Мозг Фирмы

Бир Стаффорд

Теперь ясно, почему я выбрал разнообразие n = 300 для примера о мозге фирмы. За несколько абзацев до этого было показано, что ретикулярное разнообразие, которое может быть генерировано таким умом, при весьма консервативной оценке разнообразия такой фирмы составляет 3х10⁹² бит. Выяснилось также, что компьютер с массой нашей планеты за все время существования Земли при идеальном его состоянии и техническом совершенстве необходим для расчета состояний совсем небольшой фирмы.

Состояние фирменной среды, как и состояние всего человеческого организма, располагает разнообразием, значительно превышающим 300. Даже при самой ориентировочной оценке (исходя из того, что разнообразие на моторной плате должно быть равным на сенсорной) разнообразие

живого мозга составит примерно

(2¹⁰⁶ )^{2 10 7} ,

что с полным основанием считается самым большим числом среди серьезно обоснованных чисел. Если мы хотим действительно разобраться с разнообразием состояний фирмы, то, конечно, у нас нет никаких оснований полагать, что мозг фирмы нуждается в возможности справляться с разнообразием, меньшим, чем это. Мозг фирмы, как и мозг человека, потенциально может быть в стольких состояниях, чтоих никогда не удастся проанализировать или исследовать с учетом всех факторов — их немыслимо большое число. Информация должна тогда выдаваться постоянно миллиардами битов и серьезно контролироваться. Здесь уместно отметить и особо подчеркнуть, что не может и возникать вопроса о нахождении абсолютного оптимума поведения как для человека, так и для фирмы, поскольку нельзя проверить все альтернативы. Из законов природы следует, что это невозможно в принципе.

Отсюда сам по себе анастомотик ретикулум бесполезен. Нужно что-то предпринимать, чтобы управлять всей системой. Должен быть представлен рост разнообразия, его потенциал должен быть уменьшен и становиться все меньше и меньше, хотя нам неизвестен лучший способ его уменьшения. Нет даже разумного пути фиксирования и поиска информации в системе такого масштаба, не говоря уже о ее обработке на компьютере. Гейнц фон Форестер предложил графическую иллюстрацию проблемы подобного "запоминания". Он подсчитал размер таблицы, которая получится, если перемножить все возможные цифры (всего только) до десяти на все другие возможные их комбинации (всего только до десяти). Он предложил также опубликовать результат в справочнике с размером страницы 21х28 см на бумаге нормальной толщины. Получится книга толщиной 10¹⁵ см. И снова не математику трудно привыкнуть к такого вида экспоненте. Книжная полка, на которую можно было бы поставить такой справочник, была бы в 100 раз длиннее расстояния от Земли до Солнца. Как утверждает фон Форестер, библиотекарь, который бы бегал вдоль этой полки со скоростью света тратил бы полдня, чтобы достать нужный том.

Полное управление растущим разнообразием совершенно невозможно для человеческого ума или мозга фирмы. Однако как человек, так и фирма фактически работают. Для этого они уменьшают, они должны уменьшать разнообразие их бесчисленных состояний. Для этого мало веры в электронный компьютер. Вопрос в том, как такие системы спокойно и эффективно справляются с подобной задачей? Ответ таков: путем организации.

Глава 4

Организация немыслимых систем

Исследуем в данной книге системы, немыслимые в том отношении, что они слишком велики для анализа. Как только что было показано, наша планета — слишком малый компьютер для оценки всего разнообразия состояний даже относительно небольшой системы. Однако в природе полным-полно систем не меньшей сложности и активности, но природа живет и действует.

Так же, как лучшая географическая карта страны — сама страна, так и лучший компьютер естественных систем — сама такая система. Представьте себе море — оно уравновешено. Проходят приливы и бури, вся вода поднимается дыбом. Можно ли себе представить математическую программу для компьютера с релевантным входом для всех этих ситуаций, который бы подсчитал, что получится на выходе как функция волнения на море? Задача безнадежной сложности. Но ответ есть — волны, течение, воронки и брызги.

Посмотрим на биосферу — тонкую оболочку жизни, покрывающую нашу землю (или геосферу). От микроба до слона — здесь взаимодействуют все формы живого. В частности, они кормят друг друга. Мы, люди, не можем потреблять столько растительной пищи, чтобы поддерживать наши физиологические нужды, — слишком мал для этого наш химзавод по производству белка. И тогда мы поедаем животных, используя их как продукт питания. Но как велико разнообразие живого? Как поддерживается численность живого, чтобы хватило всем членам данной системы? Частичный ответ в самом разнообразии. Было подсчитано, что единственная пара растительной тли — капустный aphis , весящая 1 мг, при неограниченном питании и без помех ее размножению даст 822х10⁶ т ее массы за один сезон. Это в 5 раз больше массы всего человечества. Почему же мир не наводнен тлей, червяками и им подобными?

Все дело в том, что экологическая система — система самоорганизующаяся. Она сама — огромная счетная машина, дающая правильные ответы (или почти правильные, если учесть эпидемии, голод и т. п. бедствия). Но у нее нет программы, планового отдела, разрешения на размножение, бюрократии. Она только работает. Мы, разумные люди, вмешиваемся в эту систему, нарушаем ее равновесие в собственных интересах. Так, например, мы увеличиваем урожайность или продуктивность скота. Мы обращаемся с ней на "нижнем уровне" ее жизни, как боги, стоящие над системой, забывая о том, что мы сами часть ее целого. В результате мы можем весьма эффективно управлять плодородием, размножением Pasteurella pestis — бациллами, которые вызывают бубонную чуму, но не управляем ростом собственного вида — Homo sapiens . Мы видим, что наши коровы сыты, но не наши братья — почти половина человечества.

По-видимому, в естественных системах есть способность к самоорганизации, есть тот огромный "разум", действующий методами, которых мы до сих пор толком не понимаем. Можно считать, что природные системы не оптимальны в математическом смысле. И дело тут не в мощности счета, поскольку нельзя считать с такой скоростью, чтобы оценить все возможные результаты и выбрать "наилучший" вариант исходя из какого-то критерия. Вместо этого тут действует механизм, подбирающий подходящие модели организации в смысле способности выживания.

Здесь мы должны ввести два термина и датьих определение, чтобы разобраться в только что поднятой проблеме. Первый из них — алгоритм. Алгоритм — это метод (или механизм), который предписывает, каким образом достичь поставленной цели. Типичный план полета самолета — это алгоритм. Инструкция: "Повернуть на перекрестке налево, повернуть направо на следующем, выехать на улицу Красного льва и мой дом будет в 120 метрах справа" — тоже алгоритм. Метод извлечения квадратного корня — тоже алгоритм, как и программа работы ЭВМ. Последнее очень важно, поскольку нам предстоит разобраться в некоторой путанице относительно возможностей компьютера. Компьютер может делать лишь то, что ему точно указано. Программист, следовательно, должен точно написать алгоритм, который бы точно определил работу компьютера в наборе имеющихся в нем данных и команд.

Другой термин, который нам понадобится, — эвристический. Это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает "обеспечивающий открытие", нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к "эвристике". Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение. Предположим, Вы хотите достичь конусообразной вершины горы, закрытой облаками. У нее есть высшая точка, но у Вас нет точного маршрута. Указание "продолжайте подъем" приведет Вас к вершине, где бы она ни была. Это эвристика. "Смотри за пенсами, а фунты сами о себе позаботятся" — эвристическое указание "как стать богатым".