в памяти в виде двух деревьев, соединенных ссылкой по корням (причем независимо от высоты деревьев требуется всего одна ссылка). Вспомним теперь про “скрученные провода – волноводы”. В динамической памяти, устроенной из таких спаренных волноводов, обе половинки четырехмерного конуса могут реализовываться параллельно во времени и пространстве (в скрученных парах) и запускаться одним импульсом (волновым фронтом).

Другие, более “богатые” структуры, например “матрицы”, т.е. даже не алгебраические матрицы или реляционные представления, но просто “пакеты элементарных единичных состояний” допускаются только на уровне сигналов (как внешних, так и внутренних), т.е. уровне первичного представления, причем независимо от того абстрактная это модель или ее какая-то реализация, например, мозг.

Если же мы попытаемся использовать матрицу (алгебраическую или некоторую другую, имеющую по умолчанию собственную метрику) для представления структур верхнего уровня (контекстов), то, очевидно, получим все проблемы связанные с управлением памятью, но даже и не те, которые возникают при расширении реляционных баз данных, а гораздо хуже, поскольку придется не просто расширять пары таблиц, но и поддерживать соответствие между двумя половинками парного представления. Не трудно представить себе, во что может обойтись такой механизм управления адресацией.

Итак, получается картинка из двух взаимодополняющих структур: матрица (как просто пакет элементарных состояний) – на уровне представления, дерево – на уровне организации. При этом исходной посылкой является то, что одна такая “действующая модель” уже есть (мозг) и она состоит из трехмерного материала и времени, состоящего из прошлого и будущего в каждой точке, принятой за t = t₀.

Для каждого t = t₀ необходимо парное представление, прошлое (прошлый опыт, обучение) и наблюдаемое состояние, которое целесообразно разместить в некоторых дополняющих друг друга аппаратных структурах (например, полушариях).

Но еще раз про скрученные пары. Весьма вероятно, что если для начального формирования механизма взаимодополняющего представления “естественнее” использовать различные, но подобные “аппаратные структуры”, то после, когда механизм уже сформирован, он может функционировать и в одной аппаратной структуре, используя параллельное представление “в одном и том же элементе”.

И похоже ситуация имеет место – известны случаи, когда человек, лишившийся одного полушария, когда интеллект уже сформировался, продолжал продуктивно работать и жить только с одним. Примером здесь можно считать Луи Пастера, хотя, как всегда, “имеются и другие мнения”{183. “…не существует сознания с одним полушарием”, Ю.М.Лотман, О природе искусства.}. Поэтому и пишем “похоже”, а не “утверждается” или “доказано”. Тем не менее, представляется, что “двухполушарность” - решающий фактор для момента (периода) начального становления интеллекта.

В любом случае выясняется, что “минимальной аппаратной базой интеллекта является двухполостной информационный насос”, состоящий из четырехуровневого дерева и взаимно однозначно соответствующей ему матрицы (матрицы – только в смысле группы “элементарных состояний). При этом механизм соответствия – рекурсивный по уровням дерева{184. В литературе и чисто прикладной и теоретической часто можно встретить термин “размерность массива” или “размерность представления”. В нашем случае этого смешения понятий просто не нужно. Размерность представления всегда остается равной трем, растет само дерево, увеличивается количество уровней.}.

Задача же определения числовых параметров этих структур для живого мозга – не неразрешимо сложная, коль скоро структуры известны и объект доступен.

7. Правило структурного гиперрезонанса. Системы, “пережившие благополучно все преобразования”, те, в которых по некоторой причине произошло формирование виртуального представления И₄ и реализация способа оперирования с этим представлением, приобретают свойство самодостаточности –структурного гиперрезонанса.

Рассмотрим еще раз рисунки (см. рис. 11.1, 12.1), иллюстрирующие правило общесистемной рекурсии, используя принятую для адресных систем (машин) терминологию. Мгновенное состояние (в каждый момент времени) информационной машины (или построенной нами “модели”) задается совокупностью состояний:

И₁ – состояние всех выходов периферической нервной системы – лес из трехуровневых деревьев (напомним, что каждый отдельный вход – это трехуровневое дерево);

И₂ – состояние выходов стволовой нервной системы представляется уже как некоторая временная последовательность И₁, последовательность накопления внешних сигналов для формирования адекватной реакции – в общем случае, если это не тривиальная реакция на уровне И₁. То есть И₂ – перечисление, последовательность лесов И₁ – суперлес1;

И₃ – состояние уровня “собственно данных” центральной нервной системы, совокупность И₂, воспринимаемого на данный момент состояния и соответствующей структуры, подобранной к данному моменту из “прошлого опыта”, т.е. суперлес2;

И₄ – состояние контекстов структур – “половинок” И₃, “воспринимаемого состояния” и “прошлого опыта”.

Но сама сущность конструкции машины в том, что И₄ существует только как динамический процесс, который может быть “остановлен” лишь в абстрактной мысленной модели, в описании процесса. В реальности процесс либо “заканчивается” подбором адекватного решения и выдачей соответствующей реакции (на самом деле решения, которое система считает адекватным, истинность выяснится на практике), либо запуском нового процесса, попыткой найти “другое решение”, подбором других структур из “прошлого опыта” и/или путем получения дополнительных данных.

На самом деле процессы никогда не заканчиваются, окончание означало бы разрушение системы, она всегда “вынуждена запускать” хотя бы “фоновый” процесс. Вторая условность в критерии выбора “правильного или адекватного” решения. Объективный внешний критерий, универсальный для любых систем и ситуаций только один: если исчерпаны все доступные ресурсы, все доступные данные (наблюдения) и отпущенное на решение время, то система должна выбрать решение, которое она “считает наилучшим”, в том числе – чисто случайно выбрать из n решений одно, если они неразличимы при всей совокупности данных, дабы не зависнуть на проблеме Ж.Буридана.

В число этих случайных n выборов мы должны включить и принятие “никакого” решения как один из равноправных исходов. А в целом получается, что при невозможности выбора проще всего принять последнее решение, эта простота и есть последний критерий оптимизации, не надо заново восстанавливать все предыдущие решения.

В действительности, только это мы и наблюдаем, самый опытный эксперт рано или поздно встретится с задачей, где ему придется все решить чисто случайным выбором. Не потому, что он плохой эксперт, но потому, что события внешнего Мира так изменят среду, что адекватного решения не найдется, этого решения еще не существует в проблемной области.

Следовательно, И₄ можно назвать “мгновенным состоянием образа структуры суперлес2”, мгновенным состоянием процесса решения задачи.

Рассматривая работу “машины как целого”, мы должны учитывать весь промежуток времени, начиная от первого воспринятого состояния сигнала внешнего мира и до выдачи реакции, т.е. восприятия целостного образа мира и формирования адекватной реакции тоже как целостного образа.

В этом смысле структура уровня И₁ “целостная”, на некотором отрезке времени это совокупность лесов, даже если сигналы из внешнего мира не меняются, то система может сама поменять и пороги восприятия и все уровни контекста, не только “сосредоточить внимание”, но и по “прошлому опыту” попытаться понять наблюдаемое в другом контексте. Соответственно возрастает “размерность”{185. Размерность в смысле эквивалентного адресного представления, модели данных в адресной машине. В нашем случае растет не размерность, а количество одновременно запускаемых структур данных и “высота”, “размер” виртуальной структуры на уровне И₄.} представления И₂ и И₃.

Таким образом, И₄ “целостная” существует как процесс рекурсивного перечисления образов суперлеса2, рекурсивного в строгом смысле, так как критерий останова не может задаваться априорным условием по “способу конструирования” машины. Вся структура И₄, конструкция как целое, только и может существовать как динамический процесс, как виртуальная система, постоянно поддерживающая свою внутреннюю сбалансированность потоков структур на всех уровнях представления от И₁ до И₄.

При этом существование конструкции определяется не какой-либо априори заданной программой, но совокупностью правил взаимодействия текстов и контекстов. Коммутация элементов обеспечивает лишь самый нижний уровень организации – структур “собственно данных” и элементарных программ их обработки – “безусловных рефлексов”.

Сами правила построения машины мы будем рассматривать ниже, здесь же отметим следующее. Для поддержания своего существования правила взаимодействия текстов и контекстов должны обеспечивать возможность “подбора интерпретации данных”, свободу перемещения корня дерева в целостной структуре И₁.

Это значит, что в целостной И₂ должно свободно перемещаться поле корней, т.е. часть корней суперлеса1; в целостной И₃ – перемещаться деревья корней, а, следовательно, осуществляться “подбор друг к другу” целостных представлений данных.

Процесс существования И₄ как целого обеспечивается свободой перемещения целых структур, причем как элементарных типа S, так и любых, сколь угодно больших. Движение структур в И₄ обеспечивается уже не сигнальным обменом, но исключительно правилами - умолчаниями их конструирования, то есть правилом общесистемной рекурсии и правилом уничтожения всех “лишних” порожденных структур{186. Это правило – умолчание, обеспечивающее саму реализацию конструкции виртуальной информационной машины, дисциплина работы, заменяющая собой операционную систему (монитор ресурса). Поскольку правило непосредственно к ТСС не относятся, подробнее мы рассмотрим его (“правило уничтожения лишнего”) по ходу анализа конструкции информационной машины.}, если они не подходят в качестве решения, а доступные данные, “прошлый опыт” и их возможные интерпретации (способы совмещения) уже исчерпаны.

За счет такого несигнального по определению конструкции{187. Всю конструкцию информационной машины мы определили как динамическую систему потоков текстов (первичных данных) и контекстов, только в динамике эта конструкция и может существовать. Т.е. относительное несигнальное перемещение контекстов в ней присутствует по определению.}, не зависящего от внешних потоков способа взаимодействия контекстов, структуры уровня И₄ приобретают свои собственные свойства, а именно:

Такая система может существовать только как гиперрезонансная, порождающая интерпретации каждого полученного извне знака, слова, дескриптора и т.п. независимо от каких-либо априорных критериев, но до тех пор, пока не будет достигнута “адекватная” интерпретация с учетом всего “опыта” системы и текущего максимального контекста (доступного восприятию состояния внешней среды).

Пара “образ-прообраз”, оккупировавшая структуру, становится абсолютно устойчивой метаструктурной единицей, в памяти и обработке это унифицированное описание должно сохраняться уже как единое целое, которое может “терять подробности” в результате потерь при обработке или “приобретать” их при получении новых сведений.

Образ, при появлении уточняющей информации с нижних уровней, “распухает изнутри” – пока не исчерпана инфраструктура, затем делится и появляется новая “верхняя” метаструктура – если достаточно “исходного материала” для минимального каркаса.

Но благодаря свойствам И₄ возникает следующий эффект. Из-за “особенностей” входных сигналы, которые бывают двух видов: физические – “невидимость”, “неразличимость” и логические – “абстракция”, “условность”, “угол зрения” возникают и структуры не адекватные ничему в окружающем мире. Более того, ложные логические структуры могут возникнуть и на уровне И₂, И₃ – чисто контекстная потеря (диссипация) информации.

Это означает, что “ложных” или “надуманных”, или “дополнительных” образов может быть сколь угодно больше, чем адекватных реальному миру. Более того, даже “безвредных”, не сказывающихся на жизнеобеспечении системы (самоидентификации в мире и “правильном” поведении), тоже сколь угодно (конструктивно) больше – их число растет по законам образования трансфинитной последовательности.

Система в процессе нормального функционирования производит информации “намного больше, чем ей необходимо”, реализуя тем самым свойство негэнтропийности, речь идет не о количестве, а о структуризации, о том, что система вынуждено производит не “какие-нибудь” потоки структур, как в моделях псевдостохастических вычислений, но уже в процессе этого производства структур приспосабливает их к динамике окружающего Мира. Производит не “как-нибудь”, а выполняет непрерывную попытку понять смысл, структурировать то, что приходит к ней из внешнего Мира.

Существенно, что негэнтропийность появляется там, где циркулируют потоки структур класса И₄, на нижних уровнях это может быть только “смертельный всплеск”{188. Именно так здесь правомочно называть то, что в самых различных исследованиях называют феноменом “вспышки сознания”.} – там просто физически нет места, где этот процесс мог бы происходить безопасно для самой системы.

Отсюда ясен, в частности, механизм “информационного взрыва” при развитии как каждой отдельной науки, так и “суммы технологий”.

Надстройка метаструктуры для новых фактов происходит как четырехмерный “объемлющий конус”, который для создания даже минимально устойчивого “каркаса” требует информации больше, чем в него вложенный. Еще больше необходимо для создания “функционально-полной” в прагматическом смысле оболочки.

Экспериментальная информация всегда в дефиците, поэтому недостаток восполняется “экстраполяцией, в процессе которой начинают активно работать “дополнительные образы”, и, начиная с некоторого момента, их действие становится превалирующим.

Далее ситуация уже всем знакомая. Общее количество информации растет по закону “очень похожему” на экспоненту (достаточно хорошо ею аппроксимируется) и даже быстрее (это уже много лет назад замечено и измерено) – повторные или независимые открытия, ссылки, интерпретации и т.п. И так до тех пор, пока общая картина не придет к противоречию – либо явному, с экспериментом, либо внутреннему, что приводит в свою очередь, к полному пересмотру основ (если достаточно истинных фактов), либо к выделению предметных областей – отдельных дисциплин.

Полезно также отметить совпадение структур, которые мы обнаружили как базовые, возникающие в процессе эволюции, со структурами, изобретенными для “чисто функциональных языков программирования” (lisp и его потомки).

Но здесь, на внешнем уровне, все сходство и заканчивается, т.е. на уровне целое-к-целому. Внутри нашей структуры нет ни априорной “перегородки”, ни даже “временно фиксированной” между “программой” и “данными”, как во введенном в исследованиях по ИИ фрейме. Назовем это структурное образование, похожее на фрейм, пока “фреймом” (фрейм-с-кавычками) – для отличия от уже известного варианта.

На нижних ступенях эволюции “фрейм” представляет собой трехуровневое бинарное дерево, но его “начинка” и “способ применения” существенно меняются.

У насекомых на верхнем уровне нервной системы логическая и физическая структуры деревьев тождественны, т.е. “фрейм” – “чисто процедурный”, причем полностью генетически обусловленный. В процессе функционирования происходит только “настройка коэффициентов” процедуры, а “долговременная память” реализуется уже на уровне “коллективного существа”.

У простейших позвоночных на уровне центральной нервной системы структура логическая, здесь требуется определенное обучение на уровне формирования “конкретных программ поведения”.

Наконец, у высших указанное дерево работает уже как логическая метаструктура, которая является “элементом программы”, либо “элементом данных”, либо тем и другим вместе. Только после длительного “программирования”, “отладки” и “проверки на актуальность” структура закрепляется на уровне физических ячеек памяти.

Из-за наличия в центральной нервной системе двух структурно полных инфрауровней, богатства и многочисленности структур верхнего уровня, а также возникновения ассоциативных связей между последними (они ведь находятся в одном поле памяти и имеют полную свободу перемещения как контекст третьего уровня), появляется определенная “свобода воли” и способность планировать поведение.

У человека “базовая метаструктура” – конус становится из “чисто виртуальной” “объективно актуальной” структурой и получает полную свободу перемещения внутри поля памяти независимо от внешних воздействий. Здесь уместно говорить уже не о “фрейме”, как таковом, а об “образе фрейма”, который сам может служить источником для порождения как конкретных “фреймов”, так и “образов фреймов”, “обобщения образа фрейма” и т.д.

Таким образом, наш “фрейм” оказывается тем “элементарным кирпичем” из которого и строится информация как таковая – вообще любая возможная. Одновременно этот же кирпич является и “элементарной схемой” для построения информационных систем – носителей, то есть аппаратного обеспечения.

Действительно, мы наблюдаем полный набор собственных свойств – целостность и “абсолютную жесткость” структуры, ее “подвижность как целого”, набор “правил функционирования” (причем как “внутренних”, так и “внешних”), т.е. набор, зеркально повторяющий свойства элементарных частиц из которых устроен физический мир.

Теперь уже, по аналогии с терминами принятыми в физике, уместно употребить вместо термина “фрейм” его функциональное название инфокварк. Структура (четырехмерное четырехуровневое дерево) выступает как аналог кварка, как структурообразующая частица любой полной информационной конструкции, то есть содержащей текст (собственно данные) и все уровни контекста, заметим, совершенно независимо ни от размеров этой информационной конструкции, ни от ее интерпретации.

8. Правило 0 (“ноль” или “общее) – метаправило или общее условие открытости. Ясно, что все приведенные выше рассуждения имеют смысл только для систем открытых “со всех сторон” и по всем уровням, т.е. систем, находящихся в некотором адекватном окружении. Рассмотрим этот вопрос.

Уровень насекомых на котором возникает информационное управление - И₁. Но это последний уровень в “информационной” иерархии систем, на котором допустимо определять управление как цель. Это также последний уровень на котором можно говорить о гомеостазисе, то есть ситуации, когда возможно одно-однозначное отображение управления системы в пространстве состояний. Следовательно, улей – “модель идеального гомеостата”.

На этом уровне заканчивается применимость методов классической кибернетической теории управления. “Жизненное пространство системы”, т.е. область допустимых значений параметров в представлении И₁ является компактной и всюду плотной. Здесь применим принцип Беллмана – каждая локально-оптимальная траектория принадлежит некоторой глобально-оптимальной. При выходе за этот уровень (техническая реализация – объединение гомеостатов) начинает работать принцип субоптимальности. В естественных условиях, там, где отсутствует “доступная системе” формулировка ограничений (единственная доступная “индикаторная функция” – смерть отдельного индивида или всей популяции) это выливается в необходимость постоянной избыточной активности.

Действительно, поскольку на уровне И₂ имеется только одна “адекватная” или “объективная” оценка – оценка второй производной пространства состояний{189. Напомним, что это даже не обобщенная производная в математическом смысле, можно это назвать “обобщенная производная в контексте и вместе с контекстом”, поскольку только вместе с контекстом она возникает и существует.}, система (или их совокупность) должна постоянно “ощупывать” пространство состояний уже не столько ради построения “оптимального управления”, сколько ради “самосохранения”.

В отношении систем уровня И₂ и выше состояние “гомеостазиса” является существенно вырожденным – “нирваной”. В общем случае все такие системы являются гомеокинетическими.

При дальнейшем усложнении системы наблюдается появление все более сложных “видовых инстинктов” и целых “кодексов поведения” – ограничения “все дальше” отодвигаются от чисто физических и физиологических, появляется многослойная система “привнесенных” ограничений.

Естественно предположить, что это связано с трансформацией законов взаимодействия систем и здесь действует уже “дополнительный принцип Беллмана” – каждое локально-оптимальное управление имеет в качестве гладкого продолжения “катастрофическое”. Во всяком случае, такой или подобный закон наверняка должен действовать, начиная с уровня И₃.

Многочисленные явления такого рода, наблюдаемые в сложных системах, например: в программировании – неопределимость начальной расстановки семафоров; в формализованных системах – кризисы проблемных областей; в экологии – катастрофы от пренебрежимо малых или “практически не связанных с явлением” причин{190. Здесь мы имеем богатейший фактический материал о широко и не очень известных последствиях орошаемого земледелия, освоения целинных земель, производства “кормовых дрожжей” и тому подобных деяний.}, по-видимому, имеют общую природу.

В нашем исследовании это означает, что при разработке и эксплуатации информационных систем уровня выше И₁ решающими в поведенческо-целевом смысле становятся две проблемы.

Во-первых, должна быть адекватно и явно сформулирована цель управления. Формулировка управления или оптимизации как самоцели – недопустима, поскольку ведет к вырождению системы управляющий – управляемый, к самозамыканию системы{191. Сам по себе очень интересный факт. Открытую систему адекватно можно наблюдать только изнутри. Не препарировать и забраться внутрь, а усвоить ее внутренний и внешний контекст, “поставить себя на ее место”. Став на место Творца, пожелав управлять всем “снаружи”, получаем самозамкнутую систему. Такое можно сотворить даже с абстрактными системами, например, с логикой – см. Б.Рассела.}. Чем выше уровень организации объекта, тем более катастрофическими будут последствия.

Во-вторых, необходима разработка адекватной системы ограничений на поведение системы в целом для достижения сформулированной цели управления (явное ограничение “эгоизма системы”) и соответствующие механизмы, реализующие их непреодолимое системой отслеживание и соблюдение.

Итак, что же, исходя из сказанного, означает “адекватное окружение”?

Во-первых, адекватную оценку пространства состояний система может получить только из активного взаимодействия со средой, а значит, неизбежны выходы за ограничения, в том числе и смертельные для экземпляра. Значит необходимо наличие множества экземпляров.

Во-вторых (здесь мы вынуждены сослаться на дальнейшее), неизбежность смерти экземпляра, индивидуума предопределена не только физической смертью, но фундаментальным свойством самоорганизующихся структур, таков финал развития любой конечной структуры.

В-третьих, начиная с некоторого уровня сложности системы, организация ее внутренней структуры, достижение внутренней балансировки потоков (об этом далее, в гл. 13) возможно только в условиях наличия внешних информационных потоков соответствующего уровня организации – здесь мы просто напомним “робинзонов” и “маугли”. Впрочем, не исключено, что “эффект робинзона” (т.е. выпадение из своего класса сложности и деградация) имеет место и для приматов, дельфинов и т.д., однако “где проходит эта граница” для нас абсолютно несущественно, важно то, что она есть.

Сказанное означает в совокупности, что возникновение и существование, самоорганизация, саморазвитие информационных систем возможно только при наличии популяции. Вполне логично высказать положение, что обязательно наличие иерархий взаимосвязанных популяций разного уровня, что повсеместно мы и наблюдаем в Природе. Однако это обобщение для данного конкретного момента уже излишнее, важно то, что вне популяций исчезают сами предметы обсуждения, феномены, связанные с самоорганизацией и более сложными этапами развития.

Остается только вопрос о “нежити”, информационных системах, способных существовать длительное время, совершенно не нуждаясь в окружении себе подобных. Ясно, что это должны быть системы виртуальные, не зависящие от существования конкретного носителя (был бы какой-нибудь). К таковым мы должны отнести все догматы Веры (существенно, не саму Веру, как феномен, это вне данного текста, а догматические учения, довлеющие над странами и народами), фундаменталистские учения, не зависящие от реальности, включая наиболее изощренное из них – диамат. Однако заметим, что и в этом случае активно такие системы существуют при наличии активного носителя, либо с ними происходит то же, что и с религией и письменностью инков – мы можем рассматривать их религию только как нечто “привнесенное”, а о письменности знаем только, что она есть, без всякой надежды ее понять.

Правило 7, то есть эффект многократного отражения во “внутреннем зеркале” работает как дополнение к правилу 0 – человек в “абсолютно черном ящике” претерпевает полный распад личности задолго до полного исчерпания энергетических ресурсов.

Можно утверждать, что и любой системы высокого уровня это касается в той же степени. В соответствии с изложенными выше правилами в таких условиях будут порождаться (“внутренними шумами”) только структуры изоморфные тому, что уже было в системе, и по законам диссипации система “обгрызет себя изнутри до голого скелета”. Известно, например, что робинзоны и узники каменных мешков достаточно быстро деградировали до животного уровня.

С другой стороны, “маугли” так и не удалось вытащить на человеческий уровень – похоже систему загрузки операционных оболочек высокого уровня не задействованную до определенного момента “намертво заклинивает” (происходит самозамыкание структуры).

Собачке от сенсорной голодовки тоже, конечно, хорошо не сделается, однако это будет относительно не так быстро и не так катастрофически – у нее ведь верхний уровень “заряжен всем, что нужно”.

Другое дело – человек. Из-за наличия эффекта суперрезонанса (внутреннего зеркала) процесс разрушения интеллекта происходит по типу взрыва. Кроме того, возможно “в целях оптимизации общей структуры”, какие-то жизненно важные структуры оказываются “вытащенными на верхние уровни”. Наконец, “обглоданный до скелета” этот уровень метаструктур “продолжает командовать”, вот только чем и как он уже и “знать не хочет”, да и ничего вовсе уже нет, кроме его собственного скелета.

Чтобы полностью завершить картину отметим: там, где круг замкнулся, там он и размыкается. В системе появляется свойство порождать потоки информации П_вых >> П_вх, т.е. “свойство творчества”, “негэнтропийности”, причем свойство не обусловленное необходимостью поддержания своего существования ни на каком уровне – от энергетики до организации общения с себе подобными. Но это уже очень другая история – что же получится когда система “открывается вверх”?

Итак, в результате моделирования (синтеза имитирующей структуры) мы получили некоторую “суперструктуру”, по определению (по способу ее построения) пригодную для размещения в ней любых “моделей данных” в самом широком смысле. В постреляционном подходе потребовалась бы модель данных произвольной и очень большой размерности и соответствующая модель распределения памяти. Cache’-технология или qWord потребовали бы отдельных структур для реализации многомерной модели данных и механизма управления этой моделью – механизма навигации.

В нашем же случае и модели данных произвольной размерности, и механизмы их интерпретации и представления (внешнего отображения) упаковываются в единую структуру, в два трехмерных конуса сложенных основаниями, причем независимо от конкретных размерностей моделей данных, просто в силу внутреннего самоподобия от базовой “ячейки”, структуры инфокварка до общей топологии.

Одна “половинка” структуры – “то, что видно” (материальный конус), другая – “то, что известно” (информационный). Раздел половинок, т.е. “место контактов встречных деревьев” суть состояние воспринимаемой картины мира на момент t = t₀, т.е. “внутреннее зеркало”.

Но в целом, в динамике, а, как мы уже условились в постановке задачи, что рассмотрение без динамики бессмысленно, “зеркало” – некоторое виртуальное пространство, которое, также должно иметь некоторое внутреннее устройство, хотя бы на уровне топологии и псевдометрики. О псевдометрике здесь говорится потому, что зеркало это только часть процесса построения той метрики, в которой система видит себя, некоторая совокупность интервальных шкал, порождаемая W грамматикой.

Минимальным элементом структуры, пригодной для решения задачи создания интеллекта, является четырехмерный конус (дерево 1-2-4-8). Но это и максимальная структура, которая укладывается по тому же закону в трехмерную аппаратуру – в виде встречных деревьев.

Если же мы попытаемся ввести в три измерения нечто более сложное – неизбежно появятся дополнительные проблемы, а значит и специальные средства для их решения, а дальше все это начнет размножаться лавинообразно.

Тут же придется решить некоторые проблемы, математиками уже сформулированные, например, для начала для плоских сетей, причем, если не рекурсивным, то хотя бы единообразным способом, чтобы избежать лавинного роста затрат. Напомним только, что и для решения проблемы переполнения таблиц ничего кроме их (таблиц) перечисления (т.е. того же дерева) пока не придумали и вряд ли что-либо удастся изобрести.

Если говорить о фактическом устройстве “аппаратуры” в естественных системах, то опять же представляется наиболее вероятным использование в них уже упомянутых выше шестиугольных структур. Такие структуры обладают целым рядом полезных и интересных свойств:

Что касается наших инструментально-топологических проблем, то здесь ситуация представляется в следующем разрезе.

Для систем информационного типа, то есть “проблемных областей” с достаточно хорошо известной динамикой (скоростью “роста”) объемов и структур уровней, целесообразно использовать “наиболее естественные” для внешнего представления структуры (списки, страницы, таблицы, в том числе и “раскрываемые внутрь”, таблицы отношений и т.п.) – все определяется, в основном, компактностью и надежностью механизмов.

В качестве механизма межуровневой организации, а также для систем с плохо прогнозируемой динамикой явно предпочтительнее использовать механизм типа “помеченных деревьев”. Он “достаточно удобен” для архитектур обычных компьютеров.

Для систем с высокой динамикой, а также в случаях, когда можно ожидать проявления “эффекта структурного резонанса”, придется пойти на затраты по разработке строго рекурсивного механизма (может быть двух – для внутриуровневой и межуровневой организации, но имеющих взаимно-однозначное отображение структур, высокое быстродействие и абсолютную надежность этого отображения). Также придется предусмотреть затраты на разработку механизмов, обеспечивающих появление и использование “структурного резонанса”, в том числе и затраты на избыточность по памяти, скорее всего, очень немалые. Иначе же необходимо согласиться на сужение класса приложений системы и свести ее к некоторой ограниченной области (или совокупности таковых).

Приведем несколько замечаний относительно “псевдоинтеллектуальных” систем, снабженных некоторым уровнем “гиперконтекста”, то есть тех, которые выше названы МБЗ.

Во-первых, обратим внимание на то, что таковые появятся в обозримом будущем как компактные системы, но не как развитие сетей. В “сетевом варианте” нарушается условие “структурной компактности” верхнего уровня и все вырождается в набор систем предыдущего типа, пусть и соединенных каким-то очень сложным “автоматизированным справочником”.

Но тогда, неизбежно и достаточно скоро наступит момент распада гиперуровня.

Предположим мы предусмотрели внутри системы “модуль самосохранения” и она не распадется, гиперуровень удастся удержать от деструкции, и система будет выдавать ответы. Как отличить “такие” ответы от “этаких”, “правильные” от “неправильных” – это предмет отдельного рассмотрения, неразрывно связанного с проблемами контекстного анализа, проблемами выяснения предельных возможностей информационных систем и другими аналогичными вопросами.

Остается добавить к этому набору правила, командующие процессами разрушения систем.

Этот вопрос интересен по многим причинам. В частности, наиболее дорогостоящее и ценное, что есть в компьютерных системах – базы данных до сих пор все еще “регулярно помирают” и их приходится возрождать буквально в рукопашную, а то и вообще создавать новые.

Однако, несмотря на все неприятности и материальные затраты, несмотря на то, что техногенные системы все еще самые простые, ничего существенного (кроме самого факта распада) о “закономерностях самораспада” мы пока так и не обнаружили.

Главная причина здесь в том, что даже самая “строго формально спроектированная и строго эксплуатируемая” база все равно существует реально как открытая система, которую разработчик принудительно считает замкнутой. А это значит, что практически всегда и везде процессы саморазрушения и взаиморазрушения настолько плотно взаимосвязаны, буквально втиснуты внутрь друг друга, что разделить их практически невозможно.

Тем интереснее пронаблюдать как правила распада почти самоочевидно проявляют себя в наиболее сложных, например, социальных системах, где буквально все зыбко текуче, плохо наблюдаемо{192. Наблюдать – это не только видеть (в пределах возможностей языка описания), но и оценивать, а оценок всегда больше, чем самих наблюдателей. Социометрия и вовсе игра в наперстки.}.

С тех пор, как появилось производство, появилась и необходимость им управлять – то есть структура “командующая материальными потоками” должна иметь не менее двух уровней метаструктуры (иначе и управления нет). Например, в самом примитивном земледелии – свод правил и примет и соответствующие им носители – “тот, кто знает (помнит)”, “тот, кто умеет” и “минимальная команда исполнителей”.

С другой стороны, государство есть полная и стабильная система управления законом. Закон есть система, построенная на базе константных понятий и правил, т.е. хотя и записанных на естественном языке, но представляющих собой контекстно-свободный язык по определению, иначе какой же это закон?

То есть закон (полный) – это структурно полная система. Если это работающий закон, то и государство работающая система. В такой системе для каждого метауровня должен быть свой носитель, структурно соответствующий ему. Если все хорошо, то полная система будет функционировать как информационная (т.е. уровня животного). Другое дело, если по той или иной причине уничтожается какой-либо слой этого носителя: что толку, что закон лежит на полке – исполнять его нечем.

Причем структурный слой – не то что можно выделить по какому-либо параметру (количеству денег, должности, образованию – это всего лишь разметка, расстановка по иерархии), но то, что возникает из иерархии при определенных условиях в процессе функционирования системы, но может и разрушиться или не возникнуть при других условиях.

При разрушении одного из таких слоев (“достаточно надолго”) происходит структурный распад системы. Из стремления к самосохранению (производством необходимо управлять) “все, что осталось” структурируется в наиболее устойчивые пирамидальные структуры.

То же происходит и в современной России – законы структурной (рыночной) экономики вроде есть, но управление остается пирамидальным и даже те структуры, которые были по ходу дела вынуждены принять рыночный вид, постепенно, но быстро “всасываются” в общую пирамидальную структуру и сами соответственно изменяются.

Можно с уверенностью сказать (и это уже давно говорят, правда исходя совсем не из законов информационной науки, а из здравого разума, привязываемого к экономическим и социальным изысканиям), что так будет и дальше, до тех пор, пока не будет создано условий для возникновения среднего класса как структуры.

Есть и внешне противоположные, но на самом деле не противоречащие, а скорее подтверждающие сказанное примеры, рассмотрение которых выходит за рамки наших исследований.

Насколько мощным является давление структуры (пирамиды) видно хотя бы из факта создания закрытых производств (“шарашек”), целых государств в государстве. Будучи повязанными не только материальными потоками, но и потоками общегосударственного управления, они реструктуризировались бы в ту же примитивную модель и вряд ли смогли бы обеспечить создание танков и самолетов, не говоря уже о бомбе{193. Суть не только и даже не столько в том, чтобы собрать коллектив и заставить его работать вне трудового законодательства, сколько в том, чтобы оградить сложную структуру управления сложными проектами от давления примитивной структуры государственного управления. Оградить, конечно, не только проволокой. Накладные с красной полосой – вне всякой очереди, как тогда говорили: “впереди паровоза”, и другие аналогичные проявления – вот реальные факты такого ограждения, не только от примитивного управления, но и от неприятностей, им порождаемых – дефицитов и прочих его “особенностей”. В целом, один из замечательных прототипов идеи виртуальной реальности, без всяких компьютеров, но с сохранением совсем не виртуальных особенностей жизни заключенных.}. Вспомним китайский чугун из “домны за курятником”.

Дальнейшая история пирамидальных структур известна, поскольку их функционирование подчиняется алгебраической модели “паразит-кормилец”. Такая структура стабильных состояний не имеет, но может существовать лишь в режиме экспансии, а по исчерпании ресурса переходит в режим распада.

Если же достигается соотношение П/К=1/1, так называемая главная точка бифуркации, то развал происходит лавинно до уровня, описываемого известными уравнениями В.Вольтерра, то есть до стадного.

Что происходит при попытке “улучшения” системы путем надстройки гиперуровня уже достаточно ясно. Так что любая сложная система, например, “хорошее” государство – это “существо со своими проблемами” и обращаться с ней надобно соответственно – осторожно и ласково, не то она “в чудище перекинется и сожрет все и вся”. Впрочем, это еще с античных времен известно. А мы этот раздел будем считать не только введением в “правила ТСС-производные”, но и в гл. 16, иллюстрирующую одну из особенностей архитектуры открытых систем.

Все выше сказанное является хорошей иллюстрацией для следующих правил “ТСС – производных”.

Если в результате изменения условий функционирования разрушается структура одного из метауровней (в информационном смысле или в смысле носителя), то происходит реструктуризация к устойчивой структуре более низкого уровня организации.

1. Оптимальной устойчивой структурой сообщества свободно взаимодействующих систем является система уровня сложности на единицу ниже образующих.

2. При достаточно жестком ограничении взаимодействия может быть запущен механизм структурного распада, вплоть до примитивного одноуровневого сигнального взаимодействия, а при “подходящих” условиях мы имеем закон физической энтропии.

Правила ступеньки могут проявляться в зависимости от ситуации и по-другому.

На некотором уровне развития системы появляется структурно-полный уровень представления, который занимает отдельное аппаратное пространство (в живом – выделяется периферическая нервная система как целостное функциональное образование). Выходные сигналы этого уровня имеют два представления (в нем самом и следующем) и эти представления существенно разные. Идентификация состояния метаструктуры только по некоторому ограниченному входному набору становится невозможной. Необходимо “видеть” не только “малую шкалу”, но и “кусок большой”, чтобы идентификацию можно было считать однозначной.

Назовем это правилом нониуса. Это тот уровень, где появляется контекстная зависимость как феномен. То есть язык внутренних представлений у всех (от ИСУ до живых организмов) имеющих функционально-полную периферическую систему по существу контекстно-зависимый. Там же, где появляется передача сигнала через внешнюю среду правило нониуса работает как правило ступеньки.

Некоторое количество систем определенной структуры уровня выше, чем И₂, общающихся через внешний обмен сигналами, составляют систему со структурой “на одну ступеньку ниже”, а не суперструктуру, не “суперсущество”. Сам уровень И₂ – это и есть предельный случай “суперсущества”, коллективного сознания, но он реализуется только в весьма жестких рамках структурной организации (типа улья).

В этом смысле сеть равноценных компьютеров никогда не станет “умнее” отдельного компьютера, подключенного к ней. Больше – да. Но только по количеству информации, а не “интегрированному” взаимодействию с ней. Если у рыб могут быть ситуации, когда “стая умнее”, то у приматов – никогда, кроме некоторых исключительных или специально построенных случаев – т.е. множества ситуаций нулевой меры. Чем выше уровень организации особи – тем выше ступенька. И это относится вообще ко всем организованным системам.

Обратим теперь внимание на следующее обстоятельство.

Для самоорганизации как процесса, требуется целостная совокупность, набор совместно действующих правил. Деструкцией командует всего одно правило, правила ступеньки по существу лишь его уточнение. Само же правило структурного распада действует через вполне определенный механизм – построение пирамидального управления.

В сущности, здесь происходит следующее: топология иерархии данных неявно (впрочем, иногда и явно) объявляется метрикой и эта метрика навязывается самому управлению. Получается худшая из возможных подмен: топологии, взаиморасположению данных присваивается семантика, управление объявляется “имеющим смысл само по себе”, “управление как самоцель ради управления”. Заметим, что “объявление” производится в смысле, определяемом в системах программирования, часто это происходит даже не по воле разработчика системы, но автоматически, без его ведома, просто потому, что так спроектирована система – это рассматривается ниже.

Фактически, в предыдущих частях, предваряя сказанное, мы пытались показать как и почему без четкого и явного отделения семантики (интерпретации модели) от организации (интерпретации) данных невозможно построить жизнеспособную, тем более “развивающуюся” информационную систему. Но техногенные информационные системы все еще достаточно тривиальны и требуется весьма высокая квалификация, в том числе и в смысле практической работы с программными системами, чтобы наблюдать эти явления и тем более с ними бороться, чтобы не построить “саморазрушающуюся” систему (а таких пока, увы, большинство из эксплуатируемых){194. В конце книги (приложение I) предлагается краткий обзор “способов самодеструкции” программных систем – “Общая демонология”. Надеемся, что специалисты оценят юмор, а возможно и извлекут из этого какую-то практическую пользу.}.

А в системах действительно высокой сложности, например социальных, закон пирамиды вообще превращается в отдельный самостоятельный феномен (см. гл. 16).

Помимо рассмотренных выше способов деструкции, когда разрушение системы происходит путем перехода к структурам более низкого уровня организации, может происходить и деструкция катастрофическая, распад структуры по всем уровням сразу, либо самозамыкание системы в жесткую структуру. Такого рода процессы выделяются по двум параметрам. Во-первых, необратимость, невозможность повернуть процесс назад или к какой-то управляемой последовательности структурных преобразований. Во-вторых, по временному параметру, “начальная команда” на разрушение по всем уровням сразу (либо на “замыкание структурного ящика”) передается быстрее, чем за один цикл управления и уже не может быть “отменена”.

Один из примеров такого свойства мы уже упоминали – распад личности человека в условиях абсолютного сенсорного голода в черном ящике. Примеры самозамыкания можно наблюдать, когда система представляет собой фундаментальную теорию, то она становится виртуальной, “уходит за пределы реальности”.

Такое произошло с космогонией Птолемея. Вопреки существующему мнению, кризис был “чисто структурным”, совпадение с наблюдениями, с экспериментами было совсем ни причем, даже наоборот, Птолемееву модель использовали для расчета навигационных таблиц более ста лет после признания гелиоцентрической модели, даже после открытия законов Кеплера, поскольку точность расчетов получалась выше.

Еще один тип катастроф наблюдается, когда информационная система используется для управления физическими процессами и наступает утрата адекватности критериев реальным физическим процессам. Классические примеры – крах “экономики мыльных пузырей”, наблюдавшийся в Голландии “тюльпановый кризис” или недавние потрясения в экономике юго-восточной Азии.

Общим для всех этих примеров, а также множества других, типа крушений сатрапий и тоталитарных режимов, является то, что в результате неадекватности информационных критериев или исходных аксиом происходит “отрыв информационной компоненты системы от ее физической сущности”. Далее система разваливается сразу и по всем уровням, либо самозамыкается, становится “чисто виртуальной”.

По-видимому, здесь имеет место некоторый всеобщий закон, касающийся всех без исключения конечных негэнтропийных систем. Некоторые аспекты действия этого закона “информационной энтропии” мы рассмотрим в разных аспектах в следующих разделах, здесь же обратим внимание на следующее.

Чисто физическая негэнтропия существует лишь в виде абстракции – демона Максвелла, информационная энтропия напротив проявляется как фундаментальный закон. Поэтому мы не будем помещать его в ряд правил ТСС как закон “более высокого ранга”, управляющий устойчивостью “Мира-как-целого”, как закон непрерывности связи физического и информационного Миров.

12.6. Предварительное обсуждение результатов

12.6.1. Правила конструирования открытых систем

Что же мы получили – систему своеобразных аксиом? Некоторое феноменологическое описание систем? И как этим пользоваться? Мы получили в точности и буквально то, что искали – правила конструирования открытых систем, причем общие, не зависящие от материала, компонентов, способов конструирования, включая в последние и все варианты эволюции.

Совершенно ясно, что использовать эти правила как шаги или блоки некоторого алгоритма конструирования не получится просто по сути открытости конструируемых систем. Из всего “привычного”, правила более всего похожи на предусловия и послеусловия структурного программирования.

Однако и здесь только сходство – структурный алгоритм из них (правил) тоже не построить. И нельзя, и не надо! Сам процесс конструирования по существу неотделим от процесса существования, жизненного цикла системы. И конструирование это по сути своей не алгоритм в процедурном смысле, но процесс подгонки, согласования объектов.

Чтобы осуществить конструирование надо задать описания объектов и правила их функционирования. Чтобы перейти к уровню процедур, то есть шагов конструирования, надо задать значения, причем значения в обобщенном смысле, т.е. включая диапазоны, условные значения, подстановки и т.п.

И только осуществив вышеуказанные манипуляции, мы выходим на уровень работы с конкретными данными, на обработку текущего состояния потока данных. А ведь мы все это уже встречали – в предыдущих главах, конкретно – в конструкции qWord. Таким образом, мы можем сделать ряд важных выводов, а именно выяснить, наконец, вид общей теории открытых систем и установить допустимый уровень формализации этой теории.

Первое. Адекватным языком описания и конструирования открытых систем является язык порождающих объектных W-грамматик{195. Единственный способ описания открытых систем, это их создание, порождение. Винер и Колмогоров об этом предупреждали, но из соображений скорее общефилософских. Здесь мы это не постулировали, но вывели логически из природных феноменов.}. При этом объект надо понимать в расширительном смысле, как динамический, способный “раскрываться”, то есть изменять свою структуру не только “по воле конструктора или системы”, но и “сам по себе”. Правила ТСС – это универсальный набор гиперправил такой W-грамматики. Кроме того, это и правила подключения метаправил и глобальные ограничения. Заметим, правила вообще любой возможной, то есть способной функционировать W-грамматики.

Иначе говоря, ТСС это и есть наиболее общая формулировка теории открытых систем в “максимально допустимой степени формализации”. Тот самый кодекс Генерального Конструктора, согласно которому создаются и функционируют все объекты, имеющие свойства “внутренней организации”, “самоорганизации”, “развития” и так далее, включая и всю “Вселенную-как-целое”.

С другой стороны с помощью одной только ТСС ничего сконструировать нельзя – по определению самой же ТСС; для этого надо присоединить дополнительные аксиомы и правила – “вторую половину грамматики”. Это означает, что общей теории систем как единого логического формализма, того, что традиционно считается “строгой формально-аксиоматической теорией” просто не существует. Не будем вдаваться в терминологическую полемику – оставим “все как есть”, а за ТСС – ее собственное, отдельное название.

Второе. Нам удалось установить вид “единицы информации”. Если бит является единицей “потока данных”, или простейшего “вида информации” И₁, то для каждого “более высоко организованного вида информации” И₂, И₃, “единицей” надо считать минимальное (наименьшее, достаточное для построения самоподобной структуры) бинарное дерево.

Для И₄ это уже “парный конус” или инфокварк. Это максимальная структура, которая может быть “уложена в 3-х мерную память”, то есть в реальное физическое “живое” или “неживое” устройство. Сказанное вовсе не означает, что в памяти нельзя моделировать более сложные структуры, но затраты на механизм моделирования неизбежно будут расти быстрее, чем по экспоненте и, кроме того, вся конструкция неизбежно развалится от одного единственного сбоя, однократной потери одного бита.

Единственный способ избежать этой неприятности – строить все сложные модели из “конусов”, организуя их по закону того же конуса и не использовать более сложные структуры. Поэтому мы и именовали первичный конус инфокварком.

Третье. Любая высокоорганизованная система класса И₄ неизбежно должна иметь топологию организации памяти указанного выше вида независимо от способа конструирования. Иначе она просто нежизнеспособна, а про эволюцию уже и говорить не приходится.

Вспомним теперь, что грамматика – это инструмент, пригодный не только для синтеза, но и для анализа, собственно поэтому мы с полным правом можем называть ТСС теорией.

Четвертое. Если мы изучаем или конструируем систему, имеющую свойства самоорганизации, развития, интеллекта, то использование каких-либо структур данных, кроме топологических, недопустимо. Любые более сложные структуры возникают и существуют только как модели, интерпретируемые в процессе взаимодействия системы с окружением.

В определенном смысле, структуры “более чем топологические” могут существовать только как процесс интерпретации. В противном случае, при “жестком закреплении” за структурами каких-либо метрических свойств, происходит либо самозамыкание системы в жесткую структуру “когерентную самой себе”, неспособную к развитию, либо деструкция, распад системы на “менее чем слабо связанные” составляющие, на группы элементов, уже не подчиняющихся никакой общей структуре.

Необходимо еще раз пояснить, почему и как неизбежна деструкция при “метризации” данных. Эту метризацию пытались и пытаются делать практически все исследователи открытых систем.

Толпы активно желающих быть обманутыми непрестанно множатся, попыткам построить если не универсальное, то наиболее правильное представление, модель информационного объекта, пространственную модель данных со всеми их закономерностями – несть числа (и похоже, не будет!).

Скорее всего, проблема “не столько в самой проблеме”, сколько в психологии. Как мы уже говорили выше, специалисты по теории управления “и сами все знают”, программисты-практики, создающие и сопровождающие информационные системы тоже сами знают – “надо просто подправить модель данных и реструктуризировать БД” своими собственными руками, а еще лучше – чем-нибудь адаптивно-алгоритмическим. И назвать все это системой, основанной на знаниях (вот так, сразу во множественном числе!) или интеллектуальной (см. часть I).

К сожалению, сам факт обсуждения сомнительности “метризации структуры данных” или тезис об изначальном отсутствии таковой в Природе и возможности не более чем подбора взаимного расположения объектов для получения правдоподобных выводов на ограниченном числе реализаций, скорее всего, вызовет неприятие у большинства практиков, делающих на этой метризации то, что наукой назвать нельзя, но только карьерой – дескать, очередной фокус теоретиков, не мешайте работать, давайте лучше сами научитесь делать что-нибудь полезное.

Между тем, все так оно и есть в самом строгом смысле – присвоение некоторой метрики, понятия расстояния, а то и нормы тому, что по определению не может иметь этих свойств, да еще с последующим анализом и выявлением законов и закономерностей. Но свободно измышленный способ метризации в машине дополнительно может преобразоваться в нечто удивительное.

Здесь мы вынуждены напомнить, что подавляющее большинство даже квалифицированных программистов и управленцев имеют весьма относительное представление и о физической архитектуре компьютеров, и об архитектуре операционных оболочек, с которыми они работают. Даже больше того, вряд ли многие специалисты по базам данных хорошо представляют себе, как работает их система “от текста до выполнения”.

Взаимодействуют-то в реалии не две концепции, а множество механизмов их реализации, вспомогательных, а то и вовсе посторонних. Добавим к этому, что парадигм моделей данных и их реализаций достаточно много. Вспомним, что одна часть работающих с этой кухней убеждена, что надо просто “правильно создавать и сопровождать” модели данных, другая часть надеется изобрести “общую модель”, возможны и другие аналогичные по перспективам надежды.

А теперь вспомним, “откуда взялся” адрес – в “безадресной” машине Тьюринга надо многократно гонять ленту взад-вперед от самой первой ячейки до последней.

Адрес является именем, а не просто номером ячейки, в которой хранится значение. Пусть в некоторой программе описан массив А[100,100], тогда при обращении к массиву из подпрограммы, работающей с матрицами элементы А[n,n], n ? 100 имеют смысл (семантику) диагональных элементов, т.е. свою внутреннюю интерпретацию, весь массив имеет интерпретацию как матрица (т.е. получает метрику матричного пространства).

Во многих стандартных программах (и не только матричных) напрямую используется значение расстояния между элементами{196. То, что механизм кэша может “разбросать” элементы в физической памяти здесь как раз не существенно, он же и возвращает их на свое место в модели данных.}. Важно только следить (и при написании и при исполнении программы) за правильным использованием назначенной и текущей (внутри вложенной программы) интерпретации.

Наконец, на протяжении всего времени исполнения программы исполняющая система должна следить, чтобы не появилось обращений а[n,m], m>100, в “древних системах” это целиком возлагалось на программиста. То есть адрес имеет еще и внешнюю интерпретацию, каждое разыменование (доступ к данным) должно соответствовать самому внешнему своему описанию, иначе говоря, адрес обладает всеми свойствами имени, а именно собственно данными, локальной (текущей) и глобальной интерпретацией.

Именно метрические свойства моделей данных первых языков программирования обеспечили успех на ранних этапах компьютерных технологий и, в значительной мере, определили все их развитие и продолжают определять.

Очень просто удается установить одно-однозначное соответствие метрики модели данных с одной стороны – с метрикой объекта, т.е. “собственно данных” (векторов, матриц и т.п.), с другой – с метрикой адресного пространства физической машины. Это позволяет разыменовать сразу все структуры и на всю глубину прямо на входе в блок, “автоматически” вычислить адреса “как бы всех элементов данных сразу”, то есть установить индексы, смещения и счетчики.

Попутно это стало решением самого больного в те времена вопроса – при малых объемах памяти оказалось возможным хранить данные на медленных устройствах, но за счет организации хранения компенсировать (частично) эту медлительность.

Но из-за этой простоты свойства модели данных, да и сам факт ее существования “потерялись”, прошли незамеченными для широких масс и пользователей и даже разработчиков компьютерных технологий. Востребовалась же модель данных, когда появилась задача создания информационных систем, работающих с нечисловыми данными, или числовыми, но интерпретируемыми не по “позиции в модели”, а согласно указанным (в запросе или программе) отношениям.

Вполне разумным и естественным оказалось использовать уже имеющееся и “показавшее себя в работе” представление, но с учетом свойств самого моделируемого информационного объекта. А именно: “в сторону адресации” – так же как и раньше (в случае с матрицами) иметь возможность перевычисления адресов; “в сторону объекта” – иметь “достаточно естественное”, знакомое, привычное представление, например, в виде бухгалтерской ведомости или страницы гроссбуха. Т.е. построить своеобразный “унифицированный контейнер” (или систему таковых), который можно “обрабатывать автоматически”, но класть туда все что потребуется.

Так появилась реляционная модель данных. Будем считать, что все связанное с построением реляционной модели хорошо известно читателю и рассмотрим только некоторые свойства модели. Пусть, например, в Вашем университете бухгалтерия установила доплату дворникам. Тогда в расширенной модели данных – сквозной бухгалтерской ведомости появится колонка (новое отношение), имеющая в качестве значения данных для всех “не дворников” – “пустое значение”. Заметим, не ноль, суммируемый с остальными выплатами, а отдельное значение – “пусто”. Это хорошо видно, если доплата сезонная, тогда в описание отношения (колонки) должно быть включено условие различной для разных категорий работников обработки “пустого значения”.

Помимо явного изменения модели – появления новой колонки возникает еще и “спрятанное”, неявное отношение с параметром “календарная дата”. Причем, по самому определению модели, система не может ничем помочь пользователю, кроме как многократно запросить “полностью ли Вы описали вновь введенную колонку?”.

Но ничего не защищает систему и от более тяжелых вещей. “Хитрый” пользователь или программист может использовать для доступа к данным номер колонки – языки и системы часто этого не запрещают. После вставления новой колонки понятно, что произойдет, хорошо, если система насчитает, например зарплату в нормо-часах, то есть последствия будут очевидными и уловимыми.

Это, собственно, и означает, что срабатывают “метрические” свойства модели. Чтобы этого не происходило доступ к данным, в общем случае, допустим только “через модель”, т.е. через имена и описания колонок, как бы неэффективно и неестественно это ни казалось.

Несложно вообразить, что произойдет в более сложной “многослойной” реляционной модели, тем более в постреляционных “многомерных” системах, но и это еще не все – существует и динамика доступа и данные “разделяемые” при множественном доступе.

В качестве развлечения читатель может поэкспериментировать с “практически неограниченными возможностями” такого механизма, как косвенное имя – это ведь не запрещено в Cache’, а между тем его употребление позволяет создавать не только “несуществующие”, т.е. не имеющие места в модели данных отношения, но и динамические (временные) последовательности таких отношений. Напомним, что в Cache’ внутренняя модель данных не реляционная, построена на механизме B*-деревьев, постреляционное представление употребляется только для внешней модели.

В целом получается, что “виновата” не “плохая” модель данных, а наоборот, “слишком богатая возможностями”. В одном случае – чисто реляционных систем, свойства модели оказываются напрямую связанными с механизмами адресации, в другом – такая возможность появляется с помощью механизмов типа косвенного имени, но суть то в том, что сам формализм модели не может “защитить себя” от неправильного употребления, такого просто не может быть в формализме по определению.

Остается один реальный путь – тот, что мы проследили в иерархии усложняющихся систем, способных к развитию, к эволюции, а именно – механизм организации данных не должен содержать в себе никаких “скрытых возможностей”, никаких свойств кроме позволяющих описывать топологию данных; сам процесс построения модели должен явно развертываться в виде последовательности обращений к механизму управления данными и к механизму описания семантики, т.е. последовательности разыменований.

Ну а то, что, метризованные базы данных и аналогичные конструкции сегодня обеспечивают принятие каких-то полезных решений – так это сегодня, когда до проблем интеллектуальных они не доросли, сложность задач не превышает “умозрительных” способностей потребителей их результатов. И вообще дачные домики можно строить на основе минимального здравого смысла, но для солидной постройки обычно необходимо сначала воспользоваться СНИПом{197. Если Вы, по какой-либо причине никогда ничего не строили, то поясняем: СНИП (строительные нормы и правила) – основной закон проведения такого рода работ, сформирован в буквальном смысле “на костях” первых строителей и нарушителей этого основного закона.}.

12.6.3. Связь с теоремой Геделя и традиционными формализмами

Рассмотрим еще раз действие правила 0, но уже как правила Полноты (или достаточности) контекста Окружения.

ТСС утверждает, что при наличии полного контекста и правильно выбранных шкал любое явление реального мира имеет адекватное компактное отображение в соответствующей проблемной (предметной) области на информационном уровне (или образует предметную область) и компактный целостный образ на уровне интеллекта.

Но верно и обратное: при отсутствии хотя бы одной координаты первичного описания или деформации (сдвиге, например) одной из шкал никакого компактного описания (представления уровня И₃) и даже образа (представления И₄) может либо не быть, либо возникнет “ложный” образ, а скорее их множество.

Иначе говоря, мера и как феномен вообще, и в смысле математическом, возникает лишь в адекватном контексте. В случае “урезания контекста” ее может и не быть ни в каком смысле. Назовем этот эффект правилом антипроективности.

Другими словами не все явления могут быть исследованы покомпонентно, по проекциям (круг таковых явлений рассматривается различными математическими дисциплинами), но не может быть в природе явлений, не имеющих адекватного образа.

Но тогда, в силу той же ТСС, для устойчивого образа, имеющего устойчивый (при достаточно широком контексте) прообраз в виде структуры предметной области, существует способ подбора метрических шкал и арифметических представлений, позволяющий получить его компактное отображение в виде формальной математической модели. Причем, независимо от того, насколько сложным был процесс “начальной структуризации” образа.

Не правда ли, симпатичное комплементарное дополнение{198. Это не тавтология, комплементарность – понятие по существу не предусматривающее внутренней симметрии. Об этом ниже, в окончательном обсуждении аксиоматики и следствий построения информодинамики. Это касается взаимодействия триад основных сущностей, законов и соотношений неопределенности.} теоремы Геделя, особенно в ее конструктивной формулировке – почти что зеркальное отображение. Отметим еще раз, что получилось-то все без каких-либо постулатов, чисто механически, из факта наличия в природе гармонического ряда, резонанса, дополнительности, принципа рекурсии и феномена структуры.

Структура в ТСС, заметьте, никак “строго не определяется”, стоит только это сделать и ТСС (по своим же собственным правилам) реструктуризируется в точном соответствии с этим постулатом.

Если уж говорить о каком-то “общем определении” структуры, то это то, что:

В каком-то смысле это определение сходно с определением топологической структуры – вполне можно ввести по известной аналогии понятие “конструктивной топологии”.

Еще одно очень сильное сходство, вернее свойство, унаследованное от топологии – координата связности.

Структура компактная и даже всюду плотная и устойчивая к любым изменениям (воздействиям) окружения может “держаться” на одной координате, изъятие которой или даже “малый” сдвиг шкалы приведет к полному разрушению структуры по всем уровням сразу – к полному хаосу.

Можно даже предположить, продолжая рассуждения в правилах ТСС, существование в реальном мире некоторой “струнной топологии”, основанной на “абсолютно прочных” нитях – так сказать, рассуждая рекурсивно, но, заметьте, опять из тех же соображений ТСС – без каких-либо “основополагающих постулатов”.

Завершим этот краткий обзор аналогий ТСС с точными науками сравнением самых элементарных, первоосновных для них понятий.

В ТСС понятие “малости” вообще имеет смысл только внутри “контекста окружения проблемы” – т.е. окружающего текста вместе с контекстами. Понятие текста здесь включает и все “имеющее отношение к вопросу” предметы материального мира в их “естественном структурировании”. В свою очередь, ноль и бесконечность в ТСС рассматриваются как два “комплементарных компонента окружения”, но компонента по существу своему конструктивных.

В математике же эти понятия являются системообразующими постулатами – отсюда и “комплементарность свойств” этих систем. Отсюда и характерные особенности получающихся моделей.

В ТСС естественным образом получается механизм возникновения порядка из хаоса, а также и все другие механизмы более высокого порядка, вплоть до интеллекта. В математике (из нее самой) такого возникнуть не может, да и ни в какой другой “строгой”, “постулатной” теории – буде такую кто придумает.

С другой стороны, математика очень быстро и просто “свертывает” многие очень сложные количественно объекты к минимальным структурам (формулы, уравнения, функционалы и т.п.). И если мы захотим исследовать таковые “только средствами ТСС”, то процесс может быть очень сложным и длительным. Более того, есть случаи и классы объектов для которых один единственный сбой приведет к тому, что процесс “провалится в бесконечность” и даже известно в какую – “не менее чем в трансфинитную”. И, начиная с некоторого уровня сложности, таких объектов – большинство.

Заметим, что сам этот эффект очень просто отлавливается с помощью ТСС. Кто не согласен, что “очень просто” – предлагается вспомнить:

Далее предлагается прикинуть, сколько исследователей математически грамотных с толком пользовались этим знанием и не расшибали лоб о последствия действия упомянутой теоремы?

Жила – была (в Античности) наука Философия, точнее, если вместе с фамилией – Натур-Философия. Вполне приличная наука и прикладную пользу приносила и здоровое потомство давала.

И вот однажды вознамерилась стать “сверхнаукой”. Что из этого получается, мы уже видели. Напомним. Если обыкновенная наука (то бишь информационная система, совокупность записанных текстов и общепринятых умолчаний){200. Мы надеемся, что никому не надо доказывать, что это, в конечном счете, одно и то же. Любая область знания существует не только “на бумаге”, но и в “живом виде”, как понимание, интерпретация ее и отдельным “живым интеллектом” и совокупностью таковых – научными школами.} при переполнении, с тем или иным трудом, честно делится на отдельные отрасли, то системы, которые “наднауки”, либо рассыпаются, либо, при насильственной поддержке, становятся “шизофрениками”{201. Например, вполне логично из диамата следует необходимость использования вполне реализуемой технологии “промывания” или даже “улучшения” сознания с самыми благими намерениями на над языковом уровне. И можно под соусом “всеобщего блага”. А Т.Кампанелла в этом смысле просто ремесленник.}. Впрочем, возможно и рождение сразу нескольких, но с тем же общим свойством.

Заглянем внутрь процесса – как это получилось. До тех пор пока Философия не забыла своего родства (фамилии Натур), в ней не существовало чистой абстракции, по умолчанию предполагалось наличие “чего-то еще”.

А такие вещи как “принцип исключенного третьего”, да и вообще формальная логика и законы диалектики имели строго ограниченное, для специальных нужд употребление, т.е. система была открытой!

Далее родство забылось, принцип абстракции “был очищен”, логика постулирована, все пространство состояний поделено непроницаемой перегородкой между материей и сознанием, а эмпирические правила, кстати, появившиеся не из Природы, а из исследования “природы споров”, возведены в ранг ни много, ни мало, мировых законов.

Дальше пошла подгонка реальных явлений – кто как умел и при каких постулатах остался (по какую сторону перегородки).

Можно, конечно, объявить математический ноль – чистой абстракцией, а бесконечность – дурной, но что есть тогда чистая абстракция? По сути - то же самое, только намного дурнее, поскольку “строгим нулем” объявляется все, что выпадает за пределы не только постулатов, но и временно принятой для данного экскурса условности. То есть система закрывается дважды со всех сторон. Закрывается не только сама система, она еще и помещается в замкнутый ящик аппарата формальной теории.

Разумеется, в такой системе феномен самоорганизации не только не может появиться, но даже если он был туда “посажен” (постулатом), то для того, чтобы он работал, нужен еще один постулат. Иначе говоря, необходимо принять постулаты бихевиоризма – постулаты поведенческой прагматики.

Как мы уже установили, носителем науки является не совокупность писаных текстов, а сам непосредственно функционирующий интеллект, но в рассматриваемом случае он помещен не в “черный ящик”, а в информационную систему “теорию”, причем построенную с помощью фильтров, устроенных на принципе “дурного нуля” – т.е. чистой абстракции.

Если система “достаточно аккуратно устроена”, то в нее, а, следовательно, и далее ничего, кроме “гомеоморфного фильтрам” не проникнет, но сам то интеллект непрерывно “выдает продукцию”, в том числе и корректирует систему фильтров этого ящика.

Тогда, благодаря негэнтропийности интеллекта, а именно свойству “порождать” информацию, ящик со временем попадет под контроль исключительно со стороны интеллекта. То есть это и будет означать, что мы получили благодаря свойству зеркала внутри интеллекта, ни что иное как чистый разум. Да, в самом, так сказать, его чистом виде!

С ума-то интеллект не сойдет, поскольку никакого сенсорного голода нет – ящик исправно работает, но вот “центр тяжести” из реального мира (т.е. состоящего из материальных и информационных процессов) переместится в чисто информационный мир, “провалится за зеркало реальности”.

Получается, что любая система, построенная на “строго формальной основе” независимо от “разумности выбора нуля” – условий абсолютной абстракции, становится “жителем зазеркалья”.

Дальнейшее зависит от того, где в изначальной посылке помещался центр тяжести. Если центр уже “там” – т.е. в основе “чистый” или “подкрашенный” идеализм, то получается “относительно безвредная система”, так как интересуется она, в основном, “сама собой” – ну выдает “гомеоморфно – антропоморфного” Бога (имеющего к Нему, впрочем, весьма косвенное отношение), к тому же не лишенного и некоторой “гомеоморфности Природе” – информация-то из окружающего мира проникает, хотя и фильтрованная.

Случай с центром “на поверхности зеркала” – чистый экзистенциализм - самый тривиальный, структурно-бедный, но и “самый безвредный”.

Наконец, если центр в “материальной части” – жди неприятностей. Если это только “фундаментальная наука”, то относительно короткоживущая. На первом же шаге образуется явное несоответствие “видимого” и “отраженного” центров. Включение механизма корректировки, скорее всего, только ухудшит положение, поскольку коррекция, построенная по законам функционирования интеллекта, не адекватна искажениям, вносимым ящиком.

В конце концов, если система и стабилизируется, то в режиме постоянных кардинальных перестроек ящика. Ящик (т.е. “наука”) будет пребывать в состоянии постоянной бурной эволюции, а на самом деле судорожной гонки за событиями протекающими гармонично в гармоничном мире – не правда ли, знакомая картинка?

А ведь она вычислена “чисто механически”, даже и без упоминания о каких-либо конкретных подробностях или привлечения дополнительных абстракций. Очевидно, процессом управляют законы настолько общие и мощные, что и подробности не нужны.

А теперь используем “революционную науку” для управления. Первое что она сделает – полезет исправлять окружающий мир, ни мало не заботясь о состоянии “ящика” – ведь причина-то по определению “здесь”, в материальном мире, а не в его представлении. Последствия мы все видели и неоднократно.

Впрочем, и все остальные науки тоже неизбежно становятся “жителями зазеркалья”, так что каждая, которая “хочет жить” в реальном мире обязательно обзаводится противовесом – прикладным вариантом. Но если, например, математика не прикладная, то что это тогда вообще? – это еще Гильберт сказал. А некоторые науки, например, физика обзавелась очень даже весомым противовесом – и в тоннах и в долларах, и все для того, чтобы не попадать в кризисы. По аналогии вполне серьезно возникает вопрос: сколько весит и стоит информация? И на сколько ей этого хватит, чтобы в кризис не попасть еще некоторое время?

Ну а о чистом весе, без носителя, так сама по себе она имеет массу отрицательную, о чем мы говорить будем в гл. 15.

Посмотрим, теперь, несколько “подарков из зазеркального мира”. Для примера, вспомним постулат: материя и движение неразрывны и это есть “причина всего”. Правда отсюда никак не следует феномен самоорганизации, а только феномен физической энтропии. Проведем, тем не менее, эксперимент.

Пусть имеется некоторая система, например, КЗ язык с двумя уровнями метаструктур и реализованная на нем информационная система (справочник), содержащий соответственно не только текст, но и два уровня метатекстов.

При получении нового, достаточно большого текста остановим процесс, не переходя к реструктуризации метауровней (или вообще в системе механизма реструктуризации не было). Тогда получится, что текст не только сдвинулся относительно своего контекста, но и первый уровень метатекста сдвинулся относительно второго.

Но на первый уровень метатекста не то что сообщения (сигнала) – даже и информации не поступало, но то, что сдвиг произошел можно реально увидеть по поведению системы – задавая ей вопросы. Так что же это – движение даже без передачи сигналов (так сказать движение в чистом виде?).

Наверно, все же движение – свойство не только материи, а более общее, а одна половинка комплементарной пары не может быть больше другой{202. К примеру, знающие старолитовский язык в какой-то мере понимают говорящего на санскрите, поскольку в нем сдвиг от исходной базы – общих корневых основ – существенно меньше, чем для других языков.}.

Остается предположить, чтобы не устраивать революций в науке, что:

Из указанных положений следует, что системы, промежуточного типа между интеллектуальными и информационными, долго существовать не могут. Если же таковые все-таки возникают, например, в результате жесткого контроля (соответствующей поддержки на информационном уровне), то они имеют тенденцию стягиваться (или специализироваться) к порождению “Геделевско – антиГеделевских” (имеющих внутреннюю виртуальную пару) информационных артефактов, которые с одной стороны не отображают никакого реально существующего артефакта, с другой не могут быть разрушены (опровергнуты) никаким логическим, информационно-модельным и даже “достаточно безопасным” физическим экспериментом.

Заметим, что “основной вопрос философии” – так и остался за пределами рассмотрения – а именно, как получились, в результате чего:

И это хорошо – теория открытых систем занимается существующими открытыми системами, а сам “вопрос о первичности” ни для теории, ни для ее объектов просто ни зачем не нужен. Наука занимается тем “как устроено”, “как это можно повторить”, “что из этого следует”. “Кто первый”, “кто виноват” – не вопрос науки, или, вернее, вопрос не науки{203. Ответы на такие вопросы возлагает на себя традиционно философия (от нищеты фактического материала), но должна бы – история, понимаемая как описательная наука, наука, изучающая временную динамику глобальных информационных структур уровня, скажем, И₃. Поэтому пришло время задаться вопросом – не пора ли увидеть на пороге XXI века принципиальной новый смысл многих традиционных наук или все подобные вопросы должна вобрать в себя информодинамика? // // Так истории вполне разумно заняться описанием информационного процесса создания (самоструктурирования, деструкции и воссоздания на новой основе) той или иной открытой системы (системы, существующей только как процесс непрерывного конструирования и иначе неинтересной) в зависимости от текущей специализации исследования. Тогда и базироваться ей можно будет не “на твердом математическом фундаменте”, но на использовании информационной машины, отражающей по своей сути предмет исследования – динамику процесса. И институт экспериментальной истории Стругацких из раздела социальной фантастики сможет в какой-то своей части со временем попасть в наш информационно-энергетический Мир. // // Впрочем, все это – информация для размышления, заметки на будущее, а пока и Л.Н. Гумилев, вплотную подошедший к информационной динамике как к этногенезу, не в чести у “классического” направления науки, и ментагенез (см. гл.16) нам приходится самим открывать, а не заимствовать у историков и социологов, – продолжим исследования, ведущие к созданию информодинамики как науки и, соответственно, самой информационной машины.}.

Вообще же картина состояния “всего организованного” на сей день представляется простой и логичной:

1. Обнаружили еще одно правило ТСС – правило антипроективности, дополнительное к правилу полноты окружения. Впрочем, оно достаточно хорошо знакомо тем, кто работал с распознаванием образов – достаточно упустить одну важную координату, чтобы изменилась топология представления образа, круг превратился в кольцо, шар в тор, а то и вовсе все рассыпается на куски.

Далее получилось довольно обоснованное предположение о “нитевидной топологии”, но это не новость, а скорее подтверждение ранее высказанного другими исследователями и, исходя из других соображений, предположения, что и весь физический Мир, Вселенная так устроена. Сегодня у физиков эта гипотеза в числе уважаемых.

И, наконец, сама возможность обнаружения “новых” правил ТСС и гипотез также самой ТСС и утверждается – это ведь открытая система, взятая из открытого мира. К тому же вряд ли мы их найдем много – скорее это будут более удобные интерпретации уже сформулированных здесь правил.

2. Любая возможная информационная машина класса И₄ может быть смоделирована (сведена) к рассмотренной выше топологической структуре в 3-х мерной обрабатывающей памяти так как:

3. Инфокварки могут перемещаться нефизическим образом (без передачи сигналов), однако это возможно только внутри структур потоков данных – организованных потоков битов и структур И₂, И₃, то есть внутри работающей живой машины И₄.

Таким образом, феномен или динамический объект, частные проявления которого который все и всюду именовали “информацией”, на самом деле суть совокупность, иерархия взаимосвязанных и разнопорядковых явлений.

Помимо статических представлений – битовых строк, текстов, массивов и других структур статических данных реально существуют потоки этих и других структур (контекстов верхнего уровня) и это уже качественно другие феномены, характеризующиеся разной степенью, разными уровнями организации, которые мы обозначили как И₁, И₂, И₃, И₄.

Наконец, на уровне И₄, в динамическом состоянии при определенных условиях, в определенной среде, информация приобретает фундаментальное свойство, а именно свойство потока “частиц”, “инфокварков”, который передвигается “нефизическим”, “несигнальным” способом.

Как наблюдать само это “не материальное движение” мы не знаем, как его измерять – тоже. Однако, очень просто обнаруживается, что зафиксировав, запомнив результат этого перемещения мы можем тем самым его наблюдать{206. Напомним, что измерение электрических, магнитных, электромагнитных полей также опосредованное, наблюдать их “напрямую” еще никто не научился.}.

Более того, оказывается, что это и есть механизм обработки “самого верхнего” уровня контекста информации, то есть именно то самое явление, которым мы постоянно пользуемся, сами того не подозревая, поскольку оно есть суть нас самих, то явление, которое суть причина всех без исключения наших результатов, достижений, ошибок и неприятностей. Это и есть механизм работы интеллектуальной машины – будь то наш мозг или еще что-либо класса И₄.

А тут уж сам Бог велел заняться исследованием законов движения этих частиц и потоков, т.е. исследованием информодинамики.

Завершим обсуждение ТСС некоторым анализом использованной нами модели информационной машины.

Конструкция машины может восприниматься как чисто абстрактная, такая же “придуманная” как машина Тьюринга. Но мы ничего не “надумывали”. Такая машина уже есть – это живой мозг, а задачу создания структурной схемы для воспроизводства “в металле” и вовсе пока не трогали.

Модель построена, вернее “сама построилась” из анализа взаиморасположения и взаимодействия структур данных в иерархии усложняющихся информационных систем. А все, что было сказано выше об “элементной базе” и способах представления – лишь вспомогательное средство для рассуждений.

Вспомните, насколько широко используются чисто топологические понятия “линейного” и “плоского” файлов, других более сложных структур, например, сетей, которые сами привносят проблем не меньше, чем позволяют разрешить. Но при этом пространственное расположение записей линейного файла на диске или в кэш-памяти не образует никакой структуры, не говоря уже о плоских файлах и более сложных структурах.

Наша модель позволяет применить единые “топологические мерки” не только к статическим структурам данных, но и к их динамике и взаимодействию и это дает реальный эффект – позволяет установить на уровне очевидности сущность феномена информации и еще достаточно много интересного.

Что же касается реализации “в металле”, то создание пространственной структуры совсем не фантастическая задача – СБИС из трех и более слоев структур уже имеют широчайшее применение и ничто не мешает строить из них “этажерки” или что-то аналогичное. Так поступили и разработчики в Колумбийском университете, соединив в пространственную структуру более четырех тысяч весьма мощных микропроцессоров (правда для совершенно других целей).

С другой стороны, если говорить об “интеллектуальных информационных машинах”, то в этом случае точное соотнесение топологии виртуальной машины и топологии микросхем, и всей физической машины особого значения не имеет – это мы увидим в гл. 14, посвященной архитектуре “Вертикальной машины”.

Стоит ли вообще создавать “настоящий, но металлический (кремниевый, арсенид-галлиевый и т.п.)” мозг? Есть ли в этом смысл?

Информодинамика – наука о феномене информации и феномене ее самоорганизации, о законах (правилах) которым подчиняются явления информационные и их связи с явлениями энергетическими, включая в совокупность информационных явлений и интеллект, разум, вообще все негэнтропийные информационные процессы.

С системами многопорядковыми или “вложенной динамики” человек имеет дело достаточно давно.

Такова любая экосистема от рисового поля до океана, вложенность динамических процессов может проявляться даже в техногенных системах, например, ударные волны в трубопроводах большого диаметра. Одним из показательных примеров, достаточно изученных как со стороны феноменологии, так и в плане формализма, является турбулентность.

Турбулентность возникает в потоке жидкости, при определенных условиях как самостоятельная, в некотором смысле – отдельная динамическая система турбулентных вихрей. Она существует “по своим собственным законам”. И в формальном представлении эта динамическая система тоже “отдельная”, подчиняющаяся своим собственным законам – теории турбулентности, связанной с уравнениями потока лишь через параметры.

Когда же в потоке жидкости движется некоторое тело, то оно оставляет свой турбулентный след, из динамической системы вихрей возникает еще одна весьма устойчивая пространственная система, для формализации которой требуется уже свой аппарат.

Однако в прикладном аспекте человеку от систем “вложенной динамики” надо было очень и очень немного и “по отдельности”: от самой турбулентности – оценки динамических нагрузок на винты, лопасти и т.п., от ее следов – и того меньше, возможность найти и проследить след судна, его класс и, если удастся – “возраст следа”. Явлением “вложенных динамических систем”, соотнесением формальных аппаратов представления его составляющих, обобщением этих составляющих и их формализмов традиционно интересуется лишь крайне малочисленный класс теоретиков.

В физике и квантовой механике “все ровно наоборот”: по следам (и не только по фотографиям треков частиц, но и в самом общем смысле) стараются найти как можно больше подробностей, а задача соотнесения аппаратов представления процессов “разного уровня вложенности” если и не главная, то и не меньшая, чем само “выяснение подробностей” – трактовка, объяснение экспериментального материала.

В отношении же информации как феномена – все уже даже не наоборот, а скорее “наизнанку”. Весь смысл исследования в поиске единого представления для целой системы процессов, “вложенных один в другой” (или даже в систему процессов), поскольку сам феномен информации существует только как совокупность всех этих процессов.

Постановка проблемы представляется достаточно понятной, ведь и след возникает только при определенных условиях движения тела в жидкости, возникновении системы турбулентных вихрей (т.е. случайного квазистационарного процесса) и самоорганизации этого процесса в структуру.

С системной точки зрения все сказанное выше означает, что “разумная практика” в физическом мире восторжествовала над “общей теорией”: турбулентность и все связанные с ней вопросы нам достаточны (для практики) в их замкнутом представлении. Ясно, что высокая культура физической науки позволяет успешно работать на уровне “моделирования отдельных составляющих при общем понимании открытости системы”, а вот с феноменом информации все допущения уже исключены – система открытая или никакая.

Исходя из возможностей аксиоматической математики и общепринятой “технологии исследований”, вряд ли можно надеяться на то, что сегодня здесь можно построить какой-нибудь совершенно новый формализм. Можно предположить, что именно в рамках сегодняшних описательных возможностей, мы всегда придем к тому же, в некотором смысле, что и в случае с турбулентностью, то есть к уравнениям “процесса-оболочки” и системе условий “вкладывания внутренних процессов”.

Таково соотношение сущности явления и уровня развития современного формального аппарата. Этот аппарат, начиная от нотации, от способа записи, не предназначался для представления совокупностей разнопорядковых процессов, наоборот, сама идея исчисления бесконечно малых заключалась в том, чтобы сводить различные процессы к однородным потокам однородных, неразличимых “бесконечно малых”.

Укажем на существенную, всё определяющую разницу в сущности самих явлений: замкнутую систему можно изучать по частям, рассматривая отдельные уровни вложенности процессов, открытая же система существует только как совокупность всего, составляющего целое. Каким бы способом мы не выделяли из нее отдельный уровень, процесс или их совокупность, полученное будет не более чем частной моделью.

Тем не менее, сделаем все возможное, для описания вложенных динамических информационных потоков с учетом высказанных положений и требований.

13.2. От абстрактной машины до самоорганизации потоков

Начнем с исследования законов динамики информационных потоков. С того, что для существенно неоднородных потоков эти законы отличаются от законов для потоков однородных. Для этого вернемся к рассмотрению устройства и работы информационной машины, той абстрактной конструкции, которую мы начали строить в предыдущих главах. Выше мы рассмотрели общую концепцию, топологию организации размещения данных на уровне элементарной структуры и метаструктуры, а также некоторые аспекты их движения. Рассмотрим теперь топологию потоков данных и структур в системе И₄ (рис. 13.1).

Рис. 13.1. К рассмотрению топологии информационных потоков.

Как мы уже отмечали выше, структура S является “элементом состояния”, “единицей описания” (представления) состояния И₄ и одновременно метаструктурой этого уровня. Ее половинки S₍₀₎ и S₍₁₎ являются представлениями “состояния И₃ в целом”: S₍₀₎ (т.е. “память”) при отсутствии активности И₃; S₍₁₎ (текущее состояние) при активном состоянии И₃.

Заметим теперь, что среди элементов нижнего уровня структур S₍₁₎ и S₍₀₎ – т.е. в S₁ и

(по ряду причин нам удобна такая система обозначений) нет какого-либо естественного порядка, неизвестно где “первый” из каждых 8 элементов.

Чтобы не вводить порядок, нумерацию искусственно (не устраивать проблем с адресацией), надо замкнуть S₁ и

в кольцо и соответствие S₍₁₎ и S₍₀₎ устанавливать их относительным поворотом, при этом S₂, S₃ и/или ,

возможно придется тоже повернуть на один элемент. Т.е. не только половинки структуры, конусы S₍₁₎ и S₍₀₎ поворачиваются относительно друг друга, но и внутри каждого из них верхняя часть, контекст (все, что выше основания), может поворачиваться относительно нижней части конуса, текста. При этом важен относительный поворот, относительное смещение текстов и контекстов. Мы можем считать, что вращение происходит всегда в одну выбранную сторону, это не изменяет общность, но упрощает ситуацию. Так “выглядит и работает” один элемент описания состояния И₄ – структура S, инфокварк. Описание состояния всей конструкции с учетом внутренних состояний уровня И₂ (обозначим его 2S) мы получим, если подставим вместо элементов S₁ метаструктуру S. Для простоты изобразим только часть структуры 2S₍₁₎ (рис. 13.2):

“Работает” эта структура (2S) по той же схеме, что и S, т.е. ее половинки 2S₍₁₎ и 2S₍₀₎ также “вращаются”, элементы надстроенной структуры 2S (целые структуры S) перемещаются в ней так же, как элементы внутри S.

Наконец, полное описание одного состояния (мгновенного) всей машины с учетом И₁ – 3S получается еще одной подстановкой метаструктуры S вместо “нижних элементов” структуры 2S, то есть условно это можно изобразить на рис 13.3.

Любая сколь угодно высокая структура существует актуально только в процессе сложного движения всех вложенных структур по всем уровням вложенности, вплоть до элементарных состояний. Но, заметим, так же, как мы можем принять одно направление вращения, аналогично можно принять и единую последовательность относительных поворотов, т.е. предположить, что в произвольной структуре относительные повороты происходят последовательно, начиная, например, всегда с самых нижних (т.е. самых подвижных) элементов.

Начиная повороты “сверху”, с подгонки контекстов, можно существенно сократить перебор (число поворотов), но это не общий случай, так возможно поступать, если по какой-то причине априори известна одна половинка структуры nS₍₁₎ или nS₍₀₎. В общем же случае искомая структура строится динамически, поскольку неизвестно “что мы можем искать”, “что может оказаться адекватной гипотезой, решением”.

Вспомним теперь, что на вход уровня И₁ поступают не сигналы из реального мира, но предобработанные периферической системой и уже структурированные их последовательности (как следующие друг за другом куски записей произвольной длины). Мы должны рассматривать входные структуры именно как последовательности и в таком порядке, в каком они поступают, так как внутренняя структура периферических систем (в соответствии с правилом тройки) вообще “неразличима” в терминах уровня, состоящего из структур S, 2S,…, nS.

Единственная возможность как-то упорядочить входные структуры и не создать проблем с адресацией – не вводить специального отдельного механизма нумерации, а воспринимать, запоминать и обрабатывать их как сбалансированные В*-деревья с неизвестным заранее числом листьев (которое в каждый момент определяется разрешением сенсоров, либо емкостью памяти, т.е. тем, сколько состояний входного сигнала различено и запомнено{208. Поясним этот момент. Одно элементарное состояние, элемент образа, воспринимаемый на входе структуры И₁, можно представить как элементарное B*-дерево, т.е. структуру, содержащую три уровня – имя (образа), набор ключей (элементов образа) и, соответствующий каждому ключу, набор данных. В соответствии с правилом тройки это максимально подробное описание того, как вся периферийная система воспринимает внешний сигнал (поток сигналов, образ) и как может “максимально подробно” представить физические сигналы для входа уровня И₁. Более сложные образы, которые по своему содержанию не могут быть представлены как одно B*-дерево, должны восприниматься как последовательность отдельных B*-деревьев, а целостный образ можно будет уже синтезировать, надстраивая контекст в виде структур типа S. Это существенное различие между собственно данными (представлением внешних физических сигналов) с двумя уровнями контекста и всеми контекстами более высокого уровня, которые уже представляются только как структуры типа S. Напомним еще раз из предыдущего – если вся наша конструкция в целом (ЦНС) не может различить структуры состояния внешних физических сигналов с разрешением больше, чем представление B*-деревьев, то структура периферической системы как раз такова, что выдает представление в виде этих B*-деревьев.}).

Чтобы эти структуры “собственно данные с контекстом” отличались в памяти от структур типа S₁ S₀ без введения специальной пометки, расположить их надо другим способом, например, как на рис. 13.4.

Мнемоника рис.13.4, т.е. размещение В*-массивов в структурах, обозначенных на рисунке как Z₍₁₎ и Z₍₀₎ обозначает, что они имеют другое (отличное от S) назначение, другой способ обработки и соответствующим способом устроенную “среду” (возможно отличную и аппаратно от среды, обрабатывающей структуры S). Структура Z, отнесенная к одному “листу” самой нижней структуры S представляет собой двумерный (“плоский”) В*-массив, расположенный “вертикально”, т.е. в плоскости, проходящей через “ось машины” - 00 и состоит из двух В*-деревьев Z₍₁₎ Z_(о), соответствующих S₍₁₎ S₍₀₎.

Будем считать, что “данные” поступают в структуру Z1 “от периферии рисунка” как последовательное пополнение B*-дерева (большего мы полагать не можем), а предыдущие элементы просто сдвигаются в структуре Z1, подобной “трехслойному сдвиговому регистру” к “центру”.

Часть данных, “то, что стоит запомнить” (об этом чуть ниже) передается в Z₍₀₎, т.е. на рис.13.5 это изображено как поток П₍₁₎, при этом “безнадежно устаревшие данные” просто “выдвигаются за пределы памяти”. Одновременно должен происходить процесс “вспоминания опыта”, т.е. встречный поток П₍₀₎ на рис 13.5.

где: z-z – “плоскость зеркала”, совокупность ячеек регистров, где происходит сравнение.

Напомним, что самый нижний уровень B*-массива, его листья – это и есть представление некоторого объекта на уровне элементарных (различимых сенсорами) внешних сигналов, его “мгновенный снимок внешнего состояния”.

Заметим, что весь механизм машины построен на том, чтобы “сбалансировать представления воспринимаемого и всего предыдущего опыта”, то есть он будет правильно функционировать, если потоки П₍₁₎ и П₍₀₎ сбалансированы (П₍₁₎ ? П₍₀₎) по всему множеству (массиву) Z, т.е.

Действительно, отнесенный к одному узлу самой нижней структуры типа S массив, должен представлять собой “пачку моментальных снимков” за некоторое время ?t := t₁, t₂,…t_n, т.е. двумерный массив, представляющий состояния внешнего образа на отрезке ?t, как последовательность соединенных в одно В*-деревьев. Можно считать, что набор массивов Z_t1…Z_tn, относящихся ко всем узлам нижней структуры S, это состояние образа (его “различные проекции”) на отрезке ?t := t₁, t₂,…t_n.

Наконец, совокупность массивов Z, отнесенная ко всем нижним узлам структуры 3S, образует “полную модель образа во всех вариантах”. Таким образом, модель данных топологически представляет собой тор (рис.13.6):

Здесь 4S – минимальная полная модель образа с учетом состояния внешних сигналов. Если эта модель “тесна”, т.е. вариантов образа (его ипостасей) больше, чем вмещает И₄, то надстраивать модель допустимо только порождая структуру 5S, объединяя 8 структур 4S под одной метаструктурой типа S. И уже в зависимости от того, как заполнится эта верхняя метаструктура, полная она получится или вырожденная, это будет макрообраз или перечисление сходных образов (самое верхнее дерево-конус “пустое”).

Такой процесс надстройки – порождение 6S, 7S,… можно продолжать до тех пор, пока позволяет память.

На самом же деле, для построения сколь угодно высоких структур nS не нужна память, имеющая очень много слоев. “Вывернем внутрь” один из конусов nS₍₀₎, так, что он окажется заключенным в nS₍₁₎ (рис. 13.7). Тогда, если использовать для представления структур nS₍₀₎ и nS₍₁₎упомянутые выше “скрученные волноводы”, то появляется возможность реализации конструкции машины в обрабатывающей среде, имеющей конечное число слоев{209. Если обеспечить доступ к данным (коммутацию или транспортировку на достаточно большой “памяти данных” Z и коммутацию “вершин” 3S₍₀₎, 3S₍₁₎ на уровень нижнего слоя структур, т.е. передачу активизации “возбуждения” структур Z), то для построения “высоких” виртуальных структур достаточно (перечисляя “снизу-вверх”):

На такой “аппаратуре” можно строить сколь угодно “высокую” (см. гл. 14) виртуальную машину или серии таковых. Некоторые из этих машин целесообразно сделать специализированными, локализовав в обрабатывающей среде и привязав к внешним каналам. Не правда ли, это напоминает “высокий нейрон”, пронизывающий десять слоев коры мозга, и ниже, под этими слоями содержащий шипиковый механизм (память) и рабочие (обучающие, возбуждающие и тормозящие) входы, т.е. механизм оперирования со структурами данных. А конструкция-то чисто логическая, полученная здесь только исходя из наибольшей простоты и унификации.}.

Общий принцип устройства и работы конструкции (рис. 13.8) предельно прост. Z – послойно организованная память, действующая всегда одним и тем же способом “на прием данных”. В структуре Z, в B*-массиве Z₍₀₎ может храниться также и вся структура S₍₀₎ как “добавка” к B*-деревьям “собственно данных”, достаточно просто приписать к дереву последовательность узлов конструкции S₍₀₎, связанных с ним.

Задание (“возбуждение”), т.е. внешнее воздействие “выталкивает” из памяти структуру 3S₍₀₎ в “операционную зону S’” – некоторую обрабатывающую среду, которая проводит весь цикл построения конструкции 3S₍₁₎.

Завершается цикл тем, что построенная конструкция уничтожается, но может быть “записана в память” - так же как из Z структуры последовательно “выдвигалась” 3S₍₀₎, записанная в B*-деревья, так же “загружается” и новая, “обратным ходом” (рис. 13.9).

Обратим внимание на мнемонику рисунка в части общего потока данных и структур. Потоки ЗД, А, З замыкают структуры S₍₀₎, S₍₁₎, Z₀ в “поверхность Мебиуса”, “бесконечную ленту в конечном объеме”. Можно провести прямую параллель с бесконечной лентой Машины Тьюринга, но с учетом той самой реализуемости новой абстрактной машины, которую мы уже упоминали выше.

Заметим, что принципиально все равно построена ли машина высотой nS на “полностью однородной среде”, либо путем коммутации “элементов высотой 3S”, это уже зависит от материала, способа создания физической реализации и соблюдения требования надежности, т.е. “выживаемости” физических конструкций.

Если половинки образа nS₍₀₎ (предыдущая) и nS₍₁₎ (текущая) достаточно хорошо согласованы на протяжении длительного времени, то он запоминается как нечто общезначимое. Если поступил некоторый внешний сигнал – отметка, означающая “обучение”, то целостный образ целесообразно погрузить в долговременную память как инвариант. Для всех остальных случаев образ остается существенно динамическим, т.е. уничтожается, независимо от того был он “правильным решением” или нет. Мы не будем здесь уточнять как выглядит условие согласования, что значит “достаточно долго”, какова “отметка” – скорее всего это вещи переменные, зависящие от условий.

Образы можно использовать не только полные, т.е. структуры типа 4S – (3S плюс массив Z), но и урезанные, например из одного вырожденного, пустого инфокварка S и Z (т.е. образ элементарного внешнего события, например, точечной вспышки света), либо из структуры S и вырожденного массива Z (например, образ абстрактного понятия).

Однако, чтобы не придумывать специальных отдельных механизмов и условий обработки, каждый вырожденный образ (извлеченный из памяти или поступивший извне) должен интерпретироваться как структура 4S (полный образ), несмотря на то, что эта структура получится “почти совсем пустая”.

Аналогично этому “расширение” образа, не поместившегося в структуру 4S, допустимо выполнять только как надстройку до 5S, т.е. до следующего уровня. Точно так же, если при согласовании структур Z₍₀₎ и Z₍₁₎ окажется, что наборы данных сильно различны по размерам (напомним, что мы условились их обрабатывать просто как битовые строки), то надо порождать два образа: “минимальный”, где набор данных большей из структур урезан, и “максимальный” – с расширенным набором данных, последние можно просто перенести из большей структуры. Эти оба образа надо объединить стандартным способом в макрообраз.

Наконец, для совсем вырожденных (чисто абстрактных) структур, не имеющих значений в Z, можно, например, по умолчанию присваивать Z значение вырожденного B*-дерева, состоящее из одного листа, имеющего значение нижнего элемента S, которому это дерево соответствует.

Разумеется, все здесь, в этом разделе построенное, мало похоже на “настоящую машину”, элемент лишь весьма отдаленно похож на “настоящий нейрон”, но сделаем “приостановку” именно на этом уровне подробностей{210. Для страждущих по реалиям – успокоительное напоминание. Все несоответствия реальности (например, настоящему нейрону) на самом деле разрешаются весьма просто. Предвидим, что первый вопрос у заинтересованного читателя будет таким: почему в реальном нейроне есть “обучающие” входы и их на два порядка больше, чем рабочих, и где это в модели? Ответ: в модели мы рассматриваем относительное движение данных, “сдвигающие регистры”, в реальности за счет того, что записывается множество “лишних” экземпляров данных получается безадресный механизм хранения, но эти же “лишние” экземпляры в совокупности с иерархией связей с метаданными обеспечивают и относительное движение данных. Притом, что “элемент памяти” – это валентная пара, такое “техническое решение” не безумие, а рациональность. Но все это и аналогичное – пока лишние для понимания сути подробности.}.

Напомним еще раз, что фактическая наша задача – построение “абстрактной машины”, но не Тьюринговой, а воспроизводящей принцип действия реальной природной машины, т.е. реализуемой. Посмотрим, что у нас получается, чтобы в конце уже следующего параграфа установить – в смысле погружения в подробности мы достигли последнего предела, еще один шаг “уточнения как это устроено” и мы получим полную гарантию не понять ничего.

13.3. Некоторые свойства информационной машины

Если удается выполнить все эти требования, то получается информационная машина с весьма необычными свойствами, которые мы и рассмотрим, не вдаваясь, пока, в излишние подробности, например, реконструкцию полной системы команд (о командах см. в гл. 14).

Первое. Независимо от размера памяти, количества виртуальных и специализированных машин, т.е. от того, как распределяется аппаратный ресурс при решении задачи, все эти машины вместе можно топологически представить как одну, единую структуру уже рассмотренного типа.

Второе. Любая машина (даже любая из специализированных) является существенно виртуальной, т.к. она создается в аппаратной среде только в процессе работы и может существовать только таким способом. Несмотря на то, что специализированная машина выделена в аппаратной среде как автономная зона, ее конкретный вид в обработке каждого отдельного образа конструируется заново.

Третье. Структура потоков в массиве Z, возникает и существует только в работающей машине, т.е. “зеркало” является “дважды виртуальным”. Получается, что, однажды построив и запустив такую машину, мы не можем ее остановить, не разрушив совсем. После остановки ее придется конструировать заново.

Четвертое. Какой-либо “операционной системы” просто не нужно, а все “утилиты”, “операционные оболочки” и т.п. – суть те же образы.

Пятое. Более того, в машине нет даже системы элементарных команд в виде какого-либо “устройства” – система команд складывается из способов работы элементов и способов их соединения и заново “собирается во времени” в процессе выполнения каждой “программы”.

Шестое. Не нужен механизм адресации вообще никакой, хотя бы и ассоциативный, поскольку данные “самоадресуются” (конечно, включая и собственно данные и структуры nS). Хотя такое размещение данных очень неэкономично, но все же поддается учету и прогнозированию, но и этот учет, в свою очередь, не нужен. Адресные же системы при любом мыслимом способе адресации неизбежно, начиная с некоторого объема данных, “опрокидываются вниз головой”, поскольку обслуживание механизма адресации начинает потреблять ресурс быстрее, чем все остальное вместе взятое{211. Для тех, кто работал с реальными архитектурами и структурами данных это не новость. Отсюда происходят ступенчатые каталоги, виртуальные диски и т.п., но потом в этом уровне “внешней адресации” все равно приходится разбираться, придумывая “навигаторы”.}.

Седьмое. И все же вопрос “засорения памяти” никуда не исчезает, поскольку “расширение” образов порождает лавину пустых, ненужных структур. Особенно эта способность характерна для абстрактных образов. Один единственный абстрактный образ может породить, если не ограничивать время, трансфинитную последовательность “никчемных образов”{212. На каждом шаге структура надстраивается “сверху”. Таким образом, оказывается, что каждый последующий элемент множества есть совокупность всех предыдущих плюс еще что-то – т.е. прямо по определению трансфинитной последовательности.}. Единственный способ борьбы с мусором состоит в том, что в случае исчерпания данных, либо отведенного места в памяти, либо времени, если при этом не достигнуто согласования (которое и является результатом), то надо просто разрушить результирующую структуру и запустить процесс заново.

Отсюда следует единственная возможная “дисциплина работы” машины, причем как любой отдельной (частной или специализированной) виртуальной машины, так и всей конструкции в целом (см. главу 8). Одновременно получается и косвенное условие согласования: “если сходимость процесса согласования обеспечивается медленнее, сравнительно с ростом затрат ресурсов – значит неверна гипотеза (исходный образ)”, т.е. условие формулируется в виде “текущего послеусловия – умолчания”.

Совокупность указанных свойств дает весьма интересные следствия.

Первое – очевидное. Это единственная возможная динамическая структура виртуальной машины класса И₄, все остальные (модели, реализации, как возникшие случайно, так и сконструированные искусственно) неизбежно саморазрушатся еще до завершения постройки{213. Именно – саморазрушатся, поскольку, напомним, И₄ – существенно виртуальная система, возникающая только в потоках данных и структур в работающей “вычислительной среде”.}.

Второе – не столь очевидное. Машина такого класса могла быть построена только через посредство эволюции популяций, но никак не исключительно с помощью эволюции.

Поясним. Правило 0 (полноты окружения) требует наличия множества (популяции) машин такого класса.

Но дисциплина работы машины требует регулярного уничтожения неудачных структур, не успевших достичь согласования (в частности, согласования со средой обитания), либо исчерпавших или “слишком быстро” исчерпывающих свой ресурс. При этом уничтожаются как виртуальные, так равно и физические структуры, поскольку эта дисциплина суть метаправило-умолчание, одно из фундаментальных условий существования машин такого класса.

Образно говоря, принципиальная возможность создания интеллекта или даже приближения к нему должна означать, что любой экземпляр должен расплатиться за это своей смертью. Т.е. должна быть популяция машин, состоящая из сменяющих друг друга, обновляющихся поколений{214. Этим мы хотим еще раз подчеркнуть тот факт, что системы уровня организации выше кибернетического, должны быть смертными, во всяком случае, похоже, что это является фундаментальным принципом организации Природы не только в биологическом, но и структурном смысле. При этом мы, человечество в целом, ничего не может утверждать о Вселенной-как-целое, как об объекте следующего класса – все гипотезы будут равно вероятны или невероятны.}.

Третье следствие – очевидно с точки зрения конструкции машины, но также очевидно повлечет некоторый всплеск эмоций и неприятие априори несогласных. Как мы установили, потоки структур имеют конструктивно-трансфинитную мощность, количество этих потоков – также. Соответственно можно прикинуть мощность множества вариантов коммутации этих потоков для достижения достаточно длительного устойчивого их согласования.

Отсюда ясно, что вероятность чисто случайного нахождения конструкции и правил, обеспечивающих это согласование на конечном множестве особей и поколений, строго равна нулю. Следовательно, интеллект человека “чисто эволюционным способом” возникнуть просто не мог!!!

Четвертое следствие – наиболее важное для продолжения нашего исследования. Полноценная машина И₄, интеллект, представима не менее чем трансфинитным (несчетным) количеством несчетных (трансфинитных потоков). Что это значит практически? Поставим эксперимент, понятный всем. “Подключим” к каждому и 10¹¹-10¹² нейронов мозга отдельный мощный компьютер класса рабочей станции, сумеем совокупно оценить, т.е. представить и понять всё, что выдают все вместе эти станции, и в результате получим НИЧЕГО (любая счетная совокупность машин фон Неймана не может по определению представить даже один несчетный поток за конечное время).

Это и означает – “изучение от подробностей” суть в точности путь в никуда, изучаем ли мы путем прямого измерения (или моделирования) отдельный нейрон или их совокупность (например, весь слуховой центр или весь мозг), мы даем себе таким подходом абсолютную гарантию не понять ровно ничего за любое конечное время, пока этот объект вообще существует.

Это и есть “Вавилонская башня”, “объять необъятное”, то, что древние обозначали фразой “человек самоподобен космосу”. Или по-другому – каждый интеллект во Вселенной суть машина класса И₄, но, начиная с некоторого уровня подробностей погружения во внутреннее устройство они должны стать абсолютно несопоставимыми.

Если продолжить “исторические аналогии”, то напомним, например, ДАО – “человек проживет множество жизней, жизнь и есть выбор (существенно в ДАО никак не определяемый). Мы упомянули ДАО, хотя это не единственное учение такого рода. Назовите это как хотите – эзотеризм, мистицизм, но если Вы внимательно прочитали все предыдущее, то это можно назвать только “чистой механикой информационных потоков”. Просто так устроено всё, что способно к самоорганизации.

По существу надо делать следующий шаг не к формулировке “уточнения законов”, не к схоластическому обобщению, но к пониманию как это обобщение устроено в Природе.

Не менее интересно рассмотреть явление самоорганизации потоков структур и данных в информационной машине (рис. 13.10).

Мы не употребляем ни термин “законы”, ни “правила”, поскольку чуть ниже окажется, что необходимое условие существования (балансировки) машины формулируется в виде системы уравнений, достаточное – правила ТСС и вся история создания конкретного экземпляра машины. Итак, на рис. 13.10:

nS₍₁₎, nS₍₀₎ – виртуальная машина “высотой” n;

T_T – два “тока (потока) текстов”, т.е. структур Z. Структура потоков организована в виде тора;

T_K – парная система разнонаправленных “токов (потоков) контекстов”;

Условия существования (динамического равновесия) машины записываются в виде системы уравнений:

Уравнения 13.1.1 и 13.1.2 отражают баланс потоков текстов и баланс потоков контекстов соответственно.

Уравнение 13.1.3 – общее уравнение баланса, означающее, что и дисбалансы потоков текстов и контекстов также должны быть сбалансированы. Здесь интегрирование происходит по “динамической поверхности S”, образованной путем вращения системы конусов, также, в свою очередь, вращающихся (т.е. в результате по некоторому объему); “интегрирование по Z” – интегрирование по объему тора Z.

Таким образом, нормируя систему потоков к единичному шару, получаем из уравнения 13.1.3:

Здесь F₁ и F₂ – функции плотности потоков дисбаланса токов контекста (Т_К) и текста (Т_Т) соответственно. Замечательно, что на функции F₁ и F₂ не накладывается никаких условий, кроме одного – они должны быть “изображаемы” как движение потоков “точек – состояний”, т.е. не “бесконечно малых”, а существенно конечных{215. Казалось бы, справедливее записать уравнения в конечно-разностной форме, коль скоро мы говорим о “точках-состояниях”, о некотором дискретном представлении. Однако необходимо учесть следующее. В явном виде дискретность присутствует только во входном и выходном представлении, преобразование во внутренний формат происходит через системы пороговых функций и при этом значения порогов, во-первых, принадлежат некоторой непрерывной шкале, а, во-вторых, существенно используется “шум”, механизмы структурного резонанса интегрируют “неразличимые сигналы”. Далее, “основным” в рабочем режиме информационной машины является несигнальное относительное движение структур, контекстов, а значит, относительные скорости занимают диапазон от с (скорости света) до v > ?, т.е. структуры как бы “размываются”, зафиксированным оказывается лишь конечное состояние, решение. Наконец, вспомним, что потоки являются конструктивно-трансфинитными, мы в общем случае не имеем права считать их счетными. Все это вместе и есть проявление информационного соотношения неопределенности, по аналогии с электроном в “волновом ящике” мы должны считать любую структуру nS имеющей двойственную природу волны-частицы. Таким образом, адекватным будет как раз интегро-дифференциальное представление.

И еще немного на эту же тему, но уже “с другой стороны”. Казалось бы, каждая система-интеллект непрерывно занимается сбором “прецедентных ситуаций” – накоплением опыта. Реакцией же на каждую конкретную ситуацию обеспечивается сведением ее к возможно близкой известной. И тогда вся наша реальная жизнь обеспечивается непрерывной выработкой условных рефлексов и, соответственно требует дискретного представления. Однако же, есть, по меньшей мере, две причины, которые препятствуют в полной мере разделять этот подход. Во-первых, как мы уже обсуждали выше, постоянно меняются “правила игры”, меняется не логика принятия решений, а сами правила логики. Во-вторых, множества прецедентных состояний динамически накладываются и пронизывают друг друга, образуя в этом смысле те самые системы динамики высоких порядков. Ну а дальше проще всего сослаться на выводы предыдущего абзаца.}.

Теперь сходство с электродинамикой становится достаточно явным – помимо “инфокварка”, очень напоминающего “элементарный заряд”, мы пришли к системе уравнений, напоминающих известную систему уравнений Максвелла. Стоит рассмотреть этот факт подробнее.

Первые два уравнения системы (13.1) реализуются на уровне “системы команд” машины, т.е. способов работы элементов, их коммутации и правил-умолчаний. В соответствии с принципом нашего исследования – “наибольшей простотой”, ничего другого, более сложного, предполагать и не надо.

В отличие от Максвелловской, система фактически состоит из одного уравнения (13.1.3), но существенно более сложной структуры – потоки возникают и существуют “внутри” другой системы потоков. Здесь мы обязаны рассматривать всю совокупность вложенных динамических систем в их взаимодействии.

Вспомним теперь, что выше мы установили – движение текстов (в нашем случае движение битов и В*-деревьев в Z) индуцирует на уровне контекстов, т.е. в структурах S, начиная с самого нижнего уровня, относительное движение контекстов, причем несигнальным способом. Таким образом, устойчивый поток данных в Z должен несигнально индуцировать также устойчивый поток в S.

Существует при этом и обратное, “симметричное” воздействие – извлеченный из памяти или извне для обработки образ “почти всегда” требует дополнения структур данных (по умолчанию) и их досогласования. Если же это образ абстрактный, то структура данных в Z подстраивается целиком по умолчанию.

Далее надо вспомнить, что абстрактные образы “в большинстве” требуют многоступенчатой и многовариантной достройки просто по определению, на то они и абстрактные. Т.е. один абстрактный образ может породить поток структур данных в Z. Далее, по мере “раскрутки” машины, по мере того как она приспосабливается к внешнему миру, нарастает поток именно абстрактных образов, поскольку во внешнем мире находится “все меньше нового и необычного” и даже сам процесс поиска нового становится исследованием, требует запуска серий и потоков абстрактных образов.

Получается, что с выходом на рабочий режим основным способом взаимоиндуцирования потоков Т_К и Т_Т становится несигнальный.

Индукция “вверх”, от текстов к контекстам происходит в силу свойства контекстных систем (по определению любой возможной контекстной системы).

Индукция “вниз”, от контекстов к текстам происходит в силу метаправила подстановки недостающих текстов по умолчанию, т.е. в силу сущности даже не виртуальной, но внешней, являющейся метаправилом устройства самой виртуальной машины. Но это метаправило является “абсолютно жестким”, поскольку определяет единственный возможный способ построения информационной машины такого класса.

Суммируя изложенное мы можем, даже должны, поскольку это единственное возможное предположение, утверждать, что имеем дело с некоторой сущностью, во многом похожей на электромагнитное поле – некоторым динамическим структурным полем (ДСП){216. Почему выбрано именно такое название мы уже объяснили во введении.} и информационной машиной как его резонатором.

Обратите внимание! Правила взаимоиндукции не выдуманные, а такие же естественные, природные, как и правила электромагнитной индукции. Они так же действуют в природе, но в системах, где циркулируют потоки информации{217. Так школьник постепенно узнает, что кол – это не только палка, воткнутая в землю, а двойка и тройка – это еще и комплектация костюма. Обратная индукция, подстановка текста к контексту и вовсе “зашита” на уровень подсознания и условных рефлексов – на темной улице мы предпочитаем перешагнуть через тень, но не рисковать провалиться в яму. Впрочем, к братьям нашим меньшим все это тоже относится.}.

Существенные отличия от электромагнитного поля также очевидны. Электромагнитное поле возникает и существует в свободном пространстве в результате движения элементарного заряда или потока зарядов (тока). При определенных условиях в системе (резонаторе) возникает устойчивое поле. Наконец, движение заряда с переменным ускорением порождает свободную электромагнитную волну, “растекающуюся” в пространстве, либо, опять же при соответствующих условиях, принимающую форму кванта, волны-частицы.

Такая система полностью представима уравнениями второго порядка (разумеется, интегро-дифференциальных в частных производных, т.е. системой Максвелла, для описания квантового перехода необходимы уже дополнительные формальные условия).

Для того чтобы возникло и существовало динамическое структурное поле необходима целостная иерархическая система условий. Должна сложиться иерархия структур минимум из четырех уровней, от последовательностей битов до структур контекстов класса И₄ и в этой структуре должна сформироваться система взаимосбалансированных потоков также из четырех уровней (каким способом – для рассмотрения и мысленного моделирования неважно).

И только на этом уровне возникает и существует ДСП.

Правомочно именовать такие системы – системами динамики четвертого порядка, явно обозначая то, что различие феноменов электромагнитного и динамического структурного поля не количественное, не даже качественное, но порядковое.

Если в системе Максвелла, как и в любой однопорядковой динамике каждое из уравнений (как и каждое из полей) является “оболочкой”, прямой причиной возникновения другого, то в нашем случае уравнение 13.4 – только “общая оболочка”, общее условие баланса, вложенные условия попарной балансировки потоков конструируются (в буквальном смысле слова конструируются!) при создании и “раскрутке” информационной машины.

Интересно рассмотреть “таблицу соответствия” электромагнитных и информационных явлений.

Таблица соответствия электромагнитных и информационных явлений.

Таблица “соответствия” электромагнитных и информационных явлений (окончание).

Сопоставляя свойства объектов информодинамики и электродинамики нетрудно заметить, что они являются даже не дополнительными, а как бы “вывернутыми наизнанку”.

Аналог электрического поля – вихревой и парно сбалансированный.

Аналог магнитного поля – также парно сбалансированный, как бы “свернут полюсами внутрь” и упакован в топологию тора.

Аналог статических полей вообще не просматривается. В том смысле, что ДСП существует и действует “само по себе” по аналогии с электромагнитным полем. Статическое поле, информационный срез, т.е. какая-то зафиксированная запись, последовательность битов – это не аналог статического электрического поля, а аналог лепестков электрометра. Сама по себе запись какого-то сообщения ни на что воздействовать не может, если она ничем не воспринимается и не интерпретируется. То есть статического поля, “статической информации” не бывает, бывает след ее воздействия – запись.

Далее существенно различаются ступени упорядочения.

Между электростатикой и электродинамикой одна ступень – упорядочение движения заряда.

Между “информостатикой”, статическим набором данных и информационным полем – четыре ступени весьма специфического упорядочения структур данных и “четыре степени подвижности потоков” – два парных потока, удовлетворяющих системе уравнений баланса. Иерархия упорядоченности движений как бы “сдвинута на три ступеньки”.

Отметим – при всей необычности ДСП предпосылки, “правила его формирования” ничуть не более необычны, чем для поля электромагнитного. Другое дело – способов его непосредственного измерения или наблюдения пока еще не изобрели{218. Впрочем, один способ прямого “измерения” ДСП мы уже наблюдали. Если человек в черном ящике претерпевает катастрофический распад личности, то робинзон – медленно деградирует до животного состояния с некоторой надеждой на последующее восстановление контакта с ДСП, а “маугли” является примером системы, “экранированной” на некотором уровне системной сложности от ДСП навсегда.}.

Но и все наблюдения электромагнитных явлений также только косвенные, опосредованные – не будем этого забывать.

Продолжим наш мысленный эксперимент с информационной машиной. В процессе ее функционирования, как мы установили выше, взаимодействие инфокварков происходит несигнальным способом, взаимодействие структур данных в Z (“зеркале”) – обычным сигнальным путем.

Потери информации происходят как из-за физической диссипации, т.е. помех, потерь сигналов и несовершенства сенсоров, так и при контекстной диссипации из-за того, что неподходящие структуры просто “выбрасываются”, так уж устроена машина.

Однако, благодаря негэнтропийности конструкции (заложенной в самих метаправилах устройства этой машины) она может оставаться в динамическом равновесии, по крайней мере, до тех пор, пока существует носитель, “аппаратура”.

Предположим теперь, что система каким-то образом получила всю информацию, т.е. “все существенное обо всем существенном”.

Это означает, что прекратится не только “сигнальный обмен” внутри структуры, но исчезнут и все виды диссипации, машина перейдет в “сверхпроводящий режим” и … – в тот же миг должен произойти взрыв.

Поскольку структуры в этой ситуации уже “не нуждаются в носителе”, им достаточно несигнального способа взаимодействия. Скорость их движения v > ?, так что “конструкция” в результате такой трансформации “займет места столько, сколько есть, т.е. всю Вселенную. Получается, что свободная волна ДСП существует только в единственном экземпляре.

Трансформация (взрыв) должна происходить путем двукратного отражения от плоскости симметрии “виртуального зеркала”, точнее как бы от его центра, находящегося на “оси” машины. Очевидно, что при этом тор (двукратно вывернутый относительно центра) превратится в “сферу Римана”, а конусы – в парную “бутылку Лобачевского” и такая топология окажется как бы “в каждой точке пространства”, поскольку центр “уйдет в бесконечность”.

От “старой топологии” должна остаться только ось симметрии, но, заметим, сама по себе несимметричная, т.к. “половинки машины” имеют все же несколько разное “функциональное назначение”. Помимо этой топологии пространство оказывается заполненным “заменителями материи”, некоторыми структурами линейного типа – “нитями” с определенными “псевдомеханическими” свойствами и “назначением”. Для них:

Функциональное назначение “нитей” - быть одновременно:

Если же говорить о размерах трансформированной машины, то процесс (в силу взрывного роста скорости) должен “закончиться” в точности там, где он совпадет, в каком-то смысле, во всех точках с реальной физической Вселенной.

Отдельного рассмотрения заслуживает феномен наличия “часов” или “собственного времени системы”. Таковым естественно считать “генеральную тактовую частоту процессора” или “период управления”. На самом нижнем уровне организации (бактерии) все определяется “броуновскими процессами”.

Таким образом, с “внешней точки зрения” бактерии – мафусаилы, а некоторые (споры вирусов) и реально вечные. Для кибернетических же систем поисковые колебания находятся в полосе соседнего канала. В масштабе собственного такта управления (периода отработки возмущения) эти системы живут “сколь угодно долго”, они те же “бактерии”, но “искусственно консервированы в ящике формальной системы”.

Далее, некоторые виды насекомых вообще образуют “новое” существо (например, пчелиный рой) – вне временное, для которого “внешнее” и “внутреннее” время совпадает (т.е. мы имеем реализацию идеально согласованного гомеостаза). На более высоких уровнях требуется время на поиск “подходящего управления”, т.е. период управления возрастает, и они, с позиции внешнего наблюдателя, живут быстрее – в терминах “периода согласования”, периода отработки возмущения.

Наконец, для системы типа И₄ (человек) поиск “генерального обобщения”, как оптимальной с точки зрения “смысла жизни” стратегии управления, так и не успевает завершиться за весь “период существования”, т.е. с позиции внешней, время жизни человека – около или несколько более “пол тика”, во всяком случае, меньше периода управления.

Следовательно, в электродинамике “внутреннее время во внешнем масштабе” сжимается до нуля, останавливается с ростом скорости v>c. В информодинамике, наоборот, ускоряется, по мере перехода к более высоким уровням организации систем и, наконец, для “трансформированной машины”, после “Взрыва” собственное время – ровно один “квант времени”, но – “растянутый до бесконечности”.

Весьма похоже, что мы получили ни что иное, как “информационную изнанку Энергетической Вселенной”, которая сшита упомянутыми “нитями”. А все вместе – самая совершенная, экономичная и умная информационно-энергетическая машина, или, если хотите “Гиперсубъект”.

Здесь же определяется и “законное место” для высказанной в ТСС гипотезы о “структурном взаимодействии”. Наблюдаемое нами в физическом мире как действие закона гармонии и структурного резонанса, оно (структурное взаимодействие), при определенных условиях, “сворачивается в ДСП”, а затем, “в большом Взрыве”, разворачивается в структуру, обеспечивающую единство энергетической и информационной половинок Вселенной и являющуюся структурой для каждой из этих половинок и всего вместе как целого.

Заметим, опять все смоделировано в ТСС – по соображениям наибольшей естественности.

Теперь остается предположить “функциональное назначение”, “род занятий”, цель и “способ действия” такой вот немыслимой суперструктуры. Коли уж Он подобен структуре всей физической структуры Вселенной, вместе с ее процессами (в смысле всех мыслимых и немыслимых, но существенных изоморфизмов сразу) и даже “геометрически” с ней совпадает, то остается Ему только заботиться о ее равновесии и поддержании в порядке.

Создавать и обеспечивать функционирование иерархии структур, которые за счет энтропийных процессов, трансформации энергии, развиваются до того уровня, что начинают производить избыточную информацию, чтобы затем, с помощью своих механизмов обратно превратить ее в энергию – в нужном месте, времени и количестве{222. Каким образом происходит это превращение информации в энергию, т.е. обеспечивается энергетическая негэнтропия и “нужна” ли она вообще – вопрос отдельный. У науки находится множество “объективных” причин, вынуждающих исследователей непроизвольно впадать в “механистическое” толкование баланса энергии и информации. Не нужно делать этого примитивного замыкания – это некоторое деяние “через образ”, задача, смысл которой может оказаться нам недоступным, предмет отдельного рассмотрения, если таковое вообще возможно, но никак не механицизм.}.И, разумеется, заботиться о достаточной плотности размещения таких структур, оптимальном их функционировании и общем балансе. А если спросите как, мол, это сделать, то пока ответим – так, чтобы “мир не перекосило”, а подробности – потом.

Управление нами, конечно, построено на принципе “минимально-необходимого воздействия” уже в силу того, что мы освоили (нам дан?) только сигнально-информационный язык уровня текстовой контекстной зависимости, а на уровне мысленных образов “работаем” пока что хуже, чем обезьяны и дельфины на нашем{223. Человечество много говорит об образном мышлении, но, похоже, так и не задумалось о понятии контекста в потоке образов (ситуационных прообразах), как специальном предмете изучения. В литературе (Ж.Адамар и др.) отчетливо прослеживается мысль о творческом процессе, связанном с лишенным знаковой структуры континуальным мышлением. Пока же все образное мышление сводится к сочетанию “образно говоря...”. Весь материал этой главы впрямую указывает не то, что на возможность – на необходимость таких исследований, а собственный язык структур если и не метаязык для науки такого рода, то уж, по крайней мере, “из того же класса языков”.}.

Также естественно предположить, что Он для своих нужд может создавать и поддерживать различные “вспомогательные средства” вроде нашей техники и информатики, только с позиций своего знания, разумнее и экономнее, чем мы. Персонально для человечества – то, что требуется для призрения за нами и, если надо общения – предъявления нам чего-нибудь антропоморфного.

Чем же Он еще занят – пока что это нам доступно только в той мере, насколько нам это сообщат в разжеванном, так сказать, виде – по ТСС уровень языка не тот.

Заметим, опять же, что структура замыкается в кольцо: энергия - материя – живое – сознание - контроллер – преобразователь - энергия. Но вот как замыкается, превращается ли “чистая информация” обратно в “материю”, в какой-то вид энергии или силового взаимодействия? Оказывается, если брать в расчет именно всю совокупность Вселенная-как-целое, “силовая функция несилового поля” становится ненужной! Об этом см. гл. 15.

Вообще же упоминание о “энергетическом эквиваленте информации”, возможно, нужно исключительно только для связи со старыми представлениями, для того, чтобы, например, объяснить наклон гомеокинетического плато в существующих представлениях{224. Абсолютно ясно становится, откуда берется наклон “гомеокинетического плато” - это расход на производство информации. Величина дополнительная (например, в % КПД системы). Чем положе плато – тем совершеннее система. Отсюда вес (масса эквивалентная) – величина вполне реальная для чистой информации. Подсчитать ее можно и мы постараемся это сделать в гл. 15.}.

Если и есть, то нам это уже совсем недоступно, только Ему – смотрите правила ТСС и считайте уровни текстов и контекстов. У человечества для этого нет даже подходящих “образов”. При рассмотрении трансформации “саморекурсивное дерево” трансформировалось в нити. Во что они превратятся при следующей трансформации – в нечто, не имеющее не то, что метрики, но даже топологии – что это: “первоисходный континуум” или “континуум из одних дырок” – как такое называется?{225. Господа физики, неужто вам совсем неинтересно или хотя бы не забавно? Знакомые ведь вещи получаются. Большой взрыв, только он не когда-то, а всегда и везде (впрочем, всякие особенности вроде дыр тоже, наверно, имеют смысл и назначение – этакие сливные дырки для баланса). Топология на основе воронки в сфере, да еще с подходящей парой (антимиром), так сказать открыто-закрытая – это как на нее поглядеть, либо “по мере надобности”. Структуры опять же почти абсолютно жесткие и вроде бы “и с концами, и без”, и “сверхскоростные” при этом. Таймер опять же, трехкомпонентный – “эйнштейновский”, “информационный” и “общемировой”. И все из довольно примитивного моделирования (даже никаких уравнений просто не надо) на основе самых простых и общих вещей, наверняка повсеместно во Вселенной имеющихся “сколько потребуется”.

А ведь эксперимент – чисто информационный. Мы пытались предположить, что станет с информацией, заключенной в изоморфную (насколько это получилось) копию мозга, который, наконец, узнал все существенное о Вселенной со всей ее начинкой.

Все что получилось – это требования к информационной структуре, полученные из этого эксперимента – и топология, и нити с их свойствами… и тот факт, что будет расширяться, пока есть куда и с все возрастающей скоростью. Единственное вольное предположение – что и вправду совпала информационная структура с физической, т.е. нашла свои “подходящие аппаратные средства”.}

Эксперимент “чисто информационный”, связанный с наблюдаемыми повсеместно явлениями и реконструкцией “информационной машины – интеллекта”, альтернативной чисто абстрактным информационным машинам, привел нас к необходимости признать наличие информационной Вселенной и неразделимости “физической” и “информационной” половин Мира. Но эта неразделимость обязательна только для Реального Мира, может существовать и множество чисто виртуальных Миров.

Так или иначе, но, исключив из рассмотрения все наблюдаемое, все искусственно привнесенное, т.е. все произвольные постулаты мы пришли к Информационному Миру, тому, что “рациональная наука” если и не отвергала, то прятала на какую-нибудь несуществующую полку под названием “неоткрытые свойства материи”.

Стоит ли удивляться, что, сталкиваясь со свойствами и явлениями неразрывно связывающими оба Мира, мы не можем подобрать даже подходящего обозначения, при попытке трактовки сваливаемся в “примитивный механицизм” – если все развитие науки было так устроено, чтобы исключить это понимание, возникновение адекватных понятий?

Разумеется, рационально использовать знание можно только научившись измерять в адекватных шкалах (сначала) и использовать (уже позже) свойства некоторого явления. Но сперва нужно выйти из позиции “искреннего неприятия”, “благородной предвзятости” относительно любого явления, которое нельзя истолковать в сложившейся концепции науки или даже некоторой метатеории.

13.6. Информодинамика – пока без формализма

Ситуация получается зеркально-дополнительная к одеждам сказочного короля. “Внешняя поверхность одежд” явно наличествует – это система уравнений информодинамики, общее условие балансировки машины класса И₄, того, что мы называем интеллектом.

Вроде бы резонно задать вопрос – каким законам подчиняется ее внутренняя организация, какие уравнения описывают потоки структур (инфокварков), каковы “плотности потоков”, КПД зеркала и т.д. и т.п.

Но, в принципе, как мы уже писали об этом в первом издании, это вопрос того же свойства, что и “чем пахнет электрон” и “какого цвета нейтрино”. Суть в том, что там, “под поверхностью одежд”, ничего такого нет совсем, т.е. ничего, кроме инфокварка – универсальной самоподобной структуры, правил ступенчатой W-грамматики (“верхняя часть” – это правила ТСС, “нижняя” – весь совокупный опыт данного конкретного экземпляра машины) и текущих потоков данных, которые машина получает от внешнего мира. И из какой бы области Вселенной эта машина И₄ не происходила, на какой “элементной базе” ни была бы построена, для нее будет справедливо то же самое.

Более того, как мы увидим в следующей части, ей не нужна даже некоторая фиксированная “система команд”, аналогичная системе команд адресной машины, есть лишь небольшое число классов команд, конкретный вид которых “конструируется” в процессе интерпретации (решения) задачи. Но уже следующий акт решения той же самой задачи и с теми же самыми исходными данными породит команды совершенно другого вида, поскольку изменится “опыт” машины, ее внутренний контекст и нижний уровень правил грамматики.

Жесткая внутренняя организация, заданная системой уравнений, работает там, где мы имеем дело с системами класса И₁, с кибернетическими системами, т.е. там, где работает теория сигналов, теория передачи информации.

На уровне систем класса И₂ может изменяться и вид уравнений и их число, частично этот уровень охватывается такими разделами теории управления, как скользящие режимы, теория регуляризации, теория персептрона и гомеостата.

Для систем класса И₃ жестким остается лишь набор основных команд и правил (метакоманд, утилит, моделей), общий же случай представляется уже виртуальной машиной, которая в каждом акте общения с внешним миром модифицируется, но, возможно, и конструируется заново в соответствии с состоянием ее “модели мира”{226. В Cache’ мы познакомились с этим в процессе освоения понятия ТММД (см. главу 8), модели, динамически зависящей и от состояния базы данных, и от проходящей транзакции.}.

Ничто, разумеется, не мешает поступать с системой И₄ так же, как хакер обращается с системой компьютерной, пытаться “подглядывая” определять ее внутреннее устройство и особенности функционирования. Наверняка удастся подсмотреть массу безумно сложного и интересного, возможно даже найдется и что-то полезное, но можно абсолютно гарантировать, что количество этого полезного в общей “массе всего”, всех нюансов и подробностей окажется меры ноль. Это и есть свойство системы такого класса, ее нельзя понять “последовательно разбирая по винтику”, даже есть гарантия, что “винтики” просто невозможно пересчитать.

А как же тогда “анализировать”? Более того, как упоминалось выше, начиная с некоторого “уровня разузлования” неизбежно обнаружится, что для каждого экземпляра есть своя “система стандартов и размеров”, а на еще более глубоком уровне обнаружится “индивидуальная система стандартов” уже для отдельного процесса, отдельной задачи.

Однако мы вовсе не утверждаем, что системы такого класса “невозможно понять”, “невозможно создать адекватный аппарат представления”.

Многое свидетельствует о том, что современная наука, в частности, математика в самое ближайшее время породит адекватный аппарат для представления систем многопорядковой динамики, поэтому здесь мы даже и не ставили себе задачу разработки такого формального аппарата{227. Задачу разработки “компьютерной математики” поставил еще в 70-е годы XX столетия крупнейший математик Джек Шварц. Речь идет не столько о введении специальной символики, обрабатываемой текстовыми редакторами, но о формализме, позволяющем строить программы, эффективно оперирующие с бесконечными сущностями в конечном компьютерном представлении. Во время его визита в Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации РАН (в то время ЛНИВЦ), мы обсуждали некоторые аспекты этой проблемы. Сейчас стало ясно, что дополнительно к “конечному представлению бесконечного” необходимо еще и представление совокупностей процессов указанного свойства (оперирующих с бесконечными сущностями), причем именно целостных совокупностей процессов, вложенных динамических систем, а не отдельных уровней, связанных некоторыми параметрами. Ясно, что задача разработки таких представлений в значительной мере самостоятельная, отдельная, по отношению к изучению феноменологии, сущности явлений, и, наверняка, достаточно сложная и объемная. Не будем сейчас угадывать, каков будет вид этого формализма, может быть, придется ввести новые понятия и новую символику записи (т.е. формализм такого уровня, возможно, вообще нельзя записать в существующих сейчас способах представления), но коль скоро выяснена сущность явления, то и представление рано или поздно кто-то найдет. Заодно напомним, что функциональное преобразование типа свертки было придумано и введено в обиход совсем не математиками, а инженером Оливером Хевисайдом.}. А то, что разработка такого представления необходима – достаточно очевидно, ведь запись уравнения (13.2) условна, движение структур нормировано к определенной геометрии, однако не будем забывать, что о какой-то конкретной метрике мы говорить просто не имеем права, но только и исключительно о топологии.

Действительно, попытаемся честно ответить на вопрос: каким уравнениям должен подчиняться механизм, по определению предназначенный для укладки в него любых уравнений, какие только могут появиться во Вселенной – и в информационной и в энергетической ее частях, для интерпретации не только любого явления физического мира, но и любой фантазии?

Наверное, это дополнение к любому возможному уравнению, так сказать абсолютный антипод всех вообще возможных уравнений. Если хотите – правила жонглирования топологическими структурами. Записать поведение любой конечной негэнтропийной системы в виде конечного алгоритма невозможно, более того, невозможна даже конечная рациональная запись критерия ее функционирования. Общий, глобальный критерий можно представить как “гармоничное взаимодействие с окружающим миром”, но это уже другая, философско-эстетическая категория. Отсюда следует, что это критерий скорее эстетический: “главное, чтобы красиво получилось – как у Творца”. Но это и не только критерий – инструмент, который постоянно спасает Мир от разложения в “тепловой смерти”.

Возможно мы (т.е. цивилизация в целом) подходим к новому этапу развития науки, к тому, чтобы безудержное размножение “теорий” и “аксиоматик” сменилось новым взглядом на суть вещей и согласованным подходом к их пониманию.

Здесь можно обратиться к сравнительной классификации моделей Мира (теорий).

1. Механика Ньютона – целиком инструментальная, уравнения употребляются для прикладных нужд непосредственно, как в совокупности, так и по отдельности.

2. Прикладная интерпретация механики сплошных сред требует уже солидного дополнительного обеспечения, как со стороны формального аппарата вычислений, так и согласования с экспериментом.

3. Систему Максвелла непосредственно используют только теоретики. В прикладных дисциплинах, даже имеющих дело со свободной электромагнитной волной (СВЧ, радиолокация и т.п.), “прямое употребление” основных уравнений достаточно редко, а для большинства электротехнических дисциплин эти уравнения скорее “виртуальная сущность”, “внешнее условие существования” самих этих приложений.

4. Наконец, наш случай – основное уравнение информодинамики вряд ли вообще можно употреблять для какой-либо утилитарной надобности. Уравнение “само по себе”, как отдельная сущность, имеет всего лишь одну “прикладную функцию”, единственное назначение – это глобальное условие существования и возникновения порядка из хаоса в том Мире, той Вселенной, в которой мы пребываем.

Но обратим внимание на гигантскую асимметрию условий. Это уравнение – необходимое условие возникновения порядка. Достаточное условие обеспечивается сложным процессом конструирования, либо многоступенчатым процессом эволюции систем, обладающих свойством самоорганизации.

Снова мы выходим на вопрос о том, что достаточное условие не обеспечено “автоматически”, на вопрос о “начале начал”. Остается только еще раз напомнить, исследование не о том “кто сотворил”, но только и исключительно о том как, на каких принципах сотворенное устроено.

Вопрос же разработки адекватного формализма, универсального представления систем вложенной динамики, по крайней мере, не меньшая проблема, чем разработка феноменологии. Это будет уже нечто другое, возможно мало похожее на современную математику, охватывающее феномены следующих уровней сложности, неоднородные по внутренней структуре и неразложимые на независимые компоненты.

Представляется достаточно ясным, что после этого всем описательным наукам будет дан шанс “сойти с фундамента” и стать строго информационно-математическими.

13.7. ТСС как инструментарий информодинамики

Теорию структурной согласованности на фоне солидных сооружений и небоскребов так называемых “настоящих теорий” не то, что наукой, но и теорией как-то неудобно называть. И структура какая-то “не такая”, и определений строгих нет.

Но при “серьезном подходе” ничего бы и не получилось – даже там, где можно было бы писать формулы, мы этого пока не делали и избегали любого далекого погружения в подробности. Примерно ясно, как будут выглядеть ТСС и информодинамика в “изложении на предельно допустимом уровне сложности”, но и сейчас ТСС по смыслу и назначению единое целое и в таком виде “может употребляться”, т.е. может быть работоспособной.

Употреблять же ТСС можно совместно с чем угодно и “сколько потребуется по делу”, противопоказана она может быть только измам{228. Надобно, наконец, объясниться: измы, изматический подход – вполне точное и строгое название (если хотите, самоназвание) вполне определенной парадигмы познания, подхода, состоящего в том, чтобы устроить наднауку, сверхтеорию или совокупность таковых, которые затем должно упорядочить под управлением еще одной сверхтеории.

Но при всем своем внешнем различии сверхтеории объединены одним фундаментальным сущностным признаком. Любая из них базируется на одной единственной супераксиоме, а всё этой аксиоме не соответствующее, объявляется “строгим нулем” (уж если совсем точно, то не строгим – дурным), т.е. на метааксиоме (супераксиоме) диаметрально противоположной принятой нами логике дополнительности.}.

Тогда, может быть, пойти уже известным и проверенным путем?

Существует ведь теория упругости – сугубо строгая теория, “почти чистая математика”, а с добавкой инженерных рецептов – сопромат, дисциплина сугубо прикладная. И так далее – в других науках.

Взять и сделать для удобства и ясности “теорию открытых информационных систем”, “физических”, “биологических”, “социальных” и других по мере надобности, но уже “строго!”, т.е. с положенным для приличия набором уравнений, формул и конкретных рецептов…

Увы, это будет занятие сугубо бесполезное, а учитывая вполне весомые затраты труда – реально вредное, поскольку, согласно самим же правилам ТСС, любая таковая теория сделается бесполезной еще до ее завершения. Здесь мы как раз и переходим тот порог сложности, когда динамика совокупности объектов, их изменчивость становится того же порядка, что и динамика системы, называемой “обобщающая теория”.

Иначе говоря, конструирование “конкретной теории” возможно только для конкретной системы{229. Надеемся, что все здесь достаточно ясно – конкретная система это, в общем случае, не “единичный экземпляр”, а класс систем. Как определяется этот класс систем, чем определяются границы классификации – это и есть часть “теории систем данного класса” и выясняется конкретно, в процессе конструирования – только так, другого, “априорного” способа просто нет.} и в процессе создания этой самой конкретной системы. Любое более широкое обобщение получится “наукой ни о чем”, “теорией ничего”!

Вспомним теперь, что любые науки, теории как “чисто абстрактные”, так и “чисто прикладные” по своему устройству и назначению суть информационные системы, то есть являются таковыми по определению{230. Профессионалы информационной науки даже утверждают, что мир состоит из информационных систем и всего остального. (При этом обычно вскользь упоминается предположение, что все остальное – это просто плохие информационные системы).}.

Получается интересный результат – сама структура процесса рационального познания (напомним, включая и “чисто абстрактное”) такова, что любая “сверхтеория” неизбежно должна вытолкнуть, исторгнуть сама себя из круга рационального уже самим тем фактом, что она “сверх”.

Начиная с определенного уровня сложности, а именно с современных фундаментальных наук, процесс механической надстройки (сложности обобщений) неизбежно должен прекратиться и быть замещен другим процессом – процессом согласования различных фундаментальных теорий в их неразрывной совокупности с конкретной постановкой задачи и состоянием и динамикой той среды (части Мира), где эта задача ставится.

Хотим мы того или нет, но вопрос “зачем?”, доселе чисто внешний для фундаментальных наук, даже вообще их как бы и не касающийся, неизбежно должен стать неотъемлемой частью, метааксиомой познания. Ровно также и вопрос “какой ценой?”, и не только в смысле расхода ресурсов и экологии, а гораздо шире. Конечно, если Человечество хочет куда-то рационально двигаться, хочет продолжать прогресс вне рамок абстрактного гуманизма. Все это вопросы не риторические и не чисто философские, но, в связи с особенностями нарождающегося процесса ментагенеза, – более чем актуальные (см. часть IV).

Эпоха безоглядного теоретизирования неизбежно должна себя изжить, дальнейший прогресс – в области осознанного и соразмерного конструирования, основанного на четком знании ответов на указанные вопросы.

Что до узкоутилитарной пользы, то уже по ходу рассмотрения вопроса о построении самой ТСС, попутно, так сказать, мы уже кое-что получили. В частности кое-что полезное о законах устройства информационных систем и организации их технологий, об устройстве живого интеллекта, о том, насколько осторожно надо обращаться с “псевдоинтеллектуальными” системами.

Да и вопрос о создании полноценного, но рукотворного интеллекта – то бишь популяции таких особей – тоже не праздный. Если нам удастся извернуться и построить таковой на более эффективной элементной базе, то мы-то зачем? В какую нишу какого симбиоза вписываться потом будем?

Причем вопрос поставлен не в философском – в чисто инженерном плане. Зная структуру базового элемента (и способ организации всей структуры) и произведя кое-какие измерения и расчеты можно нарисовать принципиальную схему мозга. Задача представляется разрешимой уже сегодня, подробнее о начальном подходе к созданию его технического аналога и технологии конструирования см. в гл. 14.

Можно использовать все эти результаты, законы самоорганизации структур данных и их потоков, в любом исследовании от анализа естественных языков до организации (оптимизации) “своей собственной” структуры – естественной структуры предметной области. Совсем не вредно, например, устраивать подобный анализ для структур “зарождающихся на стыке дисциплин”. А также генеральные чистки…

Впрочем, время покажет. Что же до строгости определений, то она взята минимальной. Стоит только “перебрать” хоть чуть-чуть и система захлопнется – закроется со всех сторон сразу, т.е. потеряет смысл и выродится ТСС во что-нибудь вроде законов диамата.

Посмотрим еще раз на совокупность тезисов, лежащих в основе ТСС:

В целом же получается, что с помощью очень простого, но гарантированно открытого инструмента (ТСС) удается установить вид глобальной информационной структуры и этот вид оказывается совпадающим в смысле метаописания с видом материальной структуры, установленной физикой совершенно другими средствами и из других соображений, и обе эти структуры оказываются замкнутыми друг на друга на уровне общей топологии и общего принципа организации учета причинно-следственных связей.

На страницах этой главы развернут процесс синтеза, конструирования любой, в самом широком смысле, открытой системы, в том максимальном обобщении, которое только допустимо.

Это в целом, в совокупности, и есть информодинамика, которая только и может быть представлена как обобщенная технология, но никак не сводится к системе уравнений информодинамики, которая суть лишь представление необходимого условия существования открытых систем, записанное в привычной для восприятия форме – в виде системы уравнений.

Правила ТСС – это внутреннее содержание информодинамики, и, одновременно, в совокупности с метааксиомами, первоисходными сущностями Мира – инструмент конструирования самой информодинамики, инструмент самоописания, поскольку она (информодинамика) по существу своему открытая система.

Процесс конструирования как технология, разворачивается “изнутри” и только так, единственным способом, последняя может быть представлена в конечном виде, чтобы не нарушить метааксиому открытости и правило достаточности окружения (см. гл. 12), поскольку всё окружение, другие системы его составляющие, доступны нам только через потоки обмена. Мы не можем узнать, тем более не имеем права постулировать, что окажется существенным в будущем развитии системы.

Здесь нам только остается “привести в задумчивость читателя” намеком на масштаб задачи разработки адекватного формализма. Всё, что до сих пор изобретено, все обобщенные функциональные преобразования, годятся для представления счетных совокупностей процессов, представленных потоками, хотя и бесконечными, но однородными, состоящими из бесконечно малых неразличимых сущностей.

В случае открытых систем мы имеем дело с несчетным множеством потоков, каждый из которых может “раскрыться сам по себе” в более чем счетную совокупность потоков, состоящих не из безликих “бесконечно малых”, но из бесконечного разнообразия структур. И при этом “раскроется по своей воле и никак нам об этом заранее не сообщая”.

Так что разработка адекватного формального аппарата – дело науки будущего. С нас пока достаточно того, что мы “подсмотрели” законы, правила управляющие порядком, организацией в этой “бесконечности бесконечностей”.

И возблагодарим Творца, который так устроил эти законы, что они обеспечивают не просто порядок, но непрерывное самовоссоздание Вселенной, негэнтропийные процессы.

Мы пока еще не знаем, что именно в нашей работе по созданию информодинамики вызовет у читателей наибольшее неприятие – результат, вывод информодинамики о возможности существования Гиперсубъекта и всей соответствующей структуры Мира в целом, либо сам способ построения ТСС и информодинамики.

Нам представляется очевидным – существование Гиперсубъекта, сам этот факт так и останется навсегда “делом вкуса”, выбора, предметом вечного неразрешимого спора, как и всё отсюда следующее, и никакие доказательства здесь не помогут. Да таковых доказательств в духе строгом, аксиоматическом просто и не может существовать. Несуществование такого доказательства просто прямое следствие соотношения свойств любой аксиоматической теории и объекта, коим, в этом случае, выступает Гиперсубъект.

Действительно, как бы ни трактовалось это высказывание, то ли как вопрос “о первичности и вторичности”, то ли только как факт наличия Информационной Вселенной, оно (это высказывание) суть внешнее по отношению к Вселенной. Но поскольку мы определяем Вселенную как “совокупность всего, что существует”, то любой информационный артефакт – “доказательство” суть артефакт внутренний, суть ее часть. Получается классическая апория – “часть больше целого”.

Наверное, справедливее назвать это “соотношением неопределенности - 3”. Также как квантовое соотношение неопределенности связывает микромир с информацией о нем, соотношение неопределенности - 2 определяет взаимодействие макромира с информационным, соотношение неопределенности - 3 должно урегулировать взаимоотношения конечного представления с мегамиром (мегамасштабом).

Здесь интересно обратить внимание на действие законов самоорганизации структур на самом глубинном уровне, на уровне взаимодействия, взаимоорганизации первоосновных сущностей и законов Мира.

В основе устройства Мира (Вселенной-как-целого, взаимосвязанных информационной и энергетической половин) три сущности:

Взаимодействием первичных сущностей управляют три правила (закона) устройства Мира: закон самоорганизации (устроенный как взаимосвязанная совокупность метааксиом Мира и правил ТСС); закон физической энтропии и закон информационной энтропии, т.е. один закон самоорганизации и два закона распада. Причем законы распада по существу “прямого действия”, обеспечивающие распад “сразу и по всем уровням организации”, но каждый их них – своим способом. Таким образом, можно сказать, что существует один закон – “сложный” и два “простых”.

Сразу подмечаем “симметричную антисимметрию” – материя и информация имеют сложное внутреннее устройство, пространство{231. Точнее “протопространство”, “абсолютный вакуум”, “эфир” – об этом в гл. 15.} имеет только простейшую (неполную) топологию и свойство “быть абсолютно мягким”, расширяться. Таким образом, можно сказать, что существуют две сущности – “сложных” и одна “простая”.

Действие законов на сущности, точнее любое взаимодействие, происходит через посредство трех соотношений неопределенности – квантовое соотношение – простое, “прямого действия”, и две сложных – информационное соотношение (соотношение Р.Бартини) и глобальное соотношение неопределенности (несуществование рационально-аналитического доказательства устройства Вселенной).

При этом каждое соотношение неопределенности двунаправленное по самому определению соотношения неопределенности, т.е. “от закона к сущности и от сущности к закону”. Далее, каждое из соотношений действует в общем случае не “от своего к своему” (например, “от квантового уровня к информации”), но обеспечивает отношение “все-ко-всем”, хотя и в различной степени, в том числе различной в зависимости от того, в какой группе процессов рассматривается (происходит) взаимодействие.

И уже из этого “первичного взаимодействия” (первичность здесь понятие сугубо условное) возникают “вторичные” мирообразующие феномены (“вторичность” – тоже условность, взаимодействие нельзя “разрезать”), а именно: причинно-следственные ряды, мера, метрика и время. Время возникает как системная сущность, период процесса самоорганизации с учетом сохранения правильной (принятой, обусловленной “в начале”) нумерации причинно следственного ряда и конечной скорости распространения силовых взаимодействий (или, что то же самое, - квантованности Мира и несуществования бесконечной концентрации энергии). Но это уже вопросы отдельного плана и отдельного исследования{232. Здесь опять об адекватном аппарате представления, в частности, о внешнем виде записи. Математическая символика приспособлена к отображению метрических сущностей, к тому, что мера и метрика присутствуют по определению. Здесь мы обнаруживаем, что первоисходные сущности и законы пребывают в динамическом взаимодействии, которое и порождает сами феномены меры и метрики. Что прикажете положить “в основу аппарата”? Какой-нибудь “топологический дифференциал”? А шутка это или НЕ шутка – это пока одному Богу известно…}.

Скептики и формалисты будут настаивать на том, что “это вы, авторы информодинамики, так захотели, придумали и постулировали двойственно – тройственную, “плавающую” систему основных сущностей и законов. Мы же будем настаивать на том, что захотели увидеть, как есть на самом деле, но отнюдь не постулировали.

А в целом спор такого рода беспочвенный, если быть честным, даже с позиции самого закоренелого скептика. Это суть “соотношение неопределенности - 4”. Его совершенно справедливо назвать “правилом выхода за пределы рационального”. Отсюда, если присмотреться повнимательнее, следует замечательный вывод – еще одного “соотношения неопределенности” не надо ни за чем.

Имеющихся соотношений неопределенности, т.е. фактически метааксиом согласования масштабов, достаточно, чтобы, не разрушая основ, совместить любую аксиоматическую теорию с информодинамикой, в том числе и те теории и аксиоматики, которые еще не придуманы. Заметим тут же, что “разрушение основ” может угрожать только “аксиоматической теории”, ТСС “ничего не сделается”, на то она и открытая, на то и теория согласованности.

И еще одно – само “правило выхода за пределы рационального” сформулировано в рамках ТСС и с помощью ее самой! Но вот помещать это правило в ряд правил самой ТСС мы не будем, оставим его как внешнюю метааксиому.

Возвращаясь к способу построения ТСС, постараемся еще раз просмотреть построение теории и указать, что же мы на самом деле использовали необычного, нового, т.е. того, что не является уже общепризнанным “почти по умолчанию” буквально во всех теоретических построениях, во всей Науке в целом.

Возможно, некоторым ТСС представляется “голым измышлением”, мысленным моделированием вокруг чистой феноменологии. Но разве не то же самое лежит в основе любой известной теории? Разве не поступили точно также Галилей и Ньютон? Кто-нибудь смеет утверждать, что может со всей строгостью и во всей общности сформулировать, что такое суть электрон?

Напротив, и электродинамика, и вся теоретическая физика родились только тогда и таким же способом, когда была накоплена и осмыслена как целое минимально необходимая совокупность наблюдаемых фактов, а формализацию придали уже к этому осмыслению.

Посмотрим и на самую строгую и формальную из теорий – математику. Напомним, например, что Евклид создал свою аксиоматику, исходя из непротиворечивости реальному Миру, дополнив это требование внутренней непротиворечивостью и функциональной (для построения теории) простотой. Потом “чистые интуиционисты” попытались вовсе исключить “внешнюю аксиоматику”, оставив только требование внутренней непротиворечивости системы аксиом, но оказалось, что в целом тогда придется пожертвовать полнотой теории. И родился конструктивизм – реальный Мир заявил себя и в самой абстрактной из всех возможных теорий в виде требования (метааксиомы) непротиворечивости порождаемых, конструируемых теорией объектов и самого процесса конструирования.

Так что в первооснове наиболее аксиоматической из возможных теорий все равно заложена некоторая феноменология.

Исследуя самый сложный и всеобъемлющий из известных Человеку феноменов, мы просто неукоснительно и до самого конца следовали принципу “неизмышления гипотез”, следовали, без оглядки на неудобства и потери, до тех пор, пока не обнаружилось явно, что:

До сих пор все теории явно или по умолчанию принимали, что пространство устроено как декартово произведение “координатных осей”, а “все остальное” допускается как некоторая коррекция, например, введение “кривизны” пространства, дополнительных измерений (многомерности) и т.п.

Пространство устроено так, что все целостные структуры объектов и взаимодействий дополняют его “без пустот”{233. Впрочем, это было известно уже давно – “Natura abhorret vacuum”.}, а проекции этих структур на подпространства суть такие же целостные структуры. Говорить о какой-то априорной структуре или, тем более, метрике недопустимо, поскольку они – суть порождение совокупности взаимодействий, наличествующих в системе, называемой Вселенная.

Если к этому допущению добавить реально наблюдаемые факты, такие как действие гармонических шкал, структурный резонанс и квантованность всех объектов и явлений, то наиболее естественным следствием из этого будет существование структурного взаимодействия со свойствами, указанными в гл. 12.

Однако напомним еще раз – во всем устройстве ТСС и информодинамике структурное взаимодействие мы никак не использовали и даже не упоминали, а только факты, наблюдаемые его проявления – гармонические шкалы, структурный резонанс и факт квантованности Мира и всех его частей. А как же математика, с бесконечно малыми, континуумами, где же виртуальные системы и многомерные миры? – Разве мы хоть чем-то из перечисленного пользовались, хотя бы неявно?

Для всего этого мы просто нашли место, откуда это берется и нужно ли все это реальному Миру. Могут существовать и многомерные представления и виртуальные миры, не реализовавшиеся, даже не реализуемые не только физически, но и в виртуальных пространствах, построению информодинамики это не мешает, также как она не мешает их существованию.

В этом смысле единственный наш тезис: Мир не декартов ящик, устроенный так для удобства нашего теоретизирования, но устроен наиболее простым и рациональным способом – “из целого получается целое”, а как именно даже и не надо предполагать для построения теории. Сущность Мироздания в том и состоит, что оно есть процесс непрерывного, т.е. непрестанного, неостановимого конструирования конкретного устройства – самого себя и всех своих частей.

Два положения – неизмышление гипотез и устройство Мира не на основе априорно введенной метрики – вот и все, что мы положили априори, т.е. своим желанием и волей в основу построения теории структурной согласованности и, соответственно, информодинамики.

Приняв эти положения, мы теряем очень много – и в удобстве построения теории, и в стройности изложения, и в “представительности, респектабельности”. Но мы предпочитаем идти на все потери ради одного – навсегда потерять возможность порождения ложных симметрий и, главное, неявных (скрытых) симметрий выводов. Механизм краха, кризиса любой возможной “строго аксиоматической теории” как раз и состоит в том, что с некоторого этапа ее развития начинается обвальное порождение ложных симметрий, которое разрушает внутреннюю непротиворечивость системы аксиом.

Остальное, напомним еще раз, т.е. аксиома открытости, правила ТСС и прочее уже существовало в Мире до аксиоматических теорий, до самого человека. Принятый подход позволил нам найти это, а заодно просто избавиться от всего лишнего.

Satis superque{234. Достаточно и более чем достаточно (лат.).}.

Предуведомление: осторожно, открытые системы

Информодинамику можно было принять давно. Природа никогда не прятала свою феноменологию и вложенность динамических процессов. Однако вооружения можно делать и без этого, а хлеб сам растет и реки текут без нашего учета вложенных процессов, по крайней мере, пока мы их не поворачиваем. А значит – не надо.

Информодинамику можно не принять и сейчас. Тогда многие существующие научные направления смогут сохранить свою фундаментальность, а точнее – фундаментализм. Но что влечет Человечество к экспериментам с созданием, ремонтом и улучшением открытых систем инструментарием замкнутым? Ограниченность? Гордыня самостийного творения? Или желание построить самому себе железные рамки свободы воли, играть в игру, полные правила которой доступны лишь жрецам – строителям фундамента?

На пороге XXI века значительная часть специалистов различных областей знания исповедует математический аппарат как религию. Подавляющее большинство – прикладники, в том смысле, что прикладывают математику к нуждам своей науки. И слышать не хотят о том, что можно получить различные, но справедливые выводы и доказательства просто путем изменения априорно выбранной метрики. А декартово представление пространства, судя по всему, не самый лучший способ его представления, и уж, во всяком случае, не “природно-существующий” способ.

Да, верна математика, конечно, но сама по себе, в себе и для себя, а также для всех замкнутых систем. А борьба конструктивистов и интуиционалистов – это не для общественности. Кухня аксиоматики – клубное дело. А также знание настоящих математиков, что она описывает только некоторое приближение Природы, но не есть аппарат Природы и по сути своей им в своей сегодняшней форме никогда не будет. Ибо с Природой разошлась если и не изначально, то давно. И даже не верой давно уже стала аксиоматика изобретаемая, а суеверием. А бороться с ним приходится изобретая невычислимые сущности.

Конечно Р.Пенроузу можно{235. В этом смысле очень характерно замечание о работах Р.Пенроуза, приведенное в статье Л.Левковича “Физическая личность” (Компьютерра № 40, 1998 г.):

“Писать такие книги, как “Тени разума”, могут позволить себе только очень авторитетные ученые… Мало кто станет читать очередной вариант “теории всего”, принадлежащий автору, до этого не проявившему себя в науке очень и очень ярко. Каждое сочинение такого рода воспринимается как попытка угадать дальнейший ход развития науки. А это безумно трудно и, кроме того, вызывает почти болезненное раздражение у многих профессионалов: мало ли какие гипотезы можно выдумать”.

Очень правильное замечание, если, конечно, Р.Пенроуз согласится, что он гипотезы выдумывает. Вот так и воспринимают новые работы “в общем случае”: мало ли что там еще не я выдумал… Увы, часто гипотезы действительно выдумывают, считая, что это первый шаг к созданию теории. Да только не плохо бы помнить: гипотезы не выдумывают. Вы помните кто сказал: “гипотез не измышляю”?}. А отечественные исследователи о невычислимых сущностях говорить не должны – не фундаментально. И это правильно. Согласны. Ибо невычислимые сущности – это диссиденты “Обитаемых островов” Стругацких. Несистемная борьба с отдельными вышками, т.е., простите, “искаженными сущностями”. Просто они, подлинные, Природные сущности сами по себе, другие. Добрые и ласковые как звери планеты Пирр. Для всех, кто их принимает, они очень даже вычислимые. Но в Математике того Мира, где они живут, а не в клетках модельного замыкания.

Все, что есть в этом Мире интересного как с познавательной, так и с утилитарной позиции, порождается взаимодействиями открытых систем. И право же, говоря об этом взаимодействии, неуютно своими руками навешивать на себя подозрение в попытке растолковать “все обо всем” – и никак не меньше.

Адекватно построить теорию открытых систем возможно только в процессе ее конструирования, причем конструирование необходимо включает в себя и создание достаточно представительного множества таких систем и накопление опыта общения с ними. Так что если бы кто-то и получил такую возможность организации работ – все равно завершение теории затянулось бы на неопределенное время{236. Отсюда и следует понимание эволюции как природно-необходимого этапа конструирования открытого Мира – Бог владеет временем и вечностью, а у человека их нет, и поэтому человеку дан мир модельный. Но почему бы не возвысится над этим миром и не заняться открытыми системами, если равноподобность человека и Вселенной вытекает из множества различных подходов и построений?}. Архитектура открытых систем – понятие комплексное, имеющее особенности в каждом отдельном направлении.

В этой ситуации остается только умерить свои претензии на полноту и строгость теории и, несмотря на “нарушение классических традиций”, ограничиться рассмотрением аспектов концептуальных, в определенной мере инвариантных к реализации – таковы действительно доступные нам “правила игры” с открытыми системами.

При рассмотрении открытых систем “чрезмерным” оказывается, по-видимому, каждый отдельный феномен. Тем не менее, в этой части мы рассмотрим три “архитектурных направления”:

Выбор именно этих направлений не случаен, более того, как будет видно, они в сумме дают наилучший охват, наилучшее представление всего круга проблем и возможностей, получаемых при открытой системной постановке работ при разумном минимуме числа страниц, отведенных на их изложение.

Если первые два указанные направления имеют в основном техническую и познавательную сложность, то с такими системами как экологические, социумы, сам человек как таковой (как продукт эволюции) все обстоит не то, чтобы сложнее, но, в каком-то смысле “страшнее”. Ко всем проблемам чисто исследовательским добавляются еще и неприятности, которые приносит исследователю сам факт работы с такими объектами.

Зато и материал воистину уникальный – вся история цивилизации по сути история крупных и еще более крупных неприятностей, имеющих в своей первооснове один единственный общий источник – стремление к “улучшению” природы, социальных структур и самого человека, его физиологии и сознания.

При всех сложностях, неоднозначностях, переплетениях и тому подобном, для всех структур и процессов непреложно и без всяких исключений действует один закон – чем “умнее” был проект реконструкции, чем больше были старания и затраты – тем страшнее были последствия.

Можно с уверенностью утверждать – главные подарки еще впереди, но уже совсем близко и готовит их не кто-то иной как сонмище апологетов абстрактного гуманизма, стремящихся со всем тщанием и рвением превзойти в разумности и справедливости и самого Творца, и те законы мироздания, которым даже он следует неукоснительно. Так что и повод, и материал для размышлений, при работе с такого рода архитектурами открытых систем, определенно присутствуют!

Впрочем и предыдущие два направления дают весьма существенную возможность получения неприятностей. Об этом мы тоже в разумных пределах поговорим по мере изложения материала.

Эту главу целесообразно начать с упоминания об открытии, свидетельствующем в пользу высказанной нами гипотезы о квантово-волновом механизме устройства и работы нейрона и всего мозга – технической реализации физической среды, которая может “обрабатывать” волновой фронт в процессе его прохождения.

В конце 1998 года (т.е. когда уже были опубликованы наши “Избранные лекции” [11]) в Массачусетском технологическом институте были завершены работы по созданию принципиально нового оптического волокна – “омигайд”{237. Информация получена при прослушивании радиопередачи о новостях науки в Америке. За незнанием точных характеристик этого оптоволокна, пока укажем, что это не единственная разработка. Известно, например, оптоволокно компании Lucent Technologies – многомодовое канальное решение OptiSPEED Plus. Это означает, что промышленность начала XXI века уже решила или сейчас заканчивает решение проблем создания нужной нам технологии. Во всяком случае, характеристики оптоволокна, которые мы рассматриваем, являются достижимыми, а не фантастическими.}. Необычная структура волокна – своего рода “рулет”, скатанный из нескольких слоев материалов разной оптической плотности, обеспечивает совершенно необычные свойства.

Во-первых, такое волокно является практически “сверхпроводником”, потери чисто статистические на уровне отдельных квантов и очень низкие (в известном нам информационном сообщении конкретная цифра не приводится, косвенно из него следует величина меньше 10^-10). При этом свойство сохраняется при изгибе волокна, соединении и разветвлении волокон. Т.е. на таких волокнах вполне реально строить как “одноквантовые” (разумеется с последовательной передачей несколько раз подряд для надежной компенсации статистических потерь) каналы, так и сложные системы.

Во-вторых, “омигайд” – система сверхширокополосная, в отличие от традиционного волокна свойства, в том числе и проводимость, уровень потерь, сохраняются во всем диапазоне частот от “черного провала” до нижнего ультрафиолета включительно{238. А это прямо означает, что на базе такой структуры возможно строить процессоры с многоступенчатым преобразованием типа “волновой фронт – состояние – и обратно”, строить напрямую, без специального механизма подкачки энергии, так как на каждой ступени преобразования будет ступенчато падать энергия (т.е. частота) кванта. Так как этот вывод уводит нас в новые области исследований, здесь мы оставляем его без комментария.}.

Собственно говоря, соединение двух волокон такого типа уже и есть процессор вполне определенного типа – интерференционный коррелятор, работающий с “матрицами” – волновыми фронтами. И более того, один и тот же решающий элемент может работать и как “чисто аналоговый” и как “чисто цифровой” и во всех промежуточных режимах – в зависимости от того, как установлены пороги по входу и выходу.

Остается только добавить общеизвестный уже факт – структура аксонного волокна на гистологическом срезе в точности та же самая, что и “омигайд”. У “простых” нейронов меньше слоев и “витков” на срезе, у “высоких” нейронов – больше.

Можно с уверенностью утверждать, что в структуре ствола “высокого” нейрона будет классифицировано в точности семь слоев (может быть это уже установлено, но мы просто не имеем возможности следить за всеми результатами еще и в нейрофизиологии).

Несложно подсчитать и некоторые числовые параметры, косвенно подтверждающие гипотезу. Предположим, что реальный нейрон работает на частоте “черного провала”, (т.е. самый нижний уровень – “память собственно данных”), соответственно f ? 10¹¹ гц, что соответствует энергии кванта Е ? 3,9х10^-3 эв, а это как раз где-то около разности энергий состояний валентных пар в некоторых белковых молекулах.

С другой стороны, виртуальная машина, построенная в десятислойной однородной среде по рассмотренной раньше схеме и при таком такте памяти должна иметь генеральную тактовую частоту не более 10¹ гц (если соединить все 10¹¹ нейронов в одну общую решающую виртуальную структуру, то, если нижние работают на 10¹¹ гц, то вся структура будет работать на 10 гц), но и меньшая частота по крайней мере нецелесообразна, т.к. придется вводить специальные “механизмы замедления”. Т.е. имеем генеральную тактовую частоту, соответствующую ?-ритму!

Впрочем, проверить и уточнить экспериментально эти и другие параметры несложно, тем более, когда известно, что и где искать{239. На самом деле фактов, подтверждающих квантово-волновой механизм нейрона гигантское количество, просто они никем всерьез не рассматривались и до сих пор относятся к курьезам, вроде НЛО, вызывания духов и т.п. Так зафиксированы сотни случаев, когда человек воспринимал и запоминал зрительные образы с дискретностью времени меньше 10^-3 сек. Существуют школы, где учеников тренируют выполнять захват древка стрелы, выпущенной из боевого лука за заданное место (наконечник, середину, оперение) с точностью до нескольких сантиметров или перехватывать револьверные пули. При скорости стрелы или пули около 250 м/сек это означает выполнение движения за время менее 0,001 сек или моторно-двигательную реакцию в цепочке глаз-мозг-рука менее 0,0001 сек. И предварительный отбор в эти школы проходят отнюдь не уникумы, но достаточно большой процент.

В “электрохимическую теорию” нейрона эти факты вообще никак не уложить. Электрохимическим может быть лишь механизм энергопитания.

“Тактовую частоту” каналов и процессоров можно получить исходя из простейшей прикидки. Если вся цепочка реакции срабатывает за 10^-4 сек и процесс обработки проходит три уровня нервной системы (ПНС, СНС, ЦНС) и четыре уровня внутри ЦНС, причем туда-и-обратно, то, исходя из оценок по классическим критериям ТАУ, опять получаем порядок 10¹¹ гц.

Напомним, каждый из семи уровней мы должны рассматривать как систему с жесткой обратной связью, хотя и с переменным управляемым коэффициентом. Чтобы не иметь проблем с устойчивостью, каждый последующий (вложенный) контур ОС должен иметь постоянную времени, по крайней мере, на порядок меньше, т.е. 10⁴х10⁷=10¹¹ гц.}.

Но если это так, то мозг, его структурная схема прямо копируют ту информационную машину, которую мы построили в процессе мысленного эксперимента. Для того, чтобы реализовать копию ее “в металле”, точнее “в омигайде”, требуется только уточнить некоторые конкретные моменты. Приведем наиболее принципиальные.

Система команд такой машины состоит из следующих типов.

Одна команда копирования (из памяти в обработку и наоборот), имеющая два основных варианта: “расширенное копирование”, с дополнением данных от дополняющей структуры и “суженное копирование”, с усечением данных. Вариантов конкретного выполнения множество, от “полного усечения”, запоминания “только структуры” или выделения ее для “чисто логического” анализа, до “полного расширения”, когда чисто логическая структура достраивается данными “снизу” по умолчанию.

Варианты задаются самой задачей в процессе исполнения установкой порогов “по входам”.

Одна команда сравнения или согласования структур (запомненной, взятой из памяти – суммы всего предыдущего опыта жизни, и текущей, которая является “задачей”). Варианты выполнения: “нижний” – сравнение “только данных”; “верхний” – сравнение “только связей” или “только структур”; “полный”.

Варианты задаются порогами по входам, находящимся выше слоя “собственно данных”.

Две метакоманды интерпретации результата, аналогичные функциям гиперуровня грамматики qWord: соединение двух или более структур и их надстройка; декомпозиция структуры, перекодирование ее как двух разных “полупустых” структур.

И, наконец, одна команда принудительного гашения – точный аналог “самого верхнего тормозящего сигнала” в высоком нейроне (большой пирамиде). По способу устройства машины должны запускаться все структуры данных сразу (вся зона “имеющая отношение к задаче”), если некоторые элементы (нейроны, большие пирамиды) при первом же (или некотором) запуске дают “точное решение”, то все остальные структуры надо просто “погасить”, как не имеющие отношения к делу – они будут только мешать.

Таким образом, имеем всего шесть базовых команд. Однако отметим, что возможно формирование практически неограниченного априори множества “сложных макрокоманд” путем настройки связей на четырех верхних уровнях (запоминания порогов “сервисных нейронов” этих уровней), это будет определять уже “сложную специализацию”, конкретную настройку каждого отдельного экземпляра машины.

Дисциплина распределения памяти. Данные статичны относительно поля памяти, “привязаны” к основанию “высоких нейронов” (микропроцессоров). Выделяются зоны, привязанные к функциям (речевая, зрительная и т.п.), общая решающая зона, по-видимому, также распределяется по характеру задач, но уже не “аппаратно”, а по типу данных и порядку их поступления в процессе обучения (программирования).

Для повышения эффективности логическая зона делится на большие отсеки, половины ориентированные на выполнение команд “верхнего” и “нижнего” варианта и “декомпозиции” и “слияния” (т.е. “образная” и “логическая”, “синтетическая” и “аналитическая” половины).

Но закрепление не жесткое, в случае необходимости положение зон может меняться (например, при выходе из строя части “общего поля”). Полностью динамическими являются лишь связи на четырех верхних уровнях, через “транспортные нейроны”.

Дисциплина обслуживания процессов. Представляет собой расширение дисциплины обслуживания CRR, принятой в qWord. Обозначим ее как ACAR (ALL CRACH – ALL RESET). RESET, а не RESTORE по существу, так как данные в памяти “неподвижны”, система “безадресная” и потому уничтожаются и создаются только связи и только на период решения одной задачи, на самых нижних уровнях связей возможно на период решения цепочки однородных задач.

В зависимости от задачи, запускается одна или несколько “специализированных” или “общих” зон целиком и сразу. Задачи повышенного статуса (типа смертельной опасности) запускают весь ресурс сразу.

“Лишние”, не имеющие отношения к делу структуры “гасятся” практически сразу функцией декомпозиции и командой принудительного гашения, остальные постепенно достраиваются и, наконец, образуют структуру – решение (или структуру – противоречие, например, две эквивалентных, что автоматически означает запуск снова, но с другими порогами отсечки по разным уровням входов, т.е. с другими данными, другой “интерпретацией данных”), либо другой гипотезой – другой постановкой задачи.

Таким образом, общая структурная схема одна для всех без исключения задач. “Текст задачи” – та же структура, т.е. различие между “программой” и “данными” не нужно, собственно “программ” как таковых и нет, есть входные задания, описания задач.

Операционная система (монитор ресурса) просто не нужна – ее полностью заменяет дисциплина ACAR{240. А заодно раз и навсегда для любой ситуации кардинально разрешаются и проблема “уборки мусора” (просто выбрасывается все-по-определению) и “проблема семафоров”, проблема синхронизации процессов!!!}. Драйверы нижнего уровня заданы коммутацией и распределением зон, субдрайверы (безусловные низовые рефлексы) на уровне постоянной коммутации нижних связей данных. Более высокие ранги утилит и мониторов – на уровне полупостоянных и постоянных связей данных. Собственно данные имеют только одно “медленное” движение – загружаются в память при обучении и уходят, стираются дообучением.

Для поддержания баланса деревьев данных (т.е. нижних структур) должен непрерывно функционировать процесс фоновой активности с необходимыми потоками внешних данных или данных – умолчаний, так как при разбалансе деревьев основные команды будут работать неправильно. Дополнительно, в результате этого процесса, происходящего во всех структурах, обеспечивается “многомерный”{241. Опять в смысле некоторой эквивалентной “многомерной модели данных” в “привычной” программистам терминологии; сами структуры данных, их физическое размещение, остается трехмерным.} и непрерывный кэш данных (благодаря перемещению и псевдоперемещению связей) и достигается оптимизация “размещения” данных (хотя сами они относительно поля памяти не движутся).

Более или менее близким аналогом программ, обеспечивающих этот процесс поддержания структуры для адресной (например, фон Неймановской) машины можно считать драйверы (безусловные рефлексы, т.е. аналоги аппаратных микропрограмм), субдрайверы и нижние утилиты (безусловные рефлексы поведения), загружаемые в ПЗУ при начальном формировании операционной системы.

Наконец, машина обладает еще одним фундаментальным свойством, которое уже упоминалось выше. Действует она одновременно и как аналоговая, и как цифровая и как все промежуточные гибридные варианты. Более того, в разных актах запуска одной и той же задачи, одни и те же элементы аппаратуры и “блоки” имеют разное соотношение “аналогового” и “цифрового” представлений.

Перейдем к рассмотрению нескольких возможных вариантов “блок-схемы” вертикальной машины.

Весьма интересно сравнить приведенные на рис. 14.1 три “схемы” элемента информационной машины (или самой машины, что то же самое в силу самоподобия структуры) – “абстрактную”, т.е. построенную логически; “оптическую реализацию”; “живой” высокий нейрон (большую пирамиду).

а) абстрактная машина б) оптическая машина в) нейрон

Рис. 14.1. Сравнение “схем” информационных машин

На рис. 14.1 использованы следующие обозначения:

Z – зона “зеркала”, трехмерная память для двух трехслойных М-структур данных;

S – структура (метаструктура), S,S’ – “выходы”.

1, 1’ – трехслойная оптическая (голографическая) память для “запомненной” и “воспринимаемой” структур данных;

4 – “большое волокно” – формирователь структуры – решения;

В – волокна “обучающих” и “рабочих” входов;

Дальнейшие подробности, функциональное назначение остальных типов нейронов и других компонентов мозга установить, в принципе, не трудно, даже путем логического анализа, сопоставления логики работы системы в целом и топологии связей элементов.

Возможно даже не потребуется сколько-нибудь значительный объем экспериментов, хотя вся совокупность работ и может оказаться весьма хлопотной, но это уже не имеет принципиального значения.

К тому же в выборе конкретных числовых параметров существует большая свобода – это очевидно из изложенного здесь и имеющегося объема экспериментальных материалов.

Действительно, сопоставим – при абсолютно жестком, одинаковом принципе действия “высокого нейрона” и унитарной общей схеме их соединения, количество входов каждого типа меняется от экземпляра к экземпляру более чем на порядок, то же можно сказать и про соотношение количества входов разного типа (уровня). То есть при абсолютной жесткости принципа устройства наблюдается большая свобода реализации.

Естественно предположить, что в выборе параметров, например порогов, диапазонов их изменения (регулирования) и дискретности регулирования свобода будет еще большая.

Но тогда получается, что все принципиальные вещи относительно конструкции и работы интеллектуальной машины здесь уже сказаны, расписаны и можно прямо приступать к проекту реализации машины – аналога, например, на базе омигайда. Так сказать, браться за отвертку и паяльник. И напротив, - дальнейшие теоретические рассуждения вне конкретного проекта мало что дадут.

Допустим, что проект реализован, машина построена, остается проблема как ей пользоваться, в частности, как выполнить “программирование” и начальный запуск.

Каждая простая команда “нигде не находится”, она “собирается по вертикали” в процессе ее исполнения из таких компонентов, как правила-умолчания, постоянная и полупостоянная (запоминаемая в состоянии коммутирующих элементов) коммутация; исполняемый в данный момент вариант команды включает в эту сборку еще и значения порогов. Отсюда и принятое нами название – “вертикальная машина”.

Если проводить аналогию с “наиболее близкими” вещами, например, с RISC-процессорами со сверхмалым набором команд, то получается, что каждая элементарная микрокоманда, например, простейшая матрица-сборка, тоже сама “собирается в процессе исполнения”.

Тот кто работал с мультипроцессорными RISC-системами легко может вообразить, в какой кошмар выливается программирование такой аппаратуры. Программирование “напрямую” в такой аппаратуре невозможно даже теоретически, на практике – даже в более простых случаях, там, где элементарные микрокоманды постоянные, применяются устройства – программаторы.

В нашем случае можно сказать абсолютно точно – потребуется целая иерархия устройств и программного обеспечения для того, чтобы совершить акт “сотворения”, создания и запуска первого экземпляра “материнской машины”.

Придется построить комплекс, представляющий собой в функциональном смысле “развертку процесса эволюции” которая и создала прототип{242. Есть еще один способ, на самом деле не такой уж и фантастический. Построить копию “как можно ближе к оригиналу” и скопировать “операционную систему” с “инструментальными оболочками” и “библиотекой опыта” с живого образца. По образу и подобию… О последствиях пока умолчим.} (см. работы А.Колмогорова о моделировании сложных процессов).

В последующие образцы “стартовую генерацию ПО” целесообразно просто копировать. То есть нам придется скопировать не только саму машину – мозг, но и всю технологию его производства в целом. Впрочем, ничего необычного в этом нет – новому устройству должна соответствовать и новая технология.

Но помимо этого придется скопировать и “технологию эксплуатации”, т.е. “интеллектуальную среду”, состоящую из подобных же (существ? машин?) со всеми ее атрибутами, т.е. кодексом правил поведения, общения и т.п. на уровне “не меньше, чем у прототипа”.

Наконец, что делать с проблемой самоидентификации? Известно, что у однояйцовых близнецов таковая существует и очень серьезная. А в нашем случае получится много и абсолютных копий – на уровне неразличимости, независимо от их “профессиональной ориентации”. Что это будет – полисущество? супермуравейник? – пожалуй, ничего, кроме подобного неуклюжего названия, “до того” и не придумаешь.

В целом же оказывается, что проблема “не здесь и не в том”, “расколоть” механизм и принцип действия не так уже и сложно – вопрос в том, что с ним делать{243. Пока целесообразнее всего оставить эту проблему для других исследований и исследователей. Остановить все равно не удастся, да и затраты на первом этапе сравнительно скромные. Только впервые “экономический эффект” считать придется не в денежных единицах и “гуманитарной пользе”, но, может быть, уже даже и не в мегатоннах.

Но если перестать мечтать о “робовладении” и признать себя промежуточной ступенью прогресса, то надо выполнить свою миссию, ради которой Природа пошла на создание экологически вредного вида HS, и спокойно уйти со сцены истории по собственному почину, а не в результате доведения человека Природой и “человладетелями” до состояния Лемовского выгонта.}.

Ну а раз остановить все равно не удастся, упомянем еще один момент, представляющий интерес как для теории, так и для экспериментальных и прикладных нужд. Вспомним, что программирование машины начинается еще на этапе монтажа путем копирования структур “материнской” машины к которой подключен вновь создаваемый экземпляр.

Самый нижний уровень (драйверы устройств, нижние утилиты, т.е. основные “безусловные рефлексы”) кодируется на уровне постоянной коммутации. Следующий уровень (субдрайверы, утилиты организации операционной оболочки, т.е. “поведенческие рефлексы”) кодируются еще и настройкой “связных нейронов”, так как они зависят и от “модели” и от конкретного экземпляра, это тонкая, индивидуальная настройка, которая не может быть уже “зашита заранее”.

Для машины И₄, “интеллекта”, это еще и критический механизм, который определяет саму возможность дальнейшего, поскольку обеспечивает тонкую балансировку потоков данных в которых только и может возникнуть структура Z , т.е. “зеркало”.

Балансировка должна быть очень точной, буквально с точностью до одной единичной структуры “собственно данных”. В противном случае не будут правильно исполняться основные команды и не сможет не только сформироваться И₄, но и правильно не будут функционировать “поведенческие рефлексы” и более сложные программы – “условные рефлексы”.

С другой стороны, система по определению строится для “предельных режимов” на грани разрушения физической структуры и даже для условий, когда такое разрушение происходит (травмы, отравления и т.п. ситуативные воздействия, вызывающие массовую гибель элементов).

Это означает, что после настройки связей второго уровня механизм их изменения должен быть блокирован на самом глубинном уровне, чтобы его повторный запуск был невозможен ни при каких условиях, так как это разрушит основу системы.

Поскольку квантовый механизм памяти реализуется на квантово-молекулярном уровне внутри клетки, то блокировка должна выполняться на уровне генокода путем полного изъятия одного из элементов – только такой ключ дает надежную гарантию. Любая другая система замка неизбежно даст сбой, и, учитывая общее число нейронов всех видов, крах системы будет практически неизбежным и мгновенным.

Поместим “взрослую” клетку (ее генокод) в естественный инкубатор и вырастим образец “машины”. Первый этап программирования завершится нормально, но второй даже не сможет начаться – клетка то уже “взрослая” и ключ кодировки уже убран.

То есть уровень “поведенческих рефлексов” просто не будет сформирован, не говоря уже о более высоких структурах, для интеллекта не сможет возникнуть даже основа – “фоновый процесс”. Какой бы образец мы ни брали – гения или овечку – получится все равно монстр, мезозойская рептилия.

В точности это самое и продемонстрировала овечка Долли, когда сожрала своих сожительниц по клетке и проделала это не как волк или гиена, а именно так, как и должна поступать рептилия.

Не худо было бы господам клонировщикам этот факт учесть{244. И учтут ведь, только что именно и с каким знаком? Из информодинамики впрямую следует, что из Мира информационного можно натаскать такие вещи, что для нашего Мира физического места во Вселенной-как-целое не останется.}.

Далее было обнаружено, что некоторые параметры, в частности, системное время также “намертво” кодируется в процессе функционирования организма. У знаменитой Долли и двух других овец, клонированных из соматических клеток взрослого животного, обнаружены некоторые структурные нарушения наследственного аппарата.

Теломеры – узелки на кончиках хромосом, которые сокращаются при каждом клеточном делении, у Долли на двадцать процентов короче, чем должно быть при ее трехлетнем возрасте. Это означает, что Долли в определенном смысле является ровесницей своей матери, поскольку возраст ее клеток, оцененный по длине теломер, соответствует девяти годам. Ученые полагают, что этот факт следует принимать во внимание при клонировании тканей и органов для трансплантаций{245. Сообщение появилось 27 мая 1999 г. в английском журнале Nature.}.

Но мы обратим здесь внимание не на технологические проблемы совмещения параметров клонов, а на то, что при рождении организма системный таймер объявляется абсолютным. Это как раз и указывает на то, что системы такого класса являются смертными структурно, а не по причине физического износа носителя (известно огромное количество видов, у которых укорочение теломераз не происходит).

В последнее время открыт и механизм обеспечивающий восстановление длины теломеразы, т.е. он существует в природе. Но если Природа не включила этот механизм восстановления в конструкцию всех видов, начиная с некоторого уровня их сложности то это и означает, что смерть индивида – запрограммирована, значит существует причина для ограничения существования индивида, лежащая вне физиологии и физики.

Возвращаясь к механизму блокировки, можно утверждать, что “вернуть на место” ключ практически невозможно, поскольку это скорее всего не какая-то цепочка молекул, а система связей, причем индивидуальная для каждого отдельного экземпляра и уничтожается она до рождения этого экземпляра.

Так сказать “перед прочтением уничтожить”. Почему именно так?

Согласитесь, что акт творения был – и все встанет на свои места. Да чтобы не в меру любопытные не рукосуйствовали, не лезли, куда не положено. Может быть и так, что для млекопитающих подходит “какой-нибудь” ключ или отмычка. Но в варианте человека мы получим в лучшем случае “психа со всеми свойствами, что бывают и не бывают”. А ведь возможен и не лучший случай. И это если не доказательство, то надежда, что у Природы нет близкой собственной цели ликвидации человека как вида, по крайней мере, таким способом.

Да и вообще Господа, не кажется ли, что уже появилось много различных знаковых признаков и явлений, указывающих на то, что, прежде чем влезать куда-то, не вредно будет задуматься – зачем?

А пока подумаем, как рационально воспользоваться сведениями об устройстве “интеллектуальной машины”. Начинать надо с поставленного вопроса. Копия, заменитель человека – “ни за чем”, не будем это обсуждать, оставим для любителей подобных споров и праздного любопытства. Все остальное естественно классифицируется в четыре основные группы, имеющие некоторые общие черты и перспективы при использовании для решения их задач вертикальной машины.

1.Распознаватели для радаров, сонаров и т.п., сюда же относятся анализаторы речи, словари-перводчики, системы “технического зрения”, т.е. все, что имеет дело с образами априори заданного конкретного типа и физической природы и преобразованием “образ-образ”, но не с более сложными цепочками и построением логических выводов и решений. Тот факт, что для этих систем используются модели на базе формально-логических выводов, указывает только на то, что для таких отображений существуют эти самые формально-логические модели, но и только. Больше это ничего не означает, не означает и того, что процесс отображения имеет природу формально-логического вывода.

Этот процесс отображения - не теория, но технология.

2.Системы для моделирования математических и логических объектов, т.е. вычислений.

3.Информационные системы, хранилища данных, информации и знания.

4.Системы интеллектуального управления для объектов, где сложность взаимосвязанных объектов и процессов и (или) их скорость слишком велики, чтобы человек мог с этим справиться по своим физиологическим ограничениям.

Для систем типа 1 просто само собой напрашивается копирование структур соответствующих специализированных отделов мозга, например, для “переводчика с голоса” – речевого центра. Тем более, что уже сейчас дешевле и проще сделать “в кристалле” десяток гигабайт, чем пристраивать кабельные соединения и механические дисководы. К тому же технология чипов очень хорошо справляется с изготовлением структур “однородных по слою, но разнородных по слоям”.

Но копирование вовсе не обязательно буквальное, выгоднее и проще согласовать “теоретическую структуру” с возможностями технологии. Тем более, что такой “карманный переводчик” по определению система ограниченная, для общебытового или наоборот, профессионального сленга, так сказать “гибрид Бедекера и тамагочи”.

Для литературного языка, где контекст включает в себя жанр, личность автора, культуру и историческое время “механические переводчики” просто ни за чем не нужны, поскольку не есть ли главная цель и удовольствие от такого чтения – погружение в язык и в этот самый контекст?

Гигантские системы для общения с “мертвыми” или инопланетными цивилизациями скорее всего так и останутся на страницах фантастики не столько потому, что их нельзя сделать в принципе, сколько потому, что это будут системы выдачи “фантастических ляп”, таково проявление в этих случаях “природы цивилизации” - непрерывное смещение контекстов.

Так что снова, что делается, то суть вопрос технологии конструирования, все остальное просто “не надо”.

Что касается систем типа 2, то здесь все зависит от перспектив и направлений развития науки. “Колумбийский суперпроцессор” куда больше пригоден для математического моделирования, чем информационная машина универсального типа, поскольку его топология, топология данных и потоков, моделирующих структур скопированы с топологии “декартова ящика”, в котором и обретаются моделируемые математические сущности.

Когда-нибудь фундаментальная наука и математика в частности, обретут другие структуры и формы, но до этого пока даже фантасты не дошли. Опять, что есть (что будет), то технология, остальное –досужее.

Системы 3 определятся чуть ниже “сами собой” по мере изложения материала.

Про системы типа 4 все, что можно сказать общего уже сказано в разделе про Текрам. Интеллектуальными такие системы быть не могут по определению, поскольку они – распределенные в пространстве, в сети. Правда проблемы, связанные с их объединением, просматриваются на уровне ментагенеза (см. гл. 16), но “глубина прогнозирования” здесь пока слишком велика. Пока можно попытаться обозначить общую концепцию систем такого рода в одном определении. Это концепция “свободно плавающих в сети виртуальных машин”, но при этом “свобода плавания” существенно ограничена функциональной привязкой к объектам обслуживания и условиям баланса потоков обмена.

Это определение страдает всеми ущербностями как, впрочем, и все “строгие определения” систем подобного класса сложности. Опубликованные материалы по другой системе аналогичного класса (Cache’-технология) практически ничего к сказанному в конструктивном смысле не добавляют{246. Секреты реализации не рекламируются и это правильно. Круг фундаментальных принципов крайне ограничен, а применение их сложно и многотрудно, так что если чего и стоит охранять, это то “как сделано”, технологию, а не принципы.

Впрочем, если кто скажет, что секрета нет, это, мол, инженерная реализация интуитивной идеи, согласимся. Но только в том, что технологию можно “делать по науке”, а можно и “просто угадать”. Честь и слава инженерному поиску, когда он успешен.}.

Но в любой такой системе, будь то приложение, разработанное в Cache’ или генерация Текрам для конкретного предприятия, всегда есть центр, совокупность аппаратуры и соответствующая виртуальная машина (эта виртуальная машина может быть “меньше” или “больше” – это существенно – “физического центра”), которая является хранилищем “главного знания” и арбитром “главных решений”.

Т.е. по данному выше определению это система типа 3. Ею мы отдельно и займемся, поскольку получается, что это как раз тот тип системы, которым стоит заниматься.

Но прежде чем приступать к реализации и даже обсуждению таких проектов необходимо зафиксировать следующую ситуацию. Закон самодеструкции самоорганизующихся систем и закон информационной энтропии существуют в Природе и мы не имеем права об этом забывать, “выносить за скобки” этот факт. В прикладном аспекте это означает следующее.

1. Создавая системы, способные к реальному самообучению, самоструктурированию и развитию и технологию эксплуатации таких систем (справедливее даже говорить о “технологии сосуществования” с такими системами), мы должны учесть как один из главных факторов то, что любая конечная негэнтропийная система смертна, имеет ограниченное время существования.

Поэтому выстраивая технологию необходимо обеспечить наследование “собственного опыта системы”, ведь сама постановка вопроса как раз с того и начинается, что система самостоятельно делает в процессе своей жизни нечто нетривиальное и значимое.

2. Закон информационной энтропии говорит нам, что существует множество ненулевой меры ситуаций, когда информационные структуры системы могут одномоментно саморазрушиться от априори непредсказуемого воздействия, т.е. система просто “сойдет с ума”. Естественно задать вопросы – кто будет контролировать такие ситуации и нести ответственность?

Можно, конечно, надеяться на возможность создания и надежность некоторого блока, реализующего “законы робототехники”, только одно дело фантастические романы, и совсем другое – реальная жизнь. В любом случае мы очевидно и напрямую сталкиваемся с проблемами не только выходящими за рамки нашего исследования, но едва ли не за пределы рационального.

Учитывая сказанное, мы не будем здесь обсуждать подобные аспекты, а ниже обсудим только весьма узкий класс систем “более актуальных” в настоящее время, тех, которые до некоторой степени могут иметь “способность к самообучению”, но одновременно программируемы и диагностируемы (наблюдаемы) как традиционные компьютерные системы.

14.6. Имитация вертикальной машины в адресной среде

Рассмотрим концепцию надстройки информационной машины в адресной среде, т.е. в архитектуре традиционного компьютера на базе идеи виртуальной машины, составляющей основную идею qWord. Почему именно qWord? Просто это единственная известная нам (может и вообще единственная) система такого свойства, имеющая и достаточно простую идею и прозрачную реализацию настолько, чтобы на ее базе попытаться объяснить хоть что-то вразумительное. Все остальное достаточно сложно, оснащено дополнительными идеями и условностями и поэтому как исходный материал для концепции представляется просто безнадежным.

При всей очевидной простоте идеи, даже примитивности, изложить ее в обозримом объеме материала, так, чтобы была ясна концепция в целом весьма сложно.

Приходится только надеяться на заинтересованность читателя и то, что он имеет определенное представление об устройстве и qWord и базовой М-системы (ныне называемой Cache’). Чтобы не редактировать ранее написанный текст сохраним прежнее название в этом разделе как синоним.

Идею или принцип устройства qWord можно изобразить в виде рис. 14.2.

Данные Z – совокупность (библиотека, банк данных) структур в М-системе.

S₀ метаправила, библиотека программ, порождающих связи между структурами Z; заметим – между структурами, т.е. это “каталог библиотеки”.

S₁ – структура модели данных, состояние связей, организующих структуры данных Z в “наблюдаемую модель” в каждом акте обращения к БД путем настройки параметров процедур из S₀ и параметров связи между этими процедурами.

S₂ – набор структур – гиперправил, обеспечивающих выбор вида модели в зависимости от конкретного акта обращения к БД и параметров обращения.

Рисунок в целом – “мнемоника действия W-грамматики”.

Общение с прикладной системой, созданной в среде qWord, происходит путем навигации в модели (или моделях) S₁, которая де-факто является виртуальной, т.е. в каждом акте общения срабатывает конкретная настройка одной из множества моделей, при этом сами структуры данных Z не изменяются, т.е. не перемещаются в памяти ни сами данные, ни связи на уровне Z.

Сама же модель “собирается” согласно гиперправилам S₂ в соответствии с запросом, либо “наследуется” по умолчанию от предыдущего сеанса.

Структура Z реализуется в М-системе{247. Строго по определению системы и языка М (В.Кирстен. “От ANS MUMPS к ISO M-технологии”, Изд. СП.АРМ, СПб, 1995).} и, в общем случае, представляет собой некоторое построение (рис. 14.3).

Z* (S) – двумерное поле “собственно данных”, физических записей;

N(P) – имена (обобщенные, зависящие от параметров).

Имя с параметрами задает значение ключа из поля S – поля значений ключей, а данные адресуются уже значениями ключа.

Более сложные структуры надстраиваются по той же схеме.

Обратим внимание, что поле значений ключей – виртуальное, заданы лишь его границы, предельные значения. Количество полей S’ в S* определяется количеством имен N(P), а “позиция” S’ в S* - значением параметров (Р) имени, т.е. способом составления этого имени, но само значение ключа при каждом обращении к данным вычисляется интерпретатором М-системы.

Сам список имен, словарь системы – поле не виртуальное, а реальное, “частичная виртуальность” словаря, т.е. свобода, дающая возможность надстраивать более сложные структуры, задается параметризацией. Таким образом имеется трехслойная, трехуровневая структура, содержащая два уровня данных разного ранга “склеенных” виртуальным (процедурным) слоем, обеспечивающим установление текущего соответствия между данными посредством интерпретации.

Тем самым имеем функционально-полную метаструктуру в определении по ТСС, так (в том же самом виде) как она “самопроизвольно возникает” в любой организованной системе. Структуры S₀ (метаправила) и S₁ (“модель”) устроены точно так же, поскольку реализованы тоже в М-системе.

Каждая из них представляет собой процедуру (возможно сложную, “собранную” в процессе выполнения), которая “сверху” получает задание (имя с параметризацией, некоторый набор данных) и генерирует “вниз” также набор данных (имен с параметрами).

Эта цепочка интерпретации “заканчивается внизу”, на уровне “собственно данных” и обеспечивает их подстановку в наблюдаемую (в данном сеансе) модель данных. Т.е. прикладная система в qWord представляет собой функционально-полную систему класса И₃ (в терминологии ТСС), содержащую три уровня метаструктур стандартного трехслойного типа{248. Вполне заслуженно такие структуры назвать структурами М-типа. Тем самым постановить, что эти структуры являются не только условностью формализма М-языка по определению, например, публикации В.Кирстена, но являются объективно общезначимыми логическими структурами, реалиями самой природы, феномена информации!}.

Отметим важный момент: S₀ и S₁ – структуры полностью виртуальные в отличие от базовой – Z.

Для каждого акта обращения к БД интерпретируется только один набор параметров S₀, т.е. только одна точка в многомерном пространстве интерпретации данных и только одна точка – состояние модели S₁ для всего сеанса (или части сеанса).

В целом виртуальной оказывается не только модель данных, но и реализация этой модели. Надо отметить, что эта виртуальность никак не сказывается на утилитарных, прикладных свойствах продукта, выполненного в qWord, если рассматривать его как традиционную, привычную информационную систему баз данных, хотя бы и очень динамичную, способную к существованию в “вечнозеленом” режиме, в режиме непрерывного изменения даже самой модели данных.

Это происходит потому, что и механизм qWord и базовые М-структуры реализованы по строгой логике порождающих грамматик, что гарантирует неразличимость на уровне представления (внешнего) вычисляемых и запоминаемых значений, если это различие не оговорено и не отмечено специально.

То есть основные качества продукта: возможность работы на чисто логическом уровне модели, избавляющая пользователя от необходимости “держать в голове” всю иерархию, механику организации БД и возможность менять или строить модель данных “по ходу работы” совершенно не зависят от “виртуальности реализации” модели.

Но все попытки сделать систему “умнее”, например, реализовать свойство “самоструктурирования”, только привели к убеждению, что “двигаться некуда”, невозможно ее дальнейшее принципиальное усовершенствование.

С другой стороны появилось интуитивное убеждение, что “собственно данные” как бы и ни при чем, структура прикладной ИС определяется только связями.

Иначе говоря, оставив модель данных виртуальной по идее, надо сделать ее реализацию реальной, т.е. декларативной структурой, или, с другой точки зрения, дать возможность системе “помнить и ощущать самое себя и запоминать свой жизненный опыт” – а иначе “учиться”, “самоорганизовываться” просто не на чем.

Т.е., помимо структур S₁ (модели) и S₀ (привязки модели к данным), надо создать и поддерживать декларативные М структуры, подобные Z, которые и будут “памятью системы о себе самой”, ее жизненным опытом и материалом для самообучения. Но, что существенно, по иерархии не “над”, а “сбоку”, а, значит, соответственно надо организовать и работу этих структур.

Каждое имя (модели и/или компонента) снабжается набором параметров (имен), являющихся ключами. Значения ключей – значения параметров.

Значения “собственно данных” этого уровня – значения входных параметров для следующего уровня S₀. Сам уровень S₀ должен быть устроен по тому же принципу.

Далее, аналогично устройству Z (базовой М-структуры), должен быть реализован работающий скрытно, по умолчанию, механизм балансировки (симметризации) деревьев, т.е. структур, запоминающих опыт, “историю жизни”.

Совершенно новый механизм, которого ни в М-системе, ни в qWord явно и автономно нет – механизм “вертикальной навигации”. Механизм этот должен реализовывать следующие задачи (работы):

Разумеется, для этого надо разработать подходящий интерфейс и главная проблема здесь – представление как самих структур, так и их иерархии.

Если говорить о реализации, то, очевидно, что основная проблема и трудность как раз в выработке этого представления, в выборе способов как “изобразить” многомерную модель данных, “модель интерпретации модели данных”, чтобы от этого была реальная польза для пользователя прикладной системы. Можно быть абсолютно уверенным, что работа по разработке такого интерфейса потребует не меньше усилий и затрат, чем потребовалось для реализации концепции, скажем, WINDOWS.

Здесь мы должны приостановить ход рассуждений, чтобы снова задать ключевой вопрос “зачем?” Какую реальную пользу можно извлечь из очень немалых затрат?

На уровне очевидности можно усмотреть только один аспект. Если мы имеем дело с распределенной информационной системой, обслуживающей достаточно сложную, “богатую” модель объекта (или совокупность объектов), то наличие декларативного представления модели, ее интерпретации и их истории позволит вести текущий анализ распределения общего поля данных и связей между его (поля) частями.

А это прямо означает, что можно резко повысить надежность системы и сократить трафик перемещения массивов данных. Из законов структур напрямую следует, что в установившемся режиме около 50% данных оказываются распределенными, привязанными к локализованным подсистемам, общий трафик обменов при этом составит в среднем ¹/₈ от общего объема данных, т.е. 12,5%. Для сравнения – в сетевой модели данных средний трафик должен составлять более 50%{249. Наверняка в реализации Cache’ как раз эта “многомерная модель” и реализована, но, повторяем, как – неизвестно. Надо заметить, что в эффективности (экономичности) как раз и скрыта главная опасность. Снижать пропускную способность физических каналов до теоретического уровня нельзя, это может привести к разрушению системы. Среднее значение трафика вовсе не гарантирует от возникновения, хотя и редкого, критических потоков того же уровня, что и в полносвязной сети (типа все-со-всеми).}. В остальных же аспектах и в обозримой перспективе польза от этой модели в основном познавательная.

Реализация всей структуры информационной системы класса И₃ в декларативном, т.е. в реальном, а не виртуальном виде, создает основу для дальнейшей надстройки “вертикальной машины”.

Пути и средства достаточно хорошо известны, изучены и освоены, остается только разрешить сакраментальные вопросы – “зачем и как этим пользоваться?”.

Надеяться на то, что можно построить информационные системы, работающие в основном за счет “самообучения в процессе” вполне возможно и реально, но это будет уже совсем другая технология информационных систем.

Наличие “дублирующей информационной вертикали” – это возможность прямого программирования системы, т.е. использования знакомых и как-то освоенных технологий. В случае отказа от “процедурной вертикали” надо создавать технологию (в большом, в смысле целого) “выращивания, воспитания и обучения” информационных систем. Кому, когда и зачем это понадобится? Но это вопрос не этой книги.

Дело опять в согласовании структур, которые вместе именуются “сумма технологий”. Повторим снова наше заклинание: что есть, то технология, остальное будет после, когда придет время.

Опять, между реалиями жизни и инженерной реализацией проекта системы, для “фундаментальной аксиоматической теории” не остается места, сам проект, его реализация – он сам для себя и “фундаментальная теория” тоже.

Построить новую физику – не очень простая задача, мы не надеемся даже создать сколько-нибудь целостный штриховой эскиз и вполне готовы встретить праведный гнев физиков на вмешательство посторонних. Но очень уж соблазнительно посмотреть как сработает гипотеза о бинарно-едином Мироздании, по существу, для наших узко профессиональных интересов, являющаяся “побочным продуктом”, следствием ТСС и информодинамики.

А именно, что и как будет происходить во Вселенной, существующей без “Великих взрывов” и “Генеральных сингулярностей”, точнее если Мир сконструирован так, что одна “половина Мира” пребывает в процессе “вечного умирания”, “разбегания галактик” и “тепловой смерти”, другая в состоянии вечно длящейся вспышки, начального мига творения, который “растянут до бесконечности”.

Тем более интересно, что для этого совершенно не нужно ломать уже известные фундаментальные концепции, не надо даже сильно искажать уже существующие уравнения. Для того, чтобы согласовать и свести воедино все концепции достаточно дополнить эти модели (уравнения) некоторыми граничными условиями, имеющими к тому же простую и прозрачную интерпретацию – как следствие законов взаимодействия структур, проявления факта структурированности Мира.

15.2. Дополнительность моделей. Две половины целого

Напомним кратко сущность, устройство ТСС и те результаты, которые нам здесь понадобятся. Как говорится, истина не тускнеет от повторения.

Во-первых, о терминологии – информация это не состояние некоторого сигнала, а отдельная сущность из ряда мирообразующих сущностей, она только проявляется как вид сигнала (импульсная или аналоговая посылка, знак, образ, сообщение) в своих простейших формах. Это не гипотеза и не аксиома, не исходное предположение, а вывод, следствие из теории структурной согласованности.

В основе ТСС лежит предположение о том, что Мироздание, само Пространство устроено не как “декартов ящик”, но другим способом, а именно “так, как надо ему, Миру, а не нашим теориям”. Свойства “исходного пространства”, “физического вакуума”, “протополя” исключительно топологические, а метрика – уже следствие взаимодействия структур, протекающего по топологическим законам. При этом перечисленные наименования не разные сущности, но разные наименования, различные ипостаси одного и того же феномена.

Природа структурного взаимодействия не силовая и не энергетическая, это метаправило взаимодействия структур – “из взаимодействия целых структур получается целое”, но “никакая целая структура не исчезает “в никуда”, не может распадаться дальше, чем на элементарные тонкие структуры “протополя”.

Можно считать, что структурное взаимодействие – суть проявления всеобщего или максимально обобщенного закона сохранения для Мира структурированного, в котором континуальное раздробление существует лишь виртуально, т.е. в абстрактных теориях, но не в реальности.

Проявление структурного взаимодействия наблюдается во всех без исключения природных явлениях в виде действия закона гармонии, гармонических шкал, более того, оно проявляется и в формально-аксиоматических системах и моделях везде, где не “задавлено” метрикой “декартова ящика”.

Сам закон гармонической шкалы (гармонического частотного ряда) проявляется в самоорганизации его структуры, которая:

При этом закон “гармонической самоорганизации шкал” инвариантен к масштабу частоты (масштабу времени).

Другое проявление структурного взаимодействия – структурный резонанс, наблюдаемый при взаимодействии узкополосной колебательной системы с широкополосным сигналом, спектр которого уходит далеко за пределы полосы пропускания, и приводящий к возникновению “виртуальной” резонансной системы существенно более высокой добротности.

Для построения собственно теории (ТСС) гипотеза о “структурном взаимодействии” вообще никак не используется, но только и исключительно ее наблюдаемые проявления – закон гармонического частотного ряда и феномен структурного резонанса.

Само построение теории также ограничено предельно жесткими рамками – только для информационных явлений, для выяснения сущности того, “что есть информация” и каковы законы самоорганизации информационных структур.

В построении теории абсолютно исключены какие-либо произвольные допущения о выборе “абсолютных масштабов”, “точек отсчета”, вообще какие-либо аксиомы относительно “метрического характера” наблюдаемых явлений, либо аксиомы, которые могут порождать ложные симметрии или “неявные псевдометрики”. Не вводится даже определения “структуры”, таковой считается “все, что годится для отображения состояния системы (состояния сигнала) и может быть реализовано в некоторой аппаратуре – “живой” или искусственной.

Что есть структура, фундаментальный элемент, лежащий в основе всего совокупного феномена, называемого информация, мы как раз и выясняем в процессе исследования.

Ход построения теории – исключительно феноменологический, в его основе сопоставительный анализ наблюдаемых свойств и процессов в “живых” и техногенных системах и мысленный эксперимент на основе этого анализа.

В результате удается установить, что все открытые системы, независимо от “материала” и способа реализации “аппаратной базы”, образуют четыре класса или уровня сложности И₁, И₂, И₃, И₄.

И₁ – кибернетические системы, в которых понятие и представление информации изоморфно потоку данных (потоку состояний сигнала);

И₂ – изоморфизм “сигнала” и информации исчезает, “верхний” контекст приобретает свойство самостоятельного движения без передачи сигнала;

И₃ – класс “полных” информационных систем, состоящих из трех уровней, организованных по той же схеме, что и сам уровень. Схема организации уровня, “структура” изоморфна структуре, принятой, например, в М-системе (реализация системы программирования MSM). Структура является и метаструктурой, т.е. схемой организации всей системы, при этом М-структура является минимаксной, т.е. минимальной структурой, позволяющей отображать состояние системы для общего случая (для произвольных потоков данных при отсутствии каких-либо специальных априорных ограничений) и, одновременно, это максимальная по сложности структура, которая может быть реализована в трехмерной “аппаратуре” опять же без специальных априорных условий;

И₄ – системы типа “интеллект”, существующие как надстройка над уровнем (системой) И₃ в виде виртуальной “вертикальной” информационной машины принципиально неограниченной “высоты” в специальным образом организованной “аппаратной среде”. “Вертикальная машина” по способу устройства является безадресной за счет того, что работает на основе квазистационарных потоков, точнее двух систем потоков – пара потоков “собственно данных”, т.е. структур типа И₃ и пара “потоков представлений” – структур класса И₄.

В запущенной однажды машине потоки должны быть сбалансированы как попарно, так и в целом. Балансировка системы И₄ как целого и ее “раскрутка” происходит по правилам “информационной взаимоиндукции”, т.е. правилам относительного движения текстов и контекстов и подчиняется системе уравнений информодинамики.

Машина типа И₄ представляет собой “информационный резонатор”, содержащий в себе и поддерживающий стационарную волну ДСП (информационного поля). Для своего существования она должна{251. “Должна” в том смысле, что это достаточное условие существования самой машины.} порождать поток структур И₄, трансфинитно превосходящий поток входных данных.

Это “трансфинитное производство” возможно, поскольку перемещение структур И₄ внутри квазистационарных потоков данных происходит несигнальным образом, также несигнальным является и их источник. Таким источником является не программа или команда, а правило взаимодействия и порождения структур, т.е. правило взаимодействия “команд” и “программ”.

Здесь весьма тонкий момент рассуждений. Правила обеспечивают потенциально трансфинитный поток, производство структур должно быть организовано по закону трансфинитной последовательности. На деле этого реально никогда не происходит, в любом акте обработки данных порождается только конечное количество структур, поскольку из-за наличия информационного соотношения неопределенности (разрешения сенсоров, неразличимости) через конечное время и на конечном наборе исходных данных будет либо достигнуто решение, либо ответ “решение не существует”.

Наконец, даже в фантастическом случае “идеального разрешения” сенсоров и “идеального угла зрения, идеальной различимости” любая задача, подлежащая конечной формулировке, ограничена в наборе данных квантованностью Мира, квантовым соотношением неопределенности. Исключение составляют только формальные задачи в формальных системах, но “им можно”, на то они и виртуальные{252. Однако и здесь есть о чем порассуждать – будучи порождением конкретного разума они должны подчиняться законам гармонических шкал, рано или поздно “это шило из мешка вылезет”. Но это уже предмет отдельного, совсем не физического обсуждения.}.

Структура типа И₄ приобретает вполне конкретный вид четырехмерного конуса и полный набор собственных свойств полностью аналогичных свойствам элементарных частиц, но к “обычным” свойствам добавляются еще два:

Однако для больших структур существует “контекстное сопротивление”, при недостатке низовых структур, т.е. “собственно данных” они распадаются, “усыхают”, но также несигнальным образом, по правилу - умолчанию.

Наличие полного набора “собственных свойств” позволяет именовать элементарную структуру И₄ “инфокварком” (“информоном”) – единицей, элементарной частицей информации.

Далее, если М-структуры для систем И₁-И₃ являются минимальными, то И₄ является единственной структурой, позволяющей реализовать “интеллект”. Вместе с набором правил - умолчаний и “системой команд” И₄ составляет единственно возможную элементную базу для универсальной информационной машины – разума.

Наконец мы выясняем, что адекватной теорией для всей совокупности открытых систем является порождающая грамматика типа многоступенчатых W-грамматик. Общей для всей совокупности, т.е. “общей теорией открытых систем”, является совокупность правил ТСС или верхний уровень гиперправил для каждой конкретной теории систем.

Построение точной инструментальной теории конкретного вида (реализации) систем требует присоединения множества метаправил в виде феноменологической, аксиоматической (формальной) теории или совокупности таковых, это уже зависит от реализации, материала.

Последняя стадия “мысленного эксперимента” заключается в попытке выяснить как может выглядеть “свободная волна информационного{253. Здесь уже можно смело употреблять термин “информационное поле”. Это именно оно и есть.} поля”, т.е. аналог свободно распространяющейся электромагнитной волны. Предполагается, что информационная машина И₄ (каким-то способом, здесь это неважно) стала обладать всей информацией, т.е. всем набором данных, которые в данный момент существенны{254. Заметим, что “несущественной информации” сравнительно со всей существенной, в определенном смысле “неизмеримо больше”.} для понимания всего Мира и его состояния во всех деталях.

Это означает, что “недостатка в данных” нет, “контекстное сопротивление” исчезает, структуры любого размера перемещаются несигнально и в режиме “сверхпроводимости”, но то же самое происходит и со структурами “собственно данных”, потоки которых разгоняются уже независимо от “внешних данных” (которые уже просто не нужны, согласно посылке эксперимента).

В свою очередь, это уже будет означать, что материальный носитель, “аппаратура” больше не нужны, т.к. обмен полностью несигнальный. Структура машины “в целом” и в каждой точке “взорвется изнутри”, а составляющие ее структуры будут расти и “вытягиваться” со скоростью v > ? до тех пор, “пока есть место”, т.е. пока не займут “весь объем существующей Вселенной”.

При этом топология информационной машины трансформируется в топологию типа “бутылка в сфере”, т.е. двойственную топологию открыто-замкнутого типа, присутствующую “в каждой точке пространства сразу”. От “старой” топологии останется только главная ось симметрии, если еще точнее – только ее “топологическая сущность”, главное направление анизотропии, но не “конкретное положение оси”.

При этом сами структуры должны приобрести “квазиматериальную природу” и “квазимеханические свойства”, которые вполне можно оценить количественно, в терминологии “прочности”, “упругости” и т.п. В целом они составляют “естественную координатную сетку” топологии, того, что получилось после “большого информационного взрыва”.

Функционально, с информационной позиции, каждая “нить” - своеобразная “частная машина Тьюринга” для соответствующей “Мировой сущности”. В совокупности – Гиперсубъект, Мировой разум.

Отметим сходство картины, точнее “зеркальную дополнительность” к картине, которая получается в моделях теоретической физики. Это открыто-замкнутая топология вполне определенного типа и “с главным направлением анизотропии”. “Нити” – практически совпадают по свойствам и “назначению” с аналогичными структурами в “теории струн” и разработках А.Д.Сахарова. Но главное, повторяем, сам факт зеркальной дополнительности двух “больших взрывов” – энергетического и информационного, при различии механизмов самих взрывов.

Действительно, “информационный взрыв” смоделирован чисто логически, без каких-либо априорных предположений о “сверхособенных сущностях” типа “Великой всеобщей сингулярности”, но только на основе наблюдаемых, причем наблюдаемых повсеместно, фактов.

Сверхособенные сущности вроде “нитей” получаются уже как результат моделирования, а в основе, в исходной посылке – одно единственное предположение о существовании общего закона сохранения в дискретно-квантованном Мире.

С другой стороны мы утверждаем, что исход всех попыток моделирования “энергетического взрыва” однозначно предопределен в следующем смысле. По мере уточнения модели, приближения к моменту взрыва, количество алгоритмов, эквивалентных на уровне неразличимости доставляемых ими решений, будет расти лавинно, а временные допуски моделирования выйдут за пределы моделируемого отрезка времени{255. Здесь следует упомянуть о “Колумбийском процессоре” (КП), проекте, осуществленном в Колумбийском университете и предназначенном в первую очередь для моделирования Великого взрыва. КП, насколько известно, представляет собой однородную кубическую решетку в пределе из 4096 весьма мощных микропроцессоров.

В смысле исследования собственно Великого взрыва вполне можно говорить о бессмысленно потраченных миллионах, но КП все равно оправдает себя в задачах моделирования. Его архитектура, топология данных и процессов родственна топологии “декартова ящика” и поэтому КП прекрасный инструмент для математического моделирования. Что же до Великого взрыва, то единственный способ оценки “экспериментов с отрицательным результатом” – это оценка их постановки. Других способов для экспериментов такого рода и вычислительных и физических не существует.

Эффективность моделирования взрыва принципиально обеспечивается в первую очередь тем, насколько хорошо организовано отслеживание и учет ветвлений, “эквивалентных на уровне неразличимости”, т.е. сначала численных решений, затем (по мере приближения к моменту 0) моделей математических и, наконец, моделей на логическом, постановочном уровне. Именно динамика ветвлений и будет результатом, покажет несостоятельность “чисто физического” (практически – механистического) подхода и будет доказательством нашей концепции.}.

Вся совокупность сказанного наводит на предположение, на гипотезу о том, что две “половины Мира”, энергетическая и информационная, ни что иное как две его неразделимые сущности, также как неразделимы две стороны геометрической абстрактной поверхности, которые мы можем только “пронумеровать”.

Если принять высказанную гипотезу, то многие из “странных”, труднообъяснимых явлений получают вполне естественное и простое объяснение, а “противоречивые”, взаимоисключающие теории и модели оказываются в точности “одним и тем же”, только для разных граничных условий, определяемых масштабом (в каком-то смысле “чисто геометрическим размером”) взаимодействий.

Так “Великий взрыв” как абсолютно изначальная, первоисходная причина становится неактуальным, просто ненужным. “Физическая половинка” Вселенной пребывает постоянно на “завершающей стадии взрыва”, информационная – в начальной стадии. Обе половинки в точности подобны и поэтому “естественным образом склеиваются”, точнее “сшиваются нитями” (или “струнами”), что и является их (“нитей”) функциональным назначением.

Можно было бы “с налету” предположить (вслед за многими и многими), что негэнтропийные информационные системы за счет энергии энтропийных процессов производят “лишнюю информацию”, которая с помощью “нитей” собирается, накапливается и в нужном месте и времени высвобождается в виде высококонцентрированной энергии. И так, таким вот образом, поддерживается общий баланс состояния Вселенной. При этом отдельные, локальные “большие взрывы” как раз не исключаются, они то и есть точки высвобождения накопленной энергии. Сходное “назначение” у “Черных дыр” – утилизация свободной энергии не использованной по прямому назначению.

Отметим, что такого рода концепция “информационно-энергетического насоса” не только более чем фантастична, но и, что самое интересное, просто не нужна, как и другие концепции, связанные в этой части с силовыми взаимодействиями.

Несиловым взаимодействиям просто “не надо” выполнять силовые функции, все может быть организовано гораздо проще и интереснее. Поэтому стоит посмотреть на вещи “более понятные и естественные”, следующие из структурного взаимодействия.

Напоминаем еще раз – структурное взаимодействие суть прямое следствие трех условий – квантованности Мира, обобщенного закона сохранения и несуществования “абсолютной пустоты” (“абсолютного ничто”), по крайней мере, в рамках, равных или больших “элементарного кванта пространства”{256. Возможно, что как раз “абсолютное ничто”, в принципе, может быть только внутри элементарного кванта протополя – т.е. может быть “пустой” и “полный” квант, или “мертвый” и “возбужденный”. Т.е. мы предлагаем следующую гипотезу – совокупность пустых квантов, это и есть первичное пространство, совокупность возбужденных – первичное поле, универсальный материал для всех частиц и взаимодействий, кроме структурного взаимодействия. Впрочем понятно, что это скорее “заготовка для гипотезы”, на этом пока и остановимся, это уже не “О физике”, это и будет сама физика.}.

Одну из весьма неприятных для существующей и общепринятой теории коллизий мы уже упоминали в построении ТСС, проводя мысленный эксперимент с резонатором, помещенным в “релятивистский космический корабль”. Согласно преобразованию Лоренца, при v > c число стоячих волн (не важно – акустических, механических или электромагнитных) в резонаторе должно уменьшаться.

Сказанное автоматически означает, что либо возможно существование “нецелых” стоячих волн, а сами структуры волн “куда-то” исчезают, либо необходимо предположить наличие квантовых переходов в макромасштабе.

Этот мысленный эксперимент был предложен Ю.Н.Ивановым, им же предложено и разрешение коллизии – модификация группы преобразований Лоренца, так называемое “преобразование Иванова{257. Здесь мы можем сослаться только на книгу Ю.Н.Иванова “Ритмодинамика”, выходные данные которой нам неизвестны.}”.

С позиции существования структурного взаимодействия представляется естественным, что изменяется весь перемещающийся со скоростью v объем, т.е. нужно использовать “группу Иванова”:

Но это только “во-первых”. Согласно свойствам структурного взаимодействия преобразование должно зависеть еще и от масштаба, размеров движущегося объекта, а именно “средние объекты”, т.е. “нормальных размеров” должны подчиняться этому преобразованию “почти в точности”, квантовое соотношение неопределенности на самом деле должно быть “полуоткрытым”:

где:

, т.е. объект “чуть больше”, чем положено по преобразованию, так должен проявлять себя закон гармонических шкал. Напомним, что экспериментально давно доказано – орбита электрона больше расчетной именно на эту величину, и скорость, соответственно, тоже больше.

Для того, чтобы модифицировать преобразование для объектов “очень малых”, т.е. квантового масштаба и “очень больших”, масштаба “Вселенной в целом”, надо учесть, что “масштабом взаимодействия” является вся система, включающая “всё вместе: от точки отсчета до движущегося объекта в целом”.

Рассмотрим случай “малых”, квантово-механических объектов.

Это означает, что при радиусе взаимодействия R ? 1024d_d “относительная скорость сближения или удаления центров объектов” V ? 0, но “мгновенная скорость компонентов объекта”, т.е. скорости v, входящие в соотношение ? нулю не равны. Тогда группа преобразований приобретает вид:

Т.е. группа “релятивистского преобразования” представляет собой ни что иное как внешнее параметрическое описание “волнового ящика”, орбитальной системы их двух “точечных объектов”, например, “атома водорода”. Более того, с учетом “структурной добавки”

получается “модель атома в точности”.

Для того, чтобы получить более полное описание свойств объекта мы должны дополнить модель определенным набором свойств и преобразований, т.е. законами квантовой механики. Само же “релятивистское преобразование”, записанное с учетом наличия “структурного взаимодействия”, оказывается как бы “внешней оболочкой для квантовой механики”.

Посмотрим теперь, что будет происходить на уровне “максимально возможных масштабов”. На рис. 15.1:

т.е. можем считать, например, V_K= C = 1, R_K= 1, “время ухода” t = T = 1.

Рис. 15.1. К выходу за границу красного смещения.

В соответствии с “устройством” структурного взаимодействия расширение Вселенной не есть следствие “разлета осколков взрыва”, а свойство “самого пространства как такового”, свойство его метрики, доступной наблюдению с помощью физических взаимодействий.

Для того, чтобы “подсчитать скорость ухода V_K” мы обязаны считать движущейся всю совокупность материи и пространства от 0 до R_K и в формулу релятивистского преобразования подставить некоторое “среднее значение скорости”, соответствующее R = 0,5R_K, V = 0,5V_K.

При подстановке этих значений в преобразование получаем тождество!

Попытка “уточнить оценку” по точкам R_T= 0,25R_K, 0,75R_K и т.д. по “половинкам отрезков” дает то же тождество. То есть получается, что в макро масштабе преобразование тождественно закону Хаббла. Остается напомнить, что само релятивистское преобразование, а также и структурное взаимодействие “придуманы” без какого-либо упоминания о законе Хаббла и вне зависимости от него (сам-то он был установлен экспериментально).

Обратим внимание и на то, что само “уточненное значение скорости разбегания V_T”, соответствующее уточняющей точке R_T, в соответствии с процедурой уточнения (делением отрезка пополам) может быть установлено только с точностью, пропорциональной половине “уточненного радиуса R_T”, или, что то же самое, точность измерения постоянной Хаббла не может быть лучше 50% на каждом шаге уточнения. В момент начала написания этой книги разные теории и измерения давали значения H от 40 до 100 км/с на мегапарсек (1мпс = 3,1х10²⁴см.). Самое последнее известное нам сообщение на середину 1999 года приводит оценку от 60 до 80 км/сек.

Этот факт имеет и обратную сторону, это означает, что никаким прямым измерением нельзя установить “кто виноват в наличии красного смещения” – то ли разбегание материи внутри “декартова ящика”, то ли “устройство самого пространства как гармонической шкалы”.

Впрочем, косвенные подтверждения в пользу “гармонического структурного пространства” имеются в достаточном количестве, хотя бы в том смысле, что в модели Вселенной, имеющей замкнутую Риманову топологию, но “уложенную в декартов ящик”, должны были быть обнаружены “призраки”, объекты, излучение от которых проходит “по большому кругу”, однако, несмотря на целенаправленный поиск, таковых не обнаружено.

Сравним некоторые другие параметры. При H=100 км/с на мпс R_K?3000 мпс. Младшие деления “полной гармонической шкалы пространства” должны при этом соответствовать 3000/1024 ? 3 мпс. Это тот характерный размер, на уровне которого должно проявляться “внутреннее сжатие гармонической шкалы”, т.е. из существенно несиловой структуры пространства должно возникать некоторое “жесткое”, “силовое” взаимодействие. Однако, “дальнобойность этого взаимодействия по прямой” не должна простираться далее, чем на половину соседнего деления шкалы, т.е. больше, чем на D = 6 мпс.

Если теперь предположить, что гравитация распространяется со скоростью света и подсчитать “дальнобойность” гравитационного взаимодействия для разбегающейся материи, то получим как раз эту самую величину.

Оказывается, что характерный размер самых крупных скоплений галактик не должен превосходить D = 6 мпс. Т.е. вещество должно быть распределено во Вселенной именно как “пена” с толщиной пленки в пределах d ? 6 мпс и “характерным размером пузырей” D_П (1/16…1/128)R_K.

Получается, что картина в целом практически в точности совпадает с наблюдаемой для принятой величины Н, но заметим, относительные масштабы картинки не должны зависеть от величины Н, даже если она не является абсолютной постоянной по всем точкам пространства.

Остается добавить к сказанному наиболее осторожное, а потому и представляющееся наиболее вероятным предположение.

Гравитация не возникает из структурного взаимодействия, но она сама порождает структуру взаимодействия “более тонкого”, “более мелкомасштабного”, чем структура Вселенной в целом. Само же структурное взаимодействие проявляет себя как “вместилище”, удерживающее Мир как Целое, поскольку для него (структурного взаимодействия) нет “предельной скорости”, а значит и “предельного радиуса дальнобойности”. Но в таком случае, расширяющаяся Вселенная должна “когда-нибудь” разлететься “бесследно” и больше “никогда не собраться”, однако (опять же Но!) это может произойти лишь в “обезличенном пространстве декартова ящика”{258. Опять напомним, ящика, пусть и снабженного некоторой кривизной, но устроенного как декартово произведение линейных одномерных “координатных осей”, т.е. имеющего некоторую априорную метрику.}.

Присутствие “сверхмягкого”, несилового структурного взаимодействия приведет к следующей картине.

За пределами R_K начинается следующий интервал “сверхшкалы абсолютного пространства”, где “скорость расширения самого пространства” становится больше c, т.е. это будет уже другое, “не наше” пространство и в релятивистское преобразование надо подставлять уже другие значения.

Поступая по той же методологии, что и в предыдущем случае, который привел к тождеству с законом Хаббла, но уже с учетом того, что “скорость ухода границы” v(R) при R > R_K становится больше с получим, что при R = 2R_K “релятивистсткое сжатие” движущегося “материального объекта” должно прекратиться, а его “собственное время” должно поменять знак (направление).

Можно интерпретировать это так: материальный объект будет в “продольном направлении сжат “до толщины элементарной частицы”; в “поперечном направлении” – разорван скоростью разбегания; “все, что осталось” – “провалится в прошлое”.

Если попытаться вообразить это точнее, то за счет расширения пространства объект станет не “лепешкой”, куском плоскости, а “пузырем”, стенки которого истончаются до квантового масштаба и он “лопается изнутри”. Только в этом месте надо непременно приостановить попытки прямой интерпретации формул, попытки получить представление о реальной картине “непосредственно из формулы” и вернуться к самой постановке задачи, к постановке мысленного эксперимента.

Для начала надо вспомнить, что для R > R_K сама исходная посылка моделирования, а именно описание взаимодействия как “чисто механического движения” уже перестает действовать – где-то за порогом R_K скорость расширения самого пространства, т.е. “скорость убегания всего, что за границей” (и “самой границы” тоже) становятся больше c. Но, повторяем, не за счет “движения”, а за счет изменения масштаба, изменения самой “координатной сетки”. И при этом изменение инвариантно и к выбору точки отсчета, и к выбору начального масштаба для построения шкалы – в данном случае гармонической шкалы масштабов “расстояния”, поэтому R_K взят как наблюдаемая (хотя отчасти и косвенно наблюдаемая{259. Т.е. с учетом и “чисто формально-механического движения” и изменения масштаба, т.е. с учетом суммы обоих “движений”.}) величина.

Обратим внимание на следующие важнейшие факты.

1. “Разделить” эти два феномена, “два сорта движения” невозможно никаким наблюдением, т.е. прямым измерением физических величин, произведенным из одной точки наблюдения. Также невозможно это сделать и сопоставлением различных измерений, вычислением “мировых констант” и т.п.

2. Для “малых относительно R_K масштабов” эффект, добавляемый к “собственно механическому движению” “расширением пространства” практически неуловим. Так в измеряемые значения постоянной Хаббла, выполненные сейчас для радиусов R ? 0,1R_K “добавка от расширения пространства” не должна превосходить 10^-3. Но даже если бы мы имели каким-то чудесным образом возможность одновременно получать данные из двух точек на расстоянии порядка 0,1R_K, то обнаружили бы наблюдаемое расхождение между преобразованием Лоренца и нашим модифицированным преобразованием порядка (?x+?v)??^-2? 5х10^-5.

Впрочем интересно, что это расхождение совпадает с “коридором значений ?-члена”, который отделяет “стационарную” Вселенную от “разбегающейся”. И при этом оценка как раз характерная для размера “самых больших пузырей пустого пространства”, т.е. для тех дистанций, где перестает действовать какое-либо силовое взаимодействие, например, гравитация – ведь оценивая “дальнобойность гравитации” мы не имеем права (именно не имеем права с чисто формальной точки зрения) различать, каков характер “разбегания”, то ли это чисто механическое перемещение в “координатном ящике”, то ли расширение “самого ящика”!!!

Проще, а значит и справедливее, предположить уже сказанное – “и то и это”, и механическое перемещение и расширение самой координатной сетки, и “механически разделить” эти два эффекта невозможно!

То есть для R > R_K можно попытаться использовать релятивистское преобразование лишь чисто формально, но не для “представления физической сущности”.

Если предположить, что расширение пространства подчиняется закону гармонической шкалы, т.е. наблюдаемое значение R_K является “младшим делением шкалы следующего порядка”, тогда для R = 2R_K время “остановится”, а для R > 2R_K “изменит знак”.

Это будет означать, что для “внутреннего наблюдателя, который видит обе точки сразу” “расширение” превратится в “сжатие”, однако такового наблюдателя существовать не может, поскольку не существует никакого взаимодействия “дальнобойности такого порядка”. Впрочем, нетрудно заметить, что это произойдет независимо от величины “коэффициента расширения пространства”, это будет означать лишь другой “внешний масштаб” для оценки R_K.

Т.е. “расширение” должно перейти в “сжатие” независимо от масштаба, масштаб является инвариантом, достаточно признать один только факт расширения пространства!

Однако при этом, как бы “далеко” “мгновенно” не перемещался наблюдатель по мировой линии, он будет видеть одну и ту же картину с одними и теми же значениями H, ? и других мировых констант и то же самое “направление времени”.

Получается, что одно и то же релятивистское преобразование с учетом всего лишь двух фактов – квантованности Мира и структурного взаимодействия (коэффициента расширения пространства не равного нулю) переходит на пограничных значениях в описания двух границ.

“Снизу” – описание волнового ящика во внешней, касательной системе координат.

“Сверху” – описание “вечно удаляющейся сферы R_K” в системе “внутренних оценок координат”.

Очевидно просматривается и еще одно совпадение оценок, полученных из разных представлений.

Из-за “убегания самой системы координат”, т.е. расширения пространства, максимальная скорость перемещения “больших” материальных объектов{260. Галактик, скоплений галактик и т.п.} (механическая скорость относительно пространства) не может превышать оценку =~ 0,1 с, кроме некоторых “особых точек”{261. В масштабе Вселенной и вправду “точки”.} - падения материи на границе “черной дыры”, отрыв оболочки “сверхновой” и т.п.

Эта оценка хорошо согласуется и с размером самых больших “пузырей пустого пространства”, и с оценкой “дальнобойности” гравитационного взаимодействия. Все это вместе естественным образом порождает наблюдаемую картину Вселенной – пена из “пустого пространства”, “пленкообразователя” – материи, гравитация выполняет роль силы поверхностного натяжения. Впрочем эта модель, как и все без исключения другие, достаточно условна, не надо об этом забывать.

Полезно принять к сведению и следующее: не существует способа “реконструировать устройство” наблюдаемой части Вселенной только на основе сопоставления наблюдений из одной точки. Число равноправных моделей в любой принятой теории будет зависеть от количества симметрий, порождаемых свободными параметрами модели (такими как, например, ?-член) и способом параметризации.

Тем более безнадежна попытка экспериментальной, т.е. основанной только на наблюдениях, реконструкции “того, что за границей R_K” и всей Вселенной-как-целого. Остается только один реальный путь – мысленный эксперимент. Но при этом не следует забывать, что всегда остается возможность косвенной верификации модели путем сопоставления динамических параметров, поскольку такой объект как “вся Вселенная-в-целом”, несомненно динамический. Другое дело, что надобно разобраться, какие параметры можно считать общими для “всего в целом” и какие – только внутренними для некоторой части.

Таким образом нам остается только попытаться реконструировать космологическую модель путем мысленного эксперимента с учетом уже сказанного и базируясь на принципе наибольшей простоты гипотез.

Начнем реконструкцию со следующего замечания. Коль скоро Вселенная-в-целом представляет собой динамическую систему, то в ней должна присутствовать иерархия периодических (и квазипериодических) процессов, в том числе и некоторый генеральный (квази-) периодический процесс. Это означает, в свою очередь, что существует такая реалия как общесистемное время, собственное время системы. Посмотрим как это время можно соотнести с физическим временем, которое присутствует в представлениях физики, в частности, в релятивистском преобразовании.

Понятие времени базируется на однонаправленности причинно - следственной связи, причем в следующем смысле (и только так!).

Если в некоторой системе U (объеме пространства) наблюдаются два явления a₁ и a₂, связанные некоторым взаимодействием, то тогда, если a₁ наступает раньше a₂ по отсчету общесистемного (т.е. общего для всего U) времени, - следует именовать a₁ “причиной”, a₂ – “следствием”.

Заметим, это очень важно, что именования “причина” и “следствие” воспринимаются как аксиома, т.е. “доказательство”, какое-либо дополнительное условие их именования (пометки) не требуется по определению. Момент этот выделен специально, чтобы распространить в точности ту же самую аксиому на дальнейшие рассуждения ничего не потеряв и не прибавив{262. На самом деле подмена понятий настолько прижилась во всех без изъятия и феноменологических и аксиоматических построениях, что уже всерьез обсуждаются “нарушения причинно-следственных связей” в некоторых наблюдаемых явлениях, например, в квантовой механике при исследованиях элементарных частиц.}.

Распространяя рассуждение на весь объем сферы радиуса R_K приходим к тому, что “общесистемное время” для нее определяется как результат суперпозиции (не надо определять, какой суперпозиции) всех (в том числе еще и неизвестных) взаимодействий.

Таким образом время по существу “антивектор”, направленный по линии наблюдения, т.е. по мировой линии от поверхности сферы R_K к центру, точке наблюдения. Но поскольку однонаправленность причинно-следственной связи и времени системы отождествлены уже по умолчанию, то во всех расчетах, более того во всех моделях используют модуль вектора, все остальное (кривизна мировой линии, направление вектора и т.п.) просто теряются в результате умолчания.

А суть то как раз в том, что для получения отметок времени надо получить сигнал, должно осуществиться взаимодействие вполне энергетического толка, а что используется при этом в качестве счетчика – период обращения планеты, период полураспада и т.п. – как раз не существенно. Иначе говоря, физическое время – естественная, заданная всей совокупностью взаимодействий шкала для “отметки причинно-следственных связей”.

Дистанция R_K по определению то расстояние, на котором прекращается “прямая досягаемость” всех известных взаимодействий. При нашем предположении (о “гармоническом устройстве пространства”) на дистанции 2R_K должно прекратиться всякое, в том числе и опосредованное достижение каких-либо силовых, энергетических взаимодействий. То есть время должно поменять знак не в силу формул, теории, а для того, чтобы сохранить направление (т.е. порядок именования) в причинно-следственной связи при заданных условиях, т.е. конечной скорости всех силовых взаимодействий и наблюдаемом расширении Вселенной (здесь не важно, чем это расширение на самом деле вызвано).

Следуя дальше по мировой линии мы попадем на дистанции 4R_K в сферу, где системное время в точности “обратно” нашему, а еще через такую же дистанцию вернемся в “наше” время (имеющее “наше направление”).

Получается, что Вселенная-в-целом состоит из двух “половинок”, каждая из которых является “очень отдаленным прошлым” для другой, а именно отстоящим на 4Т_В, где Т_В – время “от начала” в модели с “Великим взрывом”. “Полный период общесистемного времени” для “целого” оценивается как 8Т_В.

То есть модель оказывается замкнутой сама на себя по временной координате. Время таким образом оказывается трехкомпонентным псевдовектором, компоненты которого не суммируются, но остаются ортогональными.

Общемировое время мы не можем напрямую измерить, можно только наблюдать последствия его наличия как “очень слабую”, трудно наблюдаемую анизотропию всей сферы R_K как целого.

Собственное, внутреннее время сферы R_K или время наблюдателя, находящегося в ее центре – это то скалярное физическое время, которое используется по умолчанию в всех расчетах и моделях. Можно назвать его унитарной метрикой для представления причинно-следственных рядов, которая порождается совокупностью всех присутствующих внутри R_K взаимодействий.

По мере удаления друг от друга двух точек, т.е. центров пересекающихся сфер R_K, одна компонента “перетекает” в другую, системы “обмениваются компонентами вектора”, видимое из центра одной сферы время как бы перетекает, всасывается внутрь другой системы по мере того как она уходит за пределы досягаемости взаимодействий, т.е. за пределы возможности реализации причинно-следственной связи.

В доступных нашему наблюдению масштабах этот процесс “ухода времени внутрь”, во внутрисистемное время мы можем наблюдать (в “прямом эксперименте” или в представлении, в модели) в тех случаях, когда система очень жестко структурируется, выделяется как автономная и полностью самодостаточная, а именно:

Тот же самый эффект наблюдается на высоких ступенях организации информационных систем, но уже с обратным знаком, время не “втягивается” внутрь системы, а “выталкивается” из нее, до тех пор, пока внутри не останется “полтика”, половина кванта “внутрисистемного времени”.

Естественный интеллект, система И₄, так и не заканчивает генеральный цикл управления, сколько бы не существовал физический носитель, т.е. ее внутрисистемное время стремится “растянуться в бесконечность изнутри”.

При всем сказанном, наблюдаемое и доступное измерению время как интегральная, обобщенная характеристика (метрика) процессов для любого объекта R<<R_K остается “однокомпонентным скаляром”.

То есть мы должны представлять Вселенную в целом как четырехмерное пространственно-временное образование, то же и в наблюдаемой части и во всех остальных частях, только действуют в них разные компоненты псевдовектора времени.

Условно изобразить четырехмерную сферу можно как на рис. 15.2 или как ее “двумерную проекцию” (рис.15.3), где:

T_O – “общесистемное время Вселенной как целого”;

-T_H – время в “противоположной части”, представляющей собой “очень отдаленное прошлое” или “будущее”;

B – наблюдаемая часть Вселенной, т.е. половинка вложенной трехмерной сферы радиуса R_K.

Из рисунка 15.3 следует интересное свойство предлагаемой космологической модели. Пусть Вселенная существует много дольше, чем “время от Великого взрыва”, т.е. Т_О прошло много оборотов. Тогда, поскольку за пределами R_K материя, заполняющая полусферу R_K, и гравитационное поле ей порожденное “убегают” друг от друга, то через много оборотов Т_О вся четырехмерная сфера окажется заполненной “очень старым гравитационным полем”, поскольку поле несет энергию и ни с чем не взаимодействуя (оно “унесено” расширением самого пространства) никуда “деться” не может.

Это означает, что в экспериментах мы будем наблюдать действие некоторой несуществующей массы, которая примерно в 31 раз превосходит массу видимой Вселенной (заключенной в пределах R_K). Причем заметим – независимо от “истинного значения” R_K или “общего объема Вселенной”. Иначе говоря, в модели “автоматически” нашлась “черная масса”, что само по себе неплохой аргумент в пользу этой модели.

Что же по существу нового введено в построение, в логическую основу модели?

Во-первых, определение времени как естественно возникающей посредством осуществления силовых взаимодействий шкалы для нумерации причинно-следственных последовательностей. То есть в общем вполне традиционное определение за исключением одного: никакого “другого собственного времени” не существует.

Во-вторых, феномен структурного взаимодействия, предположение о том, что совокупность материи, т.е. всех силовых взаимодействий не только искривляет метрику пространства, но вообще создает ее. Без наличия материи, силовых взаимодействий вообще недопустимо говорить о метрике пространства{264. К этому выводу мы подходили уже много лет назад из других соображений, занимаясь, в частности, проблемой “распознавания образов” и тогда еще, интуитивно чувствуя необходимость введения “метрики смысла”, пытались искать оценки “семантической ценности” в более разумном виде, нежели весовые коэффициенты, как характеристики “смысла”. Но в том и суть, что понятия казалось бы практически эквивалентные, по сути совершенно различны. “Метрика смысла” порождается контекстным взаимодействием, но не может быть введена как набор априорных семантических коэффициентов. Теперь же становится ясно – Мир контекстно-зависим. Отсюда Вселенная – объект класса И… сколько же? Допустимо ли распространять введенную выше шкалу И₁-И₄ на объект такого класса? Предпочитаем пока этот вопрос не трогать, обозначив Вселенную как Гиперсубъект. Это сложный объект, творящий метрику как и любая система на КЗ языке.

Но все сложные системы интеллектуальны, ибо иначе неуправляемы…Ну ошибся Боулдинг и в этом, Вселенная не вторая группа, не механика и не “сложные предопределенные движения”, а нечто другое качественно. Не будем забывать, что понятие управления уже на уровне организации И₂-И₃ выходит за рамки командно-сигнальной парадигмы, да и первой группы в формулировке К.Боулдинга в открытых системах быть не может, это группа “выдуманных моделей в виде природных законов”, а они в открытом мире контекстно-зависимы, как бы нам не хотелось “стабильности и порядка”. Не просто было преодолеть механицизм при переходе от сложных систем к взаимодействию их элементарных составляющих, в изучении законов физики, химии, вообще в отношении к явлениям, как таковым. В отношении иерархий усложняющихся систем наверняка ситуация будет не проще. Но законы, управляющие взаимодействием структур, а не нагромождением повторяющихся элементов, должны быть, быть сложнее, но и понятнее в своей сложности. Не зависимо от того, какая будет принята терминология, какие будут разработаны формализмы для систем, “более сложных”, чем рассмотренные нами случаи, базовый ряд структур И₁-И₄ и законы, им управляющие, останутся неизменными, поскольку это единственный путь на данный уровень организации систем. Единственный, напоминаем, в том смысле, что, что системы класса И₄ непредставимы теорией (исчислением предикатов) 3-го, 4-го, n-го порядков, но существуют только как совокупность динамических процессов перечисления предикатов.

Здесь уже не действуют законы формально-аксиоматических систем, но только законы согласования потоков более чем счетной мощности. И математика в итоге пришла к тому же самому выводу – общий закон возникновения порядка из хаоса представим только на уровне “оболочки”, общего уравнения, что “внутри”, какие там заключены процессы и взаимодействия – не важно, от подынтегральных функций требуется лишь одно свойство – представимость.

Что произойдет при переходе от систем И₄ к уровню Вселенной, сущности, включающей в себя по определению “не менее, чем все”, какие там существуют ступени, уровни организации и представления – наверное задача следующего уровня сложности. Исходя из принципа экономии мы можем лишь предположить, что и там действуют те же общие законы согласования структур, правила конструирования открытых систем. Однако последнее вовсе не означает, что нам, то есть системам класса И₄ доступен адекватный аппарат представления, так же как системы класса И₄, в свою очередь, не представимы никакой конечной совокупностью конечных автоматов.}, оно не имеет “собственной, изначальной метрики”, но имеет только одно свойство – расширяться “достаточно быстро”, чтобы вместить любую совокупность взаимодействий, исходя из правила “из целого получается целое без остатков и абсолютных пустот”.

При этом понятие “абсолютная пустота” – вполне реальное, это не терминологический фокус, пространство имеет топологию однородную и изотропную “в большом, кроме особых точек”, абсолютная пустота – потеря этой топологии. Т.е. абсолютная пустота реальна как внутренность элементарного кванта пространства. Структурное взаимодействие и означает подстройку имеющейся топологии к совокупности всех физических взаимодействий так, чтобы сохранить ее вид, но при этом вместить всю совокупность “материального”. Это означает: “…так, чтобы сохранить направление нумерации причинно-следственных последовательностей даже при условии сколь угодно отдаленной опосредованности силовых взаимодействий, т.е. даже в случаях удаленности далеко за пределы дальнобойности силовых взаимодействий”.

Однако очень интересно, что “истинное значение” коэффициента расширения пространства, т.е. постоянной H, измеренной каким-то “внешним масштабом” R_K и тому подобное решающего значения не имеют, да и вообще не имеют значения для устойчивости модели как целого с “чисто формально-механической точки зрения”. Только обратим внимание на то, что и сама “чисто формально-механическая точка зрения” в таких масштабах, за пределами досягаемости любых смысловых взаимодействий, становится достаточно условной.

15.7. Согласование структур объекта и теории

С чисто формальной позиции выше проведена замена метрического “декартова ящика” на “топологический ящик”. При этом произошел замечательный переход – для очевидного выяснения устойчивости и корректности модели становятся не нужны “общие уравнения” – достаточно логики, логического сопоставления наблюдаемых феноменов, измеряемых величин и известных, уже “традиционных” формальных моделей.

Т.е. меняется сама структура теории, происходит то, что и должно происходить в соответствии с ТСС при переходе к системам следующего порядка организации (в данном случае в смысле “размеров”), только и само понятие “размера” уже не геометрическое, а имеет смысл “совокупности всего”.

Можно возразить, что и само структурное взаимодействие “по делу”, по существу “конкретно для физики” не нужно – достаточно признать “эфир”, “абсолютно мягкий”, несиловой топологический ящик взамен Декартова – изначально существующей метрики.

Действительно, структурное взаимодействие как гипотеза о Второй половине – Информационной Вселенной, использовано только как подсказка для конструкции модели, можно бы структурное взаимодействие и “выбросить”. Но тогда должен подействовать закон информационной энтропии, отрыв информационного Мира от физического и разрушение всех структур сразу, в том числе и теории.

Этот факт мы предпочли обозначить явно как “соотношение неопределенности – 4 или “правило выхода за пределы рационального”. Замечательно, что для любой возможной теории соотношение неопределенности – 5 и т.д. не надо, достаточно признать всего четыре.

Мы предпочитаем оставить указанную выше гипотезу для обсуждения физических наблюдаемых явлений исключительно исходя их двух соображений:

Причем мы настаиваем, хотя и не надеемся, что это кого-то убедит – это не философия, не философская концепция (тем более какой-нибудь “изм”) – это в чистом виде методология, механика самого исследования, т.е. рабочая гипотеза и только.

Мы вовсе не пытаемся здесь установить в чем суть причины и следствия, можно утверждать или не утверждать, что эти правила игры устанавливает некто, просто речь идет о сохранении единожды принятого порядка нумерации, о том, что направление причинно-следственной логики не может меняться без причины “само по себе”.

Можно дать этому и другое пояснение. Так же как в механике ускорение имеет “естественный знак”, степень подвижности контекста имеет предопределенное направление, она увеличивается в сторону верхних контекстов. На третьем уровне появляется несигнальная (относительная) подвижность контекста и она возрастает на более высоких уровнях. В системе, содержащей по определению все возможные актуальные контексты, во Вселенной, это правило должно обрести статус закона.

Приведем несколько чисто методологических следствий.

1. В терминологии удобнее не смешивать понятия когерентности и согласованности, но напротив, закрепить за ними отдельный смысл{265. На деле эти понятия уже стали эквивалентными в значительной мере “благодаря” автоматическим переводам работ и нежеланию подбирать точные смысловые эквиваленты терминов, изначально consensus и coherent достаточно различные вещи.}. Согласованность – недостижимое в законченном виде состояние, процесс, аналогичный предельному переходу, достижимому лишь теоретически. Понятие согласованности представляет (определяет) динамическое состояние “большинства” (в некотором смысле) объектов и процессов, т.е. структур. Когерентность – предельный случай согласованности “достаточно жестко организованных структур”, когда порождается в результате еще одна структура как самостоятельный феномен.

2. Модель Вселенной сконструирована здесь без оглядки на особенности множества известных уже моделей, но чисто логически, исходя из наиболее простых предположений, и сделано это преднамеренно. И совсем не от небрежения к другим концепциям, напротив для демонстрации того, как концепцию можно построить из компонентов общеизвестных и общепризнанных, из минимального их количества и наипростейшим образом.

Тем интереснее наблюдать как “автоматически” согласуются свойства самых различных моделей, наблюдений и концепций и связываются единой логической цепью – релятивистским преобразованием путем дополнения его граничными условиями (по масштабам от квантового до Вселенной-как-целого).

Но при этом “экзотические концепции”, т.е. “большие взрывы”, “супервзаимодействия”, пространства высоких размерностей оказываются просто “не у дел” – все прекрасно получается и без этого (хотя и с результатами применения “экзотики” противоречия не возникает){266. Вспомним, из нашей теории, из ТСС следует, что динамические параметры нельзя “оценить чисто экспериментально”, точнее, чем +/- 5х10^-5, а это как раз диапазон значений ?-члена, отделяющий в Эйнштейновской космологии “сжимающуюся” модель от “стационарной” и от “разбегающейся”

Это, в частности, и означает, что посторонней информации в Природе существует сколь угодно больше, чем актуальной и мы вольны “извлекать из не нашего информационного мира” сколь угодное число “одинаково-плохих” или “одинаково-хороших” (что одно и то же), но совершенно не адекватных реальности космологических моделей – если забудем о принципе экономии, о необходимости знать, зачем мы что-то делаем.}.

3. Представляется, что из изложенного выше материала обнаружить Информационную Вселенную путем “прямого физического эксперимента” достаточно трудно, либо вообще невозможно.

Поясним еще раз. Из анализа эксперимента нельзя вывести существование информационного Мира. Любое его проявление возможно объяснить как некоторое свойство материи, возможно независимое от всех остальных, т.е. фундаментальное свойство. Остается дилемма: либо допустить бесконечное число фундаментальных свойств материи, либо признать фундаментальную сущность Информации, ее мирообразующую роль, конечное число законов взаимодействия структур (т.е. правил ТСС), иначе говоря – наличие информационного Мира. Мы предпочли обозначить эту дилемму, этот выбор явно, обозначить как соотношение неопределенности – 3.

В любом случае все это вовсе не означает, что нельзя “вытаскивать из информационного Мира” теории и модели не адекватные ничему в нашей реальной физической Вселенной, а то и вовсе зловредные или даже смертельно-опасные для цивилизации-как-целого, более того, вполне возможна физическая реализация некоторых из них.

И все таки эксперимент, связанный с обнаружением информодинамических систем как таковых, с обнаружением физических эффектов, порождаемых нефизическими потоками, поставить вполне можно, исходя из некоторых дополнительных соображений, что мы и опишем в следующем разделе.

4. Вполне логично предположить, что развитие физики (как целого и экспериментальной и теоретической) и всей науки в целом достаточно близко подошло к некоторому “структурному” пределу своего развития.

Все или почти все фундаментальные, природные сущности уже обнаружены, задача переходит в другую логическую область. Суть не в том, чтобы найти какие-то неизвестные сущности (для экстремальных условий такие неизбежно будут обнаруживаться) – главная задача в том, чтобы “найти свое место” уже известному. Иначе говоря, “камни уже выкопаны, наступило время не разбрасывать их, но собирать”. Так или иначе, а новую физику придется строить по новому, путем согласования а не революций.

Посвящаем выдающимся ученым XX века П.П.Гарину, П.Л.Капице, Н.Тесле.

А теперь, пользуясь авторским правом написания промежуточного послесловия в любой главе по нашему выбору, рассмотрим еще некоторые полезные материалы и приложения, следующие из вышеизложенного.

В этом разделе собраны достаточно очевидные следствия физики открытого мира. Доработка их до целостной науки, выстраивание структуры новой физики слишком многотрудно и длительно, чтобы надеяться только на свои силы. Но из этих следствий, в свою очередь, следуют технические решения, в корне меняющие весь вид технологической цивилизации и некоторые из этих решений могут быть реализованы уже сейчас, современными технологическими возможностями. Так что мы обязаны по меньшей мере обозначить здесь некоторые приоритетные моменты.

Из рассмотренной выше модели Вселенной следует, что наблюдаемых “гравитационных волн” не существует, единственная гравитационная волна – это Вселенная в целом. Разумеется, если говорить именно о волнах, об упорядоченном процессе, а не об отдельных всплесках, флуктуациях поля.

“Несимметричная симметрия” Мира, изменение соотношения симметрии и антисимметрии с изменением масштаба и концентрации энергии взаимодействий также напрямую следует из устройства структурного взаимодействия и его взаимоотношения с другими, энергетическими взаимодействиями.

Напомним, что “закон негэнтропии”, управляющий самоорганизацией (самоорганизацией структур в самом общем смысле), представляет собой совокупность Гиперправил (т.е. правил ТСС) и метаправил (а метаправила уже связаны с материалом и условиями существования любой конечной системы, т.е. с законом физической энтропии). Закон физической энтропии определяет процессы разрушения любой материальной системы, вступающей во взаимодействия.

И, наконец, закон информационной энтропии определяет разрушение структуры материальной системы со скоростью, стремящейся к бесконечности, т.е. утверждает, что “абсолютный отрыв” информационной сущности системы от материальной означает “абсолютную деструкцию”. Иначе говоря, “чистые взаимодействия” могут присутствовать только в вырожденных состояниях, либо могут быть весьма специфические состояния и системы, где мы можем наблюдать “преимущественное действие” одного или нескольких взаимодействий.

Действительно, наблюдать проявление структурного взаимодействия мы можем лишь в некоторых специальных случаях как:

Но и в этих случаях речь идет не о наблюдении самого взаимодействия, а только о том, что наблюдаемое указывает на присутствие “еще чего-то”, не укладывающегося ни в какую комбинацию силовых взаимодействий.

На самом деле, со всеми энергетическими взаимодействиями ситуация ровно та же самая, просто у них “больше возможностей показать себя явно”. Но не будем забывать, что мы не можем построить даже чисто инерциальную систему, не можем даже найти ее во Вселенной, т.е. “чистого свободного движения” в энергетическом мире просто не существует, это только абстракция!

Но именно из совокупности сказанного, а не из какой-либо “сверхгипотезы”, “генерального постулата” следует. что такая сущность, как “единое поле” или “протополе” в действительности просто не существует в ином виде, как “нормальные” силовые поля.

Если структурное взаимодействие существует в виде сугубо различных проявлений, то протополе должно существовать как разные сущности. Например:

Разумеется это всего лишь предположение (строго говоря, даже не гипотеза), требующее тщательной проработки и можно было о нем не упоминать, если бы не одно обстоятельство, напрямую с ним связанное.

Все вышеизложенное означает, что сверхнасыщенные энергетические объекты могут существовать только в определенных состояниях и только определенным образом порождаться.

Так, например, продольная электромагнитная волна в макромасштабе может существовать лишь как “суперчастица”, “гигантский электрон” или в практическом применении как “электромагнитный снаряд”, но никак не в виде устройства непрерывного действия, это просто невозможно.

Порождение такой волны (“пакета”) возможно лишь в гиперрезонансной системе, причем при порождении импульса должна разрушаться структура порождающей среды. Т.е. легендарный “генератор Теслы{267. Тесла Никола. Кроме множества работ в электро- и радиотехнике, его имя связано с продольной электромагнитной волной. К сожалению, сколько-нибудь достоверные сведения о так называемом “генераторе Теслы”, его конструкции и реализации отсутствуют совершенно. Зато имеется масса спекуляций о природе скалярного потенциала, основанных на том, что физическому вакууму или даже самому “первоисходному пространству” приписываются свойства порождать силовые взаимодействия. Представляется более правдоподобным, что это не свойства первоисходного пространства, а эффекты, привносимые представлением, тем, что пространству присвоили наличие жесткой координатной сетки, метрики. Т.е. сделали это исключительно ради удобства, для того, чтобы записывать уравнения, а затем совсем об этом забыли и установилось умолчание, что “так оно и есть в природе”. Заметим, что ровно такие же эффекты получаются в “абсолютно мягком” расширяющемся пространстве, которое само по себе не имеет никаких “силовых свойств”. Но это уже предмет отдельного фундаментального исследования. Сама же конструкция генератора, скорее всего, от этих теоретических интерпретаций не зависела, поскольку была создана с помощью интуиции и осмысления экспериментальных фактов}” может быть только “пушкой”, но не двигателем.

Можно принимать или нет имеющееся на сегодня теоретическое обоснование, но очевидно, что сам механизм генератора не содержал возможности самовосстановления среды, порождающей импульс.

Попытка построить источник энергии непрерывного действия на “кольцах Максвелла” даже на молекулярном уровне, т.е. за счет реконфигурации внутренней микроструктуры электромагнитного поля, тем более в виде “механической модели” суть пустая трата сил и средств.

Во всех таких системах явно присутствуют резонансная ступень накачки энергии, вторая ступень резонанса – организация гипермолекул, и третья ступень – собственно порождение импульса. Механизм самовосстановления среды также отсутствует, КПД таких систем всегда меньше единицы{268. В 1970-72 гг. существовал большой проект шагающего планетохода, не игрушки, разработки одного из известных московских вузов, а настоящего, для космоса. Конструкторы где-то “откопали” редуктор с “прецессирующими шестернями”, КПД которого по расчетам оказывался больше 1 (кто-то из немцев выдумал в начале века). Оказалось, что в длиннющей формуле в одном месте (прецессия) вместо величины оказался модуль – просто те, кто приспосабливал теорию упругости для инженерных расчетов такой ситуации (с вложенным гироскопом) не предусмотрели. Но убедить тогда никого не удалось, сделали редуктор “на пике технологий”, возможности были и, конечно, шестерни приварились не сделав и одного оборота. И сейчас, например, на одном из сайтов, с явной претензией на оригинальность, вполне серьезно выставлена целая куча таких “вечных двигателей”, во главе с тем самым редуктором и даже претензия на теорию “энергии из ничего”. А дальше еще интереснее, та же идея использована для моделей молекул, где “шестернями” являются кольца Максвелла. Что из этого следует – см. непосредственно в абзаце, где стоит ссылка.}.

Далее о термоядерном реакторе. В масштабах меньше звездных это может быть только водородная бомба, либо опять же гиперрезонансная система, но, в отличие от “генератора продольного поля”, она должна включать в себя еще одну ступень “вложенного резонанса”, благодаря чему может быть самовосстанавливающейся, т.е. иметь устойчивый автогенераторный режим.

По всей видимости вариантом такого устройства был “нигнитрон” П.Л.Капицы, к чему мы еще вернемся ниже. Попытки же получить непрерывный режим, токамаки, стеллараторы и т.п., это просто впустую потраченные гигантские средства – если посмотреть на достигнутые результаты, то и научная, познавательная их ценность весьма невелика.

В связи с рассмотрением систем вложенного резонанса вернемся к рассмотрению конструкции информационной машины И₄ в том плане, может ли информация, т.е. динамический процесс самоорганизации контекстов, иметь некоторые “физические свойства”.

Следуя идее Л.Бриллюэна, даже отдельный бит как элемент некоторой структуры должен иметь некоторый “эквивалент массы”, поскольку для порождения состояния требуется “импульс действия”. Натяжка здесь явная – отдельный бит, сам по себе, не имеет даже значения, поскольку надо хотя бы иметь отправную точку: какое состояние было нулем, чтобы можно было говорить о переходе в состояние единицы.

Но в случае И₄ мы имеем динамическую структуру, причем многопорядковую, т.е. эффект должен быть явно превосходящим то, что следует из термодинамики.

Возьмем некоторые усредненные оценки из исследований мозга человека. Потребляемая мощность ~ 1 вт в состоянии покоя, в максимальном режиме ~ 2 вт.

Конструкция И₄ может существовать только как динамическая, т.е. можно считать, что 1 вт тратится на “раскрутку” структуры S, т.е. всех нейронов мозга. Вспомним, что “вращение” S как в отдельном нейроне, так и во всем мозге несигнальное, порождение состояний структур S происходит за счет выталкивания данных из Z, за счет энергии питания фонового процесса.

Сама структура S располагается внутри волокна диаметром порядка 10 мк (10^-5 м) , представляет собой систему “вращающихся” волновых фронтов и формируется за период, соответствующий частоте “черного провала” f ? 10¹¹ гц.

Предположим самую простейшую механическую модель – разгон тонкостенного цилиндра (поворот) за указанное время, ведь ищем то мы механический эффект. Тогда энергия:

Во-первых, движение S несигнальное, v >> c, т.е. эффект движения, наблюдаемый в нашем “до световом” мире должен быть “обратным”, с отрицательными квадратами скоростей.

И это не фокус, такое движение имеет физический смысл, волновые фронты движутся так, как им и положено, но в качестве скорости движения контекстов мы должны учитывать относительные фазовые скорости двух волновых систем{269. Как уже говорилось выше, инфокварк, конструкция S или nS очень похожи на элементарную частицу. Физика элементарных частиц, изучающая процессы, напрямую связанные со взаимодействием структур, естественно должна была учесть такие или подобные эффекты. В результате неизбежно должно было возникнуть представление о комплексном сопряженном пространстве, просто чтобы учесть процессы взаимодействия структур (а структура это и есть чистое отображение контекста если элементами, “текстом” являются самые элементарные сущности). Характерно, что самые различные, даже враждующие школы физиков, сходятся в представлении физического пространства как

.}. Когда мы фиксируем воздействие этого движения на процессы со скоростями v < c, то это должно вызывать “противоположные” эффекты. Это означает, что полученная “масса” должна иметь отрицательный знак. И это имеет многократно зафиксированные официальные подтверждения: в момент наступления глубокой клинической (или фактической) смерти тело “тяжелеет” на 5-12 грамм.

Во-вторых, если “взвесить по Бриллюэну” всю И₄, то получим величину 10¹⁰х10¹¹х10^-34= 10^-13г. Если учесть все (возможные) релятивистские эффекты от движения электронов и волновых фронтов, то получим величину не более 10^-11 г.

Получается, что “дефект массы” возникает исключительно из многопорядковой динамики самой структуры, буквально “из ничего”, поскольку даже масса всех 10²¹ электронов, которые к тому же никуда не движутся даже относительно, только слегка меняют конфигурацию орбит, не превышает 10^-9 кг = 10^-6 г.

Этот простой подсчет имеет весьма серьезные последствия.

Во-первых, замечаем, что “масса не совсем настоящая”, проявляется только во взаимодействии с гравитационным полем, а гироскопические эффекты и момент инерции отсутствуют – при общей массе гироскопов около 10 грамм, вращающихся в одну сторону и такой скорости раскрутки человек при работе мозга должен был бы получать очень сильные физические ощущения (особенно если мозг включается несимметрично, работает в основном только одно полушарие).

Это как раз подтверждает то, что взаимоотношения динамического структурного поля, т.е. структурного взаимодействия с энергетическими взаимодействиями существенно несимметричны. В частности, из-за этой несимметрии и получается, что гравитационная масса “отдельно” от инерционной может существовать как эффект, но не как сущность.

Оставим, однако, это для отдельной разработки и обратимся к последствиям “более близким”.

Во-вторых, появляется возможность постановки прямого эксперимента для подтверждения информодинамики. Заметим, что смысловое содержание того, что происходит в машине И₄ не имеет никакого отношения к “дефекту массы”. Вспомним, что топология потоков данных в модели данных Cache’ практически идентична структуре Z машины И₄. То есть для эксперимента необходимо программно смоделировать структуры S и собрать вместе некоторое число, например, порядка 1000 процессоров “гигагерцового класса” для моделирования структуры nS с использованием Cache’-технологии. Надо только “компактизировать” все устройство, т.е. использовать только кристаллическую память не менее 1 Гбайт на один процессор и обеспечить совместную работу процессоров на каналах того же порядка скорости, что и шина памяти.

Учитывая, что “тактовая частота” будет существенно меньше 10¹¹ гц, да и элементов меньше, чем нейронов, “дефект массы” будет соответственно меньше, но все же вполне достоверно измеримым. Представляется, что такой эксперимент вполне осуществим уже в настоящее время.

В-третьих, обратим внимание на то, что система многопорядковой динамики порождает эффект, усиливающий силовые взаимодействия по крайней мере на 13 десятичных порядков – во столько раз “дефект массы” превышает “массу Бриллюэна”.

Ни мегаваты, закачиваемые в токамак, ни встречные пучки рентгеновских лазеров даже близко не подходят к такому “коэффициенту уплотнения”. А это означает, что с помощью систем многопорядковой динамики (вложенных резонансов) вполне можно реализовать и генератор продольных электромагнитных волн и импульсный синтез ядер уже на современной технологической базе. Мы допускаем, что и “гиперболоид П.П.Гарина{270. Гарин Петр Петрович, видный русский ученый, профессор Технологического института Санкт-Петербурга, академик Российской Академии наук и нескольких иностранных академий. Ученик Менделеева и Крылова, основатель физической химии как самостоятельного направления, предсказал теоретически существование и многие свойства металлополимеров и жидких кристаллов, был весьма известен в мире науки и лично знаком со многими из тех, кто определил весь вид современной науки.

Около 1920 года в своей усадьбе под Лугой испытывал устройство, названное немногими свидетелями “гиперболоидом”, впоследствии считалось, что это был газовый лазер. В 1980-82 гг. были предприняты попытки установит истину. Были найдены два щита полевых пушек, брошенных немецкими войсками в 1918 году, на которых имелось множество отверстий.

Исследование показало, что отверстия были выполнены не тепловым лучом, не лазером, но, скорее всего, плазмой сверхвысокой температуры. Сошлись на том, что это результат удара молнии, хотя непонятно, почему разряд молнии проходил через врытый в землю металл почти горизонтально несколько десятков раз и отверстия имели одинаковый размер и идеальную цилиндрическую форму.

Летом 1924 г. П.П.Гарин был “вычищен” из профессуры и академии как чуждый элемент, затворился в усадьбе, прекратил общение со всеми сотрудниками и друзьями, а затем, даже точно неизвестно когда, он, как и несколько его ближайших сотрудников и учеников, исчез бесследно. В архивах АН, Технологического института и, вообще, нигде не осталось никаких документов, исчезли даже церковные книги рода Гариных и труды из библиотек. В 1927 г. усадьба сгорела дотла. Скорее всего с неугодным профессором, открыто презиравшим новую власть, просто расправились. В жизни П.П.Гарин был прямой противоположностью литературного персонажа, потомок древнего дворянского рода, атлет с манерами английского аристократа и темпераментом викинга. Мнение П.П.Гарина европейские интеллектуалы уважали. Роман же А.Толстого можно рассматривать как месть за откровенное презрение П.П.Гарина к угодничеству А.Толстого перед новой властью.}, и нигнитрон П.Л.Капицы действительно существовали и исправно работали и мы попытаемся сейчас реконструировать их возможный принцип действия.

Представим себе устройство, внешне несколько сходное с газовым лазером.

Труба заполняется средой, способной организовываться в “гипермолекулы” со специфической конфигурацией связей и способных накапливать много энергии. Возможно это перенасыщенный раствор металлополимера или нечто подобное жидким кристаллам. Подходящую среду можно подобрать используя современные методики.

Под воздействием электромагнитной или электрохимической накачки молекулы организуются в “гипермолекулы”, ориентированные по длине трубы. Далее с помощью импульса магнитного поля линейные структуры резко сжимаются в пучок, происходит реконфигурация связей в объемную структуру, при этом некоторая часть “колец Максвелла” реконфигурируется в пакет продольной волны, с выбросом энергии по оси. Среда теряет запасенную энергию и возвращается в исходное состояние.

Ясно, что такое устройство будет гораздо эффективнее лазера, поскольку квантовый пакет теряет эффективность в задымленной или запыленной атмосфере, к тому же следует ожидать гораздо более высокой удельной энергии импульса, КПД также, возможно, будет значительно превосходить лазер.

Из существования структурного взаимодействия и его свойств напрямую следует, что наблюдаемых гравитационных волн существовать не может, единственная гравитационная волна – это вся Вселенная в целом. Таким же следствием является и существование продольных электромагнитных волн, но генератор этих волн должен быть устроен на основе многопорядковых (вложенных) резонансов, ибо другими способами нужные концентрации энергии, по всей видимости, недостижимы.

Весьма возможно, что П.Л.Капицей{271. Капица Петр Леонидович, выдающийся русский физик, лауреат Нобелевской премии (1978 г.). Официальная биография широко известна. Мы рассматриваем мало известный период его деятельности, по преданию связанный с созданием нигнитрона. Многочисленные свидетели подтверждают, что во время ссылки П.Л.Капицы на свою собственную дачу, на даче работало электрическое освещение и даже станки в весьма солидной мастерской, хотя была снята не только внешняя проводка, даже столбы были спилены. Работы дизель-генератора или какой-то силовой установки также не было слышно. Эта легенда вкупе со свойствами гиперрезонансных систем которыми не мог не интересоваться П.Л.Капица и заставляет нас задуматься о возможности существовании не менее легендарного нигнитрона, вполне реального в те годы для построения ученым и инженером уровня П.Л.Капицы.} около 1940 года был построен термоядерный реактор “нигнитрон” (нейтронный магнетрон), функционирующий по автогенераторному циклу и представляющий собой конструкцию, ориентированную на следующий процесс.

1. Генерируется два кольцевых пакета электромагнитных колебаний подобно тому, как это происходит в магнетроне, но имеющих встречное направление (рис.15.4а).

2. Подается импульс магнитного поля сверхвысокой напряженности по оси колец, конфигурация поля и характер фронта импульса подобраны некоторым специальным образом.

3. Далее (рис.15.4b) под воздействием магнитного поля происходит сжатие колец, уменьшение диаметра, т.е. увеличение частоты (скорости волны), энергии колебаний и её объемной концентрации. Кроме того магнитное поле “сталкивает” кольца. До некоторого предела кольца сопротивляются сталкиванию как встречные токи.

4. Однако при достаточно резком сжатии (при достаточном градиенте Н) сжатие происходит резко, в каждом из колец должна произойти реконфигурация электромагнитных колебаний (изменится зацепление “колец Максвелла”) и тогда кольцо превращается в пакет продольных волн и происходит соударение двух пакетов в малом объеме.

5. При некотором уровне энергии процессов в зоне соударения должно возникнуть “первичное поле”, структуры продольных полей и захваченных электронов реконфигурируются в стабильные тяжелые частицы и пакет электромагнитных колебаний.

6. Продукты реакции должны (по сути процесса) выбрасываться очень узким пучком по оси устройства и поэтому энергию достаточно просто утилизировать и часть вернуть на возобновление цикла, на создание автогенераторного режима.

Разумеется такая “реконструкция” весьма поверхностна, возможно (и даже скорее всего) упущены принципиально важные детали. Однако это не рабочий проект, но только демонстрация возможности реализации “вложенных систем”, в которых:

Иначе говоря, дело не в абсолютной величине энергии, не в концентрации, а в градиенте концентрации или даже скорости нарастания градиента. Представляется, что системы первого порядка, сжатие полями обмоток и второго порядка – ударные волны в плазме вообще бесперспективны, т.к. в принципе не позволяют получить необходимые параметры. Относительные же успехи сверхмощных токамаков целиком определяются самопроизвольным возникновением внутри процесса зон с резонансами высокого порядка – помимо расчетов конструкторов.

Возможно, что устройства рассмотренного типа будут иметь положительный КПД начиная с нескольких десятков Квт при размерах, сопоставимых с двигателями внутреннего сгорания и турбинами. Во всяком случае поиск технических решений в этом направлении представляется целесообразным, поскольку сама идея достаточно разумна, а затраты по сравнению с современными монстрами просто микроскопические.

Представляется, что все секреты нигнитрона в конфигурации полей, выборе формы и материала полюсных наконечников и обмоток, т.е. чисто конструктивные. Есть веские основания считать, что великий изобретатель и инженер П.Л.Капица сделал подобное устройство достаточно примитивными средствами и уничтожил его по соображениям не техническим.

Все это наиболее рациональный путь к “холодной реакции синтеза”, поскольку высвобождается энергия в основном в виде электромагнитном, а не тепловом. С развитием технологий высокотемпературной сверхпроводимости следует ожидать появления подобных конструкций самое ближайшее время, по весогабаритным параметрам вписывающихся в современные показатели “обычных” источников энергии, а по удельной мощности превосходящих их на порядки.

Теперь обратим внимание на следующее. Нигнитрон создает не легкие ядра из тяжелых частиц, а сами стабильные частицы из полей и легких частиц. Т.е. напрямую использует энергию первичного взаимодействия “протополя” и, значит, должен влиять на состояние пространственно-временных соотношений окружающего пространства. Так что вопрос “экологии” никуда не денется, он просто перейдет на новый уровень, но это уже отдельная тема, надо сперва построить сам генератор и его теорию.

Здесь же мы заметим следующее – так же как современные города легко найти по свалкам и шлейфам дыма, так и высокотехнологические цивилизации в космосе должны быть отмечены малыми, но очень четко очерченными искажениями пространственно-временного континуума. А электромагнитный диапазон для переговоров здесь вовсе ни при чем, все современные усилия по проблеме SETI – это все равно, что искать современный мегаполис по тотемным столбам и осколкам каменных топоров. Вот об этом и поговорим далее, ибо это тоже прямой вопрос физики информационно-энергетического мира.

На предыдущих страницах мы установили, что выяснение адекватности информодинамики и всех следствий из этой теории – дело всего лишь одного не очень сложного и масштабного эксперимента. Все решается несколькими миллионами долларов и несколькими моделями – плата за выход на новый этап всей суммы технологий просто ничтожная.

Так что мы можем посвятить часть этого раздела и вопросам, внешне более фантастическим, впрочем, предлагаем задуматься и вернуться к этой части после прочтения гл. 16 – такая ли это уж фантастика?

Существующая ныне постановка проблемы SETI, проблемы контактов, нелепа в своей изначальной сути, поскольку не содержит главного для проблем такого уровня вопроса – “зачем?”. Зачем нужна устаревшая на десятки или тысячи единиц времени информация? И кому? Кто и как будет собирать сведения о цивилизации по позапрошлогодним звукам там-тамов?

Мы не считаем важной информацию о запахе или иных достоинствах каждого отдельного муравья или о расположении и динамике качания листьев на каждом отдельном кусте и исследования такие не проводим – не надо, неинтересно, незачем. Но свой антропоцентризм довели до предела – хотим общаться с гуманоидами и все. В переводе на нормальный научный язык это означает – хотим общаться с системами класса И₄. Но цивилизацию построили класса И₃ и ниже. Такими и видны из космоса вместе со всей своей электромагнитной возней. Ничего нового – кибернетический уровень развития, тупиковая ветвь. Или предментагензное (см. гл. 16) состояние. В общечеловеческой аналогии что-то вроде недоделанного муравейника для светлячков и чего-то вроде электрических скатов, повязанных групповыми отношениями, без которых индивид мрет. И общаться вовне хотят сигналами.

Криком, огнем, флажным семафором и т.п. контекстно-независимым языком мы пользуемся в ситуациях вынужденных, а в спокойных условиях предпочитаем язык контекстно-зависимый, да еще после установления контекста. Могут ли вообще понять друг друга две контекстно-зависимые машины, набравшие контекст в абсолютно разных местах Вселенной? Ведь в некотором смысле это вариант останова машин друг относительно друга, если хотите – “относительная смерть”.

Им нужен мгновенный канал связи дабы информационные взрывы и информационные резонаторы заработали в едином ключе.

Иначе возможно только сигнальное общение. Как НЛО на горизонте. Сигнал был, ну и что? И фигуры геометрические прямо на нашей земле выжжены (или вытоптаны?) и не надо поля на половине планеты фигурно засевать. И что толку? Без контекстов-то и системы ниже И₄ не читаемы, будь сигналы хоть трижды математическими. Письменность инков в межпланетном масштабе. Особливо если вспомнить, что этой письменностью сегодня никто особо и не интересуется. Может чуть более чем прошлогодней листвой, но не сильно более.

Информация всех Пирамид ничего не может дать для шага на новую ступень технологий, так есть ли смысл в возне с информацией от чужих Пирамид? Зеркало заднего обзора актуально на автомобиле в ближней перспективе и не нужно на самолете (кроме военного самолета, атавизма, что еще раз подтверждает правило).

До такой глупости как использование электромагнитного диапазона для связи во внешнем космосе мог дойти только человек, у которого любопытство или гордыня забежали вперед разумности.

И еще одно. Мы уже сейчас наблюдаем как падает потребность в перевозке товаров и растет транспортировка информации. Логично предположить, что цивилизациям следующего технологического класса (в этом классе возможно много уровней) просто нет надобности таскать в дальний космос ни грузы, ни себя, кроме разве только отдельных служб типа МЧС.

Выше мы уже установили тип источника энергии цивилизаций следующего класса (т.е. выше нашего). Это утверждение следует из того, что источник типа “нигнитрон” использует энергию “протополя”. Скорее всего это последний класс источников энергии, цивилизации более высокого класса вообще обходятся без энергопотребления и вообще ресурсопотребления в понятном для человека смысле.

Логично также предположить, что все возможные “нигнитроны” имеют небольшое число устойчивых режимов работы, меньше чем уровней в спектре водорода, а “удобных” или “оптимальных” и того меньше. Тогда по наблюдаемым искажениям пространственно-временного континуума в районе каждой цивилизации энергетического класса можно однозначно определить тип ее источников, уровень развития и много подробностей.

Можно также предположить, что коль скоро продольная электромагнитная волна подобна “гигантскому электрону”, то парные продольные волны при определенных условиях должны давать эффект, подобный “парным электронам”. Но в силу того, что продольная волна “более жесткая”, то при определенном уровне энергии может появиться эффект самофазирования двух “суперчастиц”, порожденных не в одной точке, а в удаленных точках пространства. То есть возникнет “канал структурной связи”, со скоростью передачи Vп > ?.

Отсюда следует, что когда цивилизация (наша, например) выходит на уровень готовности к контакту, то события протекают примерно по следующему сценарию.

1. Ищем в космосе цивилизацию подходящего нам уровня. Желательно поближе, так как ищем-то мы в электромагнитном диапазоне вполне определенные искажения пространственно-временного континуума и желательно, чтобы абонент не “убежал вперед” в своем развитии, пока до нас дошел сигнал о его наличии.

2. Ориентируем наш генератор в направлении абонента и посылаем импульс, скорее всего последовательность импульсов, перекрывающую весь диапазон параметров подстройки.

3. Если абонент готов, а он скорее всего готов{272. В этой связи возникает еще одна версия тунгусского взрыва, ничем не хуже, а может быть и лучше других объясняющая его происхождение. Как известно (считается установленным) взрыв совпал по времени с проведением испытаний “генератора Теслы”, который прекратил свое существование, попросту сгорел по непонятной причине. Известно, что генератор строили почти на чистой интуиции, проекта как такового не было, конструкция создавалась “на ходу”. Расхожая версия предполагает, что в конечном итоге был построен механизм заряда конденсатора, образуемого ионосферой и земной поверхностью. В результате в некоторой точке произошел пробой, последствия которого впоследствии были названы тунгусским взрывом. “Нигнитронный подход” позволяет дать несколько более правдоподобное объяснение события. Во-первых, известно, что Тесла занимался проблемой продольных волн. Во-вторых, даже если его практически объявили в конце жизни сумасшедшим, то это еще не значит, что целью создания башни-генератора и затрат на это огромной энергии был заряд конденсатора вплоть до его пробоя. Но если целью Теслы было нечто близкое к тому, то что теперь мы называем генератором продольной волны, то все объясняется если и не с позиции абсолютного реализма, то, по крайней мере, с позиции более здравого поведения американского правительства.

Действительно, поскольку это был первый образец генератора продольной волны (пакета продольных волн?), то импульс был слабым, неориентированным и если даже и “зацепился” за чей-нибудь канал связи, то был понят как что-то вроде сигнала SOS. Последовала ответная посылка, но поскольку на Земле никто не был “готов”, то все и кончилось тунгусским взрывом (и, возможно, стало причиной разрушения генератора). Почему эта версия может быть более правдоподобной, чем старая, связанная с генератором Теслы? Да хотя бы просто потому, что даже американское правительство вряд ли разорилось бы в те годы на такое количество энергии, которое потребовалось бы для заряда упомянутого конденсатора, не объясняя налогоплательщикам, зачем это, собственно говоря, надо.}, поскольку располагает мощностями, создающими наблюдаемые в электромагнитном диапазоне эффекты, располагает соответствующей системой связи и системой наблюдения, в том числе и наблюдает за появлением неофитов, то возникает “канал структурной связи”.

4. Остается понять друг друга и договориться. Дальнейшая связь устанавливается по цепочке, по “Великому кольцу”.

Это один из вариантов – силовой или технический, но возможно и решение более высокого класса.

Сама связь практически не требует энергии, энергия нужна лишь для создания канала, “структурного волновода”. Но ведь вся Вселенная уже прошита “нитями” и надо только ими воспользоваться. Только прежде всего надо уметь слушать и понимать, уметь “настроиться на волну”. Современный человек к этому совершенно не подготовлен, не умеет контролировать и понимать даже самого себя, не говоря уже о том, чтобы понять другого, тем более, если это “не совсем человек”.

Но почему бы не предположить, что на некотором уровне развития эта способность станет такой же обыкновенной как устная речь? Возможно, что и среди людей уже встречались индивидуумы, способные к такому способу связи, тем более после специальной подготовки. Здесь не об экспериментах по телепатии и множестве случаев приема сообщений якобы от инопланетных цивилизаций (хотя могли быть и такие случаи контакта). Поспешная интерпретация непонятых и неосознанных явлений скорее принесет вред любому исследованию. Здесь речь идет о принципиальной возможности целенаправленной и управляемой связи такого рода.

Если исходить из конструкции мозга, топологии машины И₄ и изложенного выше ее способа действия, то “внешний интерфейс” должен выглядеть как светящееся кольцо, “нимб” вокруг черепной коробки. Кстати, вопреки распространенному предрассудку, изображение нимба появилось вовсе не на христианских иконах, а попало на них с изображений куда более древних и совсем не культового толка (возможно, и не только с картинок).

Можете считать все здесь сказанное фантазией – достаточно скоро выяснится, так это или нет. Но уже во всяком случае изначально пассивный подход к решению проблемы SETI представляется куда более дешевым, экологически чистым (с точки зрения нашего сегодняшнего понимания экологии космоса) и, главное, безопасным – последней проблеме мы почему-то вообще не уделяем никакого внимания, забывая о том, что сами непрерывно занимаемся “совершенствованием природы” и считаем, что искомые цивилизации “совершенствованием космоса” и очисткой планет от того, что им мешает, заниматься в принципе не должны.

В самом же лучшем случае традиционные подходы к SETI суть безумные траты на то, чтобы ловить из космоса электромагнитный мусор, и самим вопить во всех диапазонах. Если эти вопли кого-то и достигнут, то будут как мусор и восприняты.

И все это без учета возможной всеобщей победы ментагенеза (см. гл. 16) над сарсапарелой, т.е. над всеми нами без всяких пришельцев. А если этот этап неизбежен? И еще можно задать вопрос о сущности науки истории и абстрактном любопытстве цивилизации, где информация сходится со всей Вселенной. Не утонуть бы…

И о принципиально ограниченной высоте информационной машины, по крайней мере у гуманоидной цивилизации, и неограниченной ее высоте после победы ментагенеза – вот тогда от информационного “нечего делать” возникает абстрактный интерес на новом уровне, но ментагенезу нет толка изучать предыдущую систему, ибо он…

Разумнее просто признать – мы не знаем что получится из ментагенеза – суперсущество из людей, великое кольцо, межпланетный разум… Опережение событий явно выходит за пределы возможного прогнозирования.

Ясно, что все сказанное выше есть только введение в осознание информационно-энергетической Вселенной, тот самый Путь, который мы обещали на титульном листе книги, самое его начало…

Итак, механизм построения интеллектуальной системы предложен. Не будем снова обсуждать его правомочность. Не будем и затрагивать здесь степень его доказательности некоторой идентичностью системообразующих построений в физическом и информационном мире. Просто предположим, что этот вариант или, для объективности, какой-либо другой аналогичный по результату оказался справедлив и правомочен.

Тогда некто, сотворенный тем или иным способом уже нами по нашему образу и подобию, приобретет все свойства, связанные с процессами самоорганизации систем уровня человека.

Для того чтобы поведение сотворенного интеллектуального (а не псевдоинтеллектуального – “нежити”, что мы рассматривали выше) не стало для нас неожиданностью, проще всего рассмотреть этот процесс “в чистом виде”, на примере процессов самоорганизации человеческого общества “не обремененного” Верой, религией и моралью – т.е. всем тем, что в традиционном конструкторско-технологическом понимании не присуще изначально интеллектуальной системе, иначе как в фантастический литературе.

При этом, раз мы сотворяем нечто по нашему образу и подобию (и не задумываемся о предварительном сотворении для этого нечта механизма восприятия той самой Веры, морали и всего прочего, существующего параллельно с нами, тоже от всего этого в некоторой степени свободными), то неважно будет ли это один образец в нашем окружении или их будет много – законы самоорганизации в мире, не обремененном жесточайшими рамками условностей, едины для всех интеллектуальных, и мы можем посмотреть на них, “искусственников”, просто взглянув на себя и вокруг себя.

16.1. Краткий самоучитель не сотворения тоталитарного общества

Странные дела творятся в мире, организованном из копий Творца, сделанных по образу и подобию. Системы из копий этих все никак устроиться не могут. Войны, нищета, власть не демократическая. Объяснений больше, чем неприятностей. Что тут еще от ТСС ждать?

И все же, поищем объяснение в духе нашего подхода к организации и самоорганизации открытых систем. Рассмотрим под “структурным углом зрения” архитектуру заведомо открытой системы, почему-то всегда и неизбежно в отсутствии Веры и морали порождающей механизм функционирования тоталитарного общества, пирамиды для проматывания не миллионов долларов, а миллионов жизней.

Написано на эту тему очень много, рецептов исправления диктатур – не меньше. Но полмира или больше – как колония для непослушных, или необразованных, или неправильно образованных государств{273. Как всегда для открытых систем это оценка внешняя, от некоторого наблюдателя. Сами то они (власть или идею имущие) могут себя оценивать совершенно иначе. И как здесь разобраться без апелляции к критериям Веры и морали из которых уже потом строятся все декларации прав?}.

Предлагаем читателю “конструктивную антиутопию”, лучший рецепт борьбы со всеми этими негативными явлениями – нечто вроде самоучителя по созданию тоталитарного государства, “ТСС способ его конструирования” и “ТСС защиту”. Если знать, как тоталитаризм возникает, то может захочется кому-то в этом деле не участвовать даже и непроизвольно? Если таких будет много – тоталитарное государство не возникнет никогда и это будет самоучитель не сотворения. Как будет видно из дальнейшего, возможно, это единственный способ.

Итак, самоорганизация – вещь не всегда безобидная, от первобытных племен и фараонов до всех демократов с республиканцами действует один и тот же закон возникновения пирамидальной структуры, все местные факторы, как внутренние, так и внешние, способны лишь повлиять на антураж.

На деле достаточно всего двух условий – заметная часть населения активно готова стать массой, монолитом; некоторая группировка (главный охотник, жрецы, партия) готова строить крепкую власть. Ситуация по сути всех Природных систем и их совокупностей стандартная, иной и быть не может просто по правилам существования открытых систем.

Проще и эффективнее, да и быстрее (естественнее!) создавать направленно именно пирамидальную структуру власти, опирающейся на монолит массы. Далее достаточно продержать такую власть любым способом ровно столько, чтобы система “ожила”, начала функционировать – стала наблюдаемой в информационном смысле, вышла на гомеокинетическое плато.

Видимые идеи и цели, вызвавшие этот процесс, уровень развития экономики, уровень менталитета и образования массы, традиционные, относящиеся к этому времени государственные структуры и все остальное абсолютно ни при чем, важна лишь одна активная готовность быть массой (альтернатива – полное безразличие толпы или практическая невозможность каких-либо изменений своими силами несколько снижает скорость процесса, но отнюдь не препятствует ему), что уже давно, в свою очередь, могло бы стать интересом соответствующей этой проблеме науки.

Интересующихся техническими подробностями в порядке практической ориентации укажем, что для эффективного функционирования пирамиды (для помощи природным законам структуризации, если надо ускорить процесс) необходимо создать и запустить несколько простых механизмов.

Механизм подготовки кадров, именно кадров а не специалистов, поскольку основная и единственная их специальность (назначение и умение) – быть членами иерархии, готовность занимать свое место и стремление наверх, на следующие ступени. Конвейер производства кадров должен вытаскивать подходящие экземпляры из массы, подготавливать их, запускать в иерархию и подталкивать наверх путем поддержания желания занять следующую ступень любой ценой.

“Прорехи” в пирамиде, особенно у основания, крайне опасны – известно, что армия может выжить без высших и средних офицеров, но без унтеров и сержантов рухнет, превратится в толпу, аморфную массу. Поэтому расширенное производство должно быть с солидным запасом, с учетом всех возможных непредвиденных обстоятельств.

Это неизбежно приведет к перепроизводству кадров, а девать их некуда, верхние ступени заняты, а вниз, тем более в массу их отправлять нельзя, они “уже были привилегированными” и своими амбициями (псевдоиндивидуальностью) будут разлагать основание. Поэтому должен быть соответствующий механизм – обратный конвейер.

Обратный конвейер – это механизм уничтожения лишних кадров, он же выполняет роль механизма отбора лучших по критерию способности занимать место и продвигаться вверх по иерархии. По существу это и есть привод, движитель всей пирамидальной системы.

Если хотите – это подтверждение выводов части III о том, что движение есть сущность самодостаточная. Более того – это вообще механизм существования совокупностей открытых систем, будь то друза горного хрусталя, волчья стая или что-то другое. ТСС в чистом виде, так сказать.

И это абсолютно все, что требуется для функционирования механизма управления, именно здесь секрет абсолютного превосходства пирамиды над всеми другими способами управления в смысле эффективности, быстродействия и жесткости системы. Управление самое простое, бинарное с помощью одного рычага, имеющего всего два положения и абсолютно инвариантное, независимое от любых внешних воздействий, тем более от таких “виртуальных категорий” как этика, мораль и т.п.

Таким образом “вождь всех народов” ничего не утаил, сказав, что “кадры решают все”, но “незаменимых у нас нет”. Надобно только понимать этот гениальный тезис буквально, без привнесения какого-нибудь дополнительного, скрытого смысла – контекст не нужен!

Помимо управления система в целом требует еще и обеспечения. Масса лишь рабочая сила, появись в ней Мастер, он будет либо размазан в ту же массу, потеряет свои качества, либо уничтожен массой, как враждебный ее массовости элемент, то бишь, индивидуальность.

Кадры в принципе не пригодны для производства хоть чего-нибудь, их специализация ориентирована на вполне конкретные вещи, исключающие знание, мастерство и труд{274. Если хотите, кадры – это зафиксированный контекст, масса – данные и их соотношение точно такое же, как в вертикальной машине, если она запущена на поле однотипных данных, а все контексты априори установлены. В этом есть глубокий смысл – и сами открытые системы и их совокупности функционируют в непрерывном информационном взаимодействии. По критерию абсолютной простоты все должно быть построено совершенно одинаково, ибо все открытое – контекстно-зависимо, от этого никуда не уйти, но зависимость-то здесь нужна не контекстная, а абсолютная.}. Поэтому необходимы отдельные подразделения, касты мастеров, пользующиеся определенными привилегиями и неприкосновенностью, но, по сути, те же рабы, вход в кадры для них практически закрыт. Это и было во всех тоталитарных системах, от муравьев до фараонов и Чингиз-ханов всегда были касты кузнецов, строителей и грамотеев, в новое время – закрытые производства, “шарашки”.

С хлебом насущным гораздо сложнее. Производство хлеба (в широком смысле первичного продукта) требует и участия больших масс работников и постоянного присутствия в массах касты мастеров поскольку производство непрерывное.

Даже минимально-необходимое количество знающих индивидуумов (хотя бы понимающих на интуитивном уровне законы природы, законы естественного развития) уже оказывает необратимое разлагающее воздействие на массу, нарушает ее однородность.

Из необходимости поддержания минимального уровня производства происходит потребность в определенном уровне квалификации, умелости как рядовых работников, так и мастеров непосредственно руководящих процессом, а, следовательно, и потребность в системе обучения и тех, кто обучает.

Так возникает “прослойка”, “не масса”, но и “не кадры” - промежуточный уровень иерархии. Термин “прослойка” точно соответствует цели тоталитарной терминологии.

Компенсировать структурирующее действие прослойки (структуризацию “вниз”), нарушающее однородность массы возможно только одним способом – с помощью страха, причем элементарного, животного, первоосновного и поэтому способного подавить не только любые мысли, но и эмоции, “движения души”{275. И здесь все ясно – пирамида должна быть примитивной, никто не любит работать даже с предикатами второго порядка, а высокие иерархии общества с материальными критериями ценности жизни неизбежно ведут к относительному материальному обнищанию старших группировок.

Правда, в Мире информационном все происходит наоборот. Не тот богат, кто владеет байтами, а тот, кто понимает контексты. Может быть, именно поэтому даже факт его (информационного Мира) существования отвергается до последней возможности, а количественное определение информации дается в десятках однотипных определений. Владеть большим количеством информации – владеть Миром. Чем больше количества информации – тем больше власти. Это уже усвоили наши дети. А ведь такой количественный информационный псевдомир наиболее полезен для поддержания пирамидальных конструкций. Вот и строим мир по образу и подобию – материальные ценности в примитивной иерархии “отъема всего у толпы”, а информационные – в полной иерархии “всего обо всем” – почти как Творец, любящий всех, но призревающий каждого по отдельности.}.

Т.е. должен работать еще один конвейер уничтожения, причем весьма эффективный, а это определяет необходимость расширенного производства “спецов” в системе профессионального обучения - для компенсации “естественной” убыли.

Наличие двух конвейеров уничтожения, которые и есть основной механизм обеспечивающий целостность и функциональность пирамиды, приводит к тому, что человеческий ресурс становится критическим, а это подвергает опасности всю систему, ставит ее на грань элементарной голодной смерти от недостатка первичного ресурса (хлеба){276. В примитивных случаях в роли такого конвейера может выступать сама Природа. Для случая же систем с определенной долей свободы воли, когда системы “начинают помогать Природе”, ниже рассматриваются более изощренные механизмы.}.

Поэтому необходим еще один механизм – идеологической обработки сознания и подсознания, что позволит снизить производительность “нижнего конвейера уничтожения”, страх частично замещается “внутренним желанием” массы и прослойки, основанным на управляемых эмоциях.

Наиболее эффективно для системы интегрировать “касту жрецов” в саму пирамиду, в “кадры”, это же и наиболее безопасно, наилучшая гарантия от того, что “каста посвященных” потеряет управляемость.

Для полноты картины остается добавить “научную и культурную элиту”, но по сути это обслуга “кадров”, верхушки, те же “шарашки”, только повыше рангом и численностью поменьше, а на самом деле – те же рабы (интересно – все абсолютно так же, как и у Чингиз-хана, похоже, что и придумать что-нибудь новенькое просто невозможно – “закон структуризации суров, но он закон”){277. Все это обыкновенный случай сопротивления системы своей реструктуризации “до последней возможности”, рассмотренный в правилах ТСС.}.

Вот и вся механика тоталитарной системы в том виде, как она была замышлена изначально. И не Платон стоял у начал Великого Гуманизма, и “вождю народов” ничего не удалось бы реализовать, если бы не было в этом процессе его Природной естественности.

Ну а если о частностях отдельных его проявлений, то не все было понято сразу, кое-что приходилось доделывать на ходу, методом проб и ошибок, но на конечном результате это мало сказалось{278. Но и теория говорит о том, что открытые системы создаются и существуют в процессе их конструирования, так что результат был предопределен, а подробности – это уже предмет изучения для тех, кто успел остаться в стороне.}. Получилась система предельно эффективная в смысле простоты и надежности управления и устойчивости к внешним факторам, “горючим” для ее мотора служат трупы, точнее души убиенных – больше просто ничего и не надо.

Конечно можно попробовать все сделать и чуть аккуратнее, без лишней спешки и без убиенных грубо физически, внешне гуманнее, но все примерно так же получится, только медленно.

В самом принципе устройства пирамиды, как и в любой открытой системе заложена неизбежность ее деструкции. Эффективно она может работать только в режиме экспансии: энергетической, территориальной, но лучше всего – военной. При этом обеспечивается ее динамическая устойчивость, ибо:

Но когда исчерпываются возможности для военной экспансии, система должна найти хоть какой-то заменитель, например, режим подготовки к экспансии (холодную войну), поскольку режим экономической экспансии требует повышения технологий, а значит структурирования управления, что опасно для структуры системы – пирамиды.

Недостаток первичного продукта должен компенсироваться расширенной экспансией внутрь собственного ареала, своей страны, т.е. расширенной экстенсивной эксплуатацией природных ресурсов и ресурсов человеческих – превращение значительной части массы уже просто в рабов.

Необходимость постоянного поддержания режима подготовки к военной агрессии еще больше усугубляет эти процессы, а повышение уровня технологий система не может себе позволить – это, повторяем, требует структурирования управления производством и, следовательно, должно разрушить саму структуру пирамиды.

Далее очень быстро, буквально за одно производственное поколение – лет 20-25, происходит следующее: природные и людские ресурсы, а чаще их соотношение приходят в критическое состояние в результате экстенсивной эксплуатации; уровень технологий уже не может быть повышен из-за того, что “шарашки”, вся система “открытой” и “закрытой” науки и техники сама начинает интенсивно перерождаться в пирамиду.

С одной стороны сами эти “конторы” находятся под управлением пирамиды. С другой – пополнение состава идет из “прослойки”, т.е. идеологически и морально ориентированного на жизнь в пирамиде. Получается классическое “желание сверху” и “готовность снизу” и здесь поиграть в пирамиду, построить знакомое, близкое и родное.

Именно поэтому далее неизбежно наступает последняя стадия – коллапс пирамиды. Стадия коллапса также ограничена временем одного производственного поколения. Из-за катастрофического перерасхода людского ресурса на “сдвоенную” пирамиду (но никак не “доброго вождя”) система вынуждена резко сократить работу второго конвейера – просто не хватает ресурса для пополнения “прослойки” и “кадров”. Конечно же “кадры” для себя организуют еще большую льготу, послабление.

В результате стройная пирамида превращается в “матрешку” (ваньку-встаньку), голова у которой катастрофически растет, а основание пополняется недостаточно и плохо подготовленными в смысле “кадровости” экземплярами, управление резко ухудшается.

Одновременно начинается падение уровня технологии, технические и, в первую очередь, научные структуры превращаются в пирамиды и прямо тут же в “матрешки” с распухающими головами. Но эти головы, верхние уровни технологии и науки заполняются уже не “спецами”, а “кадрами”, хотя и происходящими из среды “спецов”, но умеющими в основном только занимать место в иерархии и только к этому стремящимися.

“Спецы”, реально знающие и умеющие, стремящиеся работать для своего предназначения, т.е. науки, техники и культуры, упрессовываются в самый низ иерархии и ничего решать не могут уже в силу того, что управление продолжает работать по старым законам и у них просто нет ни “права голоса”, ни даже возможности быть услышанными. Головы структур при этом продолжают расти и занимаются в основном уже только внутренними проблемами – перераспределением мест в иерархии.

При общем росте размера структур, численности и затрат на научно-технические нужды происходит резкая деградация технологии.

То же самое происходит и со всей пирамидой, т.е. уже не пирамидой, но структурой управления страной в целом. Наступает момент, когда головы матрешек становятся чересчур массивными, а основания уже не могут и не хотят выполнять роль оснований. Точнее люди, составляющие эти основания “начинают хотеть”, понимают, что они могут быть и не винтиками.

Матрешки начинают опрокидываться, а когда опрокидывается главная – происходит то, что мы называем “завершением перестройки”, переходом к посттоталитарному состоянию социума.

Но очень важно отметить – это не посттоталитарная форма социума, это вообще не форма, а состояние – неустойчивое динамическое равновесие посттоталитарных, самих себя искалечивших структур, равновесие, поддерживаемое непрерывными внутренними и внешними конфликтами и сражениями.

Механика и устройство пирамиды, тоталитарной системы расписаны здесь исключительно ради двух выводов об управлении в “совокупности интеллектуальных систем”.

Первое. Возникновение таких “совокупностей”, их жизнь и смерть происходят исключительно и только из того, что они построены ради управления{280. И не по злобе управителей и глупости управляемых, но по сущности складывающихся отношений в группе систем со свободой воли, т.е. систем, принципиально отличающихся друг от друга, в том числе, по степени амбициозности и цены, которую они согласны платить за право выжить. Но в тот момент, когда все без исключения будут лишены этого отличия, общество рухнет в массу без управления, в ничто. Получится один сплошной буриданов осел, со всеми вытекающими последствиями.

Все искусство всех демократий очевидно прямо из ТСС – баланс между желанием управления вообще, снимающим с индивидуума ответственность за свою деятельность, что является неистребимым свойством совокупности индивидуумов со свободой воли и осознанием необходимости управления в рамках морали, религии, Веры, привнесенных в эту совокупность извне, из учений, но никак не идеологией, выработанной изнутри, т.е. управления, требующего повседневной работы этой самой свободы воли в рамках указанных ограничений.}.

Рушатся они не потому, что где-то что-то плохо управляется или планируется, а потому, что хорошо, идеально строится управление ради управления, его можно построить чисто логически, безотносительно ко всем внутренним и внешним параметрам и процессам и даже сущности составляющих элементов, т.е. “кадров”, “винтиков” и персоналии самого “вождя”.

Весь гигантский антураж условий, природных и исторических процессов определяет лишь частные особенности и пригоден исключительно для “промывки мозгов” и идеологических дымовых завес. Существо процессов, история возникновения, жизни и смерти пирамиды определяются исключительно законами структур.

Второе. На этапах распада тоталитарной пирамиды (“перестройки”) и посттоталитарного состояния динамика процессов такова, что какое-нибудь прогнозирование или анализ просто бессмысленны, поскольку сами эти процессы и процессы исследования – строго одного порядка. По этой же причине активное управление, скорее всего, просто принесет вред, любая акция, окажется неадекватной и запоздавшей, остальное определится масштабом этой акции.

Строить какие-либо прогнозы, теории и программы выхода из посттоталитарного состояния бесполезно, можно лишь обозначить крайние границы, крайние точки выхода.

Переход к открытому обществу может обеспечить система управления достаточно сильная и жесткая, чтобы обеспечить длительное выполнение следующих условий:

Не правда ли, что-то очень знакомое? То ли список с западной демократии, то ли “город солнца” на новый лад. Сколько же лет, поколений и сил надо положить, чтобы это хоть частично начало сбываться? А рядом, соседи, отставшие на неопределенное время… Чуть-чуть промахнись, попадись в своей демократии на пару “президентских процессов” и достаточно, возникнут условия для реконструкции пирамиды.

А если многолетней культуры демократии нет – все произойдет само собой из-за неизбежной в посттоталитарном состоянии просадки экономики. Достаточно просто придержать случайными не координированными действиями развитие самого нижнего слоя экономической структуры, производство хлеба (первичного продукта) и сами собой возникнут голодные толпы, готовые стать массой и в сытом состоянии, просто за обещание этой сытости.

Дальше все просто и необратимо – по уже тысячекратно проверенному рецепту. Отсюда еще один вывод: никакое общество не гарантировано от тоталитарной модели, нет в природе объективных причин, дающих эту гарантию, поскольку основа тоталитаризма, по сути, иррациональна.

Странам, которым “повезло”, которые по какой-либо причине вышли из-под давления пирамиды все равно приходится каждодневно следить за ситуацией многоликой и разнообразной, никогда не повторяющейся, но всегда могущей ввергнуть страну в тоталитарный хаос. Наоборот же – только тяжким, длительным повседневным трудом. Так какое состояние и в энергетическом и в информационном смысле является для общества, как системы, более естественным?

И еще. Сама материальная основа и экспериментальная модель диалектического и исторического материализма, тоталитарное общество основаны на сущности не материальной, не информационной, но вообще виртуальной – подсознательном ощущении (именно ощущении, а не мысли, на информационном артефакте) о существовании абсолютного и всеобщего равенства.

Но! Всеобщее экономическое равенство-то как раз и не главное, интернациональная идея всегда уступает национальной, всегда имеющей видимые пути реализации через идею избранности, мирового господства, владения рабами{281. Вспомните то, что называли утопиями, например: “…все были богаты и свободны от забот, и даже самый последний землепашец имел не менее трех рабов…”.}, просто бытового благополучия.

Самое жуткое здесь – равенство религиозное и идеологическое, что по сути одно и то же. Дело в абсолюте, равенство (как мечта, не важно в чем именно) суть очень хороший усилитель, увеличивающий и сплачивающий массу. И в гипотетическом случае достижения этого идеала общество мгновенно меняет его критерий, начисто игнорируя даже память о былых критериях равенства.

И больше в этом основании нет просто ничего…

А теперь о том, что предусмотрел Творец для профилактики тоталитаризма, что должны мы помнить, уподобляясь Творцу в сотворении чего-либо, действительно интеллектуального, т.е. имеющего свободу воли.

В начале главы мы упомянули о рассмотрении ситуации, в которой изначально отрицается или не предусматривается для “нечта”, сотворенного нами по своему образу и подобию, механизма восприятия той самой Веры, морали и всего прочего, виртуально существующего параллельно с нами.

Речь изначально идет о Вере, веровании в самом его иррациональном проявлении, даже без символа Веры, заповедей – т.е. аппарата, традиций и всего остального.

Но не об этом ли говорили с первых же дней возникновения советской системы? Ведь уже тогда, без всякой ТСС, в основном на основе интуиции и непредвзятой наблюдательности были сделаны приведенные выше выводы. “Мы несем новую Веру” – говорили первые поколения большевиков, это уже после фразеология поменялась, а старую, “ошибки начального этапа”, старательно уничтожили.

Все создатели всегда прекрасно понимали, что Вера, по сути, абсолютно не функциональна и требует постоянного возобновления, производства потока образов подсознания массы, т.е. фактически производства общественного сознания.

Более того, если для системы в целом критическим является ресурс человеческий, то для него самого критическим процессом является именно процесс производства общественного сознания и подсознания индивидуумов. Главная опасность, точка разрушения системы как раз в нарушении этого процесса.

Здесь один из самых главных моментов. Феномен общественного сознания есть совокупность эмоций, подсознательного, это коллективная бесструктурная вера, которую нельзя отобразить в виде какого-нибудь писания, информационного артефакта и, поэтому она не может существовать сама по себе как традиционные религии, но требует непрестанного организованного воспроизводства.

Это даже не суеверие, которое как-то может поддерживать само себя, а строгий эквивалент подсознания, уже не инстинкт, но еще не сознание, сущность даже не иррациональная, но виртуальная. Иначе, говоря языком философов, виртуальность, небытие как таковое, по бытовому – нежить.

Отсюда важный вывод, причина, по которой никакое общество от тоталитаризма автоматически не гарантировано: каждый акт возникновения пирамиды это не возврат к старому, не поворот времени – это акт творения.

Достаточно начальных условий и толчка, далее начинает работать алгоритм, абстрактный автомат, производящий виртуальную реальность за счет энергии уничтожения элементов той аппаратуры (населения) в которой он реализуется. Процесс идет до тех пор, пока не будет уничтожено достаточное количество элементов общества и среды обитания после чего происходит саморазрушение системы.

Но! После разрушения нигде не может остаться никаких условий, запрещающих возобновление этого процесса…

Единственной гарантией может быть только процесс личной, индивидуальной гигиены сознания, такой же процесс как всю жизнь ходить в баню, умываться и т.д. (в подробностях для своего времени описанный в Библии), а этому надо обучаться, должна быть система нравственного образования.

Не будем давать рецептов, просто напомним, что все цивилизации пока что имеют только одну такую систему – религиозное воспитание. Все, что предлагалось для замены Веры оборачивалось очередным суеверием, еще одним виртуальным извращением.

Заметим теперь, что производство виртуальной реальности, называемой “общественное сознание”, совсем не прерогатива пирамиды, это происходило и происходит во всех социальных системах, но по мере приближения к нашему времени скорость процесса увеличивается, а давление его на все остальные процессы и элементы социума возрастает.

Г.Маркузе в “Одномерном человеке” обстоятельно рассматривает эту технологию производства виртуальности, но основное внимание направляет на то, как этот процесс воздействует на личность, превращает ее в одномерную сущность, подобие линейки с неровно нанесенными делениями.

К.Поппер прямо указывает этот процесс в числе главных врагов открытого общества [32]. Если он что-то и не договорил, так это то, что процесс самовоспроизводства общественного сознания не инструмент каких-то “материальных врагов”, а непосредственно сам суть главный и единственный враг. Все остальное только помогает его раскрутке, повышает эффективность процесса.

Если уже говорить об истории, то вполне четкое понимание наличия такого процесса производства химер и действия этого процесса на общество мы встречаем уже в “Диалогах” Платона. Надо только сделать поправку на язык и объем накопленного к нашему времени исторического опыта.

А что такое холодная война? При всех чудовищных затратах и потерях и сомнительном выигрыше “победителей”, вести боевые действия никто не собирался (надеемся), понимая, что результаты делить будет просто некому. Это если и не доказательство, то намек на ее виртуальную сущность.

Ровно так же и все конфликты наших дней, затраты на которые уже многократно превосходят любой возможный выигрыш. То же и потоки международной гуманитарной помощи, ликвидация последствий которой обходится еще дороже{283. Мы не комментируем это утверждение, но разве это не очевидно? Не будем путать палатки и одеяла с настоящей целью гуманитарной помощи, заменяющей удочку рыбами и оставляющей население “в его собственном историческом времени”. А сколько платит только процентов по займам страна, в которой Вы проживаете?}.

Все без изъятия локальные и не очень конфликты имеют в основе одну причину и один и тот же механизм. Процессы естественного развития региона, социума или этноса были искалечены и заперты непроходимой стеной, где на десяток лет, где на всю сотню.

После того как загородка по той или иной причине рухнула, процессы стремятся вернуться к своему естественному течению, но возвращаться им некуда, весь окружающий мир изменился, все условия, то, что называется окружающим историческим временем. А чудом освободившиеся еще “там”, в своем историческом времени, они еще “дикари” для новых условий. Отсюда и бессмысленная жестокость происходящего{284. Кстати, насчет проблемы SETI. Не тот ли самый случай, пример для жаждущих инопланетных технологий?}. Таков неизбежный исход любого естественного процесса, не имеющего возможности и пространства для естественного завершения.

Наконец, запредельный идиотизм “президентских процессов”, “новых религий” и тому подобного… Надобно очень большое желание, чтобы не признать наличие в эволюции вида homo sapiens еще одного “обобщающего одномерные сущности” процесса, настолько мощного, что он уже буквально сминает все остальные. Мы не будем касаться здесь искусственных процессов такого рода, типа советизации стран и континентов, но рассмотрим процесс как таковой, в его естественном проявлении.

Осталось только придумать название – ментагенез{285. В 1998 г. термин заинтересовал только некоторых “ортодоксальных” ученых, “серьезные” же его просто не поняли. Или подождем пока американский философ Фукуяма придет к этому выводу? Сегодня он, похоже, ближе всех к пониманию сущности процесса, названного нами “ментагенезом”.}, попытка рождения общественного сознания как отдельной самостоятельной сущности{286. Т.е. его можно в любой момент где-то “взять и посмотреть”, оно существует как артефакт, а не свойство виртуальных потоков образов подсознания.}. И процесс этот сам по себе суть реальный феномен, не инспирированный, не придуманный, но происходящий из процесса развития человека.

Сравнительный анализ динамики эволюционных процессов лишний раз это подтверждает. В цепи эволюционных процессов каждый последующий должен иметь согласно ТСС период развития на порядок меньше, чем предыдущий, что мы и наблюдаем.

Процесс филогенеза, т.е. освоения сознанием телесной оболочки примата начался (по данным археогенетиков) 200-150 тыс. лет назад и перешел в завершающую фазу формирования современных рас около 16-10 тыс. лет назад.

Этногенез начался, по-видимому, около 16 тыс. лет назад, 8-4 тыс. лет назад перешел в фазу глобального процесса. Около 1-2 тыс. лет назад началось окончательное формирование современных этносов и суперэтносов.

Формирование прототипов социума начинается в античности за 4 тыс. лет до новой эры и к ее началу приобретает глобально-региональный характер в восточном средиземноморье. За последние 400-200 лет формируются основные типы социумов, которые мы и наблюдаем.

Соответственно, первые ростки ментагенеза мы должны искать около 400-200 лет назад, в самом начале первой научной и технической революции. Около 100 лет назад происходят мощные массированные вспышки ментагенеза – набирают силу мощные религиозные движения (в основном варианты протестантизма), социальные утопии реализуются в революциях. Наконец изобретен и логически обоснован алгоритм тоталитарной пирамиды и внедрен в эксплуатацию в России. Рубеж 50 лет отмечает гигантский всплеск – холодная война.

И, наконец, наступает последний этап – 25-20 лет тому назад. Образование, в том числе и высшее практически общедоступно, конвейерно, доступно даже в странах “второго и третьего” мира; СМИ глобальны и ежегодно количество каналов удваивается, интернету исполнилось уже тридцать лет. Потоки обмена людей возросли за 30 лет в 100 раз.

Процесс ментагенеза может просто ни на что не обращать внимания, он уже самодостаточен и имеет право на существование – поскольку он следствие развития, естественная ступень эволюции.

Но коли так, если происхождение ментагенеза законно с точки зрения эволюции, законов развития, то может и пусть? Тем более, что управлять им традиционными методами невозможно, поскольку он того же порядка, что и любая система действующих законов, любое учение. Примем его, обозначим как механизм возникновения всеобщего взаимопонимания и братства народов. Так может и повода для беспокойства нет? Конечно, если закрыть глаза на происходящее и ждать общечеловеческих неприятностей в их механистичеко-экологическом понимании…

Завершиться сам по себе этот этап не может, ему просто “некуда деваться” – любой социум суть информационная система, т.е. система класса И₃, она просто не может быть классом выше. Сознание же требует для размещения среды класса И₄, мозга, а будучи помещено в И₃ превращается в виртуальную сущность, в химеру. Признаков появления языка для объединения мозгов, индивидуальных сознаний тоже пока не наблюдается.

Для ментагенеза не остается иного выхода, как уничтожать личность, размазывать ее в массы. Снова обратимся к истории цивилизации.

Все великие вероучения имели главной функцией, если не вообще первой, сохранение личности, спасение того, что выделяет человека из массы, стада и именуется душой. В частности:

- Моисей учил, как охранять ее в условиях формирования этноса. Это учение появилось именно тогда, когда сложились условия и необходимость возникновения моноэтнического общества как самостоятельной сущности. Напомним, что жители могущественных Египетских Царств не понимали и не воспринимали себя как этнос, этническое единство;

- Иисус учил поведению в полиэтническом и поликультурном социуме, как строить свое я и этот социум, чтобы одно строительство не мешало, а помогало другому;

- Магомет оставил инструкции, как сохранить себя, свою сущность в мешанине этносов, укладов быта, конфессий и технологий и не вредить при этом другим.

Другое дело как мы со всем этим наследием обошлись, какие горы словесного мусора, толкований и суеверий воздвигли, сколько фундаментализмов и извращений построено уже и еще будет…{287. Говоря о посланиях, т.е. говоря о глобальных механизмах организации и самоорганизации, нельзя не вспомнить о конфликте вокруг эволюционной теории. Сам этот конфликт – еще одна виртуальная реальность, плод сознания, пораженного вирусом фундаментализма. Эволюция – наиболее эффективный и экономичный способ конструирования открытых систем, с некоторого порога, а именно перехода от уровня животного к уровню человека – и вообще способ единственно возможный.

Странным выглядит положение, что Творец этого “не знал” и “не использовал”. Или просто не нашлось другого отличия постдекартовой Природы от Творца? Конечно, можно теоретически предположить, что возникновение генокода, т.е. механизма эволюции и возникновение феномена “новой коры” (механизма сознания, “интеллектуальной машины”) – суть акты чисто случайные.

Но тогда с позиции той же самой теории вероятность каждого из этих актов должна быть во много раз меньше вероятности самопроизвольного вскипания чайника поставленного на лед, и не просто “много меньше”, это “много” должно стремиться к счетной бесконечности. Тем же, кто скажет, что теоретически это все равно могло случиться, ответим так.

Мы исходим из той посылки, что Вселенная не игорный клуб и оценки по вероятности для подобных “сверхмаловероятных” событий, скорее всего, вообще не имеют смысла, вернее меняется сам смысл понятия вероятности. Здесь начинают работать утверждения, к которым в обычных исследованиях мы стараемся на присматриваться: “необходимость прокладывает дорогу среди случайного” и “случайность – непознанная закономерность”. Здесь просматривается, возможно, некоторая “аналогия” с понятием объема Вселенной в физике – объем Вселенной “в целом” понятие уже не геометрическое, а обозначающее “совокупность всего”.}

Коль скоро мы этот процесс ментагенеза обнаружили и идентифицировали, то обязаны сказать или хотя бы предложить чего с ним делать, например, исходя из нашей теории.

Исходя из ТСС – оберегать открытое общество (и в его чисто системном смысле, и в смысле терминологии К.Поппера) – лучшего в Природе не бывает, и соблюдать правила личной гигиены сознания. Других рекомендаций, более конкретных, в Природе нет…

Можно, конечно, подождать следующего пророка, но, похоже, нам Апокалипсис понятнее будет, тем более, что ждем мы не того, кто есмь первый и последний, но просто масштабной катастрофы, которую вполне можем устроить в информационно-энергетическом Мире сами и даже не очень понять, как это у нас между делом так получилось.

Поэтому напоследок можно довольно реалистически пофантазировать. “Этот свет”, совокупность сегодняшних взаимоотношений HS с Природой, с Планетой, скорее всего, не является окончательной данностью и в существующем виде не рассчитан на длительное (в исторических масштабах) существование. Некоторое преобразование необходимо (неизбежно) для того чтобы начался новый процесс, новый этап эволюции{288. Так как же правильно переводить известный текст о сотворении человека: “во грехе” или “с огрехом”? Вспомните, что в том, что считается первоисточником гласных не было.}.

На уходящем этапе человек осваивал свою телесную оболочку, приспосабливался к Миру, приспосабливая Мир к себе. На следующем этапе, возможно, мы будем наоборот приспосабливать свою оболочку к Разуму, а себя в целом к Планете, хорошо бы – к Природе, чтобы вести себя не как лиса в курятнике…

Интересно, какое и от кого послание для понимания этого потребуется?

А надо ли? Надо ли приспосабливать себя, когда мы уже об интеллектуальных построениях серьезно говорим и путь реализации их описан, а они, системы такие, тоже по пути развития пойдут, но в другом темпе и времени, и нас обгонят практически сразу.

И законы у них того же пирамидального порядка будут, и даже среда И₄ для их совокупности уже сейчас просматривается – элементная база позволяет. Один этот факт чего стоит… А с личной гигиеной и Верой как будет? Или они (оно?!) без этого обойдутся? Подчинятся законам А.Азимова? А зачем им это? Чудище обло, озорно и лаяй…

Вопрос. Д-р Винер, существует ли опасность, что машины когда-нибудь возьмут верх над людьми?

Ответ. Такая опасность, несомненно существует, если не усвоим реалистического взгляда на вещи. Собственно говоря, это опасность умственной лени (выделено нами - авт.).

Вот мы “к Винеру” снова пришли. Только уже не бунт впереди…

Кто до этого места прочитал ВСЮ книгу и основы информодинамики воспринял – может дальше продолжить или исправить, если мы что-то пропустили или не так сказали.

А книга пусть остается Открытая, каковой только и может быть…

В конечном счете, эта книга для тех, кто не нуждается в глобальных пояснениях и заключениях, для движущихся и сотворенных из движения, для созидающих, а не для отрицающих все, кроме официально утвержденных догм предков. Ищите понимание Природы, которая выше любой аксиоматики. Помните знаменитое изречение: “Вы поймаете меня на противоречиях? Не стоит трудиться, когда Вы будете готовы, я сам укажу их”.

Но будем помнить: догматы и следование им – внутренний механизм поддержания стабильности Мира и человека, как информационной машины, как мы выяснили это, исходя прямо из ТСС. В этом смысле ТСС и информодинамика – механизм созидания, комплементарный отрицанию. Мы считаем, что это еще одно подтверждение Великой разумности сотворения Природы.

Поэтому здесь, в конце книги – только маленькое “совсем не общее” заключение. Так сказать “ответная скобка” к первому абзацу нашего авторского предисловия, напоминание инженерам и сотворителям дня завтрашнего из дня сегодняшнего:

P. S. Впрочем, человек на этом пути будет “расщеплять” уже не атомы и гены{290. Как раз сегодня, 24.10.1999 нам попалось вполне серьезное сообщение: “Международная группа ученых заявила, что скоро произойдет выдающееся научное событие – будет расшифрован генетический код человека”. И тут же рядом: “Нейроны можно заставить расти – учёные из Йельского университета заявили, что им удалось найти способ стимулировать рост клеток мозга”. Ссылаться на источник бессмысленно – сообщения растиражированы в интернете. И мы не сомневаемся – ведь расшифруют и вырастят, просто следите за прессой и оценивайте вытекающие перспективы.

Кстати, позавчера ученые приступили к клонированию мамонта. В результате обещано получить нечто среднее между слоном и мамонтом – мамона или сломама, нам больше нравится мамон. Сотворить Мамона – это звучит ассоциативно!}, но инфокварки, реализует альтернативную самому себе “вертикальную машину”, устроит гонку за продольной волной и за другими интересными вещами, в этом издании книги не описанными (много чего еще можно натворить, вернее “следует из структурного взаимодействия”) – хорошо опережать свое время, зная, что дожидаться его придется в относительно спокойных условиях procul negotiis.

Всему свое время, и время всякой вещи под небом.

Практика “совместного использования ТСС с тем или иным направлением или областью деятельности” может быть расширена практически на все серьезные области. Сделаем, например, экскурс в организацию программирования как в систему. Точнее, для начала попробуем устроить инженерный анализ, ревизию состояния проблемы “ненормальных программ” - демонов, а также и других структур подобного свойства и посмотреть, что из этого можно извлечь для практической пользы. Для краткости будем называть феномен Д-структурой или просто Д.

Условимся примеры обсуждать в рамках Cache’-технологии и с минимальным количеством подробностей. При этом мы не только ничего не теряем, но выигрываем – все так называемые “сложные таблицы”, “сети”, в том числе и “пространственные”, на самом деле нисколько не лучше, поскольку суть чистое “надувательство именованием”.

Для понимания этого не надо вникать в подробности. Даже при наличии многопортовой памяти и многопроцессорности обработка все равно все происходит при помощи адресных счетчиков и стековых механизмов, т.е. структур топологически линейных. А значит, мы имеем дело с теми же плоскими, топологически двумерными древовидными структурами. Там, где они “склеены в нечто более сложное”, эти самые “склейки” на самом деле спрятаны либо в программах ядра системы (иногда в виде просто каких-то коэффициентов), иногда в инструментальной системе в виде каких-то соглашений (эвристик), иногда даже в условностях, находящихся вне физической системы и даже вне формального описания языка программирования, т.е. в “чистой эвристике”.

Все попытки “спрятать” проблему в структуру “языка высокого уровня” в итоге все равно вылезают либо в виде “проблемы мусора”, либо “проблемы отладчика”, если не вообще во что-нибудь похуже. К этому моменту мы еще вернемся.

Рассмотрим типичную информационную систему:

Если система спроектирована “достаточно грамотно”, то картинка принимает вид:

Здесь Г_И – память “инструментальных” глобалов, структур, являющихся “правилами обращения” с входными данными (пополнениями и запросами), рабочей памятью Г, а также с сообщениями оператору системы и “внутренними коллизиями”.

Самая совершенная система, если она с динамикой, с пополнениями, неизбежно доживет до момента, когда один из глобалов Гn “наступит” на другой не из-за памяти, а из-за логики. Тут должен сработать глобал Г_И^К (из Г_И¹…Г_Иⁿ) и “позвать на помощь” системного аналитика – в нормальных ситуациях СА не нужен.

Это и есть вид демона простейшего или плоского Д^П (поскольку он глобал). Его можно также относить к виду “демона полезного” Д^ПО. Заметим, что все эти ситуации можно (чисто технологически) именно уложить в глобал – потому он и плоский. Но можно потребовать и большего – чтобы было запрошено у аппаратной системы достаточно ресурсов и:

Ситуация вовсе не фантастическая и вполне разрешима с помощью демона соответствующего вида, но нужен уже демон процедурный Д^ПР, поскольку в Г_И эти требования просто “не влезут” по смыслу соглашений Cache’-технологии.

Но демон Д^ПР уже по существу не плоский, имеющий помимо своего глобала из Г_И еще и тело в ИС. Если это безобразие оператор будет терпеть достаточно долго, то по мере заполнения памяти Г_И система может “перевернуться вниз головой”, придти в состояние, когда Г_И станет “больше и важнее” Г.

Обратим внимание на следующее обстоятельство.

Если “развернуть во времени” трассы тел всех программ ИС, то “вместо” тел ИС мы получим также плоскую совокупность плоских “глобалов” – это трассы логики ИС, которые порождают попутно изменения глобалов в Г (основной памяти). Все до единой даже “простые петли” означают приостановы, а поэтому “расщепляются” либо демонами, либо системным аналитиком лично.

Здесь мы и получаем тот самый “слоеный пирог” из трех уровней, который в ТСС считается основой любой информационной структуры. Меньше – тривиальность. Больше – надо разбираться отдельно. Пока заметим, что вполне возможно проделать следующее:

Во-первых, мы ничего не упоминали о конкретных размерах и количестве глобалов ни в Г, ни в И_С, ни в Г_И.

Во-вторых, если взять всю эту структуру “чистую”, т.е. с пустой памятью Г, минимальным рабочим набором в И_С и Г_И и “необходимым запасом места и структур” в И_С и Г_И для “демонов”, то мы получим “пустую метасистему” (конечно только для “подходящей предметной области” или “близко родственной”).

В третьих, это может быть использовано как элемент для надстройки метауровня той же самой исходной системы, но только целиком и в качестве одного элемента – в структурно полном метауровне должно быть три элемента, т.е. три слоя. И запомним также – между двумя “чисто декларативными” слоями запакован слой “чисто процедурный”. Пока это оставим, и продолжим демонологию.

В некоторых случаях “из очевидности проблемной области” возникает соблазн жестко ограничить и число и сам набор глобалов Г_И (ведь очевидно же в данном имярек случае!). Одновременно можно, это уже и совсем очевидно, ограничиться жестким стандартным набором тел И_С.

Но и результат получим не менее очевидный. Очень скоро информационные глобалы станут заполняться “сверху” пустыми вершинами (но ради сохранения структуры – набор-то Г_И ограничен, их придется заводить).

Система начнет экспансивно потреблять память, а содержательный материал “погружаться в Г”. Это называется создать демон пирамидальный Д^ПИ.

Демон тем замечателен, что при всей очевидности встречается весьма часто, особенно в социальных системах.

И еще, при всей очевидной примитивности, он весьма коварен, так как объявлен может быть исключительно средствами косвенными, а на начальном этапе работы создает видимость очень разумно и эффективно устроенной системы, но обязательно засасывает систему всю целиком в один глобал Г – и поехали…

Следующим, самым распространенным в демонологии и самым любимым “по жизни” является демон гибридный Д^ГИ, состоящий из процедурной Д^ПР и пирамидальной Д^ПИ частей. Имеет большое видовое разнообразие из-за наличия процедурной части и поэтому бывает очень трудно уловим даже на этапе его “существования”, а создаваться может и “неявным способом”. Если имеет один глобал в Г_И и тело процедуры, имеющее доступ в Г – называется “вирусом”, т.к. может быть сделан компактным.

Очень любят Д^ГИ исследователи “искусственного интеллекта” за то, что он мастерски может притворяться, выдавая себя за совсем другого и “с виду” как будто “сбалансирован”.

Дорого и долго, конечно, но в мысленном эксперименте можно, тем более ради того, что получим. А получим в результате демона совершенного Д^СОВ, который с вероятностью около 1 разделает любого чемпиона, т.к. если и не выиграет, то вовремя ничью предложит.

Вот “искусственники” за то Д^ГИ и любят, что он очень хорошо Д^СОВ прикидывается, только пока незнакомую партию не встретил, тогда он мгновенно лапками кверху откидывается уже с вероятностью строго равной 1. Применять Д^ГИ для управления атомным реактором не стоит, да и всем прочим тоже, тем более, что вероятность наличия Д^СОВ в естественных системах – строго меньше любого представимого числа. Тем не менее, Д^ГИ встречается в некоторых вполне реальных системах.

Здесь почти вся “общеупотребимая” компьютерная демонология и заканчивается, начинается еще не освоенная. Рассмотрим работу системного аналитика, после того как сработал Д^П. Наш аналитик:

Фактически мы получаем рис. П1.2, “поднятый на одну ступеньку”. За основу, образец для нее, естественно взять “самого ближнего родственника”, т.е. “пустую” систему нижнего уровня, но с соответствующей “начинкой” заготовок для метаглобалов инструментальных и метаглобалов И_С. Теперь понятно, почему процедуры удобно представлять как глобалы.

При определенных условиях S₁ – исчисление предикатов первого порядка. История S₁ – теория предикатов первого порядка. Соответственно S₂ и его история то же, но второго порядка.

Если “начальный джентльменский набор” готовых МГ_И и МГ_ИС в некотором смысле “подходящий”, то систему можно замыкать “на автомат”. Только к набору демонов Д^П (полному набору, об этом надо особо заботиться, а не о “высоких” демонах) надобно добавить полный набор демонов Д^ПП – демонов плоских с памятью.

Дело вот в чем. Через несколько шагов может получиться так, что вновь созданные на i-м шаге Г_И(i), Г_ИС(i) придется “вернуть на место” – просто логически получится, как очевидность. Т.е. здесь уже совсем без нашего “злого намерения” или даже ротозейства самостоятельно рождается демон кувыркающийся Д^КУВ. Это из-за того, что теория стала второго порядка. Примеры всем знакомые – достославные апории и логические парадоксы.

Другие демоны тоже в долгу не останутся, Д^ПИ станет высоким Д^ВЫ, Д^КУВ – трясущимся (программу может “затрясти”) Д^ТР, Д^ГИ можно теперь называть “гибким” понятно в силу его повышенной гибкости.

Надо отметить, что система в целом становится из “слоисто-плоской” существенно, топологически трехмерной. На программной реализации это никак особенно не должно сказаться, кроме двух существенных моментов.

Во-первых, существенно возрастет время работы, т.к. все надо ограничить “периодом работы” демонов Д^ПП – иначе опасно.

Во-вторых, поскольку “история” S₂ – суть “плотная упаковка” из “слоеных пирогов” – соответственно должен возрасти объем памяти, а если она виртуальная, то и время работы тоже.

Далее, не выходя из трехмерного представления, можно тем же способом надстроить еще одну ступеньку со своими соответственными особенностями, а именно:

Дальнейшее изложение очень коротко, поскольку дожить до этого момента в смысле конкретного программирования нам точно не придется, но общую картинку знать не вредно.

Для следующего перехода в результате коего должен получиться интеллект вовсе не искусственный, система должна стать топологически 4-х мерной и при этом с соответственными расходами – в ТСС это тоже рассказано.

Полезные – тот же Д^П, только еще и “долгопамятливые” разновидности и минимальный набор этих полезных довольно большой (чтобы от них реальная польза была).

Д^ТОТ – “тоталитарный”, потомок высокого Д^ВЫ;

Д^ЗМЕ – “змеящийся”, потомок трясущегося Д^ТР;

Д^КОВ – “коварный”, потомок гибридного Д^ГИ.

Скорее всего, это будут уже не отдельные структуры, отдельные демоны, а целые семейства с указанными названиями.

Появятся и качественно новые демоны, аналоги того, как из одной неправильной посылки может получиться структура базы данных не соответствующая ничему реальному, но синтаксически вполне законная. Только здесь, поскольку мы построили (нафантазировали) уже самоструктурирующуюся систему, они могут родиться сами по себе, без нашей команды и помимо желания, например:

Д^ЗЕР – “зеркальный” или “полированный”, от коего все ему не родственное отскакивает как от стенки горох, например классическая механика с электродинамикой;

Д^ВС – всасывающий или всеобъемлющий – т.е. общая теория относительности или теория решений, т.к. они будут “всасывать” все факты и артефакты, пока сами не лопнут.

Всякие другие демоны такого свойства, т.е. теории порождаемые “автоматическими решателями проблем” – можете придумывать сами. Технология познания должна заниматься своими делами в рамках конкретных проектов – в ТСС это тоже прописано, а то тонны бумаги можно исписать, как пищу для Д^ВС – все засосет, что ни дай ему.

Вот и все, хотя могут быть и другие демоны, изощрения “неестественного интеллекта”, исходя же из свойств интеллекта нормального – сколько надо, по мере его изощрения.

Теперь, кому еще это в целом не надоело, может открыть Каббалу или другие древние книги и сравнить – это в плане “общей теории знания”, почему-то аналогии весьма близки просматриваются...

Итак, в демонологии мы с позиции ТСС рассмотрели свойства программных систем, которые появляются, когда эти системы и вправду становятся сложными. На уровне того, что уже достигла Cache’-технология в целом, теория может дать очень мало “позитивных” результатов, а именно:

Посмотрим, что еще можно извлечь из сказанного выше.

В трех и более измерениях неизбежно наступает момент, когда самая совершенная конструкция исчерпывает возможности согласования своих структур как “внутрь”, так и “наружу” и сваливается в катастрофу, где разрушаются и топология, и метрика, и вообще все понятия, даже дальше, чем в “тепловую смерть”.

Единственная возможная суперсистема – та, которая “заняла все, что можно занять вообще” и, устроившись в совершенной топологии, поддерживает равновесие этого всего, постоянно порождая и подправляя всевозможные метрики, но пользуясь при этом только топологическими “правилами игры”.

К сожалению, очень немногие принципиально новые работы становятся понятными в своей постановке и приложении без длительного периода их непонимания, неприятия и сравнения с множеством других работ, употребляющих внешне похожую терминологию, но в действительности не имеющих с обсуждаемыми проблемами ничего общего, ибо объемы одних и тех же понятий в них другие. Добро бы эти понятия совсем не пересекались, так нет – пересекаются, но частично, с оговорками… Кому в этих тонкостях захочется разбираться?

Вот и получается обсуждение материала в терминологии от вежливого “а Вы знакомы с инфо… такого-то?”, до закулисного “бред очередной псевдонауки”. Все это мы уже слышали. И при этом полное нежелание (и практическая неспособность из-за “благородной предвзятости”) наших собеседников самостоятельно положить рядом две (три, пять, сколько надо) книги и задуматься о том, какой подход кого, куда и на каких исходных условиях зовет?

По всей видимости, такое сравнение тоже необходимо сделать здесь, в этой книге, дабы сразу ответить на большинство вопросов “сравнительного” характера. Мы не собираемся сколько-нибудь широко обсуждать тексты основных “прогрессных” публикаций “инфохарактера”, хотя и не очень легко, но они доступны для желающих (а об учебниках информатики и вообще говорить не будем – хватит, в свое время насмотрелись на учебники кибернетики, точно так же не содержавшие в себе “предмета мысли”). Для экономии места просто сразу даем наши оценки и комментарий, рассчитывая, что их будут читать те, кто заинтересован в материале, в сущности информации, а значит, все остальное найдет сам, включая и время для сравнения.

Писать же историю инфонауки время еще не пришло. Тем более, что основная, ведущая наука XXI века, до сегодняшнего дня все еще существует в обрывках и догадках, практически не связанных друг с другом и лежащих в интернете порой в разделах уфологии, паранормальных явлений и прочей мистики, либо написанных “нет об чем” да еще таким языком, который можно отнести к “контекстно-независимым-ни от чего”.

Вся же наша книга как раз и написана для приведения в единый, никого не ограничивающий и не замыкающий порядок множества различных вещей, которые при раздельном рассмотрении никогда не могут быть восприняты адекватно, ибо в сумме они образуют систему открытую.

Предположения о существовании информационного Мира (поля и тому подобного) так или иначе появляются во множестве работ, причем самого различного толка. Другое дело, насколько внятно эти мысли сформулированы, насколько адекватно понимание феномена, апелляции к экспериментальным фактам и употребление формального аппарата.

Не хотелось бы устраивать разбирательство с персоналиями, это непродуктивно, неинтересно, неблагодарно да и просто длинно. Но некоторые перлы трудно обойти вниманием. Речь не о том, что в последние лет пятьдесят понятие не только интеллекта, но и, например, информационного поля насиловали кто и как хотел, а в том, что есть труды в коих концентрация вольностей превосходит пределы даже неразумные.

Так в одной из книг с названием, весьма похожим на название книги, которую читатель держит сейчас в руках, приводится сначала длинная и путанная аргументация за то, что негэнтропийные процессы имеют другой сущностный характер нежели энтропия.

Рассуждения о том, что “информационный мир должен быть другим” представляются даже обоснованными, как и мысли о том, что концентрированные информационные процессы должны порождать некий “эквивалент массы”. Но страниц через двадцать выясняется, что автор имеет ввиду оценку Л.Бриллюэна и ничего более.

Против Л.Бриллюэна никто и не возражает, бит тоже структура и, участвуя в динамических процессах, может привносить некий “импульс действия” или наоборот – для своего порождения “отбирать импульс”.

Но еще через два десятка страниц выясняется, что под оценкой негэнтропийных процессов автор имел ввиду лишь манипуляции с формулами для оценки физической энтропии – и ничего кроме. Дальше, если кто отважится прорваться через оставшиеся 150 страниц, то ясно что обнаружит: дальше следует описание того, как должен быть устроен и действовать классический демон Максвелла. А что еще следует ожидать, если в основу феноменологии положены только процессы распада, физическая энтропия?

Однако, такие сочинения могут в целом иметь некий конструктивный эффект , например, как демонстрационный пример к предыдущему приложению. К тому, как манипуляции с представлениями в информационном мире приводят к порождению сущностей (например, теорий), которые даже невозможно ни подтвердить, ни опровергнуть, но можно достаточно просто привязать к какому угодно набору экспериментальных фактов. Только стоит ли эффект чернил?

Встречаются и более решительные авторы международно-информационно-академического толка и более “революционные” теории. Так, например, некоторые считают, что можно постулировать: “информация превращается в энергию и массу, и так порождает всё”. Не исследовать природу негэнтропийных процессов, их взаимоотношение с энтропийными и общую картину Мира – а просто взять и постулировать. Dixi и достаточно. И никто не напишет, что, мол, батенька, что-то у вас задумчиво изначально…

Далее уже позволено вытворять буквально, что захочется. Можно сформулировать теорему с доказательством на шесть страниц, плотно набитых тензорами и обобщенными функционалами. И на последней из них специально отметить, что все это справедливо для потоков, стремящихся по мощности к счетной бесконечности. Резонно спросить – а что там, в этих теоремах, после машины Тьюринга? Зачем это?

Сам по себе феномен массового появления публикаций такого рода уровня даже не “генетического материализма”, а скорее “материально-атавистического” тоже интересен. Казалось бы, с развитием технологий преподавания все должно быть наоборот. Возможно, что преподавание все же не только технология, но стиль и искусство. Но вот перестали преподавать материалистическую философию, открылся простор для философии нормальной, так ведь нет. О философии науки даже речи не идет – так все, абстрактным галопом по древним мыслителям (то, что преподают философией называть нельзя), философская дискуссия за пределами узкого круга – это уже считается чем-то срамным. Понятие “философствование” из удела избранных как было переведено в ругательные, так там и осталось.

А, следовательно, таков и общий уровень научной культуры, особенно в новых областях знания. “Информатикой могут заниматься все” – как напоминает это отделы и лаборатории АСУ крупнейших военно-промышленных организаций, куда администрация традиционно определяла своих секретарш. Какой может быть в науке об информации выбор между натурфилософией и чистой абстракцией? Большинство даже не желает хоть в принципе понять, о чем в таком случае идет речь. А самые “продвинутые” цитируют Менделеева: “Сказки рассказывать всякий горазд, а ты, поди, демонстрируй!”, считая это доказательством самодостаточности прагматизма науки.

Вот и объясняй теперь, что диалектика – высший пилотаж словесной казуистики, что три независимых закона могут быть только изобретением человека, а Природе (и опять поясняй – не по Декарту) все это не нужно, поскольку Мироздание можно устроить гораздо проще из материи и информации (и информация принципиально не может быть свойством материи – сколько публикаций найдется, где она не объявлена свойством просто так, “от фонаря”?) посредством соотношений неопределенности и логики дополнительности. И что материалистическая позиция куда вреднее идеалистической – вспомните основной материал книги.

Но и в вопросах более приземленных повсеместно наблюдаем ту же ситуацию, отношение к манипулированию формализмами и данными опытов такое же “диалектически-волевое”.

Как-то забылся прием, широко употреблявшийся в преподавании создателями ТАУ. Дают студенту систему уравнений, например, пятого порядка и просят прикинуть (“так, быстренько, по инженерному”) структурную или функциональную схему устройства, либо функцию отклика. Возьмется испытуемый за дело – и сразу ясно, что с основами анализа у него не все ладно, а о теории устойчивости или регуляризации он едва слышал.

Не бывает в поведении любой механической управляемой системы уравнений порядка выше второго, а если встречается, то это какой-нибудь специфический режим, либо это процесс в сплошной среде или система с вложенной, многопорядковой динамикой, это уже не системы управления в смысле ТАУ, а нечто совсем другого порядка.

Уж эту-то простейшую истину должны бы усвоить авторы еще на студенческой скамье и не забывать, взявшись заполнять страницы книг уравнениями.

В порядке самокритики позволим себе предложить некоторую заготовку для критики и разгрома нашего подхода. Так как читателю очевидно, что мы позволили себе не только название, но и направленность работы, связанные с пересмотром и продолжением Винеровской кибернетики на новом уровне, то и относиться к нам надо соответственно, особенно при нашей феноменологической направленности.

Для начала напомним, что было написано в момент возникновения о кибернетике: “новая, невоспитанная наука, хочет захватить биологию, социологию, математику, для нее это все равнозначные системы”, “лженаука, порожденная современным империализмом и обреченная на гибель еще до гибели империализма”, “оружие холодной войны”, “оплот идеализма” и так далее, и тому подобное…

В связи с тем, что все, вошедшее в эти определения затронуто и нами, причем в системном смысле мы только подняли уровень рассмотрения проблем от сигнального до информационного, т.е. еще более приблизились к сути, отмеченной при критике кибернетики, попробуем дать синтетическое определение того же плана, но уже не для кибернетики, а для информодинамики.

Информодинамика – невоспитанная лженаука, порожденная амбициозностью малограмотных авторов, апологетов феноменологии и махизма. Должна быть разгромлена и отринута, ибо хочет захватить основы познания, заменяя теорию технологией, дошла до претензий на самодостаточность и пересмотр процедуры акта творения вплоть до объяснения Творцу законов (правил!), которыми он якобы при этом пользовался. Готова служить открытому обществу и прочим недостойным коллективам, но будет ими в свою очередь отринута, так как критикует и их. Является продуктом выходцев из социалистического лагеря, которые вне всякой очереди будут отринуты научной общественностью по месту пребывания, как несоблюдшие правила и порядки свершения открытий в большой науке.

Последнее тем более непростительно, что так называемая “информодинамика” дошла до претензий на вторую половину Вселенной, ранее зарезервированную для открытия более порядочными науками.

Как сказал нам один известный академик и один известный член-корреспондент настоящей Академии наук (не прямо, очень косвенно, опосредствованно через, и даже, показалось, благожелательно) “не лезли бы вы туда…”.

Ничего, Господа, христианскую религию и ТСС выбирают те, кто готов принести в жертву себя, эта религия и эта теория не требуют приносить в жертву других людей и теории.

Правда, об информодинамике такое не скажешь…

Подытожить сказанное выше можно так – с большинством публикаций, изобилующих похожими словами и обрывками мыслей наше исследование не имеет ничего общего. Конечно, мы не утверждаем, что в массе инфопубликаций вообще нет ничего ценного – может иногда просто неудачно сформулированы основы, так, что дальше просто и не разглядеть нечто полезное.

Из общего потока информационно-амбициозного вздора выпадает, пожалуй, только одно направление – то, что сформировано А.А.Денисовым в “Мифах теории относительности”, соединенных автором с изложением его взгляда на информацию. Разбираться с такими работами и интересно и полезно по следующей простой причине.

Цель исследования явно следует из всего контекста “Мифов”, автор намерен выяснить “как оно есть на самом деле”. (Правда из декларации во введении этого не следует, из таких деклараций следует, в подавляющем преимуществе, обратное – та или иная степень то ли заблуждения автора, то ли его юмора). Адекватен путь к цели, в употреблении аппарата отсутствует явные и скрытые ошибки и ненужные подробности, аккуратно выполнено и совмещение аппарата со взглядом автора на феноменологию, на физику.

Все это избавляет от необходимости рассматривать разделы публикации по отдельности или разбираться в отдельных уравнениях и позволяет сосредоточиться на нескольких ключевых моментах, которые являются общезначимыми для любой концепции, любого представления.

Анализ феномена или физической сущности, объективного содержания явлений (что совсем не одно и то же вопреки утверждению автора) строится на том, что наблюдаемые эффекты изменения масштабов (эффект Доплера и т.п.) зависят и от относительных скоростей объекта и наблюдателя, и от времени прохождения сигнала, т.е., в конечном счете, от расстояния.

Продолжая рассуждения в принятом направлении естественно было бы заметить, что наблюдаемые изменения размеров движущегося объекта зависят также и от размеров этого объекта. Далее, также естественно констатировать, что любой физически реализуемый измеритель имеет конечную базу во много раз превосходящую длину волны измеряющего сигнала, их соотношением и определяется угловое разрешение измерителя.

Собственно физический смысл и имеет только угловое разрешение. Только когда объект движется строго на наблюдателя или от него и наблюдается само движение, но движение точки, некоторой проекции объекта.

Даже если мы найдем способ различать “начало” и “конец” объекта, то наблюдаемые искажения его размера, привносимое самим этим размером, мы должны воспринимать как некоторое “сигнальное соотношение неопределенности” и ввести некоторое усреднение. Во всех же остальных случаях, когда вектор скорости не лежит на прямой, проходящей через измеритель, измеряется не само движение, а некоторый параллаксный эффект – в силу конечного размера базы измерителя.

Это означает, что для общего случая необходимо рассматривать как минимум три точки, относительное движение двух объектов оцениваемое одним измерителем, либо движение одного объекта, оцениваемое двумя измерителями, находящимися на расстоянии D >> B, где B - база измерителя.

Т.е. инерциальное движение точки уже само по себе чистая фикция, абстракция, не имеющая реального в смысле наблюдаемости эквивалента. А если учесть, что уже установлено наличие направления анизотропии наблюдаемой Вселенной, то и само понятие инерциальной системы не более, чем абстракция, имитационная модель определенной степени приближения.

Однако все сказанное автор предпочел “не заметить”, а постулировал реальный физический смысл отрицательной скорости, а еще несколько ниже и вовсе приписал физический смысл декартову тригону, снабженному линейной метрикой, и даже не счел нужным высказать это явно. Дальнейшее таким образом уже предопределено. Можно и не рассматривать все “Мифы” подробно, коль скоро обращение с формулами везде вполне корректное.

Теперь все зависит от интерпретации самого представления, координатной сетки. Можно не считать ее физической реальностью и вслед за Эйнштейном получить релятивистские эффекты как реальность при отсутствии эфира. Можно объявить ее (метрику) физической сущностью и получить по А.Денисову эту же самую метрику в виде “эфира” (как говориться, обратно в собственные руки), а релятивистские эффекты как чистое искажение наблюдения.

Но ведь можно и признаться честно, что в основу всех представлений положена эта самая линейная метрика, то есть то, что вовсе не обязано существовать в природе изначально, вне сознания и независимо от него, то, что суть чистая абстракция. А дальше автоматически сработает инвариантность представлений.

Третий выход – в признании, вслед за Р.Бартини, информационного соотношения неопределенности, невозможности отделить “видимые” эффекты от “истинных”, не выходя за рамки постулатов самого представления.

Что-то уж очень подозрительна просто уникальная одинаковость свойств “эфира” у самых разных школ и авторов:

Ну конечно. Это свойства линейной метрики и ничего кроме. Если честно и до конца следовать позиции материализма и считать что информация не существует как отдельная сущность (а только как “свойство материи”), то ничего другого и не остается. Неизбежно придется присвоить объективной информационной, чисто абстрактной категории - метрике, реальный физический смысл, физическую сущность.

Впрочем и любая другая концепция “изма”, верховной метатеории в последней инстанции, неизбежно хоть окольным путем, но приведет к тому же самому.

Напомним здесь, что выше, в постановке ТСС, мы достаточно подробно рассматривали как из совокупности двух систем конусов углового разрешения, возникает образ, абстракция линейной метрики, линейной пространственной шкалы. Т.е. в этом смысле метрика существует только как информационный артефакт, представление.

В соответствии с логикой дополнительности, мы допускаем также, что метрика существует и как физическая сущность, но не априори, а как результат некоторой совокупности взаимодействий.

А.Денисов делает весьма сильное методологическое утверждение о том, что уравнения не могут иметь физического смысла, но решения – могут. И точно так же бессмысленно рассуждать об инвариантности уравнений, то есть представления. С позиции “единственно верного учения” это вполне естественно и логично, но не проще ли констатировать факт – любая совокупность наблюдений и догадок, любое представление в тот момент, когда оно зафиксировано, становится имитационной моделью, и не более того.

Это верно просто исходя из того, что само “прямое наблюдение (измерение)” не более чем абстракция. В этом случае физический смысл имеет как раз инвариантность уравнений, то, насколько динамика представления способна “точно отслеживать” динамику наблюдаемых процессов, т.е. динамику другого представления, происходящего от феномена “наблюдения”.

Разумеется, при этом полностью теряется смысл “законов диалектики”, тем более их “физический смысл”. Только откуда следует, что они вообще какой-либо смысл имели? Это наличие априорного смысла диалектики можно, конечно, принять за аксиому, но не более. Сам по себе этот факт многое говорит об аксиоматическом подходе.

Зато за принципом минимума остается четкий физический смысл во всех его проявлениях и мы предпочитаем эту альтернативу, хотя бы уже потому, что она проще.

Заметим теперь, что для “исходного пространства” кроме “абсолютной пустоты, абсолютного отсутствия априорных свойств достаточно предположит всего одно – квантованность. А квантованность – это уже протоструктура. Какое бы слабое по величине, но конечное взаимодействие на базе этой структуры не возникало, на фоне строго нуля оно будет означать “абсолютную жесткость”, т.е. может быть “агентом” для передачи сигнала со скоростью V > ?.

Факт наличия сходных свойств, некоторой похожести трактовок различных явлений в нашем представлении, в модели А.Денисова и многих других как раз и является однозначным указанием на реальное существование инвариантности представлений. И также индикатором того, что принцип минимума реально существует и действует.

Что же до рассуждений об информации в конце “Мифов” – понятно, что к феномену информации это не имеет ровно никакого отношения. Не может информационная половина Мира состоять из одних “свойств”, не имея в основе ни одной сущности.

В конце концов, любая полемика, связанная с упоминанием о “лунных ночах” и выяснением “истинной физической сущности”, не более чем соревнование амбиций, выяснение “чья имитационная модель лучше”.

Как утверждается с позиций абстрактного гуманизма, не может же не быть в предмете обсуждения чего-нибудь хорошего. Но чтобы это хорошее не сводилось только к хорошему примеру инвариантного представления, требуется большой труд, отрешение от идеологических догм, а не попытки их “улучшения”, уважение к великим мыслителям (мы имеем ввиду не только Эйнштейна, но и, в частности, Маха и Авенариуса), несмотря на некоторые их упущения (для исправления которых не обязательно привлекать лошадей), а также уважение к информации как феномену, самостоятельной сущности.

Информодинамика как наука молодая, впервые предлагаемая читателю в таком объеме, наверное, может еще далеко не все, разработка должна быть продолжена.

Но, кроме всего прочего, информодинамика уже предлагает альтернативный путь, предлагает признать, что мы никогда не узнаем, чем в точности жертвуем, переходя от реального явления к наблюдаемому, т.е. признать реальное существование информационных соотношений неопределенности, вместо того, чтобы придумывать и аксиоматизировать некоторые произвольные сущности.

Ничего страшного в этом признании нет. Не бесконечные множества сущностей и свойств порождают многообразие Мира, а законы самоконструирования открытых систем. Изучение взаимодействия контекстных систем, изучение динамики инвариантности представлений – это единственный способ и инструмент для “вылезания” из прокрустова ложа имитационной модели.

Суть не в хорошей или наилучшей имитационной модели, а в знании законов взаимодействия систем (включая и реальные Природные системы, и системы представлений, и ограниченно-контекстные системы, т.е. модели), которые только и дают возможность удержать наши представления “достаточно близко” к физическим и информационным процессам самой Природы, к тому, что на самом деле происходит в реальном Мире.

Первое издание этой книги [11] было предложено читателям в форме курса лекций. Фактически это потребовалось авторам для обеспечения себе свободы формы изложения материала. Все обещания первого издания мы выполнили. В том числе и обещанные в первом издании материалы по организации основного цикла управления для системно-сложных объектов уже опубликованы в [34], и мы отсылаем читателя к этой работе.

Но последняя лекция первого издания (часть вторая, лекция XVII) включала в себя скорее перечень новых возможностей и перспектив, чем сколько-нибудь подробное их описание. Мы считаем необходимым переписать ее в соответствии с нашими новыми исследованиями и предложить читателям в виде самостоятельного приложения к основному тексту книги, тем более, что нам по сути не надо ничего исправлять и изменять в ней. Все сказанное ранее остается правомочным и мы здесь только даем курсивом комментарий для пояснения и конкретизации сказанного ранее.

Лекция XVII (расширенный вариант для второго издания).

Дальнейшее будет излагаться в предположении, что ТСС и вправду существует как факт и работает как система и без специальных ссылок на то или иное ее правило, если конечно действие этих правил не интересно само по себе. Какая-то структура и последовательность изложения отсутствует – это список фактов и проблем, подлежащих разработке, и заметим – список по существу открытый.

1. Коли два Великих Взрыва (энергетический и информационный) и вправду, т.е. реально совпадают, причем с точностью до всех существенных изоморфизмов, т.е. объективно, то из этого следует, что обе модели, скорее всего, верны и комплементарны со всех сторон. Вопрос “что же за границей Вселенной” праздный, поскольку открытые нам пути “энергетический” и “информационный” оказываются в буквальном смысле замкнутыми друг на друга в ее пределах. Если же там, за границей, что-то и есть – то выход за границу Вселенной (не красного смещения – шире) – это Его проблема, как и вопрос о местонахождении этой границы, для нас это “дважды виртуальная задача” – т.е. абсолютно недоступная.

А раз недоступная, то интересная. Только надо ли это Нам вообще или, скажем, сегодня? Не будет ли это попытка сказать “больше чем все обо всем”? Как показывает история цивилизации, на вещи, пока что совсем не нужные, и тратятся основные силы и финансирование обеспечивается, если пообещать от них что-нибудь военно-энергетическое. Опять и снова башни Вавилонские получатся… Давайте сначала “все обо всем” скажем.

2. – Физика, в том числе экспериментальная, накопила значительное количество материала в значительной мере “хорошо упакованного” в некотором смысле, информатика же, только выходящая “из уровня шаманизма” - пока располагает только некоторым “более удобным и дешевым инструментарием”, ибо компьютерный эксперимент стремительно дешевеет.

Остается надеяться, что из организации тесного взаимодействия обеих направлений выйдет толк и в первую очередь – в смысле разработки явлений пограничных (поскольку границы между миром и антимиром и физическим и информационным – не “абсолютно тонкие” в некотором смысле), базовых организующих структур и организации этих структур в более сложные.

Возникает и вопрос об организации взаимодействия между информационным и физическим миром и правилами взаимодействия, а также разработке правил безопасности, т.к. на некотором структурном уровне достигается критическая ситуация.

Главная проблема: как договориться с теоретиками - традиционалистами, донести простую истину о том, что взгляд на любую систему как открытую неизбежен, начиная с некоторого уровня сложности этой системы. А традиционное “деление на дисциплины” здесь уже совсем не при чем, сложность системы ставит другие рамки – либо мы изучаем реальное явление и находим нечто полезное, либо разводим бесконечную “игру в бисер”, то бишь в имитационные модели.

Так создание реакторов на аннигиляции представляется не только пустой затеей, “настолько богомерзкой”, что подлежит соответственному наказанию – за перевод невосполнимого ресурса – структуры Вселенной.

Ясно, что помимо известной “внешней реактивной тяги” должна существовать машина без выброса массы – для ограниченного радиуса действия. Соответственно, “ракета” – для больших (если она вообще имеет смысл – т.е. полет как таковой).

Есть естественные ограничения (только мы еще не знаем какие именно) на перемещения во Вселенной с точки зрения (позиции) ее экологии. Что же до энергетики, то “кольцо замкнет” – термоядерный реактор, но на неизвестных пока принципах резонанса, а не “вали больше, дави сильнее”, как это делается сейчас. Как спроектировать эту схему расскажем после.

“Взвесить чистую динамику”, инфокварк оказалось не так и сложно, Эта динамика порождает эффект отрицательной “чисто гравитационной” массы в 10¹³ раз превосходящей массу всех участвующих в процессе электронов. Так что если создать некоторую динамическую систему, в которой аналогичным образом участвуют материальные массы, а не относительные скорости волновых фронтов – то может быть это и будет “антигравитационная машина”? Не намного сложнее оказалось реконструировать и генератор продольной волны и нигнитрон – синтезатор тяжелых частиц. Конечно это только схемы, принцип, – работать надо…

3. – В ближайшее время следует ожидать появления “кольцевой” структуры в виде физика-математика-информатика, но не как наднауки, а как структурно увязанного сообщества некоторых их разделов – “общая теория открытых систем” – в идеале сегодняшней терминологии: общая теория “общих” систем.

Здесь мы подошли к тому порогу сложности, о котором некоторые догадывались и прямо предупреждал Винер. Искусственная, произвольно постулированная аксиоматика и аппарат уже не пригодны. Аксиоматика самой Природы похоже нашлась. Дело за малым – аппарат разработать…

4. – Изматики могут родить и обязательно родят новых хищников. Если при информационном уровне общения появился коммунизм с фашизмом, то на надинформационном уровне общения что это будет? Уничтожить их нельзя – только сами могут вымереть.

Паллиативом здесь не обойдешься, панацея требуется – личная гигиена личного сознания…

5. – Потому у нас и “не родился” надинформационный язык – дикие пока, знать его нам не положено, и говорить на нем с нами не о чем…..

Действительно, мы находимся на стадии ментагенеза, “нечувствительного перехода в стадию коллективного сознания”. То есть упорно лезем в яму того самого процесса, который неизбежно закончится информационной энтропией, не постепенным термодинамическим распадом, а взрывным развалом, уничтожающим не только саму систему, социум, но и базовую структуру социума – этнос и огромное большинство элементов системы, индивидуумов. В принципе даже сам вид HS может исчезнуть, если количество особей упадет ниже критического (критического и в биологическом и в информационном смыслах). Может это и есть тот самый Страшный суд или Армагеддон, или что-то им подобное? Тот самый фильтр, который отделит достойных, только не по критериям, придуманным схоластами, а самим критерием и будет (и уже есть) – “постигни, каковы критерии”…

6. – Паранормальные явления вычислимы и могут исследоваться не только экспериментально. Возможна организация планирования экспериментов. Общевселеннское время, которое можно отловить как проскальзывание энергетических и информационных таймеров, отмечает ход некоторых для нас важных и интересных событий.

В точках совмещения двух или трех шкал наверняка происходит много интересного. Сами эти точки расположены неравномерно, так что они “неодинаковы”. Поскольку разные материальные процессы происходят с разной скоростью, то и в пространстве имеются особые точки – “Бермудские треугольники” на поверхности Земли (их должно быть шесть или три на полушарие) и еще всякие другие.

И не пора ли вернуть кое-что из “паранормального” в нормальное, а то науке нашей все стыдно за тарелки и прочие фичи, с одной стороны они есть, а с другой вроде как и нет. Что же это за наука такая, если ее фундаментальность требует противовеса в виде паранормальности? С испугу что ли, стали появляться паранормальные, но вполне реализуемые и иногда даже полезные вещи? А может быть сделать еще крохотный шажочек – вспомнить про всеобщность принципа дополнительности и перестать шарахаться от непонятного, шаманизм ведь не в непонимании, не в непонятном, а в заклинании от непонятного, будь то шаманский “чур”, либо явное или косвенное постановление “О не рассмотрении…”.

7. – Помимо уже упомянутых “существенных изоморфизмов” материального и информационного мира должны быть и другие – много. Они могут порождать образы, причем не только информационные, но и вполне материальные, свойством которых является парность, комплементарность, но могут быть и другие свойства. Еще они – короткожители, но это еще как посмотреть, в какой шкале. (Может большинство элементарных частиц – оттуда?). Наконец, должен быть рабочий фон (реликтовое излучение?). Если это так, то тогда “дыры” - Вселенские пылесосы для уборки мусора, но иногда и спички и носки хватают. Сверхтекучесть (как феномен) – может промежуточное состояние между материей и информацией (точнее “изображение” этого состояния в виде физического феномена)? Наконец физический вакуум – может перегородка, но не между двумя, а между четырьмя (или восемью) “отсеками”?

А в целом – похоже уже хватит фантазировать, ибо есть с чего начать и инструментарий появляется. Из главы “О физике” ясно, что достаточно господам теоретикам отказаться всего от одного “символа Веры” – метрики как априорной данности, а аппарат похоже и менять сильно не придется… Зато работы хватит на всех, причем настоящей.

8. – Господам психологам тоже, наверное, ясно почему тесты и тренажеры на одном уровне эффективны, на другом – бесполезны, а на каком-то просто бред. Так же как и то, что “тамагочи” и виртуальные игрушки (робопсы и т.п.) – хуже любых наркотиков. Предвестники оружия страшной силы. Неестественная управляемая перестройка структур, если кто по делу займется...

Оглянись вокруг себя, читатель. Сколько ещё подобных примеров работы и деяний на “тестово-тренажерном” уровне увидишь…