Опубликован: 27.05.2013 | Доступ: свободный | Студентов: 1620 / 143 | Длительность: 11:51:00
Специальности: Философ
Лекция 5:

Информациогенез и самоорганизация

< Лекция 4 || Лекция 5: 12 || Лекция 6 >

Самоорганизация в природе и обществе

Концепции самоорганизации и синергетики, упомянутые в "Физика информации" позволили объяснить многие процессы развития (включая эволюцию) без привлечения сверхъестественных сил и мистики чуда, хотя самоорганизация как будто происходит сама собой, без видимых причин и внешнего вмешательства.

Пример 4. Эволюция космических тел согласно научным данным проходит в течение нескольких миллиардов лет, эволюция живой природы на Земле – сотни миллионов лет, эволюция разума – десятки миллионов лет. А Бог на третий день создал "зелень, траву, сеющую семя по роду и по подобию ее, и дерево плодовитое, приносящее по роду своему плод, в котором семя его на земле", на четвертый день – "светила на тверди небесной" (Библия, Бытие, 1). За следующие два дня Господь создал всю фауну и человека. Мы восхищаемся проворностью Творца (если, конечно, понимать "день", "субботу" в человеческом измерении). Эволюция так быстро не творится. Господь Бог или эволюция? – вечная дилемма, неразгаданная загадка бытия, которую, по нашему мнению, надлежит оставить в покое, как и тайну Творения. Последнее вместе с атрибутивной информацией природы следует принять как данность. А тайны, что ж? – без них жизнь скучна и неполноценна.

Многошаговые процессы с оптимизацией некоторой целевой функции, подобные эволюции и самоорганизации тезауруса, часто встречаются в задачах динамического планирования, распределения ресурсов, оптимизации транспортных перевозок и др. Для решения подобных задач возможны два способа решения: 1) искать сразу все элементы решения на всех шагах; 2) строить оптимальное управление шаг за шагом, оптимизируя целевую функцию на каждом шаге. Реализация первого способа возможна в конечных алгоритмах динамического программирования с известной целью и результатом оптимизации (экспертные системы, интеллектуальные игры и др.). Второй способ оптимизации проще, менее рискованный, чем первый, особенно при неопределенно большом числе шагов и неопределенном конечном результате оптимизации. Обратим внимание, что задачи распределения ресурсов и оптимизации транспортных перевозок, по существу, являются основными в биологических и интеллектуальных процессах метаболизма. Соответственно, мало оснований полагать, что природа для решения задач самоорганизации выбирает сложные пути (созидание) вместо простых (эволюция). Наблюдаемая сложность природы изначально проста. Задача рациональной науки – понять эту простоту.

Было бы наивным полагать, что простота механизма самоорганизации в приведенном понимании идентична простоте в "понимании" природы. Поиск простоты в сложности природы как одна из сторон реализации принципа простоты ( "Информация и управление" ), по возможности, не должен быть слишком антропным. Достичь такого понимания природы, не ограниченного человеческим опытом и рациональной наукой, дано немногим. В физике XX века это, пожалуй, Бор, Эйнштейн, Х. Лоренц, де Бройль, Паули, Гейзенберг, Ландау. Известный афоризм Н. Бора о теориях, недостаточно безумных, чтобы быть правильными, образно демонстрирует стиль, исповедуемый неклассической и постнеклассической наукой.

Пример 5. Проанализируем некоторые эмпирические примеры биологической самоорганизации (И. Пригожин). При угрозе голода амебы стягиваются в единую многоклеточную массу, личинки термитов концентрируются в ограниченной области термитника. Подобная кооперативная самоорганизация свойственна любой популяции, т.к. "общий котел" всегда выгодней, экономней, чем раздельное питание. В этих примерах (вне зависимости от конкретного механизма самоорганизации каждой популяции) важно понять, что стимулом самоорганизации было достижение величиной разнообразия популяции некоторого контролируемого порога, вызывающего подпрограмму принятия "организационного решения". Подобный алгоритм самоорганизации характерен для коацерватных капель, развивающихся и конкурирующих фирм, государств, избирательных блоков, студентов перед экзаменом, семей и кланов и т.д. При этом глубинным мотивом кооперативной самоорганизации в общем случае является инстинкт самосохранения (выживания), проявляющийся не только при угрозе голода, но и при любой опасности со стороны враждебной среды. Так, "сытые" поодиночке предприниматели объединяются перед угрозой национализации частной собственности, слабые объединяются в стаи, племена, государства, (кон)федерации, союзы перед угрозой силы. Вполне вероятно, что и многоклеточные организмы появились в результате кооперативной самоорганизации одноклеточных, что облегчило совместное выживание, усвоение пищи, устойчивость к агрессивной среде. В основе (на входе) любого организационного решения лежит информация – пока система не осознала входной (внешней) информации, ни о каком решении речи быть не может. Это, если угодно, аксиома теории управления. Следовательно, к самоорганизации, действительно, можно придти только через познание собственного информационного разнообразия. А самопознание без тезауруса, хранящего информацию и программу ее генерирования, невозможно.

Итак, порождение информации происходит в процессе освоения (самопознания) системой приобретенного ею разнообразия, и этот процесс состоит в опосредованном (через разнообразие) распознавании и перекодировании внешней информации среды во внутренние более ценные информационные коды упорядоченности, смысла, знания (в зависимости от достигнутого системой уровня развития). Такое распознавание и перекодирование эквивалентно генерации все более ценных видов информации и возможно только при наличии программы развития и, в частности, программы генерирования информации (Диссипация информации происходит "внепрограммно".) , по принципам своей работы сходной с принципами "неймановского компьютера". Это не случайное совпадение – фон Нейман тесно сотрудничал с Винером и другими пионерами кибернетики в выработке компьютерных и кибернетических концепций.

Пример 6. В неживой природе примерами самоорганизации служат возникновение в жидкостях турбулентности из ламинарности, образование конвекционных "ячеек Бенара" (гидродинамика), автоколебательные реакции (химия), материализация виртуальных микрочастиц физического вакуума (физика).

Пример 7. В обществе примерами самоорганизации служат рынок с его "невидимой направляющей рукой" (А. Смит), истинная демократия, формирование информационного общества, Интернет, социальные сети и сетевые сообщества. Современные социальные институты как продукты человеческой деятельности в своем большинстве не являются результатом сознательного властного планирования, а самоорганизовались практически спонтанно из нелинейных, неравновесных, подчас катастрофических социальных процессов ХХ в.

Информационная экспансия

Неразрывная связь самоорганизации с информациогенезом означает, что информация сопутствует любому развитию. А поскольку все известные открытые системы в той или иной мере изменяются и развиваются, взаимодействуя друг с другом и со средой обитания, между информациогенезом и системогенезом существует глубокое неразрывное единство (А.Н. Кочергин), и можно говорить об информационной экспансии во все мыслимые системы. Иными словами, информационная экспансия означает, что информация является основным ресурсом развития всех без исключения систем. И если до появления понятия информации не могло быть и речи об информационной экспансии, то сейчас ее существование не должно вызывать сомнений.

Об информационной экспансии в природе свидетельствует вся история жизни, двигавшейся от примитивных чувственных материально-энергетических перцепций первых одноклеточных организмов к идеальным апперцепциям рефлектирующего сознания человека. В неорганической природе проследить историю информационной экспансии гораздо сложнее, ведь история природы гораздо продолжительней истории жизни. Но, исходя из имеющихся представлений об атрибутивной информации и физике информации (см. темы 1, 2), отметим, что концепция атрибутивной информации как внутренней информации всех без исключения объектов природы и теория информационного поля, питающего информацией физические поля, созвучны с концепцией информационной экспансии. Поэтому, полагаем, информационная экспансия свойственна всем естественным системам – неорганическим и органическим.

Информационная экспансия наблюдается в развитии артефактов материальной культуры, в частности, вычислительной и телекоммуникационной техники – от первичного "большого калькулятора" (computer) к современной портативной информационной машине (informachine), от сложных (дорогостоящих) телефонных и радиотехнических средств проводной и беспроводной коммуникации XIX-ХХ вв. к более простым и доступным современным средствам, в значительной мере использующим ранее созданную инфраструктуру связи.

Становление информационного общества – свидетельство информационной экспансии в сфере общественных отношений. В информационном обществе информация становится национальным ресурсом и производительной силой, не менее половины трудовых ресурсов трудятся в информационной сфере, в менталитете людей превалирует культ знаний и всеобщей грамотности, мораль и этика отношений пополнились киберэтикой и инфоэтикой, государствам приходится считаться с наличием на своих территориях независимого глобального киберпространства, насыщенного информацией и виртуальными персоналиями (по аналогии с физическим пространством, насыщенным веществом и телами). Мощные информационные потоки вторглись в жизнь человечества, грозя его психологическим и физиологическим возможностям не меньше, чем цунами и тайфуны. И если последние мы считаем проявлениями океанической экспансии, то в равной степени "информационный потоп" есть признак информационной экспансии.

Проблема человека в мире информационной экспансии приобретает специфические черты ( "Информация и человек" ). Ведь информации в этом мире много, даже слишком много, но как в ней вычленить жизненно важные знания, – большой вопрос: "Каждый хочет, чтобы его информировали честно, беспристрастно, правдиво – и в полном соответствии с его взглядами" (Г. Честертон). Но о честности, беспристрастности и правдивости информации можно только мечтать, говорить, причем каждому согласно своим взглядам. А в мутном потоке данных, низвергающемся на человека через Интернет и ангажированные СМИ, вместе с объективной информацией полно дезинформации и информационного шума. Отделять "зерна от плевел" приходится каждому из нас.

Самообучение

Напомним, что данные превращаются в знание через самообучение, когда система, в основном (но не только), познаёт собственное разнообразие (с учетом приобретенных информационных блоков) и отображенную среду, ищет, отбирает и запоминает ценную информацию в потоке данных, устанавливая дополнительные связи между ними. При этом термин "обучение" представляется нам архаизмом – обучение даёт (преподаёт) знание, но этого явно недостаточно; в конце концов, надо получить его. Руки дающего и берущего должны соединиться; весь процесс обучения стратегически должен быть перенацелен на самообучение, ибо "человек до конца понимает лишь то, до чего додумывается сам, подобно тому, как растение усваивает лишь ту влагу, которую впитывают его корни" (А. Реньи).

Строго говоря, этапы самоорганизации и самообучения системы не поддаются разделению во времени, характер отношений между ними – диффузный. Действительно, организация (упорядочивание) как ограничение разнообразия невозможно без познания последнего, без поиска и отбора ценных данных, без использования первичных механизмов памяти. Самоорганизация не прекращается на этапе самообучения, как при освоении приобретенных метаболитов не прекращаются обменные процессы между системой и средой. В связи с этим при рассмотрении процесса самообучения вряд ли есть смысл отделять его от самоорганизации. Этапы самообучения (запоминание, восприятие, усвоение и др.) можно интерпретировать как самоорганизацию тезауруса. На информационном уровне важно лишь учитывать, что процесс самообучения складывается из усвоения (запоминания), хранения и воспроизведения знаний. Если нарушен хотя бы один из этих этапов, самообучение может не состояться.

Самообучение системы начинается после приобретения ею от среды порции информационного разнообразия в виде некоторых данных, ценность которых неизвестна. Алгоритм самообучения состоит в отборе данных по некоторым критериям ценности и в связывании отобранных данных, ценных для системы, в информацию – первичное знание о приобретенном разнообразии. Это знание помещается для хранения в тезаурус (базу знаний), который был создан системой в своей памяти на самом раннем этапе самоорганизации. Однако самообучение на этапе связывания ценных данных не заканчивается. Подпрограмма селекции по критериям ценности продолжает работать, "осмысливая" первичное знание, ибо смысл знания – конечная цель самообучения. В результате система "познаёт" приобретенное информационное разнообразие и за счет этого увеличивает свою внутреннюю информацию (самопознание).

На всех этапах самообучения информациогенез не прекращается. Ведь любой акт отбора (выбора) или осмысления приводит к неравновесности системы, нестационарности латентных процессов информационного метаболизма, а значит, к генерированию информации. Среда участвует в самообучении лишь косвенно – через свое закодированное отображение в рецепторной подсистеме (Дружинин В.В., Конторов Д.С. "Проблемы системологии", 1976.) .

Количественные и качественные преобразования тезауруса происходят постоянно (Постоянность изменений не означает их непрерывности. Характер изменений предстоит выяснить.) и параллельно. При этом простое наращивание количества "элементов знания" (информационных блоков) в тезаурусе еще не дает права считать его "сокровищем" системы, как нельзя считать разрозненные, случайные, не связанные между собой данные (файлы) в долговременной памяти человека (компьютера) базой знаний. Вот если эти элементы будут совместно осмыслены в виде упорядоченных, содержательно целостных кластеров, множеств, списков, массивов, семантической и/или нейронной сетей, наполненных структурными элементами типа термов, фреймов, записей, объектов, переменных, графов, формальных нейронов, тогда можно говорить о системе (базе) знаний, тезаурусе организма или машины. Иными словами, информационные связи между элементами знания, входящими в тезаурус, должны быть надежнее, чем их связи с данными, находящимися вне тезауруса. Этим, кстати, любая система отличается от "несистемы": внутренние связи системы обязательно крепче внешних связей.

Организация внутрисистемных связей обеспечивается адресно под управлением программы генерирования информации и системной аксиологической установки познания ( "Знание как высшая форма информации" ). В "Информация и сознание" отмечалась принципиальная важность адресного связывания элементов знания в тезаурусе (скорость доступа, простота редактирования). Не зря известный RAM-принцип (От random access memory (англ. – память с произвольным доступом).) реализует адресное связывание ячеек оперативной памяти в "неймановском" компьютере.

Представим эволюцию тезауруса как усиление сложности открытой информационной системы (См. примеры 1, 2 в разделе 5.1.) , питаемое от ее среды обитания и имеющее предел когнитивной эффективности, который зависит от информационного ресурса среды, полезно усвоенного системой (Напомним, что вне данного ограничения информационный предел самоорганизации тезауруса не существует.).

Эволюционирующая от энтропийного хаоса к информационному порядку подобная открытая система одновременно проявляет и признаки движения от порядка к хаосу, тем бoльшие, чем меньше доля ценной (для системы) информации в объеме данных, поступающих в тезаурус. Второй эффект прогрессирует по мере приближения к концу жизненного цикла системы. В результате "старые" системы часто приходят к агностическому синдрому незнания: "Я знаю, что я ничего не знаю".

Но не следует считать энтропийную тенденцию развития только "старческим" негативом. "Молодые" системы тоже не избегают хаоса, потому что он информационно креативен не менее (а чаще более), чем порядок – та или иная тенденция определяется целью развития. Порядок тяготеет больше к устойчивости (сохранению, преемственности, ограничению разнообразия), хаос – к неустойчивости (новизне, изменчивости, созданию разнообразия). Порядок, придерживаясь здорового консерватизма гомеостатических систем, нацелен на "сохранение достигнутого" вместо поисков чего-то "лучшего – врага хорошего". "Свободолюбивый" хаос, наоборот, жаждет творчества. Обе тенденции взаимодополнительны и взаимопроникающи в своем сосуществовании, будь то организм или машина, популяция или государство, система образования или спорт, искусство или лингвистика.

Системные исследования показали, что развитие систем носит (квази)ступенчатый эмерджентный (От лат. emergere – появляться.) характер, когда переход на каждую следующую ступень соответствует скачку качества системы – она приобретает новые, ранее отсутствовавшие у нее свойства. Полагаем, что ступенчатый характер развития объясняется дискретностью процесса генерирования информации тезаурусом системы, хранящим соответствующую программу.

Вначале уточним понятие качественного скачка. Природой не предусмотрены материально-энергетические процессы с бесконечными градиентами, описываемые разрывными функциями с бесконечными производными во времени. Следовательно, вообще некорректно говорить об идеальных скачках применительно к реальным процессам, даже к тем, что составляют предмет исследования теории катастроф. Любой самый "крутой" скачок при рассмотрении его на достаточно быстрой развертке во времени выглядит как переходный процесс, как затухающее или нарастающее колебание, но не как идеально вертикальная ступень.

Пример 8. Большой Взрыв, если он был, развивался во времени: "Первая сотая доля секунды", "Первые три минуты" – эти названия глав книги нобелевского лауреата С. Вайнберга о теории Большого Взрыва говорят сами за себя. Любой самый мощный сигнал имеет конечные фронт и спад, обусловленные реальными постоянными времени (временнoй инерционностью) приемо-передающих устройств или органов. Словом, "никакое изменение не происходит скачком" (Г.В. Лейбниц). Эта сентенция справедлива для закономерностей самообучения тезауруса и общественного развития, действующих в рамках (а не вовне) природы и не подчиняющихся лишь воле и логосу людей. Возможно, неприятие природой идеальных скачков и есть одно из наглядных косвенных подтверждений ее эволюционности.

Пример 9. Экспериментальная зависимость обучаемости операторов (быстроты реакции) от длительности обучения имеет вид, приведенный на рис. 5.2 (по данным В.Ф. Венды). Как видим, зависимость носит существенно дискретный характер.

Обучаемость операторов (вариант)

Рис. 5.2. Обучаемость операторов (вариант)

В принципе каждый из нас сталкивался с таким дискретным (пороговым, релейным) эффектом самообучения, когда понимание или умение (как показатели эффективности самообучения) приходили к нам не сразу после первого обучающего импульса. Требовался не один такой импульс, бьющий в одну точку с разных сторон, прежде чем срабатывала эвристика понимания или умения. Так люди учатся ходить, танцевать, плавать, ездить на велосипеде, обучаются токарному делу, программированию, музыке, хирургии, тензорному анализу, входят в сложные миры Блаватской, Гуссерля, Хайдеггера, Бергсона и т.п. Словом, в каждом акте самообучения требуется накопление на субпороговом уровне некоторого минимума разнообразия состояний тезауруса, прежде чем оно (разнообразие) достигнет порогов обнаружения и распознавания генератора информации тезауруса, что приведет к срабатыванию генератора и повышению эффективности системы.

В связи с изложенным, если мы до сих пор использовали понятие скачка и далее будем это делать, то только в философском смысле. В физическом смысле скачок – это полезная идеализация, помогающая познанию природы, не более того.

Чтобы развивающаяся система могла генерировать информацию, она должна постоянно самообучаться, познавая возрастающее в результате самоорганизации разнообразие своих состояний. Иначе новая информация не возникнет. Но любое познание, как мы неоднократно убеждались, невозможно без ошибок, в том числе ошибок, обусловленных конечной чувствительностью и конечной избирательностью алгоритмов распознавания и классификации разнообразия.

Пример 10. На входе любого алгоритма распознавания и классификации (искусственного и естественного) находится канал связи, поставляющий первичные (необработанные) данные. Приемником может быть, например, сенсорное (рецепторное) устройство некоторого прибора, органа чувств, нейронной сети. Ограниченная чувствительность приемника обусловлена объективными факторами двоякой природы: внутренними шумами приемника и внешними помехами (шумом) среды. Чувствительность обычно флуктуирует относительно некоторого среднего значения, которое, в свою очередь, дрейфует, как правило, в сторону ухудшения, т.е. повышения порога обнаружения разнообразия. Если бы это было не так, т.е. чувствительность улучшалась бы по мере старения приемника, его не приходилось бы периодически настраивать, ремонтировать и, в конечном счете, "списывать" за негодностью. Рост порога обнаружения приводит к уменьшению частоты обнаружения изменений разнообразия и частоты качественных изменений тезауруса. Если изменение разнообразия все же обнаружено, система должна адаптироваться к нему (перенастроить системную матрицу реакций, управлений разнообразием, изменить порог обнаружения разнообразия). Адаптация имеет циклический спиралевидный характер; на каждом витке спирали производится обновленный возврат к возросшему разнообразию.

Конечно, обнаружение прироста разнообразия и обнаружение сигнала связи не одно и то же. В частности, однозначно утверждать, что порог обнаружения прироста разнообразия в развивающихся системах изменяется только в сторону повышения, было бы, по крайней мере, неосторожно. Если система способна развиваться бифуркационно, то бифуркации, резко изменяющие закономерное развитие или стагнацию системы, могут случиться в любой момент времени и дать толчок как увеличению, так и уменьшению чувствительности системы к изменению разнообразия. Выявить механизмы порогового обнаружения изменения распознавания не так-то просто. Но они существуют, если верить результатам тонких термохимических исследований живой клетки биологами. Эти механизмы объединяют с обнаружением сигналов общие объективные ограничения – наличие помех и конечного порога обнаружения. Внутренние и внешние шумы, наряду с ухудшением качества обнаружения прироста разнообразия, ухудшают и избирательность алгоритмов распознавания и классификации новых элементов системы, т.к. в шумах "размываются" границы между характерными признаками этих элементов, что справедливо для любых алгоритмов и их схемных решений, будь то алгоритмы наблюдения, мышления, познания или игры. Конечный порог обнаружения не позволяет распознать слишком малый (субпороговый) прирост разнообразия, меньший уровня порога; система способна распознать новое разнообразие и адекватно отреагировать на него порцией информации, если оно отличается от прежнего разнообразия не менее чем на конечную величину порога обнаружения.

Два рассмотренных фактора подтверждают фундаментальную значимость дискретности и вызываемых ею ошибок для процессов самообучения тезауруса, объективный характер дискретности процессов познания и развития. Таким образом, генерирование информации – объективно дискретный процесс, природа которого – в квантовании разнообразия. Дискретное генерирование информации является причиной ступенчатого изменения (скачков) эффективности развивающейся системы, информативности тезауруса.

< Лекция 4 || Лекция 5: 12 || Лекция 6 >
И И
И И

Успешно окончил один из курсов и заказал сертификат, который должен прийти по почте. Как скоро сертиикат высыается своему обладателю?

Владислав Нагорный
Владислав Нагорный

Подскажите, пожалуйста, планируете ли вы возобновление программ высшего образования? Если да, есть ли какие-то примерные сроки?

Спасибо!

Георгий Минасян
Георгий Минасян
Таджикистан, Душанбе, Таджикский политехнический институт, 1982
юля кулагина
юля кулагина
Россия