Теория сложности рассматривает поведение на "краю хаоса", где могут возникать спонтанная организация, жизнь и сознание. Сложные системы приобрели способность приводить порядок и хаос в особое равновесие (т. е. на краю хаоса), они никогда не фиксируются, но и не растворяются в турбулентности. Край хаоса - это место, где жизнь обладает достаточной стабильностью, чтобы поддерживать себя, и достаточной креативностью, чтобы заслужить название жизни, где новые идеи и инновационные генотипы вечно обгрызают края статус-кво.36
Оптимального состояния системы не существует. Динамические системы могут занимать "вселенную", состоящую из трех областей.37
Первая - это упорядоченная, стабильная область. Возмущения в системе быстро затухают, вызывая лишь локальные повреждения или изменения в системе. Информация между агентами передается не очень быстро.
Во второй области правилом является хаотическое поведение. Возмущения быстро распространяются по системе, часто приводя к разрушительным последствиям.
Последняя область - это граница между стабильной и хаотической зонами. Известная как сложная область или "край хаоса", она представляет собой зону фазового перехода между стабильной и хаотической областями.
В глубине упорядоченного режима возмущения не могут распространяться по системе. В хаотическом режиме система будет слишком чувствительна к малым возмущениям, чтобы сохранить свою организацию.38 Таким образом, сложное поведение находится на границе между предсказуемостью и непредсказуемостью. Сложные системы обладают характеристиками как стабильных, так и хаотических систем. С одной стороны, они демонстрируют достаточно стабильное поведение, позволяющее сохранять информацию, передавать ее между различными системами и во времени, а также воспроизводить самих себя. С другой стороны, они достаточно хаотичны, чтобы позволить творчески использовать информацию и допускать изменения.
Сложные системы, если говорить коротко, сильно отличаются от большинства систем, которые изучались наукой. Замечательный вывод состоит в том, что различные нелинейные системы по своей сути имеют идентичные структуры. Будь то биологическая эволюция, поведение организмов в экологических системах, работа иммунной системы млекопитающих, обучение и мышление животных, поведение инвесторов на финансовых рынках, политических партий, муравьиных колоний и т. д., системы характеризуются общими процессами.39 Она также учит скромности, поскольку указывает на фундаментальные ограничения в нашей способности понимать, контролировать и управлять миром, а также на необходимость мириться с непредсказуемостью и изменениями.40
Можно сделать еще несколько кратких замечаний о составе и поведении сложных адаптивных систем (вставка 4.3).41
Это системы, представляющие собой сети "агентов", действующих параллельно. В мозге агентами являются нервные клетки, в экологии - виды, в экономике - фирмы, отдельные люди или даже государства.
Каждый агент оказывается в среде, созданной его взаимодействием с другими агентами в системе.
Он постоянно действует и реагирует на действия других агентов. И поэтому в его окружении практически ничего не фиксировано.
Управление сложными системами очень рассредоточено. Например, в мозге нет главного нейрона.
Организация внутри этих систем создается как за счет конкуренции, так и за счет сотрудничества с другими системами.
Сложная адаптивная система имеет много уровней организации, причем агенты одного уровня служат "строительными блоками" для агентов более высокого уровня. Клетки образуют ткань, совокупность тканей - орган, организмы - экосистему.
Сложные адаптивные системы, как правило, также имеют множество ниш, каждая из которых может быть использована агентом, приспособленным для заполнения этой ниши.
Внутри иерархии существуют взаимосвязанные уровни. Агенты обмениваются информацией на определенных уровнях иерархии, а разные уровни передают информацию и между собой.
Соответственно, сложная система имеет множество несопоставимых временных и пространственных масштабов.
Сложные системы постоянно пересматривают и перестраивают свои структурные элементы по мере накопления опыта.
Сложные адаптивные системы предвидят будущее.
Они демонстрируют согласованность действий в условиях перемен, благодаря условным действиям и предвидению. Для этого они используют внутренние модели мира (как в теории систем).
Они характеризуются богатым набором тесных, умеренных и слабо связанных между собой связей. Цепи взаимозависимости разветвляются в сложных схемах между участниками. Это защищает систему от внешних потрясений, предоставляя множество путей для действий. Если одна из моделей взаимозависимости в сети нарушается, динамика, выполняемая этой подсистемой, обычно может быть перенаправлена в другие области сети. Это затрудняет повреждение или разрушение сложной системы, поскольку сложное взаимодействие приводит к удивительной устойчивости.