Существуют естественные и искусственные системы. Система, состоящая из других систем, считается сложной. Это, например, яблоко или завод по производству тракторов, пчелиный улей и написание компьютерной программы. Системой может быть процесс, объект, явление. Информация является средством описания систем.
Распознать нужные данные и оценить их достоверность - система знаний и умений. Понимать и оценивать - качество интеллекта специалиста, эффективность его знаний и умений.
В зависимости от угла зрения и достигаемой цели можно получить широкий спектр решений. Яблоко и Ньютон - интересная новелла, но только образно связанная с законами тяготения. Планеты летают спокойно и без видимых затрат энергии, но управлять системой сил тяготения человек пока не научился. Единственное, что науке по силам, - преодоление (а не применение) сил тяготения путем использования огромных энергетических ресурсов.
Простые и сложные системы
Амеба - простейший организм. Но поверить школьным учебникам трудно. Можно сказать: "Булыжник на дороге - вовсе не система". Но под микроскопом амеба быстро меняет мнение даже школьника. Жизнь амебы насыщена событиями. Булыжник может оказаться оружием в руках воина или молотком для раскалывания орехов.
Современная наука утверждает: в амебе и булыжнике легко обнаружить химические вещества, молекулы, атомы, летающие по орбитам электроны и элементарные частицы.
Если верить астрономам, то Земля не единственная планета во Вселенной и подобные ей существуют в огромной системе галактик.
Все системы простые на одном уровне. Все системы сложные, как только исследователь опускается на уровень ниже или поднимается уровнем выше.
Любая из них - это точка в пространстве и времени. Вне зависимости от того, какая она: искусственная или естественная.
Статика и динамика
Здание завода или станина станка неподвижны. Гора менее подвижна, чем океан у ее подножия. Это всегда сложные динамические системы. Здание завода обеспечивает необходимый функционал для нормальной работы трудового коллектива, станков, оборудования, хранения материалов и готовой продукции. Станина гарантирует нормальную работу механизмов станка. Гора участвует в формировании климата, «управляет» движением ветра, дает пищу и кров живым организмам.
В зависимости от точки зрения и решаемой задачи во всякой системе можно отделить статику от динамики. Это важная процедура: модели сложных систем - процесс систематизации данных. Правильное определение источников информации о системе, оценка их достоверности и определение действительного смысла - крайне важно для построения модели, на основании которой будет формироваться решение.
Рассмотрим пример. При построении системы управления предприятием здание, станки и оборудования - статика. Но эта статика требует динамичного обслуживания. Согласно технической документации система управления предприятием должна будет иметь подсистему обслуживания. Наряду с этим будет разработана система учета и контроля для бухгалтерии, планово-экономическая система. Нужно будет определить спектр целей и задач предприятия: стратегию, концепцию развития.
Структура системы
Цель и структура сложных систем - главная задача при моделировании. Теорий систем существует множество. Можно привести десятки определений целей, характеристик, методов анализа, и в каждом будет смысл.
Авторитетных специалистов по теории систем достаточно, чтобы эффективно решать задачи моделирования, но недостаточно, чтобы предложить концептуально законченную теорию систем, их структуры и методов определения (разработки) объективных и достоверных моделей.
Как правило, специалисты манипулируют смыслом, который вкладывают в термины: цель, функциональность, структура, пространство состояний, целостность, уникальность. Используются графические или блочные нотации для наглядного построения моделей. Главным является текстовое описание.
Важно понять, что такое сложная система в каждом конкретном случае. Процесс понимания - это динамика мышления специалиста (коллектива). Нельзя фиксировать цель или структуру системы как что-то незыблемое. Понимание выполняемой работы - это динамика. Все, что понято, застывает в статике, но никогда не помешает пересмотреть достигнутое понимание, скорректировать промежуточные результаты.
Характерной составляющей структуры является спектр данных, их целостность, количественное и качественное описание, внутренние и внешние методы сложных систем, которыми они манипулируют:
- для распознавания входящей информации;
- анализа и обобщений собственных + внешних данных;
- формирования решений.
Хорошим примером структуры системы является программирование. Конец прошлого века ознаменовался переходом от концепции классического программирования к объектно-ориентированному.
Объекты и системы объектов
Программирование - это сложная система мыслительных процессов. Программирование - это требование высокой квалификации, которое позволяет моделировать на сознательном уровне. Программист решает реальную задачу. У него нет времени для анализа программного кода на уровне процессора. Программист работает с алгоритмом решения задачи - это уровень построения модели.
Классическое программирование - это алгоритм, последовательно решающий задачу. В объектно-ориентированном программировании есть только объекты, которые имеют методы для взаимодействия друг с другом и внешним миром. Каждый объект может иметь данные сложной структуры, собственного синтаксиса и семантики.
Решая задачу посредством объектно-ориентированного программирования, программист мыслит объектами, и сложная система в его сознании представляется совокупностью более простых. Всякая система складывается из одного или нескольких объектов. Каждый объект обладает своими данными и методами.
Результат работы «объектно-ориентированного» программиста - система объектов и никакого последовательного алгоритма. Система объектов сама функционирует как объект. Составляющие ее объекты исполняют только свое предназначение. Никакой алгоритм извне не указывает сложной системе, что делать. Тем более составляющим ее объектам - как себя вести.
Точка и система точек
Занимаясь решением практических задач, специалист строит модели. С опытом приходит умение видеть сложные системы как точки в пространстве-времени. Эти точки наполнены уникальным и конкретным функционалом. Системы «принимают» входящую информацию и дают ожидаемый результат.
Каждая точка включает в себя систему точек, которые также следует интерпретировать как системы. Обратная процедура, когда решаемая задача представлена системой подзадач, а следовательно, навязывает специалисту относительно систематизированный комплект разделенных функций, обязательно приведет к нестыковкам в решении.
Только одно начало есть в любой системе, только его можно расписать на подзадачи, требующие решения. Анализируя системы, все специалисты употребляют термины:
- уникальность;
- системность;
- самостоятельность;
- взаимосвязь «внутренних функциональностей»;
- целостность системы.
Первое и последнее наиболее важно применять на любом этапе работы по моделированию. Любая сложная система - это целостная уникальная композиция подсистем. Какие именно подсистемы входят в систему - неважно. Главное, что на каждом уровне есть целостность и уникальность функциональности. Только ориентируясь на целостность и уникальность системы, а также каждой ее подсистемы, можно построить объективную модель задачи (системы).
Знания и умения
Расхожая фраза "незаменимых нет" безнадежно устарела. Даже простую работу можно выполнить разумно, затратив меньше сил, сэкономив время и деньги.
Моделирование и решение интеллектуальных задач - безусловное требование высокой квалификации. От специалиста зависит как моделирование реальной системы, так и решение задачи. Разные специалисты выполнят свою работу по-своему. Результаты могут отличаться только в том случае, если моделирование выполнено необъективно, а процесс решения задачи исполнен неточно.
Серьезная теоретическая подготовка, практический опыт и умение системно мыслить определяют результат решения каждой задачи. При объективном подходе каждая из них дает точный результат вне зависимости от того, какой специалист выполнил работу.
