3.5. Особенности организации сложных адаптивных систем

Существенный вклад в понимание феномена сложности вносят и современная теория сложных адаптивных систем (М. Гелл-Манн, Дж. Холланд и др.), и наука о сетевых структурах, так называемая Network Science (А.-Л. Барабаши). Сложные адаптивные системы – это колонии насекомых, биосфера и экосистемы, мозг и иммунная система, клетка, эмбрион, экономические рынки, политические партии и социальные сообщества. Принципы организации сложных систем – это сложность, самоподобие, самоорганизация и эмерджентность.

Самоподобие есть свойство фрактальной организации, когда формы связи, адаптации, типы власти или коммуникации повторяют друг друга на разных иерархических уровнях организации системы. Самоподобие и масштабная инвариантность может быть и пространственной, и временной. В последнем случае самоподобие означает вложенность циклов развития системы, когда циклы накладываются на циклы. Это так называемая гнездовая эволюция (nested evolution). Сложность адаптивной системы определяется не просто множеством элементов системы, но и тем, что ее элементы (и подсистемы) являются автономными агентами, которые способны к взаимодействию, адаптации и обучению.

Важнейшими свойствами сложной адаптивной системы являются также адаптация, коммуникация (на всех уровнях, от элементов до уровня системы как целого), специализация, пространственно-временная организация. Адаптация является активной: имеет место не только адаптация элементов друг к другу, их коадаптация, но и адаптация системы к среде.

Один из наиболее известных исследователей в этой области, профессор психологии и компьютерной науки Джон Г. Холланд в своей книге «Скрытый порядок: как адаптация строит сложность» называет следующие свойства сложных адаптивных систем: агрегация, нелинейность, поток, разнообразие, а в качестве механизмов их организации выделяет теги, внутренние модели и составные блоки[62]. Агрегирующийся агент, как правило, находится вне системы, элементы которой уже хорошо адаптированы друг к другу. Включение этого агента системы не так просто, оно часто бывает связано с созданием иного, более высокого уровня организации, т. е. с радикальной перестройкой всей системы. Нелинейность взаимодействия между элементами (автономными агентами) делает их взаимодействие все более сложным и непредсказуемым. Нелинейность связана и с пороговостью чувствительности к возмущениям и с возможностями разрастания малых флуктуаций в состоянии нестабильности. Для сложных адаптивных систем характерны потоки (поток товаров, поток информации и т. п.). В более сложных случаях мы имеем дело с потоками по сетям с узлами и коннекторами (соединителями). В качестве узлов в сложной сети могут выступать предприятия, а в качестве коннекторов – транспортные пути, по которым движутся материальные ресурсы или товары между ними.

Существенное свойство сложной адаптивной системы – разнообразие ее элементов (подсистем). Поддержание разнообразия элементов является основой динамической устойчивости системы в целом. Это известный принцип необходимого разнообразия элементов (У. Росс Эшби). Что означает разнообразие? В тропическом лесу мы можем пройти километр и не встретить на своем пути дважды ни один из биологических видов, настольно богата вариациями экосистема тропического леса. Мозг млекопитающего – это сложноорганизованная иерархическая система нейронов со сложной морфологией. Нью-Йорк – это мегаполис со сложнейшей сетью оптовых и розничных продавцов и покупателей. Внутреннее разнообразие в сложной адаптивной системе не является случайным. Каждый автономный агент занимает в ней свою экологическую, рыночную, когнитивную и т. п. нишу. Новый агент, как правило, занимает нишу исчезнувшего агента, возобновляя и поддерживая те связи, которые были наработаны его предшественником.

Механизмом организации сложной адаптивной системы является тегирование, создание тегов. Это, например, создание баннеров, лозунгов, флагов, имиджа, которые определяют принадлежность к определенной фирме, предприятию, партии или сообществу. Внутренние модели – это схемы, образцы, паттерны поведения, сложившиеся для сложной адаптивной системы. Они определяют и способы антиципации будущего. Сложная адаптивная система строится из крупных блоков, кластеров, ее подсистемы – это метаагенты, поведение которых может быть подобным поведению агентов.

Особую роль играет понятие границы. Граница – это способ обособления системы от среды и поддержания ее идентичности и вместе с тем способ связи ее со средой. Границы между системой и средой подвижны и полунепроницаемы.

Данный текст является ознакомительным фрагментом.