Định nghĩa của ông về hệ thống phức tạp là gì ?
Định nghĩa 1 dòng của tôi là
các hệ thống không tuân theo
cách biểu diễn đơn giản,
và tôi sẽ giải thích điều này.
Trong các hệ thống vật lý,
bạn thường có thể viết trong 1 trang giấy
vài phương trình rất đẹp, như định luật Newton về
bảo toàn động lượng, hay các phương trình trường
Maxwell về điện từ học, v..v..
Bạn có thể giải thích 1 lượng lớn dữ liệu thực nghiệm
tuy nhiên khi nghiên cứu gien, bộ não, hay
xã hội, lịch sử, văn học, cho đến nay
không có cách mô tả nào ngắn gọn, đẹp đẽ cả.
Theo tôi, đó là dấu hiệu
của các hệ thống phức tạp.
Tại sao vậy ? Một lý do theo tôi là vì
các hệ thống đó chứa đựng lượng lớn thông tin lịch sử.
Theo tôi, một đặc điểm quan trọng
của hệ thống phức tạp, là nó bằng 1 cách nào đó
có thể lấy từ môi trường một số
thông tin, từ đó nó có thể
thích nghi, dự đoán, kiểm soát tình hình.
Vì vậy, nó cần được mô tả bởi các mô hình
khác với các mô hình mà ta
quen thuộc trong các môn khoa học tự nhiên
Thường thì đó sẽ là những mô hình tính toán.
Vậy bây giờ tôi sẽ hỏi bạn
câu hỏi mà tôi đã hỏi mọi người:
định nghĩa của bạn về hệ thống phức tạp ? Ôi !
Ai cũng kêu lên thế.
Trong khoa học máy tính, chúng tôi không nói
hệ thống đơn giản hay phức tạp theo nghĩa đen,
chúng tôi nói rằng 1 câu hỏi là
phức tạp nếu nó cần nhiều năng lực tính toán
để giải, cần nhiều thời gian, bộ nhớ,
cần nhiều trao đổi giữa mọi người.
Hay bất cứ một tài nguyên hữu hạn nào.
Các câu hỏi có thể có độ phức tạp tính toán khác nhau. Ví dụ
nếu bạn muốn biết hệ thống sẽ ra sao
sau thời gian t,
bạn có thể trả lời câu hỏi đó trong thời gian t
bằng cách mô phỏng nó theo thời gian thực, và điều lý thú ở đây là
có thể đấy là cách nhanh nhất bạn có thể làm,
có thể sẽ không có cách nhảy cóc qua lịch sử.
Nó có thể như 1 hệ thống hỗn độn
không có lời giải chính xác, có thể không có đường tắt nào
ngoài việc mô phỏng tốn thời gian.
Theo tôi, thay vì việc nói rằng
hệ thống này có phức tạp hay không - tất nhiên
chúng ta đều quan tâm đến điều này - thì nên
thay đổi câu hỏi thành: cho tôi
1 câu hỏi có/không mà bạn muốn biết về hệ thống,
hay một thông số của hệ thống bạn muốn tính toán, thì tôi sẽ nói cho bạn
về mặt tính toán thì câu hỏi này khó đến đâu,
hay thông số này khó tính đến đâu.
Đây là 1 khái niệm lằng nhằng
Tôi không muốn nói là phức tạp, chỉ là
rất lằng nhằng.
Vấn đề này liên quan đến cuộc thảo luận
về thông tin, tôi có 1 khái niệm khá rõ ràng
khi tôi nói rằng 1 hệ thống tự nhiên hay nhân tạo
là phức tạp. Đó là hệ thống đó có cấu trúc nhân quả bên trong
rất phức tạp, có thể lưu và xử lý thông tin.
Vậy tôi muốn nói đến việc
làm cách nào ta đo lượng thông tin được lưu trữ hay định lượng cấu trúc trong.
Theo nhiều cách, Thông tin có thể dùng để mô tả
1 hệ thống phức tạp đến cỡ nào, cách lưu trữ thông tin
của 1 hệ thống liên quan mật thiết đến sự tổ chức của hệ thống đó.
Rõ ràng, thông tin là 1 khái niệm quan trọng,
định nghĩa cổ điển của Shannon về thông tin như là độ "gây ngạc nhiên",
độ không đoán được, hay độ ngẫu nhiên trong hệ thống
cần được mở rộng. Phần lớn công việc của tôi
là cố gắng mô tả nhiều dạng thông tin khác nhau,
không chỉ có thông tin như Shannon định nghĩa.
Định nghĩa của tôi về hệ thống phức tạp
là hệ thống
có tương tác, có yếu tố phi tuyến tính.
Tôi thường làm việc với hệ thống nhiều chiều hơn là ít chiều.
Và tôi hay dùng các phương pháp của cơ học thống kê
để nghiên cứu.
Thông thường các hệ thống này có tính chất
tỉ lệ, nghĩa là có thể có các định luật lũy thừa
hoặc cấu trúc phân dạng trong đó,
có thể là trong cấu trúc vật lý,
hay trong các thống kê về hệ thống.
Định nghĩa cơ bản của tôi là hệ thống phức tạp gồm nhiều thành phần
lúc đầu có thể không đa dạng, nhưng rồi sẽ trở nên đa dạng. Chúng được liên kết
theo 1 cách nào đó, có thể là mạng lưới thông tin, hay
mạng lưới không gian, chúng nhận thông tin qua các mạng lưới này
cũng như từ môi trường bên ngoài,
ví dụ như giá cả thị trường, nhiệt độ, nhờ thế
mà chúng trở nên phụ thuộc nhau, nghĩa là
hành vi của 1 cá thể có thể
gây ảnh hưởng đến các cá thể khác. Ví dụ trong
hệ thống xã hội, như kinh tế, nếu tôi đi mua bánh mì,
tôi mua loại nào bạn không cần quan tâm,
đó không phải phụ thuộc, không có sự phụ thuộc đáng kể nào ở đây
ngoại trừ giá cả. Nhưng nếu tôi lái xe rất nhanh trên đường
thì điều đó có thể ảnh hưởng lớn đến bạn.
Đó là sự phụ thuộc. Thêm 1 điều nữa
ngoài việc có
sự phụ thuộc, các mạng lưới và sự đa dạng, đó là các phần tử này
thích nghi và đáp lại các kích thích từ môi trường. Chúng không theo 1 qui luật
đơn giản, mà chúng thích nghi. Điều này có thể
khó hiểu 1 chút, vì thích nghi chẳng qua là 1 qui luật cấp cao.
Vậy bạn có thể có luật cấp 1 và 1 giả luật,
bạn có thể nói là chúng được dựa theo luật, nhưng thực tế là trên giả luật.
Chúng hành xử dựa vào
tín hiệu từ môi trường lân cận và tổng thể. Tiếp theo tôi sẽ nói
1 nghịch lý trong định nghĩa về hệ thống phức tạp thích nghi,
đó là hệ thống đó không cần có cấu tạo phức tạp.
Nghĩa là 1 hệ thống có thể có nhiều phần, nhưng cuối cùng lại tạo ra
cân bằng. Nếu nhìn vào hệ thống kinh tế,
1 vài bộ phận rất ổn định so với các bộ phận khác.
Nếu bạn quan sát tiêu thụ dầu mỏ
của thế giới theo thời gian, bạn thấy rất dễ đoán, rất ổn định,
nhưng nếu bạn quan sát giá dầu, thì lại phức tạp, bởi lẽ
có rất nhiều sự phụ thuộc qua lại.
John Holland và tôi thường nói đùa rằng nên định nghĩa các hệ thống phức tạp là hệ thống có thể tạo ra sự phức tạp.
Mặc dù nói vậy nghe không kêu cho lắm
Đây là câu hỏi đã nhiều người tranh cãi.
Theo tôi,
mọi người đều nhất trí rằng hệ thống phức tạp gồm nhiều thành phần tương tác lẫn nhau,
qua đó,
cả hệ thống không chỉ là tổng hòa của các thành phần.
Nó có hành vi phát sinh mà không chỉ là tổng hành vi của các phần nhỏ.
Một số người bổ sung thêm các điểm,
tuy nhiên định nghĩa của tôi là vậy.
Đó là hệ thống gồm nhiều thành phần tương tác, có hành vi phát sinh.
Rất đơn giản, nhưng nếu nói kĩ thì sẽ
tốn nhiều thời gian hơn.
Tôi sẽ cho bạn 1 định nghĩa, nhưng tôi
cần nhắc bạn rằng nhiều khái niệm quan trọng
như đạo đức hay cuộc sống cũng đều khó định nghĩa cả.
Tôi nghĩ hệ thống phức tạp cũng thuộc loại đó.
Hệ thống mà tôi coi là phức tạp
có nhiều thành phần tương tác
và các tương tác này
có tính chất phi tuyến tính.
và điều đó làm cho hệ thống có tính khó đoán. Bạn có thể
đã nghe điều này rồi. Nhưng quan trọng là,
tất cả các thành phần đều đang
tự điều chỉnh trong khi cả hệ thống
đang tồn tại.
Điều này dẫn tới nhiều tính chất động học thú vị.
Đó cơ bản là định nghĩa của tôi.
Bạn có nghĩ thích nghi là thiết
yếu đối với hành vi phức tạp không ?
Nó thiết yếu đối với các hành vi phức tạp tôi quan tâm.
Ồ, ra vậy.
Tôi nghĩ định nghĩa của tôi cũng giống với nhiều người,
đó là hệ thống phức tạp gồm nhiều
thành phần tương tác, mà ở đó hành vi tổng thể
khác với hành vi của từng thành phần
đơn lẻ. Đó là hệ thống
có hiện tượng phát sinh. Chúng ta có thể
thảo luận về ý nghĩa của định nghĩa này, tôi có thể
có ý tưởng khác với một số người, nhưng tôi
không nghĩ có gì đó khác hẳn trong định nghĩa của tôi.
Hệ thống phức tạp thường khác
với các hệ thống đơn giản hơn
ở chỗ chúng thường hay hỗn tạp, chúng được
cấu thành từ các phần không giống nhau. Ví dụ,
người dân và các công ty trong thành phố là khác nhau.
Họ hoàn toàn không như nhau.
Nhờ vậy mà 1 thành phố hay hệ sinh thái có thể không ngừng biến đổi.
Thường thì điều làm cho chúng trở nên khó đoán
đó là chúng có các mối quan hệ nhân quả ràng buộc
vòng tròn, nghĩa là có sự tự điều chỉnh (feedback).
Điều này làm cho chúng khó nghiên cứu
so với các hệ thống đơn giản hơn, hoặc so với
các hệ thống nhân tạo, ở đó ta có thể nghiên cứu chúng theo mô hình đơn giản
tuyến tính, và chúng hành xử theo dự đoán.
Tất cả những điều trên vẫn là những định nghĩa khả dụng của hệ thống phức tạp
Nhưng chúng cũng nói được chi tiết về hệ thống phức tạp,
từ hệ sinh thái cho đến thành phố hay não bộ.
Hệ thống phức tạp
gồm rất nhiều các thành phần
tương tác với nhau một cách phi tuyến tính,
từ đó vô số kiểu hành vi phức tạp
phát sinh ra.
Vậy là có các hành vi phát sinh này,
nhưng tôi nghĩ 1 tính chất quan trọng khác là,
khác với các hệ thống đơn giản như hành tinh xoay quanh mặt trời,
chúng ta không thể mô tả nó
chỉ với 1 vài phương trình đơn giản
điều này liên quan mật thiết đến việc các hệ thống này tiến hóa
và thích nghi.
Và tôi nghĩ đây là 1 trong những khác biệt quan trọng nhất
đối với các hệ thống quen thuộc mà tôi đã
nghiên cứu trong suốt sự nghiệp của mình.