Смерть и жизнь больших американских городов
Шрифт:
Доктор Уивер выделяет три стадии развития научной мысли:
1) способность решать простые задачи;
2) способность решать неорганизованно-сложные задачи;
3) способность решать организованно-сложные задачи.
Простыми он называет задачи, содержащие два фактора — две переменные, которые непосредственно зависят друг от друга, и это, указывает доктор Уивер, были первые разновидностизадач, которые наука смогла решать:
Грубо можно сказать, что за период с XVII по XIX век физика научилась решать задачи с двумя переменными. За эти триста лет наука разработала экспериментальные и аналитические методы решения задач, где одна величина — например, давление газа — зависит главным образом от некой другой величины — например, от объёма газа. Суть этих задач определяется тем фактом, что <…> поведение первой величины можно описать с разумной точностью, принимая во внимание лишь её зависимость от второй величины и пренебрегая не столь значительным воздействием иных факторов.
Подобные задачи с двумя переменными в целом просты по структуре <…>, и простота была необходимым условием прогресса на той стадии развития науки.
Более того, оказалось, что эти простые по сути своей теории и эксперименты могут быть источником
Лишь после 1900 года в физических науках стал активно развиваться второй подход к проблемам. Доктор Уивер продолжает:
Некоторые пытливые умы от задач с двумя (или самое большее с тремя или четырьмя) переменными перешли к другой крайности. «Мы постараемся развить аналитические методы, позволяющие работать с двумя миллиардами переменных!» — заявили ученые. И физики (зачастую под предводительством математиков) разработали мощный аппарат теории вероятностей и статистической механики, предназначенный для решения неорганизованно-сложных задач. <…>
Чтобы понять суть идеи, рассмотрим вначале простую иллюстрацию. Классическая динамика XIX столетия была хорошо приспособлена к анализу и предсказанию движения единичного шара из слоновой кости на бильярдном столе. <…> Можно (хотя вычислительные трудности нарастают удивительно быстро) проанализировать движение двух и даже трёх бильярдных шаров. <…> Но как только количество шаров достигает десяти или пятнадцати, как при игре в пул, задача становится слишком тяжёлой — не из-за каких-либо теоретических трудностей, а просто потому, что объём вычислений при таком количестве переменных превышает наши практические возможности.
Представьте себе, однако, огромный бильярдный стол с миллионами шаров. <…> Задача, как это ни удивительно, стала не трудней, а легче, поскольку теперь применимы методы статистической механики. Детально проследить движение одного конкретного шара, конечно, не удастся; но можно с разумной степенью точности ответить на такие важные вопросы, как: «Сколько в среднем шаров ударяется за секунду о данный участок борта?»; «Какое среднее расстояние проходит шар между двумя соударениями с другими шарами?» <…> Задачу с огромным количеством шаров можно назвать «неорганизованно-сложной», <…> потому что местоположение шаров, направление и скорость их движения распределены случайным образом. <…> Но, несмотря на случайное или неизвестное поведение всех переменных по отдельности, система в целом обладает некоторыми упорядоченными и поддающимися анализу усреднёнными свойствами. <…>
Категория «неорганизованной сложности» охватывает широкий круг явлений. <…> Эти методы позволяют с практически полезной точностью исследовать свойства большой телефонной сети: предсказать среднюю частоту звонков, определить вероятность звонка на занятый номер и т. д. Они обеспечивают финансовую устойчивость компании, занимающейся страхованием жизни. <…> Они описывают как движение атомов, из которых состоит вся материя, так и движение звёзд, из которых состоит Вселенная. Благодаря им можно анализировать законы наследственности. Законы термодинамики, которые описывают базовые и неизбежные тенденции, свойственные всем физическим системам, выводятся из статистических принципов. Все здание современной физики <…> покоится на этих статистических представлениях. Сегодня признано, что весь вопрос об экспериментальных данных и о том, как выводить из них знания, основан именно на этих идеях. <…> Мы пришли к пониманию того, что теория коммуникации и информации также базируется на статистических идеях. Нельзя не признать, что вероятностные представления существенны для любой теории познания как такового.
Тем не менее этот метод анализа годится отнюдь не для всех задач. К наукам о жизни — в частности, к биологии и медицине, — он, как указывает доктор Уивер, неприменим. Эти науки тоже добились успехов, но в целом они находились на стадии, которую доктор Уивер называет стадией подготовки к анализу, — на стадии сбора, описания, классификации явлений, коррелирующих между собой по внешним признакам, и наблюдения за этими явлениями. Среди многих полезных вещей, которые мы усвоили на этом подготовительном этапе, — то, что науки о жизни ставят перед нами задачи, не являющиеся ни простыми, ни неорганизованно-сложными. Это, говорит доктор Уивер, задачи существенно иного рода — такие, для которых подходы, имевшиеся в нашем распоряжении не далее как в 1932 году, были ещё очень отсталыми.
Он описывает возникший разрыв следующим образом:
Весьма и весьма упрощённо можно сказать, что научная методология от одной крайности скачком перешла к другой <…> и оставила нетронутой обширную промежуточную область. Важность этой промежуточной области лишь во вторую очередь определяется умеренным количеством переменных — большим по сравнению с двумя, но малым сравнительно с числом атомов в щепотке соли. <…> Гораздо более важен, чем количество переменных само по себе, тот факт, что все эти переменные взаимозависимы. <…> Существенной чертой этих задач, отличающей их от неорганизованных ситуаций, которые поддаются статистическому исследованию, является организация. Я буду поэтому называть задачи из этой категории организованно-сложными. Что заставляет цветок энотеры раскрываться с наступлением темноты? Почему солёная вода не утоляет жажду? <…> Как описать процесс старения в биохимических терминах? <…> Что такое ген, и как первоначальное генетическое строение живого организма проявляется в развитых характеристиках взрослой особи? <…>
Все это, безусловно, сложные задачи. Но они не являются неорганизованно-сложными, в решении которых ключевую роль играют статистические методы. Во всех этих задачах приходится иметь дело со значительным количеством взаимосвязанных факторов, образующих органическое целое.
В 1932 году, когда науки о жизни ещё только стояли на пороге создания эффективных аналитических методов, позволяющих изучать организованную сложность, уже, по словам доктора Уивера, высказывались предположения, что если науки о жизни существенно продвинутся по этому пути, то «могут появиться возможности распространить новые подходы, пусть даже
За прошедшую с тех пор четверть века науки о жизни сделали огромный и блистательный шаг вперёд. Необычайно быстро они накопили колоссальное количество неизвестных ранее сведений. Они также многократно увеличили свой теоретический багаж и запас экспериментальных методов, и этого оказалось достаточно, чтобы поставить важнейшие новые вопросы и показать, что мы находимся лишь в самом начале процесса познания.
Этот прогресс оказался возможен лишь потому, что задачи, которые ставят науки о жизни, были признаны организованно-сложными и способы, какими их пытались решать, соответствовали их характеру.
Недавний прогресс в науках о жизни говорит нам нечто чрезвычайно важное об организованно-сложных задачах из других областей. Он говорит, что задачи подобного родадоступны пониманию и анализу, что отнюдь не следует считать их, пользуясь выражением доктора Уивера, «иррациональными в некоем безнадёжном и мрачном смысле».
Посмотрим теперь, какое отношение все это имеет к большим городам.
Как и в науках о жизни, задачи, возникающие в больших городах, — это организованно-сложные задачи. Они отражают «ситуации, в которых полдюжины или даже несколько десятков величин изменяются одновременно, причём тонко взаимосвязанным образом». Большие города, как и науки о жизни, не ставят перед нами единичных организованно-сложных задач, разобраться в которых означало бы разобраться во всем. Общегородская задача разбивается на множество подзадач, которые, как и в науках о жизни, все также взаимосвязаны. Переменных много, но они ведут себя не случайным образом; они находятся во взаимной зависимости, образуя «органическое целое».
Возьмём снова в качестве иллюстрации маленький местный парк. Каждый отдельный фактор, касающийся этого парка, выскальзывает из рук, точно угорь; потенциально он может означать самое разное в зависимости от воздействия на него других факторов и от его реакции на это воздействие. Например, интенсивность использования парка зависит, в частности, от его дизайна. Но даже это частичное воздействие дизайна парка на его использование зависит, в свой черёд, от того, кто и когда приходит использовать парк, а это, в свою очередь, зависит от характера использования городских участков вокруг парка. Далее: воздействие этих способов использования на парк лишь отчасти определяется тем, как каждый из них влияет на парк независимо от других; отчасти это определяется ещё и тем, как они влияют на парк все вместе, в комбинации, ибо некоторые комбинации стимулируют воздействие своих компонентов друг на друга. Эти способы использования городского окружения парка и их комбинации, в свою очередь, зависят от других факторов — таких, как различия в возрасте зданий, размер кварталов и т. д., включая наличие самого парка как общего и объединяющего способа использования в этом окружении. Стоит нам существенно увеличить размер парка или переоформить его так, что новый дизайн будет отсекать и рассеивать пользователей с близлежащих улиц, вместо того чтобы объединять и перемешивать их, — и ситуация резко изменится. В игру вступят новые источники влияния как в самом парке, так и вокруг него. Задача очень далека от применения простой пропорции, связывающей общую площадь открытых участков с численностью населения, и бесполезно желать, чтобы задача была проще, чем она есть, или пытаться её насильственно упростить, потому что в реальной жизни это не простая задача. Независимо от наших желаний городской парк ведёт себя как организованно-сложная система, и ничего с этим не поделаешь. То же самое можно сказать и о других частях и свойствах больших городов. Хотя взаимосвязи между многими составляющими их факторами сложны, в том, как эти факторы воздействуют друг на друга, нет ничего случайного или иррационального.
Более того, рассматривая участки больших городов, хорошо функционирующие в одних отношениях и плохо в других (как это часто бывает), мы не можем даже анализировать их достоинства и недостатки, диагностировать проблемы и планировать полезные изменения, не подходя к задаче с учётом её организованной сложности. Приведу несколько упрощённых иллюстраций. Улица может великолепно функционировать в плане присмотра за детьми и сотворения непринуждённой и доверительной публичной жизни, но вместе с тем очень скверно справляться с решением всех прочих проблем, потому что она не смогла сшить себя с эффективным сообществом большего размера, которое, в свою очередь, может существовать или не существовать в зависимости от ряда других факторов. Или же улица может сама по себе располагать отличными физическими данными для генерации разнообразия и прекрасным физическим дизайном для непринуждённого присмотра за общественными местами, но вместе с тем из-за близости к мёртвой приграничной территории она может оказаться настолько безжизненной, что даже её обитатели будут испытывать перед нею страх. Или же улица может иметь мало собственных плюсов, создающих основу работоспособности, но географически быть настолько хорошо связанной с живым и работоспособным районом, что уже одно это обстоятельство будет обеспечивать её привлекательность, интенсивное использование и достаточную работоспособность. Нам хочется располагать более лёгкими и универсальными методами анализа, простыми «магическими» рецептами на все случаи жизни, но организованная сложность не поддаётся подобному упрощению, как бы мы этого ни хотели, как бы мы ни пытались закрыть глаза на реальность и обращаться с ней как с чем-то, чем она не является.
Почему большие города давно уже не были распознаны и поняты как организованно-сложные задачи, и почему с ними не обращались соответственно? Если специалисты по наукам о жизни сумели распознать организованно-сложный характер стоящих перед ними задач, то почему люди, профессионально занимающиеся большими городами, не поняли, какого рода задачи им необходимо решать?
История современных размышлений о больших городах, увы, сильно отличается от истории современных размышлений в сфере наук о жизни. Теоретики общепринятого современного градостроительства систематически ошибались, рассматривая большие города как простые или неорганизованно-сложные задачи и пытаясь анализировать их и обращаться с ними в соответствующем ключе. Не думаю, что эта имитация физических наук была сознательной. Вероятно, как это чаще всего бывает с предпосылками, на которых строится мышление, её источником послужил общий фонд интеллектуальных «спор», витавших в воздухе в то время. Тем не менее эти ошибки, скорее всего, не были бы допущены и уж точно не были бы увековечены, как это случилось, если бы не колоссальное неуважение к самому предмету исследования — к большим городам. Эти ошибки преграждают нам путь; их необходимо вытащить на свет божий, осознать как несостоятельные мыслительные стратегии и отбросить.