К онтологии системного подхода третьего поколения
Системная инженерия как практика изменения мира к лучшему базируется на онтологии системного подхода (иногда говорят "системная онтология"/systems ontology, включая в неё все понятия, нужные для реализации системного подхода в мышлении). Есть несколько современных инициатив по онтологическим посылкам/commitments такой онтологии, которые мы считаем третьим поколением системного подхода, учитывающим термодинамически обусловленную эволюцию. Мы предлагаем пути гармонизации этих подходов к созданию системной онтологии.
Онтология системы как набор описаний для понятийного наведения внимания
Gruber, Borst и Studer [1] определили онтологию как явную спецификацию разделяемой концептуализации, An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization. Определим концептуализацию как задание важных для надёжного active/embodied inference [2] объектов восприятия в мире. Это позволяет сформулировать задачу создания онтологии в терминах управления вниманием, а "явная формальная спецификация" тут говорит о том, что эти объекты внимания выделяются не спонтанно, а по какой-то явной модели этих объектов (онтологии), заданной при помощи другой модели-формализма (foundational ontology).
Мы решаем вопрос в соответствии с попперианской эпистемологией [3]: объекты в онтологии появляются путём догадок, приемлемость этих догадок для суждений о мире подвергается сомнению, но догадки, выжившие критику, "принимаются всерьёз". То есть хорошие догадки о том, что мир состоит из систем (какова онтология системы) и суждения о том, что эти догадки полезны для изменения мира к лучшему, можно взять из литературы, и если нам не известна их критика и мы не можем сходу предложить фальсификации этих догадок рассуждением и/или экспериментом, то мы считаем их нашими лучшими теориями (SoTA, state-of-the-art) о мире, принимаем их всерьёз и далее учим людей (реплицируем мемы этих теорий), чтобы эти догадки об объектах были общими/shared.
Конечно, мы не просто сообщаем людям онтологию системы, но мы учим их выделять в мире абстрактные и физические объекты, описываемые явной и по возможности формальной спецификацией. Конечно, если появляются проблемы в использовании этой онтологии, это означает её фальсификацию, но это просто повод поправить онтологию, исправив выявившиеся ошибки -- онтология системного подхода тем самым развивается/evolve, она на каждый момент времени представляет собой лучшее, что нам известно на этот момент. Мы [4] реализовали цепочку курсов, по которым выявлять в мире объекты, описываемые/типизируемые онтологией системы учатся сейчас несколько сотен человек в неделю. Основная последовательность курсов сейчас реализует подход сначала полностью осознанного, а затем интериоризированного "автоматического" понятийного наведения внимания студентов на объекты, описываемые/типизируемые онтологией системы. Студент обучается тому, как:
— наводить своё внимание и внимание других агентов на объекты из явной спецификации (онтологии), то есть наводить внимание понятийно, а не спонтанно (курс "Онтологика и коммуникация"),
— удерживать понятийно наведённое внимание на самых разных временных масштабах, в том числе включая коллективное внимание в таких агентах как команда или целое предприятие путём лидерства, или влияния на сообщество или общество (курс "Собранность"),
— наводить внимание на системы (курс "Практическое системное мышление"),
— наводить внимание на деятельности/практики, которые осуществляют системы-создатели (курс "Методология"),
— структурировать деятельности и роли, которые обязательно удерживаются во внимании в ходе проектов системной инженерии, (курс "Системная инженерия"),
— обращать внимание себя и коллектива на объекты, описываемые специализацией системной онтологии для таких систем-создателей, как организации/предприятия (курс "Системный менеджмент").
Для того, чтобы учить студентов SoTA системной онтологии, мы гармонизировали между собой несколько частных концептуализаций понятия системы, которые вместе представляют собой третье поколение системного подхода. Как обычно, каждое поколение системного подхода включает в себя все достижения предыдущего поколения, но добавляет что-то новое.
Первое поколение системного подхода: система в её окружении во время operations/эксплуатации
Первое поколение системного подхода появилось в 40е годы прошлого века главным образом в результате работ von Bertalanffy [5]. Понятие системы как предмета рассмотрения, отделённого от его окружения, появилось в физике очень давно, но системный подход как рассмотрение всего мира в виде взаимодействующих систем появился главным образом после работ фон Берталанффи по общей теории систем. "Подход" -- это обычный термин для ситуации, когда онтологию, успешно наработанную и опробованную в одной предметной области, начинают использовать в самых разных предметных областях. Ключевым тут было осознание, что системы представляют собой взаимодействующие холоны (Koestler ввёл этот термин [6] для того, чтобы описать часть целого, которая сама состоит из частей), плюс эти системы как-то появляются в мире и потом исчезают из мира, то есть проходят жизненный цикл (фон Берталанффи был биологом и обобщал в том числе успехи применения системного подхода в биологии, то есть жизненный цикл -- это цикл рождения-взросления-размножения, обычный для биологии). В результате взаимодействия частей системы во время работы/operations получаются эмерджентные свойства целого. Шестерёнки в часах ещё не показывают время, часы показывают время, дом с часами внутри уже не показывает время. Ключевым тут было то, что первое поколение системного мышления оперировало по меньшей мере двумя разными способами разбиения на части, зависящими от времени рассмотрения:
-- функциональное разбиение в зависимости от назначения системы в надсистеме и назначения подсистем в системе. Оно предполагало рассмотрение системы в ходе её operations.
-- конструктивное/модульное разбиение, нужное для рассмотрения времени создания/construction системы.
Трудности в освоении системного мышления были главным образом в том, что людям трудно было воспринять концепцию выделения динамических объектов в мире своим вниманием -- прямо в ходе работы/operations системы. Чаще всего при упоминании частей-целых они в голове представляли себе "взрыв-диаграмму", заодно теряя и многоуровневость такого разбиения [7]. Понятно, что обсуждать эмерджентные свойства остановленной и разбитой на одноуровневые физические конструктивные части нельзя, ибо взаимодействие -- это время operations и рассмотрение должно быть функциональным. Но и разбиение на конструктивные части важно, ибо такую систему нужно создать. Например, ножницы функционально состоят из режущего блока и ручки, а конструктивно из двух половинок ножниц и скрепляющего их винта. При этом пользователя волнует функциональное рассмотрение, а заводского инженера -- конструктивное.
Берталанфи включил в состав предлагаемых им системных дисциплин в том числе и системную инженерию, которая быстро развивалась. В системной инженерии целевые системы были физичны: это давало гарантированный grounding для всех описаний. При этом сами описания как система не рассматривались, взаимодействие (то есть изменения во времени под действием друг друга) частей описаний, которое давало бы эмерджентность, обсуждать строго не удавалось, формализма построить не удавалось -- мереотопологические рассмотрения ментальных/абстрактных/математических объектов по большей части заканчивались неудачей.
Второе поколение системного подхода: целевая система, которую создают системы-создатели
Второе поколение системного подхода опиралось главным образом на идеи системной инженерии: физические (в том числе киберфизические, в том числе киберфизические с людьми) системы создаются людьми, а не размножаются сами в цикле, и эти системы главным образом не живые. Это проблематизировало понятие жизненного цикла, который оказался не жизненный и не цикл, хотя само понятие осталось. Во втором поколении тем самым появились enabling/constructor systems, которые вводят кроме отношения часть-целое отношение создания и учёт взаимодействия систем создания по поводу целевой системы (наиболее известны тут работы Checkland конца 70х и начала 80х [8]). В системной инженерии появился системноинженерный менеджмент, предметом которого стало создание и развитие систем создания (появились цепочки создания: создатели создателей целевых систем).
Диаграммы системной инженерии подчёркивали "водопадную" модель жизненного цикла, в котором система замышлялась, проектировалась, воплощалась, испытывалась, эксплуатировалась и выводилась из эксплуатации, на чём проект обычно заканчивался. Все эти работы живая система выполняла для себя главным образом сама (при этом часть работ выполнялась за систему эволюцией, но это обычно не рассматривалось), а вот в инженерии всё это выполняли системы создания. Для разных ролей (roles, stakeholders) в системе создания проявлялись разные интересы/conserns по отношению к системе и её проекту, что требовало различных видов описаний/views, которые делались исходя из каких-то методов описаний/veiwpoints, хорошо подходящих для обсуждения самых разных интересов самых разных проектных ролей.
Стандарты ISO 42010 [9] и ISO 15288 [10] закрепили концептуализацию системы для системной инженерии, это гарантировало то, что системноинженерная онтология второго поколения системного подхода разделяемая/shared. Формализация системной онтологии на основе 4D экстенсионализма (идеи, что если два объекта занимают одно и то же место в пространстве-времени, то это один и тот же объект -- и это физический объект) была предложена в ISO 15926-2 [11] в 2003, она опиралась на идеи BORO [12], и на базе этих идей было предложено ещё несколько других похожих онтологий главным образом для военных применений, эту работу вела IDEAS Group [13]. Особо можно выделить работу Matthew West, который предложил основанную на тех же идеях 4D экстенсионализма онтологию HQDM [14], в которой понятие системы было сделано одним из центральных в онтологии. Все эти подходы предполагали наличие не просто спецификации концептуализации, но и формальное выражения концептуализации на логических языках описания онтологий (таких как очень редко используемый EXPRESS [15], но также и появившийся позже более популярный OWL[16]) для создания моделей данных в базах данных PLM систем [17]. Основная онтологическая посылка была в использовании 4D онтологии, что давало хорошее и компактное описание изменений, которые претерпевает система в ходе её создания из частей [18].
Пик этой линии работ по инженерному пониманию системы в рамках второго поколения системного подхода пришёлся на 2008-2013 годы, после чего интерес к подобной формально-логическому онтологическому описанию системы немного угас: создание онтологий как явная формальная спецификация разделяемых концептуализаций больше не воспринималось как продвижение по пути создания AI, и не помог даже ребрендинг формальных онтологий как графов знаний [19]. Web 3.0 как semantic web ожидался как будущий интернет-мейнстрим, но семантические технологии так и остались нишевыми.
Continuous everything в инженерии как техноэволюция
Ограничением "водопадной модели" [20] была идея однократного однонаправленного прохождения создателями жизненного цикла как набора работ, проводимым по практикам, причём целевая система рассматривалась как пассивно претерпевающая это разовое создание. Поэтому в инженерии развивались agile-подходы, преодолевающие понятие "водопадного" жизненного цикла, в 2001 году появился Manifesto for Agile Software Development [21]. В 2017 году идея evolvability как основного архитектурного свойства, отражающего continuous everything закрепилась не только в передовой инженерной практике, но и закрепилась в литературе [22], а архитектура окончательно выделилась из разработки в отдельную предметную область, ибо литература стала отражать неизбежные "продуктивные конфликты" с разработчиками. Архитектура работала над нарезкой системы на минимально взаимодействующие модули для поддержания стабильности общего целого в эволюционном масштабе времени (хорошо известные инженерам -ости/-ilities оказались архитектурными характеристиками), а разработчики заботились о максимизации функциональности, что могло влечь временное ухудшение архитектурных характеристик как накопление "технического долга" (работ, направленных на поддержание выбранных архитектурных решений, но не затрагивающих напрямую функциональность).
В инженерию пришли идеи эволюции, но они отличались от идеи биологической эволюции тем, что мемом как аналог биологического генома не находился в самой изготавливаемой системе, а хранился в цифровой (то есть подразумевающей точное повторение при репликации без накапливания аналоговой ошибки) форме где-то в системах-создателях. Это позволяло существенно ускорить время эволюции, ибо для какого-нибудь технокраба не надо было ждать, пока умрёт целый краб, чтобы путём мутаций формирующих феном клешни генов заменить неудачный вариант клешни только вместе с крабом. Также можно было использовать smart mutations, получая результаты, то есть в реальной жизни пробовать только варианты клешни, показавшие успешность при моделировании в виртуальном мире -- и менять только клешню, но не всего краба. Это давало высокую скорость техноэволюции и её результаты, недостижимые только разовым предложением набора новых фич (разовый "водопад") или только эволюцией со случайными мутациями [23]. Для понимания, насколько удачна система в эксплуатации, появилось моделирование системы для времени операций -- цифровой двойник, отражающий не только мемом, но и феном системы. Так что онтологии системы, ориентированной на два времени (1. эксплуатации и 2. создания одного инкремента/фичи) оказалось недостаточно. Недостаточно было и средств моделирования целой группы систем (product lines [24], иногда system families) как сосуществующих в один момент времени разных вариантов системы.
Выход оказался в идее continuous everything [25] как бесконечно длящейся разработки с непрерывным вводом в эксплуатацию всё новых и новых вариантов целевой системы со всё новыми и новыми изменениями, причём незамедление темпов разработки при растущей сложности целевой системы поддерживается как изменяющейся по ходу разработки (evolving) архитектурой, так и изменяющейся структурой команд, которые осуществляют эту разработку (использование обратного манёвра Конвея [26]). В software engineering эта идея развивалась в рамках подхода DevOps/SRE/platform engineering [27], в "железной" инженерии эта идея обсуждается сейчас на традиционных для системной инженерии примерах аэрокосмоса, когда испытания двигателей следующей версии сейчас начинаются раньше, чем испытанные двигатели первой версии в составе ракеты улетают в свой первый полёт, а каждая новая ракета имеет улучшенную конструкцию. "Непрерывное всё" означает переход инженерии к техноэволюционным проектам, то эволюционным изменениям мемома -- информационной модели проекта/design системы, а не только фенома как "доработке по месту напильником" экземпляра системы. Развитие/evolving системы стараются делать как можно более приближенным к бесконечному, максимально долго приспосабливая систему к изменениям как в окружении, так и в ней самой в силу меняющегося проекта/design, так и в силу изменений в системах создания. В биологии и науках о жизни аналогичные проблемы приближения к бесконечному по времени развитию обсуждают как open-endedness [28].
Тем самым в онтологии системы появилось требование отражения идей эволюции -- если бы была развитая онтология эволюции, то её можно было бы использовать для развития третьего поколения системного подхода, который не только бы учитывал системы создания из агентов в их разных проектных/деятельностных ролях, но и работал бы в явном виде с тремя временами: оперирования системы как фенома, создания инкремента фенома из мемома (develompent and implementation), изменения мемома (эволюции, continuous development).
Безмасштабные описания физических систем
В обсуждении эволюции в биологии системный подход проявлялся как большие эволюционные переходы/major evolutionary transitions -- переходы роста сложности между большими молекулами и клетками, клетками и многоклеточными организмами. Примерно такое же усложнение систем идёт и в техноэволюции: из транзисторов делают микросхемы, из микросхем компьютеры, компьютеры соединяют в датацентры, датацентры в компьютерную сеть. Аналогия вроде бы понятна, но требовалось получить безмасштабную (общую для систем любого масштаба, то есть для мира микрочастиц с учётом явлений квантовой физики, но также и для макрообъектов), в том числе живых и неживых, а также живых сознательных и коллективов живых сознательных существ (например, человечество в целом) теорию. Безмасштабность в том числе означала и безмасштабность в четвёртом измерении, времени: учёт времени создания системы, времени жизни, но ещё и времени эволюции.
Ключевым стал переход к формулировкам физических явлений как информационных, а также объяснение феномена стабильности объектов в физическом мире -- почему какие-то объекты (например, молекула или человек) поддерживают свою форму в пространстве-времени. Fields, Glazebrook, Levin, Friston предложили онтологический фреймворк панпсихизма в форме минимального физикализма для описания физически стабильных систем как реализующих принцип минимизации свободной энергии и охватывающий весь спектр сложности от элементарных частиц до людей и обществ [29]. Свободная энергия определяется как информационная характеристика системы, а не традиционная энергия механической работы или работы электромагнитных сил. Системы эти усложняются от элементарных частиц через молекулы, через системы из косной материи до живых созданий где они усложняются от одноклеточных до многоклеточных организмов и их популяций. Все эти виды систем уменьшают байесовский (или расширенный байесовский, чтобы учесть квантовоподобность вычислений в биологии [30]) сюрприз несоответствия определяемые порождающей/generative моделью ожиданий измерений реальным измерениям в реальности.
Эта безмасштабная онтология физически стабильных систем формализована с использованием теории категорий как foundation ontology в части мереологии [31] и высказана в форме, позволяющей описать квантовоподобный active/embodied inference [32]. Эта линия онтологической инженерии хорошо показывает то, как думать о функционировании систем самой разной эволюционной сложности, в том числе как применить стохастические рассмотрения к неэргодическим системам, то есть системам с памятью. Одним из самых сильных подтверждений рассуждений по этой линии было создание hybrot [33], который научился играть в Pong: достаточно сложная система, способная к научению (например, естественная нейронная сеть) должна демонстрировать в силу принципа минимизации свободной энергии поведение, минимизирующее непредсказуемость внешней среды, что было продемонстрировано в эксперименте [34]. По факту в этой линии работ была сделана формализация и математизация основанных на физике идей онтологии первого поколения системного подхода, хотя в силу безмасштабности теории можно так же рассматривать и другие масштабы времени: жизненные циклы систем, и их эволюцию. Ключевым в этом было разработанное в квантовой физике для решения проблемы наблюдателя понятие измерения как взаимодействия систем, а не просто пассивного восприятия/наблюдения. Обратное тоже верно: взаимодействие систем, приводящее к изменению, то есть создание, описывается как обратное измерению. Это означает, что любое взаимодействие даже молекулы как системы с её окружением можно рассматривать как измерение или создание: молекула является прото-агентом, который как-то воспринимает/познаёт/измеряет и/или создаёт/изменяет окружающий мир, как-то поддерживая в нём свою стабильность в силу соблюдения принципа минимизации свободной энергии.
Эта линия рассуждений (восприятие/измерение обратно изменению/созданию и оба являются взаимодействием систем) была проведена в constructor theory (теории создателей), предложенной Deutsch и развиваемой разными исследователями "квантовой гравитации", ибо там крайне нужны именно безмасштабные описания [35]. Constructor -- это какое-то физическое устройство, которое может долго поддерживать свою неизменность, изменяя при этом окружение какими-то заранее описанными последовательностями операций (например, это молекула катализатора, или робот с универсальным компьютером, или живое существо -- то есть достаточно продвинутые создатели могут в том числе и реплицировать себя, участвовать в эволюции). Безмасштабные физические теории, опирающиеся на представления о связанных с информацией изменениях как вычислениях, оказались весьма продуктивны.
Конструктивизм: системы выполняют операции как с физическими объектами, так и с абстрактными объектами
Следующее, что должно быть учтено в онтологии системы, опирающейся на физику -- это онтология самой физики и математики. Такая онтология предлагается во множестве работ, но выделим работу Deutsch [36] в которой предложено считать физику наукой о реальных объектах, математику наукой о ментальных/абстрактных/математических объектах, а компьютерную науку экспериментальной наукой о доказательствах того, что поведение физических объектов как-то может отражать поведение идеальных/абстрактных/математических объектов (то есть наука об универсальных компьютерах как физических устройствах, способных выполнять вычисления -- традиционных электронных, квантовых и т.д., включая вычисления человека или даже человеческих коллективов вместе с их компьютерами). Эти идеи предполагают сдвиг обсуждения с моделей и данных на универсальные вычислители/computers как физические устройства, интерпретирующие такие данные и меняющие в зависимости от этих вычислений состояние окружающей среды (ввод исходных данных для вычислений и вывод результатов в символьной форме тут просто частный случай. Восприятие окружающего мира и изменение окружающего мира и/или "себя" как embodied computer/constructor -- это просто более общий случай). Центральным в этом подходе будет понятие constructor -- физическое устройство, которое может взаимодействовать с окружающей средой, производя в ней многократно какие-то операции согласно описаниям, и при этом удерживая свою стабильность (например, молекула катализатора, или робот, или человек). Итак, мы имеем какой-то подход к формальному описанию систем второго поколения системного подхода: какие-то системы разной степени агентности (из косного вещества, роботы, разумные агенты и всевозможные их гибриды) создают по их описаниям целевые системы, которые дальше функционируют в их окружении.
Примерно такой же подход, интегрирующий физику, топологию, логику и компьютерную науку с переносом внимания на операции с объектами вместо рассмотрения объектов в их статических отношениях, предложили Baez и Stay в подходе Rosetta stone [37]. После перехода от описания взаимодействия систем как процессов в сетях/networks (электрические, гидравлические сети, а также сети взаимодействий в системной динамике, обычно связываемые с функциональными представлениями системы, то есть представлениями времени функционирования, первое поколение системного подхода) Baez делает предложение об использовании формализма теории симметричных моноидальных категорий для описания не просто процессов, но открытых систем, подразумевающих взаимодействие с окружающей средой [38]. Опять мы видим ход на использование теории категорий как foundational ontology для онтологии системы, и основной ход -- это переход от выражения онтологии в статичных отношениях к морфизмам, изменениям. Этот ход соответствует ходу на конструктивизм в математике, когда от "вечных классов"/eternal classes и их отношений мы переходим к операциям построения/construction [39]. Это даёт возможность конструктивистского переформулирования мереологии как центральной онтологической дисциплины системного подхода, она как раз изучает отношения "часть-целое" [40].
Ещё один ход в этом направлении конструктивистской мереологии -- это идеи Fine о мереологии, включающей абстрактные объекты [41]. Она предлагает операции конструирования целого из физических и абстрактных частей (например, конструирование множества из его элементов). Хотя Fine в явном виде этого не говорит, определяя операции конструирования (равно как и морфизмы теории категорий) выполняющимися как бы "никем", но за этими операциями легко увидеть физическое устройство-constructor из constructor theory, в том числе для абстрактных частей -- физическое устройство, воплощающее "универсальный вычислитель", в том числе и квантовый компьютер, и живой математик -- вычислительно они эквивалентны и физичны, чтобы как-то получить информацию о входных и выходных данных вычисления. Подход Fine позволяет ставить вопрос о понятии системы, простирающемся за пределы физически взаимодействующих частей, ибо взаимодействие физических частей, управляемое абстрактными объектами, может быть в вычислителе -- определение системы как взаимодействующих частей с получением эмерджентности сохраняется, только взаимодействие идёт в системе-создателе, а не целевой системе. По этой линии можно обсуждать системность в сложных случаях сообществ, которые вроде как существуют, но которые трудно обсуждать на основе взаимодействия членов этих сообществ друг с другом: взаимодействие происходит путём проведения операций рассуждения об этих сообществах в вычислителе создателя [42].
Эта линия работ на конструктивистское переописание системной онтологии второго поколения была продолжена при создании Core Constructional Ontology [43], которая предлагает конструктивистский взгляд на теорию частей, множеств и отношений и служит одним из уровней foundational ontology для инженерных описаний. Для неё более низким уровнем foundational ontology является математика, а выше неё -- соображения по выражению 4D мереотопологии пространства-времени в 4-Dimensionalist Top Level Ontology [44].
Использование какой-то математики (чаще всего в computational ontology это какие-то варианты логик первого порядка, но всё чаще и чаще это заход на морфизмы и, соответственно, теорию категорий) в качестве foundational ontology с пропуском всех остальных (upper ontology, middle ontology) онтологических уровней обычно для физики. Сама физика с точки зрения системной онтологии работает с функциональными объектами (например, "физическое тело"), роли которых выполняют разные объекты физического мира (стулья, камни, молекулы, фотоны). Далее в догадках и экспериментах выясняются особенности поведения этих функциональных объектов, они выражаются математическими соотношениями. При структурном совпадении формул, описывающих какие-то разные объекты может делаться предположение об общей природе этих объектов как рассуждение по аналогии/analogical reasoning. Этот приём используется и для онтологий, выраженных логически в виде решёток/lattices, примером тут может быть VAE (VivoMind Analogy Engine) [45]. Примером использования такого приёма физиками могут служить не только работы по теории информации ("свободная энергия" в теории информации названа так в силу того, что в теории информатики и термодинамике используются похожие формулы [46]). Так что есть тенденция использовать математические объекты и формульные отношения между ними так же и для формулирования системной онтологии третьего поколения, то есть физического объяснения эволюции, приводящей к большим эволюционным переходам.
Третье поколение системного подхода: учёт времени эволюции
Vanchurin, Wolf, Koonin, Katsnelson заметили, что если продолжать применять рассуждения по аналогии в классической термодинамике и теории информации к величинам/quantities в термодинамике, машинном обучении и эволюционной биологии [47], это приведет к неожиданной общей для них всех онтологии (framework). Другими словами, эволюция могла бы быть описана как обучение, а обучение носит термодинамическую природу, то есть вполне физический феномен. На базе этих заметок они сформулировали теория эволюции как многоуровневого обучения [48]. В этой теории движущая сила эволюции -- это неустроенности/frustrations, возникающие от конфликтов между объектами разных системных уровней. Это понятие неустроенности было введено в системный язык по итогам исследований спиновых стёкол как примера поведения неэргодических (с памятью) систем и там оно означало геометрические неустроенности (невозможность устойчивой геометрии спинов в стёклах [49]). Эволюция тем самым представляет собой процесс обучения, который сводится к решению оптимизационной задачи нахождения минимума свободной энергии за счёт изменения структуры многочисленных системных слоёв. В ходе этого эволюция находит квазиминимумы, но не абсолютный минимум. Время от времени возникает скачок роста сложности (появление ещё одного системного уровня, ещё одного вида целых систем), что даёт резкую минимизацию свободной энергии эволюционирующей системы, но всё-таки это просто очередной квазиминимум, а не абсолютный минимум. В работе [50] была показана физическая природа роста сложности систем (на примере биологических систем, но рассуждения там безмасштабны, то есть биологичность систем или наличие сознания не влияют на выводы работы). Так что в системной онтологии появляются ещё и конфликты между системными уровнями, и явление неустроенностей из-за этих конфликтов, и вывод о неизбежности роста сложности системы как увеличении числа системных уровней.
Все эти исследователи контактируют друг с другом (например, были обсуждения между Vanchurin и Friston, это указано как минимум в acknowledge к [47]), потому как в основе большинства этих работ лежит термодинамика и понимание того, что все системы реализуют принцип минимизации свободной энергии и во время своего существования, и во время своего создания, и в ходе эволюции. Перевод традиционных формул для выражения этой онтологии (сейчас эта онтология выражена в привычном физикам формульном виде, традиционном для термодинамических выкладок) в конструктивистскую форму теории категорий -- отдельная тема, но такая постановка задачи для математиков более-менее привычна и можно обсуждать программу исследований на эту тему. То же можно сказать про переформулирование дифференциальной формы в квантопободобную, что могло бы увеличить точность физического моделирования биологической эволюции и техноэволюции (меметической эволюции) в силу квантованности/цифровости большинства описываемых явлений [51].
Таким образом, современная/SoTA (третьего поколения системного подхода) онтология системы:
-- даёт типы объекты для многоуровневого наведения внимания с целью обеспечения эволюции целевых систем (continuous everything) системами-создателями
-- рассматривает минимально три времени существования системы: operations, construction/evolving of phenome, evolution/development of genome/memome.
-- базируется на физике, математике и computer science
-- рассматривает системы как стабильные сущности в рамках минимального физикализма (в том числе системы активны по отношению к себе и окружению, системы ищут минимум свободной энергии, ведя active/embodied inference, независимо от уровня своей "разумности")
-- даёт безмасштабные описания систем (феномены квантовой физики тем самым учитываются), объясняет возникновение системных уровней (рост сложности) в силу многоуровневой оптимизации для достижения минимума свободной энергии
-- мереология выражается уже не через "вечные классы" и отношения между ними, сколько через морфизмы и операции, отражающие операции с физическими системами в ходе их взаимодействия, а также операции с абстрактными объектами, выполняемые системами-создателями с (универсальным в смысле эквивалентности машине Тьюринга) вычислителем в их составе.
Литература:
[1] Nicola Guarino, Daniel Oberle, and Steffen Staab, What Is an Ontology?, in S. Staab and R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies, Springer-Verlag, 2009
[2] Karl Friston, Embodied inference: or "I think therefore I am, if I am what I think" In W. Tschacher, C. Bergomi (Eds.), The implications of embodiment: Cognition and communication (pp. 89–125). Imprint Academic., https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/Embodied%20Inference.pdf
[3] Karl Popper, https://plato.stanford.edu/entries/popper/
[4] Школа системного менеджмента
[5] von Bertalanffy, https://en.wikipedia.org/wiki/Ludwig_von_Bertalanffy
[6] Koestler, Arthur (1967). The Ghost in the Machine
[7] Bellami, Nikon F3-P Parts Diagram, https://www.japancamerahunter.com/2014/11/nikon-f3-p-parts-diagram/
[8] Peter Checkland, https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Checkland
[9] ISO/IEC/IEEE 42010, Systems and software engineering — Architecture description, https://www.iso.org/standard/50508.html
[10] ISO/IEC/IEEE 15288, Systems and software engineering — System life cycle processes, https://www.iso.org/standard/63711.html
[11] ISO 15926-2, Idustrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 2: Data model, https://www.iso.org/standard/29557.html
[12] Peter El Hajj, Business Objects Reference Ontology, https://digitaltwinhub.co.uk/top-level-ontologies/business-objects-reference-ontology-r2/
[13] IDEAS Group, https://ideasgroup.org/
[15] ISO 10303-11:2004 Industrial automation systems and integration — Product data representation and exchange — Part 11: Description methods: The EXPRESS language reference manual, https://www.iso.org/standard/38047.html
[16] Web Ontology Language (OWL), https://www.w3.org/OWL/
[17] What is PLM (Product Lifecycle Management), https://www.oracle.com/uk/scm/product-lifecycle-management/what-is-plm/
[18] Ian Bailey, The simplification in integration architecture that 4D supports, https://gateway.newton.ac.uk/sites/default/files/asset/doc/2105/Ian%20Bailey.pdf
[19] John Sowa, Knowledge Graphs for Language, Logic, Data, Reasoning, https://www.youtube.com/watch?v=J9_kXpZAcQY (Part of the Ontology Summit 2020)
[20] Waterfall model, https://en.wikipedia.org/wiki/Waterfall_model
[21] Manifesto for Agile Software Development, https://agilemanifesto.org/
[22] Neal Ford, Rebecca Parsons, Patrick Kua, Building Evolutionary Architectures, 2017, https://www.oreilly.com/library/view/building-evolutionary-architectures/9781491986356/
[23] Joel Lehman, Jonathan Gordon, Shawn Jain, Kamal Ndousse, Cathy Yeh, Kenneth O. Stanley, Evolution through Large Models, 2022, https://arxiv.org/abs/2206.08896
[24] Software Product Lines matures into the next generation of Systems and Software Product Line Engineering, https://www.softwareproductlines.com/
[25] The Continuous Everything (CE) concept defined, https://en.itpedia.nl/2021/06/02/het-continuous-everything-ce-concept-gedefinieerd/
[25] Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim, Accelerate, 2018, https://www.oreilly.com/library/view/accelerate/9781457191435/
[26] Jonny LeRoy, Matt Simons, Dealing with creaky legacy platforms, 2011, http://jonnyleroy.com/2011/02/03/dealing-with-creaky-legacy-platforms/
[27] Aeris Stewart, How Is Platform Engineering Different from DevOps and SRE?, 2022 https://thenewstack.io/how-is-platform-engineering-different-from-devops-and-sre/
[28] Kenneth O. Stanley, Joel Lehman and Lisa Soros, Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of, 2017, https://www.oreilly.com/radar/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of/
[29] Fields, C., Glazebrook, J. F. and Levin, M., Minimal physicalism as a scale-free substrate for cognition and consciousness. Neuroscience of Consciousness 2021, https://chrisfieldsresearch.com/min-phys-NC-2021.pdf
[30] Yukio-Pegio Gunji, Shuji Shinohara and Vasileios Basios, Connecting the free energy principle with quantum cognition, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbot.2022.910161/full
[31] Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory I: Category-theoretic concepts and tools. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 177-213, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic1-pre.pdf и Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory II: Applications to object identification and mereological complexity. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 237-265, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic2-pre.pdf
[32] Fields, C., Friston, K., Glazebrook, J. F. and Levin, M., A free energy principle for generic quantum systems. Progress in Biophysics and Molecular Biology 173: 36-59, 2022, https://chrisfieldsresearch.com/qFEP-2112.15242.pdf
[33] Hybrot, https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot
[34] Brett J. Kagan, Andy C. Kitchen, Nhi T. Tran, Forough Habibollahi, Moein Khajehnejad, Bradyn J. Parker, Anjali Bhat, Ben Rollo, Adeel Razi, Karl J. Friston, In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world, 2022, https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(22)00806-6
[35] https://www.constructortheory.org/
[36] David Deutsch, The Beginning of Infinity, 2011, https://www.thebeginningofinfinity.com/
[37] John Baez and Mike Stay, Physics, topology, logic and computation: a Rosetta Stone (2011), in "New Structures for Physics", ed. Bob Coecke, Lecture Notes in Physics vol. 813, Springer, Berlin, 2011, pp. 95—174, https://arxiv.org/abs/0903.0340
[38] John Baez, Symmetric Monoidal Categories: a Rosetta Stone, https://johncarlosbaez.wordpress.com/2021/05/28/symmetric-monoidal-categories-a-rosetta-stone/
[39] Constructive Mathematics, https://plato.stanford.edu/entries/mathematics-constructive/
[40] Mereology, https://plato.stanford.edu/entries/mereology/
[41] Kit Fine, Towards a Theory of Part, 2010, https://as.nyu.edu/content/dam/nyu-as/philosophy/documents/faculty-documents/fine/accessible_fine/Fine_Theory-Part.pdf
[42] Kit Fine, The Identity of Social Groups, 2020 https://metaphysicsjournal.com/articles/10.5334/met.45/
[43] Salvatore Florio, Core Constructional Ontology (CCO): a Constructional Theory of Parts, Sets, and Relations, 2021, https://gateway.newton.ac.uk/presentation/2021-04-22/29947
[44] Chris Partridge, 4-Dimensionalist Top Level Ontology, https://gateway.newton.ac.uk/presentation/2021-04-22/29946
[45] John F. Sowa and Arun K. Majumdar, Analogical Reasoning, 2003, http://www.jfsowa.com/pubs/analog.htm
[46] Entropy in thermodynamics and information theory, https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_in_thermodynamics_and_information_theory
[47] Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin, Mikhail I. Katsnelson, Thermodynamics of evolution and the origin of life, 2022, https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120042119
[48] Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson and Eugene V. Koonin, Toward a theory of evolution as multilevel learning, 2022, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2120037119
[49] Geometrical frustration, https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration
[50] Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson, and Eugene V. Koonin, Physical foundations of biological complexity, 2018, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115
[51] Irina Basieva, Andrei Khrennikov, Masanao Ozawabc, Quantum-like modeling in biology with open quantum systems and instruments, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264720301994
UPDATE: Обсуждение в фейсбук https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/pfbid02yqSRs75gvLJKaBZFDfgPCh3f5AEJPMvTWZ4xrCeaJEQiMqAqdQuFGcUFZpn2XtZ8l, в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/18048, в чате поддержки курса системного мышления, методологии, системной инженерии с https://t.me/systemsthinking_course/21203
Онтология системы как набор описаний для понятийного наведения внимания
Gruber, Borst и Studer [1] определили онтологию как явную спецификацию разделяемой концептуализации, An ontology is a formal, explicit specification of a shared conceptualization. Определим концептуализацию как задание важных для надёжного active/embodied inference [2] объектов восприятия в мире. Это позволяет сформулировать задачу создания онтологии в терминах управления вниманием, а "явная формальная спецификация" тут говорит о том, что эти объекты внимания выделяются не спонтанно, а по какой-то явной модели этих объектов (онтологии), заданной при помощи другой модели-формализма (foundational ontology).
Мы решаем вопрос в соответствии с попперианской эпистемологией [3]: объекты в онтологии появляются путём догадок, приемлемость этих догадок для суждений о мире подвергается сомнению, но догадки, выжившие критику, "принимаются всерьёз". То есть хорошие догадки о том, что мир состоит из систем (какова онтология системы) и суждения о том, что эти догадки полезны для изменения мира к лучшему, можно взять из литературы, и если нам не известна их критика и мы не можем сходу предложить фальсификации этих догадок рассуждением и/или экспериментом, то мы считаем их нашими лучшими теориями (SoTA, state-of-the-art) о мире, принимаем их всерьёз и далее учим людей (реплицируем мемы этих теорий), чтобы эти догадки об объектах были общими/shared.
Конечно, мы не просто сообщаем людям онтологию системы, но мы учим их выделять в мире абстрактные и физические объекты, описываемые явной и по возможности формальной спецификацией. Конечно, если появляются проблемы в использовании этой онтологии, это означает её фальсификацию, но это просто повод поправить онтологию, исправив выявившиеся ошибки -- онтология системного подхода тем самым развивается/evolve, она на каждый момент времени представляет собой лучшее, что нам известно на этот момент. Мы [4] реализовали цепочку курсов, по которым выявлять в мире объекты, описываемые/типизируемые онтологией системы учатся сейчас несколько сотен человек в неделю. Основная последовательность курсов сейчас реализует подход сначала полностью осознанного, а затем интериоризированного "автоматического" понятийного наведения внимания студентов на объекты, описываемые/типизируемые онтологией системы. Студент обучается тому, как:
— наводить своё внимание и внимание других агентов на объекты из явной спецификации (онтологии), то есть наводить внимание понятийно, а не спонтанно (курс "Онтологика и коммуникация"),
— удерживать понятийно наведённое внимание на самых разных временных масштабах, в том числе включая коллективное внимание в таких агентах как команда или целое предприятие путём лидерства, или влияния на сообщество или общество (курс "Собранность"),
— наводить внимание на системы (курс "Практическое системное мышление"),
— наводить внимание на деятельности/практики, которые осуществляют системы-создатели (курс "Методология"),
— структурировать деятельности и роли, которые обязательно удерживаются во внимании в ходе проектов системной инженерии, (курс "Системная инженерия"),
— обращать внимание себя и коллектива на объекты, описываемые специализацией системной онтологии для таких систем-создателей, как организации/предприятия (курс "Системный менеджмент").
Для того, чтобы учить студентов SoTA системной онтологии, мы гармонизировали между собой несколько частных концептуализаций понятия системы, которые вместе представляют собой третье поколение системного подхода. Как обычно, каждое поколение системного подхода включает в себя все достижения предыдущего поколения, но добавляет что-то новое.
Первое поколение системного подхода: система в её окружении во время operations/эксплуатации
Первое поколение системного подхода появилось в 40е годы прошлого века главным образом в результате работ von Bertalanffy [5]. Понятие системы как предмета рассмотрения, отделённого от его окружения, появилось в физике очень давно, но системный подход как рассмотрение всего мира в виде взаимодействующих систем появился главным образом после работ фон Берталанффи по общей теории систем. "Подход" -- это обычный термин для ситуации, когда онтологию, успешно наработанную и опробованную в одной предметной области, начинают использовать в самых разных предметных областях. Ключевым тут было осознание, что системы представляют собой взаимодействующие холоны (Koestler ввёл этот термин [6] для того, чтобы описать часть целого, которая сама состоит из частей), плюс эти системы как-то появляются в мире и потом исчезают из мира, то есть проходят жизненный цикл (фон Берталанффи был биологом и обобщал в том числе успехи применения системного подхода в биологии, то есть жизненный цикл -- это цикл рождения-взросления-размножения, обычный для биологии). В результате взаимодействия частей системы во время работы/operations получаются эмерджентные свойства целого. Шестерёнки в часах ещё не показывают время, часы показывают время, дом с часами внутри уже не показывает время. Ключевым тут было то, что первое поколение системного мышления оперировало по меньшей мере двумя разными способами разбиения на части, зависящими от времени рассмотрения:
-- функциональное разбиение в зависимости от назначения системы в надсистеме и назначения подсистем в системе. Оно предполагало рассмотрение системы в ходе её operations.
-- конструктивное/модульное разбиение, нужное для рассмотрения времени создания/construction системы.
Трудности в освоении системного мышления были главным образом в том, что людям трудно было воспринять концепцию выделения динамических объектов в мире своим вниманием -- прямо в ходе работы/operations системы. Чаще всего при упоминании частей-целых они в голове представляли себе "взрыв-диаграмму", заодно теряя и многоуровневость такого разбиения [7]. Понятно, что обсуждать эмерджентные свойства остановленной и разбитой на одноуровневые физические конструктивные части нельзя, ибо взаимодействие -- это время operations и рассмотрение должно быть функциональным. Но и разбиение на конструктивные части важно, ибо такую систему нужно создать. Например, ножницы функционально состоят из режущего блока и ручки, а конструктивно из двух половинок ножниц и скрепляющего их винта. При этом пользователя волнует функциональное рассмотрение, а заводского инженера -- конструктивное.
Берталанфи включил в состав предлагаемых им системных дисциплин в том числе и системную инженерию, которая быстро развивалась. В системной инженерии целевые системы были физичны: это давало гарантированный grounding для всех описаний. При этом сами описания как система не рассматривались, взаимодействие (то есть изменения во времени под действием друг друга) частей описаний, которое давало бы эмерджентность, обсуждать строго не удавалось, формализма построить не удавалось -- мереотопологические рассмотрения ментальных/абстрактных/математических объектов по большей части заканчивались неудачей.
Второе поколение системного подхода: целевая система, которую создают системы-создатели
Второе поколение системного подхода опиралось главным образом на идеи системной инженерии: физические (в том числе киберфизические, в том числе киберфизические с людьми) системы создаются людьми, а не размножаются сами в цикле, и эти системы главным образом не живые. Это проблематизировало понятие жизненного цикла, который оказался не жизненный и не цикл, хотя само понятие осталось. Во втором поколении тем самым появились enabling/constructor systems, которые вводят кроме отношения часть-целое отношение создания и учёт взаимодействия систем создания по поводу целевой системы (наиболее известны тут работы Checkland конца 70х и начала 80х [8]). В системной инженерии появился системноинженерный менеджмент, предметом которого стало создание и развитие систем создания (появились цепочки создания: создатели создателей целевых систем).
Диаграммы системной инженерии подчёркивали "водопадную" модель жизненного цикла, в котором система замышлялась, проектировалась, воплощалась, испытывалась, эксплуатировалась и выводилась из эксплуатации, на чём проект обычно заканчивался. Все эти работы живая система выполняла для себя главным образом сама (при этом часть работ выполнялась за систему эволюцией, но это обычно не рассматривалось), а вот в инженерии всё это выполняли системы создания. Для разных ролей (roles, stakeholders) в системе создания проявлялись разные интересы/conserns по отношению к системе и её проекту, что требовало различных видов описаний/views, которые делались исходя из каких-то методов описаний/veiwpoints, хорошо подходящих для обсуждения самых разных интересов самых разных проектных ролей.
Стандарты ISO 42010 [9] и ISO 15288 [10] закрепили концептуализацию системы для системной инженерии, это гарантировало то, что системноинженерная онтология второго поколения системного подхода разделяемая/shared. Формализация системной онтологии на основе 4D экстенсионализма (идеи, что если два объекта занимают одно и то же место в пространстве-времени, то это один и тот же объект -- и это физический объект) была предложена в ISO 15926-2 [11] в 2003, она опиралась на идеи BORO [12], и на базе этих идей было предложено ещё несколько других похожих онтологий главным образом для военных применений, эту работу вела IDEAS Group [13]. Особо можно выделить работу Matthew West, который предложил основанную на тех же идеях 4D экстенсионализма онтологию HQDM [14], в которой понятие системы было сделано одним из центральных в онтологии. Все эти подходы предполагали наличие не просто спецификации концептуализации, но и формальное выражения концептуализации на логических языках описания онтологий (таких как очень редко используемый EXPRESS [15], но также и появившийся позже более популярный OWL[16]) для создания моделей данных в базах данных PLM систем [17]. Основная онтологическая посылка была в использовании 4D онтологии, что давало хорошее и компактное описание изменений, которые претерпевает система в ходе её создания из частей [18].
Пик этой линии работ по инженерному пониманию системы в рамках второго поколения системного подхода пришёлся на 2008-2013 годы, после чего интерес к подобной формально-логическому онтологическому описанию системы немного угас: создание онтологий как явная формальная спецификация разделяемых концептуализаций больше не воспринималось как продвижение по пути создания AI, и не помог даже ребрендинг формальных онтологий как графов знаний [19]. Web 3.0 как semantic web ожидался как будущий интернет-мейнстрим, но семантические технологии так и остались нишевыми.
Continuous everything в инженерии как техноэволюция
Ограничением "водопадной модели" [20] была идея однократного однонаправленного прохождения создателями жизненного цикла как набора работ, проводимым по практикам, причём целевая система рассматривалась как пассивно претерпевающая это разовое создание. Поэтому в инженерии развивались agile-подходы, преодолевающие понятие "водопадного" жизненного цикла, в 2001 году появился Manifesto for Agile Software Development [21]. В 2017 году идея evolvability как основного архитектурного свойства, отражающего continuous everything закрепилась не только в передовой инженерной практике, но и закрепилась в литературе [22], а архитектура окончательно выделилась из разработки в отдельную предметную область, ибо литература стала отражать неизбежные "продуктивные конфликты" с разработчиками. Архитектура работала над нарезкой системы на минимально взаимодействующие модули для поддержания стабильности общего целого в эволюционном масштабе времени (хорошо известные инженерам -ости/-ilities оказались архитектурными характеристиками), а разработчики заботились о максимизации функциональности, что могло влечь временное ухудшение архитектурных характеристик как накопление "технического долга" (работ, направленных на поддержание выбранных архитектурных решений, но не затрагивающих напрямую функциональность).
В инженерию пришли идеи эволюции, но они отличались от идеи биологической эволюции тем, что мемом как аналог биологического генома не находился в самой изготавливаемой системе, а хранился в цифровой (то есть подразумевающей точное повторение при репликации без накапливания аналоговой ошибки) форме где-то в системах-создателях. Это позволяло существенно ускорить время эволюции, ибо для какого-нибудь технокраба не надо было ждать, пока умрёт целый краб, чтобы путём мутаций формирующих феном клешни генов заменить неудачный вариант клешни только вместе с крабом. Также можно было использовать smart mutations, получая результаты, то есть в реальной жизни пробовать только варианты клешни, показавшие успешность при моделировании в виртуальном мире -- и менять только клешню, но не всего краба. Это давало высокую скорость техноэволюции и её результаты, недостижимые только разовым предложением набора новых фич (разовый "водопад") или только эволюцией со случайными мутациями [23]. Для понимания, насколько удачна система в эксплуатации, появилось моделирование системы для времени операций -- цифровой двойник, отражающий не только мемом, но и феном системы. Так что онтологии системы, ориентированной на два времени (1. эксплуатации и 2. создания одного инкремента/фичи) оказалось недостаточно. Недостаточно было и средств моделирования целой группы систем (product lines [24], иногда system families) как сосуществующих в один момент времени разных вариантов системы.
Выход оказался в идее continuous everything [25] как бесконечно длящейся разработки с непрерывным вводом в эксплуатацию всё новых и новых вариантов целевой системы со всё новыми и новыми изменениями, причём незамедление темпов разработки при растущей сложности целевой системы поддерживается как изменяющейся по ходу разработки (evolving) архитектурой, так и изменяющейся структурой команд, которые осуществляют эту разработку (использование обратного манёвра Конвея [26]). В software engineering эта идея развивалась в рамках подхода DevOps/SRE/platform engineering [27], в "железной" инженерии эта идея обсуждается сейчас на традиционных для системной инженерии примерах аэрокосмоса, когда испытания двигателей следующей версии сейчас начинаются раньше, чем испытанные двигатели первой версии в составе ракеты улетают в свой первый полёт, а каждая новая ракета имеет улучшенную конструкцию. "Непрерывное всё" означает переход инженерии к техноэволюционным проектам, то эволюционным изменениям мемома -- информационной модели проекта/design системы, а не только фенома как "доработке по месту напильником" экземпляра системы. Развитие/evolving системы стараются делать как можно более приближенным к бесконечному, максимально долго приспосабливая систему к изменениям как в окружении, так и в ней самой в силу меняющегося проекта/design, так и в силу изменений в системах создания. В биологии и науках о жизни аналогичные проблемы приближения к бесконечному по времени развитию обсуждают как open-endedness [28].
Тем самым в онтологии системы появилось требование отражения идей эволюции -- если бы была развитая онтология эволюции, то её можно было бы использовать для развития третьего поколения системного подхода, который не только бы учитывал системы создания из агентов в их разных проектных/деятельностных ролях, но и работал бы в явном виде с тремя временами: оперирования системы как фенома, создания инкремента фенома из мемома (develompent and implementation), изменения мемома (эволюции, continuous development).
Безмасштабные описания физических систем
В обсуждении эволюции в биологии системный подход проявлялся как большие эволюционные переходы/major evolutionary transitions -- переходы роста сложности между большими молекулами и клетками, клетками и многоклеточными организмами. Примерно такое же усложнение систем идёт и в техноэволюции: из транзисторов делают микросхемы, из микросхем компьютеры, компьютеры соединяют в датацентры, датацентры в компьютерную сеть. Аналогия вроде бы понятна, но требовалось получить безмасштабную (общую для систем любого масштаба, то есть для мира микрочастиц с учётом явлений квантовой физики, но также и для макрообъектов), в том числе живых и неживых, а также живых сознательных и коллективов живых сознательных существ (например, человечество в целом) теорию. Безмасштабность в том числе означала и безмасштабность в четвёртом измерении, времени: учёт времени создания системы, времени жизни, но ещё и времени эволюции.
Ключевым стал переход к формулировкам физических явлений как информационных, а также объяснение феномена стабильности объектов в физическом мире -- почему какие-то объекты (например, молекула или человек) поддерживают свою форму в пространстве-времени. Fields, Glazebrook, Levin, Friston предложили онтологический фреймворк панпсихизма в форме минимального физикализма для описания физически стабильных систем как реализующих принцип минимизации свободной энергии и охватывающий весь спектр сложности от элементарных частиц до людей и обществ [29]. Свободная энергия определяется как информационная характеристика системы, а не традиционная энергия механической работы или работы электромагнитных сил. Системы эти усложняются от элементарных частиц через молекулы, через системы из косной материи до живых созданий где они усложняются от одноклеточных до многоклеточных организмов и их популяций. Все эти виды систем уменьшают байесовский (или расширенный байесовский, чтобы учесть квантовоподобность вычислений в биологии [30]) сюрприз несоответствия определяемые порождающей/generative моделью ожиданий измерений реальным измерениям в реальности.
Эта безмасштабная онтология физически стабильных систем формализована с использованием теории категорий как foundation ontology в части мереологии [31] и высказана в форме, позволяющей описать квантовоподобный active/embodied inference [32]. Эта линия онтологической инженерии хорошо показывает то, как думать о функционировании систем самой разной эволюционной сложности, в том числе как применить стохастические рассмотрения к неэргодическим системам, то есть системам с памятью. Одним из самых сильных подтверждений рассуждений по этой линии было создание hybrot [33], который научился играть в Pong: достаточно сложная система, способная к научению (например, естественная нейронная сеть) должна демонстрировать в силу принципа минимизации свободной энергии поведение, минимизирующее непредсказуемость внешней среды, что было продемонстрировано в эксперименте [34]. По факту в этой линии работ была сделана формализация и математизация основанных на физике идей онтологии первого поколения системного подхода, хотя в силу безмасштабности теории можно так же рассматривать и другие масштабы времени: жизненные циклы систем, и их эволюцию. Ключевым в этом было разработанное в квантовой физике для решения проблемы наблюдателя понятие измерения как взаимодействия систем, а не просто пассивного восприятия/наблюдения. Обратное тоже верно: взаимодействие систем, приводящее к изменению, то есть создание, описывается как обратное измерению. Это означает, что любое взаимодействие даже молекулы как системы с её окружением можно рассматривать как измерение или создание: молекула является прото-агентом, который как-то воспринимает/познаёт/измеряет и/или создаёт/изменяет окружающий мир, как-то поддерживая в нём свою стабильность в силу соблюдения принципа минимизации свободной энергии.
Эта линия рассуждений (восприятие/измерение обратно изменению/созданию и оба являются взаимодействием систем) была проведена в constructor theory (теории создателей), предложенной Deutsch и развиваемой разными исследователями "квантовой гравитации", ибо там крайне нужны именно безмасштабные описания [35]. Constructor -- это какое-то физическое устройство, которое может долго поддерживать свою неизменность, изменяя при этом окружение какими-то заранее описанными последовательностями операций (например, это молекула катализатора, или робот с универсальным компьютером, или живое существо -- то есть достаточно продвинутые создатели могут в том числе и реплицировать себя, участвовать в эволюции). Безмасштабные физические теории, опирающиеся на представления о связанных с информацией изменениях как вычислениях, оказались весьма продуктивны.
Конструктивизм: системы выполняют операции как с физическими объектами, так и с абстрактными объектами
Следующее, что должно быть учтено в онтологии системы, опирающейся на физику -- это онтология самой физики и математики. Такая онтология предлагается во множестве работ, но выделим работу Deutsch [36] в которой предложено считать физику наукой о реальных объектах, математику наукой о ментальных/абстрактных/математических объектах, а компьютерную науку экспериментальной наукой о доказательствах того, что поведение физических объектов как-то может отражать поведение идеальных/абстрактных/математических объектов (то есть наука об универсальных компьютерах как физических устройствах, способных выполнять вычисления -- традиционных электронных, квантовых и т.д., включая вычисления человека или даже человеческих коллективов вместе с их компьютерами). Эти идеи предполагают сдвиг обсуждения с моделей и данных на универсальные вычислители/computers как физические устройства, интерпретирующие такие данные и меняющие в зависимости от этих вычислений состояние окружающей среды (ввод исходных данных для вычислений и вывод результатов в символьной форме тут просто частный случай. Восприятие окружающего мира и изменение окружающего мира и/или "себя" как embodied computer/constructor -- это просто более общий случай). Центральным в этом подходе будет понятие constructor -- физическое устройство, которое может взаимодействовать с окружающей средой, производя в ней многократно какие-то операции согласно описаниям, и при этом удерживая свою стабильность (например, молекула катализатора, или робот, или человек). Итак, мы имеем какой-то подход к формальному описанию систем второго поколения системного подхода: какие-то системы разной степени агентности (из косного вещества, роботы, разумные агенты и всевозможные их гибриды) создают по их описаниям целевые системы, которые дальше функционируют в их окружении.
Примерно такой же подход, интегрирующий физику, топологию, логику и компьютерную науку с переносом внимания на операции с объектами вместо рассмотрения объектов в их статических отношениях, предложили Baez и Stay в подходе Rosetta stone [37]. После перехода от описания взаимодействия систем как процессов в сетях/networks (электрические, гидравлические сети, а также сети взаимодействий в системной динамике, обычно связываемые с функциональными представлениями системы, то есть представлениями времени функционирования, первое поколение системного подхода) Baez делает предложение об использовании формализма теории симметричных моноидальных категорий для описания не просто процессов, но открытых систем, подразумевающих взаимодействие с окружающей средой [38]. Опять мы видим ход на использование теории категорий как foundational ontology для онтологии системы, и основной ход -- это переход от выражения онтологии в статичных отношениях к морфизмам, изменениям. Этот ход соответствует ходу на конструктивизм в математике, когда от "вечных классов"/eternal classes и их отношений мы переходим к операциям построения/construction [39]. Это даёт возможность конструктивистского переформулирования мереологии как центральной онтологической дисциплины системного подхода, она как раз изучает отношения "часть-целое" [40].
Ещё один ход в этом направлении конструктивистской мереологии -- это идеи Fine о мереологии, включающей абстрактные объекты [41]. Она предлагает операции конструирования целого из физических и абстрактных частей (например, конструирование множества из его элементов). Хотя Fine в явном виде этого не говорит, определяя операции конструирования (равно как и морфизмы теории категорий) выполняющимися как бы "никем", но за этими операциями легко увидеть физическое устройство-constructor из constructor theory, в том числе для абстрактных частей -- физическое устройство, воплощающее "универсальный вычислитель", в том числе и квантовый компьютер, и живой математик -- вычислительно они эквивалентны и физичны, чтобы как-то получить информацию о входных и выходных данных вычисления. Подход Fine позволяет ставить вопрос о понятии системы, простирающемся за пределы физически взаимодействующих частей, ибо взаимодействие физических частей, управляемое абстрактными объектами, может быть в вычислителе -- определение системы как взаимодействующих частей с получением эмерджентности сохраняется, только взаимодействие идёт в системе-создателе, а не целевой системе. По этой линии можно обсуждать системность в сложных случаях сообществ, которые вроде как существуют, но которые трудно обсуждать на основе взаимодействия членов этих сообществ друг с другом: взаимодействие происходит путём проведения операций рассуждения об этих сообществах в вычислителе создателя [42].
Эта линия работ на конструктивистское переописание системной онтологии второго поколения была продолжена при создании Core Constructional Ontology [43], которая предлагает конструктивистский взгляд на теорию частей, множеств и отношений и служит одним из уровней foundational ontology для инженерных описаний. Для неё более низким уровнем foundational ontology является математика, а выше неё -- соображения по выражению 4D мереотопологии пространства-времени в 4-Dimensionalist Top Level Ontology [44].
Использование какой-то математики (чаще всего в computational ontology это какие-то варианты логик первого порядка, но всё чаще и чаще это заход на морфизмы и, соответственно, теорию категорий) в качестве foundational ontology с пропуском всех остальных (upper ontology, middle ontology) онтологических уровней обычно для физики. Сама физика с точки зрения системной онтологии работает с функциональными объектами (например, "физическое тело"), роли которых выполняют разные объекты физического мира (стулья, камни, молекулы, фотоны). Далее в догадках и экспериментах выясняются особенности поведения этих функциональных объектов, они выражаются математическими соотношениями. При структурном совпадении формул, описывающих какие-то разные объекты может делаться предположение об общей природе этих объектов как рассуждение по аналогии/analogical reasoning. Этот приём используется и для онтологий, выраженных логически в виде решёток/lattices, примером тут может быть VAE (VivoMind Analogy Engine) [45]. Примером использования такого приёма физиками могут служить не только работы по теории информации ("свободная энергия" в теории информации названа так в силу того, что в теории информатики и термодинамике используются похожие формулы [46]). Так что есть тенденция использовать математические объекты и формульные отношения между ними так же и для формулирования системной онтологии третьего поколения, то есть физического объяснения эволюции, приводящей к большим эволюционным переходам.
Третье поколение системного подхода: учёт времени эволюции
Vanchurin, Wolf, Koonin, Katsnelson заметили, что если продолжать применять рассуждения по аналогии в классической термодинамике и теории информации к величинам/quantities в термодинамике, машинном обучении и эволюционной биологии [47], это приведет к неожиданной общей для них всех онтологии (framework). Другими словами, эволюция могла бы быть описана как обучение, а обучение носит термодинамическую природу, то есть вполне физический феномен. На базе этих заметок они сформулировали теория эволюции как многоуровневого обучения [48]. В этой теории движущая сила эволюции -- это неустроенности/frustrations, возникающие от конфликтов между объектами разных системных уровней. Это понятие неустроенности было введено в системный язык по итогам исследований спиновых стёкол как примера поведения неэргодических (с памятью) систем и там оно означало геометрические неустроенности (невозможность устойчивой геометрии спинов в стёклах [49]). Эволюция тем самым представляет собой процесс обучения, который сводится к решению оптимизационной задачи нахождения минимума свободной энергии за счёт изменения структуры многочисленных системных слоёв. В ходе этого эволюция находит квазиминимумы, но не абсолютный минимум. Время от времени возникает скачок роста сложности (появление ещё одного системного уровня, ещё одного вида целых систем), что даёт резкую минимизацию свободной энергии эволюционирующей системы, но всё-таки это просто очередной квазиминимум, а не абсолютный минимум. В работе [50] была показана физическая природа роста сложности систем (на примере биологических систем, но рассуждения там безмасштабны, то есть биологичность систем или наличие сознания не влияют на выводы работы). Так что в системной онтологии появляются ещё и конфликты между системными уровнями, и явление неустроенностей из-за этих конфликтов, и вывод о неизбежности роста сложности системы как увеличении числа системных уровней.
Все эти исследователи контактируют друг с другом (например, были обсуждения между Vanchurin и Friston, это указано как минимум в acknowledge к [47]), потому как в основе большинства этих работ лежит термодинамика и понимание того, что все системы реализуют принцип минимизации свободной энергии и во время своего существования, и во время своего создания, и в ходе эволюции. Перевод традиционных формул для выражения этой онтологии (сейчас эта онтология выражена в привычном физикам формульном виде, традиционном для термодинамических выкладок) в конструктивистскую форму теории категорий -- отдельная тема, но такая постановка задачи для математиков более-менее привычна и можно обсуждать программу исследований на эту тему. То же можно сказать про переформулирование дифференциальной формы в квантопободобную, что могло бы увеличить точность физического моделирования биологической эволюции и техноэволюции (меметической эволюции) в силу квантованности/цифровости большинства описываемых явлений [51].
Таким образом, современная/SoTA (третьего поколения системного подхода) онтология системы:
-- даёт типы объекты для многоуровневого наведения внимания с целью обеспечения эволюции целевых систем (continuous everything) системами-создателями
-- рассматривает минимально три времени существования системы: operations, construction/evolving of phenome, evolution/development of genome/memome.
-- базируется на физике, математике и computer science
-- рассматривает системы как стабильные сущности в рамках минимального физикализма (в том числе системы активны по отношению к себе и окружению, системы ищут минимум свободной энергии, ведя active/embodied inference, независимо от уровня своей "разумности")
-- даёт безмасштабные описания систем (феномены квантовой физики тем самым учитываются), объясняет возникновение системных уровней (рост сложности) в силу многоуровневой оптимизации для достижения минимума свободной энергии
-- мереология выражается уже не через "вечные классы" и отношения между ними, сколько через морфизмы и операции, отражающие операции с физическими системами в ходе их взаимодействия, а также операции с абстрактными объектами, выполняемые системами-создателями с (универсальным в смысле эквивалентности машине Тьюринга) вычислителем в их составе.
Литература:
[1] Nicola Guarino, Daniel Oberle, and Steffen Staab, What Is an Ontology?, in S. Staab and R. Studer (eds.), Handbook on Ontologies, Springer-Verlag, 2009
[2] Karl Friston, Embodied inference: or "I think therefore I am, if I am what I think" In W. Tschacher, C. Bergomi (Eds.), The implications of embodiment: Cognition and communication (pp. 89–125). Imprint Academic., https://www.fil.ion.ucl.ac.uk/~karl/Embodied%20Inference.pdf
[3] Karl Popper, https://plato.stanford.edu/entries/popper/
[4] Школа системного менеджмента
[5] von Bertalanffy, https://en.wikipedia.org/wiki/Ludwig_von_Bertalanffy
[6] Koestler, Arthur (1967). The Ghost in the Machine
[7] Bellami, Nikon F3-P Parts Diagram, https://www.japancamerahunter.com/2014/11/nikon-f3-p-parts-diagram/
[8] Peter Checkland, https://en.wikipedia.org/wiki/Peter_Checkland
[9] ISO/IEC/IEEE 42010, Systems and software engineering — Architecture description, https://www.iso.org/standard/50508.html
[10] ISO/IEC/IEEE 15288, Systems and software engineering — System life cycle processes, https://www.iso.org/standard/63711.html
[11] ISO 15926-2, Idustrial automation systems and integration — Integration of life-cycle data for process plants including oil and gas production facilities — Part 2: Data model, https://www.iso.org/standard/29557.html
[12] Peter El Hajj, Business Objects Reference Ontology, https://digitaltwinhub.co.uk/top-level-ontologies/business-objects-reference-ontology-r2/
[13] IDEAS Group, https://ideasgroup.org/
[15] ISO 10303-11:2004 Industrial automation systems and integration — Product data representation and exchange — Part 11: Description methods: The EXPRESS language reference manual, https://www.iso.org/standard/38047.html
[16] Web Ontology Language (OWL), https://www.w3.org/OWL/
[17] What is PLM (Product Lifecycle Management), https://www.oracle.com/uk/scm/product-lifecycle-management/what-is-plm/
[18] Ian Bailey, The simplification in integration architecture that 4D supports, https://gateway.newton.ac.uk/sites/default/files/asset/doc/2105/Ian%20Bailey.pdf
[19] John Sowa, Knowledge Graphs for Language, Logic, Data, Reasoning, https://www.youtube.com/watch?v=J9_kXpZAcQY (Part of the Ontology Summit 2020)
[20] Waterfall model, https://en.wikipedia.org/wiki/Waterfall_model
[21] Manifesto for Agile Software Development, https://agilemanifesto.org/
[22] Neal Ford, Rebecca Parsons, Patrick Kua, Building Evolutionary Architectures, 2017, https://www.oreilly.com/library/view/building-evolutionary-architectures/9781491986356/
[23] Joel Lehman, Jonathan Gordon, Shawn Jain, Kamal Ndousse, Cathy Yeh, Kenneth O. Stanley, Evolution through Large Models, 2022, https://arxiv.org/abs/2206.08896
[24] Software Product Lines matures into the next generation of Systems and Software Product Line Engineering, https://www.softwareproductlines.com/
[25] The Continuous Everything (CE) concept defined, https://en.itpedia.nl/2021/06/02/het-continuous-everything-ce-concept-gedefinieerd/
[25] Nicole Forsgren, Jez Humble, Gene Kim, Accelerate, 2018, https://www.oreilly.com/library/view/accelerate/9781457191435/
[26] Jonny LeRoy, Matt Simons, Dealing with creaky legacy platforms, 2011, http://jonnyleroy.com/2011/02/03/dealing-with-creaky-legacy-platforms/
[27] Aeris Stewart, How Is Platform Engineering Different from DevOps and SRE?, 2022 https://thenewstack.io/how-is-platform-engineering-different-from-devops-and-sre/
[28] Kenneth O. Stanley, Joel Lehman and Lisa Soros, Open-endedness: The last grand challenge you’ve never heard of, 2017, https://www.oreilly.com/radar/open-endedness-the-last-grand-challenge-youve-never-heard-of/
[29] Fields, C., Glazebrook, J. F. and Levin, M., Minimal physicalism as a scale-free substrate for cognition and consciousness. Neuroscience of Consciousness 2021, https://chrisfieldsresearch.com/min-phys-NC-2021.pdf
[30] Yukio-Pegio Gunji, Shuji Shinohara and Vasileios Basios, Connecting the free energy principle with quantum cognition, https://www.frontiersin.org/articles/10.3389/fnbot.2022.910161/full
[31] Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory I: Category-theoretic concepts and tools. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 177-213, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic1-pre.pdf и Fields, C. and Glazebrook, J. F. A mosaic of Chu spaces and Channel Theory II: Applications to object identification and mereological complexity. Journal of Experimental and Theoretical Artificial Intelligence 31: 237-265, 2019, https://chrisfieldsresearch.com/mosaic2-pre.pdf
[32] Fields, C., Friston, K., Glazebrook, J. F. and Levin, M., A free energy principle for generic quantum systems. Progress in Biophysics and Molecular Biology 173: 36-59, 2022, https://chrisfieldsresearch.com/qFEP-2112.15242.pdf
[33] Hybrot, https://en.wikipedia.org/wiki/Hybrot
[34] Brett J. Kagan, Andy C. Kitchen, Nhi T. Tran, Forough Habibollahi, Moein Khajehnejad, Bradyn J. Parker, Anjali Bhat, Ben Rollo, Adeel Razi, Karl J. Friston, In vitro neurons learn and exhibit sentience when embodied in a simulated game-world, 2022, https://www.cell.com/neuron/fulltext/S0896-6273(22)00806-6
[35] https://www.constructortheory.org/
[36] David Deutsch, The Beginning of Infinity, 2011, https://www.thebeginningofinfinity.com/
[37] John Baez and Mike Stay, Physics, topology, logic and computation: a Rosetta Stone (2011), in "New Structures for Physics", ed. Bob Coecke, Lecture Notes in Physics vol. 813, Springer, Berlin, 2011, pp. 95—174, https://arxiv.org/abs/0903.0340
[38] John Baez, Symmetric Monoidal Categories: a Rosetta Stone, https://johncarlosbaez.wordpress.com/2021/05/28/symmetric-monoidal-categories-a-rosetta-stone/
[39] Constructive Mathematics, https://plato.stanford.edu/entries/mathematics-constructive/
[40] Mereology, https://plato.stanford.edu/entries/mereology/
[41] Kit Fine, Towards a Theory of Part, 2010, https://as.nyu.edu/content/dam/nyu-as/philosophy/documents/faculty-documents/fine/accessible_fine/Fine_Theory-Part.pdf
[42] Kit Fine, The Identity of Social Groups, 2020 https://metaphysicsjournal.com/articles/10.5334/met.45/
[43] Salvatore Florio, Core Constructional Ontology (CCO): a Constructional Theory of Parts, Sets, and Relations, 2021, https://gateway.newton.ac.uk/presentation/2021-04-22/29947
[44] Chris Partridge, 4-Dimensionalist Top Level Ontology, https://gateway.newton.ac.uk/presentation/2021-04-22/29946
[45] John F. Sowa and Arun K. Majumdar, Analogical Reasoning, 2003, http://www.jfsowa.com/pubs/analog.htm
[46] Entropy in thermodynamics and information theory, https://en.wikipedia.org/wiki/Entropy_in_thermodynamics_and_information_theory
[47] Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Eugene V. Koonin, Mikhail I. Katsnelson, Thermodynamics of evolution and the origin of life, 2022, https://www.pnas.org/doi/full/10.1073/pnas.2120042119
[48] Vitaly Vanchurin, Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson and Eugene V. Koonin, Toward a theory of evolution as multilevel learning, 2022, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2120037119
[49] Geometrical frustration, https://en.wikipedia.org/wiki/Geometrical_frustration
[50] Yuri I. Wolf, Mikhail I. Katsnelson, and Eugene V. Koonin, Physical foundations of biological complexity, 2018, https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1807890115
[51] Irina Basieva, Andrei Khrennikov, Masanao Ozawabc, Quantum-like modeling in biology with open quantum systems and instruments, https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0303264720301994
UPDATE: Обсуждение в фейсбук https://www.facebook.com/ailevenchuk/posts/pfbid02yqSRs75gvLJKaBZFDfgPCh3f5AEJPMvTWZ4xrCeaJEQiMqAqdQuFGcUFZpn2XtZ8l, в чате блога с https://t.me/ailev_blog_discussion/18048, в чате поддержки курса системного мышления, методологии, системной инженерии с https://t.me/systemsthinking_course/21203