Có nên có một TRIẾT HỌC mới của thế kỷ 21 này không?

Mô hình (Model)
Kiến thức là sự tồn tại trong hệ thống điều khiển của 1 mô hình của một phần thực tại.
Loại mô hình mới nhất là siêu hệ thống áp dụng quan hệ đồng dạng giữa các trạng thái của 2 hệ thống con, 1 hệ được mô hình hoá, 1 hệ hình thành mô hình.
Một mô hình là 1 hệ thống S= <W, M, E> với:
? 1 hệ thống mô hình hoá của W=<W,L> với các trạng thái W={wi} và hoạt động hay nguyên lý L = W ?' W . Ví dụ W có thể là tập phím nhấn của máy tính hay thế giới vật lý, trong khi K là hành vi của nguyên lý tự nhiên hay vận hành.
? Một hệ thống mô hình M = <M, R> với trạng thái nội mô hình hoặc thể hiện M= {mi} và một tập nguyên lý của 1 hàm mô hình R: M?'M. Ví dụ M có thể là tập các chuỗi biểu tượng hay tín hiệu trung lập, trong khi nguyên ký R là hành động của não hay máy tính,
? Hàm thể hiện E: W?'R, ví dụ E là sự đánh giá, chấp nhận hay quan sát. Khi L, R, E thay đổi ta có m2=R(m1)=R(E(w1))=E(L(w1)). Dưới các điều kiện này, S là 1 mô hình tốt và hệ thống mô hình M có thể dự báo hành vi của W. Có thể gọi S là hàm tạo dự đoán của W.
? Tuy nhiên có thể M cũng là một mô hình, S là một siêu mô hình. Hàm thể hiện không tạo ra dự đoán trực tiếp mà tạo ra 1 mô hình khác, từ đó tạo ra dự đoán. Chúng ta cần hiểu kiến thức là 1 cấu trúc phân cấp để tạo ra dự đoán lặp lại về thế giới và bản thân, từ đó cho phép hệ thống điều khiển ra quyểt định về hành động của nó.
Thể hiện, biểu diễn (Representation)
Nếu 1 cái nào đó đứng thế cho chỗ của 1 cái khác hoặc thay thế cho nó thì cái này được coi là đại diện hay thể hiện của cái kia.
Ví dụ như đại diện của hiến pháp là chính phủ; đại diện của ngôn ngữ của 1 sự vật, sự kiện là ký hiệu
Việc tin tưởng rằng tất cả kiến thức là đại diện cho các đặc tính của thể giới thiệu là không thể chấp nhận được vì tất cả các miêu tả hay thông điệp đều nói về những thứ gì đó khác.
Ngôn ngữ của hệ thống
Hình thức phản ánh chức năng của hệ thống.
Biến thể (Variation)
... khi các khả năng là nhỏ và được phân bố qua 1 số lớn thay thế, entropi thống kê là thước đo của biến thể.
Siêu hệ thống (Meta system)
Siêu hệ thống là một hệ thống điều khiển các hệ thống con cùng là thành phần trong một hệ thống điều khiển .
Biến đổi siêu hệ thống (Metasystem Transition)
Một hoạt động tạo nên meta hệ thống.
Độ vững (Rigi***y)
Thuộc tính bền vững của biến đổi meta hệ thống. Một MST là chắc chắn nếu phân loại của từng hệ thống con được điều khiển là ổn định. MST là linh động nếu mỗi hệ thống con vẫn biến đổi. Phép đo biến đổi nội của phân loại trong biến đổi meta hệ thống (MST)
Quy mô (Scale)
Mức quy mô của MST. Một phân loại của hệ thống con là điều khiển được trong MST. Phép đo của biến đổi bên ngoài của phân loại trong biến đổi hệ thống meta. MST là có quy mô lớn nếu quy mô > 1 và thấp nếu quy mô = 1.
Giao diện (Interface)
Điểm, lớp tiếp xúc làm ranh giới chung của 2 hoặc nhiều hơn hệ thống, tiểu hệ thống.
Sự tương tác (Interaction)
- Hoạt động tương hỗ giữa 2 hệ thống. Qua tiếp xúc giữa 2 hệ thống (tức giao diện) nơi ranh giới thâm nhập liên kết chúng trong 1 sự kiện chung (tạo nên một hệ thống mới).
- Các hệ thống tương tác lẫn nhau trong vòng đời của mình. Qua tương tác, các hệ thống trao đổi nhau với nhau dưới các dạng hợp khác nhau từ 3 thành phần căn bản là: năng lượng, thông tin và vật chất.
Sự kết nối (Linkage)
Gắn kết hay kết nối các hệ thống, tiểu hệ thống trong 1 chuỗi hay lượt tương tác.
Tác động (Impact)
Hiệu quả hay sự thay đổi của môi trường hoặc môi trường các tiểu hệ thống, được dẫn đến bởi hoạt động (đầu ra) của hệ thống.
Kết quả (Outcome)
Kết quả cuối hay hiệu quả của xử lý tương tác trên toàn bộ hệ thống. Trạng thái rộng hơn hoặc toàn bộ hệ thống sau khi 1 hệ thống đã hoạt động.
Nhiễu hệ thống
Những tác động bất lợi từ môi trường hoặc sự rối loạn trong nội bộ hệ thống, làm lệch quỹ đạo hoặc làm chậm sự biến đổi của hệ thống đến mục tiêu.
Entropy/Engentropy
Entropy là độ đo xu hướng của 1 hệ thống để mất năng lượng hay thông tin cho môi trường để các thành phần trở về trạng thái đồng nhất. Entropy càng lớn thì độ bất định của hệ thống càng lớn.
Engentropy là độ đo xu hướng của 1 hệ thống để mất tổ chức để quay về trước, khi bị entropy ngăn trở làm hướng về phía lộn xộn, phá vỡ tổ chức. Hệ thống mở yêu cầu tăng cường engentropy để cân bằng quá trình entropy.
Toàn thể hệ thống (Total system)
Toàn thể những tương tác của 1 hệ thống bao gồm môi trường và môi trường những tiểu hệ thống.
Hệ thống tiêu điểm (Focal system)
Hệ thống dưới sự xem xét hoặc phân tích tách biệt với môi trường và tiểu môi trường mà nó có tương tác.
Vòng đời (Life Cycle)
Quá trình vận động của các hệ thống từ lúc xuất hiện hệ thống cho đến lúc hệ thống tiêu vong.
Lớp (Layer)
Quá trình tương tác có thể được chúng ta phân thành các lớp (layers) theo chức năng tách biệt. Mỗi lớp tương tác với 2 layers khác trừ layer ngoài cùng tương tác với hệ thống kia và layer trong cùng như đảm đương với đặc trưng cấu trúc (vật chất ) của hệ thống
- Lớp ngoài cùng lo chuẩn bị cung cấp các thành phần phù hợp với loại thành phần lớp tiếp nhận của hệ thống khác thuận tiện thao tác !
- Giữa các lớp (layers) thống nhất nhau cơ chế trao đổi thông tin: quy ước mã bao gồm ngôn ngữ, ngữ nghĩa để cho 2 lớp tiếp giáp nhau diễn ra hoạt động trao đổi thông tin (truyền thông) & phù hợp với cách xử lý thông tin của từng layer.
Phân loại hệ thống
Tuỳ thuộc vào các dấu hiệu phân loại khác nhau có thể phân chia các hệ thống thành các loại sau đây:
a. Hệ đóng và hệ mở: theo mức độ quan hệ với môi trường
- Hệ mở (Open System): Có tương tác với môi trường: nhận đầu vào từ môi trường và có đầu ra đến môi trường
- Hệ đóng (Closed System): là một hệ cô lập. Chỉ có tương tác giữa các thành phần hệ thống của hệ thống, không có đầu vào và ra với môi trường.
b. Hệ đơn giản và hệ phức tạp: là hệ có độ đa dạng nhỏ hay lớn (mức độ quan hệ nội bộ). Các tổ chức bao giờ cũng là hệ phức tạp.
c. Hệ phản xạ đơn hay hệ phản xạ phức tạp: Hệ mà cứ mỗi tác động của môi trường chỉ có một vài cách phản ứng đơn trị, nhất định theo quy luật thì được gọi là hệ phản xạ đơn. Hệ phản xạ phức tạp là hệ mà trước mỗi tác động của môi trường, các phản ứng của hệ là không lường hết được và không theo một quy luật nhất định.
d. Hệ thứ bậc và hệ phi thứ bậc: hệ có cơ cấu phân cấp hay không phân cấp.
Cơ cấu của hệ thứ bậc có nhiều cấp khác nhau - cấp trên và một hay nhiều cấp dưới. Các tổ chức chính thức thường là những hệ thứ bậc. Có những tổ chức không phân cấp. Nguyên tắc hoạt động của các tổ chức phi thứ bậc là dựa trên tinh thần hợp tác chứ không dựa trên quyền lực.
e. Hệ động và hệ tĩnh: Hệ có trạng thái biến đổi theo thời gian là hệ động, ngược lại, hệ có trạng thái không biến đổi theo thời gian được gọi là hệ tĩnh.
Việc phân chia các hệ thống thành động và tĩnh hoàn toàn mang tính tương đối. Trên thực tế việc chuyển từ trạng thái này sang trạng thái khác của hệ thống bao giờ cũng cần một thời gian nhất định gọi là quá trình chuyển đổi. Nếu quá trình này là đáng kể, hệ thống được coi là tĩnh. Nếu quá trình chuyển đổi quá ngắn, lúc đó có thể coi hệ thống thay đổi trạng thái một cách tức thời và được gọi là hệ động. Ví dụ, cơ cấu tổ chức được coi là hệ tĩnh trong khi cơ chế là một hệ động.
f. Hệ điều khiển được và không điều khiển được: Hệ điều khiển được là hệ thống mà trạng thái hoặc hành vi của nó có thể được định hướng tới mục tiêu cho trước. Sự định hướng này được thực hiện: 1) do các tác động điều khiển có ý thức của con người hoặc 2) do có cơ chế điều khiển tồn tại khách quan bên trong hệ thống. Trong trường hợp thứ nhất, hệ thống bị điều khiển, còn trường hợp thứ hai hệ thống tự điều khiển. Con người có ý thức là một hệ điều khiển được và tự điều khiển do chính cơ chế hoạt động của hệ thần kinh trung ương. Hệ thống không điều khiển được khi không thể định hướng trạng thái hoặc hành vi của nó tới mục tiêu cho trước.
g. Hệ tự điều chỉnh và hệ không tự điều chỉnh được: Khi cơ chế nội tại của hệ thống có khả năng làm cho hệ thống thích nghi được với những biến đổi của môi trường để giữ cho trạng thái của nó luôn nằm trong một miền giá trị ổn định thì hệ thống được gọi là hệ tự điều chỉnh.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

Nguyên lý Hệ thống và Điều khiển học
Những nguyên lý/định luật đóng vai trò mô tả những ý tưởng cơ bản nhất trong một khoa học, thiết lập khung/phương pháp luận để giải quyết vấn đề, hướng dẫn cho tư duy với mọi lĩnh vực nói chung. Những thuộc tính của các nguyên lý này là:
? Cơ sở: Những nguyên lý là sơ cấp hoặc nguyên thủy với mọi cái suy ra từ chúng. Chúng là khởi đầu cho một hệ thống tư duy.
? Đơn giản : Những nguyên lý cần phải đơn giản gần như hiển nhiên.
? Phổ quát: Những nguyên lý cần phải có tính khả dụng, phổ thông trong thực tế trong khoa học điều khiển và hệ thống.
Dưới đây là tập hợp những nguyên lý điều khiển học cơ bản được phác thảo dựa vào sự tự xuất hiện các hệ thống qua sự biến đổi và chọn lọc.
A. Occam Razor. Số những phát biểu không cần cao quá những gì cần thiết cho giải thích bất cứ cái gì.
Nguyên lý này là bộ phận của nhận thức luận, và có thể được thúc đẩy bởi yêu cầu tính bình dị tối đa cho những mô hình nhận thức. Tuy nhiên, ý nghĩa của nó có thể mở rộng tới trừu tượng nếu nó được giải thích trong việc nói rằng đơn giản hơn làm mẫu sẽ có vẻ hơn là đúng hơn những phức tạp, trong những từ khác, cái đó "bản chất" thích đơn giản.
B. Nhận biết tính khác biệt. Hai thực thể mà không cho phép bất kỳ có những thuộc tính cần để phân biệt chúng thì cần phải nhìn như một thực thể đơn.
Nó có thể được dẫn xuất ra từ nguyên lý Occam, ngụ ý rằng nếu không có lý do tại sao 2 thứ cần phải được phân biệt thì tốt hơn để chỉ cần xác định chúng như của cùng 1 thực thể.
C. Nguyên lý tính Nhân quả. Những nguyên nhân giống nhau tạo nên những kết quả giống nhau (1)
Có thể phát biểu như sau : Những nguyên nhân khác nhau sẽ tạo ra có những kết quả khác nhau. (2)
D. Nguyên nhân trên xuống dưới. Tất cả các quá trình đồng mức ở một phân cấp điều khiển được kiềm chế và thực hiện trong sự phù hợp với những luật của mức cao hơn.
Như vậy sự xác định hành vi cần theo chiều từ trên xuống chứ không phải từ dưới hướng lên trên.
Sau đây là hệ thống các nguyên lý:
1. Nguyên lý lưỡng tính, mâu thuẫn thống nhất phức thể-chỉnh thể hệ thống: Bản chất sâu xa nhất của tồn tại hệ thống là tồn tại trong mâu thuẫn biện chứng, tức là trong sự thống nhất và đấu tranh giữa các mặt đối lập, bao trùm nhất là giữa tính phức thể (đa dạng, tương tác đa biến: Heterogeneity) và tính chỉnh thể (thống nhất: Wholeness, Unity) của nó.
- Nguyên lý ?oToàn bộ hơn tổng của những phần? bao hàm các quan niệm về tổ chức của hệ thống: cơ cấu của những thành phần, có cấu hình ổn định và những sự ràng buộc và thuộc tính rõ nét. Hệ thống không phải là phép cộng đơn giản của các phần tử, bộ phận hợp thành hệ thống. Hệ thống xuất hiện loại thuộc tính mới gọi là tính trồi (emergence). Tính trồi là cái mới xuất hiện do liên kết các yếu tố, bộ phận tạo thành hệ thống chỉnh thể. Người ta có thể đo lường ?ocái gì đó lớn hơn? qua các số đo vật chất, năng lượng và thông tin. Tính hệ thống do đó là sự tăng trưởng vật chất, năng lượng và thông tin. Mặt khác, tính hệ thống là sự ràng buộc (constraint). Nếu liên kết các bộ phận thành chỉnh thể thì độ tự do của các phần tử, bộ phận đó sẽ bị giảm bậc tự do (ví dụ điện tử liên kết trong nguyên tử, thành viên lập gia đình?)
2. Nguyên lý tự tại tương đối: Tồn tại hệ thống là tự tồn tại nhưng đó chỉ là tương đối, bởi nó không thoát khỏi sự quy định và tương tác với môi trường. Tự tại hệ thống có nhiều biểu hiện khác nhau như:
- Cân bằng nội tại (Homeostasis) là biểu hiện của sự tự tại hệ thống;
o Hệ thống chỉ ở trạng thái cân bằng nếu trạng thái cân bằng đó được mọi phần tử, mọi bộ phận của hệ thống đó chấp nhận.
o Chuyển tiếp Bất cân đối : entropi và năng lượng (Tự tổ chức hệ thống) Hệ thống có xu hướng chuyển tiếp từ 1 cấu hình bất ổn đến ổn định là có, nhưng ngược lại thì không. Điều này ngụ ý sự không đối xứng cơ bản trong sự tiến hóa: phương hướng thay đổi từ không ổn định đến ổn định (thăng bằng) có xác suất lớn hơn là hướng ngược lại.
- Hướng đích cân bằng (Equafinality) trong nội tại và với môi trường (sự đồng điệu với môi trường) đều là biểu hiện của đặc tính hệ thống tự tại tương đối.
o Nguyên lý Nữ hoàng Đỏ: Sự phát triển liên tục 1 hệ thống tiến hoá là cần thiết đủ để đảm bảo, duy trì sự thích hợp tương đối của nó với những hệ thống cùng nó tiến hoá. (trong điều kiện giữ vững lợi thế chọn lọc của sự tiến hoá, giữ ưu thế trong sự chia sẻ tài nguyên chung). Có thể phát biểu cách khác, trong một thế giới cạnh tranh, tiến triển liên tục, bền bỉ cần đủ cho sự duy trì tồn tại hệ thống.
o Nguyên lý Phổ biến "Peter": Trong sự tiến hóa các hệ thống hướng phát triển tới giới hạn năng lực thích ứng của hệ.
- Tự vận động, Tự biến đổi bao gồm Tự điều chỉnh (Self-regulating), Tự phân hoá (Self-diferentiating) cũng đều là biểu hiện của đặc tính hệ thống Tự biến hoá theo nghĩa tương đối. Phản hồi (Feedback) là biểu hiện rõ rệt của tự tại tương đối, bởi vì phản hồi âm làm suy yếu, thậm chí dẫn tới nguy cơ giải thể hệ thống.
o Thông tin phản hồi: Bên cạnh dòng thông tin từ cơ quan điều khiển tới đối tượng điều khiển còn tồn tại dòng thông tin đi ngược lại từ đối tượng điều khiển về cơ quan điều khiển gọi là liên hệ ngược (feedback). Muốn quá trình điều khiển có chất lượng thì việc chọn tác động điều khiển phải căn cứ vào trạng thái của đối tượng điều khiển:
- Quá trình điều khiển theo mạch hở: cơ quan điều khiển không quan tâm đến hành vi của hệ thống
- Điều khiển theo mạch kín: Cơ quan điều khiển dựa vào quan sát hành vi của hệ thống để điều chỉnh tác động.
- Điều khiển phối hợp: thông tin phản hồi cả từ input lẫn output, cả phản hồi âm và phản hồi dương
o Cần thiết Ða dạng. Càng đa dạng những hoạt động sẵn sàng ở 1 hệ thống điều khiển, càng tăng khả năng khắc phục sự đa dạng từ các hỗn loạn. (hệ có thể cho nhiều output khác nhau theo nhiều hướng ?" nghĩa là có bậc tự do cao, đa dạng trong hành vi)
Luật này xuất phát từ luật do Ashby phát biểu (1958), ?oĐể duy trì sự vững vàng, sự đa dạng trong hệ thống điều khiển phải lớn hơn hoặc bằng sự đa dạng của những hỗn loạn?.
Điều khiển (hoặc sự hiệu chỉnh) thực chất là việc làm giảm sự đa dạng: những hỗn loạn với sự đa dạng cao ảnh hưởng tới bên trong hệ thống cần phải được giữ càng ít ảnh hưởng tới trạng thái mục đích của hệ thống càng tối, và như vậy chính là duy trì 1 sự đa dạng thấp. Bên trong nghĩa là ngăn ngừa sự truyền đa dạng từ môi trường đến hệ thống. Muốn quá trình điều khiển có chất lượng thì đa dạng của cơ quan điều khiển phải tương ứng với đa dạng của đối tượng điều khiển.
Đa dạng của cơ quan điều khiển: là khả năng và biện pháp mà cơ quan điều khiển đó có thể dùng để chế ngự đối tượng điều khiển. Cụ thể hơn đa dạng của cơ quan điều khiển thể hiện ở: khả năng thu thập thông tin (lớn, nhanh, chính xác), truyền tin nhanh, lưu giữ, bảo quản thông tin tốt, lấy sử dụng nhanh chóng, phân tích xử lý tốt, chọn quyết định tốt, tổ chức thực hiện tốt
Thực tế là cơ quan điều khiển luôn quá nhỏ so với đối tượng điều khiển nên dù có cải tiến cơ cấu cơ quan điều khiển đến đâu thì tính đa dạng của nó cũng hạn chế. Để giải quyết mâu thuẫn đó, khi có nhiều vấn đề phức tạp chỉ nên tập trung vào các vấn đề mấu chốt, không dàn mỏng lực lượng. Đồng thời phải tăng cường khả năng của cơ quan điều khiển bằng các biện pháp như tăng cường trang bị kỹ thuật, nâng cao trình độ quản lý, cải tiến cơ cấu hệ thống quản lý.
o Nguyên lý Ràng buộc Cần thiết. Khả năng hệ thống tránh sai sót hoặc lựa chọn bất khả thi là phải có những ràng buộc về hành vi của hệ thống điều khiển. Nếu không có sự ràng buộc nào tồn tại, thì hệ thống phải thử/sai bằng những hoạt động mù quáng và càng nhiều đa dạng hỗn loạn, sẽ càng làm xác suất có những hoạt động thích hợp nhỏ đi.
Nguyên lý này chỉ ra rằng cần có những sắp đặt bên trong ?" (các ràng buộc) để có một phối hợp từ sự nhận thức hệ thống đến sự lựa chọn đúng những hoạt động phù hợp.
o Cần thiết có Kiến thức. Ðể đáp lại đầy đủ những hỗn loạn, một hệ thống điều khiển phải biết lựa chọn hoạt động thích hợp từ những kiến thức về hoạt động sẵn có.
Không có kiến thức sẵn có, hệ thống phải thử tù mù hoạt động ở ngoài. Việc tăng thêm sự đa dạng hoạt động phải được hỗ trợ bởi sự tăng thêm sự ràng buộc hoặc tính chọn lọc trong việc chọn hoạt động phù hợp, chính là sự Tăng thêm kiến thức hay là Cần thiết có kiến thức.
Nguyên lý này nhắc nhở chúng ta rằng sự đa dạng những hoạt động không đủ cho điều khiển có hiệu quả, hệ thống còn cần có khả năng lựa chọn được một hoạt động thích hợp.
- Quy luật điều chỉnh những mô hình: Mỗi hệ điều chỉnh tốt 1 hệ thống khác thì phải chứa mô hình của hệ thống đó.
- Cần thiết phân cấp: Không thể có một trung tâm có đủ hiệu lực để có thể điều khiển trực tiếp một hệ thống phức tạp mà không cần đến điều khiển gián tiếp. Vì vậy phải có nhiều lớp điều khiển, hệ thống điều khiển phải xây dựng bộ máy bổ xung cho trung tâm để khuếch đại khả năng điều khiển. Sự thiếu khả năng điều chỉnh có thể được bù trong 1 phạm vi nhất định bởi sự phân cấp nhiều hơn trong hệ thống.
Cơ quan điều khiển phải phân làm nhiều cấp. Có điều phải chứng tỏ rằng: nếu chỉ phân cấp về tổ chức và nhiệm vụ mà không phân cấp về quyền hạn thì chỉ là hình thức, nó chỉ là cơ quan truyền tin trung gian.
Bản thân mỗi cấp lại là một hệ thống => hành vi lại phục vụ quyền lợi riêng. Bởi vậy phải xử lý mâu thuẫn đó. Phải tránh 2 khuynh hướng là: - hình thức (tập trung quá đáng) và - phân cấp quá đáng (dân chủ quá đáng) => tập trung dân chủ !
o Bổ xung ngoài: Thừa nhận có 1 đối tượng chưa biết (hộp đen) tác động vào hệ thống S và ta phải điều khiển cả hệ thống S?T. Bởi hệ thống S bao giờ cũng chịu nhiễu của môi trường từ tương tác chặt chẽ với môi trường của hệ và Ta không thể biết hết tác động của môi trường vào đối tượng điều khiển là hệ S.
o Dự trữ. Cũng do các thông tin là không đầy đủ, nên phải đề phòng các bất chắc có thể xảy ra. Một biện pháp là phải dự trữ lực lượng.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

3. Nguyên lý tự xuất hiện hệ thống thông qua sự biến đổi và chọn lọc: cung cấp tập hợp những cơ chế mô tả sự hiện ra tự động và tự tổ chức những hệ thống nhiều mức, ổn định hơn, thích hợp hơn và phức tạp hơn.
- Biến đổi mù và duy trì chọn lọc (B**&DTCL), mô tả nguyên lý cơ bản nhất nằm dưới thuyết tiến hóa Darwin. Nó liên quan đến tính duy trì và tồn tại của tiến hoá:
o Duy trì chọn lọc (Chọn lọc tự nhiên): Những cấu hình hệ thống ổn định được giữ lại, những thứ không ổn định bị loại bỏ. (Cấu hình bao gồm mọi thứ: đặc tính, thuộc tính, trạng thái, mẫu, cấu trúc hoặc hệ thống). Có thể phát biểu cách khác: ?oNhững cấu hình kém ổn định hơn thì dễ bị loại trừ hơn những thứ vững chắc, ổn định?
o Biến đổi mù. Trong những quá trình biến đổi ở mức cơ bản nhất, ?okhông dự báo được? những phương án sản sinh nào sẽ được chọn. Trong sự tiến hóa sinh vật, dựa vào những thay đổi và tái tổ hợp ngẫu nhiên là rõ ràng.
- Tự xúc tác Tăng trưởng: Những cấu hình vững chắc dễ làm xuất hiện những cấu hình tương tự làm cho chúng trở nên nhiều hơn. Tự xúc tác tăng trưởng mô tả như sinh sôi nảy nở, tái sản xuất những hệ thống mới có cùng cấu trúc. Cấu trúc vững chắc đem lại sự thích hợp cao và tạo cho chúng một lợi thế có chọn lọc thông qua những cấu hình so với sự thích hợp thấp hơn. Nguyên lý liên quan đến sự khía cạnh lũy tiến của tiến hoá - sự tăng trưởng và phát triển.
- Ða dạng có chọn lọc. Cấu hình 1 hệ thống càng tăng sự đa dạng, càng làm tăng xác suất mà ít nhất một trong số những cấu hình này sẽ được giữ qua chọn lọc.
Để cho có nhiều cơ hội, tiềm tàng về một cấu hình ổn định thì hệ thống phải trải qua bên trong nhiều sự biến đổi hơn (thông qua sự đa dạng các cấu hình) để tạo nên những cơ hội chọn lọc một cấu hình ổn định. Nhiễu hay sự hỗn loạn cũng có thể làm cho một hệ thống để tiến triển tới một cấu hình có trật tự, ổn định.
- Xây dựng những hệ thống Ðệ quy. Những quá trình đệ quy B**&DTCL xây dựng những hệ thống ổn định bởi tổ hợp lại những khối hợp nhất ổn định.
Những cấu hình ổn định trong quá trình xây dựng đệ quy được xem là tạo nên bởi những phần tử nguyên thuỷ: ổn định trong sự phân biệt ở một ranh giới của các biến. Quan hệ giữa các phần tử này trải qua sự biến đổi và được giải thích như là hình thức tái tổ chức khác nhau. Trong những kết hợp thành tổ chức khác nhau ấy, sẽ có những cách tổ chức bền vững hơn và được lưu giữ có chọn lọc. Cấu hình có thứ tự cao hơn gọi là hệ thống mà những phần tử thấy hơn đóng vai trò như những khối hợp nhất gắn kết. Thực tế giúp chúng ta kiểm thử các cấu hình nào là bền vững hơn.
- Ðiều khiển hệ thống. Những hệ thống Ðiều khiển là một kiểu hệ thống nhiều mức đặc biệt, sẽ có 1 cấu hình ổn định được duy trì có chọn lọc để chống lại các hỗn loạn.
Hệ thống chọn lọc có điều khiển là hệ ổn định có khả năng lựa chọn sự biến đổi. Thành phần chọn lọc được ủy nhiệm mang sự chọn lọc này ở ngoài vào trong để tiên liệu của cái gì đó khác (môi trường hay ?obản chất? tự do).
4. Nguyên lý về xây dựng kiến thức (mô hình của môi trường) trong hệ thống:
- Nguyên lý Kiến thức thiếu đầy đủ. Mô hình nằm trong một hệ thống điều khiển tất yếu thiếu đầy đủ. Hệ thống sẽ luôn trong tình trạng không có đủ tất cả thông tin cần thiết (kiến thức thiếu đầy đủ đối với sự hỗn loạn đa dạng) để tạo ra cho một quyết định thực tế là tối ưu; Nguyên lý này có thể được suy diễn từ những nguyên lý đặc biệt hơn:
o nguyên lý không chắc chắn của Heisenberg, ngụ ý thông tin của một hệ thống có thể có tất yếu không đầy đủ;
o nguyên lý tương đối của giới hạn tốc độ ánh sáng, ngụ ý rằng thông tin đến sau chốc lát sẽ lỗi thời trong phạm vi nào đó;
o nguyên lý của ranh giới hợp lý, phát biểu rằng một quyết định sản sinh trong một tình trạng thực tế sẽ không bao giờ có tất cả cần thiết thông tin để cho quyết định đó là tối ưu;
o nguyên lý của tính thiên vị của tự sự tham khảo (Loefgren, 1990), sự khái quát của định lý tính thiếu đầy đủ của hệ hình thức của Gödel, ngụ ý rằng một hệ thống không thể đại diện chính nó hoàn toàn và từ đó không thể có kiến thức đầy đủ về chính những hoạt động của mình.
Vì thế cần chú ý rằng những mô hình phải đơn giản hơn hiện tượng mà mô hình giả định. Cuối cùng, những mô hình là xây dựng bởi những quá trình biến đổi mù, từ đó, không thể chờ đợi đạt đến bất kỳ mẫu dạng nào của sự trình bày đầy đủ của môi trường phức tạp vô tận.
- Những nguyên lý suy luận không vững chắc. Những nguyên lý này thao tác trong ngữ cảnh 1 siêu hệ thống S'' = { Si }, Si là nhiều mô hình, mô tả, giả thuyết, hoặc những cấu trúc kiến thức khác. Tương tác chính là sự vận động, di chuyển thông tin giữa các phần điều khiển của hệ thống.
o Sự chắc chắn tối đa: Trong suy luận quy nạp, sử dụng tất cả các thông tin, càng dùng tối đa thông tin có sẵn càng tốt. Có thể ngắn gọn như sau: trong việc lựa chọn 1 giả thuyết, không sử dụng nhiều thông tin hơn sẵn có. Điều này cung cấp sự chỉ đạo trong việc chọn một hệ thống con Si đặc biệt từ siêu hệ thống S ''.
o Sự chắc chắn tối thiểu: Trong suy luận suy diễn, càng không làm mất đi thông tin có thể càng tốt. Nó giúp cho việc lựa chọn siêu hệ thống S?T sử dụng tất cả các thông tin hiện có.
o Cố định sự chắc chắn: Khi chuyển hoặc thay đổi thông tin vào một hệ thống, thông tin càng không thay đổi so với bản chính thì càng tốt. (không thêm và bớt thông tin). Cũng có nghĩa là khi di chuyển một sự trình bày vấn đề rõ ràng từ dạng này này sang cái khác, những đo đạc thích hợp cần phải được tối ưu hóa để càng giống nhau càng tốt.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

Tư duy hệ thống và đổi mới tư duy - Đọc thêm
Thế kỷ 20 vừa đi qua và những thành tựu khoa học to lớn mà loài người đạt được trong thế kỷ đó đã làm đảo lộn nhiều hiểu biết vốn có của chúng ta về những vấn đề cơ bản như không gian và thời gian, vật chất và vũ trụ, sự sống và con người, rồi tiếp đến là kinh tế và xã hội... và thông qua nhiều tiến bộ công nghệ, những thành tựu đó đang ngày càng in đậm dấu ấn của mình lên mọi mặt cuộc sống. Từ những hiểu biết mới trong nhiều lĩnh vực khác nhau dần dần đã hình thành một quan điểm mới, một tư duy mới về thiên nhiên cũng như về xã hội của chúng ta. Trong giai đoạn chuyển đổi với nhiều biến động dồn dập hiện nay, tư duy mới, hay ít nhất những định hướng cho tư duy mới, đã được xác định là cần thiết, lại càng trở nên cần thiết hơn trong thực tiễn...
A. Sự phát triển khoa học về chuyển động và tư duy cơ giới.
1. Các phương pháp khoa học và khoa học về các vận động cơ giới.
Một cống hiến lớn của các triết gia Hy Lạp cổ là ngay từ thế kỷ thứ 6 trước Công nguyên đã đề xuất một số điều cơ bản để phát triển các phương pháp nhận thức mà sau này ta gọi là các phương pháp khoa học, đó là:
1) nêu ~ loại câu hỏi mới với mục định tìm hiểu các tính chất cơ bản của vũ trụ,
2) tìm những câu trả lời mà không cần viện đến thần linh như nguyên nhân của các hiện tượng tự nhiên,
3) phát triển một hệ thống hình thức cho việc tìm kiếm các chứng minh.
Sau đó, vào thế kỷ 4 trước CN, Aristote đã phát triển một hệ thống hình thức của lôgích làm cơ sở cho các phương pháp suy luận và chứng minh, đồng thời nêu ra một số nguyên lý có thể được áp dụng rộng rãi cho nhiều ngành từ sinh học, vũ trụ học, khí tượng, thiên văn và cả thần học, tin rằng qua quan sát và kinh nghiệm, rồi dùng quy nạp và suy diễn lôgic có thể thu được các hiểu biết bản chất về sự vật có sự tham gia tích cực của tự nhiên thông qua những mối kiên kết giữa vật chất và tinh thần, trí tuệ. Những cống hiến của Aristote đã góp phần hình thành nhiều ngành khoa học tự nhiên (dù có những tri thức cụ thể về sau đã được chứng tỏ là không đúng như quan niệm về vị trí trung tâm của quả đất và về quan niệm phân chia thực thể trái đất với thực thể vũ trụ); riêng hệ thống logíc được phát triển bởi Aristote thời ấy mãi cho đến ngày nay vẫn là nền tảng chủ yếu của các phương pháp suy luận trong khoa học hiện đại.
Tuy nhiên, sau thời đại huy hoàng của văn minh cổ Hy Lạp, châu Âu chìm ngập triền miên trong sự thống trị của đế quốc La Mã, tiếp theo nhiều thế kỷ đen tối, và mãi đến cuối thế kỷ 16 sang đầu thế kỷ 17, các tư tưởng khoa học và những phương pháp khoa học nói trên mới có điều kiện để được phát huy tác dụng trong một thời đại moới của ?okhoa học hiện đại?, khởi đầu bằng sự khẳng định của Gallile về tính đúng đắn của lý thuyết Copecnicus ?oquả đất quay xung quanh mặt trời?, một sự khẳng định không chỉ có tính chất thuyết lý mà bằng quan sát thực nghiệm với việc sử dụng kính viễn vọng đầu tiên do ông xây dựng từ năm 1609, đồng thời Galile cũng đã đề xuất một lý thuyết cơ học mới để nghiên cứu chuyển động, với ý tưởng cơ bản xem nguyên nhân chuyển động là do các lực tác động. Lý thuyết mới này được xây dựng trên cơ sở một hệ thống các khái niệm về vận tốc, gia tốc, thời gian, khoảng cách... sử dụng các mô hình toán học và các phương pháp suy luận toán học. Những phát minh của Galile một mặt đã chấm dứt ảnh hưởng của thuyết địa tâm và quan niệm về một vũ trụ khép kín của Aristote vẫn thống trị cho tới lúc đó, mặt khác vẫn coi trọng các phương pháp suy luận lôgíc (từ Aristote) , và đưa thêm những nội dung mới cho một phương pháp khoa học hết sức quan trọng là nghiên cứu thực nghiệm do bắt đầu có những công cụ để thực hiện các khảo sát thực nghiệm như kính viễn vọng. Vì vậy, người đời sau vẫn xem Aristote là người đã đưa khoa học đến cho nhân loại, và Galile là người cha của khoa học hiện đại.
Bộ khung của lý thuyết mới do Galile đề xuất sau đó đã được Newton vĩ đại (sinh vào năm Galile mất, 1642) lấp đầy nội dung bằng các phát minh về luật vạn vật hấp dẫn vũ trụ và các các định luật về chuyển động, cùng với các phát minh về phép tính vi phân và tích phân (đồng thời với Leibniz) làm cơ sở cho các phương pháp toán học để nghiên cứu chuyển động (cơ học) đã được xây dựng hoàn chỉnh với những định luật cơ bản về vận động làm tiền đề và với những công cụ suy luận toán học làm phương pháp phát triển chủ yếu, loài người bước vào một thời đại mới với niềm tin vào khả năng nhận thức và cải tạo thiên nhiên của mình. Lời tuyên bố trước đó của Galile ?oCuốn sách của Tự nhiên được viết bằng ngôn ngữ toán học?, sau những phát minh tuyệt vời của Newton, đã được coi như một điều khẳng định. Cơ học, ngành khoa học về tự nhiên đầu tiên được xây dựng với phương pháp chủ yếu là lý thuyết (suy luận bằng lôgic và toán học trên cơ sở các định luật cơ bản) và thực nghiệm, đã phát triển nhanh chóng, tác động mạnh mẽ đến sự thay đổi và phát triển của nhiều ngành khoa học tự nhiên khác, và dần dần có ảnh hưởng to lớn trong cách nhận thức của con người bằng một kiểu tư duy mà người ta thường gọi là tư duy cơ giới.
2. Một số đặc điểm của tư duy cơ giới.
Cho đến thế kỷ 16, quan niệm của Aristote về một thế giới tự nhiên có linh hồn và có vai trò tích cực giúp con người nhận thức được bằng quan sát và mô tả thông qua những mối liên cảm nào đó giữa vật chất và tinh thần vẫn là phổ biến trong triết học về tự nhiên. Quan niệm đó cũng chia sẻ với quan niệm của chủ nghĩa tự nhiên thời Phục hưng tin rằng tjư nhiên có một linh hồn sống với những huyền bí mà trí tuệ con người không lý giải được. Chỉ đến thế kỷ 17, sau những phát minh của Kepler và Galile, người ta mới bắt đầu phát hiện ra khả năng có thể hiểu sự vận động của tự nhiên và vũ trụ bằng các phương pháp khoa học mà không nhất thiết khi nào cũng phải viện đến những liên cảm huyền bí giữa trí tuệ con người và một tinh thần hay linh hồn nào đó của tự nhiên. Một tư duy mới, tư duy cơ giới là Descartes, một nhà toán học và triết học lỗi lạc của thế kỷ 17. Đối lập với quan điểm của Aristotem, chủ nghĩa cơ giới Descartes tách rời vật chất ra khỏi tinh thần, trí tuệ, xem tự nhiên như một bộ máy mà trí tuệ có thể hiểu được. Bộ máy (mà phổ biến lúc bấy giờ là chiếc đồng hồ) trở thành ẩn dụ (metaphor) chủ yếu cho mọi liên tưởng trong nhận thức về tự nhiên, và về sau cả cho những đối tượng khác của nhận thức như các cơ thể sống và các hệ thống kinh tế xã hội.
Cùng với sự tách rời đó là sự phân biệt giữa chủ thể và khách thể (hay đối tượng) của nhận thức.
Nhận thức đạt được bằng các phương pháp khoa học; trực cảm trí tuệ cho ta một số ít tri thức ban đầu như các định luật cơ bản và các quy tắc của phép diễn dịch, sau đó thực hiện các suy luận diễn dịch sẽ cho ta mọi tri thức khác. Các tri thức đều có tính đúng đắn một cách chắc chắn, lôgic với giá trị nhị nguyên về tính chân lý là phổ biến (trong đó mọi phán đoán đều phải hoặc đúng hoặc sai, đúng sai phải được phân biệt rạch ròi). Được xem như một bộ máy cho nên mọi đối tượng phức tạp có thể phân tích ra thành các thành phần đơn giản hơn, và do đó bằng cách bắt đầu từ những cái đơn giản rồi lần ngược lên các bậc cao hơn ta có thể hiểu được những đối tượng phức tạp. Về việc nhận thức chân lý bằng trực cảm trí tuệ và bằng năng lực suy luận, Pascal cho rằng có những chân lý được cảm nhận từ cái tâm và những chân lý thu được bằng suy luận; thuộc loại thứ nhất là những chân lý như: có ba chiều trong không gian, các con số là vô hạn... thuộc vào loại thứ hai là những chân lý như: Không có một số chính phương nào gấp đôi một số chính phương khác... sẽ là vô ích nếu suy luận đòi hỏi ở cái tâm những chứng minh cho các nguyên lý mà mình có được, và cũng vậy nếu cái tâm đòi hỏi ở suy luận sự cảm nhận về những chân lý mà minh suy diễn ra. Quan điểm phân tích cũng được Pascal xem trọng, ông viét: Không thể biết các bộ phận mà không biết toàn thể, lại càng không thể biết toàn thể mà không biết các bộ phận.
Một đặc điểm nữa của tư duy cơ giới là quan niệm về tính hiện thực của không gian tuyệt đối và thời gian tuyệt đối độc lập với mọi vật thể và về tất định luận trong quan hệ nhân quả giữa các hiện tượng.
Về vấn đề này, vào năm 1814, Laplace có phát biểu một luận đề nổi tiếng: ?oMột trí tuệ, nếu ở một thời điểm nào đó biết tất cả các lực mà tự nhiên chịu tác động và biết vị trí tương ứng của các thực thể tạo nên nó, ngoài ra có đủ khả năng phân tích tất cả các số liệu đó theo cùng một công thức chuyển động cho các vật thể vũ trụ cũng như các nguyên tử bé nhỏ; thì đối với trí tuệ đó chẳng có gì là bất định, cả tương lai cũng như quá khứ đều hiện rõ trước mắt nó...?
Tất định luận Laplace đồng thời cũng khẳng định tính đối xứng thuận nghịch của thời gian tuyệt đối ! Trong một thời gian khá dài, các mô hình toán học được sử dụng để mô tả các quan hệ nhân quả phần lớn là tuyến tính hoặc quy được về tuyến tính các mô hình như vậy vừa rất thích hợp với quan điểm phân tích (một hệ tuyến tính có thể phân tích như là hợp thành của nhiều hệ tuyến tính cỡ bé hơn), vừa phù hợp với tính chất của các quan hệ nhân quả tương ứng với các biến đổi đều đặn và liên tục (thay đổi ở đầu ra tỷ lệ với thay đổi ở đầu vào); ngoài ra các công cụ toán học dùng để nghiên cứu các mô hình tuyến tính là tương đối đơn giản, đã được phát triển sớm và khá hoàn chỉnh; vì thế các mô hình tuyến tính trở thành phổ biến. Khi tìm kiếm mô hình cho một đối tượng người ta thường nghĩ đến các mô hình tuyến tính hoặc xấp xỉ là tuyến tính, từ đó hình thành một nếp tư duy tuyến tính, cũng được xem như một thành phần của tư duy cơ giới nói chung. Việc sử dụng phổ biến các phương trình toán học và tìm kiếm các lời giải toán học theo tinh thần của tất định luận cũng đồng thời khẳng định ưu thế của các phương pháp định lượng trong việc nghiên cứu vận động của các đối tượng thực tế. Sự phát triển mạnh mẽ của cơ học, vật lý học và toán học trong các thế kỷ tiếp theo, cùng với sự mở rộng các ứng dụng của chúng trong nhiều ngành khoa học khác và đặc biệt là trong việc phát triển các công nghệ và hình thành nền sản xuất công nghiệp, đã củng cố và tăng cường vị trí của khoa học, và cùng với nó là vị trí của tư duy cơ giới với các quan điểm chủ yếu như nói ở trên trong nhiều lĩnh vực của nhận thức.
3. Ảnh hưởng của tư duy cơ giới trong lịch sử phát triển nhận thức.
Cuộc cách mạng khoa học khởi đầu từ thế kỷ 17 đã dẫn đến những phát minh kỹ thuật và công nghệ, làm nền tảng cho sự hình thành và phát triển nền sản xuất và nền kinh tế công nghiệp, đưa nhân loại từ hàng nghìn năm của văn minh nông nghiệp bước sang một thời đại mới của văn minh công nghiệp.
Trong thời đại mới đó, nhất là từ cuối thế kỷ 19 đến nay, đã có biết bao kỹ thuật và công nghệ mới được phát minh, bao nhiêu loại máy móc mới được sản xuất để phục vụ cuộc sống con người. Tất cả các kỹ thuật và máy móc mà con người tạo ra cho đến nay đều hoạt động theo các nguyên lý và định luật mang tính tất định, tuân thủ các quy tắc định lượng chính xác. Nếu trong nhận thức của con người không có những hiểu biết về các định luật, các quy tắc như vậy, và nếu con người không có năng lực ?otư duy cơ giới?, thì cũng không thể có các kỹ thuật, công nghệ và máy móc như ta đã có và đang có hiện nay. Những thành tựu tuyệt vời của các khoa học về vận động cơ giới và của việc ứng dụng toán học đã có tác động làm cho các khoa học đó và cho quan điểm tư duy cơ giới thâm nhập và có ảnh hưởng to lớn đến sự phát triển của nhiều ngành khoa học cũng như nhiều lĩnh vực nhận thức khác. Cách nhìn một đối tượng như một ?obộ máy?, vận hành theo các nguyên tắc cơ giới, tuân theo các định luật nhân quả mang tính tất định và nhị nguyên.... là một cách nhìn khá phổ biến ngay cả đối với các lĩnh vực của sự sống và của kinh tế xã hội; hình ảnh ẩn dụ ?obộ máy? trở thành quen thuộc trong mọi liên tưởng, người ta nói đến bộ máy hô hấp, bộ máy tuần hoàn... trong các cơ thể sống, bộ máy hành chính, bộ máu quản lý, bộ máy lãnh đạo... trong các tổ chức kinh tế và xã hội....
Cách tiếp cận phân tích đã giúp người ta đi sâu nghiên cứu các thành phần ngày càng cơ bản hơn của vật chất, của sự sống, của kinh tế và xã hội... và những nghiên cứu phân tích như vậy đã cho ta nhiều hiểu biết sâu sắc về cấu trúc của các thành phần cơ bản đó trong nhiều loại đối tượng khác nhau. Người ta cũng tìm kiếm các mô hình để mô tả các quan hệ giữa các thành phần liên quan, và tất nhiên theo tư duy cơ giới quen thuộc thì các mô hình được tìm kiếm trước hết thường là các mô hình tất định, tuyến tính....
Có thể nói, ~ ảnh hưởng đó của tư duy cơ giới, của việc ứng dụng toán học và cơ học, đã có tác động tích cực đến sự phát triển của nhiều ngành khoa học, đưa các ngành đó vượt ra ngoài sự hạn chế của các phương pháp quan sát và mô tả quen thuộc để tiếp cận khả năng được ?olý thuyết hoá? và phát triển bằng các công cụ của suy luận diễn dịch. Tuy nhiên, cũng chính tại điểm này chúng ta bắt đầu nhận ra ~ hạn chế của tư duy cơ giới.
Nếu đối với những vận động cơ giới, chúng ta có được những mô hình hết sức lý tượng dựa trên các định luật như các định luật Newton về hấp dẫn và về chuyển động, các định luật có độ chính xác định lượng ngoài sức tưởng tượng, độ chính xác mà nhiều nhà khoa học xem là ?ophi lý?, thì tiếc thay, chỉ cần đi xa hơn một chút sang các lĩnh vực của cơ học chất lỏng, vật lý chất rắn, thuỷ khí động học, rồi sau này của cơ học lượng tử... thì các định luật mà ta có được thiếu dần sự chính xác tất định, rồi xa hơn nữa sang các lĩnh vực sinh học, sinh thái học, các khoa học kinh tế xã hội, thì các quy luật mà con người có thể phát hiện càng mất thêm tính tất định chính xác, chỉ còn là các quy luật có tính chất gần đúng mang tính thống kê. Và vì vậy, nếu xem tư duy cơ giới là có tác dụng phổ biến, những kết luận ?okhoa học? mang tính cơ giới là chân lý thì rất có thể đi đến những nhận thức sai lầm, điều này cũng không phải là chưa từng xảy ra.
Tư duy cơ giới cũng có những ảnh hưởng to lớn đối với cách suy nghĩ và nhận thức của con người trong nhiều mặt của cuộc sống đời thường. Ở đây, ta cũng không thể phủ định các mặt tích cực trong những ảnh hưởng đó. Tư duy cơ giới, trong cả một giai đoạn dài của lịch sử, cũng đồng nghĩa với tư duy khoa học, và việc tiếp nhận tư duy khoa học trong cuộc sống đã là một tiến bộ hết sức to lớn trong nhận thức của loài người. Với tư duy khoa học, con người được rèn luyện những năng lực phán đoán và suy luận, phân tích và tổng hợp, quy nạp và diễn dịch... rất cần thiết cho nhiều loại hoạt động trong cuộc sống.
Tất nhiên, trong một thế giới và một xã hội phức tạp, ngày càng phát triển đa dạng, có lắm đổi thay và biến động mà vẫn khư khư xem rằng chỉ những quan điểm tất định, những cách nhìn nhị nguyên là duy nhất đúng, rồi vận dụng một cách cứng nhắc thì có đãn đến những nhận thức sai lầm và những hành động thất bại cũng là điều khó tránh khỏi.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

B. Tư duy hệ thống
1. Nhận thức khoa học trước sự phức tạp của thế giới
Với tư duy cơ giới, thế giới của ta là thế giới vật chất, các định luật Newton đã cho ta khả năng xác định chính xác các quan hệ cơ bản trong vận động, và vì vậy nếu ta có đủ các công cụ toán học để dựa trên các định luật đó mà mô tả sự vận động trong các đối tượng nghiên cứu, rồi phân tích lý giải cũng bằng các phương pháp toán học, thì ta có thể hiểu được hành vi của các đối tượng trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Chính ý tưởng đó đã kích thích một sự phát triển mạnh mẽ của giải tích toán học (lý thuyết hàm số, tính vi tích phân, phương trình vi phân thường và đạo hàm riêng, hình học giải tích và vi phân...) trong hai thế kỷ 18 và 19. Tuy nhiên, dùng các công cụ toán học đó, đặc biệt các phương trình vi phân, để xây dựng mô hình thì tương đối dễ, nhưng để tìm lời giải cho chính các phương trình vi phân đó thì ngoài một số ít trường hợp rất đơn giản, còn nói chung là không thực hiện được.
Một thí dụ nổi tiếng là bài toán chuyển động của 3 vật thể tương tác với nhau theo định luật hấp dẫn Newton (thường gọi là bài toán 3 vật thể). Bài toán tưởng như đơn giản, có thể dễ mô tả các toạ độ của vị trí và tốc độ của 3 vật thể đó; nhưng tiếc thay không có phương pháp nào tìm được nghiệm cho bài toán ?ođơn giản? đó dưới dạng giải tích quen thuộc.
Vào cuối thế kỷ 19, nhà toán học Poincaré đã đă ra một phương pháp độc đáo để khải sát hành vi chuyển trạng thái của các hệ động lực, rồi xét cho một hệ quy giản từ hệ động lực nói trên; và ông đã hết sức bất ngờ phát hiện ra rằng hành vi chuyển trạng thái của hệ đó là rất bất thường, hỗn độn và có vẻ ngẫu nhiên.
Phát hiện đó không thể lý giải được bằng tư duy cơ giới, cho mãi đến gần 1 thế kỷ sau, vào những năm 60, 70 của thế kỷ 20, với sự trợ giúp của máy tính, nhiều hiện tượng tương tự nữa cũng được phát hiện, và người ta đi đến kết luận ?ocái hỗn độn, phi trật tự có thể nẩy sinh từ chính trong các hệ thống tuân theo các luật (trật tự) tất định?, một điều không thể hình dung được bởi tư duy cơ giới nhưng lại khá phổ biến trong thế giới thực và cuộc sống thực, và đang là chủ đề nghiên cứu của lý thuyết hỗn độn, một ngành khoa học được phát triển mạnh hiện nay.
Một mặt khác, khi khoa học mở rộng ra ngoài phạm vi cơ giới thì ta gặp ngay trong thực tế nhiều hiện tượng phi trật tự, ngẫu nhiên và hỗn độn, có thể vì nhiều lẽ nhưng trước hết là vì các hiện tượng đó xảy ra trong những đối tượng phức tạp gồm 1 số rất lớn các phần tử hợp thành mà nhận thức của ta không thể bao quát hết, ví như một bình khí (chứa hàng tỷ các phân tử khí), một nền kinh tế (với hàng triệu người sản xuất và tiêu dùng)...
Có thể, mỗi phần tử đều vận động theo những luật tất định giản đơn nào đó, nhưng vận động của tất cả những phần tử đó gộp lại thì chẳng thể xem là theo một luật nào cả (ngay đối với 3 phần tử ta đã không tìm nổi một luật như vậy), và đối với nhận thức của ta thì đó là ngẫu nhiên, là hỗn độn. Tuy nhiên, qua khảo sát thực nghiệm người ta thấy mặc dầu ở cấp độ vận động của các phần tử là hỗn độn, là bất định nhưng vẫn có những ?oluật? tất định nào đó chi phối quan hệ giữa các thuộc tính ở cấp độ toàn thể trong các đối tượng đó, thí dụ định luật hợp nhất về chất khí (cho ta một quan hệ tất định giữa các đại lượng áp suất, thể tích và nhiệt độ của một khối khí: với một khối lượng cho trước của một chất khí, tỷ số giữa tích của áp suất và thể tích với nhiệt độ tuyệt đối là không đổi: pv/T=const), luật về quan hệ cung, cầu và giá trong kinh tế hàng hoá.; hay các luật có tính thống kê mà ta gặp trong nhiều lĩnh vực của vật lý các chất khí, trong sinh học, kinh tế học, xã hội học...
Và rõ ràng ở đây, quan điểm phân tích ?ođể hiểu toàn thể thì phải hiểu các phần tử? không còn thích hợp, việc hiểu các phần tử không giúp ích gì nhiều cho việc phát hiện các luật về các hành vi có tính toàn thể như vậy. Các luật như vậy cho ta biết một loại trật tự dù của toàn thể, gọi là trật tự thống kê, ở cấp độ toàn thể là có trật tự dù rằng ở cấp độ các phần tử thì thể hiện trước mắt ta là hỗn độn, vô trật tự.
Trong nhiều phát minh khoa học của thế kỷ 19 có 2 phát minh có nội dung có vẻ đối lập nhau mà đến nay vẫn có tác động lớn với sự phát triển của khoa học hệ thống hiện đại: đó là nguyên lý thứ 2 của nhiệt động học và thuyết tiến hoá của Darwin. Nguyên lý thứ 2 theo phát biểu của Boltzmann, nói rằng đối với một hệ kín (tức không trao đổi năng lượng với bên ngoài) entropy có xu hướng tăng, từ đó cũng có thể suy ra rằng tự nhiên có xu hướng tăng dần độ mất trật tự; còn thuyết tiến hoá Darwin khẳng định sự tiến hoá của các loài sinh vật, cũng có nghĩa là tự nhiên phát triển theo xu hướng nâng cao dần trình độ tổ chức của mình. Thực ra không có sự đối lập nào cả, vì ta có thể hiểu các loài của Darwin không phải là những hệ kín, mà là những hệ mở. Tính mở là một thuộc tính cốt lõi trong tư duy hệ thống hiện đại mà ta sẽ đề cập đến trong các phần sau.
Như ta đã biết vào đầu thế kỷ 20, hai phát minh khoa học quan trọng về thuyết tương đối và vật lý lượng tử đã thực sự khởi đầu cho một cuộc cách mạng về tư duy khoa học. Thuyết tương đối Einstein cho phép xác lập các mối liên hệ giữa khối lượng và vận tốc, giữa khối lượng và năng lượng, giữa không gian, thời gian và vật chất, loại bỏ ảo tưởng về một không gian tuyệt đối và thời gian tuyệt đối của tư duy cơ giới....
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

2. Cách nhìn hệ thống và các khoa học hệ thống.
Vào cuối thế kỷ 19, và đặc biệt từ đầu thế kỷ 20, tư duy cơ giới đã chứng tỏ là 1 khuôn khổ quá chật hẹp cho việc phát sinh những ý tưởng sáng tạo ngay trong lĩnh vực nghiên cứu vật lý, địa hạt mà nó đã từng chiếm được vị trí độc tôn tưởng chừng như vĩnh cửu. Bước sang các địa hạt của sự sống, rồi của kinh tế và xã hội, thì việc tìm các quy luật tất định là khá khiên cưỡng, các mô hình toán học tuyến tính là những quy giản quá sơ lược và dĩ nhiên theo con đường đó ta không còn đạt được những kết quả khả quan như đối với cơ học cổ điển. Cần có một cách nhìn mới đối với các đối tượng phức tạp và đa dạng vốn có trong tự nhiên, trong sự sống, trong kinh tế và xã hội, khác với các nhìn quy giản một cách ?ocơ giới?T, để mở đường cho những nhận thức mới đã nhanh chóng trở thành một yêu cầu chung của nhiều ngành khoa học. Cách nhìn mới đó, ta gọi chung là cách nhìn hệ thống, trước hết xem xét mọi đối tượng như là một toàn thể với những tính chất, hành vi thuộc về toàn thể mà nói chung không thể quy về hoặc suy ra từ tính chất của các yếu tố hay thành phần của nó.
Cách nhìn mới cũng đòi hỏi chúng ta không thể thoả mãn với những phương pháp quy giản quen thuộc mà phải đối mặt trực tiếp với những phức tạp có thực trong tự nhiên và cuộc sống. Cái phức tạp trước hết hiện ra trước mắt ta như những bất định, ngẫu nhiên, hỗn loạn và vô trật tự. Lý trí của con người liệu có giải thích được nguồn gốc của những bất định và ngẫu nhiên đó hay không, và từ những ngẫu nhiên, hỗn loạn, hệ thống tất yếu sẽ đi đến tan vỡ hay có khả năng tái lập hoặc sáng tạo nên những trật tự mới?
Cách nhìn mới đồng thời cũng đặt ra những yêu cầu mới, những câu hỏi mới cho các ngành khoa học. Và từ giữa thế kỷ 20 trở đi, nhiều nghiên cứu theo hướng của cách nhìn mới đó được được tiến hành hoặc trong từng ngành khoa học riêng rẽ, hoặc trong phạm vi liên ngành, hoặc ở mức độ tổng hợp hơn là hình thành những hướng nghiên cứu chung về các hệ thống, như Lý thuyết tổng quát về hệ thống (khởi đầu bởi Bertalanffy), Điều khiển học (Cybernectics, cha đẻ là Wiener), Lý thuyết thông tin (bắt đầu từ Shannon), các lý thuyết về các hệ thống điều khiển, vận trù học... cho đến gần đây là các lý thuyết về hỗn độn (chaos theory) và về phức tạp (complexity theory).
Và trong nửa thế kỷ vừa qua các khoa học về hệ thống đã có những bước đầu phát triển mạnh mẽ, thực sự tạo nên một chuyển biến cách mạng trong tư duy khoa học, góp phần quan trọng trong việc đổi mới nhận thức của con người về tự nhiên cũng như về xã hội. Cùng với cách nhìn mới, trong nửa thế kỷ đó, khoa học cũng đã có nhiều cải tiến để hoàn thiện hơn các phương pháp vốn có và sáng tạo các phương pháp mới nhằm tiếp cận có hiểu quả hơn những vấn đề mới đã được đặt ra.
Như ta đã biết, ngay từ buổi đầu của khoa học hiện đại với Galile và Newton, người ta đã xác định hai phương pháp khoa học chủ yếu là khảo sát thực nghiệm (bao gồm cả nhưng trực cảm, kinh nghiệm) và suy diễn lý thuyết bằng các công cụ logíc và toán học. Tuy nhiên trong phạm vi của khoa học về các vân động cơ giới, các phương pháp đó chỉ nhằm phát hiện ra các luật cơ học có tính tất định, các công cụ toán học phù hợp với tư duy tuyến tính và quan điểm phân tích, các suy luận lôgic tất định và nhị nguyên.
Rõ ràng với cách nhìn mới về đối tượng và những vấn đề mới được đặt ra như trên, khoa học cần có thêm những khả năng mới như: tiến hành các khảo sát và thực nghiệm tiếp cận được cái phức tạp với đầy những ngẫu nhiên và hỗn độn của đối tượng, có các công cụ lý thuyết nhằm xây dựng nhiều loại mô hình khác nhau, tất định và ngẫu nhiên, tuyến tính và phi tuyến, toán học và phi toán học, và có năng lực thực hiện các tính toán và suy luận dựa trên các loại mô hình đó để rút ra các kết luận. Trong mấy thập niên qua, nội dung và sức mạnh của 2 phương pháp khoa học cơ bản nói trên đã được bổ sung và nâng cao rất nhiều, một mặt bởi có thêm nhiều phương tiện khảo sát và thực nghiệm mới với kỹ thuật và công nghệ hiện đại, mặt khác toán học và lôgic cũng được bổ sung nhiều công cụ mới để xây dựng mô hình và thực hiện suy luận, đặc biệt là các mô hình phi tuyến, các suy luận không tất định, ngoài ra có thêm các mô hình và phương pháp mới như các mô hình thông tin, mô hình điều khiển, mô hình mạng nơron... và rất đáng chú ý là có thêm sự trợ giúp của Tin học, không chỉ vì có máy tính với sức mạnh tính toán cực mạnh mà còn vì nó cung cấp cho con người các kiểu mô hình xử lý thông tin mới, các phương pháp mô phỏng, thực nghiệm hoàn toàn mới, và thực hiện nhiều các thức suy luận mới, tạo ra những khả năng kết hợp mới giữa suy luận định lượng và tư duy tính rất thích hợp và cần thiết cho việc nghiên cứu các đối tượng phức tạp vốn không thể tuân theo bất kỳ một mô hình hình thức nào.
Ngay từ những buổi đầu hình thành lý thuyết tổng quát hệ thống, bằng trực cảm và thực nghiệm, các nhà sáng lập như Bertalanffy, Wiener, Ashby... đã đưa ra một hệ thống các quan niệm và các vấn đề cơ bản như về tính toàn thể, tính hợp trội (emergence, một tính chất được xem là cơ bản nhất của hệ thống phức tạp, có thể diễn tả vắn tắt là; một toàn thể là nhiều hơn, phong phú hơn tổng của các thành phần), tính mở... của các hệ thống; hành vi hướng đích và cơ chế phản hồi (feedback, cũng thường được gọi là liên hệ ngược), tính nội cân bằng, tính tổ chức và tự tổ chức của hệ thống.... đồng thời cũng đã đề xuất nhiều loại mô hình như mô hình hệ động lực (mô tả bởi các phương trình vi phân hoặc sai phân), mô hình ôtômát và ôtômát mạng, mô hình mạng nơron hình thức... để khảo sát các tính chất của hành vi như ổn định, cân bằng, khả năng tự tái sản sinh, tự tái tổ chức... Bài toán điều khiển và do đó các hệ thống điều khiển, quan trọng hơn cả về lý thuyết và ứng dụng thực tiễn, đã là một vấn đề được tập trung nghiên cứu trong nhiều thập niên vừa qua.
Đối tương chính của khoa học hệ thống là các hệ thống phức tạp, dù rằng cho đến nay khoa học cũng chưa có 1 định nghĩa chính thức nào cho bản thân khái niệm hệ thống phức tạp. Tuy nhiên, theo quan niệm chung thì một hệ thống phức tạp trước hết phải là một hệ thống mà các thuộc tính, hành vi của nó chỉ có thể hiểu trong toàn thể, phản ánh tính hợp trội qua các quan hệ tương tác của hệ; do đó hệ phải là phi tuyến (chứa nhiều quan hệ không tuyến tính, làm cho hệ thống không quy giản được về một tổng gộp đơn giản của các thành phần), có những hành vi không ổn định, không tiên đoán được, có những biến động thất thường giữa trật tự (có tổ chức) và phi trật tự, vừa tất định lại vừa có vẻ như hỗn độn, ngẫu nhiên...
Trong nhiều vấn đề mà khoa học hệ thống quan tâm, có 2 loại vấn đề nổi bật: một là, từ đâu sinh ra các nhiễu loạn, hỗn độn, ngẫu nhiên; và hai là, năng lực hợp trội của các hệ thống có thể đưa các hệ thống từ hỗn độn về trật tự (hay là sáng tạo trật tự mới), nói cách khác là các hệ thống có khả năng tự tổ chức hay không? Các vấn đề này là chủ đề chính của lý thuyết hỗn độn (chaos theory) và lý thuyết phức tạp (complexity theory) được phảt triển mạnh trong vài ba thập niên gần đây. Lý thuyết hỗn độn nghiên cứu các hành vi bất thường của các hệ động lực phi tuyến; bằng cách sử dụng các công cụ toán học (từ phương pháp mà Poincaré đã đề xuất vào cuối thế kỷ 19 đến các kết quả đặc sắc của nhóm Kolmogorov vào những năm 60 của thế kỷ 20) kết hợp với mô phỏng và thực nghiệm bằng đồ hoạ máy tính đã phát hiện ra 1 hiện tượng ?okỳ lạ? là có các hệ phi tuyến khá đơn giản và tuân theo các luật tất định nhưng lại có hành vi rất bất thường là tiến đến một tập hút lạ và hỗn độn, từ đó suy ra rằng cái hỗn độn (bất định, ngẫu nhiên) có thể nảy sinh từ chính trong sự vận động theo các luật tất định.
Cái hỗn độn đó được gọi là hỗn độn tất định, có các đặc trưng chính là: hành vi của hệ thống phụ thuộc rất nhạy cảm vào điều kiện ban đầu, và các trạng thái mà hệ thống bị hút đến có thể nhiều vô hạn, xuất hiện một cách hỗn độn, làm cho hành vi của hệ thống là không tiên đoán được. Mặt khác, các hình ảnh thực nghiệm bằng đồ hoạ máy tính đã cho phép ta nhìn thấy và hình dung ra dạng hình vận động toàn thể của 1 hệ phi tuyến và do đó, cảm nhận được có một trật tự ẩn sau cái vô trật tự diễn ra một cách hỗn loạn của những chuyển biến trạng thái tức thời. Khả năng ?onhìn thấy? đó của tư duy là kết quả của 1 sự kết hợp hài hoà giữa các phương pháp định lượng toán học và suy luận định tính thông qua các đồ hoạ máy tính.
Dĩ nhiên, phát hiện ra cái ?ohỗn độn tất định? chưa có nghĩa là đã biết cái nhiễu loạn và hỗn độn trong tự nhiên sinh ra từ đâu, mà chỉ mới biết một khả năng là: từ các luật tất định đơn giản nhưng có một ít tương tác phi tuyến đã có thể dẫn đến những hành vi mà đối với nhận thức của ta là hỗn độn, không tiên đoán được.
Mặt khác, khi hành vi của một hệ thống mở và phi tuyến tiến dần tới tình trạng hỗ độn cũng tức là khi hệ thống đi vào những trạng thái xa cân bằng, tại những thời điểm đó (toán học thường gọi là những điểm kỳ dị, điểm rẽ nhánh...) cấu trúc cũ của hệ có nguy cơ bị phá vỡ và hệ đứng trước nhiều hướng thay đổi, nhưng do trong tình huống đó hệ rất nhạy cảm với các tác động bên ngoài mà lại không thể bằng các yếu tố bên trong mà tự xác định được hướng thay đổi, nên hệ có thể hoặc tan rã trong hỗn loạn, hoặc nhảy lên một mức cấu trúc mới có tính trật tự cao hơn, tinh tế hơn, và không thể tiên đoán được; những điều đó làm nên cái mà ta gọi là năng lực tự tổ chức của các hệ thống mở, phu tuyến ở những trạng thái xa cân bằng, cũng là nhưng trạng thái thường được gọi là bên bờ hỗn độn (at the edge of chaos). Prigogine gọi các cấu trúc mới đó là các cấu trúc tiêu tán (dissipative structures), vì so với các cấu trúc cũ đơn giản hơn mà chúng thay thế (đặc biệt đối với các hiện tượng lý-hoá), các cấu trúc mới đòi hỏi nhiều năng lượng hơn (tiêu tán năng lượng) để duy trì sự bền vững của chúng.
Như vậy, khoa học về các hệ thống phức tạp cho ta thấy từ những vận động theo luật tất định một hệ thống phu tuyến có thể có hành vi dẫn đến hỗn độn, bất định và ngược lại, từ trong hỗn độn (hay bên bờ hỗn độn) hệ có thể có khả năng tự tổ chức để chuyển sang một trật tự mới có tính tổ chức cao hơn. Những khả năng sáng tạo xuất hiện hỗn độn từ trật tự tất định và ngược lại những khả năng sáng tạo, phát sinh các trật tự và tổ chức mới từ hỗ độn (hay bên bờ hỗn độn) càng ngày càng được nhận thức như là những hiện tượng phổ biến trong các hệ thống thực tế của tự nhiên và xã hội, do đó việc nghiên cứu khoa học về hỗn độn và trật tự (tổ chức) có ý nghĩa hết sức to lớn, nhiều người xem đây là một khoa học mới, khởi đầu một cuộc cách mạng mới trong khoa học.
Khoa học hệ thống, với những nội dung mới đề cập trực tiếp đến các vấn đề phức tạp vốn là bản chất của thực tế, với những phương pháp không chỉ bó hẹp trong khuôn khổ của tư duy cơ giới, tuy chỉ mới ra đời trong những thập niên gần đây nhưng chắc chắn sẽ phát triển mạnh trong thế kỷ mới, giúp cho chúng ta nhận thức đầy đủ hơn, và do đó có những cách ứng xử thông minh hơn, hài hoà hơn trong muôn mặt phong phú, đa dạng, nhưng cũng đầy trắc trở, biến động của thiên nhiên cũng như cuộc sống con người.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

3. Tư duy hệ thống trong cách nhìn mới
Tư duy hệ thống hiện đại, vận dụng những tư tưởng và thành tựu của khoa học hệ thống, đồng thời cũng tiếp thu những tinh hoa trong các dòng tư duy truyền thống, nhằm hình thành và phát triển một cách nhìn mới, một cách hiểu mới, và từ đó, một cách xử sự mới, trước những phức tạp của thiên nhiên và cuộc đời. Dưới đây ta sẽ lược qua (không đầy đủ) một số đặc điểm của tư duy hệ thống.
Đặc điểm chủ yếu của tư duy hệ thống là ở cách nhìn toàn thể và do cách nhìn toàn thể mà thấy được những thuộc tính hợp trội của hệ thống. Các thuộc tính hợp trội là của toàn thể mà từng thành phần không thể có. Tình yêu, hạnh phúc, thành đạt... là những thuộc tính của một con người trong toàn thể, chứ không thể là của một bộ phận nào trong con người đó.
Cũng vậy, dân chủ, bình đẳng... là thuộc tính của một xã hội, chứ không thể là thuộc tính của từng con người trong xã hội đó. Hợp trội là sản phẩm của tương tác, qua tương tác mà có cộng hưởng tạo nên những giá trị cao hơn tổng gộp đơn giản các giá trị của các thành phần. Để tạo nên được những thuộc tính hợp trội có chất lượng cao của hệ thống, thì phải can thiệp vào các quan hệ tương tác, chứ không phải vào hành động của các thành phần. Đồng thời cũng cần chú ý là trong tiến hoá, qua việc tham gia tương tác các thành phần cũng tạo nên những tính chất hợp trội của hệ thống, nhưng mặt khác, chính nhưng tính chất hợp trội đó của hệ thống cũng làm tăng thêm phẩm chất của các thành phần.
Trong các hệ thống thực tế, có nhiều loại tương tác khác nhau. Có những tương tác qua trao đổi vật chất và năng lượng như trong các hệ vật lý, có những tương tác chủ yếu là qua trao đổi thông tin (và tri thức) như trong các hệ văn hoá xã hội; các tương tác phải được mô tả bằng một thứ ngôn ngữ nào đó, như các mô hình toán học, mô hình lôgíc, mô hình thông tin và điều khiển học (với các quan hệ vào ra và các vòng phản hồi), mô hình văn hoá xã hội (với các quan hệ định tính).... Hệ thống có các tương tác bên trong nhưng khác với các hệ kín thường được xem đến trong cơ học và vật lý, các hệ thống thực tế trong sinh học, sinh thái, kinh tế và xã hội hầu hết là các hệ mở, nghĩa là có các tương tác với bên ngoài và với môi trường. Hành vi của một hệ mở chỉ có thể hiểu trong bối cảnh các tương tác với môi trường đó. Để ?oquản lý? một hệ thống phát triển, điều hết sức quan trọng là phải hiểu được các mối tương tác với môi trường và cần nhớ rằng trong môi trường có những yếu tố ta điều khiển được, nhưng có rất nhiều yếu tố mà ta không thể điều khiển được. Tài năng của người lãnh đạo hay quản lý là ở chỗ trên cơ sở những hiểu biết đó mà điều khiển tốt những gì điều khiển được, gây ảnh hưởng đến những gì mà mình không điều khiển được và cố cảm nhận những gì mà mình cũng không gây ảnh hưởng được.
Tính có mục đích cũng là một đặc điểm rất quan trọng của các hệ thống phức tạp. Có mục tiêu, chứ không phải có mục tiêu biết trước, được xác định từ đầu. Có thể có một mục tiêu mà cũng có thể có nhiều mục tiêu đồng thời. Vì là hệ mở, hoạt động trong môi trường, nên muốn đạt mục tiêu của mình cũng cần biết mục tiêu của người, của các đối tác. Biết để cố ?ogây ảnh hưởng đến những gì mà mình không điều khiển được?. Mục tiêu của đối tác nói dễ hiểu, là cái mà đối tác thích. Mà cái thích của con người thì không phải bao giờ cũng dễ hiểu. Có cái thích hợp lẽ, ta có thể hiểu bằng những suy luận duy lý. Có những cái thích theo cảm hứng, lại có những cái thích theo thị hiếu phù hợp với một văn hoá nào đó, ta không thể dùng lý lẽ lôgic mà hiểu được. Không thể áp đặt cái thích của mình cho người, không thể suy bụng ta ra bụng người, mà phải bằng trực cảm tế nhị và nghiên cứu công phu để hiểu được cái lẽ tại sao mà họ làm những việc họ làm, họ thích những cái họ thích, từ đó cản nhận được lý do mục tiêu của những đối tác trong môi trường rồi tuỳ đó mà xác định các giải pháp thích nghi của mình. Các lý thuyết điều khiển tối ưu, lý thuyết trò chơi... thích hợp cho một số lớp các hệ có mục tiêu khá đơn giản; ngày nay, ?ođiều khiển? trong các hệ thích nghi phức tạp với nhiều tác tử (agents) là một vấn đề có ý nghĩa thời sự, nhưng rất khó được đặt ra và giải quyết bằng các phương pháp hình thức, chắc sẽ rất cần nhiều cách tiếp cận mới đề nghiên cứu. Tính đa chiều (multidimensionality), hay cũng gọi là đa thứ nguyên, là một đặc điểm cốt yếu của tư duy hệ thống. Trong thế giới chúng ta đang sống, trong các hệ thống của tự nhiên và xã hội luôn luôn tồn tại những khuynh hướng đối lập nhau, những xu hướng trái ngược nhaul có những đối lập dẫn đến đối kháng cực đoan đòi hỏi một mất một còn, nhưng đó không phải là phổ biến, mà phổ biến là các khuynh hướng đối lập không loại trừ nhau, chung sống và tương tác với nhau bằng đấu tranh và thoả hiệp, tạo nên một quan hệ bổ sung, một trạng thái mới với những chất lượng mới cho phát triển.
Ngày xưa, Lão Tử viết trong Đạo đức kinh: ?oThiên hạ đều biết tốt là tốt, thì đã đã có xấu rồi; đều biết lành là làn, thì đã có cái chẳng lành rồi; Bởi vậy, có với không cùng sanh, khó và dễ cùng thành, dài và ngắn cùng hình, cao và thấp cùng chiều...?
Phép biện chứng và tư duy hệ thống nói rõ hơn, không chỉ về cái lẽ cùng tồn tại của các thuộc tính đối lập, mà còn cả về sự tương tác của các mặt đối lập, sự chuyển hoá giữa các mặt đó với nhau, để sáng tạo nên những chất lượng cao hơn trong quá trình phát triển của các hệ thống. Theo nhà điều khiển học Ackoff, ?oCác phần không chấp nhận được riêng rẽ có thể tạo nên một toàn thể chấp nhận được?. Chẳng hạn, riêng kỷ luật hay riêng tự do không tạo thành một xã hội tốt, nhưng trong một xã hội lành mạnh, vừa có kỷ luật, vừa có tự do. Tất nhiên đa chiều không nhất thiết là có đối lập. Đa chiều là có nhiều cái khác nhau, nhiều cách nhìn, cách hiểu khác nhau về một đối tượng. Quan điểm đa chiều trong tư duy hệ thống còn là sự cố gắng phát hiện cái giống nhau, trong những cái khác nhau, và cái khác nhau trong những cái giống nhau. Tìm cái giống nhau trong những cái khác nhau là khoa học, hướng tới cái phổ biến, cái có tính quy luật; tìm cái khác nhau trong những cái giống nhau là nghệ thuật; hướng tới những phong cách riêng, sắc thái riêng của cảm thụ. Cả hai đều cần thiết và bổ sung cho nhau để sáng tạo nên những chất lượng phong phú mới của cuộc sống. Đa chiều cũng là một cách nhìn nhiều mặt, nhiều cấp độ khi tìm hiểu các hệ thống. Một lý thuyết về một loạt hệ thống nào đó bao giờ cũng phản ánh một cách hiểu nhất định về từng mặt và từng cấp độ khi xem xét nó. Cần hết sức tránh việc áp đặt một lý thuyết cụ thể nào xem là chân lý thuyệt đối về các hệ thống đó, mà nên xem mỗi lý thuyết đều có những giới hạn giải thích nhất định. Đặc biệt, đối với các hệ thống kinh tế và xã hội, nhiều lý thuyết trước đây được xây dựng theo các mô hình cơ giới, tất định, đã không còn thích hợp với sự phát triển hiện đại, cần được xem xét lại theo quan điểm đa chiều nói trên.
Như đã trình bày trong 1 phần trước, các hệ thống phức tạp đều có những quan hệ phi tuyến. Nếu hệ thống có mô hình toán học, thì trong mô hình đó có những quan hệ toán học không tuyến tính được định nghĩa một cách chính xác, còn nếu không có mô hình toán học thì ta có thể hiểu phi tuyến là những quan hệ không có sự phụ thuộc đều đặn giữa các thay đổi của nguyên nhân và của hệ quả. Tính phi tuyến là phổ biến đối với các hệ thống phức tạp. Chính do tính phi tuyến mà hành vi của hệ thống có thể có những bất thường, phụ thuộc nhạy cảm vào những đổi thay rất bé của các điều kiện ban đầu, từ ổn định chuyển sang bất ổn định, từ trật tự chuyển sang phi trật tự và hỗn độn. Mặt khác, khi một hệ thống đi vào những trạng thái xa cân bằng, tới ?obên bờ hỗn độn?, thì cũng là lúc có thể có những bước nhảy đột biến đến một trật tự mới có tính tổ chức cao hơn. Có thể có những khả năng, nhưng khả năng cụ thể nào là không tiên đoán được. Ở đây ta gặp một tình huống khác về chất so với các hệ thống cân bằng và ổn định. Trong cân bằng và ổn định thì ta có thể tiên đoán và lập kế hoạch, còn ở đây, có thể dự phòng chứ không thể tiên đoán chính xác và lập kế hoạch trước, ta phải chuẩn bị ứng phóvơí nhiều các có thể và xử trí một cách linh hoạt, thích nghi với những diễn biến cụ thể của tình hình. Bước nhảy đưa ta đến đâu là tuỷ ở sự mẫn cảm trong lựa chọn một cách sáng tạo và linh hoạt của người tham gia. Thế giới đã không còn là tuyến tính, tư duy phi tuyến đòi hỏi con người phải luôn sẵn sàng đối phó với những điều chưa biết, chưa từng gặp, với những bất định và bất ổn định, và bằng năng lực thích nghi, sáng tạo mà tìm được từ trong những bất định, bất ổn định đó những hướng đi tới những trật tự mới. Ta đã biết trong nền kinh tế hiện đại có nhiều yếu tố tuân theo những quan hệ phi tuyến với cơ chế tự tăng cường, với các vòng phản hồi dương, tạo nên những bất ổn định thường xuyên và những trồi sụt thất thường của các ưu thế cạnh tranh, trong một môi trường như vậy không thể giữ mãi cách quản lý cũ bằng kế hoạch hoá mà phải tự chuẩn bị cho mình một năng lực thích nghi, thường xuyên sáng tạo, linh hoạt để phản ứng nhanh với mọi biến động và không bỏ lỡ những thời cơ.
Những điều trình bày trên về tư duy hệ thống có thể góp phần giúp ta có một cách nhìn mới, một cách hiểu mới về các hệ thống phức tạp. Có những điều đã có căn cứ khoa học rõ ràng, nhưng cũng còn nhiều điều chưa có những lý giải khoa học đủ sức thuyết phục. Khoa học ngày nay đang cố mở rộng khả năng cho những phương pháp nghiên cứu của mình để bao quát thêm những chân trời mới của nhận thức. Nhưng có giới hạn nào đó cho khoa học hay không? Từ năm 1936, Max Planck, nhà vật lý sáng lập cơ học lượng tử đã viết: ?oKhoa học... có nghĩa là một sự cố gắng không mệt mỏi và một sự phát triển tiến bộ liên tục nhằm hướng tới một mục tiêu mà trực giác thơ mộng có thể nắm bắt được nhưng trí tuệ không bao giờ có thể hiểu thấu hoàn toàn?.
Cái phức tạp, đa dạng và cực kỳ phong phú của thiên nhiên và cuộc sống, trước khi được nhận thức bằng khoa học đã được con người cảm nhận qua trực giác và thể hiện bằng ngôn ngữ của thơ ca, âm nhạc, hội hoạ, của nghệ thuật nói chung. Và giờ đây, sau mấy thế kỷ khoa học được phát triển như một công cụ chủ yếu của nhận thức thế giới, dù khoa học đã mạnh hơn bao giờ hết, nhưng chính vì rất mạnh mà tự hiểu được những hạn chế của mình, nên lại cần đến sự hỗ trợ của nghệ thuật để nắm bắt cái mà mình không thể hiểu thấu hoàn toàn. Phải chăng đây chính là lúc cả khoa học và nghệ thuật đã cùng đạt đến trình độ chín muồi để mà không còn tách bạch, phân chia, để mà liên kết hỗ trợ nhau cùng giúp con người thấu hiểu và cảm nhận được mọi vẻ đẹp phong phú cũng như mọi biến hoá phức tạp của tự nhiên và của cuộc đời.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

C. Trở lại với vấn đề đổi mới tư duy
1. Về nội dung của đổi mới tư duy
Từ vài thập niên gần đây, người ta nói nhiều đến sự cáo chung của tất định luận, của quy giản luận, sự kết thúc của cái chắc chắn.... với ý nghĩa đòi hỏi kết thúc sự thống trị độc tôn của tất định luận, quy giản luận, của quan niệm về tính chân lý chắc chắn của các quy luật... nói gọn lại là của tư duy cơ giới trong khoa học. Niềm tin vào tính đúng đắn tuyệt đối của tri thức khoa học bị lung lay, và càng ngày ta càng nhận thấy là thực tế vô cùng phức tạp, các mô hình khoa học mà ta sử dụng chỗ dựa thực tế là quá sơ lược và đơn giản, các phương pháp khoa học mà ta đã có là bất cập trong việc nhận thức bản chất của cái phức tạp muôn màu muôn vẻ của thực tế. Và từ đó nhận thức của con người lại phải bắt đầu một hành trình thám hiểm mới, và ta có thể mượn lời của nhà văn Pháp Marcel Proust (trong La Prisonnière), ?omột cuộc thám hiểm thật sự... không ở chỗ tìm kiếm những vùng đất mới mà ở chỗ có những đôi mắt mới?. Cũng là những vùng đất cũ, cũng là thiên nhiên và cuộc sống ấy, nhưng cần được thám hiểm mới bằng những đôi mắt mới của trí tuệ và tâm thức con người. Phải chăng tư duy hệ thống với cách nhìn hệ thống đang góp phần quan trọng giúp ta có được đôi mắt cần thiết đó? Sẽ còn nhiều thời gian phía trước cho ta tiếp xúc xác địng những phẩm chất gì là cần phải có cho đôi mắt mới, nhưng ta cũng có thể đồng tình xem tư duy hệ thống ?" như đang được tiếp tục phát triển và hoàn thiện hiện nay ?" là thành phần cốt yếu cho đôi mắt mới đó. Nhưng, đổi mới tư duy với tư duy hệ thống có nhất định là phải từ bỏ tư duy cơ giới với những tất định luận, quy giản luận, với phương pháp phân tích, với lập luận nhị nguyên....?
Dù cách diễn đạt có thể nặng nhẹ khác nhau, nhưng tôi nghĩ rằng yêu cầu từ bỏ là từ bỏ cái địa vị độc tôn duy nhất của tư duy cơ giới và của các phương pháp khoa học trong phạm trù của tư duy đó, còn việc dùng tư duy hệ thống không những không loại bỏ việc vận dụng các phương pháp nhận thức đó, mà trái lại, còn yêu cầu các phương pháp đó phải được phát triển và tăng cường thêm bằng cách sử dụng các ý tưởng và công cụ của khoa học và công nghệ hiện đại. Tư duy hệ thống sẽ càng sắc bén thêm, sâu sắc thêm, nếu khoa học hệ thống được phát triển mạnh mẽ, cung cấp thêm nhiều căn cứ xác đáng. Mà khoa học hệ thống, thì dù có được phát triển trong cách nhìn hệ thống, có sử dụng nhiều loại mô hình khác nhau không nhất thiết là toán học, có vận dụng kết hợp các tính toán định lượng với các lập luận định tính... cũng vẫn phải dùng các mô hình quy giản, các phương pháp phân tích và các lập luận lôgíc nhị nguyên, dựa vào các ?oquy luật? tất định, ngay cả khi nghiên cứu cái bất định cũng thực chất là nghiên cứu các luật tất định và các hiện tượng bất định đó. Chỉ có điều là khi vận dụng các khái niệm, mô hình và phương pháp đó, ta phải luôn nhớ rằng đó chỉ là những sản phẩm giản lược của nhận thức, những cái xấp xỉ, gần đúng của thực tế, có thể là thích hợp cho việc nhận thức một số đối tượng và quá trình tương đối đơn giản nào đó, ở một số thành phần và về một số mặt nhất định, chứ khó có thể giúp ta nhận thức được thực tế trong cái toàn thể phức tạp của nó. Và vì vậy, từ bỏ vai trò độc tôn của tư duy cơ giới cũng sẽ cho phép ta không đồng nhất bất kỳ một lý thuyết nào với chân lý, bất kỳ lý thuyết nào cũng có thể bị bác bỏ hoặc sửa đổi, bổ sung bằng những giả thuyết mới mỗi khi gặp mâu thuẫn với thực tế.
Đổi mới tư duy với tư duy hệ thống cũng còn có nghĩa là trên cơ sở khoa học hiện đại mà tiếp thu những quan điểm về nhận thức của các triết thuyết truyền thống, kết hợp các tri thức khoa học với các tri thức thu được bằng trực cảm, kinh nghiệm; tìm kiếm sự thấu hiểu của chúng ta bằng lý lẽ và cả bằng những xúc động tâm hồn; bằng ngôn ngữ của những công thức, những luận giải, và cả bằng ?ongôn ngữ? trực tiếp của tai nghe, mắt nhìn, nhìn vào hình ảnh mầu sắc và cả ?onhìn? sâu, ?onhìn xa? bằng tưởng tượng của trực cảm trí tuệ.
Và không chỉ kết hợp mà còn là bổ sung cho nhau, nâng cao năng lực của nhau. Càng có nhiều tri thức thì càng có nhiều trí tưởng tượng, và ngược lại càng giàu tưởng tượng thơ mộng thì sẽ càng nẩy sinh nhiều ý tưởng bất ngờ cho sáng tạo khoa học. Ngày nay, người ta bắt đầu nói nhiều về vai trò quan trọng của loại tri thức tiềm ẩn (tacit knowledge) trong đời sống thực tế, và đã có những nghiên cứu cho biết là những loại tri thức này có đóng góp không nhỏ vào nền kinh tế tri thức hiện đại.
?oMột thứ nguyên tâm hỗn cho nhận thức?, như E. Lazlo đề xuất, đã là một yêu cầu thực sự cho các nghiên cứu hiện đại về nhận thức ngày nay.
2. Đổi mới tư duy trong thực tiễn cuộc sống.
Từ ngày bắt đầu cuộc đổi mới đến nay, ta thường nói đến đổi mới tư duy, xem đó là khâu then chốt nhất có tác động quyết định đến thành công của công cuộc đổi mới nói chung. Và từ đó đến nay, đất nước ta đã có nhiều thay đổi, hiện nay nước ta đã là 1 thành viên tham gia ngày càng sâu rộng vào cuộc sốn kinh tế xã hội của cộng đồng mọi quốc gia trên thế giới.
Những vấn đề của đất nước được giải quyết ra sao tuỳ thuộc rất nhiều vào cách hiểu của chúng ta về sự phát triển của thế giới và từ đó mà có cách hiểu về nhu cầu phát triển của ta trong thế giới đó. Thế giới đang trải qua một giai đoạn của những biến chuyển hết sức phức tạp, cái xu thế của một trật tự vĩ mô trong chừng mực nào đó là có thể dự phóng được, nhưng quá trình vận động theo xu thế đó đã và sẽ còn đầy những biến động, hỗn độn, khó mà tiên đoán được. Trong sự phát triển đó của thế giới, đất nước ta sẽ phát triển và hội nhập ra sao, ta cũng có thể dự báo một xu thế nhưng chắc cũng không thể dự đoán cụ thể mọi đường đi nước bước. Một xã hội là một hệ thống rất phức tạp, mọi cách hiểu quy giản dẫn đến những biện pháp quy giản đều khó tránh khỏi thất bại.
Trong bối cảnh của một thế giới đang biến chuyển đến kỷ nguyên của kinh tế tri thức và xã hội tri thức, một xã hội hiện đại không thể được hiểu đơn giản như một thực thể được quy định bởi các quan hệ kinh tế, mà các quan hệ văn hoá-xã hội ngày càng có vai trò quan trọng. Ta có những vấn đề chung đất nước, và còn vô số vấn đề của từng con người, từng cộng đồng, từng doanh nghiệp.... tất cả những loại vấn đề đó trong mọi tình huống đòi hỏi những giải pháp, những quyết định. Đổi mới tư duy để có một cách nhìn, một cách hiểu, và từ đó những quyết định thích hợp, là yêu cầu không riêng của một tầng lớp nào, mà trở thành yêu cầu chung của xã hội. Trong bài này tác giả chỉ xin hạn chế ở việc giới thiệu về tư duy hệ thống như là nguồn sức sống mới cho công cuộc đổi mới tư duy của chúng ta.
Về tư duy hệ thống có những điều đã biết, còn những điều cần biết và cũng có rất nhiều những điều chưa biết. Và điều đã biết hay cần biết quan trọng nhất là bước vào thiên niên kỷ mới, mỗi người chúng ta đều cần phải cùng đổi mới tư duy, để như lời cầu chúc của E. Morin trong Tuyên ngôn cho thiên niên kỷ mới, biến Trái đất tổ quốc của chúng ta thành nơi phát triển hài hoà cho mỗi cá nhân được tự do phát huy mọi thiên hướng và tài năng của mình.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

Khái niệm: Thông tin, Độ đa dạng, Entropy (Đọc thêm)
1. Độ đa dạng
Sự kết nối tất cả các giá trị của tất cả các thuộc tính mà một hệ thống có ở một thời điểm xác định trạng thái của nó.
Tập hợp tất cả cái có thể phát biểu của hệ thống định nghĩa không gian trạng thái của nó (state space). Một thành phần quan trọng của mô hình hóa điều khiển học (cybernectic modelling) là sự đo đạc định lượng kích thước không gian trạng thái, hoặc số những trạng thái phân biệt được rõ ràng. Sự đo đạc số trạng thái này được gọi là độ đa dạng (variety).
Sự đa dạng đại diện tính tự do của hệ thống trong việc chọn một trạng thái đặc biệt, và như vậy sự không chắc chắn mà chúng ta có quanh phát biểu hệ thống chiếm giữ. Đa dạng V được định nghĩa như số những phần tử trong không gian trạng thái S, Hoặc, thông thường hơn, như lôga tới cơ sở 2 của số đó: V = log2 (|S|)
Đơn vị của sự đa dạng là bit. Một đa dạng V = 1, là những phương tiện hệ thống có 2 trạng thái có thể.
2. Sự ràng buộc
Nếu sự đa dạng thực tế của những trạng thái của hệ thống có thể nhỏ hơn sự đa dạng của những trạng thái có thể tiềm tàng, thì hệ thống được gọi là bị ràng buộc.
Sự ràng buộc C (Constraint) có thể được định nghĩa trong khi sự khác nhau giữa tối đa và sự đa dạng thực tế: C = Vmax - V. Sự ràng buộc giảm bớt sự không chắc chắn của chúng ta về trạng thái của hệ thống, và cho phép chúng ta cho là những dự đoán là không bình thường.
Sự Ràng buộc cũng cho phép chúng ta hình thức mô hình những quan hệ, những phần phụ thuộc hoặc sự ghép nối giữa những hệ thống khác nhau, hoặc những khía cạnh của các hệ thống. Nếu bạn mô hình những hệ thống khác nhau hoặc không gian trạng thái chung, rồi những khía cạnh khác nhau hoặc những kích thước của một hệ thống cùng nhau là sản phẩm Theo thuyết Đecacto trạng thái riêng lẻ những không gian: S = S1 x S2 x... x Sn.
3. Entropy
Sự đa dạng và sự ràng buộc có thể đo trong một mẫu chung hơn bởi xác suất. Giả thiết rằng chúng ta không biết rằng chính xác phát biểu s của hệ thống, trừ phi chỉ phân phối P(s) hệ thống đó trong trạng thái s. Sự Đa dạng có thể được biểu thị qua một công thức tương đương tới entropi, như Boltzmann định nghĩa cho thống kê động lực:
<Công thức> (1)
H đạt giá trị cực đại nếu tất cả các trạng thái có xác suất ngang nhau. Như vậy, thật là tự nhiên trong trường hợp này entropi H giảm sự đa dạng V.
H biểu thị sự không chắc chắn hoặc thiếu hiểu biết của chúng ta về trạng thái hệ thống. H = 0, khi và chỉ khi xác suất 1 trạng thái nhất định là 1 (và tất cả cái khác bằng 0). Trong trường hợp đó chúng ta có sự chắc chắn tối đa hoặc thông tin đầy đủ về trạng thái bên trong của hệ thống.
4. Thông tin
Ban đầu khái niệm thông tin do Shanon đưa ra năm 1948 như sự đo đạc khả năng truyền thông tin của một kênh truyền thông dựa trên cơ sở xác suất thống kê.
Chúng ta có thông tin về trạng thái của hệ thống (qua quan sát), rồi cái này sẽ giảm bớt sự không chắc chắn của chúng ta về hệ thống được phát biểu, loại trừ hoặc giảm bớt xác suất 1 số trạng thái.
Thông tin I chúng ta nhận từ một sự quan sát bằng độ giảm bớt không chắc chắn về trạng thái: I = H(trước) ?" H (sau). Phải chăng sự quan sát hoàn toàn xác định trạng thái của hệ thống (H(sau) = 0) khi thông tin I giảm bớt tới entropi ban đầu.
Mặc dầu Shannon để chối sự sử dụng thuật ngữ " thông tin " mô tả sự đo đạc này, vì nó thuần túy cú pháp và lờ đi ý nghĩa của tín hiệu, lý thuyết được biết như Lý thuyết Thông tin. H được theo đuổi để đo đạc cho một số khái niệm: quan hệ thứ bậc, sự phức tạp và tính tổ chức.
Công thức đo lượng thông tin hay độ bất định trước khi nhận được thông tin của Shannon trùng hoàn toàn với công thức đo entropi trong nhiệt động học do nhà toán học Boltzmann người Áo đưa ra.
Theo nguyên lý thứ 2 nhiệt động học thì hệ đóng kín, không có trao đổi năng lượng bên ngoài tất yếu sẽ chuyển động đến trạng thái cân bằng tới khi các bộ phận cấu thành của hệ thống đó giống nhau, đồng nhất và mất đi cấu trúc hay là tan vỡ trật tự và trở nên hỗn độn. Entropi là đại lượng đo trạng thái mất cấu trúc, mất trật tự của hệ thống gọi là entropi.
Như vậy có thể hiểu entropi chính là độ đo sự bất định trong cấu trúc của hệ thống, và sự bất định trong cấu trúc đó càng nhiều thì sự bất định trong tình huống có thể xảy ra như trong định nghĩa của Shanon.Vì thế người ta đã đưa ra khái niệm Thông tin cấu trúc là để chỉ lượng thông tin chứa trong 1 hệ thống bất kỳ: entropi của hệ thống đó càng lớn thì độ bất định của nó cũng càng lớn và như vậy lượng thông tin cấu trúc mà hệ thống đó chứa đựng sẽ càng lớn và ngược lại.
Để dễ phân biệt gọi lượng thông tin theo Shannon là Thông tin tương đối vì lượng thông tin này là sự bất định tương đối của nơi nhận khi dự báo về khả năng của nơi gửi. Lượng thông tin cấu trúc có thể đo bằng nghịch đảo của entropi.
5. Thông tin tuyệt đối
Khái niệm thông tin tuyệt đối do Kolmogorov đưa ra năm 1973 dựa trên cơ sở thuật toán. Thông tin được hiểu như một đại lượng căn bản định nghĩa một cách nghiêm ngặt có thể đo lường được của sự vật giống như năng lượng. Thông tin tuyệt đối chứa trong một đối tượng hữu hạn chính là độ phức tạp Kolmogorov (Kolmogorov complexity) của đối tượng đó.
Độ phức tạp của một đối tượng hữu hạn x là độ dài ngắn nhất của mô tả hữu hiệu của x, hay độ dài ngắn nhất của chương trình (và số liệu ban đầu), tính bằng x chẳng hạn, sinh ra x. Cho trước x và nếu tìm ra mô hình hay chương trình mô tả x có độ dài bằng độ phức tạp Kolmogorov của x thì đó chính là mô tả ngắn nhất không thể gọn hơn. Ta có sự nén dữ liệu hoàn hảo nhất, nén quá mức đó là không thể. Cái mà không còn có thể nén được nữa là cái hoàn toàn ngẫu nhiên. Như vậy tính ngẫu nhiên của sự vật cũng có thể định nghĩa nghiêm ngặt (thoả mãn các phép thử Martin-Löf). Thông tin, tính ngẫu nhiên, nén dữ liệu là những khái niệm quá quen thuộc với chúng ta.
Cái làm cho 1 hệ thống xuất hiện tính trồi (không thể suy ra từ tính chất của các thành phần) với các mẫu hình mới (pattern), các tính chất mới, tạo nên sự tổ chức, sự đa dạng, phức tạp và sự sống là do kết hợp mang tính phi tuyến của các hệ thống con thành phần.
6. Tính biến đổi một chiều của entropi
Bất kỳ một hệ thống vật chất nào, nếu không tiếp thu được năng lượng từ môi trường thì chiều biến đổi của nó là tăng liên tục entropi (tức là thông tin cấu trúc giảm dần) cho đến khi trình độ tổ chức, cấu trúc tổ chức của nó suy giảm và tiến tới mất cấu trúc và thành một thứ đồng nhất (homogene) và vô định hình (amorphe), không còn hoặc có rất ít biến đổi, vận động. (có thể tăng không đồng nhất ở tất cả mọi bộ phận con).
Một cơ thể sống là hệ thống vật chất có khả năng tự lấy năng lượng từ bên ngoài để chống lại xu thế tăng entropi của bản thân. Năng lượng lấy thêm vào được các nhà khoa học gọi là negentropi. Nếu giảm entropi thì tăng cấu trúc tăng sự vận động tức là phát triển đi lên, là tiến bộ trong biến đổi.
Tiếp cận những câu hỏi này, các nhà điều khiển học sử dụng những khái niệm mức cao như trật tự (order), tổ chức (organization), sự phức tạp (complexity), sự phân cấp (hierarchy), cấu trúc (structure), thông tin (information), và điều khiển (control), khảo sát làm sao những điều đó được biểu lộ trong những hệ thống khác kiểu nhau.
- Điều khiển: chính là sự duy trì một mục đích bởi sự phản hồi thường xuyên tích cực các hỗn loạn.
Những khái niệm này là có quan hệ, bên trong cho phép chúng ta phân tích và hình thức mô hình những thuộc tính trừu tượng khác nhau của hệ thống và phần động của chúng, ví dụ cho phép chúng ta hỏi những câu hỏi như: Liệu có phải độ phức tạp theo thời gian sẽ tăng lên không?
Nền tảng tới tất cả những khái niệm có quan hệ này là có sự khác nhau hay sự phân biệt. Nói chung, nhà điều khiển học không quan tâm đến 1 hiện tượng riêng lẻ, nhưng sự khác nhau giữa có và không có, và làm sao cái đó liên quan đến những cái khác tương ứng ở hiện tượng khác.
Bất kỳ người quan sát nào tất yếu bắt đầu bởi nhận thức tách ra hoặc phân biệt đối tượng nghiên cứu - hệ thống, từ phần còn lại của vũ trụ - môi trường. Một nghiên cứu chi tiết hơn sẽ đi xa hơn nữa phân biệt giữa sự có mặt và sự thiếu vắng nhiều thuộc tính (cũng được gọi là ~ kích thước - dimension hoặc thuộc tính - attributes) của hệ thống.
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc

Sáng tạo ở bên bờ hỗn độn... (Đọc thêm)
Khả năng sáng tạo ở bên bờ hỗn độn, một khả năng phổ biến của mọi hệ thích nghi phức tạp mà ta gặp khắp nơi trong mọi lĩnh vực tự nhiên, sự sống cho đến kinh tế, chính trị, xã hội cung cấp cho con người những cách hiểu mới về cách thức tiến hoá của giới tự nhiên và qua đó sự tiến hoá của các loại hệ thống khác, kể từ khi học thuyết tiến hoá ra đời vào giữa thế kỷ 19.
Thế kỷ 20 đã đi qua, và với những gì mà thế kỷ vĩ đại đó để lại cho con người thì có lẽ còn cần có thêm nhiều thời gian nữa để ta có thể cảm nhận và thấu hiểu dần dần. Đối với tôi, điều lớn nhất mà tôi cảm nhận được (mới là cảm nhận, chứ chưa dám nói là thấu hiểu) là thế kỷ đó đã phát hiện cho chúng ta biết rằng thế giới mà chúng ta đang sống là một thế giới sáng tạo, và trong thế giới sáng tạo đó, con người đã sáng tạo ra những cuộc cách mạng về nhận thức, làm thay đổi hiểu biết của chúng ta về thiên nhiên, xã hội và về chính bản thân mình.
Qua bao thế kỷ từ thời các trí tuệ vĩ đại như Newton, Descartes đặt nền móng cho nhận thức khoa học, con người đã quen nhìn thế giới như những bộ máy cơ giới vận động theo các quy luật tất định, và nhiệm vụ của con người là phát hiện ngày càng nhiều, càng đầy đủ các quy luật như vậy để mà chế ngự, mà khai thác cái ?othế giới khách quan? theo những mục tiêu do mình đặt ra. Chúng ta tưởng có thể nhìn sự vật khắp nơi như các hệ thống tất định, tuyến tính, có các trạng thái cân bằng để mà yên ổn tiến tới. Và trong bối cảnh đó, tư duy của chúng ta dần dần gắn bó với động lực học Newton, thuyết duy lý Descartes, toán học Leibnitz và lôgíc Aristote. Tatá cả những yếu tố đó tạo nên một nền tảng vững chắc cho nhận thức của con người, đủ sức giúp con người đạt đến nhiều đỉnh cao của sáng tạo và cũng đã nhiều lúc đủ mạnh để cản đường con người vươn ra những chân trời mới lạ.
Và rồi thế kỷ 20 đã đến, trí tuệ con người đã bùng nở với những cuộc cách mạng tự giải phóng, vượt qua mọi rào cản để khai phá những con đường mới của nhận thức, mang đến những cách nhìn mới lạ về thế giới mà ta đang sống. Ta quen biết dần với cách mà nhiều nhà khoa học xếp hàng các phát minh chủ yếu làm nên các cuộc cách mạng đó: lý thuyết tương đối, vật lý lượng tử từ buổi đầu thế kỷ, và rồi các lý thuyết về phức tạp, về hỗn độn... họp thành cái gọi là ?ocác khoa học mới? vào những thập niên cuối thế kỷ.
Các hệ thống thích nghi phức tạp.
Trước mắt ta và trong nhận thức của ta, thế giới không còn là một cái gì ở bên ngoài, ?okhách quan?, tất định, tuyến tính và có hành vi có thể tiên đoán được, để cho ta mặc sức chia chẻ mà quan sát, chế ngự và khai thác; cách nhìn mới cho ta hiểu rằng thế giới là một thực thể sống động, phức tạp không chỉ theo nghĩa tầm thường là không đơn giản mà phức tạp còn là bao gồm rất nhiều những bộ phận tương tác với nhau theo những quan hệ phi tuyến làm cho cái toàn thể là không thể tách chia để quan sát riêng lẻ được, chứa nhiều yếu tố bất định và các trạng thái phi cân bằng là phổ biến, vận động của hệ thống có thể dẫn đến nhiều hành vi lạ lùng không dự đoán trước được, có trật tự có hỗn độn à có khả năng tự chuyển hoá từ trật tự sang hỗn độn hay ngược lại.
Một mô hình được khoa học nghiên cứu trong nhiều năm nay là các hệ thống thích nghi phức tạp, và hành vi quan trọng nhất và cũng bí hiểm nhất của các hệ đó là khả năng tự tổ chức của chúng. Tự tổ chức là khả năng tự xác lập một trật tự mới từ những nguy cơ tàn phá của trạng thái hỗn độn, vô trật tự nẩy sinh từ trật tự cũ. Ta có thể nói đó là khả năng sáng tạo ở bên bờ hỗn độn, một khả năng phổ biến của mọi hệ thích nghi phức tạp mà ta gặp khắp nơi trongmoị lĩnh vực tự nhiên, sự sống cho đến kinh tế, chính trị, xã hội. Tự tổ chức, tự sáng tạo trật tự mới ở bên bờ hỗn độn cũng cung cấp cho con người cách hiểu mới về cách thức tiến hoá của giới tự nhiên, và qua đó sự tiến hoá của các loại hệ thống khác, kể từ khi học thuyết tiến hoá ra đời vào giữa thế kỷ 19. Và như vậy, thế giới xung quanh, của chúng ta, bao gồm cả chúng ta, không còn là một thế giới thụ động, mặc cho số phận chi phối, mà là một thế giới sáng tạo, không ngừng sáng tạo, sáng tạo ra cả chúng ta đã và đang tiến hoá thành những thực thể sáng tạo trong thế giới sáng tạo đó.
Vấn đề tổ chức và câu hỏi về việc các tổ chức được phát sinh và hình thành như thế nào đã được khoa học quan tâm từ rất lâu, nhưng chỉ mới được thực sự nghiên cứu từ giữa thế kỷ 20 với khả năng tự tổ chức của các hệ thống phức tạp, bước đầu với việc nghiên cứu quá trình hình thành tổ chức các dãy thiên hà, các hành tinh rồi đến các hợp chất, các tế bào, các cơ thể sinh học và các xã hội. Thoạt đầu người ta cũng nghiên cứu theo quan điểm phân tích, bằng cách xem xét các thuộc tính vi mô, các luật chi phối quan hệ giữa các bộ phận...
Rồi bước đột phá đã được thực hiện vào những năm 60, 70 của thế kỷ 20, khi Lorentz, một nhà toán học và khí tượng, bằng cách dùng một mô hình toán học đã được đơn giản hoá của hiện tượng đối lưu của một chất lỏng bị đốt nóng và phương pháp mô phỏng bằng máy tính đã phát hiện ra hành vi hỗn độn của nghiệm của 1 hệ động lực phi tuyến. Từ đó, một lý thuyết mới, lý thuyết về hỗn độn, nghiên cứu một cách định tính những hành vi bất thường, phi tuần hoàn, của các hệ động lực phi tuyến đã ra đời và phát triển nhanh chóng. Lý thuyết này đã cho ta nhiều hiểu biết mới về các kiểu hành vi của các hệ phi tuyến, có ổn định và có bất định, có trật tự có hỗn độn và có những khả năng chuyển hoá giữa các trạng thái đối lập đó. Những thành tựu của lý thuyết hỗn độn, của các lý thuyết về phức tạp, lý thuyết về tự tổ chức ở trạng thái xa cân bằng... đã tạo cơ sở cho sự ra đời trong ít năm gần đây một lý thuyết chung nghiên cứu các mô hình phổ quát mang tên các hệ thống thích nghi phức tạp, có nhiều khả năng ứng dụng đối với các hệ thống trong tự nhiên, trong giới sinh vật và các hệ sinh thái, trong kinh tế, chính trị, xã hội...
Các hành vi khác nhau của hệ thích nghi phức tạp
Các hệ thích nghi phức tạp nói chung là những hệ có nhiều mối tương tác bên trong cũng như với bên ngoài, phi tuyến, có nhiều vòng phản hồi, cả phản hồi âm và phản hồi dương... do đó có thể có nhiều dạng hành vi khác nhau như: 1) hành vi lặp lại ứng với các tập hút một điểm hay tuần hoàn; 2) hành vi đồng dạy hay theo chuẩn mực ứng với các tập hút hình xuyến; 3) hành vi dẫn tới ?ohỗn độn? hay không tiên đoán được ứng với các tập hút ?olạ?, hỗn độn; và 4) hành vi trong trạng thái ?ohỗn độn sâu? hay khủng hoảng.
Dạng hành vi thứ nhất là đặc trưng cho các hệ tuyến tính, nó là dạng ổn định, cân bằng, có thể tiên đoán được, và do đó có thể điều khiển được bằng kế hoạch định trước; dạng hành vi thứ hai dao động nhẹ quanh một chuẩn mực nhất định, có xu hướng giữ vững tính ổn định và do đó ít linh hoạt để có thể thích nghi với những đổi thay khi cần thiết; dạng hành vi thứ ba là khá phổ biến đối với các hệ phi tuyến, nó không còn ổn định và không thể tiên đoán được, dạng hành vi này thường gặp khi hệ ở trong trạng thái xa cân bằng, dễ chịu tác động của những rẽ nhánh liên tiếp; đó cũng là đặc điểm của các tập hút ?olạ? , hỗn độn, những tập hút có dạng hình học là các fractal, nó là vô trật tự ở mức vi mô, nhưng ở mức vĩ mô vẫn có một khuôn khổ trật tự nào đó mà nó không vượt qua, dạng hành vi này cũng thường được gọi là ở bên bờ hỗn độn, nơi có nhiều khả năng đua tranh của những con đường khác nhau, nơi cạnh tranh gay gắt của những lựa chọn và do đó kích thích những năng lực sáng tạo; hành vi đó là không tiên đoán được, nó sẽ dẫn đến đâu là do những lựa chọn tức thời của năng lực thích nghi và tự tổ chức của hệ thống, nơi được dẫn đến không nhất thiết là một miền ổn định mà có thể lại là một trạng thái ở ?obên bờ hỗn độn? mới, giống như con đường của tiến hoá và sáng tạo là không có điểm tận cùng; cuối cùng dạng hành vi thứ tư là khi hệ thống rơi sâu vào hỗn độn và khủng hoảng, khi chỉ còn ngẫu nhiên và hỗn loạn thống trị, không còn chỗ cho trật tự, khi mà trật tự cũ bị tan rã nhưng chưa kịp hình thành một trật tự mới để thay thế; tuy nhiên trong các hệ thích nghi, rơi vào dạng hành vi đó cũng có nghĩa là rơi vào một thời kỳ chuyển tiếp để cho mầm non của trật tự mới kịp chớm nở và phát sinh từ tan vỡ của trật tự cũ.
***
Hệ thống thích nghi phức tạp là mô hình do khoa học hiện đại đề nghị để nghiên cứu các hệ thống thực tế mà con người gặp phổ biến trong tự nhiên, trong thế giới của sự sống, trong các hoạt động kinh tế, xã hội và cả trong các hoạt động trí tuệ của bản thân con người. Một vài điều rút ra trên đây từ lý thuyết của các hệ thống đó có thể giúp chúng ta kiểm nghiệm lại nhiều hiện tượng từng xảy ra trong lịch sử, và có lẽ quan trọng hơn là giúp chúng ta một cách nhìn hướng tới tương lai. Cuộc sống hết sức sinh động và phong phú của thế kỷ 20 đã từng chứng kiến biết bao những sáng tạo to lớn trong mọi lĩnh vực của tri thức, những sáng tạo lịch sử trong đời sống chính trị, kinh tế, xã hội. Phải chăng khi nhìn lại bối cảnh của những sáng tạo đó ta đều có thể nhận thấy hình dáng của những tình huốn ở bên bờ hỗn độn? Tình hình chính trị ở nhiều nước trên thế giới vào những thập niên cuối của thế kỷ 20, sự hình thành bước đầu của nền kinh tế tri thức toàn cầu hoá trong những năm gần đây.... có phải đã có nhiều đặc điểm của trạng thái ở bên bờ hỗn độn mà ta mô tả trong phần trên? Và trong những trạng thái đó, phải chăng ta cũng đã được chứng kiến sự chuyển biến ngoạn mục của những công cuộc đổi mới kiên trì với nhiều sắc thái của tự do sáng tạo, cũng như sự đổ vỡ của những toan tính duy trì sự ổn định trì trệ của một trật tự cũ đã lỗi thời?
Thế giới ngày nay đã không còn là một thế giới tất định, tuân theo các luật tuyến tính mà là một thế giới đầy các tương tác phi tuyến, chịu nhiều tác động của các dòng phản hồi dương, luôn gây nên những bất định và bất ổn định, đầy những bất trắc và không thể tiên đoán được, cũng có thể nói là thường xuyên ở bên bờ hỗn độn. Đó là môi trường đòi hỏi có nhiều năng lực sáng tạo, thích nghi và đổi mới để tồn tại và phát triển, đồng thời cũng chính là môi trường thuận lợi cho sự nẩy sinh những sáng tạo, những sáng tạo ở bên bờ hỗn độn...
Cùng nhau vươn lên trong Buồn đau và Hạnh phúc