11.3. Диссипативные структуры И. Пригожина
Если систему с равновесной структурой изолировать от внешней среды, то ввиду инертности данная равновесная структура может существовать бесконечно долго. Однако в биологических и социальных системах ситуация, как правило, другая: система незамкнута, открыта и, более того, существует потому, что она открыта, питается потоками вещества, энергии, информации, поступающими из внешнего мира. В открытых системах случайные флуктуации "пытаются" вывести систему из равновесного состояния. В реальных системах незначительные флуктуации, как правило, подавляются, и система остается стабильной. Если же силы, действующие на систему, становятся достаточно большими и вынуждают ее достаточно далеко уйти от положения равновесия, то состояние системы становится неустойчивым.
Некоторые флуктуации могут не затухать, а усиливаться и завладевать всей системой. В результате действия положительной обратной связи флуктуации усиливаются и могут привести к разрушению существующей структуры и переходу в новое состояние. Причем возможен переход и на более высокий уровень упорядоченности, называемый диссипативной структурой. Возникает явление самоорганизации.Исследуя динамику сильно неравновесных систем, И. Пригожий приходит к следующим выводам: "Когда система, эволюционируя, достигает точки бифуркации, детерминистическое описание становится непригодным. Флуктуация вынуждает систему выбрать ту ветвь, по которой будет происходить дальнейшая эволюция системы.
Переход через бифуркацию — такой же случайный процесс, как бросание монеты. Существование неустойчивости можно рассматривать как результат флуктуации, которая сначала была локализована в малой части системы, а затем рас-пространилась и привела к новому макроскопическому состоянию" [20, с. 56].
Известный американский футуролог О.Тоффлер в предисловии к [20] отмечает, что "щшгожинская парадигма особенно интересна тем, что она акцентирует внимание на аспектах реальности, наиболее характерных для современной стадии ускоренных социальных изменений: разупорядоченности, неустойчивости, разнообразии, неравновесности, нелинейных соотношениях, в которых малый сигнал на входе может вызвать сколь угодно сильный отклик на выходе, и темпоральности — повышенной чувствительности к ходу времени" [20, с. 16-17].
Принципы, разработанные Пригожиным для анализа химических процессов, были распространены на широкий класс явлений в физике, молекулярной биологии, процессов эволюции в биологии, а затем и социологии. Так, в [20, с. 246] описан процесс самоорганизации у термитов — построение термитника. Предполагается, что первая стадия — основание термитника — является результатом беспорядочного поведения термитов. Термиты приносят и беспорядочно разбрасывают комочки земли. Каждый комочек пропитывается гормоном, привлекающим других термитов. Случайным образом в этом процессе возникает флуктуация —- несколько большая концентрация комочков земли в окрестности некоторой точки. Повышенная концентрация гормонов привлекает к этой точке большее число термитов. Процесс концентрации термитов усиливается благодаря положительной обратной связи. Постепенно возникают "опоры" термитника.
Процесс построения термитника — яркий пример явления самоорганизации, возникновения сложной структуры в хаотической среде благодаря флуктуации. В настоящее время в естественных науках ведется активное исследование явлений, связанных с возникновением структур, самоорганизацией в простейших нелинейных средах.
Делаются попытки выявить прообразы появления организации и в более сложных, в частности социальных, системах. Ученые ведут исследования простейших моделей, анализ которых не может заменить изучение сложных социальных процессов, но может дать исследователям полезную подсказку, помочь подметить скрытые закономерности, сформулировать плодотворные гипотезы.В работе И. Пригожина и И. Стенгерс [20] рассматривается понятие логистической эволюции, т.е. процессов, описываемых логистическим уравнением (см. § 9.2). Исследуется модель эволюции популяций из N особей. Пусть гит — коэффициенты
рождаемости и смертности, К — "несущая способность" окружающей среды. Тогда процесс эволюции популяции может быть описан следующим уравнением:
dN I dt = r-N(K - N) - т -N.
Система имеет устойчивое стационарное состояние nc =K -т/г. При любом начальном значении N0 численность популяции стремится к значению W , которое зависит от разности между несущей способностью среды и отношением коэффициентов смертности и рождаемости. В стационарном состоянии в каждый момент рождается столько индивидов, сколько их погибает.
Рис. 11.8. Эволюция популяции X |
Ясно, что в процессе эволюции параметры К, т, г могут изменяться (например, под влиянием климатических флуктуации). Живые сообщества пытаются увеличить параметр К, изыскивая новые способы эксплуатации природных ресурсов. Инстинкт жизни обусловливает стремление к увеличению рождаемости и снижению смертности. "Каждое экологическое равновесие, определяемое логистическим уравнением, носит лишь временный характер, и логистически заданная экологическая ниша последовательно заполняется серией видов, каждый из которых вытесняет предшествующие, когда его «способность» к использованию ниши, измеряемая величиной К - т/г, становится больше, чем у них" [20, с.
255]. На рис. 11.8 показана временная эволюция популяции X, состоящей из последовательности видов X1, X2 X3. Каждому новому виду соответствует возрастающее значение К— т/г. Как указывается в [20], логистическое уравнение позволяет количественно сформулировать дарвиновскую идею о выживании наиболее приспособленного в предположении, что наиболее приспособленным является вид с наибольшим значением (К — т/г). Подобным образом могут быть объяснены процессы эволюции социума, связанные с внедрением технологических инноваций.Логистическая модель эволюции в настоящее время исследуется в различных областях науки. Аналогичная модель использовалась для анализа смены технологических укладов (см. § 7.1).
Рис. 11.9. Хаос в эволюции
Оказалось, что в моделях этого типа также возможны хаотические состояния. На рис. 11.9 показан пример траектории логистической эволюции.
Как утверждается в [27], хаотические колебания могут возникнуть в период замены старого уклада на новый. Возникновение нестабильности может интерпретироваться как случайный поиск равновесного состояния системой, оказавшейся в ситуации, когда растущие возможности не могут быть реализованы в рамках существующей ниши. Данная модель демонстрирует чередование режимов порядка и хаоса. В период быстрого экономического роста многие компании консолидируются, интегрируются. Корпорации работают как часы, подчиняясь эффективному централизованному управлению. В стадии насыщения под давлением инноваций экономическая система попадает в полосу хаоса.
Авторы [20] полагают, что модели, построенные на основе понятия "порядок через флуктуации", будут способствовать более точной формулировке "сложного взаимодействия между индивидуальным и коллективным аспектами поведения". Модели такого типа "открывают перед нами неустойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия, но мир этот не произволен.
Напротив, причины усиления малых событий —вполне «законный» предмет рационального анализа... Если флуктуация становится неуправляемой, это еще не означает, что мы не можем локализовать причины неустойчивости, вызванные усилением флуктуации" [20, с. 270].
В состоянии хаоса поведение системы непредсказуемо. Точнее, нельзя предсказать конкретное состояние, проследить заданную траекторию на длительном временном интервале. Однако вероятностные, усредненные характеристики могут быть спрогнози-рованы [12].
В качестве примера рассмотрим наклонный желоб, по которому течет вода. Если бросить в него разноцветные песчинки, то они стройными рядами поплывут вниз. Попробуем положить в желоб несколько камней. Спокойное течение сменится турбулентным. Траектории песчинок, определяемые завихрениями и водоворотами, станут трудно прогнозируемыми. Две в начале близкие песчинки к концу пути могут оказаться далеко друг от друга. Однако интегральные характеристики системы (например, количество жидкости, вытекающей из желоба в единицу времени) могут вести себя достаточно устойчиво.
Странный аттрактор, определяющий хаотическое поведение системы, часто занимает ограниченную область фазового пространства. Поэтому, хотя траектории разбегаются с экспоненциальной скоростью, убежать за границы странного аттрактора они не могут. Следовательно, определение границ области хаоса может позволить получить оценки поведения системы. Можно ли управлять подобными системами? Не только можно, но и нужно. Чувствительность такой системы позволяет вывести ее из хаотического состояния с помощью очень малых, но точных и своевременных воздействий [16].
Обязана ли социальная система притягиваться к странному аттрактору? Нет. Управляющие воздействия, введение дополнительных ограничений могут позволить избежать хаотических состояний.
Отметим, что далеко не все теоретики считают, что хаоса следует избегать. Верящие в животворную силу хаоса, наоборот, полагают, что чем он окажется обширнее, глубже, тем более эффективный порядок смогут породить творческие силы самоорганизации.
» » »
Нельзя не согласится с доктором философских наук В.П.Бран-ским, заметившим, что "хотя синергетический подход к социальным явлениям завоевал в последней четверти XX века широкую
популярность, тем не менее пока он во многих случаях не выходит за рамки философской публицистики" [3, с. 148]*.
Конечно, знание основных концепций синергетики необходимо современному специалисту, но для практических целей полезней не углубление философской рефлексии, а развитие нелинейной интуиции.
В данном пособии предлагается достаточно прагматичный подход к освоению хаоса. Читателю рекомендуется завести странный аттрактор не в голове, а в компьютере. Моделирование нелинейного поведения систем на ЭВМ не требует знания прикладной математики и вполне доступно студентам-социологам (см. § 13.2).
Еще по теме 11.3. Диссипативные структуры И. Пригожина:
- 11.3. Диссипативные структуры И. Пригожина
- СТРУКТУРА
- Структура
- Неформальная структура организации.
- § 3. О структуре сознания
- § 2. Структура парламентов
- Функциональные структуры.
- Свободные структуры
- Структура преступной группы
- § 2. Психологическая структура личности
- ИНТЕЛЛЕКТ: СТРУКТУРА