Джеффри Уэст - Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний

Важный пример нелинейного масштабирования можно найти в биологии, если рассмотреть количество пищи и энергии, ежедневно потребляемых животными (в том числе и нами) для выживания. Как ни странно, животному, большему другого в два раза и, следовательно, состоящему приблизительно из удвоенного числа клеток, ежедневно требуется пищи и энергии всего на 75 % больше, а не на 100 %, как можно было бы заключить из наивной линейной экстраполяции. Например, женщине, весящей 54 кг, для простого выживания без какой-либо деятельности или выполнения каких-либо задач требуется в среднем около 1300 пищевых калорий в сутки. Биологи и врачи называют эту величину основным обменом, в отличие от активного метаболизма, который включает в себя всю связанную с жизнью суточную активность. В то же время ее собаке, крупному бобтейлу, который весит в два раза меньше хозяйки (27 кг) и, следовательно, имеет приблизительно в два раза меньше клеток, казалось бы, нужно для выживания в два раза меньше пищевой энергии, то есть около 650 пищевых калорий. На самом же деле такой собаке требуется около 880 пищевых калорий в сутки.

Хотя собака – это не уменьшенная женщина, этот пример является частным случаем общего правила масштабирования метаболизма в зависимости от размеров. Оно действует для всего спектра млекопитающих, от мельчайших землероек весом всего несколько граммов до гигантских синих китов, весящих в сотни миллионов раз больше. Фундаментальное следствие из этого правила состоит в том, что более крупное животное (в этом примере – женщина) имеет больший удельный коэффициент полезного действия на грамм массы, чем животное меньшего размера (ее собака), так как для поддержки существования каждого грамма его тела требуется меньше энергии (приблизительно на 25 %). К слову, у ее лошади этот КПД будет выше. Такое систематическое повышение производительности с увеличением размера известно под названием экономии на масштабе . В самых общих чертах этот принцип гласит, что чем больше размер, тем меньше ресурсов на душу населения (или, в случае животных, на клетку или на грамм массы тела) требуется для выживания. Отметим, что такое поведение противоположно случаю увеличенной отдачи от масштаба, которая проявлялась в ВВП городов: если там подушная величина возрастала с увеличением размеров, то в случае экономии на масштабе подушная величина становится тем меньше, чем больше размер. Такое масштабирование называют сублинейным масштабированием .

Размеры и масштаб играют важную роль в определении черт поведения, общих для чрезвычайно сложных, развивающихся систем, и значительная часть этой книги посвящена объяснению и пониманию такого нелинейного поведения, а также возможностей его использования для рассмотрения широкого круга вопросов, примеры которых взяты из самых разных отраслей науки, техники, экономики и бизнеса, а также повседневной жизни, научной фантастики и спорта.

На немногочисленных предшествующих страницах я уже успел несколько раз употребить термин сложность и бесцеремонно называл системы сложными, как если бы это название было и хорошо понятным, и точно определенным. На самом деле и то и другое неверно, и я хотел бы сделать здесь небольшое отступление, чтобы поговорить об этом изрядно перегруженном понятии. Дело в том, что почти все те системы, о которых я собираюсь говорить, обычно считают «сложными».

Далеко не я один использую это слово и его многочисленные производные походя, не давая ему определения. За последнюю четверть века такие термины, как сложные адаптивные системы, теория сложности, эмерджентное поведение, самоорганизация, жизнестойкость и адаптивная нелинейная динамика, начали распространяться не только в научной литературе, но и в публикациях делового и корпоративного мира, а также в неспециальных средствах массовой информации.

Чтобы подготовить почву для этого разговора, я хотел бы процитировать двух выдающихся мыслителей, физика и юриста. Первый из них – это знаменитый физик Стивен Хокинг. На рубеже этого тысячелетия он давал интервью [15] Интервью со Стивеном Хокингом приводится в статье: Unified Theory Is Getting Closer, Hawking Predicts // San Jose Mercury News. 2000. Jan. 23. www.mercurycenter.com/resources/search . , в котором ему задали следующий вопрос:

– Некоторые утверждают, что если ХХ век был веком физики, то сейчас мы стоим на пороге века биологии. Что вы об этом думаете?

Хокинг ответил:

– Я думаю, что следующий век будет веком сложности.

Я всецело разделяю это мнение. Как, надеюсь, я уже объяснил, для решения множества встающих перед нами сложных общественных проблем нам срочно нужна теория сложных адаптивных систем.

Вторая цитата – это хорошо известное высказывание Поттера Стюарта, выдающегося судьи Верховного суда США. Во время обсуждения концепции порнографии и ее отношения к свободе слова при рассмотрении исторического дела 1964 г. он высказал следующее замечание:

Я не стану сейчас пытаться более точно определить, какие материалы, по моему мнению, подпадают под это краткое описание [ «жесткой порнографии»]; может быть даже, я никогда не смогу дать этому более внятное определение. Однако, когда я увижу порнографию, я ее узнаю.

Если подставить вместо слов «жесткая порнография» слово «сложность», получится именно то, что могут сказать многие из нас: возможно, мы не можем определить ее, но мы узнаем ее, когда увидим.

К сожалению, однако, если «узнавать, когда увидишь» и достаточно для Верховного суда США, то науке этого мало. Наука тем и славится, что ее развитие основывается на четкости и достоверности описания предметов, которые она изучает, и концепций, которые она использует. Как правило, мы требуем, чтобы они были точными, недвусмысленными и потенциально измеримыми. В качестве классических примеров величин, точно определенных в физике, но используемых в обиходном или метафорическом смысле в повседневном языке, можно вспомнить об импульсе, энергии и температуре. При этом, однако, существует немалое число действительно важных концепций, точное определение которых все еще вызывает нешуточные споры. В их число входят понятия жизни, инноваций, сознания, любви, устойчивости, города и, между прочим, сложности. Поэтому я не буду пытаться дать научное определение сложности, а изберу промежуточный путь и опишу то, что я считаю существенными элементами типичных сложных систем, по которым мы сможем узнать их, когда увидим, и отличить их от систем, которые можно назвать простыми или «просто» очень усложненными , но не обязательно сложными . Это обсуждение ни в коем случае не следует считать полным, но оно должно помочь в понимании наиболее заметных черт того, что мы подразумеваем под названием сложных систем [16] Освещению создаваемой сейчас теории сложности посвящено довольно много популярных книг, в том числе: M. Mitchell . Complexity: A Guided Tour. N. Y.: Oxford University Press, 2008; M. M. Waldrop . Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos. N. Y.: Simon & Schuster, 1993; J. Gleick. Chaos: Making a New Science. N. Y.: Viking Penguin, 1987; S. A. Kauffman . At Home in the Universe: The Search for the Laws of Self-Organization and Complexity. Oxford, UK: Oxford University Press, 1995; J. H. Miller . A Crude Look at the Whole: The Science of Complex Systems in Business, Life, and Society. N. Y.: Basic Books, 2016. .