При оценке новых теорий решающим вопросом является определение объясняющей и предсказательной ценности этих теорий, претендующих, например, на решение большого числа проблем, относящихся к целостности, телеологии и т. д. Несомненно, что изменение интеллектуального климата позволяет видеть новые, до этого не замечавшиеся проблемы или видеть проблемы в новом свете, и это более важно, чем какое-либо единичное специальное исследование. «Копернианская революция» в науке означала нечто значительно большее, чем просто возможность несколько лучше вычислять движения [c. 51] планет; общая теория относительности является большим, нежели просто объяснением весьма небольшого числа физических явлений, не поддававшихся ранее анализу; дарвинизм представлял собой нечто большее, чем просто гипотетический ответ на вставшие в зоологии проблемы; одним словом, во всех этих случаях большое значение имело изменение, так сказать, системы отсчета (frame of reference) (ср. Рапопорт [59]). Вместе с тем реальное оправдание такого изменения в конечном счете определяется специфическими успехами, которые не могли быть достигнуты без этой новой теории.
Несомненно, что общая теория систем открывает перед нами новые горизонты, однако ее связь с эмпирическими фактами пока еще остается весьма скудной. Так, теория информации в свое время была провозглашена «главным направлением» современного научного исследования, но, помимо первоначальной сферы своего применения – техники, – в других областях она не сыграла до сих пор значительной роли. В психологии ее достижения в значительной мере ограничены весьма банальными применениями, такими, как анализ запоминания и т. д. [7; 57]. Когда в биологии говорят о ДНК как о «закодированной информации» или о «дроблении кода» при объяснении структуры нуклеиновых кислот, это скорее facon de parler, нежели дополнительный взгляд на управление протеиновым синтезом. «Теория информации, весьма полезная для решения задач вычислительной техники и анализа сетей, до сих пор не заняла значительного места в биологии» [9]. Теория игр также является новым шагом в развитии математики, который сравнивали по своим масштабам с ньютоновской механикой и введением в науку исчислений, но здесь конкретные «применения являются скудными и нерешительными» (Рапопорт [59]; читателю настойчиво рекомендуем обратиться к рассуждениям Рапопорта о теории информации и теории игр, в которых анализируются затронутые здесь проблемы). То же самое можно видеть на примере теории решений, от которой ожидали значительного выигрыша для прикладной системной науки, но что касается весьма разрекламированных военных и экономических игр, то «не существует контролируемой оценки эффективности этих игр и методов отбора операторов» [1]. [c. 52]
Следует обратить особое внимание на опасности, таящиеся в научных достижениях последних лет. В науке прошлого (и частично настоящего) господствовал однобокий эмпиризм. В биологии (и психологии) только сбор данных и накопление экспериментов рассматривалось как действительно «научная деятельность», теория приравнивалась к «спекуляции» или «философии» и при этом забывалось, что простое соединение эмпирических данных хотя и означает определенный прогресс, но еще не составляет собственно «науки». Результатом эмпиризма явилось отсутствие достаточного понимания и поддержки для развития теоретических методов анализа, что в свою очередь оказало неблагоприятное влияние на эмпирическое исследование, которое по большей части стало случайным, ведущимся наугад (ср. [73]). В последние годы в определенных областях науки обстановка кардинально изменилась. Энтузиазм, вызванный полученными в распоряжение новыми математическими и логическими инструментами, привел к лихорадочному «построению моделей» как самоцели, часто без отнесения их к эмпирическим фактам. Однако экспериментирование с понятиями наугад имеет не больше шансов на успех, чем случайное экспериментирование с биологическим, психологическим или клиническим материалом. По словам Акофа [1], существует серьезное заблуждение в теории игр (а также в других теориях) принимать за «проблему» то, что в действительности является только математическим «упражнением». Полезно помнить старую кантовскую максиму, что опыт без теории слеп, но теория без опыта есть просто интеллектуальная игра.
Несколько иная ситуация сложилась в кибернетике. Применяемые здесь модели не являются новыми. Хотя интенсивное развитие этой области началось со времени введения термина «кибернетика» (Винер, 1948 [74]), применение принципа обратной связи к физиологическим процессам берет свое начало еще в работах Р. Вагнера, написанных почти сорок лет назад (ср. [46]). С тех пор модели обратной связи и гомеостазиса были применены к огромному числу биологических явлений и – несколько менее убедительно – в психологии и социальных науках. Причиной последнего, по словам Рапопорта [57], является то, что «обычно существует хорошо видимая [c. 53] негативная корреляция между размахом и разумностью научных работ... Разумные работы ограничиваются либо конструированием, либо весьма банальными применениями; претенциозные формулировки оказываются пустыми».
Конечно, во всех подходах к общей теории систем существует такая опасность: мы получили новый компас для научного мышления, но очень трудно продраться между Сциллой тривиальности и Харибдой ложных неологизмов.
Настоящий обзор ограничен «классической» общей теорией систем – «классической» не в том смысле, что она претендует на какой-либо приоритет или исключительность, а в том, что используемые ею модели остаются в рамках «классической» математики в отличие от «новой» математики – теории игр, теории сетей, теории информации и т. д. Это вовсе не означает, что общая теория систем является простым применением обычной математики. Наоборот, понятие .системы выдвигает проблемы, многие из которых еще далеки от своего разрешения. В прошлом исследование системных проблем привело к важным математическим результатам, таким, как теория интегро-дифференциальных уравнений Вольтера, понятие системы с «памятью», поведение которой зависит не только от имеющихся в настоящее время условий, но также от ее предшествующей истории. Сейчас встают новые важные системные проблемы: например, общая теория нелинейных дифференциальных уравнений, состояний подвижного равновесия и ритмических явлений, обобщенный принцип наименьшего действия, термодинамическое определение состояний подвижного равновесия и т. д.; все они ждут своего решения.
При рассмотрении того или иного исследования, разумеется, не имеет значения, выступает оно открыто под названием «общей теории систем» или нет. Мы не предполагаем давать здесь полного или исчерпывающего обзора. Цель данного непретенциозного обзора будет выполнена, если он сможет выступить своеобразным путеводителем в исследованиях, ведущихся в настоящее время в области общей теории систем, а также для научных сфер, которые, возможно, станут в будущем ареной системной деятельности. [c. 54]
Теория открытых систем – важное обобщение физической теории, кинетики и термодинамики. В ее рамках были сформулированы новые принципы и подходы, такие, как принцип эквифинальности, обобщение второго начала термодинамики, возможность повышения порядка в открытых системах, наличие периодических явлений при «ошибке» системы и ее фальстарте и т. д. Дальнейшего изучения требует возможность измерения организации в терминах энтропии («цепь энтропии» высших молекулярных соединений, показывающая определенный порядок составляющих молекул [65]).
Огромная работа, проделанная в теории открытых систем, не может получить здесь своего полного отражения. Описание принципов и достаточно полные библиографии можно найти в работах Берталанфи [13, 17], Брея и Уайта [25] и других авторов. Следует, однако, заметить, что, помимо теоретических достижений, данная область имеет два главных практических применения, а именно в промышленной химии и биофизике.
Приложения теории открытых систем в биохимии, биофизике, физиологии и т. д. слишком многочисленны, чтобы в настоящем обзоре позволить больше, чем краткое упоминание о них. Возможность таких приложений следует из того, что живой организм, клетка, а также другие биологические единицы находятся, по существу, в состояниях подвижного равновесия (или эволюционируют к ним). Из этого вытекает фундаментальное значение данной теории для биологии и необходимость существенной переориентации во многих ее разделах. Теория открытых систем была развита и применена наряду со многими другими также в таких областях, как, например, сеть реакций в фотосинтезе [23], вычисление скорости оборота в экспериментах с изотопами, потребление энергии для поддержания протеинов в организме, процессы передачи и поддержания ионной концентрации в крови [29], радиационная биология, возбуждение и передача нервных импульсов и др. Организм находится в состоянии подвижного равновесия как с точки зрения его химических компонентов, так и его клеток, поэтому многочисленные современные исследования клеточного обмена и обновления также должны быть включены [c. 55] сюда. Помимо уже цитированных работ, изложение результатов и возникших новых проблем в биофизике и близких к ней областях можно найти в работе Неттера [53].
Между разделом термодинамики, занимающимся необратимыми открытыми системами, кибернетикой и теорией информации существуют определенные отношения, однако они пока еще плохо изучены. Первые подходы к этой проблеме можно найти у Фостера, Рапопорта и Тракко [32], а также у Трибуса [68]. Другой интересный подход к исследованию метаболизирующих систем был предпринят Розеном [64], применившим вместо обычных уравнений реакций «реляционную теорию» (relational theory), использующую методы отображения с помощью блок-схем.