2. Так как вероятностные отклонения существуют во всех системах, то в ряде случаев могут быть найдены только приближённо функциональные зависимости между вели-чинами факторов и статистическими параметрами критерия цели. Если такие зависимости обнаруживаются, то веро-ятность достижения цели можно уточнять методами функ-ционального анализа.

3. Часто на практике необходимо создавать модель реальной системы, о которой известно ряд отрывистых фак-тов или экспериментальных данных. Однако, их недостаточно для определения статистических параметров функциони-рования системы. Кроме того, о системе имеются пре-рывистые априорные данные, например, по аналогии с дру-гими системами, по действию законов природы или эко-номики, мнение экспертов и др. Задача заключается в приме-нении полученных новых априорных (теоретических) и апостериорных (экспериментальных) данных для уточнения статистических моделей данной системы. Для решения задачи могут быть применены метод экспертных систем и метод Байеса. Этими вопросами занимается теория статистических решений (статистические игры). В общем случае существует некоторое множество возможных состояний системы, которое образует пространство выбора оптимальных вариантов. Из прошлого опыта или из теоретических предположений можно ориентировочно прогнозировать, как часто система принимает то или иное состояние, т.е. бывает известно априорное рас-пределение вероятностей. ОНГ модели системы может быть существенно увеличена путём проведения экспериментальных работ. В принципе экспериментальным путём можно полу-чить достаточно полную информацию о состоянии системы и составить достоверную, гомоморфную модель. Однако, пос-тановка эксперимента всегда связана с затратой средств и времени, потери от которых могут оказаться значительнее того выигрыша, который могут дать результаты экс-перимента.

4. Особого внимания требует выяснение конфликтных ситуаций внутри системы, а также между системой и на-ружной средой. В случае конфликта возникают элементы с противоположными интересами, когда выигрыш одного свя-зано с проигрышом другого. Однако, далеко не всегда конфликт кончается с общим нулевым результатом (т.е. выигрывает сильный и в такой же мере проигрывает другой). Обычно интересы конфликтующих сторон не совпадают с общими интересами системы. Для расчётов влияния конф-ликтов на целевые критерии и их вероятности применяются методы теории игр, для усовершенствования которых не-обходимо учесть также изменение ОНГ.

5. В будущем широкие возможности для уточнения вероятностей открывает метод экспертных систем. Исходя из метода "чёрного ящика" можно в модель ввести много нефор-мализованной информации и уточнять статистические пара-метры. В большинстве случаев знания закодированы в виде серии экспериментально обоснованных эвристических правил, эвристик. Такие правила сужают поле поиска решений, помо-гают находить наиболее вероятные пути достижения цели.

Этап V. Многие системы построены так, что допус-кают для решения поставленных целей сравнение или сопос-тавление многих альтернативных вариантов структуры или путей проведения операций. В таких случаях необходимо более широкое применение методов системного анализа, выяс-нение экономической или другой эффективности, доходов и затрат при осуществлении всех вариантов. Такой анализ требуется, например, во всех работах проектирования техно-логии или прогнозирования развития систем.

Этап VI. Составление материальных, энергетических и негэнтропийных балансов между отдельными элементами системы. Оптимизация структуры и функции элементов в модели системы. Выяснение существенных факторов в модели и отсеивание несущественных по основным критериям.

Этап VII. Введение времени как одного фактора в модель системы. Моделирование развития системы во вре-мени. Прогноз результатов развития или деструктивных яв-лений. Составление проектов направленного развития. Оценка эффективности своевременного получения новой ин-формации. Мероприятия против рассеяния, старения и обес-ценивания информации, против дезинформации и шума.

Этап VIII. Повторение в несколько раз цикла модели-рования, оптимизации и cравнения альтернативных вариантов с постепенным уточнением критериев, ограничений и пара-метров модели. Осуществляется конкретизация и детализация характеристик элементов. Достигается приближение модели к реальному объекту.

Этап IX. Применение модели в практической работе, например при проектировании, планировании, проверке и разработке гипотез, теории, концепции, при составлении биз-неспланов. При принятии решения в условиях неполной информации (неопределённости), не учитывая всех законов природы и экономики, неизбежной платой является возмож-ность принятия ошибочных решений. Одной из важных проблем руководства: принимать ли решение на основе той информации, что уже известно, или предварительно раз-работать и реализовать программу сбора дополнительной ин-формации, которая, конечно, требует дополнительных затрат. В качестве примера обработки информации можно привести процесс проектирования объекта строительства, где моделиро-вание и оптимизацию проводят по вышеуказанной общей схеме с использованием исходных данных, целей заказчика и данных инфобазы.

Наиболее сложными методами инфообработки являются творчество, сознание, новые мысли, использование понятий, знаний, идей, гипотез, научных теорий, эмоций, концепций и др. По этим принципам разрабатываются и системы ис-кусственного интеллекта. Эти методы способны обработать и обобщить неформализованные потоки многомерной информа-ции. Они развивают дальше общие принципы обработки информации, т.е. сопоставление альтернативных вариантов, составление моделей, выяснение оптимальных вариантов, прогноз развития в будущем. Сознание имеет способность уже в первой стадии - мысленно, оценить вероятность дос-тижения цели и ценность получаемого результата (косвенно оценить его ОЭ и ОНГ). Наиболее эффективными методами обработки информации обладает мозг человека, которому стараются подражать составители эвристических компьютер-ных программ. Для решения задачи нахождения в огромном поисковом поле оптимальных вариантов сначала используют имеющуюся в наличии информацию. Результаты могут на-вести на мысль о том, какое из возможных решений следует проверить первым. На основе этого исключают из проверки целые классы явно негодных решений или определяют, какие нужно выполнить тесты для отделения возможных решений от неэффективных и т.д.

Чем больше и быстрее система способна обрабатывать информацию, тем больше она и может принимать её, тем самым быстрее увеличивается её ОНГ. Предпосылкой уве-личению ОНГ является наличие в системе или в окружающей среде возможности роста не меньшего количества разно-образия (ОЭ).

8. ОБЩИЕ ПРИНЦИПЫ И ЗАКОНОМЕРНОСТИ

ИНФОПЕРЕДАЧИ

В предыдущих главах обсуждалось наличие во всех системах связанной информации - ОНГ и её способность селектировать и обрабатывать поступающую в систему ин-формацию. Однако остались неясными механизм, условия, движущие силы и причины передачи информации между системами [ 7, 53 ]. Поскольку мы исходим из общих прин-ципов эквивалентности ОНГ, энергии и вещества, то можно предположить, что действие закономерностей передачи энер-гии и вещества наблюдается также в области передачи ОНГ. Можно предполагать, что для процессов передачи информа-ции существуют закономерности, ограничения, движущие силы, градации по качеству, аналогичные процессам пере-дачи энергии. Вопросами передачи энергии занимается термо-динамика. Исследование общих процессов передачи и пре-образования информации является более сложным, так как намного труднее определить качество и количество много-мерной информации. Этими вопросами занимается новая научная дисциплина - инфодинамика.

По выводам классической термодинамики во всех изо-лированных системах происходит увеличение энтропии, т.е. уменьшение ОНГ. Если считать универсум изолированной системой, то энтропия её когда-то приблизится к бесконеч-ности и наступит тепловая смерть. К счастью, наш универсум не является изолированной системой, точнее в основе уни-версума имеются огромные запасы ОНГ, которые в опре-делённых условиях могут уплотняться и принимать вид ве-щества или энергии. Такие запасы ОНГ скрываются в полях гравитации, электромагнетизма или ядерных взаимодейст-вий. В близкой нам части универсума действительно пре-валирует общая тенденция увеличения ОЭ и рассеяния ОНГ. Это не значит, что такие же процессы протекают во всех дру-гих частях универсума. Даже на нашей планете протекают многочисленные антиэнтропийные процессы в биосфере и в обществе. В литературе выражено предположение, что в мире существуют кроме законов термодинамики ещё законы, кото-рые регулируют процессы увеличения в системах ОНГ, про-цессы концентрации связанной информации. Выяснение зако-нов и условий их действия только начинается. Это является основной задачей инфодинамики.