Хаос. Создание новой науки

Эти иллюзии были посеяны Нейманом, создавшим свой первый компьютер с твердым намерением использовать вычислительную машину и для управления погодой. Он окружил себя метеорологами и захватывающе рассказал о своих планах коллегам-физикам. У Неймана были особые математические причины для оптимизма. Он полагал, что сложная динамическая система имеет точки неустойчивости – критические точки, в которых слабый толчок может привести к огромным последствиям, как это происходит с мячиком, балансирующим на вершине холма. Нейман верил, что с помощью компьютера ученые смогут рассчитать уравнение движения жидкости и предсказать погоду на следующие несколько дней[28]

. После этого, если центральный комитет метеорологов сочтет нужным ее изменить, в небо поднимутся самолеты, чтобы оставить за собой дымовую завесу или разогнать облака. Великолепная перспектива! Однако Нейман не учел вероятность хаоса, при котором неустойчива каждая точка.

К 1980-м годам разветвленный и дорогостоящий аппарат служащих рьяно взялся выполнять поставленную Нейманом задачу, по крайней мере ту ее часть, которая была связана с составлением прогнозов[29]

. На окраине одного из городов штата Мэриленд, близ Вашингтонской кольцевой автострады, в простом, похожем на куб здании, которое обилием радиоантенн и радаров, установленных на крыше, напоминало разведцентр, трудились ведущие ученые Америки. Здесь мощнейший суперкомпьютер производил моделирование, напоминавшее разработки Лоренца, но лишь по сути и духу. Royal МсВее

мог выполнять шестьдесят умножений в секунду, тогда как быстродействие новой машины ControlDataCyber 205

составляло миллионы операций с плавающей запятой в секунду. Там, где Лоренц использовал двенадцать уравнений, современный компьютер расправлялся с системой, состоявшей из пятисот тысяч уравнений. Этой машине был известен механизм колебаний температуры воздуха при конденсации и испарении жидкости. Виртуальные воздушные потоки зарождались в компьютерных горных цепях. Информация, поступавшая со всего земного шара, со спутников, самолетов и кораблей, вводилась в компьютер ежечасно. В результате по точности прогнозов Национальный метеорологический центр США занял второе место в мире.

А первое место занял Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды, расположенный в английском Рединге, небольшом университетском городке в часе езды от Лондона. Скромное современное здание из стекла и кирпича, затененное деревьями, построили в годы торжества идеи общего рынка, когда большинство государств Западной Европы решили действовать сообща, объединив интеллектуальные и денежные ресурсы для предсказания погоды. Европейцы приписывали свои успехи молодости сменяющих друг друга сотрудников, которые не состояли на государственной службе, и суперкомпьютеру Cray, который был на порядок совершеннее американского аналога.

Прогнозирование погоды стало отправной точкой, с которой началось применение компьютеров для моделирования сложных систем. Использованная методика сослужила хорошую службу множеству представителей естественных, точных и гуманитарных наук. С ее помощью ученые пытались предугадать буквально все, начиная с динамики маломасштабных жидкостных потоков, изучаемых конструкторами двигателей, и заканчивая денежными потоками, изучаемыми экономистами. В самом деле, к 1970-1980-м годам компьютерные прогнозы экономического развития напоминали глобальные предсказания погоды. Модели, представлявшие собой хитросплетенную, до некоторой степени произвольную паутину уравнений, преобразовывали известные начальные условия – будь то атмосферное давление или денежную массу – в будущие тенденции. Программисты надеялись, что неизбежные упрощающие предположения не слишком сильно искажают истину. Если на выходе получалось нечто странное – наводнение в Сахаре или повышение процентных ставок на несколько порядков, – уравнение подправляли таким образом, чтобы подогнать результат под ожидаемый. Как это ни печально, эконометрические модели мало соответствовали реальности, но это не мешало многим людям, которым следовало бы лучше понимать, что к чему, вести себя так, будто они верили в итоги изысканий. Прогнозы экономического роста и безработицы составлялись с точностью до сотых, а то и тысячных долей[30]. Правительства и финансовые институты субсидировали прогнозирование и действовали в соответствии с ним – зачастую в силу необходимости, а иногда просто желая получить лучший результат. Возможно, они все же знали, что показатели вроде «потребительского оптимизма» не столь хорошо поддаются измерению, как, например, влажность воздуха, и что дифференциальных уравнений, идеально отражающих политические движения или изменения в мире моды, еще никто не создал. Но лишь немногие осознавали, сколь ненадежен был сам процесс компьютерного моделирования, даже в тех случаях, когда исходным данным вполне можно доверять, а законы заимствованы из физики, как в случае с предсказанием погоды.