Советская система: к открытому обществу

используя финансовые рынки в качестве лаборатории, я смог продемонстрировать ее полезность. Это было довольно значительное достижение, особенно в наш прагматический век, когда существует такая большая предубежденность в пользу действенных концепций и позитивных результатов. Я опубликовал книгу с большим чувством облегчения, хотя и не был ею полностью удовлетворен.

Парадокс лжеца, правильно сформулированный, логически неопределим: он истинен, если он ложен, и ложен, если он истинен. Я хотел выразить похожую неопределенность в ситуации мыслящего участника, но никак не мог это отчетливо сформулировать. Я понимал, что неопределенность невыразима в чисто логических категориях, потому что одна сторона рефлексивного отношения включает последовательность событий, а другая – последовательность мыслей. И все же мне хотелось доказать это максимально логично. Все, что мне удалось, – это создать двойной механизм обратной связи, в котором взгляды участников влияли на ход событий и события влияли на взгляды участников. Неопределенность должна была быть введена в форме предположения; я постулировал расхождение между взглядами участников и ситуацией, с которой они связаны. Я утверждал, что этот постулат более реалистичен, чем альтернативный (предположение о совершенном знании), и на моей стороне была масса доказательств. Так как предположение о совершенном знании служило базой для экономической теории, мои рассуждения могли иметь далеко идущие последствия. Однако они были менее чем удовлетворительны для утверждения отношений между мышлением и действительностью.

Я хорошо построил защиту несовершенного понимания. но здесь не хватает последнего звена. Остается возможность утверждать, что взгляды участников на события полностью определяются их личностью и предшествующими событиями. Аргумент этот слаб – он основан на представлении, что мир, в котором мы живем, полностью детерминирован, и все происходит по необходимости, но в то время, когда я писал «Алхимию финансов», я был не способен это опровергнуть.

Именно в этом пункте теория сложных систем пришла мне на помощь. Теория хаоса, как ее еще часто называют, находится лишь на пороге признания научными кругами. Я помню, как глава одного исследовательского центра в Принстоне поморщился, когда я упомянул при нем это название. Теория поставила под вопрос некоторые основные принципы научного метода, в частности предсказуемость сложных природных явлений.

До появления теории хаоса естественные науки следовали аналитическому подходу: они пытались изолировать явления друг от друга и открыть общие правила, которые обладали бы универсальным и вневременным характером. Это значит, что одни и те же правила могут использоваться и для объяснения, и для предсказания, а тот факт, что эти правила не обладают временной ограниченностью, позволяет их проверять. Как показал Карл Поппер, научные законы не могут быть верифицированы, но проверка позволяет их фальсифицировать, и научные законы, которые выдержали проверку, получают авторитет, который иначе получить было бы нельзя.

Теория хаоса угрожает подорвать этот авторитет. Она занимается сложными явлениями, которые не подчиняются вневременным законам. Они развиваются необратимо, причем даже незначительные отклонения усиливаются с течением времени. Эксперименты нельзя повторить, и нельзя предсказать результат. Неудивительно, что научный истеблишмент чувствует угрозу! Ведь теория хаоса действительно смогла пролить свет на многие явления, такие, как погода, которые раньше не были подвластны науке, и она сделала более приемлемым представление о недетерминированной вселенной, где все уникально и неповторимо.

Я убежден, что есть элемент дополнительной недетерминированности в человеческих делах, который отсутствует в хаотических природных явлениях типа погоды Как сказал Марк Твен, все говорят о погоде, но никто ничего не делает, чтобы ее изменить. Не так в человеческих делах. То, что люди думают, влияет на то, что происходит. Однако то, что происходит, не детерминирует того, что думают люди, и наоборот. Это делает ход событий недетерминированным в более глубоком смысле, чем в случае с природными явлениями. Это положение, может быть, сейчас легче принять, потому что теория хаоса предоставила метод для изучения трудно-предсказуемых природных явлений, например, погоды.

Теория комплексных систем тесно связана с развитием компьютерной технологии. Экспоненциальный рост мощности компьютеров позволил ученым переходить от аналитического к синтетическому подходу и изучать явления, которые ранее не поддавались описанию. Однако связь гораздо глубже: она включает способ мышления, который применяется для рассмотрения предмета. Компьютерная логика отличается от человеческой. Различий слишком много, поэтому здесь я остановлюсь лишь на одном из них.

Научный метод основывается на дедуктивной логике, которая требует четкого разделения суждений и их предмета. Компьютеры устроены по-другому: различие между сообщениями и их содержанием не дается a priori, но вводится самими сообщениями. Это означает, что они должны так или иначе относиться к самим себе, чтобы не быть бессмысленными. Практически компьютерные алгоритмы принимают форму рекурсивных петель и находят выражение в итеративном процессе. Итеративный процесс является особенностью компьютеров; человеческий мозг пользуется различными рациональными способами, как бы срезает путь, не проделывая каждый раз всю последовательность операций. Все чти способы можно объединить под названием интуиции, имитация которой нелегко дается компьютерам. Но рекурсивные процессы относятся не только к компьютерам; изначальное отсутствие разделения между сообщением и содержанием в не меньшей степени касается, должно быть, и человеческого мышления. Таким образом, компьютеры преподают нам важный урок относительно человеческого мышления: должна быть где-то в мышлении рекурсивная петля, даже если мы этого и не осознаем. Петля может принимать форму верований или постулатов. В случае с научным методом она находит выражение в инструкции игнорировать рекурсивные петли и принимать только те утверждения, которые относятся к фактам.

Рост мощности компьютеров позволил применять итеративный процесс в науке в виде построения моделей и разработки сценариев. Итеративный процесс подразумевал использование рекурсивных петель, однако сначала ученые не осознавали этого и продолжали основывать свои модели на теориях, которые игнорировали рекурсивные связи. Только постепенно практический опыт построения моделей начал оказывать влияние на форму теорий, на которых основывались модели, и процесс еще далек от завершения.

Напротив, сейчас происходит формирование целого нового мира.

Я осознавал значение рекурсивных петель, когда писал «Алхимию финансов». Я читал книгу Хофш-тедтера «Гедель, Эшер, Бах: вечная лента», которая является гимном рекурсивным отношениям во всех их различных проявлениях; ранее я читал книгу Грегори Бейтсона «Ступени на пути к экологии мышления». Обе книги произвели на меня огромное впечатление. Бейтсон стоял у истоков создания кибернетики и приложил свои правила ко многим областям – от алкоголизма до шизофрении, урбанизации и генетического кода. Книга Бейтсона, в частности, помогла мне выбраться из зыбучих песков, в которые меня завело понятие самоотнесения. Но я имел тогда весьма смутное представление о теории сложных систем: мне посоветовали обратиться к ней читатели моей первой книги. Любопытно, что первым человеком, кто упомянул мне имя Ильи Пригожина (его книга «Порядок из хаоса», написанная совместно с Изабеллой Стенджерс, является лучшим введением в эту теорию для таких дилетантов, как я), был Ху Вейлин, китайский ученый, который также очень помог в учреждении Фонда за реформу и открытость Китая. Профессор Стюарт Амплби и профессор Роберт Кросби из Университета имени Джорджа Вашинггона также приложили руку к моему образованию, представив меня среди других Питеру Аллену из Крэнфильдского института технологии. Питер Аллен ознакомил меня с практическим применением теории сложных систем.

Вот что побудило меня еще раз попытаться разобраться с проблемой, которую я обошел в «Алхимии финансов».

Мы можем представить себе ситуацию, в которой есть думающие участники, как сложную систему, чья сложность образуется за счет мышления участников. Мышление создает дополнительные уровни сложности в системе. Участники формируют свои взгляды и принимают решения на одном уровне; результаты их поведения проявляются на другом. Эти результаты, в свою очередь, отражаются позднее на уровне, на котором принимаются решения, образуя таким образом петлю обратной связи. Давайте назовем уровень, на котором принимаются решения, субъективным уровнем, уровень, на котором проявляются результаты поведения участников,- объективным уровнем. Предположение, что все решения принимаются