Science, Strategy and War: The Strategic Theory of John Boyd (Strategy and History)

Вкратце, теория сложности изучает возникающий порядок в больших, интерактивных, адаптивных сетях, таких как нейронные сети или экосистемы.34 Эти сложные адаптивные системы (CAS) эволюционируют вместе с окружающей средой благодаря самоорганизующемуся нелинейному поведению агентов, перемещающихся по "ландшафтам пригодности". Под селективным давлением они демонстрируют иерархическую самоорганизацию.35 Они также демонстрируют эмерджентность: взаимодействие агентов может привести к появлению глобальных свойств, которые разительно отличаются от поведения отдельных агентов. Эти свойства невозможно предсказать на основе предварительных знаний об агентах. Глобальные свойства, в свою очередь, влияют на окружающую среду, которую "видит" каждый агент, влияя на поведение агентов. Таким образом, возникает синергетическая обратная связь: взаимодействие между агентами определяет возникающие глобальные свойства, которые, в свою очередь, влияют на агентов. Самоорганизация возникает по мере того, как система реагирует и адаптируется к внешней среде. Такой порядок возникает в самых разных системах, включая, например, конвективные жидкости, химические реакции, некоторые виды животных и общества.

Теория сложности рассматривает поведение на "краю хаоса", где могут возникать спонтанная организация, жизнь и сознание. Сложные системы приобрели способность приводить порядок и хаос в особое равновесие (т. е. на краю хаоса), они никогда не фиксируются, но и не растворяются в турбулентности. Край хаоса - это место, где жизнь обладает достаточной стабильностью, чтобы поддерживать себя, и достаточной креативностью, чтобы заслужить название жизни, где новые идеи и инновационные генотипы вечно обгрызают края статус-кво.36

Оптимального состояния системы не существует. Динамические системы могут занимать "вселенную", состоящую из трех областей.37

Первая - это упорядоченная, стабильная область. Возмущения в системе быстро затухают, вызывая лишь локальные повреждения или изменения в системе. Информация между агентами передается не очень быстро.

Во второй области правилом является хаотическое поведение. Возмущения быстро распространяются по системе, часто приводя к разрушительным последствиям.

Последняя область - это граница между стабильной и хаотической зонами. Известная как сложная область или "край хаоса", она представляет собой зону фазового перехода между стабильной и хаотической областями.

В глубине упорядоченного режима возмущения не могут распространяться по системе. В хаотическом режиме система будет слишком чувствительна к малым возмущениям, чтобы сохранить свою организацию.38 Таким образом, сложное поведение находится на границе между предсказуемостью и непредсказуемостью. Сложные системы обладают характеристиками как стабильных, так и хаотических систем. С одной стороны, они демонстрируют достаточно стабильное поведение, позволяющее сохранять информацию, передавать ее между различными системами и во времени, а также воспроизводить самих себя. С другой стороны, они достаточно хаотичны, чтобы позволить творчески использовать информацию и допускать изменения.

Сложные системы, если говорить коротко, сильно отличаются от большинства систем, которые изучались наукой. Замечательный вывод состоит в том, что различные нелинейные системы по своей сути имеют идентичные структуры. Будь то биологическая эволюция, поведение организмов в экологических системах, работа иммунной системы млекопитающих, обучение и мышление животных, поведение инвесторов на финансовых рынках, политических партий, муравьиных колоний и т. д., системы характеризуются общими процессами.39 Она также учит скромности, поскольку указывает на фундаментальные ограничения в нашей способности понимать, контролировать и управлять миром, а также на необходимость мириться с непредсказуемостью и изменениями.40

Можно сделать еще несколько кратких замечаний о составе и поведении сложных адаптивных систем (вставка 4.3).41

Это системы, представляющие собой сети "агентов", действующих параллельно. В мозге агентами являются нервные клетки, в экологии - виды, в экономике - фирмы, отдельные люди или даже государства.

Каждый агент оказывается в среде, созданной его взаимодействием с другими агентами в системе.

Он постоянно действует и реагирует на действия других агентов. И поэтому в его окружении практически ничего не фиксировано.

Управление сложными системами очень рассредоточено. Например, в мозге нет главного нейрона.

Организация внутри этих систем создается как за счет конкуренции, так и за счет сотрудничества с другими системами.

Сложная адаптивная система имеет много уровней организации, причем агенты одного уровня служат "строительными блоками" для агентов более высокого уровня. Клетки образуют ткань, совокупность тканей - орган, организмы - экосистему.

Сложные адаптивные системы, как правило, также имеют множество ниш, каждая из которых может быть использована агентом, приспособленным для заполнения этой ниши.