Валянский С.И. — Теория информации и образование. Условия выживания России

О книге. Содержание Версия для печати

Главы для публикации предоставлены автором

С. И. Валянский.
Теория информации и образование. Условия выживания России.

Серия «АИРО-МОНОГРАФИЯ».
М.: АИРО-ХХ; «Крафт+». 2005. 140 с.

Актуальнейшая проблема сегодняшнего дня — выход из системы глобальных кризисов, с которыми столкнулось население Земли, и переход к «обществу разумного потребления», обществу знания. Огромную роль в этом процессе играет образование — социальный институт, одной из задач которого является сохранение и трансляция знания (информации) в социальных системах.
А что такое информация? Изначально её теория возникла для нужд техники. Из-за этого многие её аспекты остались не развитыми, потому что они просто не были важными для технических систем. Применение теории информации к биологическим системам уже заставило заняться вопросом возникновения новой информации. А работа с социальными системами выдвинула такие понятия, как ценность, эффективность, сложность информации и т. д. Более полный подход к теории информации, в свою очередь, позволяет найти решения ряда проблем в теории социальных систем, в частности — в образовании, и показать пути оптимизации этих процессов.

Содержание

Введение
Глава 1. Теория информации
1.1. История возникновения теории информации
1.2. Эволюция стилей мышления
1.3. Особенность объектов общественных наук с точки зрения математики
1.4. Что можно почерпнуть из методологии физики
1.5. Хронотроника
1.6. Создание новой информации
1.7. Соотношение между информацией и энтропией
1.8. Ценность, эффективность и сложность информации
1.9. Рецепция информации
1.10. Передача информации
1.11. Первичная и вторичная информация
1.12. Социальная информация
1.13. Горизонт предсказания
1.14. Два потока информации

Глава 2. Процессы выбора и отбора в сложных системах на конвергентных и дивергентных фазах развития
2.1. Эволюция социальных структур
2.2. Конвергентная фаза развития
2.3. Дивергентная фаза эволюции
2.4. Силовое и параметрическое переключение
2.5. Иерархия уровней информации в развивающихся системах
2.6. Возникновение алфавита

Глава 3. Образование
3.1. Новый этап в развитии образования
3.2. Роль государства. Формирование цели
3.3. Неоднородность образования
3.4. К истории элитного инженерного образования в СССР
3.5. Взаимодействие социальных структур разного уровня
Специализация, иерархия и управление
Конкуренция и специализация
3.6. Иерархия в образовании и горизонтальные структур
Структурные пропорции в развитии высшей школы
Моделирование изменений возрастной структуры преподавательских кадров
3.7. Упреждающее развитие образования
3.8. Образование как нелинейная система
3.9. Непрерывное образование
3.10. Дистанционное образование
3.11. Качество образования
3.12. Иностранный опыт
Словарь
Литература

С. И. Валянский.
Теория информации и образование. Условия выживания России.

 

Особенность объектов общественных наук с точки зрения математики

 

Всегда считалось, что чем больше объем применения математики в той или иной науке, тем более она развита. Главным препятствием к применению математики считается, и вполне справедливо, – неразвитость процедуры квантификации в той или иной области знания. Говоря другими словами, как правило, не ясно, что и как мерить. Но это не единственное препятствие. Если мы даже знаем, что и как мерить, то возникает вопрос: какие типы закономерностей справедливы в данной области знания. И если, например, верны статистические, то не есть ли это следствие того, что мы чего-то не знаем?

Давайте возьмем физику – наиболее развитую с точки зрения применения математики науку. (Причина этого – простота объектов ее изучения.) Чтобы применять в ней математику, сначала заменяют реальные объекты их идеальными аналогами. Например, вводят некоторые идеальные, модельные объекты: материальную точку, идеальный газ, абсолютно твердое тело и т.д.

Кроме того, обнаруживаемые закономерности носят очень ограниченный характер. Например, существует, по меньшей мере, три механики – классическая, релятивистская и квантовая. И нельзя все задачи решать с помощью только одной из них. В этом случае будет невозможно решать целый класс практически важных задач из-за избыточной и не нужной сложности.

Помимо этого, математическое описание всегда ограничено и требует определенного разъяснения после получения решения. Например, оно совпадает с реальностью лишь с определенной точностью, так как математическая модель есть всегда некоторая идеализация.

И такие проблемы возникают при изучении достаточно простых объектов! А что же будет происходить при исследовании поведения сложных объектов, которые изучаются общественными науками? При попытке дать их математическое описание возникают дополнительные трудности. В чем же особенность применения математики в общественных науках? Для этого сначала опишем некоторые свойства объектов их изучения.

Во-первых, мы имеем дело с дискретными системами. Иногда это упрощает работу с такими объектами, так как позволяет применять ЭВМ, которая всегда оперирует с дискретными данными.

Во-вторых, объекты общественных наук существуют в ограниченных пространственных и временных интервалах. Это накладывает ограничения на применимость используемых для их анализа простых моделей. Допустим, для описания процессов, ограниченных во времени, используется суперпозиция синусов и косинусов, которые, в свою очередь, определены в интервале от минус до плюс бесконечности. При долгосрочных прогнозах это может стать источником неверных результатов, хотя ограниченная точность измерений не позволяет иногда заметить эту особенность.

В-третьих, следует иметь ввиду, что стационарное устойчивое существование этих объектов требует постоянного потока вещества и энергии. Если же этого не будет, то становится невозможным существование самого объекта, что существенно отличает их от объектов неживой природы. Т.е. устойчивые образования, изучаемые общественными науками, всегда находятся в неравновесных условиях.

В-четвертых, объекты общественных наук всегда эволюционируют в условиях ограниченных ресурсов. А это значит, что уравнения, описывающие их поведение, являются принципиально нелинейными. Это имеет целый ряд последствий. Например, попытки прогноза и попытки восстановления их эволюции приводят к неоднозначности в силу основного свойства нелинейных систем – их неустойчивости. Ясно, например, что невозможно сколь угодно долго наблюдать конус, стоящий на острие, хотя решение, соответствующее такому состоянию, существует. В связи с этим можно сформулировать следующее положение: решения любой динамической задачи реализуются в действительности, только если они устойчивы. А это значит, что механический процесс может стать необратимым во времени, если он сам или обратный ему процесс неустойчивы.

При достижении динамической системой состояния неустойчивости большое значение приобретают внешние воздействия, так как абсолютно изолированных систем в природе не бывает. Если система сильно неустойчива, отклик ее на сколь угодно малое воздействие с течением времени становится значительным. При этом реальная фазовая траектория будет радикально отличаться от расчетной, потому что ни величину, ни направление исчезающе малых возмущений нельзя ни предсказать, ни измерить.

В неустойчивых системах меняется представление о причине явления. В динамических системах причина и следствие считаются явлениями одного порядка. В неустойчивых системах причина – не начальные возмущения, а сама неустойчивость системы.

Неустойчивость – причина того, что в динамической системе появляется вероятность. Исчезающе малые возмущения, как правило, не поддаются динамическому анализу; ни величину их, ни направление нельзя ни предсказать, ни измерить. Система из динамических переходит в класс вероятностных.

Самоорганизация социальных систем во времени и в пространстве включает такие процессы, как увеличение и усложнение элементов, составляющих рассматриваемую систему, изменение режимов ее поведения и адаптация их к изменяющимся условиям их существования.

Процесс самоорганизации сопровождается нарушением (изменением) симметрии системы и увеличением количества используемой ценной информации. Последняя при этом может либо возникать заново, либо рецептироваться (приниматься) из какого-нибудь «хранилища» (например, других социальных систем).

Наиболее адекватным аппаратом для описания процессов самоорганизации является теория динамических систем. Действительно, в этой теории естественно возникает иерархия параметров (в частности, характерных времен процессов), усложнение симметрии за счет бифуркаций, усложнение и увеличение числа стационарных состояний (т.е. режимов функционирования), возможность увеличения информации, запасаемой в системе.

Динамика социальных систем может идти как в условиях полного перемешивания, когда пространственные эффекты не проявляются, так и с изменением пространственной структуры системы, когда сказываются ограничения, накладываемые явлениями переноса. В первом случае достаточно использовать точечные модели, во втором – необходимы распределенные. Поэтому приходится рассматривать эти процессы раздельно, в силу разности математического подхода. Но при этом следует помнить, что в природе они тесно переплетаются в пространстве и времени.

С помощью точечных моделей можно описать процессы выбора или отбора исходной информации, например, возникновения информации, представляющей социальную ценность. Это модели дифференциации общества, например, усложнения и увеличения числа возможных режимов его функционирования. Модели регуляции социальных циклов – развитие государства как взаимодействие различных социальных групп одинакового уровня, а также примыкающие к ним модели социальной защиты, например, адаптации социальных структур к изменяющимся условиям. Во всех этих случаях пространственные эффекты существенной роли не играют.

Поведение точечной автономной модели в большинстве случаев описывается системой обыкновенных дифференциальных уравнений:

(i = 1,2,3,…n),

где Fi(x1,x2xn) – нелинейные функции. В общем случае задачу достаточно решить лишь приближенно и этого вполне хватает для качественной картины процесса.

В простейших случаях качественное построение фазового портрета в принципе возможно, если определены особые точки, предельные циклы и сепаратрисы.

Эволюция системы во времени описывается точками на траектории в фазовом пространстве. Особые точки – это те точки, в которых все Fi(x1,x2xn) одновременно принимают нулевое значение. В них может пересекаться несколько и даже бесконечно много интегральных кривых. По-другому, это точки положения равновесия.

Если система не меняет своего поведения при малых деформациях особых точек, качественные выводы являются общими и остаются справедливыми, даже если параметры модели определены не точно или варьируются от случая к случаю. Это свойство называется «грубостью системы», по терминологии академика А.А. Андронова.

В результате эволюции возможны два сценария развития системы – отбор или выбор одного варианта из нескольких возможных.

Под термином «отбор» понимается выживание «наилучшего» (наиболее приспособленного).

Если исходная система мультистационарна и имеет соизмеримые по объему области притяжения, отделенные друг от друга сепаратрисами, то «выбор» – это случайный процесс, в результате которого реализуется одно из возможных состояний в той или иной области притяжения. При этом выживают далеко не самые лучшие. Реализация ситуации «выбора» есть пример возникновения информации.

Непосредственной причиной перехода к очередному этапу является истощение запасов, общих для предыдущего этапа, и выбор новых ресурсов. Но при этом должны срабатывать некие «бюрократические» механизмы, препятствующие (затрудняющие) переключение и тем самым предохраняющие структуру от поспешных «решений».

Для социальных систем интересна задача перевода их из одного устойчивого состояния в другое. Это можно сделать двумя способами. Первый, называемый силовым, заключается в том, что на систему действуют так, чтобы перевести изображающую точку (точка на эволюционной кривой в фазовом пространстве) через сепаратрису, и тем самым выводят её из одного устойчивого состояния и переводят в другое. Этот способ назван так потому, что он соответствует изменению динамической переменной под действием внешнего импульса (силового воздействия). Второй способ называется параметрическим. Его суть в том, что перевод из одного состояния в другое можно осуществить за счет изменения параметра. Это приводит к тому, что фазовый портрет системы изменяется так, что система сама начинает движение в сторону нового состояния, и когда она пройдет достаточное расстояние, фазовый портрет восстанавливают. Время перехода в этом случае должно быть достаточным для перехода системы в новое состояние, и оно больше, чем в случае силового переключения. Но параметрическое переключение энергетически более выгодно, чем силовое.

Развитие социальных систем состоит из этапов бурного развития, зарождения новой формы, сменяющихся плавными стадиями, в течение которых эта форма закрепляется и совершенствуется. Перед началом дифференциации существенно повышается вариабельность этих систем.

Может показаться, что из всего выше сказанного следует неприменимость математики в общественных науках, или, по крайней мере, бессмысленность ее применения в большинстве случаев. Но это не так.

На протяжении всей истории человечества люди пытались свести сложные явления к более простым, найти минимальное количество «первокирпичиков», из которых можно было бы построить все остальное. Попытки найти первоосновы природы привели к пониманию того, что мир строится не из неких общих первичных элементов (таковых нет), а строится по единым принципам (единым сценариям). То есть единство мира заключается не в том, что он построен из одних и тех же первоэлементов, а в том, что он построен по единому сценарию. А это, в свою очередь, значит, что важен, на самом деле, не конкретный вид уравнения, а типы решений, которые могут в нем содержаться. Их определенная типология. То есть, важна классификация решений.

Главный из принципов исследования социальных систем – построение и исследование простейших, или базовых, моделей, описывающих суть явления и позволяющих получить достаточно общие качественные результаты. Это есть следствие «общности сценариев развития», заложенных в построении самих сложных систем разной природы. Следует строить системы максимально простыми для целей наилучшего управления ими при условии выполнения заданной для данной системы функции.

Упрощение системы идет по линии эффективной редукции (упрощения) исходной системы, уменьшения числа уравнений и числа динамических переменных.

Методы редукции – это сведение системы, содержащей большое число дифференциальных уравнений (и, следовательно, переменных) к более простой системе из меньшего числа уравнений. Редуцированную систему уравнений называют базовой. От неё требуется, во-первых, чтобы она описывала основные черты рассматриваемого явления, во- вторых, чтобы она содержала минимальное число переменных и параметров, и в-третьих, чтобы она была «грубой» в смысле Андронова. Последнее означает, что при малом изменении параметров и слабом расширении базовой системы (то есть добавлении высших производных и/или новых членов с малыми коэффициентами), решения должны меняться мало.

Теоретической основой процедуры редукции является теорема А.Н. Тихонова [296]. Редукция основана на временной иерархии. В процессах самоорганизации в живой природе временная организация наблюдается практически всегда. Тому есть причины. Дело в том, что задачи моделирования и самоуправления во многом сходны, и временная иерархия необходима и для того, и для другого.

Отсюда следует, на первый взгляд, парадоксальный вывод: построение математических моделей живых самоорганизующихся систем – задача более простая, чем моделирование процессов в неживой природе. Возможно, именно с этим связаны успехи синергетики в биологии, экологии и социальных науках.

При этом точные расчеты оказываются, зачастую, бессмысленны, в силу свойства нелинейных систем переходить в неустойчивый режим. Иначе говоря, из-за возникновения режима стахостизации. Чтобы отслеживать нужную траекторию развития в этом хаосе, нужно задавать с огромной точностью начальные условия и отслеживать параметры системы. А очень часто точность измерения имеет вполне конкретные ограничения, преодолеть которые невозможно.

В силу дискретности объектов общественных наук обеспечить точность выше некоторой предельной не удается. А контроль параметров эволюции с высокой точностью приведет к тому, что сам этот контроль будет способствовать изменению изучаемой системы. То есть точные измерения переводят исходную систему совсем в другое состояние, отличное от исходного. Не говоря уже об огромных энергетических затратах для таких измерений. А для описания этой новой, измененной, системы возникнут все те же проблемы, что и в начальном случае.

Все это накладывает определенную специфику на применение математики в общественных науках. Но вовсе не нужно копировать путь применения математики, например, в физике. Более того, для социальных систем более продуктивным является опыт применения математики в биологии.

С. И. Валянский.
Теория информации и образование. Условия выживания России.

 

Что можно почерпнуть из методологии физики

 

Но кое-что полезное можно почерпнуть и в методологии физики. В классической физике считалось, что измерения могут дать объективное представление об измеряемой системе. Но в квантовой физике было показано, что процедура измерения переводит измеряемую систему совсем в другое состояние по сравнению с тем, какое она занимала до измерения. С той же проблемой мы встречаемся при измерениях в социальных системах. Например, в экономике. Человек не просто покупает и продает, он еще старается прогнозировать эту ситуацию и поступает в соответствие не с реальным положением, а с прогнозируемым. Причем у покупателя и продавца прогнозы могут идти в разные стороны. А это приводит не к равновесию, а, наоборот, к уходу от него.

Реклама, маркетинг, упаковка и многое другое направлено не на удовлетворение имеющихся у людей потребностей, а на активное формирование вкусов и предпочтений людей, на однозначное определение их выбора. Потерявшие четкие ориентиры, неуверенные в своих убеждениях, люди все больше полагаются на деньги как критерий ценности. «Чем товар дороже, тем он лучше…» Ценность произведения искусства определяется ценой, которую за него можно получить. Люди заслуживают уважения и восхищения, потому что они богаты. Общество теряет свои ориентиры.

Физика показала, что элементарные частицы по «поведению»  можно разбить на два типа, которые называются фермионами и бозонами. Основная разница между ними заключается в том, что фермион не терпит, чтобы другая частица находилась в том же состоянии, что и он. А вот бозоны «любят» большие компании. Они, наоборот, стремятся к одинаковому состоянию.

Так вот человек по своей сути – фермион, а по поведению – бозон. Нет для него большего оскорбления, чем сказать, что он точная копия такого-то. А вот то, что он бозон по поведению, можно наблюдать, например, на не регулируемом пешеходном переходе через дорогу. Все стоят, мнутся, не знают, успеют перебежать или нет. И вот бабушка смело пошла вперед. Не потому, что она что-то решила. Просто она слепая. И вот все дружно ринулись за ней. Это надо иметь всегда в виду. Человек противится унификации, навязанной «впрямую», но легко поддается унификации, навязываемой «косвенно», на уровне «мыслей». Например, моде.

В поведении реальных объектов можно обнаружить одну интересную закономерность. Когда мы стараемся получить как можно больше информации о нем, то оказывается, что, уточняя какой-нибудь один параметр, мы теряем часть информации о другом. Это касается не только физических параметров процесса или объекта, называемых дополнительными, но и социальных параметров. Что это значит? А то, что если мы хотим сконструировать некоторый процесс и при этом берем из разных систем лучшее, то ничего у нас не получится. Потому что каждый хороший элемент тянет за собой нечто отрицательное. Например, увлекаясь защитой прав человека, мы получаем разгул преступности.

Есть способ обнаружить такие пары параметров, улучшать которые одновременно до высоких пределов нельзя. Если в результате разной последовательности действий этих параметров в обществе получаются разные результаты, то они являются дополнительными.

Сильной стороной естественных наук является возможность выделить из огромного множества явлений и процессов лишь небольшой их круг, точно поставить вопрос и, пользуясь рядом процедур, получить конкретный ответ. При моделировании социальных систем способ выделения части из целого сейчас является гораздо менее очевидным, чем в физике, химии и биологии. Однако выделение ведущих переменных (параметров порядка) и построение на их основе системы моделей в принципе возможно.

Это важно, так как, очень часто, если увлекаются достижением ненужной точности, не хватает сил на исследование динамики самого процесса.

В заключение опишем некоторый методологический принцип, которому мы предлагаем дать название «принцип Кулона». Вот его суть. Кулон, когда приступил к своим работам по электричеству, был признанным авторитетом в теории упругости. Благодаря этому он сумел создать свой уникальный прибор – крутильные весы для своих исследований по взаимодействию электрических зарядов. То, что он создал достаточно точный прибор, это понятно. Чем точнее прибор, тем с большей точностью можно обнаружить существующую закономерность. Известно, что ряд его последователей, сделав менее точный прибор, не получили той закономерности во взаимодействии электрических зарядов, которую получил Кулон.

Но есть и вторая сторона изобретения Кулона. Его прибор был достаточно грубым. Благодаря этому большое количество дополнительных закономерностей не смогли закрыть основную. Мы не знаем, случайно это получилось или так и было задумано изначально. Но, как бы то ни было, это оказалось весьма продуктивно.

Итак, смысл принципа Кулона заключается в том, что, стремясь обнаружить ту или иную закономерность, следует иметь достаточную точность. Ее превышение может привести к тому, что искомая закономерность из-за маскирующих ее «шумов» не будет обнаружена.

С. И. Валянский.
Теория информации и образование. Условия выживания России.

Хронотроника

Мы предлагаем вернуться к временам О. Конта и попытаться осмыслить проблемы общественных наук на основе достижений современного естествознания, но с учетом специфики гуманитарного знания, специфики объекта исследования. Выше мы показали, что сегодня ведущим стилем мышления в естествознании является «нелинейный». То, что должно получиться после реализации указанной программы, – применение «нелинейного» подхода к общественным наукам – мы и предлагаем называть хронотроникой.

Хронотроника – это искусственное слово, которое можно перевести как «воссоздание, генерация времени». Этим названием мы хотели подчеркнуть, что при реконструкции процессов эволюции всегда присутствует определенная неоднозначность.

Под этим термином мы понимаем междисциплинарную науку, изучающую эволюцию общества во времени и пространстве, как систему взаимовлияния человека и природы, с целью нахождения оптимальных путей развития в условиях ограниченных ресурсов, на основе выявления объективных закономерностей в природе и обществе.

Предмет изучения хронотроники составляет то общее, что имеется в процессах эволюции в самых различных областях, независимо от их природы. Сами же эти области выступают как сферы ее применения.

Это является и причиной правомерности ее существования как науки, обусловленной универсальностью процессов эволюции, создание единой теории которых является ее главной задачей. Кроме того, есть общие принципы, управляющие возникновением в пространстве и времени самоорганизующихся структур и их разрушением.

Находясь на стыке естественных и гуманитарных наук, хронотроника использует комплекс теоретических и экспериментальных методов, развитых в этих науках, базируется на их достижениях и, в свою очередь, влияет на их развитие.

Задачей хронотроники, помимо изучения эволюции сложных систем, является выработка рекомендаций по наилучшим приемам и методам воздействия на развивающиеся системы для быстрейшего достижения ими поставленной цели.

К числу дисциплин, составляющих теоретическую основу хронотроники, относятся ряд разделов математики, теории информации, методы нелинейной физики, результаты наработок в биологии и конкретных гуманитарных науках (психологии, социологии, истории, философии и т.д.). Кроме того, возникнув на базе обобщения и дальнейшего развития методов кибернетики и синергетики, она является их наследницей.

Хронотроника основана на идеях о целостности мира и научного знания о нем, общности закономерностей развития объектов всех уровней организации материи в природе, обществе, духовном мире.

Хронотроника обращает особое внимание на имманентный характер противоречий между обществом и природой, временная стабилизация отношений между которыми обеспечивается, прежде всего, балансом параметров культурного развития и систематически нарушается активностью самого общества. Говоря иначе, социальные конфликты – движущая сила развития. А культура является антиэнтропийным фактором.

Основными объектами исследования хронотроники, как науки, являются процессы, протекающие в социальных структурах разной степени сложности. Ее задачи:

– поиск условий оптимального развития системы в условиях ограниченных ресурсов с точки зрения нелинейной динамики;

– выяснение условий применимости разных типов закономерностей;

– выявление значимых факторов в каждом социальном процессе (так как пространство существования социальной системы многопараметрическое, а значимыми в каждом процессе являются лишь некоторые факторы) и установление иерархии (приоритетов) между ними (демография, география, культура, религия, образование, наука, армия, экономика и т.д.);

– построение векторов в пространстве факторов;

– определение иерархии времен и структур в различных социальных процессах (разные социальные процессы протекают в разных временных интервалах, и более долгопериодные определяют характер протекания короткопериодных);

– выяснение условий появления локальной устойчивости, в общем, неустойчивой системы;

– предсказание, какие из привносимых извне идей полезны для данной социальной системы, а какие вредны;

 – изучение потоков вещества и энергии, требующихся для создания структур, так как  изменение этих потоков может радикально повлиять на существование самой системы.

Теоретической основой хронотроники является математический аппарат нелинейной теории динамических систем, то, что мы назвали ТТНДС.

Кроме того, она использует конкретные данные биологии, географии, социологии, психологии, экономики, истории и целого ряда других наук.

Роль хронотроники сводится не только к математике. Опробование решений задач ТТНДС на конкретных объектах и ситуациях общественных наук делает их наглядными и позволяет использовать накопленную определенную интуицию для решения этих задач.

Иначе говоря, хронотроника – черпая идеи из ТТНДС – вносит в нее свой вклад в виде новых идей.

«Интернационализм» хронотроники придает ей огромное значение. Изучая одну область, мы получаем интуицию и знание совсем в других областях. Например, опробование, обкатка, нелинейных задач на конкретных социальных проблемах делает наглядным используемые в ней математические методы и, с другой стороны, развивает «социальную» интуицию.

Добавить комментарий