Sự phức tạp và hệ thống thích nghi với phức tạp

Khoa học phức tạp liên quan tới việc nghiên cứu động lực học của “mạng lưới phức tạp những người đại diện thích nghi – complex networks of adaptive agents” (Shaw, 1997, p. 235). Trong tổ chức xã hội, khoa học phức tạp liên quan tới rất nhiều bên liên quan khác nhau. Một hệ thống thích nghi phức tạp thúc đẩy một quan điểm khác đối với những thay đổi mang tính chất tổ chức bởi vì nó “… thay đổi sự chú ý của các nhà cố vấn khỏi những thay đổi đã được lên kế hoạch sang những quá trình lộn xộn của chính đổ chức, chỗ mà có thể gây ra những thay đổi bất chợt không thể dự đoán trước được” (Shaw, 1997, p.235).

1. Sự phức tạp và hệ thống thích nghi với phức tạp

Sự phức tạp bắt nguồn từ mối quan hệ, hành động và sự kết nối bên trong của các thành phần trong một hệ thống và giữa một hệ thống và môi trường của nó. Phức tạp có nghĩa là kết hợp các liên kết hoặc kết nối phức tạp của các thành phần trong hệ thống hoặc giữa hệ thống với môi trường.

Rất nhiều hệ thống tự nhiên như não bộ, hệ miễn dịch, hệ sinh thái, xã hội và rất nhiều hệ thống nhân tạo như hệ thống máy tính, hệ thống trí tuệ nhân tạo, mạng thần kinh nhân tạo, các chương trình tiến hóa. Các hệ thống này có đặc điểm là các hành vi hết sức phức tạp, đây chính là kết quả của sự tương tác không gian phi tuyến tính giữa nhiều hệ thống thành viên khác nhau ở nhiều mức độ tổ chức khác nhau. Những hệ thống này được biết đến với tên gọi hệ thống thích nghi với phức tạp (CAS).

CAS là hệ thống động lực học có khả năng thích nghi và tham gia vào một môi trường đang thay đổi. Việc nhận ra không có sự tách biệt nào giữa một hệ thống và môi trường của nó vì hệ thống luôn thay đổi để thích nghi với môi trường là vô cùng quan trọng. Hơn nữa, một hệ thống luôn có mối liên hệ chặt chẽ với các hệ thống khác để tạo nên một hệ sinh thái.

Sự phân quyền trong quản lý: Không có một cơ chế quản lý tập trung nào điều hành hành vi, hoạt động của hệ thống. Mặc dù mối quan hệ bên trong giữa các thành phần trong hệ thống tạo nên sự liên kết thì cũng không thể giải thích hành vi tổng thể bằng cách tổng hợp tất cả các phần riêng lẻ.

Sự kết nối: Như phần trên đã đề cập, sự phức tạp bắt nguồn từ những mối quan hệ, hoạt động và sự kết nối nội bộ của các thành phần trong hệ thống và giữa hệ thống với môi trường xung quanh nó. Điều này có nghĩa là một quyết định hay hành động trong hệ thống sẽ ảnh hưởng tới các phần liên quan nhưng mức độ ảnh hưởng là không giống nhau.

Sự đồng tiến hóa: Với sự đồng tiến hóa, các thành phần trong một hệ thống có thể thay đổi dựa trên những tương tác với một phần khác và với môi trường của nó. Ngoài ra, đặc điểm hành vi cũng thay đổi theo thời gian. Kauffman (1993) mô tả sự đồng tiến hóa với định nghĩa “cảnh quan phù hợp” (Fitness landscape) của mình. Cảnh quan phù hợp đối với một hệ thống X bao gồm một chuỗi rất nhiều đỉnh núi và thung lũng. Đỉnh núi càng cao thì càng phù hợp với thứ mà nó đại diện. sự cải tiến của X có thể coi như mộ hành trình qua quang cảnh phù hợp với mục tiêu ở đỉnh núi cao nhất. Nếu X bị cản lại ở đỉnh đầu tiên thì chiến lược là tăng cường cải tiến, khi đó các hệ thống được kết nối với nhau sẽ đưa ra tín hiệu hồi đáp và quan cảnh sẽ thay đồi.

Cảnh quan phù hợp của hệ thống

Nguồn: Kauffman (1993)

Sự nhạy cảm với tính phụ thuộc đối với điều kiện ban đầu: CAS nhạy cảm với sự phụ thuộc vào điều kiện ban đầu. Sự thay đổi trong đặc điểm của những yếu tố đầu vào hay các quy luật đều không có tương quan một cách tuyến tính với những kết quả nhận được ở đầu ra. Sự thay đổi nhỏ có thể có tác động lớn tới hành vi tổng thể và một tác động tiêu cực to lớn tới hệ thống có thể lại không gây nên ảnh hưởng gì. Từ những năm 60 của thế kỷ XX, nhà vật lý người Mỹ Edward Lorentz đã nghiên cứu tìm lời giải cho phương trình mô tả các mẫu thời tiết. Mục tiêu của ông là dự đoán thời tiết trong dài hạn. Với sự trợ giúp của máy tính, ông đã có thể tìm ra lời giải, và nhận ra rằng ông đang phải giải quyết một dạng quy luật hành vi hoàn toàn mới. Một thay đổi rất nhỏ trong điều kiện ban đầu trong hệ thống thời tiết có thể dẫn tới những hậu quả không thể lường trước, ngay cả khi mọi thứ trong hệ thống đều kết nối với nhau theo một cách đã định. Trạng thái hiện tại của thời tiết không phải một yếu tố tiên đoán cho thời tiết trong vài ngày tới do chỉ cần một nhiễu động vô cùng nhỏ có thể gây ra những hành vi khác biệt vô cùng to lớn theo cấp số nhân.

Phát kiến toán học này của Lorentz đã mang tới những thay đổi mạnh mẽ trong khoa học. Thế giới về căn bản là không thể đoán định khi đa số những quá trình trong tự nhiên đều vô cùng phức tạp. Điều này đồng nghĩa với sự kết thúc của sự chắc chắn mang tính khoa học, điều mà được coi là đặc tính căn bản của hệ thống “giản đơn” (như trong bóng đèn điện, động cơ điện và các thiết bị điện tử sử dụng). Đoán định trước những hành vi của những hệ thống đúng nghĩa trên thực tế, về bản chất, đặc biệt là những thực thế sống là điều không thể. Vì vậy, những phán đoán trong dài hạn và sự quản lý đối với các hệ thống phức tạp được xem như là không thể.

Trình tự xuất hiện: Sự phức tạp được nói đến trong hệ thống thích nghi với phức tạp là tiềm năng xuất hiện của những hành vi khi đối mặt với những hiện tượng phức tạp và không đoán định. Những ví dụ về hệ thống thích nghi với phức tạp có thể kể đến như nền kinh tế của một quốc gia, hệ sinh thái, bộ não người, một phôi thai đang phát triển hay cả những đàn kiến. Mỗi hệ thống là một mạng lưới của nhiều tác nhân hoạt động đồng thời với nhau. Trong một nền kinh tế, các tác nhân có thể là những cá nhân hoặc các hộ gia đình. Trong hệ sinh thái, vai trò này thuộc về các giống loài. Các tế bào não chính là tác tác nhân trong một bộ não. Trong mỗi hệ thống này, mỗi tác nhân đều nằm trong một môi trường được tạo ra do chính những tác động và phản ứng của các tác nhân với nhau trong hệ thống. Những tác ộng qua lại liên tục giữa các tác nhân dẫn đến sự không cố định trong mọi yếu tố của môi trường.

Trong nhiều năm qua, luật nhiệt động lực học thứ hai mà hệ thống có xu hướng rối loạn đã được chấp nhận rộng rãi. Một vài hệ thống có xu hướng theo trật tự và không rối loạn trong khi đó một số hệ thống khác lại không hướng tới sự rối loạn và đây là một trong những khám phá lớn trong khoa học nghiên cứu sự phức tạp.

Sự trật tự có thể bắt nguồn từ những tương tác hồi đáp phi tuyến tính giữa các trạm mà mà mỗi trạm thực hiện nhiệm vụ riêng của mình. Những hành vi bất chợt có thể dễ dang được nhận ra như hành vi bay theo đàn của chim. Nghiên cứu sử dụng kích thích máy tính đã cho thấy rằng có thể mô tả hành vi bay theo đàn của chim bằng những quy luật đơn giản như khoảng giữa con chim này với con chim khác và khoảng cách từ 1 con chim tới những vật thể khác. Luật này được áp dụng riêng rẽ đối với mỗi con chim. Thực chat, đàn được tạo thành mỗi lần có kích thích, chính vì vậy sự tự tổ chức chính là một đặc tính cố hữu của CAS.

Xa điểm cân bằng: Nicolis và Prigogine (1989) chỉ ra rằng khi hệ thống vật lý hoặc hóa học bị đẩy ra khỏi điểm cân bằng thì nó có thể tồn tại hoặc phát triển. Nếu hệ thống duy trì ở trạng thái cân bằng, nó sẽ chết. Việc di chuyển ra khỏi vị trí cân bằng cho thể hiện cách mà hệ thống bị bắt buộc phải khám phá ra giới hạn của mình và tạo nên những cấu trúc khác biệt, những dạng quan hệ mới.

Khi thay đổi lý quyết quản lý, mô hình của Kurt Lewin (1951) về xóa bỏ sự cố định của một hệ thống, thay đổi và cố định lại dựa trên lý tuyết về cân bằng động lực học. khi sự cân bằng bị tác động, các nguồn lực ủng hộ và ngăn cản thay đổi sẽ đưa hệ thống sang một điểm cân bằng khác. Tuy nhiên, trong một hệ thống thích nghi với phức tạp thì việc cố định hệ thống tại một điểm cân bằng, ổn định và vững chắc là vô nghĩa. Quản lý thay đổi chính là tạo điều kiện thay đổi hơn là thay đổi.

Trạng thái nghịch lý: Những nghiên cứu khác về hệ thống thích nghi phức tạp đã chỉ ra động lực học kết nối cả sự sắp đặt và sự hỗn loạn. Điều này củng quan niệm về sự không ổn đinh, giới hạn của sự hỗn loạn với đặc trưng là những nghịch lý: Ổn định và không ổn định, cạnh tranh và hợp tác, theo thứ tự hoặc không theo thứ tự.

Nguồn: Phan Thanh Tú, Vũ Mạnh Chiến, Phạm Văn Kiệm, Lưu Đức Tuyến, Nguyễn Thị Hồng Nga (2018), Học Thuyết Doanh Nghiệp, NXB Lao Động – Xã Hội, trang 493-495.