· нестационарность (изменчивость) отдельных параметров системы и стохастичность ее поведения;
· уникальность и непредсказуемость поведения системы в конкретных условиях. Благодаря наличию активных элементов системы появляется как бы "свобода воли", но в то же время возможности ее ограничены имеющимися ресурсами (элементами, их свойствами) и характерными для определенного типа систем структурными связями;
· способность изменять свою структуру и формировать варианты поведения, сохраняя целостность и основные свойства (в технических и технологических системах изменение структуры, как правило, приводит к нарушению функционирования системы или даже к прекращению существования как таковой);
· способность противостоять энтропийным (разрушающим систему) тенденциям. В системах c активными элементами не выполняется закономерность возрастания энтропии и даже наблюдаются негэнтропийные тенденции, т. е. собственно самоорганизация;
· способность адаптироваться, к изменяющимся условиям. Это хорошо по отношению к возмущающим воздействиям и помехам, но плохо, когда адаптивность проявляется и к управляющим воздействиям, затрудняя управление системой;
· способность и стремление к целеобразованию;
· принципиальная неравновесность.
Легко видеть, что хотя часть этих особенностей характерна и для диффузных систем (стохастичность поведения, нестабильность отдельных параметров), однако в большинстве своем они являются специфическими признаками, существенно отличающими этот класс систем от других и затрудняющими их моделирование.
Рассмотренные особенности противоречивы. Они в большинстве случаев являются и положительными и отрицательными, желательными и нежелательными для создаваемой системы. Их не сразу можно понять и объяснить для того, чтобы выбрать и создать требуемою степень их проявления.
При этом следует иметь в виду важное отличие открытых развивающихся систем с активными элементами от закрытых. Пытаясь понять принципиальные особенности моделирования таких систем, уже первые исследователи отмечали, что, начиная с некоторого уровня сложности, систему легче изготовить и ввести в действие, преобразовать и изменить, чем отобразить формальной моделью. По мере накопления опыта исследования и преобразования таких систем это наблюдение подтверждалось, и была осознана их основная особенность - принципиальная ограниченность формализованного описания развивающихся, самоорганизующихся систем.
По этому поводу фон Нейманом была высказана следующая гипотеза: «У нас нет полной уверенности в том, что в области сложных задач реальный объект не может являться простейшим описанием самого себя, т.е. что всякая попытка описать его с помощью обычного словесного или формально-логического метода не приведет к чему-то более сложному, запутанному и трудновыполнимому...» .
Необходимость сочетания формальных методов и методов качественного анализа и положена в основу большинства моделей и методик системного анализа. При формировании таких моделей меняется привычное представление о моделях, характерное для математического моделирования и прикладной математики. Изменяется представление и о доказательстве адекватности таких моделей.
Основную конструктивную идею моделирования при отображении объекта классом самоорганизующихся систем можно сформулировать следующим образом: накапливая информацию об объекте, фиксируя при этом все новые компоненты и связи и применяя их можно получать отображения последовательных состояний развивающейся системы, постепенно создавая все более адекватную модель реального, изучаемого или создаваемого объекта. При этом информация может поступать от специалистов различных областей знаний и накапливаться во времени по мере ее возникновения (в процессе познания объекта).
Адекватность модели также доказывается как бы последовательно (по мере её формирования) путем оценки правильности отражения в каждой последующей модели компонентов и связей, необходимых для достижения поставленных целей.
Г. Саймон (Simon, 1969), впервые отказавшись от традиционного «техноцентрического» понимания процесса достижения оптимальности деятельности только как отыскания наилучшего способа действия, предложил термин «удовлетворительное решение», описывающий процесс решения задачи как поиск приемлемой для субъекта альтернативы, удовлетворяющей его субъективным критериям. Продолжая линию, М. Месарович (Mesarovic, 1973) на основе противопоставления двух принципов принятия решения (оптимальности и удовлетворительности) выделил два соответствующих класса задач, решаемых человеком в реальных ситуациях: 1) задачи оптимизации и 2) задачи нахождения удовлетворительных решений. Задаче нахождения удовлетворительных решений соответствует «принцип удовлетворительности»: будучи подвержен нежелательным воздействиям среды, субъект осуществляет регуляцию своей деятельности (процесса решения) таким образом, что его основные характеристики остаются в удовлетворительном диапазоне до тех пор, пока продолжаются возмущения. Отличие модели нахождения удовлетворительных решений от традиционной модели оптимизации состоит в ориентации субъекта на регуляцию неопределенности и поддержание некоторого удовлетворительного состояния жизнедеятельности. Если принцип оптимизации описывает максимизацию функции полезности (эффективность решения, точность, безошибочность) на множестве альтернатив, то принцип удовлетворительности заключается в сохранении характеристик жизнедеятельности в удовлетворительном диапазоне за счет снижения неопределенности.
Необходимость двойственного подхода в семиотических системах имеет важное методологическое значение, выходящее за рамки чисто логических построений.
Указывая на возможность трактовать язык как отображение соответствующей вещественной (или информационной) системы (в аспекте лингвистического определения системы М.Д. Месаровича), Е. 3. Майминас склонен рассматривать факт неполноты формализованных языков как теоретическую основу двойственного подхода к системам вообще. Этот факт, как пишет Е. 3. Майминас, объясняет неполноту обособленного описания любой системы, входящей в иерархию систем.
Рассмотрим с этой точки зрения проблему машинного моделирования интеллектуальных и психических процессов. Прежде всего ясно, что реализация указанных процессов в виде системы математических программ (сколь угодно сложной) не выводит нас за рамки машинных языков. Моделируемые функции воплощены в структуре машины, описание которой с самого начала ограничено конструкторским замыслом.
Между тем человеческое мышление и психика имеют социальную природу, генетически не сводимую к структурным свойствам отдельных индивидов. И это значит, что явления мышления и психики нельзя описать полностью на языке биохимических реакций, протекающих в коре головного мозга, а тем более на языке машинных программ, каким бы богатым ни был этот язык.
Однако машина отнюдь не изолирована от остального мира и функции, которые она реализует, выражают свойства отношений между машиной и остальным миром (в частности, человеком). Как и в случае с человеческим мышлением, эти свойства не сводимы к структурным свойствам машины, и в этом смысле фактор неполноты по-прежнему имеет место.
Особенность ситуации заключается в том, что функции искусственного интеллекта формируются в среде, существенно отличной от той, которая обусловила формирование человеческого мышления. Поэтому и природа искусственного интеллекта должна быть другой. Как бы далеко мы ни продвинулись в моделировании человеческого мышления и психики, в определенном смысле мы обречены на непредвиденный конечный результат. Мы никогда не получим точной копии естественного интеллекта. Зато нет никаких гарантий, что фактически реализованные функции в системе типа человек – машина по своим проявлениям не окажутся для нас несколько неожиданными.
Как следует из определения организаций, среди всех компонентов ее внутренней структуры особое место занимают цели, так как ради их достижения и осуществляется вся деятельность организации. Организация, не имеющая цели, бессмысленна и не может существовать сколько-нибудь продолжительное время. Вместе с тем цели - один из наиболее спорных моментов в понимании организации. Одни ученые считают, что цели необходимы при анализе организационного поведения, другие, напротив, пытаются принизить их значение. Так, бихевиористы считают, что цель могут иметь только индивиды, а группа и коллективы их не имеют.
Определим цель как желаемый, планируемый результат или те ориентиры, которых пытаются достичь, используя свою активность, члены организации для удовлетворения коллективных потребностей. В условиях организации цель нужно рассматривать как единство мотивов, средств и результатов. Это означает следующее:
· цель есть определенный мотив (или потребность). Справедливо утверждают, что цель относится к мотиву как стакан воды - к утолению жажды, обладание властью - к самоутверждению, одна цель может удовлетворять несколько потребностей, как одна потребность может удовлетворяться через разные цели;
· цель образуется при встрече мотива со средствами (ресурсами, условиями, возможностями), т.е. при оценке способа удовлетворения соответствующей потребности или устремления;