Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний

В простейшем смысле этого слова масштабирование попросту обозначает то, как система реагирует на изменение своих размеров. Что происходит с городом или компанией, когда их размер увеличивается в два раза? Что произойдет со зданием, самолетом, экономикой или животным, если их размер в два раза уменьшится? Если население города удвоится, будет ли в получившемся городе иметься приблизительно вдвое больше дорог, совершаться вдвое больше преступлений и создаваться вдвое больше патентов? Удваиваются ли доходы компании при удвоении объема продаж и требуется ли животному половинного веса вдвое меньше пищи?

Рассмотрение таких, казалось бы, невинных вопросов о реакции систем на изменение их размеров приводит к замечательно глубоким выводам во всех отраслях науки и техники и оказывает влияние чуть ли не на все аспекты нашей жизни. Изучение масштабирования стало основой глубокого понимания динамики граничных состояний и фазовых переходов (например, замерзания жидкостей в твердые вещества или их испарения в газообразное состояние) или хаотических явлений (например, «эффекта бабочки», который якобы приводит к тому, что взмах крыльев бабочки в Бразилии вызывает ураган во Флориде), открытия кварков (структурных элементов материи), объединения фундаментальных сил природы и эволюции Вселенной после Большого взрыва. Это лишь несколько наиболее ярких иллюстраций той решающей роли, которую аргументы, связанные с масштабированием, сыграли в освещении важных универсальных принципов или структур[14].

В практическом контексте масштабирование играет жизненно важную роль в проектировании все более крупных рукотворных объектов и машин – зданий, мостов, кораблей, самолетов и компьютеров, – в котором поиск действенных и экономичных методов экстраполяции от малого к большому остается неизменно трудной задачей. Еще более трудную и, возможно, более острую проблему представляет собой понимание принципов масштабирования организационной структуры все более крупных и сложных социальных организаций – компаний, корпораций, городов и правительств. Принципы, лежащие в основе этих непрерывно развивающихся, сложных адаптивных систем часто оказываются еще менее понятными.

Существенно недооцененной остается и та скрытая роль, которую масштабирование играет в медицине. Значительная часть научно-технических исследований, касающихся болезней, новых лекарств и лечебных процедур, проводится с использованием в качестве «модельной» системы мышей. Отсюда немедленно возникает жизненно важный вопрос: каким образом результаты этих исследований и экспериментов можно масштабировать на человека? Например, на исследования рака у мышей каждый год тратятся огромные средства. При этом у мыши в среднем возникает за год гораздо больше опухолей на грамм тканей, чем у человека, а у китов их и вовсе почти не бывает. Спрашивается, насколько применимы результаты таких исследований к человеку? Можно сформулировать эту мысль несколько иным образом: чтобы такие исследования позволили нам получить глубокое понимание и решение проблемы рака у человека, нам необходимо точно знать, как масштабируется организм – как при увеличении размеров, от мыши к человеку, так и при их уменьшении, от китов к меньшим животным. Такие дилеммы будут обсуждаться в главе 4, в которой мы будем рассматривать проблемы масштабирования, присущие биологии, медицине и здравоохранению.

Здесь я хотел бы заново рассмотреть отдельные широко используемые концепции и термины, многим из нас до некоторой степени знакомые – поскольку они употребляются в повседневной речи, – но часто неверно понимаемые. Это позволит нам в самом начале наших исследований ввести некоторые из понятий, используемых на протяжении всей этой книги, и обеспечить одинаковое их понимание.

Итак, вернемся к заданному выше простому вопросу: требуется ли животному половинного веса вдвое меньше пищи? Можно предположить, что ответ на этот вопрос будет утвердительным, так как уменьшение веса в два раза означает двукратное уменьшение числа клеток, которым требуется питание. Из этого следовало бы, что «вдвое меньшему нужно вдвое меньше» и, наоборот, «вдвое большему нужно вдвое больше». Здесь мы находим простейший пример классического линейного мышления. Как это ни удивительно, линейное мышление, несмотря на всю его кажущуюся простоту, не всегда легко распознать, потому что оно часто подразумевается, но не выражается явно.