Общая картина наших знаний о поведении систем

Как нет единого определения сложности, так нет и единой теории, которая объясняла бы поведение всех сложных систем разом [Lewin 1999: x]. Ученые давно пытаются обнаружить фундаментальные законы, которые были бы применимы к любым системам при любых обстоятельствах, но пока что эти попытки не увенчались успехом.

Представляется разумным задать вопрос: что же такое эта «теория сложности»? И хотя есть множество ее определений, существует точка зрения, что единого описания данная теория не имеет[8].

Каждая система имеет свои специфические особенности, поэтому выводы, сделанные из прошлых результатов, не дают гарантии будущих успехов. Так что, судя по всему, все, что у нас сейчас есть, – это набор различных теорий, которые иногда дополняют друг друга, иногда перекрывают, а иногда и противоречат друг другу.

Более того, существует достаточное количество более локальных исследований, каждое из которых внесло свой вклад в развитие знаний о сложных системах. Их можно сравнить с глазами, ушами и пальцами нашего человека, олицетворяющего всю сумму известных на данный момент знаний о поведении сложных систем. Например, исследования диссипативных систем дали нам представление о спонтанном формировании структур и о том, каким образом может протекать самоорганизация систем внутри границ. Изучение клеточных автоматов продемонстрировало, что сложное поведение системы может быть результатом простых правил. Исследования в области искусственной жизни показали, как осуществляется обработка информации в агент-ориентированных системах. Благодаря изучению самообучающихся систем мы поняли, каким образом генетические алгоритмы обеспечивают способность живых систем к адаптивному обучению. А в результате анализа социально-сетевых структур мы теперь понимаем, как распространяется информация среди людей.

Несмотря на то, что некоторые части тела нашего человека выглядят непропорционально и что сам он уродливее, чем зомби в балетной пачке, он тем не менее весьма живой – как и сумма знаний, которую олицетворяет (рис. 3.1). И когда эти знания применяются к сложным системам, мы называем их теорией сложности. Но что конкретно мы имеем в виду, когда говорим, что система, с которой мы имеем дело, сложная?