Искусство системного мышления. Необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем - Иан Макдермотт

— Они никуда не деваются. Компьютер просто перестает пх создавать.

— А как компьютер делает такие же картинки, когда ты его опять включаешь?

— Они хранятся в компьютерной памяти.

— Ух ты! Все эти картинки?

— Нет, он, скорее, помнит, как сделать эти картинки, если мы велим ему это.

— А где его память?

Джозеф почувствовал, что тонет.

— Компьютер хранит изображения в виде двоичных кодов, которые обозначают точное положение каждой детали, поэтому он может воспроизвести картинку, когда нам это нужно.

— А где хранятся эти компьютерные коды?

— В кусочках пластика и металла внутри компьютера, они называются чипами.

— Если мы заглянем в чип, то увидим картинки?

Тут мы добрались до завесы на границе между кремниевым миром и миром зрительных образов.

— Нет, они слишком мелкие.

— А если взять увеличительное стекло?

— Нет, они больше похожи на кусочки мозаики, которые компьютер умеет собирать. Когда у тебя из коробки высыпаются кусочки мозаики, тебе приходится складывать их снова, так, чтобы каждый встал на свое место.

На девочку это объяснение не произвело сильного впечатления, но попытка объяснить компьютерную графику как эмерджентное свойство системы электрических потоков была бы еще безнадежнее. Внутри компьютера не найти картинок, так же как внутри рояля не отыскать звуков.

Мы также можем использовать понятие «эмерджентное свойство» для более благозвучного названия компьютерных вирусов. Бывает так, что вдруг, без всяких разумных причин, компьютер начинает вести себя как-то странно, хотя мы пытаемся сделать что-то такое, что до этого сотни раз получалось легко и просто. Иногда компьютер как будто начинает вредничать или, более того, даже вредить. (Вот, стоило нам написать это, как компьютер решил проявить свой норов и «завис». Он отказался печатать, запоминать и стирать что бы то ни было. Честя на чем свет стоит бесполезную груду электроники и одновременно благодаря бога за то, что за секунду до итого текст был сохранен, мы перезагрузили компьютер.)

Вторая важная особенность систем — зеркальное отражение первой. Поскольку свойства системы присущи только ей самой, мо не ее частям, то стоит разделить ее на части, как эти свойства исчезнут. Разобрав рояль, мы не только не найдем там звуков, но и не сможем играть до тех пор, пока его вновь не соберут. Внутри телевизора не найти картинки, а в дождевом облаке нет радуги. Разделив систему надвое, мы получим не две поменьше, а одну нeдействующую.

Когда мы что-то разбираем на части, чтобы узнать, как оно работало, это называется анализом. Он может быть очень полезен мри решении определенного типа проблем, а также для понимания того, каким образом малые системы образуют одну большую. С помощью анализа мы получаем знание, однако теряем возможность понять свойства системы, разбив ее на отдельные составляющие.

Дополнением анализа является синтез — создание целого из частей. С помощью синтеза мы обретаем понимание. Чтобы выяснить, как система функционирует и каковы ее эмерджентные свойства, есть только один путь — наблюдать ее в действии.

Самая сложная из известных нам систем

Мир — это очень сложная система. И мы нуждаемся в собственной весьма сложной системе, для того чтобы в нем разобраться.

Человеческий мозг — самая сложная из известных нам структур. При весе около 1,5 кг он состоит из более ста миллиардов нейронов, или нервных клеток — примерно столько же звезд образуют Млечный Путь. В передней части головного мозга содержится более десяти миллиардов нейронов. Связи между ними, в полном соответствии с логикой системного мышления, даже важнее, чем сами нервные клетки. У одного нейрона может быть до ста тысяч связей, в том числе около тысячи постоянных. Мозг не похож на компьютер, а вот каждая нервная клетка подобна маленькому компьютеру. В коре головного мозга более миллиона миллиардов связей. Если отсчитывать по одной в секунду, потребуется 32 миллиона лет.

Мозг любого человека уникален. Мы рождаемся с полным запасом нервных клеток, но до 70% их отмирает в первый год жизни. Выжившие нейроны образуют все более сложную сеть связей. Некоторые из них укрепляются в результате использования, а другие исчезают по мере того как мы осваиваем мир. Мозг не может быть независимым от мира, который формирует в нем систему внутренних связей.

Задача мозга в том, чтобы из огромного потока получаемой им сенсорной информации извлекать образы и ощущения. Сам акт восприятия придает ему смысл, и таким образом мозг, в свою очередь, придает форму миру, воспринимаемому нами. Интерпретация — это часть восприятия.

Ученые, изучающие мозг, описывают его как взаимосвязанную, децентрализованную, параллельно работающую, распространенную сеть обработки синхронных волн интерактивных резонансных структур. Иными словами, это очень сложная система.

Мозг сложен как раз до такой степени, чтобы мы тешили наше тщеславие и испытывали благоговейный страх перед нашим интеллектом.

Простые и сложные системы

Система обеспечивает самосохранение благодаря взаимодействин частей, поэтому отношения между ними и их взаимовлияние намного важнее их числа или величины. Эти взаимосвязи, а значит и сама система, могут быть простыми или сложными.

Сложность чего бы то ни было может проявляться двумя различными путями. Называя что-либо сложным, мы, как правило, представляем себе очень много различных частей. Это сложность, вызванная детализацией, количеством рассматриваемых элементов. Когда перед нами мозаика, составленная из тысячи кусочков, мы имеем дело со сложностью детализации. Обычно нам удается найти способ упростить, сгруппировать и организовать такого рода сложную структуру, в которой для каждой детали есть только одно место. С такой задачей хорошо справляются компьютеры, особенно если она допускает пошаговое решение.

Сложность другого типа — динамическая. Она возникает в тех случаях, когда элементы могут вступать между собой в самые разнообразные отношения. Поскольку каждый из них способен пребывать во множестве различных состояний, то даже при небольшом числе элементов они могут быть соединены бессчетным множеством способов. Нельзя судить о сложности, руководствуясь количеством элементов, а не возможными способами их соединения. Далеко не всегда верно, что чем меньше элементов входит в систему, тем проще ее понять и контролировать. Все зависит от степени динамической сложности.

Представьте группу коллег, работающих над неким проектом в бизнесе. Настроение каждого члена команды очень изменчиво. Они могут находиться в разных отношениях между собой. Таким образом, система, даже состоящая из немногих элементов, способна обладать большой динамической сложностью. Ею, при ближайшем рассмотрении, могут отличаться проблемы, кажущиеся на первый шгляд очень простыми.