Часть шестая

ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЗНАНИЯ

 

ВВЕДЕНИЕ

 

ГЛАВА 29(1). ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

 

ГЛАВА 30(2). ТЕКУЩЕЕ ЗНАНИЕ КАК СТРУКТУРА ПРОЦЕССА

 

ГЛАВА 31(3). МИР ПОДОБНЫХ СТРУКТУР

 

ГЛАВА 32(4). ПРЕОБРАЗОВАНИЕ СТРУКТУР

 

ГЛАВА 33(5). ХАОС В ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЯ

 

ГЛАВА 34(6). УСТОЙЧИВОСТЬ ЗНАНИЯ

 

ГЛАВА 35(7). ПРОБЛЕМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

35(7).1. Эволюция знания

35(7).2. Возможности системы через возможности по преобразованию ее структуры

35(7).3. Постановка задачи на проектирование структуры информационной системы

 

ГЛАВА 36(8). О ТОМ, ЧТО ОСТАЛОСЬ ЗА КАДРОМ ИЛИ ПО ЧУТЬ-ЧУТЬ ОБО ВСЕМ

 

ВЫВОДЫ

 

к содержанию

 

ВВЕДЕНИЕ

 

За сто лет стирается надпись на могильном камне,

но сказанные слова тысячу лет остаются теми же.

Китайская пословица.

 

Не ищи счастия за морем.

Благодарение Всевышнему, что нужное Он сделал нетрудным,

а трудное – ненужным.

Г. Сковорода.

 

Проблема прогнозирования поведения информационных самообучающихся систем достаточно сложна. Понятно, что даже охватить всю ее в рамках данной книги, посвященной информационным войнам, не представляется возможным.

Понятно, что точность прогнозирования поведения информационных самообучающихся систем – это и есть в некоторой степени точность информационного оружия. Поэтому ничего не сказать об этой проблеме было бы в корне неправильно, тем более что методы предсказания местонахождения привычных нам технических средств, например, тех же ракет «земля-земля» или «земля-воздух», в основе которых лежат работы Винера, принципиально отличаются от подходов к прогнозированию поведения сложных информационных самообучающихся систем: людей, народов, человечества.

Прогнозируемость (управляемость) поведения информационной системы определяется тем, какие знания сохраняются и развиваются, а какие скрываются и уничтожаются.

Любое знание находит свое отражение в соответствующей структуре. Поэтому-то гибель одних подструктур и появление других определяет изменение знания системы.

Структуры возникают везде, где возникает знание, являя собой проекцию знания в материальный мир. Способ хранения знания – это структура. Атом и молекула, мозг человеческий – в основе, так или иначе – структуры. Коллектив, имеющий общую цель, при достижении которой члены коллектива взаимодействуют друг с другом, – это тоже структура, возникающая и продолжающая себя на первый взгляд произвольно, подобно корням деревьев, переплетаясь в причудливых извивах. Та же корневая структура дерева представляет собой знания дерева о питательных соках земли, на которой оно растет.

Во всех названных системах в процессе их функционирования порой происходят структурные изменения, которые принято называть катастрофами. Многие катастрофы классифицированы в такой дисциплине как «Теория катастроф» Тома и имеют достаточно романтические названия, типа «Ласточкин хвост». Предлагаемая в данной главе модель не претендует на полноту и строгость, имеющую место быть у авторов классической теории катастроф. Цель данной части работы в том, чтобы на простых примерах продемонстрировать то, что происходит со структурами, носителями знаний при целенаправленном информационном воздействии на них извне. Почему это важно?

Как уже говорилось выше, любая информационная самообучающаяся система представляет собой структуру: статическую, динамическую, самомодифицируемую, с изменяемыми связями между элементами, с изменяемым количеством элементов и др. И для того, чтобы защитить информационную систему, в первую очередь надо защищать ее структуру. Каким образом это можно сделать?

Структуры бывают разные. Одну достаточно легко обезопасить от внешних разрушающих воздействий просто в силу ее особенностей, другую же защищай – не защищай – нечаянный внешний толчок, и она рассыплется, словно карточный домик, как в сказках Э. По:

«Половины такого блаженства узнать

Серафимы в раю не могли, –

Оттого и случилось (как ведомо всем

В королевстве приморской земли), –

Ветер ночью повеял холодный из туч

И убил мою Аннабель-Ли».

 

Какой смысл защищать информацию, циркулирующую в системе, если система сама беззащитна? Поэтому в дальнейшем речь пойдет о защите систем, о поиске интегральных характеристик структур, о жизни и смерти структур.

в начало

 

Глава 29(1).

ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОВЕДЕНИЯ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

 

Подобно тому, как лодку уносит сильным ветром,

так и одно единственное чувство,

завладевающее человеком,

способно унести прочь его разум.

Бхагават-гита как она есть.

 

Зеркало способно отразить любое лицо, попадающее в него. Видеокамера позволяет захватить любой физический образ и тоже отразить его, подобно зеркалу, но только на экране телевизора. Видеокамера и телекоммуникационная среда уже могут перенести запечатленную картинку практически в любую точку земли в режиме реального времени. Но, несмотря на внушительные расстояния, мы по прежнему имеем дело по существу с тем же самым зеркалом, отражающим сегодняшнее в сегодняшнее, и не более того. Включение компьютера с соответствующей математикой и базой знаний в эту схему отражателей позволит отражать в сегодняшний день завтрашние события. Вот тогда появится возможность изучать дела грядущих дней, выбирая наиболее приемлемые, и отталкивать все то, что пугает своей неоднозначностью или отдает принципиальным неприятием по каким-либо причинам.

Фантазия сразу же услужливо рисует картину города, уходящего на ночной покой и мерцающего пятнами своих окон, за которыми сидят миллионы нуждающихся в измененном будущем и выбирающих для себя, словно рубашку в магазине, завтрашний день. Но день, каким бы не выбрали его миллионы желающих, выбирая каждый для себя, все равно будет один на всех. Только заказывать этот один на всех день будет тот, у кого самая мощная вычислительная техника, у кого самое эффективное программное обеспечение для моделирования, у кого самые точные модели, у кого самые точные знания о поведении элементов исследуемых систем.

Какие же принципы должны лежать в основе моделей, способных прогнозировать события, связанные с функционированием информационных самообучающихся систем? Или уже, кроме того, что предлагают на сегодняшний день классическая кибернетика и теория систем, больше рассчитывать не на что, а можно только уточнять знаки после запятой в точности полученного прогноза?

Что ни говори, а принципиальное отличие в подходах к прогнозированию поведения обучающихся систем от неспособных к обучению заключено в коренном различии областей определения входных переменных и областей значения выходных результатов. У большинства сложных информационных самообучающихся систем области определения и значения входных/выходных переменных образуют события, происходящие внутри системы и вокруг ее, а также ее собственные поступки. Все эти события никак не получается, а может быть и невозможно, выстроить по ранжиру, упорядочить, нацепить на них на всех одинаковую униформу и заставить рассчитаться на первый-второй. У каждого события свои родители, которых вполне может быть много больше двух, и свои потомки, порой совершенно непохожие друг на друга.

Нет в множестве событий единых мер, подобных силе тока в проводах, метрам в пространстве, секундам во времени. Внесение в него причинно-следственных связей[1], казалось, должно было позволить, наконец, начать решать определенные практические задачи, превратив множество событий в полноценное пространство со своей метрикой. Но обладает ли свойством непрерывности подобное пространство? Ведь именно для непрерывного пространства математические методы наиболее действенны. А если нет, что скорее всего, то что тогда делать? Каким должен быть масштаб (значимость) у событий и поступков? Можно ли его динамически менять?

В условиях дискретности множества возможных поступков, каждый поступок имеет свое название, начало и конец во времени и пространстве, более того, существуют поступки, обусловленные не предыдущим часом, а событиями прошлогодней давности в условиях отсутствия явной причинно-следственной связи (событие, явившееся для одной из систем причиной, для другой – вообще невидимо). В этих условиях все опыты по построению моделей прогнозирования поведения людей[2] и не могли дать приемлемых для практики результатов.

На основании полученных выводов в предыдущих частях данной работы, основное направление решения задач прогнозирования поведения самообучающихся систем, представляется несколько иным, чем для технических систем, – не от причин к следствиям, а от целей к поступкам. При этом поступки персонажей, которые они могли бы совершить в интересующем исследователя времени t, для достижения цели в t + At, берутся из множества поступков, совершенных до момента t, т.е. они черпаются из всего предыдущего опыта, как бы выбираются из базы знаний. И это вполне логично.

Прогнозирование поведения информационных систем, именно как информационных систем, опирается в первую очередь на информацию, аккумулируемую этими системами, т.е. на знания систем. В конце-то концов, любая информационная система ведет себя, как правило, в соответствия со своими знаниями: умеет плавать – лезет в воду, умеет драться – лезет в драку. Если система умеет «что-то», то в ситуации, где это знание необходимо, именно этим «что-то» она и воспользуется. Ниже предлагается простой, но красиво художественно оформленный К. Чапеком пример прогнозирования поведения социальных систем, основанный именно на этом принципе.

В рассказе К. Чапека «Похищенный документ №139/VII ОТД.С» у полковника генерального штаба ночью из дома похитили секретный документ, взятый им на выходные дни для работы. Сейфа дома не было, и, предполагая, что шпионы никак не вздумают лезть в кладовку, он как раз там, в жестянке из под макарон, спрятал документ на ночь. Однако ночью неизвестный забрался в кладовку и похитил именно эту жестянку.

К поиску был привлечен весь громадный секретный аппарат контрразведки страны.

Но документ нашел рядовой сыщик из местного участка по фамилии Пиштора. Ниже приведен ход его мыслей:

«Пиштора с интересом оглядел кладовку. – Ну да, – сказал он удовлетворенно, – окно открыто долотом. Это был Пепик или Андрлик.

– Кто, кто? – быстро спросил полковник.

– Пепик или Андрлик. Их работа. Но Пепик сейчас, кажется, сидит. Если было бы выдавлено стекло, это мог бы быть Дундр, Лойза, Новак, Госичка или Климент. Но здесь, судя по всему, работал Андрлик.

– Смотрите не ошибитесь, – пробурчал полковник.

– Вы думаете, что появился новый специалист по кладовкам? – спросил Пиштора и сразу стал серьезным. – Едва ли.

Собственно говоря, Мертл тоже иногда работает долотом, но он не занимается кладовыми. Никогда. Он обычно влезает в квартиру через окно уборной и берет только белье. – Пиштора снова оскалил свои беличьи зубы. – Ну так я забегу к Андрлику».

 

Пример хоть и с долей иронии, но полностью в русле русской народной пословицы из трех слов: «Горбатого могила исправит».

Продолжим исследование.

Исходными данными для построения прогнозной модели поведения конкретных информационных самообучающихся систем предлагается взять:

1)      собственные цели исследуемой системы и окружающих ее систем;

2)      заданные внешней средой цели исследуемой системы и окружающих ее систем;

3)      поступки, совершенные в прошлом;

4)      события, вносимые в модель исследователем. Именно события, вносимые исследователем, и являются тем штурвалом, с помощью которого осуществляется управление системой в неспокойном море информационных течений;

5)      структуры, элементом которых данная система является, цели структур, задачи, условия существования структур, элементов и связей между ними.

 

Теперь попробуем проиллюстрировать сказанное примером. При этом желательно, чтобы пример мог быть спроецирован на перечисленные выше координатные оси исходных данных. Понятно, что пытаться выбрать в качестве главного героя, например, Гарри из романа Г. Гесса «Степной волк» бессмысленно, в силу его невключенности в работу каких-либо структур того времени и отсутствия связей с окружающими элементами (особенно в начале романа), используя которые можно было бы управлять Степным волком. Позднее они появляются и этим пользуется Г. Гесс, в противном случае ему писать-то было бы не о чем.

Если уважаемый читатель оглянется на свою жизнь и подвергнет ее тщательному анализу путем вспоминания, как советует дон Хуан, и при этом обратит особое внимание именно на события, связанные с реализацией тех или иных целей, то выяснится, что для каждой существовавшей цели всегда были соответствующие события, способные привести систему в состояние достижения цели. Тропинки были всегда, но не всегда ими удавалось воспользоваться. Причем, что характерно, регулярная мыслительная подпитка цели приводила к увеличению доли соответствующих событий. Понятно, что эти события не вызываются целью – они только проявляются ею, делаются видимыми. Поэтому здесь речь идет исключительно о возрастании доли видимых событий через призму заданной цели.

Однако, больший успех всегда был в том случае, когда не человек шел к цели, а сама цель шла к человеку, т.е. человек подчинял себя цели, становился ее рабом и послушно исполнял то, что от него требовалось. Тогда среди веера событий, которым каждое мгновение мир обмахивает человека, выбор уже будет осуществлять не человек, а цель – руками этого человека. Что для этого надо?

Достаточно стать «безупречным воином» по терминологии дона Хуана. В чем логика этой безупречности?

Она в самоустранении от генерации новых целей, которые способны помешать, т.к. не дать одной цели реализоваться, способна только другая цель.

Наличие взаимопротиворечивых целей – это трагедия для любой самообучающейся информационной системы. Параллельная реализации взаимопротиворечивых целей неизбежно приводит к тому, что в функционировании системы отчетливо прослеживаются поступки, как бы нейтрализующие друг друга. А если ни одна из этих целей не преобладает и нет причин способных разрушить их, то это настоящая трагедия для информационных системы. Буриданов осел, говорят, умер оттого, что пытался минимизировать свои действия в условиях противоположных, но равнозначных ограничений. Наличие двух естественных желаний не делать лишнего шага, съесть большую охапку соломы – обрекло беднягу на самоуничтожение.

Для того, чтобы цель оставила систему в покое, она должна превратиться в правило, т.е. быть достигнутой. Только тогда правило может быть уничтожено. Уничтожить правило способно другое, правило или факт, противоречащий этому правилу.

Однако, после того как цель превратится в правило, и это правило будет уничтожено, ничто не мешает ей заново возникнуть и заново прокрутить все колесо Сансары. Именно так утверждается в Бхагават-гите:

«Созерцая объекты чувств, человек развивает привязанность к ним, из привязанности рождается вожделение, из вожделения возникает гнев.

Гнев порождает полное заблуждение, заблуждение затмевает память, когда память в затмении, пропадает разум, а когда разум потерян, человек вновь падает в колодец материального мира».

Зачастую все в жизни информационных систем происходит в полном соответствии со сказанным, что и позволяет провести их классификацию в зависимости от процессов, протекающих в пространстве целей.

Здесь видятся следующие пять вариантов.

 

Вариант 1:

 

1)      возникает цель;

2)      цель превращается в правило, т.е. достигается;

3)      правило разрушается другими правилами или фактами;

4)      из обломков разрушенной структуры опять возникает цель, часто та же самая, что была и раньше: еда, сон, женщина. Реализованная цель встает из пепла разрушенных правил подобно сожженной птице Феникс.

 

Именно так и проходит день за днем для живущих этими целями информационных систем.

 

Вариант 2:

 

1)      рождается i цель;

2)      цель с номером i не успевает превратиться в правило, как i становится больше на единичку и управление передается на пункт 1. В результате цели растут словно грибы после дождя, они нагромождаются друг на друга мешают друг другу, вызывая сбои в работе информационной системы.

 

Для человека подобное развитие событий довольно часто заканчивается визитом к психиатру, а для компьютерной системы – перегрузкой.

 

Вариант 3 представляет собой полное отсутствие целей. Отсутствие целей блокирует поведенческую деятельность, информационной системы, а тем самым разрушает ее столь же эффективно, как и избыток целей.

Довольно часто к этой ситуации приводит систему работа ее собственных механизмов безопасности, способных предельно точно выполнять задачу по уничтожению лишних собственных или навязанных из вне целей.

 

Вариант 4:

 

1)      возникает цель;

2)      цель достигается;

3)      возникает новая цель, для которой достигнутая ранее цель становится вспомогательным правилом.

 

Движение постоянно и неотвратимо идет исключительно в одном направлении; в том направлении, которое порождают реализованные цели. Подобное движение напоминает течение ручья. Он течет туда, куда проще просочиться, но всегда – сверху вниз.

 

Вариант 5:

 

1)      возникает цель;

2)      цель достигается;

3)      возникает новая отличная от предыдущей и никак не связанная с ней цель.

 

Итого, имеем пять возможных вариантов «движения» информационной системы:

1)      первый – равномерное движение по одному и тому же отрезку, бег по кругу;

2)      второй – ускоренное хаотическое движение в границах круга;

3)      третий – отсутствие движения;

4)      четвертый – постоянное движение в одном направлении;

5)      пятый – движение в различных направлениях.

 

В результате весь процесс познания для информационно-самообучающейся системы в соответствии с описанными вариантами может быть охарактеризован следующим:

1)      вариант 1 – отсутствует или очень слабая собственная внутренняя перестройка, накопление знаний практически не происходит, но система вполне справляется с решением ограниченного круга привычных для нее задач;

2)      вариант 2 – система не в состоянии ничему обучиться;

3)      вариант 3 – система не в состоянии ничему обучиться;

4)      вариант 4 – идет постоянное углубление познания в какой-либо одной области;

5)      вариант 5 – идет углубление познания в различных областях деятельности.

 

Еще раз вернемся к исходной постановке задачи на прогнозирование ведения информационных самообучающихся систем и попытаемся определить ключевые понятия, связанные с прогнозированием. Что означают применительно к самообучающейся системе следующие термины: прогнозирование, управление, наблюдение? Какой единицей можно измерять точность прогноза?

Интересно, что для технических линейных систем ответы на все перечисленные вопросы давно получены.

Информационную самообучающуюся систему назовем тотально управляемой, а поведение ее полностью прогнозируемым на интервале времени [t₀, t₁], если известен алгоритм информационного воздействия (например, методика обучения), позволяющий привести систему в любой момент времени t?[t₀, t_i] к требуемому от нее результату (поступку) х.

Информационную самообучающуюся систему назовем частично управляемой, а поведение ее частично прогнозируемым, на интервале времени [t₀,t₁] если известен алгоритм информационного воздействия, позволяющий привести систему в некоторый момент времени t?[t₀, t₁] к требуемому от нее результату (поступку) х.

Информационную самообучающуюся систему назовем полностью наблюдаемой на интервале времени [t₀,t₁], если известен алгоритм, позволяющий на основании анализа текущего состояния системы в момент времени t₁, определить доминирующее информационное воздействие, направленное на нее в любой момент времени t?[t₀, t₁].

Информационную самообучающуюся систему назовем частично наблюдаемой на интервале времени [t₀, t₁], если известен алгоритм, позволяющий на основании анализа текущего состояния системы в момент времени t1, определить отдельные информационные воздействия на интервале времени [t₀, t₁], приведшие ее к этому состоянию.

Примером полностью наблюдаемой системы является человек на страшном суде, где, только взглянув на него, представитель Неба способен огласить весь список добрых и злых деяний за интервал времени от рождения и до смерти.

Примером частично наблюдаемой системы являются персонажи Конан Дойля, приходящие к Шерлоку Холмсу за помощью. Анализируя их внешний вид, Холмс безошибочно определяет отдельные внешние воздействия, связанные с этими людьми, например: «Судя по вашему указательному пальцу, вы предпочитаете крученые папиросы» («Собака Баскервилей»).

Точностью управления информационной самообучающейся системой или точностью прогнозирования ее поведения назовем величину временного интервала между планируемым временем получения требуемого от нее результата (совершения ею соответствующего поступка) и действительным.

Для классических линейных систем существует т.н. критерий управляемости, который позволяет сделать однозначный вывод о возможности управления той или иной линейной системой. Для любой информационной самообучающейся системы, выбираемой из всего множества самообучающихся систем, подобный критерий в принципе существовать не может. Однако, для систем, использующих для обучения какое-то подмножество обучающих алгоритмов, вполне допустимо существование некоторого аналога вышеназванного критерия.

Попробуем его поискать.

Одной из внешних особенностей функционирования самообучающейся системы является отсутствие строгого однозначного соответствия входного сообщения выходному результату. Даже если внешний наблюдатель добросовестно зафиксирует все реакции системы на все возможные входные данные; он не сможет гарантировать, что при тысячекратном повторении системе звука «Ом», она вдруг не увидит в этом звуке совершенно иных смыслов.

Кроме того, самообучающиеся системы интересны еще и тем, что даже в том случае, если n объектов обучаются одним и тем же учителем по одной и той же программе, т.е. учитель оказывает на всех своих учеников одно и то же информационное воздействие, однако знания у всех будут различны не только по существу, но и по формальным критериям (бальные оценки экзаменаторов).

В чем в данном случае причина различия знаний?

Предположим, что эти причины в следующем:

1)      в способности к усвоению знания, которое определяется механизмами работы памяти. В рамках модели Р-сетей – это в первую очередь информационная емкость системы и «жизненная сила» ее элементов. В рамках ЦПФ-модели – видимость входных данных. Зачастую все то, что вещает учитель, совершенно невидимо для ученика. Ясно, что в подобной ситуации и самый способный ничего освоить не сможет;

2)      в целях системы. В рамках модели Р-сетей – это распределение связей между элементами. В ЦПФ-модели – вопросы, сформулированные для системы.

 

В условиях сделанных предположений поиск критерия управляемости поведением информационных самообучающихся систем следует проводить среди целей системы и ее способностей к усвоению знания. При этом понятно, что цели системы и ее способность к усвоению знания достаточно плотно коррелируют между собой и определяются возможностями структурных преобразований системы. Найти критерий управляемости – это, значит, выработать правило, на основании которого можно судить о возможности создания алгоритма информационного воздействия (методики обучения) для конкретной информационной системы. О разрешимости данной проблемы уже говорилось в первой части работы. Было показано, что проблема во многом сводится к информационной стабильности, к тому, какие процессы структурных преобразований превалируют в системе: изменение связей (возможности влияния элементов друг на друга), уход одних элементов без замены (разрушение структуры и потеря части функциональных возможностей), приход других (создание новых подструктур и появление новых функциональных возможностей).

Гибель одних подструктур и появление других в основном и определяют изменение знания системы.

Таким образом, управляемость определяется тем, какие знания сохраняются и развиваются, а какие скрываются и уничтожаются.

Технологии уничтожения знания к сегодняшнему дню проработаны достаточно хорошо.

1.      Уничтожение документальных хранилищ знания – книг. Одним из зачинателей этого направления считается первый китайский император – строитель Великой китайской стены, предавший огню все до него написанные книги. При этом выявленные укрыватели древних манускриптов использовались в качестве грубой рабочей силы при строительстве великой стены, отгородившей часть земли от мира. Император действовал с размахом, уже тогда, возможно, понимая, что именно информационные процессы опаснее всего. И решения он видел простые и правильные:

а)      отгородиться стеной из камня в пространстве;

б)      отгородиться стеной из огня во времени.

 

2.      Уничтожение живых носителей какого-либо знания. Если перечислять исторических персонажей, решающих проблему именно таким образом, то не хватит и страницы.

3.      Перепрограммирование носителей знания. Этот прием тоже достаточно древний. Первоначально он базировался на захвате в плен детей и их соответствующего воспитания. Но если раньше на это уходили годы, а порой Десятилетия, при этом в качестве исходного материала требовались дети, то сегодня для решения подобной задачи с помощью такого инструмента, как средства массовой информации, достаточно нескольких месяцев и взрослые люди превращаются из строителей капитализма в строителей коммунизма и наоборот.

 

Обсудив способы уничтожения и сокрытия неугодного знания, есть смысл остановиться на проблеме создания, продвижения и сохранения угодного знания.

Основные направления.

1.      Создание (рождение) и программирование носителей знания.

2.      Перепрограммирование носителей «чужого» знания.

3.      Переписывание истории. В смысле масштабности деяний по модификации истории, согласно работе «Империя»[3], вряд ли кто в мире способен конкурировать с династией Романовых, перекроившей под свои интересы всю предыдущую историю Российской империи. В свете рассматриваемых моделей переписывание истории позволяет изменить существующие у системы цели и навязать новые. Вот только на долго ли?

Судя по тому факту, что история регулярно переписывается, особенно в России, можно предположить под третьим направлением солидную историческую, а может быть даже генетическую, базу. Практически каждый, вновь пришедший в России к власти, смешивает с грязью не только своего предшественника, но и подменяет у общества, имеющиеся к тому времени ценности.

4.      4. Фиксация и сохранение документальных хранилищ знания: книг, фильмов, технологий; создание персонажей в виртуальном мире, типа японской Киоко Дате.

 

Интересно, что в целом человечество пытается преодолеть неопределенность управляемости и прогнозирования, изобретая нетрадиционные способы защиты собственной независимости и самостоятельности. Самым древним способом защиты стала письменность. Документы, архивы хранят в себе знания умерших людей. Хранение этих знаний – это попытка противостоять операции удаления элементов из системы. Причем, чем качественнее реализована в системе защита от операции удаления, тем больше шансов, что для данной системы проблема перспективности, а значит и проблема невидимости станут разрешимыми. Но, перейдя в деле защиты информации от уничтожения определенный порог, возникнет уже несколько другая информационная самообучающаяся система, для моделирования которой, возможно, больше подойдут С-сети, а не СР-сети.

Этому же процессу служит регулярное переписывание истории. Что может быть проще, чем перекрасить нейтральные, не возражающие объекты в цвета своей команды.

Любое историческое исследование – это решение криптографической задачи. Результат полностью определяется тем, какой в руках исследователя криптографический ключ.

Для того, чтобы показать как подобное возможно практически, не будем трогать глобальные исторические теории, ориентированные на человечество, а остановимся на отдельно взятом человеке, на автобиографических работах Карлоса Кастанеды. Одно из направлений работы над собой, согласно учению дона Хуана, героя К. Кастанеды, заключается в решении задачи по вспоминанию. Воспоминание – это восстановление невидимого знания. Вспомнить себя от дня сегодняшнего до колыбели – как раз и означает обрести способность видеть все, т.е. обрести полноту, увидеть все щели, по которым энергия покидает человека, и понять все возможности по собственному восприятию мира. «Дон Хуан дал мне ясные и детальные указания о перепросмотре, состоявшие в том, чтобы еще раз проживать всю совокупность жизненного опыта, вспоминая всевозможные детали прошлых переживаний. Он видел в пересмотре надежный способ для перемещения и переосмысления энергии» (К. Кастанеда. «Искусство сновидения»).

А что касается хождений но темному густому пространству времени с отдельными светлыми пятнами, то для решения этой задачи «...дон Хуан предложил мне новую методику для перепросмотра. Мне предстояло разгадать нечто вроде головоломки, составляя второстепенные с виду события моей жизни так, чтобы из мелких разрозненных кусочков получилась цельная картина» (К. Кастанеда. «Искусство сновидения»). А это уже значит то, что в случае успеха получится новая информационная система.

Искусство составления из элементов собственной жизни целостной картины всегда проповедовалось и проповедуется современной наукой. Настоящая кандидатская, а особенно докторская диссертация – это целостная картина, собранная из отдельных теоретических и практических результатов, полученных диссертантом в своей жизни. Ее написание это поиск – что с чем можно склеить. Совсем как в детстве, когда из отдельных разрисованных со всех сторон кубиков надо было сложить картину с изображением животного или растения. Только с возрастом картины становятся разнообразнее и непонятнее.

Кроме уже сказанного, дополнительно следует отметить, что именно Карлос Кастанеда первым отважился более менее строго сформулировать критерий управляемости (прогнозирования) информационной самообучающейся системы. В его терминологии критерий звучит так:

«В случае, когда вони обладает в полной мере контролем, дисциплиной и чувством времени, выдержка гарантирует – то, что грядет неизбежно найдет того, кто этого заслуживает».

Присутствующие в приведенном выше критерии ключевые понятия определены у него следующим образом:

Дисциплина – способность собирать необходимую информацию, в то время, как тебя постоянно колотят.

Чувство времени – способность точно вычислить момент, в который все, что до этого сдерживалось, должно быть отпущено.

Выдержка означает сдерживание с помощью духа того, в неизбежном приходе чего воин полностью отдает себе отчет.

 

Современные телекоммуникационные, компьютерные технологии это следующий серьезный шаг человечества в деле защиты собственной независимости. Умершие Архимед и Шекспир становятся не менее реальными и более доступными, чем пока еще живые Иванов, Петров, Сидоров. Происходит фиксация уровня смертей и начинается «воскрешение мертвых». Один раз погибнув, они уже помогли человечеству в получении нового знания и теперь возвращаются из глубины веков опять, для того чтобы общество было способно продолжать познавать мир.

Почему не растут открытия в химии и физики с такой же скоростью, как это делается в сфере вычислительной и телекоммуникационной техники?

Они просто не нужны, так как меньше чем кибернетика связаны с будущим человечества.

А компьютеры нужны, потому что они обеспечивают воспроизводство виртуальных людей!

Поэтому-то через «неделю, другую» (три-четыре года), несчастный старик отправляется к золотой рыбке за новым компьютером, позволяющим сменить платформу: перейти из разряда «черной крестьянки» в разряд «столбовой дворянки».

Но «черная крестьянка» не становится красивее и не становится умнее в результате своих превращений.

В сказке А.С. Пушкина блага, сыплющиеся от золотой рыбки, делают старуху высокомерной, предоставляя возможность развития той ее части, которая ранее, в окружении разбитого корыта, ни на что и не претендовала.

Легко ли спрогнозировать поведение взбалмошной старушки?

Любой ребенок совершенно свободно после первых путешествий старика к синему морю предскажет результат следующего похода.

Если известна цель субъекта (в данном случае – власть) и способы ее достижения (достаточно послать старика к золотой рыбке), которые ранее давали благополучный исход, то проблем с точностью прогнозирования не возникает.

Проблемы возникают с самой системой. Следуя логике, она должна и дальше изменяться в соответствии с уже отлаженным алгоритмом, но вдруг «ничего не сказала рыбка», и вот уже сидит его старуха, «а перед ней разбитое корыто».

Может быть, что кроме цели и способов решения задачи прогнозирования, надо знать – будет ли система способной функционировать в новых условиях, которые возникнут в результате произведенного ею же действия? Устоит ли система под градом камней от вызванной на собственную голову лавины?

Ответить на эти вопросы не так-то просто. Предсказать поведение сложнее самомодифицируемой системы в условиях, когда она не включена в разворачивающийся сюжет, когда за ней не закреплена соответствующая роль, когда у нее отсутствуют собственные базовые целеустановки, вообще, невозможно. Интуитивно представляется, что задача предсказания связана и с сюжетом, и с полью, и с базовыми целями. А удовлетворительно решать эту задачу, используя логический подход, можно только на том интервале времени, где все выше перечисленное имеет место быть.

в начало

 

Глава 30(2)

ТЕКУЩЕЕ ЗНАНИЕ КАК СТРУКТУРА ПРОЦЕССА

 

Однажды вступив на путь созерцания

человеку больше ничего не надо делать.

Все остальное сделает притяжение Бога.

Ошо Раджниш.

 

В этой книге не прослеживается, поименованный, главный герой способный рискуя жизнью, исследовать лабиринты собственной Судьбы и Судьбы человечества. Но на определенном уровне абстракции он, безусловно, присутствует. Раз у него имеются родители, которых вполне можно так именовать, то есть и он сам. Родители любой информационной самообучающейся системы – это его величество Процесс и ее величество Структура.

О Структуре было уже много сказано в первой части работы. И о том, что у нее красивое имя, и о том, что она и есть Знание. Но знание мертвое, законсервированное подобно тушенке в банке или туше мамонта в вечной мерзлоте.

Тут должен прийти принц, склониться над спящей царевной, тогда она оживет и сможет отвечать на вопросы. Более того, сможет продолжить и себя, и пришедшего принца в потомстве, формируя и передавая, словно эстафетную палочку, генетическое знание, т.е. принцип генерации структуры, похожей на себя.

Сама Структура пришла к своему осознанию из человеческого языка, из речи, из рассказа у костра, где один Первобытный с большой буквы объяснял другому Первобытному с большой буквы, как пройти к дереву, дающему большие и сочные плоды. Возникнув, она уже была интересна тем, что пыталась аккумулировать знания, находя им место в себе, почти также, как это делает губка, всасывая воду, или конденсатор, поглощая электрическую энергию.

Было и есть такое направление в философии и языкознании как структурализм. Именно в этой науке впервые речь пошла о мире (сознании) как о месте, в котором находятся взаимосвязанные развивающиеся ряды структур, где культура или искусство представляют собой «структуру структуры». Ян Мукаржовский сформулировал для любого произведения искусства два важнейших понятия[4]: преднамеренность и непреднамеренность. Первое у него являло ту силу, которая соединяет воедино отдельные части и придает смысл любому произведению, представляя собой в искусстве семантическую энергию.

В нашей трактовке информационных самообучающихся систем преднамеренность трансформировалась не во что иное, как в цель.

Все то, что для субъекта, воспринимающего произведение, сопротивляется в произведении этому объединению, все то, что нарушает смысловое единство, названо Мукаржовским непреднамеренностью.

Непреднамеренность – это то, что современниками воспринимается как ошибка. При этом ошибка имеет тенденцию к росту. Она постоянно растет. И через какое-то время все произведение становится одной большой ошибкой, а потом вообще теряет первоначальный смысл и приобретает совершенно другое прочтение, особенно если данное произведение являет собой исторический материал.

Непреднамеренность присуща не только произведениям искусства, но и любому продукту человеческого труда.

В нашей трактовке в приложении к информационным самообучающимся системам непреднамеренность это не что иное, как ветер, сбивающий ракету с пути, призрак, прячущийся за деревьями и заманивающий путника в ловушку, ошибки, проникающие в любое достаточно емкое программное обеспечение ЭВМ. Это сила внешнего по отношению к выделенной системе воздействия, находящая свое измерение в погрешности самообучающейся системы при реакции на входную информацию.

Вот так и жила-была Структура – одна одинешенька. Принцы для нее стали появляться в шестидесятых годах нашего столетия. Но появляться они стали достаточно агрессивно, выступая сразу под лозунгами типа «Мир – это процесс», а кто не согласен – будьте добры подвинуться. Структура подвинулась.

Но процессы могут существовать только в структуре, на структуре и за счет структуры.

В результате произошло проявление факта постоянной встречи главных персонажей, они получили прописку и относительную независимость в человеческом коллективном разуме.

Процесс стал искать свою материализацию в виде весомой микросхемы соответствующего микропроцессора, про которую никак не скажешь, что ее нельзя увидеть и потрогать. Структура же, наоборот, от зримого порядка, с которым она всегда олицетворяется, сделала шаг в зыбкий мир связей различных полей баз данных, хранящихся на магнитных носителях.

В результате, с одной стороны возникли однопроцессорные и многопроцессорные вычислительные комплексы и компьютерные программы для них.

С другой – различные структуры для хранения данных: древовидная, сетевая и табличная.

Для таблиц была разработана серьезная математика, позволившая реляционным СУБД выйти победителем на рынке СУБД. И все потому, что в абстрактной алгебре было показано, как для определенного рода структур (пока только таблиц) выполняются удивительные вещи. Оказывается табличные структуры можно объединять, пересекать и каждый раз будет получаться новое знание, которого как бы и не было раньше. Мало того, доказанные теоремы гарантируют, что в результате подобных действий вновь рождающиеся структуры являются истинными для той модели мира, в которой мы и творим свои чудеса. Важность данного результата трудно переоценить. Еще бы: знания можно складывать, разбирать, а потом опять собирать в виде удобных для работы табличек. И они не портятся и не теряют свой товарный вид.

Следующим шагом, позволившим увидеть за тактовой частотой микропроцессора управляющую им структуру, стал шаг, определивший революцию в программировании, благодаря которому оно даже называться стало иначе и превратилось в структурное программирование, в котором только слепой не увидит положенную в основу структуру процесса.

В явном виде было продемонстрировано, что любой процесс тоже обладает структурой и никуда от нее он никогда не денется.

Однако, на столь безапелляционное заявление можно возразить: «А как же логическое программирование? В программе на языке Пролог нет никаких структур, но тем не менее того, что есть вполне достаточно, чтобы порождать процессы!»

Все дело в том, что языки логического программирования в большей степени ориентированы на описание имеющих место быть фактов, правил поведения и целей, которые есть у создателя программы. Но связи между элементами подобных программ спрятаны от зрителя. Они есть, они как бы заново рождаются каждый раз по определенным законам при активизации программы, а при достижении цели опять умирают. Получается, что Процесс как бы порождает Структуру, будит ее, заставляет ожить, заиграть всеми своими лабиринтами в поисках пути к поставленной цели; а, наигравшись, засыпает сам и вместе с собой уносит очарование поиска цели в растворяющейся паутине дорог.

Программа – это способ представления знания о том, что и как надо делать. Иногда, в случае языков логического программирования остается только «что», потому что «как» скрыто на уровне транслятора или интерпретатора.

И если мы в своей жизни к чему-то стремимся, чего-то желаем, но не знаем как этого достичь, то это совсем не значит, что этого не знает тот интерпретатор, который переводит наши цели в мир наших действий. Было б, как говорится, желание.

О том как подобный интерпретатор может работать – это отдельный разговор. Сейчас важно отметить, что ничто не мешает подобному интерпретатору существовать либо в области коллективного бессознательного в «структуре структур» человечества, либо в области индивидуального бессознательного, в хаосе стремящихся к независимости структур собственного подсознания.

В свете сказанного любопытно наблюдать за развитием в мире программного обеспечения текстовых процессоров. Тексты создаваемые ими, становятся все более активными, приобретая способность влиять на окружающую их среду.

в начало

 

Глава 31(3)

МИР ПОДОБНЫХ СТРУКТУР

 

Несмотря на бесконечность многообразия и

красочности внешних форм Проявления и свойств

отдельных частностей, в их сущности продолжает

оставаться нечто перманентное, только в различных

условиях дающее себя различно чувствовать

 различно проявляющееся во вне.

В. Шмаков.

 

До сих пор в данной работе самозарождающиеся и саморазрушающиеся структуры рассматривались лишь исходя из возможности их применения в качестве самообучающихся систем. А для этого исследовались алгоритмы самомодификации, позволяющие осуществить аккумуляцию в результирующей структуре знания об окружающем мире на базе входной обучающей выборки.

При этом в стороне осталась задача поиска у подобных структур каких-либо интегральных характеристик. В частности, интересен вопрос о том, какими количественными или качественными параметрами можно охарактеризовать структуры:

·         обладающие наибольшей устойчивостью к окружающему воздействию (речь идет именно о структуре, а не о ее элементах);

·         в наибольшей степени тяготеющие к саморазрушению или самовозрождению;

·         обладающие максимальным или минимальным знанием. Но и, кроме того, хотелось бы получить ответ на вопрос: «А что могут означать понятия: “минимальное знание” и “максимальное знание”?»

 

В качестве основного постулата было принято, об этом шла речь в предыдущих главах, что знание информационной системы выражается через ее структуру. Тогда для оценки количества воспринятой системой информации логично использовать такое понятие как степень модификации структуры входными данными. Изменились весовые коэффициенты нейронных связей одна информация, погибли или появились новые элементы – другая информация.

При этом было показано в первой части работы, что истинность знания определяется жизненной силой его носителей, т.е. жизненной силой элементов структуры (жизненная сила – показатель способности элемента противодействовать внешней силе, т.е. новому знанию).

Прежде чем сделать следующий шаг, вздохнем глубже и еще раз повторим – носителем знания является структура.

Чем можно охарактеризовать структуру?

В качестве характеристик структур предлагается определить:

1)      количество элементов;

2)      общее количество связей между элементами;

3)      распределение связей между элементами;

4)      «жизненная сила» элементов системы;

5)      операции, выполняемые элементами (алгоритмы функционирования элементов).

 

Как можно записать информацию о структуре? Предлагается следующая форма описания структуры с именем А:

 

A:{a₁(a_i, a_j, a_k,..), a₂(), a₃(),...a_n(), ...(1)

 

a₁:: = <операции, выполняемые первым элементом, – алгоритм, записанный на одном из известных языков программирования>

a_i:: = <операции, выполняемые i-ым элементом, – алгоритм, записанный на одном из известных языков программирования>

a_n:: = <операции, выполняемые n элементом, – алгоритм, записанный на одном из известных языков программирования> здесь:

a_i - номер элемента;

n - общее количество элементов;

i £ n, j £ n, k £ n;

 

в круглых скобках перечислены номера элементов, с которыми Дивен тот элемент, чей номер записан перед открывающейся скобкой.

 

Приведем примеры описания структур.

 

1.      Треугольная форма – {1(2,3),2(1,3),3(1,2)}.

 

 

2.      Круглая форма – {1(2),2(1,3),3(2,4),4(3,5),5(4,1)}.

 

 

3.      Звездообразная форма – {1(3),2(3),3(1,2,4,5),4(3),5(3)}.

 

 

4.      Древообразная форма – {1(3),2(3),3(1,2,5),4(5),5(3,4)}.

 

 

5.      Клеточная форма – {1(2,4),2(1,3),3(2,4),4(1,3)}.

 

 

Иногда требуется в описании структуры указать «жизненную силу» ее элементов. В этом случае значения показателя «жизненная сила» проставляется в виде индекса над номером элемента, например:

треугольная форма – {1¹(2, 3), 2²(1, 3), 3²⁰⁰(1, 2)}.

 

Легко показать, что при небольшой детализации предлагаемая форма описания структуры и запись алгоритмов на языках высокого уровня станут эквивалентным. Введена была данная форма записи исключительно для удобства преобразования структур и поиска наиболее уязвимых мест тех же алгоритмов и программ, составляющих базу информационного оружия.

Существуют различные способы сравнения структур.

Равенство структур. Две структуры будем называть равными, если описание одной из них можно наложить на описание другой, и они совпадут, вплоть до совпадения значений «жизненной силы» элементов. При этом алгоритмы работы совпавших элементов являются равносильными.

Алгоритмы назовем равносильными, если по одинаковым входным данным они будут выдавать совпадающие результаты.

Две структуры назовем почти равными, если описание одной из них можно наложить на описание другой, и они совпадут, при этом разница между значениями жизненной силы элементов, имеющих одинаковые номера, не будет превышать некоторой наперед заданной величины. При этом алгоритмы работы совпавших элементов являются функционально подобными.

Алгоритмы назовем функционально подобными, если одинаковое изменение входных данных приводит к одинаковому изменению результатов работы.

Подобие структур. Две структуры назовем подобными, если описание одной из них можно наложить на аналогичное описание другой, и они совпадут (без учета значений «жизненной силы» элементов).

В основе алгоритма определения подобия и равенства структур лежит перенумерация элементов.

Покажем, как это может быть сделано. Например, надо проверить подобны ли следующие две структуры А и В?

 

 

Если в описании структуры В произвести замену номеров в соответствии со следующим правилом:

2 – > 1,

3 – >2,

1 – >.

4 – >3,

 

то описания структур А и В совпадут. А это значит, что структуры А и В подобны.

 

Ранее, особенно в первой части работы, неоднократно упоминалось понятие «информационная емкость». Попробуем обосновать необходимость его введения и определить, что такое «информационная емкость». Значимость этого понятия вытекает из решения практических задач, в большинстве которых важно суметь ответить на вопросы: «Как велик багаж знаний у конкретной системы? Способна ли эта система освоить дополнительно еще что-то? Насколько быстро она способна это сделать?» Первый вопрос имеет отношение к текущему состоянию системы, вторые два – к ее будущему. Поэтому предлагается для оценки текущего состояния ввести понятие «информационная емкость». Что же касается оценки возможности системы, то здесь определяющую роль играет не столько исходная структура, сколько входная/выходная информация (обучающая выборка). Отвечать на вопросы о будущих состояниях следует только с учетом прогноза событий, способных затронуть данную систему.

Так как знание понимается через структурную сложность системы, то представляется разумным определить «информационную емкость» пропорциональной количеству элементов структуры и числу связей между ними

E = s + n,

где:

s – общее число связей между элементами;

n – количество элементов в системе.

 

в начало

 

Глава 32(4)

ПРЕОБРАЗОВАНИЕ СТРУКТУР

 

Вот неделя, другая проходит,

Еще пуще старуха одурилась;

Опять к рыбке старика посылает.

А.С. Пушкин.

 

Считаем, что элементы структуры не способны поддерживать между собой связи, если сила внешнего давления превосходит их среднюю жизненную силу, умноженную на некоторый коэффициент ослабления, определяемый особенностями среды. Безусловно, можно ввести любые другие правила, определяющие гибель связей, и зависящие от того, какой процесс предполагается моделировать. В данном случае важно исследовать саму технологию преобразования структур без привязки к конкретным предметным областям. Например, в первой части работы, говоря о СР-сетях, предполагалось, что внешнее давление направлено в первую очередь на уничтожение элементов, а не их связей, а вот гибель элементов уже приводит к уничтожению связей. Понятно, что в каждом конкретном случае модель будет своя.

Исходя из сказанного, предлагается к выбору правил гибели элементов и их связей подойти несколько волюнтаристически, например:

1)      элемент гибнет, если сила воздействия превышает его жизненную силу;

2)      связь между элементами уничтожается, если сила внешнего воздействия на эту связь превышает силу сцепления, представляющую собой среднюю «жизненную силу» элементов, образовавших и поддерживающих эту связь, умноженную на некоторый коэффициент ослабления, который определяется условиями среды, типа: удаленность элементов друг от друга, частота взаимодействия, относительный объем передаваемой информации и т.п.

 

Силой сцепления двух элементов a_i(g_i) и a_j(g_j) назовем величину (первая форма)

z_i,j = G_i,j (g_i + g_j)/2 или (вторая форма) z_i,j = G_i,j (g_i/s_i + g_j/s_j)/2

где:

G_i,j – коэффициент ослабления, G_i,j меньше 1, когда i ? j и равен 1, если i = j g_i – «жизненная сила» i элемента;

s_i – число связей i элемента с остальными элементами данной системы.

 

Вполне допустимы и любые другие формы задания силы сцепления, которые определяются исследуемой предметной областью и решаемыми задачами.

Внешнее давление (напряжение) может быть одинаково для всех элементов структуры, а может быть целенаправленным.

Предлагается первоначально рассмотреть процесс модификации структуры системы при постепенном увеличении внешнего равномерно распределенного давления на систему. А затем попытаться ответить на вопрос о том, что можно делать с системой в случае целенаправленного внешнего давления.

 

Итак, дана структура А.

А: {1¹(2, 3, 5), 2²(1, 4), 3²(1, 4, 5), 4³(2, 3, 5), 5¹(1, 3, 4)},

 

форма которой для наглядности, представлена на рис. 6.1.

 

Рис. 6.1.

 

Предположим, что коэффициент ослабления одинаков для всех связей данной структуры и равен 1.

Пусть на структуру А оказывается внешнее давление с силой в одну условную единицу. Под действием внешнего равномерного давления структура А, в соответствии с введенными правилами, приобретет следующий вид:

А: {1¹(2, 3), 2²(1, 4), 3²(1, 4, 5), 4³(2, 3, 5), 5¹(3, 4)}.

 

Рис. 6.2.

 

Если давление будет усилено, то структура системы примет вид (внешнее давление соответствует двум условным единицам):

А: {2²(4), 3²(4), 4³(2, 3)}.

 

Рис. 6.3.

 

Дальнейшее увеличение внешнего давления, в случае превышения двух условных единиц, приведет к тому, что система перестанет существовать, хотя отдельные элементы еще будут «живы».

Как видно из приведенного примера, поэтапное усиление внешнего давления приводит к поэтапному изменению структуры системы.

Первый этап: исходное состояние напоминает хаос – каждый соединен с каждым; второй этап: структура приобретает древовидную форму, начинается выделение явного лидера, имеющего максимальную «жизненную силу»; третий структура приобретает явно выраженную звездообразную форму; четвертый этап: система растворяется в окружающем мире.

Чем можно охарактеризовать состояние структуры системы на каждом из этапов? Для ответа на этот вопрос хотелось бы опереться на такое понятие как энтропия, но на сегодняшний день оно уж очень тесно связано со статистической неопределенностью, с мерой хаоса. В нашем же случае аппарат теории вероятностей и математической статистики не используется в силу того, что исследуемые события являются в большинстве своем уникальными. Не бывает двух одинаковых информационных войн.

Действительно, как посчитать эту самую вероятность события, если любое событие в конечной человеческой жизни уникально по своей природе и совершенно непонятно, как вырезать его из всей ткани событийного мира?

Как рассчитать вероятность появления события в момент времени t если момент времени t уникален и в принципе неповторим, а поэтому говорить о статистических данных применительно к конкретному моменту времени все равно, что после драки махать кулаками.

в начало

 

Глава 33(5)

ХАОС В ПРИНЯТИИ РЕШЕНИЯ

 

...Все дороги занесло!

Хоть убей следа не видно,

Сбились мы, что делать нам!

В поле бес нас водит, видно,

Да кружит по сторонам.

А.С. Пушкин.

 

Понятие энтропия в наше время как только не определяют. Наиболее традиционно – это мера неопределенности, существовавшая до наблюдения случайной величины, но она может быть и информационным расстоянием Кульбака-Лейблера, взятое с обратным знаком. Наиболее полно на сегодняшний день исследование данного понятия сделано С.Д. Хайтуном[5].

Не претендуя на данный термин во всем его многообразии, попробуем предложить собственную интерпретацию процессов, происходящих в структуре.

Известно, что скорость реагирования системы пропорциональна числу подсистем, с которыми согласуется решение, и которые могут принять участие в его реализации. Функциональная зависимость скорости реагирования от числа подсистем может быть самая разнообразная в зависимости от решаемых системой задач, сложности структуры, процедуры принятия решения и т.п.

Предположим, что исследуемая нами структура состоит из n элементов и имеет вид соединений «каждый с каждым». При этом процедура принятия решения даже в этой полносвязной структуре может быть различна.

 

Вариант 1.

В структуре существует элемент, называемый руководитель, который с каждым членом «коллектива» согласовывает свое решение, либо выясняет способность любого из членов решить поставленную перед системой задачу, например: способный слышать как растет трава, будет предупреждать об опасности, способный делать семимильные шаги, поможет принести весть, а силач будет защищать.

 

Вариант 2.

Не только руководитель, но и каждый из элементов системы должен согласовывать свое мнение с каждым.

Второй вариант, несмотря на кажущуюся похожесть обоих вариантов предполагает получение ответов на такие вопросы, на которые в случае работы по первой схеме правильного ответа может и не быть. Подобное возможно благодаря тому, что любой из элементов дополняет собственное знание процессе согласования решения по схеме «каждый с каждым». «Умнеет» не только руководитель, но и все члены коллектива.

Однако, если допустить, что во втором варианте время взаимодействия между элементами много меньше времени обработки входных данных самими элементами, то образование, которое благодаря сделанному допущению возникнет, назвать системой можно будет с большой натяжкой – оно по существу является единым и неделимым элементом.

Предположим, что задержка на создание интерфейса между двумя элементами и передачу информации все же значительна и составляет t условных единиц. Попробуем оценить временную задержку в принятии системой решения для второго варианта.

Пусть на один из элементов подан входной сигнал. Представим, что элемент, принявший сигнал, сам не в состоянии его отработать, т.е. выдать результат. Тогда он формирует сообщение, включающее в себя полученный запрос и собственное мнение, и рассылает его по всем своим каналам. Каждый из получивших сообщение, если не может сформулировать ответ, поступает аналогично.

(n-1) – количество посылок на первом этапе (кроме себя самого) выполняются параллельно за одно и то же время t;

(n-1) x (n-1) – количество посылок на втором этапе, каждый обменивается с каждым собственной информацией и т.д.

При этом, если t – время пересылки сообщения от одного элемента к другому, то общее время, которое затратила система на принятие решения, равно 2хt.

В случае, если структура системы типа «звезда» и количество связей n-1, то общее время принятия решения также будет равно 2xt (передал, получил, обобщил).

В данном случае получается, что скорость реагирования системы прямо пропорциональна числу этапов.

Вполне возможно, что именно на подобный режим работы переходит система в случае опасности, т.к. в данном случае время реакции не зависит от числа элементов, участвующих в принятии решения. Когда употребляют при описании работы мозга биологической системы термин «сверхпроводимость», то может быть, за ним кроется именно подобный механизм принятия системой решения.

Можно подойти с другой стороны к оценке времени реагирования системы. Например, пусть среди множества элементов системы (n штук) только комбинация выходов k элементов способна составить ответ на заданный системе вопрос Наличие дополнительных элементов будет только мешать системе, искажая ответ.

Тогда, для того чтобы отобрать из всех n элементов именно k нужных, системе понадобится задать самой себе kxlog₂(n) вопросов (в соответствии с формулой Хартли). Если вопросы задаются последовательно, то для этого ей понадобится kxlog (n) xt единиц времени, если параллельно – log₂ (n) xt.

 

Понятно, что неточность в принятии решения и отпущенное для этого время взаимосвязаны.

Неточность ответа в общем случае определяется тем, каких связей не хватило для ее устранения в рамках данной системы. Понятно, что неточность может присутствовать в ответах даже полносвязной структуры, если у нее не хватает самих элементов, способных решить поставленную задачу.

Для построения модели, в рамках которой предполагается исследовать процессы преобразования структур, выдвинем ряд утверждений.

 

Утверждение 1.

Чем больше всевозможных связей в системе, тем дольше время реакции на входную обучающую выборку; тем дольше система «думает», так как избыток связей способен вызывать в системе различные варианты ответов, иногда взаимопротиворечивых (предполагается, что обработка входных данных идет по всем возможным связям).

На выбор и обоснование окончательного ответа требуется время. Избыток связей создает хаос в принятии решения, увеличивая тем самым время реакции системы, снижая ее способность к сопротивлению от угроз, требующих быстрой реакции!

Представьте две ситуации:

1)      требуется на общем собрании всех членов академии наук принять решение по какой-либо достаточно спорной научной проблеме путем коллективного обсуждения;

2)      требуется, чтобы по этой же проблеме принял решение один человек, который и выносит ее на обсуждение.

 

Ясно, что время реакции будет разным, а качество может оказаться и одинаковым.

В этой ситуации можно утверждать, что в большинстве случаев, чем больше связей, тем быстрее ответ.

Иногда мгновенное время реакции на угрозу – шанс для выживания. Любопытно, но именно на учете этого факта построены комплексы тренировочных упражнений по различным видам борьбы. Каждый элемент приема доведен до автоматизма. Когда времени нет, то думать – непозволительная роскошь.

Поэтому, исследуя структуры различных информационных систем, предлагается под мерой хаоса функционирования этих систем понимать избыток связей, потенциально способных создавать хаос в принятии решения.

Тогда без большой натяжки для измерения меры хаоса в принятия решения предлагается воспользоваться функциональной зависимостью, основу которой могла бы составить формула Л. Больцмана:

 

S=kxlog₂ (W)-B, (6.1)

 

где:

k – константа;

W – статистический вес, который определяется числом возможных вариантов взаимодействия элементов системы между собой;

В – константа, характеризующая состояние системы, способной практически мгновенно принимать решение, т.е. состояние системы, в котором она обладает минимально возможным количеством связей.

 

В нашем случае статистический вес – это количество устойчивых связей между элементами системы. Что касается постоянной k, то вместо нее предлагается использовать некий коэффициент пропорциональности, равный 1. Константа В пропорциональна минимально возможному количеству связей между элементами системы – log₂ (n-1).

Тогда меру хаоса в принятии решения для информационных самообучающихся системы предлагается определять по формуле:

S=log₂ (s) - log₂ (n-1)

 

или

S = log (s/(n-1)), (6.2)

 

где:

s – количество устойчивых связей между элементами структуры;

n – количество элементов системы.

 

Попробуем оценить максимально возможную меру хаоса в принятии решения. Пусть система обладает структурой, в которой каждый связан с каждым. Тогда общее число связей в системе будет равно

s = nх (n-1)/2.

 

Отсюда следует, что максимально возможная мера хаоса в принятии решения может быть рассчитана следующим образом

S = log₂(nx (n-1)/2) - log₂(n-1), S = log₂(n/2). (6.3)

 

Утверждение 2.

Для систем, в которых число связей между элементами больше минимально допустимого количества для существования системы как единого целого, с увеличением элементов системы мера хаоса в принятии решения будет неуклонно возрастать.

Минимально возможной мерой хаоса обладает система, состоящая из двух элементов – S = 0. Для системы, состоящей из одного элемента, какая-либо структура отсутствует, в этом случае мера хаоса в принятии решения меньше ноля и равна -1.

 

Утверждение 3.

Для системы, обладающей строгой иерархической структурой, типа «звезда», даже в случае роста количества элементов, мера хаоса в принятии решения (МХПР) остается постоянной и равна 0.

Теперь посмотрим, как под давлением внешней среды менялась мера хаоса в принятии решения для системы, структура которой изображена на рисунках, для:

рис. 6.1. – S = log (7/4) = 0.8;

рис. 6.2 – S=log (6/4) =0.58;

рис. 6.3 – S = log (2/2) = 0.

 

Утверждение 4.

 

Возрастание внешнего давления приводит к уменьшению меры хаоса в принятии решения.

Уменьшение меры хаоса в свою очередь косвенно способствует уменьшению времени реакции системы на внешнее раздражение и тем самым направлению на обеспечение выживания системы именно в данный момент.

Любопытно провести оценку меры хаоса в принятии решения для коллективов людей. Какая мера считается допустимой, а какая уже нет?

Для того, чтобы ответить на этот вопрос, надо определить какое количество людей может составлять сплоченный коллектив, способный выполнять поставленные перед ним задачи, используя структуру связей каждый с каждым? При этом было бы желательно, чтобы ответ опирался на оценки, вытекающие из практической сферы. М.Б. Кордонский и В.И. Ланцберг[6] относящие себя к практикам клубной работы, считают, что максимальное количество людей, которые способны поддерживать связи типа каждый с каждым в рамках определенного клуба (лаборатории, коллектива, взвода) не превышает 15 человек. Они пишут по этому поводу: «Более крупная группа перестает быть по-настоящему контактной, в ней уже трудно, тесно заниматься вместе чем-нибудь одним; наконец, в ней образуются свои микрогруппы, легко обнаруживаемые в результате социометрического исследования. Они могут иметь тенденцию к внутриклубной “официализации” в виде секторов, обрастать своей материальной базой, своими формами работы, традициями; у них выкристаллизовываются свои жизненные принципы, возникают свои цели. Общение между людьми разных микрогрупп все чаще идет не напрямую каждого с каждым, а опосредованно – через функциональных представителей и даже лидеров. Клуб, состоящий из развитых микрогрупп, правильнее было бы рассматривать как объединение мелких клубов, иногда достаточно условное. Очень часто развитые микрогруппы отпочковываются, объявляют себя новыми независимыми образованиями (вот они где, корни «парада суверенитетов»!), и это действительно так. Только в контактной группе возможно психологическое единство ее членов, без которого клуб перестает быть таковым».

Тогда

S = log₂(n/2) = log₂(7.5) = 2.9.

 

Утверждение 5.

Структура человеческого коллектива, типа «каждый с каждым», начинает самопроизвольно модифицироваться при приближении меры хаоса в принятия решения к 2.9. Реально это величина много меньше. Указанная цифра по своей сути является верхним пределом.

В качестве следующей важной интегральной характеристики структуры введем понятие устойчивость.

в начало

 

Глава 34(6)

УСТОЙЧИВОСТЬ ЗНАНИЯ

 

Капля стала плакать, что рассталась с морем.

Море засмеялось над наивным горем:

«Все я наполняю, все мое владенье,

Если ж мы не вместе, делит нас мгновенье».

О. Хайям.

 

Понятие устойчивости является одним из ключевых при исследовании информационных самообучающихся систем. В силу того, что структура олицетворяет собой знание, то там, где произносится словосочетание «устойчивость структуры», там понимается «устойчивость знания».

Ответить на вопрос: Какое знание наиболее устойчиво? – означает найти структуру, соответствующую этому знанию.

Ранее, во второй части в Утверждении №6, уже был применен термин «устойчивость к целенаправленному информационному воздействию».

Однако смысл его был определен более интуитивно, чем строго. При этом понятие устойчивость связывалась с мощностью множества базовых элементов, физических носителей базового набора смыслов и знаний, т.е. элементов, определяющих поведение остального большинства. Ранее было определено, что чем больше базовых элементов, тем устойчивее система к внешним воздействиям.

Здесь же введем более строгое определение устойчивости, в основном не противоречащее определению из второй части работы.

Будем считать, что система устойчива к внешним воздействиям, если количество ее элементов не испытывает резких колебаний от этих воздействий.

Попробуем совместить оба подхода.

Какой структурой должна обладать система, чтобы количество ее элементов не испытывало резких колебаний? Первое, что напрашивается в качестве примера, это структура, в которой есть несколько групп элементов, тесно связанных друг с другом, но при этом связи между группами очень неустойчивы, например:

 

А:{1(2, 3, 4), 2(1, 3, 4), 3(1, 2, 4), 4(1, 2.3, 5), 5(4, 6, 7), 6(5, 7), 7(5, 6)}.

 

 

В приведенной структуре А достаточно уничтожить элемент с номером 4 как сразу количество элементов системы уменьшится в два раза. Интуитивно понятно, что эта структура не является устойчивой в смысле данного выше определения, т.е. неустойчивой является любая структура, в которой имеют место одиночные элементы, осуществляющие связку групп элементов. При этом, что характерно, именно четвертый элемент является единственным базовым элементом системы, демонстрируя правоту первого интуитивного определения устойчивости.

И наоборот, максимально устойчивой системой можно считать систему, структура которой обладает максимальным количеством связей – каждый соединен с каждым, т.е. каждый элемент является базовым.

Попробуем формализовать сказанное.

Обозначим через U_i – количество элементов структуры, которые будут потеряны для системы, в случае уничтожения i элемента.

Тогда под первой степенью устойчивости той или иной структуры будем понимать следующую величину:

 

V = n /(S_iU_i). (6.4)

 

Название «первая степень устойчивости» выбрано с предположением, что одновременно из структуры вырывается только один элемент. Если же речь идет об одновременном изъятии из структуры двух и более элементов, то здесь уже надо говорить о соответствующем показателе степени устойчивости внешним воздействиям.

В том случае, если первая и вторая степени устойчивости совпадают, то будем говорить о глубинной устойчивости структуры.

Например, такие структуры как круг (круглая форма) и решетка (клеточная форма) имеют одинаковую первую степень устойчивости. Однако исследование этих структур на уровне второй и третьей степени устойчивости показывает, что в отличие от решетки круг не обладает глубинной степенью устойчивости.

Звездообразная форма структуры не обладает даже первой степенью устойчивости. Достаточно выбить центровой элемент, чтобы система погибла.

Однако данная форма структуры способствует минимальной мере хаоса в принятии решения, т.е. система раньше других способна «почувствовать» опасность и принять соответствующие меры. Устойчивость систем, в основе которых лежит звездообразная структура, к внешним воздействиям определяется исключительно «жизненной силой» центральных элементов и их защищенностью. Если в процессе функционирования центральные элементы вырождаются или поражаются, как в случае СССР, то система распадается.

В дальнейшем при употреблении термина «степень устойчивости» понимается именно первая степень устойчивости.

Структура является устойчивой, если степень устойчивости стремится или равна 1. Это понятно, удаление любого из элементов отражается только на этом элементе и в меньшей степени на структуре, т.е. оставшаяся структура «страдает» от потери только одного этого элемента.

Степень устойчивости всегда меньше либо равна 1.

Система максимально устойчива тогда, когда V = 1.

Степень устойчивости минимальна, если изъятие любого из элементов приводит к полному разрушению системы. Наиболее близкий пример подобной структуры – звездообразная форма. Уничтожение центрального элемента приводит к гибели всей системы.

Степень устойчивости структуры, имеющей звездообразную форму, стремится к 1/2.

Аналогичный в смысле определений подход по оценке устойчивости структур можно найти в существующих исследованиях математических моделей в экологии, в частности, Ю.М. Свирежев, анализируя устойчивость как меру флуктуации численности видов в сообществе, отмечает[7]: «Сообщество максимально устойчиво в том случае, когда число трофических связей в нем равно максимально возможному и интенсивность взаимодействий между различными видами одинакова. Другими словами, максимально устойчивым является сообщество без иерархической структуры».

в начало

 

Глава 35(7)

ПРОБЛЕМА ПРОЕКТИРОВАНИЯ УСТОЙЧИВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

 

И ответила Тень: «Где рождается день,

Лунных Гор где чуть зрима громада.

Через ад, через рай,

Все вперед поезжай,

Если хочешь найти Эльдорадо!»

Э. По (К. Бальмонт).

 

После введения понятий «мера хаоса в принятии решения» и «устойчивость» возникает резонный вопрос: Какая и для кого от них может быть практическая польза?

Представляется, что введенные интегральные характеристики структур станут тем показателем, который сопровождает процесс проектирования сложных информационных самообучающихся систем, обреченных на информационное противоборство друг с другом. Это относится к коммерческим фирмам, выпускающим или продающим функционально близкую продукцию, к политикам, сражающимся за голоса ограниченного контингента избирателей, к государствам, облегчающим жизнь своего народа за счет практической реализации выгодных геополитических решений, вычислительным информационным системам, решающим функционально близкие задачи.

Более того, «устойчивость» и «мера хаоса в принятии решения» во многом характеризуют естественные эволюционные процессы, направленные на модификацию структур – носителей знания.

в начало

 

35(7).1. Эволюция знания

 

Доброе так же легко превращается в злое,

как и злое в доброе.

Я. Бемс.

 

Наша реальная жизнь проходит и окружении структур и любой человек неизбежно является элементом нескольких структур, где и выполняет свои функциональные обязанности: В семье, на работе, на отдыхе. Есть и более общие структуры: страна, человечество, куда человек входит либо как самостоятельная единица, либо как элемент подструктуры, которая сама в ином масштабе может рассматриваться как элемент.

В этой связи интересно исследовать процессы изменения структур и попытаться понять, какие причины стоят за ними.

Понятно, что если все предприятие состоит из двух человек, то эти два человека попутно реализуют и все функции, связанные с обеспечением безопасности. При этом данная структура, как было показано выше, является идеальной, так как в ней удастся сочетать одновременно максимальную структурную устойчивость с минимальной мерой хаоса в принятии решения. Оба сотрудника знают работу друг друга и волей-неволей осуществляют осознанно, а чаще неосознанно контроль друг друга и окружающего мира, принимая при этом, устраивающие друг друга решения.

Почему же, данное предприятие вдруг начинает разрастаться и всегда ли это происходит? Объяснение этому достаточно простое. Если среди задач организации присутствуют такие, которые не в состоянии выполнить два человека, например, поднять на двенадцатый этаж рояль, то структура неизбежно будет расширяться. То же относится и к информационным системам. Если требуется в процесс обработки входных данных ввести операцию логарифмирования, то проще добавить дополнительный элемент (подпрограмму), реализующий эту операцию.

Увеличение количества элементов (людей в конторе, элементов в схеме) приводит к тому, что подобная структура приобретает новые функциональные возможности, т.е. способность решать задачи более широкого спектра по сравнению с более примитивными системами, что, естественно, повышает ее шансы на выживание и процветание.

Разрастание структуры первоначально ведется, как правило, за счет соединений каждый с каждым. Эта схема соединений позволяет максимально учесть возможности каждого включаемого в систему элемента.

Однако, увеличение элементов в подобной структуре (каждый с каждым) неизбежно приводит к тому, что система начнет терять оперативность реагировании на поступающие входные данные. От все возрастающего потока входных данных, направленного на каждый элемент, будет страдать специализация этого элемента – все его время будет уходить на обработку входной информации. Таким образом, подобный процесс расширения неизбежно приводит к увеличению в системе меры хаоса в принятии решения, что снижает ее конкурентоспособность и жизнестойкость.

Из сказанного следует необходимость структурной перестройки. Должно появиться лицо, принимающее решение (ЛПР), и, соответственно, возникнуть структура, близкая к звездообразной. Способности ЛПР хотя и различны, но не небезграничны. Поэтому дальнейшее расширение спектра решаемых задач и увеличение количества элементов опять потребует структурной перестройки – структура изменится на древовидную.

Любая древовидная структура уже серьезно страдает структурной неустойчивостью. С ростом элементов и подструктур структурная неустойчивость будет возрастать. Это не опасно до тех пор, пока не появится умный внешний агрессор и не нанесет удар по наиболее уязвимым точкам системы с целью поглотить ее наиболее ценные части, которые агрессор в состоянии встроить в собственную структуру. Когда-то давно, когда примитивные народы сражались друг с другом более примитивным оружием этими «ценными частями» для захватчиков были женщины, рабы, как грубая мужская сила, а сегодня – дешевые полезные ископаемые, сырье, ученые – интеллектуальная сила, которые, если покупаются, то становятся теми же рабами, только вид, как говорится, с боку.

Не по такой ли схеме работает система саморегуляции планеты? М.И. Дорошин отмечает[8]: «Система саморегулирования работает таким образом, что причина или фактор, приводящие в состояние неустойчивости одну или несколько земных подсистем, свое действующее значение постепенно утрачивали. Но результатом этого процесса всегда был законченный цикл в формировании флоры и фауны с экологической катастрофой в конце. И получается, что экологическая катастрофа, а как еще можно назвать смену растительного и животного мира на огромных территориях планеты, является важнейшим и многократно апробированным элементом формирования земной биосферы».

Выше были рассмотрены основные этапы модификации структуры в процессе функционирования систем, но остался ряд вопросов. Изложенное магистральное направление изменения структур в реальной жизни не всегда соответствует приведенному здесь сценарию. Иногда система наоборот уменьшает количество своих членов, но при этом возрастает эффективность ее функционирования. Кроме того, существуют предприятия, которые годами не расширяются и не уменьшаются – просто на место погибшего элемента встает вновь пришедший. Выходит для подобных систем законы не писаны?

Законы писаны для всех систем. Как уже говорилось, если выполняемые системой функции не расширяются, например, фирма отвечает за уборку одного того же здания, то и расширяться ей нет надобности. Более того, с появлением технических средств автоматизации численность сотрудников можно постепенно уменьшать, если функции системы, а значит и ее знание, не возрастают.

Эволюцию знания можно попытаться рассмотреть и с другой точки зрения – с позиции эволюции системы защиты, ибо эволюция любой системы это и есть эволюция ее системы защиты.

Система жива до тех пор пока хватает сил защищаться. Эволюцию жизни вполне можно трактовать как эволюцию системы защиты в силу того, что любой живой объект является живым до тех пор, пока его собственная система защиты адекватно прогнозирует и реагирует на внешние и внутренние угрозы. При этом жизнь, чтобы защищаться приобретает все новые и новые способности: первоначально – оболочку, как средство выделения себя из окружающего хаоса, затем – возможность перемещаться в пространстве и во времени, умение уничтожать потенциальные опасности, способность к самомодификации и модификации окружающей среды и уже на одном из последних этапов логическим продолжением эволюции системы защиты для наиболее сложных биологических форм жизни становится способность к прогнозированию возможных угроз.

Одним из инструментов решения задач прогнозирования является естественный, а затем уже искусственный интеллект.

 

Этапы эволюции системы защиты:

1)      выделение из окружающего мира – возникновение оболочки;

2)      перемещение в окружающем пространственно-временном континууме – возникновение средств перемещения;

3)      уничтожение потенциальной опасности – возникновение средств нападения;

4)      самомодификация и модификация окружающей среды – возникновение способности к активному влиянию на собственное тело и объекты окружающей среды;

5)      дистанционное информационное воздействие друг на друга – возникновение «языковой» (информационной) среды. Иногда крик о помощи является единственным реальным способом защиты. Именно в подобной возможности защищаться и были когда-то заложены семена современных информационных войн.

6)      прогнозирование угроз – возникновение способности самообучению, т.е. к активному влиянию на собственный внутренний мыслительно-психический мир.

 

Есть Жизнь и Смерть, которые переплетаются друг с другом так, что порой становятся неотличимыми. Эти две противоположности являются инструментом познания, воспринимаясь, как крайние, но, недостижимые точки в движении качелей, на которых раскачивается вся Вселенная.

Жизнь уверенно эволюционирует в направление создания абсолютной системы защиты.

Смерть уверенно эволюционирует в направление создания абсолютной системы уничтожения. Но уничтожение – это всего-то один из способов защиты и не более того.

И они переходят друг в друга, как день переходит в ночь.

Рождение и гибель являются средствами познания в силу того, что они – инструмент для модификации структур – носителей знания.

в начало

 

35(7).2. Возможности системы через возможности по преобразованию ее структуры

 

Невозможно найти истину и сохранить себя.

Древняя мудрость.

 

Понятно, что одно и то же знание может быть выражено в разной структуре. Например, аналитическая зависимость вида

z = x•y + y = y•(x + 1), может быть представлена в следующих двух вариантах:

 

Рис. 6.4. Вариант 2: Z = Х•Y + Y

 

Рис. 6.5. Вариант 2: Z=Y•(X+ 1)

 

Рассчитаем для каждого из представленных вариантов меру хаоса в принятии решения S и степень устойчивости V.

 

Вариант 1.

 

V₁ = n / (SU_i) = 4/(1 + 1 + 2 + 1) = 0.8. S₁ = log₂ (s/(n-l)) = log₂(4/3) = 0.41.

 

Вариант 2.

 

V₂ = n / (SU_i) = 4/(1 + 1 + 2 + 2) = 0.666... S₂ = log₂(s/(n-l)) = log₂(3/3) = 0.

 

Видно, что первая структура является носителем более устойчивого знания, но может проигрывать структуре второго варианта по времени на принятие решения. Какую из них выберет практик для решения конкретных задач, определяется тем, что для него менее опасно: хаос в принятии решения или внешнее разрушающее воздействие; возможная гибель системы оттого, что она медленно «соображает» или оттого, что слишком «слабая». И здесь, в обеспечении безопасности, как и во многом остальном в жизни, главной задачей является постоянный поиск золотой средины.

Именно с этой целью и были введены такие понятия, как: степень устойчивости структуры и мера хаоса в принятии решения.

Осталось рассмотреть класс задач, для решения которого они могут пригодиться?

 

Задача 1.

Оценка возможностей информационной системы, например, пациента психоаналитика по структуре его высказываний или оператора ЭВМ по структуре его поведения за клавиатурой.

Это одна из важнейших задач, решить которую невозможно, не опираясь на знания о структурной устойчивости системы. Поэтому пути ее решения рассмотрим более подробно.

 

Возможное решение.

Исходная структура определяет, чуть ли не все в судьбе любой информационной самообучающейся системы. Ее анализ, во многом позволяя прогнозировать ожидаемые события.

Каким образом это можно сделать?

В основу модели для возможного ответа на поставленный вопрос предлагается положить следующие утверждения:

1.      Обучение любой системы осуществляется за счет изменения связей между элементами, гибели и рождения самих элементов;

2.      Все элементы разбиты на три типа:

·         цели;

·         правила;

·         факты;

3.      Изменение связей, гибель и рождение названных типов элементов осуществляется в соответствии со следующими принципами:

·         Цели устанавливают связи между собой, имеющимися правилами и фактами.

·         Цели ответственны за активизацию соответствующих процессов по «превращению» целей в правила, т.е. в случае достижения цели, она гибнет.

·         Существующие правила используются целями для своей реализации. Правило может разрушиться в случае возникновения связи с прямо противоположным правилом. Кроме того, правило разрушается фактами, не соответствующими этому правилу.

·         В случае разрушения правила рождаются новые цели и факты.

·         Факты постоянно возникают в системе благодаря поступлению из вне и разрушению существующих правил.

 

Теперь осталось ответить па вопрос: «Как подобное можно реализовать на практике?»

Достаточно просто. Первоначальная система заполняется элементами разных типов, хаотически соединенных друг с другом. На вход данной системы транслируются входные данные от исследуемой системы. Эти входные данные образуют факты, которые и начинают модифицировать структуру изначально «черного ящика».

Через какое-то время процесс приостанавливается. Начинается изучение полученных результатов.

В ходе функционирования информационной системы в соответствии с изложенными принципами, ее структура претерпевает постоянные изменения. Понятно, что если происходит резкий рост числа не связанных между собой целей или цели вообще отсутствуют, то в этом случае судьба системы предрешена.

Наличие ярко выраженной звездообразной формы в структуре деятельности системы говорит о существовании реальной опасности для нее со стороны внешних воздействий. Если с данной целью что-то случится (или система выяснит для себя невозможность реализации цели), то все это неизбежно приведет к активизации программ саморазрушения. Цементируемые целью правила в случае ее потери войдут в конфликт друг с другом и породят новые более «мелкие» цели, каждая из которых может начать борьбу за общие ресурсы.

Практическую реализацию сказанного выше можно наблюдать на форме взаимосвязи привычных для нас событий и поступков. Это проявляется не только в том, что в поведении системы имеют место несвязанные между собой поступки, но и в любом ее выходном результате. Для человека подобные проявления можно наблюдать в том, как им формулируется какая-либо проблема, описываются происшедшие ранее события, строятся предложения естественного языка. Например, Д.М. Зуев-Инсаров в работе «Строение почерка и характер»[9] отмечает, что отсутствие связи между буквами слова свидетельствует о «душевном заболевании», а плотное прилегание букв в словах при больших интервалах между словами характерно для лиц, страдающих истерией.

 

Задача 2.

Определение формы структуры системы, которая именно в данный момент является максимально устойчивой к внешним воздействиям?

 

Задача 3.

Определение структурной формы существования системы, которая именно в данных условиях обладает минимальной мерой хаоса в принятии решения?

 

Задача 4.

Прогнозирование изменений в структуре системы. Даны следующие формы структур, состоящие из n элементов: круговая, решетка, полносвязная (каждый соединен с каждым). Требуется провести количественную оценку для них меры хаоса в принятии решения и устойчивости к внешним воздействиям. Следует показать, какие изменения будут претерпевать названные характеристики при увеличении и уменьшении количества элементов в структурах.

 

Задача 5.

Определение характеристик элемента X, включение которого в структуру системы приведет к возрастанию ее устойчивости?

 

Задача 6.

Определение характеристик элемента X, включение которого в структуру системы приведет к уменьшению ее устойчивости?

Решение данной задачи требует построения специальной модели.

 

Задача 7.

Определение стратегии воздействия на структуру системы для ее целенаправленной модификации.

Пусть дана структура вида:

 

А:{1(2, 3), 2(1, 4, 5), 3(1, 6, 7), 4(2), 5(2), 6(3), 7(3)}.

 

 

Какой должна быть стратегия воздействия на систему А (допускается внедрение в нее своего «агента»), чтобы ее реализация привела систему к разрушению?

в начало

 

35(7).3. Постановка задачи на проектирование структуры информационной системы

 

Я сказал: буду я наблюдать за путями моими,

чтобы не согрешить мне языком моим

буду обуздывать уста мои,

доколе нечестивый предо мною.

Псал. XXXVIII.

 

Итоговой целью исследования структур являются предложения по формулировке задачи на создание типовой структуры организации безопасности информационной системы в соответствии с определением абсолютной системы защиты.

Абсолютной системой защиты назовем систему, обладающую всеми возможными способами защиты и способную в любой момент своего существования спрогнозировать наступление угрожающего события за время, достаточное для приведения в действие адекватных способов защиты.

Способы защиты:

 

Способ 1.

Средства пассивной защиты для перекрытия всех возможных каналов воздействия угроз извне: панцирь, броня, бронежилет, стена и т.п.

 

Способ 2.

Изменение расположения в пространстве и во времени.

Размножение (создание собственной копии, как способ защиты в первую очередь генетической информации) также относится ко второму способу защиты, представляя собой своего рода передачу эстафетной палочки во времени.

 

Способ 3.

Профилактическое уничтожение опасности – нападение.

 

Способ 4.

Модификация самого себя.

 

Проектирование любой системы начинается с технического проекта, в котором взаимоувязываются такие факторы, как:

1)      цель создания;

2)      задачи, решаемые системой;

3)      ограничения, накладываемые на систему:

·         внешним окружением;

·         возможностями создателей;

·         существующими технологиями, элементной базой и др.

 

4)      предполагаемая технология эксплуатации.

 

За основу алгоритма работы абсолютной системы защиты возьмем схему, предложенную в разделе пятой части «Алгоритм работы системы защиты».

В силу того, что речь идет о создании системы для информационного противоборства, предлагается считать, что целью информационной самообучающейся системы в конкурентной борьбе является расширение доступа к общему ресурсу, используя целенаправленное информационное воздействие на конкурентов. В данной формулировке цель информационной системы во многом схожа с приведенным в работе определением информационной войны.

 

Задачи обеспечении безопасности, решаемые системой:

1)      защитить себя от разрушений, посредством внешнего воздействия;

2)      продолжать и расширять создание собственных промышленных, научных, культурных и других ценностей, в том числе и за счет конкурирующих систем.

 

Ограничения всегда вытекают из реальной ситуации. Именно ограничения и являются той веревочкой, которая, дергая систему, заставляет ее постоянно модифицироваться. То она пытается стать оптимальной по такому критерию, как устойчивость к внешним воздействиям, то минимизирует меру хаоса в принятии решения, когда требуется действовать немедленно.

Спроектировать начальный вариант структуры системы – это, значит, заложить в нее базовые знания.

 

Базовые знания – исходная структура системы, которая может быть предложена, исходя из таких понятий как: устойчивость структуры к внешним воздействиям, мера хаоса в принятии решения, структура алгоритма работы абсолютной системы защиты, функциональные задачи, закрепленные за системой.

Решение данной проблемы в полном объеме по каждому конкретному случаю может потребовать ни один том документации. Предполагая в дальнейшем привлечь в итерационную процедуру корректировки и детализации структуры информационной системы средства вычислительной техники, сейчас остановимся исключительно на требуемых для этого исходных данных.

В качестве исходных данных предлагаются обязательные элементы следующих типов (в соответствии с определением абсолютной системы защиты):

1)      множество элементов (a₁), отвечающих за сбор информации о состоянии и намерениях окружающих его элементов, – режимные службы;

2)      множество элементов (a₂), отвечающих за сбор информации о состоянии и намерениях окружающих информационных систем, – разведывательные службы;

3)      множество элементов (b₁), реализующих способ защиты «охрана» – охранные службы;

4)      множество элементов (b₂), реализующих способ защиты «скрыться сменить крышу», – параллельные службы. В простонародье данный способ чаще представляется в самом своем простом варианте, описанном еще И. Ильфом и Е. Петровым:

– Вам не нужен председатель? – спросил Фунт.

– Какой председатель? – воскликнул Бендер.

– Официальный. Одним словом, глава учреждения.

– Я сам глава.

– Значит, вы собираетесь отсиживать сами?

 

5)      множество элементов (b₃), реализующих способ защиты «нападение», – ликвидационные службы;

6)      множество элементов (b₄), реализующих способ защиты «видоизменение», – рекламные службы;

7)      множество элементов (с), отвечающих за анализ поступившей информации от внутренних и внешних источников на предмет выявления в ней угроз для системы, – аналитические службы;

8)      множество элементов (d), отвечающих за функционирование данной информационной системы в соответствии с функциями, обеспечивающими системе средства к существованию (работник), – функциональные службы;

9)      множество элементов (е), осуществляющих руководство, – руководящие службы.

 

В дальнейшем через a₁, a₂, b₁, b₂, b₃, b₄, c, d, e будем обозначать количество элементов соответствующих типов (служб).

Необходимость учитывать существующие внешние и внутренние ограничения требует введения ряда характеристик, определяющих мощности вышеназванных служб.

1.      Источником угроз для данной системе могут быть z подобных же конкурентов (величина z определяется внешними условиями).

2.      Каждый элемент структуры способен взаимодействовать от одного до k1 окружающих элементов (k1 – отражает способность элемента системы к информационному взаимодействию). Причем, чем меньше величина k1 у элемента, тем устойчивее межэлементные связи.

3.      Каждый элемент имеет связи от нуля до k2 элементов, находящихся за пределами данной системы.

4.      Система обязана выполнять закрепленные за ней функции, т.е. должна обеспечивать нормальное функционирование всем своим элементам, а для этого в нее должно быть включено достаточное количество элементов типа «работник». Желательно, чтобы система функционировала эффективно, т.е. имела минимальные непроизводственные издержки.

 

В данном случае под эффективностью функционирования будем понимать степень превышения количества элементов функциональных служб («работник») над всеми остальными элементами, т.е.

 

max F = d / (a₁ + a₂ + b₁ + b₂ + b₃ + b₄ + c + e).

 

Понятно, что чем больше величина F тем «лучше живется» (сытнее) всем элементам системы и самой системе в целом.

 

5.      Для решения поставленных задач, в частности, для защиты собственного базового знания от внешнего воздействия структура системы должна обладать максимальной устойчивостью к внешним воздействиям, что предполагает

 

V => 1,

где:

V = n /(SU_i),

U_i – количество элементов структуры, которые будут потеряны для системы, в случае уничтожения i элемента;

n – всего элементов в системе.

 

6.      Функционирование элементов типа «с» позволяет получить определенный эффект только тогда, когда система успевает принимать и реализовывать принятые решения. Одним из важнейших факторов здесь является минимально возможная структурная мера хаоса в принятии решения

 

S -> 0,

где:

S = log (s / (n - 1)), s – количество устойчивых связей между элементами структуры;

n – общее количество элементов.

 

Как видно из выдвинутых требований, проектирование системы представляет собой многопараметрическую задачу с обратными связями в взаимопротиворечивыми условиями: чем больше непроизводственные издержки, тем «тоньше» защитный слой; чем меньше мера хаоса в принятии решения, тем хуже устойчивость к внешним воздействиям.

Попробуем перечислить этапы проектирования подобной системы.

 

Первый этап.

На первом этапе предлагается считать наиболее важным требованием к системе выполнение закрепленных функциональных обязанностей, хотя данное утверждение и не для всех систем верно. Это значит, что элементов типа «работник» должно быть столько, сколько необходимо. Предположим, что в данном случае необходимо d элементов.

 

Второй этап.

Определить количество обслуживающего персонала.

1)      Для контролирования ситуации внутри системы понадобится, как минимум, (d + c)/k1 элементов типа а₁

 

а₁ = (a₁ + a₂ + b₁ + b₂ + b₃ + b₄ + c + d + e)/k₁.

 

2)      Для контролирования ситуации во вне системы должно хватить z/k1 элементов типа а2.

 

a₂ = z/k₁.

 

3)      Для руководства элементами типа «работник», учитывая требование 2, понадобится как минимум x/k₁ руководителей.

 

е = (a₁ + a₂ + b₁ + b₂ + b₃ + b₄ + c + d + e)/k₁.

 

4)      Условимся, что для организации внешней охраны понадобится а₁ элементов. Именно условимся, а не определим однозначно потому, что количество элементов типа а₁ зависит в первую очередь не от свойств самой системы, а от ее месторасположения в пространстве. Для системы лучше, если эту величину можно будет динамически изменять в зависимости от прогнозов аналитиков.

Аналогичным образом следует определять численность а₂ – решающих задачу по смене «крыши», названия и месторасположения системы, а₃ – способных нанести соответствующий информационный удар по противнику, а₄ – отвечающих за собственный имидж и рекламу (видоизменение).

 

5)      Численность аналитиков зависит от степени автоматизации процессов обработки информации и объемов информации. Достаточно часто аналитическую работу осуществляет руководство системы (элементы е), но для достаточно большой системы, в которой общее число собственных элементов внешних конкурентов значительно превышает величину k1, должен обязательно существовать штат аналитиков.

 

Третий этап.

Спроектировать множество возможных структур системы, т.е. типовые структуры на все случаи жизни: максимально устойчивая, с минимальной мерой хаоса в принятии решения и т.п.

 

Четвертый этап.

Разработать несколько вариантов перестроения структур в рамках ранее определенного допустимого множества структур.

 

Спроектированная подобным образом система будет иметь возможность гибко реагировать на любые внешние и внутренние воздействия мгновенной собственной структурной перестройкой, что, безусловно, скажется на обшей эффективности ее функционирования.

Понятно, что в условиях активного взаимного информационного воздействия, направленного в первую очередь на структуру, как основу любой информационной системы, именно подобный подход, связанный с динамической модификацией структур, позволит системе иметь хотя бы минимальный защитный потенциал. Безусловно, для того, чтобы выйти победителем в заплыве на любую дистанцию, мало одного умения плавать. Но для не умеющего держаться на воде не приходится говорить даже о возможности участия в подобного рода соревнованиях.

в начало

 

Глава 36(8)

О ТОМ, ЧТО ОСТАЛОСЬ ЗА КАДРОМ ИЛИ ПО ЧУТЬ-ЧУТЬ ОБО ВСЕМ

 

Основной вопрос религии не существование Бога,

а существование себя.

Ошо Раджниш.

 

Изложенные в работе материалы неоднократно обсуждались на конференциях и в кругу людей, интересующихся подобными проблемами. При этом в ходе обсуждений порой рассматривались очень интересные темы, имеющие прямое отношение к данной работе, но по вине автора достаточно слабо проработанные. Чтобы как-то ответить на, возможно, возникшие у читателя вопросы, ниже приводится смысловой коктейль, основу которого составили проблемы, вопросы, замечания и предложения, высказывавшиеся в ходе имевших место быть предварительных обсуждений материалов данной книги.

Говоря о самозарождающихся и саморазрушающихся нейроструктурах, такому понятию как «элемент-нейрон» придаются совершенно невероятные свойства, не имеющие ничего общего со свойствами реальных нейронов. Нет ли здесь путаницы в терминологии?

Настоящий живой нейрон – это целый мир. Его нельзя свести к выполнению операции сложения или логарифмирования. Автор и не пытается принизить роль биологического нейрона – о нем здесь нет и речи. В работе говорится исключительно о формальных нейронах, как элементах сугубо математической модели. Нейроны живут и умирают в рамках заданной модели и наделены теми возможностями, которые позволительны в данной модели, и не более того.

Согласно определению системы ее индивидуальность – это структура. Если меняется структура, то другой становится и сама система. После изменения структуры, например, после гибели или рождения элементов, перед нами уже другая система. Для самозарождающихся и саморазрушающихся структур получается, что понятие индивидуальность вообще не приемлемо. Насколько данное утверждение аргументировано, чтобы с ним можно согласиться? Если предположить, что так оно и есть, то, как же тогда принимать «я»?

Здесь многое, может быть, зависит от степени изменения структуры. Если под индивидуальностью информационной системы понимать неизменность структуры, то тогда ничего индивидуального в мире не существует. Незначительные структурные изменения в сложных самообучающихся информационных системах происходят постоянно. Исследуя проблему индивидуальности, наверное, надо говорить о степени структурной перестройки системы. Интуитивно понятно, что если к миллиону элементов добавится еще один с двумя или тремя связями, то вряд ли система потеряет свою прежнюю индивидуальность. Внезапная же гибель трети элементов приведет к возникновению совершенно иного «я».

Но тогда из сказанного с логической непогрешимостью следует, что один и тот же человек в детском и пожилом возрастах – это совершенно разные люди?

Ребенок и старик, в которого превратился этот ребенок, наверное, в ряде случаев могут быть идентифицированы как одно лицо, но вот как одна и та же информационная самообучающаяся система – вряд ли. В части восприятия и обработки информации они совершенно различны. Единственный вариант, если ребенок был в достаточной степени защищен от окружающей среды и его до самой старости ничему не обучали, то тогда системы могут быть идентифицированы, например, в случае врожденного дебилизма информационная система-старик ничем не отличается от исходной системы-ребенок. Но в этом случае речь идет как раз об информационной системе, неспособной к обучению.

В решение серьезных философских вопросов очень многое зависит от базовых определений. Что касается данной работы, то в ней паролем, открывающим смысл многих определений и доказанных теорем, является отношение автора к закону убывания энтропии, как меры хаоса, сформулированному Шаповаловым: «В абсолютно разомкнутой системе все процессы идут таким образом, чтобы энтропия системы убывала с течением времени».

Этот закон вполне логичен. Для его проверки далеко ходить не надо – достаточно мысленного эксперимента. Представьте себе, что перед вами замкнутая система из n элементов, энтропия которой максимальна. Факт наличия максимальной энтропии предполагает, что каждый элемент этой системы соединен чуть ли не с каждым, т.е. в пределе имеем nх (n-1)/2 связей. Теперь представим, что оболочка лопнула, и система стала абсолютно открытой. Под абсолютно открытой системой в данном случае надо понимать систему, в которой на каждый ее элемент оказывается внешнее воздействие, превышающее силу внутренних связей. Под действием внешней силы, ранее существовавшие внутренние связи начинают рваться, их количество сокращается, а тем самым начинает убывать энтропия. Это продолжается до тех пор, пока хаос не будет заменен абсолютным порядком.

Известно, что в системах, состоящих из элементов, индивидуальное поведение которых непредсказуемо (хаотично), для случая, когда каждый соединен с каждым, сама система становится предсказуемой. Если же исходить из предложенных в работе функциональных зависимостей, то получается все наоборот, – подобная система как раз и обладает максимальной мерой хаоса в принятии решения. Не странно ли это: максимальная мера хаоса и абсолютная предсказуемость?

Как посмотреть. Давайте проанализируем эту ситуацию. Все дело в том, что понятие элемента неразрывно связано с масштабом. В одной ситуации элемент для нас выглядит как достаточно сложная система, в другой он является именно простым элементом, в третьей – его вообще нет. Представим себе систему, обладающую структурой, в которой каждый соединен с каждым. Здесь скорость взаимодействия любого из элементов с любым из элементов (со всеми сразу элементами) практически одна и та же. По сути дела речь в данном случае уже не идет о системе, потому что нет смысла изучать подобную структуру или влияние этой структуры на выходные данные. В данном случае речь идет об элементе, о едином и неделимом элементе. Таким образом, увеличение замкнутости системы превращает ее в элемент, в единый цельный объект.

Понятно, что абсолютный хаос для системы недостижим, но чисто теоретически его ничто не мешает представить в идеализированном пространственно-временном мире, в котором каждый соединен с каждым. Осталось уточнить, что же тогда абсолютный порядок? Предлагается следующее определение: Абсолютный порядок – это такая структура, которая имеет минимальную энтропию.

Абсолютно упорядоченная структура предполагает, что каждый элемент системы имеет с системой минимальное, но большее нуля количество связей. Если число связей у какого-то элемента равно нулю, то он (подструктура) уже не принадлежит системе. Это уже разные системы.

Если энтропию мерить количеством связей, то в абсолютно упорядоченной структуре их число Должно быть равно половине элементов. Но подобную структуру сложно представить в реальной жизни, поэтому в дальнейшем исходим из того, что число связей будет по крайней мере меньше количества элементов, например, n -1.

Понятно, что увеличение степени открытости (количество элементов, находящихся под давлением внешнего мира) приводит систему к разрушению, как начинается разрушение внутренних связей каждого элемента с самой системой.

Абсолютный порядок по логике, как и абсолютный хаос, тоже должен быть недостижимым; а так ли это в реальности? Что может быть реальнее системы типа цепочка или звезда?

Ни цепочка, ни звезда не могут претендовать на звание абсолютно упорядоченной структуры. В цепочке есть элементы, у которых связей с системой больше чем одна, то же самое относится и к звезде (центральный элемент соединен с каждым). Абсолютно упорядоченная структура представляет собой не более чем предельную мечту, мгновение: дуновение ниоткуда взявшегося ветра, случайный неповторимый взгляд, разбившийся о случайный звук и длившийся всего ничего. Абсолютный порядок – это мгновение, которое прекрасно, но которое не способно остановиться. Зритель едва успевает осознать красоту, как ее уже нет. А может быть нет этого самого мгновения осознания, которое тоже является упорядоченной структурой и в соответствии со своим определением не способно жить долго. Не случайно многие великие решения были приняты и реализованы спонтанно, опираясь именно на эту неуловимую и невидимую паутинку предельной гармонии.

Идеальная упорядоченная структура имеет место быть только для двух элементов. Здесь действительно число связей в два раза меньше чем элементов, однако, информационная мощность подобной системы ничтожно мала. Правда, надо признать, что два элемента, соединенные между собой, образуют и абсолютный хаос – каждый соединен с каждым. Данная структура вообще является уникальной, в ней одновременно заключен и абсолютный порядок, и абсолютный хаос. Вот только так, неразрывно, Хаос с Порядком и могут существовать. Друг без друга их не бывает!

Если после всего здесь сказанного задать вопрос о том, как в идеале должны выглядеть системы, обладающие абсолютным порядком и абсолютным хаосом, то ответ будет прост.

Абсолютно упорядоченная структура – это пара элементов, соединенных друг с другом. А все остальное: классическое дерево, обычная древовидная структура, структура типа звезды, т.е. структуры, имеющие всего (n -1) связей – это структуры максимально приближенные к абсолютно упорядоченной, но по сути не являющиеся ею.

Аналогично, абсолютный хаос – каждый соединен с каждым. Но это уже не система – это элемент. Подобная структура воспринимается нами как система, как правило, только тогда, когда в ней всего два элемента, соединенных друг с другом.

На следующем этапе можно попытаться ответить на вопрос о том, как в данной концепции соотносятся между собой понятия сложности и энтропии?

Взаимосвязь названных понятий по многом зависит от того, что понимать под термином сложность? Исходя из здравого смысла, было бы разумным оценивать сложность количеством связей. Тогда сложность системы и ее энтропия становятся где-то близкими по смыслу понятиями. С возрастанием энтропии возрастает и сложность, в том числе сложность понимания системы внешним исследователем. Например, в том случае, когда сложность для понимания какого-либо текста максимальна, мы называем этот текст идеальным шифром. А что такое идеальный шифр, как не хаос?

Вообще, сложность и простота, порядок и беспорядок представляют собой достаточно условные характеристики состояния системы, в каком из них она находится определяется наблюдателем, исходя из отпущенного ему для наблюдения временем. В том случае, если для раскрытия идеального шифра криптоаналитику отпущена бесконечность, то идеальный шифр можно считать упорядоченным. Если же для решения этой задачи отпущена всего на всего одна человеческая жизнь, то, безусловно, исследуемая криптограмма не содержит никаких элементов порядка.

Когда для выживания требуется быстрота в принятии решений, то система неизбежно будет упрощать свою сложность. Сложность – это порядок, требующий времени.

Если жизнь должна стать проще, то и знание, ее сопровождающее, должно измениться. Сказанное означает, что структура системы начнет разрушаться.

Время – это та перекладина между порядком и хаосом, на которой, образно говоря, качаются информационные самообучающиеся системы.

Но если имеет место необратимая эволюция, то тогда о каких качелях можно говорить – стрела времени летит только в одну сторону. Как тогда связать между собой такие процессы, как производство энтропии и эволюция?

А стоит ли их связывать? Увеличение или уменьшение энтропии или сложности не имеет никакого отношения к эволюции.

Эволюция любой системы – это только эволюция ее системы защиты. В одном случае, если для того, чтобы уцелеть, отпущено очень мало временя, то система приобретает знание путем гибели элементов и соответственно связей, в другом – когда времени достаточно, система усложняется, приобретая новое знание за счет увеличения числа элементов и связей между ними.

В последнее время через средства массовой информации идет внедрение в массы утверждения, что такие понятия как открытость и прогресс являются взаимосвязанными. Еще никто не приводил разумного доказательства данного утверждения. Однако для того, чтобы привить воспринимающим информационным системам какое-либо правило в качестве истинного, совершенно не требуется его доказывать. В этой связи интересен вопрос: «А каким может быть отношение таких понятий как открытость и прогресс?»

Понятие прогресс – это достаточно неопределенное и субъективное понятие, поэтому в данной работе оно и не было использовано. Однако для того чтобы ответить на заданный вопрос, необходимо определиться с названными понятиями – другого пути нет. Попробуем это сделать. Но начнем не с прогресса, ибо каждый здравомыслящий человек еще десять раз подумает, прежде чем ответить на то, что же он сам понимает под прогрессом: уровень духовного развития, развитие пауки и техники, способность эксплуатировать земные ресурсы или способность по уничтожению себе подобных?

Начнем с открытости.

На мой взгляд, ни в коем случае нельзя смешивать такие понятия как прогресс и степень открытости, замкнутость и деструктивные процессы. Структура системы – это ее знания, это ее способность отвечать на задаваемые окружающей средой вопросы и самое главное – это ее возможности по выживанию. Для того чтобы система могла адекватно отреагировать на входные данные, т.е. выжить, она вовсе не должна стремиться к абсолютной открытости. Мгновение абсолютной открытости – это мгновенная смерть. Если считать прогрессом смерть, тогда действительно прогресс и открытость чуть ли не синонимы.

Любая медаль имеет обратную сторону. Эволюция системы защиты, как эволюция самой жизни, и ее стремление к абсолютной защите должно предполагать наличие, хотя бы теоретическое, абсолютной системы уничтожения?

Безусловно, это так. Абсолютная система уничтожения – это комплекс взаимоувязанных средств, способных любую систему сделать хотя бы на мгновение абсолютно открытой. Характерный пример сказанного – история Уничтожения СССР.

А как же вечное противостояние добра и зла, света и тьмы? Где место для борьбы Бога и Дьявола в мире открытых систем? Тенденция нашего движения разве не говорит однозначно о том, куда идет человечество? Да и, в конце-то концов, чем отличаются от выше названных вечных противоречий введенные понятия: «абсолютная система защиты» и «абсолютная система уничтожения»?

Следует признать, что понятия абсолютной системы защиты и абсолютной системы уничтожения фигурируют в данном изложении не как философские категории, а как технические термины, за которыми стоит конкретное алгоритмическое воплощение.

Представляется, что у любого понятия, особенно если оно способно чему-то противостоять, должны быть определенные физические носители.

Жизнь и Смерть на определяющем их элементном уровне имеют разную элементную базу.

Сам окружающий мир представляется в виде качелей, раскачивающихся между недостижимыми точками, которые можно назвать «абсолютной системой защиты» и «абсолютной системой уничтожения».

Давайте проанализируем, что произойдет, если в своем раскачивании мир достигнет названных крайних точек?

Абсолютная система защиты – это совокупность различных способов защиты плюс механизмы прогнозирования и подсистема принятия решения. Понятно, что система защиты станет абсолютной, когда она будет в состоянии прогнозировать и противостоять всем возможным угрозам, т.е. будет знать все. По определению (все и обо всем известно), возврат из этого положения уже невозможен. Качели замрут. Противоречия Жизни и Смерти перестанут иметь место быть. Вся материя станет живой (или частью системы защиты), но жизнь и смерть потеряют смысл. Аналогично выглядит ситуация, связанная с достижением противоположного полюса.

Настало время перейти к более интимным вопросам.

Что есть душа информационной системы и как в рамках сформулированной модели можно трактовать бессмертие души?

Ответ во многом определяется тем, что будем понимать под понятием «душа». Если душу определить как неуничтожимый элемент, составляющий основу жизни, то будет одна трактовка, вытекающая, кстати, непосредственно из определения. Если же душа способна к обучению, т.е. является информационной самообучающейся системой, то будет другая трактовка, заключающаяся в том, что обретение бессмертия возможно только в случае наличия у души абсолютной системы защиты.

Согласно изложенной концепции любая жизнь, любое живое чувство содержит в себе ростки собственной гибели. Более того, получается, что чем существо живее, тем оно ближе к смерти.

И это действительно так. Посмотрите на деревья, которые зимой, во времена самых жутких метелей стоят абсолютно голые. Они голые не потому что им так нравится; они голые потому, что они боятся холода и сильного ветра. Основная масса деревьев умирает не зимой, когда насквозь пронизывают холодные ветра и деваться от них некуда. Наибольшее количество деревьев погибает после того, как на них распускаются свежие листочки. Молодые зеленые листья создают дополнительную поверхность, которую использует ветер для давления на само дерево. Голое дерево очень сложно пригнуть к земле – не на что давить! Молодые же крепкие листья не способны понять, что чем крепче они привязаны к ветке, тем хуже для ветки в то время, когда обезумевший ветер приходит требовать свою дань.

Жить это значит, как говорится, «высовываться». Чем интенсивнее и «ярче» жизнь (возможно, «яркость» измеряется разнообразием входных, видимых данной системе, данных), тем чаще приходится «высовываться». Любое «высовывание» приводит к привлечению себе на вход либо ранее неизвестных сообщений, либо известных, но воспринимаемых сегодня почему-то иначе, чем всегда.

Очень точно на этот вопрос ответил бы К.Г. Юнг, размышляя по поводу души живого, заставляющей первоначально пассивное живое существо суетиться, страдать, грешить и умирать: «Иметь душу значит подвергаться риску жизни, ведь душа есть демон – податель жизни, эльфическая игра которого со всех сторон окружает человека. Поэтому в догмах этот демон наказуем проклятиями и искупается благословениями, далеко выходящими за пределы человечески возможного».

Раз была затронута душа, то стало быть следует искать и Бога. Где же место в данной схеме постоянно взаимодействующих, порождающих и уничтожающих друг друга структур для Бога?

Ответ интуитивно понятен – в масштабе. Любая из систем является частью другой, поглощается ею, и живет в ней. Тот же человек является частью многих сложных структур, поэтому-то у него может быть и много богов. И самым близким Богом всегда является Родина.

Мы живем в Боге и умираем в нем. Рождаемся только раз и умираем только раз и навсегда. Большего от нас и не требуется. И вместе с нами умирает часть Бога, умирает часть его знания, часть его неповторимого знания. Он нами страдает, когда больно, и нами сопротивляется, когда его пытаются поглотить, уже на его масштабе жизнедеятельности. Человек всю эту борьбу понимает не столько на уровне логики, сколько на уровне имеющегося в нем чувства.

Так С.Н. Булгаков в «Софиологии смерти» писал о том, что явилось для него настоящим духовным событием, «откровением, – не о смерти, но об умирании, – с Богом и в Боге. То было мое умирание, – со Христом и во Христе. Я умирал во Христе, и Христос со мною и во мне умирал. Таково было это странное и потрясающее откровение, которое тогда я, пожалуй, не мог бы выразить в словах и понятиях и осознал только позднее».

Смерть народа, особенно народа, являющегося носителем соответствующей идеи – это и есть смерть Бога.

Кстати, часто нечто подобное происходит и в результате информационной войны, когда страна-жертва просто включается победителем в свою структуру и выполняет возложенные на нее этим самым победителем функции.

Характерный пример – страны, поглощенные НАТО. В одном из современных фантастических романов-ужасов Петухова есть образ безобразной твари поглощающей и встраивающей в себя тела жертв. Примерно тоже самое, только не на уровне обычных физических тел, происходит и с информационными системами, с их структурой, а, следовательно, и с их знаниями.

Настало время перейти от теоретических изысканий к практической реализации сказанного и попытаться ответить па вопрос о том, какой практический результат можно извлечь из всего здесь написанного?

Этот результат на самом деле определяется целями и кругом интересов воспринимающего сказанное. Главная же задача данной работы виделась в том, чтобы предложить механизм выявления хотя бы части скрытых угроз, а тем самым перевода этих угроз в разряд явных, с которыми можно бороться известными методами.

Вся жизнь природы и человечества это постоянная напряженная работа эволюционного механизма над созданием средств защиты от новых и новых угроз. А как возникают эти новые угрозы? Первоначально они все скрыты в том хаосе, который окружает рожденную систему. На первом этапе существования системы все возможные угрозы для нее являются скрытыми. Поэтому все средства защиты первоначально обусловлены развитием магии, религии и искусства. Это уже потом приходит понимание, что болезнь поражает не оттого, что споткнулся с утра на левую ногу, а оттого, что общался с вирусоносителем. Постепенно накапливаются факты, которые затем позволяют перевести угрозу из разряда скрытых в явные.

Получив определенное воспитание и образование, часть угроз мы однозначно трактуем как явные: взрывы, наводнения, эпидемии, войны и т.п. Часть угроз на каком-то этапе от нас скрыты, но затем они переходят в явные, и мы осознаем их: болезни, реформы и т.п. Но самая большая часть угроз так и остается скрытой до самого конца жизни. Порой мы так никогда и не узнаем, что причина выбора того или иного пути, приведшего к пропасти, заключалась в том, что в процессе сложного разговора с коллегой, требующего полного внимания, глаза увидели нечто, незафиксированное сознанием. Но это нечто, произведя сложную модификацию структуры мозга, через несколько лет вдруг вынырнет из глубин подсознания и потребует свою долю поступков.

Соотношение угроз определяется нашими знаниями о мире. Полнота знаний уничтожает все скрытые угрозы, присуждая Жизни однозначную победу над Смертью. Но возможно ли подобное в бесконечном мире, где проблема обеспечения безопасности в общем виде является алгоритмически неразрешимой проблемой и связана с постоянным и неизбежным обучением в условиях бесконечного входного потока?

в начало

 

ВЫВОДЫ

 

Любое оружие обладает определенной точностью попадания в цель. Точность информационного оружия – это «расстояние» между тем, что происходит на самом деле, и тем, о чем мечталось применяющей оружие системе. При чем здесь речь идет не только о дне сегодняшнем, но в первую очередь о дне завтрашнем.

Применяя информационное оружие по противнику, агрессор тем самым применяет его и по самому себе. И кто из них раньше разрушится – это не простой вопрос, не всегда имеющий однозначный ответ. Ответ во многом определяется базовой устойчивостью системы и ее способностью вовремя и адекватно реагировать на те или иные входные данные.

Структура любой системы отражает в себе знания этой системы. Информационные воздействия изменяют знания, а значит, неизбежно приводят к структурным преобразованиям пораженного информацией объекта.

Критерий возможности прогнозирования повеления информационной системы должен включать в себя знания: о целях системы (желаемое будущее), ее опыте (прошлое, как набор известных системе приемов) и текущем состоянии.

Перефразируя известную пословицу к проблеме прогнозирования поведения самообучающихся систем, учитывая, что знания системы как способствуют формированию цели, так и сами определяются целью, наверное, можно утверждать: «Скажи мне, что ты знаешь, и я скажу, что с тобой будет».

Текущее знание всегда отражено в структуре системы. Однако любая структура также эволюционирует, она не вечна. Внешние удары заставляют ее терять не только связи между элементами, но и сами элементы.

Что нужно для того, чтобы знание системы стало максимально устойчивым по отношению к внешнему знанию?

Для ответа на этот вопрос в работе была предложена схема проектирования системы таким образом, чтобы именно требование «выжить» формировало под себя и динамически модифицировало структуру системы.

в начало

 

к содержанию << >> на следующую страницу