ЧАСТЬ ТРЕТЬЯ НЕЛИНЕЙНЫЕ ЗАКОНЫ Междисциплинарная наука

Предисловие к части третьей

В части третьей мы перейдем к нелинейным системам и междисциплинарной науке, которая рассматривает темы: хаоса, сложности и системного мышления в целом.

Согласно теории нелинейных систем, мир не ведет себя линейно, с ньютоновской регулярностью, а причины и следствия в нем не являются дискретными и опознаваемыми. Математик Станислав Улем заметил, что называть изучение хаоса «нелинейной наукой» все равно, что называть зоологию «изучением неслоновых животных». Улем прав в том, что современный мир полон нелинейных систем, но он преувеличивает.

Хочу подчеркнуть, что некоторые вещи действительно являются линейными, и тут физика Ньютона по-прежнему работает. Но многие из важных и интересных вещей в мире принадлежат к нелинейным системам. Целое больше части и включает в себя нечто качественно отличающееся от суммы отдельных частей.

Для изучения сложных систем линейный анализ бесполезен. Но сравнительно молодым междисциплинарным наукам о Хаосе и Сложности это по силам. С ними мы познакомимся в главе 9.

Глава 10 расскажет нам о том, как добиться большего меньшими усилиями, применяя Принцип 80/20. Мы попытаемся проникнуть в тайны нелинейных систем с помощью концепции «силы слабых связей», теоремы фон Ферстера (из кибернетики), теории управления и принципа «наименьшего времени» Ферма.

Глава 11 охватывает нелинейные аспекты роста, технологических изменений, сетей и «новой экономики». Мы вновь вернемся к вопросу Периодически Нарушаемого Равновесия и познакомимся с исключительно полезной концепцией Точки Опрокидывания, которая поможет нам предсказывать, где и когда может возникнуть новая тенденция или продукция. Она раскрывает ключевую роль технологии в стимуляции роста. Кроме того, мы познакомимся с Законом Возрастающей Доходности, который переворачивает большую часть традиционной микроэкономики и показывает, как создание временных монополий может одновременно быть неизбежным и отвечать интересам общества.

В главе 12 рассказывается о том, как теория систем может помочь нам сохранить успех, несмотря на ловушки Парадокса Накопления, Закона Энтропии и Закона Непредусмотренных Последствий.

>

9

Хаос — это состояние, когда любая система настолько сложна и иррегулярна, что в глазах каждого, кто не владеет большим количеством спрятанной информации о ней, выглядит беспорядочной. Хаос восхитителен, он абсолютно замечателен. Он полон самых разных захватывающих форм и моделей поведения.

Йен Стюарт

Третий великий прорыв в науке

Хаос

В духе «Алисы в стране чудес» («когда я употребляю какое-то слово, оно означает то, что я хочу, чтобы оно значило") «хаос» в этом контексте означает «концепцию или область изучения, именуемую хаосом». Очень мало ученых, занимающихся изучением хаоса, называют его «теорией хаоса», и «хаос» вовсе не обязательно и даже достаточно редко является «хаотическим» в традиционном смысле этого слова. Скажем честно: хаос — слово неподходящее, потому что изучаемые процессы часто раскрывают перед нами красивые и замысловатые модели. Эти процессы лишь на поверхности хаотичны, но в глубине их царит строгий, хотя и необычный, порядок.

Хаос — это попытка определить и понять нелинейные модели, которыми никогда не занималась традиционная наука. Своеобразие хаоса в том, что если понаблюдать за структурами в нелинейных системах, они окажутся очень схожими независимо от типа феномена: это может быть погода, экономика, организация городов, комбинации чисел, снежинки, береговые линии, звезды на небе или колебания цен на фондовой бирже.

Корни хаоса можно найти в теории квантов и в математических трудах XIX и начала XX века, посвященных случайности и вероятности. Квантовая теория говорит нам, что очень мелкие частицы, такие как атомы или фотоны, не ведут себя линейным или предсказуемым образом. Они действительно хаотичны. Блестящий французский математик Анри Пуанкаре с поразительной точностью написал в 1908 году:

* Процитировано из Джеймса Глсйка «Хаос» (James Cleick. Chaos. 1987, Little, Brown, New York).

Чувствительная зависимость от начальных условий

Пуанкаре заслуживает титула интеллектуального предвестника хаоса, ключевой концепцией которого является Чувствительная зависимость от начальных условий. Многие физические системы демонстрируют чувствительную зависимость от случайных начальных условий и вследствие этого в значительной степени непредсказуемы. Классический пример — погода. Долгое время существовала надежда на то, что при наличии достаточного количества данных и мощных компьютеров можно будет точно предсказывать погоду на месяцы вперед. Теперь мы знаем, что это невозможно, потому что погода — это система, исключительно чувствительная к начальным условиям.

Эффект бабочки

В 1972 году Эдвард Лоренц, метеоролог из Массачусетского технологического института опубликовал статью с провокационным названием «Предсказуемость: может ли взмах крыльев бабочки в Бразилии вызвать торнадо в Техасе?"**.

Ответа на этот вопрос, пишет дальше Лоренц, быть не может, но он иллюстрирует природу погоды. Много лет ученый использовал компьютеры для моделирования погоды, надеясь улуч-

* Анри Пуанкаре. Наука и метод (Henri Poincare. Science ct Mcthodc. 1908, Ernest Flammarion, Paris).

** Несмотря на то что она быстро стала знаменитой, статья Лоренца сначала не была опубликована, а только упомянута в пресс-релизе конференции Американской ассоциации содействия продвижению науки, куда статья была представлена 29 декабря 1972 г. Конспект был впервые опубликован вместе с другими лекциями в книге Эдварда Лоренца «Сущность хаоса» (Edward Lorenz. The Essence of Chaos. 1993, University of Washington Press, Seattle).

шить качество долгосрочных прогнозов. Его пионерский труд показал, что бури и циклоны подчиняются определенным математическим правилам, но никогда не повторяются. Он пришел к заключению, что долгосрочное прогнозирование невозможно по весьма интересным причинам. Хотя он и смог смоделировать влияние множества факторов на погоду, однако незначительные изменения нескольких из них, экстраполированные па месяц вперед, могли давать совершенно разные результаты.

Открытие Лоренца не в том, что мелкие события могут приводить к крупным последствиям, — это старая история, описанная, к примеру, в прусском стихотворении о том, как из-за подковного гвоздя было потеряно целое королевство. Его реальной заслугой стало доказательство того, что точное прогнозирование погоды практически невозможно, даже если бы мы знали все, что можно знать о факторах влияния на нее. Погода формирует себя сама по мере продвижения вперед, так же как это делают эволюция и процветающие экономики.

А теперь давайте попробуем понять, в чем суть сложных нелинейных систем.

Самые интересные вещи во Вселенной являются сложными системами -и к тому же «хаотичными"

Так же как квантовая физика, хаос и сложность базируются на понимании того, что многие вещи на свете являются нелинейными, трудно предсказуемыми и не равняются сумме своих частей.

Сложные системы — такие как погода, города, экономики, галактики, колонии насекомых, стаи волков, мозг и Интернет — нестабильны и очень мало времени или же никогда не находятся в состоянии равновесия. И только концепция хаоса (и как мы увидим дальше в этой главе, родственная с ней концепция сложности) может помочь нам их описать и часто даже проанализировать. Многие из этих систем периодически возвращаются в положение, близкое к тому, где они уже были раньше.

У сложных систем могут быть простые причины. Значительную часть их поведения можно описать с помощью простых уравнений: например, как кружатся листья на ветру. Ученые доказали, что простые правила поведения могут приводить к поразительно сложным результатам, но понять их можно, только если рассматривать объект исследования как набор отдельных подсистем. Устойчивые характерные модели поведения повторяются, но в бесконечном непредсказуемом разнообразии вариантов.

Польза хаоса для физического мира

Одной из ключевых вех возникновения — и появления термина — хаоса стали исследования математика Джеймса Йорка, проведенные примерно в 1970 году. Йорк и другие математики указали на тот факт, что, сталкиваясь с проблемами нелинейных систем, математики обычно пытаются решить их путем подставления линейных аппроксимаций. Йорк показал, что это ненужно: даже очень чувствительные к начальным условиям нелинейные системы можно смоделировать на практике. В компьютер вводились, к примеру, данные о биологических условиях существования популяции рыб и строился график. После этого обнаруживались такие закономерности, которые совершенно противоречили интуитивным ожиданиям.

Какая связь между ценами на хлопок и рекой Нил?

Примерно в то же время другой математик, Бенуа Мандельброт, работал в отделе чистых исследований компании ЮМ и использовал ее новые мощные компьютеры для анализа данных о ценах на хлопок. Он обнаружил, что ежедневные и ежемесячные изменения цен следуют определенным моделям, которые совпадают идеально. Степень отклонения цен оставалась неизменной больше 60 лет. Это был неожиданный порядок внутри беспорядка. Такие же модели Мандельброт нашел во всех массивах данных, которые он анализировал, включая изменения уровня реки Нил на протяжении нескольких тысяч лет.

Чем больше проводилось исследований в метеорологии, биологии, физике, химии, экономике и множестве других областей, тем больше становилось очевидным существование неожиданных закономерностей, которые можно описать отношениями больших масштабов к малым.

Вскоре после этого Митчел Фейгенбаум, физик из Национальной лаборатории в Лос-Аламосе, штат Нью-Мексико, провел серию расчетов по измерению величины различий между геометрически конвергентными массивами данных, таких как цены на хлопок Мандельброта. Его калькулятор несколько раз подряд обнаружил одну и ту же цифру: 4,469. Фейгенбаум наткнулся на одну из наиболее поразительных особенностей хаотических систем — универсальность. Универсальность означает, что в некоторых измерениях разные системы ведут себя идентично. На конференции в Лос-Аламосе один из коллег Фейгенбаума прокомментировал это так:

«Когда мы узнали, что в нелинейных системах есть структуры, которые всегда одинаковы, если взглянуть на них под правильным углом, это стало одновременно радостным и шокирующим открытием «.

Какова длина береговой линии Британии?

Мандельброт показал, что на этот вопрос не может быть правильного ответа. Все зависит от выбранного вами измерительного инструмента. Если вы возьмете достаточно короткую рулетку и станете измерять каждую крошечную извилину, получится цифра, приближающаяся к бесконечности!

Фрактальные подобия

Мандельброт ввел в обиход очень полезное слово «фрактальный» (от лат. fractus — сломанный), как нельзя лучше подходящее для описания вещей, которые очень похожи, но не одинаковы, — таких как береговые линии, облака, цены на хлопок, землетрясения или деревья. Модели имеют свойство повторяться, но при этом с бесконечным и непредсказуемым разнообразием. Систематизация параметров нелинейных систем раскрывает поразительное сходство моделей, независимо от того, какие именно параметры берутся. Например, кривая годичного графика цен на хлопок удивительно повторяет форму кривой месячного графика изменений цен, несмотря на разность в масштабах.

Бизнес фракталей: ни одна ситуация в нем в точности не повторяет другую, но существует ограниченный набор ключевых факторов, которые всегда похожи друг на друга. Результаты бизнеса абсолютно непредсказуемы, и поэтому поиски детерминистских решений в менеджменте — надежды на то, что, сложив х и у, вы получите z, — бесполезны и наивны. И все же в нем есть повторяющиеся модели, которые стоит изучать и распознавать. Сам факт фрактальности бизнеса является наилучшим аргументом в пользу методики разбора конкретных ситуаций, используемой в школах бизнеса, хотя было бы намного полезнее перейти к тому, чего еще никто не делал — вычерчиванию графических фрактальных моделей для разных типов бизнеса.

Исследования турбулентности жидкостей, которые в начале 1970-х годов провел математический физик Дэвид Рюэлль, привели к появлению идеи о странном аттракторе, фрактальном объекте, представляющем собой точку, которую можно смоделировать математически и на ее основе объяснить явление турбулентности. Странные аттракторы позволяют также с высокой математической точностью описать хаотическое поведение ротора. С тех пор эта теория используется в астрономии для объяснения того, как звезды образуют на небе «острова» и «цепочки звезд». Фактически она позволяет вычертить траекторию любой динамической системы, чувствительной к начальным условиям.

А теперь, хотя это и не имеет прямого отношения к хаосу, давайте вкратце ознакомимся с двумя законами случая, один из которых взят из статистики и теории вероятности, а второй из истории.

Принцип бессилия

Эта теория утверждает, что невозможно создать успешную игровую систему, которую можно было бы применить против простой монеты или другого устройства, основанного на чистой случайности. Там, где в дело вступает случай, для менеджеров может не оказаться лучшего решения, чем подбросить монетку. И вообще, назовите мне точку, в которой вы принимаете важное решение? Когда вы на 70 процентов уверены в "его правильности? Или на 80 процентов? Или на 95? Какой бы процент вы ни выбрали, помните, что ваша оценка не совсем верна и скорее всего грешит излишней оптимистичностью. Помните также, что анализ и задержки тоже стоят денег.

Но не пугайтесь. Принцип бессилия — это хорошее оправдание для действий в условиях недостатка данных. Конечно, не стоит прибегать к мошенничеству. Но в то же время не позволяйте, чтобы трудное решение, связанное с большой долей неуверенности, парализовало ваш прогресс.

Фактор пустяка в истории

Историкам с давних пор известно, что случайные события способны изменить ход истории. Ключевое событие — «пустяк» — может быть чем-то незначительным, простым и неожиданным. Недавно вышла книга*, которая дает нам множество интересных примеров роли Фактора пустяка в истории. Приведу лишь несколько из них.

Гражданскую войну в Америке конфедераты могли выиграть легко и быстро, если бы генерал А. П. Хилл не потерял план наступления, составленный его начальником, генералом Робертом Ли. В листок с планом Хилл завернул пару сигар. Они затерялись, но вскоре их нашел сержант армии противника в оставленном конфедератами лагере и передал план своему командующему, генералу Макклелану. В результате сражение при Ан-тьетаме было неожиданно выиграно унионистами.

* Эрик Дуришид. Фактор пустяка: как случай и глупость изменили историю (ErikDurschmied. The Hinge Factor: How Chance And Stupidity Have Changed History. 1999, Hoddcr & Stoughton, London).

Подобная тривиальная ошибка поставила крест на судьбе немецкого линкора «Бисмарк», самого быстроходного и мощного боевого корабля в мире. При прочих равных условиях «Бисмарк» вполне был способен заблокировать поставки из Америки в Британию во время второй мировой войны. Но в 1941 году адмирал Гюнтер Лютьенс не позаботился заправить корабль топливом, в спешке отплывая из Норвегии в погоню за британским крейсером «Худ». Несмотря на то что последний пошел на дно со всей командой из 1500 человек, в бою он сумел слегка повредить две топливные цистерны «Бисмарка», и это, вкупе с тем, что корабль не заправился в Норвегии, намного замедлило его скорость по пути в оккупированную Францию. Поэтому британские крейсера смогли его догнать и потопить.

А почему в 1989 году рухнула коммунистическая система? Помимо тщеславия Горбачева, который затеял флирт с Западом, вместо того чтобы и дальше поддерживать репрессии, очень важным катализатором стал импровизированный ответ в ходе телеинтервью с Гюнтером Шабовски, которого только что назначили пресс-секретарем коммунистической партии Германской Демократической Республики (прежней Восточной Германии). «Когда, — спросил корреспондент, — восточным немцам разрешат свободный выезд на Запад?» Шабовский в раздражении ляпнул: «Пусть едут, когда хотят, никто их задерживать не будет». Аудитория была ошарашена, а затем начался беспорядок. Тысячи восточных немцев ринулись через границу, и коммунизму пришел конец.

Хаос и сложность — и история — учат нас тому, что бизнес всегда связан с неуверенностью и риском. Прошлые успехи в счет не берутся. Ergo: рискуйте, все равно результат неизвестен. Эволюционная психология говорит, что когда мы чувствуем себя комфортно, то меньше идем на риск, даже если можем это себе позволить. Так как рискует слишком мало людей, то выгоды от этого в целом будет больше, чем должно быть. Это не относится к азартным играм, где шансы абсолютно равны, когда противники не играют «на одну руку», и весьма невысоки, если вы нарветесь на шулеров. Преуспевающие предприятия рискуют слишком мало. Если только вы не собираетесь «поставить на кон компанию», рискуйте как можно больше, но в разумных пределах.

Хаос, случай и бизнес

Суть концепции хаоса заключается в том, что хотя мир и состоит главным образом из нелинейных систем, в его иррегулярности можно различить определенные модели. Беспорядок во Вселенной не беспределен. Хаосу и случаю некогда отслеживать простые причинные связи, которые так нам нравятся в бизнесе. Но несколько чрезвычайно полезных для бизнеса советов извлечь из них можно. Предлагаю восемь.

В явно случайных и беспорядочных данных всегда есть некий порядок или модель

Модели существуют. Единственный вопрос, сможем ли мы их отыскать. Любые рынки формируют модели поведения и реагирования.

Анализ может быть не лучшим способом поиска скрытого порядка

Анализ может оказаться не в силах найти ответ, если система достаточно сложна и взаимозависима. Человеческий мозг наделен гибкостью и воображением, достаточными для поиска моделей. Следовательно, если вы желаете понять рынок, возможно, лучше погрузиться в него и ждать вдохновения, чем выискивать данные и анализировать их.

Простые системы делают сложные вещи

Существуют три или четыре ключевые вещи, которые в сочетании со «случаем» (лучше назвать его чувствительной зависимостью от начальных условий) невероятно затрудняют наше поведение. Постарайтесь выделить ключевые переменные или основные причины, взаимодействующие друг с другом. Однако избегайте соблазна свести все к одной главной причине или следствию.

Сложные системы могут вызвать простое поведение

Анализ поведения позволяет легче и проще понять сложную систему, чем сложный структурный анализ. Рассматривая сложные системы, такие как рынки, потребители или конкуренты, ищите в них характерные модели простого поведения. Например, если конкурент всегда следует вашему курсу цен, это все, что вам нужно знать. Анализировать процессы принятия им решений вам ни к чему. Старайтесь в первую очередь подмечать надежные модели простого поведения.

Шанс - роль удачи

«Удача» или «шанс» не обязательно являются точными описаниями неожиданных результатов, но большинство рынков, компаний и производственных единиц — это сложные системы, чувствительные к начальным условиям. Следовательно, ожидайте неожиданностей и того, что они чаще всего будут вызваны малозначительными и неопределенными причинами.

■ Не надейтесь, что вы сможете проконтролировать все. Не позволяйте неожиданностям сбить вас с курса.

■ Придайте вашим планам гибкость. Если происходит событие х, делайте у. Если происходит w, делайте z.

■ Когда вас в чем-то постигает неудача, не тратьте невероятных усилий на расследование ее причин и наказание виноватых. К сожалению, виноватых может и не быть. Или «виноватые» послушно следовали вашим указаниям. Начинайте думать, что делать дальше.

■ Когда что-то идет очень хорошо, помните, что причиной этого может быть вовсе не ваше мастерство или достоинства вашей фирмы. Возможно, все дело в случайном благоприятствовании фактора чувствительной зависимости от начальных условий. Эксплуатируйте эту находку полностью, но не самообольщайтесь. В следующий раз «чувствительная зависимость» может сыграть на руку конкуренту.

Шанс - необходимость в нескольких стратегиях

Когда появляется всеобщая неуверенность в том, как будет развиваться отрасль, вполне разумно иметь больше, чем одну стратегию.

Эрик Д. Бейнхокер* вспоминает, как в 1988 году, когда он ходил по Comdex, торговой выставке компьютерной индустрии, у стенда Microsoft происходило что-то странное и непонятное:

У Microsoft была скорее не стратегия, а стратегии.

Концентрация — прекрасная вещь, но корпорациям на быс-троразвивающихся и непредсказуемых рынках имеет смысл выделить некоторую часть ресурсов и сделать несколько групповых ставок на всякий случай — это то же самое, что тратить деньги на финансовые «опцион коллы» (покупки ценных бумаг за фиксированную цену с предварительной премией. — Прим. пер.).

Бейнхокер по этому поводу замечает:

Преимущество первого хода

Так как самые сложные системы чрезвычайно чувствительны к начальным условиям, имеет смысл занять место в числе учредителей каждого нового предприятия, которое может получить хорошие перспективы на ваших ключевых рынках. Идея Преимущества первого хода — то, что первый из пришедших получает небольшое преимущество над всеми такими же квалифицированными опоздавшими, — хорошо известна в бизнесе, но наука о хаосе намного увеличила ее значение. Фирма, которая на эмбриональном рынке предлагает продукцию, скажем, на 10 процентов более привлекательную, чем все остальные предложения, может в перспективе получить на 100 или 200 процентов большую долю рынка, даже если конкуренты предложат впоследствии что-нибудь лучшее. Преимущество первого хода утверждает стандарты и заставляет рынок вести себя так, как выгодно «пионеру».

Элегантную иллюстрацию на эту тему можно позаимствовать у теоретиков хаоса. Возьмем, к примеру, часы. Почему почти у всех часов 12-часовой циферблат, и стрелки движутся вправо

(«по часовой стрелке")? Это не было неизбежностью. Почему было не сделать циферблат 24-часовым и не заставить стрелки двигаться влево? Если думаете, что это глупо, подойдите к кафедральному собору во Флоренции и посмотрите, как стрелки его часов движутся «против часовой стрелки» по 24-часовому цифербла!у. Собор и часы появились в 1442 году. Примерно в то же время была проведена конвенция часовщиков, и вскоре они установили стандарт 12-часового циферблата и «правильного» направления движения стрелок. Но если бы тогда 51 процент часов были такими же, как флорентийские, то теперь мы следили бы за временем по 24-часовым «неправильным» циферблатам, и читателей не шокировала бы первая строчка романа Джорджа Оруэлла «1984», где куранты бьют 13 раз.

Ранняя пташка диктует правила и получает конкурентное преимущество. Поэтому устремляйтесь на рынок, установите стандарт и захватите конкурентное преимущество, пока поле еще не засеяно.