Энактивизм: новая форма конструктивизма в эпистемологии - Князева Елена Николаевна - Страница 21

Существенный вклад в понимание феномена сложности вносят и современная теория сложных адаптивных систем (М. Гелл-Манн, Дж. Холланд и др.), и наука о сетевых структурах, так называемая Network Science (А.-Л. Барабаши). Сложные адаптивные системы – это колонии насекомых, биосфера и экосистемы, мозг и иммунная система, клетка, эмбрион, экономические рынки, политические партии и социальные сообщества. Принципы организации сложных систем – это сложность, самоподобие, самоорганизация и эмерджентность.

Самоподобие есть свойство фрактальной организации, когда формы связи, адаптации, типы власти или коммуникации повторяют друг друга на разных иерархических уровнях организации системы. Самоподобие и масштабная инвариантность может быть и пространственной, и временной. В последнем случае самоподобие означает вложенность циклов развития системы, когда циклы накладываются на циклы. Это так называемая гнездовая эволюция (nested evolution). Сложность адаптивной системы определяется не просто множеством элементов системы, но и тем, что ее элементы (и подсистемы) являются автономными агентами, которые способны к взаимодействию, адаптации и обучению.

Важнейшими свойствами сложной адаптивной системы являются также адаптация, коммуникация (на всех уровнях, от элементов до уровня системы как целого), специализация, пространственно-временная организация. Адаптация является активной: имеет место не только адаптация элементов друг к другу, их коадаптация, но и адаптация системы к среде.

Один из наиболее известных исследователей в этой области, профессор психологии и компьютерной науки Джон Г. Холланд в своей книге «Скрытый порядок: как адаптация строит сложность» называет следующие свойства сложных адаптивных систем: агрегация, нелинейность, поток, разнообразие, а в качестве механизмов их организации выделяет теги, внутренние модели и составные блоки[62]. Агрегирующийся агент, как правило, находится вне системы, элементы которой уже хорошо адаптированы друг к другу. Включение этого агента системы не так просто, оно часто бывает связано с созданием иного, более высокого уровня организации, т. е. с радикальной перестройкой всей системы. Нелинейность взаимодействия между элементами (автономными агентами) делает их взаимодействие все более сложным и непредсказуемым. Нелинейность связана и с пороговостью чувствительности к возмущениям и с возможностями разрастания малых флуктуаций в состоянии нестабильности. Для сложных адаптивных систем характерны потоки (поток товаров, поток информации и т. п.). В более сложных случаях мы имеем дело с потоками по сетям с узлами и коннекторами (соединителями). В качестве узлов в сложной сети могут выступать предприятия, а в качестве коннекторов – транспортные пути, по которым движутся материальные ресурсы или товары между ними.

Существенное свойство сложной адаптивной системы – разнообразие ее элементов (подсистем). Поддержание разнообразия элементов является основой динамической устойчивости системы в целом. Это известный принцип необходимого разнообразия элементов (У. Росс Эшби). Что означает разнообразие? В тропическом лесу мы можем пройти километр и не встретить на своем пути дважды ни один из биологических видов, настольно богата вариациями экосистема тропического леса. Мозг млекопитающего – это сложноорганизованная иерархическая система нейронов со сложной морфологией. Нью-Йорк – это мегаполис со сложнейшей сетью оптовых и розничных продавцов и покупателей. Внутреннее разнообразие в сложной адаптивной системе не является случайным. Каждый автономный агент занимает в ней свою экологическую, рыночную, когнитивную и т. п. нишу. Новый агент, как правило, занимает нишу исчезнувшего агента, возобновляя и поддерживая те связи, которые были наработаны его предшественником.

Механизмом организации сложной адаптивной системы является тегирование, создание тегов. Это, например, создание баннеров, лозунгов, флагов, имиджа, которые определяют принадлежность к определенной фирме, предприятию, партии или сообществу. Внутренние модели – это схемы, образцы, паттерны поведения, сложившиеся для сложной адаптивной системы. Они определяют и способы антиципации будущего. Сложная адаптивная система строится из крупных блоков, кластеров, ее подсистемы – это метаагенты, поведение которых может быть подобным поведению агентов.

Особую роль играет понятие границы. Граница – это способ обособления системы от среды и поддержания ее идентичности и вместе с тем способ связи ее со средой. Границы между системой и средой подвижны и полунепроницаемы.

Автопоэзис в буквальном смысле означает само-производство (греч. αυτος – сам + ποιησις – производство, созидание, творчество) и выражает диалектическую связь между структурой и функцией сложной системы. Термин был введен чилийскими учеными Франсиско Варелой и его старшим коллегой и учителем Умберто Матураной в 1973 г. «Автопоэтическая машина – это машина, организованная (определяемая как единство) как сеть процессов производства (трансформации и деструкции) компонентов, которые 1) через их взаимодействия и трансформации непрерывно регенерируют и реализуют сеть процессов (отношений), которые производят их, и 2) образуют ее (машину) как конкретное единство в пространстве, в котором они (компоненты) существуют, определяя свойства топологической области их реализации как такой сети»[63].

Автопоэтическая система (машина) в корне отличается от аллопоэтической системы (машины), такой, например, как автомобильный завод, которая использует сырье (компоненты, поступающие извне), чтобы строить организованные структуры, которые представляют собой нечто иное, чем она сама. Автопоэтическая система строится по принципу самоотнесенности, циклической организации, она производит саму себя из самой себя.

Аллопоэтическая система – это, по сути, механическая система. Она не способна производить компоненты, из которых она состоит. Живая система является автопоэтической. Она представляет собой «организацию, которая является сетью процессов производства и базируется на трансформации молекулярных и прочих компонентов, которые посредством их взаимодействий: а) рекурсивно порождают ту же самую сеть процессов производства компонентов, которая породила их самих, и б) конституируют систему как физическое единство и детерминируют ее границы в физическом пространстве»[64].

Еще в 1960-х годах Матурана и Варела поставили себе целью определить, в чем заключается сущность жизни, найти ключевое свойство, которое делает систему живой. Традиционные определения жизни (жизнь как способность воспроизведения себе подобных, способность к репродукции, самовоспроизведению) их не устраивали. Они предположили, что сущность жизни заключается в способности живой системы поддерживать свою идентичность.

Матурана и Варела исходили из разработанной ими экспериментальной компьютерной модели искусственной жизни, некоего варианта клеточного автомата, имитирующего зарождение замкнутых на себя структур из неупорядоченного субстрата – набора клеток, с добавлением к ним катализирующих элементов. Образовавшиеся структуры проявляли способность к самоподдержанию и восстановлению нарушенных связей между клетками в случае разрушающих воздействий извне. Модель показывала, что структуры обладают способностью каким-то образом «узнавать» о нарушении связей, с тем чтобы их постоянно восстанавливать. Это «узнавание» и легло в основу определения сущности феномена жизни, а затем и феномена познания. Это был новаторский подход в понимании сущности жизни.

В понятии автопоэзиса фиксируются три важных момента.

Во-первых, это – автономия (авто-). То есть живые системы управляемы эндогенно, сами себя организуют. И этим модель автопоэзиса отличается от предшествующей ей кибернетической модели Н. Винера и У. МакКаллоха. В последней автономии, по сути, не существует, так как акцент падает на входы (inputs) и выходы (outputs) системы, обрабатывающей информацию. Системы, изучаемые кибернетикой, – это системы по определению гетерономного типа: именно элемент heteros («иное»), а не петля, не autos («само») является для них специфическим и определяющим.