Вышеприведенная схема даёт обобщённое представление о сознании как о комплексе систем (мыслей) вторичной реальности. Мысли-модели содержат как подсознательные, так и интеллектуальные компоненты, но сознание содержит, кроме того, элементы веры. Верой "объясняется" та часть реальности, которая не учтена при составлении моделей. Ме-тод создания мысленных, научных и интуитивных моделей открывает широкие возможности для исследования реального мира, для выяснения существенных и несущественных факто-ров. Можно проверить различные комбинации систем, ещё не существующих в природе, создать новые произведения, тех-нические проекты, композиции. Ещё большие возможности открываются, если мысленное моделирование соединить с возможностями компьютерного творчества. Тогда вторичная реальность расширяется и дополнительно возникает вирту-альная реальность. Последняя охватывает и созданные при помощи компьютеров модели реального и иллюзорного мира. Виртуальная реальность по своему разнообразию дополняет возможности реального первичного мира. Одновременно "электронное сознание" имеет все возможности сохранить (аналогично памяти) все свои результаты обработки инфор-мации на компакт-дисках. В программах компьютеров необ-ходимо в дальнейшем предусмотреть и элементы подсознания и веры.
ПОДСОЗНАНИЕ является также комплексом моделей реального мира, но модели имеют особую структуру. Модели содержат не осознанные знания, а скрытые, "забытые" знания организма от его прошлых отношений с внешней средой. Опыт прошлого организма, как положительный так и отри-цительный, сохранён в нём не в виде знаний, а в виде изме-нений в структуре половых, нервных и мозговых клеток. В результате у человека возникают чувства о том, что плохо, что хорошо, что выгодно и что опасно для существования. Часть скрытой информации выражается в виде инстинктов, рефлексов, наклонностей. Индивидуальность и особенности поведения каждого человека зависят во многом от полученной генетической информации, где унаследован опыт предков и программа развития организма. Известно, что уже эмбрионы, не имея сознания, обладают многочисленными рефлексами и регуляционными механизмами. Ещё З.Фрейд писал о пере-даче по наследству "родовой памяти". В подсознательных сфе-рах нашего мозга храниться память веков. При дальнейшем развитии подсознания возникли эмоции как более совер-шенные и комплицированные виды выражения чувств.
Причиной возникновения эмоции всегда является по-требность, дефицит ресурсов организма. По потребности орга-низм создает модель цели как программу действия. Но мо-дель цели представляет лишь промежуточный этап поведения, один из его обязательных элементов. Живые системы вынуж-дены удовлетворять свои потребности в условиях хроничес-кого дефицита информации и действовать с тем запасом сведений, который имеется в данный момент. Эмоции возни-кают при недостатке сведений, необходимых для действия и достижения цели.
Вопросы эмоций, их связь с религией и искусством об-суждены в работах П.Симонова [ 76 ]. При этом между эмо-циями и религией имеются принципиальные различия: при эмоциях стараются увеличить количество объективной инфор-мации, при религиозных культах стараются её уменьшить. При эмоциях компенсируется дефицит информации подсозна-нием и физиологическим механизмом чувств, при религи-озных обрядах компенсируется дефицит божественными риту-алами, молитвами о помощи бога.
Несмотря на разновидности механизма подсознательного поведения (физиологические, мозговые-нервные, химические, генетические и др.) можно найти общие принципы моделиро-вания процессов обработки поступающей информации. Все эти модели подсознания имеют обобщающий механизм хранения информации о признаках объектов внешней среды, о реакциях организма в прошлом и о получаемых результатах (степень положительного или отрицательного эффекта для организма). При этом, по частоте аналогичных случаев орга-низм умеет и прогнозировать вероятность повторения ситуа-ции в будущем. В случае разных взаимоисключающих приз-наков на эмоциональном уровне модели дают возможность принимать и компромиссное решение. Таким образом, не-смотря на отсутствие чётких алгоритмов, модели подсознания работают по принципу аналоговых и экспертных систем, спо-собны хранить и обработать огромное количество неформа-лизованной информации и оперативно дать рекомендации для поведения в условиях её дефицита.
САМОСОЗНАНИЕ является по существу сознанием самого себя, в т.ч. собственного сознания (мыслей). Поэтому его можно называть третичной реальностью. Такая способ-ность свойственна только человеку. Теоретически можно гово-рить также о сознании самосознания или о четвертичной реальности. Самосознание является также объективно сущест-вующей системой, которая обладает негэнтропией и с ней эк-вивалентными массой и энергией. Самосознание можно рас-сматривать как самостоятельную систему, необязательно вместе с сознанием или материальным носителем (мозговые клетки). Тем более, что центр самосознания в мозгу трудно установить. Повидимому сознание в мозгу вообще имеет голо-граммическую структуру. Поскольку самосознание представ-ляет собой комплекс приближённых моделей сознания, то подобие (гомоморфность) с первичной реальностью сильно уменьшается и сильно зависит от индивидуальных качеств и информированности человека. Для получения более объек-тивной модели самосознания много помогает открытость при общении с другими людьми и учёт их мнений о себе.
В быстроизменяющимся мире одним из важнейших факторов в моделях является время [ 57 ]. Недостаточный учёт этого фактора вызывает быстрое старение моделей. Сос-тавлению инфомоделей, особенно с учётом кинетических фак-торов, препятствует небольшая скорость принятия и обра-ботки человеком информации. Органы чувств, особенно глаз человека, способны принимать тысячи бит информации в секунду. Однако, обработать и сохранять в памяти мозг спо-собен только 10-50 бит/сек. Латентный период для раздра-зителей различной модальности составляет 0,1-1,0 сек. Мак-симально усвоенная за всю жизнь человеком информация составляет 1010 бит. В действительности эта цифра значитель-но меньше из-за перерывов в принятии информации и вслед-ствие забвения. Активный фонд памяти около 105 бит. Оперативная память перед взором человека - около 100 бит. Сравнивая эти ничтожные объёмы и скорости освоения ин-формации её объёмами в мире и скоростями изменения сис-тем, очевидно, что человек никогда не может осознать мир в полном объёме и он всегда вынужден оперировать только приближёнными моделями о мире.
Развитие у человека языка и абстрактного мышления дало ему возможность выделить и исследовать также обоб-щённые и общечеловеческие системы, модели и категории, пределы которых расплывчаты. Неточная формулировка об-щих понятий вызывает часто много недоразумений и споров. Абстрактные, философские понятия тоже обозначают реально существующие системы, в основном негэнтропического содер-жания, но содержащие и эквивалентное, ничтожное коли-чество массы и энергии. Часто их основная информационная сторона останется нераскрытой. Из-за этого сущность поня-тий остается неопределённой. Без учёта и точного опре-деления пределов ОНГ исследование таких систем малоре-зультативно. Некоторые примеры информационного толко-вания понятий:
труд - изменение расположения системы в пространстве состояния (превращение, преобразование); проекция пути движе-ния в направлении цели, умноженную на затраченную ОНГ;
свобода - размерность (число координат) и объём части пространства состояния, где систе-ма может выбирать своё положение, ОЭ возможных состояний системы;
неопределённость - количество возможных состояний систе-мы, оценивается при помощи ОЭ сис-темы;
мысль инфомодель о структуре или функции реально существующей, предполагаемой или искусственно созданной системы.
ОБЩЕСТВЕННОЕ СОЗНАНИЕ
Под общественной системой мы понимаем любую сово-купность людей, которая имеет признаки системы, например государство, фирма, семья, организации, религиозные и про-светительные общества и др. Коллективы людей являются бо-лее сложными системами, чем сумма отдельно взятых лич-ностей. Кроме того, что могут изменятся ОЭ и ОНГ людей, возникают новые эффекты ОЭ и ОНГ, связанные их сов-местной работой.
Сознание каждого человека тоже не может развиваться изолированно от других [ 54 ]. В результате можно говорить о коллективном разуме групп, общности людей, организации, нации, государства, фирм, профессиональных союзов, учёных советов и т.д. При этом коллективный разум не является только суммой разумов отдельных индивидов. При взаимо-действии отдельные разумы могут усиливаться или в борьбе подавляться, модели могут при взаимодействии дополняться или повышать свою ОЭ. В результате возникает коллек-тивное сознание. Это выражает общую структуру (ОНГ) сис-темы, элементами которой являются индивидуальные разумы. В жизни это выражается, например, в виде коллективного духа или традиции научных и хозяйственных организаций, фирм, спортивных команд, учебных заведений и др. Коллек-тивное сознание нельзя отождествлять самим коллективом. Коллектив является первичной реальностью, сознание - вто-ричным. Обе системы связаны, но их существование можно рассматривать также в виде отдельных объективно существую-щих систем. Обе системы обладают, кроме ОНГ, ещё экви-валентным количеством массы и энергии. По показателям ОЭ и ОНГ можно сделать существенные выводы об инфо-структуре в общественном сознании. Содержание ОЭ пока-зывает разнообразие, сложность и размах мыслей, содер-жание ОНГ - их упорядоченность, логичность, глубину. Если DОЭ = - DОНГ, то сознание находится в динамическом равновесии. Если DОЭ > DОНГ, то разум уменьшается, разрушается, информация рассеивается больше, чем её усваи-вают. Если DОЭ < DОНГ, то происходит прогрессивное раз-витие разума.
Наиболее общими моделями в общественном сознании являются различные взгляды и теоретические основы на развитие общества, государства, культуры, экономики, науки, философии, эстетики. Сюда относятся в общем всё миро-воззрение и оценка ценностей в обществе.
4. ОБОБЩЕННАЯ ЭНТРОПИЯ (ОЭ) И НЕГЭНТРОПИЯ (ОНГ)
При исследовании систем существенное значение имеют вероятностные характеристики их структуры и функции, не-определённость и ОЭ. Часто важную информацию дают ус-ловные вероятности достижения цели. Для неживых систем в качестве критериев принимают целесообразность, назначение или вероятность сохранения целостности структуры. ОЭ и ОНГ являются функциями состояния системы. Информация является функцией процесса (связи) между двумя или боль-ше системами, при которой хотя бы у одной системы ОНГ увеличивается (ОЭ уменьшается). В качестве исходных пред-посылок для определения количества информации и энтропии систем можно применять классические положения теорий информации и вероятности [ 23-25 ]. Для характеристики динамических (или кинетических) процессов необходимо до-полнительно учитывать механизмы Марковских случайных и эргодических многостадийных процессов. Из-за переплетения, совмещения многих систем возникают проблемы много-цельности и взаимозависимости условных вероятностей и энтропий.
Однако, при практической работе со сложными система-ми применение известных методов теории информации свя-зано со многими трудностями.
1. Теория информации рассматривает информацию и энтропию как скалярные величины, которые могут переда-ваться по каналам связи. В общем случае, как информация, так и ОЭ или ОНГ являются многомерными (векторными) величинами. Они зависят от условных вероятностей и услов-но независимых факторов в многомерном пространстве состо-яния системы.
2. Измерение информации бесконечно многомерного реального пространства невозможно. Для моделирования её необходимо выяснить существенные факторы и отбросить не-существенные размерности.
3. Для расчёта энтропии сложных систем необходимы данные о многих условных вероятностях, определение кото-рых представляет трудности и отсутствуют методы для их теоретической оценки.
4. Достоверность расчётов информации и ОЭ зависит от эффективного установления цели и составления модели. Для оценки эффективности последних отсутствуют надёжные кри-терии и необходимо применение эвристических методов.
Осложнение от многомерности и многофакторности сис-тем можно преодолеть путём перехода к определению их об-общённой энтропии. ОЭ представляет собой сумму проекций средних условных энтропий относительно исполнения целе-вого критерия при условии действия отдельных влияющих на систему факторов. При этом факторы можно рассматри-вать в качестве отдельных координат или систем со статис-тическим распределением исходов. Условные энтропии проек-тируются на общую ось целевого критерия.
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОЭ И ОНГ
1. Определяют по возможности подробнее пределы и объёмы исследуемой системы, её элементы и их взаимосвязи, пространство состояния и его размерность.
2. Определяют функциональные связи системы с окру-жающей средой. Особое внимание уделяют возможностям воздействия на среду и влияющим на систему внешним фак-торам. По возможности стараются не пропускать ни одного существенного фактора.
3. Определяют стабильность системы или возможности её изменения по времени. Выясняют возможные процессы и их направления. Множество цепей реальных процессов обна-руживают в той или иной мере свойства марковских. Их характеризует последовательность случайных событий, в которой каждое последовательное случайное событие зависит только от предыдущего. Причем условные вероятности, опи-сывающие зависимость последущего события от предыдущего Р (Вj / Ai) - постоянны. В эргодических системах, в которых события являются случайными, заметное влияние предшест-вующих событий простирается только на их ограниченное число. При обнаружении или допущении таких свойств не-марковский процесс может быть представлен как марковский.
4. Оценивают качественно, имеются ли в системе, меж-ду элементами или между системой и средой ситуации конку-ренции за получение ресурсов, точки неопределённости выбо-ра (бифуркации) или конфликтные ситуации. Для описания всех этих ситуации необходимо применять в моделях методы теории игр и нелинейные системы уравнений. Конфликтные ситуации возникают в живой природе и в обществе людей. Описание их сложнее, так как в этом случае наблюдается умышленное сокрытие или искажение информации, специаль-ные стратегии для получения выигрыша. Конфликтные ситу-ации принимают особенно комплицированные формы в отно-шениях между людьми. По Н.Винеру человеческая речь явля-ется совместной игрой говорящего и слушателя против сил, вызывающих беспорядок [ 21 ]. В действительности конфлик-тующими сторонами могут быть не только силы, вызывающие беспорядок, но сами говорящий и слушатель. Так, что даже в речи между людьми далеко не всегда передаётся правдивая информация. В этих случаях особенно важно определить, какое высказывание является информацией и какое шумом или дезинформацией.
5. Ответственным этапом является определение цели, а для неживой природы - целесообразности или назначения системы. По степени выполнения целевых критериев и опре-деляется неопределённость или вероятность выполнения, т.е. обобщенная энтропия системы (ОЭ). Часто целью является обеспечение устойчивости структуры, развития или эффектив-ного использования ресурсов системой. Для установления конкретных целей необходимо знать структуру и функции более общей по иерархии системы. Цель в развернутом виде определяет программу действия системы в будущем. Как и программ, целей может быть также несколько вариантов. Из них необходимо выбирать самую существенную или несколь-ко существенных. В последнем случае придётся при оптими-зации идти на компромиссы. Например, рассчитывают функ-ции желательности ожидаемых результатов. Для каждого критерия устанавливают свою весомость и рассчитывают сов-местный критерий выполнения цели. Критерии цели должны быть так конкретными, чтобы на их основе можно указать, как измерить, достигнута ли цель или нет, или в какой мере она достигнута (100 %, 80% и т.д.). Часто надо вопрос целепола-гания рассмотреть более широко и обратить внимание на ос-мысливание всей проблемы. Необходимо выяснить цели стра-тегического и тактического назначения, вероятность дости-жения цели, затраты и эффективность при альтернативных решениях. Приближённый ответ на точно заданный вопрос даёт часто больше пользы, чем точный ответ на неправильно заданный вопрос. Обычно задаётся вместе с целью и срок, когда она должна быть выполнена или соблюдена. Например, сохранение работоспособности после эксплуатации через 10 лет или получение прибыли в 2000 году. Степень достижения цели оценивают вероятностью её выполнения.
Для определения энтропии системы относительно конк-ретно поставленной цели необходимо измерить вероятность достижения этой цели. Если имеется достаточно статисти-ческих данных по поведению этой системы, то расчёты не представляют трудностей:
n
Н(a) = - S р(Ai) ln р(Ai)
i
В непрерывном варианте, если случайная величина x и плотность её распределения ?(x): + ?
H(x) = - ?(x) ln ?(x) dx - ?
При допущении равновероятностных исходов: Н(a) = - ln р(Ai), или Н(a) = - log2 р(Ai) в битах
Однако, для сложных систем, структура, функции и су-щественные факторы которых изменяются быстро, как прави-ло, статистических данных недостаточно. Проведение статис-тических экспериментов в уникальных системах вообще не-возможно. Для таких случаев придётся провести расчёты по приближенным условным энтропиям и вероятностям, най-денным по теоретическим или косвенным методам.
7. Определение условных вероятностей и энтропий системы относительно выполнения целевых критериев по вли-яющим на систему факторам. В качестве влияющих факторов необходимо учесть все вещественные, энергетические и информационные воздействия, от которых зависит цель сис-темы. В первом этапе моделирования допускается независи-мость действия отдельных факторов. В случае сильного взаим-ного влияния друг на друга, вводят ещё дополнительный фак-тор по влиянию интеракции двух факторов. Теоретически на-до было бы определить зависимость статистической кривой распределения условной вероятности целевого критерия от статистической кривой распределения каждого фактора. Од-нако практически достигается достаточная достоверность и при оценке зависимостей средних вероятностей Р (А / В). Часто при решении управленческих задач или при разработке прогнозов не хватает опытных и статистических данных. Кро-ме того, редко известны характер кривых распределения, осо-бенно для внешних факторов, которые могут быть эле-ментами других систем. Все это затрудняет точное опре-деление Р (А / В). Тем не менее, часто имеются отрывочные опытные данные или данные наблюдения, теоретические ги-потезы или априорные литературные сведения, что позволяет предположить вероятность достижения цели. Часто можно сделать полезные выводы по априорным данным, если под влиянием конкретного фактора цель вообще не может дос-тигнута или вероятность её недопустимо мала. Иногда полез-но также провести дополнительные опыты или наблюдения по методу Байеса или другими методами увеличивать точность оценки вероятностей.
8. Расчёт обобщённой энтропии (ОЭ) системы на основе данных условных энтропий, влияющих на систему факторов. Расчёты производят по формулам, для равновероятных исходов: n
ОЭ(В/х) = - е ki log2 P(B/xi)
i = 1
В обще случае неравного распределения вероятности n
ОЭ(В/хi) = - е ki . P(B/xi) . log2P(B/xi)
i = 1
здесь: P - вероятность достижения цели, B - критерий достижения цели, xi - средние значения отдельных факторов
(индексы 1 - n), k - коэффициент рассеяния информации, 1- n - перечень отдельных факторов, влияющих на
систему.
Коэффициент рассеяния информации k всегда больше 1. Он применяется, если имеются дополнительные технологичес-кие, организационные или конфликтные условия, которые обуславливают дальнейшее повышение энтропии (в проме-жуточных этапах). При допущении их отсутствия прини-мается k = 1.
В формуле предполагается аддитивность всех условных энтропий по факторам, которая соблюдалась бы в случае не-зависимости влияния всех факторов на систему. В боль-шинстве случаев влияние одного фактора зависит от влияния других факторов и это (в необходимых случаях) следует учесть путём введения дополнительного фактора (условной энтропии). Во многих случаях условие аддитивности даёт достаточную точность. Во всяком случае она для энтропии (lg2P) соблюдается значительно полнее, чем для условных вероятностей.
9. Системный анализ модели (формулы) обобщённой энтропии. Удельный вес влияния отдельных факторов ус-ловных энтропий в общей энтропии разный. Необходимо выяснить несущественные факторы (у которых ОЭ (В/xi) небольшая) и опасные факторы (большой удельный вес ОЭ (В/xi)). Несущественные факторы можно исключить из формулы. Влияние опасных факторов подвергается более подробному анализу и уточнению. Уточняются возможные пределы изменения фактора, дисперсия и её влияние на ОЭ (В/xi). Необходимо также выяснить, на каком этапе возни-кает неопределённость, можно ли дополнительными действия-ми или опытами её уменьшать. Особенно обращают внимание на возможность существования и обнаружения непредвиден-ных обстоятельств и факторов, которые могут увеличивать ОЭ (В/xi).
10. Выяснение возможностей уменьшения ОЭ путём улучшения структуры модели. Анализируется постановка проблемы и целей для системы в целостности, взаимовлияние различных факторов. Иногда возникает необходимость рас-ширения пределов системы. Выясняются причины неопреде-лённостей. Являются ли они неизбежными, зависящими от стохастического характера явлений или зависят от недоста-точности наших знаний. Устранение неопределённостей свя-зано с расходами. Надо найти компромиссное решение: что менее желательно-неопределённость или денежные затраты. Предварительная модель не является окончательным реше-нием. Необходимо найти по возможности больше альтерна-тивных вариантов решений и улучшить старые. Для оценки модели следует проверить повторно её достоверность, обосно-ванность и гомоморфность.
11. Расчёт обобщённой негэнтропии (ОНГ) модели системы. Негэнтропию реально существующей системы не-возможно точно рассчитать. Для этого надо было бы опре-делить участок от бесконечно большой энтропии до факти-ческой энтропии. Практически имеется возможность опреде-лить ОНГ упрощённых моделей, для которых имеется мак-симально возможная ОЭ (ОЭм, без учёта ОНГ).
Для определения ОНГ в модели реальных систем рас-считывают разность между максимальной ОЭм модели и фак-тической ОЭф после получения информации (ОНГ1). ОНГ2 ????????????? ? ? ОНГ1 ? ??????? ? ?
OЭф ОЭм ОЭми Энтропия R ?
????????????? ??????? ?????????R ? ? ?
где: ОЭф - фактическая ОЭ модели системы, ОЭм - максимально возможная ОЭ модели системы, ОЭми - максимально возможная ОЭ модели системы
после получения информации.
Определение ОЭм модели зависит от сложности проб-лемы (реальной системы), требуемой точности (адекватности, гомоморфности) модели и имеющихся ресурсов времени и мощности вычислительной аппаратуры. Выбор степени слож-ности модели зависит от количества независимых факторов (координат) и от масштаба каждого координата, т.е. от объё-ма пространства состояния модели. Для решения практи-ческих задач часто достаточное разнообразие имеет модель с максимально 1000 факторами, каждый из них имеет до 1000 значимых единиц. Ориентировочная ОЭм модели около 104 бит. Для научных целей соответствующие параметры модели: 10000 факторов, 10000 единиц и ОЭм около 105 бит. Для сверхточных исследований сложных систем: 100000 факто-ров, 100000 единиц и ОЭм около 106 бит. При использовании ОЭм существенно, чтобы была принято её постоянное значе-ние для определения ОНГ всех систем одной серии, обла-дающих одинаковыми целевыми критериями.
ПОДСОЗНАНИЕ является также комплексом моделей реального мира, но модели имеют особую структуру. Модели содержат не осознанные знания, а скрытые, "забытые" знания организма от его прошлых отношений с внешней средой. Опыт прошлого организма, как положительный так и отри-цительный, сохранён в нём не в виде знаний, а в виде изме-нений в структуре половых, нервных и мозговых клеток. В результате у человека возникают чувства о том, что плохо, что хорошо, что выгодно и что опасно для существования. Часть скрытой информации выражается в виде инстинктов, рефлексов, наклонностей. Индивидуальность и особенности поведения каждого человека зависят во многом от полученной генетической информации, где унаследован опыт предков и программа развития организма. Известно, что уже эмбрионы, не имея сознания, обладают многочисленными рефлексами и регуляционными механизмами. Ещё З.Фрейд писал о пере-даче по наследству "родовой памяти". В подсознательных сфе-рах нашего мозга храниться память веков. При дальнейшем развитии подсознания возникли эмоции как более совер-шенные и комплицированные виды выражения чувств.
Причиной возникновения эмоции всегда является по-требность, дефицит ресурсов организма. По потребности орга-низм создает модель цели как программу действия. Но мо-дель цели представляет лишь промежуточный этап поведения, один из его обязательных элементов. Живые системы вынуж-дены удовлетворять свои потребности в условиях хроничес-кого дефицита информации и действовать с тем запасом сведений, который имеется в данный момент. Эмоции возни-кают при недостатке сведений, необходимых для действия и достижения цели.
Вопросы эмоций, их связь с религией и искусством об-суждены в работах П.Симонова [ 76 ]. При этом между эмо-циями и религией имеются принципиальные различия: при эмоциях стараются увеличить количество объективной инфор-мации, при религиозных культах стараются её уменьшить. При эмоциях компенсируется дефицит информации подсозна-нием и физиологическим механизмом чувств, при религи-озных обрядах компенсируется дефицит божественными риту-алами, молитвами о помощи бога.
Несмотря на разновидности механизма подсознательного поведения (физиологические, мозговые-нервные, химические, генетические и др.) можно найти общие принципы моделиро-вания процессов обработки поступающей информации. Все эти модели подсознания имеют обобщающий механизм хранения информации о признаках объектов внешней среды, о реакциях организма в прошлом и о получаемых результатах (степень положительного или отрицательного эффекта для организма). При этом, по частоте аналогичных случаев орга-низм умеет и прогнозировать вероятность повторения ситуа-ции в будущем. В случае разных взаимоисключающих приз-наков на эмоциональном уровне модели дают возможность принимать и компромиссное решение. Таким образом, не-смотря на отсутствие чётких алгоритмов, модели подсознания работают по принципу аналоговых и экспертных систем, спо-собны хранить и обработать огромное количество неформа-лизованной информации и оперативно дать рекомендации для поведения в условиях её дефицита.
САМОСОЗНАНИЕ является по существу сознанием самого себя, в т.ч. собственного сознания (мыслей). Поэтому его можно называть третичной реальностью. Такая способ-ность свойственна только человеку. Теоретически можно гово-рить также о сознании самосознания или о четвертичной реальности. Самосознание является также объективно сущест-вующей системой, которая обладает негэнтропией и с ней эк-вивалентными массой и энергией. Самосознание можно рас-сматривать как самостоятельную систему, необязательно вместе с сознанием или материальным носителем (мозговые клетки). Тем более, что центр самосознания в мозгу трудно установить. Повидимому сознание в мозгу вообще имеет голо-граммическую структуру. Поскольку самосознание представ-ляет собой комплекс приближённых моделей сознания, то подобие (гомоморфность) с первичной реальностью сильно уменьшается и сильно зависит от индивидуальных качеств и информированности человека. Для получения более объек-тивной модели самосознания много помогает открытость при общении с другими людьми и учёт их мнений о себе.
В быстроизменяющимся мире одним из важнейших факторов в моделях является время [ 57 ]. Недостаточный учёт этого фактора вызывает быстрое старение моделей. Сос-тавлению инфомоделей, особенно с учётом кинетических фак-торов, препятствует небольшая скорость принятия и обра-ботки человеком информации. Органы чувств, особенно глаз человека, способны принимать тысячи бит информации в секунду. Однако, обработать и сохранять в памяти мозг спо-собен только 10-50 бит/сек. Латентный период для раздра-зителей различной модальности составляет 0,1-1,0 сек. Мак-симально усвоенная за всю жизнь человеком информация составляет 1010 бит. В действительности эта цифра значитель-но меньше из-за перерывов в принятии информации и вслед-ствие забвения. Активный фонд памяти около 105 бит. Оперативная память перед взором человека - около 100 бит. Сравнивая эти ничтожные объёмы и скорости освоения ин-формации её объёмами в мире и скоростями изменения сис-тем, очевидно, что человек никогда не может осознать мир в полном объёме и он всегда вынужден оперировать только приближёнными моделями о мире.
Развитие у человека языка и абстрактного мышления дало ему возможность выделить и исследовать также обоб-щённые и общечеловеческие системы, модели и категории, пределы которых расплывчаты. Неточная формулировка об-щих понятий вызывает часто много недоразумений и споров. Абстрактные, философские понятия тоже обозначают реально существующие системы, в основном негэнтропического содер-жания, но содержащие и эквивалентное, ничтожное коли-чество массы и энергии. Часто их основная информационная сторона останется нераскрытой. Из-за этого сущность поня-тий остается неопределённой. Без учёта и точного опре-деления пределов ОНГ исследование таких систем малоре-зультативно. Некоторые примеры информационного толко-вания понятий:
труд - изменение расположения системы в пространстве состояния (превращение, преобразование); проекция пути движе-ния в направлении цели, умноженную на затраченную ОНГ;
свобода - размерность (число координат) и объём части пространства состояния, где систе-ма может выбирать своё положение, ОЭ возможных состояний системы;
неопределённость - количество возможных состояний систе-мы, оценивается при помощи ОЭ сис-темы;
мысль инфомодель о структуре или функции реально существующей, предполагаемой или искусственно созданной системы.
ОБЩЕСТВЕННОЕ СОЗНАНИЕ
Под общественной системой мы понимаем любую сово-купность людей, которая имеет признаки системы, например государство, фирма, семья, организации, религиозные и про-светительные общества и др. Коллективы людей являются бо-лее сложными системами, чем сумма отдельно взятых лич-ностей. Кроме того, что могут изменятся ОЭ и ОНГ людей, возникают новые эффекты ОЭ и ОНГ, связанные их сов-местной работой.
Сознание каждого человека тоже не может развиваться изолированно от других [ 54 ]. В результате можно говорить о коллективном разуме групп, общности людей, организации, нации, государства, фирм, профессиональных союзов, учёных советов и т.д. При этом коллективный разум не является только суммой разумов отдельных индивидов. При взаимо-действии отдельные разумы могут усиливаться или в борьбе подавляться, модели могут при взаимодействии дополняться или повышать свою ОЭ. В результате возникает коллек-тивное сознание. Это выражает общую структуру (ОНГ) сис-темы, элементами которой являются индивидуальные разумы. В жизни это выражается, например, в виде коллективного духа или традиции научных и хозяйственных организаций, фирм, спортивных команд, учебных заведений и др. Коллек-тивное сознание нельзя отождествлять самим коллективом. Коллектив является первичной реальностью, сознание - вто-ричным. Обе системы связаны, но их существование можно рассматривать также в виде отдельных объективно существую-щих систем. Обе системы обладают, кроме ОНГ, ещё экви-валентным количеством массы и энергии. По показателям ОЭ и ОНГ можно сделать существенные выводы об инфо-структуре в общественном сознании. Содержание ОЭ пока-зывает разнообразие, сложность и размах мыслей, содер-жание ОНГ - их упорядоченность, логичность, глубину. Если DОЭ = - DОНГ, то сознание находится в динамическом равновесии. Если DОЭ > DОНГ, то разум уменьшается, разрушается, информация рассеивается больше, чем её усваи-вают. Если DОЭ < DОНГ, то происходит прогрессивное раз-витие разума.
Наиболее общими моделями в общественном сознании являются различные взгляды и теоретические основы на развитие общества, государства, культуры, экономики, науки, философии, эстетики. Сюда относятся в общем всё миро-воззрение и оценка ценностей в обществе.
4. ОБОБЩЕННАЯ ЭНТРОПИЯ (ОЭ) И НЕГЭНТРОПИЯ (ОНГ)
При исследовании систем существенное значение имеют вероятностные характеристики их структуры и функции, не-определённость и ОЭ. Часто важную информацию дают ус-ловные вероятности достижения цели. Для неживых систем в качестве критериев принимают целесообразность, назначение или вероятность сохранения целостности структуры. ОЭ и ОНГ являются функциями состояния системы. Информация является функцией процесса (связи) между двумя или боль-ше системами, при которой хотя бы у одной системы ОНГ увеличивается (ОЭ уменьшается). В качестве исходных пред-посылок для определения количества информации и энтропии систем можно применять классические положения теорий информации и вероятности [ 23-25 ]. Для характеристики динамических (или кинетических) процессов необходимо до-полнительно учитывать механизмы Марковских случайных и эргодических многостадийных процессов. Из-за переплетения, совмещения многих систем возникают проблемы много-цельности и взаимозависимости условных вероятностей и энтропий.
Однако, при практической работе со сложными система-ми применение известных методов теории информации свя-зано со многими трудностями.
1. Теория информации рассматривает информацию и энтропию как скалярные величины, которые могут переда-ваться по каналам связи. В общем случае, как информация, так и ОЭ или ОНГ являются многомерными (векторными) величинами. Они зависят от условных вероятностей и услов-но независимых факторов в многомерном пространстве состо-яния системы.
2. Измерение информации бесконечно многомерного реального пространства невозможно. Для моделирования её необходимо выяснить существенные факторы и отбросить не-существенные размерности.
3. Для расчёта энтропии сложных систем необходимы данные о многих условных вероятностях, определение кото-рых представляет трудности и отсутствуют методы для их теоретической оценки.
4. Достоверность расчётов информации и ОЭ зависит от эффективного установления цели и составления модели. Для оценки эффективности последних отсутствуют надёжные кри-терии и необходимо применение эвристических методов.
Осложнение от многомерности и многофакторности сис-тем можно преодолеть путём перехода к определению их об-общённой энтропии. ОЭ представляет собой сумму проекций средних условных энтропий относительно исполнения целе-вого критерия при условии действия отдельных влияющих на систему факторов. При этом факторы можно рассматри-вать в качестве отдельных координат или систем со статис-тическим распределением исходов. Условные энтропии проек-тируются на общую ось целевого критерия.
МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ОЭ И ОНГ
1. Определяют по возможности подробнее пределы и объёмы исследуемой системы, её элементы и их взаимосвязи, пространство состояния и его размерность.
2. Определяют функциональные связи системы с окру-жающей средой. Особое внимание уделяют возможностям воздействия на среду и влияющим на систему внешним фак-торам. По возможности стараются не пропускать ни одного существенного фактора.
3. Определяют стабильность системы или возможности её изменения по времени. Выясняют возможные процессы и их направления. Множество цепей реальных процессов обна-руживают в той или иной мере свойства марковских. Их характеризует последовательность случайных событий, в которой каждое последовательное случайное событие зависит только от предыдущего. Причем условные вероятности, опи-сывающие зависимость последущего события от предыдущего Р (Вj / Ai) - постоянны. В эргодических системах, в которых события являются случайными, заметное влияние предшест-вующих событий простирается только на их ограниченное число. При обнаружении или допущении таких свойств не-марковский процесс может быть представлен как марковский.
4. Оценивают качественно, имеются ли в системе, меж-ду элементами или между системой и средой ситуации конку-ренции за получение ресурсов, точки неопределённости выбо-ра (бифуркации) или конфликтные ситуации. Для описания всех этих ситуации необходимо применять в моделях методы теории игр и нелинейные системы уравнений. Конфликтные ситуации возникают в живой природе и в обществе людей. Описание их сложнее, так как в этом случае наблюдается умышленное сокрытие или искажение информации, специаль-ные стратегии для получения выигрыша. Конфликтные ситу-ации принимают особенно комплицированные формы в отно-шениях между людьми. По Н.Винеру человеческая речь явля-ется совместной игрой говорящего и слушателя против сил, вызывающих беспорядок [ 21 ]. В действительности конфлик-тующими сторонами могут быть не только силы, вызывающие беспорядок, но сами говорящий и слушатель. Так, что даже в речи между людьми далеко не всегда передаётся правдивая информация. В этих случаях особенно важно определить, какое высказывание является информацией и какое шумом или дезинформацией.
5. Ответственным этапом является определение цели, а для неживой природы - целесообразности или назначения системы. По степени выполнения целевых критериев и опре-деляется неопределённость или вероятность выполнения, т.е. обобщенная энтропия системы (ОЭ). Часто целью является обеспечение устойчивости структуры, развития или эффектив-ного использования ресурсов системой. Для установления конкретных целей необходимо знать структуру и функции более общей по иерархии системы. Цель в развернутом виде определяет программу действия системы в будущем. Как и программ, целей может быть также несколько вариантов. Из них необходимо выбирать самую существенную или несколь-ко существенных. В последнем случае придётся при оптими-зации идти на компромиссы. Например, рассчитывают функ-ции желательности ожидаемых результатов. Для каждого критерия устанавливают свою весомость и рассчитывают сов-местный критерий выполнения цели. Критерии цели должны быть так конкретными, чтобы на их основе можно указать, как измерить, достигнута ли цель или нет, или в какой мере она достигнута (100 %, 80% и т.д.). Часто надо вопрос целепола-гания рассмотреть более широко и обратить внимание на ос-мысливание всей проблемы. Необходимо выяснить цели стра-тегического и тактического назначения, вероятность дости-жения цели, затраты и эффективность при альтернативных решениях. Приближённый ответ на точно заданный вопрос даёт часто больше пользы, чем точный ответ на неправильно заданный вопрос. Обычно задаётся вместе с целью и срок, когда она должна быть выполнена или соблюдена. Например, сохранение работоспособности после эксплуатации через 10 лет или получение прибыли в 2000 году. Степень достижения цели оценивают вероятностью её выполнения.
Для определения энтропии системы относительно конк-ретно поставленной цели необходимо измерить вероятность достижения этой цели. Если имеется достаточно статисти-ческих данных по поведению этой системы, то расчёты не представляют трудностей:
n
Н(a) = - S р(Ai) ln р(Ai)
i
В непрерывном варианте, если случайная величина x и плотность её распределения ?(x): + ?
H(x) = - ?(x) ln ?(x) dx - ?
При допущении равновероятностных исходов: Н(a) = - ln р(Ai), или Н(a) = - log2 р(Ai) в битах
Однако, для сложных систем, структура, функции и су-щественные факторы которых изменяются быстро, как прави-ло, статистических данных недостаточно. Проведение статис-тических экспериментов в уникальных системах вообще не-возможно. Для таких случаев придётся провести расчёты по приближенным условным энтропиям и вероятностям, най-денным по теоретическим или косвенным методам.
7. Определение условных вероятностей и энтропий системы относительно выполнения целевых критериев по вли-яющим на систему факторам. В качестве влияющих факторов необходимо учесть все вещественные, энергетические и информационные воздействия, от которых зависит цель сис-темы. В первом этапе моделирования допускается независи-мость действия отдельных факторов. В случае сильного взаим-ного влияния друг на друга, вводят ещё дополнительный фак-тор по влиянию интеракции двух факторов. Теоретически на-до было бы определить зависимость статистической кривой распределения условной вероятности целевого критерия от статистической кривой распределения каждого фактора. Од-нако практически достигается достаточная достоверность и при оценке зависимостей средних вероятностей Р (А / В). Часто при решении управленческих задач или при разработке прогнозов не хватает опытных и статистических данных. Кро-ме того, редко известны характер кривых распределения, осо-бенно для внешних факторов, которые могут быть эле-ментами других систем. Все это затрудняет точное опре-деление Р (А / В). Тем не менее, часто имеются отрывочные опытные данные или данные наблюдения, теоретические ги-потезы или априорные литературные сведения, что позволяет предположить вероятность достижения цели. Часто можно сделать полезные выводы по априорным данным, если под влиянием конкретного фактора цель вообще не может дос-тигнута или вероятность её недопустимо мала. Иногда полез-но также провести дополнительные опыты или наблюдения по методу Байеса или другими методами увеличивать точность оценки вероятностей.
8. Расчёт обобщённой энтропии (ОЭ) системы на основе данных условных энтропий, влияющих на систему факторов. Расчёты производят по формулам, для равновероятных исходов: n
ОЭ(В/х) = - е ki log2 P(B/xi)
i = 1
В обще случае неравного распределения вероятности n
ОЭ(В/хi) = - е ki . P(B/xi) . log2P(B/xi)
i = 1
здесь: P - вероятность достижения цели, B - критерий достижения цели, xi - средние значения отдельных факторов
(индексы 1 - n), k - коэффициент рассеяния информации, 1- n - перечень отдельных факторов, влияющих на
систему.
Коэффициент рассеяния информации k всегда больше 1. Он применяется, если имеются дополнительные технологичес-кие, организационные или конфликтные условия, которые обуславливают дальнейшее повышение энтропии (в проме-жуточных этапах). При допущении их отсутствия прини-мается k = 1.
В формуле предполагается аддитивность всех условных энтропий по факторам, которая соблюдалась бы в случае не-зависимости влияния всех факторов на систему. В боль-шинстве случаев влияние одного фактора зависит от влияния других факторов и это (в необходимых случаях) следует учесть путём введения дополнительного фактора (условной энтропии). Во многих случаях условие аддитивности даёт достаточную точность. Во всяком случае она для энтропии (lg2P) соблюдается значительно полнее, чем для условных вероятностей.
9. Системный анализ модели (формулы) обобщённой энтропии. Удельный вес влияния отдельных факторов ус-ловных энтропий в общей энтропии разный. Необходимо выяснить несущественные факторы (у которых ОЭ (В/xi) небольшая) и опасные факторы (большой удельный вес ОЭ (В/xi)). Несущественные факторы можно исключить из формулы. Влияние опасных факторов подвергается более подробному анализу и уточнению. Уточняются возможные пределы изменения фактора, дисперсия и её влияние на ОЭ (В/xi). Необходимо также выяснить, на каком этапе возни-кает неопределённость, можно ли дополнительными действия-ми или опытами её уменьшать. Особенно обращают внимание на возможность существования и обнаружения непредвиден-ных обстоятельств и факторов, которые могут увеличивать ОЭ (В/xi).
10. Выяснение возможностей уменьшения ОЭ путём улучшения структуры модели. Анализируется постановка проблемы и целей для системы в целостности, взаимовлияние различных факторов. Иногда возникает необходимость рас-ширения пределов системы. Выясняются причины неопреде-лённостей. Являются ли они неизбежными, зависящими от стохастического характера явлений или зависят от недоста-точности наших знаний. Устранение неопределённостей свя-зано с расходами. Надо найти компромиссное решение: что менее желательно-неопределённость или денежные затраты. Предварительная модель не является окончательным реше-нием. Необходимо найти по возможности больше альтерна-тивных вариантов решений и улучшить старые. Для оценки модели следует проверить повторно её достоверность, обосно-ванность и гомоморфность.
11. Расчёт обобщённой негэнтропии (ОНГ) модели системы. Негэнтропию реально существующей системы не-возможно точно рассчитать. Для этого надо было бы опре-делить участок от бесконечно большой энтропии до факти-ческой энтропии. Практически имеется возможность опреде-лить ОНГ упрощённых моделей, для которых имеется мак-симально возможная ОЭ (ОЭм, без учёта ОНГ).
Для определения ОНГ в модели реальных систем рас-считывают разность между максимальной ОЭм модели и фак-тической ОЭф после получения информации (ОНГ1). ОНГ2 ????????????? ? ? ОНГ1 ? ??????? ? ?
OЭф ОЭм ОЭми Энтропия R ?
????????????? ??????? ?????????R ? ? ?
где: ОЭф - фактическая ОЭ модели системы, ОЭм - максимально возможная ОЭ модели системы, ОЭми - максимально возможная ОЭ модели системы
после получения информации.
Определение ОЭм модели зависит от сложности проб-лемы (реальной системы), требуемой точности (адекватности, гомоморфности) модели и имеющихся ресурсов времени и мощности вычислительной аппаратуры. Выбор степени слож-ности модели зависит от количества независимых факторов (координат) и от масштаба каждого координата, т.е. от объё-ма пространства состояния модели. Для решения практи-ческих задач часто достаточное разнообразие имеет модель с максимально 1000 факторами, каждый из них имеет до 1000 значимых единиц. Ориентировочная ОЭм модели около 104 бит. Для научных целей соответствующие параметры модели: 10000 факторов, 10000 единиц и ОЭм около 105 бит. Для сверхточных исследований сложных систем: 100000 факто-ров, 100000 единиц и ОЭм около 106 бит. При использовании ОЭм существенно, чтобы была принято её постоянное значе-ние для определения ОНГ всех систем одной серии, обла-дающих одинаковыми целевыми критериями.