В социально-экономических науках обычно проводится строгое разграничение между биологической эволюцией и историей человеческого общества. Причина в том, что развитие наций, рынков и культур справедливо полагается результатом проявления свободной человеческой воли, которая, со своей стороны, лежит вне природы - вне жёстких причинно-следственных связей.

Однако в этой внеприродной реальности правят свои законы - и они познаваемы. Их познание в рамках научного подхода к социально-экономическим процессам и явлениям делает методы синергетики и возможности новых информационных технологий не просто востребованными, но незаменимыми.

Синергетику можно рассматривать как стратегию, позволяющую успешно справиться со сложными системами в гуманитарных областях знания. Например, с микроскопической точки зрения эволюция населенности отдельного городского района описывается системой дифференциальных уравнений, в которых отдельные переменные означают производственные мощности, экономическую производительность и другие характеристики. Макроскопическое развитие такой системы в целом успешно и очень наглядно моделируется и иллюстрируется компьютерной графикой фрактальных кластеров с изменяющимися центрами индустриализации, отдыха, возникающими в результате нелинейных взаимодействий отдельных городских районов, например, вследствие преимуществ или неудобств дальних и ближних транспортных связей, коммуникационной сети и др. Существенным результатом синергетической модели является вывод о том, что развитие городов не может быть объяснено индивидуальными стратегиями, планами, желаниями и тд. Глобальное развитие всегда выступает как результат нелинейных взаимодействий.

Другим примером междисциплинарного применения синергетики может служить модель миграции. В ней проводится различие между микроуровнем индивидуальных решений и макроуровнем динамических коллективных процессов в обществе. Вероятностные макропроцессы описываются на уровне социоконфигураций, каждая из которых характеризуется своим вектором поведения. Миграция в обществе также хорошо иллюстрируется компьютерными моделями фрактальной кластеризации с изменяющимися центрами перемешивания, бродяжничеством и хаосом, обусловленными нелинейными взаимодействиями социальных групп. Такая модель наглядно показывает различия между системами, связанными и не связанными с человеком. На микроскопическом уровне миграция людей зависит от индивидуальных и коллектив ных взаимодействий. Основной результат исследований и в этом случае сводится к выводу о том, что эффекты внутри- и межнациональной миграции не могут быть объяснены свободой воли отдельного человека. В наши дни миграция становится весьма острой проблемой и показывает, сколь опасным может быть линейное мышление руководителей, принимающих решения в социальноэкономических областях. Одних лишь добрых намерений без учета нелинейных эффектов от принимаемых решений, ответственность за которые несут отдельные руководители, оказывается недостаточно. Линейное мышление и линейные действия могут привести к глобальному хаосу, хотя локально принятые решения продиктованы иной раз самыми лучшими намерениями.

Новые информационные технологии играют решающую роль в техническом оснащении социокультурного развития, которое носит характер эволюционного процесса. Результатами этого процесса являются любые информационные модели мышления и поведения, образующие в совокупности культуру и распространяющиеся с вариациями от одного человека к другому.

Способность справляться со сложностью современных социально-экономических проблем решающим образом зависит от наличия эффективной коммуникационной сети. Подобно нейронной сети биологического мозга такая сеть определяет способность к обучению, которая помогает человечеству выжить. В согласии с теорией сложных сетей делаются попытки моделирования динамики информационных технологий, распространяющихся в экономической и культурной среде. Так родилось понятие информационно-вычислительной экологии. Примеры таких экологий уже существуют в действительности - это системы резервирования авиабилетов, банковские системы и научно-исследовательские лаборатории, которые включают в себя сети с многочисленными компьютерами различных типов.

Рост информационных и вычислительных экосистем связан с фундаментальным изменением общества, переходом от традиционных производств, имеющих дело с товаром, к индустрии знания, работающей на получение информации и экономию информационных средств. Производство, распределение и представление информации стали главными видами деятельности современных обществ, основанных на знании. Следовательно, необходимо постоянно совершенствовать взаимодействие между человеком и ин формационными системами, чтобы воплотить в действительность идеал всемирной коммуникации. Вычислительные и информационные системы должны научиться понимать выразительные средства, используемые человеком, - язык, жесты и рукописный текст. В будущем мире коммуникации все большее место будет занимать сеть человек - машина.

Применительно к человеку коммуникация означает не только тот или иной объём передаваемой и воспринимаемой информации, но и интуицию, ощущения и эмоции. Будущий мир коммуникации иногда называют глобальной деревней, чтобы подчеркнуть степень сближения и знакомства людей друг с другом, достигаемую с помощью высокотехнологичной окружающей среды. Но наступление такой новой эры решающим образом зависит от реализации дружеских взаимодействий между людьми. Это означает, что необходимо принимать во внимание новый тип сложности, связанный с человеческой интуицией и человеческими эмоциями.

11.3. РАЗВИТИЕ НАУКИ, ТЕХНОЛОГИИ И РОСТ ЗНАНИЙ Развитие общества в наше время все в большей степени зависит от развития науки и технологии. Сложную динамику научного исследования определяют локальные взаимодействия между учеными, взаимопроникновение идей (междисциплинарность), взаимодействие между исследованиями и окружающей их средой, т.е. обществом, политикой, экономикой.

Научная эволюция представляет собой вероятностный процесс. Стохастическая модель служит основой ряда попыток компьютерного моделирования процессов научного развития. Было установлено, что закон развития научных сообществ в отдельных областях науки характеризуется медленной начальной фазой, фазой быстрого роста и фазой выхода на насыщение. Возникновение новой области науки может сопровождаться в начальной фазе почти полным отсутствием интереса. Ярким примером замедленного развития в истории науки может служить сама теория хаоса, которой в ее начальной фазе занимались очень немногие ученые (например, Пуанкаре). Хотя математические основы этой теории были совершенно ясны, ее быстрое развитие началось лишь несколько лет назад, когда технология вычислений научилась справляться с нелинейными уравнениями.

Иногда возникающая область исследований так и не становится областью науки, поскольку обладает лишь очень слабыми преимуществами в отборе по сравнению с мощными соседними областями. Например, области техники, использующие так называемые альтернативные источники энергии (ветер, солнце), все еще находятся в зачаточном состоянии - главенствующее положение занимают могущественные компании, применяющие традиционные источники энергии.

Весьма показательным примером научного отставания, обусловленного социально-историческими причинами, является практически полное отсутствие на русском языке работ по экономической синергетике (нелинейной экономической динамике), как оригинальных, так и переводных. В то время как значение этого нового, стремительно развивающегося направления экономической науки для российской переходной экономики переоценить по меньшей мере трудно.

Нелинейное отображение научного роста порождает целый рад сложных динамических режимов, например неподвижных точек, колебаний, хаоса. Типичные свойства научного развития - структурная дифференциация науки, появление и расширение новых областей, следование научной моде, регресс. Компьютерное моделирование позволяет проверить результаты исследований на основе наукометрических данных.

Одной из самых сложных областей современной науки является исследование человеческого мозга как многоклеточной системы. Возникновение ментальных состояний (например, распознавание изображений, ощущения, мысли) объясняется эволюцией макроскопических параметров вследствие нелинейных микроскопических взаимодействий нейронов. Если мозг рассматривать как сложную систему нейронов, то его динамику, по предположению, можно описать с помощью нелинейной математики нейронных сетей. Например, распознавание изображений может быть представлено фазовым переходом аналогично тому, как это делается в физике, химии, биологии. Создаются междисциплинарные программы исследований, имеющие целью объяснить синергетику нейронной сети как естественное следствие физической, химической и нейробиологической эволюции, в основе который лежат некие общие принципы.

Возрождение интереса к нейронным сетям объясняется успешными техническими приложениями статистической механики и нелинейной динамики к физике твердого тела, к лазерным системам. Другой причиной выступают развитие вычислительных ресурсов и повышение уровня технологии, делающие все более доступным компьютерное моделирование систем.

Подход на основе теории сложных систем находит важное применение в нейробионике и медицине. Человеческий мозг является не только живым компьютером, но и центральным органом человеческого тела, который нуждается в медицинском уходе, лечении и лекарственных средствах. Внедряются новые диагностические процедуры и технические устройства, основанные на теории нелинейных систем, изменяются методы клинического лечения. Неврологические и психические заболевания рассматриваются как состояния высокочувствительных нелинейных систем.

Другой аспект новой технологии - киберпространство. В искусственных нейронных сетях предполагаются восприятие, ощущение, интуиция, фантазия. Виртуальная реальность стала одним из ключевых понятий современной философии культуры.

⇐Социальные перспективы информатизации | Автоматизированные информационные технологии в экономике | На пути к социосинергетике⇒