"что такое complexity (сложность / наука о сложности)?"
В первой главе мы рассмотрим вопрос:
"что такое наука о сложности?"
Как вы увидите, на этот вопрос трудно дать четкий ответ.
Начнем с простых примеров типов явлений,
изучаемых специалистами по сложным системам.
Это будет краткий обзор тем,
рассматриваемых в рамках данного курса.
Затем мы перечислим некоторые важные свойства,
характерные для большинства сложных систем.
Мы кратко рассмотрим определение понятия "сложности,"
к которому вернёмся позже в ходе курса.
Также рассмотрим основные дисциплины,
цели и методологии исследования сложных систем.
К тому моменту мы будем готовы к первой из серии
так называемых 'гостевых бесед':
то есть, лекции, в которых я беру интервью
у известных исследователей сложных систем
об их взглядах на эту область.
Во второй половине этой главы, рассмотрим NetLogo:
платформу для симуляции и программирования, которая используется
для иллюстрации многих концепций
о сложных системах в этом курсе.
Готовы начать?
Давайте!
Отличный пример для начала - муравьи.
Nigel Franks (Найджел Фрэнкс), известный исследователь муравьев,
однажды написал, что армейский муравей-одиночка —
одно из самых примитивных в поведенческом отношении животных,
которые можно представить.
Но когда их собирается много, это уже совсем другая история.
Например, вот колония армейских муравьев,
которые строят туннель.
Каждый муравей сам по себе прост,
но вся колония, сотрудничая,
справляется со сложными задачами без централизованного управления.
то есть, без какого-либо главного муравья или группы муравьев.
Иными словами, муравьиные колонии способны самоорганизовываться
и создавать структуры,
гораздо более сложные, чем те, которые может создать один муравей.
Вот пример того, как муравьи строят мост из своих тел,
чтобы другие члены колонии могли пролезть через щель между двумя листьями.
Вот видео, на котором муравьи строят такой мост.
они начинают здесь, поднимаются сюда по палочке и поднимаются до самого верха,
и в конце концов образуют цепочку, доходящую до самой земли.
Посмотрите, как они постепенно встраиваются в структуру.
Каждый муравей выделяет химические вещества для общения с другими муравьями,
и весь мост построен без какого-либо центрального управления.
Это считается примером децентрализованной,
самоорганизующейся системы.
У других социальных насекомых тоже наблюдается такое поведение.
Например, вот сложная структура, которую построили термиты.
Она служит гнездом.
Одна из основных целей исследований в науке о сложных системах - понять,
как по отдельности простые агенты создают сложное поведение
без централизованного управления.
В этих примерах простыми агентами были насекомые,
но мы увидим много других типов агентов.
Другой классический пример сложной системы - мозг.
Вот простые агенты по отдельности - нейроны.
Человеческий мозг состоит примерно из 100 миллиардов нейронов
и 100 триллионов связей между ними.
Каждый нейрон сам по себе прост по сравнению с мозгом в целом,
и, как и прежде, нет центрального управления.
Тем не менее, огромный ансамбль нейронов и связей
порождает сложные поведения,
такие как 'когнитивная способность', 'интеллект' или даже 'креативность'."
Нейровизуализация показала, что эти нейроны
самоорганизуются в разные функциональные зоны.
Так же, как муравьи или термиты,
нейроны могут самоорганизовываться в сложные структуры,
которые помогают им функционировать и выживать.
Еще одна сложная система - иммунная система.
Она распределена по всему телу,
задействуя множество органов,
как на этом рисунке,
и триллионы клеток,
перемещающихся в кровотоке или лимфе,
защищая и исцеляя организм от повреждений и болезней.
Например, вот иллюстрация иммунных клеток (синие клетки),
атакующих раковую клетку (в центре).
Подобно муравьям, о которых шла речь ранее,
иммунные клетки взаимодействуют друг с другом посредством химических сигналов
и действуют совместно без центрального контроля,
чтобы координированно атаковать предполагаемые угрозы для организма.
Кроме того, популяция иммунных клеток способна адаптироваться
в ответ на восприятие окружающей среды.
Такие адаптации являются еще одной ключевой характеристикой сложных систем.
Известный пример сложной системы - геном человека.
Вот изображение генома человека.
Каждая червеобразная структура представляет собой хромосому,
и их 23 пары.
Это мужская особь, потому что у неё есть пара X-Y.
Каждая хромосома состоит из тысяч генов.
Гены, конечно, представляют собой цепочки ДНК,
расположенные вдоль хромосомы.
В настоящее время считается, что геном человека содержит около 25 000 генов,
кодирующих белки.
С точки зрения сложных систем,
гены можно рассматривать как простые компоненты,
которые взаимодействуют с другими генами
децентрализованно.
И способ, которым они взаимодействуют - это генные регуляторные сети.
Гены контролируют экспрессию друг друга.
"Экспрессия" означает "трансляция в белки".
Вот одна небольшая генная регуляторная сеть,
выявленная исследователями.
Каждый прямоугольник или овал представляет один ген,
а стрелка от одного гена к другому означает, что
первый ген контролирует экспрессию второго гена.
Оказывается, геном человека состоит из тысяч подобных сетей,
в которых гены взаимодействуют сложным образом.
Эти взаимодействия в значительной степени ответственны
за нашу собственную сложность.
Концепция сетей занимает центральное место
в изучении сложности природы.
Вот еще один вид сети — пищевая паутина.
Каждый узел представляет определённую группу видов,
а стрелки указывают, кто кого ест.
Если одна группа видов указывает на другую,
это значит, что первая является пищей для второй.
Например, видно, что лисы
находятся на вершине пищевой сети Аляски,
так как они питаются несколькими видами животных,
но их никто не ест
(по крайней мере, не на этой диаграмме).
Вот абстрактная схема ещё более сложной пищевой сети
из Залива Аляска.
Позже в курсе, когда мы будем говорить о сетях,
мы увидим несколько интересных примеров децентрализованной самоорганизации
в таких сетях, как эта, и в других видах сетей.
Вероятно, сеть, с которой вы больше всего знакомы, — это социальная сеть.
Вот часть моей собственной социальной сети.
Вот я (Melanie/Мелани).
Эти связи представляют дружеские отношения.
Мои друзья связаны со своими друзьями, и так далее.
В социальных сетях оказывается много очень интересных закономерностей,
которые также проявляются в биологических и технологических сетях.
Позже в этом курсе мы подробно рассмотрим, что это за паттерны
и как они формируются.
Специалисты по сложным системам заинтересованы в изучении
крупных социальных сетей, таких как Facebook.
Их интересует структура этих сетей,
как они формируются, как меняются со временем и,
возможно, самое главное, как в таких сетях передается информация,
наряду с другими вопросами.
Экономика - это еще один тип сложной системы,
в которой сети взаимодействия играют ключевую роль.
На рисунке представлена часть международной финансовой сети,
где узлы обозначают финансовые учреждения,
а связи между ними - их взаимоотношения.
Например, если один банк владеет акциями другого, они считаются связанными.
Оказывается, количество таких связей и их типы
могут существенно влиять на устойчивость сети к изменениям,
таким как банкротство.
Новая междисциплинарная область "сетеведения",
возникшая в сообществе исследователей сложных систем,
изучает такие явления в сетях из самых разных дисциплин.
В качестве последнего примера,
рассмотрим изучение городов как сложных систем.
Говорят, что город во многих отношениях подобен живому организму.
Но насколько города действительно напоминают живые организмы
по своей структуре, росту, масштабированию, и функционированию?
Эти и другие вопросы лежат в основе быстро развивающейся области
исследований сложных систем,
которую мы рассмотрим позже в этом курсе.