полки библиотек.
Быстрая изменчивость и непредсказуемость поведения самой информации
заставляет обратить внимание не только на самую информацию, но и на про-
цессы её изменения по времени. Уже животные имеют механизмы для опреде-
ления не только наличия внешних объектов, но и их движения и даже для
прогнозов этого движения в будущем. Однако выс-шие животные способны оп-
ределить движение объектов только в четырёхмерном пространстве (3 коор-
дината прост-ранства и время), в ограниченных пределах и изменение опти-
ческих и вкусовых свойств.
Люди и общество занимаются исследованием изменения более сложных сис-
тем, поведение которых описывается век-торами в многомерном прост-
ранстве. Число факторов может превышать десятки тысяч и их влияния на
целевые критерии могут быть противоположными по направлению. Во многих
случаях возникают критические пределы фактора времени. Определение влия-
ния этих тысяч факторов на систему тре-бует времени. Однако, система и
факторы часто изменяются так быстро, что для определения их совместного
действия не хватает времени, вернее результаты опаздывают.
В условиях быстроизменяющегося мира чрезвычайно повышается значимость
обобщающих критериев для опре-деления этих изменений и развития. Наибо-
лее общими кри-териями превращений являются изменения ОЭ и ОНГ по време-
ни. Математически это выражается в виде частных
производных dОЭ и dОНГ
dt dt
где t - продолжительность превращения. В случае неравномерно и непре-
рывно поступающей информации существенным явля- ется интегральное выра-
жение критериев t2 t2
dОЭ . dt и dОНГ . dt
t1 d t t1 d t
Интегральные показатели важны в том случае, если сами функции ОЭ =
f(t) и ОНГ = f(t) сильно изменяются по времени. Предполагаемые зависи-
мости ОЭ от времени, про-цесс развития, вернее их упрощенные математи-
ческие модели, описаны в литературе [ 28 ].
Скорость развития часто подчиняется экспоненци-альному закону: систе-
ма, которая имеет больше ОНГ, развивается быстрее (если больше ОЭ, то
медленнее). Математическая модель такого автокаталитического процесса
самоинструктирования следующая (по нашему критерию ОНГ)
d (ОНГ) = К (ОНГ) = l . f1(ОНГ) - r . f2(ОНГ) d t
где: l - интенсивность роста числа новых элементов в системе;
r - интенсивность использования старых элементов.
Любой процесс развития является комплексом течения многих реакций
разного направления с различной скоростью: роста числа новых элементов в
системе и исчезновения или использования старых элементов.
Большая скорость изменения систем и вообще обстановки в окружающем
мире заставляет все живые ор-ганизмы и особенно человека, оценить ско-
рость и направ-ление этих изменений. Для этого необходимы были меха-низ-
мы быстрого получения и обобщения информации. При-рода разработала такие
механизмы и они действуют в каждом организме, хотя они пока недостаточно
исследованы. Чем более развиты живые организмы, тем совершеннее в них
механизмы получения информации не только об объектах, но и об их измене-
ниях и направлениях во времени, а также прогнозы об их изменении в буду-
щем. Первоначально эти механизмы работали на интуитивном уровне. На
уровне человека и общества в настоящее время такие механизмы оценки ско-
рости изменений систем существуют даже в под-сознании. Каждый человек,
имея связи с другим человеком, старается выяснить прежде всего не его
случайные свойства, а перспективы его развития в будущем, эффективность
его действий и увеличение ОНГ. Изменения ОНГ являются наи-более важным
свойством, необходимым для каждой разви-вающей системы в борьбе за су-
ществование. Можно сфор-мулировать общий тезис:
Чем более развит организм, тем более он стремится получить информацию
об изменениях ОНГ в инте-ресующих его объектах, прогнозировать скорость
и на-правление изменений в будущем.
Механизм этого в сознании человека ещё не полностью выяснен. Извест-
но, что человек при оценке любой системы старается выяснить не только её
вещественные и энерге-тическиее свойства, но и вероятности изменения и
развития системы и, более того, использования этих изменений для выпол-
нения своих целей. Для человека важно оценить пра-вильно эффективность
действия других систем и людей и эффективность их использования для про-
ведения в жизнь своих задач. Если вероятность достижения своих целей при
функционировании наблюдаемой системы равна нулю, то ОЭ её приближается к
бесконечности. Если вероятность этого приближается к единице, то ОЭ сис-
темы относительно цели человека приближается к нулю. Следовательно, в
сознании человека существуют косвенные механизмы получения об-общенной
информации о системах, об ОЭ, ОНГ и об их изменениях по времени. Очевид-
но, что эти показатели так жизненно важны для человека, что в процессе
эволюции воз-никли интуитивные методы для их оценки. Важность опре-деле-
ния ОЭ и ОНГ для человека заключается в том, что из этих показателей
можно обратно получить вероятности достижения цели, из них получить
оценки полезности (П) действия и решений по формуле:
П = f (Ц . Р)
где: P - вероятность и неопределённость достижения цели, Ц - cтои-
мость цели.
Оценка полезности необходима при принятии решений и при выборе между
альтернативными вариантами в условиях риска.
Однако, интуиция не является достаточным и надёжным средством для
оценки ОЭ и ОНГ в сложных системах современного мира, особенно в систе-
мах человеческого об-щества и культуры. Слишком много имеются влияющих
на систему факторов, из которых необходимо отсеивать не-существенные и
оценивать много вероятностных зависи-мостей. Вся информация должна быть
обработана в короткое время, так как для измерения скорости требуется
повторное определение ОЭ и ОНГ и направления их изменения. В этих усло-
виях необходимым становятся математические методы определения ОЭ и ОНГ с
использованием новых алгоритмов, программ и компьютеров. Наибольший эф-
фект дают методы совместной работы специалиста и компьютера, причём
ис-пользуются априорная информация науки и вычислительный потенциал
компьютера.
Повсеместным, но дифференцированным процессом является старение на-
копленной информации. Фактически во время старения информации происходит
уменьшение ОНГ и увеличение ОЭ моделей систем-объектов информации от-но-
сительно целей общества. Например, если книга была написана о применении
компьютеров, то стареет не интерес к компьютерам или их перспективам.
Стареет информация (ОЭ, ОНГ) о компьютерах в данной книге. Там приведены
устаревшие марки, программы и технические данные. Умень-шается интерес к
такой информации со стороны общества. Таким образом старение информации
можно измерить путём определения ОЭ и ОНГ относительно критерии цели
об-щества. В общем: информация стареет или потеряет ценность, если её
получение не представляет интерес для получателя информации, т.е. не по-
вышается ОНГ получателя-потре-бителя. Одновременно со старением уменьша-
ются также эффективность, качество и содержательность информации.
11. ОПТИМИЗАЦИЯ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ СИСТЕМАМИ
Управляемые системы, тем более системы, которые имеют в своем составе
специальный управляющий орган, должны обладать повышенным содержанием
ОНГ. Они в своем развитии находятся на более высокой ступени по сравне-
нию с другими, в т.ч. и с упорядоченными и орга-низованными. Каждый акт
управления, т.е. принятие реше-ния, связан с выбором [ 53, 60 - 62 ].
Для осуществления оптимального выбора требуется достаточное количество
информации [ 63 - 68 ]. Этими вопросами давно занимается кибернетика и
основное положение по управлению сфор-мулировал Эшби в виде ограничения
- закона необходимого разнообразия [ 23 ]. По этому закону для обеспече-
ния эффективного управления управляющая система должна иметь не меньше
количества разнообразия (по нашей тер-минологии - ОЭ), чем управляемая
система [ 24 ]. Закон Эшби прав относительно требуемой ОЭ, но для эффек-
тивного управления требуется ещё ОНГ. Кроме того, некоторые термины тре-
буют уточнения. Большинство систем в мире не являются управляемыми и уп-
равляющими в кибернетическом смысле. Неясно, в какой мере термин "разно-
образие" совпадает с терминами "неопределённость" и "энтропия". Эти тер-
мины близки, но не синонимы. Последние два зависят от введенной в систе-
му информации (или ОНГ), разнообразие от ОНГ зависит меньше.
Закон Эшби является частным случаем более общего закона инфодинамики
по управляемости систем, сформу-лированного следующим образом.
Любая система может быть управляемой только в той мере, насколько
сумма первоначальной и введенной управляющей системой ОНГ компенсирует
её ОЭм и в полной мере система становится управляемой только в том слу-
чае, если общая ОНГ равняется ОЭм системы, т.е. ОНГн + ОНГу = ОЭм.
Степень управляемости системы можно оценить по показателю:
У = ОНГн + ОНГу
ОЭм
где: ОНГн - первоначальная ОНГ в системе, ОНГу - введенная управляю-
щей системой ОНГ, ОЭм - максимальная ОЭ управляемой системы.
Поскольку в реальных сложных системах ОЭ велика и приближается к бес-
конечности, то полное управление реаль-ными системами представляет невы-
полнимую задачу. Кибер-нетика в настоящее время может количественно
справиться с относительно простыми, созданными человеком системами или
упрощенными моделями реальных систем. Современные ЭВМ способны обрабо-
тать информацию 1010 - 1015 бит/с. Однако ОЭ и ОНГ сложных систем намно-
го выше, особенно если учитывать их изменчивость во времени. Формально
оценено, что молекула содержит ОНГ около 1011 бит, органы человека -
около 1023 бит. Для сложных систем ОЭ может приобрести колоссальную ве-
личину. Например, в качестве системы раcсматривают работу диспетчерской
службы боль-шого международного аэропорта, куда в сутки поступает 1000
запросов приземления [ 1 ]. Выход системы - да или нет. 1000
Количество ОЭ составляет log2 22 = 21000 ~ 10300 бит. Эта величина
намного выше всех запасов ОНГ во всей вселенной, что составляет около
10122 бит. Последняя цифра получена следующим образом: Возраст вселенной
~ 1017 c, масса её ~ 1058 г. В структуре массы 1 г. можно обработать ин-
формацию максимально ~ 2 . 1047 бит / г . с., отсюда приближенно:
ОНГвсел = 2 . 1047 . 1017 . 1058 = 10122 бит.
Следовательно формально не хватает от ОНГ всей вселенной, чтобы сде-
лать аэропорт управляемым. В дейст-вительности этой задачей справляется
диспетчерский состав из 20 человек. Дело в том, что огромная ОЭ ~ 10300
бит была кажущейся. Диспетчерская система аэропорта является само-орга-
низующейся иерархического типа, т.е. содержит внут-реннюю ОНГ. Она спо-
собна разделить систему во временные ряды окружающей среды и строить ал-
горитмы минимальной длины для её моделирования. Говоря простым языком, в
систему аэропорта ввели дополнительную координату - время, и распредели-
ли посадки-запросы по отрезкам времени - например по минутам. В ре-
зультате на каждую минуту попала в среднем 0,5 - 2 запроса, которыми
легко было управлять.
Из примера с аэропортом можно сделать ряд выводов:
1. Реально существующие системы, обладающие формально большой слож-
ностью (разнообразием, большим ОЭ, неопределённостью), содержат часто и
большое ко-личество ОНГ (внутреннюю структуру), которая резко уменьшает
требуемую для их управления ОНГ. Особенно много т.н. скрытую ОНГ содер-
жат искусственно созданные человеком системы. В случае аэропорта к этим
относятся ранее известные расписания полёта и технические ха-рактеристи-
ки самолётов, техническая оснащенность аэропорта и др.
2. Все системы имеют иерархическую структуру и это следует использо-
вать при проектировании управляющих структур. Управляющие или поисковые
