Рост фактов использования терминологии с использованием термина “хаос” в системном анализе, автоматизированных системах управления, физике, а также системах управления на базе искусственного интеллекта обосновывает необходимость постановки вопроса о смысле данного термина и целесообразности его применения [1, с. 248]. Для решения существующей задачи обратимся к научным статьям по обозначенной тематике.

Например, в статье Крысько В.А. и Савельевой Н.Е. термин хаотические колебания трактуется как “неупорядоченные движения в совершенно детерминированных системах” [2, с. 11]. Как в детерминированной системе такое вообще может быть? Иначе говоря, возникает вопрос о смысле термина “детерминированный”.

Под детерминированной системой понимается ограниченная совокупность элементов [3, с. 35], про каждый их которых имеется полный объем информации об их местоположении, всех физических или производных от них характеристиках, что позволяет в полном объеме на максимально возможной детализации предсказать со 100% точностью поведение каждого элемента этой системы при строго определенном внешнем воздействии или при отсутствии оного [4, с. 124]. Какие выводы следуют из этого определения? Во-первых, любая система, какой бы сложной она не была состоит из ограниченного, а не бесконечного количества элементов. Об этом свидетельствуют законы физики [5, с. 61]. Любое техническое устройство, генерирующее тот или иной сигнал, состоит из ограниченного количества атомов химических элементов [6, с. 20]. Любой электромагнитный сигнал ведет себя в строгом соответствии с законами физики, которые носят строго детерминированный, а не корреляционный (стохастический) характер [7, с. 34]. Об этом говорит закон сохранения энергии и вещества. Гармоники сигнала не могут сами по себе принять ту или иную амплитуду, частоту, фазу. Они принимают ее в соответствии с законами физики. Энергия для сигнала из ниоткуда не берется и в никуда не девается.

Во-вторых, требования определения детерминированной системы позволяют понять, что собрать такой огромный объем информации в теоретическом плане возможно, но в настоящий момент это невозможно из-за недостаточного уровня развития мировой науки [8, с. 71], поскольку даже об устройстве атома и природе гравитации ничего определенного никто сказать не может. В-третьих, о детерминированной системе можно сказать все, в том числе и в будущем, если заданы характеристики внешней среды, в которой эта система действует (существует) [9, с. 44].

В этой же статье указывается возможность управления хаосом, посредством малых целенаправленных воздействий [2, с. 13]. Очевидно, что если хаосом можно управлять, то он сам превращается в детерминированную систему, а отсутствие информации о его будущем поведении обосновывается не его внутренней беспорядочной структурой, а отсутствием о нем достаточной информации.

Под хаосом необходимо понимать такую систему о которой вообще ничего нельзя сказать вне зависимости от времени наблюдения за ней и сложности математических вычислений по поиску закономерностей ее поведения. В хаосе нет законов, поэтому наблюдать за ним и предсказывать его поведение невозможно даже на теоретическом уровне. С математической точки зрения эта такая система, прогноз будущего состояния которой по вероятности истинности стремится к (а при бесконечном количестве опытов равен) вероятности угадать это состояние.

Ключом к объяснению всех этих противоречий служит одна и та же позиция ученых о возможности приблизительного прогноза будущего состояния хаоса, которая встречается и в статье Старченко И.Б. В ней указывается, что при хаотическом сигнале наблюдается усложнение его спектра, что проявляется в появлении гармоник и субгармоник. При этом как метод описания таких сигналов предлагается использование аттракторов, под которыми понимаются области, в которых точки движения появляются чаще, чем в других областях [10, с. 3].

В математике такое состояние системы принято называть случайным, а именно исследуемым и описываем при помощи множества возможных состояний системы. Такой метод описания применяется не потому что об отдельном состоянии из данного множества ничего нельзя сказать. Напротив, в математике терминологию случайности используют лишь из-за сложности описания каждого из этих состояний и для его сокращения прибегают к статистическим величинам, таким как вероятность [11, с. 97].

Подтверждением данной позиции служит статья Чиркова В.К. в которой стохастический хаос трактуется как отсутствие возможности точного определения положения частицы при одновременном наличии возможности вычисления средних значений поведения всех этих частиц [12, с. 91]. Вычисление средних значений всегда производится исходя из имеющейся генеральной статистической совокупности данных и имеет математический смысл только в том случае, если система изначально подчиняется тем или иным законам [13, с. 40]. Если их нет, то вычисление среднего значения (вне зависимости от конкретной формулы вычисления данного среднего) не приводит к преимуществу прогноза определения местоположения частицы по сравнению с обычным угадыванием [14, с. 57]. Если же средние величины вычисляются, значит, система подчиняется определенным законам.

В работах по хаосу всегда совершается одна и та же ошибка, состоящая в том убеждении, что при повторении одного и того же опыта с определенными неизменными условиями, хаотическая система каждый раз ведет себя по-разному. На самом деле условия всегда различны (поскольку различна реакция системы) [15, с. 48], однако ученые, проводящие эти опыты не осознают существования миллионов факторов, которые они в этом опыте не рассматривают как условия опыта, хотя они существуют и влияют на его исход.

Подводя итоги, можно сформулировать вывод о том, что у современных ученых нет математически точного понимания терминов хаос, случайность, вероятность, детерминированность. Даже термин случайность большинство трактуют как непредсказуемый (хаотический), хотя в учебниках по высшей математике отрицается данный подход и озвучена та же позиция, что и автором статьи: “из бесчисленного множества факторов, влияющих на данное явление, выделяются самые главные, решающие; влиянием остальных, второстепенных факторов просто пренебрегают … По мере развития науки число учитываемых факторов становится все больше; явление исследуется подробнее; научный прогноз становится точнее” [16, с. 6].

Мнение ученых обусловлено не только недостаточным уровнем знаний в этой области, но и законами психологии, согласно которым они склонны объяснять сложнейшие явления, которые не в силах описать и систематизировать, как хаотические. Это выгодно с точки зрения их эгоизма и служит оправданием для них. Что касается того, какую терминологию следует применять, то даже термин случайный, не говоря о хаотическом, является не совсем удачным, поскольку вводит специалистов в заблуждение. Грамотнее использовать термин “трудно прогнозируемый” или “ограниченно прогнозируемый” с параллельным упоминанием о теоретической возможности перевести любое событие в разряд прогнозируемого при условии достижения человечеством требуемого для этого уровня развития науки.

1. Кучма Н.А. Биокомпьютер в реальных процессах // Инженерный вестник Дона. Ростов-на-Дону: «Северо-Кавказский научный центр высшей школы ФГАОУ ВПО Южный федеральный университет», 2013, №4. – С. 248.
2. Крысько В.А., Савельева Н.Е. Управление временным хаосом в цилиндрических оболочках // Вестник СГТУ. Саратов.: Изд-во СГТУ, 2004, №4. – С. 10-19.
3. Карпушин Е.С. Формирование математических операций в искусственном интеллекте // Биржа интеллектуальной собственности. М.: «Корина-Офсет», 2012, №5. – С. 35-40.
4. Карпушин Е.С. Разработка алгоритма функционирования элементарного искусственного интеллекта // Международный научный журнал. М.: «Триада», 2012, №2. – C. 122-126.
5. Карпушин Е.С. Управление обработкой информации в искусственном интеллекте // Международный научный журнал. М.: ООО «Спектр», 2011, №2. – C. 60-65.
6. Сироткин А.В., Бархатов Н.И. Модель системы автоматизированного управления информационным обслуживанием // Инженерный вестник Дона. Ростов-на-Дону: «Северо-Кавказский научный центр высшей школы ФГАОУ ВПО Южный федеральный университет», 2013, №4. – С. 20.
7. Карпушин Е.С. Математическая модель управления статистическими цензами в искусственном интеллекте // Биржа интеллектуальной собственности. М.: «Корина-Офсет», 2012, №4. – с. 31-35.
8. Карпушин Е.С. Анализ операций в искусственном интеллекте // Международный научный журнал. М.: ООО «Спектр», 2012, №3. – C. 69-74.
9. Карпушин Е.С. Проблемы понятия «информация» как объекта управления // Наука на рубеже тысячелетий. Тамбов: «Тамбовпринт», 2010, №9. – С. 44-45.
10. Старченко И.Б. Динамический хаос при распространении волн конечной амплитуды в воде // Электронный журнал “Техническая акустика”. http://www.ejta.org  2006, №12. – 9 с.
11. Карпушин Е.С. Статистические цензы как метод представления причинно-следственных связей // Международный технико-экономический журнал. М.: ООО «Спектр», 2012, №1. – C. 97.
12. Чирков В.К. Фракталы и хаос в тяговом электропотреблении // Вестник РГУПС. Ростов.: Изд-во РГУПС, 2007, №4. – С. 91-98.
13. Карпушин Е.С. Математическая модель системы поддержки принятия управленческих решений // Биржа интеллектуальной собственности. М.: «Корина-Офсет», 2012, №7. – C. 37-42.
14. Карпушин Е.С. Рассмотрение причинно-следственных связей как совокупности статистических цензов // Компетентность. М.: «Калужская типография стандартов», 2011, №9-10. – C. 56-60.
15. Карпушин Е.С. Представление переменных в искусственном интеллекте // Наука и устойчивое развитие общества. Наследие В.И.Вернадского. Тамбов: «Тамбовпринт», 2011, №9. – С. 47-48.
16. Волковец А.И., Гуринович А.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. – Минск: Изд-во БГУИР, 2003. – 84 с.

Все статьи автора «Карпушин Евгений Сергеевич»