Pour résoudre les problèmes importants auxquels nous sommes confrontés, nous ne pouvons pas rester au niveau de pensée qui les a créés au départ. ——Einstein

De l’extérieur, le système a un comportement. De l’intérieur, le système a une structure. Le système est l’unité du comportement et de la structure.

Nous ne pouvons qu’espérer estimer la manière dont l’effort de calcul augmentera à mesure que la taille du problème augmente. L'expérience montre qu'à moins de simplifier quelque peu, l'augmentation du nombre de calculs est au moins égale au carré de l'augmentation du nombre d'équations. C'est la « loi carrée du calcul ».

Les gens simplifient toujours les systèmes mécaniques complexes grâce à des méthodes informelles avant de commencer à appliquer des méthodes formelles.

Les recherches de Newton sont allées encore plus loin. Il a remarqué qu'en raison de la masse unique du Soleil, chaque planète et chaque Soleil pouvaient être considérés comme un système distinct des autres systèmes. Dans ce système séparé, il ne reste que deux objets. La technique de décomposition d’un système en plusieurs sous-systèmes n’interagissant pas est très importante pour toutes les disciplines matures, et est certainement tout aussi importante pour les théoriciens des systèmes. Pour comprendre l’importance de cette décomposition, il suffit de penser à la « loi carrée du calcul ».

Parmi ces simplifications, Newton et ses contemporains étaient généralement plus conscients et plus préoccupés par les hypothèses simplificatrices. Ce n’est pas le cas des professeurs de physique qui enseignent aujourd’hui les calculs newtoniens. Il est donc difficile pour les étudiants d’aujourd’hui de comprendre pourquoi les calculs d’orbites planétaires de Newton comptent parmi les plus grandes réalisations de l’humanité.

Newton était un génie, non pas parce que son cerveau possédait une super puissance de calcul, mais parce qu'il pouvait simplifier et idéaliser afin que le cerveau des gens ordinaires puisse comprendre le monde dans une certaine mesure. En étudiant les méthodes simplifiées des succès et des échecs passés, nous espérons que les progrès de la connaissance humaine ne reposeront pas trop sur le génie.

Ces physiciens comprennent Gibbs, Boltzmann et Maxwell. Ils ont hérité d'un ensemble de lois d'observation (telles que la loi de Wave-Eyer) qui décrivent le comportement des gaz avec certaines propriétés mesurables (telles que la pression, la température et le volume). Ils pensaient que les gaz étaient constitués de molécules, mais devaient expliquer le lien entre cette croyance et les propriétés observées des gaz. Ce qu’ils font, c’est supposer que ces propriétés intéressantes observées sont des propriétés moyennes de molécules, plutôt que des propriétés de l’une des molécules.

Nous voyons encore que pour obtenir des lois relativement précises sur l'interaction au sein d'un organisme et avec l'environnement extérieur, nous devons exiger que l'organisme ait une structure et une quantité considérables. Sinon, le nombre de particules en interaction sera trop petit et la « loi » sera très imprécise.

Quel est le champ d’application des méthodes statistiques ? Quel est son rapport avec le champ d’application de la mécanique mécanique ? Il y a un dicton selon lequel la mécanique statistique est confrontée à une « complexité désordonnée », c'est-à-dire que le système lui-même est très complexe, mais son comportement présente suffisamment de caractère aléatoire et a donc suffisamment de régularité pour mener des recherches statistiques.

Dans la société actuelle, la technologie mécanique bénéficie de l'inspiration de la mécanique mécanique, réduisant ainsi la complexité en réduisant les composants interdépendants. En revanche, les techniques de gestion bénéficient des acquis de la mécanique statistique, qui considère la foule comme de simples unités interchangeables dans un groupe non structuré et le simplifie en prenant la moyenne.

Pour les systèmes compris entre petits nombres et grands nombres, les deux méthodes classiques présentent des défauts fatals. D'une part, la loi carrée du calcul souligne que les systèmes de nombres moyens ne peuvent pas être résolus analytiquement, d'autre part, la loi de la racine carrée de N nous avertit de ne pas trop attendre de la valeur moyenne ;

Comme la plupart des lois des systèmes généraux, on retrouve également une forme de loi des nombres dans le folklore. Convertie dans notre expérience quotidienne (nous sommes à la fois familiers avec de tels systèmes et impuissants face à leurs performances), la loi des nombres moyens devient la loi de Murphy : Tout ce qui peut arriver arrivera.

Lorsque nous analysons les parties ou les caractéristiques des choses, nous avons tendance à exagérer l’indépendance évidente et à ignorer (au moins pendant un certain temps) l’intégrité et l’individualité essentielles de la combinaison. Nous décomposons le corps en organes et le squelette en os. La psychologie est enseignée de la même manière, décomposant subjectivement l'esprit en ses éléments constitutifs, mais nous savons très bien que le jugement ou la connaissance, le courage ou la tendresse, l'amour ou la peur n'existent pas indépendamment mais font partie de l'ensemble le plus complexe d'une performance. ou coefficient imaginaire.

La biologie et les sciences sociales ne connaissent pas autant de succès que la physique. Elles ne peuvent pas arbitrairement découper le monde qui se trouve devant elles en petits morceaux, car ce qu'elles obtiennent est indivisible. Les anatomistes ont connu un certain succès, mais nous ne nous intéressons pas à ce que fait quelqu'un lorsqu'il est en panne. Les sociologues ont eu encore moins de succès, car leur principal intérêt réside dans « l’humanité » avec les propriétés d’un système numérique, propriétés qui cessent d’exister si le système est décomposé, abstrait ou moyenné. Si les spécialistes du comportement tentent de comprendre les « individus » en faisant la moyenne, les caractéristiques de chaque individu seront dispersées. S'ils tentent d'isoler des individus pour la recherche, ils coupent également le lien entre l'objet de la recherche et d'autres personnes ou d'autres parties du monde. L'individu devient seulement un artefact du laboratoire et non plus un être humain.

En d’autres termes, la science est essentiellement une question de simplification. Il faut cependant souligner que les réductionnistes ne sont pas encore parvenus à réduire tous les phénomènes à des primitifs physiques et chimiques. Qu’ils réussissent ou non est une question purement philosophique et non scientifique.

Si la situation réelle nous oblige à aller de l’avant, nous ne devons pas nous arrêter à une analogie simple et grossière, mais la peaufiner pour en faire un modèle précis, clair et prédictif.

Pour devenir « participant-observateur », il faut d'abord devenir participant, ce qui nécessite au minimum l'apprentissage d'une certaine langue locale. En fait, cela passe surtout par l'apprentissage de diverses méthodes de communication non verbale. De même, pour s’intégrer dans une certaine sous-culture du travail, il faut d’abord apprendre la façon de penser et de communiquer de cette sous-culture.

L’erreur la plus dangereuse lors du développement d’un système de types de pensée est de supposer qu’un modèle de pensée est plus « réel » qu’un autre.

Certains scientifiques parviennent également à s’insérer dans les schémas de pensée de plusieurs disciplines. Comment ont-ils fait ? Interrogés à ce sujet, ils ont exprimé leur conviction qu’il existe une unité inhérente à la science. Ils n’ont également qu’un seul mode de pensée, mais leur point de départ est très élevé. Les personnes ayant ce mode de pensée pensent que les modes de pensée dans différents domaines sont très similaires, même si leurs formes d'expression sont souvent différentes.

Le pouvoir du raisonnement ne réside pas dans la manière dont il utilise des règles pour guider notre imagination, mais dans le fait qu’il nous libère des contraintes de l’expérience et des règles traditionnelles.

Le pouvoir de la généralisation par induction réside dans le fait que nous pouvons utiliser des règles générales pour tirer certaines conclusions sur des situations non observées. C'est aussi la raison pour laquelle les généraux peuvent passer d'un sujet à un autre. Chaque succès augmentera la confiance des gens dans la séquence de second ordre.

Bien entendu, la foi est nécessaire, car tous les sauts entre les disciplines ne peuvent pas être couronnés de succès. Pourquoi? Parce que l’induction ne peut pas toujours être efficace. Mais pourquoi ne sommes-nous pas plus prudents ? Pourquoi ne pas attendre plus de preuves ? La raison en est que les connaissances croissent de manière explosive et que nos cerveaux sont limités par la loi carrée du calcul.

Mais c'est comme l'éternel paradoxe auquel les enseignants sont confrontés : enseigner des faits et des graphiques, ou enseigner la vérité. Pour enseigner une maquette, l’enseignant doit utiliser des schémas concrets et illustrer clairement quelque chose qui ne se voit pas du tout. Les étudiants doivent « apprendre » quelque chose pour se rendre compte plus tard que ce n’est pas tout à fait ce qu’ils ont appris. Mais à ce moment-là, il avait saisi l’essence des choses et commençait à se rapprocher de la vérité. Ils passeront leur vie à constamment réviser et se rapprocher de la vérité.

Si une loi contient de nombreuses conditions, il peut être difficile de se rappeler quand l’utiliser, car chaque condition limite la portée de la loi. Moins une loi contient de conditions, plus elle est générale. Ajouter des conditions ou modifier les définitions des termes ? Face à un tel problème, nous choisissons généralement de redéfinir le terme.

De nombreuses lois générales des systèmes s’expriment de diverses manières : sous forme de définitions, de méthodes de mesure, d’outils exploratoires, notamment sous des formes négatives plus faciles à retenir.

Toute loi générale doit s'appliquer à au moins deux situations spécifiques.

Il devrait y avoir au moins deux exceptions à toute loi générale.

Loi de combinaison : Le tout est plus grand que la somme de ses parties.

La loi de la décomposition, c'est-à-dire : la partie est plus grande que la partie du tout.

La théorie des systèmes (à l’origine une tentative de surmonter le problème actuel de la surspécialisation) est devenue l’une des centaines de spécialités universitaires. De plus, la science des systèmes est centrée sur la technologie informatique, la cybernétique, l'automatisation et l'ingénierie des systèmes, ce qui semble faire de la pensée systémique une autre technologie (en fait la technologie ultime), faisant ressembler davantage les êtres humains et la société à une « énorme machine »...

La contribution des méthodes systémiques générales à la réflexion peut se refléter pleinement dans les méthodes utilisées par les spécialistes des systèmes généraux pour aborder les nouveaux cours.

Quel est le système ? Les poètes savent tous qu’un système est une vision du monde.

C'est le « principe banane » : les méthodes de pensée heuristiques ne vous disent pas quand vous arrêter.

Les gens peuvent dire ou écrire des déclarations parfaitement acceptables mais qui n’ont aucun sens. Si nous étudions des phrases dénuées de sens, nous pouvons mieux comprendre comment les prononcer de manière significative, car les exceptions ne prouvent pas la règle, mais nous apprennent à comprendre la règle.

Une grande partie du mécontentement des gens à l'égard des systèmes créés par l'homme provient d'un désaccord avec le « but » de la conception de ces systèmes : c'est-à-dire ce qu'est « exactement » le système. Bien sûr, la réponse est que le système n’a pas de « but », parce que le « but » est une relation et non quelque chose qui peut « avoir ».

Les deux côtés ont raison, mais comme tout le monde utilise des déclarations absolues, il y a un problème. Il semble que la propriété « émergente » soit une « chose » possédée par le système, plutôt qu’une relation entre le système et son observateur. Ces propriétés « apparaissent » lorsque les observateurs ne peuvent pas ou ne font pas de prédictions correctes. Nous trouvons souvent des exemples de choses qui semblent « émergentes » à un observateur et « prévisibles » à un autre.

dans l'ensemble. En fait, il est difficile de trouver un système arbitraire car une fois qu’on y pense, il devient quelque peu non arbitraire.

La méthode la plus populaire pour ignorer l'observateur consiste à se lancer directement dans la description mathématique du système (ce qu'on appelle le « système mathématique »), sans dire un mot sur la manière de choisir cette méthode de description.

Tant que les membres d’un ensemble ne sont « rien », notre raisonnement est strictement indépendant du contenu, c’est-à-dire qu’il s’agit d’une description purement mathématique.

Les mathématiciens supposent généralement que, quelles que soient les connexions établies, des arguments erronés ne pourront jamais être établis.

La première propriété joyeuse de l’utilisation des ensembles est le raffinement du concept d’observateur. Ce que fait un observateur, c'est observer. Ces observations peuvent être une sorte de sensation provenant d'organes physiologiques, ou des lectures d'instruments de mesure, ou encore une combinaison des deux. Une observation peut être exprimée comme la sélection d'un élément dans un ensemble contenant toutes les observations possibles de ce type par cet observateur.

Dans le modèle « observateur », nous devons toujours nous rappeler : quelle puissance de calcul ce modèle nécessite-t-il ? Mais veuillez noter que nous n'exigeons pas que notre « observateur » puisse faire chaque observation « correctement » (les éléments irréguliers et minables), car ce sont nos éléments originaux, non définis, et lorsque vous les utilisez, « Correct » n'a aucun sens.

Nous ne serons peut-être pas en mesure de dire si une observation est correcte. Cependant, sans une représentation symbolique de « l’exactitude », il ne peut y avoir de discussion approfondie sur les observateurs et leurs observations. Par conséquent, le concept de cohérence est introduit ici : c'est-à-dire si un ensemble de résultats d'observation est cohérent avec un autre ensemble. De toute évidence, comme l’a souligné Lincoln, la cohérence des symboles ne dépend pas de la façon dont l’observateur nomme l’observation.

Notez que le concept de super-super-observateur ressemble beaucoup au concept de « fait » dans le sens où il englobe « toutes les observations possibles ». En d’autres termes, ce que nous appelons « fait » est très proche de ce que certains appellent « Dieu ».

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Comme le dit le proverbe, « tout voir » ne signifie pas « tout comprendre », car comprendre signifie savoir quels détails peuvent être ignorés. Notre « apprentissage » consiste simplement à voir la « même » situation se reproduire. C'est ce que nous appelons un « état », et si cette situation se répète, l'observateur peut la reconnaître à nouveau.

Distinguer trop d’États est ce que nous avons qualifié plus tôt de généralisation insuffisante.

La loi universelle de l’observateur, c’est-à-dire la loi œil-cerveau : Dans une certaine mesure, la matière grise peut compenser le manque d’observation. Sur la base de la symétrie, nous pouvons immédiatement déduire la loi cerveau-œil : Dans une certaine mesure, l’observation peut compenser le manque de matière grise.

Une distinction est faite entre les propriétés originelles et les propriétés auxiliaires : les premières sont intrinsèques à la matière, et les secondes sont le produit de l'interaction entre un sujet possédant certaines propriétés originelles et les organes sensoriels d'un observateur humain ou animal.

De même, l’hypothèse selon laquelle les observations doivent être cohérentes avec la théorie existante introduit le conservatisme dans la recherche scientifique. Si une observation est incompatible avec la théorie existante, elle sera probablement rejetée comme une « erreur ».

"Un État est une situation qui peut être reconnue lorsqu'elle se reproduit." Mais si nous ne combinons pas plusieurs États en un seul "État", aucun État ne se reproduira. Par conséquent, pour apprendre, nous devons renoncer à certaines différences potentielles entre les états et renoncer à la possibilité d’apprendre tous les détails. Alternativement, nous pouvons l’écrire sous la forme de la loi de pétrissage de la pâte : Si nous voulons apprendre quelque chose, nous ne devons pas penser à tout apprendre.

Les symboles de fonction sont particulièrement importants dans la pensée systémique générale, car lorsque nous ne pouvons pas décrire avec précision les caractéristiques comportementales du système, nous pouvons les utiliser pour représenter une partie de la connaissance du système.

Alors, quelles erreurs les scientifiques commettent-ils lorsqu’ils effectuent ce type de décomposition ? Il y a deux réponses principales à cette question. 1. À un certain stade, il peut omettre quelque chose dans une relation fonctionnelle, et une décomposition ultérieure entraînera des erreurs de ce fait, bien qu'une bonne loi approchée puisse être obtenue. Nous pouvons appeler cela une erreur incomplète. 2. Même si l'observation est complète, le processus de décomposition finira par s'arrêter, soit à cause des capacités limitées de l'observateur (y compris la patience limitée de l'observateur), soit parce que la situation « réelle » ne permet pas la poursuite de la décomposition.

Tout succès dans la recherche en physique dépend de la sélection judicieuse des objets d'observation les plus importants, combinée à l'abstraction spontanée de certaines caractéristiques par le cerveau. Bien que ces caractéristiques soient attrayantes, la science actuelle n’est pas suffisamment avancée pour que la recherche puisse produire des résultats utiles.

Parce que nous examinons le problème du point de vue d'un super observateur, nous pouvons laisser d'autres observateurs élargir l'observation, améliorer la granularité de l'observation ou améliorer la capacité de mémoire, mais ils ne disposent pas des informations nécessaires pour faire ces choix.

Nous venons de voir l’échec de la stratégie de décomposition causé par l’incomplétude. En fait, nous pouvons renverser cette idée et l’utiliser comme une définition intuitive de la complétude. En d’autres termes, peu importe la façon dont nous choisissons parmi les isomorphismes ou le nombre de perspectives fines que nous décomposons, nous ne découvrirons pas de nouvelles essences. Nous voyons également que l’exhaustivité ne peut être qu’une approximation, et comme elle repose sur un saut de croyance inductive, elle ne peut pas être garantie comme étant correcte. L’erreur réductionniste découlant de l’incomplétude est acceptable parce que nous en avons tous fait l’expérience sous une forme ou une autre.

Cependant, la deuxième raison de l’échec de la simplification est plus difficile à accepter pour certains : c’est la question de la complémentarité. Les physiciens ont été confrontés pour la première fois à ce problème d’adéquation et de prévisibilité parce que la physique était plus avancée dans sa capacité à appliquer des stratégies simplificatrices. De plus, certains scientifiques (ou personnes qui se disent scientifiques) sont généralement si loin d’une vision complète qu’ils ne sont pas surpris que leurs décompositions se passent parfois mal. Si la physique n’avait pas proposé la « complémentarité » (un modèle particulier de réductionnisme), alors personne n’aurait probablement accepté ce concept.

Le point clé de l’idée de complémentarité est qu’il s’agit de deux points de vue qui ne sont pas complètement indépendants mais irréductibles l’un à l’autre.

La réduction n’est qu’une manière de parvenir à la compréhension, il en existe bien d’autres. Une fois que nous cessons de regarder de plus près une petite partie du monde et que nous commençons à regarder de plus près la science elle-même, nous découvrons que le réductionnisme est un idéal qui n’a jamais été réalisé dans la réalité. Le réductionnisme n'est qu'une croyance scientifique. Ce doit être une croyance, car personne n’a jamais vu l’état final réduit d’un quelconque ensemble d’observations.

Comment le bricoleur sait-il que le travail à venir sera similaire à celui du passé ? C'est juste une croyance que nous avons déjà rencontrée. Peut-être devrions-nous le nommer Axiome empirique : Le futur sera comme le passé car dans le passé, le futur sera comme le passé.

À ce niveau, la science et la poésie sont très similaires. Le poète commence par une métaphore puis explique en détail comment son amant est comme une rose, ou comment l'aube est comme une déesse qu'on peut embrasser. Le scientifique commence par une vue complète, puis procède à la révision et à la simplification, pour finalement réduire la fonction originale à une fonction d'autre chose. Comme le poète, la réduction finale est supposée connue et n’a donc pas besoin d’être définie.

Les métaphores ne peuvent fonctionner que si nous comprenons (ou pensons comprendre) certaines caractéristiques d’une chose et les transférons à une autre.

Nous utilisons la métaphore des « parties » ou des « choses », qui est étroitement liée à notre expérience de l'espace physique, en particulier notre expérience des « frontières ».

Malgré cela, nous rencontrons des difficultés de raisonnement lorsqu’il s’agit de systèmes dotés de limites pratiques. Les problèmes surviennent souvent parce que nous choisissons des limites en fonction de notre expérience passée ou de celle de nos prédécesseurs. Puisque ces expériences sont très efficaces dans la plupart des cas, lorsqu’elles sont invalides, il nous est difficile de nous débarrasser de leur influence.

Le problème ici est que la « frontière » n’est peut-être pas infiniment mince ; il se trouve qu’elle appartient à la fois au système et à l’environnement. Ce type de frontière n’est pas une division, mais une connexion.

Pour les observateurs ayant une mémoire limitée, les propriétés ont une fonction de réflexion. Nous pouvons penser que certaines propriétés sont plus « naturelles » que d’autres, mais cela signifie simplement que nous sommes plus habitués à observer de cette manière.

À mesure que notre environnement de travail devient de plus en plus méconnu, les capacités de perception héritées et acquises deviendront de plus en plus inefficaces.

Loi d'invariance : pour une propriété donnée, certaines transformations la maintiennent inchangée et d'autres transformations la modifient.

Si la segmentation décrit une propriété, cela signifie que lorsque l'état est constant, cette propriété n'évolue pas dans le temps.

Une relation doit être conforme à notre compréhension intuitive des propriétés, et le deuxième attribut est la symétrie.

Même si « l'amitié » est une relation symétrique dans un système spécifique, nous ne pouvons toujours pas diviser ce système en sous-systèmes « amis » en raison du besoin de transitivité, c'est-à-dire la troisième condition.

Tout comme les scientifiques ou les poètes, ce qu’ils recherchent est d’approcher la « vérité », et cette approche ne pourra jamais être achevée.

Les problèmes accumulés comprennent deux situations. Dans le premier cas, la science actuelle peut le résoudre, mais il n’a pas encore été résolu, soit parce qu’il n’y a pas de tentative, soit à cause d’une mauvaise compréhension. Dans le second cas, les outils actuels ne suffisent pas. C’est ce qui préoccupe réellement le mouvement de la théorie générale des systèmes.

La loi de la formation de connexions solides : En moyenne, l'étanchéité des connexions du système est supérieure au niveau moyen.

Notre utilisation de cette forme particulière n’a pas pour but d’affirmer d’emblée qu’un système est un système parfait, mais simplement d’attirer l’attention sur sa nature interdépendante.

Certains théoriciens des systèmes considèrent la simulation comme l'outil ultime car ils estiment que pour expliquer la compréhension d'un comportement, il faut construire un système pour présenter ce comportement. L’intérieur du système n’est plus complètement caché, mais complètement exposé. Il s’agit d’une boîte blanche et non d’une boîte noire.

Les modélisateurs de systèmes doivent travailler dur pour surmonter leurs propres instincts

Nous avons vu comment décomposer les « attributs » du système par segmentation. L'espace produit montre comment les reconstituer de manière systématique. Si chaque décomposition est une véritable division, alors l'espace produit doit inclure toutes les possibilités originelles. Dans ce cas, chaque chose doit avoir sa place, et chacun doit être à sa place.

Les points sur le plan ne représentent pas l'état d'un système à des moments différents (ce qu'on appelle la « perspective diachronique »), mais les états de différents systèmes en même temps (« perspective synchronique »). Cette méthode fonctionne bien pour les deux perspectives et correspond à la méthode scientifique courante consistant à remplacer les observations successives d'un système par plusieurs observations individuelles de systèmes similaires, et vice versa.

Les gens ordinaires qui ne sont pas mathématiciens sont souvent impressionnés lorsqu'ils entendent parler d'espace à n dimensions et pensent que les mathématiciens ont de super capacités de réflexion. En fait, les mathématiciens ne se distinguent que par leur capacité à extrapoler. Ils ne peuvent pas « voir » l’espace à n dimensions et continuent simplement à appliquer les mêmes opérations mathématiques quel que soit le nombre de dimensions impliquées. Un point dans un espace à deux dimensions est désigné par deux nombres, et un point dans un espace à trois dimensions est désigné par trois nombres. Par conséquent, par extrapolation, un « point » dans un espace à sept dimensions est désigné par sept nombres. Un objet unidimensionnel (un segment de ligne) divise un objet bidimensionnel (un plan) en deux parties. Un objet bidimensionnel (un plan) divise un objet tridimensionnel (un solide) en deux parties. Par conséquent, par extrapolation, un objet à six dimensions divise un objet à sept dimensions en deux parties.

Une règle empirique de comportement dans l'espace d'état, c'est-à-dire la règle diachronique : Si la ligne de comportement passe de , alors soit : 1. Le système n'est pas déterminé par l'État Soit: 2. Ce que vous voyez est une projection, une vue incomplète.

Loi de synchronicité : S'il y a deux systèmes à la même position dans l'espace d'état en même temps, cela signifie que la dimension de l'espace est trop faible, c'est-à-dire que la vue est incomplète.

Nous proposons la règle de compter jusqu'à trois : Si vous ne trouvez pas trois façons d’abuser d’un outil, vous ne savez pas comment l’utiliser. L’adhésion à cette règle nous protège du fanatisme des optimistes, des exagérateurs et autres perfectionnistes de tout poil, mais avant tout de nous-mêmes.

Parler de fonctions échelonnées et de courbes à montée lente sans connaître l’échelle de temps est un non-sens technique. L’échelle de temps n’a pas de signification absolue, elle n’a de sens que par rapport à d’autres échelles de temps.

La science peut être considérée comme un processus qui consiste à explorer les angles sous lesquels les choses peuvent être considérées pour produire des lois immuables. Par conséquent, les lois scientifiques décrivent à quoi ressemble le monde (je l’ai découvert) ou stipulent comment voir le monde (comment je l’ai découvert). Nous ne pouvons vraiment pas faire la différence entre les deux.

Pourquoi les laboratoires de physique et de chimie doivent-ils construire un environnement fermé idéal ? L'objectif est de créer un système doté d'un certain statut pour la recherche. Pourquoi aiment-ils étudier les systèmes avec un certain état ? Parce que le comportement d’un système avec un certain état est simple. Tout ce qui se passe dans le système peut être représenté par des lignes de comportement disjointes.

Cependant, si un observateur prend en compte tous ces problèmes et réussit à isoler le système entre les murs de la perfection, les lignes de comportement peuvent encore s'enchevêtrer, auquel cas il dira qu'il voit du « hasard ». Cependant, les observateurs ne disposent d'aucun moyen fiable pour distinguer le hasard de l'ouverture cachée, le « mur qui fuit ».

Décrire un système en termes de comportement typique et décrire un système en termes de comportement inattendu mais important sont deux des façons dont nous sommes habitués à restaurer la ligne unique de comportement que nous aimons dans les systèmes fermés.

C'est alors seulement que nous avons posé la question de l'évolution : « Comment les choses ont-elles évolué jusqu'à ce qu'elles sont aujourd'hui ? Pourquoi ne peuvent-elles pas rester les mêmes pour toujours ?

Toute pensée systémique générale doit partir de l’un des problèmes et commencer à l’explorer jusqu’à ce qu’elle soit obligée de passer à un autre problème. Nous ne pouvons jamais espérer atteindre la fin et nous n’essaierons pas non plus. Notre objectif est d’améliorer la réflexion, pas de résoudre l’énigme du Sphinx.

La stabilité ne signifie pas seulement la limite des changements auxquels le système peut résister, mais également le degré de perturbation auquel le système peut résister. Par conséquent, lorsque nous parlons de stabilité, nous incluons deux significations : un comportement acceptable du système et un comportement attendu de l’environnement.

Même si cet argument est suffisant pour permettre aux scientifiques d’étudier des systèmes presque fermés, il est purement trompeur pour ceux qui ne peuvent éviter l’ouverture en laboratoire. Plus précisément, cela peut détourner l’attention, nous obligeant à rechercher la stabilité « à l’intérieur » du système plutôt que de la considérer comme une relation entre le système et son environnement. Lorsque la nature veut préserver une ressource irremplaçable, elle ne fera rien tant que l’homme n’aura pas détruit l’écosystème. Il n’existe pas encore de définition précise de « petite perturbation ».

Argument circulaire : La formulation actuelle des objectifs et des méthodes scientifiques est basée sur une idée culturelle et celle-ci doit être clarifiée. Si nous pouvons isoler les institutions culturelles les plus importantes de leurs circonstances uniques, les classer en catégories et les mettre en pratique jusqu'à ce que des événements répétés conduisent à des précurseurs ou à des choses fonctionnellement liées, alors on peut considérer que les institutions culturelles que nous examinons sont fondamentales et immuables, tandis que ces choses qui conduisent à l’unicité sont secondaires et changeantes.

Pourquoi le système survit-il ? À long terme, c'est parce que les systèmes qui ne survivent pas n'existent plus et on n'y pense pas. Les systèmes que nous voyons souvent sont des systèmes sélectionnés parmi tous les systèmes passés comme étant les meilleurs « survivants ».

La « persistance » fait référence à la période de temps pendant laquelle un système doit exister pour qu'il mérite d'être étudié.

Si nous adoptons une approche programmatique pour identifier les similitudes et les différences, nous pouvons clarifier le concept d'« identité ». Ce domaine est également connu sous le nom de « reconnaissance de formes » ou, plus spécifiquement pour les images visuelles, de « traitement d'images ».

"La différence est le concept le plus fondamental en cybernétique", et il en va de même dans la pensée systémique générale. Nous devons toujours nous rappeler que c’est aussi le concept le plus difficile.

Au sein de l'ordinateur, le matériel représente les « lois de la nature » et constitue également l'étape où la simulation est réalisée. Même si la simulation « s'appuie » sur ce matériel, le point clé est le drame, pas la mise en scène.

Loi d'effet : De petits changements de structure entraînent souvent de petits changements de comportement. Ou selon nos mots : De petits changements dans la boîte blanche entraînent souvent de petits changements dans la boîte noire. d'autre part: De petits changements de comportement résultent souvent de petits changements de structure.

Règle sur les vieilles voitures : 1. Les systèmes qui régulent bien ne nécessitent pas de changements adaptatifs ; 2. Le système peut simplifier son travail conditionnel grâce à des changements adaptatifs.