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.
Вы чувствуете себя совершенно подавленными, когда сталкиваетесь со сложной задачей? Я надеюсь изменить это меньше, чем за три минуты. Я надеюсь убедить вас в том, что сложность не всегда означает запутанность. Например, для меня горячий свежеиспечённый багет очень непрост. а сырный хлеб с луком, маком, приправой карри и зелёными оливками выглядит ещё более запутанно. Я эколог, я изучаю сложности. Я люблю сложности. И я изучаю природный мир, взаимодействие видов.
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.
Например, есть пищевая сеть или карта пищевых связей между видами, которые живут в высокогорных озёрах Калифорнии. И вот что происходит с этой пищевой сетью, если заполнить озёра рыбой из других ареалов обитания. Все неактивные виды исчезают. Некоторые действительно на грани вымирания. И возле озёр с рыбой обычно больше москитов, несмотря на то, что рыбы питаются ими. Все эти эффекты были непредвиденными, и всё же, мы обнаруживаем, что они предсказуемы.
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.
Теперь я хочу поделиться с вами парой важных мыслей о запутанности, которые мы узнаём, когда изучаем природу, и которые можно применить для решения других задач. Во-первых, нам нужны хорошие наглядные пособия, которые помогут нам распутать запутанность и натолкнут на те вопросы, о которых мы раньше не задумывались. Например, вы могли изобразить углеродный поток через общие пищевые цепи в экосистеме или взаимосвязи между участками среды обитания и вымирающими видами животных Национального парка Йосемити. Потом вы хотите спрогнозировать влияние одних видов на другие. Если вы сосредоточитесь только на этой связи, а всё остальное проигнорируете, то все оказывается куда менее предсказуемо, чем если бы вы отступили назад, чтобы рассмотреть цельную систему - все виды, все связи - и с того места заострили внимание на сфере влияния, которая имеет наибольшее значение. С помощью нашего исследования мы обнаруживаем, что это часто оказывается очень близко к точке, которая вас интересует, примерно на одну-две ступени. Так что, чем больше вы отступаете назад, чтобы охватить запутанность, тем больше у вас шансов найти простые ответы, и они часто отличаются от простых ответов, с которых вы начинали.
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."
Итак, давайте переключимся и рассмотрим действительно сложную проблему, которая произошла по милости правительства США. Это диаграмма мер США по противоповстанческой стратегии в Афганистане. Она была первой страницей в Нью Йорк Таймс пару месяцев назад - мгновенно высмеянной средствами массовой информации за то, что она так безумно запутана. Начальной целью было увеличение народной подержки Афганского правительства. Очевидно, сложная задача, но является ли она запутанной? Когда я увидел это на обложке Таймс, я подумал: "Отлично. Наконец что-то, к чему я могу применить себя. Я могу вонзиться в это зубами".
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.
Итак, давайте сделаем это. В первый раз за всё время мировая премьера этой диаграммы-спагетти в виде упорядоченной сети. Вот это обведённая точка - та, на которую мы пытаемся влиять - народная поддержка правительства. Мы можем принять во внимание одну ступень, две, три ступени от этой точки, и убрать из поля зрения 3/4 диаграммы, которые остались за пределами сферы влияния. Внутри этой сферы большая часть узлов не задействована, например проблемы местности. Военных мер тоже очень мало. Большинство из них ненасильственные, и они попадают в две широкие категории: действующие договорённости с враждующими народами и религиозные убеждения, а также честное, прозрачное экономическое развитие и предоставление услуг. Я в этом не разбираюсь, но вот что я могу расшифровать из этой диаграммы за 24 секунды.
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.
Когда вы будете рассматривать похожие диаграммы, я не хочу, чтобы вы пугались. Я хочу, чтобы вы восхищались. Чтобы вы были свободны. Потому что можно найти простые ответы. Природа учит нас тому, что простота часто лежит по другую сторону запутанности. Это применимо к любым задачам: чем больше вы отдалитесь, чтобы охватить запутанность, тем лучше вы сможете приблизиться к простым деталям, имеющим наибольшее значение.
Thank you.
Спасибо.
(Applause)
(Аплодисменты)