<<<     ΛΛΛ     >>>   

Американский историк науки Дж.Холтон обратил внимание на то, что в ходе развития наук меняются наборы фактов и теорий, которые считают наиболее важными. Однако неизменными остаются некоторые инварианты макротемы, общие для различных дисциплин. Таковы, например, темы эволюции (простых форм в сложные), атомизма (выделения простейших элементов, объясняющих свойства целого). В 1980 г. А.П.Огурцов ввел термин "познавательная модель", который можно пояснить следующим образом: "если макротема носит общенаучный характер и включает в себя моделирование (т.е. объясняет целый ряд феноменов через их сопоставление с каким-то исходным феноменом, который более понятен), то она является познавательной моделью. Познавательная модель служит в качестве способа упорядочения и истолкования конкретного материала, причем способ этот оказывается общим для ученых самых разных специальностей и убеждений. Тем самым, познавательная модель служит важной характеристикой эпохи" [10].

А.В.Чайковский выделил в науке Нового времени несколько познавательных моделей, которые иногда конкурируют в различных дисциплинах, иногда мирно сосуществуют, дополняя друг друга. Одну из первых моделей он назвал схоластической. В рамках барокко мир воспринимался в виде огромной, созданной Господом книги, и образ книги делался моделью многочисленных сложных понятий. Галилео Галилей имел в виду этот образ, когда говорил, что книга Природы написана языком математики. При таком подходе на первый план выходят шифры, коды, ключи, которые позволяют понять смысл текстов, предлагаемых природой, людьми, историей. Плодотворность такого подхода была продемонстрирована в молекулярной биологии, установившей поразительное единство генетического кода. Попытки выяснить смысл текста привели к выдающимся открытиям и таким гигантским исследовательским проектам, как "Геном человека". Но кто и как читает текст, даже если он полон глубокого смысла? Как живое реализует инструкции, записанные в геноме и содержащиеся в каждой клетке? Для этой познавательной модели характерно представление об огромной власти и могуществе, которые получают те, кто смог прочесть текст.

Механическая модель, восходящая к Р.Декарту, трактует Вселенную, человека, общество как некоторые машины. И.Ньютон сравнивал Вселенную с часами, которые завел Господь. В такой модели мира можно разобраться, выяснить что существующие "механизмы" могут, а что нет, как за ними следует ухаживать и что еще в этом мире можно сконструировать. Инженеры любят повторять фразу, приписываемую Леонардо да Винчи: "Все работает не так, как рассчитано, а так, как сконструировано". Просвещение должно дать инструкции и ответы на задачи, предложенные природой. Несовершенство мира связано с тем, что этим инструкциям просто не следуют, а не следуют потому, что не знают. Просвещение позволяет сообщить их обществу и тем значительно улучшить жизнь. Время выступает как ничем особенно не выделенный параметр в уравнениях. Будущее вполне предсказуемо, если располагать эффективными вычислительными системами. Достаточно пролистать школьные курсы физики, химии, астрономии, чтобы осознать плодотворность этой модели.

Однако в XVIII --- начале XIX в. на сцену выходят случай, законы больших чисел, статистика. Образ рынка, где есть балансовые соотношения и все, что допускается ими, разрешено, становится общим местом в пушкинскую эпоху. Статистическая физика и "гиббсовский" стиль мышления в различных науках, от экономики до математики, созвучен излюбленному образу культуры XIX века --- Карточной игре [12]. Эту модель жизни М.Ю.Лермонтов характеризует следующими строками:

"Что ни толкуй Вольтер или Декарт ---
Мир для меня --- колода карт,
Жизнь --- банк; рок мечет, я играю,
И правила игры я к людям применяю".

Конец XX в. показал ограниченность этих познавательных моделей, их неполноту и неприменимость ко многим проблемам, которые приходится решать. Это естественно. Мировоззрение людей, которые веками живут, следуя традиции, и не имеют больших возможностей повлиять на свою судьбу, и тех, кто может поворачивать реки, срывать горы и необратимо менять биосферу, должно быть различным. Они решают разные проблемы, и им угрожают разные опасности.

Это очень остро почувствовали представители естественных наук, и прежде всего те, кто занимается математическим моделированием, --- многим из них приходится иметь дело с широким кругом проблем, от проблем стратегической стабильности и проектов экономических реформ до конкретных физических процессов или технических конструкций. Эйфория по поводу возможностей современных компьютеров, вычислительного эксперимента сменилась пониманием ограниченности возможностей получить ответы с помощью компьютера и своих способностей задавать принципиальные вопросы. В одной из бесед Н.Н.Моисеев выразил это примерно так: "Когда нам стало ясно, что прямая имитация многих процессов попросту невозможна, то возникла потребность в новых понятиях и концепциях".

Поиск этих концепций, новых парадигм, новых познавательных моделей ведется на разных направлениях. Один из подходов --- фундаментальное изменение методологии. Быть может, при анализе сложных систем классическая "черно-белая" гегелевская триада:"тезис --- антитезис --- синтез" должна уступить более сложным схемам. Например, опирающимся на "нечеткие логики" или тринитарную методологию. В рамках последней, активно развиваемой в России Р.Г.Баранцевым, рассматриваются соотношения не между парами категорий, а между тройками. При анализе метода или алгоритма можно выделить точность, простоту и универсальность (область применимости). Эти требования противоречивы, и третья категория часто выступает "арбитром" в "споре" между первыми двумя категориями [20].

Другой подход развивается А.В.Чайковским, предлагающим новую познавательную модель, основанную на экологическом императиве, на изменении этических норм. В их основе --- отношение к миру, как к саду, в котором необходима гармония [10].

Наконец, можно, отправляясь от опыта реализации крупных научно-технических проектов и осмысления исторического пути развития человечества, строить новую философско-методологическую концепцию. По-видимому, глубоко и последовательно этот подход развивается Н.Н.Моисеевым в подходе, называемом универсальным эволюционизмом [29].

Однако нелинейная динамика, синергетика, как ее представляют авторы, сегодня не находится на этом уровне обобщений. Она дает пока отдельные примеры, образы поведения сложных нелинейных систем и методы их исследования. Ее можно, пожалуй, сравнить со своеобразной натурфилософией компьютерной эры. Мифы давали в свое время примеры, образцы типичных ситуаций, рекомендации, как следует действовать, когда попытка опереться на логику и рациональные рассуждения не удается.

Нелинейная динамика предлагает базовые модели, новые понятия и методы, которые могут быть применимы в данной ситуации, а могут и не быть. Которые могут стать основой построения новой нелинейной познавательной парадигмы, а могут остаться отдельными находками в различных дисциплинах.

Приведем пример. Излюбленный образ синергетики --- бифуркационная диаграмма. Теперь представим, что параметр --- время, а переменная А характеризует ключевую переменную, определяющую состояние системы. В точках бифуркации происходит выбор и процессы другого уровня, не отраженные на диаграмме (шумы, случайности, управляющие воздействия могут сыграть ключевую роль). Это значит, что путь развития неединственный, что можно в нужный момент вмешаться в ход событий и изменить его. Будущее оказывается неединственным. Останется ли этот образ метафорой, станет руководством к действию для тех, кто будет определять точку бифуркации и воздействовать на систему, либо окажется основой нового алгоритма или технологии --- зависит от специалистов, которые будут применять общие идеи нелинейной динамики в своей конкретной области. Пока остается констатировать, что эти общие идеи порой оказываются очень полезны.

Одна из причин резонанса, который получила нелинейная динамика, состоит в том, что она дает новый взгляд на развитие науки, на возможность описать явления природы. Фундаментальный вопрос состоит в том, почему, обладая весьма скромными возможностями, мы неплохо ориентируемся и во многом успели разобраться за последние 40 веков? Почему иногда среди огромного множества сложных взаимодействующих факторов и сотен тысяч переменных удается выделить наиболее важные процессы и ключевые факторы? Ответ нелинейной динамики состоит в том, что во множестве случаев происходит самоорганизация, связанная с выделением параметров порядка. И нелинейную среду, потенциально обладающую бесконечным числом степеней свободы, удается описать динамической системой с конечным, а иногда и небольшим числом переменных. Рынок с сотнями тысяч агентов и миллионами товаров моделировать с помощью кривых спроса и предложения. (Взгляд на экономику, как на самоорганизующуюся и саморазвивающуюся систему оказывается весьма плодотворным, как показывают работы научной школы А.А.Петрова [19].)

Несмотря на, казалось бы, внутринаучный характер проблемы выделения параметров порядка, она оказывается исключительно важной. Подходы, развиваемые нелинейной динамикой, дают надежду на то, что можно успешно действовать в океане уже имеющихся знаний, проектов, сведений что "информационный джинн" может быть укрощен. Библейская мудрость толкует про время "разбрасывать камни" и "время собирать камни". Если XX в. прошел под знаком "разбрасывания камней", рождения сотен научных направлений на стыках научных дисциплин, то в XXI в. будущее науки будет определяться тем, насколько успешным окажется междисциплинарный синтез, насколько удачно будут "собраны камни".

Нелинейная наука дает для этого хорошие шансы. Шансы на то, что огромный потенциал, накопленный математикой и естественными науками, окажется востребованным и полезным при ответе на ключевые вопросы, касающиеся нашего бытия. Дает шанс гуманитарным наукам на то, что мы, наконец, научимся извлекать уроки из истории и пользоваться разумом там, где это более всего необходимо. Таковы ожидания.

Цивилизация стоит на пороге информационного будущего. "Виртуальная реальность" со средствами массовой информации, электронной почтой, глобальными компьютерными сетями уже существенно изменила наш мир. Моделирование, имитация, компьютерные игры, средства представления информации вышли на первый план. Но это именно те средства, которыми первой начала пользоваться нелинейная наука. И от нее ждут новых идей в строительстве "информационного будущего".

Кроме того, классическая и неклассическая наука обычно имела дело с одним уровнем описания, атомным или ядерным, индивидуальным или социальным. Однако высокие технологии, с которыми связываются надежды на выживание, обычно имеют дело с несколькими уровнями организации материи. Лазеры заставляют "работать" на макроуровне квантовые эффекты. Технологии создания желаемых микроструктур уже сейчас открывают путь к использованию высокотемпературной сверхпроводимости и к новым поколениям материалов. Открываются новые пути к воплощению "виртуальной реальности", рожденной за экранами дисплеев и в лабораториях, в обыденную жизнь. То же касается социальных технологий. Технологические установки и национальные традиции, касающиеся индивидуальной психологии, структуры личности, позволили реализовать ряду государств "экономическое чудо" за весьма небольшой срок. И вновь наибольший опыт описания и анализа процессов, развивающихся и взаимодействующих на нескольких структурных уровнях, накоплен нелинейной наукой.

Сейчас трудно очертить контуры "нелинейной парадигмы" или "нелинейной познавательной модели". Порой она кажется гигантской воронкой, вбирающей задачи, методы, идеи многих различных дисциплин, выводя на научную сцену новые модели и представления. Впрочем, часто трудно отделить новое от хорошо забытого старого. Работы Ю.А.Данилова [21], статьи Б.Н.Пойзнера [23], книга И.В.Андрианова и Л.И.Маневича [20] позволяют увидеть глубокие философские, культурные, физические корни нелинейных идей.

Нелинейная наука дает надежду на построение глубоких конкретных междисциплинарных подходов. Эти подходы, может быть, позволят избежать научному сообществу участи строителей Вавилонской башни. И это важно.

 
Литература

1. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979.
2. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.
3. Самарский А.А., Галактионов В.А., Курдюмов С.П., Михайлов А.П. Режимы с обострением в задачах для квазилинейных параболических уравнений. М.: Наука, 1987.
4. Современные проблемы математики//Новейшие достижения. Серия: "Итоги науки и техники". М.: ВИНИТИ, 1986 (1987). Т.28.
5. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992.
6. Новое в синергетике. Загадки мира неравновесных структур. М.: Наука, 1996.
7. Компьютеры, модели, вычислительный эксперимент. М.: Наука, 1988.
8. Компьютеры и нелинейные явления. М.: Наука, 1988.
9. Наука, технология, вычислительный эксперимент. М.: Наука, 1993.
10. Чайковский Ю.В. Познавательные модели, плюрализм и выживание// Путь. 1992. N1, c.62-108.
11. Артур У. Механизмы положительной обратной связи в экономике// В мире науки. 1990. N4.
12. Лотман Ю.М. Беседы о русской культуре. Быт и традиции русского дворянства (XVIII --- начала XIX века). Санкт-Петербург: Искусство СПТ, 1994, c. 136.
13. Turing A. The chemical basis of morphogenesis// Phyl. Trans. Roy. Soc. L. 1952. V.237, p.137-230.
14. Mandelbrot B.B. Fractals: form chance and dimension. San Francisco.: Freeman Comp. 1977.
15. Малинецкий Г.Г. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент. М.: Наука, 1997.
16. Гленсдорф П., Пригожин И. Термодинамическая теория структуры, устойчивости и флуктуаций. М.: Мир, 1973.
17. Фракталы в физике. М.: Мир, 1988.
18. Малинецкий Г.Г. Проект "Информхаос". Препринт РОУ. 1992.
19. Петров А.А. Экономика. Модели. Вычислительный эксперимент. М.: Наука, 1996.
20. Андрианов И.В., Маневич Асимптология: идеи, методы, результаты. М.: Аслан, 1994.
21. Данилов Ю.В. Льюис Кэррол как нелинейное явление// Изв. ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 1996. Т.4. N.1, c.119-125.
22. Короновский А.А., Трубецков Д.И. Нелинейная динамика в действии: как идеи нелинейной динамики проникают в экологию, экономику и социальные науки. Саратов: ГосУНЦ "Колледж", 1995.
23. Пойзнер Б.Н. О субъекте самоорганизации// Изв. ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика. 1996. Т.4. N4.
24. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование. М.: Наука, 1997.
25. Fraser A.M., Swinney H.L. Independent coordinates for strange attractors from mutual information// Phys. Rev. A. 1986. V.33. N2, p.1131-1140.
26. Малинецкий Г.Г., Рузмайкин А.А., Самарский А.А. Модель долговременных вариаций солнечной активности. Препринт ИПМ АН СССР, 1986, N170.
27. Dynamic pattern formation in chemistry and mathematics. Aesthetics in the sciences. Dortmund.: Max-Plank-Instur fur Ernahrungsphysio-lo-gie, 1988.
28. Ван-Дейк М. Альбом течений жидкости и газа. М.: Мир, 1986.

 <<<     ΛΛΛ     >>>   

Параметров порядка
Капица С., Курдюмов С., Малинецкий Г. Синергетика и прогнозы будущего науки 6 времени
Вероятно
Развивающейся во времени
Получила нелинейная динамика