их несколько. Существуют генетические мутации (например, карликовость и синдром Марфана), из-за которых низких или высоких людей может быть больше, чем при обычном нормальном распределении, где не учитываются эти более редкие генетические вариации.
Третья причина заключается в том, что вы недооцениваете вероятность и влияние каскадных сбоев. В сценарии с каскадным сбоем части системы взаимосвязаны: если в одной происходит сбой, в следующей тоже происходит сбой и т. д. Примером этой ситуации является финансовый кризис 2007–2008 годов: банкротство ценных бумаг, обеспеченных ипотекой, каскадом затронуло банки и связанные с ними страховые компании.
Еще один пример – климат. Термином потоп столетия обозначается потоп, который с вероятностью 1 % может произойти в любой из отдельно взятых годов. К сожалению, изменение климата повышает вероятность такого бедствия. Хотя раньше оно происходило с вероятностью 1 раз в 100 лет, во многих регионах она теперь превышает 1 %. Ничего уже не поделаешь. В Хьюстоне, штат Техас, было три так называемых наводнения пятисотлетия за последние три года! Вероятности этих событий явно нужно корректировать по мере того, как каскадные последствия климатических изменений будут усиливаться.
Для сложных систем типа банков или изменений климата недостаточно просто провести анализ методом дерева решений или затрат-выгод – нужно осмыслить всю систему.
Системное мышление – это мышление обо всей системе одновременно.
Так вы с большей вероятностью поймете и учтете тонкие взаимодействия между компонентами, которые в противном случае приведут к непредвиденным последствиям. Например, думая об инвестиции, нужно понимать, как, казалось бы, несвязанные части экономики влияют на результат.
Какие-то системы легко представить, другие настолько сложны, что буквально рассыпаются на кусочки, стоит о них подумать. Выход прост – нарисуйте систему в виде диаграммы. Рисование диаграмм помогает лучше понять сложные системы и взаимодействие их компонентов.
Методы эффективного представления сложных систем в виде диаграмм не укладываются в рамки этой книги, но знайте, что можно освоить множество техник, включая диаграммы каузальных петель (которые показывают петли обратной связи в системе) и диаграммы запасов и потоков (которые показывают, как вещи накапливаются и потоком направляются в систему). Магистерская работа Габриэля состояла в построении диаграммы для спам-фильтров в электронной почте. Ниже представлена одна из его диаграмм каузальных петель – вам не нужно ее понимать, это пример. Просто знайте, что это один из эффективных способов осмысления сложных систем.
В качестве следующего шага можно использовать программное обеспечение для имитации системы, которое называются симуляцией. Существуют программы, которые позволяют составить диаграмму системы на экране, а затем немедленно превратить ее в рабочую симуляцию (в режиме онлайн это делают две программы: Insight Maker и True-World). В процессе вы можете задать начальные условия, а затем посмотреть, как система будет разворачиваться с течением времени.
Симуляции позволяют глубже понять сложную систему и точнее предсказать «черных лебедей» и другие события.
Они также помогают определить, как система будет приспосабливаться к изменяющимся условиям. Принцип Шателье, названный в честь французского химика Анри-Луи Ле Шателье, гласит, что, когда любая химическая система, находящаяся в равновесии, подвергается изменению условий, например температуры, объема или давления, она подстраивается под новое равновесное состояние и, как правило, частично нейтрализует перемену.
Например, если кто-то вручит вам тяжелую коробку, вы не упадете. Вы перераспределите свой вес с учетом добавленного. Или в экономике, когда вводится новый налог, налоговые поступления от него в конечном счете будут ниже, чем можно было бы ожидать в нынешних обстоятельствах, поскольку люди меняют свое поведение во избежание уплаты этого налога.
Диаграмма каузальных петель для системы спама в электронной почте
Эта идея звучит знакомо, потому что принцип Шателье похож на ментальную модель гомеостаза из биологии: вспомните, как ваше тело автоматически начинает дрожать или потеть в ответ на внешние условия, чтобы регулировать внутреннюю температуру. Принцип Шателье не значит, что система будет подстраиваться под определенные значения, но она будет реагировать на внешние условия, и обычно так, чтобы частично нейтрализовать внешний стимул. Вы можете увидеть этот принцип в действии в реальном времени с помощью симуляций, потому что они позволяют подсчитать, как симулированная система будет приспосабливаться к различным переменам.
Связанная ментальная модель, которая также возникает в динамических системах и симуляциях, – это гистерезис, описывающий, как текущее состояние системы зависит от ее истории. Гистерезис также встречается в природе и имеет примеры в большинстве научных дисциплин. В физике, когда вы намагничиваете материал, например, удерживая магнит на куске металла, этот металл не полностью теряет магнитный заряд после того, как вы уберете магнит. В биологии Т-клетки, питающие вашу иммунную систему, после активации требуют более низкого порога для реактивации. Благодаря гистерезису металл и Т-клетки отчасти запоминают свое состояние, и то, что произошло раньше, влияет на то, что произойдет дальше.
Опять же эта идея кажется знакомой, потому что она похожа на ментальную модель зависимости от пути, которая более подробно описывает, как ваш выбор впоследствии ограничивает число ваших вариантов в будущем. Гистерезис – это один из типов зависимости от пути применительно к системам.
Например, в инженерных системах полезно встроить в систему определенный гистерезис, чтобы избежать стремительных изменений. Современные термостаты делают это, допуская диапазон температур, близкий к заданному значению: если вы хотите поддерживать температуру 70 °F (21,1 °C), термостат можно настроить так, чтобы обогреватель включался, когда температура падает до 68 °F (20 °C), и выключался, когда она вырастает до 72 °F (22,2 °C). Таким образом, он не будет постоянно включаться и выключаться. Точно так же на сайтах дизайнеры и разработчики устанавливают задержку при перемещении курсора мыши на такие элементы страницы, как меню. Программы запоминают, что вы просматривали меню, и, когда вы уводите с него курсор, оно не пропадает резко.
Используйте все эти ментальные модели для визуализации и симуляции сложных систем, чтобы лучше оценивать потенциальные результаты и связанные с ними вероятности. Применяйте эти результаты в более простой модели для принятия решения, например для дерева решений или анализа затрат-выгод.
Отдельный тип симуляции, который особенно полезен в этом случае, – это симуляция по методу Монте-Карло. Как и критическая масса, эта модель возникла в ходе Манхэттенского проекта в Лос-Аламосе в преддверии открытия атомной бомбы. Физик Станислав Улам затруднялся с использованием традиционной математики в определении того, как далеко нейтроны могут проходить сквозь различные материалы, и придумал новый метод, разложив пасьянс (ну да, карточный). Вот как он сам описывает это в журнале «Наука Лос-Аламоса»[69]:
Первые идеи и попытки, которые я предпринимал, чтобы применить на практике [метод Монте-Карло],
