Из вышеизложенного можно сделать вывод, что метод теоретического восхождения от абстрактного к конкретному наиболее эффективен при исследовании устойчивых, стабильных, относительно закрытых реальных систем и при анализе идеальных систем с относительно простым набором допустимых операций. То есть речь идет о моносистемах, не превышающих определенного уровня сложности. Но для комплексных динамических систем вступает в силу принцип варьирующей существенности свойств реального мира и методов его познания, вследствие чего метод восхождения от абстрактного к конкретному теряет эффективность (исходная абстракция вынужденно «тощает») и перестает занимать однозначное первое место.

Возвратимся к идее приближения познавательных средств к свойствам неоднозначного, меняющегося мира.

Идея использования нечеткости, «размытости» относится не только к понятиям и образам, но и к другим классам средств познавательной деятельности: вводятся нечеткие меры, нечеткие модели, нечеткие алгоритмы и т. д. Например, нечеткий алгоритм определяется как упорядоченное множество нечетких инструкций, содержащих нечеткие понятия [Нечеткие множества… 1986, с. 198]. Г. А. Балл [1990] использует близкий по смыслу термин «квазиалгоритм» и сравнивает свойства четких алгоритмов, квазиалгоритмов и эвристик, используемых в учебном процессе. Эвристики, в отличие от алгоритмов, не приводят к однозначному успеху, но они управляют пространством поиска, то сужая, то расширяя его. Они предлагают относительно узкие или широкие направления, предположительно ведущие к решению. Иначе говоря, эвристики – это недостаточно точные, «размытые» рекомендации, стоящие в этом смысле ближе к неоднозначности реального мира, чем однозначные точные предписания. Насколько нам известно, наиболее полную классификацию эвристических приемов решения задач и их обобщение в виде целостной системы дал И. И. Ильясов [1992].

Если сам мир динамичен, неопределенен и неоднозначен, и его познание с необходимостью включает неоднозначные средства, то можем ли мы рассчитывать на такое проектирование и осуществление сложной деятельности, которое бы позволило однозначно достигать поставленной цели? Достигать сразу, без практических проб, без неточностей и ошибок? Можем ли мы действовать в комплексной изменяющейся ситуации лишь на основе предварительной ориентировки и предварительного проигрывания в уме (на бумаге, на компьютере)? Ведь эта ориентировка должна быть настолько полной и исчерпывающей, чтобы сделать совершенно излишним сколько-нибудь значительное изменение предварительных представлений об объекте в ходе последующего реального взаимодействия с ним.

Исходя из принципов неполноты, неопределенности, «горизонта прогноза» и учитывая отсутствие универсальных однозначных методов, следует признать, что существование такой достаточно полной ориентировки в комплексных динамических ситуациях невозможно. В этих ситуациях объективно не содержится полной априорной информации, необходимой для организации деятельности без проб и ошибок, без реального эксперимента. А. Т. Шумилин [1989] подчеркивает, что пробы – это универсальные орудия поиска, неизбежные при решении любых нестандартных задач и отражающие процесс выдвижения и проверки гипотез. Как показал Ю. К. Стрелков [1999, с. 162], попытки исполнения действия в соответствии с правилами в процессе овладения сложной деятельностью обязательно влекут за собой ошибки. Ошибка здесь – результат активности по освоению границ, пределов, внутри которых действует правило и где результат может считаться нормальным.