Лаборатория Информационного Конструирования - 353784
тел: 8(861)261-95-30
+7(918)333-22-76

"Здесь фигуры, здесь цвета, здесь все образы частей вселенной сведены в точку.
Какая точка столь чудесна?
О, дивная, изумляющая необходимость, ты понуждаешь своими законами все действия быть кратчайшим путем причастными причин своих.
Это чудеса, которые..." Леонардо Да Винчи

Информационный синтез при взаимодействии сложных систем

С.Д. Авдеев, НПП “Интор”

К настоящему времени накоплен значительный экспериментальный материал, свидетельствующий о наличии в природе взаимодействий, не сводимых к четырем физическим взаимодействиям (сильному, слабому, электромагнитному и гравитационному). Эксперименты Казначеева [1], Козырева [2], Грабового [3], Горяева [4] и многих других убедительно показывают, что при взаимодействии сложных систем (особенно биологических), наблюдаются эффекты, которые не могут быть объяснены современной наукой. Особенно показательны опыты Казначеева, в которых две разнесенных в пространстве части одного растения обмениваются информацией и при гибели одной части погибает вторая. Различные исследовательские группы предлагают свои теории и модели для описания подобных эффектов, это и теория торсионных полей Шипова – Акимова [5], теория микролептонов Охатрина [6], теория одномерных бюонов Баурова [7] и ряд других. Отсутствие единства в рядах исследователей говорит о том, что изучается одно и то же явление с разных позиций, идет накопление материала и, возможно, вскоре появится база для объединения этих групп.
Обобщая эти теории можно заметить, что все отмечают ведущую роль информации. Информация выступает в роли преобразующей силы, наряду с такими компонентами материи, как вещество и поле [8]. То есть отмечается, что в природе существуют естественные механизмы обмена информацией между объектами, которые действуют как на макроуровне. так и на микроуровне (уровне молекул и атомов). Эти механизмы информационных взаимодействий приводят к появлению памяти и ответственны за необратимость времени [9,10].

Хотя суть этих механизмов остается непознанной, их удается использовать для создания технологий и устройств, в которых нет источников энергии, но которые реально изменяют свойства объектов только за счет формирования информационных структур. К ним относятся и изделия, позволяющие решать экологические проблемы, проблемы здоровья, задачи формирования среды обитания человека [11,12].
Для того, чтоб создание таких технологий было успешным, необходимо развивать теоретические представления о информационных взаимодействиях. В статьях [13, 14] была предложена математическая модель информационных взаимодействий на базе системно-информационного подхода. Этот подход позволяет моделировать процессы не вводя в описание механизм взаимодействия и используется в условиях неполноты исходной информации. Было показано, что при информационном взаимодействии имеет место генерация информации участниками взаимодействия, получены уравнения для вероятности генерации информации:

ci

ai = ––––––––––––––––––––––––               (1)

Ea + Eb exp[-L(gai – gbi)]

ci

bi = ––––––––––––––––––––––––              (2)

Eb + Ea exp[L(gai – gbi)]


где ai, bi – вероятности генерации информации i-того типа подсистемами А и В; Ea, Eb – относительные объемы априорной информации; ci – относительное исходное содержание информации i-того типа; gai, gbi – информационные потенциалы подсистем; L – множитель Лагранжа (обобщенная координата процесса).

В данной статье приведены результаты численных экспериментов, выполненных с помощью разработанной модели (1,2).
Рассмотрим смысл параметра gi. Он является разницей между gai и gbi , и характеризует способность i – той информации участвовать в генерации информации в подсистемах А и В.
gi = gai - gbi .
Поэтому возможны три случая: gai = gbi , gai > gbi , gai < gbi.
При их равенстве мы имеем для ci = 0.5 ai = bi = 0.5. Это означает, что в системе процесс генерации новой информации носит случайный характер. При этом в системе отсутствует возможность развития, так как отсутствует возможность сделать правильный выбор в условиях действия случайных помехообразующих факторов. Траектория развития сложной системы становится хаотичной как раз при равенстве возможностей генерации как истинной, так и ложной информации.

Не всякая информация может считаться новой. Если она не проявляется, или если ее проявление неустойчиво и тут же распадается, то такую информацию нельзя считать новой. Скорее это информационное искажение. Зато истинная информация обеспечивает устойчивый рост и развитие системы. Она повышает адаптивность системы к неблагоприятным воздействиям и помогает реализовываться всем участвующим во взаимодействии подсистемам. В реальных системах наряду с процессами синтеза информации происходят процессы распада. Это выглядит как отмирание и разрушение частей систем. Хотя информация и не исчезла при разрушении части системы, но для ее проявления нет условий и поэтому информацию можно считать исчезнувшей в реальном мире. Например, архитектор придумал новую конструкцию здания, но никто его не стал строить. Значит процесс синтеза информации завершился ее распадом. Здесь мы берем вневременной аспект. То есть синтезированная архитектором информация никогда и нигде не использовалась, и не будет использоваться. Если же этот проект ляжет в основу другого проекта этого или другого архитектора, либо послужит другим целям, то мы все же имеем синтез информации с отложенной проявленностью.

В то же время в сложных системах может генерироваться информация, которая проявляется в количественном росте системы или ее периодическом обновлении, наподобие роста колонии микроорганизмов или обновлении клеток у живых организмов. Такой процесс генерации информации мы не будем считать синтезом. Различие между двумя режимами генерации информации нами рассмотрено в статье [15].
Таким образом, в природе существует два взаимно противоположно направленных процесса – синтеза информации и ее распада. Преобладание процессов синтеза ведет к эволюции систем, их развитию, преобладание процессов распада к инволюции, при равновесии синтеза и распада – застой.

В уравнениях (1-2) параметры L и gi взаимосвязаны. Выбирая различный масштаб одного из них, мы меняем масштаб другого. Выберем такой масштаб gi , чтобы L = 1 при равенстве процессов синтеза и распада в системе.
Примем, что параметры gai и gbi могут меняться от 0 до 1. Значение 1 соответствует случаю максимальной вероятности синтеза информации подсистемой для данных условий. Значение 0 говорит о том, что подсистема вообще не синтезирует данный тип информации. Крайние значения соответствуют началу и окончанию процесса информационного взаимодействия. Для этих случаев gi будет или –1 или +1. Постепенное изменение gi от –1 до 1 будет происходить при изменении координаты процесса L, что соответствует развитию процесса информационного взаимодействия во времени.
Рис.1

На рисунке 1 представлено изменение параметров gai и gbi во времени. Значение gbi равное 1 показывает, что подсистема В имеет максимальный потенциал генерации информации, что аналогично способности предъявлять некое качество с вероятностью равной 1. Нарабатываемые изменения в подсистеме А увеличивают значение gai и уменьшают gbi. Такое изменение подобно изменению потенциалов при обмене зарядами. Почему же падает способность подсистемы В предъявлять качество i? Это происходит потому, что подсистема В тоже изменяется при информационном взаимодействии. У нее падает не абсолютный потенциал предъявимости, а относительный, относительно подсистемы А.

Рассматривая информационное взаимодействие двух подсистем, мы будем принимать во внимание только тот объем априорной информации, который принимает участие во взаимодействии, а не весь объем информации, имеющийся в системе. В начале взаимодействия подсистема А практически не имеет априорной информации, а подсистема В имеет всю имеющуюся информацию. Поэтому будем считать, что в начале взаимодействия Еа в 100 раз меньше Еb, gai при этом равно 0, так как подсистема А не имеет нужной информации для оценки важности для себя информации i – того типа. Из-за этого причина взаимодействия лежит в поведении подсистемы В, либо во внешнем факторе. Развитие процесса взаимодействия заключается в том, что подсистема А начинает вовлекаться в генерацию информации. При этом в ней увеличивается количество этой информации, что соответственно увеличивает параметр Еа. Но до каких пор будет расти этот параметр? Он возрастает, пока не станет равным 0.5 и сравняется с Еb. При равенстве этих значений в новой системе, состоящей из подсистем А и В наступает динамическое равновесие. Можно сказать, что завершается формирование системы и информационные границы между подсистемами исчезают. Дальнейшее приращение информации в системе будет сопровождаться равномерным распределением ее между подсистемами, то есть новая информация становиться достоянием каждой подсистемы.
Рис.2

Рассматривая динамику изменения ai и bi можно заметить (рис.2), что на графике имеется несколько различных участков. На первом подсистема В начинает генерацию информации на уровне немногим более 0.5. Подсистема А при этом начинает генерировать встречный поток, который фактически является отражением потока от подсистемы В но, пока практически не в состоянии предъявиться. Это происходит потому, что уровень априорной информации у подсистемы А низок и адекватный информационный отклик не может быть получен. На следующем этапе подсистема В наращивает уровень предъявимости, но уже не так интенсивно, как на первом этапе. В то же время у подсистемы А приращение в интенсивности генерации информации нарастает, что соответствует началу предъявления, но с гораздо меньшим уровнем предъявимости, чем это может подсистема В.

Следующий этап характеризуется началом снижения интенсивности генерации информации подсистемой В. Это происходит в результате продолжающегося снижения потенциала gbi. Но подсистема А продолжает наращивать интенсивность генерации информации. Наконец наступает момент, когда подсистемы сравниваются по уровню генерации информации. Это значит, что подсистема А стала полностью идентичной системе В по качеству i и в состоянии воспроизводить это качество самостоятельно.
На следующем этапе при дальнейшем падении интенсивности генерации информации подсистемой В, подсистема А выходит на уровень максимально возможного уровня, который был обеспечен подсистемой В в процессе данного информационного взаимодействия. Характерно, что начало этого этапа совпало со сменой знака параметра gi и соответствует превышению потенциала gai над gbi. Это важный этап, так как на нем качественно меняется характер взаимодействия. Если до этого система В обеспечивала генерацию новой информации с уровнем более 0.5, то теперь эта роль переходит к подсистеме А.
В дальнейшем подсистема А продолжает наращивание генерации новой информации, стараясь приблизить его к 1. Так как получаемый уровень значительно выше того, который могла обеспечить подсистема В, то это свидетельствует о появлении в системе нового качества.
Последний этап почти не добавляет ничего в прирост подсистемы А, но он отвечает за закрепление нового качества и обеспечение его стопроцентной предъявимости.
Рассмотренное информационное взаимодействие может быть продолжено новым циклом, в котором подсистемы А и В меняются ролями.

Предложенный механизм информационного взаимодействия обеспечивает развитие систем и появление у них новых качеств. Он может лежать в основе эволюционного механизма. Следует обратить внимание на несимметричность получаемых кривых. Несимметричность заложена в основу механизма информационного взаимодействия. То, что всегда имеется минимум две взаимодействующих информационно системы, приводит к тому, что вероятность получения истинной информации всегда выше, чем ложной. Если в одной подсистеме эта вероятность может быть ниже 0.5, то у другой однозначно больше. Так как практически всегда взаимодействуют подсистемы, чем-либо отличающиеся друг от друга, то и разность их информационных потенциалов больше 0. А это как раз и обеспечивает устойчивость развития.
Действие рассмотренного механизма можно проиллюстрировать на примере процесса обучения. В этом примере подсистема В – учитель, подсистема А – ученик. В начале обучения учитель может предъявлять некое умение, что выражается в значении его информационного потенциала gbi = 1, ученик соответственно полный ноль gai = 0. Предъявляемость учителя заключается с точки зрения информационного взаимодействия в его способности генерировать некий информационный поток, который может выражаться в действии, вербально или ментально. На первом этапе мы видим резкий рост предъявимости учителя на рисунке 2. Этот информационный поток начинает возбуждать в ученике ответный информационный поток, как его реакцию.
На втором этапе ученик начинает пытаться копировать учителя в чем-то, постепенно увеличивая свою предъявимость в этом качестве. Учитель вынужден на этом этапе также наращивать свою предъявимость, чтобы гарантировать коррекцию неизбежных ошибок ученика.
После достижения учеником некоторого уровня, наступает третий этап, на котором учитель начинает снижать свою предъявимость, так как ученику надо давать больше самостоятельности, хотя и под жестким контролем учителя. Этот этап продолжается до тех пор, пока ученик и учитель не сравняются по уровню своего предъявления.

На четвертом этапе происходит смена знака gi, что соответствует переходу ученика в новое качество. Он видит, что достиг того же, что и учитель, но должен осознать, что может делать больше, что он может наращивать свой потенциал, хотя рядом нет примера, который делал бы больше его. Здесь ученик должен включить свой творческий потенциал и за счет него продолжать наращивать свой уровень предъявимости, учитель же, продолжая сопровождать ученика, свой уровень предъявимости снижает еще больше.
Если ученик успешно включил свой творческий потенциал, то он способен на пятом этапе развить его до такой степени, что его навык качественно превышает навык учителя. Уровень поддержки учителя на этом этапе больше моральный, чем реальный. Пятый этап выводит ученика в область, в которой еще никто не был.
На следующем шестом этапе ученик может закрепить полученное новое качество и развить его. По его завершении он может по данному качеству сам становиться учителем.
На рисунке 2 можно выделить 4 режима взаимодействия, отличающиеся степенью нелинейности. Первый и третий режимы практически линейны, что говорит об очень жестком характере взаимодействия, второй и четвертый нелинейны и допускают, соответственно, нелинейность взаимодействия.
Точки перехода между этапами являются точками катастроф, так как в каждой из них происходит качественное изменение поведения ученика.

Мы рассмотрели только один возможный сценарий развития информационного взаимодействия, характеризуемого равномерным изменением потенциалов gai и gbi. Изменение этих потенциалов зависит от множества внешних и внутренних факторов. Любая система не является изолированной. Она постоянно обменивается с другими системами массой, энергией, информацией. Постоянное взаимодействие с другими системами вносит свои погрешности в процесс генерации новой информации.
Рис. 3

Предположим, что в результате каких-либо искажений информационные потенциалы изменяются в два раза медленнее, чем без искажений. На рисунке 3 видно, что в этом случае подсистема А не сможет выйти на другой уровень качеств, а только достигнет среднего уровня 0.5. При этом система В вынуждена предъявляться значительно сильнее. То есть при уровне помех в 50%, когда только половина информации достигает до участников взаимодействия, система не в состоянии развиваться, а даже деградирует. Расчеты показывают, что для обеспечения развития уровень помех или ложной информации не должен превышать 10%.
Тот же вид графика как и на рис. 3 мы имеем и при отсутствии стимула у подсистемы А изменяться, при значении информационного потенциала у этой подсистемы равном нулю в течение всего процесса взаимодействия. Интересно, что даже в этом случае подсистема А обречена на изменение, так как она все равно получит информацию от В, хотя и не в полном объеме. Это и есть система с нерадивым учеником, который “считает ворон” и “хлопает ушами”. Не смотря на все старания учителя, такой ученик не сможет достичь даже уровня учителя, не говоря уж о том, чтобы его превзойти.

Что же будет, если у подсистемы В информационный потенциал будет равен нулю в процессе взаимодействия? Такая ситуация изображена на рисунке 4.
Рис.4

Здесь система В вынуждена предъявляться, так как подсистема А стимулирует процесс информационного обмена за счет высокого собственного потенциала, и такая ситуация способна обеспечить приращение нового качества. Этот рисунок моделирует ученика, который сильно хочет учиться, а его учитель не обращает на него никакого внимания. Ученик все равно может добиться успеха, если будет достаточно настойчив.
Повышение уровня информационного потенциала системой А способно значительно сократить время информационного взаимодействия. На рис.5 показана динамика взаимодействия при повышении вдвое уровня информационного потенциала. Видно, что время взаимодействия сократилось на 25%. Отсюда понятна роль сознания при информационном взаимодействии. Сознательное управление собственными изменениями позволяет ускорить информационные процессы и повысить их качество.
Рис.5

Цымбал, анализируя свою модель самоорганизации информационных процессов, которую он назвал законом информативности, отметил несимметричность этой модели [14]. Он обращает внимание на тот факт, что вероятность идентификации истинной информации выше, чем ложной и составляет 0.62 в условиях средней полноты информации, что больше, чем равновероятное 0.5. По интерпретации Цымбала такая несимметричность свидетельствует о направленном векторе развития.

Однако, как показывают расчеты по нашей модели, значение ai = 0.62 обеспечивает лишь воспроизводимость информации, так как это значение соответствует уровню предъявимости подсистемы b, что аналогично генерации существующей информации. Такое значение в природе реализуется через поддержание необходимой численности видов в естественной среде. Развитие же систем может быть при синтезе новой информации или появлении новых качеств в системе (в природе реализуется как появление новых видов). Оно же возникает при достижении ai значения равного 1. По формуле Цымбала такое значение вероятности вообще недостижимо. Так как Цымбал строил свою модель для одностороннего взаимодействия, то очевидно, что при этом теряется часть информации, отвечающая за изменчивость исходной подсистемы. Процесс взаимодействия оказывается разорванным и синтез новой информации затруднен. Кстати это объясняет, почему заочное образование менее эффективно, чем очное.

Все расмотренные выше случаи информционных взаимодействий строились на отсутствии границ внутри системы и беспрепятственном обмене нвой синтезированной информацией между подсистемами, что соответствует равенству параметров Е = 0.5 для подсистем. Однако, имеется возможность синтеза такой информации, которая никак не может быть отражена одной из подсистем. Например, подсистема b постепенно перестает воспринимать синтезированную информацию. Тогда Ea постепенно приближается к 1, а Eb становится равным 0. Этот случай показан на рисунке . Мы видим, что рост предьявимости системы а ограничен и не превышает 0.7, что составляет максимум предьявления и при дальнейшем росте Ea следует снижение уровня предъявления до 0.5. Такой случай в обществе может соответствовать появлению принципиально новых знаний. В этом случае учитель не в состоянии воспринимать эту новую информацию и для ученика возникает две альтернативы - быть отвергнутым или принятым на уровне доверия. Новые знания потому так тяжело воспринимаются научной общественностью, что в научной среде отсутствует априорная информация, которая могла бы быть задействована для генерации соответствующей информационной модели. Как правило начинается борьба идей, которая заканчивается либо отстранением ученого новатора от его профессиональной деятельности, либо появлением новой научной школы в случае поддержки и доверия. Но в рамках предыдущей системы такой научный кадр существовать не может.

Отсюда вытекает вывод о принципиальной "непонятности" новых знаний. Если новая теория понятна и логически вытекает из старой, то это генерация информации по сценарию рис. 2. Если же новая теория вызывает реакцию отторжения у большинства ученых, то это один из признаков принципиально нового направления в науке. Конечно нельзя отбрасывать возможность появления ложной информации, что может определить только время. Поэтому необходимо фиксировать и публиковать все научные идеи независимо от степени их бредовости.
Расчеты, выполненные нами показывают, что истинная информация устойчива и вероятность ее проявления выше, чем у ложной. Поцессы самоорганизации информации обеспечат условия для наращивания истинной информации, если им не создавать искусственных препятствий. Интернет, как средство информационного обмена, в настоящее время наиболее демократичная среда с минимальными ограничениями на распространение информации. Она способствует появлению новых идей и знаний.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ
Рассмотренный подход к моделированию иформационных взаимодействий позволяет проводить качественную оценку динамики развития сложных систем. Полученная математическя модель представляет полезный инструмент для исследования иформационных взаимодействий и их проявлений в различных областях (теории обучения. науковедении, информационном конструировании и др.).

ЛИТЕРАТУРА
1. В.П.Казначеев, Е.А.Спирин. Космопланетарный феномен человека.-Новосибирск: Наука,1991.- 304с.
2. Н.А. Козырев, Избранные труды, ЛГУ, Ленинград (1991).
3. Г.П. Грабовой Прикладные структуры создающей области информации. М. 1999.
5. А.Е. Акимов. Облик физики и технологий в начале ХХI века. /Выступление на научно-педагогической кнференции "Идеи Живой Этики и Тайной Доктрины в свременной науке и практической педагогике", г. Екатеринбург, 8 августа 1997 г./ М.: Шарк, (1999)
6. А.Ф. Охатрин Микролептонная концепция и биолокационный эффект./ Труды семинара, Томск, - 1988, с. 34-48
7. Ю.А. Бауров, Структура физического пространства и новый способ получения энергии. - М.: Кречет, (1998).
8. Авдеев С.Д., Аванесян В.П. Цивилизационный кризис как результат потери смысла спящим сознанием. Сознание и физическая реальность, т.6, ? 4, 2001, с.2-11
9. Пригожин И.С. От существующего к возникающему: Время и сложность в физических науках, Наука, Москва, 1985
10. Пригожин И., Стенгерс И. Время хаос, квант. М.: Прогресс, 1999. 268 с.
11. Колодочкин М. Достаточно одной таблетки. За рулем, ?11, 1999, с.6
12. Николаева Н. Воду очищает информация. Свет (Природа и человек), ?12, 2000, с. 22-24
13. Авдеев С.Д. Возможности информационно синтеза, Сознание и изическая реальность, ?4, 2000, с.
14. Авдеев С.Д., Аванесян В.П. Некоторые особенности информационных взаимодействий. Информационные технологии, ? 4, 2001, с. 2-7
15. Аванесян В.П., Авдеев С.Д. Учет двойственности процесса генерации информации при разработке информационно-энергетических технологий. Информационные технологии, ? 11, с. 2-7
16. Цымбал Л.А. Синергетика информационных процессов. - М.: Наука, 1995.-118с.

Потрясающий прорыв в новую реальность возможен. Зачем изобретать велосипед, когда уже имеются многочисленные свидетельства

Пространственно-временной континуум проецирует свои состояния на околоземную область и включает процессы замещения реальности. Реальность размывается в области жестких механических связей и нагружается трансформирующим потенциалом. При этом повышается устойчивость систем к внезапным изменениям внешних параметров.

Авдеев С.Д.
Информационный синтез при взаимодействии сложных систем

Приведены результаты численных экспериментов, выполненных с помощью математической модели двусторонних информационных взаимодействий. Рассмотрены возможные направления динамического развития сложных систем, при изменении управляющих параметров. Показано практическое применение модели на примере качественного анализа процесса обучения.

Avdeyev S.D.
The informational synthesis at interaction of complex systems.

There are given numerical experiments made with the help of the mathematical model of bilateral informational interactions. There are considered possible directions of dynamic development of complex systems at changing of controlling parameters. There is illustrated practical application of the model as the example of the quality analysis of the studying process.

 

Войти







© ООО Лаборатория Информационного Конструирования 2012

Адрес: 350000, г. Краснодар,
ул.Калинина, 341, оф.308
Тел: 8(861)261-95-30
+79183332276
E-mail: 3332276@mail.ru
icq: 325 233 555
Skype: ludmila33322

ООО Лаборатория Информационного Конструирования

Верстка и продвижение - World Web Site