Общая теория систем: анализ и дополнения

А. А. Жданов
ОБЩАЯ 
ТЕОРИЯ СИСТЕМ
АНАЛИЗ И ДОПОЛНЕНИЯ
Электронное издание
 
Москва
Лаборатория знаний

УДК 51
ББК В161.я7
Ж42
Жданов А. А.
Ж42
Общая
теория
систем:
анализ
и
дополнения
/
А. А. Жданов. — Электрон.
изд. — М.
:
Лаборатория
знаний,
2024. — 192 с. — Систем.
требования:
Adobe
Reader
XI
;
экран 10". — Загл. с титул. экрана. —
Текст : электронный.
ISBN 978-5-93208-884-5
Автор,
исходя
из
позиций
своей
теории
«Автономного
адаптивного
управления»,
представленной
в
книге
«Автономный
искусственный
интеллект»,
предлагает
ряд
дополнительных аспектов и понятий к общей теории систем
(ОТС), которые могут сделать ОТС более конкретным инструментом для разработчиков систем. Особое внимание уделяется
системам, конфигурация которых близка к наиболее важным
для нас системам — к живому мозгу. С предлагаемых позиций
анализируются
основные
подходы
ОТС — математический,
физический и теория функциональных систем.
Для
специалистов
по
искусственному
интеллекту,
информационным и другим системам, математиков, физиков,
нейрофизиологов, биологов, а также студентов вузов данных
направлений.
УДК 51
ББК В161.я7
В
соответствии
со
ст. 1299
и
1301
ГК
РФ
при
устранении
ограничений, установленных техническими средствами защиты
авторских прав, правообладатель вправе требовать от нарушителя
возмещения убытков или выплаты компенсации
ISBN 978-5-93208-884-5
© Лаборатория знаний, 2024

СОДЕРЖАНИЕ 
Введение  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
  1. Участники системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
  2. Заказчик системы  
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
  3. Создатель системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
  4. Инструментарий создателя системы  . . . . . . . . . . . . . . . 16
  5. Пользователь системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
  6. Наблюдатель системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 20
  7. Интерпретатор описания системы наблюдателем  . . . . 23
  8. Вопрос об уровнях материи, к которым относится 
     система  
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26
  9. Классы систем в зависимости от участия 
     пользователя в их функционировании . . . . . . . . . . . . . . 28
10. Об описании системы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
11. Целевые функции участников системы  . . . . . . . . . . . . . 42
12. О редуцировании целевых функций  . . . . . . . . . . . . . . . 47
13. Адаптивность — основное свойство мозга живого
     организма  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64
14. Подсистема распознавания образов . . . . . . . . . . . . . . . . . 66
15. Аппарат эмоций  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 79
16. База знаний  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 87

Содержание
17. Источники знаний в системе . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 94
18. Целевая функция накопления знаний . . . . . . . . . . . . . 102
19. Принятие решений мозгом . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 107
20. Актуаторы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 122
21. Принципиальная схема работы мозга  . . . . . . . . . . . . . 126
22. Вопрос о технологии создания мозга  . . . . . . . . . . . . . . 129
23. Социальные системы . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 138
24. Сравнение основных черт предложенного описания
     систем с имеющимися подходами . . . . . . . . . . . . . . . . . 145
24.1. Физический подход в ОТС  . . . . . . . . . . . . . . . . . 146
24.2. Теория функциональных систем  . . . . . . . . . . . . 147
24.3. Математический подход в ОТС  . . . . . . . . . . . . . 173
Заключение и выводы  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .183
Литература  . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .188

ВВЕДЕНИЕ
Наверное, каждый, кто занимался разработкой систем, рано 
или поздно заинтересовывался общей теорией систем (ОТС). 
Однако, ознакомившись с ОТС, понимаешь, что там собрано 
множество достаточно разрозненных идей, к которым приходили специалисты, занимавшиеся различными системами, 
но что-то мешает этой коллекции стать полезным инструментом для практического конструирования систем. Автор провел даже небольшой опрос специалистов, разрабатывавших 
прикладные системы, задавая вопрос — применяли ли они 
при этом ОТС, и... не нашел ни одного случая такого применения. Возникают вопросы: в чем же дело и чего недостает 
в ОТС для того, чтобы она стала полезным инструментом? 
Настоящая работа и представляет собой попытку поиска 
ответа на этот вопрос. Ее результаты отнюдь не претендуют ни на полную систематизацию ОТС, ни на исчерпывающий ответ на поставленный вопрос, но, скорее, призывают 
специалистов еще раз обратить свое внимание на ОТС для 
того, чтобы более основательно провести ее диагноз и терапию. Тем более, что сегодня полным ходом идет разработка разнообразных, весьма сложных и интересных систем, 
в том числе систем искусственного интеллекта (ИИ), а ОТС 
оказывается в стороне от этого мейнстрима. Итак, попробуем 
проанализировать сегодняшнее состояние ОТС.
Начнем с констатации того факта, что несмотря на большое время, которое человечество посвятило системам, общепринятого понимания, определения и описания понятия «система» не сложилось. Существует несколько направлений в 

Введение
ОТС, отражающих взгляды на системы с точки зрения основных наук. В кратком обобщении [1] современное состояние ОТС можно разделить на три направления или подхода: 
«математическое», «физическое» и «теорию функциональных систем». 
«Математический» подход образован усилиями математиков по математической формализации тех понятий систем, 
которые им предлагают физики и биологи. В результате этого подхода создаются математические и программные модели заданных систем, которые представляют собой самостоятельную большую ценность, поскольку эти модели являются 
своего рода «живыми» системами, с которыми можно проводить эксперименты, подавая сигналы на вход и получая 
их отклик,  исследуя их свойства и используя их полезные 
функциональные свойства на практике, в том числе в прикладных областях, уже далеких от той, откуда математикам 
пришла исходная постановка задачи. Основоположниками 
этого направления являются М. Месарович и Я. Такахара 
[8–10].
В «физическом» подходе отражаются стремления физиков понять, почему в природе образуются устойчивые структуры — системы, как это явление связано с процессами 
самоорганизации, с обменом веществом и энергией между 
системами и внешней средой, с законами термодинамики, 
с физической энтропией. Основоположниками этого направления считаются Л. Фон Берталанфи [2, 3]. Существенное 
развитие данного подхода в области физики принадлежит 
российскому ученому Ю. Л. Климонтовичу [4]. 
«Теория функциональных систем» (ТФС), основателем 
которой является П. К. Анохин [5–7], предлагает взгляд на 
системы с точки зрения, прежде всего, биологов. Это очень 
важное обстоятельство, так как наиболее сложной из природных систем, которые нам известны, является мозг. В ТФС 
обращено внимание на несколько важных функций такой 
системы, как мозг. Важно, что мозг рассматривается уже 
как система управления. Вводятся понятия обратной связи, 
в качестве системообразующего фактора и критерия управления предлагается понимать «приспособительный результат» 
функционирования системы.

Введение 
7
Безусловно, во всех публикациях по этим направлениям 
отражены весьма важные аспекты систем и их возможные 
варианты. Это и вопросы открытости и закрытости систем, 
понятия цели и целевой функции, системообразующего фактора, вопросы энтропии, понятия наблюдателя и создателя, 
возможность самоорганизации. Однако нам представляется, 
что во всех этих моделях систем не упоминается еще целый 
ряд существенных аспектов, которые, на наш взгляд, имеют 
непосредственное отношение к делу и которые будут рассмотрены в данной работе. Хотелось бы сразу заметить, что сам 
термин «система», возможно, не очень удачен, поскольку он 
многосмыслен. Системами сегодня называют самые разноплановые образования и даже на интуитивном уровне ощущается, что этому термину нельзя дать четкого определения. 
Но в общей теории систем проявляется желание выработать 
общепринятое определение некой однозначной сущности, которую и можно называть системой, хотя, возможно, для этого удастся подобрать и более адекватный термин. В качестве 
методического приема предлагаем читателю в качестве синонима для слова «система» пробовать использовать простое 
слово «машина». Вряд ли у кого-то возникнет возражение 
против того, чтобы назвать машину системой.
Говоря об этой конфигурации из трех направлений, согласимся прежде всего с тем, что специалисты в каждом из 
этих направлений перегружены знаниями своих специфических наук и у них, как правило, не остается ресурсов для 
изучения всего комплекса знаний, относящихся к другому 
направлению. Физики, как и биологи, рассматривают природные системы, стараясь понять их устройство, которое никому изначально неизвестно и непонятно. Математическое 
направление представлено главным образом математиками, 
умеющими строить формализованные математические модели 
заданных им объектов. Между этими тремя направлениями 
ОТС установилось следующее распределение ролей. Как физики, так и биологи могут поставить задачи математикам — 
математически смоделировать интересующие их физические 
или биологические объекты природы, указывая на интересующие их свойства этих объектов. Математики честно строят 
математические модели заданных им объектов, не особо за

Введение
думываясь об их точном соответствии природным оригиналам, ибо для этого надо осваивать большой комплекс физических или биологических наук, а на это у них нет ни сил, 
ни желания, поскольку они воспитаны в совершенно разных 
концепциях восприятия мира, они мыслят по-разному. Далее эти разработанные математические модели, естественно, 
обнаруживают какие-то полезные для практики свойства, 
которые можно использовать для решения прикладных задач. Математики быстро доводят эти прикладные системы до 
состояния высокоэффективных инструментов и начинается 
их практическое внедрение и использование уже в бизнесе. 
При этом эти модели уже далеко отрываются от исходных 
постановок физиков или биологов, которых далее уже никто 
не слушает, так как эти инструменты начинают приносить 
конкретный доход. Понятно, что ни физики, ни биологи не 
в состоянии сами создавать математические и программные 
модели своих объектов на коммерчески востребованном уровне, что оставляет их либо в стороне от процесса получения 
коммерческой прибыли от этих систем, либо ставит их в зависимость от математиков и программистов, состоящих на 
службе у бизнесменов. Когда возможности таких прикладных систем исчерпываются, и математики, и программисты 
больше ничего не могут предложить, опять вспоминают о 
физиках или биологах, которые что-то там такое говорили 
в свое время — о неких несоответствиях моделей свойствам 
реальных объектов, и что-то еще предлагали. Представители 
естественных наук опять выдают некоторые идеи, которые 
с облегчением подхватываются математиками, и они вновь, 
забыв о естественниках, доводят новые идеи до коммерчески 
эффективного состояния и весь цикл повторяется. 
В качестве примера можно указать на нейросети. Некогда быв предметом изучения исключительно биологов, они 
были как-то описаны ими и переданы математикам на моделирование. Математики быстро довели сложнейший биологический объект нейрон до простой модели порогового сумматора, 
а мозг — до простой регулярной сети из этих сумматоров, обнаружив, что эта конструкция может работать в качестве обучаемой с учителем системы распознавания образов, которая 
может повсеместно внедряться и приносить доходы. Явилась 

Введение 
9
нейроматематика и началось бурное развитие ИНС, а затем 
и «ИИ» на их основе. Биологов, которые пытаются говорить 
о полном несоответствии ИНС и их «формальных нейронов» 
свойствам мозга, уже никто не слушает, поскольку и без них 
идет очень увлекательный процесс внедрения ИНС и «ИИ» во 
все, во что можно. Сейчас мы видим фазу этого процесса, когда свойства этих моделей ИНС и «ИИ» близки к истощению, 
и скоро снова вспомнят про биологов, придя к ним за новыми идеями. Данная работа, собственно, и подготавливает почву 
для этой неизбежной следующей стадии. 
Вернемся к ОТС. Из сказанного очевидно, что указанных трех направлений ОТС — физического, математического 
и биологического недостаточно для развития ОТС, а именно 
необходимо еще «научно-производственное» направление в 
общей теории систем! По сути дела, оно не только давно существует, но и настолько выросло, что давно обошло в росте 
всю ОТС, формально не числясь в ее рядах. Именно в научнопроизводственном направлении как в XX, так и в XXI веке 
создано огромное количество всевозможных действующих систем, разработано множество наук, обслуживающих создание 
систем, среди которых ТАУ, теория распознавания, теория 
принятия решений и т. д., подготовлено огромное количество 
специалистов по созданию систем, разработано множество 
методик описания и создания систем, приняты стандарты, 
придуманы и активно используются всевозможные инструменты, эффективно помогающие разрабатывать реальные 
системы, построена целая отрасль промышленности, обеспечивающая создание систем в различных отраслях. Именно 
этой кухней — теорией, методиками и инструментами, и 
пользовались при создании систем те специалисты, которые 
на вопрос об ОТС отвечали, что что-то такое слышали, но не 
использовали в своей работе ни разу. Именно в этом научнопроизводственном направлении и развиты все те идеи, которые робко появлялись в свое время в ОТС. В том числе это 
коснулось, как будет показано далее, и такого направления 
ОТС, как «теория функциональных систем» П. К. Анохина, 
который многие идеи предложил со своей биологической точки 
зрения на системы даже немного раньше, чем они появились 
в научно-производственном направлении, однако свою разра

Введение
ботку и реализацию они получили именно в рамках научнопроизводственного направления, в ТАУ и составляющих 
ее науках, которые обеспечили создание многочисленных 
практических систем управления для очень важных сфер — 
ВПК, космонавтики и др. Кроме того, отдавая дань глубокого уважения П. К. Анохину, предложившему в ОТС свои 
положения ТФС в середине XX века, но также учитывая, 
что существуют и другие предложения о понимании систем, 
идущие из биологической сферы, считаем полезным классифицировать их в общее «биологическое» направление ТФС. 
Думая о поддержке ОТС, нельзя не заметить в ее истории, что как только идея из ОТС находит свою практическую 
реализацию, она выходит из ОТС в научно-производственную 
сферу и в бизнес, где про ОТС уже вспоминать не принято. 
Впрочем, такая картина наблюдается и в других достаточно 
абстрактных обобщающих науках.  
Нам кажется, что можно попробовать либо присоединить 
ОТС к «научно-производственному» направлению, напомнив 
ему о долге перед родителями, либо включить «научно-производственное» направление в ОТС и без его согласия, опираясь на родительские права ОТС. Умные внедренцы знают 
фразу о том, что нет ничего практичнее, чем хорошая теория. И даже бизнесу отрываться далеко от теории неразумно. Возможно, что именно в том, что «научно-производственное» направление не интегрировано в ОТС, кроется одна из 
важных причин ухода ОТС в тень. 
Итак, наше первое предложение состоит в том, чтобы состав ОТС расширить до следующих направлений:  
 
• «физическое»;
 
• «биологическое»;
 
• «математическое»;
 
• «научно-производственное». 
Перейдем теперь к рассмотрению других возможных 
причин забвения ОТС, придав им форму положений, которые, на наш взгляд, целесообразно включить в ОТС и учитывать при рассмотрении, конструировании и описании систем.