Работая над этой книгой, мы не хотели создавать некий императив, обозначающий законченное руководство к действию, и, тем более, не собирались покушаться на чужое понимание “счастья”.

Есть великолепная серия статей А.Хазена о лженауке и ее последствиях [Хазен А. О лженауке, ее последствиях и об ошибках в науке // Наука и жизнь, 2002, № 10. – С. 103-110], где сказано “Наука есть способ описания окружающей действительности на основе аксиоматических моделей”. И все научные знания, непротиворечивые в рамках границ объявленных исходных предпосылок, представляют собой абсолютную истину. Таковым может быть любой индекс А, показывающий убедительные результаты на подмножестве рек В региона R.

Но любые выдвинутые аксиомы всегда имеют ограниченную область справедливости, вне которой они ошибочны. Неокончательность аксиоматики в науке есть обязательное для нее явление и ошибочность, связанная с применением утверждений за рамками обозначенных границ, является, наряду с ленью, "двигателем прогресса". Все развитие науки сводится к последовательному приближению путем замены действующих аксиом на более общие.

Поэтому, принимая индексы, предложенные Ф. Вудивиссом, Э.А. Пареле, Е.В. Балушкиной (да и собственные – Т.Д. Зинченко с соавторами) и многими другими, как некоторую самодостаточную данность, мы своей работой лишь хотели обратить внимание наших коллег на то, что идентичные (и, рискуем предположить, более простые и обоснованные) результаты могут быть получены путем простой подстановки исходных данных в обычные регрессионные или дискриминантные уравнения (см. главу 8).

“Частностей должно быть не больше, чем их необходимо”, но оценить, какую дополнительную информационную нагрузку несет новая сформулированная закономерность или индекс, можно только обладая некоторым объемом знаний и приемов, в том числе, в области математической статистики.

Мы не хотели в очередной раз подчеркивать принципиальную сложность окружающего экологического мира – многочисленные сетования по этому поводу успели основательно надоесть. Но вряд ли очень парадоксальным будет иное утверждение – модели экологических систем, как средство отображения для наблюдателя свойств окружающей действительности, должны быть принципиально просты.

Любое зеркало, отражающее реальный объект, всегда ограничено (например, лишено объемности), но стремится выделить ту конкретную сущность, которая нужна в конкретный момент наблюдателю (например, блеск губной помады модницы). Вспомним хотя бы слова Гамлета: “Я зеркало поставлю перед Вами, где Вы насквозь увидите себя”. Поэтому при моделировании действительности (суть – конструировании экологической системы) нужно уметь выделить только тот процесс или свойства, которые необходимы для решения нужной задачи.

Приведем не совсем экологический пример – процесс падения шляпы со шкафа, который, при желании, можно трактовать как очень сложный. Например, с позиций квантовой механики это падение – проявление корпускулярно-волнового дуализма материи: любой "частице" с энергией E и импульсом p соответствует волна де Бройля с длиной l = h/p и частотой n =E/h, где h – постоянная Планка. С позиций гидродинамики это падение подчиняется уравнению Навье-Стокса и аксиоматике механики сплошных сред. Астроном начнет вычислять траекторию падения с учетом мгновенного расположения всех основных космических объектов и конфигурации общего гравитационного поля. И только ученик 8 класса уверенно подставит массу шляпы в простейшее уравнение для свободного падения.

Конечная цель конструирования экологической теории всегда проста и должна быть выражена "одним числом" – исследуемую экосистему нужно отнести к одной из немногих категорий качества ("хорошая", "плохая", "грязная", "неустойчивая", "депрессивная" и т.д.), которая является итогом поставленной задачи. Поэтому, анализируя процесс смены парадигм в экологии [Розенберг, Смелянский, 1997], можно предполагать в текущем столетии обратное движение "маятника" (точнее, новый виток "диалектического штопора") от диатропической познавательной модели С.В. Мейена [1990; Чайковский, 1992] назад к прагматической ньютоновской модели, оснащенной, однако, мощным интеллектуальным придатком отсева "лишних" (малоинформативных в каждом конкретном случае) частностей. Основная задача науки – разработать методы адекватного представления “простыми средствами сложных свойств экосистем” (точнее говоря, сложных реалий окружающего мира). Перефразируя Ю. Одума [1975], “…принцип сводимости свойств целого к сумме свойств его частей должен служить первой рабочей заповедью экологов”, нужно только выбрать физиономически верные свойства "частей" и выполнить над ними целеобусловленные функциональные преобразования.

Конечная простота модели представления экосистемы предполагает одновременно и ее необходимую внутреннюю сложность, внешне скрытую, по возможности, от внимания исследователя. Прообразом такого решающего автомата является та или иная модель "искусственного интеллекта" (см. главу 9), внутри которой, при ограниченном наборе входных и целевых переменных, заложен сложный, многоуровневый и самоорганизующийся механизм внутренних функциональных преобразований. В результате последних происходит селекция наиболее продуктивных гипотез о закономерностях функционирования экосистем, которые и предъявляются исследователю.