Что нового на чаше весов?
Резюмируя предыдущее, скажем, что известные раньше явления систематизируются все лучше и лучше. Но и новые явления требуют себе места...Тут целый мир, о существовании которого никто и не догадывался.
А.Пуанкаре
Исследователи очень часто полны радужных надежд и склонны составлять наполеоновские планы. Однако обычно существует противоречие между благими научными намерениями и средствами, имеющимися для их реализации. Поэтому приходится взвешивать. Класть на одну чашу весов ожидаемые результаты и усилия, которые можно вложить, на другую --- инструменты и подходы, которые существуют или могут быть развиты. Итак, что же нового на эту чашу весов сегодня может положить нелинейная динамика?
Алгоритмы выделения параметров порядка. Основой синергетики и нелинейной динамики является концепция параметров порядка [42]. Эта концепция за последние двадцать лет прошла большой путь от "символа веры", который разделяли в основном физики, до нового раздела математики --- теории инерциальных многообразий [51]. В этой теории для большого класса систем, имеющих бесконечно много степеней свободы, доказано существование конечного набора параметров порядка, определяющих поведение изучаемых объектов на больших характерных временах. Оказалось, что за фасадом исключительно сложных, хаотических явлений действительно скрывается внутренняя простота.
Однако, несмотря на большое значение этих принципиальных результатов, гораздо важнее было бы построение алгоритмов, позволяющих устанавливать взаимосвязи между этими параметрами. Например, нахождение связывающей их системы обыкновенных дифференциальных уравнений (инерциальной формы). Исследования в этом направлении интенсивно развиваются, и появились первые сообщения об обнадеживающих результатах.
Большие усилия в последние годы вкладывались в алгоритмы так называемой реконструкции аттракторов [18, 52]. Это новый класс методов обработки временных рядов, порождаемых детерминированными динамическими системами либо системами с малым шумом. Такие методы позволяют выяснить, насколько сложной должна быть модель изучаемого явления (сколько в ней должно быть степеней свободы или параметров порядка), насколько велик временной интервал, на котором можно прогнозировать поведение изучаемого объекта. Возможно, эти методы окажутся полезными при анализе социальных и исторических процессов. В ряде случаев они оказались очень эффективными в задачах медицинской и технической диагностики.
Изучение неустойчивых решений, определяющих будущее. Допустим, что важная часть проблемы решена, и параметры порядка выделены. Это не является столь уж невероятным, например, в макроэкономике эта задача иногда успешно решается. Кривые спроса и предложения, кривые производственных возможностей [15, 63, 64] связаны с разумным решением таких проблем на определенном уровне.
Допустим, что развита теория, показывающая, каким образом будут меняться эти величины в зависимости от времени (параметр t на рис.5). Говоря математическим языком, у нас появилась возможность построить бифуркационную диаграмму для исторических процессов, включая неустойчивые траектории.
Современная теория бифуркаций показывает, что эти "вещи в себе", которые также должны быть в центре внимания теоретической истории, подчас приобретают решающее значение. Неустойчивые и устойчивые ветви могут "схлопываться", "коллапсировать", что приводит к катастрофическим скачкам, к принципиальным изменениям в жизни общества, происходящим за очень короткий срок.
Перелистав страницы А.Дж.Тойнби или Л.Н.Гумилева, нетрудно найти много эпизодов не только из жизни полисов, где развитие шло в соответствии со сценарием, представленным на диаграмме (рис.2-5а). Диаграмма на рис.5б может соответствовать кризису "общества потребления", имеющего весьма высокие жизненные стандарты.
Однако, пожалуй, гораздо интереснее и важнее анализировать и предсказывать ситуации, представленные на рис.5в. Эта картина соответствует, например, разрушению окружающей среды при использовании традиционных технологий природопользования, резкому понижению жизненных стандартов и выходу с течением времени на уровень возобновляемых ресурсов. Две верхние изолированные ветви (устойчивая и неустойчивая) соответствуют, например, новой технологии природопользования. И здесь становится ясна большая польза диаграмм, подобных нарисованным. Допустим, что мы никоим образом не представляем кривой своего исторического развития. Тогда нас ожидают катастрофы, бедствия и серьезные неприятности в точках l3 и l4 (см. рис.5в).
Рис. 5. Типичные бифуркационные диаграммы, допускающие наглядную историческую интерпретацию.
Но, если мы имеем развитый и эффективный аппарат прогноза, то ситуация существенно меняется. Тут вполне уместна пословица "предупрежден, следовательно вооружен". Тут мы знаем "поворотный пункт" l*, где мобилизация ресурсов и усилий с целью перейти на верхнюю ветвь разумна и оправдана. Позже для этого попросту может не оказаться возможностей.
Здесь ситуация очень похожа на ту, которая сложилась у геофизиков, занимающихся прогнозом землетрясений: чем более обоснован и достоверен прогноз, тем более масштабные и энергичные меры можно предпринимать, чтобы уменьшить ущерб от стихийного бедствия [39].
Обратим внимание на попытку классификации и терминологию, введенную для бифуркаций в ходе исторического процесса [62]:<<Сами нестабильности могут быть различного происхождения. Они могут возникать вследствие недостаточной ассимиляции или плохого применения технологических инноваций. Такого рода нестабильности служат примерами того, что я называю "T-бифуркациями". Толчком к их возникновению могут быть и внешние факторы, такие как гонка вооружений, и внутренние факторы, такие как политические конфликты, образующие "C-бифуркации". Нестабильности могут быть вызваны крушением локального экономико-социального порядка под влиянием учащающихся кризисов, порождающих "E-бифуркации". Независимо от своего происхождения, нестабильности с высокой вероятностью распространяются на все секторы и сегменты общества и тем самым открывают двери быстрым и глубоким изменениям>>.
Изменение поля возможностей и эволюция областей притяжения аттракторов. Анализ развития системы высшего образования, в котором одному из авторов довелось принять участие [1, 2, 53], а также работа с моделями теории нейронных сетей, имитирующих элементы мышления [41, 54], помогла увидеть общую для многих задач нелинейной динамики проблему. Эта проблема может стать одной из ключевых при построении теоретической истории. Проблема связана с изменением областей притяжения аттракторов исследуемых систем.
В нелинейной динамике принципиальную роль играют притягивающие множества в фазовом пространстве. Формально они описывают поведение исследуемого объекта на больших временах. В теории нейронных сетей они соответствуют запомненным образам, которые следует распознать. В ряде междисциплинарных исследований аттракторам сопоставляются предельные состояния общества. Иногда их трактуют как "цели развития" [72, 73]. До середины восьмидесятых годов именно аттракторы и были в центре внимания специалистов по нелинейной динамике [18, 81].
Рис. 6. Метаморфоза области притяжения аттрактора A приводит к изменению "цели" исследуемой системы.
Однако сейчас акценты существенно меняются. На арену все чаще выходят множества в фазовом пространстве, называемые областями притяжения аттракторов. Пусть некоторое множество A (например, особая точка, как на рис.6) является аттрактором. Если начальная точка в фазовом пространстве, например, описывающая состояние общества, принадлежит его области притяжения, то траектория, начинающаяся в ней, с течением времени стремится к аттрактору A. Область G1 показывает, насколько существенен этот аттрактор, как много траекторий он "притягивает". Обычно рассматривают не одну модель (динамическую систему), а семейство моделей, зависящих от параметра (например, состояния окружающей среды или какой-нибудь другой "медленной переменной"). При этом не так давно было открыто интересное явление, --- метаморфозы областей притяжения аттрактора --- катастрофическое, скачкообразное изменение этой области при малом изменении параметра.
Приведем простой "околоисторический" пример, показывающий, что это может означать. Допустим, что при данном значении параметра наша траектория, выходящая из точки B, стремится к аттрактору A. Именно аттрактор A определял, как иногда говорят историки, тенденции развития. Будучи предметом рефлексии общества, эти тенденции порождали определенные религиозные верования, философские системы, научные теории. Но ситуация изменилась, область притяжения аттрактора A уменьшилась, и точка C, в которую мы пришли из точки B, с течением времени (см. рис.6б) уже не принадлежит, к нашему сожалению, области притяжения аттрактора A. Внешне, если иметь в виду ближайшую перспективу и локальную окрестность нынешного состояния, почти ничего не изменилось. Однако в историческом, долговременном плане перемены оказываются радикальны --- у общества изменилось будущее, изменилась "цель развития". Наверное, анализ, с этой точки зрения, отдельных периодов в истории различных цивилизаций был бы любопытен.
bf Нейросистемы, поиск закономерностей, новая техника "работы с незнанием". Одна из наиболее трудных задач как для историков, так и для специалистов по математическому моделированию --- поиск причинно-следственных связей. Причем проблема многократно усложняется, если мы имеем дело с редкими, но исключительно важными событиями. Тут мы, с одной стороны, не знаем законов, определяющих ход исследуемых процессов, с другой стороны, не удается опереться на статистические методы анализа.
В настоящее время в одних областях разрабатываются, в других эффективно применяются компьютерные системы нового поколения, одной из основных задач которых является поиск закономерностей [40, 41]. Эти системы, получившие название нейрокомпьютеров или нейросистем, имитируют некоторые важные особенности работы мозга. Это позволяет не писать программы, определяющие действия компьютера для всех ситуаций, с которыми он может встретиться, а обучать его, предъявляя набор примеров или образцов. Очень быстрый прогресс в этой области, растущие масштабы использования нейросистем в экономике и банковском деле вселяют надежду на то, что вскоре эта технология компьютерного анализа будет использоваться и в исторических исследованиях.
Ляпуновские показатели, горизонт предсказуемости, циклы этногенеза. Одним из фундаментальных результатов нелинейной динамики является осознание принципиальных ограничений в области получения прогноза даже для простейших механических, физических, химических систем. Такие системы обладают чувствительностью к начальным данным. То есть, рассматривая две близкие траектории'(t)''(t) динамической системы
d/dt = (),'(0) =,''(t) = +, (3)
для множества моделей можно численно проверить, а для некоторых случаев строго доказать, что расстояние между бесконечно близкими вначале траекториями в среднем экспоненциально растет
d(t) = |'(t) -''(t)| ~ ||exp(lt) .
Величина l, называемая ляпуновским показателем, характеризует горизонт предсказуемости --- время, на которое можно дать прогноз поведения исследуемой системы. Это ограничение представляется столь же глубоким ограничением, характеризующим наш мир, как невозможность создания вечных двигателей, движения со сверхсветовыми скоростями, бесконечно точного одновременного измерения координаты и импульса микрочастицы.
Рис. 7. Характерный вид проекции хаотического аттрактора в системе небольшой размерности. "Клубок траекторий" выглядит достаточно упорядоченным.
Разумеется, это не означает, что после этого времени мы ничего не знаем о системе. Образно говоря, если предельное множество представляет собой "клубок" в фазовом пространстве (см. рис.7), то мы по-прежнему достоверно знаем, что точка, характеризующая состояние системы, принадлежит этому "клубку", а не уйдет куда-нибудь в другую область фазового пространства. Однако неизвестно, в каком месте "клубка" будет находиться эта точка.
"Горизонт предсказуемости" можно трактовать и иначе --- он дает характерный временной масштаб, определяющий, на каких временах будут сказываться изменения начальных данных на величину e. Он показывает, насколько быстро будут "забыты" системой последствия наших действий, если мы можем изменить состояние последней на e. По существу, горизонт прогноза характеризует "память" изучаемого объекта.
Например, по мнению большинства экспертов, тот факт, что для динамической системы, описывающей состояние атмосферы, l ~ 1/неделя, приводит к принципиальной невозможности получить среднесрочный прогноз погоды.
С помощью динамических систем вида (3) описывались и такие процессы, имеющие непосредственное отношение к истории, как гонка вооружений [65, 66]. Модели такого типа, учитывающие экономические возможности страны и стоимость вооружений, хорошо описывают неустойчивость, возникшую в этой области накануне первой мировой войны [65]. С помощью аналогичных моделей анализировались в свое время последствия реализации сверхдержавами программ, связанных с выводом стратегических оборонных вооружений и средств борьбы с ними в космос [66]. В частности, на основе этих моделей было показано, что реализация таких проектов не повысит безопасность сторон. Была установлена связь между ляпуновскими показателями и концепцией стратегической стабильности. Оказалось, что нестабильность определяется наличием положительных ляпуновских показателей и переходом в режим динамического хаоса.
В этой связи возникает принципиальный вопрос, который необходимо было бы выяснить, приступая к моделированию конкретных исторических процессов. Каковы должны быть положительные ляпуновские показатели в моделях таких явлений? Какова "глубина памяти" в исторических событиях? Было бы естественно ожидать, что мы имеем дело с диссипативной динамической системой вида (3), которая "забывает" детали начальных данных и имеет ляпуновские показатели порядка 1/век. Здравый смысл подсказывает, что негоже королю в провале своей политики и неудачах королевства винить реформы прапрадеда. В конце концов, и у него самого, и у его отца и деда были возможности внести коррективы.
В этой связи особый интерес представляет и диаметрально противоположная точка зрения, недавно высказанная С.Смирновым [58]. В соответствии с ней существует вековой ритм этногенеза, характеризующий его фазы, выделенные Л.Н.Гумилевым --- 1,5 --- 2 --- 2,5 --- 3 столетия, а также большой четырехвековой цикл. По его мнению, этногенез можно сравнить с волновым процессом, аналогичным распространению солитонов. То есть речь идет о системе с очень большой или бесконечной памятью. Такой подход позволяет, например, составить "расписание российских этногенезов", в которых исторически важные события, связанные причинно-следственными связями, следуют с определенным временным интервалом. Это приводит, например, к такой причинно-обусловленной цепи событий:
<<А: серия, инициированная ударом арабов по Хазарии: 1565-1581-1730-1985-??? консорций: оборона Пскова и начало покорения Сибири; этнос: обрыв Петровских "реформ сверху", начало их усвоения; надлом: распад партократии, начало плюрализма>>.
Предложенная схема представляется достаточно экзотической. Волны солитонного типа характерны для нелинейных сред, для которых существует достаточно большое или бесконечное число законов сохранения. Не видно веских причин, чтобы считать, что в мировой истории мы сталкиваемся именно с этой ситуацией. Кроме того, было бы разумно предположить, что "плюрализм" практически не связан с разгромом хазар в VIII в.
Тем не менее, сколь бы парадоксальной не представлялась гипотеза С.Смирнова, принципиально важно иметь возможность ее проверить. Вероятно, тут есть два пути. Первый --- построение адекватных имитационных моделей ряда исторических процессов. Затем, если они будут иметь вид динамической системы (3), --- оценка ляпуновских показателей, либо каких-то других величин, показывающих, как быстро будут "забыты" возмущения. Здесь-то и должна идти речь о близких траекториях, об альтернативах, о поле путей развития. Второй способ --- попытка более объективно оценить "важность" или "значение" исторических событий и ранжировать их причинно-следственные связи, исходя из представлений гуманитарных наук. Возможно, опыт работы с достаточно субъективными оценками, накопленный в математической психологии или при создании экспертных систем, здесь окажется очень полезным.
Нетрудно предположить, что работы в этом направлении будут критиковаться как "справа", так и "слева". Точка зрения на развитие общества, как на поведение управляемой динамической системы, согласуется с самой идеей философии истории. Однако можно возразить, что динамика и объективные возможности не очень существенны, а должен преобладать игровой аспект. При таком взгляде, характерном для исторических романов, решающими оказываются поступки королей и интриги временщиков, а не развитие промышленности или переход к новым технологиям земледелия. Математическим выражением этого взгляда является трактовка истории с точки зрения классической теории игр.
Другое отрицание предлагаемого подхода может быть, например, таково: "Динамическая система слишком быстро изменяется в связи с прогрессом технологий, используемых обществом. Поэтому теоретический анализ моделей вида (3) в истории не нужен. Декорации слишком быстро меняются, поэтому у актеров нет возможности сыграть похожие спектакли". Действуя в традиции исторического материализма [10], в которой центральным является представление об исторической формации, и предполагая быстрый рост производительных сил, мы вполне логично приходим к этому выводу.
Контраргументами здесь могут быть длительные периоды весьма медленных технологических изменений. Кроме того, существует весьма большая вероятность, что обострившиеся экологические проблемы и исчерпание ресурсов готовят нашей цивилизации резкое замедление технологического развития. Наконец, множество схожих эпизодов в развитии "этносов", по терминологии Л.Н.Гумилева, или "цивилизаций", по терминологии А.Тойнби, показывают, что многие "спектакли" в истории были аналогичны. Но решающим аргументом здесь могут стать только глубокие содержательные математические модели, связанные с конкретной исторической реальностью.
Моделирование динамики расселения в историческом контексте. Излюбленной темой многих выдающихся историков было влияние географической среды на развитие и исторические судьбы народов и государств. И действительно, изменение климата, стихийные бедствия в одних случаях существенно влияли на судьбы этносов, а в других, по мнению А.Тойнби --- становились причиной того, что цивилизация оказывалась "остановленной".
Однако до последних лет анализ этого влияния проводился на уровне общих, достаточно уязвимых рассуждений. До недавнего времени и анализ формирования систем расселения также трактовался весьма субъективно и упрощенно. Преобладало мнение о полной предопределенности на одних исторических временах, например, при анализе формирования промышленных, культурных, политических центров. Такой подход был типичен при обсуждении вопроса, почему именно Москва стала "центром кристаллизации" окрестных княжеств. На других характерных временах, связанных с рождением и интенсивным развитием городов, в отечественной и зарубежной литературе бытовало мнение об определяющей роли субъективного фактора. В таких работах подразумевалась возможность достаточно детально планировать градостроение и выражались надежды, что эти планы будут реализованы в прекрасном соответствии с предлагаемыми проектами. Последнее заблуждение многократно опровергалось при строительстве новых городов. Процессы обычно шли совсем не так, как планировалось. Принципиальному изменению взглядов в этой области способствовал анализ динамики систем расселения с точки зрения теории самоорганизации и нелинейной динамики, а также использование в этих задачах методов точных наук. За последнее десятилетие было предложено несколько математических моделей развития динамики систем расселения, углубляющих и развивающих представление социально-экономической географии [46-48].
Даже анализ простейших моделей [61] показал, что нет дилеммы --- полная предопределенность, не допускающая вмешательства случая, или, напротив, полная управляемость и определяющая роль субъективного фактора. Как правило, локальные характеристики возникающих городов или других населенных пунктов могут меняться в широком интервале масштабов. В то же время глобальные характеристики системы расселения, как целого, оказываются вполне предсказуемыми.
Естественно, математическое моделирование освоения территории на временах 10-30 лет относится к описанию развития государств в течение веков, как прогноз погоды и анализ климатических изменений. Это связанные, но существенно различные задачи.
Тем не менее созданный арсенал математического описания динамики расселения дает возможность для построения нового поколения моделей, описывающих влияние среды на жизнь и деятельность людей в историческом контексте. При построении теоретической истории этими возможностями было бы разумно воспользоваться.
Математический аппарат теоретической истории и лезвие Оккама. Наверное, моделирование почти во всех нетрадиционных областях прошло через искус собственной уникальности и исключительности. Одно из проявлений этого --- стремление использовать новый достаточно сложный и экзотический математический аппарат, --- нечеткие множества, фрактальную геометрию, методы квантовой теории поля и т.д., либо создавать свой, совершенно оригинальный. Вероятно, это стало столь же модно, как уповать на "безумные идеи", значение которых обычно очень преувеличивают. Этот искус проходит и математическое моделирование исторических процессов.
Например, в статье [58] предлагается применять аппарат, используемый в суперсимметричных физических теориях, и искать математические образы многих явлений в истории в современной теории фазовых переходов. Более того, выдвигается оригинальная идея рассматривать нынешний российский этнос как несколько взаимодействующих популяций, несущих главные черты, сложившиеся в ходе различных предшествующих этногенезов, и моделировать динамику этноса как целого, исходя из этих представлений. В статистической физике такой подход связывается с кинетическим описанием изучаемых ансамблей.
Предшествующий опыт математического и компьютерного моделирования в очередной раз подтверждает вывод, в свое время сделанный Оккамом --- не следует вводить новых сущностей сверх необходимости. Или, в применении к этому случаю, аппарат должен быть настолько прост и нагляден, насколько это возможно. При этом он должен быть согласован с точностью и объемом информации, которая доступна, и с вопросами, ответы на которые хочется получить.
Действительно, есть определенные классы задач, где требуется весьма развитый математический аппарат, существенно отличающийся от того, который используется в других областях науки. Несомненными лидерами здесь являются квантовая механика, выросшая из нее квантовая теория поля и общая теория относительности, требующие изысканных математических подходов. Однако требуется весьма высокий уровень понимания проблем и точности данных, чтобы убедиться, что решение задачи лежит за рамками более простых традиционных теорий. За пределами физики, и тем более при моделировании в нетрадиционных областях, такие проблемы --- большая редкость.
В качестве наглядного примера можно привести большой опыт описания экономических процессов [3, 63, 64], имитационное моделирование межгосударственных отношений [70] или известную модель Пелопонесских войн [14]. Все они в большой степени опирались на достаточно простые, хотя, возможно, и большие системы обыкновенных дифференциальных уравнений. При этом исследователи использовали опыт анализа таких математических объектов, идущий прежде всего из механики.
Именно поэтому нелинейная динамика представляется наиболее удобным языком, по крайней мере на этапе становления теоретической истории. Это связано с простотой и универсальностью "нелинейной науки". Простота обусловлена тем, что само научное направление возникло как попытка ответить на "классические вопросы", сформулированные еще в докомпьютерную эру, --- о связи динамического и статистического описаний природы, о возникновении у целого свойств, которыми не обладает ни одна из частей и т.д. Нелинейная динамика вобрала в себя опыт классической механики, радиофизики, теории колебаний, опыт моделирования "типичных объектов" и обогатила его новыми методами и идеями. Именно поэтому возникла междисциплинарность и возможность говорить на этом языке об объектах самых разных наук. Кроме того, этот "ключ" может подойти к теоретической истории потому, что предлагаемый "нелинейный" язык представляется весьма богатым и обширным, содержащим средства описания самых разных образов --- от моделирования элементов мышления [41] до динамики гонки вооружений [66]. Разумеется, само наличие языка не дает гарантии, что им не будут злоупотреблять в образно-метафорическом плане, а будут применять на конкретном содержательном уровне. Тем не менее попытки говорить об истории на языке нелинейной динамики представляются весьма интересными.
"Цивилизация", системы виртуальной реальности и теоретическая история. В настоящее время широкое хождение имеет компьютерная игра "Цивилизация". В ней можно "создать планету", "выбрать размеры материков", "договариваться" или "воевать" с соседними народами, тратя определенным образом "ресурсы", "создавать" города, дороги либо "развивать" ремесла, науку или религию. Можно "вернуться в прошлое" и выбрать другую альтернативу. Встает вопрос, в каком отношении эта игра и другие компьютерные диалоговые системы такого типа находятся к теоретической истории?
На наш взгляд, это удачный исходный вариант программной основы, которую можно развивать и использовать при ответе на содержательные "исторические вопросы". Алгоритмы, заложенные в "Цивилизации", описывающие, например, влияние науки на развитие экономики и другие закономерности, сравнительно просты. Естественно, они не привязаны к конкретной исторической реальности и нарочито упрощены в угоду быстроте расчетов и зрелищности всей игры. Такие алгоритмы и могут быть предметом конкретного научного анализа специалистов по моделированию и историков. Последние гораздо лучше понимают причинно-следственные связи, возникающие в разном экономическом, военно-стратегическом, социально-политическом и культурном контексте. Это именно тот наиболее эффективный стиль работы, который сейчас предлагает компьютерное моделирование:"Понимаю, следовательно могу сформулировать в виде алгоритма. Иначе необходимо углублять понимание". Особенно важно было бы понять, как меняется число игроков и их возможности в зависимости от эпохи, предыстории, предшествующих действий этих персонажей. Понять, как изменяются жанры спектаклей, которые могут быть сыграны на исторической сцене.
Системы виртуальной реальности сейчас все шире используются при обучении, в менеджменте (задачи выбора вариантов), в архитектуре, строительстве, инженерном и военном деле. Вероятно, пришла пора использовать их в истории.
Такой анализ очень любопытен потому, что он иногда позволяет специалистам увидеть новые пробелы в своих знаниях, о которых они не подозревали. Например, это показывает практика работы с нейроимитатором --- компьютерным инструментом, позволяющим моделировать поведение ансамблей нейронов, созданным Г.Литвиновым (фирма "Neuroma-RD"). Использование этого инструмента нейрофизиологами и попытки математического моделирования показали, что даже для синтеза простейших ансамблей нейронов мозга недостает, по крайней мере, информации о реальных системах.
Можно привести другой пример, связанный с имитационным моделированием межгосударственных отношений [70]. В этих моделях считалось, что падение жизненного уровня примерно на порядок означает поражение, революционную ситуацию, смену режима. События последних лет в ряде государств, свидетелями которых мы стали, показывают, что это неверно. Оказалось, что нужно гораздо глубже и точнее моделировать социальные процессы, от которых зависит стабильность режима и в конечном счете изменение проводимого страной курса.
Таким образом, создание исследовательских систем "исторической виртуальной реальности", вероятно, сейчас является очень полезным и своевременным.
Первые шаги
Современная западная цивилизация достигла необычайных высот в искусстве расчленения целого на части, а именно в разложении целого на мельчайшие компоненты. Мы изрядно преуспели в этом искусстве, преуспели настолько, что нередко забываем собрать разъятые части в то единое целое, которое они некогда составляли.
О.Тоффлер
В становлении любого научного направления, после того как стало ясно, куда следует двигаться, огромную роль приобретают конкретные решенные задачи. Вероятно, это относится и к теоретической истории. Перечислим несколько задач, работу над которыми можно было бы начать в ближайшей перспективе.
Ситуационное управление и "прикладная политология" с точки зрения истории. Мы живем и часто успешно действуем в мире весьма сложных объектов. Как же нам это удается без теоретического анализа и математического моделирования? Ответ, который дает системный анализ, достаточно прост. Мы имеем дело с ситуационным управлением, т. е. у нас есть некий набор стандартных ситуаций и рецептов, предписывающих определенные действия в этих ситуациях. Эти рецепты могут быть основаны на личном опыте, стереотипах массового сознания или произведениях искусства. В значительной степени это именно тот путь, по которому идут политологи [4].
В ряде случаев эти рецепты должны быть тщательно проанализированы и разработаны. Это происходит тогда, когда мы имеем дело с редкими, но исключительно важными ситуациями, либо ситуациями, где цена ошибок весьма велика. Разработка и совершенствование таких рецептов уже не первое столетие является одной из главных задач генеральных штабов. По этому пути сейчас идут специалисты по ликвидации последствий природных и техногенных катастроф.
Вероятно, одной из задач теоретической истории мог бы стать междисциплинарный анализ принимаемых государственных решений в разные эпохи в разных ситуациях, в разном социально-экономическом и военно-стратегическом масштабе и контексте.
В отличие от анализа, проводимого с конкретными прагматическими целями, которым обычно занимаются политологи и представители специальных служб, здесь могут быть поставлены и решены глубокие и интересные научные задачи. К исследовательской программе, которую ставил перед собой Н.Макиавелли [44], на новом витке развития науки, с учетом огромного исторического опыта, можно подойти совершенно иначе. Может быть, это потребует, например, такой дисциплины как историческая психология. Возможно, это поможет лучше понять прошлое, представить поле возможностей и по-другому посмотреть на будущее.
"Измена элиты" и "пограничные состояния" общества. В предшествующих исследованиях, связанных с имитационным моделированием исторических процессов, которые предпринимались сотрудниками Вычислительного центра АН СССР и исторического факультета МГУ [70, 71], использовались два основных класса математических моделей. При моделировании Пелопонесских войн исследователи опирались прежде всего на своеобразные "макроэкономические" модели.
При этом неявно предполагалось, что в главном интересы всех жителей государства совпадают. То есть все заинтересованы в победе, и никто не заинтересован в поражении, либо действиями последней группы можно пренебречь.
Однако в эпоху пассионарного надлома ситуация может быть совершенно иной. У руководства может оказаться элита, "ставящая на развал" и готовая предпринять "операцию против воли больного". Анализ этих ситуаций предполагает развитие своеобразных социологических и социально-психологических моделей и тоже, по-видимому, представлял бы большой интерес.
Исследовательские проекты типа "Альтернативная история". А.Тойнби в нескольких небольших работах проанализировал альтернативные пути исторического процесса в некоторых поворотных пунктах (см., например, [7]). Сейчас в связи с возникновением ряда новых инструментов моделирования и компьютерного исследования возможности для такого анализа многократно возросли, и было бы неразумно ими не воспользоваться.
При этом, вероятно, имея в виду использование методов точных наук, было бы важно найти "золотую середину". С одной стороны, мы должны знать об исследуемой исторической эпохе довольно много, чтобы строить достаточно достоверные и реалистические модели. С другой стороны, общественная жизнь должна быть еще сравнительно простой, чтобы интересный анализ мог быть проведен на уровне относительно элементарных моделей.
"Соотношение неопределенностей", правила запрета и глобальная хронология. В физике, химии, биологии ХХ века принципиальную роль сыграли правила запрета. Начиная с соотношения неопределенностей и принципа Паули и кончая положением о том, что благоприобретенные признаки не наследуются. Эти фундаментальные утверждения выполняют роль краеугольных камней для целых областей науки. Вероятно, нечто подобное существует и для гуманитарных дисциплин.
В самом деле, по-видимому, есть минимальные интервалы времени, разумеется, в разные эпохи свои, необходимые для того, чтобы освоить территорию, организовать военный поход, овладеть новой технологией земледелия или построить сильное государство. Эти интервалы и определяют максимальную возможную скорость исторических процессов.
Представим себе такой мысленный эксперимент. Допустим, что будущему историку предъявили два "моментальных снимка" из жизни некого государства. Например, пусть это будут Советский Союз 1985 г. и Россия 1995 г. Историку дан достаточно большой объем данных об экономике страны и социально-политической ситуации на момент, когда были сделаны эти "снимки", и другая информация недоступна. Предположим, что датировка обоих "снимков" неизвестна. Смог бы он по представленным данным установить, что было раньше и что позже, и насколько?
Вероятно, да. По образцам техники (например, типам компьютеров, находящихся в массовом пользовании) можно было бы понять, что второй снимок сделан позже. Отсюда ясно и направление процессов и понятно, что мы имеем дело с распадом, а не с интеграцией. Двукратное падение производства, деиндустриализация экономики, изменение социально-политических императивов и появление множества тлеющих региональных конфликтов показало бы, что между двумя "снимками" произошло крушение огромной страны. Каковы причины и механизмы этого? После того, как будущий историк поставит эту проблему, можно будет начать поиск материальных свидетельств катастрофы. Последние, вероятно, позволят прийти к заключению, что государство не стало жертвой вооруженной борьбы или вторжения извне, и причиной глубокого кризиса стали "реформы".
Но тогда, имея в виду характерные времена реорганизации различных социальных институтов и систем управления (то есть определенные "принципы запрета"), можно будет утверждать, что для таких сокрушительных "реформ" в конце ХХ столетия нужен был по крайней мере 3-х, 4-х-летний срок. Вероятно, имитационные модели --- расчеты "мягких" и "жестких" вариантов демонтажа, позволил бы и увеличить этот временной интервал. Важно, что эти два "снимка" могут служить вехами, упорядочивающими другие "моментальные снимки" во временной окрестности этих событий, если таковые обнаружатся. В большой степени эти вехи независимы от предполагаемых датировок и числа источников, описывающих эти события, которые будут доступны будущему историку.
Такой мысленный эксперимент представляется вполне оправданным в контексте глубоких исследований по глобальной хронологии, которые проводятся в настоящее время [59]. Эти работы, развивающие идеи Морозова о "короткой истории", интенсивно ведутся сейчас научной школой А.Т.Фоменко. В соответствии с предлагаемой концепцией, имеющаяся традиционная датировка исторических событий принципиально неверна --- на самом деле человечество значительно моложе. В радикальном варианте этой теории рождение прообраза Христа следует отнести не к I-му, а к XI-му веку нашей эры. Критику концепции короткой истории "на поле" точных наук, методами которых пользуется школа А.Т.Фоменко, авторам пока встречать не приходилось. Однако, возможно, формулировка "принципов запрета" в результате совместной деятельности историков, естественников, экономистов и культурологов здесь могла бы дать интересные контраргументы.
Работы по глобальной хронологии позволяют, следуя традиции естественных наук, поставить вопрос еще в одной плоскости. Математики уже в начале века, со времен Адамара, осознали, что далеко не все задачи математической физики, которые вполне "добропорядочны" по форме, могут быть разумно решены. Эти задачи стали называть некорректными. Среди них оказалось очень много важных прикладных проблем. Достаточно общий подход к этому кругу задач был найден только во второй половине века [60]. Оказалось, что о решении многих некорректных проблем существует важная дополнительная информация (например, о точности данных, о пространстве, которому принадлежит решение, и т.д.). И следует переформулировать классические некорректные задачи и построить аппарат, позволяющий эффективно учитывать эту дополнительную информацию.
Нет ли и в истории "некорректных задач", решая которые разными методами, мы можем получить не согласующиеся друг с другом результаты? И не является ли, например, проблема глобальной хронологии древнего мира именно таковой? Пример одной классической некорректной исторической задачи был давно осознан российскими и советскими историками. Это пресловутый варяжский вопрос, касающийся роли варягов в становлении русской государственности. После множества дискуссий было понято, что развитые методы исторического анализа и доступные данные не позволяют решить его на уровне стандартов, принятых в других исторических исследованиях. Классификация исторических проблем по "типу некорректности", по той минимально необходимой информации, которая нужна для их решения, была бы очень важна. Провести границу между сферой науки и областью догадок и мифов оказывалось полезно во многих областях.
Быть может, на этот круг задач было бы интересно посмотреть с несколько необычной "прикладной" точки зрения. Допустим, что в одном из фундаментальных уравнений, описывающих природу, например, в уравнениях Максвелла или в уравнении Навье-Стокса, был опущен какой-нибудь член.
Студент-физик, даже обладая небольшой фантазией, может представить, какие приборы, построенные на основе этих "модифицированных" уравнений, не будут работать и к каким "замечательным эффектам", не наблюдаемым в нашем мире, отсутствие соответствующих членов приведет. Он довольно быстро выяснит, в каких смежных областях в связи с этим возникнут проблемы. После всестороннего междисциплинарного анализа, так называемого антропного принципа [72], стало ясно, что и мировые константы "подогнаны" весьма точно.
В этом плане очень любопытен анализ исторического знания. Поскольку не раз основными "заказчиками" исторических исследований были идеологи различных направлений, очень полезно, по крайней мере для людей, занимающихся моделированием, было бы выделение "жесткого каркаса" исторического знания и явное вычленение взаимосвязей ключевых результатов этой области с другими компонентами существующей научной картины мира.
Подобно тому как задача многих консультирующих психологов сводится к коррекции шкалы ценностей своего подопечного, здесь, вероятно, возможна глубокая и содержательная коррекция шкалы научных проблем.
Может быть, построение базы знаний или историко-исследо-ва-тель-ской системы (по аналогии с ГИС --- геоинформационными системами, оказавшимися очень важными и полезными инструментами анализа) было бы оправдано.
"Смысл истории", математическое моделирование и вариационные принципы. Причинное объяснение дает ответ на вопросы почему и как исследуемое явление происходит. Напротив, телеологический подход предполагает выяснить, "для чего" это происходит или "каков смысл" происходящего. На заре построения научной картины мира Бэкон, Гоббс, Спиноза категорически отрицали правомерность постановки второй группы вопросов, трактуя их как некорректное перенесение человеческих качеств на объективный мир.
Однако развитие различных областей науки показало, что поиски "смысла" во многих случаях оказываются полезными и конструктивными. Зачастую они предшествуют и закладывают основу для "добропорядочных" научных вопросов "как" и "почему", а иногда знаменуют переход от описательного уровня к построению теории.
Классический пример --- аристотелева физика, имеющая огромный удельный вес умозрительных и телеологических аспектов. Но, именно опираясь на эту далекую от совершенства теорию, удалось поставить более чем через десяток веков глубокие, содержательные вопросы и двинуться дальше.
Открытие вариационных принципов показало, что во многих случаях "телеологическая" трактовка вполне содержательна и корректна. В одних случаях можно сказать, что "цель" системы состоит в минимизации функционала действия, в других --- в прохождении пути между двумя точками за минимальное время, в третьих --- в минимальном производстве энтропии. Иногда этих принципов и простейших предположений оказывается достаточно, чтобы восстановить уравнения движения --- перейти от вопроса "какой смысл?" к вопросу "как?".
Любопытной оказывается возможность переформулировать "аристотелеву физику" в вариационной форме [67]. Аристотель связывал движение тела, его скорость, с силой F, что в современных терминах может быть записано как
g = F = -U/x, (4)
где U --- потенциал. "Смысл" этой системы --- минимизация потенциальной энергии U. Уравнение (4) является весьма разумным приближением к уравнению Ньютона, записанному для движения материальной точки в вязкой среде
m + g = F = -U/x,
Кроме того, более простая, чем "настоящие" уравнения, модель (4) является базовой для теории катастроф и служит основой для описания множества разных объектов в механике, оптике, гидродинамике, биологии. Таким образом, "аристотелева физика" в такой математической постановке является вполне разумным приближением во многих реальных ситуациях.
Вероятно, этот путь должен осознаваться и проходиться и в теоретической истории. Не страшно, если вначале вместо фундаментальных "ньютоновских уравнений" будут получаться более простые "аристотелевские модели", связанные с поиском смысла истории и использованием вариационных принципов.
На наш взгляд, такой путь в теоретическом плане начал проходиться Гегелем в "Лекциях по философии истории" [12], а в конкретном математическом плане в модели нормативной истории, недавно предложенной К.Э.Плохотниковым [11].
В концепции Гегеля основным действующим лицом всемирной истории является мировой дух:"... дух есть то, что не только витает над историей, как над водами, но действует в ней и составляет ее единственный двигатель" [68]. Более того:"Бог правит миром; содержание его правления, осуществление его плана есть всемирная история. Философия хочет понять этот план" [12]. В нормативной истории предполагается, "что существует некий абстрактный, полностью информированный и не заинтересованный в историческом процессе наблюдатель. Нормативная модель истории будет строиться с точки зрения этого наблюдателя" [1].
Действующими лицами на исторической сцене у Гегеля являются народы и государства:"Государство есть божественная идея как она существует на Земле. Таким образом она есть определяемый предмет всемирной истории". В математической модели актерами являются геополитические субъекты --- "геополитические атомы" и их коалиции.
В обоих случаях известна конечная цель истории, причем в обоих случаях она оказывается одной и той же. По Гегелю "... свобода ... является для себя целью, и притом единственной целью духа, которую он осуществляет. Эта конечная цель есть то, к чему направлялась работа, совершаемая во всемирной истории; ради нее приносились в течение долгого времени всевозможные жертвы на обширном алтаре. Одна лишь эта конечная цель осуществляет себя, лишь она остается постоянной при изменении всех событий и состояний и она же является в них истинно деятельным началом" [12]. Замечательная формулировка вариационного принципа "максимизации свободы". В модели нормативной истории целью является "максимальная свобода мира", понимаемая как общее число возможных доктрин для мира в целом (в рамках модели это максимальное число союзов, в которые могут вступать геополитические субъекты). Эта свобода и определяет функционал, который максимизируется в ходе исторических процессов.
Естественно, в обоих случаях существует финальное состояние, "конец истории". По Гегелю, конец всемирной истории наступает потому, что дух в ней все уже совершил и нерешенных проблем для него не осталось. Отдельные народы сходят с исторической сцены, когда они реализуют свою историческую миссию и оказываются не в состоянии добиться более высоких целей. По-видимому, это не менее убедительное представление о финале, чем теория Френсиса Фукуямы о "конце истории", связанном со всеобщей победой либерально-демократических ценностей.
В математической модели:"... с точки зрения статистической физики свобода --- это энтропия, которая, как известно, стремится к максимуму в замкнутой системе. Но политическая система открыта через ресурсы и пассионарность. Через рост энтропии-свободы политическая система стремится обрести цель и смысл, а вариации ресурсов и пассионарной энергии заставляют систему постоянно перестраиваться". Другими словами, мы вновь сталкиваемся с вариационной формулировкой:"... оказалось, что мы можем говорить о едином оптимизационном критерии для мира в целом. Такой критерий есть свобода, стремление которой к максимуму теснейшим образом переплетено с ресурсами и пассионарной энергией".
Нормативная математическая модель представляет собой не просто более или менее удачный перевод на математический язык гегелевской истории. Математическое моделирование здесь дает новые возможности. В самом деле, основная часть гегелевских лекций посвящена анализу цивилизаций, который должен служить как "приложением теории", так и ее обоснованием. Пусть мы не знаем математических формулировок фундаментальных законов исторического развития, если таковые существуют. Встает вопрос, располагаем ли мы хорошим приближением, разумным "аристотелевским" описанием.
Нормативная теория формулирует некий вариационный принцип для описания исторической динамики. И задача состоит в том, чтобы выяснить, насколько состоятельна эта теория, если судить по стандартам естественных наук. Могут ли быть разумным образом определены "ресурсы", "пассионарная энергия" и другие переменные, фигурирующие в теории? Действительно ли в ходе реального исторического процесса происходила максимизация "энтропии-свободы"?
Вообще говоря, трудно ожидать, что исторический процесс допускает универсальное вариационное описание. Во многих системах, изучаемых нелинейной динамикой, вариационный подход неприменим. В них динамика системы не определяется одной "целью". В них сам путь оказывается не менее существенным, чем конечная "цель", и разные пути могут вести к разным "целям", иметь разные "смыслы".
Однако если бы оказалось, что для определенных периодов и типов исторических процессов вариационное описание, выделение "смысла", служит хорошим приближением, то это могло бы стать очень важным фактором в становлении теоретической истории.
1.3 "Историческая механика" и синергетика
В этом разделе предлагается развить новый междисциплинарный подход, называемый исторической механикой. Этот подход направлен на анализ не только одной реализовавшейся траектории развития какой-либо цивилизации или этноса, а на анализ поля возможностей, "виртуальных траекторий развития сообществ", точек бифуркации. Вводится новый класс математических моделей --- динамические системы с джокерами, которые могут оказаться полезными при исследовании социальных и исторических процессов. Обсуждается связь теории этногенеза Л.Н.Гумилева и моделей теории самоорганизованной критичности.
"Внешнее оправдание"
История видится нам ареной страстей и мод, желаний, корыстолюбия, жажды власти, кровожадности, насилия, разрушений и войн, честолюбивых министров, продажных генералов, разрушенных городов, и мы слишком легко забываем, что это лишь один из многих ее аспектов. И прежде всего забываем, что сами мы --- кусок истории, нечто постепенно возникшее и осужденное умереть, если оно потеряет способность к дальнейшему становлению и изменению. Мы сами история и тоже несем ответственность за мировую историю и за свою позицию в ней. Нам очень не хватает сознания этой ответственности.
Г.Гессе "Игра в бисер"
Цель этого раздела --- обратить внимание на возможность разработки нового междисциплинарного подхода. Этот подход, по-видимому, может быть развит на стыке гуманитарных дисциплин и математического моделирования.
А.Эйнштейн, характеризуя физическую теорию, выделял "внешнее оправдание" (проблемы, не укладывающиеся в рамки существующей парадигмы) и "внутреннее совершенство" (наличие аппарата, математических инструментов, позволяющих эффективно устанавливать причинно-следственные связи в изучаемой области). Естественно таким же образом взглянуть и на междисциплинарный подход.
Внешним оправданием для его разработки является структура нашего незнания. В самом деле, посмотрим глазами физиков на шкалу временных масштабов тех процессов, которые определяют жизнь людей. Этот интервал огромен --- от секунд, когда принимаются главные решения или происходят озарения, до столетий, за которые замыслы или дела человека могут получить надлежащую оценку или реальное воплощение. Для описания многих явлений на этих масштабах до сих пор не построено удовлетворительного математического описания.
Естественные науки, математическое моделирование в большинстве случаев отвечали на вопрос "Как устроена природа?" Их влияние на жизнь общества в основном было связано с технологическими инновациями. Однако и здесь оказалось, что материальное благополучие гораздо более зависит от организации производства и распределения, чем от технических новшеств. События на ключевых масштабах, кардинально влияющие на нашу жизнь (а именно малых --- дни-месяцы и сверхбольших, которые обычно называют историческими 10-100, лет), оказались, по-существу, за рамками анализа с помощью методов точных наук.
Грустные последствия "масштабной диспропорции"можно проследить на примере развития физической науки в ХХ в. В самом деле, львиная доля усилий была вложена в исследовательские программы, анализирующие микропроцессы (теория элементарных частиц и физика высоких энергий) и мегапроцессы (Большой взрыв, крупномасштабная структура Вселенной и т.д.). В то же время ключевые открытия касались явлений на средних масштабах (высокотемпературная сверхпроводимость, молекулярная биофизика, динамический хаос и др.).
Однако в исследованиях, связанных с изучением человека и общества, ситуация гораздо серьезнее. Мы имеем дело с необратимо развивающимися системами, и многие фундаментальные вопросы нельзя "отложить на завтра". Завтра может не наступить. Ученые столкнулись с необходимостью анализировать и давать прогноз процессов, меняющих траекторию развития больших сообществ на исторических масштабах. В качестве примеров можно привести долговременные последствия ускоренной деиндустриализации мировой сверхдержавы, использования сверхопасных технологий для поддержания экономического роста, глобальные изменения императивов развития и т.д.
Научное сообщество оказалось в положении плохого студента. Незадачливый студент готовился, но когда наступил экзамен, то оказалось, что он выучил ответы не на те вопросы, которые ему достались. Потерпел неудачу ряд крупных социально-экономических и исторических теорий, дававших долговременный прогноз. Поставлена под сомнение сама возможность получения долговременного прогноза развития общества. Христианство, гегелевский панлогизм, марксизм-ленинизм давали представление о далеком будущем, об асимптотике развития, о его "цели". С другой стороны, нелинейная динамика предоставила множество примеров простейших объектов, для которых невозможно дать долговременный прогноз, для которых существует горизонт предсказания и не может быть введена "цель" или "смысл". Сегодня мы не знаем, относится ли наше общество к таким объектам. Как тут быть? Считать вместе с К.Ясперсом [57], что история имеет смысл, но для нас он непостижим?
Проблема долговременного прогноза встала перед экономистами и политиками очень остро. В деятельности правительств, руководства транснациональных компаний, международных организаций наметилась опасная тенденция к сокращению горизонта планирования. В этом плане классическая фраза французского короля:"После меня хоть потоп" выглядит как проявление оптимизма и государственной мудрости. Король планировал поддерживать желаемый им уровень жизни по-крайней мере 20-30 лет.
Описание реакции человека и общества на различные события и управляющие воздействия стало очень важным при решении не только общих, но и совершенно конкретных задач. Приведем два примера. В последние два года предпринимались усилия по математическому моделированию высшей школы России (некоторые из полученных результатов обсуждаются в следующей главе). Эта задача необычна тем, что нужно планировать и описывать не конкретную материальную продукцию или затраты, а возможности, предоставляемые обществу. При этом оказалось, что одним из ключевых параметров является величина, характеризующая восприимчивость экономики к инновациям. При различных уровнях этой величины и затрат на образование или науку страна может стать государством первого поколения (где основные ресурсы --- минеральное сырье, энергоносители и территория, и акцент делается на тяжелой индустрии и экстенсивном развитии сельского хозяйства), 2-го поколения (ресурсы --- психологические установки и трудовые навыки населения, ведущие отрасли --- электроника, биотехнология, малотоннажная химия и др.) или третьего поколения (ресурсы --- творческий потенциал общества, акцент на создании новых идей и технологий). Величина восприимчивости и ее изменение должны определяться из моделей другого типа, создание которых сейчас только начато.
Другой пример --- моделирование боевых действий. В настоящее время эта область представляется весьма развитой частью прикладной математики [64, 65]. Тем не менее моделирование партизанской борьбы вызывает принципиальные трудности. Казалось бы, действие горстки самоотверженных повстанцев против отлаженной государственной машины под руководством Фиделя Кастро на Кубе и Че Гевары в Боливии должны были бы привести к сходным результатам. Описать различие этих ситуаций, приводящее к различному результату, оказывается достаточно трудно.
Другим "внешним оправданием", побуждающим естественников обратиться к области знаний, традиционно принадлежавшей гуманитарным наукам, является принципиальная методологическая проблема. При анализе общества, страны, этноса натурный эксперимент невозможен. Наблюдения за текущим состоянием недостаточны (поскольку долговременные процессы, структурные изменения могут играть ключевую роль). Возможности полномасштабного вычислительного эксперимента также невелики (требуется большое число параметров и переменных, оценка и измерение которых представляют отдельную проблему). Вместе с тем традиционная логика гуманитарных дисциплин часто оказывается недостаточной для использования ее в качестве основы для стратегических решений.
Здесь можно привести недавний конкретный пример. Для описания политико-экономической системы во многих странах Латинской Америки и в постсоветской России используется концепция "бюрократического рынка". В соответствии с ней, при этом варианте развития законы являются предметом торга между государственной администрацией и крупными корпорациями, добивающимися квот, льгот, уменьшения налогов. На основе этой концепции известный российский политолог В.Найшуль делает вывод, что существует только один способ перевести Россию с венесуэльского пути развития, на котором она находится сейчас, на другие рельсы. Это чилийский вариант, предусматривающий жесткую диктатуру, обеспечивающую выполнение законов, на длительный срок. Фактический уход государства из сферы экономики, поддерживаемый кредитами крупных международных фондов и банков.
Итак, предлагается альтернатива Венесуэла или Чили. Но действительно ли альтернатива такова? Оставим в стороне конкретные математические модели, по-иному объясняющие механизмы перехода от мафиозной к рыночной экономике [3]. Не будем учитывать альтернативные концепции развития страны, например, предлагаемые группой С.Кургиняна [4]. Обратим внимание только на логический скачок. На основе исторического опыта развития двух стран (вопрос:"Как было?") делаются выводы о способе действий в другое время, в другой ситуации, в других масштабах (ответ на вопросы "Что делать?" и "Кто виноват?"). Ряд принципиальных факторов, имеющих, на первый взгляд, ключевое значение, при этом игнорируется. Однако приходится согласиться с тем, что отсутствие развитого аппарата концептуальных и математических моделей, эффективно учитывающих не только , экономические , факторы, , допускает такие newpage noindent скачки и провоцирует появление коньюнктурных выводов, устраивающих те или иные группы властной элиты.
Междисциплинарный подход, позволяющий сделать аргументацию выводов из исторического анализа более точной и доказательной, отделить ключевые факторы от второстепенных, мог бы иметь большое прикладное значение.
Итак, исследователи столкнулись с несколькими принципиально важными задачами, где натурный эксперимент невозможен, вычислительный --- неэффективен, система математических моделей не построена. Остается оглянуться назад и посмотреть на историю с точки зрения точных наук, как на полигон для создания и верификации математических моделей, отражающих исторические процессы. Возможно, такая деятельность будет небесполезна и для самой исторической науки.
"Внутреннее совершенство"
Задача исторического изучения гораздо скромнее тех, какие ставит себе изучение философское. Она и ограничивается указанием доступной наблюдению связи и преемственности явлений, не восходя к исходному пункту этих явлений и не опускаясь к конечным их целям.
В.О.Ключевский
Успехи естественных наук опираются на "трех китов". На возможность выделить небольшое количество ведущих, основных процессов и главных переменных (параметров порядка) при описании многих явлений. На веками создававшиеся и отрабатывавшиеся процедуры измерения этих величин. На концептуальный и математический аппарат, позволяющий иметь дело с моделями реальности, с теоретическим анализом. Приходится осознать, что в контексте исторического, социально-психологического и, собственно, психологического исследования эти задачи только недавно поставлены.
Мы настолько привыкли к тому, что в уравнениях теоретической физики можно менять параметры и получать физически осмысленные результаты, что не осознаем это как фундаментальное достижение. В задаче о бросании камня можно изменить массу, скорость, угол бросания, можно сделать иным ускорение силы тяжести. Наконец, в теориях следующего уровня появляется возможность рассматривать предельно большие скорости или огромные массы, что, естественно, требует других уравнений.
"Исторический аналог" такой интеллектуальной свободы --- возможность анализировать альтернативные варианты развития исторических событий, строить различные версии "альтернативной истории". Чтобы глубоко понимать свой путь и выбор, который делается в поворотных пунктах, нужно представлять поле возможностей, из которых траектория была выбрана. Именно этот момент является центральным в нескольких проектах построения теоретической истории [5, 6, 78-80].
У истоков этой "исторической ереси" стоит один из самых ярких и влиятельных историков нашего столетия --- Арнольд Тойнби. В частности, им были выделены две точки бифуркации в развитии эллинского мира, и в подробностях разобраны два возможных сценария развития событий в эпоху Александра Македонского. Первый --- Александр доживает до старости и создает всемирную империю от Рима до Китая. Второй --- покушение Павсания на Филиппа, отца Александра, в 336 году до нашей эры заканчивается неудачей, впоследствии Александр гибнет. В то же время оказывается сорванной попытка отравить персидского царя Артаксеркса. И тогда два монарха делают главной пружиной IV века до нашей эры соперничество и сотрудничество эллинского и персидского государств. "Дальнейший симбиоз двух великих держав распространил арамейскую культуру по всему миру, который ныне разделен на множество самоуправляемых клеток-полисов", таков итог этого сценария развития событий [7].
Уточним жанр возможного междисциплинарного подхода. Это особенно важно, поскольку в последнее время появился ряд исследований, посвященных использованию информатики в истории, а также математическим моделям исторических процессов.
Можно достаточно четко разделить работы по философии истории и, собственно, по истории. Первые позволяют нарисовать общую картину и выделить ключевые, по мысли их авторов, категории. "Цивилизации", "вызов", "ответ" у А.Тойнби [8], "этногенез", "пассионарность", "надлом" у Л.Н.Гумилева [9], "формации", "военные технологии", "дискомфорт" у И.М.Дьяконова [10].
Эти концепции находят отражение в соответствующих "метафорических" математических моделях. В последние годы появились модели типа "хищник-жертва" с исторической интерпретацией. Их идея обычно очень проста и наглядна --- чем больше производство и выше жизненный уровень, тем больше будет жуликов и воров. Чем больше последних, тем ниже жизненный уровень. Воровать становится нечего, число жуликов уменьшается, возникают колебания. В эту "трофическую цепь" иногда включают часть "управленцев", которые тоже "ухудшают жизнь", и в которых иногда переходит часть жуликов. Главная проблема при использовании таких моделей состоит в том, что они оперируют величинами, которые трудно оценить, а также в сложности сопоставления с конкретными историческими событиями.
На принципиальную проблему перехода от философии истории, собственно, к истории обратил внимание В.О.Ключевский [13]:"Обе теории --- телеологическая и метафизическая --- показывают нам, откуда идет история и куда она направляется; но процесс заключает в себе понятие движения и процесс поэтому можно назвать исторической механикой. Главный вопрос здесь, как совершается движение, а не откуда оно пошло и куда идет". Математические модели "исторической механики", на наш взгляд, и представляют основной интерес. И сам подход, связанный с разработкой и верификацией математических моделей отдельных этапов, стадий, процессов, ситуаций, возникающих в ходе исторического развития, для краткости будем называть исторической механикой.
Отметим, что во множестве исторических ситуаций решающими оказывались неэкономические факторы. Кроме того, развитие и совершенствование имитационной модели часто приводит к потере "прозрачности", то есть трудности выделить наиболее важные факторы и причинно-следственные связи.
В итоге становится неясно, имеем ли мы дело со внутренними, ранее неизвестными, свойствами изучаемого объекта либо это артефакт, обусловленный неточным заданием параметров. Несколько крупных проектов в области экологии, мировой динамики, глобального прогноза погоды показали, что эта ситуация является типичной. Полную и ясную картину обычно не удается получить, складывая ее, как мозаику, из различных блоков --- моделей. Приходится строить не одну большую модель, а целую иерархию математических моделей различного уровня. При этом на нижних этажах иерархии должны находиться модели, которые могут быть легко проанализированы. Они могут дать не только понимание и упрощенное описание конкретных элементарных ситуаций. Они позволяют разговаривать на одном языке специалистам, работающим в этой области. Пример такого "модельного языка" в анализе рыночной экономики дают классические кривые "спрос-предложение", "затраты-выпуск" и др. [15].
Обратим внимание на следующее обстоятельство. В областях естествознания, имеющих развитый теоретический аппарат, есть не только набор "подходящих к разным ситуациям" уравнений, но и сама концепция теории, ключевые моменты описания. Например, законы сохранения и инвариантность относительно некоторых групп преобразований, гамильтонов подход к описанию играют важную роль в фундаментальных физических теориях. Зачастую концепция оказывается более существенной, чем тот или иной вариант уравнений.
Обсудим некоторые гипотезы, относящиеся к исторической механике, которые могут оказаться существенными при разработке концепции междисциплинарного подхода.
Предсказуемость, горизонт прогноза, джокеры
Удачный исход такой акции мог бы укрепить Афинский морской союз. Однако Сицилийская экспедиция носит столь явный отпечаток авантюры, что непонятно, как могли решиться на нее Афины.
А.С.Гусейнова,Ю.Н.Павловский,В.А.Устинов.
"Опыт имитационного моделирования
исторического процесса"
"Опыт имитационного моделирования
исторического процесса"
Принципиальным является вопрос о степени предсказуемости исторических процессов. С одной стороны, действия исторических субъектов часто приводили к совершенно неожиданным последствиям. С другой стороны, несомненные успехи в планировании и осуществлении проектов исторического масштаба показывают, что многое можно предвидеть. Непредсказуемость на одних масштабах поразительным образом согласуется с предопределенностью на других.
Посмотрим на проблему анализа и интерпретации исторических наблюдений глазами естественника. По существу, мы находимся в той же ситуации, в которой оказывались пленники в пещере в известной платоновской притче. Обитатели пещеры, прикованные к стене, могут наблюдать только тени на противоположной стене, которые отбрасывают люди, проходящие мимо пещеры, либо предметы, проносимые ими. Могут ли узники на этой основе, не ставя каких-либо опытов, составить представление о мире вне пещеры?
Рис. 8. Типичная ситуация, в которой "плоскатики" сталкиваются с высшими силами.
Развитие астрономии и небесной механики убеждает, что, несомненно, могут. Замечательной
особенностью этих задач является то, что движение ряда небесных тел периодично со сравнительно небольшим периодом, и что число переменных, определяющих движение данного тела по небесному своду, невелико (мала размерность фазового пространства). Однако можно представить себе противоположную ситуацию. В ней, например, находятся двумерные существа, живущие на сфере. Кто-то, живущий в трех измерениях, может взять предмет, находящийся в одном месте сферы, и переместить в другое (см. рис.8), воспользовавшись третьим измерением. Поскольку это измерение "плоскатикам" недоступно, они будут относить происходящее на счет стихийных бедствий, божественных сил или загадочных "неплоских сущностей". У них в такой ситуации нет шанса развить технику "динамического прогноза", позволяющего по предыстории прогнозировать будущее. Естественно, в таком положении могут оказаться и пленники пещеры.
особенностью этих задач является то, что движение ряда небесных тел периодично со сравнительно небольшим периодом, и что число переменных, определяющих движение данного тела по небесному своду, невелико (мала размерность фазового пространства). Однако можно представить себе противоположную ситуацию. В ней, например, находятся двумерные существа, живущие на сфере. Кто-то, живущий в трех измерениях, может взять предмет, находящийся в одном месте сферы, и переместить в другое (см. рис.8), воспользовавшись третьим измерением. Поскольку это измерение "плоскатикам" недоступно, они будут относить происходящее на счет стихийных бедствий, божественных сил или загадочных "неплоских сущностей". У них в такой ситуации нет шанса развить технику "динамического прогноза", позволяющего по предыстории прогнозировать будущее. Естественно, в таком положении могут оказаться и пленники пещеры.
В последнее десятилетие активно развивалась техника, позволяющая по ряду наблюдений динамической переменной {ai}восстанавливать динамическую систему =(), описывающую этот ряд ai=g((iDt))
=(),
? (x1, ..., xp)
(0) =0
{ai} = {a1, ..., aN}, ai=g((iDt)
где Dt --- заданный интервал времени. Алгоритмы для нахождения функции и g, размерности пространства p получили название алгоритмов реконструкции аттракторов. Функция, определяющая дифференциальное уравнение (в дискретном случае можно рассматривать отображениеn+1 =(n)) позволяет построить предсказывающую систему или предиктор для исследуемого процесса [16, 17]. Задача (6) о построении динамической системы по временному ряду, вообще говоря, некорректна. Один и тот же ряд можно "объяснить" с помощью различных динамических систем. Поэтому при исследовании (6) используется различная априорная информация и упрощающие предположения. Тем не менее в ряде случаев использование уже существующих алгоритмов решения сформулированной задачи могло бы помочь пленникам пещеры. В частности, они могли бы оценить величину p, отражающую число существенных переменных или размерность фазового пространства, в котором разворачиваются процессы в наблюдаемой ими части реальности.
По-видимому, часть исторических явлений (в которых ключевыми являются макроэкономические, демографические и другие медленные процессы) допускает удовлетворительное динамическое описание. В то же время другая часть (ряд политических решений, многие военные столкновения и другие) возвращает нас к ситуации "плоскатиков на сфере" и проблемам теории управления.
В соответствии с этим развиваются несколько основных подходов к динамическому прогнозу исторических процессов. В первом, трудности получения "среднесрочного исторического прогноза" (10-20 лет) связывают с тем, что в изучаемой системе имеет место детерминированный хаос. Типичная локальная картина в этом случае представлена на рис.9. Система обладает чувствительностью к начальным данным и бесконечно близкие траектории в ней обычно экспоненциально разбегаются (см. рис.9).
Рис. 9. Устойчивость данной траектории x(t) зависит от поведения бесконечно близких траекторий.
И действительно, А.Ю.Андреевым и М.И.Левандовским была предложена модель, обладающая странным аттрактором [5]. Для описания забастовочного движения эта модель представляет собой модификацию известной в химической кинетике системы Ресслера, которая использовалась также при описании эпидемий. Построенная динамическая система имеет вид
= m (N-X) - bXZ
= bXZ - (m+a)Y
= aY - (m+g) Z
= gZ - mW
Здесь N --- общее число рабочих, занятых на предприятиях губернии, X --- число рабочих, еще не воспринявших информацию о забастовке, Y --- рабочие, согласившиеся забастовать, но не ведущие активную агитацию, Z --- рабочие, становящиеся агитаторами, W --- рабочие, отказавшиеся от участия в стачечной борьбе после одной из забастовок. Оказалось, что эта модель вполне удовлетворительно количественно описывает число рабочих, бастовавших во Владимирской губернии в 1895 --- 1905 гг. Любопытно, что одна из базовых моделей нелинейной динамики --- система Ресслера, оказалась весьма удобным и универсальным "строительным блоком" для построения математических моделей в нескольких областях.
Другой подход связан с представлением о точках бифуркации исторического процесса. В этой модели считается, что долговременные исторические изменения описываются динамической системой, зависящей от параметра l
= -U(x,l)/x,
Например, таким параметром может быть "историческое время". При изменении параметра в системе (8) может происходить бифуркация. Малые случайные воздействия при этом могут оказаться решающими при выборе ветви бифуркационной диаграммы. В исторической интерпретации это соответствует возрастанию роли отдельных личностей, появлению возможности влиять на ход исторических процессов с помощью малых воздействий. В терминологии нелинейной динамики, выбор ветви связывается с принципом "возникновения порядка через флуктуации" [16, 18]. В принципе, может быть разработана техника, позволяющая диагностировать точки бифуркации. Приведем пример, иллюстрируюший такой подход. В физике известен феномен критических флуктуаций, когда в точке фазового перехода возникают гигантские случайные отклонения, охватывающие всю систему. Аналогичные явления могут иметь место в точках бифуркации исторического процесса. Наглядный пример этого --- огромный рост тиража и влияния на общественную жизнь в годы так называемой "перестройки" журнала "Огонек". После перехода к новому общественному укладу этот журнал утратил влияние и стал заурядным изданием. Другие примеры дает анализ процессов выбора путей развития в ходе НЭПа [5].
Во всех этих моделях предполагается, что мы имеем систему с известным фазовым пространством сравнительно небольшой размерности. Тогда оправдано и применение методики реконструкции аттракторов, и построение моделей вида (7) и (8). В этой ситуации различные общества должны оказываться в близких точках фазового пространства. Должны быть "исторические аналоги". Техника поиска таких аналогов имела бы большое значение. Например, сегодня мы не можем сказать, насколько похожа "маленькая победоносная война" с Японией в начале века на "чеченскую войну". Однако этот вопрос поставлен вполне корректно и на нынешнем уровне, вероятно, может быть решен средствами исторического анализа и имитационного моделирования.
Вместе с тем можно ожидать, что ряд исторических процессов требует для своего динамического описания фазового пространства достаточно большой размерности. Типичный пример --- острое развитие внутриполитической ситуации, приводящее к военным действиям на внешнеполитической арене, к экспорту своих проблем вовне. Предсказуемы ли такие события? Действовать в соответствии с обрисованным выше подходом нельзя. Алгоритмы реконструкции аттракторов в пространстве большой размерности неэффективны. Феноменологическое описание требует знания многих трудно измеряемых параметров. Кроме того, в мировой истории описано множество событий, где волевые решения и случайности сыграли ключевую роль. Грубо говоря, получить динамический прогноз не удается, а статистический прогноз не нужен. В связи с этим разумно ввести новый класс математических моделей, которые можно условно назвать динамическими системами с джокерами.
Рис. 10. Фазовое пространство с джокером в области G2.
Мы хотим описать ситуацию, в которой процессы в части фазового пространства (обозначим эту часть G1), вполне предсказуемы и описываются динамической системой (см. рис.10)
=(),
или
n+1 = (n)
В другой части фазового пространства (G2) задано некоторое правило, определяющее где окажется точка в фазовом пространстве после того, как она попала из G1 в G2. Это правило мы и назовем джокером. Часть G2 может соответствовать "третьему измерению" в мире "плоскатиков", высшим размерностям при реконструкции аттракторов, "свободе воли" или непредсказуемым действиям политического руководства. Естественно предположить, что часть множества G2 гораздо меньше, чем G1.
Можно выделить три основных типа джокеров.
Джокер первого типа переносит точку, попавшую в G2, в некоторую фиксированную точку из множества G1 (детерминированный джокер). В частности, он описывает ситуацию, когда "рубят сук, на котором сидят". В конце концов мы всегда оказываемся на земле.
Можно выделить три основных типа джокеров.
Джокер первого типа переносит точку, попавшую в G2, в некоторую фиксированную точку из множества G1 (детерминированный джокер). В частности, он описывает ситуацию, когда "рубят сук, на котором сидят". В конце концов мы всегда оказываемся на земле.
Джокер второго типа переносит точку, попавшую в G2, с вероятностью pi в точкуi множестваG1. Например, мы бросаем монетку и решаем, устроить презентацию нашего банка в "Хилтоне" или объявить о банкротстве (вероятностный джокер).
Джокер третьего типа задается распределением вероятности p(), в соответствии с которым он переносит попавшую в G2 точку в разные точки из G1 (мы попали в крупные неприятности, и, чтобы выбраться из них, нужно выложить большую сумму; возможный размер суммы задается распределением вероятности p()).
Рис. 11. Пример отображения с джокером около начала координат, которое может описывать военные расходы небольшого княжества.
Построим простейшую модель, описывающую военную политику некого княжества в период междоусобных войн. Пусть параметром порядка являются военные расходы --- переменная xn, где n --- номер месяца, в котором они были сделаны. При пассивной военной политике военных походов не предпринимается, военные расходы уменьшаются (см. рис.11)
xn+1 = l xn(1-xn), l<1, x1= x' (10)
Предположим также, что мы имеем дело с сильным княжеством, которое не ждет больших неприятностей от соседей. С падением расходов возникают проблемы с содержанием военной дружины, падает авторитет князя, начинается борьба за власть. Поэтому, когда xn< e, надо предпринимать активные действия. Допустим, что с вероятностью p1 принимается решение о военном походе на северных, а с вероятностью p2 --- планируется "организовать систему коллективной безопасности" с южными соседями. Такую ситуацию описывает отображение (10), заданное на интервале e ? xn ? 1 (G1) и джокер второго рода, заданный в области 0 ? xn < e (G2) . С вероятностью p1 джокер переносит значение xn в точку a1 (поход на северных), с вероятностью p2 --- в точку a2 (экспедиция к южным). Северные расположены дальше, поэтому и затраты будут больше. В отсутствие джокера xn® 0 при n ®? и военный компонент политики перестает быть значимым. При наличии джокера в системе периодически возникают военные походы, ход каждого из которых (точнее, его финансирование) вполне предсказуем. Однако сказать, куда же мы направимся в следующий раз, вразумлять южных или укрощать северных, нельзя. В реальной ситуации это, разумеется, зависит от темперамента князя, мудрости бояр, взглядов его супруги и советника по национальной безопасности, а также от множества других факторов, которые нам неизвестны. Именно эту неопределенность и отражает джокер. Отметим, что множество других факторов, характеризующих княжество, будет зависить от уровня военных расходов, который может оказаться параметром порядка.
Обратим внимание на то, что джокер может радикально изменить ход процесса --- сделать установившийся процесс периодическим или хаотическим, или, напротив, внести упорядоченность в поведение системы. Он может приводить к эффектам, которые качественно отличаются от явлений, наблюдаемых в динамических системах с малым шумом. Анализ систем с джокерами ставит множество интересных математических задач [24]. С другой стороны, поиск джокеров, характеризующих историческую реальность, также может оказаться глубокой содержательной проблемой.
Пассионарный толчок и самоорганизованная критичность.
Пассионарии стремятся изменить окружающее и способны на это. Это они организуют далекие походы, из которых возвращаются немногие.
Л.Н.Гумилев
В настоящее время ряд крупных исторических событий объясняется исследователями в рамках теории этногенеза, развитой Л.Н.Гумилевым. В соответствии с этой теорией, развитие этноса в большой степени предопределено внутренними причинами, его саморазвитием [9]. Ключевой переменной, характеризующей стадию развития этноса, является уровень его пассионарности.
Эта величина определяется числом людей, которые способны в ущерб собственному благополучию или безопасности менять ценности, стандарты поведения, отношения, создавать новое. "При этом пассионарии выступают не только как непосредственные исполнители, но и как организаторы. Вкладывая свою избыточную энергию в организацию и управление соплеменниками на всех уровнях социальной иерархии, они, хотя и с трудом, вырабатывают новые стереотипы поведения, навязывают их всем остальным и создают таким образом новую этническую систему, новый этнос, видимый для истории", --- пишет Л.Н.Гумилев.
В ходе развития меняются императивы развития этноса, начиная от стремления к переустройству, проходя через поиск удачи, стремление к идеалу знания и красоты и далее к идеалу победы. Типичная зависимость пассионарности этноса от времени, выявленная Л.Н.Гумилевым, представлена на рис.12.
Рис. 12. Характерная зависимость пассионарности этноса от времени. Pki --- уровень пассионарного напряжения системы. Качественные характеристики этого уровня ("жертвенность" и т.д.) следует рассматривать как некую усредненную "оценку" представителей этноса. Одновременно в составе этноса есть люди, обладающие и другими отмеченными на рис. характеристиками, но господствует один тип людей;
i --- индекс уровня пассионарного напряжения системы, соответствующего определенному императиву поведения; i=-2, -1, ..., 6; при i=0 уровень пассионарного напряжения системы соответствует гомеостазу;
k --- количество субэтносов, составляющих систему на определенном уровне пассионарного напряжения; k=n+1, n+2, ..., n+21, где n --- первоначальное количество субэтносов в системе.
Примечание: Данная кривая --- обобщение сорока индивидуальных кривых этногенеза, построенных нами для различных этносов. Пунктиром обозначено падение пассионарности ниже уровня гомеостаза, наступающее вследствие этнического смещения (внешней агрессии).
В этой самосогласованной и убедительной концепции, подтвержденной многочисленными историческими изысканиями, наиболее уязвимым моментом, вероятно, является начальная стадия возникновения этноса, так называемый пассионарный толчок. Сам автор концепции связывал его c некими "мутациями" либо с неизвестными космофизическими факторами. Развитие нелинейной динамики показывает, что можно обойтись без этих не вполне понятных и вызывающих сомнение сущностей. Возможности для этого предоставляет активно развиваемая в последние годы теория самоорганизованной критичности [16, 20, 21].
Одним из принципиальных результатов психологии индивидуальных различий является вывод о том, что распределение большинства способностей в популяции характеризуется гауссовым законом с плотностью вероятности r(x) ~ exp((x-x20)/s2) с небольшим превышением в области низких способностей. Гауссов закон характеризует также сумму большого числа случайных величин с конечными дисперсией и средним. Эти законы возникают в теории надежности, в термодинамике и во многих других случаях. Однако эти представления, лежащие в основе статистики, теории принятия решений и множества технологических проектов, применимы далеко не всегда.
Например, закон Рихтера-Гутенберга, показывающий, как меняется число землетрясений с ростом их энергии, имеет степенной характер. В соответствии с ним число землетрясений с энергией большей E пропорционально E-b , где 0,8<b<1,1, в зависимости от сейсмичности района. Эти же закономерности характерны для селей, снежных лавин, биржевых крахов, инцидентов с ядерным оружием, с утечкой конфиденциальной информации.
В нелинейной динамике было продемонстрировано, что в основе этих явлений, вероятно, лежит один и тот же механизм. Здесь мы всюду имеем дело не с независимыми событиями, а со множеством взаимосвязанных подсистем или элементов. Можно предположить, что таким же образом дело обстоит и в социальных системах на масштабах, характерных для исторических событий.
Базовой моделью теории самоорганизованной критичности является модель "куча песка" [20, 21]. Попробуем дать историческую интерпретацию этой модели. Представим себе социальную структуру общества как набор элементов, каждый из которых характеризуется некоторым социальным статусом (величина h), а также связями с ближайшими в структуре элементами. Естественно предположить, что в простейшем случае связи локальны. Информационного управления не происходит, и в своих действиях человек прежде всего ориентируется на поведение своих близких. Допустим, что социальный статус одного из элементов случайно повысился (припишем это действиям его друзей или проделкам благосклонного джокера). Если это изменение не слишком велико, то друзья, знакомые и коллеги готовы ему порадоваться (получение звания, премии и т.п.). Но, если это изменение слишком велико (Вы получили Нобелевскую премию, огромное наследство и т.д.), у вас могут возникнуть проблемы, которые приведут к изменению как вашего статуса, так и статуса окружающих. По-существу, это универсальная картина событий, которые могут развертываться в самых разных сообществах. При очевидных упрощающих предположениях формализация этой ситуации приводит к модели "куча песка" либо к ее аналогам.
Компьютерный анализ показывает, что для таких систем в большом интервале масштабов характерны степенные закономерности. Общее число элементов социальной структуры n, статус которых изменился, и число событий N, в ходе которых произошло такое изменение, связаны степенной функцией N ~ n-a. Продолжительность всех этих событий, до того как структура перейдет в равновесное состояние, также определяется степенным законом T ~ n-b. При этом редкие катастрофические события оказываются наиболее важными. Если предположить, что такая картина отражает историческую реальность, то появляется возможность сопоставить шкале исторических масштабов различные события. Годы, десятилетия --- возникновение партий, предвыборных блоков, коалиций. Века --- изменение границ, рождение и гибель больших государств, изменение идеологии. Тысячелетия (гигантские лавины) --- жизнь этносов, мировых религий, цивилизаций.
Представляется интересным на имеющемся историческом материале провести количественное сопоставление результатов теории самоорганизованной критичности и реального хода исторических событий. При этом возникает интересная "проблема перенормировки". Число событий в обществе, общественных организаций и открывающихся возможностей, очевидно, связано с количеством людей, составляющих рассматриваемую общность. Например, число граждан Афин эпохи Перикла сравнимо с числом жильцов современного многоэтажного дома. Однако их вклад в жизнь общества и в мировую культуру несравнимы. По-видимому, надо вводить некоторый масштабный множитель. Результаты исследовательского проекта С.П.Капицы в области "исторической демографии" показывают, что это возможно сделать [22] (см. главу 4).
Исследование, проведенное И.Н.Трофимовой, А.Б.Потаповым и Н.А.Митиным [23], исходящих из элементарных фактов психологии индивидуальных различий и малых групп, показывает, какие неустойчивости могут привести к возникновению самоподдерживающейся социальной структуры, предлагающей новый стандарт отношений. Возможно, именно эти процессы и играют роль джокера на начальной стадии развития этногенеза.
Можно ожидать, что представления теории самоорганизованной критичности будут играть важную роль при построении "исторической механики".
Капица С., Курдюмов С., Малинецкий Г. Синергетика и прогнозы будущего
Литература
1. Малинецкий Г.Г, Кащенко С.А., ПотаповА.Б. и др. Математическое моделирование системы образования. Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. 1995. N100.
2. Малинецкий Г.Г. Высшая школа глазами математиков// Знание - сила. 1995. N10, с.16-25.
3. Гуриев С.М., Шахова М.Б. Модель самоорганизации торговых путей в экономике с несовершенной инфраструктурой// Матем. моделирование динамических процессов и систем. МФТИ, 1995, с.15-37.
4. Кургинян С. Седьмой сценарий. Часть 1. М.: Эксперим. творческий центр, 1992.
5. Математическое моделирование исторических процессов. М.: Ассоциация "История и компьютер", лаборатория исторической информатики истор. фак. МГУ, 1996.
6. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика --- ключ к теоретической истории? Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. 1995. N81.
7. Тойнби А.Дж. Если бы Филипп и Артаксеркс уцелели// Знание - сила. 1994. N8, с.60-65.
8. Тойнби А.Дж. Постижение истории. М.: Прогресс, 1991.
9. Гумилев Л.Н. География этноса в исторический период. Л.: Наука, 1990.
10. Дьяконов И.М. Пути истории. От древнейшего человека до наших дней. М.: Издат. фирма "Восточная литература" РАН, 1994.
11. Плохотников К.Э. Нормативная модель глобальной истории: информация, ресурсы, политика// Россия ХХI век. 1994. N8, с.80-91.
12. Гегель Г.В.Ф. Лекции по философии истории. Санкт-Петербург: Наука, 1993.
13. Ключевский В.О. Т. VI. Специальные курсы. М.: Мысль, 1989.
14. Гусейнова А.С., Павловский Ю.Н., Устинов В.А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М.: Наука, 1984.
15. Стенли Д., Брю Р. Экономикс. М.: Республика, 1993, т.1, 2.
16. Новое в синергетике. М.: Наука, 1996.
17. Malinetskii G. Synergetics, predictabily and deterministic chaos. In "Lims of predictabily", Springer Series in Synergetics. V.66, Springer Verlag, Berlin etc., p.75-141.
18. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992.
19. Гумилев Л.Н. От Руси к России. М.: Экопрос, 1992.
20. Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. Self-organized cricaly// Phys. Rev. A. 1988. V.38, N1, p.364-374.
21. Подлазов А.В. Новые аспекты самоорганизованной критичности. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1995. N86.
22. Капица С.П. Феноменологическая теория роста населения Земли// Успехи физ.наук. 1996. Т.166, N1, с.63-80.
23. Трофимова И.Н., Митин Н.А., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Динамика ансамблей с пеpеменной стpуктуpой. Препринт ИПМ им.М.В.Кел-ды-ша РАН. 1997. N34.
24. Белайчук Л.В., Малинецкий Г.Г. Проделки джокеров на одномеpных отобpажениях. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1997. N24.
25. Блок М. Апология истории или ремесло историка. М.: Наука, 1986.
26. Кузнецов Б.Г. История философии для физиков и математиков. М.: Наука, 1974.
27. Смирнов С.Г. Задачник по истории древнего мира. М.: Междунар. отношения. 1994.
28. История и компьютер: новые информационные технологии в исторических исследованиях и образовании. Max - Plank - Instut fur Geschichte, Gottingen, Moscow State Universy, 1993.
29. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979.
30. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980.
31. Носевич В.Н. Зарница или заря? Компьютерное моделирование исторических процессов// Сб."Круг идей: развитие исторической информатики". М.: Изд-во Моск. городского объединения архивов. с.73-87.
32. Бородкин Л.И. Компьютерное моделирование исторических процессов: еще раз о математических моделях// Там же, с.88-202.
33. Андреев А.Ю. К проблеме моделирования случайных динамических систем в анализе исторического процесса// Там же, с.103-114.
34. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.
35. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1970.
36. Turing A. The chemical basis of morphogenesis// Phyl. Trans. Roy. B., 1952. V.237, p.37-72.
37. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979.
38. Thom R. Stabile structurelle et morphogenese. N. Y. Benjamin, 1972.
39. Lims of predictabily/ Ed. Yu. Kravtzov. N. Y. etc.: Springer Verlag, 1994.
40. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.
41. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.
42. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.
43. Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1970.
44. Макиавелли Н. Избранные произведения. М.: Худож. литература, 1982.
45. Белинцев Б.Н. Физические основы биологического формообразования. М.: Наука, 1991.
46. Географическое пространство: соотношение знания и незнания. Первые сократические чтения по географии. М.: Росс. открытый ун. 1993.
47. Хаггет П. Пространственный анализ в экономической географии. М.: Прогресс, 1968.
48. Batty M. Generating urban forms from diffusive growth// Environ-ment and Planning A. 1991. V.23, p.511-544.
49. Крылов В.Ю., Морозов Ю.И. Кибернетические модели и психология. М.: Наука, 1984.
50. Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.Д. Введение в теорию конфликта. М.: Радио и связь, 1989.
51. Foias C., Sell G.R., Temam R. Inertial manifolds for nonlinear evolutionary equations// Journal of Differential Equations. 1988. V.773. N2, p.309-353.
52. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейность. Новые проблемы, новые возможности. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. N74. 1994.
53. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Митин Н.А., Шакаева М.С. Развитие высшей школы. Опыт компьютерного моделирования// Сб. тр. второй междунар. конф. "Математика, компьютер, образование", Москва --- Пущино. 1995. Вып.2, с.72-79.
54. Костылев И.А., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Параметры порядка в нейронной сети Хопфилда// Журн. вычисл. математики и матем. физики. 1994. Т.34. N11, с.1733-1741.
55. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. М.: Наука, 1994.
56. Странные аттракторы. М.: Мир, 1981.
57. Ясперс К. Смысл и назначение истории. М.: Республика, 1994.
58. Смирнов С. Сколько же раз мы рождались?// Знание - сила. 1994. N11, с.64-75.
59. Фоменко А.Т. Методы статистического анализа нарративных текстов и приложения к хронологии. М.: Изд-во Моск. университета. 1995.
60. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974.
61. Малинецкий Г.Г., Темкина А.Я. Моделирование роста и взаимодействия городов с помощью необратимых клеточных автоматов. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1993. N26.
62. Ласло Э. Век бифуркации. Постижение меняющегося мира// Путь. 1995. N7, с.3-129. newpage noindent
63. Математическое моделирование. Методы описания и исследования сложных систем. М.: Наука, 1989.
64. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во Моск. университета, 1983.
65. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций. М.: Сов. Радио. 1977.
66. Saperstein A.M., Mayer-Kress G. Chaos versus predictabily in formulating national strategic secury policy// Am. J. Phys. 1988. V.57. N3, p.217-223.
67. Бакай А.С., Сигов Ю.С. Многоликая турбулентность. М.: Знание, 1988.
68. Гегель Г.В.Ф. Энциклопедия философских наук, т.3. М.: Наука, 1970.
69. Энгельс Ф. Анти-Дюринг. М.: Изд-во полит. лит-ры, 1973.
70. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: Знание, 1990.
71. Гусейнов А.С., Павловский Ю.Н., Устинов В.А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М.: Наука, 1984.
72. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Антропный принцип в синергетике// Вопр. философии. 1997. N3. с.62-79.
73. Курдюмов С.П., Князева Е.Н. У истоков синергетического видения мира/ Сб. "Самоорганизация и наука. Опыт философского осмысления". М., 1994. И.Ф. РАН, с.162-186.
74. Малинецкий Г.Г., Митин Н.А. Нелинейная динамика в проблеме безопасности. Сб. "Новое в синергетике. Загадка мира неравновесных структур". М.: Наука, 1996, с.191-214.
75. Borodkin L.I. Mathematical models of historical processes: from the existing to the emerging// Phystech J. 1996. V.2. N1, p.67-75.
76. Бородкин Л.И. Математические модели в исторических исследованиях: deus ex machina?/ Сб. "Математическое моделирование исторических процессов". М.: Ассоциация "История и компьютер". с.6-28.
77. Бродель Ф. Структуры повседневности: возможное и невозможное. М.: Прогресс. 1986. Т.1.
78. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика и историческая механика// Общественные науки и современность. 1997. N2.
79. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика --- ключ к теоретической истории?// Общественные науки и современность. 1996. N4, с.105-112.
80. Malinetskii G.G. "Historical mechanics" and nonlinear dynamics// Phystech J. 1996. V.2. N5, p74-85.
81. Малинецкий Г.Г. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997.
82. Мелик-Гайказян Н.В. Синергетическая интерпретация проблемы "двух культур" и межпредметные связи/ Сб. "Синергетика и образование". М.: Гнозис. 1997.
83. Назаретян А.П. Модели самоорганизации в науках о человеке и обществе/ Там же, с.95-104.
2. Малинецкий Г.Г. Высшая школа глазами математиков// Знание - сила. 1995. N10, с.16-25.
3. Гуриев С.М., Шахова М.Б. Модель самоорганизации торговых путей в экономике с несовершенной инфраструктурой// Матем. моделирование динамических процессов и систем. МФТИ, 1995, с.15-37.
4. Кургинян С. Седьмой сценарий. Часть 1. М.: Эксперим. творческий центр, 1992.
5. Математическое моделирование исторических процессов. М.: Ассоциация "История и компьютер", лаборатория исторической информатики истор. фак. МГУ, 1996.
6. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика --- ключ к теоретической истории? Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН. 1995. N81.
7. Тойнби А.Дж. Если бы Филипп и Артаксеркс уцелели// Знание - сила. 1994. N8, с.60-65.
8. Тойнби А.Дж. Постижение истории. М.: Прогресс, 1991.
9. Гумилев Л.Н. География этноса в исторический период. Л.: Наука, 1990.
10. Дьяконов И.М. Пути истории. От древнейшего человека до наших дней. М.: Издат. фирма "Восточная литература" РАН, 1994.
11. Плохотников К.Э. Нормативная модель глобальной истории: информация, ресурсы, политика// Россия ХХI век. 1994. N8, с.80-91.
12. Гегель Г.В.Ф. Лекции по философии истории. Санкт-Петербург: Наука, 1993.
13. Ключевский В.О. Т. VI. Специальные курсы. М.: Мысль, 1989.
14. Гусейнова А.С., Павловский Ю.Н., Устинов В.А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М.: Наука, 1984.
15. Стенли Д., Брю Р. Экономикс. М.: Республика, 1993, т.1, 2.
16. Новое в синергетике. М.: Наука, 1996.
17. Malinetskii G. Synergetics, predictabily and deterministic chaos. In "Lims of predictabily", Springer Series in Synergetics. V.66, Springer Verlag, Berlin etc., p.75-141.
18. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А.А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992.
19. Гумилев Л.Н. От Руси к России. М.: Экопрос, 1992.
20. Bak P., Tang C., Wiesenfeld K. Self-organized cricaly// Phys. Rev. A. 1988. V.38, N1, p.364-374.
21. Подлазов А.В. Новые аспекты самоорганизованной критичности. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1995. N86.
22. Капица С.П. Феноменологическая теория роста населения Земли// Успехи физ.наук. 1996. Т.166, N1, с.63-80.
23. Трофимова И.Н., Митин Н.А., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Динамика ансамблей с пеpеменной стpуктуpой. Препринт ИПМ им.М.В.Кел-ды-ша РАН. 1997. N34.
24. Белайчук Л.В., Малинецкий Г.Г. Проделки джокеров на одномеpных отобpажениях. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1997. N24.
25. Блок М. Апология истории или ремесло историка. М.: Наука, 1986.
26. Кузнецов Б.Г. История философии для физиков и математиков. М.: Наука, 1974.
27. Смирнов С.Г. Задачник по истории древнего мира. М.: Междунар. отношения. 1994.
28. История и компьютер: новые информационные технологии в исторических исследованиях и образовании. Max - Plank - Instut fur Geschichte, Gottingen, Moscow State Universy, 1993.
29. Моисеев Н.Н. Математика ставит эксперимент. М.: Наука, 1979.
30. Постон Т., Стюарт И. Теория катастроф и ее приложения. М.: Мир, 1980.
31. Носевич В.Н. Зарница или заря? Компьютерное моделирование исторических процессов// Сб."Круг идей: развитие исторической информатики". М.: Изд-во Моск. городского объединения архивов. с.73-87.
32. Бородкин Л.И. Компьютерное моделирование исторических процессов: еще раз о математических моделях// Там же, с.88-202.
33. Андреев А.Ю. К проблеме моделирования случайных динамических систем в анализе исторического процесса// Там же, с.103-114.
34. Моисеев Н.Н. Математические задачи системного анализа. М.: Наука, 1981.
35. Нейман Дж. Теория самовоспроизводящихся автоматов. М.: Мир, 1970.
36. Turing A. The chemical basis of morphogenesis// Phyl. Trans. Roy. B., 1952. V.237, p.37-72.
37. Николис Г., Пригожин И. Самоорганизация в неравновесных системах. М.: Мир, 1979.
38. Thom R. Stabile structurelle et morphogenese. N. Y. Benjamin, 1972.
39. Lims of predictabily/ Ed. Yu. Kravtzov. N. Y. etc.: Springer Verlag, 1994.
40. Уоссермен. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.
41. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. М.: Наука, 1988.
42. Хакен Г. Синергетика. М.: Мир, 1980.
43. Кун Т. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1970.
44. Макиавелли Н. Избранные произведения. М.: Худож. литература, 1982.
45. Белинцев Б.Н. Физические основы биологического формообразования. М.: Наука, 1991.
46. Географическое пространство: соотношение знания и незнания. Первые сократические чтения по географии. М.: Росс. открытый ун. 1993.
47. Хаггет П. Пространственный анализ в экономической географии. М.: Прогресс, 1968.
48. Batty M. Generating urban forms from diffusive growth// Environ-ment and Planning A. 1991. V.23, p.511-544.
49. Крылов В.Ю., Морозов Ю.И. Кибернетические модели и психология. М.: Наука, 1984.
50. Дружинин В.В., Конторов Д.С., Конторов М.Д. Введение в теорию конфликта. М.: Радио и связь, 1989.
51. Foias C., Sell G.R., Temam R. Inertial manifolds for nonlinear evolutionary equations// Journal of Differential Equations. 1988. V.773. N2, p.309-353.
52. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Нелинейность. Новые проблемы, новые возможности. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. N74. 1994.
53. Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б., Митин Н.А., Шакаева М.С. Развитие высшей школы. Опыт компьютерного моделирования// Сб. тр. второй междунар. конф. "Математика, компьютер, образование", Москва --- Пущино. 1995. Вып.2, с.72-79.
54. Костылев И.А., Малинецкий Г.Г., Потапов А.Б. Параметры порядка в нейронной сети Хопфилда// Журн. вычисл. математики и матем. физики. 1994. Т.34. N11, с.1733-1741.
55. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных систем. М.: Наука, 1994.
56. Странные аттракторы. М.: Мир, 1981.
57. Ясперс К. Смысл и назначение истории. М.: Республика, 1994.
58. Смирнов С. Сколько же раз мы рождались?// Знание - сила. 1994. N11, с.64-75.
59. Фоменко А.Т. Методы статистического анализа нарративных текстов и приложения к хронологии. М.: Изд-во Моск. университета. 1995.
60. Тихонов А.Н., Арсенин В.Я. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974.
61. Малинецкий Г.Г., Темкина А.Я. Моделирование роста и взаимодействия городов с помощью необратимых клеточных автоматов. Препринт ИПМ им.М.В.Келдыша РАН. 1993. N26.
62. Ласло Э. Век бифуркации. Постижение меняющегося мира// Путь. 1995. N7, с.3-129. newpage noindent
63. Математическое моделирование. Методы описания и исследования сложных систем. М.: Наука, 1989.
64. Краснощеков П.С., Петров А.А. Принципы построения моделей. М.: Изд-во Моск. университета, 1983.
65. Саати Т.Л. Математические модели конфликтных ситуаций. М.: Сов. Радио. 1977.
66. Saperstein A.M., Mayer-Kress G. Chaos versus predictabily in formulating national strategic secury policy// Am. J. Phys. 1988. V.57. N3, p.217-223.
67. Бакай А.С., Сигов Ю.С. Многоликая турбулентность. М.: Знание, 1988.
68. Гегель Г.В.Ф. Энциклопедия философских наук, т.3. М.: Наука, 1970.
69. Энгельс Ф. Анти-Дюринг. М.: Изд-во полит. лит-ры, 1973.
70. Павловский Ю.Н. Имитационные системы и модели. М.: Знание, 1990.
71. Гусейнов А.С., Павловский Ю.Н., Устинов В.А. Опыт имитационного моделирования исторического процесса. М.: Наука, 1984.
72. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Антропный принцип в синергетике// Вопр. философии. 1997. N3. с.62-79.
73. Курдюмов С.П., Князева Е.Н. У истоков синергетического видения мира/ Сб. "Самоорганизация и наука. Опыт философского осмысления". М., 1994. И.Ф. РАН, с.162-186.
74. Малинецкий Г.Г., Митин Н.А. Нелинейная динамика в проблеме безопасности. Сб. "Новое в синергетике. Загадка мира неравновесных структур". М.: Наука, 1996, с.191-214.
75. Borodkin L.I. Mathematical models of historical processes: from the existing to the emerging// Phystech J. 1996. V.2. N1, p.67-75.
76. Бородкин Л.И. Математические модели в исторических исследованиях: deus ex machina?/ Сб. "Математическое моделирование исторических процессов". М.: Ассоциация "История и компьютер". с.6-28.
77. Бродель Ф. Структуры повседневности: возможное и невозможное. М.: Прогресс. 1986. Т.1.
78. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика и историческая механика// Общественные науки и современность. 1997. N2.
79. Малинецкий Г.Г. Нелинейная динамика --- ключ к теоретической истории?// Общественные науки и современность. 1996. N4, с.105-112.
80. Malinetskii G.G. "Historical mechanics" and nonlinear dynamics// Phystech J. 1996. V.2. N5, p74-85.
81. Малинецкий Г.Г. Хаос, структуры, вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997.
82. Мелик-Гайказян Н.В. Синергетическая интерпретация проблемы "двух культур" и межпредметные связи/ Сб. "Синергетика и образование". М.: Гнозис. 1997.
83. Назаретян А.П. Модели самоорганизации в науках о человеке и обществе/ Там же, с.95-104.
84. Шупер В.А. Самоорганизация городского расселения. М.: Наука. 1995.
Комментариев нет:
Отправить комментарий