Динамика иерархических систем: эволюционное представление - Николис Дж.
Скачать (прямая ссылка):
Рассмотрим теперь несколько подробнее один конкретный пример с
взаимодействием между двумя самоорганизующимися системами, каждая из
которых обладает двумя иерархическими уровнями. Динамика на нижних
уровнях Q, Q' систем моделируется как управляемые марковские цепи с
конечным числом состояний; матрицы вероятностей перехода параметризованы
управляющими параметрами, связанными с вероятностями "платежей" в игре
двух лиц, моделирующей коллективно все иерархические уровни,
расположенные ниже уровней Q и Q'. Верхние уровни W, W мы моделируем
полумарковскими цепями. Это означает, что времена удержания обратно
пропорциональны степени организации (или избыточности) соответствующих
нижних уровней Q и Q'.
Верхние иерархические уровни W, W принимают от нижних уровней Q,Q'
информацию о коллективных свойствах, измеряющих (а) долю населенности (в
процентах) априори выбранного состояния и (б) кросс-корреляцию между
последовательностями состояний уровней (Q, W') или (Q', W). Вероятности
перехода для полумарковских цепей на верхних уровнях W, W' являются
функциями свойств (а) и (б), о которых мы только что упоминали.
Связь между двумя иерархическими системами осуществляется путем
двусторонней передачи информации, в которой нижние уровни играют роль
приемников, а верхние - передатчиков (нижний и верхний уровни
соответствуют "опыту" и "поведению" или "аппаратурной реализации" и
"программному обеспечению").
Связь между системами становится адаптивной вследствие "встроенного"
управления - эфферентных механизмов (упреждающей связи), действующих
между системами с верхних уровней W, W' на соответствующие нижние уровни
Q, Q' через управляющие параметры игр, лежащих в основе обеих систем. В
нашем примере для моделирования такого адаптивного процесса связи
используется обширная компьютерная программа. Эволюция во времени
поведенческой моды (состояния), переключения на уровнях W и W',
вычисляются по определенным правилам управления, случайным образом
выбираемым из всех возможных механизмов упреждающих связей. Число таких
правил экспоненциально возрастает с увеличением числа уровней квантования
управляющих параметров. Что же касается выбора алгоритма управления, то
критерием здесь служит максимальный "совместный коэффициент добротности",
учитывающий взятое по широкому диапазону среднее надлежащим образом вы-
Элементы теории информации и кодирования
221
бранной взвешенной суммы "противоборствующих" параметров: вероятностей
гомеостатических состояний и межсистемных кросс-корреляций между уровнями
(W, Q') и (W\ Q).
Излагаемые ниже идеи возникли под влиянием современных
психофизиологических и биологических исследований. Компьютерная
реализация излагаемой ниже математической модели способствует лучшему
пониманию некоторых аспектов связи между организмами и наводит на мысль о
планировании новых нейрофизиологических экспериментов. Знакомя читателя с
нашими соображениями, мы ставим перед собой цель предложить
кибернетическую модель доступного изложения широкого круга явлений,
относящихся к связи между биологическими, т. е. самоорганизующимися,
системами.
4.7.1. Введение. Выяснение природы иерархических систем
Под самоорганизующимися системами мы понимаем иерархические структуры
[4.11], самопроизвольно переходящие в различные различимые режимы;
описаниям этих режимов на индивидуальных уровнях в терминах пространства
состояний соответствуют различные наборы переменных параметров. В нашем
примере мы моделируем некоторые аспекты процедур связи между двумя
самоорганизующимися системами, каждая из которых обладает двумя
иерархическими уровнями Q, W и Q', W' (рис. 4.20). Излагаемые ниже
соображения носят математикокибернетический характер, но возникли они под
влиянием пси-хо-физиологических исследований и данных. В частности,
стимулом и поддержкой для наших теоретических построений явилось
наметившееся в последние годы влияние биохимии и нейрофизиологии на
современную психиатрию [4.12], особенно некоторые данные о биологии
психических заболеваний [4.13], а также современные тенденции в
психосоматической медицине [4.14].
Наоборот, при подходе со стороны верхних иерархических уровней в
прагматике человеческого общения [4.15] наше внимание привлекла
коррелятивность "невротического" поведения, особенно затрагивающая
неправильное использование иерархических кодов символического языка
(хорошим примером может служить "двойная связь" в коммуникативных
системах [4.16, 17]), которая оказывается весьма эффективной в тех
случаях, когда возникает необходимость прервать связь и тем самым
предотвратить распространение органических возмущений у данного лица (или
группы лиц).
Во всех упоминавшихся выше работах следует отметить корреляцию (хотя
иногда и слабую) между физиологическими и психологическими параметрами. В
излагаемой ниже схеме эти
222
Глава 4
стохастические зависимости изоморфно включены в нашу модель, т. е. они
определяют, каким образом взаимодействуют между собой последовательные
