Юрий Зеленков - Искусство бега по граблям. Стратегическое управление ИТ в условиях неопределенности

Черный лебедь, Розовый слон и Полный песец

Непредсказуемым событиям посвятил свою книгу Нассим Талеб[2], в прошлом успешный финансовый трейдер, а ныне профессор Оксфорда. Он назвал их «Черными лебедями». До открытия Австралии люди считали, что все лебеди – белые, и обнаружение первого черного лебедя стало большим сюрпризом для орнитологов. Эта история иллюстрирует ограниченность обучения на основании опыта и хрупкость нашего знания. Один-единственный факт может разрушить обобщение, основанное на миллионах эмпирических наблюдений в течение тысячелетий. Черный лебедь – это событие, обладающее следующими характеристиками:

Аномальность – ничто в прошлом его не предвещало, его наступление выходит за наши представления о вероятном. Это то, о возможности чего мы даже не могли подумать.

Сила воздействия – оно полностью опрокидывает все представления, существовавшие до его наступления.

Ретроспективная (но не перспективная) предсказуемость – объяснение случившемуся придумывается после того, как оно случилось, делая событие, сначала воспринятое как сюрприз, объяснимым и предсказуемым.

Сочетание непредсказуемости со значительными последствиями делает появление Черных лебедей весьма нежелательным, но главная проблема состоит в том, что мы склонны действовать так, как если бы их вообще не существовало. Отсутствие свидетельств о чем-либо мы принимаем за свидетельство отсутствия, в результате чего Черный лебедь подкрадывается к нам незаметно. В современной отечественной культуре, кстати, есть персонаж, который тоже подкрадывается незаметно и приносит всеобщую катастрофу, – это Песец. «По преданию, он спит где-то в снегах, и, пока он спит, жизнь идет более-менее нормально. А когда он просыпается, он наступает[3]».

Но надо отметить, что Черные лебеди могут быть как положительными, так и отрицательными. Для описанных выше ловцов бабочек отрицательным Черным лебедем может стать канализационный люк с открытой крышкой (хотя наш опыт подсказывает, что в чистом поле канализационные люки не встречаются, но если встретится, это точно – Полный песец). Положительный Черный лебедь может явиться, например, в виде летающего Розового слона. Но как его поймать, если в руках только сачок для бабочек?

Главный вывод – поскольку Черные лебеди непредсказуемы, нам следует приспособиться к их существованию, вместо того, чтобы наивно пытаться их предсказать. Успешность человеческих начинаний в бизнесе, науке, искусстве и других областях, как правило, обратно пропорциональна предсказуемости их результата. Следовательно, надо импровизировать по максимуму, стараясь поймать как можно больше положительных Черных лебедей.

Модели непредсказуемости

Можно показать, что непредсказуемость возникает уже тогда, когда мы имеем дело с системами, которые кажутся очень простыми. Для этого воспользуемся широко известной NK -моделью, предложенной биологом и специалистом по сложным системам Стюартом Кауффманом[4]. Он использовал эту модель для исследования эпистатического взаимодействия (или, выражаясь проще, взаимного влияния) в генных системах, но позже она получила широкое распространение и в других областях, в частности, при исследовании динамики организаций.

Рассмотрим систему из N объектов. Каждый объект может принимать два значения: 0 – если он «выключен» и Fi – если он «включен» (здесь i – номер объекта, а Fi – любое число в интервале от 0 до 1). Через K обозначим количество объектов, которые могут влиять на i -тый объект, очевидно, что максимальное значение K=N-1 . Введем понятие «приспособленности» системы, которое определяет ее эффективность при выполнении некой задачи и вычисляется как среднее значение всех входящих в нее объектов:

Будем считать, что целью системы является максимальное увеличение ее приспособленности. Ее начальная конфигурация (т.е. состояние всех объектов – включен или выключен) задается случайным образом. На каждом шаге система может изменять значение только одного из входящих в нее объектов («включать» или «выключать» его). При этом всегда выбирается такое изменение, которое максимально увеличивает приспособленность. Второе ограничение – система может предсказывать и анализировать последствия только планируемого шага, результаты всех последующих действий она оценить не может (так называемый локальный поиск или стратегия инкрементальной адаптации).