Текст книги "Масштаб. Универсальные законы роста, инноваций, устойчивости и темпов жизни организмов, городов, экономических систем и компаний"

Лишь в течение последних тридцати лет ученые начали всерьез рассматривать задачи изучения сложных адаптивных систем как таковых и искать новые пути их исследования. На основе этих исследований естественным образом возник интегрированный, систематический междисциплинарный подход, включающий в себя широкий диапазон методик и концепций, позаимствованных из разных областей науки, от биологии, экономики и физики до информатики, инженерии и социально-экономических исследований. Из этих исследований можно сделать один важный вывод, состоящий в том, что, хотя подробное предсказание поведения таких систем обычно оказывается невозможным, в некоторых случаях можно получить приближенное численное описание среднего состояния наиболее заметных параметров такой системы. Например, хотя мы никогда не сможем точно предсказать дату смерти конкретного человека, понять, почему продолжительность человеческой жизни составляет порядка ста лет, должно быть вполне в наших силах. Применение таких численных методов к задачам, связанным с устойчивостью и долговременной жизнеспособностью нашей планеты, имеет первостепенное значение, поскольку в них уже заложено предположение о существовании тех взаимосвязей и взаимозависимостей, которые столь часто исключаются из рассмотрения существующими методиками.

Масштабирование от малого к большому часто сопровождается эволюцией от простого к сложному с сохранением основных элементов или составных частей системы неизменными или фиксированными. Эта особенность характерна для инженерных и экономических систем, компаний, городов, организмов и эволюционных процессов, причем в последних она проявляется, может быть, наиболее ярко. Например, небоскреб, построенный в большом городе, – это строение существенно более сложное, чем скромное семейное жилище в деревне, но основополагающие принципы их структуры и конструкции, в том числе в том, что касается механики, передачи энергии и информации, размеров электрических розеток и водопроводных кранов, телефонов, компьютеров, дверей и так далее, остаются приблизительно неизменными независимо от размеров здания. При увеличении масштаба с моего дома до нью-йоркского небоскреба эти базовые составляющие элементы не изменяются сколько-нибудь существенным образом: они остаются общими для всех нас. Аналогичным образом эволюция живых организмов привела к существованию широчайшего спектра их размеров и необычайного разнообразия типов морфологии и взаимодействий, которые часто отражают увеличение сложности; однако их элементарные составляющие – например, клетки, митохондрии, капилляры и даже листья – не претерпевают существенных изменений при изменении размеров организмов или увеличении сложности того класса систем, к которому они принадлежат.

7. сами себе сети: рост от клеток до китов

В начале этой главы я отмечал тот весьма удивительный и на первый взгляд противоречащий здравому смыслу факт, что, несмотря на все причуды и случайности эволюционной динамики, почти все наиболее фундаментальные и сложные из измеримых характеристик организмов масштабируются с размером поразительно простым и регулярным образом. Это обстоятельство ясно иллюстрирует, например, приведенный на рис. 1 график зависимости уровня метаболизма некоторых животных от массы их тела.

Эта систематическая закономерность подчиняется простой математической формуле, которую можно выразить на профессиональном языке следующим образом: «уровень метаболизма масштабируется по степенному закону с показателем близким к ¾». Далее я приведу гораздо более подробное объяснение этой формулы, но пока что я хотел бы привести простую иллюстрацию того, что она означает на обиходном языке. Рассмотрим следующее соотношение: слон приблизительно в 10 000 раз (10⁴, на четыре порядка величины) тяжелее крысы; соответственно, в его теле приблизительно в 10 000 раз больше клеток. Согласно степенному закону с показателем ¾, несмотря на то что слону требуется поддерживать в 10 000 раз больше клеток, уровень его метаболизма (то есть количество энергии, необходимое для его выживания) всего в 1000 раз (10³, на три порядка) больше, чем у крысы. Обратите внимание на соотношение степеней десятки: оно равно 3:4. В этом случае при увеличении размеров действует чрезвычайно сильная экономия на масштабе, предполагающая, что клетки тела слона потребляют всего около одной десятой энергии, необходимой клеткам крысы. Стоит отметить в скобках, что следующее из этого уменьшение износа клеток в метаболических процессах лежит в основе большего долголетия слонов и дает нам возможность понять старение и смертность. Тот же закон масштабирования можно выразить и в несколько другом виде: если размеры одного животного вдвое больше размеров другого (будь то 10 кг и 5 кг или 1000 кг и 500 кг), то, используя классическое линейное мышление, можно наивно предположить, что и уровень метаболизма первого животного должен быть в два раза выше. Однако нелинейный закон масштабирования говорит, что уровень метаболизма не удваивается; на самом деле его увеличение составляет всего лишь около 75 %, что соответствует громадной экономии – по 25 % на каждое удвоение размера[17]17
  Читателю, знакомому с математикой степенных законов, должно быть известно, что степенной закон с показателем ¾, строго говоря, означает, что при удвоении размеров уровень метаболизма должен увеличиваться в 23/4 раза, то есть умножаться на 1,68. Это соответствует увеличению на 68 %, что несколько меньше указанного увеличения на 75 %. При представлении подобных иллюстративных примеров во всем тексте этой книги я пренебрегаю этой неточностью ради простоты изложения.


[Закрыть].

Отметим, что отношение, равное ¾, – это наклон кривой на рис. 1, на котором все величины (уровень метаболизма и масса) представлены в логарифмическом масштабе, что означает, что по обеим осям отложены их десятикратные приращения. В таком представлении наклон графика равен показателю степенного закона.

Закон масштабирования уровня метаболизма, названный по имени биолога, который первым сформулировал его, законом Клайбера, применим почти для всех таксономических групп, в том числе млекопитающих, птиц, рыб, моллюсков, бактерий, растений и клеток. Однако еще большее впечатление производит тот факт, что сходные законы масштабирования действуют, по существу, для всех физиологических величин и жизненных процессов: скорости роста, частоты сердцебиения, скорости эволюции, длины генома, плотности митохондрий, количества серого вещества мозга, продолжительности жизни, высоты деревьев и даже числа листьев на них. Более того, в логарифмическом масштабе все законы масштабирования этого головокружительного набора выглядят как график, приведенный на рис. 1, а следовательно, имеют ту же математическую структуру. Все они представляют собой «степенные законы», показатель которых (наклон графика) обычно кратен ¼: классическим примером как раз и является закон масштабирования метаболизма с показателем ¾. Например, при удвоении размеров млекопитающего частота сердцебиения уменьшается приблизительно на 25 %. Таким образом, число 4 играет фундаментальную и почти что магически универсальную роль во всех проявлениях жизни[18]18
  Сводки различных аллометрических законов масштабирования в биологии приведены в нескольких превосходных работах. Среди них можно назвать: W. A. Calder. Size, Function and Life History. Cambridge, MA: Harvard University Press, 1984; E. L. Charnov. Life History Invariants. Oxford, UK: Oxford University Press, 1993; T. A. McMahon and J. T. Bonner. On Size and Life. N. Y.: Scientific American Library, 1983; R. H. Peters. The Ecological Implications of Body Size. Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1986; K. Schmidt-Nielsen. Why Is Animal Size So Important? Cambridge, UK: Cambridge University Press, 1984.


[Закрыть].

Как такая удивительная регулярность возникает из статистических процессов и исторических случайностей, свойственных процессу естественного отбора? Повсеместное господство степенного закона масштабирования с показателями, кратными ¼, явно указывает на то, что естественный отбор подчинялся другим общим физическим принципам, выходящим за пределы конкретных конструкций. Самоподдерживающиеся структуры высокой сложности – будь то клетки, организмы, экосистемы, города или корпорации – требуют тесного объединения огромных количеств составных частей, на всех уровнях которого необходимо действенное обслуживание. В живых системах эта задача решается путем развития фракталоподобных сетевых систем с иерархическим ветвлением, предположительно оптимизированных механизмами непрерывной «конкурентной» обратной связи, свойственными естественному отбору. Именно общие физические, геометрические и математические свойства этих сетевых систем лежат в основе законов масштабирования, отвечая в том числе и за преобладание показателей, кратных ¼. Например, закон Клайбера вытекает из требования минимизации энергии, необходимой для циркуляции крови по системе кровообращения млекопитающих, в том числе и человека, чтобы сделать максимальной долю энергии, которую можно использовать на воспроизводство. В числе других примеров таких сетей можно назвать дыхательную, мочевыделительную и нервную системы, а также сосудистые системы деревьев и других растений. Об этих идеях мы еще поговорим несколько более подробно, так же как и о концепциях заполнения пространства (необходимости питания всех клеток тела) и фракталах (геометрии этих сетей).

В сетях млекопитающих, рыб, птиц, растений, клеток и целых экосистем, несмотря на различия их конструкций, образовавшихся в результате эволюции, действуют одни и те же основополагающие принципы и свойства. Будучи выражены в математических терминах, они не только приводят к объяснению происхождения универсальных степенных законов масштабирования с показателями, кратными ¼, но и позволяют получить численные предсказания относительно фундаментальных характеристик этих систем, в том числе, например, размеров самых мелких и самых крупных млекопитающих (землероек и китов), напора крови и частоты пульса в любом сосуде кровеносной системы любого млекопитающего, высоты самого высокого дерева во всех Соединенных Штатах, длительности сна у слонов и мышей или структуры сосудистой системы опухолей[19]19
  Эти идеи первоначально были высказаны в работе: G. B. West, J. H. Brown and B. J. Enquist. A General Model for the Origin of Allometric Scaling Laws in Biology // Science. 1997. 276. P. 122–126. Нематематические обзоры общей теории и ее следствий можно найти здесь: G. B. West and J. H. Brown. The Origin of Allometric Scaling Laws in Biology from Genomes to Ecosystems: Towards a Quantitative Unifying Theory of Biological Structure and Organization // Journal of Experimental Biology. 2005. 208. P. 1575–1592; G. B. West and J. H. Brown. Life’s Universal Scaling Laws // Physics Today. 2004. 57. P. 36–42. В соответствующих местах следующих глав приводятся ссылки на различные технические статьи, посвященные конкретным уточнениям и ответвлениям этой общей основы.


[Закрыть].

Они же приводят нас к теории роста. Рост можно рассматривать в качестве особого случая явления масштабирования. Взрослый организм – это, по сути дела, результат нелинейного увеличения ребенка; чтобы убедиться в этом, сравните пропорции своего тела с пропорциями младенца. На любом этапе развития рост осуществляется путем распределения метаболической энергии, передаваемой по сетям клеткам уже существующим, для образования новых клеток, из которых составляются новые ткани. Этот процесс можно проанализировать при помощи теории сетей и вывести универсальную численную теорию кривых роста, применимую к любым организмам, в том числе и опухолям. Кривая роста – это попросту график зависимости размеров организма от его возраста. Если у вас есть дети, вы наверняка знакомы с такими кривыми, так как педиатры все время показывают их родителям, чтобы те могли увидеть, как развитие их детей соотносится с уровнями, ожидаемыми для среднестатистического ребенка соответствующего возраста. Теория роста также объясняет один любопытный парадокс, над которым вы, возможно, уже задумывались, а именно тот факт, что мы в какой-то момент перестаем расти, хотя и не перестаем есть. Оказывается, это явление вытекает из сублинейного масштабирования метаболизма и экономии на масштабе, свойственных такой сетевой конструкции. В одной из следующих глав та же парадигма будет применена к росту городов, компаний и экономических систем для разъяснения фундаментального вопроса о происхождении неограниченного роста и возможности его устойчивости.

Поскольку сети определяют скорость подачи в клетки энергии и других ресурсов, они задают темп всех физиологических процессов. Поскольку клетки крупных организмов вынуждены работать систематически медленнее, чем клетки организмов более мелких, темп жизни систематически снижается с ростом размеров. Так, крупные млекопитающие дольше живут, дольше взрослеют и имеют более медленное сердцебиение и клетки, работающие менее интенсивно, чем у мелких млекопитающих, причем степень всех этих различий одинакова и предсказуема. Мелкие создания живут стремительно, а крупные идут по жизни тяжеловесно, но зато более эффективно: вообразите себе суетливо мечущуюся мышку на фоне величественно выступающего слона.

Приняв на вооружение такой образ мыслей, мы перейдем к вопросу о том, как парадигму сетей и масштабирования, успешно укоренившуюся в сфере биологии, можно было бы с пользой применить к аналогичным вопросам динамики, роста и структуры городов и компаний с тем, чтобы разработать аналогичную механистическую теорию городов и компаний. Она, в свою очередь, будет использована в качестве отправной точки для рассмотрения наиболее важных вопросов глобальной устойчивости и проблем, создаваемых постоянными инновациями и увеличением темпа жизни.

8. Города и глобальная устойчивость: инновации и циклы сингулярностей

Масштабирование как проявление основополагающей сетевой теории предполагает, что в том, что касается измеряемых характеристик и черт, кита, несмотря на все различия внешнего вида и среды обитания, с хорошей точностью можно считать увеличенным слоном, слона – увеличенной собакой, а собаку, в свою очередь, – увеличенной мышью. Все они на 80–90 % являются масштабными версиями друг друга и подчиняются предсказуемым нелинейным математическим правилам. Иначе говоря, все когда-либо существовавшие млекопитающие, не исключая и нас с вами, в среднем и приближенно представляют собой масштабные версии некоего единого идеального животного. Может ли то же самое относиться к городам и компаниям? Можно ли считать Нью-Йорк увеличенным Сан-Франциско, его – увеличенным Бойсе, а тот – увеличенным Санта-Фе? Является ли Токио увеличенной Осакой, Осака – увеличенным Киото, а Киото – увеличенной Цукубой? Несомненно, все эти города, даже взятые в контексте городских систем[20]20
  Городской системой здесь и далее называется не система, существующая в каком-либо городе, а система городов страны. – Прим. перев.


[Закрыть] одной и той же страны, выглядят по-разному и отличаются друг от друга историей, географией и культурой. Однако то же можно сказать и о китах, лошадях, собаках и мышах. Дать серьезные ответы на такие вопросы можно лишь одним способом – рассмотрев соответствующие данные.

Анализ таких данных замечательным образом показывает, что инфраструктура города – например, протяженность дорог, электрических проводов, водопроводных труб, а также число бензоколонок – одинаково масштабируется в зависимости от численности его населения, будь то в Соединенных Штатах, Китае, Японии, Европе или Латинской Америке. Как и в биологии, масштабирование этих величин в зависимости от размера сублинейно, что указывает на наличие систематической экономии на масштабе, но степенной показатель составляет не 0,75, а около 0,85. Таким образом, чем больше город, тем меньше требуется дорог и электрических проводов на душу его населения, где бы в мире он ни находился. Оказывается, города, как и организмы, действительно являются масштабными версиями друг друга, несмотря на все различия их истории, географического положения и культуры, – по крайней мере в том, что касается их физической инфраструктуры.

Возможно, еще более замечательно то, что они также являются масштабными версиями друг друга с точки зрения социально-экономической. Социально-экономические параметры – например, размеры зарплат и капиталов, уровень здоровья населения, число патентов, заболеваемость СПИДом, число преступлений и образовательных учреждений, – которые не имеют аналогов в биологии и вообще не существовали на Земле до того, как десять тысяч лет назад люди изобрели города, тоже масштабируются относительно численности населения, но с суперлинейным (то есть большим единицы) показателем, составляющим около 1,15. Пример такого масштабирования можно найти в графике числа патентов, создаваемых в городах, приведенном на рис. 3. Таким образом, в пересчете на душу населения все эти величины систематически возрастают в той же степени, что и размеры города, при одновременном и эквивалентном уменьшении величины всех инфраструктурных параметров в соответствии с их экономией на масштабе. Несмотря на поразительные разнообразие и сложность городов всего мира, несмотря на все различия местных программ городского планирования, параметры городов проявляют на удивление незамысловатую простоту, регулярность и предсказуемость[21]21
  Эти результаты более подробно изложены в фундаментальной статье: L. M. A. Bettencourt et al. Growth, Innovation, Scaling, and the Pace of Life in Cities // Proceedings of the National Academy of Science USA. 2007. 104. P. 7301–7306. Ссылки на последующие работы, касающиеся конкретных более узких тем, приводятся в соответствующих местах следующих глав. Краткие обзоры этого вопроса можно найти: L. M. A. Bettencourt and G. B. West. A Unified Theory of Urban Living // Nature. 2010. 467. P. 912, 913; Bigger Cities Do More with Less // Scientific American. 2011. Sept. 52, 53.


[Закрыть].

Попросту говоря, масштабирование означает, что в городе, в два раза большем другого города той же страны (будь то города с населением 40 тысяч и 20 тысяч или 4 и 2 млн человек), размеры зарплат и капитала, число патентов, заболеваний СПИДом, преступлений с применением насилия и образовательных учреждений увеличивается почти в той же степени (приблизительно на 15 % больше точного удвоения), а удельный объем инфраструктуры уменьшается на такую же величину. Чем больше город, тем большим обладает отдельный его житель, тем больше он систематически производит и потребляет, идет ли речь о благах, ресурсах или идеях. И хорошие, и плохие, и злые оказываются объединены в приблизительно предсказуемые комплекты: человек может переехать в большой город, будучи привлечен бо́льшим количеством инноваций, бо́льшим ощущением «активности» и более высокой зарплатой, но при этом он может ожидать и аналогичного увеличения уровня преступности и заболеваемости.

Тот факт, что для различных городских параметров городов и агломераций, развивавшихся независимо в разных частях света, наблюдаются одни и те же законы масштабирования, является сильным аргументом в пользу существования неких основополагающих принципов, подобных тем, что существуют в биологии, и не зависящих от исторических, географических и культурных особенностей, а также в пользу возможности создания фундаментальной, приблизительной теории городов. В главе 8 я буду говорить о том, что неразрешимые противоречия между преимуществами и стоимостью социальных и инфраструктурных сетей происходят из лежащей в основе последних универсальной динамики сетевых социальных структур и групповой кластеризации взаимодействий между людьми. Города образуют естественный механизм получения преимуществ от высокой социальной связности между разными людьми, осознающими и решающими проблемы разнообразными способами. Я буду говорить о природе и динамике таких сетевых социальных структур и покажу, как возникают законы масштабирования, в том числе и любопытная связь между 15 %-м ростом всех, как положительных, так и отрицательных, видов социально-экономической активности и эквивалентной ему 15 %-й экономией физической инфраструктуры.

Когда люди начали образовывать крупные сообщества, они привнесли на нашу планету принципиально новую динамику. Изобретение языка и последующий обмен информацией в пространстве социальных сетей позволили нам научиться вводить инновации и создавать ценности и идеи, что в конечном итоге и привело к суперлинейному масштабированию. В биологии сетевая динамика ограничивает темп жизни, заставляя его систематически снижаться с увеличением размеров в соответствии со степенными законами с показателями, кратными ¼. Напротив, динамика социальных сетей, лежащая в основе создания ценностей и инноваций, порождает противоположное поведение, а именно систематическое увеличение темпа жизни с увеличением размеров городов. Болезни распространяются быстрее, предприятия возникают и закрываются чаще, сделки проводятся с большей скоростью, и даже люди в большом городе ходят быстрее – и все это следует правилу приблизительно 15 %-го увеличения. Все мы чувствуем, что жизнь в большом городе идет быстрее, чем в маленьком, и что ее темп повсеместно возрастает в течение нашей собственной жизни по мере увеличения городов и экономического роста.

Необходимым топливом роста являются энергия и другие ресурсы. В биологии в качестве движущей силы роста выступает метаболизм, сублинейный характер масштабирования которого приводит к предсказуемому, почти неизменному размеру в зрелом состоянии. С точки зрения традиционного экономического мышления такое состояние считалось бы катастрофическим, поскольку здоровые экономические системы, будь то на уровне города или целой страны, характеризуются неограниченным экспоненциальным ростом, по меньшей мере на несколько процентов в год и до бесконечности. Если сублинейное масштабирование уровня метаболизма приводит в биологии к ограничению роста, то суперлинейное масштабирование создания ценностей и инноваций (которое можно измерить, например, по числу выдаваемых патентов) приводит к неограниченному, часто превышающему экспоненциальный росту, согласующемуся с неограниченными экономическими системами. Такое соответствие не может не радовать, но есть одна большая проблема, известная под неприятным техническим названием сингулярности конечного времени. Суть ее сводится к тому, что теория также предсказывает, что неограниченный рост невозможно поддерживать, не располагая бесконечными ресурсами либо не производя фундаментальных, системных изменений, которые «обнуляли» бы отсчет времени до наступления потенциального краха. До сих пор мы поддерживали неограниченный рост и избегали краха благодаря непрерывному циклу радикально изменяющих систему инноваций, например связанных с величайшими в истории человечества открытиями и изобретениями – железа, пара, угля, вычислительной техники и, совсем недавно, цифровых информационных технологий. Один лишь перечень таких открытий, великих и малых, служит доказательством необычайной изобретательности коллективного разума человечества.

Однако и здесь, к сожалению, есть одна серьезная проблема. Теория утверждает, что такие открытия должны делаться со всевозрастающей частотой; время, проходящее между последовательными инновациями, должно систематически и неизбежно сокращаться. Например, между «компьютерным веком» и «информационно-цифровым веком» прошло лет двадцать, в то время как между каменным, бронзовым и железным веками проходили тысячелетия. Поэтому, если мы и дальше собираемся поддерживать непрерывный неограниченный рост, это приведет не только к неизбежному увеличению темпа жизни, но и к необходимости все большего увеличения частоты инноваций. Краткосрочное проявление этого принципа всем нам хорошо знакомо – речь идет о росте скорости появления все новых технических новинок и моделей. Ощущение такое, будто мы оказались на последовательности движущихся все быстрее беговых дорожек, да еще и вынуждены перепрыгивать с одной на другую со всевозрастающей частотой. Такая ситуация явно не может быть устойчивой и потенциально может привести к краху всей урбанизированной социально-экономической системы. Бесконтрольное создание ценностей и инноваций, питающее социальные системы, в то же время сеет потенциальные семена их неизбежного краха. Можем ли мы избежать этой судьбы, или же мы заперты в интереснейшем, но обреченном на неудачу эксперименте в области естественного отбора?