До появления высокоскоростных электронных вычислительных машин было невозможно изучать сложные системы. Эти системы просто слишком... велики, слишком сложны для того, чтобы с ними можно было работать с помощью обычной математики. Наиболее важным результатом компьютерных исследований сложных адаптивных систем стало понятие неожиданное свойство. Возьмем в качестве примера простую кучу песка. Если вы будете добавлять песчинки к куче, то рано или поздно неожиданно появится новый тип поведения. Когда вы добавите миллионную песчинку, произойдет сход лавины — такое поведение принципиально отличается от явления передачи давления, которое имело место ранее. Другими словами, с этой миллионной песчинкой мы достигаем точки, где понятие «больше» превращается в «иное».
Важной чертой неожиданных свойств является то, что они не появляются постепенно. Иначе говоря, одна песчинка не приведет к образованию миллионной части лавины, которую можно было бы затем сложить с другими такими же частями, чтобы получить лавину от кучи, состоящей из миллиона песчинок. Вы не увидите вовсе никаких лавин до тех пор, пока не дойдете до этой миллионной песчинки, и только тогда внезапно образуется лавина.
Я думаю, можно было бы выдвинуть очень интересное предположение о том, что свойства ума, такие как сознание и самоанализ, — неожиданные свойства множества нейронов, нечто, подобное лавинам, которые возникают как неожиданное свойство множества песчинок. Если это действительно так, то эволюция нервных систем подходит к точке, когда «больше» превращается в «иное» (см. Нервные сигналы).
Одна из великих задач, стоящих перед наукой сегодня, — выработать способность предсказывать появление неожиданных свойств на основании свойств отдельных элементов системы. Мы не можем этого в настоящее время, и некоторые ученые полагают, что не сможем никогда. Я думаю, что сегодня еще слишком рано отказываться от попыток решить эту проблему.

