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.
Чи почувались ви колись розгубленими коли перед вами опинялась складна проблема? Так от, я сподіваюсь змінити це за менш ніж три хвилини. Отже, я сподіваюсь переконати вас, що складний не завжди означає заплутаний. Як на мене, гарно запечений багет, тільки-но з печі є складним, але сирний хліб з карі, цибулею, зеленими оливками і маком є заплутаним, занадто складним. Я - еколог і вивчаю складні системи. Я люблю складні системи. І я вивчаю це у світі природи, взаємопов'язаність видів.
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.
Ось мережа харчування або карта харчових зв'язків між видами, що живуть у альпійських озерах у горах Каліфорнії. І ось що трапляється з цією мережею, коли до неї заселяють немісцеву рибу, що ніколи тут не водилась. Усі сірі види зникають. Деякі знаходяться на межі зникнення. І біля озер з рибою водиться більше комарів, хоча риба й харчується ними. Ці наслідки є неочікуваними, але ми можемо їх передбачити.
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.
Я хочу поділитись з вами кількома основними поняттями про складність, яку ми відкриваємо для себе в процесі вивчення природи, і яка може бути застосована до інших проблем. Перше, це переваги хороших інструментів візуалізації, що допомагають розплутати складні системи і просто викликати такі питання, які раніше не спадали на думку. Наприклад, ви б могли побудувати потік карбону за допомогою системи постачання корму в загальній екосистемі, або взаємозв'язок середовища проживання зникаючих видів у національному парку Йосеміте. Наступне, якщо ви хочете передбачити вплив одного виду на інший, якщо ви зосередитесь тільки на цьому зв'язку і приховаєте решту картини, цей вплив буде важче передбачити, аніж якщо ви повернетесь до розгляду всієї системи - всіх видів, всіх зв'язків - і з цього місця зосередитесь на одній сфері впливу, що є найбільш важливою. І ми дізнаємось в наших дослідженнях, що таке зосередження дуже локальне до вузлів у один або два кроки. Тому чим більше ви відходите, набираєте складності, тим більша можливість того, що ви знайдете прості відповіді, і це часто відрізняється від простих питань, з яких ви починаєте.
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."
Але давайте перемкнемось і подивимось на дійсно складну проблему уряду США. Це діаграма американського вторгнення до Афганістану. Вона була на передовиці New York Times кілька місяців тому - одразу ж висміяна іншими медіа за свою надскладність. І сформульована ціль була підвищити підтримку народу щодо Афганського уряду. Звичайно, складна проблема, але чи є вона надскладною? Коли я побачив це на передовиці Times, я подумав "Чудово. Нарешті щось, про що я можу розповісти, у що я можу вгризтися."
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.
Отже, почнемо. Вперше, світова прем'єра, ми спробуємо представити ці спагеті як впорядкований графік. Вузол у колі - той, на який ми намагаємось вплинути - народна підтримка уряду. і тепер ми можемо подивитись на один-два кроки від нього, три кроки від того вузла і виключити три четвертих діаграми, що є поза зоною впливу. У цій сфері більша частина вузлів не є дієвими, як суворість місцевості, і дуже маленькою частиною є військові дії. Більшість з них є ненасильницькими, і вони діляться на дві великі категорії: активна взаємодія з етнічними ворогами і релігійними переконаннями, і чесний, прозорий економічний розвиток і надання послуг. Я не знаю цього, але це те, що я можу розшифрувати з цієї діаграми за 24 секунди.
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.
Коли ви бачите такі діаграми, я не хочу щоб ви лякались. Я хочу щоб ви активізувались. Щоб ви оживлялись. Тому що прості відповіді можуть з'являтись. Ми в природі завжди бачимо, що простота завжди лежить на зворотній стороні складності. Тому для будь-якої проблеми, чим більше ви можете масштабувати і залучити складності тим більший шанс сфокусуватись на простих деталях, що важать найбільше.
Thank you.
Дякую.
(Applause)
(Оплески)