5.1.4. Модель новой системы отношений

Сформулированные выше выводы ставят естественный вопрос о том, какими должны быть те гипотетические регулирующие (управляющие) механизмы, чтобы соответствовать изменившимся отношениям. Это коренной вопрос, так как от его решения зависит стабильность (либо нестабильность) будущего состояния цивилизации, поэтому попытаемся найти на него хотя бы приблизительный ответ. Необходимо сразу подчеркнуть, что конкретных ответов на вопросы о том, какими должны быть новые регуляторы сформулировать невозможно — это безумно сложная задача, охватывающая практически все системы управления на планете, поэтому ограничимся лишь общими представлениями о новых отношениях, которые помогут понять суть и наметить направления решения этих проблем.

Завершающаяся экстенсивная эпоха может быть с полным правом названа «вещественно-энергетической» — на всем ее протяжении безусловно действовал Закон сохранения вещества-энергии, благодаря которому любое управление было линейным, к примеру общая энергия какой-то системы из n элементов с энергией Eо без труда определялась простым суммированием:

En =Σ Eо n (5.1)

Это позволяло легко подсчитать необходимые тонны сырья, суммы денег, число солдат, запас, расход, баланс, прибыль и еще миллионы показателей, потребных для управления. Элементы системы (тонны, солдаты, рубли) не зависят друг от друга и аддитивны — это основной принцип, на котором построено управление в экстенсивную эпоху.

Однако, еще до появления компьютеров стало понятно, что основой развития человечества является информация (коллективный опыт), а с их появлением и развитием Интернета стало очевидно, что мы реально вступили в информационную эпоху, когда информация — это не только знания, это потенциальная энергия (см. 4.1.5), которая может использоваться на совершение полезной работы и обладает своими особенностями. Последние хорошо иллюстрируются известным афоризмом Бернарда Шоу: «Если у вас есть яблоко и у меня есть яблоко, и если мы обмениваемся этими яблоками, то у вас и у меня остается по одному яблоку. А если у вас есть идея и у меня есть идея и мы обмениваемся идеями, то у каждого из нас будет по две идеи». То есть информация и та потенциальная энергия, которая за ней стоит, не подчиняется законам сохранения, она не сохраняется, а умножается в процессе передачи. Это делает (обменивающиеся) элементы системы зависимыми друг от друга, а конечный результат — неаддитивным, т.е. происходящие при этом процессы принципиально нелинейны.

Таковы основные признаки новой — сетевой — организации отношений, зарождающейся в современном мире, рассмотрим их модель. В предположении связи «всех со всеми», общее число прямых и обратных связей между n элементами будет равно

m = n(n–1) ≈ n2 (5.2)

Здесь уместно будет вспомнить С.П.Капицу : «... коллективный опыт служит основой роста, обязанного информационному взаимодействию всех людей на планете и математически выраженного в виде зависимости от квадрата численности всего населения Земли. Такая зависимость возникает потому, что при обмене и распространении информации происходит умножение числа ее носителей в результате разветвленной цепной реакции». Теперь ясен смысл именно квадратичной (а не иной) зависимости, а тема численности населения позволяет дать интересную сравнительную иллюстрацию.

Современная численность населения планеты составляет 7 млрд человек и к концу демографического перехода, как выяснилось выше в разделе 2.4, практически удвоится до 10-12 млрд, то есть возрастет на величину порядка 5 млрд чел. В экстенсивном (линейном) приближении сложность управления аддитивна и возрастет на величину m =Σ n = 5-109. А реально, с учетом глобальных информационных взаимодействий (по сетевой модели), число связей в системе составит m = n2 = (5-109)2 = 2.5-1019. Отношение между этими величинами составляет 10 порядков! Именно во столько раз будет сложнее управлять системой с новым типом отношений — цифра в 10 000 000 000 весьма показательна, вот почему старая система управления объективно обречена на кризис, она просто не справится с такой сложностью.

Если же вспомнить, что информация — помимо прочего, еще и потенциальная энергия, то можно утверждать, что к концу периода примерно в том же масштабе возрастут и созидательные возможности человечества. Здесь уместно будет напомнить, что пока в качестве послевоенных репараций СССР вывозил из Германии «железо» — машины, станки, оборудование, целые заводы, союзники взяли себе патенты, а также лучших ученых и инженеров. То есть уже тогда осознавалась ценность информации как потенциальной энергии, а в нынешних условиях она становится доминирующей. Понятно, что приведенные цифры достаточно приблизительны, но при всей условности модели, речь все равно идет о разнице, выражающейся многими порядками.

Теперь от количественных прикидок перейдем ближе к свойствам модели и рассмотрим ее вещественно-энергетический аспект. Очевидно, что для всякой материальной системы, состоящей из элементов n и отношений (связей) между ними m общий вещественно-энергетический потенциал определяется суммой энергии всех элементов и энергии всех связей: E = En + Ec. Первое слагаемое En — это, по сути, формула (5.1) для экстенсивных систем, а второе — та добавка, которая обеспечивается энергией связей, число которых определяется по формуле (5.2). Для систем интенсивного типа первое слагаемое (энергия элементов) будет присутствовать всегда — оно унаследовано с экстенсивного этапа и является общим для двух типов систем. Поэтому, не искажая смысла, его можно оставить за скобками и далее рассматривать только второе слагаемое Ec, т.е. энергию связей в чистом виде.

Основной характеристикой интенсивного этапа развития является эффективность, поэтому исследуем не валовую энергию связей Ec, а показатель энергии одной связи Ec/m, которая является непосредственным индикатором эффективности. Система, которая в одном и том же числе связей смогла связать больше энергии, без сомнения может считаться более эффективной, поэтому показатель энергии одной связи без всяких натяжек является искомым индикатором. Исходя из этого, эффективность системы можно связать с числом элементов через следующее соотношение:

f = Ec/m = Ec/n2 (5.3)

Из этой формулы следует, что эффективность системы прямо пропорциональна связанной энергии и обратно пропорциональна общему числу элементов. Если построить распределение энергии для разных n (систем разного размера), то можно увидеть, что эта зависимость носит нелинейный характер и имеет вид так называемого краевого распределения (Рис. 8). Полученный результат интересен тем, что аналогичный вид имеют известные распределения Лотки (число научных работников от количества публикаций), Парето (распределение граждан и предприятий по величине дохода), Саймона (распределение городов по численности населения), Ципфа (встречаемость слов в языке). Этому же закону следует распределение вкладчиков сберкасс по величине вкладов, филателистов по размерам и стоимости коллекций, стран по числу издаваемых журналов и т.д. [13]. Обширный эмпирический материал свидетельствует о том, что практически всем областям человеческой деятельности сопутствует степенное распределение вида

f(x) = a x–m (5.4)

где m для многочисленных эмпирических данных близко к 2. Это связывается с характеристиками эффективности систем и, прежде всего — с влиянием количества накопленного ресурса на скорость его извлечения из среды, или, в терминах кибернетики — с наличием положительной обратной связи. Положительная обратная связь — это механизм реализации «лавинообразных» процессов или «цепных реакций», широко упоминавшихся в модели С.П.Капицы. Это свидетельствует о том, что модель эффективности, построенная для интенсивного этапа развития на основе сетевой организации системы, не только соответствует существующим (кибернетическим и прочим) теоретическим представлениям, но и подтверждается множеством эмпирических фактов (именные распределения) в различных сферах деятельности. То есть это не отвлеченная умозрительная модель, а реальный аналитический инструмент.

Следует особенно отметить, что краевой вид распределения также рассматривается как «естественный» в процессах эволюции техноценозов (рукотворных технических систем) в рамках одного из направлений системных наук о развитии — технетики, развиваемой нашим соотечественником Б.И.Кудриным [14] . На огромном статистическим материале о принципиально разных технических системах автору удалось показать сходство в процессах развития и организации сложных технических и биологических систем, по сути — сходство функционирования техноценозов и биоценозов. Это: а) очевидный пример системного сходства (раздел 3.1), демонстрирующий реальное проявление этого принципа; б) подтверждение теоретических оснований общей модели развития (формула 1.3); а также в) очередной практический пример реализации краевого распределения в интересующих нас технологических системах. Думается, что и часть результатов, полученных как из теоретической модели, так и из эмпирических закономерностей, вполне могут быть ответно ассимилированы технетикой.

Поскольку модель (формула 5.3) описывает естественное распределение эффективности использования ресурса (не обязательно энергии) для систем интенсивного типа, ее можно с успехом использовать для диагностики состояния различных систем. Для этого достаточно построить распределение какого-либо признака, характеризующего эффективность, и если вид распределения окажется краевым, то систему можно отнести к интенсивному типу — простой, но эффективный диагностический и мониторинговый инструмент.

При практическом применении как этого метода, так и модели в целом, стоит, однако, учитывать, что на интенсивном этапе развития, лишь в самом начале которого мы сегодня находимся, использованная в модели сетевая организация отношений также находится в зачаточном, еще не развитом состоянии. В полной мере она будет реализована лишь на следующем, экологическом (информационном, ноосферном) этапе развития, а интенсивный этап в этом отношении можно рассматривать как переходный. Поэтому как анализ распределений, так и модель отношений сегодня могут для одних систем работать лучше, а для других хуже. Это надо учитывать, хотя приведенные выше практические примеры демонстрируют, что в ряде сфер (информационной, социальной) новые отношения уже достаточно сформированы, чтобы проявляться как устойчивые закономерности.