Злой рок. Политика катастроф

Вскоре после масштабных фазовых переходов на сцену выходят историки – их влекут события, «обитающие» в хвостах вероятностных распределений. К сожалению, помощи от этих историков, как правило, никакой. Неверно понимая, что собой представляет сложная система, они объясняют любое большое бедствие долгосрочными причинами, часто углубляясь в прошлое на десятки лет. Летом 1914 года, к откровенному изумлению большинства современников, начинается чудовищная мировая война. Вскоре историки разрабатывают сюжет, соизмеримый со случившейся бедой. В нем присутствуют алчные до власти немцы, в 1897 году начавшие строить военно-морской флот; Османская империя, чья власть на Балканах слабеет с 70-х годов XIX века; и Бельгия, сохраняющая нейтралитет в силу перемирия, подписанного еще в 1839 году. Именно это Нассим Талеб справедливо осудил как «ошибку нарратива» – создание психологически приятных историй по принципу post hoc, ergo propter hoc^[216][217]. Привычка рассказывать такие истории настолько стара, что от нее неимоверно трудно избавиться. Недавние версии ретроспективного заблуждения возводят террористические атаки 11 сентября к казни Сейида Кутба, исламского писателя и вдохновителя организации «Братья-мусульмане»^♦ (притом что казнь эта произошла в 1966 году)^[218]; или приписывают финансовый кризис 2008 года к мерам финансового дерегулирования, принятым еще в конце 1970-х^[219].

На самом деле для объяснения внезапного фазового перехода часто хватает и непосредственных триггеров кризиса. Чтобы понять, почему это так, нам необходимо признать, что «толстохвостые» феномены, столь любимые историками, по большей части представляют собой нарушения, а иногда и полный сбой в работе сложных систем. Сложность – это термин, который сейчас широко используется как в естественных, так и в компьютерных науках, когда специалисты хотят осмыслить широкий круг различных систем, – таких как спонтанно организованное поведение полумиллиона муравьев или термитов, позволяющее им строить сложные муравейники и гнезда; или возникновение человеческого интеллекта из взаимодействия сотни миллиардов нейронов в «волшебном ткацком станке» центральной нервной системы; или действие антител в иммунной системе для борьбы с чужеродными бактериями и вирусами; или «фрактальная геометрия», посредством которой простые молекулы воды складываются в изящные снежинки с бесчисленными вариантами шестикратной симметрии, а растительные клетки формируют листья папоротника; или совершенный биологический порядок, объединяющий многочисленные виды флоры и фауны тропического леса^[220].

Есть все причины думать, что созданные человеком экономики, общества и политические образования разделяют многие черты сложных адаптивных систем. Более того, такие экономисты, как, например, Уильям Брайан Артур, более двадцати лет строят свои теории на этом предположении, выходя и за пределы освященной традицией идеи Адама Смита о «невидимой руке», которая правит рынками с помощью взаимодействия отдельных людей, стремящихся к максимизации личной выгоды, и за рамки воззрений Фридриха фон Хайека, критиковавшего экономическое планирование и управление спросом^[221]. Артур полагает, что сложной экономике свойственны такие черты, как рассредоточенное взаимодействие разнообразных агентов; слабый контроль со стороны центра; многоуровневая организация; непрерывная адаптация; постоянное создание новых ниш и отсутствие общего равновесия. В этой версии экономики Кремниевая долина – это сложная адаптивная система. Как и сам интернет.

Исследователи из Института Санта-Фе много лет пытались понять, как применить подобные идеи к другим аспектам коллективной человеческой активности^[222]. Возможно, эти усилия могут напомнить, как мистер Кейсобон, персонаж романа Джордж Элиот «Мидлмарч», стремился отыскать «ключ ко всем мифологиям»^[223], – но попытаться в любом случае стоит. Рассмотрим следующие черты, характерные для сложных систем:

– Незначительное вмешательство может повлечь значительные… изменения – это эффект усилителя^[224].

– Причинно-следственные связи зачастую (но не всегда) нелинейны, так что привычные методы обобщения, идущие от наблюдений над объектами к построению теорий об их свойствах (скажем, к анализу тренда и выборке), не слишком помогают. Более того, ряд теоретиков, изучающих сложность, даже заходят столь далеко, что заявляют, будто сложные системы полностью недетерминированы.

– Когда в сложных системах происходит сбой, его масштаб практически невозможно предсказать.