Nauka o złożoności

Definicja robocza

Nauka o złożoności (complexity science) to badanie systemów złożonych z wielu oddziałujących składników, w których własności całości — wzorce, struktury, zachowania — wyłaniają się z lokalnych reguł, a nie są zapisane w żadnym składniku ani w centralnym planie. Operacyjnie: pytamy, jak proste reguły oddziaływania i sprzężenia zwrotne wytwarzają porządek, adaptację, prawa potęgowe i nagłe przejścia, oraz gdzie leżą granice przewidywania. Potocznie „złożoność” oznacza wszystko, co trudne i wielowątkowe; technicznie dotyczy układów, w których liczba i nieliniowość oddziaływań sprawia, że redukcja do części niczego nie wyjaśnia. Nauka o złożoności jest programem badawczym i zbiorem narzędzi (automaty komórkowe, modele agentowe, teoria sieci, analiza skalowania), a nie jedną teorią.

Geneza i rodowód

Pole ma dwie prehistorie i jedną datę założycielską. Pierwsza prehistoria to pytania o organizację: Warren Weaver w eseju Science and Complexity (1948) odróżnił problemy prostoty (dwie zmienne), złożoności niezorganizowanej (miliardy cząstek, statystyka) i złożoności zorganizowanej (umiarkowana liczba silnie powiązanych zmiennych), uznając tę ostatnią za zadanie nauki drugiej połowy stulecia. Druga prehistoria to automaty i cybernetyka: wykłady von Neumanna o automatach samoreprodukujących, prace Wienera i Ashby’ego. Programowy tekst Philipa W. Andersona More Is Different (1972) dostarczył uzasadnienia filozoficznego: zdolność sprowadzenia wszystkiego do praw fundamentalnych nie daje zdolności odtworzenia z nich zjawisk wyższego poziomu. Datą założycielską jest rok 1984, gdy George Cowan, Murray Gell-Mann i grupa fizyków z Los Alamos powołali Santa Fe Institute, poświęcony „złożonym systemom adaptacyjnym”; dołączyli do nich m.in. Kenneth Arrow, John Holland, Stuart Kauffman i W. Brian Arthur, a później Geoffrey West. Od lat 90. program rozszerzył się na ekonofizykę i naukę o sieciach, a równolegle został przechwycony przez literaturę menedżerską, w której „złożoność” stała się ozdobnikiem każdej prezentacji o niepewności.

Rodowód środkowoeuropejski

Trzy wcześniejsze sformułowania z regionu dotyczą trzech filarów późniejszej dyscypliny: progu złożoności, nauki o całościach i granic przewidywalności. John von Neumann, który matematyczną formację i doktorat (1926) uzyskał w Budapeszcie, w wykładach wygłoszonych w Urbanie w grudniu 1949 r. (wydanych w 1966 r. przez Arthura W. Burksa jako Theory of Self-Reproducing Automata) postawił tezę o minimalnym poziomie „komplikacji”: poniżej niego automaty wytwarzają tylko prostsze od siebie, powyżej synteza może stać się wybuchowa. Jest to wcześniejsze sformułowanie idei progu, od której dyscyplina zaczyna opowieść o sobie. Ludwig von Bertalanffy, wykształcony w Wiedniu i związany z tamtejszym uniwersytetem do 1948 r., zaproponował w 1950 r. ogólną teorię systemów jako naukę o prawidłowościach wspólnych organizmom, maszynom i społeczeństwom; program Santa Fe powtórzył ten zamiar z innymi narzędziami. Friedrich A. Hayek, uformowany na Uniwersytecie Wiedeńskim, w eseju The Theory of Complex Phenomena (1964) rozróżnił zjawiska proste i złożone i twierdził, że dla tych drugich osiągalne jest tylko „wyjaśnienie zasady” i przewidywanie wzorca. Dla żadnego z tych trzech tekstów nie znaleźliśmy dowodu, że wprost ukształtował teksty założycielskie Santa Fe; to antycypacje, nie wpływy.

Dlaczego teraz

W latach 2018–2026 pojęcie wróciło z trzech kierunków. Pierwszy to pandemia COVID-19: modele epidemiologiczne, sieci kontaktów i spory o progi odporności zbiorowej pokazały publicznie, czym są nieliniowość i wrażliwość na parametry. Drugi to Nagroda Nobla z fizyki w 2021 r. dla Syukuro Manabego, Klausa Hasselmanna i Giorgia Parisiego, przyznana wprost za badania systemów złożonych, od klimatu po szkła spinowe; to instytucjonalne uznanie pola, które przez trzydzieści lat musiało tłumaczyć się z własnej nazwy. Trzeci to duże modele językowe: dyskusja o „zdolnościach emergentnych” po publikacji wyników z lat 2022–2023 przeniosła słownik złożoności do inżynierii, a następnie wywołała spór o to, czy emergencja nie jest artefaktem metryk. Do tego dochodzi literatura o kruchości łańcuchów dostaw po 2021 r. i o kaskadach awarii w sieciach energetycznych.

Siła wyjaśniająca

Nauka o złożoności pozwala zobaczyć, że porządek może nie mieć autora, a katastrofa przyczyny proporcjonalnej do skutku. Trzy przykłady. Korki na autostradzie powstają bez wypadku, z samej dynamiki hamowania wielu kierowców; model agentowy odtwarza falę zatoru z prostych reguł. Miasta: West i współpracownicy pokazali, że wraz z podwojeniem liczby mieszkańców infrastruktura rośnie wolniej niż liniowo, a dochody, patenty i przestępczość szybciej — dwa prawa skalowania tłumaczą, dlaczego miasta rzadko umierają, a firmy prawie zawsze. Rynki finansowe: rozkłady zwrotów mają grube ogony, bo uczestnicy naśladują się nawzajem; krach nie potrzebuje wyjątkowej wiadomości, wystarczy, że sieć sprzężeń przekroczy próg. We wszystkich trzech przypadkach pytanie „kto to spowodował” jest źle postawione, a pytanie „jaka struktura oddziaływań to wytwarza” daje odpowiedź, którą można sprawdzić.

Osie sporu

Niedoceniany kąt

Dyscyplina, która najwięcej mówi o granicach przewidywania, jest finansowana i reklamowana obietnicą przewidywania. Hayek w 1964 r. wyciągnął z tezy o złożoności wniosek polityczny: skoro osiągalne jest tylko wyjaśnienie zasady, projektowanie całości społeczeństwa przekracza możliwości każdego projektanta. Współczesna nauka o złożoności rzadko dopowiada tę konsekwencję, bo jej zleceniodawcy — rządy, fundusze, platformy — chcą właśnie sterowania. Napięcie między epistemologią pola a jego ekonomią polityczną jest systematycznie pomijane: badacz, który udowodnił, że systemu nie da się przewidzieć, dostaje grant na przewidywanie.

W przekładzie

Po polsku krążą trzy wersje: „nauka o złożoności”, „teoria złożoności” i „badania systemów złożonych”. „Teoria złożoności” myli z teorią złożoności obliczeniowej w informatyce (klasy P i NP), która jest czymś innym. „Badania systemów złożonych” jest ścisłe, ale ciężkie. Wybieramy „naukę o złożoności” jako kalkę przyjętą w polskiej literaturze; „złożone systemy adaptacyjne” zostaje jako termin techniczny dla podklasy systemów, które uczą się i ewoluują.