Текст книги "АКТУАЛЬНОСТЬ СЛОЖНОСТИ Вероятность и моделирование динамических систем"
Автор книги: Лёвин Гаврилович
сообщить о нарушении
Текущая страница: 6 (всего у книги 9 страниц)
Сам Берталанфи писал, что в дальнейшем была выявлена возможность применения в биологии, психологии и социологии математических моделей, неприложимых в физике и химии. В определенном плане эти науки стали превосходить физику как образец точности. Одновременно выяснился изоморфизм таких моделей, построенных для различных областей [103].
Тем самым отмечалась способность ОТС к охвату ряда новых проблем и их решению, причем таких, которые отвергались ранее как «метафизические». И одновременно ОТС оценивалась лишь как одна из теорий, реализующих новую парадигму, концептуальную схему, совершающую сдвиг в исследуемых проблемах и правилах научной деятельности.
В своих статьях 60-х годов Берталанфи вел речь об ОТС в 2-х смыслах. В широком смысле ОТС выступает как некая совокупность идей и проблем исследования и конструирования систем, в теоретическую часть которой он включает: 1) кибернетику; 2) теорию информации; 3) теорию игр; 4) теорию решений; 5) топологию; 6) факториальный анализ; 7) собственно общую теорию систем, стремящуюся из общего определения системы как комплекса взаимодействующих элементов выработать производные понятия, описывающие функционирование и поведение организованных целых.
Следовательно, лишь последнее являлось по Берталанфи теорией систем в подлинном смысле слова, и ее разработке уделял он основное внимание. В другом же случае ОТС выступает обширным комплексом научных дисциплин, реализующих тот или иной аспект системного подхода, перечень которых, видимо неполон, к тому же не ясны критерии их отнесения к единому течению ОТС. Можно, видимо, утверждать, что в таком широком определении ОТС Берталанфи искал способ какой-то упорядоченности, систематизации эмпирической действительности системных исследований, не давая в явном виде средств и аппарата подобного упорядочивания.
Итак, в данном варианте ОТС в центр системной проблематики ставились «организованные целые», «организованные сложности», отличительным признаком которых признавалось наличие сильных взаимодействий между их компонентами, а также их нелинейность. И в этом смысле процедура системного описания, исследования объектов была противоположна аналитической процедуре классической науки, восходящей еще к Галилею и Декарту. Там, где невозможно реально, логически или математически «извлекать» части из целого, затем их «собирать», восстанавливая целостную картину, а также невозможно простое наложение частных процессов для получения процесса в целом, там возникает необходимость в системном подходе [104].
Для этой цели использовались различные модели, математические средства и т.д., в соответствии с чем и может идти речь о том или ином способе реализации системного исследования.
В своей ОТС, понимаемой в узком смысле слова, JI. Берталанфи применял так называемую классическую математику; и считал, что на этой основе можно установить всеобщие формальные свойства систем вообще, а также разработать средства для их исследования и описания. Широкая общность и приложимость классической математики служила здесь гарантией отнесения некоторых формальных системных свойств к любым объектам, которые представляют собой системы [105]. В качестве примера назывались обобщенные принципы кинетики, применяемые, в частности, к популяциям молекул или биологических существ, т.е. к химическим и экологическим системам; уравнения диффузии, используемые в физической химии и для анализа процессов распространения слухов и т.д.
Двигаясь по пути выявления формальных системных свойств, относящихся к любой сущности, которая является системной (здесь используется общая модель системы, выразимая понятием «организованное целое»), Берталанфи формулировал ряд общесистемных законов. Например:
1. закон оптимальных размеров системы (ограничение размеров ростом коммуникативных сетей);
2. закон неустойчивости (отсутствие устойчивого равновесия из-за циклический флуктуаций, обусловленных взаимодействием систем);
3. закон олигополии (имеется возможность сосуществования многих соперничающих малых систем; но при наличии лишь двух огромных конфликтующих систем происходит страшный взрыв и, возможно, самоуничтожение обеих) [106].
Установление такого рода законов Берталанфи оправдывал ценностью и плодотворностью идеи изоморфизма, играющей существенную роль в современной науке. Основное назначение этой идеи он видел в необходимости расширить наши концептуальные схемы, чтобы установить совокупность точных законов в тех сферах, где применение физико-химических законов, долгое время считавшихся эталоном «законов природы», оказывается невозможным. Согласно Берталанфи, поскольку целый ряд наук имеют дело с «системами», постольку обнаруживается формальное соответствие или изоморфизм их общих принципов или даже их особых законов, если условия отвечают рассматриваемым явлениям [107].
Общую теорию систем он задумывал как точную доктрину целостности, точнее как гапотетико-дедуктивную систему тех принципов, которые вытекают из определения системы и при введении более или менее специфических условий. В этом смысле ОТС являлась априорной и независимой от ее интерпретации на основе эмпирических объектов, применимой ко всем эмпирическим областям, имеющим дело с системами. Берталанфи определял ее положение среди других наук идентично теории вероятностей, которая сама по себе является формальной математической доктриной, но которая посредством эмпирической интерпретации применима к биологическим и медицинским экспериментам, в генетике, статистике страхования и т.д. [108].
В качестве важного аспекта идеи изоморфизма законов и концептуальных моделей Берталанфи называл структурную однородность мира, униформность, проявляющуюся в чертах изоморфического порядка в разных его сферах и на разных уровнях. Вместе с тем, он признавал бесплодность попыток свести все уровни реальной действительности к некоторому самому фундаментальному уровню [109].
Налицо, таким образом, антиредукционистская установка того подхода к исследованию сложности, который развивал Берталанфи. Реальным результатом овладения сложностью он считал выработку точных концептуальных моделей. Широкие сферы действительности и познания оставались долгое время вне компетенции такой точности. В концепции системы, включающей идею изоморфизма законов, усматривал Берталанфи шаг по пути к математизации нефизических областей и их развития в точную науку [110]. Здесь, по его мнению, создается возможность для логико-математического определения многих широко употребимых понятий, которые раньше несли, скажем, лишь философскую нагрузку. JI. Берталанфи называл такие понятия и обозначаемые ими концепции, как прогрессивная сегрегация, механизация и централизация, индивидуализация, иерархический порядок, финальность и эквифинальность и др. [111].
Использование идеи изоморфизма придает ОТС, рассматриваемой с позиции методологической направленности, чисто модельный характер. Это означает, что ее принципы и законы выступают в роли обобщенных аналогий, которые Берталанфи называл логическими гомологиями. Последние он пытался отличить от уровня простых аналогий, в основе которых лежит поверхностное сходство явлений, не соответствующих друг другу ни по активным (действующим) факторам, ни по управляющим ими законам [112]. Логические гомологии отвлекаются от реального различия действующих факторов, но принимают во внимание идентичную структуру законов. Подобные модели широко приняты в современной науке. Примером может служить форма выражения потока жидкости и передачи тепла в гидродинамике и термодинамике соответственно.
Одновременно Берталанфи сознавал, что концептуальные схемы ОТС не могут считаться собственно объяснением, поскольку для этого требуется указание на действительные условия и факторы, а также на специфические законы явлений. Но это, де, объяснение в принципе.
Реальное значение гомологий состоит в том, что они позволяют усиливать исследование, наводить на новые и подчас неожиданные стороны того или иного фрагмента реальности. Скажем, интересной является попытка построения модели предприятия не на основе представления о прибыли, но на идее выживаемости, как это делают американские специалисты.
Вместе с тем, данная функция ОТС, ориентированная на выявление гомологий, не затрагивает той проблемы, которая определяется как «теоретический синтез» или «обобщение», вследствие чего открытым оставался вопрос о возможностях ОТС служить средством возрастания информационной емкости научного знания. Иными словами, проблематичными оказываются рамки ОТС в следующем отношении: способно ли системное изображение объекта выступать в роли концептуальной схемы, теории, дающей, скажем, целостную картину объекта? Соответственно, может ли теоретическое понимание на основе системных принципов и законов выступать в качестве средства объяснения и предсказания?
По всем этим вопросам нет единства мнений, и отношение ОТС к их решению оценивается по-разному. Так, в противовес утверждениям Берталанфи о принципиальной возможности теоретического объяснения и синтеза на базе идеи изоморфизма законов строения и поведения различных систем выдвигался тезис об абстрактно-универсальном характере такого синтеза и неспособности подобных вариантов ОТС преодолеть барьеры между науками [113].
Анализ аргументов, ограничивающих возможности ОТС в реализации обобщающей функции в науке, убеждает в следующем: ценность идеи изоморфизма в рамках теорий, ориентированных на формулирование так называемых общих законов организации (например, Берталанфи, Вуджер), снижается из-за игнорирования проблемы упрощения. Между тем разработка понятия и основанных на нем методов упрощения способна, на мой взгляд, дать средства для различения, дифференциации уровней организации и подвести прочное основание под идею изоморфизма, а также связанную с ней идею теоретического синтеза наук. При этом я имею в виду два важнейших аспекта организации, выразимых понятием «структура» и «функция».
Хорошо известно, что идея изоморфизма базируется на сохранении отношений, посредством которых реализуется та или иная форма. Содержание же этой формы может быть самой различной природы. Если рассматривать систему в плане ее поведения, то с позиций изоморфизма следует сказать, что поведение не определяет однозначно внутренних связей системы. В таком случае, очевидно, что для перехода к индивидуальности связей требуется поиск дополнительных средств. Вопрос состоит не в том, есть ли такие средства в действительности. Они есть и применяются, но рутинно. Проблема же заключается в поиске способа теоретического сокращения числа возможных связей. Подробное рассмотрение этой проблемы дается в следующих параграфах.
8. Кибернетика как теория сложных систем
В этом параграфе рассматриваются взгляды У. Росс Эшби, оставившего глубокий след в истории кибернетики. Разрабатывая принципиальные основы кибернетики, Эшби в целом ряде своих книг и статей справедливо отмечал связь последней с поворотом в науке к исследованию систем и сложностей. В гносеологическом плане он характеризовал этот поворот как шаг от анализа к синтезу, к целостности. Он писал: «...сейчас появляется новая научная дисциплина, которая исследует системы без их расчленения» [114].
Эшби считал правомерным идти в построении общей теории систем от таких идеализаций, которые описывали бы класс «всех мыслимых систем». Такой путь, по его словам, позволяет решать многие задачи в общем виде, опираясь на математическую теорию, без которой научное исследование превратилось бы в нагромождение частных случаев.
В центре его теории систем находится понятие «машины». Формальное определение «машины», описывающее названный выше класс систем, включает те из них, которые образованы любым набором переменных. Кибернетический подход, принимая за основу поведение систем, интересуется теми из них, которые являются информационно непроницаемыми. С формальной точки зрения это означает, что поведение любой такой системы соответствует отображению «М» в «М», где «М» множество состояний m. [115] С содержательной точки зрения это означает, что кибернетику интересует не всякое поведение, а прежде всего воспроизводимое, регулярное или детерминированное [116].
Конкретное определение системы, выступающее исходной идеализацией данной концепции, задается посредством понятия дискретной машины. Для этой цели Эшби использовал аппарат преобразований. Смысл последнего – в отбрасывании неясностей и неопределенностей в характеристике свойств системы. При этом используется важное допущение – конечность различий [117]. Специфическая черта класса машин, которые рассматривал Эшби – детерминированность. Последняя выразима через характеристику их поведения: они ведут себя так же, как однозначное замкнутое преобразование. Простейший тип машин этого класса составляют изолированные системы (т.е. без выхода). Таковые в своих изменениях из некоторого начального состояния проходят регулярно одну и ту же последовательность состояний. При этом состояние определяется точно ограниченным условием или свойством системы [118].
Эшби специально подчеркивал теоретический уровень используемого им понятия система. В его трактовке система не есть просто некоторый эмпирический объект, но является понятием для выражения особой связи компонентов (на математическом языке – переменных), главная характеристика, которой задается замкнутым однозначным преобразованием [119]. Для подобного задания системы в ряде случаев приходится обращаться к обобщенной форме выражения переменных – векторам. Эшби указывал, что в качестве переменной, изменения которой характеризуют поведение системы, может выступать вероятность. И на уровне вероятностей можно фиксировать поведение системы [120]. Усложняя способы описания систем, Эшби вводил показатель, характеризующий изменение самого поведения машины (переход от одного преобразования к другому), который называет параметром. В его трактовке параметр тождественен входу машины [121]. Наличие входов позволяет соединять машины друг с другом. При этом состояние выхода одной должны соответствовать входам другой. Частным случаем соединения является так называемая «обратная связь». Для этого вход одной из двух машин должен испытывать воздействие выхода другой и наоборот [122]. Развитые выше представления Эшби считал возможным применять к исследованию сложных систем. При этом он брал во внимание чисто гносеологическую характеристику сложности – описывая познавательную ситуацию при столкновении со сложной системой посредством введения понятия неопределенности ее поведения относительно данного наблюдателя [123]. Для сложных систем, по словам Эшби, не применим по существу метод разделения переменных. Системы становятся исключительно динамичными и внутренне связанными. Ранее же в основном останавливали свое внимание на простых и приводимых системах. Последнее имеет место, когда система состоит из ряда функционально независимых частей [124].
Эшби интересовался свойствами систем, характеризующихся информационной непроницаемостью. Для этого использовался такой исследовательский прием, как метод «черного ящика». Под «черным ящиком» понимался объект, внутреннее устройство которого по каким-либо причинам недоступно исследователю. Обычный путь его изучения таков: манипулируя по своему желанию с входами и наблюдая выходы, пытаются сделать вывод о том, что может содержаться внутри «ящика».
Теория систем, по Эшби, имеет дело не с тем или иным «ящиком», но рассматривает ряд общих вопросов в связи с использованием названного метода. В число таких вопросов он включал следующие:
1. Какова должна быть общая стратегия исследования «черного ящика» любой природы?
2. Какого рода операции следует проводить над данными, полученными с выходов ящика, чтобы выводы были логически допустимыми?
3. Что можно в принципе вывести из поведения ящика и что принципиально не поддается дедукции? [125].
Используя некоторые положения общей теории связи, Эшби определял итог исследования «черного ящика» как протокол (или запись значений и состояний входов и выходов во времени). Тогда перекодирование протокола – единственный способ получения знания о «черном ящике» [126]. Задача исследования заключается в том, чтобы обнаружить закономерность, устойчивость, точнее статистическую структуру в поведении «черного ящика». Эшби указывает, что в таком случае со статистической точки зрения протокол должен содержать статистическую избыточность [127]. Конкретным решением этой задачи может являться установление таких свойств, как машиноподобность, функциональные связи системы, число степеней свободы (которое соответствует числу параметров, однозначно определяющих поведение системы) [128].
Эшби показал далее, что кибернетический метод применим также к исследованию не полностью наблюдаемого «черного ящика» (когда некоторые из переменных оказываются ненаблюдаемыми). Здесь система, по его словам, может даже обнаруживать «чудесные» свойства. Для объяснения таковых иногда приходится прибегать к использованию знания о предшествующих состояниях системы. Таким способом удается, скажем, истолковать то, что иногда называют «памятью» системы [129].
Согласно Эшби, теория «черного ящика» есть просто теория реальных объектов или систем, в которой уделяется особое внимание взаимосвязи объекта и наблюдателя, вопросу о том, какая информация исходит от объекта, и как она получается наблюдателем [130]. Очевидно тогда, что правомерно рассматривать подход Эшби к теории систем как обобщение естественнонаучного эксперимента.
9. Исследование сложных систем по Р. Акофу
Попыткам создания особых теоретических методов исследования систем и сложностей противопоставлена концепция Р. Акофа, который строил свои возражения на основе критики идеи изоморфизма. Он полагал, что опора на принцип изоморфизма делает общую теорию систем продуктом изучения системных теорий, но не результатом исследования самих систем [131]. Следствием этого является формулируемый им подход к проблеме сложности и неопределенности поведения систем исключительно с точки зрения исследования операций [132]. В научной дисциплине, носящей это название, он усматривал средство решения задач построения реальных сложных организаций. В содержательном плане организация трактовалась Акофом на основе идеи многокачественности. Соответственно, центральный вопрос, который он ставил, заключается в поиске грани, соединяющей разные качества в одном качестве.
Предметом специального рассмотрения Акофа стали системы, которые способны проявлять активность. Дополнительное ограничение класса систем, принимаемого во внимание в данном случае – наличие признака управляемости. Каждая часть подобной системы обнаруживает собственное поведение, которое складывается из взаимозависимых действий, образующих операцию. Операция «ведет» систему к желаемому результату, причем ее составляют действия, подчиненные с необходимостью данному результату.
С формальных позиций результат и каждое из образующих операцию действий могут быть представлены как множество переменных. Причем скорость изменения любой переменной зависит от всех остальных переменных действия. Математическое описание этого подхода выражается системой дифференциальных уравнений, определяющих отклонения имеющихся состояний системы от желаемых. При этом за
96
Актуальность сложности: Вероятность и моделирование динамических систем
основу берутся временные функции управления, зависящие от принимаемых решений [133].
Обобщенный смысл предлагаемого подхода Акоф определял как моделирование поведения организации в виде уравнения, выражающего критерий функционирования в качестве некоторой функции тех аспектов системы, которые являются предметом управления со стороны руководства (е.). При этом учитывалось также влияние на ожидаемый результат неконтролируемых аспектов системы (и.). Модель в таком случае принимает вид:
P = f(c,и).
В дальнейшем определяют те значения переменных, которые максимизируют (или минимизируют) критерий функционирования систем. Итогом исследования, по Акофу, является множество правил для выражения каждой контролируемой переменной. Эти правила фиксируют те значения, которые такая переменная принимает при любом возможном значении неконтролируемых переменных [134].
Вместе с тем, Акоф указывал на необходимость построения таких математических моделей систем, в которых были бы отражены одновременно все существенные переменные, касающиеся содержания, структуры, связи и принятия решений для той или иной организации. В качестве примера затрагивалась задача объединения в рамках одного общего критерия функционирования множества характеристик самолета (скорости, быстроты разгона, грузоподъемности, стоимости эксплуатации и др.) [135].
На основании сказанного можно заключить, что проведение Акофом идеи только реального системного синтеза, осуществляемого в рамках конкретной организации, не является достаточно последовательным и доказательным. Мне представляется, что и построение моделей, и поиск обобщенного критерия функционирования системы свидетельствуют как раз о правомерности и возможности решения задач теоретического системного синтеза, что противоречит главному тезису Акофа. Вместе с тем, в одной из статей он сам указывал, что имеются, по крайней мере, теперь восемь направлений теории в рамках исследования операций, и у нескольких аспектов этих теорий обнаружен структурный изоморфизм (например, у теории игр и линейной теории распределения). Это, по Акофу, говорит о возможности получения обобщений более высокого порядка, что поможет глубже понять особенности функциональной структуры организации систем [136]. Таким образом, он признавал правомерность изоморфизма и обобщений теорий, а не только самих конкретных систем.
Формирование различных направлений системноструктурного анализа сделали весьма актуальной задачу теоретико-содержательного подхода к оценке его природы, границ и условий применимости. По большому счету речь шла о перспективах соединения принципиальных подходов, реализуемых в рамках общей парадигмы сложности, в частности о различных способах синтеза принципов и понятий вероятностного и системного подходов. Решение этой задачи затрагивает весьма широкую сферу философско-методологических исследований, на которые следует обратить внимание [137].
10. Сложность как универсальная парадигма науки
В предлагаемом параграфе обращается внимание как на онтологический, так и на гносеологический аспекты проблемы сложности, с которой столкнулось развитие науки в XX столетии. Полагаю, что в контексте истории науки оба названных аспекта необходимо учитывать в их взаимной связи. К тому же, важно проследить в ходе анализа методологического статуса системного подхода и вероятностных исследований взаимосвязь языка общенаучных понятий с философско-методологическими понятиями. По существу, в истории науки вновь возникла проблема офилософствования ряда общих понятий современного научного познания. В их числе были названы понятия система, структура, функция, вероятность, информация и др.
Если признавать справедливость тезиса о развитии категориального аппарата философии на основе достижений в естественнонаучной и общественно-научной областях, тогда конечно нельзя априорно утверждать наличие непреодолимого барьера на пути «офилософствования» названных общенаучных понятий. Однако указания на признак широкой степени их общности и практически универсальной применимости для этих целей явно недостаточно, поскольку специфика философских категорий не определяется только данным признаком. Здесь требуется еще большая работа, одним из необходимых моментов которой является раскрытие онтологической и гносеологической функций понятий «система», «структура», «вероятность» и т.д. В известной степени стремлением заполнить этот пробел в разработке философско-методологических проблем современной науки продиктована постановка вопроса в настоящем параграфе.
При его решении особую важность, на мой взгляд, приобретает учет признака активности познания, гносеологическое содержание которого выступает в качестве существенной стороны основного вопроса философии. Одним из конкретных выражений этого признака является момент упрощения, сопутствующий всем без исключения этапам и формам научного познания.
Обычно упрощение рассматривается лишь в логическом плане, когда занимаются проблемами абстрагирования и образования понятий. Необходимо, однако, смотреть на упрощение более широко, придавая ему именно гносеологический смысл. Этот смысл высвечивается при сопоставлении абстрагированию таких, например, приемов, как методы конечных множеств в математике, элементарный составный подход в химии, классической физике и механике, функциональный подход в кибернетике, методы оптимизации и др.
Выше уже отмечалось, что как вероятностный, так и системный подходы развиваются на более или менее формализованной основе. Так, понятие «система», о чем уже говорилось, выступает в виде различных описательных, логических или математических представлений, которые оказываются, своеобразными моделями исследования. На этом основании роль данного понятия в Процессе познания ограничивают подчас лишь модельным характером функционирования. Соответственно структурно-системный подход трактуют как чисто методологическое средство, призванное решать познавательные задачи, которые целиком определяются выбором и целями исследователя. К такой точке зрения склонялся, например, Ст. Вир [138]. Другим примером может служить рассмотренный выше подход Л. фон Берталанфи, который из общего определения системы стремился вывести принципы, приложимые к задачам и проблемам самой различной природы.
Основная познавательная функция теоретических системных разработок представляется в этом случае как выработка и отбор различных системных моделей, проецирование которых на ту или иную область действительности может способствовать в известной мере ее познанию.
Между тем уже постановка вопроса о критериях выбора системных моделей, об оценке преимуществ одних из них перед другими по необходимости предполагает выявление общих целей и содержательных рамок системно-структурного подхода. Последнее, так или иначе, связано с раскрытием его познавательных возможностей, границ и условий применимости, а также установлением отношения данного метода к другим общенаучным и частным методам исследования.
Очевидно, что в данном случае требуется выход за пределы собственно модельных представлений, поскольку, оценка познавательных возможностей, сравнение различных моделей не является только техническим делом. Эта задача касается сферы широкого гносеологического анализа, ориентированного на раскрытие теоретико-содержательных основ системного исследования, его общего логического фундамента.
Принимая во внимание реальную обращенность системно-структурных методов к проблемам исследования сложно организованных объектов, правомерно характеризовать понятие «система» как инструмент фиксации новой познавательной ситуации, отличительной чертой которой является сложность и неопределенность поведения объектов. Соответственно совокупность разрабатываемых в рамках системного подхода приемов, моделей, понятий позволяют в эмпирических науках работать со сложностью. Здесь под эмпирическими науками понимаются такие, в которых исследование их предмета исходит из результатов экспериментов и наблюдений [139].
История науки свидетельствует, что указание на сложность ряда явлений служило одним из главных аргументов, ограничивающих претензии научного метода на универсальность применимости. Прежде всего, называли явления общественной и биологической сферы. Со второй половины XX столетия в рамках самой науки сознательно формировалось направление исследований, берущее под прицел именно «сложность» и делающее ее главным объектом изучения. По крайней мере, здесь ожидали получение наиболее интересных результатов.
В этой связи вызывает интерес то обстоятельство, как конкретно предлагалось в рамках системного подхода преодолеть аргументы прошлого, которые как раз «сложность» исключали из объектов научного познания.
Исходным пунктом в подобном исследовании может служить выделение существенных моментов содержания понятия «система», выступивших на передний план современного научного познания, а также соотнесение последних с основными целями (и средствами их реализации), которые в современной науке определяют как системно-структурные.
Многие авторы отмечали, что для собственно системных исследований в наибольшей степени характерен тот смысловой оттенок термина «система», который связан с представлениями о структуре и организации [140]. Вместе с тем, соотношение понятий «система», «структура» и «организация» трактуется весьма неоднозначно. Можно отметить, например, что ряд авторов определяли «структуру» как совокупность отношений между элементами, подчеркивая известную независимость структуры от конкретных свойств и параметров элементов. «Система» же определяется как дифференцированный объект, обладающий структурой. К этой позиции склонялись И.Б.Новик, А.С.Кравец, Ю.В.Сачков и др.
Высказывалась также иная точка зрения, согласно которой «система» представляет из себя упорядоченную совокупность связей и отношений в их отвлечении от элементов. А в понятие «структура» включают кроме того исследование составляющих, носителей отношений, т.е. элементов [141].
На мой взгляд, выработка согласованного мнения по данному вопросу требует учета тех реальных познавательных задач, которые сопутствовали становлению системного подхода. Разумеется, можно по-разному обыгрывать смысловые оттенки терминов «система» и «структура», используя этимологическое богатство этих слов в русском языке, а также наличие ряда тенденций их понятийного употребления в научном и философском познании. В рассматриваемом же случае речь идет о подходе, выделяющем в качестве своего предмета сложные в смысле поведения и детерминации объекты и осуществляющем поиск средств их описания и объяснения. А это накладывает определенные ограничения на содержание рассматриваемых понятий. Здесь важно учитывать развитие современных представлений о сложности, составляющих ядро системных идей и методов.
Традиционно атрибут сложности получал свое определение в терминах агрегатности, комплексности, дифференцированности и т.д. Соответственно этому под системой на интуитивном уровне понимается просто дифференцированный объект. В классических областях знания такое истолкование принималось почти безраздельно, и оно оказало сильнейшее влияние на формирование методов эмпирических наук.
