Азбука системного мышления
Шрифт:
Поведение системы становится более интересным, если коэффициенты рождаемости и смертности со временем меняются. Когда ООН делала долговременные прогнозы изменения численности населения, предполагалось, что по мере промышленного развития стран средний коэффициент рождаемости будет уменьшаться (приближаясь к уровню воспроизводства, когда на одну женщину в среднем приходится 1,85 ребенка). До недавнего времени предполагалось, что коэффициент смертности тоже будет снижаться, однако медленнее, поскольку он и так невелик в большинстве стран мира. Однако из-за эпидемии ВИЧ/СПИДа теперь ООН выдвигает предположение о том, что рост ожидаемой продолжительности жизни в ближайшие 50 лет в ре-
Рис. 23.
гионах, где распространены ВИЧ и СПИД, будет гораздо медленнее, чем оценивалось раньше.
Изменение потоков (рождаемость и смертность) вызывает изменение во времени величины запаса (численность населения), и график меняется. Если, к примеру, к 2035 г. рождаемость в мире снизится и сравняется со смертностью, и после этого соответствующие коэффициенты останутся неизменными, то численность населения стабилизируется (это показано на рис. 24). Рождение детей будет точно восполнять естественную убыль населения, установится динамическое равновесие.
Такое изменение в поведении называется обратимым доминированием циклов обратной связи. Доминирование — очень важное понятие в системном мышлении. Если один цикл доминирует над другим, он в большей степени определяет поведение системы. В системах зачастую бывает несколько конкурирующих петель обратной связи, работающих одновременно, но именно доминирующий цикл определяет поведение системы.
В нашем примере поначалу коэффициент рождаемости был больше коэффициента смертности, и доминировал
Рис. 24. Если рождаемость сравнивается со смертностью, численность населения стабилизируется
усиливающий цикл, ответственный за рост численности населения. В результате система демонстрировала экспоненциальный рост. Однако по мере того, как уменьшался коэффициент рождаемости, этот цикл постепенно становился слабее. Под конец он сравнялся по мощности с балансирующим циклом, отвечающим за смертность, и тогда установилось динамическое равновесие. При равновесии ни один из циклов не является доминирующим.
Обратимое доминирование присутствовало и в системе с термостатом: когда температура на улице существенно понижалась, утечки тепла в доме с плохо выполненной теплоизоляцией настолько усиливались, что обогреватель уже не справлялся с ними, поэтому в комнате становилось ощутимо холоднее. Если раньше доминировал цикл, отвечающий за нагрев, то потом основное воздействие ьа систему оказывал цикл охлаждения.
Сложное поведение систем часто объясняется переходом доминирования от одного цикла обратной связи к другому. В этом случае в разные моменты времени поведение системы определяют разные петли обратной связи.
Система, запасом в которой выступает численность населения, может вести себя ограниченным числом способов в зависимости от того, как меняются переменные, определяющие, кто «захватит управление» системой, — то есть коэффициенты рождаемости и смертности. В простой системе с одним усиливающим и одним балансирующим циклом таких ключевых переменных очень мало. Запас, управляемый усиливающим и балансирующим циклами, будет экспоненциально расти, если доминирует усиливающий цикл; будет постепенно снижаться, если
доминирует балансирующий цикл; и не будет меняться, если циклы окажутся одинаковой мощности (все эти варианты показаны на рис. 25). Если же отношение между этими циклами
Рис. 25. Три возможных варианта изменения численности населения: рост, постепенное снижение или стабилизация на каком-то уровне
меняется во времени, то система будет демонстрировать то первый, то второй, то третий вариант поведения (это иллюстрирует рис. 26).
Выбранные сценарии поведения системы — если речь идет о численности населения — можно назвать провокационными, но зато они прекрасно иллюстрируют особенности моделей и показывают, каким в принципе может быть развитие событий. Всякий раз, когда вы имеете дело
Рис. 26. Обратимое доминирование циклов рождаемости и смертности
со сценариями (а ведь экономические прогнозы, такие как бюджет компании на будущий год, прогноз биржевого маклера — это все сценарии, равно как и прогнозы погоды, и предсказание изменения климата...), вопрос в том, насколько точно модель описывает реальную систему.
Могут ли движущие силы изменяться таким образом? (Как обычно изменяются коэффициенты рождаемости и смертности и как они в принципе могут изменяться?)
Если могут, то будет ли система реагировать именно так? (Действительно ли рождаемость и смертность изменяют запас — численность населения — так, как мы привыкли считать?)
Что управляет движущими силами? (Что влияет на коэффициент рождаемости? На коэффициент смертности?)
На первый из приведенных вопросов ответить с точностью нельзя. Можно лишь предположить, что будет в будущем, а такие предположения в принципе не могут быть точными. Даже если вы интуитивно или на основе опыта
в чем-то уверены, невозможно доказать (или опровергнуть) вашу правоту до тех пор, пика будущее не наступит. Системный анализ позволяет проверить ряд возможных сценариев, чтобы посмотреть, какими могут быть последствия при том или ином изменении движущих сил. В этом состоит одна из целей системного анализа. Но определить, насколько правдоподобен тот или иной сценарий, способен ли он воплотиться в жизнь, можете только вы сами.
Системно-динамический анализ не предназначен для того, чтобы предсказывать, что произойдет. Он позволяет выяснить, что может произойти, если те или иные движущие силы поведут себя так или иначе.
Системно-динамические модели рассматривают возможные сценарии будущего поведения и отвечают на вопрос «Что, если...?».
Второй вопрос — будет ли система в действительности вести себя таким образом? — требует научного подхода, чтобы оценить, насколько адекватна модель, насколько точно она имитирует поведение реальной системы. Независимо от того, как вы себе представляете будущее изменение движущих сил, будет ли система вести себя соответственно их изменениям?