У ХХІ столітті світ зіштовхнувся з новими глобальними викликами – мілітаризацією і праворадикалізацією національних політик, екологічною кризою, техногенними катастрофами, неефективністю міжнародних інституцій і, як наслідок, ослабленням світової системи безпеки. Усі ці виклики є проявом зростання складності соціальних і технологічних систем: збільшення кількості їхніх елементів, ускладнення зв’язків між ними та швидкості зміни елементів та зв’язків усередині цих систем[1].

Екологічну кризу, наприклад, спричинив ріст споживання; поглиблення мілітаризації є наслідком ускладнення соціальних систем, а новіші техногенні катастрофи – технологічних. Новітні технології стають доступнішими, а кількість людей, що можуть отримати до них доступ та використати їх на шкоду людства, критично виросла.

У чому відмінність технологічної та природної систем? За кількістю елементів і зв’язків між ними технологічна система, наприклад, комунікації двох інтернет-серверів здається доволі складною, проте всі транзакції даних усередині неї можна виявити й зафіксувати, а саму систему – контролювати та навіть зупинити. Натомість природна система комунікації двох сусідніх мурашників є надзвичайно складною, адже спілкування всередині неї може відбуватися, наприклад, завдяки обміну запахами. Бельгійський математик Марко Доріго вважав, що комп’ютерну модель поведінки мурашок можна використовувати для вирішення логістичних проблем у бізнесі. Згодом він розробив алгоритм мурашиної колонії та розпочав дослідження у галузі “ройового інтелекту” – сфери інформатики, що вивчає алгоритми, які ґрунтуються на тих же принципах, що й самоорганізація та спонтанний порядок у природі[2]. Однак повністю зрозуміти або зупинити систему мурашиної комунікації ми не можемо.

Ускладнення соціальних систем і криза інститутів управління

Перший критерій складності – збільшення кількості елементів системи – об’єднує такі процеси, як деколонізація (за час існування ООН кількість країн-членів із 50 виросла до 193); розпад біполярного світу і, як наслідок, збільшення кількості геополітичних векторів; виникнення нових некерованих груп – горизонтальних (хакери, біохакери) та вертикальних (терористичні, маргінальні релігійні організації); становлення нових глобальних гравців – транснаціональних корпорацій. Виник також штучний інтелект – алгоритм глибокого вивчення нейронних мереж.

Кількість зв’язків у системі можна проілюструвати на прикладі розвитку транспортного (цивільна авіація, контейнерні перевезення) та інформаційного сполучення (телебачення, інтернет, соцмережі й меседжери). Глобальна культура, світові цінності і загальна наукова картина світу об’єднали людську цивілізацію в систему, всередині якої постійно відбувається обмін товарами, знаннями та інформацією.

Другий критерій – швидкість зміни елементів і зв’язків у системі – це, наприклад, поява робочих професійних груп інноваторів і стартаперів, що стихійно створюються та розпадаються. До того ж змінився стиль життя сучасного працівника: вибір вищої освіти вже не є доленосним рішенням, знання й навички застарівають, людина змушена навчатись усе життя, щоб бути конкурентоздатною на ринку праці, а інколи і змінювати кілька разів сферу професійних інтересів та країну проживання.

Сучасний світ здається “прозорим”, адже безліч дій мають свій цифровий слід. Однак керувати зв’язками у середині соціальної системи не до снаги навіть “Великому Братові”. Мережеві самоорганізовані структури мають горизонтальні зв’язки, котрі змінюються настільки швидко та зашифровані настільки добре, що для їхнього відстеження потрібна аналогічна кількість спостерігачів, або астрономічні обчислювальні потужності, адже необхідно не лише працювати із теперішнім станом зв’язків, але і прогнозувати їхню майбутню конфігурацію. Ідею обчислювального передбачення складних соціальних систем описав ще Айзек Азімов у своїй “Фундації” – циклі науково-фантастичних романів, однак відтоді вимисел так і не став реальністю.

На інфраструктурному рівні менш явними зв’язки робить також децентралізація, наприклад peer-to-peer системи (блокчейн, торренти, браузери VPN тощо) дозволяють здійснювати обмін інформацією й ресурсами в обхід централізованої інфраструктури.

Отже, низка перешкод у вирішенні глобальних викликів спричинена ускладненням цивілізації. Річ у тім, що структура й логіка дій міжнародних і національних інституцій, що повинні вирішувати глобальні проблеми людства, є менш складною, ніж система, якою вони керують – наша цивілізація. Ієрархічні процеси не можуть зрівнятися за складністю з мережевими чи горизонтальними. Наприклад, найпершою функцією ООН було забезпечення мирного співіснування народів після Другої світової війни й недопущення третьої. Але її система управління не змінювалася з моменту створення, тому вона й досі працює в ритмі середини ХХ століття. Організацію часто критикують за нездатність оперативно відповісти на сучасні кризи, як-от діяльність радикального ісламістського угруповання Боко Харам у Нігерії, епідемія Еболи в Африці, землетрус у Гаїті чи локальні військові конфлікти в східній Європі.

Наприклад, ядерну зброю мають усього дев’ять країн. Загалом таку кількість можна контролювати ієрархічною логікою. Та щоби володіти “ворожим атомом” без схвалення ООН, потрібно вкласти астрономічні суми грошей у дослідження й систему освіти. Натомість лабораторію для створення біологічної зброї можна облаштувати в будь-якому університеті чи в домівці біохакера.

Така ж ситуація й з екологічними катастрофами. ООН десятиліттями не може вирішити таку, здавалося б, конкретну й локальну проблему, як скупчення пластику в Тихому океані. Будь-які обговорення кризи “пластикового острова” відбуваються надзвичайно повільно, а прийняті рішення є неефективними: країни не можуть домовитись, хто прибиратиме відходи, спричинені загальним забрудненням. Більш успішно цю проблему вирішують некомерційні організації, які все ж залишаються доволі бюрократизованими.

Згідно з законом необхідної різноманітності Вільяма Ешбі ефективним є таке управління, при якому різноманітність впливу не є нижчою за різноманітність системи, на яку цей вплив спрямований. Отже, процес управління зводиться до зменшення різноманітності і стану невизначеності керованої системи. Організація збільшує свою стійкість через ріст різноманітності управлінського впливу й навпаки. Оскільки різноманітність – це частина складності, закон В. Ешбі описує проблему невідповідності методології сучасного соціального управління й устрою міжнародних інституцій складності систем, якими вони повинні керувати.

Кількість елементів та зв’язків між ними в деяких технічних системах зростає щороку, тому вони здаються нам усе складнішими. Люди створили їх за допомогою комп’ютерних програм, баз даних та обчислювальних приладів, і без машинного аналізу вже не розуміють, що в системі зламалося і як це полагодити. Та ми поки бодай можемо пояснити їхню роботу чи вирішити, які саме дії потрібні для ремонту. За критерієм динаміки зміни зв’язків та рівня їхньої прихованості ці системи доволі прості, а їхні контакти постійні і зрозумілі (хоч і лише комп’ютеру).

Нині найскладнішою технічною системою є Великий адронний колайдер. До його створення залучили групу міжнародних професіоналів, які впродовж 22-ох років розробляли прискорювач з використанням передових інженерних комп’ютерних програм. Чи розуміємо ми цей механізм? Імовірно, так, але тільки певна група професіоналів здатна повністю пояснити його роботу, а одна людина з цієї команди – лише найзагальніші принципи. Чи можемо ми його полагодити? Через 2 тижні після офіційного запуску прискорювача трапилася аварія, котру усували 15 місяців[3]. Наступні 5 років експерименти проводили лише на зниженій енергії, потім ще 2 роки колайдер оновлювали, тому він зовсім не працював. Отже, будь-яке відхилення від плану функціонування прискорювача вимагає величезних ресурсів для виявлення й розуміння проблеми. Колайдер усе ще має постійні зв’язки (з точністю до квантових ефектів) і, теоретично, не має прихованих, однак на практиці залежність роботи окремих частин прискорювача настільки багатофакторна, що навіть із застосуванням комп’ютерних обчислень неможливо передбачити всі помилки у системі.

У складних системах помітна принципова зміна у сфері програмування – перехід від детермінованих алгоритмів до еволюційних, зокрема до штучного інтелекту. Наприклад, детерміновані програми успішно обіграють людину в шахи, але лише еволюційна змоглаперемогти в грі ґо. Ця стародавня китайська стратегія передбачає значно більше сценаріїв, тобто є складнішою, а тому для перемоги в ній програмі надали можливість навчатись, обирати стратегію і змінювати алгоритм. Тобто машина отримала нові критерії складності – зміну зв’язків у часі та приховані контакти. Такі програми вчаться набагато швидше, ніж людина. До того ж алгоритми працюють за принципом “чорного ящика”: вони не можуть “пояснити” свій вибір, лише повідомити, що це рішення було прийняте на підставі вибірки з мільярда вхідних прикладів. Саме тут ми й перестаємо розуміти системи, які власноруч і створили. Ми не можемо полагодити її, не можемо передбачити її дії. Так було, наприклад, із чат-ботами месенджеру Facebook, які під час спілкування між собою вигадали власну мову, якої не розуміли навіть розробники. Тобто штучний інтелект фактично вийшов з-під контролю[4].

Ускладнення систем. Криза методології

Отже, людству необхідно створити принципово нову методологію роботи зі складними системами, й обмежитися збільшенням обчислювальних потужностей або кількості людей чи ресурсів уже не вдасться[5]. Як стверджував В. Ешбі, обчислювальна система має бути не менш складною, ніж мозок. Також можна змінити ставлення всередині цієї методології до об’єкту дослідження: від збільшення потужності обчислення до цілісного розгляду цієї системи. Таку методологію можна назвати холістичною (цілісною) або інтегральною (нерозривно зв’язаною).

Ми не маємо точних даних про кількість елементів глобальної екосистеми. Вчені знають, наприклад, що у світі є мільйони видів комах, однак навіть не здогадуються про кількість їхніх популяцій. Саме тому екологічна система є набагато складнішою, ніж соціальна. До того ж їй притаманні всі критерії складності – динамічність та прихованість зв’язків. Популярним є ролик ВВС про систему прихованих зв’язків між деревами – мережу міцелія, яку іноді ще називають “інтернетом дерев”. Та на цьому тлі сам інтернет є простішою системою, позаяк він рукотворний, а не природній.

Ми вважаємо, що розуміємо природу і знаємо про неї майже все. Чому ж ми не працюємо з лісом так, як із технічною системою? Ймовірно, ми не можемо з ним взаємодіяти через його приховані зв’язки. До того ж у людини та лісу різна ритміка: нам здається, що в цій екосистемі нічого не відбувається, хіба лише гілля гойдається від вітру.

У Вальдорфських школах відмовилися від використання конструктора Lego після того, як дитина відірвала птахам крила й лапки, не розуміючи, чому потім їх не можна прикріпити назад так само, як це виходило на уроці з конструктором. Імовірно, дитина ще не зрозуміє різниці між живою істотою й іграшкою, однак насправді через гру вона отримує досвід і використовує його в реальному житті. Загалом усі наші технологічні успіхи базуються на методології конструктора Lego. Ми розбираємо природу на шматочки – окремо руду, дерево, воду, залізо, а потім збираємо все це разом за певним алгоритмом і отримуємо, наприклад, машину. Ця методологія є зручною для пояснення зв’язності світу і трансляції знань: якщо людина на іншому кінці землі повторить цей алгоритм, вона отримає таку саму машину. Завдяки цій методології наша цивілізація зробила великий технологічний стрибок. Але така логіка була ефективною лише для роботи із системами низького рівня складності, а от із живим організмом, наприклад пташкою, так не вийде. Не виходить і зі свідомістю: ми не розуміємо де, з якої кількості і процедури взаємодії нейронів вона починається, а тому не можемо працювати з нею як із конструктором.

Щоби зрозуміти, де проходить межа складності систем, можна використовувати теорію емерджентності. Елементи емерджентної структури не мають конкретних властивостей, однак набувають їх під час з’єднання. Наприклад, в одного нейрона немає свідомості, але в мозку є; в окремих молекул немає властивостей життя, однак клітина, що з них складається, жива.

Ми починаємо розуміти необхідність роботи з емерджентними системами, однак зараз у нас є лише методологія Lego. Та навіть із її використанням людство чимало досягло, наприклад навчилося друкувати органи на 3D-принтері. Однак у свідомості й тілі людини відбуваються складні, емерджентні процеси: хвороба Альцгеймера чи виникнення ракових пухлин.

Отже, сучасна цивілізація стає складною, відбувається криза інститутів управління; збільшується і складність технічних систем, їх стає все важче зрозуміти, і з часом вони можуть і зовсім вийти з-під контролю. Соціальне управління, що ґрунтується на ієрархічній основі, застаріває, однак науковці ще не розробили закони мережевого керування. Людство збагнуло необхідність розробки нової методології управління складними системами.

 

 

[1]Futurefoundation: Peter Levich. Сложность: беседа у костра под утесом фазового барьера

[2]Компьютерра: Чуждый интеллект: виртуальный муравейник против искусственного разума

[3]Futurum: Великий адронний колайдер

[4]BRG: Facebook engineers panic, pull plug on AI after bots develop their own language

[5]Thewallmagazine: “Чтобы выжить, человечество должно выйти на новый уровень взаимодействия”: интерью с футурологом

 

 

Використання матеріалів «Matrix-divergent» дозволяється за умови посилання на «matrix-info.com». 
Для інтернет-видань обов’язкове зазначення автора публікації та пряме, відкрите для пошукових систем гіперпосилання у першому абзаці на конкретний матеріал. 
Думки, викладені у публікаціях, відображають позицію їх авторів. Відповідальність за достовірність фактів, цитат, власних назв та інших відомостей несуть автори. Редакція може не погоджуватись із думкою авторів публікацій.