Текст книги "Детерминизм и системность"

Автор книги: Лёвин Гаврилович

сообщить о нарушении

Текущая страница: 5 (всего у книги 10 страниц)

Характеризуя однозначную причинность, приходится учитывать, что ее выделение возможно лишь в достаточно простых случаях, с применением целого ряда идеализаций, упрощений, абстракций.

Понятие «однозначная причинность» применимо для широкого круга явлений. Оно имеет смысл в решении познавательных задач определенного типа, образцы которых демонстрируют классическая физика, классическая механика, термодинамика и т. д. Здесь предмет исследования фиксируется с помощью ряда специфических допущений, таких как учет всех существенных причин, неограниченная точность описания условий и др. Совокупность идеализаций такого рода формирует абстракцию «абсолютно изолированной системы», описание которой поддается однозначному истолкованию.

Однозначная причинно-следственная зависимость занимает важное место в сети определений материальных явлений. Однако она не всегда выступает в качестве основного звена детерминации. Для многих ситуаций характер причинной связи существенно усложняется. Так, в исследовании сложных систем важное значение приобретает учет факторов, обусловливающих иррегулярность процессов. К ним относятся: 1) изменяющиеся и неподдающиеся полному контролю внешние условия, в которых существует данная группа явлений; 2) воздействия на такие явления со стороны независимых причинных рядов; 3) спонтанные внутренние возмущения и противоречия между явлениями. Для отражения совокупного действия такого рода детерминант имеет смысл применять понятие «вероятностная причинность».

Следует отметить, что включение понятия «вероятностная причинность» в научную методологию ставит вопрос о разработке синтетической категории причинности, которая способна учитывать сложную диалектику реального причинения, выступать адекватным средством отражения динамики сложных систем, служить надежным ориентиром обобщения процесса познания сложных явлений.

3. Стохастичность, закономерность, системность

Понятие о стохастических законах характеризует особый аспект вероятностной концепции детерминизма. Анализ этого аспекта имеет важное значение для обоснования методологии системных исследований.

Статистическое описание сложных систем позволяет выявить ряд особенностей их организаций. Общие свойства такой организации характеризуются с помощью понятия о стохастической (статистической) закономерности.

В современной науке для выражения статистических закономерностей используется язык функций множеств. Аппарат исследования таких функций дает теория вероятностей и математическая статистика. Общая форма этих функций характеризуется как вероятностное распределение.

На математическом языке статистическая закономерность описывает зависимость одних распределений от других и их изменение во времени. В рамках распределения устанавливается особый способ интеграции элементов статистической совокупности – случайных событий, для каждого из которых фиксируется устойчивая частота признаков, соотносимая с численной мерой вероятности. Вместе с тем распределение фиксирует дифференцированность элементов по группам, типам, состояниям и т. д.

Средства вероятностно-статистического описания представляют особый вид абстракции. Они связаны с отвлечением от непосредственных причин изменений отдельных статистических единиц. Здесь используется идеализация несистематического действия побочных явлений, что находит отражение в специальном способе их оценки – с позиций равновозможности. Соединение принципа несистематичности с принципом массовости позволяет переходить в процессе статистического исследования к устойчивым характеристикам массового случайного явления.

Абстрактная природа средств статистического исследования позволяет иметь дело с чрезвычайно широкой сферой приложения статистических методов. Так что их объект может быть выделен из различных целостностей и разнообразной среды, и в принципе объекты статистической совокупности могут принадлежать различным в качественном отношении уровням и областям действительности.

Однако произвольная совокупность явлений или фактов, выбранная, скажем, лишь по признаку пространственной смежности, не может служить основанием для применения статистических методов. Объединение случайных событий базируется на учете весьма общих, своего рода фундаментальных для данного случайного распределения признаков или параметров. Зачастую выбор таких признаков оказывается не простым делом и требует применения иных, нестатистических средств анализа с целью нахождения общей основы статистической совокупности (ею может быть структура объекта, общие условия, влияние природы некоторого объемлющего целого – например, типа общественной формации и т. д.).

С методологической точки зрения существенно, что применение распределений к описанию сложных многозначных процессов обеспечивает получение новых видов обобщенного знания. Методы статистического обобщения разрабатываются в рамках теорий оценки и теории испытания статистических гипотез.

Теория оценки позволяет определить показатели генеральной совокупности, к которой вероятно принадлежат параметры изучаемой совокупности, рассматриваемой как частичная выборка. Причем либо устанавливают конкретное значение параметра, что называется оценкой точки, либо оценивают интервал, в котором, как мы полагаем, заключены параметры совокупности. Это называется оценкой интервала. В настоящее время разработаны различные критерии статистических оценок⁵⁶.

Испытание гипотез связано с исследованием вопроса: принадлежит ли данная выборка некой совокупности, параметры которой определяются гипотезой. Здесь устанавливается, случайны ли отклонения между показателем выборки и параметром генеральной совокупности. Методы проверки статистических гипотез включают средства определения устойчивости массового явления. Существенно, что устойчивость выявляется здесь не в непосредственном исследовании значений некоторого признака, а на основе принципа фальсифицируемости случайной величины, характеризующей этот признак.

Поскольку интересующий исследователя признак берется в форме случайной величины, постольку в эмпирической проверке допустимы случайные колебания в его значениях. Статистический подход позволяет определить достоверность случайного характера этих колебаний. Косвенным средством подтверждения устойчивости исходной, формы случайной величины служит нефальсифицируемость соответствующей гипотезы.

Статистическая гипотеза имеет черты, свойственные любой научной гипотезе. Она возникает в итоге наблюдения за фактами. Однако способ ее выражения имеет характер теоретического допущения. В этом качестве гипотеза способна выводить знания за пределы конечных эмпирических фактов.

Смысл ее выдвижения заключается в том, чтобы доказать применимость обобщенной модели для описания наблюдаемого статистического материала. Эта модель может изучаться дедуктивными математическими приемами. Такие приемы выработаны математической статистикой на основе теории стохастических процессов и законов, управляющих случаем⁵⁷.

Уточняя логические возможности средств статистического обобщения, надо признать, что они основаны на идентификации подмножеств различной конфигурации по их функциональным характеристикам. Это обстоятельство обеспечивает применение статистического аппарата для выражения структурно-функциональных признаков сложных систем в ситуациях, когда иные методы для этой цели оказываются мало пригодными.

Структурно-функциональные основания статистических методов обобщения дают возможность углублять с их помощью различные аспекты качественного и количественного анализа сложных явлений. Показательно в этом плане, что усредненные массовые количественные характеристики статистических систем оказываются качественными, фиксируют разные уровни организации материальных систем.

Наглядным подтверждением тому является становление молекулярно-кинетической теории теплоты, в рамках которой природа термодинамических систем получила статистическое истолкование. Развитие физической теории в этом направлении показало, что некоторые интегральные характеристики термодинамических систем (температура, теплоемкость, энтропия и др.), выводимы из характеристик более глубокого уровня посредством статистического приема обобщения. Наиболее развитый аппарат такого вывода или перехода был предложен теорией так называемых «статистических ансамблей» Гиббса.

Переход к статистическим закономерностям указывает на общую методологическую тенденцию, связанную с преодолением абстрактного понимания детерминизма. Такое преодоление осуществляется в двух планах. С одной стороны, признается уровневый характер описания изучаемых процессов и явлений. С другой – детерминизм перестает трактоваться в духе строгой однозначности, строгой необходимости, освобожденной от влияния случайности. Последняя учитывается средствами статистических теорий как существенный фактор детерминации.

Применение статистических форм описания явлений связано с отказом от исследования элементарных причинных рядов. В этом нетрудно убедиться, обратившись к постановке задач статистической физики. Здесь используется ряд важных допущений: выполнимость эргодической гипотезы, конечность времени релаксации и монотонность возрастания термодинамической вероятности (осуществимость второго начала термодинамики). Принятие этих условий делает излишним прослеживание всех распределений микросостояний статистической системы, поскольку с позиций термодинамического равновесия (максимального значения энтропии) существенное значение приобретает лишь некоторое общее для каждого из этих распределений отношение к равновесному состоянию, определяемое вероятностной мерой.

Детерминистский смысл статистических методов связан с использованием категорий, фиксирующих соотношение начальных условий и результатов изменения системы. Статистическое описание характеризует начальные условия как класс недифференцированных условий. В соответствии с этим, результаты микропроцессов отражаются при статистическом подходе в рамках некоторой общей обусловленности, что оправдывает его характеристику как способа отражения сложной детерминации интегрального типа. В каком же отношении находится этот тип детерминации с причинностью? В философско-методологической литературе по данному вопросу нет единства мнений. Ряд авторов склоняются к признанию непосредственно причинного содержания статистических закономерностей (Л. Б. Баженов, В. С. Готт и др.). Для обоснования такой позиции используется представление о сложном характере реального причинения, содержащего массу различных оттенков, включая и снятие противоречия между определенностью и неопределенностью. Высказывается также утверждение о важности учета в категории причинности диалектики необходимости и случайности⁵⁸.

Противоположная точка зрения отрицает причинный смысл статистических закономерностей. В качестве основания для такого отрицания служит обычно тезис об ориентированности последних на описание случайности, неопределенности. Между тем, как полагают представители этой позиции, причинная зависимость является отражением однозначной необходимости и не выражается в вероятностно-статистической форме (Н. А. Князев, А. С. Кравец и др.).

Наличие ряда подходов, иногда исключающих друг друга, наметившихся в трактовке разбираемой проблемы, свидетельствует о ее дискуссионном характере. По-видимому, время окончательных выводов здесь еще не наступило.

На наш взгляд, во многих литературных источниках, посвященных анализу причинного содержания статистических закономерностей, недостаточно учитывается, что диалектическое истолкование причинности обязывает признавать не только процессуальный ее характер, но и опосредованность, результативность действия причинности.

Указание на данное обстоятельство может служить дополнительным аргументом в пользу тезиса о возможности существования сложных сетей причинной определенности явлений. Вместе с тем оно дает основания для утверждения, что статистическая форма выражения закономерности, ориентированная на воспроизведение результативного момента, не порывает полностью с собственно причинным описанием. В известном смысле первое есть абстракция от абстракции, если иметь в виду, что обращение к статистическим закономерностям связано с отказом от учета процессуального момента непосредственным образом. Однако косвенным образом данный момент все же присутствует, когда используют статистическую форму описания. Дело здесь заключается в ее способности выражать неопределенность, выступающую существенной стороной любого реального процесса изменения.

Идея совпадения причинного и статистического способов описания имеет важное значение для критики тезиса о чисто функциональной природе статистических закономерностей, об их ориентации на фиксацию отношений лишь между состояниями объектов совокупностей.

Если полностью игнорировать причинное содержание статистических законов, то трудно отмежеваться от тезиса об их чисто эмпирической природе. Понимая под статистическим законом количественное отношение между классами наблюдаемых значений параметров совокупности объектов, легко усмотреть в них простые классификации, описывающие, например, сосуществующие классы. Но в этом случае их существенное отличие от динамических законов проводится по линии индивидуального (отдельного) и коллективного (многого).

Мы не будем здесь специально обсуждать вопрос о правомерности использования такого основания. Заметим лишь, что количественные критерии различения статистических и динамических законов не выявляют их методологической специфики.

В силу дискретности материальных образований любой индивидуальный объект может быть представлен как некоторая совокупность (как многое) и при известных дополнительных условиях исследоваться статистически. Вместе с тем динамическая закономерность, если ее понимать как тенденцию, также имеет сферой своего действия многое.

По-видимому, опора на идею классов в статистических законах имеет иной смысл, нежели чисто количественное упорядочивание совокупности объектов. Достаточно очевидной является большая информационная емкость статистической формы описания поведения некоторой материальной системы в сравнении с соответствующей динамической формой. С гносеологической точки зрения именно в этом плане следует истолковывать, например, переход к статистическим методам в теории теплоты. В ее рамках эмпирически наблюдаемые тепловые параметры получили объяснение как возникающие на более глубоком уровне беспорядочного в известном смысле молекулярного движения. Тем самым была показана субстанциальная природа тепловых явлений, трактуемых в классической теории в феноменальном плане.

Этот же пример свидетельствует, что статистические законы могут служить средством теоретического овладения миром, поскольку они используются для построения гипотетических конструкций и вывода из них эмпирически проверяемых следствий. Так, обращение к классической статистике Максвелла-Больцмана позволяет вычислить универсальную газовую постоянную, теплоемкость газов и т. д.

Сложность обсуждаемого вопроса заключается в том, что обращение к статистическим зависимостям не дает непосредственного выражения взаимодействия причинного фактора и его результата. Эти зависимости не включают в свое содержание конкретные вещи или свойства как взаимодействующие компоненты, но берут во внимание совокупность отношений, оцениваемых метрическим значением вероятности. Можно согласиться здесь с мнением А. С. Кравца, что лишь в исключительных случаях вероятностным функциям (как формальным выражениям статистического закона) может быть придан непосредственно субстанциальный смысл. Например, при умножении вероятностных функций на некоторые нормировочные множителя они получают смысл потока энергии, интенсивности действия и т. д.⁵⁹

Однако в свете высказанных выше соображений, нам не представляется убедительным утверждение данного автора, что вероятностная зависимость в большинстве случаев имеет чисто функциональную природу. В естественнонаучной области отношение причинного и статистического описания друг к другу является более сложным, чем простое взаимоисключение либо полное совпадение. Скорее всего следует вести речь о косвенном выражении с помощью статистических законов сложного причинения. Здесь как будто налицо тот случай, когда абстрагирование, отвлечение от ряда характеристик причинной связи является таким отступлением, которое помогает полнее охватывать соответствующий аспект действительности. Соглашаясь с А. С. Кравцом в том, что в вероятностном законе учитываются не непосредственно причинные отношения между явлениями (событиями), но структурные, хотелось бы подчеркнуть, что структурно-функциональный подход, осуществляемый в рамках статистического описания, в определенном смысле совпадает с причинным подходом. Факт такого относительного совпадения обнаруживается во взаимозаменяемости этих двух форм описания, на что А. С. Кравец также указывает в своей книге⁶⁰.

Правда, А. С. Кравец не ставит вопроса о степени эквивалентности данных форм описания и границах их взаимозаменяемости. Более того, он по существу склоняется к точке зрения дополнительности причинного и вероятностного описания. При этом имеется в виду, что, находясь в рамках одного, мы вынуждены отойти от другого. Задавая, скажем, вопрос о причине отдельного явления (события), надо перестать мыслить в вероятностных категориях, поскольку в каких-то других рамках можно указать строго однозначную материальную связь, ведущую именно к этому отдельному событию⁶¹.

Но если принимать идею дополнительности в такой форме, то затруднительно найти какие-то рациональные основания отмеченной выше взаимозаменяемости причинного и вероятностного описания. Заметим также, что А. С. Кравец рассматривает вероятностное описание в качестве структурного, тогда как причинное описание он соотносит с индивидуальными событиями. Он исходит, по существу, из предположения о возможности выделения индивидуальных причинных рядов. Однако для сложного случая причинения как раз такое выделение и становится если не невозможным, то, по крайней мере, весьма затруднительным.

Уже из самого характера сложной причинности следует, что противопоставлять индивидуальную причинную цепь структуре массового явления – это значит вырывать индивидуальное событие из целостной системы взаимоопределяющих факторов и включать его в другую жестко детерминированную систему. Оставаясь же в рамках статистической системы, необходимо признать, что вероятностное описание касается индивидуальных событий, а структуру вероятностных отношений следует рассматривать в ряду детерминирующих факторов для этого события. Именно в этом и состоит основной смысл вероятностного описания как приема работы со сложными системами – найти специфическую для них форму выражения детерминации.

Исследование природы статистических закономерностей сталкивается с вопросом о правомерности приписывания закону двух атрибутов одновременно: необходимости и случайности. Проблема заключается в том, что традиционная характеристика закономерности предполагает связь последней со строгой определенностью, однозначной необходимостью. Напротив, статистическое описание состояний системы включает неопределенность, случайность.

Традиционная трактовка закона соответствует теоретическим средствам классической науки и основана на признании равнозначности параметров системы в отношении необходимости. На базе такого представления сложилась исследовательская ориентация, приводящая к тому, что в теорию включали лишь строго необходимые параметры и исключали случайные. Одновременно принимался во внимание лишь строго однозначный переход от одного параметра к другому, обосновывался тезис, что адекватной формой выражения закона может служить строгая функциональная зависимость. Таким образом, в качестве «истинной» закономерности рассматривались лишь законы предельного типа, т. е. такие, для которых при сколь угодно большом ограничении в разбросе значений переменных наблюдается сколь угодно большое ограничение колебаний в поведении системы.

Законы этого класса описываются дифференциальными уравнениями континуального характера. С их помощью отражается непрерывность изучаемых процессов, непрерывность переноса материи и движения.

Однако содержание статистических законов вряд ли можно вписать в рамки такого истолкования, поскольку им свойственна принципиально вероятностная природа. Они фиксируют необходимость как гибкую связь, которая может обладать разной степенью значимости в процессах функционирования и надежного управления системой. Здесь необходимость описывается с помощью ограничений разного уровня, в рамках которых сохраняется устойчивость сложной системы. Одновременно фиксируется распределение необходимости среди групп явлений в соответствии с их реальным значением в целокупной связи, в определении поведения сложной системы.

Тот структурный код, который базируется на понятии «вероятностное распределение», и служит способом математического выражения статистического закона, дает возможность учитывать единство необходимости и случайности. Ранее отмечалось, что вероятностные распределения позволяют отразить абстрактно-общую природу элементов, и данное обстоятельство свидетельствует в пользу наличия в такой связи момента необходимости. Одновременно, в силу самого определения вероятности, с данным понятием всегда связан момент случайности, иррегулярности, так что применимость вероятности к уровню массовости свидетельствует о соотносимости присущих ему характеристик со случайностью. Более того, даже значение вероятности, близкое к единице или равное единице, не выводит данный класс явлений за рамки влияния случайности, что и выражается, например, в принципе флуктуации, используемой в статистической физике⁶².

Применяя категории «необходимость» и «случайность» для определения природы статистических закономерностей, следует считаться с тем фактом, что указанные законы соотносятся с системами, поведение которых обусловлено как внутренней динамикой, так и внешними влияниями. Эти системы имеют множество степеней свободы и весьма чувствительны к малым возмущениям. Для них существенное значение приобретает начальное распределение значений параметров.

Такие системы принципиально не изолированы от внешних условий. Вместе с тем особую роль в определении характера их изменений играют и внутренние условия, которые включают «бесконечную» сумму малых взаимных влияний элементов. В отношении этих систем неприменимы приемы разложения на изолированные составляющие, их нельзя сводить к механической сумме элементов⁶³.

Применение системных понятий для отражения статистических закономерностей позволяет конкретизировать диалектику необходимости и случайности, выразить эту диалектику в сети специфических абстракций, учитывающих единство определенности и неопределенности.

В современной науке статистические модели и соответствующие им концептуальные средства характеризуют диффузные, нечеткие организации и системы. Они применяются к таким группам объектов, которые в классической науке не являлись объектами строгого научного знания. Их использование показывает, что наличие слабых, нечетко выраженных связей между многими элементами не является препятствием для выводов и обобщений о характере их совместного поведения, о детерминации их состояний.

В методологическом плане важно отметить, что моделирование стохастических процессов связано с упрощением неопределенностной ситуации, поскольку здесь обычно используется прием расчленения неопределенности на регулярную и случайную компоненты. Однако в ходе статистического исследования такое разделение провести до конца не удается, прежде всего потому, что случайность рассматривается как условие равновероятности событий. Но равновероятность – это уже регулярность, абстрактное выражение закономерности. В то же время, выход за рамки «случайного» процесса оценивается со статистических позиций как свидетельство влияния побочной причины. А такая причина характеризуется законом систематической погрешности.

Известно также, что статистическое описание строится на предположении о возможности случайных результатов в длинных рядах испытаний. Однако генерирование случайности не представляется здесь как основная функция статистической системы. Для обеспечения такой функции требуется самостоятельная структура. Но если она будет реализована, тогда данный процесс не может служить источником необходимого разнообразия системы, будет полностью определяемым, т. е. не случайным.

Вместе с тем статистический подход показывает, что неопределенность может быть выражена в параметрах самой системы. Статистические модели строятся таким образом, что язык описания регулярных процессов системы и неопределенного процесса по существу совпадают, но описание последнего не расшифровывается полностью на языке основных параметров системы.

Рассмотренный материал позволяет сделать вывод, что разработка идей и методов статистического описания осуществляется в русле методологической концепции, в которой закономерность и системность берутся в гибкой форме, тесно связаны с категориями взаимодействия и становления. Здесь преодолевается трактовка детерминизма как «принуждения извне», как системы жестких запретов и ограничений. Существенная сторона нового понимания детерминизма – признание фундаментального значения стохастических закономерностей в современном научном познании.

4. Телеономность как специфическая форма системной детерминации явлений

Одно из плодотворных направлений разработки системного подхода связано с изучением целесообразных форм поведения сложных объектов. Методологический базис развития этой ветви системного подхода образуют представления о целесообразной (телеономной) детерминации явлений. Вопрос о соотношении системной и телеономной детерминации имеет важное значение для разработки методологии системных исследований, и этим определяется повышенный интерес к его анализу⁶⁴.

Существует традиционное определение целесообразности, которое увязывает это понятие с деятельностью человека, с постановкой и реализацией целей разумного человечества. В данном случае целесообразность рассматривается в качестве особой формы связи объектов, представленных в соотношении с субъектом. Некоторая связь, структура объектов характеризуется как целесообразная, если она соответствует решению данной задачи, отвечает заранее поставленной цели субъекта. В такой ситуации понятие целесообразности имеет оценочный характер⁶⁵.

Наряду с этим целесообразность может выступать в форме целеустремленности, особой организации деятельности по достижению цели. В рамках организации осуществляется циклическое взаимодействие цели, средств по ее достижению и результатов деятельности.

Оба указанных аспекта категории «целесообразность» имеют важное значение для современной науки и практики и активно разрабатываются в теории деятельности. Вместе с тем они не исчерпывают универсальный смысл этой категории, не выражают в полном объеме ее диалектическую сущность. Диалектическая трактовка понятия «целесообразность» предполагает, что это понятие не только характеризует форму человеческой субъективности, но и способно служить важным методологическим средством реализации принципа объективности. Ф. Энгельс, характеризуя действие естественного отбора, отмечал, что в природе есть процессы бессознательной целесообразности⁶⁶.

Высказывания В. И. Ленина также свидетельствуют о возможности объективного определения категорий «целесообразность» и «цель»: «...цели человека порождены объективным миром и предполагают его...»⁶⁷.

В современных философских исследованиях подчеркивается, что выделение целесообразности как особого объективного отношения требует определенной методологической осторожности. Такая осторожность связана с преодолением крайностей идеалистической телеологии и механистического, метафизического объяснения функционального поведения сложных систем.

Известно, что классическая телеология ставит организацию, форму над содержанием. Она рассматривает форму как некий нематериальный принцип, влияние которого устойчивым и необходимым образом сказывается на процессах взаимодействия между вещами. Истоком телеологической концепции является учение о предсуществующих идеях Платона, понятие энтелехии Аристотеля. Принципы телеологии использовал Гегель. Для Гегеля характерна абсолютизация целесообразности мира.

Он объявил форму некой тотальностью, которая носит в самой себе принцип материи, является свободной и бесконечной. Природу этой формы он характеризовал как абсолютное понятие. Немецкий философ ведет речь о том, что способностью умозаключать, опираясь на понятия, обладает та скрытая от непосредственного взора человека объективная реальность, которую он именует абсолютной идеей. В природе он обнаруживает слабые, детские задатки к такого рода деятельности. Понятие, умозаключение как принцип движения мира воплощается у него в универсальном законе, в котором необходимость становится средством для целесообразности.

Материалистическая диалектика отрицает абсолютную целесообразность мира, однако она сохраняет действительное научное содержание целесообразного подхода к объективному миру, к изменениям и развитию материальных систем.

Понятие целесообразности разрабатывается в теории материалистической диалектики на основе последовательного проведения принципа детерминизма. При этом надо иметь в виду, что диалектическая концепция детерминизма не сводится к признанию действия в природе и обществе слепых, случайных, стихийных сил, факторов и явлений. Она учитывает существование в природе устойчивых цепей действий, упорядоченных причинных рядов. Например, упорядоченность физиологических механизмов живых организмов, в которой проявляется единство структурного и функционального аспектов существования живого, дает особую форму детерминации, воплощающуюся в новых типах законов, характеризующих организованную сложность.

Существенно, что телеономные способы описания и объяснения объективных явлений и процессов предполагают исходным пунктом определения целесообразного поведения систем указание на способность последних сохранять свою устойчивость.

В качестве условия, обеспечивающего такую устойчивость, выделяется согласованность частей системы, взаимодействие между элементами, которое служит укреплению данной системы как целого. Руководствуясь этим, М. И. Сетров подчеркивает, например, что не являются целесообразными взаимодействия, ведущие к распаду системы⁶⁸. В то же время он считает возможным применение понятия «целесообразность» не только к живым организациям, но и к процессам круговорота в неживой природе, к устойчивым формам неживых объектов, сохраняющих эту форму благодаря высокой упорядоченности элементов (кристалл и др.)⁶⁹.