В
статье "Сложность: беседа у костра под утесом фазового барьера" Петр Левич пишет, что глобальные вызовы, стоящие перед нами сегодня, не доступны привычному нам аналитическому мышлению. По-видимому, привычные нам технологические способы действия, развившиеся вместе с массовой школой и культурой индустриального общества, способны справиться только с относительно простыми системами, поддающимися анализу и позволяющими применить четкий алгоритм действий.
«Простые системы? – возможно, усомнится кто-то из читателей. – По-вашему, современный самолет – это простая система?» Действительно, современный самолет гораздо сложнее лука и пращи или, скажем, машины УАЗ, удобной тем, что ее можно починить в полевых условиях. Как пишет футуролог, «начиная с самолета сделать что-то человеку без компьютера невозможно». И все же коллективно, на уровне соответствующих институтов и организаций, мы точно знаем и как устроен самолет, и как работает компьютерная программа, выискивающая в нем неисправность. Более того самолет, как и программа, работает вполне определенным образом, количество элементов в нем неизменно, и связи между этими элементами постоянны. Как показывает Левич, даже Большой Адронный Коллайдер, одна из самых сложных технических систем человечества, является системой относительно простой, то есть такой, где количество элементов и связей между ними, хоть и невероятно велико, но все же стабильно. БАК создавался и обслуживается не одним человеком, но большим количеством людей и компьютеров, следующим множеству сложных, но вполне определенных алгоритмов.
Совсем другой уровень сложности мы встречаем, когда начинаем рассматривать такую систему, как человеческий мозг. «В человеческом мозге порядка 86 миллиардов нейронов, не говоря уже о количестве связей (один нейрон может иметь до 20 тысяч связей с другими). Согласно
оценкам, в человеческом мозге столько же «транзисторов», сколько во всей мировой ИТ-инфраструктуре. Связи меняются со временем, и они неявны – мозг человека до сих пор не картирован с точностью до нейрона». Именно с такого рода системами пытается взаимодействовать современная система образования с помощью оценок и дневников (бумажных и электронных), звонков и обязательных для исполнения алгоритмов. Принимая во внимание, что мозг каждого человека (и, в частности, ребенка) уникален, и все мозги, вообще говоря, разные, мы вынуждены признать, что управление процессом детского познания с помощью стандартизированной системы правил и алгоритмов похоже на попытки управления тем же современным самолетом при помощи молотка и напильника.
Другое дело – собственно педагогическая деятельность, взаимодействие учителя и ребенка. Мозг педагога – столь же неописуемо сложная динамичная система, как и мозг ученика, между двумя этими системами возникает не менее сложное взаимодействие, которое невозможно досконально описать (тогда пришлось бы описывать состояние каждого нейрона), но
понять которое – можно, так как
понимает опять-таки неописуемо сложная система – психика человека.
Другой пример системы, сложность которой во много раз превосходит сложность Большого Адронного Коллайдера (и наших аналитических возможностей) – это такая привычная экосистема, как лес. Мы умеем очень технологично лес уничтожать, превращая его в древесину и офисную бумагу, умеем на месте вырубки высаживать деревья ровными рядами (как они никогда не растут в природе), но как по-настоящему восстановить лес, во всем разнообразии элементов и взаимосвязей между животными, растениями, бактериями и грибами, с учетом микроклиматических условий и процессов, не видимых человеческим глазом,
понимают в настоящее время лишь единицы. Как и живой человеческий мозг, лесная экосистема не поддается доскональному описанию, понимание ее недоступно нашему аналитическому мышлению, но не мышлению вообще.
Если человек хочет помочь развитию ребенка или восстановить экосистему во всей ее сложности, такой человек начинает мыслить интегрально, целостно, руководствуясь не одними алгоритмами и инструкциями, но опираясь на различные ощущения и образы, возникающие в собственной психике, достаточно сложной для того, чтобы отобразить сложность этого мира. Только интегральное мышление (то самое, воспитание которого должно стать целью нового образования, по версии второго доклада Римскому клубу) способно адекватно взаимодействовать с системами, сложность которых превосходит наши аналитические возможности. Именно поэтому невозможно обучить педагога, дав ему книгу с определениями и алгоритмами нужных действий, хотя передать педагогический подход при помощи книги, вообще говоря, возможно, но такая книга будет заметно отличаться от справочника с параграфами или должностной инструкции. Такая вдохновляющая и богатая содержанием книга будет непременно сложным, целостным текстом, написанным с помощью творческого и интегрального мышления, а не только с помощью аналитических способностей автора. Хорошо это или плохо, но живые системы, начиная с определенного уровня сложности, не поддаются редукционистской логике современных наук и образования.
Но только ли живые системы обладают таким уровнем сложности? «Давайте перейдем к системам, в полной мере удовлетворяющим критерию сложности – то есть обладающих и динамикой связей, и их неявностью, – продолжает Петр Левич. – И здесь обратим внимание на принципиальное изменение, которое произошло в области программирования: переход от детерминированных алгоритмов к эволюционным. Именно к последним относятся знаменитые алгоритмы глубокого обучения нейронных сетей. Детерминированные программы успешно обыграли человека в шахматы, но только эволюционная программа смогла выиграть в Го». Самообучающиеся нейронные сети «работают по принципу "черного ящика" – не могут "объяснить" свой выбор. Они могут лишь сообщить, что на основании вот этой выборки из миллиарда входящих случаев, было принято такое-то решение в данном конкретном случае. В этот момент наше понимание технических систем, которые мы сами создаем, закончилось. Мы не можем починить такую систему, не можем предугадать ее действия». Мало того, взаимодействуя друг с другом, нейронные сети «
изобретают язык, который мы не понимаем».
В отличие от машины или самолета, столь сложные системы невозможно понять по частям, не утеряв эмерджентных свойств, проявляющихся только на целостном уровне (таких, например, как сознание). Если один лес, один мозг, одна компьютерная нейронная сеть – системы, с которыми мы не можем справиться с помощью аналитического мышления, что же говорить о системах, соразмерных глобальным вызовам современности? Биосфера и существующая в ней человеческая цивилизация состоят из невероятного множества экосистем, мозгов, технических устройств и компьютерных программ, в том числе самообучающихся. Как утверждал Вернадский, за последние века мы стали разумной геологической силой планетарного масштаба. Как же мы пытаемся управлять столь масштабной системой и справляться с возникающими кризисами? «Проблема в том, что сложность устройства и логики действий институтов, которые должны решать эти вызовы, например, ООН и национальных правительств, явно ниже сложности управляемой ими системы – нашей цивилизации. Иерархическая, внедренческая логика их действий не может сравниться по сложности с горизонтальными самоорганизующимися процессами, – пишет Петр Левич. – Система управления ООН не менялась с момента основания и рассчитана на работу в ритмике середины двадцатого века. Конвенция ООН о правах инвалидов – последняя из принятых на данный момент – согласовывалась около двадцати лет, ООН регулярно критикуется за неспособность оперативно ответить на возникающие кризисы».
Почему же ни национальные правительства, ни ООН, ни крупные общественные организации, существующие как большие бюрократические машины, не способны адекватно управлять ситуацией и корректировать деятельность человечества? «В кибернетике есть "Закон необходимого разнообразия" Уильяма Эшби, который в краткой форме может быть сформулирован так: "Для эффективности управления разнообразие управляющего воздействия должно быть не ниже разнообразия управляемой системы". Так как разнообразие есть одна из составляющих сложности, закон У. Эшби как раз описывает проблему несоответствия методологии управления институтов и их устройства и сложности систем, которыми они должны управлять». По-видимому, для адекватного взаимодействия с такими системами, как общество и биосфера, необходимы люди, сообщества и организации, которые смогут мыслить и действовать не только и не столько аналитическим и алгоритмическим образом, сколько интегрально и целостно. Но откуда в нашем обществе, где мы с детства воспитываем людей в логике работы с уже известным и учим совершать действия по определенным алгоритмам, возникнут люди со столь отличными и сложными качествами и компетенциями?