Системы, правила и принципы работы систем

Люблю мотоциклы и классные интерфейсы.

Делаю Мету и Focus Calendar, обо мне

post.title

Системы, правила и принципы работы систем

Рецензия и основные тезисы из книги «Thinking in Systems» by Donella H. Meadows
20 октября, 2019
9/10

Главное

Книга коротенькая и прикольная: автор объясняет сложные вещи максимально доступными словами и примерами так, что сразу всё понимаешь

Если вы ботаете ментальные модели—книжка идеально вписывается, так как встраивает в ментальные модели картину базовых правил систем.

В книге маловато кейсов и некоторые главы объясняются: «это устроено вот так. Почему? Потому что вот так», что для мозга избалованного книгами с 40-страничным перечислением всех исследований (моего), кажется недостаточно trustworthy

Вторая половина книги идёт в сторону ментальных моделей, а про это есть значииительно более прикольные книги (Model Thinker, например) и там она не выдерживает конкуренции, поэтому оценка 6.

Тезисы

  • Система состоит из элементов, связей между элементами и функции/цели

    • Замена элементов оказывает наименьшее влияение на систему—если поменять игроков в футбольной команде, это будет всё ещё футбольная команда
    • Изменение связей между элементами может привести к кардинальному изменению системы—например, правила игры, тогда вместо футбольной команды мы можем получить баскетбольную
    • Связи часто являются потоками информации. Например: правила игры, изменения правил, информация о продажах товара, информация о спросе, количество преступлений, динамика количества преступлений...
  • Про системы удобно думать с таким фреймворком:

    • Запасы (в оригинале—stocks; "запасы"—не идеальный перевод, но хоть как-то приближен по смыслу)
    • Входящие и исходящие потоки изменения запасов
    • Информационные потоки, которые управляют вентилями в потоках изменения запасов

Стабилизирующие циклы—балансирующая обратная связь

Система, в которой запасом управляют два информационных потока, которые стремятся поддерживать запасы на определённом уровне. Например:

  • система отопления дома, управляемая термостатом—это система со стабилизирующими циклами. Днём дом нагревается от лучей солнца и термостат не отдаёт команду включать отопление. Ночью температура среды падает и термостат включает отопление, чтобы поддерживать "запас" комнатной температуры на уровне 18°C. Термостат—балансирующая обратная связь.
  • Абсолютно все системы являются системами со стабилизирующими циклами, так как по законам физики ничто не может расти бесконечно

Убегающие циклы—усиливающаяся обратная связь

Системы, в которой запасом управляют информационные потоки, усиливающиеся с увеличением текущих запасов, например:

  • сумма денег, лежащая на счету в банке увеличивается нелинейно и каждый год скорость роста увеличивается, так как в следующем периоде % пересчитывается на выросшие запасы (НО, если расширить систему до покупательской способности, то в систему добавляются стабилизирующие циклы инфляции, роста/стагнации экономики И покупательская способность денег на счету не изменяется  :))
  • чем сильнее эрозия почвы, тем меньше растений на ней растёт, тем быстрее происходит эрозия соседней почвы

Задержки и колебания

Информационные потоки подвержены задержкам. Например, в системе, которая производит автомобили, есть задержка поступления информации о продажах и задержка реакции:

  • Так как система стремится прийти к балансу—держать запасы произведённых автомобилей на определённом уровне—есть вероятность свалиться в колебания запасов из-за неоптимальных реакций на изменение количество изготавливаемых автомобилей.
  • Простой пример колебаний из-за задержек в информационных потоках: наслаждение вынужденным контрастным душем, если кран меняет температуру воды с задержкой в несколько секунд
  • Слишком быстрая реакция (см. картинку 35) наоборот усилиливает амплитуду колебаний количества машин на складе
  • Решение: увеличить задержку реакции с 3х дней до 6 дней (см. картинку 36)
  • Во всех экспоненциально растущих система есть как минимум один убегающий цикл и один балансирующий цикл, так как ни одна система не может расти бесконечно в конечном окружении

Гибкость, самоорганизация и иерархия

  • Гибкость
    • Сложные системы имеют способы восстанавливать себя после кризисов. Например, человеческое тело—пример удивительно гибкой системы: иммунитет, дублирование функций.
    • Например, ретроспективы в agile-процессах—это циклы обратной связи, которые помогают восстанавливать гибкость системы (и усилять систему)
  • Самоорганизация
    • это эксперименты с новыми видами структур для устоявшихся систем, следование (новым) простым правилам
    • ДНК, РНК, фракталы, геоцентричность/научный подход—примеры простых правил для пересборки новых более сложных систем
  • Иерархия
    • Иерархия позволяет уменьшить количество информации, которым должен владеть каждый элемент системы, чтобы система продолжала работать на своём уровне сложности или увеличивала сложность
    • Количество связей и передаваемой информации внутри подсистемы больше, чем между подсистемами
    • Цель—увеличить стабильность и гибкость системы

? Купить на Amazon