Инновационная сложность
Шрифт:
В модели происходит переход от квазистационарной стадии развития к стадии быстрого роста – 2. (Рис. 1). Для этого периода характерно формирование структур (княжеств, городов, государств, империй и т. д.) на разных пространственных масштабах, образование устойчивых системных взаимосвязей. На фазовом портрете происходит постепенное глобальное сокращение ширины области распределения и опережающий рост плотности в центральной части. Дальнейшее развитие, вплоть до демографического перехода, соответствует стадии взрывного развития – 3. В целом она сопровождается быстрым сокращением пространственных и временных масштабов и сильной неустойчивостью. Усиливается неравномерность пространственного распределения, происходит все большее скопление людей в городах. На фазовой портрете модели происходит все большее сжатие циклов и по времени, и по пространству, они практически сливаются в ходе общего взрывного роста, (см. Рис. 4). Это означает, что все меньшее количество стран и людей принимают участие в общей эволюции, наблюдается «выпадение» отдельных племен и народов из развития. По мере приближения к моменту обострения, развитие Мир-Системы становится все более неустойчивым и сопровождается целым рядом негативных процессов, ведущих к разрушению целостности системы. Одновременно внутри системы вырабатываются силы, препятствующие ее саморазрушению и стремящиеся перевести ее в качественно другое состояние. В настоящее время происходит бифуркация смены режимов цивилизационного развития, или демографический переход. Период исторических циклов достигает своего минимума, равного 40–45 годам и определяемого так называемым временем поколения [439] , и на этом стабилизируется. Исторические циклы, по-видимому, сливаются с глобальными экономическими циклами Кондратьева. Более подробный анализ эволюции общества с точки зрения развития режима с обострением проводится в наших работах [440] .
439
Капица С. П. Очерки теории роста человечества. Демографическая революция и информационное общество. М.: ЗАО ММВБ, 2008.
440
Белавин В. А., Капица С. П., Курдюмов С. П. Математическая модель демографических процессов с учетом пространственного распределения // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1998. T. 38. № 6. С. 885–902; Белавин В. А., Князева Е. Я., Куркина Е. С. Математическое моделирование глобальной динамики мирового сообщества // Нелинейность в современном естествознании. М.: Книжный дом «Л И БРОКОМ», 2009. С. 384–408; Князева Е. Н., Куркина Е. С Пути истории и образы будущего человечества: синергетика глобальных процессов в истории // Философия и Культура. 2008. N2 10. С. 28–49 и продолжение 2008. N2 11. С. 31–50; Князева Е. Н., Куркина Е. С Глобальная динамика мирового сообщества // Историческая психология и социология истории. 2009. № 1. С. 129 153; lb С. Куркина, Е. Н. Князева Эволюция пространственных структур мира: математическое моделирование и мировоззренческие следствия // Эволюция: Дискуссионные аспекты глобальных эволюционных процессов. М.: Книжный дом «Л И БРОКОМ», 2011, С. 274–315.
В частности, в статье «Глобальная динамика мирового сообщества» (2009) исследована последняя завершающая стадия развития в режиме с обострением, предшествующая демографическому переходу, выявлены процессы, непосредственно влияющие на демографический переход и обрисованы контуры будущей цивилизации.
Прослеживать существование и свойства эволюционных циклов Мир-Системы можно не только по анализу численности населения, но и по другому основному параметру порядка – по уровню развития технологий. Существованию и механизмам формирования экономических циклов посвящено множество исследований. Докапиталистическая эпоха, начиная с неолита, представляла собой культуру, основанную на экстенсивном земледелии. Тогда численность населения строго регулировалась потолком несущей способности Земли при данном уровне развития технологий, и возникали циклы, вызванные периодическими кризисами из-за относительной перенаселенности. Впервые такие циклы были описаны Т. Мальтусом в конце XVIII века, а их существование подтвердили В. Абель, Ф. Бродель и др. Идеи Мальтуса получили широкое распространение; известно, что их использовал Ч. Дарвин при создании теории биологической эволюции, в основе которой лежит борьба за существование и естественный отбор как аналог экономической конкуренции. Впоследствии весь объем производства стали называть потолком несущей способности Земли при имеющихся технологиях, а замедление и остановка роста населения из-за того, что рост производства продуктов питания отстает от прироста численности населения – мальтузианской ловушкой. В доиндустриальных обществах в мальтузианскую ловушку население попадало периодически, и в долгосрочной перспективе оставалось почти на уровне голодного выживания. Улучшение условий жизни по тем или иным причинам, например, как следствие победы в войне или перехода на новые технологии, или сокращение населения в результате эпидемии, всегда было временным и сопровождалось последующим бурным приростом населения, пока оно вновь не попадало в мальтузианскую ловушку.
В эпоху классического капитализма кризисы перенаселенности и связанные с ними циклы исчезли. Но возникли другие циклы, определяемые периодическими кризисами перепроизводства, величиной инвестиций, инфляции и др. Причины возникновения этих кризисов начали изучать Д. Юм, Д. Рикардо, К. Маркс и др. В прошлом столетии были открыты экономические циклы Китчина (2–4 года), Жюгляра (7-11 лет), Кузнеца (16–25 лет), Н. Д. Кондратьева (40–60 лет).
Наиболее изучены механизмы глобальных экономических циклов Кондратьева. Используя их, ученые сегодня научились делать прогнозы [441] . Выдающийся австро-американский ученый Н. Шумпетер одним из первых разработал теорию экономических циклов. Он утверждал, что все циклы генерируются инновациями. Экономические инновации рождаются и начинают формироваться в период кризиса, на стадии депрессии.
441
Акаев А. А. Основы современной теории инновационно-технологического развития экономики и управления инновационным процессом // Анализ и моделирование глобальной динамики. М., 2010. С. 17–43.
По аналогии демографическими циклами, описанными выше на языке пространственно-временных структур, этапы развития экономического цикла можно анализировать как динамику структуры, отражающую плотность распределения обобщенного уровня развития технологий Р по виртуальному рыночному пространству. В период депрессии инновационный процесс запускается благодаря потоку инвестиций в истощенную экономическую систему [442] . Вслед за отдельными инноваторами, внедряющими в производство новые товары, передовые технологии, осваивающими новые рынки сбыта, в новые сферы массово устремляются другие предприниматели, благодаря которым инновации охватывают все большее число взаимозависимых отраслей. Этот период соответствует этапу «растекания» структуры от центральных мест на периферию. Постепенно в экономике возникает оживление, подъем, массовый спрос на средства производства, сырье и рабочую силу. Подъем экономики сопровождается сокращением безработицы, ростом заработной платы и доходов, повышением спроса на потребительские товары и ростом цен на них. Расширение структуры по пространству заканчивается, начинается ее активный рост. Постепенно рынок инноваций переживает период насыщения и начинает выравниваться; инновации становятся традиционной частью экономики. Цены на товары начинают падать, а издержки их производства расти. Происходит нарастающее сокращение инвестиций вследствие ослабления предпринимательской активности. Компании, находящиеся на сходном уровне развития, активно конкурируют между собой, постепенно вытесняя с рынка более отсталые. Часто происходит слияние, объединение компаний в более крупную компанию, способную выдерживать конкурентную борьбу. В результате такого «естественного отбора» на рынке остается небольшое число компаний-гигантов. Происходит все большая монополизация экономики, т. е. концентрация экономического развития в центре и выпадение из развития «периферии» – мелких и более слабых структур. Это этап взрывного роста структуры, сопровождающийся все большим расслоением по уровню развития и нарастающей неустойчивостью. Он заканчивается неизбежным глобальным экономическим кризисом. Кризис преодолевается только тогда, когда старая структура экономики начинает уступать место новым отраслям производства, новым формам организации и регулирования экономики, т. е. за счет инновационного процесса. По выходе из кризиса система приобретает не одну технологическую новинку, а целый пакет социально-экономических инноваций, новых типов связей структур и организаций. Таким образом, происходит усложнение всей экономической системы в целом, и начинается новый виток эволюции, новый цикл развития.
442
Mensch G. Stalemate in Technology: Innovations Overcame the Depression. New York: Ballinger Publishing Company, 1979.
Рассмотренные в этой главе принципы эволюции – развитие в режиме с обострением, наличие циклов вокруг основного тренда, общее усложнение системы в ходе развития, сжатие масштабов и по времени, и по пространству, нарастание неустойчивости, конкурентная борьба (или естественный отбор) структур, находящихся на сходном уровне сложности – присущи всем сложным системам. Эволюция человеческого сообщества послужила здесь примером, проиллюстрированным результатами математического моделирования.
Инновационная сложность социальных систем [443]
И. Е. Москалев
Глава посвящена вопросам философско-методологического анализа феномена сложности в социальных системах как ключевого фактора инновационных социальных изменений. Современное общество рассматривается как сложная самоорганизующаяся социальная система.
Одним из важнейших аспектов социальной самоорганизации является способность социальных систем к саморефлексии, самореферентности и автопоэтическому самовоспроизводству (самоконструированию). В контексте теории сложности сегодня принято говорить о множественности и неоднозначности путей развития сложной системы, что заставляет переосмыслить роль не только эпистемологического субъекта, но и субъекта управленческой деятельности. В главе рассматриваются также возможности и ограничения в решении задачи управления инновационными социальными процессами.
443
Публикация подготовлена при финансовой поддержке гранта РНФ, проект № 15-18-10013 «Социо-антропологические измерения конвергентных технологий».
Ключевые слова: социальная система, теория сложности, автопоэзис, самоорганизация, социальные процессы, инновации, управление сложностью.
Современное общество выходит на новый уровень сложности обусловленной прогрессом конвергентных технологий (NBIC), появлением больших данных (Big Data), глобализацией и другими внешними и внутренними факторами, что с необходимостью требует повышения сложности управленческих систем, учитывающих неоднозначность и неопределенность будущего, новые риски и возможности. Расширение сферы знания увеличивает площадь соприкосновения с бесконечностью неведанного. Мир всегда останется сложнее любых его описаний. Поэтому чем дальше мы пытаемся заглянуть в будущее, тем более системным и сложным должно быть наше мышление. Сложность, как ключевое понятие, определяющее парадигму современного научного познания, не имеет однозначного определения, однако оно проявляет себя в свойствах, так называемых сложных систем.
Сложные системы характеризуются, как правило, большим числом элементов и их взаимосвязей, высокой динамикой изменений. Однако, представляя общество как сложную социальную систему, необходимо указать еще на один аспект, принципиально отличающий социальные системы от всех прочих систем. Любая операция общества есть его внутренняя операция. Общество в глобальном контексте само создает свои модели и описания и работает с этими описаниями как независимыми сущностями. Элементы социальной системы являются рефлексирующими субъектами, строящими планы и прогнозы на основе своего восприятия и понимания текущей ситуации, а также определенных ожиданий. Их представления и интерпретации могут оказывать достаточно сильное влияние на текущую ситуацию. В процессах конкуренции и кооперации различных моделей и описаний формируется пространство разделяемой реальности и основания для совместных усилий в направлении достижения общих целей.
«Страны и нации представляют собой сложные системы, развитие которых подчиняется законам нелинейной динамики. Их историю можно рассматривать как последовательность фазовых переходов, в процессе которых в момент неустойчивости возникают новые упорядоченные структуры, способные, в свою очередь, становиться нестабильными, чтобы тем самым уступить место формам порядка. Нелинейная динамика означает, что этими процессами во всех их деталях невозможно управлять централизованно. Поэтому необходимо своевременно распознавать моменты неустойчивости и возможные параметры порядка, которые могут доминировать в глобальных тенденциях развития. Но одной лишь восприимчивости по отношению к шатким равновесным состояниям нелинейной динамики недостаточно. Вполне в наших силах влиять на нелинейную динамику. Причем если мы будем бездействовать, то будем застигнуты врасплох собственной динамикой сложных систем. Хотя на краю хаоса восприимчивость необходима, кроме нее для решения проблем требуются также мужество и творческий потенциал» [444] .
444
Майнцер К. Сложность бросает нам вызов в XXI веке: динамика и самоорганизация в век глобализации // Стратегии динамического развития России: единство Самоорганизации и управления. Материалы Первой международной научно-практической конференции. Том III. Часть 1-я. М.: Изд-во «Проспект», 2004.С. 10.
Еще одной характеристикой сложных систем является их способность к обучению. Сложная система накапливает и интегрирует опыт. Способность вынести все позитивное из опыта прошлого и не повторять ошибок в будущем характеризует когнитивные способности системы, а механизм его развития идентичен процессу обучения. Здесь возникает вопрос о возможности поведения более строгих оценок когнитивных способностей различных обществ и управления самим этим процессом.
В своем функционировании социальные системы распознают и переосмысливают изменения. Распознать изменение – означает провести границу или совершить различение между прошлым и будущим, при этом определяющим является сам тип различения, так как прошлое и будущие не существуют независимо от операций различения наблюдателя. Сам выбор всегда представляется внутренней операцией системы и является, таким образом, контингентным (случайным), допускающим возможность иного выбора. Здесь мы наблюдаем парадокс, связанный с неспособностью системы описать саму себя полностью (парадокс самоописания). Осознание несовершенства мышления (незавершенности и непрерывности процесса социальной рефлексии) открывает пространство для нового интеллектуального поиска, а, следовательно, для инноваций. Контингентность (возможность иного) описания социальной системы – причина непрерывных изменений.