Конец науки: Взгляд на ограниченность знания на закате Века Науки
Шрифт:
Конечно, в основе природы в самом деле лежат простые правила, воплощенные в квантовой механике, теории относительности, естественном отборе и генетике Менделя. Но занимающиеся хаососложностью настаивают, что еще предстоит найти правила гораздо более мощные.
Тридцать одно определение сложности
Синие и красные точки, разбросанные по экрану компьютера. Но это не просто цветные точки. Это модели людей, делающие то, что делают люди: ищут пищу, ищут партнеров, соперничают и сотрудничают друг с другом. По крайней мере, так заявил Джошуа Эпштейн (Joshua Epstein), создатель этой компьютерной модели. Эпштейн, социолог из «Брукингс Инститьюшн», показал эту модель мне и двум другим журналистам в Институте Санта-Фе, где он по приглашению читал лекции. Институт был основан в середине восьмидесятых и быстро стал штабом сложности, самопровозглашенным преемником хаоса
Наблюдая за цветными точками Эпштейна и слушая его еще более цветастую интерпретацию их движения, мы вежливо бурчали, показывая свою заинтересованность, но за его спиной обменивались вымученными улыбками. Ни один из нас не воспринимал это серьезно. Мы все понимали, косвенно, что это ироническая наука. Сам Эпштейн, когда на него надавили, признал, что его модель никоим образом не является «предсказательной». Он назвал ее лабораторией, инструментом, нервным протезом для исследования идей об эволюции обществ. (Это были любимые термины сотрудников Института Санта-Фе.) Но во время публичных презентаций своей работы Эпштейн также заявлял, что подобные модели революционизируют общественные науки, помогут решить их самые неподатливые проблемы [136] .
136
Я наблюдал за демонстрацией Эпштейном его программы искусственного общества во время семинара, проводившегося в Институте Санта-Фе в мае 1994 г. (который я подробно описываю в следующей главе). Заявление Эпштейна о том, что компьютерные модели, подобные его собственной, революционизируют общественные науки, я слышал во время однодневного симпозиума в Институте Санта-Фе 11 марта 1995 г.
Еще один приверженец веры в силу компьютеров — это Джон Холланд (John Holland), ученый-компьютерщик, работающий одновременно в Мичиганском университете и Институте Санта-Фе. Холланд изобрел генетические алгоритмы, являющиеся сегментами компьютерного кода, способные перестраиваться для рождения новой программы, которая может решить проблему более эффективно. В соответствии с Холландом, алгоритмы развиваются так же, как гены живых организмов в ответ на давление естественного отбора.
Холланд предположил, что возможно сконструировать «общую теорию комплексных адаптивнных систем», основанную на математических технологиях, таких как те, что воплощены в генетических алгоритмах. Он представил свое видение в лекции 1993 года: «Многие из самых острых долгосрочных проблем — пассивный торговый баланс, СПИД, генетические дефекты, умственное здоровье, компьютерные вирусы — концентрируются на определенных системах исключительной сложности. Системы, вмещающие эти проблемы — экономика, экология, иммунные системы, нервные системы, компьютерные сети — кажутся такими же разнообразными, как эти проблемы. Однако, несмотря на разнообразие, системы имеют общие важные характеристики, в результате мы в Институте Санта-Фе классифицируем их в одну группу под названием „комплексные адаптивные системы". Это больше чем терминология. Это показывает, что есть общие принципы, управляющие поведением всех комплексных адаптивных систем, принципы, указывающие на способы решения сопутствующих проблем. Большая часть нашей работы нацелена на превращение интуиции в факт» [137] .
137
Холланд сделал это заявление в неопубликованной работе, которую он прислал мне, под названием «Цели, грубые определения и размышления о моделях эхо-класса». (Термин «эхо» относится к главному классу Холланда — генетическим алгоритмам.) Холланд представил краткое описание генетических алгоритмов в «Сайентифик Америкен» за июль 1992 г., с. 66–72.
От амбициозности этого заявления захватывает дух. Ученые, занимающиеся хаососложностью, часто насмехаются над физиками, занимающимися физикой частиц, за их высокомерие, за то, что они думают, что могут создать теорию, объясняющую всё. Но на самом деле ученые, занимающиеся физикой частиц, довольно скромны в своих амбициях; они просто надеются, что смогут упаковать силы природы в одну аккуратную упаковку и, возможно, пролить свет на происхождение Вселенной. Лишь некоторые настолько смелы, чтобы заявлять, что их общая теория даст и истину (то есть взгляд внутрь природы), и счастье (решение мировых проблем), как предполагали Холланд и другие. А Холланд считается одним из самых скромных ученых, связанных с областью сложности.
Но могут ли ученые достичь общей теории сложности, если они не могут прийти к соглашению в том, что означает сложность? Изучающие сложность боролись, но с малым успехом, чтобы отделить себя от тех, кто изучает хаос. По мнению Джеймса Йорке (James Yorke), физика из Университета Мэриленда, хаос
138
Йорке сделал это замечание во время интервью по телефону в марте 1995 г. В «Хаосе» Глейк отдает Йорке должное за то, что в 1975 г. он придумал термин «хаос».
Одно из широко используемых определений сложности — «грань хаоса». Эта живописная фраза была включена в подзаголовок двух книг, опубликованных в 1992 году: «Сложность: жизнь на грани хаоса» Роджера Льюина (Roger Lewin, Complexity: Life at the Edge of Chaos,1992) и «Сложность: появляющаяся наука на грани порядка и хаоса» М. Митчелл Валдроп (М. Mitchell Waldrop, Complexity: The Emerging Science at the Edge of Order and Chaos,1992). (Авторы, несомненно, намеревались пробудить этой фразой интерес, а также обозначить суть новой области.) Основная идея грани хаоса заключается в том, что ничего нового не может возникнуть из систем с высокими степенями порядка и стабильности, таких как кристаллы; с другой стороны, полностью хаотические, апериодические системы, такие как турбулентные потоки или нагретые газы, слишком бесформенны. По-настоящему комплексные вещи — амебы, биржевые брокеры и подобные им — оказываются на границе между строгим порядком и хаотичностью.
Большинство популярных отчетов приписывают идею исследователям из Сайта-Фе Норману Пакарду (Norman Packard)и Кристоферу Лангтону (Christopher Langton). Пакард, чей опыт лидера в теории хаоса научил его со всей серьезностью относиться к вопросу важности идеи «упаковки», придумал имеющую первостепенное значение фразу «грань хаоса» в конце восьмидесятых. В опытах с клеточными автоматами они с Лангтоном пришли к выводу, что вычислительный потенциал системы, то есть способность сохранять и обрабатывать информацию, доходит до высшей точки в режиме между высокопериодическим и хаотическим поведением. Но два других исследователя из Института Санта-Фе, Мелани Митчелл и Джеймс Кратчфилд, сообщили, что их собственные компьютерные эксперименты не подтверждают выводы Пакарда и Лангтона. Они также сомневались, является ли «что-то подобное движению в направлении всеобщих вычислительных способностей важной силой в эволюции биологических организмов». Хотя некоторые сотрудники Института Санта-Фе до сих пор пользуются фразой «грань хаоса» (например, Стюарт Кауффман, чья работа была описана в главе 5), большинство из них от нее отрекаются.
Было предложено много других определений сложности — по меньшей мере 31, в соответствии со списком, составленным в начале девяностых годов физиком Сетом Ллойдом (Seth Lloyd)из Массачусетского технологического института, который также связан и с Институтом Санта-Фе [139] . Определения заимствуют кое-что из термодинамики, информатики, компьютерных технологий и включают в себя такие концепции, как энтропия, беспорядочность и информация — сами по себе довольно скользкие термины. Все определения сложности имеют недостатки. Например, алгоритмическая теория информации, предложенная математиком из «IBM» Грегори Чайтином (Gregory Chaitiri), утверждает, что сложность системы может быть представлена самой короткой компьютерной программой, ее описывающей. Но в соответствии с этим критерием текст, созданный командой печатающих мартышек, более сложен, потому что он более беспорядочен, а следовательно, менее компактен, чем «Поминки по Финнегану» Джеймса Джойса.
139
Когда я писал эту книгу, Сет Ллойд еще не опубликовал все свои определения сложности. После того как я позвонил ему спросить об определениях, он послал мне по e-mail список, который, как я подсчитал, включает не 31, а 45 определений сложности.
Такие проблемы высвечивают тот неприятный факт, что сложность существует в некотором туманном смысле и каждый представляет ее по-своему (как, например, порнографию). Время от времени исследователи спорили, стала ли сложность такой бессмысленной, что ее следует бросить, но неизменно приходили к выводу, что термин имеет слишком большое значение для связи с общественностью. Сотрудники Института Санта-Фе часто используют слово «интересный» как синоним слова «сложный». Но какое правительственное учреждение даст средства на исследования по вопросам «общей теории интересных вещей»?