В отличие от адептов кибернетического анализа, получившего развитие во время Второй мировой войны и в послевоенный период, исследователи, работавшие с точки зрения теории сложных систем, подчеркивали значимость позитивной обратной связи, выводящей системы из состояния равновесия. Небольшие изменения способны вызывать в системах крупные, нелинейные сдвиги (Arthur 2013: 3–5). Системам свойственно отсутствие пропорциональности, или «нелинейность», между видимыми «причинами» и «следствиями» (Nicolis 1995). Такие внешне незначительные причины по большей части непредсказуемы, их трудно предвидеть, хотя при ретроспективном взгляде их и можно объяснить. Таким образом, хотя системы могут пребывать в стабильном состоянии на протяжении долгого времени «блокировок», некоторые несущественные причины могут привести к появлению новых «путей» их развития. Соответственно, системам не свойственна абсолютная стабильность, и иногда применительно к ним используется термин «мета-стабильность».
Подход с точки зрения сложных систем подчеркивает существование множественных форм «организации» сложных самонастраивающихся систем. Они эволюционируют, адаптируются и самоорганизуются. Каждая из систем проявляет свойства, которые необязательно присутствуют в отдельных ее элементах. Свойства системы возникают без какой-либо «направляющей руки». Эти эмерджентные свойства могут быть связаны с конфликтами, изменениями и трансформациями. Таким образом, системы адаптируются и эволюционируют по мере того, как они самоорганизуются с течением времени. Подобные сложные взаимодействия напоминают лабиринт, стены которого меняют свою конфигурацию, когда человек проходит его. Соответственно, чтобы приспособиться к трансформациям, происходящим каждый раз, когда лабиринт проходит новый человек, требуются новые решения. Теория сложных систем включает в себя изучение последствий динамичных и частично непредсказуемых взаимодействий между элементами, составляющими любую систему.
Хотя специалисты часто говорят об ускорении процесса изменений, якобы свойственном современному миру, это не совсем так, поскольку некоторые системы могут оставаться в стабильном состоянии на протяжении долгого времени. Системы выживают благодаря предопределенности, под которой понимается модель процессов, в рамках которой системы развиваются посредством «блокирования»; при этом для формирования «пути» нужен лишь ряд малозначимых факторов. Подобное блокирование означает, что «окружающие» социальные институты имеют большое значение для развития систем в долгосрочной перспективе, как только системы встают на определенный путь (North 1990: 104; Норт 1997: 133; классическим примером эффекта блокировки может служить традиционная раскладка компьютерной клавиатуры). Системы способны выживать на протяжении долгого времени вопреки наличию мощных сил, которые «должны» были бы подорвать их заблокированность и необратимость (Arthur 1994; Mahoney 2000). Соответственно, будущее нельзя считать «пустым». Подобным системам свойственны одновременно мощь и хрупкость (Ormerod 2012: 18). Пригожин утверждает:
Если бы мир состоял из устойчивых динамических систем, то он радикально отличался бы от того мира, который мы наблюдаем вокруг. Это был бы статичный, предсказуемый мир, но делать какие-либо предсказания было бы просто излишне.
В том мире, в котором мы живем, флуктуации, бифуркации и неустойчивости встречаются на всех уровнях. Устойчивые системы, порождающие определенность, соответствуют только идеализациям, или аппроксимациям (Prigogine 1997: 55; Пригожин 2000: 53).
Изменениям нелинейны; «причины» и «следствия» необязательно пропорциональны друг другу; индивидуальные и статистические уровни анализа неравнозначны, а системные эффекты не возникают в результате сложения отдельных компонентов.
Более того, время не считается измерением, относительно которого происходит движение систем. Предполагается, что системы конституируются через свое становление, через процесс, через то, что философ Альфред Норт Уайтхед и другие называли «стрелой времени» (Whitehead 1929; Уайтхед 1990). Таким образом, при подходе с точки зрения теории сложных систем нет разницы между состояниями равновесия и состояниями роста: все системы динамичны и процессуальны, а зарождение новых структур и отмирание старых зачастую происходит непредсказуемым образом.
В частности, могут возникать моменты большей открытости, когда кости еще не брошены, и на игровом столе могут быть разыграны разные варианты будущего. Не то чтобы у таких изменений не было причин, но здесь речь идет о будущем, которое уже не столь сводимо к существующим заблокированным системам. Несмотря на наличие долгосрочных предопределенностей, о которых говорилось выше, ни одна система не может оставаться неизменной все время. Согласно Эндрю Эбботту, существует «вероятность проявления ряда действий, в результате которых в замок будет вставлен ключ и наступит важный поворотный момент» (Abbott 2001: 257).
Важные поворотные моменты представляют собой то, что физики определяют термином «фазовые переходы» – например, применительно к переходу воды из жидкого состояния в твердое при замерзании (Arthur 2013: 10–11; Nicolis 1995). Речь здесь идет о «неопределенности», а не просто о рисках, и подобные переходы крайне трудно «предсказать». Специалистами, занятыми проблематикой изменения климата, активно обсуждается вероятность фазового перехода в случае возможного увеличения среднемировых температур на несколько градусов в течение нескольких ближайших столетий, что приведет к таянию значительной части полярных льдов.
Эрвин Ласло в связи с этим говорит о переломных «точках хаоса», в которых осуществляется переход систем с одного пути на другой (Laszlo 2006; Ласло 2011). В странах глобального Севера одним из таких моментов стал период, пришедшийся примерно на 1990 г., когда многие политические, информационные и коммуникационные системы синхронно прошли стадии адаптации и эволюции и оказались в обобщенной «точке хаоса». Это стечение обстоятельств привело среди прочего к возникновению интернета, исчезновению коммунизма советского образца, появлению нового формата новостных передач – круглосуточного вещания в прямом эфире, введению ежедневных торгов в круглосуточном режиме на основных финансовых рынках, стремительному распространению мобильных телефонов и появлению более дешевых бизнес-моделей в сфере транспорта и связи (Urry 2007: 5–7; Урри 2012а: 70–73).
Таким образом, если система проходит определенный порог, изменения могут быть не постепенными, а резкими. «Переключения» системы осуществляются посредством положительной обратной связи и того, что Брайан Артур называет «распространением изменений через взаимосвязанное поведение» (Arthur 2013: 11). Одним из примеров здесь может служить проведенный Кейнсом анализ падения доверия потребителей, которое каскадным образом распространяется в среде населения, провоцируя через механизмы положительной обратной связи крупные экономические и социальные кризисы (Keynes 1936; Кейнс 2007). В системе происходит переворот, как, например, тогда, когда с начала 1990-х гг. начался стремительный рост интернета и миллиарды людей и организаций адаптировались к нему и эволюционировали вместе с ним (Gore 2013). Еще один пример: в середине 1990-х практически одновременно все офисные работники обнаружили, что им нужны факсы, в результате чего продажи данных устройств в течение последующих нескольких лет взлетели до небес. Отправка и прием факсимильных сообщений быстро вошли в моду, а система связи между организациями преобразилась, причем каждая организация равнялась в этом на другие. Копирование деятельности одних организаций другими было абсолютно нормальным явлением, поскольку полностью соответствовало выведенным Кейнсом практическим правилам относительно того, как именно людям следовало вести себя в экономической и социальной жизни (см.: Ormerod 2012: 94–97). Подражание другим и, соответственно, стадное поведение часто представляют собой «рациональный» образ действий для каждого индивида и ключевой фактор для формирования представлений об определенных вариантах будущего и их реализации – в рассматриваемом примере речь идет об объединении всех организаций посредством сети факсов.