Введение

Система, поведение которой нельзя автоматически предсказать, исходя из её составляющих.

Комплексная адаптивная система – это система, сложная тем, что представляет собой динамическую сеть взаимодействий, однако поведение целого может быть непредсказуемым, основываясь на поведении отдельных компонентов. Она адаптивна, поскольку индивидуальное и коллективное поведение изменяется и самоорганизуется в ответ на изменения, вызванные отдельным микрособытием или совокупностью событий. Это «сложное макроскопическое объединение» относительно «похожих и частично связанных микроструктур», сформированное для адаптации к изменяющейся среде и повышения живучести как макроструктуры. Изучение сложных адаптивных систем, являющихся частью нелинейных динамических систем, – это междисциплинарная область, стремящаяся объединить знания из естественных и социальных наук для разработки системных моделей и понимания, учитывающих гетерогенных агентов, фазовые переходы и эмерджентное поведение.

Обзор

Термин «сложные адаптивные системы», или «наука о сложности», часто используется для описания слабо организованной академической области, возникшей вокруг изучения таких систем. Наука о сложности – это не единая теория, она включает в себя несколько теоретических подходов и является междисциплинарной, стремясь найти ответы на фундаментальные вопросы о живых, адаптируемых и изменяющихся системах. Сложные адаптивные системы могут использовать жесткие или мягкие подходы. Жесткие теории используют формальный язык, который является точным, склонны рассматривать агентов как обладающих осязаемыми свойствами и обычно видят объекты в поведенческой системе, которыми можно манипулировать. Мягкие теории используют естественный язык и повествования, которые могут быть неточными, а агенты – это субъекты, обладающие как осязаемыми, так и неосязаемыми свойствами. Примеры жестких теорий сложности включают в себя комплексные адаптивные системы (CAS) и теорию живучести, а класс мягких теорий – теорию жизнеспособных систем. Многие теоретические положения, рассматриваемые в жестких теориях, также применимы к мягким теориям. Отныне основное внимание будет уделено CAS. Изучение CAS фокусируется на сложных, эмерджентных и макроскопических свойствах системы. Типичные примеры сложных адаптивных систем включают: климат, города, фирмы, рынки, правительства, отрасли, экосистемы, социальные сети, энергосети, рои животных, транспортные потоки, колонии социальных насекомых (например, муравьев), Интернет и киберпространство – состоящие, взаимодействующие и управляемые сложным сочетанием человеко-машинных взаимодействий, также рассматриваются как сложные адаптивные системы. Термин «сложная адаптивная система» был введен в 1968 году социологом Уолтером Ф. Бакли, который предложил модель культурной эволюции, рассматривающую психологические и социокультурные системы как аналогичные биологическим видам. В современном контексте сложная адаптивная система иногда связывается с меметикой или предлагается как ее переформулировка. Однако Майкл Д. Коэн и Роберт Аксельрод утверждают, что этот подход не является социальным дарвинизмом или социобиологией, поскольку, хотя концепции вариации, взаимодействия и отбора могут применяться, например, к моделированию «популяций бизнес-стратегий», детальные эволюционные механизмы часто явно небиологичны. Таким образом, сложная адаптивная система больше похожа на идею Ричарда Докинза о репликаторах.

Общие свойства

Что отличает CAS от чистой многоагентной системы (MAS) – это акцент на свойства и характеристики высшего порядка, такие как самоподобие, сложность, эмерджентность и самоорганизация. MAS определяется как система, состоящая из множества взаимодействующих агентов, в то время как в CAS как агенты, так и сама система являются адаптивными, а система обладает самоподобием. CAS – это сложная, самоподобная совокупность взаимодействующих, адаптивных агентов. Комплексные адаптивные системы характеризуются высокой степенью адаптивности, обеспечивающей им устойчивость к воздействию возмущений. Другими важными свойствами являются адаптация (или гомеостаз), коммуникация, кооперация, специализация, пространственная и временная организация, а также воспроизводство. Они встречаются на всех уровнях: клетки специализируются, адаптируются и размножаются подобно более крупным организмам. Коммуникация и кооперация происходят на всех уровнях – от уровня агента до уровня системы. Силы, обуславливающие кооперацию между агентами в такой системе, в некоторых случаях можно анализировать с помощью теории игр.

Эволюция сложности

Живые организмы — сложные адаптивные системы. Хотя сложность трудно поддаётся количественной оценке в биологии, эволюция породила удивительно сложные организмы. Это наблюдение привело к распространённому заблуждению о том, что эволюция прогрессивна и ведёт к так называемым «более высоким организмам». Если бы это было в целом справедливо, эволюция обладала бы активной тенденцией к усложнению. Как показано ниже, в этом типе процесса значение наиболее распространённой степени сложности увеличивалось бы со временем. Действительно, некоторые моделирования искусственной жизни показали, что возникновение CAS является неизбежной особенностью эволюции. Однако идея общей тенденции к усложнению в эволюции также может быть объяснена пассивным процессом. Простые организмы составляют около половины мировой биомассы и подавляющее большинство биоразнообразия Земли. Следовательно, простая жизнь остаётся доминирующей на Земле, а сложная жизнь кажется более разнообразной лишь из-за предвзятости выборки. Отсутствие общей тенденции к усложнению в биологии не исключает существования сил, направляющих системы к усложнению в отдельных случаях. Эти незначительные тенденции уравновешиваются другими эволюционными факторами, которые приводят системы к менее сложным состояниям.