Инновационная сложность - [37]
Вторая особенность состоит в том, что вся классическая наука со времен Просвещения создавалась в рамках механистической парадигмы для нужд промышленности, быстро набиравшей могущество индустрии, для удовлетворения потребностей общества в теории и эксплуатации машин и механизмов. В наибольшей мере этому отвечало развитие математики и механики с их методами исследования движения, преобразования линейно-поступательного движения в циклическое, круговое, и обратно. В центре внимания оказались методы исследования кинематики и динамики движущихся систем, уравнения, описывающие траектории движения материальной точки.
XX столетие стало поворотным в этой, казалось бы на долгие времена устойчивой, стратегии. Исследование траекторий движущейся материальной системы как отдельного объекта постепенно вытеснялось исследованием комплекса систем, ансамблей, что потребовало обобщающего, интегративного подхода, охватывающего единым способом все составляющие ансамбля в качестве элементов множества, компонентов соответствующих структур. Это был переход познания «от объектов-систем к системе объектов» (Ю. А. Урманцев). Детерминизм отступил на второй план под нажимом быстро развивающихся статистических методов, проникших во все области знаний, включая биологию, медицину и социологию. Теорию «статистических ансамблей» разработал «дилетант от науки», преподаватель греческого и латинского языка, Джозайя Виллард Гиббс.
Какова же особенность этого, наступившего в начале XX века нового времени? Вместо императива полноты, устремляющего научную мысль к наиболее полному, всеохватному отображению объекта как системы, самодовлеющим образом господствовавшего в прежней, классической науке, все большую значимость стал обретать императив целостности. Полнота представлений об объекте недостижима, что сугубо математическими средствами, языком теорем подтвердил в начале 30-х годов Гёдель. Это означало, что вместо погони за «всесторонним» и «исчерпывающим» освещением объекта «во всех его связях и опосредствованиях» актуальным стало исследование его как целостности, обладающей тем или иным распределением его составляющих как подсистем, т. е. наделенного структурой (которая, как показал Н. Ф. Овчинников в своей книге «Принципы сохранения», есть инвариантный аспект системы), своей особой организацией, функциональным качеством. Симптоматичны в данном отношении сами названия книг некоторых именитых авторов[97]. На первый план выдвинулись проблемы меры и гармонии, ибо лишь внутренне гармонично организованные объекты могут отвечать критерию целостности, а значит и качества. Внутренняя, скрытая гармония сильнее явной, – заметил еще Гераклит. Проблемы же качества, наряду с проблемами сложности, в ряде научных работ неоднократно назывались главенствующими, ориентирующими в науке и практике текущего, XXI столетия[98]. И потому постижение законов внутренней гармонии сложных систем ныне стало в первый ряд насущнейших проблем.
Появилась потребность в разработке соответствующих интегральных показателей и характеристик такого рода объектов, создания адекватных методов, соизмеряющих структурные и функциональные особенности их как сложных систем[99]. При этом предметом исследований становилось дотоле не замечаемое в своей особенной сущности их внутреннее разнообразие, подлежащее оптимизации, и выявление в этом аспекте способов диагностики их состояний и эволюции последних к оптимальному варианту, к гармонии, мере, и мере гармонии многого в едином. Руководящим концептом стало идущее от Кантора лапидарное определение: множество есть многое, мыслимое как единое. К примеру, созданная в рамках классического знания теория вероятностей, на которую опираются статистические методы, уже не удовлетворяла новой парадигме, по той причине, что в классическом варианте этой теории изначально принят базовый постулат о независимости описываемых ею событий, тогда как в действительности события таковыми не являются; по меньшей мере, они зависимы частично, что адекватно древнему принципу в представлении о мироздании: всё связано со всем. И потому прежняя, классическая теория вероятности оказалась неадекватной новой парадигме системоцентризма и системогенеза, а значит ее, без опоры на другие достояния науки, на теории системного синтеза, следует признать и методологически некорректной – прежде всего в прикладном использовании в рамках конкретных частных областей знания: экономики, психологии, социологии и пр. Уместно заметить, что еще Иммануил Кант обращал внимание на то, что анализ не дает знания, знание дает синтез[100]. За Кантом Гегель бросил лапидарное замечание: «Части лишьу трупа». Но вполне постичь эту, казалось бы, простую истину примата синтеза тогда еще не пришло время: слишком велика была восходящая к Аристотелю («Разделяй и властвуй, третьего не дано!») инерция аналитизма с его главной картезианской установкой познания: «Разбивай целое на части и исследуй каждую порознь, при необходимости повторяя процедуру!».
