Советская система: к открытому обществу - [61]

Теория хаоса угрожает подорвать этот авторитет. Она занимается сложными явлениями, которые не подчиняются вневременным законам. Они развиваются необратимо, причем даже незначительные отклонения усиливаются с течением времени. Эксперименты нельзя повторить, и нельзя предсказать результат. Неудивительно, что научный истеблишмент чувствует угрозу! Ведь теория хаоса действительно смогла пролить свет на многие явления, такие, как погода, которые раньше не были подвластны науке, и она сделала более приемлемым представление о недетерминированной вселенной, где все уникально и неповторимо.

Я убежден, что есть элемент дополнительной недетерминированности в человеческих делах, который отсутствует в хаотических природных явлениях типа погоды Как сказал Марк Твен, все говорят о погоде, но никто ничего не делает, чтобы ее изменить. Не так в человеческих делах. То, что люди думают, влияет на то, что происходит. Однако то, что происходит, не детерминирует того, что думают люди, и наоборот. Это делает ход событий недетерминированным в более глубоком смысле, чем в случае с природными явлениями. Это положение, может быть, сейчас легче принять, потому что теория хаоса предоставила метод для изучения трудно-предсказуемых природных явлений, например, погоды.

Теория комплексных систем тесно связана с развитием компьютерной технологии. Экспоненциальный рост мощности компьютеров позволил ученым переходить от аналитического к синтетическому подходу и изучать явления, которые ранее не поддавались описанию. Однако связь гораздо глубже: она включает способ мышления, который применяется для рассмотрения предмета. Компьютерная логика отличается от человеческой. Различий слишком много, поэтому здесь я остановлюсь лишь на одном из них.

Научный метод основывается на дедуктивной логике, которая требует четкого разделения суждений и их предмета. Компьютеры устроены по-другому: различие между сообщениями и их содержанием не дается a priori, но вводится самими сообщениями. Это означает, что они должны так или иначе относиться к самим себе, чтобы не быть бессмысленными. Практически компьютерные алгоритмы принимают форму рекурсивных петель и находят выражение в итеративном процессе. Итеративный процесс является особенностью компьютеров; человеческий мозг пользуется различными рациональными способами, как бы срезает путь, не проделывая каждый раз всю последовательность операций. Все чти способы можно объединить под названием интуиции, имитация которой нелегко дается компьютерам. Но рекурсивные процессы относятся не только к компьютерам; изначальное отсутствие разделения между сообщением и содержанием в не меньшей степени касается, должно быть, и человеческого мышления. Таким образом, компьютеры преподают нам важный урок относительно человеческого мышления: должна быть где-то в мышлении рекурсивная петля, даже если мы этого и не осознаем. Петля может принимать форму верований или постулатов. В случае с научным методом она находит выражение в инструкции игнорировать рекурсивные петли и принимать только те утверждения, которые относятся к фактам.

Рост мощности компьютеров позволил применять итеративный процесс в науке в виде построения моделей и разработки сценариев. Итеративный процесс подразумевал использование рекурсивных петель, однако сначала ученые не осознавали этого и продолжали основывать свои модели на теориях, которые игнорировали рекурсивные связи. Только постепенно практический опыт построения моделей начал оказывать влияние на форму теорий, на которых основывались модели, и процесс еще далек от завершения.

Напротив, сейчас происходит формирование целого нового мира.

Я осознавал значение рекурсивных петель, когда писал «Алхимию финансов». Я читал книгу Хофш-тедтера «Гедель, Эшер, Бах: вечная лента», которая является гимном рекурсивным отношениям во всех их различных проявлениях; ранее я читал книгу Грегори Бейтсона «Ступени на пути к экологии мышления». Обе книги произвели на меня огромное впечатление. Бейтсон стоял у истоков создания кибернетики и приложил свои правила ко многим областям – от алкоголизма до шизофрении, урбанизации и генетического кода. Книга Бейтсона, в частности, помогла мне выбраться из зыбучих песков, в которые меня завело понятие самоотнесения. Но я имел тогда весьма смутное представление о теории сложных систем: мне посоветовали обратиться к ней читатели моей первой книги. Любопытно, что первым человеком, кто упомянул мне имя Ильи Пригожина (его книга «Порядок из хаоса», написанная совместно с Изабеллой Стенджерс, является лучшим введением в эту теорию для таких дилетантов, как я), был Ху Вейлин, китайский ученый, который также очень помог в учреждении Фонда за реформу и открытость Китая. Профессор Стюарт Амплби и профессор Роберт Кросби из Университета имени Джорджа Вашинггона также приложили руку к моему образованию, представив меня среди других Питеру Аллену из Крэнфильдского института технологии. Питер Аллен ознакомил меня с практическим применением теории сложных систем.

Вот что побудило меня еще раз попытаться разобраться с проблемой, которую я обошел в