Инновационная сложность

Еще Кант писал: «Никакой человеческий разум (даже никакой конечный разум, который был бы подобен нашему, но превосходил бы его по степени) никоим образом не мог бы надеяться понять возникновение даже травинки на основании одних только механических причин» [32]. Структуры самоорганизации в мире устроены настолько сложно, что в синергетике говорят о квазицелесообразности или телеономии. Причем квазицели относятся к структурам самоорганизации и неживой природы. Там уже есть самодостраивание, там также царят хитрые законы – сквозные (универсальные) законы сложного поведения в мире, отнюдь не механические. Структуры-аттракторы обладают и различными типами симметрий, том числе и эволюционными, когда структуры «разного возраста» (с разными максимумами) расположены на разных расстояниях от центра симметрии. То есть можно говорить о простоте сложности или о сложноорганизованной простоте.

Можно поставить вопрос в духе Канта: как возможно сложное в мире? Что делает сложное сложным? Сложные системы, как правило, состоят из большого количества элементов (или подсистем). Но количество элементов – не главное. Определяющим фактором здесь является нетривиальность, запутанность, оригинальность отношений между элементами. Именно отношения (или связи) (тот «клей», который соединяет элементы в единой целое) делают сложное сложным. Отношения между элементами можно соотнести с функциями системы как целого. Сложными являются те объекты (системы, образования, организации), описать функции которых на порядок сложнее, чем само строение этих объектов (систем и т. д.).

Если речь идет о человеческих системах, то сложнее всего система из двух. Двум людям, будь то лидеры политических партий даже одного (правого или левого) крыла или два человека, решившие создать семью, не так-то просто договориться между собой.

Часто они могут договориться, только приняв часть личности другого как свою собственную, т. е. достижение консенсуса невозможно без жертв, без уступок, без допущения возможности частичной перестройки своей личности. Трем людям договориться уже проще. Современная синергетическая теория определяет оптимальную численность группы для самоорганизации. В команде, открывающей свое дело, в учебной группе и т. д. должно быть 7-12 человек. В коллективе большей численности возникают уже социальные иерархии, отношения господства-подчинения, а в коллективе меньшей численности не все места (социальные роли) оказываются заполненными. Оптимальная численность группы связана с оптимальным распределением ролей: в группе должны быть новатор (креативная голова), скептик, критик, ответственный исполнитель («рабочая лошадка») и т. п.

В настоящее время появляется большое количество книг, специально посвященных исследованию сложности. Мелани Митчелл, известная исследовательница проблем нелинейной динамики и сложности, пытается выделить те общие свойства, которые присущи и колонии насекомых, и иммунной системе, и аппарату мозга человека, и экономике. Она приходит к выводу, что сложные системы – это 1) системы, демонстрирующие сложное коллективное поведение, 2) системы со сложными взаимными связями, но без центрального контролирующего элемента, 3) адаптивные системы, т. е. способные изменять свое поведение, увеличивая свои шансы выживания и успешного функционирования, через обучение и эволюционные процессы. Сложная адаптивная система демонстрирует нетривиальное эмерджентное самоорганизующееся поведение [33].

Сходным образом определяет сложность венгерский ученый Петер Эрди. Он подчеркивает, что для сложных систем характерна 1) циклическая причинность, цепи обратной связи, 2) способность малых изменений порождать драматические последствия, 3) эмерджентность и непредсказуемость [34].

Проводят различие между дезорганизованной сложностью и организованной сложностью. Дезорганизованная сложность – это огромное количество частей (подсистем), иногда миллионы частей, взаимодействующих между собой случайным, ничем не детерминированным образом. Дезорганизованная сложность может описываться вероятностными и статистическими методами. Организованная сложность – это такая сложность, которая строится на неслучайных, взаимозависимых отношениях между частями (подсистемами). В такого рода системах возникают эмерджентные свойства на уровне системы как целого, но они возникают спонтанно, самопроизвольно, без действия какой-либо руководящей силы.

Таким образом, сложные системы обладают следующими характерными свойствами:

– сложность есть множество элементов системы, соединенных нетривиальными, оригинальными связями друг с другом. Сложность есть динамическая сеть элементов (элементы соединены по определенным правилам);

– сложность есть внутреннее разнообразие системы, разнообразие ее элементов или подсистем, которое делает ее гибкой,

способной изменять свое поведение в зависимости от меняющейся ситуации;

– сложность есть многоуровневость системы (существует архитектура сложности). Сложные системы больше, чем сумма их частей любого размера, поэтому их нужно анализировать в терминах иерархии взаимодействий. В то же время и часть может быть сложнее целого (например, человек сложнее общества): часть может быть носителем всех системных качеств, но одновременно обладать и сверхсложными собственными режимами функционирования и развития;

– сложные системы являются открытыми системами, т. е. обменивающимися веществом, энергией и/или информацией с окружающей средой. Границы сложной системы порой трудно определить (видение ее границ зависит от позиции наблюдателя);

– сложные системы – это такие системы, в которых возникают эмерджентные феномены (явления, свойства). Эмерджентными называются новые неожиданные свойства, появляющиеся на динамическом уровне системы как целого, которые не могут быть «вычитаны» из анализа поведения отдельных элементов. Но и вещь (объект, система), ставшая частью целого, может трансформироваться и демонстрировать эмерджентные свойства;

– сложные системы имеют память, для них характерно явление гистерезиса, при смене режима функционирование процессы возобновляются по старым следам (прежним руслам);

– сложные системы регулируются петлями обратной связи: отрицательной, обеспечивающей восстановление равновесия, возврат к прежнему состоянию, и положительной, ответственной за быстрый, самоподстегивающийся рост, в ходе которого расцветает сложность.

Проводят различие между сложными системами и сложными адаптивными системами. В то время как сложные системы существуют на всех уровнях бытия, начиная с уровня неживой природы, сложные адаптивные системы – это системы биологические, человеческие, социальные, информационные, ноосферные. К таковым относятся организации, которые возникают в сообществах общественных животных (например, муравейник), биосфера и экосистемы, мозг, иммунная система, клетка и эмбрион, такие социальные системы, как биржи, политические партии, общественные организации и ассоциации. Сложные адаптивные системы способны самообучаться, т. е. корректировать свои действия в зависимости от результатов предыдущих действий, активно встраиваться в среду, приспосабливаясь к ней и изменяя ее в ходе своей активности.

Существуют различные методы описания сложных систем. Все они, по существу, сводятся к тому, чтобы редуцировать сложность, описать сложное поведение системы относительно простым образом. Г. Хакен разработал модель параметров порядка и принципа подчинения. Для сложной системы можно определить немногие параметры порядка, которые характеризуют поведение системы на динамическом уровне и которым подчинено поведение ее элементов. Параметры порядка системы и поведение ее элементов соединены циклической причинностью: параметры порядка порождены поведением элементов, но, возникнув, подчиняют себе поведение отдельных элементов или подсистем. И. Пригожин предложил метод диаграмм бифуркаций и каскадов бифуркаций. Однозначное, детерминированное поведение системы возникает в результате выбора пути развития в состоянии неустойчивости (точке бифуркации), где малые влияния, флуктуации на уровне элементов могут определить дальнейшее русло развития системы как целого. Порядок возникает из хаоса, единство из разнообразия, и так до следующей неустойчивости (следующей точки бифуркации). С. П. Курдюмов предложил модель структур-аттракторов эволюции сложных систем, т. е. относительно устойчивых состояний, на которые может выходить сложная система в процессе эволюции. Спектр структур-аттракторов детерминирован собственными, внутренними свойствами соответствующей сложной системы и определяет ее возможное отдаленное будущее.