Основная задача теории сложных систем —
построение новой научной картины мира
или выработка «нового диалога человека
с Природой» (И. Пригожин)
Многие современные фундаментальные научные проблемы и высокие технологии связаны с явлениями, лежащими на границах разных уровней иерархии теорий. Иными словами, большинство естественных наук (физика в первую очередь) и некоторые из гуманитарных (экономика, социология, психология) разработали концепции и методы для каждого из иерархических уровней, но не обладают универсальными подходами для описания происходящего между этими уровнями иерархии. Нестыковка иерархических уровней различных наук — одно из главных препятствий для развития истинно междисциплинарных исследований (синтеза различных наук) и достижения цели построения целостной картины мира. Переброска мостов между иерархическими уровнями требует, очевидно, нового мировоззрения и нового языка. Теория сложных систем — это одна из удачных попыток (да, по сути, и единственная попытка) построения такого синтеза на основе универсальных подходов и новой методологии. Следует здесь же отметить, что по меткому выражению П. Бака «теория сложности не может объяснить все обо всем, но что-то обо всем может».
Теория сложности, не имеющая до сих пор четкого математического определения , может быть охарактеризована свойствами тех систем и типов динамики, которые являются предметом ее изучения:
Нестабильность: сложные системы стремятся иметь много возможных мод поведения, между которыми они блуждают в результате малых изменений параметров, управляющих динамикой.
Неприводимость: сложные системы должны рассматриваться как целое и не могут быть изучены разбиением их на части, которые рассматриваются изолированно. То есть, поведение системы определяется взаимодействием частей, но редукция системы к ее частям разрушает большинство аспектов, привносящих в систему индивидуальность.
Адаптивность: Сложные системы часто состоят из множества агентов, которые принимают решения и действуют исходя из частичной информации о системе в целом и ее окружении. Более того, эти агенты в состоянии изменять правила своего поведения на основе такой частичной информации. Если коротко, то сложные системы обладают способностью извлекать скрытые закономерности из неполной информации, обучаться на этих закономерностях и изменять свое поведение на основе новой поступающей информации.
Эмерджентность: (от существующего к возникающему у И. Пригожина): сложные системы продуцируют неожиданное поведение; фактически они продуцируют паттерны и свойства, которые невозможно предсказать на основе знания свойств их частей и взаимодействий между ними, рассматриваемых изолированно.
Эти характерные черты позволяют отделить простое от сложного, присущего наиболее фундаментальным процессам, происходящим, как в естественных, так и в гуманитарных науках, составляя тем самым истинный базис междисциплинарных исследований. Что еще более существенно, это то, что за последние 30-40 лет в теории сложности были разработаны новые научные (т.е. контролируемые и воспроизводимые) методы, позволяющие универсально описывать сложную динамику, будь то в явлениях турбулентности, или в поведении электората накануне выборов.
Многие сложные явления и процессы в таких областях как экология, социология, экономика, политология и др. «не воспроизводимы» в реальном мире, в том же смысле, как воспроизводимы эксперименты в физике. Поэтому лишь появление мощных вычислительных средств и создание компьютерных (виртуальных) моделей этих явлений позволило впервые в истории науки производить эксперименты в этих областях так же, как это всегда делалось в естественных науках. Однако компьютерное моделирование потребовало развитие и новых теоретических подходов: фрактальной геометрии , теории хаоса, саморганизованной критичности, нейроинформатики, квантовых алгоритмов.
Все это позволяет говорить о рождении новой междисциплинарной науки — теории сложных систем.
ПЕРСПЕКТИВНЫЕ НАПРАВЛЕНИЯ ИССЛЕДОВАНИЙ ПО ТЕОРИИ
Самоорганизованная критичность
Вероятно, новая парадигма будет опираться на сочетание динамики и статистики. Математические модели, основанные на таком сочетании, предлагаемом теорией самоорганизованной критичности, позволили по-новому взглянуть на множество нелинейных процессов от биржевых крахов и схода снежных лавин до землетрясений и утечки конфиденциальной информации. Поведение подавляющего большинства естественных и антропогенных систем носит отпечаток стохастичности. Поэтому принципиальным при оценке их безопасности является понимание статистических свойств происходящих в них случайных процессов. Как правило, при определении надежности любой системы явно или неявно предполагается, что происходящие в ней процессы имеют «компактные» законы распределения, например, гауссово распределение, т.е. такие, для которых вероятность выхода случайной величины за пределы некоторого проектного диапазона значений пренебрежимо мала. Несмотря на весьма широкую распространенность этого подхода, можно утверждать, что такая ситуация в сложных системах — скорее исключение, чем правило. Типична же ситуация, когда распределение вероятности имеет длинный, убывающий по степенному закону (т.е. очень медленно), «хвост», и наибольший ущерб приходится на очень крупные и очень редкие события. Классическим примером может служить зависимость численности землетрясений от их энергии (закон Рихтера-Гутенберга). Возникновение «широких» (с «хвостом») распределений обусловлено возможностью лавинообразного роста возмущений в сложных системах В то время как о свойствах «компактно» распределенной случайной величины минимальную информацию может дать значение ее математического ожидания, для величины с «широким» распределением знания его недостаточно даже для качественных оценок, поскольку оно не дает никакой информации о крупных событиях. Более того, в ряде случаев математическое ожидание таких величин в принципе не может быть определено по экспериментальным данным. По этим причинам для описания таких систем введена новая статистическая характеристика, названная масштабом (Scale), определяющая характерный размер крупных событий.
Теория риска и безопасности
Человечество входит в новое тысячелетие со словами об устойчивости, безопасности, гармонии своего развития. Международные встречи в Рио-де-Жанейро и Токио показали, что политики, ученые, руководители промышленных и финансовых структур искренне озабочены глобальными проблемами. Однако не настолько, чтобы реализовать серьезные, требующие значительных ресурсов программы. К сожалению, переговоры между развитыми и развивающимися странами по этим вопросам все чаще напоминают диалог грабителя и потерпевшего по поводу глобально проблемы «ограбления». Однако растущее неравенство регионов, государств, социальных групп само превратилось в острую глобальную проблему. Пока человечество не намерено платить настоящую цену за устойчивость своего развития. Но ситуация быстро меняется. На наших глазах рождается новая реальность. Меняются системные свойства нашего мира. Например, Наполеон полагал, что для того, чтобы начать войну, ему надо убедить всех маршалов, 3/4 генералов, половину офицеров. Ситуация радикально изменилась. С одной стороны, чтобы начать войну, сегодня достаточно решения гораздо более узкого круга лиц. С другой стороны, число людей, локальные действия которых могут иметь глобальные последствия, не относящихся к политическому истеблишменту, резко возросло. Это операторы атомных станций, командиры ядерных ракетоносцев, террористы, готовые играть без правил, и ряд других. Осмысление этой новой реальности требует серьезного междисциплинарного анализа, к которому научное сообщество только начинает подходить. Однако этот важный социальный заказ, непосредственно связанный с нашим будущим, уже осознан. Опыт анализа сложных систем и методы построения упрощенных моделей, концепций, понятийного аппарата могут оказаться здесь очень полезными.
Историческая механика и стратегическое планирование
Принимаемые в настоящее время решения порой настолько важны, что они меняют не только политическую, экономическую, социальную, но и историческую траекторию государства, региона, этноса. При этом, к сожалению, часто приходится выбирать между плохими и очень плохими вариантами. Но для того чтобы выбирать или всерьез заниматься стратегическим планированием, нужно представлять альтернативные возможности, «виртуальные исторические траектории». Надо осознавать, что если идеологические заклинания, вроде «иного не дано», «конца истории» или «отказе от -измов» долго и настойчиво внушаются обществу, то это скорее всего означает, что каким-то социальным группам это очень выгодно. Глубокий кризис чисто гуманитарного знания в этой сфере показывает, что и здесь речь должна идти о междисциплинарном подходе. В самом деле, философия истории от Гегеля до Тейяра де Шардена оперировала такими понятиями как «смысл» или «конечная цель». Но теория сложности показала, что даже в довольно простых системах есть горизонт прогноза, а уж говорить о глобальной предопределенности вообще не приходится. Это заставляет спуститься с небес или из сферы схоластики на землю и взглянуть на историю как на прикладную дисциплину. Первые шаги в разработке такой техники анализа, которую условно можно назвать «исторической механикой» уже сделаны. Без конкретных моделей макроэкономического анализа описание социально-психологических процессов, техники имитационного компьютерного моделирования, которую в этой области предстоит развить, оно будет лишено почвы под ногами.
Нейронауки
«Белым пятном», «слабым звеном», «окном уязвимости» во многих социальных проектов 20 века оказывался человек. Он опять и опять оказывался совсем не таким, каким ему надлежало бы быть по мнению философов и политиков. В свое время Е. Вигнер, обсуждая пределы науки, выделил две «сверхдисциплины», предлагающие универсальную и самосогласованную картину мира. Это физика и психология. Психология, как показало ее развитие в последние 20 лет, не приняла этого вызова. Ей оказалось очень трудно стать по-настоящему естественной наукой. Биология сообщает множество интересных и важных подробностей о человеке, упуская что-то принципиальное. Все это верные признаки того, что назрела необходимость в междисциплинарном синтезе в этой области. Сейчас центром притяжения для многих дисциплин становится парадигма, называемая нейронаукой. Оказалось, что, исходя из самых общих представлений об архитектуре мозга и принципах его работы, можно строить замечательные компьютерные системы, которые справляются с задачами трудными или недоступными для обычных компьютерных архитектур и алгоритмов. В сфере притяжения этой парадигмы оказывается все больше работ из области когнитивной психологии и нейробиологии, вычислительной техники и физиологии, а также множество исследований, которые можно отнести к теории сложных систем.
Теория сложных систем в нашем Институте
За последние несколько лет в нашем Институте достигнуты определенные успехи в развитии теории сложных систем, как в плане научных исследований, так и в образовательном процессе. Упомянутые выше направления исследований, а также ряд других, развиваемых в настоящее время, позволяют надеяться, что Институт системологии станет одним из лидирующих центров России по теории сложных систем как в исследовательской, так и в образовательной перспективе.