Чтобы решить важные проблемы, с которыми мы сталкиваемся, мы не можем оставаться на том уровне мышления, который их изначально создал. ——Эйнштейн

Снаружи система имеет поведение. Изнутри система имеет структуру. Система представляет собой единство поведения и структуры.

Мы можем только надеяться оценить, как будут расти вычислительные усилия по мере увеличения размера проблемы. Опыт показывает, что, если не может быть сделано какое-либо упрощение, увеличение количества вычислений будет, по крайней мере, квадратом увеличения количества уравнений. Это «квадратичный закон расчета».

Прежде чем приступить к применению формальных методов, люди всегда упрощают сложные механические системы с помощью неформальных методов.

Исследования Ньютона пошли еще дальше. Он заметил, что из-за уникальной массы Солнца каждую планету и Солнце можно рассматривать как систему, отдельную от других систем. В этой разделенной системе осталось только два объекта. Техника декомпозиции системы на несколько невзаимодействующих подсистем очень важна для всех зрелых дисциплин и, конечно, не менее важна для теоретиков систем. Чтобы понять важность этого разложения, просто подумайте о «квадратичном законе расчета».

Среди этих упрощений Ньютон и его современники, как правило, были более осведомлены и больше озабочены упрощением предположений. Профессора физики, которые сегодня преподают ньютоновские вычисления, этого не делают. Поэтому сегодняшним студентам трудно понять, почему расчеты Ньютона планетных орбит относятся к числу величайших достижений человечества.

Ньютон был гением не потому, что его мозг обладал сверхвычислительной мощностью, а потому, что он мог упрощать и идеализировать так, что мозг обычных людей мог в определенной степени понимать мир. Изучая упрощенные методы прошлых успехов и неудач, мы надеемся, что прогресс человеческого знания не будет слишком зависеть от гения.

Среди этих физиков Гиббс, Больцман и Максвелл. Они унаследовали набор законов наблюдений (таких как закон Волны-Айера), которые описывают поведение газов с определенными измеримыми свойствами (такими как давление, температура и объем). Они считали, что газы состоят из молекул, но им нужно было объяснить, как это убеждение связано с наблюдаемыми свойствами газов. Они предполагают, что эти интересные наблюдаемые свойства являются некими усредненными свойствами молекул, а не свойствами одной из молекул.

Мы видим еще раз, что для получения относительно точных законов взаимодействия внутри организма и с внешней средой необходимо потребовать, чтобы организм имел значительную структуру и количество. В противном случае число взаимодействующих частиц будет слишком мало, и «закон» будет очень неточным.

Какова сфера применения статистических методов? Каково ее отношение к сфере применения механической механики? Есть поговорка, что статистическая механика сталкивается с «неупорядоченной сложностью», то есть сама система очень сложна, но ее поведение демонстрирует достаточную случайность и, следовательно, имеет достаточную регулярность, чтобы можно было проводить статистические исследования.

В современном обществе механические технологии извлекают выгоду из вдохновения механической механики, снижая сложность за счет уменьшения количества взаимосвязанных компонентов. С другой стороны, методы управления извлекают выгоду из достижений статистической механики, которая рассматривает толпу как просто взаимозаменяемые единицы в неструктурированной группе и упрощает ее, беря среднее значение.

Для систем между малыми и большими числами оба классических метода имеют фатальные недостатки. С одной стороны, закон квадратов вычислений указывает на то, что средние системы счисления не могут быть решены аналитически, с другой стороны, закон квадратного корня из N предостерегает нас не ожидать слишком многого от среднего значения;

Как и большинство законов общих систем, мы также находим форму закона чисел в фольклоре. Преобразованный в наш повседневный опыт (мы оба знакомы с такими системами и беспомощны в их работе), закон средних чисел становится законом Мерфи: Все, что может случиться, произойдет.

Анализируя части или характеристики вещей, мы склонны преувеличивать очевидную независимость и игнорировать (по крайней мере, на какое-то время) существенную целостность и индивидуальность совокупности. Мы разлагаем тело на органы, а скелет на кости. Психологию преподают аналогичным образом, субъективно разбивая сознание на составные части, но мы прекрасно знаем, что суждение или знание, смелость или нежность, любовь или страх не существуют самостоятельно, а являются частью сложнейшего целого. или мнимый коэффициент.

Биология и социальные науки не так «успешны», как физика. Они не могут произвольно разрезать мир перед собой на мелкие кусочки, потому что то, что они получают, неделимо. Анатомы добились определенных успехов, но нас не интересует, что делает человек, когда он сломан. Социологи добились еще меньшего успеха, поскольку их главный интерес представляет «человечность» со свойствами числовой системы, свойствами, которые перестают существовать, если систему разложить, абстрагировать или усреднить. Если ученые-бихевиористы попытаются понять «индивидуумов» посредством усреднения, индивидуальные характеристики будут разбросаны. Если они пытаются изолировать людей для исследования, они также прерывают связь между объектом исследования и другими людьми или другими частями мира. Индивидуум становится всего лишь лабораторным артефактом, а не человеком.

Другими словами, наука, по сути, занимается упрощением. Однако следует отметить, что редукционистам еще не удалось свести все явления к физическим и химическим примитивам. Смогут ли они добиться успеха или нет — это чисто философский, а не научный вопрос.

Если реальная ситуация требует от нас двигаться вперед, мы не должны останавливаться на простой и грубой аналогии, а отшлифовать ее до модели, которая будет точной, ясной и прогнозирующей.

Чтобы стать «участником-наблюдателем», вы должны сначала стать участником, что требует как минимум изучения местного языка. На самом деле это в основном предполагает изучение различных методов невербального общения. Точно так же, чтобы интегрироваться в определенную рабочую субкультуру, сначала нужно изучить образ мышления и общения этой субкультуры.

Самая опасная ошибка при разработке системы типов мышления — считать, что один образ мышления более «реален», чем другой.

Некоторым ученым также удается вписаться в модели мышления нескольких дисциплин. Как они это делают? Когда их спрашивали об этом, они выражали уверенность в том, что науке присуще единство. У них также есть только один образ мышления, но их отправная точка очень высока. Люди с этим типом мышления считают, что способы мышления в разных областях очень похожи, хотя формы их выражения часто различны.

Сила рассуждения заключается не в том, как оно использует правила для управления нашим воображением, а в том, чтобы освободить нас от ограничений опыта и традиционных правил.

Сила обобщения посредством индукции заключается в том, что мы можем использовать общие правила, чтобы сделать определенные выводы о ненаблюдаемых ситуациях. Это также причина, по которой генералы могут переходить с одного предмета на другой. Каждый успех будет увеличивать доверие людей к последовательности второго порядка.

Конечно, вера необходима, ведь не каждый скачок между дисциплинами может быть успешным. Почему? Потому что индукция не всегда может быть эффективной. Но почему бы нам не быть более осторожными? Почему бы не дождаться новых доказательств? Причина в том, что знания стремительно растут, а наш мозг ограничен квадратичным законом вычислений.

Но это похоже на вечный парадокс, с которым сталкиваются учителя: учите факты и таблицы или учите истине. Чтобы преподавать модель, учитель должен использовать конкретные схемы и наглядно иллюстрировать то, что вообще невозможно увидеть. Студенты должны «выучить» что-то, чтобы позже понять, что это не совсем то, чему они научились. Но к тому времени он уловил суть вещей и стал приближаться к истине. Они проведут свою жизнь, постоянно пересматривая и приближаясь к истине.

Если закон содержит много условий, может быть сложно запомнить, когда его использовать, поскольку каждое условие ограничивает сферу действия закона. Чем меньше условий содержится в законе, тем он более общий. Добавить условия или изменить определения терминов? Когда мы сталкиваемся с такой проблемой, мы обычно решаем дать новое определение этому термину.

Многие общие системные законы выражаются по-разному: в виде определений, методов измерения, исследовательских инструментов, особенно в отрицательных формах, которые легче запомнить.

Любой общий закон должен применяться как минимум к двум конкретным ситуациям.

Из любого общего закона должно быть как минимум два исключения.

Закон сочетания: Целое больше, чем сумма его частей.

Закон разложения, то есть: часть больше части целого.

Теория систем (первоначально являвшаяся попыткой преодолеть современную проблему чрезмерной специализации) стала одной из сотен академических специальностей. Более того, системная наука сосредоточена на компьютерных технологиях, кибернетике, автоматизации и системной инженерии, что, по-видимому, превращает системное мышление в еще одну технологию (на самом деле высшую технологию), делая людей и общество более похожими на «огромную машину»...

Вклад общих системных методов в мышление может быть полностью отражен в методах исследователей общих систем при работе с новыми курсами.

Что такое система? Все поэты знают, что система – это взгляд на мир.

Это «принцип банана»: методы эвристического мышления не говорят вам, когда остановиться.

Люди могут говорить или писать утверждения, которые вполне приемлемы, но не имеют никакого смысла. Если мы изучим некоторые бессмысленные предложения, мы сможем лучше понять, как их осмысленно произносить, потому что исключения не подтверждают правило, а учат нас понимать правило.

Большая часть неудовлетворенности людей искусственными системами проистекает из несогласия с «целью» конструкции этих систем: то есть с тем, чем «на самом деле» является эта система. Конечно, ответ в том, что у системы нет «цели», потому что «цель» — это отношения, а не то, что может «иметь».

Обе стороны правы, но поскольку все используют абсолютные утверждения, возникает проблема: «эмерджентное» свойство — это некая «вещь», которой обладает система, а не отношения между системой и ее наблюдателем. Эти свойства «появляются», когда наблюдатели не могут или не делают правильных предсказаний. Мы часто встречаем примеры вещей, которые кажутся «внезапными» одному наблюдателю и «предсказуемыми» другому.

общий. На самом деле трудно найти произвольную систему, потому что, как только мы о ней подумаем, она становится в некоторой степени непроизвольной.

Самый популярный метод игнорирования наблюдателя — сразу перейти к математическому описанию системы (так называемой «математической системе»), не говоря ни слова о том, как выбрать этот метод описания.

Пока члены множества не являются ничем, наши рассуждения строго независимы от содержания, то есть представляют собой чисто математическое описание.

Математики обычно предполагают, что какие бы связи ни были установлены, необоснованные аргументы никогда не могут быть установлены.

Первое радостное свойство использования множеств — уточнение понятия наблюдателя. Что наблюдатель делает, так это наблюдает. Эти наблюдения могут быть своего рода ощущениями физиологических органов, показаниями измерительных приборов или комбинацией того и другого. Наблюдение можно выразить как выбор элемента из множества, содержащего все возможные наблюдения этого типа данным наблюдателем.

В модели «наблюдатель» мы всегда должны напоминать себе: сколько вычислительной мощности требует эта модель? Но обратите внимание, что мы не требуем, чтобы наш «наблюдатель» мог делать каждое наблюдение «правильно» (рваные и потертые элементы), потому что это наши оригинальные, неопределенные элементы, и при их использовании «Правильно» бессмысленно.

Возможно, мы не сможем сказать, верно ли наблюдение. Однако без символического представления «правильности» не может быть углубленного обсуждения наблюдателей и их наблюдений. Поэтому здесь вводится понятие непротиворечивости: то есть согласуется ли один набор результатов наблюдения с другим набором. Ясно, что, как указывал Линкольн, согласованность символов не зависит от того, как наблюдатель называет наблюдение.

Обратите внимание, что концепция супер-супер-наблюдателя во многом похожа на концепцию «факта» в том смысле, что она охватывает «все возможные» наблюдения. Другими словами, то, что мы называем «фактом», очень близко к тому, что некоторые люди называют «Богом».

Музыкальная шкатулка «Королева червей»

Как говорится, «видеть все» не означает «все понимать», поскольку понимание означает знание того, какие детали можно игнорировать. Наше «обучение» — это просто наблюдение повторяющейся «одной и той же» ситуации. Это то, что мы называем «состоянием», и если такая ситуация повторится, наблюдатель сможет распознать ее снова.

Выделение слишком большого количества состояний — это то, что мы упоминали ранее как недостаточное обобщение.

Универсальный закон наблюдателя, то есть закон глаза-мозга: В определенной степени сила мозга может компенсировать недостаток наблюдательности. Основываясь на симметрии, мы можем сразу вывести закон «мозг-глаз»: В определенной степени наблюдательность может компенсировать недостаток умственных способностей.

Различают первоначальные свойства и вспомогательные свойства — первые присущи материи, а вторые являются продуктом взаимодействия субъекта, обладающего теми или иными первоначальными свойствами, с органами чувств наблюдателя человека или животного.

Точно так же предположение о том, что наблюдения должны согласовываться с существующей теорией, вносит консерватизм в научные исследования. Если наблюдение несовместимо с существующей теорией, оно, скорее всего, будет отброшено как «ошибка».

«Состояние — это ситуация, которую можно распознать, когда она повторяется». Но если мы не объединим несколько состояний в одно «состояние», ни одно состояние не повторится. Поэтому, чтобы учиться, мы должны отказаться от некоторых потенциальных различий в состояниях и отказаться от возможности изучения всех деталей. Альтернативно мы можем записать это как закон замеса теста: Если мы хотим чему-то научиться, мы не должны думать о том, чтобы выучить все.

Функциональные символы особенно важны в общем системном мышлении, поскольку, когда мы не можем точно описать поведенческие характеристики системы, мы можем использовать их для представления части знаний о системе.

Так какие же ошибки допускают учёные при таком разложении? На этот вопрос есть два основных ответа. 1. На определенном этапе он может что-то упустить в функциональной зависимости, и дальнейшая декомпозиция вызовет из-за этого ошибки, хотя хороший приближенный закон может быть получен. Мы можем назвать это неполным заблуждением. 2. Даже если наблюдение завершено, процесс разложения в конце концов остановится либо из-за ограниченных возможностей наблюдателя (в том числе из-за ограниченного терпения наблюдателя), либо потому, что «реальная» ситуация не позволяет продолжать разложение.

Любой успех в физических исследованиях зависит от разумного выбора наиболее важных объектов наблюдения в сочетании со спонтанным абстрагированием некоторых особенностей мозга. Хотя эти характеристики привлекательны, современная наука недостаточно развита, чтобы исследования принесли полезные результаты.

Поскольку мы смотрим на проблему с точки зрения супернаблюдателя, мы можем позволить другим наблюдателям расширить наблюдение, улучшить детализацию наблюдения или улучшить способность памяти, но у них нет информации, необходимой для принятия такого выбора.

Мы только что увидели провал стратегии декомпозиции, вызванный неполнотой. Фактически, мы можем перевернуть эту идею с ног на голову и использовать ее как интуитивное определение полноты. Другими словами, как бы мы ни выбирали из изоморфизмов или на сколько тонких перспектив ни разлагали, новых сущностей мы не откроем. Мы также видим, что полнота может быть лишь приближением, и поскольку она основана на скачке индуктивного убеждения, ее правильность не может быть гарантирована. Редукционистская ошибка, возникающая из-за неполноты, приемлема, потому что мы все испытали ее в той или иной форме.

Однако некоторым людям труднее принять вторую причину неудачи упрощения: это вопрос взаимодополняемости. Физики впервые столкнулись с проблемой соответствия и предсказуемости, потому что физика была более продвинута в своих возможностях применять стратегии упрощения. Кроме того, некоторые учёные (или люди, называющие себя учёными) обычно настолько далеки от полной картины, что не удивляются, что их декомпозиция иногда дает сбой. Если бы физика не предложила «дополнительность» (своеобразную модель редукционизма), то, вероятно, никто бы не принял эту концепцию.

Ключевой момент идеи дополнительности состоит в том, что это две точки зрения, которые не являются полностью независимыми, но несводимы друг к другу.

Редукция — лишь один из способов достижения понимания, существует множество других. Как только мы перестанем пристально смотреть на небольшую часть мира и начнем более пристально смотреть на саму науку, мы обнаружим, что редукционизм — это идеал, который никогда не был реализован в реальности. Редукционизм — это всего лишь научная вера. Должно быть, это вера, потому что никто никогда не видел конечного редуцированного состояния какого-либо набора наблюдений.

Откуда разнорабочий узнает, что предстоящая работа будет похожа на предыдущую? Это всего лишь убеждение, с которым мы уже сталкивались раньше. Может быть, нам следует назвать это Эмпирическая аксиома: Будущее будет похоже на прошлое, потому что в прошлом будущее будет похоже на прошлое.

На этом уровне наука и поэзия очень похожи. Поэт начинает с метафоры, а затем подробно объясняет, что его возлюбленная подобна розе или как рассвет похож на богиню, которую можно обнять. Ученый начинает с полного представления, затем продолжает пересматривать и упрощать и, наконец, сводит исходную функцию к функции чего-то другого. Как и в случае с поэтом, предполагается, что конечная редукция известна и поэтому не нуждается в определении.

Метафоры могут работать только в том случае, если мы понимаем (или думаем, что понимаем) определенные характеристики одной вещи и переносим их на другую вещь.

Мы используем метафору «части» или «вещи», которая тесно связана с нашим опытом физического пространства, особенно с нашим опытом «границ».

Несмотря на это, мы сталкиваемся с трудностями в рассуждениях, когда имеем дело с системами с практическими границами. Проблемы часто возникают потому, что мы выбираем границы, основываясь на прошлом опыте или опыте наших предшественников. Поскольку эти переживания в большинстве случаев очень эффективны, а когда они недействительны, нам трудно избавиться от их влияния.

Проблема здесь в том, что «граница» не может быть бесконечно тонкой, просто она принадлежит и системе, и окружающей среде. Такая граница является не разделением, а соединением.

Для наблюдателей с ограниченной памятью свойства имеют мыслительную функцию. Мы можем думать, что некоторые свойства более «естественны», чем другие, но это просто означает, что мы более привыкли наблюдать таким образом.

Поскольку наша рабочая среда становится все более незнакомой, унаследованные и приобретенные способности восприятия будут становиться все более неэффективными.

Закон инвариантности: для любого данного свойства существуют некоторые преобразования, которые сохраняют его неизменным, и некоторые преобразования, которые его изменяют.

Если сегментация описывает свойство, это означает, что когда состояние постоянно, это свойство не меняется со временем.

Отношения должны соответствовать нашему интуитивному пониманию свойств, а вторым атрибутом является симметрия.

Даже если «дружба» — это симметричные отношения в конкретной системе, мы все равно не можем разделить эту систему на «друзские» подсистемы в силу необходимости транзитивности, то есть третьего условия.

Точно так же, как ученые или поэты, они стремятся приблизиться к «истине», и этот подход никогда не может быть завершен.

Накопившиеся проблемы включают в себя две ситуации. В первом случае ее может решить современная наука, но она до сих пор не решена либо потому, что нет попытки, либо из-за неправильного понимания. Во втором случае имеющихся инструментов недостаточно. Именно этим на самом деле озабочено движение общей теории систем.

Закон образования прочных связей: В среднем герметичность системных связей выше среднего уровня.

Мы используем эту конкретную форму не для того, чтобы прямо заявить, что система является идеальной, а просто для того, чтобы привлечь внимание к ее взаимозависимой природе.

Некоторые теоретики систем рассматривают моделирование как окончательный инструмент, поскольку считают, что для объяснения понимания поведения необходимо построить систему, демонстрирующую это поведение. Внутренняя часть системы больше не полностью скрыта, а полностью открыта. Это белый ящик, а не черный ящик.

Разработчики системных моделей должны усердно работать, чтобы преодолеть свои собственные инстинкты.

Мы увидели, как разложить «атрибуты» системы посредством сегментации. Пространство продукта показывает, как систематически соединить их вместе. Если каждая декомпозиция представляет собой реальное разделение, то пространство продукта должно включать в себя все исходные возможности. В этом случае все должно иметь свое место, и каждый должен быть на своем месте.

Точки на плоскости отображают не состояние одной системы в разное время (так называемая «диахроническая перспектива»), а состояния разных систем одновременно («синхронная перспектива»). Этот метод хорошо работает для обеих точек зрения и соответствует общенаучному методу замены последовательных наблюдений одной системы множеством индивидуальных наблюдений аналогичных систем, и наоборот.

Обычные люди, не являющиеся математиками, часто испытывают трепет, когда слышат разговоры о n-мерном пространстве, и думают, что математики обладают сверхмыслительными способностями. На самом деле математики особенные только в своей способности экстраполировать. Они не могут «видеть» n-мерное пространство и просто продолжают применять одни и те же математические операции независимо от того, сколько измерений задействовано. Точка в двумерном пространстве обозначается двумя числами, а точка в трёхмерном пространстве — тремя числами. Поэтому путем экстраполяции «точка» в семимерном пространстве обозначается семью числами. Одномерный объект (отрезок линии) разбивает двухмерный объект (плоскость) на две части. Двумерный объект (плоскость) разбивает трехмерный объект (твердое тело) на две части. Следовательно, путем экстраполяции шестимерный объект разбивает семимерный объект на две части.

Эмпирическое правило поведения в пространстве состояний, то есть диахроническое правило: Если линия поведения пересекает точку , то либо: 1. Система не определяется государством Или: 2. То, что вы видите, — это проекция, неполный вид.

Закон синхронности: если в пространстве состояний одновременно находятся две системы, то это означает, что размерность пространства слишком мала, то есть представление неполное.

Мы предлагаем Правило счета до трех: Если вы не можете придумать три способа злоупотребления инструментом, значит, вы не знаете, как его использовать. Соблюдение этого правила защищает нас от фанатизма оптимистов, преувеличителей и прочих перфекционистов всех мастей, но прежде всего от нас самих.

Говорить о ступенчатых функциях и медленно растущих кривых, не зная временной шкалы, — техническая чепуха. Шкала времени не имеет абсолютного значения, она имеет значение только в сравнении с другими шкалами времени.

Науку можно рассматривать как процесс, то есть исследование точек зрения, под которыми можно рассматривать вещи, для создания неизменных законов. Следовательно, научные законы описывают, как выглядит мир (я открыл его), или предписывают, как видеть мир (как я его открыл). Мы действительно не можем увидеть разницу между ними.

Почему физико-химическим лабораториям необходимо создавать идеальную закрытую среду? Целью является создание системы с определенным статусом для исследований. Почему им нравится изучать системы с определённым состоянием? Потому что поведение системы в определенном состоянии просто. Все, что происходит в системе, можно представить непересекающимися линиями поведения.

Однако если наблюдатель примет во внимание все эти моменты и успешно изолирует систему в стенах совершенства, линии поведения все равно могут запутаться, и в этот момент он скажет, что видит «случайность». Однако у наблюдателей нет надежного способа отличить случайность от скрытой открытости, «дырявой стены».

Описание системы с точки зрения типичного поведения и описание системы с точки зрения неожиданного, но важного поведения — это два способа, с помощью которых мы привыкли восстанавливать единую линию поведения, которая нам нравится в закрытых системах.

Только тогда мы задали вопрос эволюции: «Как вещи развились до того, что они есть сегодня? Почему они не могут оставаться такими же вечно?»

Любое общее системное мышление должно начинаться с одной из проблем и начинать исследование до тех пор, пока оно не будет вынуждено переключиться на другую проблему. Мы никогда не сможем надеяться достичь конца и не будем пытаться. Наша цель — улучшить мышление, а не решить загадку Сфинкса.

Стабильность означает не только предел изменений, которые может выдержать система, но и степень возмущения, которое может выдержать система. Поэтому, когда мы говорим о стабильности, мы включаем два значения: некоторое приемлемое поведение системы и некоторое ожидаемое поведение окружающей среды.

Хотя этого аргумента достаточно для изучения учеными почти закрытых систем, для тех, кто не может избежать открытости в лаборатории, он просто вводит в заблуждение. В частности, это может сбить с толку внимание, заставляя нас искать стабильность «внутри» системы, а не рассматривать ее как связь между системой и ее окружением. Когда природа хочет сохранить невосполнимый ресурс, она ничего не делает, пока люди фактически не разрушат экосистему. Точного определения «небольшого нарушения» пока не существует.

Круговой аргумент: Текущая формулировка научных целей и методов основана на культурной идее, и это необходимо прояснить. Если мы сможем изолировать более важные культурные институты от их уникальных обстоятельств, классифицировать их по категориям и практиковать до тех пор, пока повторяющиеся явления не приведут к предшественникам или функционально связанным вещам, тогда можно будет считать, что культурные институты, которые мы исследуем, являются фундаментальными и неизменными, в то время как эти вещи которые ведут к уникальности, вторичны и изменчивы.

Почему система выживает? В долгосрочной перспективе это происходит потому, что систем, которые не выживают, больше нет, и мы о них не думаем. Системы, которые мы часто видим, — это системы, выбранные из всех прошлых систем как лучшие «выжившие».

«Постоянство» относится к периоду времени, в течение которого система должна существовать, чтобы быть достойной изучения.

Если мы примем программный подход к выявлению сходств и различий, мы сможем уточнить понятие «идентичность». Это поле также известно как «распознавание образов» или, более конкретно для визуальных изображений, «обработка изображений».

«Различие — это самая основная концепция кибернетики», и то же самое верно и в общем системном мышлении. Мы всегда должны помнить, что это также и самая сложная концепция.

Аппаратное обеспечение компьютера представляет собой «законы природы», а также является этапом реализации моделирования. Хотя симуляция «полагается» на это оборудование, ключевым моментом является драматургия, а не постановка сцены.

Закон эффекта: Небольшие изменения в структуре часто приводят к небольшим изменениям в поведении. Или нашими словами: Небольшие изменения в белом ящике часто приводят к небольшим изменениям в черном ящике. с другой стороны: Небольшие изменения в поведении часто являются результатом небольших изменений в структуре.

Правило старой машины: 1. Системы, которые хорошо регулируют, не требуют адаптивных изменений; 2. Система может упростить свою условную работу за счет адаптивных изменений.