Понятие сложности не имеет четкого определения в науке, и не выделялось в качестве самостоятельной проблемы до возникновения кибернетики. Наиболее распространенным, но не полным является понимание сложного как суммы частей, элементов. В соответствии с этим положением, И. Б. Новик [Цит. по: 93] выделил два вида сложности: аддитивная и неаддитивная сложность. Для аддитивной сложности характерно совпадение свойств совокупности с суммой составляющих ее элементов, то есть свойства целого равны сумме свойств его частей. Такое понимание сложности носит количественный характер. Неаддитивная сложность понимается как целостность. Здесь свойства совокупности не сводятся к сумме своих элементов, а следовательно, учитывается качественный аспект. Решение проблемы объединения этих двух противоположных подходов к сложности предложили Б. В. Бирюков [12] и В. С. Тюхтин [89]. Они увидели связь качественной и количественной составляющих сложности в формулах количества информации. Формула Шеннона определяет логарифмическую меру количественной сложности статистических совокупностей, но позволяет учитывать качественную сторону сложности, так как различные в качественном отношении элементы можно кодировать различными вероятностями.

Методы теории информации позволяют определить сложность физических объектов, химических веществ, в биологии - сложность различных составляющих организма и самих организмов, включая человека. Кроме статистической теории информации для оценки сложности используется и алгоритмический подход Колмогорова, который исходит из определения количества информации как сложности одного индивидуального  объекта  относительно  другого.  Это  представление  не

31 противоречит пониманию информации как разнообразия. Более того, эта трактовка является более общей, так как для понятия сложности характерно лишь отношение тождества данной совокупности и отношения качественного и количественного различия между элементами. Однако здесь не учитывается порядок расположения элементов в множестве (в пространственных, временных и других отношениях). Методы теории информации позволяют восполнить этот недостаток, так как информация также обуславливает принцип упорядоченности. Если в этом сложном упорядоченном множестве мы будем учитывать также взаимосвязи между элементами его составляющими, то получим такое определение разнообразия как организация.

Понятие информации включает все типы разнообразия по мере специализации: сложность, упорядоченность, организацию. Степень организации объекта максимальна, когда любой элемент его взаимодействует (находится в отношении) с любым другим элементом. Таким образом, совокупности (сложности) могут быть неорганизованными, частично организованными и полностью организованными. Организация объектов может быть измерена с помощью формулы относительно негэнтропии К. Шеннона.

Объем понятия системы меньше, чем объем понятия организации. По определению Н. Ф. Овчинникова [63], система - это организованное множество, образующее целостное единство. Система отличается от организации своей отграниченностью от окружающей среды. Заметим, тем не менее, что на уровне системы еще не достигается исчерпывающее развертывание информации как разнообразия. Последний уровень -структурный. Структура — это строение и внутренняя форма организации системы, выступающая как единство устойчивых взаимосвязей между ее элементами, а также законов данных взаимосвязей [94]. Другими словами, структура представляет собой совокупность устойчивых связей объекта, обеспечивающих его целостность [95]. Таким образом, структуру считают