Л№_1,2,3_ТЕОР-ХАОСA

35

Социально-философский концепт диалектики порядка и хаоса (три лекции).

ЛЕКЦИЯ 1 ДИАЛЕКТИКА ПОРЯДКА И ХАОСА

Целью данной лекции является анализ проблем теории хаоса и самоорганизации в контексте широких теоретических подходов, принятых в теории управления и организации. Точкой отсчета, в нашем сравнительном анализе, будут концепции классической науки, с помощью которых, описываются обычно феномены динамического поведения таких различных систем, как воспроизводство насекомых, деятельность дилеров фондового рынка, погодные условия, поведения рыночной системы и коммерческих организаций. Центральной проблемой нашего анализа будет проявление турбулентности, хаоса и случайности в трех различных системах.

Проблемы и трудности понимания турбулентности в бизнесе.

Сегодня мир рыночных отношений и бизнеса обычно определяется как турбулентный или хаотический. Но существующие объяснения их функционирования, которые, так или иначе, воздействуют на менеджеров, не способствуют их адекватным действиям в условиях хаоса. Это требует разработки новой парадигмы знания (менеджмента), которая бы адекватно описывала окружающую среду, находящуюся в условиях крайней неопределенности. Все объяснения и рекомендации, предназначенные для менеджеров, связаны с необходимостью сохранения и поддержания порядка, дисциплины и регулярности в ведении бизнеса; или, по крайней мере, нейтрализации воздействия внешнего окружения на организацию для достижения некоторого состояния внутренней гармонии. Следствием этого является разработка концепций, рекомендаций и методов по организации, управлению, принятию решений в упорядоченной или близкой к определенности среде. Такие рекомендации широко распространены в литературе и находят себе понимание и поддержку. Но в условиях быстрых изменений и высокого уровня неопределенности, когда необходимо стратегическое планирование, согласия по поводу того, как управлять организацией в таких условиях, гораздо меньше. Для некоторых менеджеров, стратегия тогда, это собственное имплицитное, интуитивное видение и понимание того, как функционирует рынок или конкретный бизнес. И тогда, как правило, провозглашается одно, а делается другое. В другом случае руководство обычно приступает к подготовке упорядоченных стратегических корпоративных планов с беспорядочными решениями, которые чаще всего принимаются под воздействием чисто политических соображений. Или же совершенно непонятно, что детерминирует то или иное решение. В третьем - очень часто можно встретить высших руководителей, декларирующих важность стратегического мышления и действия и занимающихся этим только для того, чтобы избежать беспокойства и сумятицы, которые несет за собой неопределенность, при отсутствии какого либо написанного плана. Но не только по субъективным причинам менеджеры и ученые в области управления затрудняются объяснить происходящее, или предложить методы управления, когда условия среды становятся хаотичными. Все это связано с субъектвностью гораздо высшего порядка, субъективность, которая на протяжении столетий превратилась в данность науки – классическую парадигму знаний, детерминировавшая, как изучение, так и объяснение объективной реальности.

Классические науки в течение столетий сталкивались с трудностями объяснения и предсказания поведения турбулентных феноменов природе. Ньютоновская динамика объяснила и расчитала, с большой точностью, движение планет. Но оказалась бессильной предсказать траекторию движения маятника, колебания которого начинаются за определенными пределами. Равновесная термодинамика разработала точные законы, по обмену и преобразованию энергии, но не смогла объяснить и предсказать, что происходит, когда пар конденсируется в воду и как вода превращается в лед. Она также не смогла описать модели завихрений в жидкостях и газах. Теория эволюции Ч. Дарвина объясняет, как биологические системы приспосабливаются к изменяющейся окружающейся среде, но затрудняется объяснить рост сложности этих систем. Таким образом, естественные науки встречаются с такими же трудностями в объяснении и взаимодействии с турбулентными феноменами, как и ученые в социальных науках, а практические менеджеры в управлении организациями.

Основной подход, принятый в естественных науках, требует накопления большого объема научного знания для определения законов, которые бы объяснили появление упорядоченности в очевидном беспорядке который нас окружает. Именно этот подход был заимствован в равновесной термодинамике учеными и использован в области менеджмента и организации для того, чтобы объяснить эти сферы деятельности. Именно здесь был заложен подход поиска ”one best way” – одного наилучшего способа менеджмента. Отсюда, как следствие традиционного подхода, проистекают и проблемы взаимодействия и понимания хаотической и турбулентной окружающей действительности.

В стремлении объяснить, предсказать и, в конечном счете, управлять природными системами, ученые в течение столетий мыслили и работали в пределах традиционной структуры знания, в которой цель научного исследования состoяла в том, чтобы обнаружить твердые законы, которые управляют всем естественным поведением в универсуме. Например, если данная сила применяется к телу данной массы, то тогда это тело будет двигаться со скоростью, которая точно определяется соответствующим законом, при условии отсутствия трения. Увеличивается сила и скорость увеличится совершенно предсказуемым образом. Этот закон детерминирует поведение тела в любом месте вселенной. Однажды установив законы возникновения и развития вселенной, ньютоновская динамика предписывает движение всех тел в пространстве и времени. Существуют жесткие законы, согласно которым, при определенных начальных условиях получают заданные результаты. То есть детерминированность и причинность лежит в основе всех наблюдаемых явлений классической механики.

При таком подходе постулируется, что незначительные, мало заметные различия в начальных условиях, могут лишь незначительно повлиять на ожидаемые результаты. Ошибки измерения во времени и пространстве, в популяции или социуме, небольшая вариативность причинных факторов, чаще всего расценивается как “шум”, который не подрывает надежность любых объяснений или предсказаний.

Однако даже здравый смысл подсказывает нам, что поведение сложных систем детерминируется сложными правилами и отношениями. Там где наблюдается большая изменчивость, где поведение систем имеет большое количество различных вариантов поведения, там наука ищет сложные правила и отношения, чтобы объяснить и предсказать все их различные типы поведения. Но сложность законов требует ограниченного и управляемого количества информации для разработки возможно большого разнообразия предсказаний и прогнозов. Сложность правил и отношений законов означает, что мы нуждаемся в уменьшении количества информации, для установления причинно-следственных связей. Если бы требовалось каждый раз производить столько же информации на выходе, сколько мы собираем ее для ввода, то тогда бы мы были просто не в состоянии дать внятного объяснения поведения объектов наблюдения и предсказать, что произойдет в том или ином случае.

В рамках классической парадигмы, любой наблюдаемый беспорядок, турбулентность или хаос воспринимается зачастую лишь как видимость, но не реальность. То, что напоминает беспорядок, представляется на самом деле, просто как проявление человеческого незнания всей сложности законов природы. Существует убеждение, что их познание приведет, в конце концов, к возможности для человечества управлять природой, рынком, экономикой и т.д. то есть к устранению непознанного, того, что предстает как беспорядок или отклонение от оптимума. Один из методов научного познания - аналитический редукционизм, постулирует, что поведение систем можно объяснять, исследуя их более детально, во все меньшем и меньшем масштабе, для того чтобы определить детерминистические законы которые управляют их поведением. Так, например, мы можем изучить вещество, исследуя его молекулы, затем атомы и частицы, из которых эти атомы составлены. Или, например, построить глобальную систему для оценки и предсказания погоды, основанную на детальном сборе данных.

Гипотетически предполагается, что изменение погоды должно быть предсказуемо в долгосрочном плане, если бы было можно измерить все параметры ее поведения по земному шару и, на основе полученной информации построить некую модель. Тогда ее компьютерные модификации, при ограничении объема собираемой информации, позволила бы дать то огромное разнообразие погодных условий, которые мы наблюдаем в природе. Основной гипотезой таких исследований выступает тезис о том, что поведение природных систем может управляться человеком, если только их поведение предсказуемо. Так, если бы мы собрали достаточную базу данных относительно погодных условий, и определили законы управляющие погодными системами, то мы были бы способны на долгосрочные предсказания погодных условий. Знание, что в определенной точке времени в будущем, погода не будет под воздействием человека и, зная также возможные последствия человеческого вмешательства, мы можем тогда изменить некоторые факторы, например, облачность, для того чтобы иметь требуемые погодные условия на завтра.

Вся система научных гипотез в любом традиционном исследовании строится на понятиях порядка и равновесия. Природа, это механизм, имеющей мощный аттрактор к стабильности и сбалансированности. Объяснения всегда направлены на выяснение факторов и условий, при которых обеспечивается стабильность и сбалансированность между явлениями, т.е. научный поиск нацелен на поиск порядка, стабильности и условий их обеспечивающий. А процесс установления порядка, как данности, объясняется в терминах логически предопределенной последовательности правил и процедур. Другими словами порядок может быть достигнут с помощью необходимого алгоритма или компьютерной программы. Таким образом, упорядоченные причины ведут через упорядоченные законы к упорядоченным результатам, при которых беспорядок, турбулентность, хаос, являются лишь восприятием человеческого существа, не имеющего достаточный уровень знания. То есть классическая парадигма знания парадигма долженствующей равновесности, упорядоченности окружающего нас мира и порождает требуемый порядок.

В той парадигме знания, где мир выглядит как машина, нет никакого места, даже для единичного случайного события. Результаты могут, конечно, оказаться случайными, но это - лишь видимость. Случай может играть лишь некоторую роль в механизмах управляющих поведением какой либо системы, но никогда не влияет на конечный результат. Так, в развитии биологического вида, правилом являются случайные мутации и естественный отбор. Природа использует метод проб и ошибок, где критерии успеха и неудачи в каждом шаге на пути к цели предопределены. Эта эвристическая процедура поиска создана и для компьютерных программ. Природа использует этот эвристический поиск, для того, чтобы создать для данного вида механизмы адаптации к окружающей среде, для того, чтобы вид выжил в данных специфических условиях. Но результат никоим образом не является результатом случайности. Изменение в окружающей среде предопределяет то, что требуется для выживания и процесс эволюции обеспечивает, чтобы требуемые мутации происходили и выживание приводит к более адаптированному виду.

Порядок влечет за собой порядок и, хотя классические законы могут использовать случайность, результаты не имеют ничего общего с беспорядочностью, как случаем. Мы можем воспринять результаты именно так, но это - просто наше незнание и оно не имеет ничего общего с действительностью. Наука также может сталкиваться с незнанием, с появлением необъяснимых, случайных результатов, пока не разработано новое знание, как например в тории случайности, вероятности и статистики. Там, где еще не установлены детерминированные законы развития, мы можем использовать методы приближений и принимать объяснения и прогнозы которые не точны, но которым может быть приписана некоторая вероятность. Аппроксимативные правила и взаимоотношения могут мыслиться, как подчиненные случайным событиям или терминологическими ошибками. Так что мы можем моделировать и наше незнание, мы можем моделировать появление случайности и неустойчивости, включая случайный элемент в причины поведения субъекта, явления, или включая элемент случайности в структуру закона, который мы используем, для того чтобы объяснить явление. И эти случайные включения будут порождать случайные элементы, которые мы наблюдаем в результатах. Так что беспорядок может вести к легализованному беспорядку.

Когда мы имеем дело с большим количеством событий, повторяющихся результатов образцов, типов поведения, то собрав хорошую статистику, мы можем идентифицировать способ, согласно которым, случайность, возмущения, или ошибки, распределяются в системе. Это позволяет использовать изощренные методы статистического анализа, с помощью которых можно вскрыть фундаментальные упорядоченные взаимоотношения, скрытые в совершенно неупорядоченных данных. Чтобы смоделировать ту турбулентную реальность, которую мы наблюдаем, мы добавляем случайные элементы в упорядоченные взаимоотношения с тем, чтобы получить прогнозные результаты с проявлениями хаоса. В этом случае, традиционная (классическая) научная парадигма исключает возможность постоянной созидательности, длящегося акта творения. Как только исходные условия установлены, вступают в действие законы детерминизма и, следовательно, результаты всегда предопределены. Поэтому, все события, начиная с Большого Взрыва и создания Вселенной были одноразовым актом. Природа не может, следуя детерминистическим законам, вводить новшества в акт творения. Природа, конечно, меняется, но в ходе этого изменения поддерживает динамическое равновесие предопределенным образом. Человек может успешно вмешаться в действие природы, если он постиг фундаментальные законы, которые он не может изменить, и тогда работает в соответствии с теми возможностями, которые ему предоставляет природа. Успешное вмешательство основано на предсказуемости, или на исследованиях методом “проб и ошибок”. Вмешательство в природу, в отсутствии предсказуемости, или в отсутствии возможности эмпирических методов поиска (ПиО), является, следовательно, просто слепым блужданием, которое может привести к катастрофическим последствиям.

Таким образом, все объяснения в рамках естественных наук турбулентности и хаоса было основано на их ложном восприятии в рамках существующей парадигмы знаний, и полное научное объяснение этих концепций еще не было возможным. Тем не менее, мы могли бы моделировать турбулентные системы, типа погоды, или рынка, или деловой организации, для разработки вероятностных предсказаний, как основы для апроксиматического контроля, за их состоянием и развитием.

Лекция 2 ТЕОРИЯ ХАОСА

Механистическое понимание мира в рамках естественных наук давно ставилось под вопрос в рамках философии и теории свободы выбора. Однако только в последние два десятилетия такой подход был поставлен под сомнение и в рамках естественных наук, с появлением нового подхода к изучению явления турбулентности через хаос. В течение 1980-х годов в различных областях знания произошли революционные изменения. Разразилась интеллектуальная революция, с потенциально далеко идущим значением для всех областей практической деятельности, и особенно там, где приходится разрабатывать и принимать решения. Основы этой парадигмальной революции были заложены в высшей и теоретической математике, но их применение на практике имеет огромное значение. Первый среди ученых, кто затронул проблему хаоса, был Анри Пуанкаре, математик, живший в конце века XIX. Но ни он, ни научное сообщество не развили эту теорию. Она слишком не стыковалась с существующим пониманием универсума в рамках механической парадигмы знания. И только в средине 1960-х годов впервые появились первые четкие очертания этой теории в статье Эдварда Лоренца в малоизвестном метеорологическом журнале о погодной модели получившей название «бабочка Лоренца» и еще позже – «странный аттрактор». Независимо друг от друга, различными учеными стали разрабатываться и другие аспекты этого нового понимания мира. И к средине 1980-х, ими во главе с Лоренцом и Ильей Пригожиным была разработана новая теория понимания мира, которая может быть к несчастью, получила название ТЕОРИЯ ХАОСА

Этот новый подход являет собой не только набор определенных открытий; это - понимание тех допущений, которые мы редко подвергаем сомнению в процессе нашего объяснения мира. Это новая парадигма знания, где порядок может порождать беспорядок, который, в свою очередь, может быть упорядоченным. Теория научного хаоса обеспечивает структуру теоретических посылок, с помощью которых можно исследовать и понимать поведение природных систем, посылок, которые очень отличаются от механистического взгляда на мир. В самом общем виде, понимание мира в рамках теории хаоса, это такое понимание где: установленные, неизменные законы действительно управляют поведением природных систем. Но эти детерминистические правила и взаимосвязи способны порождать очень сложное поведение систем и, в том числе, при определенных условиях, с совершенно непредвиденными, случайными результатами. Как, например, турбулентные потоки воды при нагревании меняются от стабильных конвективных потоков, до совершенно хаотического состояния, либо то же нагревание проявляет «ячейки Бернара». Строго детерминистические термодинамические законы приводят к результатам, которые являются совершенно случайными. Так, с одной стороны, фиксированные начальные условия, при отсутствии любых случайностей в процессе, могут привести к результатам противоположным ожидаемым. С другой - полная упорядоченность исходных условий, в структуре закономерностей, ведущих к заданным результатам, может привести к полному хаосу в итогах. Это означает, что не всегда имеется очевидная причина для изменений, которые мы наблюдаем.

Небольшие различия в начальных условиях будут, при определенных обстоятельствах, вести к кардинальным изменениям в поведении системы. Изменение температуры в критической точке нагрева изменяет поведение жидкости от конвекционных потоков к турбулентному состоянию либо к жесткой упорядоченности. Небольшие различия во времени образования и в составе примесей снежинок, придает им совершенно различные формы при падении на землю. Небольшие изменения в температуре океанских течений в одной части земного шара, могут вызвать шторм за тысячи километров от данного места. Эта чувствительная зависимость от различий в начальных условиях поведения системы, означает, что ошибки измерения, неважно насколько малы, чрезвычайно важны и не могут быть приняты за “шум”. Ошибка даже в одну десятичную может привести, в конечном счете, к полностью отличным от предсказанных, результатам. В хаотических условиях, для того чтобы предсказать с большой вероятностью на долгосрочный период, требуется недостижимо высокая степень точности.

В то же время, сложные результаты поведения систем, могут быть детерминированы относительно простыми факторами (правилами), имеющих нелинейные формы обратной связи. Правило может быть очень просто, но когда, оно связывает причину и следствие не линейно и не пропорционально, когда результат данного правила воздействует на процесс так, что предопределяет следующий результат, тогда возникает и сложное поведение системы, несмотря на простоту правил. Другими словами, простые правила со свойствами усиливающей положительной обратной связи, порождают сложную систему со случайным типом поведения. Правило может тогда быть просто, но точность и степень определения причинных факторов, для разработки прогноза поведения системы должна быть очень велика, если результаты могут быть предсказаны вообще. Количество информации, требующейся на вводе системы, для получения альтернативных результатов, отличных от предыдущих, должно быть, как минимум, равно объему информации на выходе. В этом случае, из-за высоких затрат, мы не получаем никаких выгод от прогноза или создания имитационной модели поведения системы.

Беспорядок, турбулентность и хаос наблюдаемы, поскольку они фактически существуют. Они не просто проявление человеческого незнания или воображения. Возможно, этот тезис и не революционен, но он драматически меняет наше мышление, относительно поведения систем и методов управления ими. Никакие концепции не могут отменить факт проявления случайного поведения в хаотических системах - это свойственно как простым законам управляющим ими, так и их чувствительной зависимости от начальных условий. Нет такого объема информации, который бы позволил сделать точный прогноз или предсказание. Мы можем вмешаться и изменить погоду, но мы никогда не узнаем, какой была бы погода, если бы мы не вмешались в ее изменение.

Более того, существует глобальная закономерность или структурированность сложного поведения, порождаемая и управляемая системами с нелинейными обратными связями. Один и тот же набор правил, та же категория законов порождает одну и туже последовательность типов поведения. В какой бы области они не проявлялись, последовательность их чередования одна и та же. Поскольку, одни и те же законы и правила применимы и к поведению нагреваемой жидкости и репродуцированию насекомых, то, оба явления демонстрируют одно и то же тип чередования поведения, повторяющихся регулярными циклами. За циклом устойчивого поведения следует хаотический тип, если возрастает сила воздействия специфических причинных условий. Эти условия, при которых проявятся случайные образцы поведения, а также границы внутри которых эта случайность проявится, могут быть определены. Более того, оказывается, что все правила относящиеся к одной и той же категории, имеют ту же самую константу нерегулярности. Пределы, в которых их поведение преломляется в различные формы, также константны. То есть и законы, и пределы имеют постоянное рекурсивное, фрактальное измерение. И это означает, что последствия конкретного правила, закона - самоподобны. Результаты сходны в общем, количественном смысле, но никогда не подобны в специфическом понимании. Таким образом, есть некий общий образ, или ритм поведения системы на макроуровне, даже если в какое-то время, поведение на микро уровне полностью случайно. Именно из-за этого свойства, а также чувствительной зависимости от начальных условий, мы выделяем категорию явлений или видов, в которых никогда нет двух подобных индивидуальных проявлений или членов.

Из это следует, что традиционный научный метод аналитического редукционизма не соответствует формулированию объяснений феноменов турбулентности (хаотичности), поскольку объяснения типа поведения на микро-уровне фактически невозможны. Соответствующими объяснительными методами являются в первую очередь те, которые фокусируются на макроуровне, на синтезе и понимании целостности системы. Контроль над поведением системы, таким образом, начинает пониматься по-разному, приобретает другой смысл. Это происходит из-за невозможности долгосрочного предсказания и прогнозирования. Там, где не имеется чувствительной зависимости от начальных условий, где правила управляющие поведением таковы, что твердые причинные факторы влекут за собой определенные результаты, там мы можем воздействовать на причинные факторы и таким образом изменять результаты предсказуемым образом. Мы можем использовать логически предопределенные пошаговые правила и процедуры, управляющие системой, на уровне стратегии, например, чтобы последовательно менять ее поведение. Или же, мы можем использовать эволюционный подход с эмпирическим поиском методом проб и ошибок, для того чтобы в масштабах небольшого эксперимента определить, приведет ли нас данный план к цели.

Но когда имеется чувствительная зависимость от начальных условий с правилами усиления или демпфирования (затухания) этого процесса, тогда управление процессом достижения определенных результатов невозможно. Мы не можем предсказать отдаленные последствия, применяя предопределенные пошаговые процедуры, отталкиваясь от набора начальных условий, потому что мы не можем с достаточной точностью определить эти условия. Мы не можем выявить эти долгосрочные последствия, до того момента как они произойдут, пользуясь методом проб и ошибок. Это происходит потому, что мы не знаем, что мы ищем. По мере движения системы в режиме реального времени, мельчайшие различия в условиях ее жизнедеятельности могут полностью изменить ее поведение, но мы не можем обнаружить эти отклонения, до того как они произойдут. В таких обстоятельствах процесс менеджмента сводится лишь к возможности регулирования или контроля пограничных условий, или контекста, в пределах которого определенный тип поведения произойдет или, может произойти. Мы можем повышать температуру до уровня, когда в воде появятся конвекционные потоки. Но мы не можем определить направление завихрения (спина) в конкретном потоке.

Таким образом, подходы, с помощью которых мы отличаем практику деятельности от ее хаотической перспективы, совершенно различны во всех основных отношениях, представленных традиционной наукой в рамках механистического взгляда на мир и теорией хаоса. Турбулентность оказывается, таким образом, наиболее важным аспектом реальной действительности. И это реальность, а не просто ее восприятие человеком, ограниченного незнанием. Следовательно, вместо того, чтобы сосредотачиваться на порядке, тяготении и равновесии, теория хаоса связна с беспорядком, со свойствами и последствиями развития неравновесных систем. Случайность, играя далеко не последнюю роль в изменении начальных условий процесса, являются жизненно важной. Результаты могут быть получены случайно, даже когда они порождены детерминистическими законами. Иногда события и его последствия могут вообще не иметь причины.

Важным следствием концепции хаотической картины мира является то, что акт творения не единственное и неповторимое раз и навсегда событие; это - продолжающийся процесс. Природа вводит новшества непрерывно, порождая как разнообразие, так и уникальные, новые явления. Небольшие локальные, индивидуальные воздействия и возмущения среды могут приводить к глобальным различиям в поведении и изменении подобных систем, со слабо дифференцированными начальными условиями.

Теперь мы можем утверждать, что турбулентность реальна: это - хаотическое состояние наследуемого случайного поведения системы, явления. Теперь мы знаем, что мы не можем предсказывать или управлять тем традиционным способом, когда мы сталкиваемся с турбулентностью. Но нашли ли мы лучший метод? Прежде, чем судить об этом, мы должны рассмотреть дальнейшие аспекты теории нелинейной динамики, называемой также теорией самоорганизации. Рассмотрим в ее рамках необходимость беспорядка, хаоса для эмерджентности более высоких и сложных форм реальной действительности, упорядоченных систем. Как известно, законы, которые управляют большинством природных систем должны иметь относительно простые нелинейные механизмы обратной связи; простые правила, которые связывают одну точку в пространстве или во времени с другой; простые правила, которые повторяясь много раз создают сложные образцы во времени и пространстве. Они фиксированы и детерминистичны, но результатом которых, является сложное поведение систем и при некоторых условиях эти результаты неотъемлемо случайны на уровне деталей, с некоторым общим типом поведения. Этот общий тип являет собой некий “скрытый” уровень порядка в реальном беспорядке. “Скрытый” порядок поддерживается с помощью обратной связи, постоянством чередования типов (паттернов) поведения порождаемых обратной связью, константой нерегулярности проявления результатов. Хаос - это неупорядоченный в частностях паттерн внутри всеобщего порядка, который является результатом твердых упорядоченных правил и регулярного повторения. Случайные, неупорядоченные детали паттерна являются результатом того факта, что при определенных обстоятельствах в повторении используются нелинейные правила обратной связи, которые усиливают мелкие различия начальных условий или стартовых позиций деятельности или явления. Поскольку правило повторено, крошечные возмущения или флуктуации среды, в пределах которой работает система, усиливаются так, что полностью изменяют элементы поведения и, в конечном счете, общий результат. Проявление минимальных различий в начальных условиях - дело случая, как в примере со снежинками – это температура и примеси, что приводит к различным индивидуальным формам.