Do you ever feel completely overwhelmed when you're faced with a complex problem? Well, I hope to change that in less than three minutes. So, I hope to convince you that complex doesn't always equal complicated. So for me, a well-crafted baguette, fresh out of the oven, is complex, but a curry onion green olive poppy cheese bread is complicated. I'm an ecologist, and I study complexity. I love complexity. And I study that in the natural world, the interconnectedness of species.
Előfordul, hogy teljesen kétségbeesnek, amikor egy összetett problémával találkoznak? Nos, remélem, hogy ezen kevesebb mint 3 perc alatt változtatni tudok. Remélem, hogy meggyőzőm Önöket: az összetett nem mindig bonyolult. Számomra egy friss, ügyesen megformált bagett összetett, viszont a currys-hagymás-olívás-mákos-sajtos kenyér, az bonyolult. Ökológus vagyok és az összetettséget tanulmányozom. Imádom is. Ezt vizsgálom a természetben, a fajok egymásra utaltságát.
So here's a food web, or a map of feeding links between species that live in Alpine Lakes in the mountains of California. And this is what happens to that food web when it's stocked with non-native fish that never lived there before. All the grayed-out species disappear. Some are actually on the brink of extinction. And lakes with fish have more mosquitos, even though they eat them. These effects were all unanticipated, and yet we're discovering they're predictable.
Itt egy táplálékhálózat, vagyis azon fajok közötti táplálkozási kapcsolatok térképe, amelyek Kalifornia magashegyi tavaiban élnek. És ez történik ezzel a táplálékhálózattal, ha belekerül egy addig nem látott, nem őshonos halfajta. A kiszürkített fajok eltűnnek. Néhányuk valójában a kihalás szélén áll. És a halfajtával teli tavaknál annak ellenére több a szúnyog, hogy a halak ezzel táplálkoznak. Nem láttuk előre a következményeket, most fedezzük fel, hogy kiszámíthatóak.
So I want to share with you a couple key insights about complexity we're learning from studying nature that maybe are applicable to other problems. First is the simple power of good visualization tools to help untangle complexity and just encourage you to ask questions you didn't think of before. For example, you could plot the flow of carbon through corporate supply chains in a corporate ecosystem, or the interconnections of habitat patches for endangered species in Yosemite National Park. The next thing is that if you want to predict the effect of one species on another, if you focus only on that link, and then you black box the rest, it's actually less predictable than if you step back, consider the entire system -- all the species, all the links -- and from that place, hone in on the sphere of influence that matters most. And we're discovering, with our research, that's often very local to the node you care about within one or two degrees. So the more you step back, embrace complexity, the better chance you have of finding simple answers, and it's often different than the simple answer that you started with.
Néhány olyan kulcsfontosságú felismerést osztanék meg Önökkel az összetettségről, amire a természet megfigyelésekor lettünk figyelmesek és talán másutt is alkalmazhatóak. Az első a jó vizualizációs eszközök haszna az összetettség feloldásában és olyan kérdések feltevésében, amire előzőleg nem gondoltunk. Például felismerhető lesz, hogyan áramlik a szén a vállalati ökoszisztémán belül az ottani ellátórendszerben, vagy a veszélyeztetett fajok előhelyeinek kölcsönhatásai a Yosemite Nemzeti Park területén. A következő, hogyha meg akarjuk jósolni egy faj másikra gyakorolt hatását és kizárólag erre a kapcsoltra összepontosítunk a többi kérdést figyelmen kívül hagyva, akkor kevésbé kiszámítható a dolog, mintha a teljes rendszert figyelembe vennénk -- minden fajt és kapcsolatot -- és ebből a pozíciónkból aztán arra a befolyási övezetre közelítenénk rá, ami a legfontosabb. A kutatásaink arra a felfedezésre vezettek, hogy gyakran a vizsgálat csomópontjához közel, egy-két rétegen belül lesz a megoldás. Ezért minél inkább hátralépünk és befogadjuk az összetettséget, annál jobb lesz az esélyünk, hogy egyszerű választ találunk, és ez gyakran különbözni fog a kiindulópontul szolgáló egyszerű választól.
So let's switch gears and look at a really complex problem courtesy of the U.S. government. This is a diagram of the U.S. counterinsurgency strategy in Afghanistan. It was front page of the New York Times a couple months ago. Instantly ridiculed by the media for being so crazy complicated. And the stated goal was to increase popular support for the Afghan government. Clearly a complex problem, but is it complicated? Well, when I saw this in the front page of the Times, I thought, "Great. Finally something I can relate to. I can sink my teeth into this."
Kapcsoljunk magasabb fokozatba és nézzünk egy valóban összetett problémát az USA kormányának jóvoltából. A diagram az USA afganisztáni felkelőellenes stratégiáját ábrázolja. Néhány hónapja a New York Times címlapján volt -- a média azonnal nevetség tárgyává tette, amiért ennyire veszettül túlbonyolították. És az állítólagos cél az volt, hogy növeljék az afgán kormány támogatottságát a nép körében. Világos, hogy összetett probléma, de bonyolult is? Nos, amikor megláttam a Times címlapján, arra gondoltam: "Nagyszerű. Végre valami, amihez hozzá tudok szólni." Ebbe belemélyeszthetem a fogaimat."
So let's do it. So here we go for the first time ever, a world premiere view of this spaghetti diagram as an ordered network. The circled node is the one we're trying to influence -- popular support for the government. And so now we can look one degrees, two degrees, three degrees away from that node and eliminate three-quarters of the diagram outside that sphere of influence. Within that sphere, most of those nodes are not actionable, like the harshness of the terrain, and a very small minority are actual military actions. Most are non-violent and they fall into two broad categories: active engagement with ethnic rivalries and religious beliefs and fair, transparent economic development and provisioning of services. I don't know about this, but this is what I can decipher from this diagram in 24 seconds.
Vágjunk bele. Először a világon bemutatjuk ezt a spagetti diagramot rendezett hálózat formájában. A bekarikázott csomópontot igyekszünk befolyásolni -- a kormány támogatottsága. És most a csomópontból kiindulva távolodunk egy, kettő, három réteget, és meg is szüntethetjük a diagram ¾-ét a befolyási övezeten kívül. Az övezeten belül a csomópontok többsége nem befolyásolható, mint a rossz terepviszonyok, és csak egy egész kicsi rész katonai művelet. Többségük nem erőszakos jellegű és 2 fő kategóriába esnek: aktívan foglalkozni az etnikai és vallási ellentétekkel, és igazságos, átlátható gazdaságfejlesztést és szolgáltatásokat nyújtani. Nem ismerem a helyzetet, de ezt olvasom ki a diagramból 24 másodperc alatt.
When you see a diagram like this, I don't want you to be afraid. I want you to be excited. I want you to be relieved. Because simple answers may emerge. We're discovering in nature that simplicity often lies on the other side of complexity. So for any problem, the more you can zoom out and embrace complexity, the better chance you have of zooming in on the simple details that matter most.
Nem szabad megijedniük, ha ehhez hasonló diagramot látnak. Szeretném, ha inkább izgatottak, majd megkönnyebbültek lennének. Mert valószínűleg felbukkannak az egyszerű válaszok. A természet arra tanít minket, hogy az egyszerűség gyakran csak az összetettség másik arca. Minden problémára igaz, hogy minél jobban hátra tudnak lépni és befogadni a teljességet, annál könnyebb lesz újra azokra az egyszerű részletekre összpontosítani, amik leginkább lényegesek.
Thank you.
Köszönöm.
(Applause)
(Taps)