ГЛАВА 4 Социальные науки: муравьи, лавины и сложные системы
Социальные науки стремятся изучать формы функционирования людей в обществе — в надежде когда-нибудь понять групповое поведение. Когда мы перестаем принимать во внимание, что все участники рынка составляют группу, становится очевидным: пока мы не пой- мем групповое поведение, мы никогда не узнаем причины, в силу которых рынки и экономики ведут себя именно так, как они себя ведут. На ПРОТЯЖЕНИИ ИСТОРИИ ЧЕЛОВЕЧЕСТВА ПОЭТЫ, писатели, философы, политические лидеры и теологи высказывали мнения о том, как функционируют общества. Отличительная черта специалистов по социальным наукам состоит в том, что они признают научный процесс. В сущности, этот процесс сопряжен с разработкой теорий (гипотез) и последующей их проверкой серией управляемых и повторяющихся экспериментов. Это тот же подход, который в поисках ответов на интересующие их вопросы используют химики, физики, биологи и все прочие ученые. Специалисты по социальным наукам в ходе работы над выявлением и объяснением того, как люди образуют коллективы, организуются и взаимодействуют, восприняли научную методологию и разрабатывают теории, приводящие к построению моделей, которые можно сопоставить с собранными данными и таким образом испытать и проверить эти теории. Впрочем, поскольку исследования специалистов по общественным наукам по определению сопряжены с субъективным и непредсказуемым поведением людей, процесс, изучаемый этими науками, менее точен, чем процесс, изучаемый естественными науками, и во многих научных кругах социальные науки пока не удостоились того же уровня признания, каким пользуются астрономия, физика, химия и биология. Действительно, высказываются предположения, что недостаточная зрелость социальных наук самым непосредственным образом обусловлена отсутствием твердых количественных результатов, которые обычно ассоциируют с естественными науками. Но теперь, когда необъятная мощь компьютеров позволяет собирать огромные базы данных, это положение меняется. Впрочем, все равно остаются те, кто ставит под сомнение правомерность применения понятия «наука» к изучению социальных систем. Можно, пожалуй, сказать, что социальные науки все еще ждут своего Исаака Ньютона. РАЗВИТИЕ СОЦИАЛЬНЫХ НАУК идет по двум направлениям: 1) порыв к единой, интегрированной теории; и 2) все более узкая специализация. Первый подход, оказавшийся безуспешным, был предложен французским философом Огюстом Контом, призвавшим в середине XIX в. к созданию новой науки, которой предстояло занять место рядом с астрономией, физикой, химией и биологией. Эту новую науку Конт назвал «социология». Она должна была объяснить организацию общества и помочь социальному планированию. Конт считал изучение общества целостным занятием, утверждая, что общество неделимо, а потому неделимым должно быть и его исследование. Но, несмотря на усилия Конта добиться синтеза, XIX столетие завершилось не созданием единой, интегрированной теории социальных наук, а, скорее, развитием нескольких разных дисциплин, в том числе экономики, политических наук и антропологии. Среди социальных наук статус отдельной дисциплины первой обрела экономика. Некоторые люди возводят начало современной экономики к 1776 г., когда шотландский экономист Адам Смит опубликовал свой знаменитый труд «Исследование о природе и причинах богатства народов». Смит, считающийся основоположником экономики, был также одним из первых, кто описал воздействие этой науки на общество. Современным экономистам Смит более всего известен своей защитой капитализма от государственного вмешательства, в том числе от регулирования промышленности и от таможенных пошлин. Смит утверждал, что экономическая система лучше всего функционирует, когда основывается на собственном естественном механизме, — этот механизм он образно назвал «незримая рука». Смит полагал, что причиной роста производительности и, в конечном счете, богатства собственников капитала является разделение труда. Впрочем, он осознавал социальные последствия разделения труда — упадок общих навыков и ремесленничества, вовлечение женщин и детей в состав рабочей силы и тенденцию к расслоению общества на экономические классы, имеющие противоположные интересы. Смит признавал, что с течением времени собственники капитала попытаются ограничить заработки рабочих. Так был вызван к жизни противоположный подход к экономике, разработанный Карлом Марксом и другими социалистами, которые доказывали, что капитализм — всего лишь временная, преходящая стадия развития человечества и ее вскоре заменит более гуманная экономическая система, основанная на кооперации, планировании и общей собственности на средства производства. Принимая во внимание эти дебаты о взаимодействии экономики и общества, не будем удивляться тому, что одновременно ученые все интенсивнее изучали и деятельность правительств. К XIX столетию роль государства так же зачаровала группу людей, занимавшихся социальными науками и вскоре получивших название специалистов по политическим наукам, как воздействие капитала зачаровало экономистов. Эти новые специалисты по политическим наукам приступили к исследованию политических последствий свободной от государственного вмешательства экономики, провозглашенной Адамом Смитом. Как следовало правительствам реагировать на новые демократические права трудящихся, одновременно защитная права частной собственности владельцев капитала? Решение вопросов о том, кто, что, когда, где и как получает, стало сутью новой научной дисциплины, называемой политической наукой, или политологией. Вскоре наряду с экономикой и политологией как отдельная дисциплина в рамках социальных наук обособилась еще одна наука — антропология. С самого начала антропология была разделена на две разновидности: антропология физическая и антропология культурная. Физическая антропология занималась главным образом изучением эволюции человека как вида и существующими в мире генетическими системами, такими как различные расы. В свою очередь, культурная антропология изучала социальные аспекты многочисленных и разнообразных человеческих учреждений, обнаруживаемых как в первобытных, так и в современных обществах. Именно на этой основе сформировалась и обособилась наука социология. Поначалу отделить специалистов по культурной антропологии от новоявленных социологов было трудно, но, когда социологи стали ограничивать свои исследования современными обществами, предоставляя изучение примитивных обществ антропологам, различие стало более четким и понятным. К началу XX в. социология дифференцировалась на социальную психологию и социальную биологию. Социальные психологи изучали способы, посредством которых сознание отдельных людей, а также коллективное сознание соотносятся с общественным порядком. Они стремились объяснить, как культура влияет на психологию и, наоборот, как коллективная психология влияет на культуру. Более подробно об этом будет рассказано в следующей главе. Социальные биологи, со своей стороны, многим обязаны Чарлзу Дарвину. Все большее признание в академических кругах эволюционной теории Дарвина и научная зрелость последней побудили некоторых специалистов по социальным наукам к перенесению биологических представлений на общество. У этого подхода не было более горячего защитника, чем Уильям Грэм Самнер — социолог из Йельского университета, который основал интеллектуальное движение, получившее известность как со- циал-дарвинизм. В рамках этого течения Самнер стремился соединить провозглашенный Адамом Смитом принцип невмешательства государства в экономическую деятельность с концепцией естественного отбора, сформулированной Чарлзом Дарвином. По мнению Самнера, между борьбой за выживание в природе и борьбой за существование в обществе есть тесная связь. Он считал, что, подобно природе, рынок — это постоянная борьба за скудные ресурсы и что процесс естественного отбора среди людей неизбежно приведет к общественному, политическому и нравственному прогрессу. После Второй мировой войны социал-дарви- низм почти на 50 лет практически исчез из научных дискуссий. Биологическая концепция вновь проявилась лишь совсем недавно. Некоторые ученые, прежде всего Эдвард О. Уилсон, заново ввели проблему связей, существующих между социальными науками и биологией, в дисциплину, ныне называемую социобиологией. Большинство ученых, однако, пожелали дистанцироваться от причастности к предположению о том, что естественный отбор может быть оправданием социального неравенства. Такое предположение новые социобиологи считают вопиющим искажением сути учения Дарвина. Вместо этого они сосредоточили свою энергию на разработке более научных принципов, ассоциируемых с эволюцией и ее связью с общественным развитием. ? ? ? ВСЕ СОЦИАЛЬНЫЕ НАУКИ — социобиология, политология, экономика и различные более узкие дисциплины, существующие в пределах этих наук, — являются в определенном смысле лишь разными платформами для размышлений над одной крупной проблемой: как люди организу ются в группы или общества и как ведут себя эти группы. Политология дает нам внутреннее понимание процесса и механизмов создания людьми правительств; экономика помогает нам понять, как люди производят товары и обмениваются ими, и т. д. Разумеется, каждый человек одновременно входит в состав нескольких групп, поэтому главной, высшей проблемой для людей, стремящихся понять человеческое поведение, является загадка: как все эти элементы собираются воедино и влияют друг на друга? Хотя идея интегрированной теории социальных наук угасла в конце XIX столетия, ныне, в начале XXI в., усиливается интерес к тому, что можно было бы представить как новый обобщенный подход. Теперь ученые стали изучать поведение целостных систем — то есть не только поведение индивидуумов и групп, но и их взаимодействия и механизмы, посредством которых такие взаимодействия могут, в свою очередь, влиять на поведение отдельных людей и групп в будущем. Вследствие этой обоюдности влияния наша социальная система постоянно вовлечена в процесс социализации, результаты которого не только изменяют индивидуальное поведение, но нередко приводят к неожиданным формам группового поведения. Нет слов, это сложная перспектива для изучения человечества. Но никто и не говорит, что человек — простая тварь, а потому те, кто желает понимать поведение людей, должны искать способы работы в условиях сложности. По счастью, руководство лежит под рукой, в сфере научных исследований, известной как теория сложности. ? ? ? В ПЕРВЫХ ГЛАВАХ этой книги мы определили экономические структуры и фондовые рынки как сложные системы (то есть системы, состоящие из множества элементов). Многие специалисты по социальным наукам сегодня исходят из той же посылки. Они признают, что человеческие системы — экономические, политические или социальные — также являются сложными системами. Еще нам известно, что экономические системы и фондовые рынки — системы адаптивные (то есть их поведение постоянно изменяется, по мере того как включенные в них элементы взаимодействуют друг с другом и самой системой). И теперь социологи снова признают адаптивность универсальной чертой всех социальных систем. От ученых-первопроходцев, ныне исследующих сложные адаптивные системы, мы можем получить новые представления об огромной социальной системе, именуемой человечеством, и спроецировать их на функционирование специфических систем вроде фондовых рынков. Один из аспектов этих систем — процесс их формирования. Как люди собираются для того, чтобы образовать сложные системы (социеталь- ные единицы), и затем организуются в определенном порядке? Этот вопрос привел к появлению новой гипотезы, которая, возможно, даст общую структуру для описания поведения всех социальных систем. Эту гипотезу называют теорией самоорганизации. Экономист Пол Кругман занялся систематическим изучением теории самоорганизации, осо бенно в приложении к экономике. Для того чтобы проиллюстрировать процесс самоорганизации, Кругман предлагает нам вообразить город Лос-Анджелес. Мы знаем, что сегодня Лос-Ан- джелес представляет собой не однородный пейзаж, а собрание разных в социально-экономическом, расовом и этническом отношениях кварталов или общин вроде Кориатауна, Уоттса и Беверли-Хиллз. Вокруг Лос-Анджелеса — еще одно собрание множества разных деловых районов, причем каждый из них создан не специалистами по городскому планированию, а возник в результате спонтанного процесса самоорганизации. Корейцы переместились в Кориатаун, чтобы быть ближе к другим корейцам. По мере роста населения в этот район переехало еще больше корейцев. Таким образом, самоорганизовавшееся сообщество стало еще и генерировать собственный рост. Это обязательное для всех решение не принимал какой-либо главный управляющий, объясняет Кругман; просто город спонтанно развивается и организуется подобным образом. Эволюция большого города — сравнительно простой пример самоорганизующейся и усиливающей себя системы, но подобное поведение можно наблюдать и в экономических системах. Кругман полагает, что если на минуту пренебречь случайными спадами и подъемами, вызванными внешними событиями вроде резких скачков цен на нефть или военных конфликтов, то можно увидеть, что циклы экономической активности в значительной мере обусловлены эффектом автоматического, спонтанного усиления. В периоды процветания процесс спонтанного усиления приводит к увеличению объемов стро ительства и производства до пределов, по достижении которых рентабельность инвестиций начинает падать. В этот момент начинается экономический спад. Спад является самоусилива- ющимся процессом; эффект автоматического усиления приводит к сокращению производства, а сокращение производства со временем вызывает повышение рентабельности инвестиций. Тем самым весь процесс запускается заново. Кое-кто может утверждать, что Федеральная резервная система (ФРС), изменяя процентные ставки, выступает в роли главного управляющего рынками, но мы-то знаем, что спекулянты, работающие на рынке облигаций, зачастую упреждают решения ФРС. Остановившись и подумав, мы поймем, что у рынков акций и облигаций нет никакого главного управляющего, причем оба рынка являются блестящими примерами самоорганизующихся и генерирующих собственный рост систем. Важно иметь в виду, что теория самоорганизации — это всего лишь теория. Хотя она, по-видимому, правдоподобно объясняет функционирование социальных систем, пока еще не построены модели, которые позволяли бы испытывать эту теорию, тем более предсказывать ее поведение в будущем. Однако теория самоорганизации, по-видимому, является законным кандидатом на первенство среди обобщенных теорий поведения социальных систем. Вторая характеристика сложных адаптивных систем — адаптивность — заложена в теории, известной под названием «теория возникновения» (theory of emergence). Это название отсылает нас к способу, посредством которого инди видуальные единицы — будь то клетки, нейроны или потребители — комбинируются, для того чтобы образовать нечто большее, нежели просто их сумма. Пол Кругман предполагает, что «незримая рука» Адама Смита — это совершенный пример возникающего поведения. Множество индивидуумов, каждый из которых стремится удовлетворить свои собственные, личные материальные потребности, вступают в отношения купли-продажи с другими индивидуумами, создавая тем самым возникающую структуру, называемую рынком. Взаимное приспособление индивидуальных единиц, соединенное с самоорганизующимся поведением системы, рождает поведенческое целое, возникающее свойство или качество, которое превосходит индивидуальные единицы, слагающие это целое. Точно так же, как и концепция самоорганизации, теория возникновения — всего лишь теория. Однако она представляется разумным объяснением того, что происходит в действительности, когда индивидуальные единицы сходятся и организуются. Хотя ученые столкнулись с трудностями моделирования явления самоорганизации, в моделировании возникающего поведения они добились определенного прогресса. Одну удивительную модель этого явления разрабатывают в Нью-Мексико. НАЦИОНАЛЬНАЯ ЛАБОРАТОРИЯ ЛОС-АЛАМОС — крупнейшая в Соединенных Штатах лаборатория Министерства энергетики США и одно из крупнейших в мире учреждений, где проводятся много- дисциплинарные исследования. Лаборатория занимает площадь 43 кв. мили, и в ней работают почти 10 тысяч человек, в том числе физики, инженеры, химики, биологи и специалисты по наукам о Земле. Большинству людей Лос-Аламос известен как место, где была создана первая атомная бомба, но сегодня сфера интересов лаборатории расширилась и охватывает несколько научных программ, направленных на сохранение и повышение качества жизни на Земле. Одним из недавних смелых начинаний по изучению принятия решений является проект «Симбиотический интеллект» (ПСИ). Цель ПСИ — понять, как люди, используя сетевую информацию, решают проблемы и создают новые знания. Другими словами, ПСИ должен способствовать лучшему пониманию возникающих явлений. Норман Л. Джонсон — один из ученых, работающих в рамках ПСИ с самого начала. Хотя терминология теории возникновения, возможно, нова для непосвященных, Джонсон указывает, что опыт соприкосновения с возникающими явлениями обычен, даже банален. На протяжении тысячелетий слагающие общество структуры демонстрируют способность коллективно решать проблемы, угрожающие самому их существованию. Самоорганизующиеся системы, объясняет Джонсон, обладают тремя отличительными чертами. Во-первых, сложное всеобщее поведение вызывают простые соединенные друг с другом локальные процессоры. В социальных системах роль локальных процессоров выполняют индивидуумы. Во-вторых, решение возникает из разнообразия вкладов, вносимых индивидуумами. В-третьих, функциональность системы, ее проч ность гораздо выше, чем те же самые характеристики, присущие любому из индивидуальных процессоров. Джонсона восхищают последние достижения в области высоких технологий, особенно внедрение и широкое применение Интернета. Джонсон убежден, что симбиотические комбинации людей и сетей (как в Интернете) принесут коллективу гораздо лучшие результаты, чем те, которых может добиться любой индивидуум, действующий в одиночку. Джонсон предвидит, что «возросшая человеческая активность в умных системах распределенной информации вроде Интернета приведет к беспрецедентным способностям организаций и обществ к решению проблем»1. Одним из величайших достоинств Интернета является предоставляемая им возможность управления информацией; в этом отношении, говорит Джонсон, Интернет по сравнению с прежними системами имеет три существенных преимущества. Во-первых, в отличие от других систем, в которых информация зачастую разделена физически, Интернет позволяет интегрировать широкий диапазон знаний. Во-вторых, Интернет может улавливать и демонстрировать глубину информации. Благодаря оцифровке системы предоставляют огромные объемы данных по любой конкретной теме без существенных дополнительных затрат. В-третьих, Интернет способен правильно обрабатывать информацию. Как мы узнаем из следующей главы, посвященной психологии, сбои в коммуникации между индивидуумами иногда приводят к потере весьма важной информации. Через Интернет информация передается точно, в общем так же, как могут передавать информацию книги и документы. Джонсон уверен, что эти три преимущества, наряду со взаимосвязанностью миллионов человек резко усилят коллективную способность самоорганизующихся систем к решению проблем. В КАЧЕСТВЕ ИЛЛЮСТРАЦИИ ЯВЛЕНИЯ ВОЗНИКНОВЕНИЯ рассмотрим знакомую всем социальную систему: колонию муравьев. Поскольку муравьи — социальные насекомые (они живут колониями, а их поведение ориентировано не на выживание отдельных особей, а на выживание всей колонии), процесс принятия муравьями решений издавна интригует специалистов по социальным наукам. Одна из самых интересных форм поведения муравьев — заготовка пищи и последующее определение ими кратчайшего пути между муравейником и обнаруженным источником пищи2. При движении между этими двумя точками муравьи метят путь феромоном, что позволяет им отыскивать дорогу и показывает другим муравьям местонахождение нового источника пищи. Поначалу поиск пищи имеет случайный характер: муравьи расползаются в самых разных направлениях от муравейника. Как только они находят пищу, они возвращаются в муравейник, оставляя по пути феромоновый след. Но тут проявляется весьма изощренный аспект коллективного решения проблемы: колония, действуя как единое целое, способна выбирать кратчайший путь. Если один муравей случайно находит более короткий путь от муравейника до источника пищи, то вследствие его более быстрого возвращения домой концентрация феромона в оставляемом им следе выше. Другие муравьи имеют свойство выбирать тот путь, где концентрация феромона максимальна, и с этого момента они двигаются по вновь открытому кратчайшему пути. Возросшее число муравьев, передвигающихся по этому пути, оставляют еще больше феромона, что сильнее привлекает новых муравьев, и так происходит до тех пор, пока этот путь не становится предпочтительным маршрутом движения. Ученым удалось экспериментально продемонстрировать, что основанное на феромоновом следе поведение колонии муравьев позволяет им решать проблему кратчайшего пути. Говоря иначе, это оптимальное решение является возникающим свойством в коллективном поведении колонии муравьев. Норман Джонсон, которого, как и многих других, очаровало поведение муравьев, взялся проверять способность людей к коллективному решению проблем. Он построил компьютерную версию лабиринта с бесчисленным множеством ходов, из которых лишь немногие являются короткими. Компьютерная модель состоит из двух фаз: фазы обучения и фазы применения. На первой стадии человек исследует лабиринт, не имея ни малейшего представления о том, как выбраться из него, до тех пор пока не достигает цели. Эта стадия идентична началу поиска пищи муравьем. На стадии применения люди просто используют полученные ими знания. Джонсон установил, что на первой стадии человеку необходимо сделать в среднем 34,3 хода для разгадки лабиринта, а на второй — 12,8 хода. Затем, для того чтобы найти коллективное решение, Джонсон объединил все индивидуальные решения и применил результат такой комбинации на вто рой стадии. Он обнаружил, что, если учитывать в комбинации индивидуальные результаты по меньшей мере пяти человек, их коллективное решение будет лучше усредненного индивидуального результата. Для нахождения кратчайшего пути через лабиринт требуется коллектив, состоящий из всего лишь 20 человек, даже если у них нет общего представления о проблеме. Это коллективное решение, утверждает Джонсон, и есть возникающее свойство системы. Хотя построенный Джонсоном лабиринт — простая компьютерная модель решения проблемы, тем не менее она наглядно демонстрирует возникающее поведение. Кроме того, она подводит нас к лучшему пониманию существенно важной характеристики, которой должна обладать самоорганизующаяся система, для того чтобы порождать возникающее поведение. Этой характеристикой является разнообразие. Джонсон объясняет: коллективное решение здраво и надежно в том случае, если индивидуальные вклады в его разработку отражают широкий спектр опыта членов коллектива в решении стоящей проблемы. Джонсон сделал интересное открытие: если система ограничена только высокоэффективными специалистами, качество коллективного решения снижается. Представляется, что разнообразный по составу коллектив лучше адаптируется к неожиданным изменениям структуры3. Рассматриваемое под более широким углом зрения, исследование Джонсона предполагает, что фондовый рынок прочнее в том случае, когда состоит не из исключительно одаренных, а из различающихся по своим способностям агентов: некоторые из них обладают средним интел лектом, некоторые — интеллектом ниже среднего, а есть и потрясающе умные. На первый взгляд это открытие кажется противоречащим интуиции. Сегодня мы, не задумываясь, возлагаем ответственность за чрезмерную неустойчивость рынка на любительское поведение индивидуальных инвесторов и дневных трейдеров. Но если Джонсон прав, то разнообразие всех инвесторов, трейдеров и спекулянтов — как умных, так и тупых — должно укреплять, а не ослаблять рынок. И история подтверждает тезис Джонсона: оглядываясь назад, мы видим, что во времена, когда никто еще не слыхивал о дневном трейдинге, на рынке было множество внезапных оживлений и обвалов, а институциональные инвесторы разрушали рынок задолго до того, как в систему включились индивидуальные инвесторы. Другим важным прозрением Нормана Джонсона является то, что пока система сохраняет достаточное разнообразие, она относительно нечувствительна к умеренным уровням шумов (под шумами Джонсон разумеет любую разрушительную, противоречащую логике рынка деятельность). Для того чтобы доказать это предположение, Джонсон умышленно ухудшил индивидуальные вклады в решение общей проблемы — и увидел, что это не оказало воздействия на обнаружение участниками кратчайшего выхода из лабиринта. Даже при более высоких уровнях нарушения коллективное поведение после короткой паузы привело к нахождению кратчайшего пути. Коллективный процесс принятия решений разваливается, лишь когда шум в системе достигает наивысшего уровня. Как известно, в последние годы XX столетия фондовый рынок отличался необыкновенной волатильностью. В 2000 г. вслед за несколькими крутыми спадами индекса Доу-Джонса совокупный индекс NASDAQ за один день рухнул на ошеломляющие 10%. Аналитики мигом возложили вину за эту подвижность на неопытных инвесторов, но, судя по исследованиям Джонсона, разнообразие участников на самом деле помогает рынку находить оптимальные решения, а не обязательно является причиной нестабильности рынка. Но столь же очевидно, что рынок время от времени достигает критического уровня напряжения, который в конце концов дестабилизирует систему, что и случилось 14 апреля 2000 г. ? ? ? КОГДА ПРОИСХОДЯТ КАТАСТРОФЫ, МЫ, естественно, стремимся выявить главную причину случившегося, чтобы избежать новой катастрофы или, по меньшей мере, извлечь некоторое удовлетворение из понимания произошедшего. Конечно, самый идеальный случай — если мы можем определить одну конкретную, легко выявляемую причину катастрофы, но, к сожалению, это не всегда возможно. Многие ученые полагают, что крупномасштабные события в биологии, геологии и экономике необязательно являются результатами одного-единственного крупного события. Скорее, они оказываются результатом развертывания многих мелких событий, которое порождает эффект лавины. Датский физик Пер Бак разработал целостную теорию поведения систем и назвал ее теорией «самоорганизации критического состояния». По мнению Бака, большие сложные системы, состоящие из миллионов взаимодействующих частиц, разваливаются не только вследствие одного катастрофического события, но и потому, что мелкие события слагаются в цепную реакцию, которая может привести к большой катастрофе. Для того чтобы проиллюстрировать концепцию самоорганизующейся критической массы, Бак часто использует метафору кучи песка. Вообразите аппарат, который по одной бросает песчинки на большой плоский стол. Сначала песок распределяется по всей поверхности стола, а затем начинает образовываться маленький холмик. По мере того как все новые песчинки падают на уже лежащие, холмик растет, пока со всех его сторон не сформируются пологие склоны. В конце концов наступает момент, когда песчаный холм больше не может расти в высоту. После этого песчинки скатываются вниз по склонам с той же быстротой, с какой они сыплются на вершину холма. По словам Бака, кучу песка следует считать самоорганизующейся системой в том смысле, что она формируется сама — ведь никто не укладывает песчинки в том или ином порядке. Песчинки в куче сцеплены друг с другом в бесчисленных комбинациях. Когда куча достигает максимальной высоты, объясняет Бак, можно сказать, что песок находится в критическом состоянии: масса песка — на грани перехода в нестабильное состояние. Если в этот момент к куче добавить всего лишь одну песчинку, она может вызвать лавину: песок поползет по склонам кучи. Каждая из скатывающихся по склону песчинок остановится, когда ей удастся упасть в стабильное положение. В противном случае песчинка продолжала бы падать и, быть может, ударяла другие песчинки, которые также могут находиться в нестабильном состоянии; эти пришедшие в движение песчинки влекли бы за собой вниз по склону еще больше песчинок. Лавина прекращается, когда все нестабильные песчинки смещаются настолько далеко, насколько им угодно. Если в результате лавины куча песка становится плоской, мы можем сказать, что она находится в субкритической фазе, в которой и будет пребывать до тех пор, пока к ней не добавят больше песка. Это снова приведет к формированию песчаного холма и его склонов, и процесс повторится сначала. Использованная Пером Баком метафора кучи песка — весьма эффективный инструмент, который помогает понять поведение многих разных систем. И у естественных, и у социальных систем мы видим одну и ту же динамику: системы становятся классом взаимосвязанных подсистем, которые самоорганизуются до критического предела и порой стремительно разрушаются только для того, чтобы позднее заново организоваться. Является ли фондовый рынок такой системой? Абсолютно такой, говорит Пер Бак. Бак представляет свой тезис в работе «Price Variations in a Stock Market with Many Agents» («Колебания цен на фондовом рынке с участием многих агентов»), написанной в соавторстве с двумя коллегами4. Эти трое ученых построили очень простую модель, позволяющую понять поведение действующих на фондовом рынке аген тов двух типов. Исследователи назвали эти типы «шумные трейдеры» и «рациональные агенты». Принося извинения авторам, я вместо этих названий использую более привычные понятия: фундаменталисты и следующие тренду. Следующие тренду стремятся извлечь прибыль из изменений, происходящих на рынке, либо покупая акции, если цены на них растут, либо продавая их в случае снижения цен. Фундаменталисты же покупают и продают не по причине определенного направления изменения цен, а скорее из-за разницы между котировкой акций и лежащей в основе их рыночной цены стоимостью. Если стоимость акции выше текущей котировки, фундаменталисты покупают; если стоимость акции ниже ее котировки, они продают. Большую часть времени взаимодействие следующих тренду и фундаменталистов имеет в общем сбалансированный характер. Купля-продажа идет без каких-либо заметных изменений в общем поведении рынка. Можно было бы сказать, что куча песка растет без возникновения эффектов лавины. Но когда котировки акций повышаются, соотношение следующих тренду и фундаменталистов начинает возрастать. И это понятно. По мере роста цен увеличивается число фундаменталистов, решающих продать свои акции и уйти с рынка, а на их место приходит все больше следующих тренду, которых привлекают растущие цены. Как объясняет Бак, когда относительная численность фундаменталистов становится небольшой, на фондовом рынке возникают «пузыри», поскольку цены акций намного превышают те справедливые, разумные цены, которые готовы уплатить за них фундаменталисты. Разви вая метафору кучи песка, скажем, что, по мере того как число фундаменталистов на рынке сокращается, а доля следующих тренду растет, склон песчаной кучи становится все круче, вследствие чего возрастает вероятность возникновения лавины. И наоборот, когда число фундаменталистов на рынке велико, котировки, как правило, замыкаются в диапазоне, определяемом заявками фундаменталистов и следующих тренду на покупку и продажу. В этом случае можно было бы сказать, что подошва песчаной кучи находится в субкритическом состоянии. 14 апреля 2000 г. залповые продажи, отраженные в индексах Доу-Джонса и NASDAQ, можно было уподобить отлично сформированной лавине. Можно также предположить, что стремительный рост NASDAQ, наблюдавшийся в течение предшествующего года, когда индекс вырос на 88%, означал, что численность следующих тренду на этом рынке намного превысила численность фундаменталистов. К концу 1999 г. склон песчаной кучи уже был очень крутым. Затем, в апреле 2000 г., одна песчинка начала скользить вниз по склону, и вскоре весь склон кучи обрушился. Важно запомнить, что хотя выдвинутая Пером Баком концепция самоорганизации критического состояния позволяет в общем и целом объяснить возникновение лавин, она нисколько не объясняет любой конкретный обвал. Когда мы наконец обретем способность прогнозировать возникновение и развитие отдельных лавин, мы будем обязаны этим не концепции самоорганизации критического состояния, а какой-то иной, пока не открытой науке. Сказанное нисколько не преуменьшает значение идей Бака. Действительно, некоторые известные экономисты, включая лауреата Премии памяти Альфреда Нобеля Фила Андерсона из Принстонского университета, и Брайана Артура, прежде работавшего в Стэнфордском университете, сочли теорию Пера Бака о самоорганизации критического состояния вполне правдоподобным объяснением поведения сложных адаптивных систем. Оба указанных ученых признают, что самоорганизующимся системам свойственно пребывать преимущественно в состоянии нестабильных колебаний и что такая нестабильность стала неизбежным качеством экономических систем. Конечно, неустойчивость фондового рынка до боли знакома всем причастным к этому рынку. Это предательская грань, которую мы все часто заступаем. Если мы лучше поймем природу нестабильности, нам, разумеется, полегчает. Чтобы получить более полное представление о динамике нестабильности, нам надо вернуться к социальным наукам и на сей раз прибегнуть к помощи специалистов по политическим наукам. ? ? ? ДАЙАНА РИЧАРДС, адъюнкт-профессор политических наук в Университете штата Миннесота, изучает причины нестабильности сложных систем, состоящих из взаимодействующих агентов. Или, говоря языком Пера Бака, она стремится определить, как образованные множеством людей сложные системы достигают самоорганизован- ного критического состояния. По мнению Ричардс, любая сложная система необходимым образом предполагает совокупность широкого спектра выборов, которые приходится делать людям, входящим в эту систему5. Такую совокупность Ричардс называет «коллективный выбор». Конечно, соединение всех индивидуальных выборов не всегда дает определенный коллективный выбор. Не следует также полагать, что совокупный выбор, являющийся суммой индивидуальных выборов, обязательно приводит к стабильному результату. Коллективный выбор, говорит Ричардс, делается тогда, когда все агенты системы объединяют информацию так, что это позволяет системе достичь единого коллективного решения. Для достижения такого коллективного решения нет необходимости в том, чтобы все агенты владели идентичной информацией. Необходимо, чтобы они разделяли общую интерпретацию различных выборов. Ричардс полагает, что эта общая интерпретация, которую она называет взаимным знанием, играет критически важную роль в обеспечении стабильности всех сложных систем. Чем ниже уровень взаимного знания, тем выше вероятность нестабильности. Вернемся на минутку к проводимому компанией Merrill Lynch и описанному в главе 3 обзору 23 факторов, которые влияют на способы выбора акций институциональными инвесторами. Используя концепцию Ричардс, можно сказать, что наиболее популярные среди институциональных инвесторов в каком-либо году варианты выбора отражают коллективное решение, существовавшее в данном году у этой конкретной группы. Но тезис Ричардс призывает к чему-то большему, нежели согласие относительно того, какой фактор является главным. Ричардс считает более важным вопрос, одинаково ли все члены группы интерпретируют все возможности. Например, означает ли понятие «инерция прибыли на акцию» одно и то же для всех участников? Если да, то система останется стабильной даже в том случае, когда люди придают определенному фактору различную важность. Если нет, то целостность системы подорвана и ограничена. Очевидный вопрос, который возникает в этой связи, таков: каким образом люди делают выбор из спектра вариантов решения? По мнению Ричардс, если среди вариантов нет явного фаворита, в системе прослеживается тенденция постоянно колебаться в выборе вариантов, по кругу переходя от одного к другому. Возможно, вы подумаете, что эта цикличность приводит к нестабильности, но, говорит Ричардс, это необязательно так, если агенты разделяют сходные интеллектуальные концепции (то есть взаимное знание) в отношении разных вариантов выбора. Возникновения нестабильности надо опасаться, когда включенные в систему агенты не имеют сходных концепций относительно возможных вариантов выбора. Именно такая ситуация существует на фондовом рынке. Если отступить и подумать о рынке, легко заметить ряд групп, демонстрирующих различные интеллектуальные концепции. Нам уже известно, что фундаменталисты и следующие тренду имеют разные мета-модели. А что сказать о спекулянтах, которых интересуют лишь изменения общих тенденций на рынке? Что сказать о трейдерах и арбитражерах? О рисковых капиталистах и предпринимателях? А об азартных игроках, для которых рынок — это развлечение? Каждая из этих групп действует исходя из разных реальностей, руководствуясь разным пониманием того, как функционируют рынки и каким образом им следует оперировать на рынке. На самом деле на фондовом рынке действует много различных мета-моделей, и если тезис Ричардс корректен, он практически гарантирует периодическую нестабильность. Ценность такого взгляда на сложные системы состоит в том, что, если мы знаем, почему системы становятся нестабильными, у нас появляется ясный путь к решению, нахождению способов снижения общей неустойчивости. Один из выводов Ричардс состоит в том, что нам следует рассматривать не специфические особенности вариантов выбора, а структуры убеждений или верований, лежащих в основе разных интеллектуальных концепций. Другой вывод таков: признать, что если взаимное знание дает сбой, то проблема может заключаться в способе передачи знания в системе. В следующей главе, посвященной психологии, мы сосредоточим внимание на двух моментах: на том, как индивидуумы формируют структуры убеждений, а также на механизмах и каналах обмена информацией на фондовом рынке. ? ? ? ТЕПЕРЬ у нас есть компас, ориентированный на анализ социальных систем. Неважно, являются ли эти системы экономическими, политическими или социальными, — мы можем сказать, что они сложны (у них большое число индивидуальных единиц) и адаптивны (индивидуальные единицы изменяют свое поведение, по мере того как взаимодействуют друг с другом и с системой в целом). Мы также признаем, что эти системы обладают свойством самоорганизации и что, однажды организовавшись, они генерируют новое (возникающее) поведение. Наконец, мы понимаем, что сложные адаптивные системы постоянно нестабильны и периодически достигают самоорганизованного критического состояния. Мы приходим к этим выводам, изучив большое число сложных адаптивных систем из весьма разных сфер естественных и общественных наук. В ходе этого изучения мы постоянно ограничивались пониманием того, как вели себя системы до сих пор. Мы не совершили научного прорыва, который позволил бы нам прогнозировать будущее поведение систем, особенно сложных социальных систем, в которых действуют в высшей степени непредсказуемые единицы — люди. Но, возможно, мы находимся на верном пути к чему-то даже более ценному. Возможность изменить поведение индивидуальных составляющих в социальных системах — вот особенность, разделяющая изучение сложных естественных систем и изучение сложных социальных систем. В то время как мы вряд ли в силах изменить траекторию движения ураганов или развитие эмбрионов, в ситуациях, касающихся человеческих групп, мы можем воздействовать на результат, влияя на реакции людей на разные ситуации. Иными словами, хотя самоорганизующееся критическое состояние — свойство, внутренне присущее всем сложным адаптивным системам, в том числе экономическим, и хотя некоторая степень нестабильности неизбежна, мы можем изменить возможные лавины лучшим пониманием того, что делает критические состояния неотвратимыми.