Как теория систем связана с технологией. Общая теория систем

Искандер Хабибрахманов написал для рубрики «Рынок игр» материал о теории систем, принципах поведения в них, взаимосвязях и примерах самоорганизации.

Мы живем в сложном мире и не всегда понимаем, что происходит вокруг. Мы видим людей которые становятся успешными не заслужив этого и тех, кто действительно достоин успеха, но остается в безвестности. Мы не уверены в завтрашнем дне, мы все больше закрываемся.

Чтобы объяснить непонятные нам вещи, мы придумывали шаманов и гадалок, легенды и мифы, университеты, школы и онлайн-курсы, но это, кажется, не помогло. Когда мы учились в школе, нам показывали картинку ниже и спрашивали, что случится, если потянуть за нитку.

Со временем большинство из нас научались давать правильный ответ на этот вопрос. Однако затем мы выходили в открытый мир, и наши задачи начинали выглядеть так:

Это вело к фрустрации и апатии. Мы стали похожими на мудрецов из притче о слоне, каждый из которых видит лишь маленькую часть картины и не может сделать правильный вывод об объекте. У каждого из нас свое непонимание мира, нам сложно коммуницировать его друг с другом, и это делает нас еще более одинокими.

Дело в том, что мы живем в век двойного сдвига парадигмы. С одной стороны, мы отходим от механистической парадигмы общества, доставшейся нам от индустриального века. Мы понимаем, что входы, выходы и мощности не объясняют всего разнообразия мира вокруг нас, и зачастую на него гораздо сильнее влияют социокультурные аспекты общества.

С другой стороны, огромное количество информации и глобализация ведут к тому, что вместо аналитического анализа независимых величин мы должны изучать взаимозависимые объекты, неделимые на отдельные составляющие.

Кажется, что от умения работать с этими парадигмами зависит наше выживание, и для этого нам нужен инструмент, как когда-то нужны были инструменты для охоты и обработки земли.

Одним из таких инструментов является теория систем. Ниже будут примеры из теории систем и ее общие положения, будет больше вопросов чем ответов и, надеюсь, будет немного вдохновения узнать об этом больше.

Теория систем

Теория систем - это довольно молодая наука на стыке большого количества фундаментальных и прикладных наук. Это своего рода биология от математики, которая занимается описанием и объяснением поведения тех или иных систем и общего между этим поведением.

Существует множество определений понятия системы, вот одно их них. Система - множество элементов, находящихся в отношениях, которое образует определенную целостность структуры, функции и процессов.

В зависимости от целей исследований, системы классифицируют:

• по наличию взаимодействия с внешним миром - открытые и закрытые;
• по количество элементов и сложности взаимодействия между ними - простые и сложные;
• по возможности наблюдения всей системы полностью – малые и большие;
• по наличию элемента случайности - детерминированные и недетерминированные;
• по наличию у системы цели - казуальные и целенаправленные;
• по уровню организации - диффузные (случайные блуждания), организованные (наличие структуры) и адаптивные (структура подстраивается под изменения вовне).

Также у систем существуют особые состояния, изучение которых дает понимание о поведении системы.

• Устойчивый фокус. При небольших отклонениях, система снова возвращается в исходное состояния. Пример - маятник.
• Неустойчивый фокус. Небольшое отклонение выводит систему из равновесия. Пример - конус, поставленный острием на стол.
• Цикл. Некоторые состояния системы циклически повторяются. Пример - история разных стран.
• Сложное поведение. Поведение системы обладает структурой, но она настолько сложна, что предсказать будущее состояние системы не представляется возможным. Пример - цены на акции на бирже.
• Хаос. Система полностью хаотична, в ее поведении полностью отсутствует структура.

Зачастую при работе с системами, мы хотим сделать их лучше. Поэтому нужно задавать себе вопрос, в какое особое состояние мы хотим ее привести. Идеально, если интересующее нас новое состояние является устойчивым фокусом, тогда мы можем быть спокойны, что если мы достигнем успеха, то он не исчезнет на следующий день.

Сложные системы

Мы все чаще встречаем вокруг нас сложные системы. Здесь я не нашел звучащих терминов в русском языке, поэтому придется говорить на английском. Существует два принципиально разных понятия сложности.

Первый (complicatedness) - означает некоторую сложность устройства, которая применяется к навороченным механизмам. Такой вид сложности зачастую порождает неустойчивость системы к малейшим изменениям в окружающей среде. Так, если на заводе остановится один из станков, он может вывести из строя весь процесс.

Второй (complexity) - означает сложность поведения, например, биологических и экономических систем (либо их эмуляций). Такое поведение напротив сохраняется даже при некоторых изменениях окружающей среды или состояния самой системы. Так, при уходе крупного игрока с рынка, игроки меньше поделят его долю между собой, и ситуация стабилизируется.

Зачастую сложные системы обладают свойствами, которые способны ввергнуть непосвященного в апатию, и сделать работу с ними трудной и интуитивно непонятной. Такими свойства являются:

• простые правила сложного поведения,
• эффект бабочки или детерминированный хаос,
• эмерджентность.

Простые правила сложного поведения

Мы привыкли, что если нечто демонстрирует сложное поведение, то оно, скорее всего, сложно устроено внутри. Поэтому мы видим закономерности в случайных событиях и пытаемся объяснить непонятные нам вещи происками злых сил.

Однако это не всегда так. Классическим примером простого внутреннего устройства и сложно внешнего поведения является игра «Жизнь». Она состоит из нескольких простых правил:

• вселенная - клетчатая плоскость, есть начальное расположение живых клеток.
• в следующий момент времени живая клетка живет, если у нее два или три соседа;
• иначе она умирает от одиночества или перенаселения;
• в пустой клетке, рядом с которой ровно три живые клетки, зарождается жизнь.

В целом, для написания программы, которая будет реализовывать эти правила, потребуется пять-шесть строчек кода.

При этом данная система может производить довольно сложные и красивые шаблоны поведения, так что не видя самих правил их сложно угадать. И уж точно сложно поверить, что это имплементируется несколькими строчками кода. Возможно, реальный мир также построен на нескольких простых законах, которые мы еще не вывели, а все безграничное многообразие порождается этим набором аксиом.

Эффект бабочки

В 1814 году Пьер-Симон Лаплас предложил мысленный эксперимент, заключающийся в существовании разумного существа, способного воспринять положение и скорость каждой частицы вселенной и знающего все законы мира. Вопрос заключался в теоретической способности такого существа предсказывать будущее вселенной.

Данный эксперимент вызвал множество споров в научных кругах. Ученые, вдохновленные прогрессом в вычислительной математике, склонялись к положительному ответу на данный вопрос.

Да, мы знаем, что принцип квантовой неопределенности исключает существование такого демона даже в теории, и предсказание положения всех частиц в мире принципиально невозможно. Но возможно ли оно в более простых детерминированных системах?

Действительно, если мы знаем состояние системы и правила, по которым они изменяются, что мешает нам вычислить следующее состояние? Нашей единственной проблемой может стать ограниченное количество памяти (мы можем хранить числа с ограниченной точностью), но все вычисления в мире так и работают, поэтому это не должно стать проблемой.

На самом деле нет.

В 1960 году Эдвард Лоренц создал упрощенную модель погоды, состоящую из нескольких параметров (температура, скорость ветра, давление) и законов, по которым из текущего состояния получается состояние в следующий момент времени, представляющих набор дифференциальных уравнений.

dt = 0,001

x0 = 3,051522

y0 = 1,582542

z 0 = 15,623880

xn+1 = xn + a(-xn + yn)dt

yn+1 = yn + (bxn - yn - znxn)dt

zn+1 = zn + (-czn + xnyn)dt

Он вычислял значения параметров, выводил их на монитор и строил графики. Получалось что-то вроде этого (график для одной переменной):

После этого Лоренц решил перестроить график, взяв некоторую промежуточную точку. Логично, что график получился бы абсолютно таким же, так как начальное состояние и правила перехода никак не изменились. Однако когда он это сделал, получилось нечто неожиданное. На графике ниже синяя линия отвечает за новый набор параметров.

То есть вначале оба графика идут очень близко, различий почти нет, но затем новая траектория все более отдаляется от старой, начиная вести себя по-другому.

Как выяснилось, причина парадокса крылась в том, что в памяти компьютера все данные хранились с точностью до шестого знака после запятой, а выводились с точностью до третьего. То есть микроскопическое изменение параметра привело к огромному различию в траекториях системы.

Это была первая детерминированная система, обладающая таким свойством. Эдвард Лоренц дал ей название «Эффект бабочки».

Этот пример показывает нам, что иногда события, кажущиеся нам неважными, в конечном итоге имеют огромное воздействие на исходы. Поведение таких систем невозможно предсказать, но они и не являются хаотическим в прямом смысле этого слова, ведь они детерминированы.

Более того, траектории данной системы обладают структурой. В трехмерном пространстве множество всех траекторий выглядит так:

Что символично, оно похоже на бабочку.

Эмерджентность

Томас Шеллинг, американский экономист, рассматривал карты распределения расовых классов в различных городах Америки, и наблюдал следующую картину:

Это карта Чикаго и здесь разными цветами изображены места проживания людей различных национальностей. То есть в Чикаго, как и в других городах Америки, присутствует довольно сильная расовая сегрегация.

Какие выводы мы можем из этого сделать? Первыми в голову приходят: люди нетолерантны, люди не принимают и не хотят жить с людьми, которые отличаются от них. Но так ли это?

Томас Шеллинг предложил следующую модель. Представим город в виде клетчатого квадрата, в клетках живут люди двух цветов (красные и синие).

Тогда почти у каждого человека из этого города есть 8 соседей. Выглядит это как-то так:

При этом если у человека меньше 25% соседей того же цвета, то он случайным образом переезжает в другую клетку. И так продолжается до тех пор, пока каждого жителя не устраивает его положение. Жителей этого города совсем нельзя назвать нетолерантными, ведь им нужно всего лишь 25% людей таких же как они. В нашем мире их назвали бы святыми, настоящим примером терпимости.

Однако если запустить процесс переездов, то из случайного расположения жителей выше, мы получим следующую картину:

То есть мы получим расово сегрегированный город. Если же вместо 25%, каждый житель будет хотеть хотя бы половину соседей таких же как он, то мы получим практически полную сегрегацию.

При этом данная модель не учитывает такие вещи, как наличие локальных храмов, магазинов с национальной утварью и так далее, которые также увеличивают сегрегацию.

Мы привыкли объяснять свойства системы свойствами ее элементов и наоборот. Однако для сложных систем это зачастую приводит нас к неверным выводам, ведь, как мы видели, поведение системы на микро и макро уровнях может быть противоположным. Поэтому зачастую спустившись на микро уровень, мы стараемся сделать как лучше, а получается как всегда.

Такое свойство системы, когда целое не может быть объяснено суммой элементов, называется эмерджентностью.

Самоорганизация и адаптивные системы

Пожалуй, самым интересным подклассом сложных систем являются адаптивные системы, или системы, способные к самоорганизации.

Самоорганизация означает, что система меняет свое поведение и состояние, в зависимости от изменений во внешнем мире, она адаптируется к изменениям, постоянное преображаясь. Такие системы повсюду, практически любая социально-экономическая или биологическая, ровно как комьюнити любого продукта, являются примерами адаптивных систем.

А вот видео с щенками.

Сначала система находится в хаосе, но при добавлении внешнего стимула она упорядочивается и появляется довольно милое поведение.

Поведение муравьиного роя

Поведение муравьиного роя при поиске еды является прекрасным примером адаптивной системы, построенной на простых правилах. При поиске еды, каждый муравей блуждает случайным образом, пока не найдет еду. Найдя еду насекомое возвращается домой, отмечая пройденный путь феромонами.

При этом вероятность выбора направления при блуждании пропорциональна количеству феромона (силе запаха) на данном пути, а со временем феромон испаряется.

Эффективность муравьиного роя настолько высока, что похожий алгоритм используется для нахождения оптимального пути в графах в реальном времени.

При этом поведение системы, описывается простыми правилами, каждое из которых критически важно. Так случайность блуждания позволяет находить новые источники питания, а испаряемость феромона и привлекательность пути, пропорциональное силе запаха, позволяет оптимизировать длину маршрута (на коротком пути, феромон будет испаряться медленнее, поскольку новые муравьи будут добавлять свой феромон).

Адаптивное поведение всегда находится где-то между хаосом и порядком. Если хаоса слишком много, то система реагирует на любое, даже незначимое, изменение и не может адаптироваться. Если же хаоса слишком мало, то в поведении системы наблюдается стагнация.

Я наблюдал это явление во многих командах, когда наличие четких должностных инструкций и жестко регламентированных процессов делало команду беззубой, и любой шум вовне выбивал ее из колеи. С другой стороны, отсутствие процессов приводил к тому, что команда действовала неосознанно, не накапливала знания и поэтому все ее несинхронизированные усилия не вели к результату. Поэтому построение такой системы, а именно в этом задача большинства профессионалов в любой динамической сфере, является своего рода искусством.

Для того, чтобы система была способна к адаптивному поведения необходимо (но не достаточно):

• Открытость . Закрытая система не может адаптироваться по определению, поскольку она ничего не знает о внешнем мире.
• Наличие положительных и отрицательных обратных связей . Отрицательные обратные связи позволяют системе оставаться в выгодном состоянии, так как они уменьшают реакцию на внешний шум. Однако, адаптация невозможно и без положительных обратных связей, которые помогают системе переходить в новое лучшее состояние. Если говорить об организациях, то за отрицательные обратные связи отвечают процессы, тогда как за положительные - новые проекты.
• Разнообразие элементов и связей между ними . Эмпирически, увеличение разнообразия элементов и количества связей увеличивает количество хаоса в системе, поэтому любая адаптивная система должна обладать необходимым количеством и того и другого. Также разнообразие позволяет более гладко реагировать на изменения.

Напоследок, хочется привести пример модели, подчеркивающей необходимость разнообразия элементов.

Для колонии пчел очень важно поддерживать постоянную температуру улья. При этом если температуру улья опускается ниже желаемой для данной пчелы, она начинает махать крыльями, чтобы согреть улей. У пчел нет координации и желаемая температура заложена в ДНК пчелы.

Если у всех пчел будет одинаковая желаемая температура, то при ее опускании ниже, все пчелы начнут одновременно махать крыльями, быстро согреют улей, а затем он также быстро остынет. График температуры будет выглядеть так:

А вот другой график, где желаемая температура для каждой пчелы сгенерирована случайно.

Температура улья держится на постоянном уровне, потому что пчелы подключаются к согреванию улья по очереди начиная с самых «мерзнущих».

На этом все, напоследок хочется повторить некоторые идеи, которые обсуждались выше:

• Иногда вещи не совсем такие, какими они кажутся.
• Отрицательный фидбек помогает оставаться на месте, положительный - двигаться вперед.
• Иногда, чтобы сделать лучше нужно добавить хаоса.
• Иногда для сложного поведения достаточно простых правил.
• Цените разнообразие, даже если вы не пчела.

ОБЩАЯ ТЕОРИЯ СИСТЕМ – с пециально-научная и логико-методологическая концепция исследований объектов, представляющих собой системы . Общая теория систем тесно связана с системным подходом и является конкретизацией и логико-методологическим выражением его принципов и методов. Первый вариант общей теории систем был выдвинут Л. фон Берталанфи , однако у него было много предшественников (в частности, А.А.Богданов ). Общая теория систем возникла у Берталанфи в русле защищаемого им «организмического» мировоззрения как обобщение разработанной им в 1930-х гг. «теории открытых систем», в рамках которой живые организмы рассматривались как системы, постоянно обменивающиеся со средой веществом и энергией. По замыслу Берталанфи общая теория систем должна была отразить существенные изменения в понятийной картине мира, которые принес 20 в. Для современной науки характерно: 1) ее предмет – организация; 2) для анализа этого предмета необходимо найти средства решения проблем со многими переменными (классическая наука знала проблемы лишь с двумя, в лучшем случае – с несколькими переменными); 3) место механицизма занимает понимание мира как множества разнородных и несводимых одна к другой сфер реальности, связь между которыми проявляется в изоморфизме действующих в них законов; 4) концепцию физикалистского редукционизма, сводящего всякое знание к физическому, сменяет идея перспективизма – возможность построения единой науки на базе изоморфизма законов в различных областях. В рамках общей теории систем Берталанфи и его сотрудниками разработан специальный аппарат описания «поведения» открытых систем, опирающийся на формализм термодинамики необратимых процессов, в частности на аппарат описания т.н. эквифинальных систем (способных достигать заранее определенного конечного состояния независимо от изменения начальных условий). Поведение таких систем описывается т.н. телеологическими уравнениями, выражающими характеристику поведения системы в каждый момент времени как отклонение от конечного состояния, к которому система как бы «стремится».

В 1950–70-х гг. предложен ряд других подходов к построению общей теории систем (М.Месарович, Л.Заде, Р.Акофф, Дж.Клир, А.И.Уемов, Ю.А.Урманцев, Р.Калман, Е.Ласло и др.). Основное внимание при этом было обращено на разработку логико-концептуального и математического аппарата системных исследований. В 1960-е гг. (под влиянием критики, а также в результате интенсивного развития близких к общей теории систем научных дисциплин) Берталанфи внес уточнения в свою концепцию, и в частности различил два смысла общей теории систем. В широком смысле она выступает как основополагающая наука, охватывающая всю совокупность проблем, связанных с исследованием и конструированием систем (в теоретическую часть этой науки включаются кибернетика, теория информации, теория игр и решений, топология, теория сетей и теория графов, а также факторальный анализ). Общая теория систем в узком смысле из общего определения системы как комплекса взаимодействующих элементов стремится вывести понятия, относящиеся к организменным целым (взаимодействие, централизация, финальность и т.д.), и применяет их к анализу конкретных явлений. Прикладная область общей теории систем включает, согласно Берталанфи, системотехнику, исследование операций и инженерную психологию.

Учитывая эволюцию, которую претерпело понимание общей теории систем в работах Берталанфи и др., можно констатировать, что с течением времени имело место все более увеличивающееся расширение задач этой концепции при фактически неизменном состоянии ее аппарата и средств. В результате создалась следующая ситуация: строго научной концепцией (с соответствующим аппаратом, средствами и т.д.) можно считать лишь общую теорию систем в узком смысле; что же касается общей теории систем в широком смысле, то она или совпадает с общей теорией систем в узком смысле (в частности, по аппарату), или представляет собой действительное расширение и обобщение общей теории систем в узком смысле и аналогичных дисциплин, но тогда встает вопрос о развернутом представлении ее средств, методов и аппарата. В последние годы множатся попытки конкретных приложений общей теории систем, напр., к биологии, системотехнике, теории организации и др.

Общая теория систем имеет важное значение для развития современной науки и техники: не подменяя специальные системные теории и концепции, имеющие дело с анализом определенных классов систем, она формулирует общие методологические принципы системного исследования.

Литература:

1. Общая теория систем. М., 1966;

2. Кремянский В.И. Некоторые особенности организмов как «систем» с точки зрения физики, кибернетики и биологии. – «ВФ», 1958, № 8;

3. Лекторский В.Α. , Садовский В.Н. О принципах исследования систем. – «ВФ», 1960, № 8;

4. Сетров М.И. Значение общей теории систем Л.Берталанфи для биологии. – В кн.: Философские проблемы современной биологии. М. – Л., 1966;

5. Садовский В.Н. Основания общей теории систем. М., 1974;

6. Блауберг И.В. Проблема целостности и системный подход. М., 1997;

7. Юдин Э.Г. Методология науки. Системность. Деятельность. М., 1997;

8. Bertalanffy L. Das biologische Weltbild, Bd. 1. Bern, 1949;

9. Idem. Zu einer allgemeinen Systemlehre. – Biologia generalis, 1949, S. 114–29;

10. Idem. An Outline of General System Theory. – «British Journal Philosophy of Science», 1950, p. 134–65;

11. Idem. Biophysik des Fliessgleichgewichts. Braunschweig, 1953;

12. General Systems, Yearbook of the Society for General Systems Research, eds. L.Bertalanffy and A.Rapoport. Michigan, 1956 (изд. продолжается);

13. Zadeh L.O. The Concept of State in System Theory. – Views on General System Theory, ed. by M.D.Mesarovic. N. Y., 1964.

В.Н.Садовский

Приведенные выше закономерности образования и функционирования систем позволяют сформулировать ряд основных принципов общей теории систем и системной динамики.

1. Любая система выступает как триединство цели, функции и структуры. При этом функция порождает систему, структура же интерпретирует ее функцию, а иногда и цель.

В самом деле, даже внешний вид предметов нередко свидетель­ствует об их предназначении. В частности, нетрудно догадаться о том, что карандаш используется для рисования и письма, а линейка для измерений и графических работ.

2. Система (целое) - больше, чем сумма образующих ее ком­понентов (частей), поскольку обладает эмерджентным (неаддитивным) интегральным свойством, отсутствующим у ее элементов.

Эмерджентность наиболее ярко проявляется, например, при получении органами чувств человека какой-либо информации из окружающей его среды. Если глаза воспринимают примерно 45 % информации, а уши - 15 %, то вместе - не 60 %, а 85 %. Именно в результате появления нового качества люди создают малые группы и большие сообщества: семью - для рождения здоровых детей и их полноценного воспитания; бригаду - для производительной работы; политическую партию - для прихода к власти и ее удер­жания; государственные институты - для повышения жизнеспо­собности нации.

3. Система не сводится к сумме своих компонентов и элемен­тов. Поэтому любое ее механическое расчленение на отдельные части приводит к утрате существенных свойств системы.

4. Система предопределяет природу ее частей. Появление в системе инородных частей завершается либо их перерождением или отторжением, либо гибелью самой системы.

5. Все компоненты и элементы системы взаимосвязаны и взаи­мозависимы. Воздействие на одну часть системы всегда сопровож­дается реакцией со стороны других.

Данное свойство систем необходимо не только для повышения их устойчивости и стабильности, но и для наиболее экономного сохранения живучести. Не секрет, что люди, допустим, с ослаб­ленным зрением, как правило, лучше слышат, а лишенные каких-либо талантов - обладают более терпимым характером.

6. Система и ее части непознаваемы вне своего окружения, которое целесообразно делить на ближнее и дальнее. Связи внутри системы и между нею и ближним окружением всегда более существеннее всех остальных.

1.15. Управление – свойство человеческого общества

Управление существовало на всех этапах развития человеческого общества, т.е. управление внутренне присуще обществу и является его свойством. Это свойство имеет всеобщий характер и вытекает из системной природы общества, из общественного коллективистского труда людей, из необходимости общаться в процессе труда и жизни, обмениваться продуктами своей материальной и духовной деятельности – акад. В.Г.Афанасьев.

Управление можно определить как специфическую функцию, которая возникает одновременно с организацией предприятия и является своеобразным инструментом этой организации. В данном случае под управлением понимают целенаправленное воздействие на объекты, обеспечивающее достижение заранее заданных конечных результатов. Учет общих законов и принципов управления на производстве является важным условием повышения уровня безопасности и совершенствования условий труда. Знание основных положений управления безопасностью труда необходимо всем руководителям и специалистам.

Контрольные вопросы

1. Управление как система

2. Сущность управления

3. Анализ, синтез, индукция, дедукция - как формы логического мышления

4. Абстракция и конкретизация – необходимые элементы для принятия решений

5. Что понимается под системой и ее особенности

6. Классификация систем по природе

7. Классификация систем по составу

8. Классификация систем по степени воздействия с окружающей средой

9. Классификация систем по сложности

10. Классификация систем по изменчивости

11. Компоненты системы

12. Структура системы и обобщенная структура

13. Морфология, состав и функциональная среда системы

14. Состояние системы и две ее особенности

15. Процесс функционирования системы. Принцип Ле Шателье - Брауна и его применимость к характеристике стабильности системы

16. Понятия кризис, катастрофа, катаклизм

17. Самоуправляемые системы

18. Шесть основных принципов общей теории систем и системной динамики

19. Управление- свойство человеческого общества

МЕТОДОЛОГИЯ БЕЗОПАСНОСТИ

Опасность и безопасность

Опасность – это процессы, явления, предметы, оказывающие негативное влияние на жизнь и здоровье людей. Все виды опасностей разделяют на физические, химические, биологические и психофизические (социальные).

Безопасность – это состояние деятельности, при которой с определенной вероятностью исключаются потенциальные опасности, влияющие на здоровье человека. Безопасность следует понимать как комплексную систему мер по защите человека и среды обитания от опасностей, формируемых конкретной деятельностью.

Опасности, создаваемые деятельностью человека, имеют два важных для практики качества: они носят потенциальный характер (могут быть, но не приносить вреда) и имеют ограниченную зону воздействия.

Источниками формирования опасностей являются:

Сам человек как сложная система «организм – личность», в которой неблагоприятная для здоровья человека наследственность, физиологические ограничения возможностей организма, психологические расстройства и антропометрические показатели человека бывают непригодны для реализации конкретной деятельности;

Процессы взаимодействия человека и элементов среды обитания.

Опасности могут быть реализованы в форме травмы или заболеваний только в том случае, если зона формирования опасности (ноксосфера) пересекается с зоной деятельности человека (гомосфера). В производственных условиях – это рабочая зона и источник опасности, т.е. один из элементов производственной среды (рис 2.1.)

Рис.2.1. Формирование области действия опасности на человека в производственных условиях

Опасность и безопасность являются противоположными событиями и сумма вероятностей этих событий равна единице. Вероятность безопасности труда под влиянием управляющих воздействий асимптотически приближается к единице. Поэтому изменяемость уровней опасности и безопасности труда можно рассматривать как объективную предпосылку управления.

Собственно управление безопасностью и состоит в оптимизации деятельности по критериям управления, которая должна соответствовать требованиям реальности, предметности, количественной определенности и контролируемости. Такая цель может быть достигнута лишь системой мероприятий, направленных на обеспечение заданного уровня безопасности.

2.2. Классификация и характеристики опасностей

Опасности могут классифицироваться по разным признакам (рис.2.2).

Рис.2.2. Виды опасностей

По среде возникновения различают природные, техногенные, социальные и экономические опасности. Первые три могут привести к ущербу для жизни и здоровья человека прямо либо косвенно через ухудшение качества его жизни.

Опасности могут рассматриваться для различных объектов (по масштабу) (рис.2.2). Например, опасные природные явления для человека: сильные морозы, жара, ветер, наводнения. Человек приспособился к ним, создав необходимые системы защиты.

Опасными для объектов техносферы являются землетрясения и другие опасные природные явления.

Опасности реализуются в форме опасных явлений, негативных сценариев развития, нестабильности условий экономической деятельности.

Источник опасности – это процесс, деятельность или состояние окружающей среды, способные реализовать опасность.

По источнику опасности можно выделить:

Опасности территории – сейсмоопасные области, зоны затопления, места захоронения отходов, промплощадки и производственные корпуса, промышленные зоны, зоны военных действий, районы размещения потенциально опасных объектов (например, 30-километровая зона вокруг АЭС) и др.

Опасности вида и сферы деятельности.

Похожая информация.

Существует точка зрения, согласно которой «теория систем ... относится к числу несостоявшихся наук». Этот тезис основывается на том, что теория систем строится и опирается на выводы и методы различных наук: математического анализа, кибернетики, теории графов и других. Однако, известно, что любая научная дисциплина формируется на базе уже имеющихся теоретических концепций. Общая теория систем выступает в качестве самостоятельной научной дисциплины уже потому, что, как будет показано в дальнейшем, имеет свой предмет, собственную методологию и свои методы познания. Другое дело, что целостное исследование объектов требует активного использования знаний из самых различных областей. В связи с этим общая теория систем не просто опирается на различные науки, а объединяет, синтезирует, интегрирует их в себе. В этом плане первой и главной особенностью теории систем является ее междисциплинарный характер.

Определяя предмет общей теории систем, различные научные школы видят его в неодинаковом свете. Так, известный американский ученый Дж. ван Гиг ограничивает его вопросами «структуры, поведения, процесса, взаимодействия, назначения и т.п.». По сути, предмет этой теории сводится к проектированию систем. В данном случае отмечается только одна его практически-прикладная сторона и направленность. Возникает определенный парадокс: общая теория систем признается, но ее единой теоретической концепции не существует. Она оказывается растворенной во множестве методов, применяемых для анализа конкретных системных объектов.

Более продуктивным является поиск подходов к выделению предмета общей теории систем в лице определенного класса целостных объектов, их сущностных свойств и законов.

Предмет общей теории систем составляют закономерности, принципы и методы , характеризующие функционирование, структуру и развитие целостных объектов реального мира.

Системология представляет собой специфическое направление общей теории систем, которое занимается целостными объектами, представленными в качестве объекта познания. Ее основными задачами являются:

Представление конкретных процессов и явлений в качестве систем;

Обоснование наличия определенных системных признаков у конкретных объектов;

Определение системообразующих факторов для различных целостных образований;

Типизация и классификация систем по определенным основаниям и описание особенностей различных их видов;

Составление обобщенных моделей конкретных системных образований.

Следовательно, системология составляет лишь часть ОТС. Она отражает ту ее сторону, которая выражает учение о системах как сложных и целостных образованиях. Она призвана выяснить их сущность, содержание, основные признаки, свойства и т.д. Системология отвечает на такие вопросы как: Что такое система? Какие объекты могут быть отнесены к системным? Чем обусловлена целостность того или другого процесса? и т.п. Но она не дает ответа на вопрос: Как или каким образом должны изучаться системы? Это вопрос уже системных исследований.

В самом точном смысле системное исследование представляет собой научный процесс выработки новых научных знаний, один из видов познавательной деятельности, характеризующийся объективностью , воспроизводимостью , доказательностью и точностью . Оно базируется на самых различных принципах, методах, средствах и приемах . Это исследование специфично по своей сути и содержанию. Оно является одной из разновидностей познавательного процесса, имеющей целью такую его организацию, при которой бы обеспечивалось целостное изучение объекта и получение в конечном итоге его интегративной модели. Отсюда вытекают и основные задачи системного исследования объектов. К их числу относятся:

Разработка организационных процедур познавательного процесса, обеспечивающего получение целостного знания;

Осуществление подбора о каждом конкретном случае такого набора методов, который бы позволял получить интегративную картину функционирования и развития объекта;

Составление алгоритма познавательного процесса, дающего возможность всесторонне исследовать систему.

Системные исследования базируются на соответствующей методологии , методических основах и системотехнике . Они определяют весь процесс познания объектов и явлений, имеющих системную природу. От них напрямую зависит объективность, достоверность и точность полученных знаний.

Фундаментом общей теории систем и системных исследований является методология . Она представлена комплексом принципов и способов построения и организации теоретической и практической деятельности, направленной на целостное изучение реальных процессов и явлений окружающей действительности. Методология составляет понятийно-категориальный каркас общей теории систем, включает в себя законы и закономерности структуры и функционирования, а также развития сложноорганизованных объектов, действующие причинно-следственные связи и отношения , раскрывает внутренние механизмы взаимодействия компонентов системы , ее связи с внешним миром.

Методические основы системного исследования представлены совокупностью методов и алгоритмов теоретического и практического освоения системных объектов. Методы выражены в определенных приемах, правилах, процедурах, применяемых в познавательном процессе. К настоящему времени накоплен очень большой арсенал используемых в системных исследованиях методов, которые могут быть подразделены на общенаучные и частные. К первым из них относятся методы анализа и синтеза, индукции и дедукции, сравнения, сопоставления, аналогии и другие. Ко вторым принадлежит все многообразие методов конкретных научных дисциплин, которые находят свое применение в системном познании конкретных объектов. Алгоритм исследования определяет последовательность выполнения определенных процедур и операций, обеспечивающих создание целостной модели изучаемого явления. Он характеризует основные этапы и шаги, отображающие движение познавательного процесса от его начальной точки до конечной. Методы и алгоритмы находятся в неразрывной связи друг с другом. Каждому исследовательскому этапу соответствует своя совокупность методов. Правильная и четко определенная последовательность операций, сочетающаяся с верно избранными методами, обеспечивает научную достоверность и точность полученных результатов исследования.

Системотехника охватывает проблемы проектирования, создания, эксплуатации и испытания сложных систем. Во многом она базируется на активном применении знаний из таких областей как теория вероятности, кибернетика, теория информации, теория игр и т.д. Для системотехники характерно то, что она наиболее близко подходит к решению конкретных прикладных и практических проблем, возникающих в ходе системного исследования.

Наряду с наличием собственной структуры, общая теория систем несет в себе большую научно-функциональную нагрузку. Отметим следующие функции общей теории систем:

- функция обеспечения целостного познания объектов; - функция стандартизации терминологии; - описательная функция; - объяснительная функция; - прогнозная функция .

Общая теория систем является наукой не стоящей на месте, а постоянно развивающейся. Тенденции ее развития в современных условиях просматриваются по нескольким направлениям.

Первое из них - это теория жестких систем . Такое название они получили из-за влияния физико-математических наук. Эти системы имеют прочные и устойчивые связи и отношения. Их анализ требует строгих количественных построений. Основой последних является дедуктивный метод и точно определенные правила действий и доказательств. В этом случае, как правило, речь идет о неживой природе. В то же время, математические методы все больше проникают и в другие области. Такой подход реализован, к примеру, в ряде разделов экономической теории.

Второе направление - это теория мягких систем . Системы подобного рода рассматриваются как часть мироздания, воспринимаемая как единое целое, которые способны сохранять свою сущность, несмотря на изменения, происходящие в ней. Мягкие системы могут адаптироваться к условиям окружающей среды, сохраняя при этом свои характерные особенности. Солнечная система, истоки реки, семья, пчелиный улей, страна, нация, предприятие – все это системы, составляющие элементы которых подвергаются постоянным изменениям. Системы, относящиеся к мягким, имеют собственную структуру, реагируют на внешние воздействия, но при этом сохраняют свою внутреннюю сущность и способность к функционированию и развитию.

Третье направление представлено теорией самоорганизации . Это новая развивающаяся парадигма исследования, которая связана с целостными аспектами систем. По некоторым оценкам она является самым революционизирующим подходом для общей теории систем. Под самоорганизующимися системами подразумевают самовосстанавливающиеся системы, в которых результатом является сама система. К ним относятся все живые системы. Они постоянно самообновляются посредством обмена веществ и энергии, получаемой в результате взаимодействия с внешней средой. Для них характерно то, что они поддерживают неизменность своей внутренней организации, допуская, тем не менее, временные и пространственные изменения своей структуры. Эти изменения обусловливают серьезные специфические моменты в их исследовании, требуют применения новых принципов и подходов к их изучению.

В современном развитии ОТС все отчетливее проявляется зависимость эмпирических и прикладных вопросов от этических аспектов . Разработчики конкретной системы должны учитывать возможные последствия создаваемых ими систем. Они обязаны оценивать воздействия изменений, привносимых системой, на настоящее и будущее, как самих систем, так и их пользователей. Люди строят новые заводы и фабрики, изменяют русла рек, перерабатывают лес в древесину, бумагу - и все это зачастую делается без должного учета их влияния на климат и экологию. Поэтому ОТС не может не основываться на определенных этических принципах. Мораль систем связана с той системой ценностей, которая движет разработчиком, и зависит от того, как эти ценности согласуются с ценностями пользователя и потребителя. Закономерно, что этическая сторона систем затрагивает вопросы ответственности частных предпринимателей и руководителей государственных организаций за безопасность людей, участвующих в производстве и потреблении.

Неоценимое значение приобрела общая теория систем в решении многих практических задач. Вместе с развитием человеческого общества значительно увеличился объем и сложность проблем, которые должны быть разрешены. Но сделать это с помощью традиционных аналитических подходов становиться просто невозможно. Для решения все большего числа проблем нужно широкое поле зрения, которое охватывает весь спектр проблемы, а не его небольшие отдельные части. Немыслимо представить себе современные процессы управления, планирования без прочной опоры на системные методы. Принятие любого решения строится на системе измерений и оценок, на основании которых формируются соответствующие стратегии, обеспечивающие достижение системой установленных целей. Применение общей теории систем положило начало моделированию сложных процессов и явлений, начиная от таких крупномасштабных как глобальные мировые процессы и заканчивая мельчайшими физическими и химическими частицами. С системных позиций рассматривается сегодня экономическая деятельность, оценивается эффективность деятельности и развития фирм и предприятий.

Следовательно, общая теория систем - это междисциплинарная наука, призванная в целостном виде познавать явления окружающего мира . Она формировалась в течение длительного исторического периода, а ее появление явилось отражением возникшей общественной потребности познания не отдельных сторон предметов и явлений, а создания общих, интегративных представлений о них.

Круг значений понятия “система” в греческом языке весьма обширен: сочетание, организм, устройство, организация, союз, строй, руководящий орган. Первенство в использовании этого понятия приписывается стоикам. Также это понятие прослеживается у Аристотеля.

Некоторые идеи, лежащие в основе общей теории систем встречаются уже у Гегеля. Они сводятся к следующему:

Целое есть нечто большее, чем сумма частей.

Целое определяет природу частей.

Части не могут быть познаны при рассмотрении их вне целого.

Части находятся в постоянной взаимосвязи и взаимозависимости.

В явной форме вопрос о научном подходе к управлению сложными системами первым поставил М.А. Ампер. В своей работе “Опыт о философии наук, или аналитическое изложение классификации всех человеческих знаний” (ч.1 - 1834г., ч.2 - 1843) при построении и классификации всевозможных, в том числе и не существовавших тогда, наук, он выделил специальную науку об управлении государством и назвал ее кибернетикой. Однако первый по-настоящему научный труд по этой тематике написал польский философ-гегельянец Б. Трентовский. В 1843г. он опубликовал книгу “Отношение философии к кибернетике как искусству управления народом”. Трентовский ставил целью построение научных основ практической деятельности руководителя (“кибернета”). Он подчеркивал, что действительно эффективное управление должно учитывать все важнейшие внешние и внутренние факторы, влияющие на объект управления. Главная сложность управления, по мнению Трентовского, связана со сложностью поведения людей. Используя знания диалектики, Трентовский утверждал, что общество, коллектив, да и сам человек - это система, единство противоречий, разрешение которых и есть развитие.

Однако в середине XIX века знания Трентовского оказались невостребованными. Практика управления еще могла обходиться без науки управления. Кибернетика была на время позабыта.

В 1891г. академик Е.С. Федоров, работавший в области минералогии и кристаллографии, изучавший особенности строения кристаллических решеток, отметил, что все невообразимое разнообразие природных тел реализуется из ограниченного и небольшого числа исходных форм. Развивая системные представления, он установил и некоторые закономерности развития систем. Ему принадлежит наблюдение, что главным средством жизнеспособности и прогресса систем является не их приспособленность, а способность к приспособлению (“жизненная подвижность”), не стройность, а способность к повышению стройности.

Следующая ступень в изучении системности как самостоятельного предмета связана с именем А.А. Богданова. С 1911 по1925гг. вышли три тома книги “Всеобщая организационная наука (тектология)”. Богданову принадлежит идея о том, что все существующие объекты и процессы имеют определенную степень, уровень организованности. Все явления рассматриваются как непрерывные процессы организации и дезорганизации. Богданову принадлежит ценнейшее открытие, что уровень организации тем выше, чем сильнее свойства целого отличаются от простой суммы свойств его частей. Особенностью тектологии Богданова является то, что основное внимание уделяется закономерностям развития организации, рассмотрению соотношений устойчивого и изменчивого, значению обратных связей, учету собственных целей организации, роли открытых систем. Он подчеркивал роли моделирования и математики как потенциальных методов решения задач тектологии.

По настоящему явное и массовое усвоение системных понятий, общественное осознание системности мира, общества и человеческой деятельности началось с 1948г., когда американский математик Н. Винер опубликовал книгу под названием “Кибернетика”. Первоначально он определил кибернетику как “науку об управлении и связи в животных и машинах”. Такое определение сформировалось у Винера, благодаря его особому интересу к аналогиям процессов в живых организмах и машинах, однако оно неоправданно сужает сферу приложения кибернетики. Уже в следующей книге “Кибернетика и общество” Н.Винер анализирует с позиций кибернетики процессы, происходящие в обществе.

С кибернетикой Винера связаны такие продвижения, как типизация моделей систем, выявление особого значения обратных связей в системе, подчеркивание принципа оптимальности в управлении и синтезе систем, осознание информации как всеобщего свойства материи и возможности ее количественного описания, развитие методологии моделирования вообще и, в особенности идеи математического эксперимента с помощью ЭВМ.

Параллельно, и как бы независимо, от кибернетики прокладывался еще один подход к науке о системах - общая теория систем. Идея построения теории, приложимой к системам любой природы, была выдвинута австрийским биологом Л. Берталанфи. Один из путей реализации этой идеи Берталанфи видел в том, чтобы отыскивать структурное сходство законов, установленных в различных дисциплинах, и, обобщая их, выводить общесистемные закономерности. Одним из важнейших достижений Берталанфи считается введение им понятия открытой системы. В отличие от винеровского подхода, где изучаются внутрисистемные обратные связи, а функционирование систем рассматривается просто как отклик на внешнее воздействие, Берталанфи подчеркивает особое значение обмена веществом, энергией и информацией (негэнтропией) с открытой средой.

Отправной точкой общей теории систем как самостоятельной науки можно считать 1954г., когда было организовано общество содействия развитию общей теории систем. Свой первый ежегодник “Общие системы” общество опубликовало в 1956г. В статье, помещенной в первом томе ежегодника, Берталанфи указал причины появления новой отрасли знания:

Существует общая тенденция к достижению единства различных естественных и общественных наук.

Такое единство может быть предметом изучения ОТС.

Эта теория может быть важным средством формирования строгих теорий в науках о живой природе и обществе.

Развивая объединяющие принципы, которые имеют место во всех областях знания, эта теория приблизит нас к цели - достижению единства науки.

Все это может привести к достижению необходимого единства научного образования .

Приведенный исторический экскурс показывает, что развитием системного анализа занимались ученые самых различных специальностей: Ампер - физик, Трентовский - философ, Федоров - геолог, Богданов - медик, Винер - математик, Берталанфи - биолог. Это еще раз указывает на положение общей теории систем - в центре человеческих знаний. По степени общности Дж. ван Гиг ставит общую теорию систем на один уровень с математикой и философией.

Близко к ОТС на дереве научного знания расположены другие науки, занимающиеся изучением систем: кибернетика, телеология, теория информации, инженерная теория связи, теория ЭВМ, системотехника, исследование операций и сопряженные с ними научные и инженерные направления.