Наука о сложных системах формировалась как междисциплинарное направление, объединяющее физику, математику, биологию, социологию и экономику. Её появление связано с необходимостью описания явлений, которые невозможно адекватно изучать средствами классической механики или линейной теории систем. Сложные системы характеризуются большим числом взаимодействующих компонентов, нелинейностью этих взаимодействий и возникновением коллективного поведения, не сводимого к поведению отдельных элементов.
Первые шаги к формализации изучения сложных систем были сделаны в середине XX века. Основной импульс дали исследования динамических систем, теория информации и кибернетика. Классические примеры таких систем включали популяционные модели в биологии, климатические системы, экономические рынки и сети нейронов в мозге.
Развитие кибернетики в 1940–1950-х годах, прежде всего работ Норберта Винера, заложило фундамент для понимания управления и обратной связи в сложных системах. Кибернетика предложила универсальный язык для описания систем с обратными связями, что позволило объединять биологические, технические и социальные процессы в единый аналитический каркас.
Параллельно развивалась общая теория систем, предложенная Людвигом фон Берталанфи. Её ключевое положение заключалось в том, что системы могут рассматриваться независимо от природы их компонентов, что сделало возможным формализацию принципов самоорганизации и целостности систем.
В 1960–1970-е годы ключевым направлением стало исследование нелинейных динамических систем. Работы Андерса Лотки и Вольтера в области биологических моделей, а также исследования Бориса Петровича Белоцерковского и других советских математиков способствовали формализации моделей с ограниченным числом уравнений, демонстрирующих хаотическое поведение.
Появление концепции хаоса позволило объяснить, почему детерминированные системы могут демонстрировать непредсказуемое и крайне чувствительное к начальным условиям поведение. Эти открытия стали переломными, так как показали необходимость новых математических инструментов для изучения сложных систем.
В 1970–1980-е годы развитие науки о сложных системах получило мощный импульс через теорию самоорганизации. Исследования Ильи Пригожина, изучавшего неравновесные термодинамические процессы, продемонстрировали, что устойчивые структуры могут возникать спонтанно в системах, находящихся вдали от термодинамического равновесия. Это открыло путь для понимания формирования сложных структур в химии, биологии и экологии.
Одновременно развивалась теория критических явлений и фазовых переходов в физике конденсированного состояния. Концепции масштабной инвариантности и универсальности позволили описывать поведение сложных систем при переходе через критические точки, связывая физику с социальными и биологическими системами.
С конца XX века наблюдается активное развитие теории сетей и графов, применяемой для анализа сложных социальных, биологических и технологических систем. Работы Дункана Уоттса и Стивена Строгаца по «малому миру» и «сильносвязанным сетям» выявили общие закономерности, присущие широкому спектру систем, включая Интернет, энергетические и транспортные сети, экосистемы.
Параллельно формировались методы многомасштабного моделирования и агент-ориентированного моделирования, позволяющие изучать коллективное поведение систем с миллионами индивидуальных компонентов.
К концу XX – началу XXI века наука о сложных системах превратилась в полноценное междисциплинарное направление. Ведущие университеты и исследовательские центры создали лаборатории и институты, объединяющие физиков, биологов, экономистов, социологов и компьютерных специалистов. Появились новые математические методы: фракталы, теория перколяции, стохастические процессы, методы сетевого анализа и алгоритмы машинного обучения.
Сегодня исследования сложных систем включают изучение таких явлений, как:
Эти направления объединяет понимание того, что сложные системы невозможно полностью описать через суммирование свойств отдельных компонентов. Ключевой задачей остаётся выявление закономерностей самоорганизации, адаптации и критических переходов.