Наша школа "Рассвет Сварога", в основе обучения которой заложены открытые, развивающиеся  системы: Энергетическая система - частотный блок Перуна, КолоДар, магические техники Рун и славянских свастических символов, многомерность вселенной, описание мира нашими первопредками - знакомит вас с основным направлением нашей школы, комплексной системой знаний - СИНЕРГЕТИКОЙ.

Молодая наука Синергетика - это именно тот, научный подход к изучению  Мира, его многомерности, через познание строения человека его энергетической системы, его внутреннего духовного мира. Наука, которая развивается а не стоит на месте, в законсервированной форме Учения, вот главное отличие нашей школы "Рассвет Сварога" от любой другой школы, использующей в основе обучения, любые энергетические практики, в том числе классические.

Большакова О.

Что такое синергетика

Удачное слово "синергетика", родившееся с легкой руки Германа Хакена, в 70-х годах быстро завоевало популярность. Сначала в него вкладывали простой и ясный смысл. Синергетика – это теория самоорганизации в системах различной природы. Она имеет дело с явлениями и процессами, в результате которых у системы – у целого – могут появиться свойства, которыми не обладает ни одна из частей.

Специалистов по нелинейной динамике постиг большой успех. Они вошли в моду и стали популярны. Они становятся желанными гостями у журналистов и банкиров, политиков и администраторов, к их суждениям относятся с глубоким уважением. Даже в "Парке юрского периода" глубокая мысль о том, что прежде, чем что-то сделать, надо хорошенько подумать, вложена в уста специалиста по нелинейной динамике. Главные синергетики регулярно собираются на "рабочие группы" и обсуждают, как лучше выращивать юных синергетиков. Несмотря на все это идеи, методы и алгоритмы нелинейной динамики иногда успешно применяются в радиоэлектронике, медицине, биофизике, химических технологиях, психологии и еще десятках других областей.

Исследователи шли разными путями. Одни сосредоточили внимание на математическом аппарате синергетики, другие увидели высокие технологии, где концепции, методы, идеи синергетики дают новые возможности, третьи связали нелинейную динамику с глобальными проблемами, с управлением, с новыми стратегиями, четвертые ищут место синергетики в гуманитарных областях.

Синергетика предлагает новое видение, новые способы упрощать реальность. Эта "новая простота" помогает не "утонуть" в деталях и порой выглядит достаточно необычно. Например задачи и подходы "синергетической экономики" или "рефлексивной теории управления" кажутся странными и парадоксальными, с точки зрения традиционных подходов. Но именно эти синергетические подходы гораздо ближе к описанию многих явлений в новой реальности – глобальных финансовых кризисов, роста "новой экономики" (knowledge-based economy, как ее называют наши англоязычные коллеги). Поэтому, вероятно, нынешнему этапу развития синергетики созвучны образы и мировидение импрессионизма. Здесь и обостренное внимание к целому, к тому, что делает его большим, чем сумма слагающих его частей. Здесь и новое отношение к вечному и преходящему, акцент на переходных, переломных, ускользающих от неспешного наблюдения моментах. Это новые краски, образы. Из непохожести, уникальности здесь рождается волнующая гармония целого. Ощущение новизны, парадокса, удачи, характерное для О. Ренуара, ряда импрессионистов, типично и для "синергетиков".

Чем подход синергетики отличается "от того, что было раньше"?

Ньютон, Лаплас, классики эпохи Просвещения смотрели на мир "с позиции Господа Бога". Это, с одной стороны, вера в глубину и совершенство замысла Творца и надежда, что простые универсальные законы существуют, познаваемы, а их использование будет исключительно полезным. Это вера в торжество разума, – как бы ни были сложны уравнения, следующие из этих законов, сколько бы их ни было, их удастся решить. Это глобальный детерминизм – уверенность в том, что можно, решив уравнения, заглянуть как угодно далеко в будущее и в прошлое.

Времени с тех пор минуло много. И на новом витке развития науки эти идеи и представления возродились в связи с быстрым ростом возможностей компьютеров. Но пределы обнаружились. И довольно быстро. Во-первых, принципиальные, объективные, независимые от человека. В теории динамического хаоса – важной области нелинейной науки – было убедительно показано, что даже для довольно простых детерминированных систем (в которых будущее однозначно определяется настоящим) существует горизонт прогноза. Заглянуть за этот горизонт в общем случае нельзя, какую бы мощную вычислительную технику и какие бы эффективные алгоритмы исследователи ни использовали. Сейчас теория самоорганизованной критичности – новый фаворит синергетики – показывает, что для многих сложных иерархических систем типичны редкие катастрофические события. Поэтому "настроить" модели – определить необходимые параметры, – опираясь на предысторию, для таких объектов достаточно сложно. И все же, как нам кажется, главным барьером, вставшим на пути многих вдохновляющих проектов, связанных с компьютерным моделированием, стало чисто человеческое ограничение. Это ограничение условно можно назвать "барьером понимания". Оказалось, что наши возможности вычислять, моделировать, управлять, имитировать то, что мы не понимаем, весьма ограничены.

Многие надежды, которые сегодня возлагаются на синергетику, связаны прежде всего с теми задачами, которые лежат вблизи "барьера понимания", с новым взглядом на них.

Системный синтез

Существо дела можно пояснить на примере концептуальной модели, возникшей вначале в совершенно конкретном контексте. Зададим общий вопрос – почему нам что-то удается описывать и предсказывать? В самом деле, человек "с технической точки зрения" сильно проигрывает ЭВМ. Скорость срабатывания нервных клеток – нейронов – у него в миллион раз меньше, чем у триггеров в персональном компьютере. Информация передается в нервной системе тоже в миллион раз медленнее, чем в вычислительной машине, поскольку связана и с электрическими, и с химическими процессами. Да и "выходные параметры" у человека достаточно скромные. По данным психологов, он может следить не более, чем за семью непрерывно меняющимися во времени величинами, эффективно работать не более, чем с 5-7 людьми. Вместе с тем многие задачи человек решает гораздо лучше компьютеров. Можно только удивляться тому, что понадобилось почти полвека интенсивного развития вычислительной техники, чтобы машины начали уверенно обыгрывать людей в шахматы.

Это означает, что наше мышление, восприятие, способность предвидеть опираются на иные, "некомпьютерные" алгоритмы. В отношении их была высказана следующая гипотеза. Рассмотрим фазовое пространство, в котором лежат переменные, описывающие нашу реальность. Оно очень велико, и принять во внимание все переменные в нем человек не в силах. Но, очевидно, есть ситуации, области в фазовом пространстве, где для того, чтобы понимать и предсказывать происходящее, достаточно несколько параметров. Другими словами, иногда существуют проекции на подпространство меньшего числа переменных, которые адекватно отражают происходящее во всем огромном пространстве переменных. Эти подпространства были названы руслами.
Размерность русла (то есть число переменных в этой проекции реальности) невелико. Психологи говорят о семи переменных, но наш читатель знает, что вообразить себе нетривиальный четырехмерный объект уже непросто.

И если у нас для описания реальности есть подходящее русло, то тут можно строить достаточно простые и эффективные теории, понимать происходящее, просчитывать варианты, находить эффективные поведенческие стратегии. В синергетике эти наиболее важные переменные, характеризующие русло, называют параметрами порядка. 

Синергетика решила множество задач, в которых понято, каковы эти параметры для различных физических, химических или биологических систем, как искать связи между этими параметрами, как "на пальцах" пояснить происходящее, не выписывая каких-либо уравнений.

Другими словами, там, где дело касается русел, сложные системы удается описывать просто. И тут синергетика имеет и методы, и подходы, и успехи, и образцы для подражания.

Но реальность может быть устроена и более сложно, с чем мы регулярно сталкиваемся. Русло кончается, (определить когда это происходит – отдельная важная задача) и число переменных, которые определяют ход процесса, быстро растет, горизонт прогноза уменьшается, мы не можем "просчитать ситуацию", появляется возможность резких изменений.

Такие области в фазовом пространстве были названы областями джокеров, а сами правила, по которым начинает вести себя система, – джокерами. Название связано с игральной картой – джокером, которая, в зависимости от желания играющего, может стать любой другой картой. Наличие джокера в колоде намного увеличивает неопределенность и усложняет ситуацию.
В задачах, связанных с естественными науками, джокеры могут быть связаны с тем, что в этой области фазового пространства определяющими становятся "быстрые переменные", в то время как русла определялись медленными. Джокер может быть связан с точкой бифуркации, когда малые флуктуации, случайный шум могут определить ход процесса.

Одним словом, в моделях естествознания есть много места для джокеров. При этом нам приходится, как правило, менять тип описания – то прибегать к вероятностному языку, то строить асимптотики, существенно отличающиеся от тех, что характерны для русел, то каким-то способом учитывать влияние других уровней организации материи.

Но еще более важны и интересны джокеры в тех ситуациях, когда речь идет об обществе, об истории, экономике, политике или о человеке. В области русла можно опираться на простые детерминированные модели, на несложные закономерности. Те, кто сталкивался с экономикой, помнят, насколько просты модели, построенные большинством Нобелевских лауреатов в этой области. Тут дело, по-видимому, не в самих моделях, а в тех руслах, к которым они относятся и которые смогли увидеть исследователи. И тут все похоже на "физику" и "технику". Заметьте, как часто политики говорят об "экономических механизмах" и "социальных технологиях".
Совершенно иначе приходится описывать реальность в области джокера. Огромное влияние приобретают случайности, игровые моменты, сплошь и рядом становится необходимым вероятностное описание. Выбор в таких случаях сложен, потому что приходится принимать в расчет слишком многое, что оставляет простор для субъективных факторов.

При этом в критических ситуациях факторами, упорядочивающими реальность, оказываются такие плохо поддающиеся формализации сущности, как мораль, убеждения, нравственность, предшествующий опыт. При этом, в отличие от моделей точных наук, здесь многие величины могут меняться скачком. Это уровень доверия, ожидания, связываемые с будущим. В теории рефлексивного управления это было осознано давно. Однако последние десятилетия обогатили теорию разнообразной практикой. В качестве примера можно привести технологии "организованного хаоса" – одни из самых эффективных методов финансовых спекуляций, по мнению упоминавшегося Дж.Сороса, которому в этом вопросе явно можно доверять.

В самом деле, тот, кто осознал, что система уже находится в области джокера, получает большую фору перед теми, то еще думает, что "все идет нормально". Здесь и "стратегии с потерей непрерывности", которые все чаще применяются в международной жизни, когда абсурдные, нелогичные, не вытекающие из всего прошлого акции одних стран могут радикально изменить ситуацию и помочь им добиться своей цели малой ценой. 
Психологи называют это "эффектом Беттельхейма" – человек пытается увидеть логику противной стороны, как-то объяснить с разумных позиций происходящее, в то время как оно заведомо абсурдно и алогично. В представления теории русел и джокеров прекрасно укладываются PR-технологии, как их красиво называют журналисты, или технологии манипулирования сознанием, как их именуют социологи. Суть дела прекрасно показана в американском фильме "Хвост виляет собакой", где для того чтобы замять скандал с правящим президентом, за несколько дней до новых президентских выборов нужно устроить имитацию маленькой победоносной войны. При этом совершенно неважно, что происходит на самом деле, важно лишь то, что увидят телезрители, которым предстоит голосовать. Чтобы заставить людей поступать вопреки своим достаточно очевидным интересам, нужно перевести их в "область джокера", дезориентировать, хотя бы временно, в том, что касается смыслов, ценностей, предпочтений, ожиданий.
На какое-то время вместо одного русла, со своими параметрами порядка, в сознании возникает другое, именно то, на которое рассчитывают манипуляторы. Не надо объяснять читателю, насколько это важно, какой большой практический опыт здесь накоплен. Многие специалисты считают этот способ воздействия на общество информационное управление – главным в постиндустриальную эпоху.

И вновь вернемся к началу этого раздела. А что, собственно, надо, чего не хватает? Да только одного по большому счету. И для понимания процессов и явлений, и для управления надо уметь выделять небольшое число параметров, определяющих их ход, и выявлять взаимосвязи между ними. Нужен системный синтез.

В самом деле, накопленный запас знаний и достигнутый современной наукой уровень позволяют сплошь и рядом выявлять детали, тонкости и частности, находясь в пределах любой научной дисциплины. Происходит анализ – расщепление, расчленение в изначальном смысле слова. И даже системный анализ – это тоже выделение отдельных свойств и качеств. Это все-таки анализ.
В то же время нам, чтобы понять, что следует делать, нужно системное, целост-ное представление об объекте. Такова уж наша человеческая природа – мы не умеем активно оперировать сколько-нибудь большим числом переменных и взаимосвязей. При этом мы осознаем, что в разных ситуациях этот набор переменных будет разным (мы можем оказываться в пределах различных русел). Более того, в области джокера начинают в полную силу играть принципы, мораль, опыт и просто везение, и компьютер может тут нам помочь весьма немногим.
Является ли системный синтез чем-то принципиально новым или это всего лишь удачное слово для того, чем все всегда занимались? И да, и нет. К сожалению, такой ответ можно дать по поводу почти любой крупной научной идеи или программы. (Точно так же нелегко сказать, является ли дом чем-то принципиально новым по сравнению с фундаментом.)

Да – потому что в науке за время ее существования накоплен огромный опыт упрощения и выделения главного. Нет – потому что синергетика помогла подойти к системному синтезу как к одной из важнейших черт живых систем, нашего сознания. Она поставила вопрос – как происходит этот важнейший процесс самоорганизации в пространстве признаков, возможностей, степеней свободы? Чудо, пока не доступное компьютерам, состоит в том, что человек может почувствовать или осознать, "нравится" ему что-то или нет. По-видимому, интересно было бы понять, существуют ли универсальные методы системного синтеза, "подсмотреть" их у природы и далее использовать в компьютерных системах. 

Синергетика уже научилась в простых ситуациях выделять параметры порядка и искать "русла" и учится сейчас работать с джокерами, с механизмами перехода от одних русел к другим. Готовых универсальных рецептов тут пока нет и их надо искать.

Человек – замечательное существо, умеющее оперировать нечеткими, размытыми множествами. Но иногда в социальных системах это приводит к плачевным результатам.

Американские коллеги говорят, что между тем моментом, когда выпускник американской школы поступит в университет учиться медицине, и до того момента, когда он сможет начать работать как кардиохирург, проходит в среднем 15 лет. Помимо социальных и субъективных моментов у этого есть и объективная основа. Прежде чем приступить к работе студент должен воспринять огромный практический опыт. Преподаватели и старшие коллеги не могут ему кратко и конкретно рассказать и показать, что он должен знать и уметь. А на самом деле – что? 

Естественно, накопление опыта имеет прямое отношение к системному синтезу, к своеобразной самоорганизации в пространстве знаний и навыков. Сейчас математика позволяет выявить, какими категориями и "внутренними решающими правилами" пользуется опытный врач. Как они могу измениться после консилиума и обсуждения с коллегами, каково "русло", которое сформировалось в ходе многолетней практики. Заманчиво было бы учиться быстрее и лучше и главное – тому что надо. Впрочем и понимание механизмов системного синтеза нельзя сбрасывать со счетов.

Почему нужна третья парадигма

Если 20 лет назад синергетика была игрушкой физиков-теоретиков, 10 лет назад этот подход позволил экспериментально обнаружить многие замечательные явления, то сейчас он становится основой новых технологий, широко применяется в стратегическом планировании, помогает строить компьютерные модели в истории, психологии, медицине, во многих других областях. После эры диссипативных структур и динамического хаоса в синергетике рождается третья парадигма - парадигма сложности.

Возникло странное противоречие между красивыми и ясными общими представлениями и трудностью их приложения к каким-либо конкретным системам. За простоту и общность идей синергетики сейчас приходится платить высокую цену. От "теории всего" — каковой некоторые гуманитарии представляют себе синергетику — не приходится ждать конкретных результатов и методов.

Сложившуюся ситуацию можно пояснить, исходя из тринитарного подхода, развиваемого в нашей стране Р.Г.Баранцевым. В соответствии с ним, достаточно сложные объекты не укладываются в черно-белую схему дуальных категорий (горячо-холодно, плохо-хорошо), а требуют привлечения триад (например, рацио-эмоцио-интуицио, простота-точность-область приложимости и т.д.). При этом одна категория выступает в качестве своеобразного оппонента двух других. Например, чем больше простота и шире область приложений, тем меньше точность и конкретность.

Это именно та ситуация, с которой столкнулась синергетика. Ряд исследователей экстраполирует эту тенденцию и всерьез полагает, что синергетика должна получить статус философской теории, а может быть даже заменить диалектику. Однако те, кто хочет по-прежнему видеть синергетику на твердом естественно-научном основании и полагают, что философия науки не должна становиться главной частью последней, все чаще склоняются к мыслям о новой парадигме синергетики. Пусть не столь общей и простой, но зато более конкретной и глубокой. Обратим внимание на некоторые шаги, которые делаются в этом направлении. 

Прогноз, русла и джокеры.

В отличие от специалистов по синергетике, наш мозг поразительно легко решает задачу выделения параметров порядка и построения эффективных прогнозирующих систем (предикторов). В самом деле, в мозге и "тактовая частота", и скорость передачи сигналов на шесть порядков ниже, чем у персонального компьютера. Поэтому приходится безжалостно редактировать поступающие извне информационные потоки и иметь дело только с самым главным. Более того, можно предположить, что способность гибко менять поведенческие стратегии и совершенствовать свои внутренние предикторы не только методом проб и ошибок и дала нашему виду стратегические преимущества в ходе эволюции. Пресловутые "здравый смысл" и "интуиция" оказываются исключительно важными вещами.

Поскольку строить хорошие предсказывающие компьютерные системы во всем многомерном фазовом пространстве "на общих основаниях" не удается, вероятно, мозг учитывает его неоднородность. По-видимому, он очень точно выделяет области, где можно многомерное пространство заменить маломерным, а сложное простым (назовем их руслами), а где следует ждать неожиданностей и полагаться на случай (назовем их областями джокеров).

Итак мы хотм описать ситуацию, в которой процессы в части фазового пространства (обозначим эту часть  G1) вполне предсказуемы. В другой части фазового пространства ( G2) задано некоторое правило, определяющее, где окажется фазовая траектория после того, как она попала из  G1 в  G2. Это правило мы и назовем джокером. Часть G2  может соответствовать "третьему измерению" в мире "плоскатиков", высшим размерностям при реконструкции аттракторов, "свободе воли" или непредсказуемым действиям политического руководства. Естественно предположить, что часть множества  G2 гораздо меньше, чем G1 .

Можно выделить три основных типа джокеров.

Джокер первого типа переносит точку, попавшую в  G2 в некоторую фиксированную точку из множества G1 (детерминированный джокер). В частности он описывает ситуацию, когда "рубят сук, на котором сидят". В конце концов мы всегда оказываемся на земле.

Джокер второго типа переносит точку, попавшую в  G2, с вероятностью  Pi в точку ai  множества  G1. Например, мы бросаем монету и решаем, устроить презентацию нашего банка в "Хилтоне" или объявить о банкротстве (вероятностный джокер).

Джокер третьего типа задается распределением вероятности p(x) , в соответствии с которым он переносит попавшую в  G2 точку в разные точки  x из  G1 (мы попали в крупные неприятности, и, чтобы выбраться из них, нужно выложить большую сумму; возможный размер суммы определяется функцией p(x)  , одна из переменных в этом фазовом пространстве характеризует наше финансовое положение).

Можно считать, что введение джокера обобщает известные в теории катастроф принципы максимального промедления и Максвелла, определяющие, когда и как происходит перескок из одного минимума потенциальной функции в другой. Вероятностный джокер может соответствовать случаю, когда в быстрой подсистеме реализуется динамический хаос.
Исследование джокеров и русел было начато немногим более года назад. Выяснилось, что наличие простейшего детерминированного джокера на логистическом отображении приводит к замечательным качественным эффектам. Динамические системы с джокерами оказались полезны при математическом моделировании ряда исторических процессов. Возможно, русла и джокеры окажутся полезными кирпичиками при создании новой парадигмы. 

Самоорганизованная критичность. Поиски новой универсальности

Вероятно, новая парадигма будет опираться на сочетание динамики и статистики. Математические модели, основанные на таком сочетании, предлагаемом теорией самоорганизованной критичности, позволили по-новому взглянуть на множество нелинейных процессов от биржевых крахов и схода снежных лавин до землетрясений и утечки конфиденциальной информации.

Поведение подавляющего большинства естественных и антропогенных систем носит отпечаток стохастичности. Поэтому принципиальным при оценке их безопасности является понимание статистических свойств происходящих в них случайных процессов.

Как правило, при определении надежности любой системы явно или неявно предполагается, что происходящие в ней процессы имеют "компактные" законы распределения, например, гауссово распределение, т.е. такие, для которых вероятность выхода случайной величины за пределы некоторого проектного диапазона значений пренебрежимо мала. Несмотря на весьма широкую распространенность этого подхода, можно утверждать, что такая ситуация в сложных системах — скорее исключение, чем правило. Типична же ситуация, когда распределение вероятности имеет длинный, убывающий по степенному закону (т.е. очень медленно), "хвост", и наибольший ущерб приходится на очень крупные и очень редкие события. Классическим примером может служить зависимость численности землетрясений N от их энергии N~Ea (закон Рихтера-Гутенберга).
Возникновение "широких" (с "хвостом") распределений обусловлено возможностью лавинообразного роста возмущений в сложных системах. В то время как о свойствах "компактно" распределенной случайной величины минимальную информацию может дать значение ее математического ожидания M, для величины с "широким" распределением знания его недостаточно даже для качественных оценок, поскольку оно не дает никакой информации о крупных событиях. Более того, в ряде случаев математическое ожидание таких величин в принципе не может быть определено по экспериментальным данным. По этим причинам для описания таких систем введена новая статистическая характеристика, названная масштабом (Scale), определяющая характерный размер крупных событий. 

Суперхаос и сверхструктуры. Жесткая турбулентность.

Многие фундаментальные научные проблемы и высокие технологии связаны с явлениями, лежащими на границах разных уровней организации. Можно сказать, что во многих областях науки уже "прошли" то, что происходит на одном уровне, но не научились исследовать и описывать происходящее между ними.

Классический пример — локализация Андерсена. Если электрон распространяется в периодическом по пространству потенциале, имея достаточно большую энергию, то он ведет себя как волна. Роль частоты играет квазиэнергия, роль волнового числа — квазиимпульс. Однако, если потенциал меняется хаотическим образом, то электрон оказывается пространственно локализован. Хаотичность на одном уровне ведет к упорядоченности на другом.

Этот сюжет является одним из главных в синергетике. Вспомним обычный ход "нелинейной мысли". Диффузия выступает как хаос на микроуровне. Однако в системах реакция-диффузия этот процесс является принципиальным в формировании упорядоченности.

Современный подход, предлагаемый в нескольких недавних работах, позволяет пойти дальше. Например, можно представить себе следующее положение вещей. Хаос на одном уровне приводит к самоорганизации, к выделению параметров порядка на другом. Они ведут себя хаотическим образом, однако на определенных стадиях процесса или неких характерных временах приводят к возникновению образований, для которых адекватным является представление о структурах, частицах или волнах. Их можно рассматривать как структуру следующего уровня и, вероятно, по аналогии с микроэлектроникой, естественно назвать сверхструктурами. Для них можно предложить некоторое усредненное, макродинамическое описание. Переменные, которые фигурируют в нем, сами могут вести себя хаотическим образом. Возникает динамический хаос следующего уровня, который можно назвать "суперхаосом" (в отличие от термина "гиперхаос", который закрепился за странными аттракторами с несколькими положительными ляпуновскими показателями). На следующем уровне снова может возникнуть упорядоченность и т.д.

Например, такое поведение сейчас активно исследуется в связи с явлением, называемым жесткой турбулентностью или триггерной перемежаемостью (русский эквивалент термина on-off intermittency). Суть его в том, что в ряде открытых нелинейных сред может иметь место некоторый турбулентный режим, однако временами на этом хаотическом фоне возникают пространственно-локализованные пики гигантской амплитуды.

Почему такие объекты, как сверхструктуры и суперхаос оказываются в центре внимания "нелинейщиков"? Если ответить коротко, то такое поведение, разное на разных уровнях организации, является пробным камнем для самого подхода синергетики.

В самом деле, любимый образ нелинейной динамики — фрактальные структуры, у которых с изменением масштаба описание строится по одному и тому же правилу, возможно с небольшими вариациями. Однако реальность устроена иначе. В физике при переходе с уровня на уровень (от атомных процессов к ядерным, от ядерных к элементарным частицам) меняются закономерности, модели, способы описания. То же самое мы видим и в биологии (уровень популяции, организма, ткани, клетки и т.д.). Обычно также структурировано, к примеру, время исследователя. Довольно большая свобода и выбор на уровне одного дня, весьма большая предопределенность на уровне месяцев, вновь свобода на "стратегическом рубеже" (например, связанном с выбором новых тем, методов, с привлечением новых сотрудников) и вновь сравнительно узкий выбор альтернатив на уровне 5-10 лет (он во многом определяется уже не достижениями ученого или его коллектива, а состоянием и динамикой всего научного сообщества) и т.д. Открытым остается принципиальный вопрос, в какой мере нелинейной науке удастся помочь в описании этой структурной неоднородности и разных "межуровневых" явлений, для которых большинство научных дисциплин не имеет надежных рецептов. От ответа на него зависит будущее синергетики. 

Задачи постсинергетики.

Сегодня мы не имеем хорошего ответа на вопрос, где кончается синергетика и начинается нечто иное. Исследователи склонны приносить и привносить в нелинейную науку все понравившееся им в своих научных дисциплинах. Тем не менее, некоторые соображения могут быть высказаны уже сейчас. Использовние компьютеров, растущих массивов научной информации, весьма сложных и специфичных методик анализа заставляет вернуться к элементарному, на первый взгляд, вопросу, что значит "понять". В самом деле, компьютер посчитал сотню уравнений, и выдал график, напоминающий ход одной из экспериментальных кривых. Значит ли это, что мы понимаем исследуемое явление? Вероятно, нет. Как "понять" ключевые биохимические циклы, включающие десятки, сотни, а иногда и тысячи биохимических реакций? Понимаю, если могу испортить? Не то. Понимаю, если могу сделать лучше? Тоже вроде не то. Или самое простое — понимаю, если могу сопоставить явлению простые и наглядные образы. Для кого простые и наглядные? Быть может, метаязык, образы и "слова" которого станут основой для понимания учеными разных специальностей и будет ключом к постсинергетике? Может быть, "игра в бисер" со смыслами и ценностями культуры, о которой писал Г.Гессе скоро из мечты превратится в насущную необходимость?

Можно предположить, что одной из задач постсинергетики станет междисциплинарный анализ нашего незнания и целей, которые мы можем себе ставить. Поразительно, что до сих пор внимание практически не уделяется ключевой научной проблеме — осмыслению фундаментальной научной стратегии, ответам на вопрос, что мы можем, хотим, должны узнать. Какую цену мы готовы за это заплатить и как это изменит наш мир. Причем ценностный аспект здесь будет представляться не менее важным, чем целевой.