Простые правила. Как преуспеть в сложном мире. Дональд Сулл
исследования из рук Уивера[15].
Возможности компьютеров Уивер осознал задолго до того, как большинство людей вообще услышали об их существовании. Его авторитетная работа по вычислительной лингвистике, по сути заложившая основы машинного перевода с одного языка на другой, увидела свет за шестьдесят лет до появления сервисов онлайн-перевода вроде Google Translate и Babylon[16]. Кроме того, собранная Уивером и поддерживаемая Фондом Рокфеллера группа ученых за двадцать лет вывела высокоурожайные невосприимчивые к болезням сорта пшеницы. Это помогло Мексике в довольно короткие сроки обеспечить себя продовольствием и спасло Индию и Пакистан: столкнувшись в начале 1960-х годов с массовым голодом, эти страны внедрили практики, впервые предложенные группой Уивера, в результате чего за пять лет удвоили производство пшеницы и уберегли от голодной смерти сотни миллионов человек[17].
Однако, не желая почивать на лаврах, Уивер одним из первых приступил к исследованию феномена сложности. В уже упоминавшейся статье 1948 года он описал науку как последовательную смену эпох, определяемых тремя типами решаемых ими проблем: простых, неопределенных и сложных[18]. Простые проблемы имеют дело с ограниченным числом переменных, зависимости между которыми сводятся к формуле, описывающей их причинно-следственную связь. Ньютоновы законы движения (сила = масса × ускорение) дали мощный инструмент для решения простых проблем: например, с их помощью легко определить, как спутник будет вращаться по орбите вокруг Земли или как поведут себя два бильярдных шара после столкновения. Простые проблемы занимали умы ученых на протяжении значительной части XVII–XIX веков, и их решение породило множество изобретений, от телефона до дизельного двигателя, радикально изменивших жизнь людей. К концу XIX века ученые переключили внимание на проблемы неопределенности, связанные с очень большим числом объектов, к примеру такие, как движение молекул газа в сосуде. И хотя проследить за каждой частицей не представлялось возможным, с помощью теории вероятностей и статистического анализа ученые научились предсказывать, каким будет движение совокупности множества частиц. Решение такого рода проблем дало толчок развитию термодинамики, генетики и теории информации.
Итак, ученые могут с точностью определить траекторию движения двух бильярдных шаров после столкновения и предсказать усредненное поведение двух миллионов молекул газа. Но как быть с неразберихой посередине – там, где объектов уже не мало, но еще и не много, скажем двадцать или тридцать, и они взаимодействуют друг с другом непредсказуемым образом[19]? Большинство важнейших научных и социальных проблем современности – старение клеток или голод в странах с формирующейся рыночной экономикой – как раз и вызваны тем, что многие переменные взаимодействуют разнообразными и часто непредсказуемыми способами. Сложность свойственна именно этой беспорядочной реальности, в которой в основном и бурлит
Weather Warren. Scene of Change… P. 73.
Weaver Warren. Translation: [unpublished memorandum] / Rockefeller Foundation. July 15, 1949 // Machine Translation Archive. URL: http://www.mt-archive.info/Weaver-1949.pdf; Novak Matt. The Cold War Origins of Google Translate // BBC Online. 2012. May 30. URL: http://www.bbc.com/future/story/20120529-a-cold-war-google-translate. Кроме того, Уивер в соавторстве с Клодом Шэнноном написал книгу, в которой заложил принципы построения современных телекоммуникационных сетей, в том числе и интернета; см.: Shannon Claude E., Weaver Warren. The Mathematical Theory of Communication. Champaign: University of Illinois Press, 1949.
Gillis Justin. Norman Borlaug, Plant Scientist Who Fought Famine, Dies at 95 // New York Times. 2009. September 13.
Weaver Warren. Science and Complexity. Р. 536–544. Сам У. Уивер при описании проблем, которые мы характеризуем как неопределенные, употреблял термин disorganized complexity («неорганизованная сложность»), а те проблемы, которые мы называем сложными, он обозначал термином organized complexity («организованная сложность»). Отдавая дань блестящей классификации Уивера, мы вынуждены признать, что она слегка запутывает. Для большей ясности мы употребили для описания трех выделенных Уивером категорий проблем интуитивно более понятные термины: простые, неопределенные и сложные проблемы.
Различие между неопределенными и сложными проблемами (задачами) обусловливается не количеством компонентов системы как таковым, а скорее количеством взаимозависимостей между ними. Неопределенные проблемы, по мнению Уивера, существуют, «когда число переменных очень велико и… каждая из многочисленных переменных демонстрирует индивидуально переменчивое или абсолютно неизвестное поведение… несмотря на это беспорядочное или вообще неизвестное поведение каждой индивидуальной переменной, система в целом обладает определенными упорядоченными и анализируемыми средними свойствами» (Weaver Warren. Science and Complexity. Р. 528). В отличие от неопределенных, сложные проблемы состоят из компонентов, которые не ведут себя случайным образом, их поведение больше зависит от других частей системы.