Сложность и меры сложности ​

Понятие сложности интенсивно разрабатывалось не только в рамках системных исследований (т.е. исследований по развитию системного подхода), но и во многих других научных и даже инженерных дисциплинах/теориях. Окончательного согласия по тому, что такое сложность нет, и не предвидится: для разных проектов и разных ролей в проектах интересны разные виды сложности. Seth Lloyd собрал некоторые примеры определений для мер сложности^[1]. Все эти определения он отнёс к попыткам ответа на три вопроса:

1. Насколько трудно описать систему? Обычно это измеряется в битах, затрачиваемых на представление описания. Мерами сложности тут будут информация, энтропия, алгоритмическая сложность или алгоритмическое содержание информации, максимальная длина описания, информация Фишера (Fisher), энтропия Рени (Rényi), длина кода (беспрефиксного, Хаффмана, Шэннона-Фано, корректирующего ошибки, Хамминга), информация Чернова, размерность, фрактальная размерность, сложность Lempel-Ziv.

2. Насколько трудно создать систему? Сложность как трудность создания измеряется во времени, энергии, долларах и т.д. Меры сложности тут вычислительная сложность, временна́я вычислительная сложность, пространственная вычислительная сложность, основанная на информации сложность, логическая глубина (depth), термодинамическая глубина, цена, шифрованность (crypticity).

3. Какая степень организованности? Тут может быть два варианта:

а) «результирующая сложность» (effective complexity), трудность описания организационной структуры, неважно корпоративной, химической, клеточной. Приведём их по-английски: Metric Entropy; Fractal Dimension; Excess Entropy; Stochastic Complexity; Sophistication; Effective Measure Complexity; True Measure Complexity; Topological epsilon-machine size; Conditional Information; Conditional Algorithmic Information Content; Schema length; Ideal Complexity; Hierarchical Complexity; Tree subgraph diversity; Homogeneous Complexity; Grammatical Complexity.

б) количество информации, которой нужнообмениваться между частями системы из-за такой организационной структуры: Algorithmic Mutual Information; Channel Capacity; Correlation; Stored Information; Organization.

Есть и понятия, которые не являются понятиями сложности, но очень близки: Long-Range Order; Self-Organization; Complex Adaptive Systems; Edge of Chaos. Есть и совсем альтернативные меры сложности (например, основанные на скорости описания оцениваемых объектов, а не объёме этого описания^[2]).

Ситуация с понятием «сложность» очень характерна для системного подхода: употребляемые в нём слова кажутся вполне «бытовыми» и имеющими ясные и интуитивно понятные с детства значения. Но нет, слова эти вдруг оказываются терминами, за которыми скрываются очень разные понятия, с этими понятиями работают самые разные логические или количественные модели самых разных школ мысли, проводятся количественные измерения самых разных их характеристик для самых различных целей.

В рамках нашего курса мы будем считать сложной систему из достаточно большого количества элементов, настолько большого, чтобыодному агенту-индивиду не получалось оценить все связи и взаимодействия с точностью, достаточной для рациональныхпроектных действий.

Если речь идёт, например, об агентах-людях, то в проекте создания и развития организации::система в этой организации легко может оказаться пятьсот человек. Этого более чем достаточно, чтобы в одной голове не получилось оценить все связи и взаимодействия этих людей, даже если одна голова будет вести записи в своём компьютере-экзокортексе. Такая организационная система заведомо сложна.

Одному агенту (даже коллективному) так же трудно удержать все связи и взаимодействия в системе смартфона, в системе атомной электростанции, многих других инженерных системах --- расширенные предприятия в таких проектах объединяют работу самых разных отдельных автономных предприятий. Кто-то проектирует чип процессора для смартфона, кто-то изготавливает чип процессора, кто-то проектирует смартфон, кто-то проектируем мероприятия по маркетингу --- задействуется множество самых разных предприятий, в них множество умных людей, все преследуют какие-то свои интересы, о некоторых интересах договариваются. Это всё сложно, чрезвычайно сложно.

Для наших целей обучения системному мышлению такого неформального понимания сложности вполне достаточно, но вы должны помнить, что есть и формальные понимания сложности, есть множество теорий сложности, из которых пришли эти формальные понимания.

В физических теориях эволюционного роста сложности биологических систем основное определение идёт по другой линии: количество операций, которые нужно сделать, чтобы создать тот или иной биологический объект^[3].

Системное мышление не даёт никаких «объективных ответов» на вопросы о системах. Эти ответы всегда зависят от того, какая роль из какого интереса спрашивает, и какая роль из какого интереса даёт ответ, какие конфликты каких системных уровней пытаемся преодолеть, какой этики придерживаемся.

В системном мышлении нет никакого пошагового алгоритма, приводящего к правильному ответу (и это немудрено: помним о неустроенности: огромное количество самых разных ответов дают огромное множество примерно одинакового субоптимального качества решений), нет последовательности шагов, гарантирующих какой-то приемлемый результат этого мышления, нет «типичных случаев». Всегда найдутся нюансы, которые «типичное» делают абсолютно нетипичным.

Системное мышление сложно, его долго осваивать --- этим оно напоминает какую-то «необъективную высшую математику», более-менее типовые рассуждения над набором объектов с типами, предписываемыми системным подходом. Системное мышление даже не трудится давать точные определения своим понятиям: разные агенты норовят приспособить эти понятия для своих самых разных текущих интересов текущих отыгрываемых ими ролей.

При всей этой неопределённости понятия системного мышления позволяют компактно и просто описывать сложный мир, чтобы управлять коллективным вниманием в сложных проектных ситуациях! Альтернативные варианты (например, редукционизм или холизм --- когда вы явно не используете системные уровни для организации внимания людей в проекте) оказываются много, много хуже.