Т6 Устойчивое развитие

борьбы с загрязнением, развивается ресурсосбережение, методы повышения урожайности и защиты сельскохозяйственных земель. Такое общество достигает самоподдержания: около 8 млрд человек имеют достойный уровень материального благосостояния, а нагрузка на окружающую среду постоянно снижается.

Рис. 6.7. Сценарий развития при стабильной численности населения, устойчивом объеме производства на душу населения

и развитии ресурсосберегающих технологий.

Приведенная модель представляет собой экстраполяцию развития мира с экологической точки зрения, построенную на статистических данных конца ХХ-го и начала XXI-го веков. В этой модели не учтены такие слабо прогнозируемые факторы, как новые технологические открытия и достижения, изменения политической ситуации, развитие генной инженерии и связанных с ней биотехнологий, появление новых эпидемиологических угроз, перемены в ценностных установках и др. Осознание нависшей угрозы может повлечь изменение политики государств, что приведет к изменению траектории развития.

По результатам работ авторы делают следующие выводы:

1. Если существующие на настоящий момент времени тенденции роста населения мира, индустриализации, загрязнения окружающей среды, производства продуктов питания и истощения ресурсов сохранятся

429

неизменными, то уже в течение следующего столетия человечество подойдет к пределам роста.

Наиболее вероятным будет резкое и неуправляемое падение, как численности населения, так и промышленного производства.

2.Имеется возможность изменить эти тенденции роста и установить экологически и экономически стабильное состояние, которое может поддерживаться в далеком будущем. Состояние глобального равновесия можно спроектировать таким образом, чтобы для каждого человека на Земле удовлетворялись основные материальные потребности и реализовался его индивидуальный потенциал.

3.Если люди всего мира решат бороться за устойчивое развитие, то

чем скорее они возьмутся за его воплощение, тем больше шансов на успех будут иметь28. Однако новейшие исследования показывают, что времени перехода к устойчивому развитию осталось мало29.

В настоящее время модели системной динамики используются не только для решения глобальных проблем, но и для решения локальных экологических, экономических и других проблем широкого класса. Основными целями использования имитационных моделей системной динамики являются:

1)упорядочивание знаний и углубленное понимание поведения исследуемых систем;

2)поиска стратегий, способных изменить поведение системы в желательном направлении;

3)структуризация и унификации ментальных моделей, обмена знаниями о поведении сложных систем между широкими слоями населения.

В образовательные процессы методология системной динамики

получила внедрение с середины 1980-ых гг. Так, в США в рамках проекта К-12 [30] системную динамику ввели в образовательный процесс на уровне средних школ. Были разработаны методики обучения системному мышлению и применению моделей системной динамики в области математики, физики, биологии, истории, социологии, экономики, литературы.

С начала 1990-ых гг. в США осуществлялся междисциплинарный

проект по обучению преподавателей средней и высшей школы

28 Медоуз, Д.Х. Пределы роста: Доклад по проекту римского клуба "Сложное положение человечества" / Д.Х. Медоуз, Д.Л. Медоуз, Й. Рэндерс, В.В.III. Беренс. - М.: 1991.

29 Медоуз, Д.Х. Пределы роста: 30 лет спустя / Д.Х. Медоуз, Й. Рэндерс, Д.Л. Медоуз; пер. с англ. Е. С. Оганесян; под ред. Н. П. Тарасовой.-М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2012. - 358 с.

30 System Thinking and System Dynamics on K-2 Education // The Creative Learning Exchange. - 1997. - Vol. 6(2).

430

методологии системной динамики под названием CC-STADUS Project (Cross Curricula Systems Thinking and Dynamics Using Stella)31

В1993 г. в рамках проекта "Системная динамика в образовании"

(System Dynamics in Education Project) был создан путеводитель по материалам в области системной динамики (Road Maps32).

Вкачестве примера можно указать имитационную игру Strategem-133 (Стратегическая игра для обучения управляющих) была разработана под руководством Д.Л. Медоуза в 1984 г. и первоначально предназначалась для обучения государственных чиновников, ответственных за энергетические

иприродоохранные проекты. В этой игре участники, исполнявшие роль министров, должны были достигнуть устойчивого развития в отдельно

взятой стране в течение 55 лет за 10 периодов принятия решений. На базе данной игры была развита игра Полисфера34. Отметим также работы Сидоренко В.Н. по моделированию на основе системной динамики35,36.

Внастоящее время существует Международное общество системной динамики (www.systemdynamics.ru), которое издает журнал System Dynamics Review, информирующий читателей о новых событиях в области системной динамики. В России создано отделение системной динамики (www.sysdynamics.ru), целью которого является распространение знаний в области системной динамики среди русскоязычной аудитории.

Применение строгих количественных моделей для выработки управляющих решений является перспективным подходом к внедрению в общественное сознание системных принципов устойчивого развития. Однако на данном пути существуют серьезные препятствия, связанные с ограничениями познания социально-экономических и экологических процессов, как на глобальном, так и локальных уровнях.

Анализу ограничений познавательных процессов при исследовании сложных социально-экономических и экологических систем посвящена

31CC-STADUS Project: Project Summary // The Creative Learning Exchange. - 1997.

-Vol. 3(2).

32http://sysdyn/mit/edu/road-maps

33Медоуз, Д.Л. Стратиджем-1 (микрокомпьютерная обучающая управленческая игра о взаимодействиях между энергетикой и окружающей средой): Руководство по использованию / Медоуз Д. Л. - М.: 1984.

34Сидоренко, В.Н. "Полисфера": Имитационная обучающая игра для менеджеров в области энергетики и охраны окружающей среды / В.Н. Сидоренко, М.М.

Крюков. - М., 1997.

35Сидоренко, В.Н. Системная динамика. / В.Н. Сидоренко. – М.: Экономический факультет МГУ; ТЕИС, 1998. – 200 с.

36Сидоренко, В.Н. Системно-динамическое моделирование в среде POWERSIM: Справочник по интерфейсу и функциям / В.Н. Сидоренко. – М.: МАКС-ПРЕСС, 2001. –

159 с.

431

обширная литература. Так в работе37 с точки зрения когнитивной психологии дается анализ причин интеллектуальных ошибок при попытках улучшить положение в сложных областях действительности. В частности, приводятся примеры экстраполяции зависимостей, которые справедливы для известных фактов на текущем интервале наблюдений, однако становятся неадекватными при экстраполяции на больших временных интервалах.

Типичными здесь являются модели распространения болезней. Если построить кривую распространения эпидемии по данным начала заболеваемости, то можно построить прогноз интервала времени, когда заболеет тотально вся популяция. На самом деле болезни распространяются лишь среди ограниченного множества членов популяции, ослабленных, не обладающих соответствующим иммунитетом, либо ограниченных по иным причинам. Именно они и заболеют. В результате болезни члены популяции, либо приобретут иммунитет, либо уйдут из жизни. Численность популяции сократится, однако оставшиеся члены популяции уже будут обладать иммунитетом, болезнь отступит и численность популяции пойдет в рост. Такова системная динамика данного процесса.

По этой схеме могут развиваться самые разнообразные процессы. Например, вследствие изменения условий обитания у популяции снизилась рождаемость. В этом случае численность популяции снижается. Однако остаются члены популяции, репродуктивные способности которых не снижаются в новых условиях обитания. Благодаря указанным членам популяции ее численность постепенно начнет восстанавливаться, но уже на новых основах. Безусловно количественная динамика данного процесса может быть разнообразной вплоть до вырожденного случая – исчезновения популяции. Однако общие закономерности развития здесь в целом соответствуют логике системной динамики.

В философии познания логика исследования подобных процессов уже рассмотрена давно. Так, с точки зрения философии познания модели, которые неадекватны действительности, не отражают ее сущности38. С

37Дёрнер, Д. Логика неудачи. Стратегическое мышление в сложных ситуациях / Д. Дёрнер. – М.: Смысл, 1997. – 243 с.

Dörner, D. Die Logik des Mißlingens. Strategisches Denken in komplexen Situationen

/D. Dörner. – Hamburg: Rowohlt Verlag GmbH, 1989.

38Для иллюстрации понятия сущности в философских работах приводится аналогия с бурным потоком. Внешне здесь можно наблюдать лишь «пену (явление), за которой скрывается бурный поток (сущность)». При этом рассмотрение действительности как однонаправленного потока событий, связей составляет сущность первого порядка. Более глубокое понимание действительности: как круговорота событий, циклических связей; составляет сущность более высокого порядка –

системную сущность.

432

системной точки зрения подобные модели не отражают системной сущности предмета исследования, его системной динамики. Категория сущности в настоящее время используется редко. На взгляд автора это связано с распространенным взглядом, что с наращиванием вычислительных мощностей, все более детализованным описанием моделируемой действительности можно достичь требуемой адекватности моделей. Этот взгляд недооценивает способность естественного интеллекта к абстрактно-синтетической деятельности, на основе которой раскрывается сущность явлений. Это случай, когда «за деревьями не видят леса». Кроме того, в соответствии с принципом минимальной сложности в условиях неопределенности знания при превышении сложности модели оптимального уровня растут ошибки моделирования действительности. Очевидно, что без понимания системной сущности явлений построение адекватных моделей в сложных социально-экономических и экологических системах весьма проблематично.

Рекомендуемая литература

Данилов-Данильян, В.И. Перед главным вызовом цивилизации: Взгляд из России / В.И. Данилов-Данильян, К.С. Лосев, И.Е. Рейф. – М.:

ИНФРА-М, 2005. – 224 с.

Медоуз, Д.Х. Пределы роста: 30 лет спустя / Д.Х. Медоуз, Й. Рэндерс, Д.Л. Медоуз; пер. с англ. Е. С. Оганесян; под ред. Н. П. Тарасовой. - М.: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2012. - 358 с.

Медоуз, Д.Х. Электронный оракул. Компьютерные модели и решение социальных проблем / Д.Х. Медоуз, Дж.М. Робинсон ; пер. с англ. Е.С. Оганесян ; под. Ред. Н.П. Тарасовой. - М.: БИНОМ, Лаборатория знаний,

2013. - 527 с.

Моисеев, Н.Н. Как далеко до завтрашнего дня / Н.Н. Моисеев. – М.:

МНЭПУ, 1997.

Сидоренко, В.Н. Системная динамика. / В.Н. Сидоренко. – М.: Экономический факультет МГУ; ТЕИС, 1998. – 200 с.

433