Мозг Фирмы

Далее он получает все данные о состоянии окружающей среды от всех возможных сенсоров, отфильтровывает их и распределяет релевантную информацию как вверх, так и вниз для использования ее другими управляющими устройствами.

Наконец, он руководит тем, что мы назвали самой алгедонической системой, — механизмами, вызывающими огорчение и радость, сон и бодрствование, которые располагают своими нервами и дополнительными каналами связи, отличающимися от нормальных афферентных и эфферентных проводящих путей.

В докладе Principles of Self — Organization (Труды симпозиума по кибернетике, I960 г., см. библиографию) я предложил математическую модель описанной здесь схемы и пытался показать, как можно ее использовать применительно к деятельности фирмы. Модель построена исходя из следующих основных посылок. Как сенсорная, так и моторная деятельности мозга (который, напомним, содержит ее наивысшее звено — систему 5, представленную определенными и по-разному расположенными частями головного мозга) направлены на управление как внутренними, так и внешними событиями. Организмы, будь то человеческие тела или фирмы, четко разделяют все эти четыре группы. Если возникает путаница при рассмотрении внешних и внутренних событий или если пассивные события воспринимаются как информация об активных действиях в любой из этих областей, то это свидетельствует о серьезном неблагополучии. Тогда перед центром переключения на уровне зрительного бугра (в данном случае системы 4) возникает общая задача — безошибочно согласовать текущее состояние деятельности всех четырех групп. Обращение к рис.25 показывает, каким образом все шесть возможных пар сочетаний четырех групп деятельности мозга должны быть внутренне согласованы для соответствия изменяющимся условиям внешнего мира.

Рис.25. Управление любой корпорацией (фирмой, телом человека) требует постоянного сравнения шести пар зон их главной ответственности

В гл.2 мы изложили природу сверхстабильности, и именно эта концепция нужна нам сейчас. Она была изобретена Россом Эшби специально для объяснения, хотя и в математической форме, природы нейрофизиологического гомеостаза. Эту проблему мы теперь и изучаем. Поставив задачу в самой простой форме, мы рассмотрим только одну пару связей из тех, что представлены на рис.25. Итак, имеется набор состояний, в которых намерена разобраться любая из этих групп. Поскольку каждая такая группа сама по себе является весьма сложной организацией, вовлеченной в огромное количество событий, и поскольку каждое такое событие может принимать любую форму из огромного числа возможных, мы вновь стоим перед типичной системой растущего разнообразия. Состояние системы определяется как конкретное расположение ее частей по отношению к событиям при заданной конфигурации событий. Рассматривая первую из двух систем, мы можем изобразить ее состояние (каким бы большим, разветвленным и разрастающимся оно не было) в любой заданный момент в виде жирной точки. Пусть эта жирная точка фиксирует какое-то уникальное состояние всей системы, т.е. будет считать, что она отражает все, что характеризует систему. Другое ее состояние будет отмечено другой точкой. Тогда можно себе представить систему фазового пространства, содержащую миллионы точек; иначе говоря, любое состояние системы представляется точкой. Предположим теперь, что произошло какое-то изменение внутри системы. Тогда ее состояние будет отражено новой точкой, которая (как можно себе представить) теперь стала бы светящейся, а точка, которая была светящейся до этого, теперь бы потухла. Тоща кажущееся движение света из точки 1 в точку 2 станет траекторией изменения состояния системы.

Каждое событие меняет состояние системы, следовательно, траектория будет непрерывна. Но мы можем отличить состояния, которые поддерживают гомеостаз системы, от тех, которые его не обеспечивают. Давайте тогда соберем точки, представляющие устойчивое состояние системы, в одну группу и очертим ее границы. В таком случае траектория изменения состояний системы должна перемещаться внутри нашего контура. Если траектория выйдет за его пределы, то система выйдет из состояния гомеостаза.

Если две такие устойчивые системы объединить, то можно будет реализовать концепцию их совместного гомеостаза (что эквивалентно условию метасистемы, состоящей из двух систем), и тогда можно себе представить их метауправляемую работу. Она работает как самозапрещающая система, представленная на рис.26.

Предположим для начала, что каждая из них как первичная работает в условиях местного гомеостаза, так что траектория изменения состояния каждой из них находится внутри ее собственной области.

Рис.26. Самозапрещающий гомеостаз типа предложенного Эшби, осуществляемый двумя любыми зонами, изображенными на рис.25. Каждая точка отображает общую конфигурацию системы. Точки в окружностях представляют состояние системы, удовлетворяющее требованиям. Обе системы находятся в равновесии, поскольку траектория каждой (сплошные линии) остаются внутри кольца

Предположим далее, что сообщения, передаваемые по линиям А и В, не несут информации о состоянии каждой из систем в данный и следующий моменты (эти каналы связи не располагают требуемым для этого разнообразием); они просто подтверждают наличие гомеостаза. Это означает, что, когда одна система взаимодействует с другой, она распознает состояние, являющееся нормальным для их сосуществования. Несколько таких состояний показано тонкими линиями на рис.26.

Таким образом, это позволяет двум системам обмениваться сведениями друг с другом относительно, очевидно, большого числа состояния дел без нарушения закона о требуемом разнообразии и без нарушения требований теории о емкости каналов связи. Тогда наша математическая модель реально предлагает способ, благодаря которому каждая система сможет узнавать о состоянии другой, не вникая в ее дела, а только распознавая, что другая находится в нормальном рабочем состоянии. Но что же тогда случится, если одна из систем перестанет нормально функционировать, когда ее траектория выйдет за область гомеостаза и когда, следовательно, эти взаимодействующие системы будут плохо сочетаться? Ответ таков: тогда каждая система поведет себя так (конечно, при достаточном разнообразии),как будто одна управляет другой.

Этот акт метауправления, по-видимому, срабатывает следующим образом. Вместо того чтобы по линии А передавалось сообщение о гомеостазе, по ней будет передано сообщение об отсутствии гомеостаза, как только траектория А выйдет из области устойчивости. Такое сообщение вызовет изменения состояния второй системы, которые покажут изменения в их взаимоотношениях, общие для обеих систем. Влияние этого изменения на траекторию А (поскольку системы спарены) вызовет новые изменения потока А и, следовательно, изменит его траекторию. Такой процесс является итерационным в цепи метауправления и будет продолжаться до тех пор, пока не приведет к изменению через промежуточные состояния вновь к гоме-остазу, и тогда вновь все успокоится.

Отметим прежде всего, что рестабилизация потока А под влиянием метауправления В может занять длительное время. Действительно, если система А поведет себя несколько беспорядочно как внутренняя система, то может потерять управление над своим собственным гомеостатическим равновесием быстрее в этом очевидно случайном процессе проб и ошибок, чем с ним справится его управляющее устройство для восстановления равновесия. Аналогичные ситуации на фирме и в особенности в системе государственного управления читатель может вспомнить сам. Вторая трудность состоит в том, что. изменяя свое собственное состояние для обеспечения А необходимым разнообразием средств управления, система В может непреднамеренно вывести разнообразие собственного состояния за пределы своего кольца устойчивости, т.е. потерять управление над своим внутренним балансом и генерировать указание "выйти за пределы собственного гомеостаза". Тогда обе системы потеряют управление — возникнет классическая ситуация рыскания.

Теория Эшби в ее первоначальном изложении, по-видимому, уязвима в этих двух возможностях. Я лично посвятил многие годы экспериментированию с системами подобного сорта. Во-первых, есть математическая модель такой парной системы (относящаяся к так называемым "бумажным машинам"). Во-вторых, были созданы действующие машины, разработанные для изучения этого явления (немного напоминающие "деревянно-медную" машину, описанную в первой части книги). В-третьих, во всякой фирме действуют ее внутренние социальные системы. Во всех трех случаях обнаруживается, что проблема должна изучаться в обратном порядке. Все три системы не обладают требуемым разнообразием, адекватной мощностью каналов связи и достаточным временем, чтобы достичь гомеостаза на этом метауправляющем уровне простым перебором вариантов, хотя формально такой процесс обязан был привести к желаемой цели. Я понял, как модифицировать все эти экспериментальные подходы, изучая работы Уоддингтона по генетике (поскольку эволюция встретилась точно с такой же проблемой — проблемой скорости, с которой, вероятно, может происходить приспособление). Случайные мутации, впервые рассмотренные Дарвиным, должны были сработать, но мои расчеты (см. мою книгу Decision and Control ) показали, что такой эволюционный механизм не располагает ни достаточным разнообразием, ни емкостью каналов связи и прежде всего временем. Несмотря на вечность, которой располагала эволюция, ее, по-видимому, не хватило бы для создания столь хорошо адаптированных существ, живущих сегодня, если бы процесс ограничился — "пусть будут мутации, а там посмотрим, кто выживет". Здесь, следовательно, должен быть более совершенный механизм, поддерживающий тенденцию к большей выживаемости, сокращающий потери времени, а возможно, даже разрушающий цикличность развития.

Там, где Уоддингтон говорит о "эпигенетическом пейзаже" в его теории эволюции решения этой проблемы, я ввел алгедонод в теорию анастомотик ретикулума. В обоих случаях идея состояла в том, что движение по траектории (как она здесь определена) меняет условия вероятности при движении по этому пути так, чтобы последний можно было использовать снова. В качестве критерия здесь, конечно, выступала скорость успешной адаптации — то, что инженеры называют минимизацией времени релаксации системы. Если такая траектория сможет найти естественный путь возврата на свой цикл, то такой путь облегчит решение проблемы на будущее. Если он войдет в зону фазового пространства, из которого вернуться обратно будет трудно и на это уйдет много времени, то вероятность подобной ситуации становится все меньше и меньше. Это означает, что явно неструктурированное фазовое пространство системы, для которого мы до сих пор допускали существание одного организованного компонента (первичная окружность), будет постепенно увеличиваться в организационной структуре так, что другие наборы точек, кроме тех, которые свидетельствовали о гомеостатическом состоянии, будут группироваться вместе как самоорганизующиеся и будут предназначены, чтобы показать дорогу "домой"; но в реализации такого процесса возникнут трудности.