Текст книги "Прогнозирование развития человечества с учетом фактора знания"

В 1960 году в журнале Science была опубликована работа[28]28
  _{Foerster, H. von, Mora, P. and Amiot, L. Doomsday: Friday, 13 November, A.D. 2026. Science 132:1291–5. 1960.}


[Закрыть] Х. Форстера, П. Мора и Л. Амиот, в которой показано, что между 1 и 1958 годами н. э. динамика численности населения мира (N) может быть описана при помощи уравнения гиперболы

N ≈ C/(T₁—T). (1.1)

Здесь Т – время, измеряемое в годах, С ≈ 180 млрд – постоянная с размерностью [чел.∙лет], а T₁ ≈ 2025 год.

Сергей Петрович Капица[29]29
  _{Капица С. П. Математическая модель роста населения мира// Мат. модел. – 1992. – Т. 4. – № 6. – С. 67.}


[Закрыть] обратил внимание на то, что уравнение гиперболы является решением дифференциального уравнения

dN/dT = N²/ C. (1.2)

Это означает, что темп роста населения Земли в среднем пропорционален квадрату численности населения в данный момент. Скорость роста микроорганизмов при отсутствии дефицита питания описывается уравнением типа dN/dT = N/C, а его решением является экспонента, которая считается одной из наиболее быстро растущих функций. Человечество же росло пропорционально квадрату своей численности. В результате в момент времени T₁ ≈ 2025 год численность населения, согласно формуле (1.1), должна была бы стать бесконечно большой.

Однако в реальности после 1960 года мир-система перешла в другое состояние, которое называется «демографическим переходом» и характеризуется замедлением темпов роста населения. В дальнейшем, согласно прогнозам[30]30
  _{Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. – М., 2012. – С. 73.}


[Закрыть], численность населения Земли должна выйти на стабильный уровень порядка 9–11 млрд человек, как показано на рис. 1.3.

Рис. 1.3. Модели роста населения Земли (млн чел.)

С.П. Капица предложил также уравнение для описания численности человечества на стадии демографического перехода (1.3) и его решение[31]31
  _{Капица С.П. Математическая модель роста населения мира. – 1992. – С. 67, 68.}


[Закрыть] (1.4), которое хорошо согласуется со статистическими данными по росту населения Земли:

dN/dT = C/((T₁ – T)² – t ²); (1.3)

N = (C/t)∙Arcth ((T₁ – T) /t). (1.4)

Однако эти уравнения «не раскрывают сути действующих законов, оставаясь на феноменологическом уровне констатацией обнаруженной эмпирической закономерности»[32]32
  _{Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Математическая модель роста населения Земли, экономики, технологии и образования. – М., 2005.}


[Закрыть].

Важным результатом, полученным С.П. Капицей, является то, что квадратичная зависимость скорости роста от численности человечества на гиперболической стадии свидетельствует о наличии коллективного взаимодействия. Оно «…определяется механизмом распространения и размножения обобщенной информации в масштабе человечества»[33]33
  _{Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. – М., 2012. – С. 49.}


[Закрыть]. Однако более детального представления о том, что такое «обобщенная информация», как она распространяется, как влияет на рост человечества и почему столь резко снижается ее влияние в период демографического перехода, в работах С.П. Капицы нет.

Существенный вклад в понимание данного вопроса сделал А.В. Подлазов, который обосновал, что свойство единства человечества как системы с самого начала ее существования могло обеспечивать только распространение «жизнесберегающих технологий»[34]34
  _{Подлазов А.В. Теоретическая демография как основа математической истории. – М., 2000. (Глава 3).}


[Закрыть]. Уровень развития этих технологий Р он определил[35]35
  _{Подлазов А.В. Основное уравнение теоретической демографии. – М., 2001. (Раздел 1.1)}


[Закрыть] через уменьшение среднего коэффициента смертности k_d, которое достигается благодаря их действию, т. е. Р = k_d – k_d0, где k_d0 ≈ 0,06 год^–1 – коэффициент смертности первобытного человека. Предполагается, что все человечество характеризуется единым уровнем этих технологий. До демографического перехода средний коэффициент рождаемости k_b можно считать приблизительно постоянным и равным k_b0 ≈ k_d0. Таким образом, скорость роста народонаселения определяется формулой

dN/dT = PN. (1.5)

Для определения зависимости уровня технологий от времени А. В. Подлазов предлагает формулу, которая имеет вид

dP/dT = PN/C, (1.6)

где константа С определяет трудозатраты, необходимые для увеличения Р в е раз при постоянном N.

Интегрируя систему (1.5) – (1.6), А.В. Подлазов получает уравнение, которое он называет «основным уравнением теоретической демографии»[36]36
  _{Там же.}


[Закрыть]

N = CP. (1.7)

Подставляя его в (1.5), получим уравнение для роста человечества (1.2).

В этих построениях есть довольно спорные допущения. Так, согласно формуле (1.6), с ростом уровня технологий производительность труда каждого изобретателя пропорционально возрастает, что вовсе не очевидно. Здесь следует напомнить о работе Дж. А. Хюбнера, в которой утверждается, что количество крупных технических изобретений за год, деленное на численность населения мира после 1915 года, падает (рис. 1.4)[37]37
  _{Huebner, J. A. Possible Declining Trend for Worldwide Innovation, Technological Forecasting & Social Change, 72(8):988–995 Elsevier Inc., 2005. Р. 982.}


[Закрыть].

Рис. 1.4. Число крупных изобретений в год на миллиард жителей мира

Аналогичный подход к определению уравнения для темпов роста технологий использует и М. Кремер[38]38
  _{Kremer, M. Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990. The Quarterly Journal of Economics 108, 1993.Р. 686 (приведено к обозначениям, принятым в данной работе).}


[Закрыть], хотя он определяет уровень технологий через уравнение для мирового ВВП (G)

G/N = rPN^α-1. (1.8)

Вызывает сомнение и то, что уровень технологий принимается единым для всей Земли. Представляется, что при высокой неоднородности развития технологий в разных странах в одних будет высокая смертность, а в других низкая рождаемость, что может привести к низким суммарным темпам роста населения.

Существенные сложности испытывает данная теория и при объяснении процесса демографического перехода. А.В. Подлазов предположил, что при приближении уровня жизнесберегающих технологий к своему верхнему значению уменьшается жизнесберегающий эффект от их использования. Соответственно он адаптировал дифференциальное уравнение для роста уровня технологий, которое позволяет получить решение демографического уравнения, достаточно хорошо соответствующее статистическим данным.

А.В. Коротаева, А.С. Малкова, Д.А. Халтурина отмечают[39]39
  _{Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Математическая модель роста населения Земли, экономики, технологии и образования. – М., 2005.}


[Закрыть] другой важный недостаток модели А.В. Подлазова – противоречащее действительности суждение о том, что демографический переход связан с невозможностью уменьшения смертности. Демографические данные четко указывают на то, что переход связан с резким уменьшением рождаемости.

М. Кремер[40]40
  _{Kremer, M. Population Growth and Technological Change: One Million B.C. to 1990. The Quarterly Journal of Economics 108, 1993. Р. 694.}


[Закрыть] решает проблему объяснения процесса демографического перехода за счет введения достаточно сложной зависимости относительных темпов прироста числа людей (рождаемость минус смертность) – ΔN/N от валового продукта на душу населения – G/N, которая представлена на рис. 1.5. Причиной снижения прироста ΔN/N при больших значениях G/N, по его мнению, является нежелание состоятельных семей иметь много детей.

Рис. 1.5. Зависимость темпов роста населения от доходов на душу населения

Однако, как отмечено в работе А.В. Коротаева и др.[41]41
  Коротаев А.В. и др. Математическая модель роста населения Земли, экономики, технологии и образования. Раздел: «Эмпирическое подтверждение связи численности населения и уровня технологии». – М., 2005.


[Закрыть], модель М. Кремера сильно усложнена и перегружена введением нескольких дополнительных параметров, которые следует эмпирически оценивать. В результате неясно, в какой мере хорошее согласие полученных расчетов со статистическими данными является следствием использования этих коэффициентов.

В работах А.В. Коротаева, А.С. Малкова, Д.А. Халтуриной[42]42
  Там же.


[Закрыть] уровень технологии определяется, как ВВП на душу населения P = G/N, и он же характеризует производительность труда человека. В уравнении для скорости роста населения (аналог уравнения (1.5)) используется тот факт, что при малых G/N темпы роста населения линейно зависят от ВВП на душу населения (см. рис. 1.5). Соответственно

dN/dT = a(G/N – m)N = aSN, (1.9)

где S – избыточный продукт, производимый на одного человека сверх продукта m – минимально необходимого для воспроизведения населения с нулевой скоростью роста.

В качестве уравнения для избыточного продукта используется формула

dS/dT = bSN, (1.10)

которая имеет эмпирическое обоснование для G/N < 3000 междунар. долл. 1995 года (см. Приложение 3).

Для подсчета мирового ВВП (G) предложено уравнение (1.11):

G = N∙(m + γN). (1.11)

Здесь константы γ и m имеют значения γ = 1,04∙10^-6 долл./чел.²∙год; m = 221 долл./чел.∙год, а ВВП измеряется в междунар. долл. 1995 года.

Для объяснения феномена демографического перехода А.В. Коротаев и др.[43]43
  _{Коротаев А.В., Малков А.С., Халтурина Д.А. Математическая модель роста населения Земли, экономики, технологии и образования. – М., 2005.}


[Закрыть] используют тезис, что «женская грамотность является ведущим фактором снижения рождаемости в ходе модернизации». Система уравнений для описания роста населения, технологий и грамотности L в процессе демографического перехода приобретает вид:

dN/dT = aSN(1 – L); (1.12)

dS/dT = bSN; (1.10)

dL/dT = cSL(1 – L). (1.13)

Проведенные расчеты роста населения и других параметров в соответствии с данной моделью согласуются с имеющимися статистическими данными.

Таким образом, четыре группы авторов разработали математические модели, по-разному объясняющие процесс демографического перехода и дающие достаточно хорошее согласие с имеющимися данными о динамике населения Земли.

А.В. Коротаев, А.С. Малков, Д.А. Халтурина[44]44
  _{Там же.}


[Закрыть] приводят статистический график зависимости мирового ВВП от численности населения мира (рис. 1.6), а также предлагают уравнение (1.11) для аппроксимации этой зависимости.

Рис. 1.6. Зависимость мирового ВВП от численности населения мира

Следует отметить, что примерно квадратичная зависимость мирового ВВП от численности населения Земли (G ~ N²) является зависимостью порядка величины, но на нее накладываются достаточно значительные отклонения. Так, с 1950 по 2010 год мировой ВВП возрос в десять раз, а отклонение величины параметра G/N² от значения, определенного согласно формуле (1.11) и равного G/N² = m/N + γ, составило до 30 %, как видно из рис. 1.7.

Графики на рис. 1.7 построены согласно данным А. Медисона[45]45
  _{Maddison, A. Historical Statistics of the World Economy: 1-2008 AD. GGDC, 2010}


[Закрыть], труды которого являются базовыми для определения динамики ВВП и численности населения различных стран мира в сопоставимых величинах (здесь G дано в трлн междунар. долл. 1990 года, а N – в млрд человек).

Рис. 1.7. Зависимость мирового ВВП от квадрата численности населения

Опубликованная в 2006 году работа главы макроэкономического подразделения компании «ПрайсвотерхаусКуперс» (PwC) Джона Хоксворта[46]46
  _{Hawksworth, J. The World in 2050. How big will the major emerging market economies get and how can the OECD compete? PricewaterhouseCoopers, 2006.}


[Закрыть] с прогнозом потенциального роста ВВП 17 крупнейших экономик мира в период до 2050 года совершила своеобразный переворот в умах экономистов, политиков и бизнесменов. Затем эти прогнозы неоднократно уточнялись, особенно в связи с кризисом 2008 года, однако вывод остается прежним: в достаточно близкой перспективе экономика Китая может обогнать экономику США, а семь быстро развивающихся стран (E7) обгонят страны «Большой семерки» (G7) по размеру ВВП. Если считать ВВП по паритету покупательной способности, то время смены лидирующей семерки произойдет около 2017 года (рис. 1.8)[47]47
  _{Hawksworth, J., Chan, D.World in 2050. The BRICs and beyond: prospects, challenges and opportunities. PricewaterhouseCoopers, January, 2013. Р. 6.}


[Закрыть]. ВВП на рис. 1.8 дан в междунар. долл. 2011 года.

Работа Дж. Хоксворта является показательной с точки зрения демонстрации того, насколько важны долгосрочные прогнозы развития мир-системы и особенно показателя ВВП. Она также характерна тем, что в ней не заметны явные признаки использования системного подхода, учета коллективного взаимодействия частей человечества и знаниевой компоненты развития мира. В основе построения прогноза лежит метод аппроксимации.

Рис. 1.8. Динамика ВВП (по ППС) стран G7 и Е7

Характерно, что большинство отмеченных выше авторов, кроме Й.А. Шумпетера и Н.Д. Кондратьева, не учитывают в своих теориях напрямую результаты мыслительной деятельности человечества. Между тем вряд ли у кого есть сомнения, что именно она является важнейшим фактором развития. Как указывал С.П. Капица[48]48
  _{Капица С.П. Парадоксы роста: законы глобального развития человечества. – М., 2012. – С. 19.}


[Закрыть], развитие человечества как динамической системы обязано «взаимодействию, охватывающему всех людей» и возникло «с появлением человека, одаренного сознанием». Хотя в ряде приведенных выше работ используется в качестве параметра «уровень технологий», авторы не выясняют, как он связан с мыслительной деятельностью людей.

Рис. 1.9. «Знание» – фреска Роберта Рида

Широко известен афоризм Фрэнсиса Бэкона «знание – сила». Другой перевод этого высказывания еще более категоричен: «знание – это власть». В начале XVII века Ф. Бэкон провозгласил целью науки увеличение власти человека над природой[49]49
  _{Bacon F. Novum Organum scientiarum, 1645.}


[Закрыть]. Он разработал и популяризировал исследовательский метод «индукции», который стал предшественником научного метода.

Тем не менее до последнего времени экономисты уделяли фактору знания далеко не первостепенную роль. Так, в работе Нонака и Такеучи отмечается: «…экономисты неоклассического направления отрицали огромное значение как неформализованного, так и формализованного знания, находящегося в собственности субъектов экономики и не представленного в виде информации о ценах»[50]50
  _{Цит. по: Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания. – М., 2003. – С. 51.}


[Закрыть].

Одним из первых обратил внимание на роль знания в экономических процессах Й.А. Шумпетер, который придавал особое значение комбинированию формализованных знаний[51]51
  _{Schumpeter, J.A. The Theory of Economic Development. Cambridge, Harvard University Press, 1951.}


[Закрыть].

Признаки радикальных изменений роли знания в числе первых заметил известный теоретик менеджмента Питер Друкер. В работе «Посткапиталистическое общество»[52]52
  _{Drucker, P.F. Post-Capitalist Society. Oxford, 1993.}


[Закрыть] он изложил свое мнение, согласно которому капитализм вступает в «общество знания», где основным экономическим ресурсом является не капитал, природные ресурсы или труд, а знание. Ключевое место в этом обществе будут занимать специалисты, создающие знание.

Под понятием «экономика знаний» подразумевают общество, в котором знания, наука и инновации играют доминирующую роль в экономическом развитии. Возникновение экономики знаний связано с возрастанием роли знаний в качестве фактора производства. Исторически концепция экономики знаний «пришла на смену концепции информационного общества, которая в свою очередь сформировалась на основе разработок по изучению постиндустриального общества»[53]53
  _{Цит. по: Миндели Л.Э., Пипия Л.К. Концептуальные аспекты формирования экономики знаний. – М., 2007. Раздел: «О понятии „экономика знаний“».}


[Закрыть]. Понятие «экономика знаний» связано со следующими основными позициями:

● знания становятся ключевым фактором роста наряду с капиталом и трудом;

● производство знаний становится важнейшим звеном развития экономики;

● резко возрастает роль кодифицированных знаний;

● информационные и коммуникационные технологии становятся важнейшим базисом развития знаний[54]54
  _{Там же.}


[Закрыть].

«В качестве главного поставщика новых знаний наука, прежде всего фундаментальная, играет первостепенную роль в обеспечении роста всех развитых экономик мира. …Результаты фундаментальных исследований носят общественный характер и в большей части открыты для всех заинтересованных пользователей. Новые научные открытия и крупные технологические сдвиги, как правило, имеют обширную историю получения фундаментальных результатов и заключают в себе труд ученых многих поколений и нескольких фундаментальных направлений»[55]55
  _{Там же. Раздел: «Наука и технологии».}


[Закрыть].

Отличие подхода к инновациям в экономике знаний заключается в том, что они базируются не столько на изобретениях и новых комбинациях ресурсов, как раньше, сколько на потоках знаний и информации, полученных в результате целенаправленного развития науки и техники. Инновации же играют роль замыкающего контура, который заставляет двигаться все компоненты экономики знаний и приводит к экономическому развитию и росту качества жизни[56]56
  _{Там же. Раздел: «Инновации в экономике знаний».}


[Закрыть].

Преимущественное развитие сектора услуг по сравнению с промышленным производством является одной из важных черт постиндустриального периода и экономики знания. В развитых странах на долю услуг приходится около 70 % добавленной стоимости[57]57
  _{Там же. Раздел: «Сфера услуг и экономика знаний».}


[Закрыть].

Главными активами общества знания выступают специалисты, как единственно возможные носители творческого начала и неявного знания[58]58
  _{Цит. по: Миндели Л.Э., Пипия Л.К. Концептуальные аспекты формирования экономики знаний. – М., 2007. Раздел: «От экономики знаний к обществу, основанному на знаниях».}


[Закрыть].

Известные теории из области «управления знанием» прежде всего указывают на принципиальное различие между данными, информацией и знанием. Так, объем цифровых данных, хранимых во всем мире, в 2006 году составил 161 млрд Гбайт, а объем изданных книг – в 3 млн раз меньше, или 52 000 Гбайт[59]59
  _{Объем цифровой информации в 3 млн раз превышает объем книжной. – М., 2007.}


[Закрыть].

В этом смысле данные – это набор объективных данных о событии, а информация – данные, упорядоченные с определенной целью, придающей ей уместность и предназначение. Для преобразования данных в информацию используется процедура «5К», включающая в себя категоризацию, калькуляцию, контекстуализацию, корректировку и конденсацию[60]60
  _{Davenport, T.H. and Prusak, L. Working Knowledge. Boston, 1997.}


[Закрыть].

Знание – это информация, наделенная смыслом, действенная, готовая к использованию. Для преобразования информации в знание используется процедура «4С»: сравнение, следствия, связи и суждения, а также процесс осмысления, включающий в себя сбор информации, анализ, синтез, обмен и использование[61]61
  _{Управление знаниями в организациях: Учеб. – метод. пособие / Подгот. Н.М. Жаворонковой. Жуковский, 2007.}


[Закрыть].

Знание можно также разделить на следующие основные типы[62]62
  _{Skyrme, D. J. and Amidone, D. M. Creating the Knowledge-Based Business. Wimbldone, 1997.}


[Закрыть], [63]63
  _{Quinn, J. B., Anderson, P. Finkelstein, S. (1966) «Managin professional Intellect». Harvard Business Review, March – April, pp. 71–83.}


[Закрыть].

1. Причины, цели (видение). Отвечает на вопрос: «почему»? Дает основания для структурирования проблем и стремления к достижению успеха.

2. Предмет знания (факты, концепции, теории, конструкции). Отвечает на вопрос: «что»?

3. Алгоритмы (процедуры, методы, ноу-хау, технологии, умение сделать на практике). Отвечает на вопрос: «как» сделать?

4. Альтернативы (варианты, нюансы). Отвечает на вопросы: «кто», «где», «когда», «в каких условиях»?

Еще один классификационный признак отражает, представлено ли знание в явном виде (кодифицировано, формализовано) или неявном (скрытом, неформализованном). Явное знание выражается в словах, цифрах, знаках, формулах, схемах, образах и т. д. Такое знание легко передается и размножается, поэтому оно принадлежит всему человечеству и оказывает влияние на продуктивную деятельность.

Но в процессе мышления и практической деятельности люди в основном оперируют неявными знаниями, находящимися в их сознании. При этом явное знание представляет собой лишь «верхушку айсберга», то, что удалось формализовать. Следует отметить, что явное и неявное знания находятся в тесной взаимосвязи, поскольку только люди могут создавать явные знания. Четыре вида трансформации в процессе создания организационного знания, согласно работе Нонака и Такеучи[64]64
  _{Нонака И., Такеучи Х. Компания – создатель знания. – М., 2003. – С.88.}


[Закрыть], представлены на рис. 1.10.

Следует также отметить значительные успехи в области учета объема создаваемых человечеством знаний. Так, создано несколько реферативных баз, которые позволяют достаточно полно учесть объем опубликованных работ в области исследований и разработок, особенно за последнее столетие. Например, на рис. 1.11 представлена общая картина публикационной активности в мире за последние годы, согласно реферативной базе Scopus[65]65
  _{Mosher D. Genealogy of Science According to Scopus, Wired Magazine, 2011.}


[Закрыть].

Рис. 1.10. Трансформации в процессе создания организационного знания

Рис. 1.11. Объем научных публикаций, согласно реферативной базе Scopus

На ноябрь 2012 года в этой базе зафиксировано 49 млн публикаций в журналах и конференциях, в том числе 28 млн опубликованных после 1996 года, а также 25 млн патентов и 376 млн индексированных научных веб-страниц[66]66
  _{Scopus. Content Coverage Guide, 2013.}


[Закрыть].

В настоящее время, согласно базе Scopus, ежегодно во всем мире публикуется более миллиона статей и патентов, причем производится тщательный отбор изданий, публикации в которых берутся в учет и тем самым гарантируется минимальный уровень дублирования знаний, попадающих в эту базу.

Таким образом, важность научных знаний для развития человечества не подвергается никаким сомнениям. Тем более странно, что в рассмотренных выше теориях развития человечества столь мало учитывается фактор знания.

Основные результаты главы 1

Ряд направлений исследований развития человечества зашел в тупик, в частности в попытках охватить проблему слишком широким фронтом.

Многие исследователи не учитывают фактор знания в своих работах, в то же время другие авторы отмечают системную важность знания для развития человечества.

Глава 2. Человечество с точки зрения системного подхода

Перед изучением отдельных аспектов развития человечества полезно рассмотреть его как систему[67]67
  _{О'Коннор Дж., Мак-Дермот И. Искусство системного мышления. – М., 2006.}


[Закрыть], [68]68
  _{Спицнадель В.Н. Основы системного анализа. – СПб., 2000.}


[Закрыть]. Это важно для того, чтобы не расширять без необходимости объем исследуемых далее факторов и не упустить ключевые.

Отметим, что в системном подходе существует принцип «взгляд с высоты»[69]69
  _{Справочник менеджера. Курс BZR 630 «Менеджер-профессионал». – Жуковский, 2003.}


[Закрыть]. Согласно ему, попытка рассмотреть всю сложную систему «крупным планом» приводит к тому, что исчезают мелкие детали. Приблизившись же, начинаешь различать детали, но теряешь понимание системы как целого. Поэтому в своем исследовании мы будем стремиться производить анализ наиболее крупным планом. Предполагается, что это позволит избежать ловушки сложности, с которой не смогли справиться многие авторы, изучавшую данную задачу.

Еще один парадокс системного подхода, который называется «ловушка Эшера», заключается в том, что, исследовав детально несколько подсистем сложной системы, мы затем окажемся перед проблемой их неполной совместимости. Отдельные фрагменты не будут соединяться в единое целое, многое будет казаться несовпадающим одно с другим. Следует вполне осознанно быть готовым к этому, занимаясь исследованием сложных, а особенно сверхсложных систем, каковыми являются человек и человечество.

Важнейшим аспектом системного анализа является функция, которую выполняет система в системе более высокого уровня – надсистеме. Для человечества надсистемой является биосфера. С появлением человечества в биосфере стала быстро развиваться функция информационного взаимодействия. До этого информационное взаимодействие охватывало, преимущественно, процессы внутри живых организмов, а также процессы наследования и основным видом фиксации информации были генетические процессы.

С появлением человека важную функцию передачи информации стало выполнять сообщество разумных организмов, а информация стала фиксироваться в сознании людей, а затем в виде продуктов труда, знаковых систем и компьютерных устройств. Быстро стало расти знание человечества и система информационных взаимосвязей между людьми. Таким образом, функция человечества, его предназначение заключаются в становлении и развитии разума и мышления на Земле. В более далекой перспективе можно говорить о развитии разума в межзвездных масштабах.

Нередко авторы противопоставляют наличие функции знания с тем необузданным ростом человечества, который ведет к экологическим проблемам и вызывает сомнения в разумности человека. Однако так же можно отнестись и к жизни вообще, которая проникла во все уголки планеты и захватила ее полностью и безраздельно. Всякая новая парадигма жизни стремится реализовать себя полностью и дойти до пределов развития. Так и разум на базе человечества через гиперболический рост стремится достигнуть пределов своего развития, не очень заботясь о последствиях, которые могут быть и трагическими.

Для того чтобы проанализировать человечество как систему, на самом высоком уровне уместно использовать такие инструменты, как системные схемы, модель «входа-выхода», анализ размерностей и подобия. Важно также выявить замкнутые циклы с обратной связью, которые позволяют поддерживать развитие человечества.

С.П. Капица выявил один из таких важных циклов, основанный на росте числа людей пропорционально квадрату их численности (до демографического перехода). Такой цикл можно представить в виде схемы, которая дана на рис. 2.1.

Рис 2.1. Системная схема деятельности человечества

Его основными элементами являются человечество, которое характеризуется своей численностью, – N, мировой ВВП – G, а также процессы производства ВВП и его потребления, которые можно характеризовать величиной G/N.

С.П. Капица отметил, что квадратичный рост связан с информационным взаимодействием людей. Для учета этого фактора усложним системную схему развития человечества, включив в нее знание в качестве важного системного элемента.

Для создания «знания» как системного элемента необходимо выделить НИОКР (R&D) в качестве подсистемы для формирования знания и его преобразования в образцы полезных продуктов, «образование», как подсистему для доведения знания до работников и отделить квалифицированных «работников» как носителей «знания», которые используют его для производства. Тем самым у нас появляется второй контур деятельности, нацеленный не непосредственно на производство мирового ВВП, а на производство знания. Соответствующая системная схема цикла развития человечества на базе знания приведена на рис. 2.2.

Рис. 2.2. Цикл развития человечества с учетом знания

По принципу отношения к знанию мы разделили потребление человечества на четыре части:

●  инвестирование в науку, создающую знание, и разработки (НИОКР);

●  образование и обучение работников;

●  инвестиции в производство;

●  жизнеобеспечение человечества и др.

Согласно данной схеме, рост числа людей (общество) происходит в связи с ростом ВВП, причем растущее по численности человечество создает все больше знаний, которые влияют на ускорение роста производства и объема ВВП. Далее мы более детально рассмотрим компоненты данного цикла развития и их взаимосвязи.

Схема входа-выхода (рис. 2.3) позволяет сформировать еще один взгляд на функционирование человечества как системы.

Рис. 2.3. Схема входа-выхода для человечества

В результате функционирования этой системы на протяжении всей истории человечества происходил рост первых четырех входных ресурсов: числа и квалификации работников, объема знаний, выпуска продуктов, объем которых может быть оценен в финансовых единицах, и развития средств производства. Природные ресурсы в противоположность этому исчерпываются, и пока можно прогнозировать лишь сохранение природной среды в приемлемом состоянии. Однако в настоящее время уровень эксплуатации природы приблизился к предельному уровню, и рано или поздно, но необходимо будет перейти к режиму широкого воспроизводства ресурсов, требуемых для функционирования данной системы. Пристальное внимание нужно уделить энергетическим и водным ресурсам, а также факторам, влияющим на стабильность климата, сохранение биосферы и природной среды.