Jan Maria Szymański



Pobieranie 1,99 Mb.
Strona7/26
Data23.10.2017
Rozmiar1,99 Mb.
1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   26



Rozdział 5

MODELOWANIE SYSTEMÓW

Jak już wiemy “system” jest metaforą, koncepcją teoretyczną wyrażającą złożoność zjawisk wszechświata. Alvin Toffler i Heidi Toffler w swojej ostatniej książce Budowa Nowej Cywilizacji. Polityka Trzeciej Fali” mówią o zderzeniu się świata zbudowanego na przestarzałych wzorcach z wymogami przyszłości i o nieodzowności podejścia systemowego dla rozwiązywania problemów “gospodarki super-symbolicznej”. Możemy poznawać systemy, sterować nimi i rozwijać je tylko na drodze modelowania i dokonywania operacji na modelach. Jeżeli model jest relewantny do modelowanej rzeczywistości, konkluzje wyprowadzone z modelu muszą być prawdziwe w sensie diagnozy i/lub prognozy.

Najpierw musimy przyjąć pożądany poziom abstrakcji modelu. Odwrotną stroną abstrakcyjności modelu jest jego rozdzielczość pojęciowa, która rośnie w miarę jak abstrakcyjność maleje. Najmniej abstrakcyjny poziom języka empirii ma największą rozdzielczość pojęciową. Model izomorficzny ma charakter jedynie teoretyczny, modele stanowią zwykle symplifikację modelowanej rzeczywistości. Jeżeli tą symplifikację wyrażają zmienne które uznamy za ważne dla nas, nazywamy model relewantnym. Szczególnym przypadkiem modelu nie relewantnego jest tzw. model pusty odnoszący do nie istniejącej lub nie znanej rzeczywistości. A zatem, jeśli chcemy zbudować model, musimy zacząć od zdefiniowania naszych założeń, jako układu odniesienia. Przede wszystkim musimy określić nasze cele oraz poziom organizacji (samoorganizacji) modelowanej rzeczywistości. Musimy odpowiedzieć sobie na pytanie: po co budujemy model?
Jeżeli będziemy już znali odpowiedź na to pytanie, musimy rozstrzygnąć następną ważną sprawę: jakich zmiennych użyjemy do budowy modelu jako relewantnych dla nas, a jakie musimy zignorować, jako nierelewantne. Modelowanie rzadko wyraża się w pojedynczym zbiorze operacji. W praktyce jest to zazwyczaj proces, który możemy nazwać ścieżką modelowania. Ścieżkę tą można krótko określić jak następuje:

1. budujemy model abstrakcyjny;

2. wykorzystując go poszerzamy naszą wiedzę o przedmiocie modelowania w wyniku czego potrzebujemy modelu bardziej szczegółowego;

3. osiągamy to sprowadzając model do postaci mniej abstrakcyjnej. Zwykle dokonuje się tego nakładając pewne ograniczenia na dotychczasowy model. Dzięki temu język w jakim wyrażony (sporządzony) jest nasz model, zbliża się do poziomu języka empirii. Czasami trzeba podzielić nasz model na kompatybilne względem siebie modele cząstkowe. Stafford Beer z USA, którego modele ratowały rząd Allende w Chile przed zamachem stanu gen. Pinochet’a mawiał, że jeżeli już zastosujemy nasz model, musimy się go pozbyć, ponieważ przechodzimy na wyższy poziom szczegółowości.

Znane są dwa typowe podejścia w badaniu systemów: metoda Czarnej skrzynki (BB - Black Box) oraz metoda Białej skrzynki (WB - White Box), które trzeba traktować jako metody komplementarne. Metoda czarnej skrzynki opiera się na zdefiniowaniu zbioru wejść i wyjść systemu, które mogą być interpretowane jako zbiór argumentów i wartości funkcji przejścia. Można to potraktować jako prostą koncepcję matematyczną bez wprowadzania czynnika czasu (funkcji czasu).

Wyjście łączy nie tylko system z otoczeniem, lecz także - co jest wkładem Wienera - wiąże zwrotnie wyjście z wejściem i takie połączenie nazywamy sprzężeniem zwrotnym. Sprzężenie zwrotne wyraża zmiany zachodzące wewnątrz systemu, stan systemu. Wyróżniamy dodatnie i ujemne sprzężenia zwrotne. Jeśli wartość funkcji przejścia wzrasta, sprzężenie zwrotne nazywamy dodatnim. Wzrost temperatury reaktora nuklearnego lub ludzkiego ciała, rosnąca nierównowaga ekonomiczna lub podniecenie tłumu - mogą być przejawami dodatniego sprzężenia zwrotnego, które zawsze prowadzi do zniszczenia systemu.

Do zachowania systemu potrzebne jest ujemne sprzężenie zwrotne które zachodzi, gdy wartości funkcji przejścia (czyli stany wyjścia systemu) nie przekraczają pewnej górnej i dolnej granicy, który to stan rzeczy nazywany bywa zwykle równowagą, stabilnością lub homeostazą systemu. Ponieważ jednak pojęcia te były w przeszłości nadużywane przez traktowanie ich w sposób zmitologizowany i nierzetelny, należy tu podkreślić, że wyrażają one koncepcję ogólną, metateoretyczną. Na poziomie języka teorii bezkontekstowe pojęcie “równowagi “ czy “stabilności” byłoby pozbawione sensu. Musimy zawsze definiować równowagę lub stabilność systemu dla danego układu odniesienia i dlatego mamy różne pojęcia stabilności systemowej: dynamiczną, termodynamiczną, chemiczną, inherentną ( w żywym organiźmie), organizacyjną, ekonomiczną, polityczną itd. Tylko tak zdefiniowana stabilność pozwala na interpretację empiryczną i pomiar.

Jak widać z powyższego, metoda czarnej skrzynki jest szczególnym przypadkiem metody prób i błędów. Można ją przyrównać do poszukiwania min na polu minowym, jej sukces zależy od tego, czy znajdziemy wszystkie miny, tj. wszystkie wejścia i wyjścia danego systemu. Dlatego Ross Ashby w swoim Wstępie do cybernetyki raczej sceptycznie ocenia wartość tej metody dla badania systemów żyjących ( biologicznych, psychologicznych, społecznych), ponieważ w tak złożonych systemach nie jest możliwe określenie wszystkich wejść i wyjść.

Jeżeli znamy formułę matematyczną przekształcającą argumenty funkcji przejścia w jej wartości, możemy ją nazwać strukturą systemu i zastosować z powodzeniem metodę białej skrzynki. Projektant, który zna parametry systemu może opisać (modelować) system stosując aparat matematyczny, którym zazwyczaj są równania różniczkowe. Rozwiązania tych równań muszą się pokrywać z numeryczną zawartością wyjść systemu.

Brak jest powszechnej zgody uczonych na pojmowanie struktury systemu. Zwykle rozumiemy to pojęcie jako sposób istnienia w świecie ograniczonych wielkości energetycznych i informacyjnych, czyli jako ograniczenie chaosu (entropii). Struktura przekształca chaos, czyli zbiór stanów możliwych w dwa podzbiory: stanów dopuszczalnych ( dla danej struktury) i stanów wzbronionych. Struktura należy do świata symbolicznego, jej postrzegalne przejawy nazywamy Postacią ( ang. Shape, Germ. Gestalt, Russ. Vid).

Każdej strukturze odpowiada jakiś zbiór funkcji dopuszczalnych, tj. funkcji realizowanych przez daną strukturę. Jeśli zastosujemy do tego zbioru własne kryterium oceny, możemy wyróżnić osiągi (advantages) struktury i jej ograniczenia. Używam terminu osiągi, ponieważ nie znajduję lepszej polskiej nazwy dla przetłumaczenia terminu advantages. Ograniczenia struktury są tym większe, im większe są osiągi co może wydawać się kuriozalne. Przykładowo: osiągi turbo-odrzutowca przekraczają znacznie osiągi jeźdźca konnego, gdy równocześnie wymagania stawiane jeźdźcowi są znikome w porównaniu z wymaganiami ( tj. ograniczeniami) jakim podlega ekipa lotników prowadzących turbo-odrzutowiec. Struktura i proces, lub ściślej: struktura wraz ze swym zbiorem funkcji dopuszczalnych tworzą niepodzielną całość, którą nazywamy systemem. Jeśli pragniemy wymusić zmianę wyników procesu, musimy zmienić strukturę danego systemu.

Jeżeli zamierzamy badać system lub strukturę, musimy stworzyć model. W tym celu trzeba rozważyć i zastosować pewien zbiór wymiarów który można nazwać zbiorem aksjomatów modelowania. Przede wszystkim trzeba wziąć pod uwagę wymiar przestrzeni i czasu. Dotyczy to tylko systemów należących do Popperiańskiego świata materialnego a także społecznego. Czas i przestrzeń są to zmienne ilościowe, chociaż wielkie systemy mogą żyć dłużej niż jednostka ludzka. Wymiar czasowy może być pojmowany jako czas życia struktury i jako funkcja czasu opisująca proces. Pierwszy przypadek omówimy w następnym rozdziale, traktując zaś funkcję przejścia jako funkcję czasu możemy zdefiniować czas technologiczny jako minimalny czas dla danej operacji na strukturze. W oparciu o koncepcję funkcji czasu zdefiniowano pojęcia kodu, komunikatu, nośnika informacji, kodującego, dekodera, kanału itp.

Odmienny aksjomat modelowania systemów stanowi pojęcie przestrzeni organizacji (samoorganizacji) systemu. Pojemność energetyczna i informacyjna systemu rośnie równolegle do poziomu jego organizacji. Musimy umieć odróżnić wielkość systemu w sensie czasu i przestrzeni oraz w sensie organizacji lub samoorganizacji systemu. Wielkim systemem w pierwszym przypadku może być wielkie despotyczne imperium funkcjonujące na prostej zasadzie:”bądź posłyszny lub zgiń” , w drugim - może to być roślina lub robak w waszym ogrodzie.

W systemie hierarchicznym wyróżniamy niższe i wyższe poziomy lub pod- i nad-systemy. Ogólną własnością systemów hierarchicznych jest, że ograniczenia, które na elementarnym poziomie struktury rosną równolegle do osiągów, jak to wspomniano wyżej, na wyższym poziomie systemu hierarchicznego ulegają zmniejszeniu lub znikają. Własność tą zauważyli astrofizycy budujący model wszechświata, ale także mikro-fizycy i mikro-biologowie (jeżeli można tak ogólnie określić wiele specjalności badających istniejące mikro-światy)). Można to wytłumaczyć faktem, że komunikacja i sterowanie w systemie hierarchicznym rozwija się jakościowo. rośnie jej wymiar, tzn. że procesy zakazane na niższym poziomie hierarchii mogą stać się dopuszczalne na wyższym poziomie.

Przestrzeń procesu komunikacji i sterowania obejmuje nadawcę sygnału, odbiorcę i sam sygnał. Zgodnie ze znaną, matematycznie udowodnioną prawdą, niżej zorganizowana jednostka nie jest zdolna do identyfikacji wyżej zorganizowanej ( por. o redukcji przestrzeni trójwymiarowej w rozdz.. 3), a tym samym kod należący do wyższego wymiaru nie może być zdekodowany (zrozumiany) w ramach niższego wymiaru. To jest przyczyną nieznanych tragedii wielu ograniczonych ludzi, niezdolnych do zrozumienia żądań, koncepcji i decyzji ludzi mniej od nich ograniczonych.

W powyższym kontekście mówimy o sterowaniu nadwymiarowym i podwymiarowym, w szczególności w sferze propagandy politycznej, zarządzania lub wywiadu. Jest to nader interesujące pole badawcze, chociaż dotychczas raczej niedostrzegane i niedoceniane przez badaczy. Przykłady nadwymiarowych działań możemy znaleźć w praktyce niektórych Kościołów, organizacji pro-wyznaniowych, mafii sycylijskiej w udany sposób przeflancowanej do Ameryki, lub różnych organizacji wywiadowczych. Jon Kimche w swojej książce Bitwa której nie było (Unbefought Battle) wydanej niegdyś po polsku przez MON pokazuje, że druga wojna światowa mogłaby się skończyć przed upływem 1939r., gdyby Adof Hitler nie kontrolował skutecznie sposobu myślenia angielskiej klasy politycznej. Ukazała się już wielka biblioteka książek, w których byli oficerowie sowieckiego wywiadu ujawniają nadwymiarowe osiągi Józefa Stalina w stosunku do ówczesnejpolityki administracji USA.

Tego rodzaju doświadczenia stanowią ostrzeżenie dla współczesnych polityków przed przyszłymi niebezpieczeństwami. Powinniśmy się przede wszystkim uczyć modelowania systemów i stosowania modeli do rozwiązywania rzeczywistych problemów. Obecnie powstają bardzo zaawansowane metody modelowania systemowego, rozwijane przez najwyższej klasy uczonych światowych jak np. Złożone Systemy Przystosowujące się ( Complex Adaptive Systems) autorstwa laureata Nobla w dziedzinie fizyki cząstek elementarnych Murray Gell Mann’a założyciela pierwszego w świecie Instytutu Badania Zjawisk Złożonych ( Institute for Research Complex Phenomena) w Santa Fe, w Meksyku. Powinniśmy unikać najłatwiejszych rozwiązań, niczego nie robić w pośpiechu i pamiętać, że zawsze jesteśmy niedoinformowani w zakresie relacji ludzkich i międzyludzkich, które z definicji są pełne sprzeczności i nigdy nie mają jednoznacznie określonego dna.



1   2   3   4   5   6   7   8   9   10   ...   26


©operacji.org 2017
wyślij wiadomość

    Strona główna