Система: понятие и виды систем

Понятие развитие неразрывно связано с понятием системы. Говоря о развитии, мы подразумеваем, что развиваться должна система.

Система (от греч. "система" - целое, составление из частей) является одним из ключевых понятой естественных, технических и социальных наук.

Фундаментальными разработками в вопросах исследования систем и моделирования, в том числе экономических процессов занимались такие видные ученые, как А.Г. Аганбегян, Л. фон Берталанфи, А.М. Бирман, И.Я. Бирман, К.К. Вальтух, А.Г. Гранберг, Л.В. Кантарович, Л.А. Леонтьев, В.С. Немчинов, В.В. Новожилов, С.А. Саркисян, Е.М. Четыркин и др.

В методологии науки системные способы мышления начали развиваться достаточно давно. Еще в XYII - XVIII веках философы рассуждали о системе начал и принципов, имея в виду организованную в теоретическом рассуждении последовательность научных знаний. Обобщая эти представления, И. Кант писал: ”...обыденное знание именно благодаря системному единству становится наукой, т. е. из простого агрегата превращается в систему”. В XIX в. под системами начали понимать и целостные объекты изучения, отдельные части и планы которых были объединены различными отношениями и связями. Одной из предпосылок системных исследований, по образному выражению Л.В. Канторовича, “является стремление к интеграции научного знания”.

Наука о системах, по мнению американского профессора Дж. Клир, теснейшим образом связана с развитием вычислительной техники, которая является ее лабораторией и наиболее важным методологическим средством.

Однако до сих пор справедливы утверждения Н.Е. Кобринского и Е.З. Майминаса, что при всей важности для современной науки таких понятий, как “система”, “системный анализ” “модель”, они до сих пор не имеют общепризнанных формальных определений.

Термин “система” широко используется в научной литературе и повседневной жизни, когда речь идет о совокупности взаимосвязанных объектов, рассматриваемых как единое целое: система производства, система торговли, вычислительная система, система математических уравнений и т.д. В систему объединяют как материальные (например экономические, технические), так и идеальные, абстрактные (например, математические) объекты. Любой реальный объект обладает практически неограниченным числом свойств и может быть по различным своим характеристикам отнесен к разным системам в качестве элемента. Однако в каждом случае понятие “система” остается отражением объективной реальности.

Один из основателей системного анализа Л. фон Берталанфи определял систему как совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой

Определение системы в формулировке известного советского ученого Н. Ф. Реймерса (1990) звучит следующим образом. Система:1) любая вещественно-энергетическая или концептуальная совокупность взаимосвязанных составляющих, объединенных прямыми и обратными связями в некоторое единство; 2) саморазвивающаяся и саморегулирующаяся определенным образом упорядоченная материально-информационная совокупность, существующая и управляемая как относительно устойчивое единое целое за счет взаимодействия, распределения и перераспределения имеющихся, поступающих извне и продуцируемых этой совокупностью веществ, энергии, информации и обеспечивающая преобладание внутренних связей (в том числе перемещений вещества, энергии и передачи информации) над внешними.

Современные авторы, сторонники системного подхода, В.Л. Горелова и Е.Н. Мельникова расширили и уточнили понятие “система” как совокупность взаимосвязанных и взаимодействующих элементов, обладающих основными четырьмя признаками:

· целостностью, дающей возможность четко отделять данную систему от окружающей среды;

· иерархичностью управления, обеспечивающей единство целостности всей системы и относительную автономность ее подсистем;

· целенаправленностью - стремлением к выполнению определенной цели и поддержанию на определенном уровне основных характеристик функционирования системы;

· развитием во времени, т.е. способностью увеличения сложности и размеров данной системы.

Выделение системы требует наличия трех составляющих:

· объекта, состоящего из множества элементов, связанных в некоторую совокупность;

· субъекта исследования - “наблюдателя”, “оператора”;

· задачи, характеризующей отношение наблюдателя к объекту и определяющей отбор рассматриваемых элементов и их существенных свойств.

Системный подход обобщает понятие системы и системного анализа. Системный анализ понимается как основа методологии:

а) решения сложных проблем, путем их уяснения и упорядочивания (структуризации);

б) исследования любых объектов посредством представления их в качестве систем и анализ этих систем.

Одной из центральных задач системного исследования является разработка моделей систем и методов их моделирования.

Процесс познания окружающего мира - это процесс создания моделей (материальных или идеальных), построенных по сходству или аналогии с изучаемыми объектами. При этом во многих случаях совсем не обязательно соблюдение чисто внешних признаков сходства или аналогий. Гораздо более важным в процессе моделирования является установление аналогий или сходства внутренних структур внешне совершенно разных объектов или определенных черт в их поведении.

По определению, данному выдающимся советским ученым В. С. Немчиновым, “ модель - это своего рода абстракция, промежуточное звено между теоретическим абстрактным мышлением и объективной действительностью”. И далее он пишет, что построение модели, с одной стороны, - важная ступень к созданию теории, а с другой, - одно из средств экспериментального исследования.

Построение и изучение моделей объектов познания принято называть моделированием. Предметом моделирования могут быть конкретные и абстрактные объекты, действующие и проектируемые системы и процессы [8].

В основе процесса моделирования лежит а) сходство динамических процессов в различных объектах материального мира; б) логическая цепочка понятий “система - объект” - “структура ₁” - “теория” -“структура ₂” - “система - модель”.

На основании противопоставления методы моделирования можно разделить условно на физические модели - (изделия, макеты, и т.п.) и абстрактные модели, свойства исходных объектов при этом имеет символьное представление. Абстрактные модели могут быть в свою очередь представлены следующими видами: графические модели (схема, рисунок, график и прочее); логические модели-образцы (метод аналогий, метод сценария, словесное описание); математические модели (статистико-вероятностные, экономико-математические, функционально-иерархические); информационные модели (межнаучного взаимодействия, модели потоков экономической и финансовой информации и т.п.); смешанные - включающие признаки предыдущих моделей в различном сочетании.

Модель воспроизводит изучаемый объект или процесс в упрощенном виде, применяя редукционизм как метод представления сложного объяснения через более простое. Поэтому при построении любой модели перед исследователем возникают две опасности, образно охарактеризованные математиками как “западня переупрощения и болото переусложнения”. Главное требование, предъявляемое к модели, - адекватность реальной действительности. Условия сходства и различия должны быть ясно сформулированы и точно определены.

Моделирование приобрело особое значение при работе с объектами, в полной мере недоступных прямому наблюдению или проведению экспериментов. К таким, к которым относятся и экономические процессы в микро-, а особенно в макроэкономике. Но методы моделирования можно использовать только на высокой ступени анализа, когда достаточно четко определены основные понятия и закономерности. Это важное методологическое положение приобретает особую актуальность в настоящее время в связи с широким развитием экономико - математического моделирования. В некоторых работах ученых стран СНГ, в том числе и украинских, появляется своего рода “математический фетишизм”, то есть имеет место чрезмерное увлечение абстрактными математическими формулами без должного экономического обоснования, тогда как математическое моделирование невозможно без предварительного качественного анализа.

Как справедливо заметил академик В.С. Немчинов: “Экономико-математическая модель может быть построена лишь экономистом, умеющим правильно использовать математический инструментарий и хорошо знающим природу и своеобразие экономических явлений и процессов”.

Для решения проблем устойчивого развития наиболее важным является понятие динамической системы,поскольку изучаемые объекты (природа, человек, общество) относятсяименно к такого рода системам. Чтобы построить модель, дать математическое определение понятию “динамическая система”, ее рассматривают как некий структуризованный объект. Система определяется (формируется) заданием системных объектов. Системные объекты - это вход, выход, процесс, обратная связь и ограничения.

Под входом подразумевается то, что изменяется при протекании определенного процесса в системе. Через входы из внешней среды в определенные моменты времени в систему поступают вещество, энергия или информация. Вход может принимать одну или более из следующих форм: результат предшествующего процесса, последовательно связанный с данным; результат предшествующего процесса, беспорядочно связанный с данным; результат процесса данной системы, который вновь вводится в нее.

Выход - это результат, или конечное состояние процесса. Выход может быть определен как назначение, для достижения которого системные объекты, свойства и связи соединены вместе. Таким образом, определение выхода совпадет с определением цели.

Процесс - переводит вход в выход. Способность переводить конкретный вход в соответствующий выход называется свойством данного процесса. Связь определяет следование процессов. Выделить систему в реальном мире значит указать все процессы, дающие данный выход.

Обратная связь есть функция подсистемы, сравнивающей выход с критерием. Целью обратной связи является управление. Единственное назначение обратной связи - изменение идущего процесса.

Функция ограничения систем складывается из двух частей - цели и принуждающих связей.

Общими элементами управления с помощью обратной связи являются: перестройка объектов, свойств и связей существующей системы; преобразования выхода системы во вход для цели регулирования выхода и критериев действия системы; воздействие на идущий процесс с целью сохранения или улучшения действий системы; обучение и познание, которые априорно позволяют различать существующее и желаемое состояние.

Следует отметить важное отличительное свойство системы - эмерджентность.

Эмерджентность - это наличие в системном целом особых свойств, не присущих его подсистемам и блокам, а также сумме элементов, не объединенных системообразующими связями. Краткое античное определение: целое больше суммы его частей (Реймерс, 1990).

Важнейшей характеристикой системы является ее состояние.

Состояние системы определяется совокупностью значений характерных для данной системы величин, называемых параметрами состояния.

Как отмечают исследователи, состояние динамичных систем остается устойчивым за счет внутренних и внешних факторов до тех пор, пока "значения" дисбаланса будут поглощаться прежде, чем система изменит свою структуру из-за изменения ее составляющих и процессов, которые отвечают за их поведение.Факторы, от которых зависит равновесие системы, условно можно объединить в две группы - внешние и внутренние.

Внешние факторы, в свою очередь, зависят от двух характеристик:

1) степени воздействия деструктивных сил, которые способны вывести систему из равновесия (в частности, экодеструктивных нагрузок);

2) симметричности сил воздействия на систему (симметричные силы воздействия - "нарушение - восстановление", "дезинтеграция - интеграция" и пр. — взаимоуравновешивают друг друга; несимметричные нагрузки, наоборот, выводят систему из равновесия).

Внутренние факторы зависят от потенциальных возможностей системы (т.е. материальных, энергетических, информационных факторов) "гасить" дисбалансовые турбулентности системы. Эластичность - это способность системы поглощать турбулентность (Berkes et al, 1994). Таким образом, понятие эластичности отражает границы, в пределах которых система остается в большей степени стабильной, чем нестабильной. Совершенно справедливо понятия устойчивости и эластичности немецкий ученый Йорг Кен увязывает с такой важной компонентой, как информация. (Эта компонента раньше обычно не учитывалась, и исследования ограничивались анализом вещественно-энергетических потоков (Кен, 1998).) Его основные идеи сводятся к следующему: понятие эластичности отражает необходимость сохранения информационных характеристик, например, минимального уровня популяции, биоразнообразия, ценности видов и т.д., между каким-то нижним и верхними пределами. Иными словами, устойчивость затрагивает сохранение информационных параметров системы или элементов, на которых они строятся.

По мнению И. Кена, пока система находится в эластичном состоянии, ее поведение можно предвидеть, но только на короткий срок и только, пока изменения носят плавный характер. Стабильность системы - это результат симметричных и асимметричных трансформационных процессов. Первые определяют устойчивые изменения системы, вторые — выводят систему из равновесия и, соответственно, формируют группу нестабильных органических изменений. Последние могут смягчаться ("гаситься") организационными факторами системы. Роберт Айерс (Ayres, 1988) показывает, что эти противоположно напра­вленные силы существуют как в природной, так и в социальной системе и что они неравномерно распределяются в пространстве и во времени.

Бойд и Ричардсон (Boyd et al, 1985) доказывают, что асимметричная трансформация также управляет социальной эволюцией. Это подразумева­ет, что эволюция обусловлена асимметричным распределением информации. Асимметричная информация и ее передача являются переменными процесса (Kohn, 1998).

Информационное многообразие включает разнообразие биологических форм (если речь идет о биосфере) или различие культур (если речь идет об обществе). Устойчивость в равновесном состоянии сводится к тому, что системные компоненты и организационные параметры адаптируются к изменяющимся условиям внутри системы, тогда как сама система развивается.

Слово информация происходит от латинского слова informatio, что в переводе означает сведение, разъяснение, ознакомление. Понятие «информация» невозможно дать его определение через другие, более «простые» понятия. Понятие «информация» используется в различных науках, при этом в каждой науке понятие «информация» связано с различными системами понятий.

Информация в биологии: понятие «информация» связывается с целесообразным поведением живых организмов. В живых организмах информация передается и хранится с помощью объектов различной физической природы (состояние ДНК), которые рассматриваются как знаки биологических алфавитов. Генетическая информация передается по наследству и хранится во всех клетках живых организмов.

Философский подход: Информация – это взаимодействие, отражение, познание.

Кибернетический подход: Информация– это характеристики управляющего сигнала, передаваемого по линии связи

Можно выделить следующие подходы к определению информации:

традиционный (обыденный) - используется в информатике: Информация – это сведения, знания, сообщения о положении дел, которые человек воспринимает из окружающего мира с помощью органов чувств (зрения, слуха, вкуса, обоняния, осязания).

вероятностный - используется в теории об информации: Информация – это сведения об объектах и явлениях окружающей среды, их параметрах, свойствах и состоянии, которые уменьшают имеющуюся о них степень неопределённости и неполноты знаний.

Для человека: Информация – это знания, которые он получает из различных источников с помощью органов чувств