Системное мышление 2024. Том 1

Онтология нашего варианта системного мышления приведена (с источниками литературы, откуда взяты эти понятия) в кратком виде в последнем разделе нашего курса, и это тоже сделано в виде текста на естественном языке, ссылающегося на источники литературы, которые тоже являются текстами на естественном языке. Но важно подчеркнуть: системный подход подразумевает тексты, изложенные не в рамках прототипной теории понятий (много метафор, произвольная типизация), а в рамках теоретической теории понятий (строгая типизация объектов и отношений). Если вы не поняли выделенный предыдущий фрагмент текста, вам обязательно нужно перепройти курс-пререквизит «Моделирование и собранность».

С момента появления общей теории систем в 30-х годах 20 века на базе системного подхода возникали и умирали целые дисциплины/теории. Например, так родилась в 1948 году и затем в семидесятых была предана забвению кибернетика. Поэтому до сих пор можно встретить старинные варианты системного подхода, существенно переплетённые с кибернетикой и несущие в себе все её недостатки, прежде всего попытку свести всё понимание мира к работе поддерживающих гомеостаз (т.е. неизменность своего состояния) систем с обратными связями.

Кибернетика активно использовалась в госпланировании и показала там неадекватность: экономика сама по себе неравновесна, никакого «баланса спроса и предложения», возвращающего к равновесию, нет, ибо экономика развивается, меняется, а не балансирует вокруг какого-то «равновесия». Остатки кибернетики существуют теперь только в виде теории автоматического регулирования, где действительно нужно управлять в технической системе каким-то постоянным параметром, следить за «отклонениями». Но в большинстве ситуаций речь идёт не об «отклонениях» от точки равновесия, а как раз о продвижении к каким-то целям и опоре на неравновесные состояния. Современные варианты описания взаимодействия системы и окружающего мира (например, теория active/embodied inference) не предполагают выделения «управляющей системы» в простой «петле обратной связи», и они базируются на других предположениях о принципах взаимодействия системы и окружения, нежели кибернетика.

Самый распространённый вариант кибернетического системного подхода отражён в способе моделирования «системная динамика» (system dynamics35) и сводится к нахождению и явному отражению в модели каких-то связей, которые могут замыкаться в циклы, приводя к появлению колебаний вокруг какого-то положения равновесия. Такое «кибернетическое моделирование» сверхупрощено и плохо отражает самые разные виды систем, совсем не похожие на кибернетический «регулятор Уатта».

Развитие, эволюция отлично описываются системными представлениями, но плохо описываются представлениями «управления»/control, то есть представлениями кибернетики. В целом моделирование разных по природе (электрических, химических, экономических и т.д.) связей на одном системном уровне (и даже на разных системных уровнях) выполняется произвольными системами дифференциальных уравнений. Иногда это описание произвольными системами дифференциальных уравнений в инженерии называют «системное моделирование», но оно существенно шире узкого класса уравнений «системной динамики». Но это уже не совсем системный подход, это просто имитационное моделирование систем в «железной» инженерии (и иногда организационных систем). Так что если вы увидели «системный моделер», то это необязательно системный подход и системное мышление – чаще всего речь идёт о «системном моделировании» как варианте акаузального имитационного моделирования киберфизических систем, чаще всего на языке Modelica. Как и в случае системной динамики, для этого есть большое количество разнообразного софта36. Так что какой-нибудь System Modeler37 от Wolfram – это совсем необязательно моделер, поддерживающий системный подход и системное мышление. Это просто инструмент физического моделирования киберфизических систем («железных» систем, в которых есть какие-то управляющие компьютеры, «кибер» часть).

Системный подход уже получил широкое распространение в инженерии и менеджменте. В инженерии в пятидесятые-шестидесятые годы прошлого века превалировало «математическое» понимание системного подхода, которое по факту сводилось просто к активному использованию математического моделирования при решении инженерных проблем («системное моделирование» как имитационное моделирование – отголоски ещё тех времён). «Системность» заключалась в том, что модели при этом набирались из самых разных теорий/дисциплин, как естественнонаучных, так и инженерных (электрика, механика, химия для случая химических реакций, расчёты изменения давления, тепломассопереноса и т.д.) для разного уровня структуры системы (системы в целом и подсистем разного уровня).

Описание тех или иных «систем» проводилось с использованием многочисленных моделей, отражающих разные интересующие инженеров и учёных свойства систем в различных ситуациях.

Чаще всего такое в большой мере завязанное на математические имитационные/simulations модели системное моделирование (часто говорили «системный анализ», ни о каком синтезе тогда и речи не было) противопоставлялось так называемому редукционизму (сведению к простому).

Для редукционизма, объявлявшегося главным в науке (это же «сведение к простому», деление на всё более и более мелкие части – научность искалась тут, «как более сложное объяснить работой более простого») было характерно выделение одной главной точки зрения, одной теории/дисциплины и метода моделирования для какого-то уровня структуры объекта или предмета исследования. Скажем, человек рассматривался на уровне молекул (т.е. биохимическом уровне), и из этого пытались выводиться все знания о человеческой природе: в том числе и его мышление, и социальное поведение объяснялось как сложное сочетание биохимических процессов.

Системный подход преодолевал очевидную бессмысленность одноуровневого упрощенчества редукционизма, и поэтому стал очень популярен. Системно мыслить – это прежде всего удерживать во внимании тот уровень дробления системы на части, на котором уместно обсуждать проявляющиеся на этом уровне новые (emergent, эмерджентные) свойства, которых ещё не было на предыдущих уровнях разбиения системы на части, и уже нет на уровнях выше системы, на уровне надсистемы. Эти свойства необходимы для удобства действия в физическом мире.

Системный подход не подразумевает простого физического или математико-логического понимания отношения «часть-целое». Так, «дом состоит из кирпичей» – это верное утверждение в физике и математике, но неверное в системном подходе. В системном подходе заметят, что пропущен ещё один уровень в системном разбиении целых систем на части («состоит из» – это отсылка к отношению композиции/«часть-целое»): стены! Если вы будете строить дом, то указывать положение каждого кирпича в доме, чтобы более-менее компактно описать дом – это очень неправильно. Много проще описать, как из кирпичей составлены стены, а затем описать, как из стен составлен дом. Системы вводятся тогда, когда их введение позволяет что-то описать более компактно, удобно, проще для действия в физическом мире.

Вкус борща в момент его готовки нужно обсуждать как зависящий от способа приготовления его из кусочков овощей и мяса, неадекватно обсуждать идущие в ходе готовки биохимические процессы на уровне клеток растений-овощей и клеток мяса. Эти процессы никуда не деваются, они вполне себе идут в ходе готовки, но это неправильный уровень структуры вещества для обсуждения вкуса борща! Знание о том, как сворачивается белок мяса в ходе варки борща, конечно, имеет непосредственное отношение к изменению вкуса сырого мяса на варёное, но вряд ли это поможет повару! Вниманием нужно выделять целые овощи и их куски, приёмы готовки и зависимость вкуса от этих приёмов обсуждаются на этом уровне крупности вещества: целые овощи и куски мяса, нарезанные на небольшие кусочки, принятые в той или иной кухне (чуть более крупные в южной готовке, чуть более мелкие в северной). И нельзя обсуждать вкус борща, если обсуждать званый вечер со сменой шести блюд, где борщ будет только одной из смен: обед уже не имеет «вкус борща», хотя борщ там и является его составляющей частью. И главное – это просто выделение вниманием в реальной ситуации готовки борща и реальной ситуации обеда нужных нам для каких-то целей (приготовление обеда с вкусным борщом) частей.

Про редукционизм «борща из свёрнутых в ходе варки белков» будут все те же самые рассуждения, что и про «дом из кирпичей».

Ситуация с домом или борщом кажется простой, но давайте возьмём проект создания авиалайнера, в котором планируется 6 млн индивидуальных деталей. Как вы с огромной командой из пары сотен тысяч человек, занятых его изготовлением на заводах разных стран, будете рассматривать этот авиалайнер, чтобы не упустить ничего важного? На уровне материалов, из которых этот авиалайнер состоит? Это будет правильно, если считать прочность лайнера. Но если считать подъёмную силу его крыльев, то уровень материалов не поможет. Большую и сложную систему из миллионов индивидуальных частей нужно описывать на множестве уровней её сборки в целое, причём описывать для самых разных целей самыми разными способами, не терять ни один из них! Системное мышление помогает не потерять внимание тысяч людей, не забыть что-то важное при делении на части или при сборке целого из частей, не отвлечься на неважное.

Управлять вниманием к 6 млн индивидуальных деталей в авиалайнере, чтобы не забыть ни одной детали, и рассмотреть и аэродинамику, и пассажировместимость, и общую стоимость проекта, и безопасность при попадании молнии, и размеры цеха для сборки авиалайнера – вот это всё стало не интеллектуальным подвигом, а обыденной мыслительной работой после появления системного мышления в инженерии. И имена гениев-авиаконструкторов вроде Мессершмитта и Туполева остались в прошлом, для современных более сложных самолётов уже не нужно иметь гениев в составе команды! Системное мышление, поддержанное компьютером (даже без компьютера с AI), вполне справляется. Не нужно иметь абсолютного гения Королёва, чтобы делать такие сложные запуски космических кораблей, какие делает сейчас SpaceX.

По этой линии борьбы с редукционизмом дошли до того, что системное мышление начали объявлять холистическим, то есть говорящем о примате целого над частями. В холизме поведение частей объясняется существованием целого. Но холизм оказался такой же ошибкой, что и редукционизм: системное мышление борется с полным отказом от рассмотрения зависимостей поведения целого как поведения его частей (редукционизм) как и полным отказом от рассмотрения зависимостей поведения частей в зависимости от происходящего с целым (холизм).

Слово «система» в конце семидесятых годов стало респектабельным, и его стали использовать в том числе и те люди, которые были совсем незнакомы с системным подходом в любой его версии, которые не понимали сути системного подхода, его способа управления вниманием при рассмотрении сложных ситуаций. По факту, слово «система» вдруг стало синонимом слова «объект» – что-то, что попало в сферу нашего внимания. Связь со вниманием осталась, но специфика того, что речь идёт о внимании к определённому уровню крупности нарезки на объекты, и уровней этих множество, и способов нарезки тоже множество – вот это было полностью потеряно. Никакого системного мышления, которое потом бы работало с «объектами-системами», увы, у пользующихся словом «система» не было.

Это «попсовое» понимание слова «система» было унаследовано и современными системами AI (Bard, Claude, ChatGPT и т.д.). Увы, с ними нельзя поддержать разговор про современное системное мышление: в бытовом понимании слово «система» не тип объекта, как в системном подходе, а «почти синоним» объекта. Вместо теоретической теории понятий и её строгой/формальной типизации (медленное мышление S2 по Канеману38) в системах искусственного интеллекта используется прототипная теория понятий с её нестрогими аналогиями как основой мышления (быстрое мышление S1 по Канеману), причём не из современного системного подхода, а из обыденной речи. Поэтому осторожней беседуйте с системами AI (а также с обывателями) на тему системного мышления, слово «система» знают все – но для них всех это не тип объекта из системного подхода, и не все могут отследить строгость использования типа!

В восьмидесятых в менеджменте тоже появилось множество учебников системного подхода, математики там уже не было. Акцент делался на том, что в системе «всё со всем связано», при этом существенные связи могут выпасть из традиционных монодисциплинарных рассмотрений (опять борьба с редукционизмом!). Поэтому нужно привлекать самых разных людей, чтобы в их общении получить возможность выявления этих существенных связей.

Менеджерское изложение системного подхода было ценным тем, что в нём обратили внимание на необходимость при обсуждении каких-то целевых систем учитывать их системы-создатели, обычно состоящие из людей, организованных в предприятия. Потом рассмотрение этих людей сделают обязательным, и речь пойдёт не о самих людях, а об их ролях в проекте, которые назовут стейкхолдерами/stakeholders. Иногда стейкхолдерами называли при этом исполнителей ролей, а иногда и сами роли – стейкхолдером в «инженере Васе» некоторые люди считали Васю, а некоторые – инженера. Мы в нашем курсе поэтому избегаем говорить «стейкхолдер» и называем инженера ролью, а Васю – агентом (играющим роли, в том числе роль инженера). В любом случае, без систем-создателей обсуждать целевую систему стало неправильно, тем самым в восьмидесятых годах прошлого века появилось второе поколение системного подхода. Хотя исполнителей ролей и сами роли нещадно путают до сих пор, слово stakeholder используют очень по-разному, будьте тут аккуратны.

В книгах с менеджерским изложением «системности» на каждую рекомендацию «учитывать целостность системы», «думать холистически», «смотреть на проблемы с разных сторон» нужно было бы дать ещё десяток: как именно это делать. На каждое «думать холистически» не мешало бы напоминать, что про части системы тоже нужно не забывать, холизм так же полезен и так же вреден, как и редукционизм. В менеджерском системном мышлении (это очень, очень много книг! Если вы начнёте гуглить, с большой вероятностью найдёте именно менеджерские книжки) многоуровневость разбиения системы на части не подчёркивалась, различные способы разбиения на части (например, функциональные части – удобные для обсуждения функционирования/работы системы, конструктивные части – для обсуждения того, из чего система сделана) не рассматривались.

Например, возьмём ножницы: функционально там ножевой блок и ручка (время использования/эксплуатации, то есть объясняем, «как работают»), а конструктивно – два конца, два кольца и посредине гвоздик (время изготовления, «как и из чего сделать»). Оба описания (дальше мы узнаем, что таких описаний надо больше) нужны для того, чтобы спроектировать, изготовить, а затем эксплуатировать ножницы. Теперь найдите подобное различение разных делений на части системы в «попсовых» книжках о системном мышлении в менеджменте. Нет, этого там не будет (в нашем курсе – будет!), просто говорится, что «систему нужно описывать разными способами». Это понятно и без учебников, что разными способами. А вот какими именно способами?

Ответ на этот вопрос в менеджерских книгах отсутствовал, постулировалось просто, что «надо думать о частях и целом, это крайне полезно», и всё. В инженерных книгах по системному мышлению (вернее, книгах по использованию системного мышления в инженерии – книгах по системной инженерии) ответ на этот вопрос («сколькими способами минимально надо разбивать систему на части?») давался, причём со временем число этих способов росло – сейчас это минимально четыре способа (и уже есть кандидат на пятый способ), и это минимальное число способов разбиения на части! Мы их рассмотрим подробнее в последующих разделах нашего курса.

Такая же неконкретность в советах по управлению вниманием в сложных ситуациях может быть обнаружена во многих книгах по общей теории систем, восходящих к трудам Людвига фон Берталанфи: прописанные там общие закономерности мало отличаются от философских обобщений, их трудно непосредственно применять в деятельности.

Да, хорошо бы думать о системе в целом – но как вообще увидеть систему в её границах, когда вокруг мельтешит довольно пёстрый и сложный непрерывно меняющийся мир? Вот мы захватили своим вниманием какой-то объект в этом мире. Это будет надсистема или подсистема? А если соседи по проекту увидели систему совсем по-другому, провели границу системы другим способом, нашли в системе другие части, определили функцию системы в надсистеме не так как вы, что в этом случае делать именно вам?!

Менеджерские книжки по системному подходу выглядят пожеланием «быть здоровым и богатым, а не бедным и больным». Никто не возражает «смотреть на систему с разных сторон»! Но с каких именно сторон? И как смотреть на что-то невидимое, например, на вездесущий в менеджерских книгах «процесс»?

Самых разных школ системной мысли с различающимися терминологиями, выделенными самыми разными основными принципами системного подхода, какими-то наработанными вариантами системного моделирования существуют десятки и сотни. Поэтому говорят о системном движении, у которого нет каких-то влиятельных координаторов или ярко выраженного центра, просто отдельные люди в разное время в разных странах чувствуют силу системного подхода и начинают им заниматься самостоятельно, не слишком сообразуясь с другими. А поскольку критериев для отнесения той или иной школы мысли к системному движению нет, то иногда «патриоты» в России и тектологию А. Богданова считают ранним вариантом системного подхода39. Более того, это потихоньку транслируется на англоязычную аудиторию40.

Буквально в последние пять лет появились работы физиков, которые пытаются объяснить сложность биологических систем со множеством уровней организации/эволюционных уровней/системных уровней как вытекающую из физических законов. Раньше эти попытки не удавались, но Giorgio Parisi получил нобелевскую премию по физике 2021 года41 за открытие явлений неустроенности/ frustration (не путайте с психологическими «фрустрациями», это от совсем других, геометрических «неустаканенностей»42, термин пошёл в физике с 1977 года). Конфликты между объектами разных системных уровней приводят к беспорядку и флуктуациям (те самые неустроенности/неустаканенности/frustrations) в системах от атомарных до планетарных пространственно-временных масштабов.

Физики стали изучать механизмы процессов, в которых участвуют неэргодические системы, то есть системы с памятью. Первым хорошо изученным примером таких систем стали спиновые стёкла. Стекло – это не кристаллическая структура, но и не жидкость. Стекло нельзя сначала нагреть, затем охладить – и сказать, что оно пришло в то же состояние, как это было бы с кристаллической решёткой или жидкостью. Нет, после нагревания и последующего охлаждения состояние стекла (расположение фрагментов кристаллической структуры) будет другое, ибо в стёклах есть память, они не эргодичны43 в отличие от самых разных других систем в физике. Эти исследования позволили продвинуть понятие «система» так, что системы в биологии получили объяснительные модели с опорой на физику и математику.

Идея неустроенностей/frustration из объяснений поведения стёкол как систем с памятью позволила физику Кацнельсону и биологам Вольфу и Кунину в 2018 году сделать предположение44, что сложность биологических систем и вся эволюция в целом происходят именно от вот этих «неустроенностей», причиной которых становятся конкурирующие/конфликтующие взаимодействия на разных системных уровнях. Скажем, клетки печени хотят неограниченно размножаться, но им это не дают – ибо для организма это же будет рак печени! Или паразит хочет заразить и убить всех хозяев, но тогда вымрет вся его популяция, и выживают только не слишком заразные паразиты.

Именно эти «неустроенности» от конфликта устремлений «спастись» систем на разных системных уровнях (в биологии – уровнях организации: молекулы, клетки, организмы, популяции, экосистемы, все они стремятся сохранить своё существование сейчас и в будущем) порождают все более и более сложные системы всё более и более высоких уровней организации. Это и есть источник жизни в её многообразии. Жизнь – это физический процесс, порождающий сложность за счёт преодоления неустроенностей, проистекающих из-за конфликтующих взаимодействий на разных системных уровнях.

Эволюция (как показывает работа 2022 года Ванчурина, Вольфа, Кацнельсона, Кунина «Toward a theory of evolution as multilevel learning»45) оказывается многоуровневой оптимизацией вот этих неустроенностей, работа эволюции оказывается очень похожа на работу нейронной сети, многоуровнево оптимизирующей свою структуру на каком-то потоке входных данных. Системное мышление из физики (а именно, термодинамики) вернулось в биологию, и принесло объяснительную теорию на основе математики, включая и объяснение существования всё более и более сложных системных уровней в ходе эволюции (от молекул к клеткам, от клеток к организмам, от организмов к популяциям)46. Результаты этих догадок физиков безмасштабны, то есть приложимы не только к существам как биологическим системам, но и к их сообществам, а также к сообществам разумных существ (которые ведь тоже физичны!). Более того, эти результаты применимы и к техно-эволюции, разве что геном заменяется на более общий мемом – и в техно-эволюции мемом находится не в каждой клетке описываемого геномом организма, а отдельно от техно-системы, где-нибудь в конструкторском бюро.

Интересно, что работы по приведённым в предыдущем абзаце ссылкам вы прочтёте не сейчас, а в курсе системного менеджмента: когда будете изучать стратегирование. Стратегирование (выбор того, чем заняться) вы делаете в условиях техно-эволюции, поэтому хорошо бы понять теорию происходящего. Вот она как раз и изложена в этих работах. Можете сразу их посмотреть, там даже можно найти объяснение, почему все телефоны или автомобили так похожи друг на друга – и существуют на рынке одновременно в огромном разнообразии моделей. Это не сильно отличается от биологических видов: там ведь тоже сосуществует огромное их количество довольно похожих друг на друга.

Точно так же инженеры в последние несколько лет выяснили, откуда и в технических системах (какая-нибудь система управления авиалайнером), и в биологии (управление велосипедом при спуске по горной дороге) возникают такие сложные обратные связи в поддержании устойчивого управления. Оказалось, что это нужно для достижения точности и скорости одновременно. Обычно элементная база (техническая или биологическая – не имеет значения) или медленна и точна, или быстра и неточна. Если предусмотреть множество обратных связей в самой системе управления, и достаточную разнородность характеристик элементов по шкалам скорости и точности, то можно предложить удивительно хорошо работающие механизмы и даже (по мере развития генной инженерии) организмы.

Скажем, танцоры обладают удивительно точным управлением своим телом, при этом биологи удивляются, насколько медленно и неточно работает wetware («мокрое обеспечение», «мясо») при подобных характеристиках скорости и точности. Грубо говоря, большие мышцы быстро и сильно, но неточно двигают руки-ноги-тело к нужному месту в пространстве, а мышцы поменьше, поточнее и помедленней подруливают, управляясь не столько даже многоуровневыми вычислениями, сколько просто запомненными паттернами управляющих мышцами сигналов (ибо доступ к запомненным значениям быстрее вычислений). Мозг работает тоже не очень быстро, но он берёт на себя только высокоуровневое управление, а основное управление движением идёт на многих уровнях самых разных рефлексов.

Это исследование команды John Doyle47 показало универсальный характер найденных закономерностей в устройстве многоуровневого управления с множественными обратными связями на необходимо разнообразных элементах. Это исследование выводит заново на идеи кибернетики (хотя слово «кибернетика» в этих исследованиях и не используется) об обратных связях – они должны быть множественными, и внутренними «от контроллеров», а не внешними «от датчиков», как в классической кибернетике! Так что системное мышление обновилось ещё и в части создания надёжных, точных и быстрых систем управления, причём сами закономерности описаны безмасштабно.

Сам John Doyle использовал результаты своих исследований сначала для создания контроллеров в киберфизических устройствах, но затем обнаружил, что это хорошая объяснительная теория для устройства управления в биологических системах. Теперь его интересуют общественные системы и даже человечество в целом, которые он рассматривает при помощи того же математического аппарата и тех же концепций, что и найденные им в ходе изучения киберфизических систем.