Системное мышление 2024. Том 2 - страница 20

Нужно также отметить, что математические описания физических процессов, познания/learning и эволюции удивительно похожи. Мы уже говорили о том, что математика задаёт набор удобных понятий для типизации, а физика задаёт набор функциональных объектов, удобных для описания взаимодействий в физическом мире. В рамках исследований с использованием физики и математики происходит довольно жёсткая проверка (сначала логикой и рациональными рассуждениями, а потом и экспериментом) того, что поведение математических объектов в мысленных экспериментах соответствует поведению физических объектов, взятых как функциональные объекты по отношению к конструктивным/материальным объектам. При этом будет использован принцип 4D экстенсионализма: физический рассказ про мир в терминах функциональных объектов из учебника физики типа «физическое тело» и рассказ про мир в терминах учебника предметной области, где вместо физического тела будет какая-нибудь «ракета» позволяют отождествить мир учебника физики и мир жизни.

Посмотрите пример таблицы, которую сделали на базе сравнения похожести математических описаний в термодинамике, теории нейронных сетей (глубокое обучение/deep learning) в машинном обучении и теории эволюции20:

Близость формул, которые описывают явления термодинамики, познания как обучения нейронных сетей и эволюции показывает, что термодинамика, познание/learning, эволюция – это всё разные описания разными словами примерно одного и того же набора закономерностей, одного и того же процесса, происходящего в природе. Тем самым системное мышление, которое обсуждает эволюционно появляющуюся многоуровневость и разнообразие в чём-то стабильных систем (удерживающих NESS, их называют «системами» или «агентами», или «IPU»), пригодно для мышления об очень широком классе жизненных явлений.

Системный подход (подход/approach – это перенос разработанного в физике понятия «система» на другие области, прежде всего биологию) появился как раз для того, чтобы бороться с редукционизмом – попытками описания сложных объектов без выделения системных уровней и связанных с ними системных эффектов (эмерджентностей). Поскольку редукционисты не выделяют отдельных системных уровней, они ведущий метод/функцию и его дисциплину/теорию/объяснение какого-то более низкого системного уровня (частей системы, иногда это много уровней вниз от уровня рассматриваемой целой системы) выпячивают как средство объяснения поведения всей системы в целом. Так, поведение человека редукционисты могут объяснять химическими и электрическими процессами, которые проходят в мозгу между основными клетками мозга, нейронами. Верно ли это? Да, это верно, математически абсолютно верно! Но совершенно бесполезно! Помним про «хвост стада»: трудно понять, какие операции можно делать с подсистемами на несколько уровней ниже, если обсуждать свойства текущего уровня. Хотя, конечно, можно как-то оттрассировать/отследить, как какие-то свойства системы следуют из свойств её подсистем, причём эти свойства при переходе на каждый уровень подсистем с увеличением числа уровней отслеживать будет труднее и труднее. Скажем, можно ещё отследить, что «кирпичные дома обычно теплее, чем панельные», если заметить, что железобетонные армированные панели прочные и поэтому тонкие, а кирпичей приходится класть много и стенки там толще. Но если тянуть эту линию дальше на много системных уровней к материалам – обожжённой глине, бетону и арматуре, то объяснение становится запутанным. Без «панели» и «кирпича», без «стен» (системы промежуточных системных уровней) объяснения не получатся.