Комплексные и сверхзлостные проблемы
Системный подход принесла доктору Ларри нынешний пост главы “Фонда Сколла по борьбе с глобальными угрозами”, имеющего мандат на защиту человечества от различных опасностей, среди которых конфликты на Ближнем Востоке, распространение ядерного оружия, пандемии, изменения климата и та борьба, что может развернуться из-за нехватки воды.
“Мы находим горячие точки либо места, где возможны проблемы. Взять, например, нехватку воды или борьбу между тремя ядерными державами – Пакистаном, Индией и Китаем. Около 95 % воды в Пакистане используется в сельскохозяйственных целях, верховья же основных рек находятся в Индии. Пакистанцы считают, что Индия манипулирует со шлюзами и контролирует объемы воды, которую получает Пакистан. Что касается рек, верховья которых находятся географически севернее Индии, индийцы полагают, будто китайцы регулируют поток воды с «Третьего полюса» – ледника и снежника гималайского плато”. Однако никто толком не знает, сколько воды проходит по этим речным системам, сколько шлюзов регулируют этот поток, где они расположены и с какой целью их используют. “Эти данные правительства всех трех стран держат в тайне и используют их в качестве политического рычага, – говорит доктор Ларри. – Поэтому мы поддерживаем сбор информации доверенной третьей стороной и стараемся сделать эту информацию открытой. Она поможет нам совершить следующий шаг в анализе ключевых узлов и болевых точек”.
Ключевую роль в борьбе с любой потенциальной глобальной пандемией гриппа, вызванной штаммами с мутациями, к которым ни у кого нет иммунитета, будет играть оперативное реагирование. Однако развитие событий невозможно предугадать, любая ситуация станет уникальной (например, во время последней пандемии в 1918 году еще не летали 747-е “боинги”). И все же ставки столь высоки, что ошибки просто недопустимы. Все это относит пандемию к числу “злостных” проблем – то есть не “злых”, а чрезвычайно трудных для разрешения.
А вот борьба с глобальным потеплением представляет собой “сверхзлостную” проблему: нет ни одной властной структуры, ответственной за нее, время на исходе, люди, занимающиеся решением проблемы, одновременно (вместе со всеми нами) ее создают, а официальные политики умаляют ее важность для нашего будущего[156]. Более того, как пандемия, так и глобальное потепление технически называются “комплексными проблемами”. Это значит, что тревожная ситуация связана с серией других, сопутствующих затруднений[157]. По словам доктора Ларри, здесь заложена чрезвычайно сложная дилемма, причем у нас отсутствуют многие данные, необходимые для ее разрешения.
Системы практически не видны невооруженным глазом, однако их функционирование можно сделать видимым, если собрать данные с определенного количества точек, чтоб стала заметна динамика развития. Чем больше данных, тем яснее становится картина. Добро пожаловать в эпоху больших данных!
Спустя годы после того периода увлечения нумизматикой в Индии доктор Ларри стал исполнительным директором-учредителем Google.org , некоммерческого звена Google . В рамках этой организации он запустил одно из первых знаменитых приложений по сбору больших данных, созданное для обнаружения эпидемий гриппа. Волонтерская команда инженеров Google в сотрудничестве с эпидемиологами из Центра по контролю и профилактике заболеваний в США проанализировала огромное количество поисковых запросов по таким ключевым словам, как “лихорадка” или “боль”, связанными с симптомами гриппа[158]. “Мы задействовали одновременно десятки тысяч компьютеров, изучили каждый запрос в Google за пять лет, чтобы разработать алгоритм, предсказывающий вспышки гриппа”, – вспоминает доктор Ларри. Полученный алгоритм помогает вычислить вспышку гриппа в течение дня, а не за две недели, которые, как правило, нужны Центру для обнаружения очагов болезни на основании отчетов врачей.
Мощное программное обеспечение анализирует огромный объем данных, а использование данных Google для обнаружения вспышки гриппа стало одной из первых попыток применить большие данные к огромной группе людей. В итоге появилось название “коллективный разум”. Большие данные позволяют нам понять, куда устремлен фокус коллективного внимания.
Область их применения безгранична. Например, если проанализировать связи между людьми (через звонки, твиты, СМС-сообщения и т. п.), то станет можно понять структуру связей “нервной системы” организации, проанализировать связанность. Люди с “гиперсвязями”, как правило, наиболее влиятельны: они являются социальными звеньями в организации, имеют доступ к информации и играют роль “серых кардиналов”.
Среди растущего количества способов коммерческого применения больших данных есть один, с помощью которого оператор сотовой связи однажды проанализировал звонки своих клиентов. Так были выделены “вожаки стаи” – люди, у которых больше всего связей с небольшой группой лиц, объединенных общими интересами. Компания выяснила: если такой вожак перейдет на новую мобильную услугу, предлагаемую оператором, члены “стаи” с очень большой долей вероятности поступят таким же образом. С другой стороны, если вожак откажется от этого оператора и перейдет к другому, остальные, скорее всего, последуют за ним[159].
“Ранее фокус организационного внимания был направлен на внутреннюю информацию, – рассказал мне Томас Дэвенпорт, занимающийся анализом больших данных. – Мы выжали из этого все, что могли, а потом были вынуждены обратиться к внешним источникам информации – Интернету, настроению заказчиков, рискам в цепи поставок и тому подобному”. Дэвенпорт, который ранее был директором Института стратегических изменений компании Accenture , на момент нашей беседы работал на факультете Гарвардской школы бизнеса. “Нам нужна экологическая модель, в которой рассматривается внешняя информационная среда – все, что происходит вокруг компании и может на нас сказаться”. Дэвенпорт полагает, что информация, которую организация получает из своих компьютерных систем, намного менее ценна, чем информация, поступающая из других источников совокупной информационной экосистемы после ее (информации) обработки специалистами. Поисковые системы могут выдать огромный пласт данных, в котором совершенно отсутствует контекст, необходимый для понимания этой информации, не говоря уже о глубоком ее постижении. Данные оказываются полезными только после соответствующей обработки[160]. В идеальном случае обработчик сосредоточивается на самом важном, отбрасывает все остальное, определяет контекст, в рамках которого эти данные имеют определенный смысл, и строит свое исследование таким образом, что ни у кого не возникает сомнений в том, почему данная информация столь значима. И только таким образом результат проделанной работы может привлечь внимание людей.
Лучшие обработчики информации не просто помещают данные в значимый контекст – они знают, какой нужно задать вопрос. Когда я разговаривал с Дэвенпортом, он работал над книгой, в которой менеджерам проектов по обработке больших данных рекомендовалось задавать примерно такие вопросы: Правильно ли мы формулируем проблему? Есть ли у нас все необходимые данные? Какие допущения стоят за алгоритмом, используемым для обработки данных? Отражает ли модель, в которую заложены эти предположения, действительную реальность?[161]
На конференции M. I. T. , посвященной большим данным, один из выступающих отметил: финансовый кризис, начавшийся в 2008 году, был следствием сбоя в методе, поскольку по всему миру банкротились хеджевые фонды. Дилемма заключается в том, что математические модели, воплощенные в больших данных, представлены в упрощенной форме. Несмотря на выдаваемые точные цифры, математика, стоящая за ними, зиждется на алгоритмах и предположениях, способных обмануть слишком доверчивых.
На той же конференции Рэчел Шутт, старший статистик в Google Research , отметила, что наука о данных требует не только сугубо математических навыков: для эффективной работы нужны любознательные люди с широким кругозором, чьи инновационные начинания основаны не только на данных, но и на собственном опыте. В конце концов, даже самая точная человеческая интуиция для начала берет огромный пласт данных, прокручивает весь наш жизненный опыт – и только потом пропускает все это через фильтр мозга[162].
Глава 13
Системная слепота
Мау Пиаилуг умел читать по звездам и облакам, океанской зыби и парящим птицам, словно по экрану GPS -навигатора. Мау занимался этими и многими другими наблюдениями в южной части Тихого океана, неделями видя лишь небо на горизонте и используя только знания о морях, полученные от старейшин его родного Каролинского острова Сатавал.
Мау родился в 1932 году, и в настоящий момент он – последний из коренных практиков древнего полинезийского искусства “навигации”, которое заключалось в умении управлять каноэ с балансиром, опираясь только на знания в голове, и преодолевать сотни и тысячи миль, отделяющие один остров от другого. “Навигация” в наивысшей степени воплощает системное осознание, разом воспринимающее тонкие сигналы о температуре и солености воды, мусоре, плавающем на поверхности, растительности, траектории полета морских птиц, температуре, скорости и направлении ветров, зыби, а также восходе и заходе звезд. Все это накладывается на воображаемую модель расположения островов, формируя тем самым комплекс знаний, полученный из племенных историй, песен и танцев. Именно эти знания помогли Мау в 1976 году проплыть на полинезийском каноэ 2 361 милю от Гавайев до Таити – путешествие, благодаря которому антропологи поняли, что древние островитяне могли без особых проблем пересекать южную часть Тихого океана и что в те времена, возможно, путешествия между отдаленными островами были обыденностью.
Однако за последние полвека, в течение которого Мау хранил это сложнейшее знание о природных системах, полинезийцы переключились на современные навигационные приборы, и тем самым искусство Мау было обречено на вымирание. Его эпическое плавание на каноэ снова оказалось в центре внимания, когда возник интерес к искусству навигации коренных жителей южной части Тихого океана, не пропавший до сих пор. Спустя пятьдесят лет после своего посвящения в навигаторы Мау впервые провел ту же церемонию для нескольких учеников. Это искусство, передаваемое из поколения в поколения, – пример местного знания, на которое опирались жители островов, чтобы выжить в своей особой экологической нише и гарантировать себе самое необходимое – еду, безопасность, одежду и кров.
В истории человечества системное осознание (выявление и систематизирование закономерностей и принципов, заложенных в природном хаосе) стимулировалось необходимостью выжить, а для этого местным народам нужно было понять местную экосистему. Они должны были знать, какие растения ядовиты, а какие обладают целебными свойствами, где найти питьевую воду, где собирать травы, добывать пищу и как толковать сигналы, свидетельствующие о смене времен года.
Проблема вот в чем. Наша биология дает нам возможность есть и спать, плодиться и размножаться, сражаться или спасаться, а также проявлять все остальные врожденные инстинкты выживания. Однако, как мы уже выяснили, у нас нет нервных механизмов, предназначенных для понимания более крупных систем, в рамках которых все это происходит.
На первый взгляд, они не считываются нашим мозгом, ведь мы не воспринимаем напрямую все те множества систем, что обусловливают нашу реальность. Мы осознаем их косвенно, через ментальные модели (такие как значение океанской зыби, созвездий, траектория полета морских птиц), и, опираясь на эти модели, действуем. Чем лучше они подкреплены данными, тем более эффективны действия, которые мы предпринимаем (например, полет ракеты на астероид). И наоборот, чем меньше они подкреплены, тем ниже эффективность (доминирует образовательная составляющая).
Благодаря этим изматывающим урокам, дорого обошедшимся человечеству, мы получили знания, которые стали общими и передаются из уст в уста, – например, знания о целебных свойствах тех или иных растений. И старшее поколение передает накопленные сведения младшему.
Одна из учениц Мау, уроженка Гавайев Элизабет Капуувайлани Линдси, антрополог, специализирующийся на этнонавигации, стала исследователем, членом Национального географического общества США. Ее миссия – спасение этнографических ценностей и сохранение исчезающих знаний, традиций коренных народов. “Потеря знаний местных народов происходит главным образом из-за аккультурации и колонизации, в ходе которых власти отводят накопленной веками мудрости маргинальную роль, – рассказывает она мне. – Есть много способов передачи знания из поколения в поколение. Например, гавайский танец представлял собой кодовую комбинацию движений и напевов, рассказывающую о генеалогии, астрономии и законах природы, а также об истоках нашей культуры. Во всем был заложен определенный смысл – в движениях танцора, в напевах и даже в звуке барабанов Паху. Эти практики традиционно имели сакральное значение, пока прибывшие миссионеры не провозгласили их постыдными. И только в 70‑е годы XX века, в эпоху нашего культурного возрождения, древняя хула , или хула кахико , обрела вторую жизнь. А осовремененная хула уже успела стать к тому времени развлечением для туристов”.
Мау годами оттачивал свое мастерство под руководством многих наставников: дедушка выбрал его в будущие навигаторы, когда мальчику едва исполнилось пять. С тех пор Мау готовил каноэ к рыбалке вместе со старшими мужчинами, выходил вместе с ними в море, а по ночам, когда они пили в каноэ-доме, слушал их истории о мореплавании вкупе с разными советами по навигации. Он успел поучиться у полудюжины маститых мореходов.
Подобные знания местных народов представляют собой исконную науку, базовый набор сведений, сформированный жизненной необходимостью и разросшийся за долгие века в великое множество научных специальностей. Это было самоорганизующееся развитие, обусловленное, судя по всему, врожденным стремлением понять окружающий мир, чтобы научиться выживать в нем.
Изобретение культуры стало величайшим шагом в эволюции Homo Sapiens : формирование языка и общей когнитивной сети, превосходящей знания и жизнь любого человека в отдельности, которая может обрабатываться в зависимости от поставленной задачи и передаваться следующим поколениям. В культурах имеет место распределение профессиональных компетенций: есть повитухи и целители, воины и строители, земледельцы и ткачи. Знания в любой из этих областей передаются по цепочке, и те, кто лучше всего разбирается в определенном деле, наставляют и учат своих последователей.
Знания местных народов являются ключевой составляющей нашей социальной эволюции – того, как именно культуры передают свою мудрость по наследству. Первобытные группы на ранней стадии эволюции либо процветали, либо вымирали в зависимости от силы коллективного разума – умения ориентироваться в местной экосистеме, понимания, в какой момент нужно сеять, собирать урожай и т. п. Так появились первые календари. Но когда современность предложила вместо этих знаний машины – компасы, GPS -навигаторы и, в конце концов, онлайн-карты, коренные жители стали, как и все, полагаться на них и потому постепенно забыли местные знания, связанные, например, с мореплаванием. Подобным образом дело обстоит практически с каждой традиционной формой приспособления к природным системам. Вот почему первый контакт аборигенов с внешним миром это, как правило, первый шаг к забыванию своих знаний.
Когда я разговаривал с Линдси, она готовилась к поездке в Юго-Восточную Азию для встречи с мокенами, морскими кочевниками. Непосредственно перед цунами 2004 года, которое пронеслось по населяемым ими островам в Индийском океане, мокены “осознали, что птицы перестали петь и что дельфины заплывают намного дальше в море”, сказала она мне. “И тогда все они сели в свои лодки и отправились в открытый океан, где гребень цунами был минимальным. В результате ни один мокен не пострадал”. Другие же народы, давным-давно разучившиеся слушать птиц и наблюдать за дельфинами, а также толковать поведение этих видов, исчезли с лица Земли. Линдси обеспокоена тем, что мокенов заставляют отказаться от своего кочевого образа жизни в морях и осесть в Таиланде и Бирме. Подобная экологическая одаренность может исчезнуть из коллективной памяти всего за одно поколение, поскольку исчезнут формы для ее передачи.
Линдси – антрополог, воспитанная на Гавайях коренными целителями, – сказала мне: “Старшие научили меня: когда идешь в лес, чтобы нарвать цветов для гирлянды или лекарственных трав, брать нужно всего несколько цветков или листьев с каждой ветки. После вашего ухода лес должен выглядеть так, словно ваша нога там не ступала. Нынешние дети зачастую отправляются в лес с полиэтиленовыми пакетами для мусора и ломают ветки”.
Меня уже давно беспокоит подобное забвение по отношению к системам вокруг нас, особенно после того, как я начал исследовать коллективную беспомощность человечества перед угрозой исчезновения нашего вида в результате его жизнедеятельности. Удивительно, но мы, судя по всему, не способны задуматься над тем, как предотвратить негативное воздействие, например, промышленности или коммерции.
Иллюзия понимания
Один крупный ритейлер в США столкнулся со следующей проблемой: покупатели сообщили ему, что почти 65 % журналов, напечатанных в США, не уходит с прилавков. Это обходится системе в сотни миллионов долларов ежегодно, однако никакой из ее секторов не может ничего изменить в одиночку. Тогда эта розничная сеть (крупнейший дистрибьютор журнальной продукции в стране) объединила свои усилия с группой издателей и распространителей журналов, чтобы проанализировать возможные перспективы.
Для индустрии журналов, вытесняемой цифровыми СМИ, вопрос стоял действительно остро. Годами никто не мог разрешить эту проблему – все лишь пожимали плечами. И вот наконец руководство отрасли собралось с духом и решилось взглянуть правде в глаза.
“Ущерб был колоссальным, как в смысле финансов, так и в смысле вырубки лесов или выбросов углерода, – говорил мне Джиб Эллисон, генеральный директор “Блю Скай консалтинг”, приложивший немало сил, чтобы созвать эту группу. – Такое происходит с большинством цепей поставок, ведь они были выстроены в XIX веке без учета устойчивого развития или сокращения отходов. Когда одна составляющая этой цепочки оптимизируется, это должно повлечь за собой субоптимизацию целого”.
Одна из самых серьезных проблем заключалась в том, что рекламодатели платили исходя из тиража, а не из количества проданных экземпляров. Однако тираж может неделями и месяцами пылиться на полке, а потом отправиться в пункт сбора макулатуры. Поэтому издатели были вынуждены связаться со своими рекламодателями и разъяснить им новые правила оплаты рекламы. Сотрудники розничной сети проанализировали, какие журналы продаются лучше всего. Например, они обнаружили, что журнал Roadster может отлично продаваться на пяти рынках, а на пяти других не идти вообще. Сети удалось перенаправить журналы именно на те рынки, где они пользовались наибольшим спросом, в итоге подобные перестановки позволили снизить неоправданные затраты на 50 %. Это принесло пользу не только окружающей среде – освободилось место на полках для других продуктов, а обеспокоенные издатели сэкономили деньги.
Для того чтобы справиться с такими сложностями, необходимо охватить взглядом все вовлеченные в процесс системы. “Мы ищем системную проблему, которую не может разрешить ни один из игроков – ни конкретный человек, ни правительство, ни компания”, – говорит мне Эллисон. Первый шаг к разрешению сложности с журналами заключался в том, чтобы просто собрать всех игроков вместе, то есть сосредоточить систему в одном помещении[163].
“Системная слепота – наш главный враг”, – говорит Джон Стерман, профессор кафедры имени Джея Р. Форрестера в Школе менеджмента Слоуна при M. I. T. Форрестер, наставник Стермана, основал теорию систем, а Стерман на протяжении многих лет являлся дежурным экспертом M. I. T. по системам и возглавлял Группу по исследованию системной динамики. Его ставший классическим учебник по системному мышлению, применяемый организациями и другими комплексными структурами, выдвигает фундаментальное предположение: то, что мы воспринимаем как “побочные эффекты”, ни в коем случае не является таковыми. В системе нет места побочным эффектам – в ней есть просто эффекты, неважно, прогнозируемые или нет. Миф о “побочных эффектах” всего лишь свидетельствует о нашем искаженном понимании системы. Стерман вывел, что в комплексной системе причина и следствие могут находиться друг от друга на более внушительном расстоянии во времени и пространстве, чем нам кажется.
В качестве примера Стерман приводит споры вокруг электромобилей с “нулевым выхлопом”[164]. На самом деле никакого “нулевого выхлопа” в системной перспективе нет, ведь машины получают свое электричество из энергосистемы, состоящей преимущественно из угольных электростанций, которые загрязняют окружающую среду. И даже если энергия вырабатывается, скажем, на солнечных фермах, планета получает взамен парниковые газы, образующиеся при производстве солнечных батарей и энергообеспечении цепи их поставок[165].
Одно из худших проявлений системной слепоты имеет место, когда лидеры внедряют какую-нибудь стратегию разрешения проблемы, однако оставляют без внимания соответствующую системную динамику. “Это подспудный процесс, – говорит Стерман. – Вы испытываете временное облегчение, а потом проблема возвращается снова, и решить ее еще сложнее, чем прежде”.
Пробки? Есть близорукое решение – построить побольше широких дорог, ведь новая инфраструктура приносит кратковременную разгрузку. Однако поскольку становится легче передвигаться, эти самые дороги заполняются людьми, в регионе отстраиваются новые магазины и создаются новые рабочие места. В долгосрочной перспективе количество транспорта увеличивается, в результате образуются пробки и заторы, подчас большие, чем прежде. Транспортная нагрузка нарастает, пока передвижение по дорогам не становится настолько невыносимым, что сокращается количество перевозок. “Перегруженность снимается с помощью обратной связи, – утверждает Стерман. – Когда образуется больше возможностей для транспорта, люди начинают чаще ездить на машине, передвигаться на более длинные расстояния, покупать больше машин, а потом, когда население территориально рассредоточивается, общественный транспорт становится нежизнеспособным и вы оказываетесь в ловушке”.
Нам кажется, что мы опаздываем из-за пробки, в которой стоим уже страшно долго, однако сама по себе пробка – следствие системной динамики магистралей. Разрыв между системами и тем, как мы соотносимся с ними, начинается с искажений в наших собственных ментальных моделях. Мы обвиняем других водителей в том, что они забивают дорогу, однако не учитываем системную динамику, благодаря которой они там оказались.
“Чаще всего, – замечает Стерман, – люди списывают происходящее с ними на события, близкие во времени и пространстве, однако на самом деле это результат динамики более крупной системы, в которой они вращаются”. Проблема усложняется тем, что называется “иллюзией восприятия глубины”. Благодаря этой иллюзии мы уверены в том, что понимаем систему во всей ее полноте, хотя обладаем лишь поверхностными знаниями. Попробуйте подробно объяснить принцип работы электростанции или причины, по которым увеличение содержания углекислого газа в атмосфере повышает энергию бурь, – и иллюзорная природа нашего понимания систем станет более очевидной[166].
Вдобавок к нестыковкам между нашими ментальными моделями и системами, которые якобы олицетворяются этими моделями, существуют еще более серьезные затруднения, но наша перцептивная и эмоциональная системы остаются к ним практически слепы. Человеческий мозг сформировался под воздействием того, что помогало нам или нашим предшественникам выживать в дикой природе, особенно в плейстоценовый период (приблизительно с 2 млн. лет до 12 тысяч лет назад, когда начало развиваться земледелие). Мы удивительно чутки к шуршанию листвы, которое может свидетельствовать о подкрадывающемся тигре, однако не в силах почувствовать утончение озонового слоя или наличие канцерогенов в твердых частицах, которые вдыхаем при смоге. Оба эти явления могут быть фатальными, однако у нашего мозга нет непосредственного радара для распознавания таких угроз.