Проникновение кибернетики как в естествознание, так и в социологию
сопровождалось острой идеологической борьбой, сравнимой, пожалуй, по
своему общественному резонансу с утверждением гелиоцентрической системы,
дарвинизма и теории относительности. И это было вполне понятно, ибо, как
и они в свое время, кибернетика не только опрокидывала многие
предрассудки в науке и привычные представления в обыденном сознаний, но
также покушалась на инвестированные в них социальные интересы. Эта
полемика далеко еще не прекратилась, и кибернетика продолжает быть
объектом острых споров. Тем не менее времена, когда приходилось
отстаивать право кибернетики на существование, канули в прошлое.
Хотя проникновение достижений кибернетики, созданной ею техники и
методологии исследования, а также ее терминов и категорий в общественные
науки началось позже и шло медленнее, чем в естествознании, оно к нашему
времени достаточно убедительно продемонстрировало свою плодотворность и
перспективность. Созданные благодаря кибернетике электронные
вычислительные машины уже нашли себе широкое применение в общественных
науках в качестве технических средств для сбора и обработки
статистических данных и другой информации о различных сторонах
общественной жизни. Вслед за этим в политэкономии, демографии,
конкретной социологии, психологии и педагогике начало прокладывать себе
дорогу моделирование отдельных социальных процессов на электронных
машинах. Оно, в свою очередь, неизбежно привело к истолкованию многих
явлений и закономерностей в обществе в понятиях кибернетики, к
поучительным аналогиям с точки зрения формы между процессами,
протекающими в обществе, и функционированием любой другой
высокоорганизованной, самоуправляющейся системы. Наконец, это логически
привело к мысли о возможности воспользоваться некоторыми общими
принципами кибернетики для усовершенствования организации и управления
обществом: экономического планирования и предвидения, законодательства,
процесса обучения и т. д.
И сейчас определение кибернетики Ампером выглядит не столь уж нелепым,
как казалось раньше. Конечно, и теперь никому не придет в голову ни
сводить кибернетику к научному управлению обществом, ни ограничивать
научное управление обществом кибернетикой. Вместе с тем становится все
более очевидным, что кибернетика окажется неполноценной, если ее успехи
не будут применены в науке об обществе, а научному управлению обществом
будет нанесен серьезный ущерб в случае отказа от использования
достижений кибернетики. Чем дальше, тем труднее представить себе, каким
образом, не прибегая к кибернетике, можно располагать всей необходимой
для управления информацией, находить оптимальные решения для
экономических проблем, составить баланс народного хозяйства, предвидеть
социальные процессы и последствия законодательства.
Следует заметить, что кибернетика отнюдь не посягает на то, чтобы
заменить собой какую-нибудь из специальных наук; она также не претендует
быть наукой, стоящей над другими науками, т. е. очередной «наукой наук».
Ее «универсальность» иного рода и в некоторых отношениях напоминает
собой математику, хотя и не столь всеобща, так как ограничена формальным
сходством функционирования саморегулирующихся, «автоматических» систем.
Поскольку такие системы реально существуют в неорганическом и
органическом мире, в обществе и в созданной человеком технике, постольку
кибернетику нельзя рассматривать ни как естественную, ни как
общественную, ни как техническую науку par exel-lence (по преимуществу).
Больше того, она является, быть может, первой брешью в стене, которую
специализация научного познания мира воздвигла между естествознанием и
социологией, и тем самым представляет собой воплощение глубокого
предвидения Маркса, содержащегося в экономическо-философских рукописях
1844 г.: «Впоследствии естествознание включит в себя науку о человеке в
такой же мере, в какой наука о человеке включит в себя естествознание:
это будет одна наука» 4.
Применение кибернетики в общественных науках, стало быть, не имеет
ничего общего с попытками распространить на общество законы физики либо
биологии, которые неоднократно предпринимались в прошлом и которые,
понятно, вызывали отпор со стороны марксистов. Понятия, категории и
законы кибернетики (каково бы ни было их происхождение!) не принадлежат
исключительно либо естествознанию, либо социологии; их употребление,
следовательно, вполне правомерно и там и тут, равно как и в технике. С
их помощью можно не только произвести описание социальных процессов и
явлений на языке кибернетики, т. е. систематизировать уже накопленное
знание об обществе под определенным углом зрения, но и получить новое
знание об обществе, если при этом учитываются особенности, специфика
проявления информации, контроля и обратной связи в общественных
системах.
Применение кибернетики в общественных науках совпало с процессом их
«математизации» — иначе говоря, с начавшимся широким использованием в
них количественного анализа, математических методов исследования вообще:
теории игр, теории граф, операционного анализа и др. Это было
совпадением не просто во времени, но прежде всего в содержании самого
процесса. Кибернетика оказалась главным руслом внедрения математики в
общественные науки потому, что она, с одной стороны, позволила во многом
формализовать наше знание об обществе и сделать его доступным для
перевода на язык математики, а с другой — приведя к созданию
быстродействующих вычислительных машин, предоставила техническую
возможность для проведения сложных математических операций. Тем самым
были открыты новые заманчивые перспективы для развития общественных
наук, по отношению к которым сохраняет свою силу известное замечание
Маркса о том, что наука, вообще говоря, только тогда становится вполне
зрелой, когда она овладевает математикой. Правда, пока применение
кибернетики, а также математических методов исследования в общественных
науках все еще находится в начальной стадии. Это объясняется главным
образом несравненно большей сложностью общественных явлений и процессов,
чем те, с которыми имеют дело физики и даже биологи. Рассказывают, что
однажды Альберта Эйнштейна спросили, почему так случилось, что в то
время, как человеческий ум проник столь глубоко в строение атома, мы
оказываемся неспособны выработать политические средства, чтобы
предотвратить нашу гибель от атома. «Это потому, что политика более
трудна, чем физика!» — ответил великий ученый.
Однако наряду с подобными объективными трудностями существуют и
субъективные причины, мешающие применению и кибернетики и математики в
общественных науках. Главной из них, несомненно, является широко
распространенное заблуждение, будто использование математических методов
по самой их сущности всецело сводится к операциям над количеством и
непригодно для изучения качественного своеобразия явлений.
Отсюда заключают, что, коль скоро в жизни общества качественная
способность явлений и процессов явно преобладает над их количественной
общностью, значит, и применение математики в общественных науках
неизбежно останется гораздо более ограниченным по сравнению с
естествознанием. Следует, однако, подчеркнуть, что такие рассуждения,
как бы убедительно они ни выглядели на первый взгляд, представляют собой
в принципе плод недоразумения.
Прежде всего математические методы исследования вовсе не исчерпываются
количественным анализом, а количественный анализ, в свою очередь, не
тождествен анализу количества. Уже гот факт, установленный
диалектическим методом мышления, что постепенные количественные
изменения приводят к коренным, качественным скачкам, предполагает
принципиальную возможность количественного выражения любого изученного
нами качественного своеобразия данного явления. Математика же включает в
себя как количественный анализ отношений качества, так и качественный
анализ количественных отношений.
Вот почему было бы наивно полагать, будто вычисления — это единственная
польза, какую общественные науки могут извлечь из применения электронных
вычислительных машин. Собственно говоря, как остроумно заметил один из
специалистов, мы называем эти кибернетические устройства
«вычислительными машинами» просто потому, что долгое время этим почти
исчерпывалось практическое употребление, которое мы для них находили.
Однако, как известно, те же самые машины при соответствующем их
программировании могут быть весьма успешно использованы для решения
целого ряда других проблем, которые, несомненно, предполагают операции,
связанные с качественной оценкой элементов. К их числу относятся:
нахождение плана выигрыша в так называемых стратегических играх, в
частности в шахматах; решение сложных логических задач,
предусматривающих формулировку гипотез и их проверку: перевод с одного
языка на другой и расшифровку систем письменности; моделирование
различных процессов в природе и обществе. Заслуживает внимания то
обстоятельство, что в перечисленных видах операций возможности
кибернетических устройств могут далеко превосходить способности их
конструктора: они могут находить решения, которые не были в них заранее
заложены и о которых иногда даже не подозревали; причем эти устройства
могут быть сконструированы и запрограммированы таким образом, чтобы
обладать способностью к самоусовершенствованию в процессе своей
деятельности.
Надо сказать, что в принципе с точки зрения теории вообще не существует
таких социальных проблем, решение которых не могло бы быть найдено с
помощью электронных вычислительных машин при условии, что: 1) такое
решение реально существует; 2) сама проблема формализуема, т. е.
исчерпывающим образом может быть описана и машине сообщены все правила
ее решения; 3) в машину вложена вся необходимая для решения данной
проблемы информация.
Нередко, рассматривая роль формализации при изучении социальных
процессов и значение использования здесь достижений кибернетики,
утверждают, что полученное таким способом знание окажется всецело
формальным. Это вряд ли верно; как свидетельствует история
естествознания, научное познание вполне может быть содержательным, даже
если оно приобретено с помощью формальных средств. Но сущность спора
между сторонниками и противниками применения кибернетики в общественных
науках состоит даже не в этом. Допустим в самом деле, что с помощью
математических методов исследования, электронных вычислительных машин, а
также моделирования мы находим лишь формальное решение определенных
социальных проблем. В таком случае уместно спросить, на какое же знание,
на какие сверхъестественные средства мы можем рассчитывать, отвергая
математику и кибернетику? Ведь условия, необходимые для решения
социальных проблем на электронных вычислительных машинах, в сущности
представляют собой обычные требования, предъявляемые ко всякому
серьезному научному исследованию.
Применение кибернетики влечет за собой также два других важных
последствия для общественных наук, взятых в целом.
Одно из них состоит в том, что моделирование некоторых социальных
явлений и процессов со временем позволит в широких масштабах прибегнуть
к эксперименту, разумеется не над реальными процессами в обществе
(что крайне сложно и по ряду соображений
неоправданно), но над их моделями. Первые обнадеживающие попытки такого
рода экспериментирования на электронных моделирующих устройствах
(аналогах) были предприняты Арнольдом Тастином, Отто Дж. М. Смитом и др.
За последние годы в этом направлении были начаты еще более интересные
исследования по моделированию на электронных вычислительных машинах.
Речь идет о моделировании поведения избирателей на президентских выборах
в США, которое проводилось группой социологов из Колумбийского
университета и было практически использовано в ходе избирательной
кампании 1960 г., а также о моделировании демографических процессов,
когда на основе наиболее вероятного поведения нескольких тысяч
американских семей Бюро цензов сделало удовлетворительный прогноз роста
населения страны. Теперь, когда принципы подобного моделирования на
вычислительных машинах разработаны, следует ожидать их дальнейшего
широкого использования.
Другое последствие, которое надо принять во внимание,— это предстоящее
изменение в соотношении между так называемыми «общими» и «частными»
исследованиями во многих общественных науках. Дело в том, что
характеристика определенного рода исследований в науке как «частных» не
есть лишь чисто условное, тем более произвольное их обозначение.
«Частное» исследование, в отличие от «общего», представляет собой по
преимуществу результат непосредственного обобщения конкретных данных на
основе более или менее полной индукции. Применение электронных
вычислительных машин настолько расширяет эмпирическую базу общественных
наук и увеличивает возможности индукции в них, что многие по своему
характеру «частные» исследования могут подняться на такой уровень
теоретического обобщения конкретного материала, который в прошлом был
привилегией «общих» исследований.