Данная статья относится к Категории ⚙ Системный анализ
Джей Форрестер — американский инженер, разработчик теории изучения сложных систем, названной им «системной динамикой». В 70-х годах XX века разработал модели «Мир-1» и «Мир-2», нацеленные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношении с биосферой
«Сложным системам свойственны специфические ответные реакции; в этом причина частых неудач и провалов попыток, предпринимаемых с целью улучшения поведения системы.
Используемый здесь термин «сложная система», подразумевает многозвенную структуру большого порядка с нелинейной обратной связью.
Все социальные системы относятся к этому классу. Структура управления корпорацией имеет все характеристики сложных систем. Точно так же урбанизированная территория, национальное правительство, экономические процессы и международная торговля суть сложные системы. Сложные системы отличаются многими на первый взгляд неожиданными и малопонятными свойствами.
Подобно всем системам, сложная система – это взаимосвязанная структура цепей обратной связи.
«Цепь обратной связи» – это технический термин, обозначающий ситуацию в системе для любого момента принятия решения. Решение определяет последовательность действий, которые изменяют состояние окружающей системы и вызывают новый поток информации, на которой базируется новое решение. Такая цепочкообразная структура свойственна всем видам решений, общественных или индивидуальных, сознательных или несознательных. Процессы, присущие человеческому организму и природе, управляемые законами, которые исследуют психология и физика, медицина и техника, все находятся в границах этой структуры. Но сложная система имеет ряд специфических особенностей.
Сложная система – это система большого порядка. «Порядок» системы определяется числом уравнений уровня (то есть интегралов или состояний) в описании системы. Фирма может характеризоваться несколькими переменными уровня – штатом служащих, банковским балансом, готовыми товарами, товарами в процессе изготовления, оборудованием, различными психологическими аспектами, компонентами репутации и элементами традиций. К системам, называемым здесь сложными, относятся системы более высокого порядка, чем четвёртый и пятый. Точно так же и социальную систему, даже для очень ограниченных целей, можно представить как систему от десятого до сотого порядка. Система города в нашей книге – система двенадцатого порядка.
Сложная система многозвенна. Она содержит более трёх или четырёх цепей обратной связи. Взаимодействие между этими цепочками обратной связи, смещение доминирующей роли от одной цепочки к другой – вот что в большой степени определяет характер сложной системы. Сложная система имеет цепи как положительной, так и отрицательной обратной связи. Цепь отрицательной обратной связи наиболее часто упоминается в литературе по теории систем, а в технической литературе употребляется исключительно только это понятие. Но существует и положительная обратная связь, которая прогнозирует все процессы роста, будь то биологические или экономические. Цепи отрицательной обратной связи – это цепи поиска цели, регулирующие систему в направлении некой цели. Цепи положительной обратной связи – это цепи отклонений от цели, экспоненциально отклоняющие систему от некоторой точки неустойчивого равновесия. Но характер положительной обратной связи, которая определяет положительный виток поведения роста, зависит не только от структуры, но также и от многочисленных изменяющихся факторов, окружающих цепочку. Эти факторы часто складываются и управляются другими цепочками в системе. По мере изменения этих факторов регенеративные характеристики положительной петли роста могут быть подавлены, что приведёт процесс к нейтральной точке, разделяющей положительный и отрицательный характер поведения обратной связи. Если цепь толчком вывели в область отрицательной обратной связи, она начинает генерировать экспоненциальное затухание процесса по направлению к исходной точке, от которой её отклонили. […]
Сложная система нелинейна. Современная математика имеет дело почти исключительно с линейными процессами. Но жизнь и общество почти всецело характеризуется нелинейными процессами. Нелинейное взаимодействие в системе позволяет в течение некоторого времени доминировать одной цепи обратной связи, но оно же может вызвать сдвиг этой доминанты в другую часть системы, где поведение системы настолько отличается, что эти две ситуации кажутся не имеющими отношения друг к другу. Многозвенная перестройка по нелинейным функциональным зависимостям делает сложную систему чрезвычайно чувствительной к большинству параметров системы. Такое нелинейное поведение в то же самое время делает систему резистентной к усилиям, прилагаемым с целью изменить поведение системы. Но эта нелинейность, будучи правильно понята, позволяет легко имитировать модели системы с реалистичными динамическими характеристиками. Наши знания о компонентах сложных систем в основном относятся к области нелинейных взаимоотношений. Динамику поведения социальной системы мы начнем понимать тогда, когда обратимся прямо к нелинейностям в системе. Нелинейность – вот что необходимо, чтобы представить поведение сложных систем. Понятием нелинейности легко оперировать, если отказаться от требования аналитического решения системы уравнений и допустить менее элегантный и более эмпирический подход к имитации системы. Принятие нелинейной природы систем отвлекает нас от тщетных попыток точно измерить параметры социальных систем и вместо этого концентрирует наше внимание на гораздо более важном вопросе о структуре системы.
Сложные системы имеют характеристики, которые в общем неизвестны. Поведение сложных систем сильно отличается от поведения простых систем, на которых были натренированы наши интуитивные реакции. Наука и математика регулярно уделяли внимание и анализировали поведение только простых систем, которое отличается от поведения интересующих нас сложных систем.
Сложные социальные системы сочетают много таких факторов, которые росчерком истории были разделены на изолированные области мышления. Если мы хотим преуспеть в понимании сложных систем, нужно устранить барьеры между различными дисциплинами, областями знаний. Внутри одной и той же системы мы должны допустить наличие психологических, экономических, технических, культурных и политических взаимодействий. Взаимодействия этих факторов часто бывают более важны, чем внутреннее содержание любого из них, взятого в отдельности. И если в процессе осуществляемого нами изучения и нашего мышления эти отдельные факторы будут изолированы, взаимодействие их никогда не попадёт в поле нашего зрения.
Поведение сложных систем отличается многими важными особенностями, которые необходимо понять, если мы намерены проектировать системы с лучшим поведением.
контринтуитивны;
удивительно нечувствительны к изменениям многих параметров системы;
резистентны к административным новшествам;
содержат точки влияния часто в неожиданных местах, которые являются источником сил, могущих изменить баланс в системе;
противодействуют и компенсируют прикладываемые извне усилия путём снижения темпа соответствующего действия, генерируемого внутри системы (корректирующая программа сильно амортизируется, так как значительные усилия её расходуются на возмещение потери внутреннего действия);
их отдалённая (долгосрочная) реакция на какое-либо административное нововведение часто оказывается прямо противоположной немедленной (краткосрочной) реакции на это нововведение;
имеют тенденцию к ухудшению состояния.
Рассмотрим каждую из этих особенностей более подробно.
Поведение, противоречащее нашей интуиции (контринтуитивность)
[…] уже упоминалось о поведении, противоречащем нашим интуитивным представлениям и которое можно ожидать от сложных систем, как о главной причине, побудившей начать настоящее изучение динамики развития города. Можно думать, что все сложные системы, будь то технические, биологические, экономические, системы управления или политики, проявляют такое неожиданное на первый взгляд поведение.
[…] было показано, возможно, вопреки распространенным представлениям, как вполне понятные процессы роста и старения и процессы миграции населения приводят к упадку города.
[…] раскрылась ещё более неожиданная ситуация, а именно то, что некоторые административные программы, предпринятые для разрешения городских проблем, ещё больше ухудшили положение в городе. А основной вывод заключается в том, что нововведения, санкционируемые администрацией, с целью оздоровления города, находящегося в состоянии упадка, должны учитывать тенденции, подчас прямо противоположные тем, которые кажутся нам наиболее обнадеживающими. Наша интуиция и здравый смысл, выработанные на жизненном опыте общения с простыми системами, с которыми человек сталкивается в каждом своем действии, привели к возникновению такой схемы оценок и суждений, которая едва ли могла бы быть лучше задумана, чтобы ввести в заблуждение того неосторожного, который касается области сложных систем. Жизненный опыт человека и процессы мышления были обусловлены почти исключительно его опытом общения с цепями отрицательной обратной связи первого порядка. Такие цепи суть цепи поиска цели, содержащие одну главную переменную, один уровень системы. Например, каждый может взять со стола предмет, потому что он чувствует расстояние между рукой и предметом, и управляет движением, чтобы преодолеть это расстояние. Хотя в процесс вовлечены многие нервные и мускульные реакции, доминирующей в системе является переменная уровня, представляющего положение руки.
Из совокупности повседневного личного опыта каждый знает, что причина и следствие тесно связаны во времени и пространстве. В случае простых систем ошибки или трудности обнаруживаются сразу же. За причиной недвусмысленно ясно и немедленно следует результат. Но в случае сложных систем все эти представления оборачиваются заблуждениями, ложными выводами. Оказывается, что причина и следствие тесно не связаны ни во времени, ни в пространстве. Причины какого-либо наблюдаемого симптома могут в действительности лежать в очень отделенном секторе социальной системы. Кроме того, симптомы могут проявиться гораздо позже вызвавших их первоначальных причин.
Сложные системы очень коварны и запутанны в своем поведении в отличие от простых систем, на которых основан наш опыт. Сложная система может выглядеть точно такой же, как простая, будучи в действительности совершенно другой. Сложная система зачастую обнаруживает кажущуюся истинной причину, которая близка во времени и в пространстве к наблюдаемым симптомам. Но, как правило, в этой цепи взаимоотношения связаны не как причина и следствие. Вместо причины и следствия мы имеем совпадающие симптомы, обусловленные динамикой структуры системы. Почти все переменные в сложной системе тесно взаимосвязаны, но знание времени корреляции мало что дает для того, чтобы отличить причину от следствия. Применение трудоёмкого статистического и коррелятивного анализов в этом случае подобно тщетной погоне за неуловимым.
В такой ситуации, когда случайные симптомы принимаются за причины, человек направляет свои усилия на устранение симптомов, но при этом истинные причины остаются незатронутыми. Такое действие либо неэффективно, либо приводит к ухудшению ситуации. Мы можем с большой уверенностью сказать, что подход к решению проблем сложных социальных систем, основанный на нашей интуиции, в большинстве случаев приведёт к ошибкам. В этом кроется одна из главных причин краха фирм, разочарований на пути развития наций, международных кризисов и трудностей, возникающих в процессе развития урбанизированных территорий.
Нечувствительность к изменениям параметров
Сложные системы удивительно нечувствительны к изменению многих параметров (постоянных в уравнениях). Социология пытается измерить с большой степенью точности многие характеристики психологических и экономических систем. Достаточно точные нелинейные модели с обратной связью этих же самых систем показывают незначительное изменение поведения системы даже при изменении ее параметров на несколько порядков. Наблюдения за социальными системами подсказывают, что это соответствует истине. Действительно, жизненный цикл предприятий, относящихся к совершенно-различным областям промышленности и находящихся в разных странах, в принципе одинаков. Проблемы экономического развития во многом одинаковы независимо от континента, социального наследия или даже вида сырья. Поведение экономических систем на протяжении последних ста лет не выявило значительных изменений, несмотря на то, что развитые страны перешли от сельского к городскому образу жизни, от частных к централизованным банкам, от индивидуальных предприятий к большим корпорациям и от времени на сообщения, равного неделям, к секундам. Действительно, в социальных системах доминируют природные и психологические факторы, которые изменяются очень мало.
Резистентность системы к административным нововведениям
Сложные системы сопротивляются большинству административных мероприятий. Даже в том случае, когда в системе производится значительное изменение, ее поведение часто остается без изменения. Причина заключается в природе сложных систем, противоречащей интуиции, и нечувствительности их к изменению параметров. Административные меры касаются как структуры (то есть элементов, выбранных источниками информации, и того, как они используются), так и параметров системы (определяющих, насколько велико влияние информации и как велико действие). Термин «административные нововведения» рассматривается здесь как правило, формулировка линии поведения, показывающая, каким образом имеющаяся информация приводит к выбору решений, определяет действие. Нечувствительность системы к изменению большинства её параметров приводит к тому, что система остается нечувствительной и к большинству модификаций, которые навязываются ей новыми мероприятиями и решениями, так как эти решения изменяют только степень влияния информации или действия. В этом кроется природа сопротивляемости социальных систем. С изменением административного вмешательства происходит лишь незначительное изменение большинства уровней системы и образуется новое сочетание информации для выбора решения. Новая информация в сочетании с новыми административными мерами даёт результаты, близкие к прежним.
Управление через точки влияния
Сложные системы отличаются высокой чувствительностью к изменению лишь небольшого числа определённых параметров и к некоторым изменениям структуры системы. Подобная противоречивость в отношении к рассмотренному выше положению о нечувствительности системы к параметрам действительно имеет место. Любая система содержит несколько точек, к изменению которых её поведение чувствительно. Изменение административного воздействия в одной из таких точек оказывает давление на всю систему, и ее поведение изменяется во всех направлениях. Эти параметры и структурные изменения, к которым система чувствительна, обычно не самоочевидны. Необходимо провести тщательный анализ динамики системы, чтобы обнаружить эти параметры.
Нейтрализация системой корректирующих программ
Активные корректирующие программы, накладываемые на социальную систему, оказываются гораздо менее эффективными, чем ожидалось, благодаря тому, что эти программы имеют тенденцию замещать соответствующие внутренние процессы. […]
Соотношение долгосрочных и краткосрочных реакций
Какое-либо изменение в сложной системе обычно вызывает краткосрочные реакции, направление которых противоположно долгосрочному эффекту. Последовательность по принципу «хуже, потом лучше» причинит особенно много хлопот администрации и руководству, решающим проблемы оздоровления города. […] Конфликт между краткосрочными и долгосрочными реакциями системы частично объясняет плохое теперешнее состояние наших городских систем. Городская администрация под давлением избирателей и исходя из политической выгоды стремится быстро и наглядно удовлетворить запросы избирателей. С этой целью она принимает краткосрочные меры, подготавливая этим почву для отдалённых убыточных последствий.
Тенденция к ухудшению качества
Сложные системы имеют тенденцию к ухудшению качества. Природа систем, противоречащая интуиции, является причиной разрушающих намеченные планы изменений. Кроме того, противоречие между краткосрочными и долгосрочными реакциями системы обусловливает проведение таких, административных мероприятий, которые делают систему менее удовлетворительной. Например, определённые меры могут улучшить положение дел на год или на два, при этом просто перемещается в будущее этап, на котором проявятся изменения, ухудшающие параметры системы. Дело обстоит так, что мы сначала видим положительные результаты предпринятой меры, а когда положение дел ухудшается, мы удваиваем первоначальные усилия. Усиление воздействия опять приводит к краткосрочному улучшению, ещё более усугубляя и ухудшая отдалённые последствия. И вновь мы видим, насколько изобретательна сложная система в своем свойстве вводить нас в заблуждение.
Моделирование
Модель. Имитационная модель – это теория, описывающая структуру и внутренние взаимодействия в системе. Сам факт использования имитационного процесса не делает теорию правильной. Модели могут быть полезными и бесполезными. Они могут быть правильно задуманными, неадекватными или ошибочными. Модели могут быть краткими и ясными и описывать только те характеристики реальной системы, которые необходимы, чтобы показать поведение интересующих нас характеристик, или они могут быть многословными и туманными и загромождены несущественными деталями, которые скорее дезинформируют, чем информируют. В основу структуры модели могут быть положены принципы динамического поведения системы с обратной связью, или же модель может быть простым описанием наблюдаемых фрагментов системы, при этом суть структуры может быть опущена. Построение модели должно быть основано на правильных принципах.
Модели используются повсеместно всеми. Письменное описание есть модель, которая представляет собой один из аспектов действительности. Мысленный образ, возникающий в процессе мышления, – это модель, но не реальная система. Имитационная модель отличается тем, что она логически совершенна. Модель описывает динамику процесса и может манипулировать темпами и уровнями, чтобы генерировать поведение системы во времени в соответствии с принципами, на которых построена модель. […]
Моделирование для выявления симптомов. Первый этап при моделировании системы состоит в конструировании модели, которая может создавать, моделировать, проблему. Только в том случае, если мы поймем суть процессов, приводящих к трудностям, мы можем надеяться, что перестроим систему таким образом, чтобы внутренние процессы протекали в противоположном направлении. Если модель строится для моделирования трудностей, такая модель должна учитывать все соотношения, взаимодействия которых приводят систему к неудаче. Неудачи не накладываются на систему извне. Конструируемая модель будет замкнутой моделью, поведение которой не зависит от переменных, пересекающих её границу и исходящих из внешнего мира. Принцип замкнутой границы и принцип построения имитационной модели, содержащей внутри этой границы все составляющие, которые генерируют механизм возникновения проблемы системы, – этот принцип и лежит в основе успешного исследования сложных систем. Начиная изучение системы, не следует акцентировать усилия на вопросе о коррекции, сглаживании трудностей. Внимание должно быть сосредоточено на причинах трудностей и на устранении этих причин. Для устранения нежелательных причин могут потребоваться усилия, мероприятия, совершенно противоположные тем, которые стремились смягчить тревожные симптомы. Устранение нежелательных причин часто требует меньших затрат; влияние этого процесса гораздо глубже, а улучшения более долговременны.
Адекватность информации
В области общественных наук причиной непонимания систем часто считается неадекватность данных. Но барьером для развития социальной системы является не недостаток данных. Мы располагаем объёмом информации, гораздо большим того, который мы правильно и систематически используем. Этим барьером служит несовершенство существующих теорий о структуре системы. Обычные формы накопления данных не смогут пролить свет, выявить новое о деталях структуры системы. Проникновение в суть системы даёт только близкое, рабочее знакомство с реальными системами. Кроме того, при построении правильной теории системы нельзя строго разграничивать различные дисциплины. Внутри одной системы необходимо взаимосвязывать экономический, психологический и физический аспекты. Если это сделано должным образом, построенная структура приобретает все чёрточки и детали, имеет малые и большие ёмкости, чтобы отражать и вмещать фрагменты наших необъятных знаний, опыта и наблюдений.
Считается, и, возможно, правильно, что поведение систем во многом определяется соотношениями и взаимодействиями весьма важными, но которые долго будут лишены количественной меры. Если мы не оцениваем высоко эти соотношения и не включаем их в модель системы, мы, по существу, говорим, что они не имеют значения и могут быть опущены при рассмотрении. Гораздо более важно пренебречь каким-то соотношением, которое считается важным, чем включить его в модель при низком уровне точности, которая соответствует правдоподобной области неопределённости. В этом аспекте обсуждаемый здесь тип моделирования следует скорее философии менеджера или политика, чем учёного. Если кто-либо считает данное соотношение важным, он действует согласно своему предположению и при этом использует имеющуюся информацию наилучшим из доступных ему способов. При этом он полагается на остроту своего восприятия и интерпретации.
Недостаток информации – это не главное препятствие для понимания динамики развития города. То же самое можно сказать и относительно других сложных систем. Препятствием служит отсутствие готовности и способности организовать уже имеющуюся информацию в такой форме, которая будет отражать структуру реальной системы и, следовательно, будет иметь основание вести себя так, как вела бы себя реальная система. Значения параметров второстепенно – сначала надо правильно отразить структуру системы. Численные значения параметров не должны играть решающей роли, так как характер и жизненный цикл городов во многом одинаков независимо от эпохи и общества, в которых эти города существуют. В городах, имеющих совершенно различную экономическую структуру и социальные традиции, возникают аналогичные явления и ситуации».
Джей Форрестер, Динамика развития города, М. «Прогресс», 1974 г. с. 118-125.
Фрагмент текста цитируется согласно ГК РФ, Статья 1274. Свободное использование произведения в информационных, научных, учебных или культурных целях.
Если публикация Вас заинтересовала – поставьте лайк или напишите об этом комментарий внизу страницы.
Дополнительные материалы
+ Ваши дополнительные возможности:
Идёт приём Ваших новых вопросов по более чем 400-м направлениям творческой деятельности – на онлайн-консультации третье воскресенье каждого месяца в 19:59 (мск). Это принципиально бесплатный формат.
Задать вопросы Вы свободно можете здесь:
+ Все инструкции по работе с порталом VIKENT.RU:
Изображения в статье
Джей Форрестер — американский инженер, разработчик теории изучения сложных систем, названной им «системной динамикой». В 70-х годах XX века разработал модели «Мир-1» и «Мир-2», нацеленные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношении с биосферой / Public Domain & На фоне — Изображение от Freepik
Изображение от GarryKillian на Freepik
Изображение от almumtazza на Freepik
Изображение от pikisuperstar на Freepik
Изображение от Freepik
Изображение от macrovector на Freepik
Изображение от vectorpouch на Freepik
Изображение от Freepik
Изображение от starline на Freepik
Изображение от starline на Freepik
Изображение от GarryKillian на Freepik
Изображение от Freepik
