Rizikos fizika: naujos senų mokslų galimybės

Vygintas Gontis ir Gediminas Zemlickas

Mokslo Lietuva 2008 m. 2008 m. rugsėjo 4 d. Nr. 15 (393)
Rizikos fizikai skirtą svetainę galima rasti interneto portale mokslasplius.lt. Mes kalbiname šios svetainės kūrimui vadovavusį Teorinės fizikos ir astronomijos instituto direktoriaus pavaduotoją dr. Vygintą GONTĮ.

Fizika skverbiasi į socialinių tyrimų erdvę

Rizikos fizika – gal tai naujas tyrimų metodas, tinkantis tirti procesams ar reiškiniams, kai kiti tyrimo būdai nelabai pasiteisina?

Ne, tai ne metodas, bet veikiau sparčiai besiformuojanti nauja tyrimų kryptis, naudojanti jau žinomus metodus, juos naujai pritaikant ir toliau plėtojanti. Tai fizikoje susiformavę metodai, skirti dinaminio chaoso, sudėtingų sistemų ir kitiems netiesiniams reiškiniams tyrinėti. Žinomų ir naujai kuriamų fizikos metodų taikymą platesnėje tyrimo objektų erdvėje – socialinių procesų, ekonomikos reiškinių, žmonių santykių ir daugybę kitų su rizikos vertinimu susijusių sričių – Europos mokslininkai sąlyginai pavadino rizikos fizikos terminu.

O kaip su politika? Rizikos fizikos dantys čia jau atšimpa?

Rizikos fizika nepakeičia socialinių mokslų tyrimo metodų, ji tik ieško naujų kiekybinio aprašymo ar vertinimo galimybių. Atliekama gana daug darbų, kuriuose mėginama modeliuoti politinius rinkimus ar kitokius skaitlingus balsavimus. Net bandoma kurti kultūrų ir tautų evoliucijos modelius. Tai visiškai nereiškia, kad sociologai ar politologai gali prarasti savo vertę.

Rizikos fizika – gana naujas dalykas. Kada ši kryptis susiformavo?

Atsivėrė naujų galimybių, kai fizikai pasistūmėjo tyrinėdami dinaminio chaoso problemas. Pačių fizikų teorijose atsirado naujas kokybinis supratimas apie dėsningumo ir chaoso sąveiką. Praėjusio amžiaus pabaigoje įsitvirtino supratimas, kad gamtoje dėsningumas ir chaosas nėra atskirai, bet tai tos pačios objektyvios realybės reiškimosi formos, kurios labai dažnai viena kitą keičia. Vienomis sąlygomis vyrauja chaotinis judėjimas ir būsenos, o kitomis harmonija, reguliarumas, aiškiai išreikštas priežastingumas ir dėsningumas. Tas nuolatinis virsmas tarp chaoso ir dėsningumo yra tiesiog neatskiriama gamtos savybė. XX a. pabaigoje pagaliau buvo suvokta, kad reguliarioji mus supančios aplinkos dalis, kuri aprašoma kiekybiniais dėsniais ir harmonija, sudaro tik mažytę jos dalį.

Didžiąją dalį sudaro chaotiški, sunkiai prognozuojami reiškiniai?

Sudaro netiesiniai ir nestabilūs reiškiniai. Iš esmės tai labai sudėtingi procesai, dažnai neprognozuojami. Mokslui prieinami tik dalis gamtos reiškinių, kurie reguliarūs, dėsningi ir atsikartoja. Tai ištirtoji dalis, joje vyrauja tiesiniai dėsningumai, kurie gali būti aprašyti tiesinėmis lygtimis.

Didžioji reiškinių dalis yra itin sudėtinga ir galėtų būti aprašoma netiesinėmis lygtimis ar kitais modeliavimo algoritmais. Sudėtingų sistemų tyrimo galimybės išlieka ir net sustiprėja dėl to, kad peržengus kritinę sudėtingumo ribą, dinaminį (griežtą aprašymą) galima keisti stochastiniu.

Kad moksle būtų daugiau mokslo

Tačiau daugelį gamtos reiškinių, procesų ir ligi šiol sėkmingai nagrinėjo klasikinė fizika, biologija, chemija, gal ir kiti mokslai, kur puikiausiai buvo išsiversta be rizikos fizikos, nė neįtariant, kad tokia mokslo kryptis apskritai gali egzistuoti.

Kažkas naujas kryptis kuria, kažkas sena pateikia kaip nauja, dar kiti viską neigia. Vien senu bagažu išsiversti neįmanoma. Kiekvienas naujas sprendimas gimdo dar daugiau klausimų. Deterministinio pasaulio aprašymo ribotumas buvo suvokiamas nuo Niutono mechanikos sukūrimo pradžios. Tačiau tais laikais išsamaus atsakymo Laplaso determinizmui negalėjo būti, tik dabar tapo aišku, kad Niutono lygtimis aprašomame pasaulyje vyrauja netiesinės jų formos, o tam tikromis sąlygomis judėjimo trajektorijos tampa neatskiriamomis nuo stochastinių (atsitiktinių). Mikropasaulį aprašanti kvantinė mechanika nuo jos sukūrimo pradžios negali apsieiti be statistinės būsenų interpretacijos. Pasaulis reiškiasi tarsi dviem neatsiejamom formom. Atradę reguliarius dėsningumus, fizikai neišvengiamai susidūrė ir su stochastiškumu, t. y. atsitiktinumu. Natūralu, kad reguliarios ir dėsningos gamtos pasireiškimo formos yra labiau ištirtos, kadangi jos nuolat kartojasi arba yra nesunkiai atgaminamos. Tai, ką pavyksta ištirti, aprašome lygtimis, modeliais, algoritmais, o ko nepavyksta, paliekame ateičiai. Nėra abejonės, kad ir rizikos fizika nepretenduoja aprėpti visas būsimų tyrimų tendencijas.

Reikia suprasti, kad fizikai gudrauja: daro tai, kur tikisi greito rezultato? Jau XVII–XVIII a. buvo pastebėta, kad toli gražu ne visur galima pasikliauti Niutono dėsniais, tačiau fizikai ir toliau taikė savo „dievuko“ Niutono dėsnius, nesukdami galvos dėl to, kad tie dėsniai tinta tik esant tam tikroms sąlygomis.

Kiekvienas mokslas ieško uždavinių, kurie gali būti išsprendžiami jam prieinamais būdais. Fizikai ieško to, kas reguliaru, dėsninga, pasikartoja, taigi pirmiausiai išsprendžia paprastesnius, objektyviai patikrinamus uždavinius.

Tik priėję liepto galą, kai pirmyn nebegalima ir nėra kaip trauktis atgal, fizikai suprato, kad reikia kokybiškai naujai pažvelgti į tarsi seniai žinomus dalykus.

Išties ištyrus, kas dėsninga, reguliaru, tenka pereiti prie sudėtingesnių tyrimo objektų.

Bet ar fizikai nėra tie uzurpatoriai, kurie imasi tyrinėti ne savo tyrimų objektus – ekonomikos gyvenimo reiškinius, demografijos ar kitų visuomenės gyvenimo problemas? Gal tai ekonomistų, sociologų, demografų problemos, tad jiems ir reikėtų tyrinėti?

Išvardytų mokslo sričių atstovai nuo seno tas problemas tyrinėjo ir ateityje tyrinės. Problema ta, kad šių mokslo sričių tradiciniais tyrimų metodais ne visada pavyksta gauti kiekybinius rezultatus. Jų mokslas daugiau kokybinio aprašomojo pobūdžio. Tai yra suprantama dėl aukščiau minėtų priežasčių – šių mokslų tyrimo objektai, mūsų terminijoje, yra sudėtingos sistemos, kurios retai reiškiasi kaip reguliarūs, pasikartojantys, lengvai prognozuojami dėsningumai. Visų mokslininkų svajonė, kad ir socialiniuose moksluose atsirastų kiekybiniai aprašymo metodai. Realu tikėtis, kad kiekybiškai galima modeliuoti ir skaičiuoti įvairias rizikas socialinėse sistemose. Čia ir taikosi fizikai panaudoti savo sudėtingų sistemų tyrimo ir modeliavimo metodus.

Kitaip tariant, pageidautina, kad socialiniuose moksluose būtų daugiau mokslo?

Akivaizdu, kad socialinių mokslų tyrimų objektai yra netiesiniai ir labai sudėtingi, tad juos aprašyti paprastomis tiesinėmis lygtimis nepavyks, taip pat kaip ir gauti paprastų vienareikšmių rezultatų. Tik dabar, kai fizikos mokslas pereina prie sudėtingų sistemų tyrinėjimo, atsiranda galimybė tyrimus išplėsti ir į socialines sistemas. Fizikos mokslas jau spėjo sukurti „mikroskopines teorijas“, kitaip sakant, fizikinius reiškinius modeliuojančias teorijas ir metodus. Ateina metas panašius metodus pradėti taikyti sudėtingiems reiškiniams, taip pat ir socialiniams, nagrinėti. Manau, kad socialinių mokslų atstovams tik dabar atsiranda galimybė pradėti kurti dinaminius tyrinėjamų sistemų, objektų kiekybinius aprašymus.

Iš socialinių mokslų reikalaujama kiekybinio aprašymo ir rezultatų? O ką apie tai mano patys šių mokslų atstovai, kiek jiems būtinas tas kiekybinis aprašymas? Gal specifiniai mokslai reikalauja specifinio tyrimo rezultatų pavidalo? Juk ir fizikai ne visur nuoseklūs: kai jų taikomi metodai pasirodo bejėgiai duoti kiekybinius rezultatus, pradedama taikyti statistikinius, stochastinius tyrimų metodus. Gauna tikimybinius ar statistinius tyrimų rezultatus, taip lyg ir turėtų būti. Nors gauti rezultatai netikslūs ir nevienareikšmiai.

Jei objektas sudėtingas ir jo elgsena statistinio pobūdžio, tai vienareikšmio ir tikslaus rezultato nepareikalausi. Tokia tų reiškinių prigimtis. Statistinis aprašymas taip pat yra kiekybinis. Tiksliai žinoti rizikos laipsnį yra būtina priimant daugybę socialinių, ekonominių, politinių sprendimų.

Fizikoje taip pat neišvengiama daugelio sunkumų, lygiai kaip ir socialiniuose ar kai kuriuose kituose moksluose. Bet noras reiškinį aprašyti kiekybiškai, vienareikšmiškai yra kiekvieno mokslininko ir tyrėjo siekis. Tai viso tyrimo varomoji jėga. Fizikui yra natūralu manyti: jei moku suskaičiuoti, įvertinti ir numatyti, reiškia suprantu.

Bet gal labiau būdinga gamtos, technikos mokslams?

Ne tik. Noras kiekybiškai aprašyti socialinių mokslų tyrimų objektus ar procesus yra visiškai pagrįstas. Teigimas, kad vienos ar kitos srities tyrimų rezultatų kiekybinis aprašymas yra neįmanomas ar nereikalingas yra žalingas. Kiekybinių rezultatų nesiekti moksliniame pažinime reiškia neigti pažinimo galias.

Tarkime istorijos moksle kas svarbiausia? Šaltiniai, faktai ir jų interpretacijos. Gal dar istorijos reiškinių periodizacijos dalykai, tam tikrų tiriamų istorinio proceso struktūrų radimas, aprašymas. Nematau, kur čia būtų kiekybinio aprašymo galimybė. Gal humanitariniams mokslams rizikos fizika nėra panacėja? Gal čia tyrinėtojui rūpi rasti ir aprašyti visai kitus dėsningumus, nepasiduodančius skaičiaus diktatui?

Tam tikrame tyrimų etape ir fizikai užsiėmė aprašymu (ir tai tebedaro). Kol nežinoma, kokie dėsningumai pasireiškia, kas apskritai vyksta – tai empirinių duomenų kaupimo laikotarpis, jų analizavimas ir dėliojimas į lentynėles yra neišvengiamas. Sukaupus pakankamai duomenų, visada galima ieškoti pasikartojimų, dėsningumų, priežastinių ir net dinaminių paaiškinimų. Statistiniai dėsningumai praktiškai egzistuoja kiekvienoje mokslo srityje. Niutono obuolys gali sužadinti atradimus tik galvoje, kuri jau atliko didžiulį paruošiamąjį analitinį darbą. Bet kuriame moksle gali ateiti metas rasti naujų priežastinių ryšių, paaiškinimų. Tikriausiai taip gali būti ir su socialiniais bei humanitariniais mokslais.

Žinoma, reikia taikyti skirtingus tyrimų metodus, nes skirtingi tų tyrimų tikslai, skirtingi dėsningumai. Tačiau fizikų sukurti ir taikomi metodai gali būti panaudoti ir kituose mažai ką bendro su fizika turinčiuose moksluose. Jeigu galima gauti naujų rezultatų, tai kodėl nepasinaudojus tais metodais? Kalbu ne vien apie socialinius mokslus, bet ir apie humanitarinius. Rizikos fizikos metodai padeda nagrinėti literatūros tekstus, tai mes ir darome. Nagrinėjame statistinius dėsningumus tekstuose. Pavyksta atsekti ir išsiaiškinti dėsningumus, kurie būdingi ir fizikinėms sistemos. Pažinti statistiniai dėsningumai padeda tuos tekstus klasifikuoti, rūšiuoti, atskirti kompiuterių pagalba. Humanitariniuose tekstuose pavyksta aptikti ligi tol nežinotus dėsningumus, nors fizikos moksle, pasirodo, tie dėsningumai ir seniau buvo žinomi, tyrinėjami. Mintyje turiu literatūrinių tekstų analizę. Taip pat galima kalbėti apie dailės ar muzikos harmonijos ypatybes. Visi šie dalykai paklūsta labai panašiems, ar net tiems patiems dėsningumams. Tačiau juos reikia atrasti, tyrinėti ir tų tyrimų rezultatais naudotis. Fizikai jaučiasi galį daug kuo padėti ir kitų mokslo sričių atstovams.

Naujovių keliai moksle ne visada tiesiausi

Visa tai nuteikia žvalinančiai, tik bijau patekti į tam tikros fizikos mokslų sugestijos pinkles. Gal vienas kitas naujovėms labiau pagavus socialinių mokslų atstovas ir ryšis taikyti rizikos fizikos metodus, bet gali kilti ir priešiškumas svetimiems „dievukams“. Ar neįsižeis dėl tokios gamtos ir griežtųjų mokslų invazijos, tarkime, „grynieji“ humanitarai, filologai, linkę naudoti tokias sąvokas kaip dvasia, dvasingumas, meniškumas, , meninė individualybė, subjektyvumas, tautos tapatumas ir t. t.

Žmonių bendravimo problemų buvo, yra ir bus. Jų neišvengsime ir tarp mokslininkų. Teko susidurti su įsižeidusiais humanitarais, kurie nepriima ne tik kitų tyrimo metodų, bet net ir kritiško jų tyrinėjimų ar kūrybos vertinimo. Nieko čia nepadarysi, bet ilgainiui bus plačiau suvokta ir rizikos fizikos teikiamų galimybių svarba.

Dabar fizikai nemažai dirba finansų teorijos kryptyje, savo publikacijas skelbia ekonofizikos žurnaluose ir tam tikrų fizikos žurnalų skyriuose.

Vadinasi, fizikai su savo straipsniais ne visada prasiveržia į finansams skirtus specializuotus žurnalus?

Įvairių krypčių tyrinėtojams vis dar trūksta tarpusavio susikalbėjimo. Kiek man tenka dalyvauti mokslinėse konferencijose, bent jau fizikai vieni kitus nuolat ragina savo darbus publikuoti ir ekonomikos žurnaluose, dalyvauti bendrose konferencijose. Į savo konferencijas mes paprastai kviečiame ekonomistus, ir jie gana noriai dalyvauja. Skirtingų požiūrių sugretinimas vyksta nuolat ir tai labai svarbu. To proceso eigoje visko pasitaiko: nesupratimo, nenoro suprasti, paprasčiausio atskirų asmenų įsižeidimo, retsykiais ir nekorektiškų pasisakymų. Tačiau šie nesusipratimai nestabdo skirtingų mokslų atstovų bendradarbiavimo. Tarpdisciplininė sandūra naudinga ir vieniems, ir kitiems. Bendradarbiavimas teikia naujo peno mokslui ir tame procese dalyvaujantiems mokslininkams.

Štai knyga, kurioje pateikti kompiuterinės grafikos ir matematinių algoritmų pagalba sukurti vaizdai. Analizuojant meno kūrinius ar gyvosios gamtos harmoniją dažnai pastebimos panašios struktūros. Ieškant ir apibendrinant meninės kūrybos dėsningumus, gali būti naudinga ir rizikos fizikos specialistų patirtis.

Tačiau kokių nors perversmų moksle rizikos fizikai dar nebuvo lemta įvykdyti?

Konferencijose tenka išgirsti perdėto pasididžiavimo ar pasigyrimo, bet moksle sveikintinas ir tam tikras sveikas skepticizmas. Juk kalbame apie labai sudėtingas, sunkiai prognozuojamas tyrimų sistemas. Norimas prognozavimo lygis dar toli gražu nėra lengvai pasiekiamas.

Gal reikėtų kalbėti tarsi apie dvi plokštumas: viena – tai teorinės rizikos fizikos žadamos galimybės, o kita – reali to mokslo šiandien teikiama nauda? Kitaip tariant, praktinis teorijos pritaikymas toli gražu ne visada adekvatus viltims, su kuriomis mokslininkas kimba į problemą?

Didžiausia šių tyrimų perspektyva ta, kad kompiuteriais galime apdoroti labai didelius duomenų kiekius. Jie apdorojami labai sparčiai, pavyksta juos tvarkyti, analizuoti, sisteminti. Tai naujų galimybių šaltinis, dažnai tai labai svarbu ekonomikoje, kur turime naudoti daug duomenų. Finansų srityje, apskaičiuojant kainų pokyčius ir su tuo susijusią riziką tenka turėti reikalų su milžiniškais parametrų ar rodiklių kiekiais. Fizikai tuos duomenis apdoroja ir analizuoja panašiais metodais, kuriuos taiko tvarkydami savo eksperimentų duomenis, o esminis skirtumas tas, kad įprastuose fizikiniuose eksperimentuose galima savo bandymus pakartoti. Socialiniuose moksluose, ekonomikoje tokios pakartojimo galimybės paprastai nėra. Tai sukelia komplikacijų, bet pats tyrimų metodas gali būti pritaikomas skirtingoms šalims, skirtingiems laikotarpiams t.t. Pradedame nuo empirinių duomenų, jie analizuojami ir mėginama aptikti reguliarumus. Didžiausias sunkumas kyla dėl to, kad socialiniuose moksluose dar neturime patikimų mikroskopinių modelių, dažniausiai tenka spręsti atvirkštinį uždavinį – iš empirinių duomenų bandome atspėti, sukurti juos modeliuojančius mikroskopinius modelius. Čia yra daug erdvės kūrybai. Pasiūlyti modeliai realizuojami kompiuterių pagalba ir patys tampa tolimesnių tyrimų objektu.

Tarkime, tyrimo objektas – finansai. Konkretūs žmonės biržoje prekiauja akcijomis, atlieka tam tikrus veiksmus. Tyrinėtojai kuria modelius, kur kiekvienas prekiautojas įvardijamas kaip agentas, t. y. subjektas, veikiantis pagal nustatytas taisykles. Kuriamas mikroskopinis tūkstančių agentų tarpusavio sąveikos modelis, kuris toliau skaičiuojamas kompiuterių pagalba, modelinis skaičiavimas turėtų duoti panašius rezultatus, kurie stebimi realioje finansų biržoje. Rizikos fizikos mokslas kuria realiame gyvenime veikiančių ir tarpusavyje vienas kitam įtaką darančių agentų mikroskopinės sąveikos modelius, kurie atkuria tas pačias realiai stebimas finansų rinkos savybes.

Ar tų pavienių agentų įtakų suma padės pasiekti finansų rinkoje realų rezultatą? Kitaip tariant, ar tai tiesinė priklausomybė tarp agentų poveikio ir galutinio rezultato?

Visi šie modeliai pasižymi ryškiai išreikštu agentų sąveikos netiesiškumu, kuris sąlygoja sistemos sudėtingumą – dinaminio chaoso pasireiškimą, menkas galimybes taikyti analizinį aprašymą, lemiamą agentų kolektyvinio elgesio įtaką. Tokių sistemų kompiuterinis modeliavimas tampa svarbiausiu tyrimo instrumentu.

Be to, tokios sistemos nėra uždaros ir savarankiškos, jos pasižymi stochastiniu nuolatiniu išoriniu poveikiu. Tarkime, akcijų prekybai poveikį turi aplinkoje vykstantys įvykiai ir procesai, kainos ir prekybos aktyvumas priklauso nuo visuomenėje vykstančių įvykių: nuo spaudos rašinių, politikų ir įtakingų asmenų pareiškimų ir t. t. Todėl kuriamuose dinaminiuose netiesiniuose modeliuose naudojami ir stochastiniai elementai kaip atsitiktiniai sistemos trikdžiai.

Apie fazių virsmus

Sudėtingos fizikinės lygtys sunkiai įsivaizduojamos be trūkio taškų, fazinių virsmų ir pan. Ar rizikos fizikoje taip pat ieškoma tų fazinių virsmų?

Pagrindinis modeliavimo tikslas ir yra suprasti, kokiems parametrams, kokioms sistemos evoliucijos stadijoms bei išorės sąlygoms, sudėtingų sistemoms elgesys keičiasi kokybiškai. Tai ir yra tam tikras sudėtingų sistemų fazių virsmas.

Tarkime, karo veiksnys, kuris suardo ligi tol veikusios ekonominės, finansinės ir pan. sistemos dėsningumus. Tai būtų fazių virsmo pavyzdys?

Tai ne fazių virsmas, bet lemiantis išorinis poveikis, kuris gali sukelti virsmą. Šio mokslo esmė ta, kad vadinamojo fazinio virsmo priežastys gali būti stebimos pačios sistemos viduje, tam tikrais sistemos evoliucijos etapais. Išorės poveikiai sunkiai prognozuojami, o sistemos vidaus dinamikos tyrimai labai svarbūs tuo, kad čia slypi ir prognozavimo galimybės, nors dažnai labai trumpalaikio. Prognozavimo galimybių paieškos yra labai aktyvios, bet sudėtingose sistemose retai tikėtinos. Jei reiškinį suprantame tiek, kad jį galima prognozuoti bent artimiausioje ateityje, tai jau tikras mokslo teikiamas rezultatas. Prognozavimo galimybės slypi ne stochastikoje, bet dinamikoje, sąveikų tarp agentų dėsningume. Faziniai virsmai finansuose – tai akcijų rinkų krizės, pakilimai ir nuopuoliai, kuriuos siekiama numatyti, t. y. prognozuoti. Didžiausia visuomenės ir tam tikrų finansinių, ekonominių struktūrų baimė susijusi su neprognozuojamu akcijų kainų kritimu ir panašiomis krizėmis, kurios gali virsti ir žymiai platesnėmis finansinėmis bei ekonominėmis krizėmis. Šiems dalykams suprasti, prognozuoti dedamos didžiulės pastangos, investuojama daug lėšų ir tyrėjų laiko. Krizių analizė yra didžiulio susidomėjimo objektas.

Tai rizikos fizikos objektas?

Be abejo, nes kuriamuose modeliuose, jų vidinėje dinamikoje turi būti numatyta ir krizių galimybė: kada dėl kokių priežasčių jos atsiranda. Tie modeliniai skaičiavimai lyginami su empiriniais duomenimis, iš empirinės statistikos bandoma nustatyti kylančio pavojaus pirmuosius ženklus.

Ar ne tą patį daro ekstrasensai, parapsichologai ir kitokių galų analitikai, mėginantys savo analizes ir prognozes „prakišti“ už gryną mokslą? Tai šių sričių „autoritetai“ nuolat prognozuoja, kada vienų ar kitų akcijų kaina pašoks, kada koks žymus veikėjas susirgs vėžiu (tą rodo juoda dėmelė ar apgamas ant plikės) arba kada baisus cunamis nušiauš kokią pietų šalies pakrantę. Kuo rizikos fizika skiriasi nuo panašių burtautojų pranašysčių? Gal tuo, kad šio mokslo pavadinime yra žodis „fizika“?

Skiriasi tuo, kad fizikų modeliai būna aiškiai ir moksliškai griežtai aprašyti. Abejojantieji tų modelių patikimumu gali pagal aprašymą tą modelį susikurti savo kompiuteryje, paanalizuoti, išbandyti. Modelį galima patvirtinti ar paneigti, tai yra natūralu moksle. Visiškai nereikia remtis nepatikrintais duomenimis ar astrologinėmis pranašystėmis. Rizikos fizikos atstovų modeliai sukurti pagal griežtas taisykles ir jų patikimumas priklauso tik nuo rezultatų atitikimo stebimiems duomenims.