ность. Они сильно зависят от сте-пени общности системы и от е„  поло-
жения в иерархической пирамиде. ОЭ и ОНГ можно оптимизировать по целям и
критериям своей системы по критериям иерархически ниже- или  вышестоящей
системы. В обеих случаях цели и целевые критерии могут резко отличаться.
Следовательно отличаются и ОЭ и ОНГ. Например, целью отдельной  торговой
фирмы может быть получение максимальной прибыли.  Соответст-венно  этому
конкретными критериями являются максими-зация доходов,  цен  на  товары,
объ„ма продажи, минимизация расходов, численности персонала и т.д. Целью
государства является повышение выпуска перспективной, но пока менее при-
быльной промышленной и сельскохозяйственной продук-ций, увеличение  экс-
порта, инвестиций и капитальных вложе-ний. Эти задачи уменьшают  прибыль
фирм. Противоречия между целями государства, фирм и отдельных членов об-
щест-ва необходимо решить законодательством пут„м конструк-тивного комп-
ромисса. В качестве научной основы для реше-ния этих противоречий  целе-
сообразно сравнить ОЭ и ОНГ системы в разных уровнях обобщения. ОЭ и ОНГ
можно рассчитать не только относительно целевого критерия  самой  данной
системы, но и относительно целей всех комплексов систем  высшего  ранга,
элементом которых она является. Для этого рассчитывают  вероятности  ис-
полнения основного кри-терия как функции условных энтропий  по  влияющим
фак-торам. Так как критерии в разных уровнях иерархии разные, то и ОЭ  и
ОНГ будут в них разные. Теоретически можно рас-считать и величины  ОЭ  и
ОНГ различного уровня обобщ„н-ности. В практических работах  легче  оце-
нить эффективность процессов в системе пут„м определения изменения  ОЭф.
Изменение ОЭф выражается в виде суммы  увеличения  макси-мальной  ОЭм  и
увеличения ОНГ. DОЭ = DОЭм - DОНГ. Желательно, чтобы ОНГ  системы  после
операции повы-шалась бы во всех уровнях иерархического комплекса (ОЭ по-
нижается). Если ОНГ относительно нижних уровней уве-личивается, а  отно-
сительно критериев верхних уровней понижается, то следует  дополнительно
оптимизировать сис-тему, чтобы обеспечивать общее повышение  ОНГ.  Часто
при-ходиться идти на компромисс, т.е. обеспечить меньшее уве-личение ОНГ
на нижнем уровне для того, чтобы ОНГ на высшем уровне тоже повышалась.
   Возникает вопрос, почему не определить все ОЭ и  ОНГ  систем  относи-
тельно критериев систем самого высокого уровня  обобщения,  например  на
уровне человеческого об-щества в целом или на уровне развития  универсу-
ма? Это был бы  самый  идеальный  случай:  все  координировали  бы  свои
действия на основе всемирного блага, в направлении умень-шения всемирной
ОЭ и повышения ОНГ. Однако, чем выше уровень обобщения, тем менее точным
становяться резуль-таты. Это обусловлено следующими факторами:
   1.	Чем выше уровень обобщения (объ„м комплекса систем), тем больше ОЭ
систем и тем труднее е„ моде-лировать.
   2.	Уменьшается гомоморфность моделей и их соответст-вие первичной ре-
альности. Увеличивается приближ„нность моделей, их неопредел„нность.
   3.	Падает удельный вес ОЭ изучаемой системы в общем ОЭ.  Из-за  этого
резко увеличивается неточность рассч„тов, в т.ч. условных вероятностей.
   4.	В сильно обобщ„нных системах трудно определить оптимальные целевые
критерии. Резко повышается размер-ность системы, но и е„ многоцельность.
   Для получения более точных данных необходимо со-четать результаты оп-
тимизации ОЭ и ОНГ на разных уров-нях обобщения и при  применении  соот-
ветствующих целевых критериев. Часто целесообразно поиск оптимальных  ОЭ
и ОНГ провести по методам системного подхода,  осуществляя  его  в  виде
нескольких циклов (гл. 7) с целью постепенного приближения к оптимальным
решениям. Результаты опреде-ления ОНГ по критериям высших уровней  пока-
зывают интересы всемирного или государственного развития. Крите-рии  бо-
лее низкого уровня - интересы отдельных организаций и личностей. В  слу-
чае оптимального управления величины ОНГ разного уровня должны совпадать
для конкретной системы. Большие отличия в ОНГ свидетельствуют о  больших
пробелах в организации, о неупорядоченности комплексов систем.  В  госу-
дарственном масштабе требуются законодательные меры для оптимального уп-
равления и упорядочения деятельности всех лиц и организации по критериям
ОЭ и ОНГ.

   5. ИНФОРМАЦИЯ И МЕТОДЫ
   Е‚ ИЗМЕРЕНИЯ
   Обсуждению различных аспектов сущности, обработки и применения инфор-
мации посвящено огромное количество работ, в частности [ 24,  25,  27  -
35, 37 - 44 ]. Несмотря на многочисленность публикации  многие  основные
вопросы ос-тались до настоящего времени невыясненными.  Близость  мнений
достигнута только в том, что  полученная  информация  уменьшает  неопре-
дел„нность, незнание, беспорядок принима-ющей е„ системы. Почти все  ав-
торы обращают внимание на возрастающeе значение информации во всех  сфе-
рах неорга-нической и живой природы, в деятельности человека и  об-щест-
ва. Неясных вопросов, однако, имеется намного больше. Из  них  первооче-
редного рассмотрения требуют следующие проблемы.
   1.	Сущность и возможности оценки неопредел„нности, вероятности,  неу-
порядоченности, энтропии. Их взаимные отношения и влияние между система-
ми.
   2.	Механизм передачи информации от одной системы (или е„ элемента)  к
другой. Как происходит само-произвольное образование каналов связи между
сложными системами.
   3.	Методика определения качества и количества переда-ваемой  информа-
ции, в т.ч. многомерной, вероятностной, семантической и обобщ„нной.

   ЗАГАДКИ НЕОПРЕДЕЛ‚ННОСТИ
   Поскольку основой  информации  является  уменьшение  неопредел„нности
систем, необходимо точнее раскрыть е„ сущность и связь с такими понятия-
ми как вероятность, разно-образие, беспорядок, хаос,  неупорядоченность,
энтропия, не-предсказуемость, деструктивность, рассеянность, стохас-тич-
ность, случайность и шум.
   Наиболее общим понятием из перечисленных  является  неопредел„нность.
Меру неопредел„нности можно рассмат-ривать как функцию от числа  возмож-
ных исходов и ком-бинаций элементов в системе. То  же  характеризует  их
разнообразие. В любой системе е„ разнообразие зависит от количества раз-
личных элементов, числа и комбинаций их возможных состояний и количества
возможных связей между ними. Поэтому понятия "неопредел„нность" и  "раз-
нообразие" часто употребляются как синонимы. Мерой неопредел„нности сис-
темы является е„ энтропия, для сложных многомерных систем - ОЭ.  Однако,
ряд важных положений, для обосно-вания использования ОЭ выведены на  оп-
редел„нных допу-щениях. С помощью классических формул энтропию (не-опре-
дел„нность) можно охарактеризовать совокупностью всех  независимых  воз-
можных событий. С помощью условных вероятностей и условных энтропий мож-
но описать взаимную зависимость между  событиями.  Но  существующие  за-
ви-симости весьма разнообразны. При  функциональной,  детер-минированной
зависимости переходы системы из одного состояния в другое полностью пре-
допределены условиями (ОЭ = 0). Во многих  процессах  зависимости  между
собы-тиями носят случайный характер. Среди них есть и такие,  в  которых
событие является сугубо индивидуальным резуль-татом исторически  сложив-
шегося стечения случайных об-стоятельств, в цепи которых невозможно  об-
наружить никаких закономерностей. Однако, при дополнительных допущениях,
и такие процессы (т.н.марковские случайные процессы) мож-но характеризо-
вать энтропией (К.Шеннон). Таким образом, применять  энтропию  как  меру
неопредел„нности нужно очень осторожно,  проверяя  предварительно,  нас-
колько исследуемый процесс при условиях данной задачи соответствует при-
нятым допущениям и ограничениям. Последние нужно выбирать в таком  коли-
честве, чтобы обеспечить достаточную выполняе-мость расч„тов,  достовер-
ность данных и точность результа-тов. Понятие неупорядоченности является
отношением факти-
   ческой к максимально возможной энтропии ОЭф ,показывает ОЭм
   cтепень уменьшения ОЭм после получения ОНГ и колеблется
   в пределах 0 < ОЭф < 1 ОЭм
   Вероятность также характеризует неопредел„нность, но е„ прямое приме-
нение возможно при конкретных, более уз-ких пределах. Для многих сложных
вероятностей много-мерных  систем  применение  условных  вероятностей  в
расч„тах связано с большими трудностями. В мире нет чисто слу-чайных или
чисто детерминированных систем. Вероятност-ный компонент  содержится  во
всех в первичной реальности существующих системах. Они имеют  бесконечно
большую размерность, неопредел„нность в микромире, во времени  и  прост-
ранстве. Их энтропия приближается к бесконечности. В реальном  мире  нет
абсолютно детерминированных систем. Имеются  искусственно  изолированные
во времени и в прост-ранстве системы, в которых детерминированный компо-
нент превалирует. Например, солнечная система. Движение планет  подчиня-
ется законам гравитации, предсказуемо по математи-ческим уравнениям. Од-
нако, и эта система (орбита) изменя-ется по космическим масштабам быстро
и солнце само тоже не существует вечно (около  5  млрд.  лет).  Мысленно
можно создать модели, которые абсолютно детерминированные, т.е. исключа-
ют все случайности. Вероятность результата такой системы 1,0;  ОЭ  =  0.
Например, система состоит из формулы 2 ? 2 = 4.  Вероятность  достижения
целевой критерии 4 сос-тавляет 1,0; ОЭ = 0. Однако,  такая  система  су-
ществует только в голове. В реальной жизни нет четыр„х абсолютно  одина-
ковых объектов, а при сложении разноценных систем  результат  становится
неопредел„нным.
   Почти во всех системах  неопредел„нность  есть  некото-рое  отношение
элемента, входящего в множество, к числу всех элементов в  множестве.  В
каждом отношении сочета-ются  случайные  и  неслучайные  факторы.  Соот-
ветственно с этим для уменьшения неопредел„нности системы необходимо со-
четать статистическую теорию информации с использова-нием априорной  ин-
формации, теорий, гипотез и других мето-дов  эвристического  моделирова-
ния, в том числе с экспе-риментами.
   Стохастичность и случайность можно считать синони-мами, также  как  и
неупорядоченность и беспорядок. Имеются понятия для обозначения  неопре-
дел„нности в отдельных об-ластях: шум - в  процессе  инфопередачи,  неп-
редсказуемость - в прогнозах будущего, деструктивность  -  в  структуре,
рассеянность - в пространстве.

   СУЩНОСТЬ ИНФОРМАЦИИ
   Из огромного числа публикаций по проблеме сущности  информации  можно
выделить два е„ основных значения.
   1. Давно применяемое "обыденное"  значение,  что  сфор-мировал  также
Н.Винер: "Информация - это обозначение содержания, полученного из  внеш-
него мира в процессе на-шего приспособления к  нему  и  приспосабливания
наших чувств [ 21 ]. Здесь информация выступает в роли  знания,  сообще-
ния.
   2. Кибернетическое понятие информации, которое было сформулировано  в
основополагающих работах Н.Винера, осо-бенно К.Шеннона в 1948 году [  25
]. В теории Шеннона под информацией понимают только те передаваемые  со-
общения, которые уменьшают неопредел„нность  у  получателя  инфор-мации.
Следовательно информация измеряется разностью энтропий (Н) системы до  и
после получения информации. Если целевые критерии системы-при„мника  ин-
формации обо-значить В, а событие в системе-передатчике А, то количество
передаваемой информации:
   J (A, B) = H(B) - H(B / A) > - lg2 P(B) + lg2 P(B / A)
   В формуле выражен относительный характер среднего  значения  информа-
ции, как показателя зависимости между двумя событиями. Из формулы следу-
ет, что не существует абсолютной  информации:  есть  информация  относи-
тельно оп-редел„нного события (критерия, цели) или объекта, содер-жащая-
ся в другом событии. Измерение энтропии системы имеет  ценность  потому,
что позволяет оценить влияние собы-тия А на событие В в форме разности
   Н(В) - Н(В / А), т.е. по количеству  информации.  Последнее  является
мерой отношения, взаимосвязи между системами, явлениями,  процессами,  а
не показателем состо-яния систем.
   Концепция Шеннона в принципе не вызывает возраже-ний и нашла  широкое
применение. Однако, существующие формулы теории информации предназначены
для обмена ин-формацией  между  относительно  простыми  системами  и  по
ка-налам связи с одно-трех-мерными сигналами. При примене-нии формул для
расч„та обмена информацией между сложны-ми системами (обладающими  высо-
кими ОЭ и ОНГ), необхо-димо их уточнять и дополнять с  уч„том  следующих
факторов.
   1. Целевые критерии реальных сложных систем зависят обычно не от  од-
ного события или фактора другой системы, а от  многих.  Последние  могут
быть зависимыми также между собой. В таком  случае  при„мник  информации
получит одно-временно многомерную  информацию  от  многих  источников  в
комплексе.
   2. При уменьшении ОЭ (увеличении ОНГ) системы, принимающего  информа-
цию, используются не только пара-метры состояния отправной системы, но и
обобщ„нные поня-тия, символы, формулы, закономерности и т.д.  Эта,  т.н.
априорная информация, может быть получена как от системы при„мника,  так
и отправителя. Влияние этой априорной ин-формации должно быть учтено при
расч„тах передачи ин-формации.
   3. Нельзя исключить возможность, что в результате по-лучения информа-
ции общая максимально возможная энтро-пия системы-модели  увеличивается.
Могут появляться ранее неучт„нные факторы-размерности или расширены пре-
делы независимых переменных. Если это происходит, необходимо это  прове-
рить и учесть.
   Таким образом, практические расч„ты передачи инфор-мации  значительно
сложнее, чем просто оценка уменьшения ОЭ системы, особенно  для  сложных
многофакторных  систем.  Улучшенную,  но  не  совершенную,  формулу  для
расч„та ин-формации можно представить следующим образом (Н  можно  заме-
нить на ОЭ):
   J (A, B) = H (B) + DиH (B) - е H (B / Ai), где:
   H (B) - энтропия системы по целевому критерию В,
   DиH(B) - увеличение максимальной энтропии системы В в результате рас-
ширения пространства состояния,
   H(B/Ai) - условная энтропия относительно целевого критерия В при  вы-
полнении события Ai и связанных с этим закономерностей и зависимых собы-
тий,
   Ai - множество событий, закономерностей и факторов, влияющих на  кри-
терий В.
   Так как в мире существует неисчислимое количество разных  и  разнооб-
разно связанных систем, то и информация между ними может иметь  огромное
количество вариантов. Особенности и степень обобщ„нности понятий необхо-
димо учитывать при уточнении данных и формул расч„та. Однако, для  избе-
жания ошибок  при  истолковании  и  анализе  инфор-мационных  процессов,
нельзя отклоняться от их основного содержания, от  уменьшения  ОЭ.  Этот
основной постулат наи-более общий и действует для любой системы  универ-
сума: как в неорганическом мире, так и в живых организмах, в соз-нании и
в космосе. Сущность информации заключается в сле-дующем:
   Обобщ„нной информацией является любая связь или отношение между  сис-
темами, в результате которой повы-шается  обобщ„нная  негэнтропия  (ОНГ)
хотя бы одной системы.
   Так как элементы системы можно рассматривать как от-дельные  системы,
то и связи между элементами внутри систе-мы могут являться  информацией.
В то же время далеко не все связи или  сообщения  являются  информацией.
Если они не повышают ОНГ,  они  могут  являтся  шумом,  деструктирую-щим
действием, в отдельных случаях, в живой природе и дез-информациeй. Слово
"обобщ„нность" включено в дефиницию для  того,  чтобы  подчеркнуть,  что
универсальность понятия достигается в том случае, если учтены и  оптими-
зированы все влияющие на целевые критерии факторы. К  этим  относятся  и
априорные формы информации. В случае упрощ„нных мо-делей систем и  инфо-
передаче по классическим каналам связи можно применять и упрощ„нную  де-
финицию информации:
   Информацией является связь или отношение между системами, в результа-
те которой повышается негэнтропия системы-при„мника.
   Одним из основных показателей состояния и форм  су-ществования  любых
систем является ОНГ (связанная инфор-мация). Каждая система характеризу-
ется обеими показа-телями как ОЭ, так и ОНГ. Их измеряют в одних  и  тех
же единицах. ОНГ имеет отрицательный знак, но абсолютные цифры ОНГ и ОЭф
не равны. Для одной системы и одного целевого  критерия  эти  показатели
связаны следующей формулой:
   ОЭф + ОНГф = ОЭм , где:
   ОЭф - фактическая ОЭ системы,
   ОНГф - фактическая ОНГ системы,
   ОЭм - максимально возможная ОЭ системы.
   Если известны 2 из тр„х показателей, то третий можно рассчитать.  Та-
ким образом, каждая система имеет три час-тично зависимые характеристики
состояния. Это имеет какую-то аналогию с распределением в системе  внут-
ренней энергии.
   U = F + G = F + T . S, где:
   U	- внутренняя энергия,
   F	- свободная энергия,
   G	- связанная энергия,
   S	- энтропия,
   T	- абсолютная температура.

   ИНФОДИАЛЕКТИКА
   Философская сущность понятия информации до насто-ящего  времени  пол-
ностью не выяснена. Классики теории ин-формации и  кибернетики  не  дали
проблеме исчерпывающего объяснения. Н.Винер указал, что информация явля-
ется ин-формацией, не материей или энергией. Под понятием "ма-терия"  он
подразумевал вещество и  массу.  Если  под  материей  подразумевать  всю
объективную реальность, то информация содержится в этом понятии.  Указа-
ние того, чем информация не является, не решает проблему. Дефиниция, что
инфор-мация является мерой упорядоченности, организованности  не  решает
вопрос, на основании каких критериев устанавли-вается эта мера, и  отно-
сительно чего?
   Многие заблуждения вызваны т.н. теорией отражения диалектического ма-
териализма [46, 47]. Уже это слово - отражение, может вызвать только не-
доумение. Полное отра-жение мира во всем его многообразии или  даже  его
ма-ленькой части, невозможно. Захламление сознания несущест-венными  де-
талями только затруднила бы процессы обработки информации и  моделирова-
ния. В действительности как созна-ние, так и  органы  при„ма  информации
выборочно принимают е„, обрабатывают и сохраняют в памяти. В публикациях
опи-сано  много  вариантов  т.н.  отражательной  концепции  инфор-мации.
И.В.Новик связывает информацию с упорядоченным отражением, тогда как не-
упорядоченное хаотическое отраже-ние обозначается понятием "шум" [ 36 ].
Информацию старались по разному соединить с  отражением.  Е„  определили
как сторону (часть) или вид (форма) отражения, категорию отражения, раз-
нообразие отражения, "передаваемую" часть отражения,  инвариант  отраже-
ния, необходимую предпосылку отражения, сторону  отражения,  допускающая
передачу  и  объективирование,  характеристику,  аспект  отражения,  ак-
тив-ное, целесообразное отражение. Бросается в глаза, что поня-тие  "от-
ражение" не содержит дополнительную информацию и его параллельное инфор-
мации рассмотрение не имеет смысла.
   В процессе передачи информации решающее значение имеет система прини-
мающая е„, точнее ОНГ системы. Дейст-вительно, если не было  бы  системы
при„ма с его ОНГ, передача информации не могла  бы  состоятся.  Следова-
тельно основную роль в приеме, выборе и оценке имеет ОНГ  или  связанная
информация в системе. Информация является функцией процесса, ОНГ - функ-
цией состояния системы и имеет свойства инерции и памяти.
   Представляют интерес и взаимосвязи между инфор-мацией, ОНГ и  диалек-
тическим методом их исследования. До сих пор недостаточно  раскрыто  ин-
формационное содержание диалектического метода. Уже в  античные  времена
диалектика означала выяснение истины (т.е. подлинной  информации)  пут„м
проведения  диалога,  противоборства  разных  мнений,  факторов,   идей.
Действительно, к истине приближаются только тогда, когда выслушают  мне-
ние всех заинтересован-ных сторон. Значит, уже в античные  времена  кос-
венно нача-лось применение методов, которые сейчас известны под  наз-ва-
нием системного и многофакторного анализа