Главная » Статьи » Наука » Философия

Сложные системы и принцип развития

Сложные системы и принцип развития

М. М. Мутурзалиев

Рассмотрение понятий усложнения, организации, развития и их соотношений вызвано тем, что иногда в литературе они необоснованно отождествляются. Более того, некоторые авторы также необоснованно строго разделяют сложные системы на кибернетические и самоорганизующиеся1. Наша задача — показать противоречивый характер развития кибернетических (самоорганизующихся) систем и на этой основе выявить соотношение рассматриваемых понятий и соответственно принципов усложнения, организации и развития, а также некоторые критерии сложности рассматриваемых систем.

 

Кибернетические системы — это, прежде всего, открытые информационные системы. Следовательно, взаимодействуя с внешней средой, они изменяют свое состояние или структуру и состояние окружающей среды. Притом все эти изменения идут в пользу развития самой системы. Вот такие системы мы и называем самоорганизующимися системами. Так, Г. Ферстер непосредственно связывает существование самоорганизующихся систем с окружением, «которое обладает доступными для нее энергией и порядком и с которыми наша система находится в состоянии постоянного взаимодействия (подчеркнуто нами. — М. М.), так что она как-то умудряется «жить» за счет этого окружения»1. Тогда возникает вопрос, что является для системы самоорганизующимся фактором — взаимодействие внутренних компонентов или взаимодействие системы со средой. Нельзя не согласиться с П. К- Анохиным, считающим, что «формирование системы подчинено получению определенного полезного результата»2. Что это положение не имеет ничего общего с телеологией, видно будет при рассмотрении общества как самоорганизующейся системы.

 

Разбирая связь этих систем с их окружением, нельзя обойти вопрос о соотношении внутреннего и внешнего. Под внешним понимается совокупность условий существования системы, находящихся вне самой системы. Внутреннее же — это собственная природа системы, ее специфика, закономерность ее развития. Но внутреннее и внешнее не изолированы друг от друга, а находятся в единстве. Приоритет же при этом единстве принадлежит внутреннему, т. е. сущности системы.

 

Всякое развитие имеет своим источником внутренние противоречия. В. И. Ленин, защищая это положение в своем фрагменте «К вопросу о диалектике», разбирая две концепции развития, писал: «При первой концепции движения остается в тени само движение, его двигательная сила, его источник, его мотив (или сей источник переносится во вне — бог, субъект etc.). При второй концепции главное внимание устремляется именно на познание источника «с а м о» движения»3. Но при этом ничуть не умаляется роль внешних факторов в процессе развития. Они, хотя и опосредованно, но могут влиять и влияют на внутреннее, только действие их обязательно преобразуется в соответствии с внутренней сущностью (целью) системы. Подтверждением такого положения и являются, в частности, самоорганизующиеся системы. Выражается оно и в определении самого понятия самоорганизации, под которой понимается «способ связи эволюционирующей системы с внешней средой, причем такой способ связи, при котором происходит извлечение упорядоченности из среды, и на этой основе в силу внутренних факторов возрастает упорядоченность х самой системы»1.

 

В самоорганизующихся системах процессы усложнения организации и развития диалектически взаимосвязаны. Попытка показать эту авязь делается в работах как советских (В. Г. Афанасьев, Б. В. Ахлибининокий, А. Н. Колмогоров, В. И. Кремянский, С. Т. Мелюхин, Е. Ф. Молевин, А. Д. Урсул, А. Е. Фурман, И. И. Шмальгаузен, В. А. Энгельгардт, Г. А. Югай и др.), так и зарубежных (М. Аптер, Н. Винер,

 

Ч.            Дарвин, Дж. фон Нейман и др.) ученых. Некоторый анализ этих понятий дается, например, в книге М. Аптера «Кибернетика и развитие». Представляется весьма интересным сравнение этим автором биологического и кибернетического подходов к данной проблеме. Здесь он поднимает ряд проблем и ставит вопросы о возможности применения идей кибернетики в решении этого вопроса. Авторы же, отрицающие применимость методов и идей кибернетики, теории автоматов, теории информации в этом вопросе, исключают тем самым проникновение методов точных наук. Они отождествляют эволюцию, развитие, прогресс и усложнение и занимают крайнюю позицию. Это, по-видимому, объясняется односторонним подходом к столь противоречивому процессу — процессу развития.

 

Противоречивыми же моментами развития систем, наряду с другими, являются их дифференциация и интеграция.

 

Под дифференциацией понимается увеличение числа разнородных элементов, блоков в системе и функциональных связей между ними11. Такое понимание дифференциации по смыслу близко к понятию разнообразия в теории информации. По У. Эшби, количество информации выступает как мера неоднородности элементов системы и тем самым как мера сложности дифференцированности системы. Под интеграцией понимается не только объединение частей в одно целое, но и подчинение их целому «а основе как внутрисистемных, так и межсистемных связей и взаимодействий. Отсюда усложнение организации с необходимостью ведет к усложнению новых зависимостей и усложнению системы связей. «Основной чертой при этом переходе от простого к сложности, — пишет В. А. Энгельгардт, — является именно его интегральный характер, возникновение определенной системы связей, утрата компонентами образующейся целостности некоторой части своих индивидуальных свойств, поглощение их свойствами интегрального целого»1. Такое понимание прогресса — эволюции развития — нисколько не противоречит пониманию данного процесса Ч. Дарвиным, который считал лучшим свидетельством его естественный отбор. Он утверждал, в частности, что «лучшим определением высоты организации, какое только было дано, служит степень специализации или дифференциринки частей, а естественный отбор и приводит к этой именно цели в силу того, что при этом отдельные части получают возможность с большим успехом выполнять свои функции»2.

 

В органическом мире развитие, прогресс сопровождаются постоянным ростом и усложнением степени дифференциации частей у организмов, а также их одновременной интеграцией в составе целого. Как правило, при этом зависимость части от целого увеличивается по мере возрастания степени сложности системы целого. Еще И. В. Гёте отмечал, что «чем выше уровень организации живого тела, тем более отличается организменное целое от суммы его частей, тем более дифференцированы части организма, тем разнообразнее отношения доминации и соподчинения между частями и тем выше степень иерархической сложности системы»3. Аналогичный процесс наблюдается и в технических, психических и социальных явлениях.

 

Прогресс характеризуется диалектическим единством дифференциации и интеграции функций и структур системы. По справедливому замечанию Ю. С. Мелещенко, «важным критерием технического прогресса выступает непрерывный процесс усложнения и интеграции техники»1. Поэтому нельзя изолировать дифференциацию, сложность и прогресс от интеграции, простоты и регресса. Интеграция в смысле упрощения выступает в системах с однородными элементам]!, но уменьшение количества однородных элементов не обязательно ведет к уменьшению их разнообразия и, следовательно, к уменьшению сложности системы в целом. Интеграция может показаться как упрощение вследствие уменьшения количества элементов после редукции лишних и объединения однородных. Однако это не уменьшает сложность систем ни в функциональном отношении, ни в структурном отношении. Следовательно, правы те авторы, которые связывают усложнение с развитием вообще и с прогрессом в особенности. Можно согласиться с Б. В. Ахлибининскнм и Н. И. Храленко, когда они утверждают, что «усложнение является главной стороной в развитии, а упрощение — подчиненной... сложность организации показывает степень развития явлений»1'.

 

По мнению У. Р. Эшби, упрощение сложных кибернетических систем является условием прогресса в кибернетике. Он, в частности, отмечает, что «у животного, способного к научению, информация, получаемая с генотипом, в большей мере дополняется информацией, поступающей из внешней среды; поэтому общее «количество адаптации» после научения может быть больше количества, передаваемого через генотип»1 2 3. С точки зрения теории информации, более прогрессивной считается та система, в которой за счет усиления или избыточности регулятора происходит ограничение разнообразия, и, следовательно, увеличение иегэнтропии в системе. При этом надо отметить тесную связь между экологическими и информационными факторами. Так, арогенное накопление информации происходит за счет расширения связей и взаимодействия системы со средой, усложнения экологических связей. Как справедливо отмечает А. Д. Урсул, «закон накопления информации справедлив не только для биологической ступени развития, он выступает в качестве показателя прогрессивного развития других форм материи; количество информации, объективно содержащейся в качественно различных материальпых системах, соответствует степени их развития»1. В этом смысле «накопление ценной (полезной) информации» выступает как общий критерий развития систем. Так, взаимодействие человечества, как открытой системы, с природой ведет к накоплению научной информации. Накопление информации в научном знании в результате бурной дифференциации и. интеграции наук является критерием прогресса общества. Технический прогресс также характеризуется накоплением информации. Таким образом, информационная природа развития биологических, технических, социальных, кибернетических систем становится очевидной.

 

Развитие как восхождение от простых форм материи к более сложным связано с отражательной способностью материи. Поступательное развитие конкретных автономных систем происходит в процессе взаимодействия с окружающей средой.

 

Отраженная информация является основой для дальнейшего развития системы. Количество и качество (отражение на разных уровнях развития материи) такой информации является также критерием развития (усложнения) системы. Преемственность в развивающихся системах — необходимое условие их дальнейшего усложнения. Эта преемственность происходит благодаря свойству отражать, т. е. зависит от приема полезной информации, хранения и использования ее. Такие свойства систем не только не обратимы, но и возрастают с течением времени. Прав С. Т. Мелюхин, утверждая, что «наличие последовательной иерархии целостных взаимосвязанных систем, преемственной связи между предшествующими и последующими результатами развития представляет необходимое условие для образования все более сложных и высокоорганизованных форм материи»-. А как обстоит дело, когда рассматривается система на одном уровне организации материи? Каково соотношение организованности с усложнением и развитием данной системы?

 

Понимая под организацией внутреннюю составляющую функционирования системы, можно заметить, что с точки зрения соответствия внешним условиям совершенствование или развитие организации не обязательно должны быть связаны с ее усложнением. При этом не следует упускать из виду различие между относительной сложностью организации и ее соответствием выполняемым функциям, ибо более жизнеспособной может оказаться и система с менее сложной организацией.

 

В литературе по вопросу о соотношении усложнения и организованности, усложнения и информации, информации и организованности существуют, по крайней мере, две точки зрения. Согласно первой тенденции к усложнению развивающихся систем тождественна накоплению информации в системе, увеличению негоэнтропии, т. е. повышению степени организованности систем. Согласно второй «оценка сложности не совпадает с организованностью», «увеличение сложности далеко не всегда связано с повышением уровня организации»1. Эти точки зрения на первый взгляд кажутся взаимоисключающими. Однако они имеют и общий элемент, так как в основе их лежит информационный фактор. Разбор же критериев организованности развивающихся систем вносит существенный вклад в понимание их сложности, так как накопление нужной информации означает как рост организованности, так и увеличение сложности. Действительно, «...если сложность (большую и меньшую) представлять себе как некоторое свойство систем, характеризуемое такими критериями, как большое число элементов систем, громадное («очень большое» — в смысле А. Н. Колмогорова) число возможных связей между ними, большое разнообразие типов связей, то организацию можно рассматривать как средство природы (и человеческой деятельности) «справиться со сложностью». При таком подходе организованность можно рассматривать как выразитель, показатель той сложности, которая заключена в данной организованной системе. Такой подход с методологической точки зрения заманчив потому, что представление об организованности и уровнях организованности является более подходящим для введения точных оценок»2.

 

Существование самоорганизующихся систем обусловлено их взаимодействием с другими системами и явлениями, характером связи между ними, их качественной специфичностью. «Чтобы существовать, — пишет А. Д. Урс}л, — кибернетические системы должны использовать разнообразие окружающей среды, соответствующим образом реагировать на разнообразие возмущений». И далее: «Кибернетические системы не только ограничивают вредное разнообразие, но ассимилируют полезное»1. Нельзя согласиться с теми, кто ценность информации связывает только с субъектом. Она объективно имеет место и в процессе эволюции простейших живых (самоуправляемых) систем. Поэтому «с дальнейшим развитием теоретико-информационного аппарата и обобщением в нем не только структурного, но и функционального разнообразия материальных процессов наука получила всеобщий, объективный и количественно выражаемый критерий основных тенденций процесса развития»1 2. При этом под развитием следует понимать изменение разнообразия, а не изменение вообще. Такое понимание «позволяет оценивать степень развития систем по количеству информации, содержащемуся внутри системы, направление развития — по знаку производной изменения этого количества, а темпы развития — по скорости изменения количества информации»3.

 

Информационный критерий развития, как отмечалось выше, тесно связан с таким атрибутивным свойством материи, как отражение. Под отражением понимается «проявляющееся во взаимодействии всеобщее свойство материальных систем определенным образом реагировать на изменения, происходящие в окружающей их среде, воспроизводить в иной форме, с определенной степенью адекватности черты, стороны, отношения, элементы или структуры другой системы»4. Такому пониманию отражения вполне соответствует содержание, вкладываемое в понятие информации А. Д. Урсулом и В. М. Глушковым; оно делает последнее применимым ко всем системным объектам. Чем выше уровень сложности кибернетической системы, тем больше влияние информационного фактора, т. е. информационный фактор усложнения обогащается.

 

В функционировании (развитии) кибернетических систем большую роль играет учет влияния результата на причины, вызывающие развитие. Это происходит благодаря обратной связи. Н. Винер в этой связи считает, что система, работающая по принципу обратной связи, должна строиться так, чтобы «информация о результатах ее собственных действий передавалась как часть информации, в соответствии с которой она должна продолжать функционировать»1. Такой же смысл, по существу, вкладывает в понятие обратной связи Л. А. Пет-рушенко: «В кибернетике изучается не просто обратное воздействие, а контролирующее (регулирующее) обратное воздействие, обусловленное передачей информации и имеющее своей конечной целью повышение организованности системы*. Таким образом, обмен информацией является специфической формой взаимодействия кибернетических систем, которые способны использовать получаемую информацию для управления своим поведением.

 

Для правильного понимания этих положений важное значение имеет высказывание П. К. Анохина о роли конечного полезного результата: «...Именно этот последний оказывает свое императивное влияние на всю систему и на переорганизацию ее компонентов. Он и лежит в основе общих закономерностей различных классов систем»3. Такого результата организованная система может достигнуть путем отбора существенной информации. Для этого же нужен регулирующий (ограничивающий разнообразие) орган, каким и является для живых систем мозг. Такая трактовка полезности конечного результата предполагает возможность внутреннего целепола-гания в кибернетических системах. А. Н. Колмогоров по этому поводу еще десять лет назад писал: «Сейчас наступило время, когда необходимо вполне конкретно представить себе пути возникновения материальных систем, обладающих внутренней целесообразностью, во всей их общности, не пренебрегая я возможностями, еще не наблюдавшимися непосредственно»4.

 

В самоорганизующихся системах информационная избыточность имеет свои пределы, превышение которых может только препятствовать решению поставленных перед системой задач. Большое методологическое значение поэтому имеет  «-формулированный И. М. Гельфандом и М Л. Цетлнным «принцип наименьшего взаимодействия», который говорит о том, что система является целесообразно работающей в некоторой среде, если она стремится минимизировать свои взаимоотношения с последней1. В таком случае получается ограничение разнообразия (также информации и сложности). Это ограничение ведет систему к большей организованности, упорядоченности, а может быть даже в некотором смысле и к упрощению, к новым (качественным) связям. Однако на этой основе нельзя отождествлять упрощение с организованностью, а сложность с дезорганизованностью. Так, развитие оплодотворенного яйца приводит к многоклеточному организму. Это происходит благодаря поглощению информации (дополнителы но к наследственной) из окружающей среды. Представляется правильным утверждение М. М. Камшилова о том, что «сложная система способна извлекать большую информацию, чем относительно простая»1 2. Эта мысль согласуется с законом необходимого разнообразия У. Р. Эшби, согласно которому внутреннее разнообразие системы должно быть не меньше разнообразия внешней среды.

 

Сложность системы и ее организованность могут быть сравнимы, когда речь идет о величине структурных уровней системы. «Более сложной системой следует признать более организованную в том смысле, что она содержит большое число уровней организаций»3. Этот тезис И. Кардашев аргументирует тем, что многоклеточный организм, обладающий широким регистром регуляторных механизмов и многоступенчатой иерархией своей структуры, является более сложным, чем одноклеточный организм. Аналогично мнение и других биологов.

 

Вот эти и многие другие факты говорят о том, что эволюция, развитие и связанный с ними процесс усложнения систем происходят не одинаково. Основное различие между эволюцией и развитием, по М. Аптеру, заключается в том, что «в случае развития управление внутреннее, а в случае эволюции — внешнее». Он же далее пишет:                «Поскольку в процессе эволюции сложность увеличивается, то можно ожидать, что формальное изучение эволюции будет иметь некоторое отношение к развитию как процессу, при котором, видимо, тоже происходит увеличение сложности»1.

 

Один из создателей кибернетики Дж. фон Ыейман считал одним из главных критериев сложности самовоспроизведение систем. Каково же соотношение между процессами самовоспроизведения, развития и усложнения? Это лучше всего заметно в модели Дж. фон Неймана, сущность которой сводится к тому, что одна машина строит другую машину, а не вторая машина строится сама на основе инструкций, данных ей первой машиной. Модель Дж, Неймана не объясняет еще процесс развития, хотя самовоспроизведение является основой для развития. Самовопроизведение является также важнейшей характеристикой и разновидностью самоорганизации. В процессе самовоспроизведения решающую роль играет свойство сложности. Не случайно поэтому то, что Дж. фон Нейман, сравнивая развитие живых систем и автоматов, связывал их сложность со способностью к самовоспроизведению. Он рассматривал в основном пять различных моделей самовоспроизведения в их усложняющейся последовательности. Ими являются кинематическая, клеточная, модель типа «возбуждение — порог — усталость», непрерывная и вероятностная модели. Конструирование автоматов и сравнение их с живыми организмами дали основание Дж. фон Нейману заключить, что «фактор сложности играет важную роль во всякой попытке продвинуться вперед в теории автоматов и что понятие сложности, несмотря на первый взгляд количественный характер, может в действительности выражать нечто качественное значение... Тот факт, что сложность, точно так же как и структура организмов, ниже некоторого минимального уровня является вырождающейся, а выше этого уровня может стать са-мовоспроизводящейся и даже расти, несомненно сыграет важную роль во всякой будущей теории рассматриваемого нами предмета»1 2.

 

По М. Аптеру, ни машину Тьюринга, ни модели самовоспроизведения Дж. фон Неймана и модели развития других исследователей нельзя считать развивающимися, так как они так же, как и идеи Беркса и других о растущих автоматах, «связаны непосредственно с управляемым изнутри развитием». Однако рассуждения М. Аптера вовсе не говорят о безуспешности метода моделирования в объяснении развития систем. Какой же смысл вкладывает М. Аптер в понятия «рост» и «развитие»? Он пишет: «...под словом «развитие» иногда понимают «днфференцировку», а иногда рост и днфференциров-ку вместе в противоположность одному росту. Именно этот второй смысл мы придаем здесь термину «биология развития». Рост понимается им также, как и многими другими исследователями, как простое увеличение размеров. Понятие «развитие» у него выражает диалектическое сочетание «функциональной дифференцировки» с «пространственной диффе-ренцировкой». «Во всяком случае, — пишет М. Аптер, — обе эти формы дифференцировки представляют собой разные стороны все усложняющейся пространственной структуры развивающегося организма»1. Действительно, такое понимание диалектического единства функции и структуры друг с другом и с условиями внешней среды позволяет нам глубже понять закономерности развития системы от простого к сложному. Раз функциональная дифференцированность вызывает структурные изменения, стало быть, можно выяснить особенности структуры по проявлениям их функциональной деятельности. При этом моделирование развивающихся систем является одним из необходимых методов. Отметим некоторые особенности познания развивающихся систем на уровне человеческого общества.

 

Как отмечалось выше, для полноты познания развития системы иногда бывает полезным рассматривать ее изолированно, но такое рассмотрение не является достаточным. Оно должно быть дополнено анализом взаимодействия, взаимосвязи с другими материальными системами, сосуществующими с данной. Это предполагает конкретно-исторической подход к изучаемой системе. Такой подход был применен классиками марксизма-ленинизма в анализе социальных систем (капитализма и социализма). К. Марксом в «Капитале» были разработаны принципы структурно-функционального подхода. Они были реализованы в рассмотрении капиталистической экономики, капиталистического производства, капиталистического общества как целостной системы с определенной организацией, структурой. Подробный анализ этих принципов проводится в работах советских авторов1. Такое же применение может иметь структурно-функциональный подход и для анализа такой сложноорганизованной и развитой социально-экономической формации, как социализм, что и делается рядом исследователей1 2.

 

Заметим также, что по применению системного и структурно-функционального подходов в исследовании социальных процессов немало книг издано на Западе. Как отмечает В. Г. Афанасьев, «в решении прикладных проблем, в особенности проблем управления сложными системами, в применении логики, математики и электронно-вычислительной техники в рамках системного подхода западные специалисты по системам достаточно преуспели. Нам нужно использовать их достижения, их опыт, разумеется, с учетом условий, целей и возможностей социалистического общества»3. При этом всем, кто занимается вопросами управления, так или иначе приходится пользоваться кибернетическими принципами и понятиями.

 

Кибернетика рассматривает процессы управления и переработки информации как упорядоченные в пространстве и времени процессы, подчиненные некоторой цели4. Правда, кибернетика рассматривает цель со стороны общей структуры функционирования системы. Модифицированный перенос этого свойства в социальную систему позволяет связать его с сознательной деятельностью человека. Наличие фактора сознательности в социальной системе тесно связано, в свою очередь, с процессом отражения, содержащим три взаимосвязанных момента (потребность, идеальное предвидение и направленность). Эти факторы обеспечивают достижение конечного результата деятельности системы — цели. Таким образом, цель — это, прежде всего, процесс, который осуществляется по ходу функционирования и развития системы. Цель, существуя первоначально в идеальном виде, в ходе функционирования объективируется. В. И Ленин указывал, что «на деле цели человека порождены объективным миром и предполагают его, —находят его как данное, наличное». Не случайно В. И. Ленин отмечал мысль Гегеля о том, что «деятельность цели направлена не на себя самое..., а на то, чтобы посредством уничтожения определенных (сторон, черц явлений) внешнего мира дать себе реальность в форме внешней действительности...»1. Отсюда ясно, что цель, как процесс, имеет как объективную, так и субъективную стороны, тесно связанные друг с другом. Эти и многие другие раскрываемые кибернетикой общие закономерности управления естественными и искусственными сложными системами имеют существенное значение и для управления общественными процессами.

 

Итак, нетрудно заметить, что в развитии технических биологических и социальных систем внешние и внутренние факторы имеют свои особенности. Тем не менее протекание информационных процессов в них, можно сказать, структурно одинаково. Благодаря этому и возникает возможность кибернетического моделирования сложных развивающихся систем.

 

В точных методах исследования саморазвивающпхея систем все больше внимания уделяется фактору времени. Как было отмечено выше, Дж. фон Нейман, создавая «логическую» теорию автоматов, обращал пристальное внимание на вопросы моделирования естественных систем и их поведения, в том числе их эволюции и самовоспроизведения. Самовоспроизведение в этом смысле оказывается соотнесенным с процессами самоусложнения и саморазвития. Производя себе подобных и даже сложнее себя «вещи», автоматы Неймана со временем усложняются (развиваются). Как известно, Дж фон Нейман придавал фактору времени определенное значение. Так, сравнивая в этом плане логику с логикой автоматов, он писал: «Имеется одно важное различие между обычной логикой и представляющими ее автоматами. В логике время нигде не появляется, в то время как в каждой электрической схеме или нервной системе имеется некоторое запаздывание между сигналом входа и ответом на выходе. Работа такой реальной системы всегда связана с определенной последовательностью во времени. Это никак не является недостатком. Это предотвращает, например, появление более или менее явных порочных кругов различного вида (связанных с «неконструктивностью», «импредикабельностью» и т. п ), которые представляют собой основной класс опасностей в современных логических системах»1.

 

Вклад Дж. фон Неймана, И. И. Шмальгаузена и других в развитие теории самоорганизующихся систем и значение последней в обогащении (уточнении) принципа развития нельзя недооценивать. В последнее время развивающийся «функциональный» подход к определению сущности жизни и мышления также вносит новое в принцип развития. Поэтому вполне попятно высказывание Б. В. Бирюкова о том, что «исследование принципов построения самоорганизующихся систем, ведущееся в рамках теоретической и технической кибернетики, включая моделирование процессов адаптации и самоорганизации на электронных цифровых машинах, математическое описание явлений жизни (в частности, механизмов приспособления организмов к внешней среде и процессов биоэволюции) имеют выдающееся значение для обогащения философского принципа развития».

 

Таким образом, философский принцип развития и тесно связанный с ним принцип материального единства мира конкретизируются благодаря применению кибернетических идей н принципов, основанных на информационных процессах. Феномены информации (информационных процессов) дополняют формы проявления материи и движения.

Категория: Философия | Добавил: fantast (14.06.2018)
Просмотров: 28 | Рейтинг: 0.0/0