Азбука системного мышления

Даже самые простые системы в нашем «системном зоопарке», возможно, озадачили бы вас своим поведением. Они продолжают удивлять и меня, хотя я читала лекции о них на протяжении многих лет. Тот факт, что и вы, и я все еще удивляемся, открывает нечто новое и в нас, а не только в динамических системах. Различия между тем, что я считаю своим знанием о динамических системах, и реальным опытом заставляют меня быть скромнее. Они постоянно напоминают мне о трех вещах:

Наши знания о мире — не что иное, как модель. Каждое слово и каждый язык — модели. Все карты, статистика, книги и базы данных, уравнения и компьютерные программы — модели. И образы, которые возникают в голове, когда я думаю о мире, — это мои ментальные модели. Ничего из вышеперечисленного не является реальным миром.

Наши модели часто согласованы с окружающим миром. Именно поэтому мы так успешно существуем в биосфере. Особенно сложными и изощренными становятся ментальные модели, созданные под влиянием прямого, индивидуального взаимодействия с природой, людьми и организациями, которые окружают нас.

Несмотря на это (и, скорее, вопреки этому), наши модели не могут полностью описать и систематизировать мир. Вот почему мы делаем ошибки и регулярно удивляемся чему-либо. Мы способны отслеживать одновременно лишь несколько переменных. Мы часто приходим к нелогичным выводам, исходя из верных допущений, или к логичным выводам на основе ложных посылок. Большинство из нас, например, поражается скорости роста процессов, которые описываются экспоненциальными зависимостями. Но мало кто знает, как погасить колебания в сложных системах.

К описанному в этой книге отношение двойственное. Нам известно, как работает наш мир, но этого недостаточно. Наши знания поразительны, наше невежество ошеломляет. Мы можем понять, что лучше, но не можем приблизиться к идеалу. Я верю, что оба полюса этой двойственности имеют право на существование, так как узнала очень многое, изучая системы.

Наши знания о мире — не что иное, как модель. Наши модели согласованы с окружающим миром. Но они не способны полностью описать реальность

В этой главе приводятся некоторые соображения о том, почему динамические системы так часто нас удивляют. С другой стороны, наши ментальные модели не способны учесть все сложности реального мира, — по крайней мере, те случаи, которые мы не можем заметить с точки зрения самих систем. Это своего рода предупреждения о скрытых препятствиях на нашем пути. Мы не сможем правильно сориентироваться в запутанном мире обратных связей, если не перестанем обращать внимание только на краткосрочные события и не начнем учитывать поведение в долгосрочной перспективе и структуру систем; если не осознаем, где пролегают ложные границы и где наша рациональность ограничена; если не будем учитывать ограничивающие факторы, нелинейные зависимости и запаздывания. Если не учитывать устойчивость, самоорганизацию и иерархию систем, то, скорее всего, нам не удастся понять принцип их работы, и мы не воспроизведем их.

Плохая это новость или хорошая — зависит от вашего желания контролировать мир и удивляться его тайнам. Но заключается она в следующем: даже если вы и поймете некоторые характеристики всех систем, вы не перестанете поражаться их поведению.

Обманчивые явления

Система — это большая черная коробка,

Замки которой мы не можем открыть,

Мы знаем лишь то, что

Что-то входит и что-то выходит из нее.

Наблюдая за входными и выходными данными,

Связанными параметрами,

Мы иногда можем угадать

Входное или выходное значение и состояние системы.

Если эта связь хороша и стабильна,

Тогда мы можем сделать предсказание,

Но если она ложна — упаси Боже!

Нам придется силой открывать крышку!

Кеннет Боулдинг2, экономист

Системы вводят нас в заблуждение — или мы сами водим себя за нос, наблюдая за миром, — демонстрируя серии последовательных событий. Ежедневные новости повествуют о выборах, войнах, политических соглашениях, катастрофах, обвалах и подъемах фондового рынка. Мы обсуждаем друг с другом определенные события в определенное время и в определенном месте. Команда выиграла матч. Река затопила город. Индекс Доу — Джонса акций промышленных компаний достиг 10 000. Где-то нашли нефть. Вырубили лес. Все события — это данные, постоянно поступающие из черного ящика системы.