(I)
Mạng
lưới ngẫu duyên.
Chắc
ai cũng có lần chứng kiến một em bé ngồi khóc vì đã lỡ
tháo đồ chơi ra từng bộ phận rồi sau đó không thể lắp
lại nguyên vẹn như cũ. Hiện giờ, các nhà khoa học cũng
ở trong tình trạng giống hệt. Với trí sai biệt, suốt ba
thế kỷ qua, tốn hao vô kể tiền tài và công sức, họ tiếp
tay nhau phân xẻ vũ trụ thành mảnh, cuối cùng đến nay lâm
vào ngõ cụt, không thấy manh mối làm thế nào để tiến
phát, ngoại trừ tiếp tục “đếm lên”, phân tán nhỏ thêm
các mảnh.
Lực
dẫn khởi mọi công trình nghiên cứu khoa học trong thế kỷ
20 là nguyên lý quy giảm (Principle of reductionism). Theo nguyên
lý này, muốn thông hiểu thiên nhiên thời phải khai phá các
thành phần của thiên nhiên. Một khi thấu đạt thành phần,
thời nắm bắt toàn thể sẽ không gặp khó khăn. Bởi thế
nhiều thập niên qua quan điểm chung là muốn hiểu vũ trụ
thời phải hiểu nguyên tử và các siêu sợi (superstring); muốn
hiểu sự sống thời phải hiểu các phân tử; muốn hiểu
tập tính con người thời phải hiểu các gen cá nhân. Các
hệ thống phương trình vi phân tuyến tính của vật lý học
cổ điển rất thích hợp với phép phân tích và tổng hợp
như vậy. Có thể phân chúng ra từng phần, mỗi phần đem
giải riêng biệt, cuối cùng hợp các lời giải riêng biệt
thời có lời giải chung. Do đó, một hệ tuyến tính hoàn
toàn bằng tổng các phần của nó.a
Kinh
nghiệm cho thấy càng đếm lên, càng sai biệt, thời mức phức
hợp (complexity) càng gia tăng. Theo nghĩa toán học, phức hợp
chẳng những có nghĩa là phi tuyến tính mà còn có nghĩa bao
gồm vô lượng phần tử biến chuyển với nhiều số độ
tự do (number of degrees of freedom). Nghĩa là, không thể sử dụng
hệ tuyến tính mà phải dùng hệ thống phương trình vi phân
phi tuyến tính (còn gọi là hệ động lực; dynamical systems)
để mô tả sự tương tác giữa vô lượng phần tử của
một hệ phức hợp. Toán học tánh phức hợp là toán hình
học về các mẫu hình được phân tích trong khung tôpô do
Poincaré khởi xướng, như quỹ đạo hấp dẫn kỳ dị (strange
attractors), hình thể biến lập (fractals), chân dung pha (phase
portraits), ... Ngoài ra, phải áp dụng cơ học thống kê (statistical
mechanics) để tính phân bố xác suất trong chuyển động của
vô lượng phần tử vì không thể mô tả đầy đủ chi tiết
sự vận chuyển của từng cá thể phần tử. Cơ học thống
kê cho phép thành lập những lý thuyết thâm sâu về trật
tự thế giới vĩ mô, khám phá sự hiện hữu những tính chất
thiết yếu của các hệ thống phức hợp mà không cần tìm
hiểu chi tiết chính xác của những chuyển động ngẫu nhiên
phức tạp và bất quy tắc ở mức vi mô.
Càng
ngày càng đông khoa học gia công nhận không có hiện tượng
hay biến cố nào hiện khởi độc lập riêng biệt. Họ khám
phá nguồn gốc phát sinh tánh phức hợp chính là mạng lưới
gồm các giao liên nối kết và quan hệ nhân quả giữa tất
cả mọi sự mọi vật trong vũ trụ. Do đó họ tin rằng mạng
lưới phức hợp có một cấu trúc rất chính xác và tề chỉnh
cần được nghiên cứu tường tận vì liên quan mật thiết
và ảnh hưởng sâu xa đời sống con người. Con người cùng
với mọi sự mọi vật là những mắt lưới vừa là thành
quả tác dụng của hết thảy các mắt lưới khác, vừa là
nhân hữu lực dự phần cấu tạo, bồi dưỡng, phát triển,
và vận chuyển toàn thể mạng lưới.
Trong
những năm gần đây, nhờ sử dụng toán học biểu tượng
những mạng lưới trừu xuất từ pháp giới trùng trùng duyên
khởi, nhiều định luật toán học và nhiều mẫu hình có
ý nghĩa được khám phá trong thế giới hiện tượng và trong
các sinh hoạt xã hội. Do toán học, các nhà xã hội học,
vật lý học, sinh học, và nhiều khoa học gia khác tìm thấy
nhiều quan hệ bất ngờ giữa những sinh hoạt xã hội và
tác dụng của nhiều hiện tượng tưởng như không liên can
nhau: từ tế bào sống và hệ sinh thái toàn cầu (global ecosystems)
đến Internet và não bộ người. Sự nhận biết những quan
hệ này thuần túy phát xuất từ toán học mạng lưới, soi
sáng một số vấn đề bấy lâu chưa được giải quyết trong
nhiều ngành khoa học kể cả tâm lý học và xã hội học.
Toán
gia Leonhard Euler được xem như là người khởi xướng toán
học mạng lưới vào năm 1736, khi ông chứng minh không thể
có một con đường chạy qua bảy chiếc cầu, mỗi cầu chỉ
một lần, trên sông Pregel, thành phố Konigsberg. Một biểu
đồ ông phác họa kèm theo phần luận chứng đã làm phát
khởi cả một ngành toán học rộng lớn và rất quan trọng.
Đó là thuyết biểu đồ (graph theory), cốt lõi của thuyết
mạng lưới hiện nay.
Luận
chứng của Euler tuy đơn giản và ưu mỹ, rất dễ hiểu ngay
đối với người không chuyên toán, nhưng chính cái lối nhìn
của ông mới thực sự làm nên lịch sử. Đối với ông,
vùng bảy chiếc cầu ở Konigsberg hiện ra như một biểu đồ
(graph), nghĩa là một tập hợp gồm nút (nodes) nối lại với
nhau bởi những đường dây nối nút (links).
Các
nút biểu diễn bốn vùng đất bị sông chia cách, đặt tên
là A, B, C, và D. Các đường dây nối nút là những chiếc
cầu nối kết các vùng ấy với nhau. Lý do không có đường
nào đi qua tất cả bảy chiếc cầu mỗi cầu chỉ một lần
là vì nút nào có một số lẻ đường dây nối thời nút
đó phải là điểm khởi đầu hay điểm cuối cùng của hành
trình. Một con đường liên tục đi qua hết thảy bảy chiếc
cầu chỉ có thể có một điểm khởi đầu và một điểm
cuối cùng. Như thế, con đường này không thể hiện hữu
trong một biểu đồ có nhiều hơn hai nút với một số lẻ
đường dây nối. Vì biểu đồ Konigsberg có bốn nút với
một số lẻ đường dây nối cho nên không thể tìm ra con
đường nói trên.
Nên
lưu ý sự hiện hữu của con đường nói trên không tùy thuộc
trí thông minh suy lý của con người mà thật ra là một tính
chất của biểu đồ. Với cách bố trí các chiếc cầu như
ở Konigsberg hồi đó, dẫu tài giỏi đến đâu ta cũng không
tìm ra được con đường nói trên. Dân chúng thành phố Konigsberg
đồng ý với Euler không còn thắc mắc về sự hiện hữu
của một con đường như vậy nữa và đến năm 1875 xây thêm
một cầu mới nối liền B và C, gia tăng số đường dây nối
ở B và C lên thành bốn. Do đó chỉ còn lại hai nút, A và
D, với một số lẻ đường dây nối, trở thành điểm khởi
đầu và điểm kết thúc một hành trình qua tám chiếc cầu,
mỗi cầu chỉ đi qua một lần mà thôi.
Tóm
lại, câu chuyện trên chỉ cho thấy trong cấu trúc của các
biểu đồ hay mạng lưới ẩn khuất những tính chất mà tác
dụng có thể hạn chế hay tăng gia khả năng giao liên tác
động của chúng ta với chúng. Cấu trúc luôn luôn ảnh hưởng
trên tác dụng, chẳng hạn địa hình các mạng lưới xã hội
ảnh hưởng sự loan truyền tin tức hay lan tràn các bịnh truyền
nhiễm. Một trường hợp địa hình mạng lưới các trạm
phát điện ảnh hưởng đến tánh bền vững của sự truyền
dẫn điện: Ngày 10 tháng tám, 1996, một lỗi lầm trên
hai đường dẫn điện ở Oregon, Hoa kỳ, làm phát khởi một
dãy hỏng máy điện qua các trạm phát như dòng thác đổ,
tắt điện trong 11 tiểu bang ở Hoa kỳ và 2 tỉnh ở Gia nã
đại, hơn 7 triệu nhà không điện suốt 16 tiếng đồng hồ.
Một thí dụ khác về ảnh hưởng của cấu trúc mạng lưới
trên tác dụng: Ngày 4 tháng năm, 2000, con sâu Love Bug, một
chương trìnhï phá hoại máy tính tồi tệ nhất chưa từng
thấy, bò lan khắp thế giới qua Internet gây thiệt hại hàng
tỉ Mỹ kim.
Bởi
thế nghiên cứu sự hình thành cấu trúc của mạng lưới
là then chốt để thông hiểu thế giới phức hợp quanh ta.
Chỉ cần một vài thay đổi nhỏ trên các nút hay đường
dây nối nút cũng đủ phát khởi nhiều khả năng mới từ
sau những cánh cửa ẩn kín. Hiện nay hết thảy mọi ngành
khoa học nghiên cứu hệ thống phức hợp đã bắt đầu quan
tâm khảo sát sự hình thành và biến chuyển cấu trúc và
động lực của các mạng lưới tương giao.
Ban
đầu, các nhà toán học chỉ chú tâm khám phá và sắp hạng
các loại mạng lưới. Thí dụ: các mạng do nguyên tử tạo
thành trong một tinh thể hay các mạng lục giác do ong thiết
lập làm tổ là những mạng lưới có sắp đặt (ordered graphs).
Nhưng về sau, vấn đề đặt ra là các mạng hiện khởi như
thế nào? Những định luật nào qui định địa hình, tướng
dạng, và cấu trúc của chúng? Phải đợi đến thập niên
giữa thế kỷ 20, các vấn đề ấy mới được giải quyết
lần đầu tiên do bởi công trình xây dựng thuyết mạng lưới
ngẫu duyên (random networks) của hai nhà toán học Hungary, Paul
Erdos và Alfréd Rényi.
Hãy
tưởng tượng tổ chức một buổi tiệc gồm khoảng một
trăm thực khách. Họ được chọn và mời là vì họ không
quen biết bất kỳ ai trong danh sách những người được mời
dự tiệc. Khi rượu thịt dọn ra thời bầu không khí xa lạ
giữa họ đổi hẳn. Họ bắt đầu trò chuyện, làm quen với
nhau. Không bao lâu, có chừng từ ba mươi đến bốn mươi nhóm
họp thành, mỗi nhóm gồm độ hai hay ba người. Bây giờ đến
kề tai một thực khách nói cho người này hay rằng rượu
chát đỏ đựng trong những chai màu lục đậm không dán nhãn
hiệu là thứ rượu rất quý và trăm lần ngon hơn rượu đựng
trong những chai có dán nhãn hiệu màu đỏ. Và yêu cầu vị
thực khách đó truyền tin này đến chỉ những người mà
vị ấy mới làm quen mà thôi. Chớ vội nghĩ rằng làm như
thế thời chỉ có thêm hai hay ba người nữa biết tin rượu
quý cất ở đâu. Thực ra, khách thường chán nói chuyện với
một người và hay di chuyển nhập vào nhóm khác. Có những
nối kết xã hội giữa hai thực khách vừa gặp nhau trước
đó nay ở trong hai nhóm khác nhau. Kết quả là nhiều đường
dây rất tinh tế bắt đầu nối kết những người đang còn
xa lạ. Chẳng hạn, Ất chưa bao giờ gặp Giáp tuy cả Giáp
và Ất đều quen Bính, như vậy tức có đường dây nối kết
Ất và Giáp qua Bính. Nếu Ất biết cái tin về rượu quý
thời bây giờ Giáp cũng có cơ may biết đến, vì do Bính nghe
Ất nói rồi thuật lại. Với thời gian trôi qua, các thực
khách càng lúc càng vướng mắc nhau qua những nối kết không
thể xúc mạc tạo thành một mạng lưới quen biết tinh vi
bao gồm một số khá lớn thực khách. Giả thiết mỗi thực
khách chuyển tin rượu quý cho tất cả những người mình
mới quen, thử hỏi trước khi tan tiệc tin ấy có lan truyền
khắp đủ mọi người dự tiệc hay không? Theo Erdos và Rényi,
chỉ cần ba mươi phút là đủ thời giờ để hình thành một
mạng lưới nối kết xã hội vô hình bao gồm hết thảy thực
khách của buổi tiệc. Nghĩa là, nếu mỗi thực khách làm
quen với ít nhất một người, thời trong thoáng chốc tất
cả đều biết tin và tìm đến cạn hết những chai rượu
quý.
Thực
khách trong buổi tiệc là nút và mỗi gặp gỡ giữa hai thực
khách là một đường dây nối nút xã hội. Xuất hiện với
một số nút kết nhau qua những đường dây nối nút, mạng
lưới quen biết là một biểu đồ. Để tìm hiểu bí ẩn
của những mạng lưới lẩn xen vào cuộc sống hằng ngày
của chúng ta, các khoa học gia tìm cách triển khai thuyết biểu
đồ, thường gọi là thuyết mạng lưới (network theory), đặt
trọng tâm nghiên cứu vào những mẫu hình tương giao tác dụng
giữa những cá thể. Máy tính kết nhau qua dây điện thoại,
phân tử trong cơ thể kết nhau qua tác dụng sinh hóa, công
ty và người tiêu thụ kết nhau qua giao dịch, tế bào thần
kinh kết nhau qua sợi trục (axon), máy phát điện kết nhau
qua đường dây cao thế, đảo kết nhau qua chiếc cầu, tất
cả là những thí dụ biểu đồ. Một nhà chuyên khảo mạng
lưới khi nhìn vào bất cứ hệ thống thành phần kết liên
nào sẽ hình dung nó như là một mẫu hình trừu tượng, một
biểu đồ, gồm nút kết nhau qua những đường dây nối nút.
Họ không quan tâm đến gốc tích và thể tánh cá biệt của
các nút mà chỉ chú trọng đến mẫu hình và cấu trúc của
mạng lưới các quan hệ, nhằm tìm cách khám phá tánh đồng
nhất của một số nhiều mạng lưới. Nói theo Phật giáo,
những mẫu hình và cấu trúc họ quán sát là những mạng
trừu xuất từ mạng lưới bao la pháp giới trùng trùng duyên
khởi.
Vấn
đề đơn giản hóa các mạng lưới thành những biểu đồ
gặp nhiều khó khăn thách đố. Tuy xã hội, Internet, tế bào,
hay não bộ tất cả đều có thể tượng hình bằng biểu
đồ, nhưng biểu đồ của chúng đâu có giống nhau! Khó mà
tưởng tượng một sự dung hợp giữa một bên là xã hội
con người, trong đó sự làm quen và tìm bạn là do phối hợp
những cuộc gặp gỡ ngẫu nhiên với những quyết định có
ý thức, và một bên là tế bào, trong đó các định luật
nhân quả tất yếu hóa học và vật lý học chi phối hết
thảy mọi tương tác phản ứng giữa các phân tử. Chắc chắn
có sự sai biệt giữa các qui luật cai quản cách phối trí
các đường dây nối nút trong những mạng lưới khác nhau.
Vì mục đích của mọi khảo sát khoa học là phát hiện cách
giải thích đơn giản nhất để cắt nghĩa những hiện tượng
vô cùng phức tạp, cho nên các khoa học gia nỗ lực phát minh
một mô hình chung để miêu tả tất cả những mạng lưới
phức hợp khác nhau.
Một
lời giải toán học ưu mỹ miêu tả tất cả mọi biểu đồ
phức hợp cùng trong một khung ý niệm đã được Erdos và
Rényi đề nghị. Nhận thấy các hệ thống khác nhau tùy thuận
những luật tắc dị biệt qui định sự hình thành cấu trúc
của chúng, Erdos và Rényi quyết định gạt bỏ mọi bất đồng
và chọn một giả thiết hết sức đơn giản là các nút nối
kết nhau một cách ngẫu nhiên. Như vậy dưới mắt của hai
nhà toán học Hungary, biểu đồ và thế giới biểu tượng
đều có bản tính ngẫu nhiên, hoàn toàn ngược lại với
quan điểm của Albert Einstein (bạn thân của Erdos) cho rằng
“Thượng đế không chơi súc sắc với vũ trụ (God does not
play dice with the universe).” Nói cách khác, mọi mạng lưới
trừu xuất từ pháp giới duyên khởi không hình thành do ngẫu
duyên, mà thường do một số định luật cơ bản xác định
và điều khiển.
Hãy
trở lại câu chuyện buổi tiệc và tìm hiểu đặc tính của
mạng lưới ngẫu duyên. Ban đầu, biểu đồ gồm một số
lớn nút cô lập. Sau đó các nút được nối kết bởi những
đường dây ngẫu duyên phỏng theo sự gặp gỡ tình cờ giữa
các thực khách. Khi một số đường dây nối kết được
kẻ thêm, các nút sẽ kết thành nhiều cặp. Tiếp tục thêm
nữa thời không làm sao tránh khỏi nối kết các cặp nút
ấy lại với nhau tạo thành những quần tụ (cluster) tập
trung nhiều nút. Nếu kẻ thêm đến chừng mỗi nút có trung
bình một đường dây nối, thời đột nhiên hiện khởi một
quần tụ khổng lồ duy nhất. Nghĩa là, hầu hết mọi nút
trở nên thành phần của một quần tụ đơn nhất, từ bất
kỳ nút nào làm khởi điểm ta có thể di chuyển đến một
nút khác thông qua những đường dây nối nút. Đó là lúc
tin đồn về rượu quý có thể lọt đến tai của bất cứ
thực khách nào trong buổi tiệc. Hiện tượng đó là sự xuất
khởi (emergence) một bộ phận khổng lồ gồm đa số nút đối
với các toán gia, là một sự ngấm lọc (percolation) dẫn khởi
một chuyển tiếp pha (phase transition) đối với các nhà vật
lý học, là sự hình thành một cộng đồng đối với các
nhà xã hội học. Mặc dầu ngành khác nhau đặt tên khác nhau,
nhưng tất cả đồng ý rằng khi chọn ngẫu nhiên nút trong
một mạng lưới để nối kết thành cặp thời một biến
chuyển lớn đột khởi khi số đường dây nối kết đạt
trị tới hạn. Trước đó, các nút nối kết họp thành quần
tụ nhỏ cô lập, thực khách gặp gỡ quen biết trong vòng
nhóm nhỏ rời rạc. Sau đó, xuất hiện một quần tụ khổng
lồ với sự tham dự của hầu hết thực khách.
Mỗi
người trên quả đất là thành phần của một mạng lưới
rộng lớn, mạng lưới xã hội thế giới hay mạng lưới
nhân loại. Không một ai bị gạt bỏ ra ngoài. Giữa hai người
bất cứ ở đâu trên quả đất dẫu không quen biết nhau vẫn
có một đường dây nối kết họ lại với nhau. Cũng vậy,
có một đường dây nối kết bất cứ hai neuron (tế bào thần
kinh) nào trong não bộ, bất cứ hai công ty nào trên thế giới,
bất cứ hai hóa chất nào trong thân thể con người. Paul Erdos
và Alfréd Rényi giải thích điều kiện nối kết với bất
cứ nút nào khác trong mạng là mỗi và mọi nút chỉ cần
có một đường dây nối. Cá nhân làm quen ít nhất một người,
neuron có ít nhất một đường dây nối với một neuron khác,
hóa chất có khả năng tham gia ít nhất một phản ứng trong
thân thể con người, công ty giao dịch với ít nhất một công
ty khác. Một là ngưỡng (threshold) nối kết. Toàn mạng sẽ
phân tán thành nhiều quần tụ nhỏ rời nhau nếu các nút
có trung bình ít thua một đường dây nối; nếu có trung bình
nhiều hơn một đường dây nối thời cơ nguy mạng lưới
phân tán có thể tránh được.
Trong
thực tế, các nút thường có nhiều hơn một đường dây
nối. Các nhà xã hội học ước lượng mỗi chúng ta quen biết
tên họ độ chừng từ 200 đến 5 000 người. Trung bình một
neuron nối kết với hàng tá, có khi với cả ngàn neuron khác.
Mỗi công ty nối kết với hàng trăm hãng cung cấp và khách
hàng, nhiều công ty lớn nối kết với hàng triệu. Trong thân
thể con người, hầu hết các phân tử tham gia một số rất
nhiều phản ứng, như nước chẳng hạn, tham gia đến hàng
trăm phản ứng. Theo thuyết mạng lưới ngẫu duyên khi số
trung bình đường dây nối của mỗi nút tăng quá trị tới
hạn, số nút bị gạt bỏ ra ngoài quần tụ khổng lồ sẽ
giảm bớt theo hàm số mũ. Nghĩa là, thêm càng nhiều đường
dây nối thời càng khó tìm ra những nút cô lập. Như thế
các mạng lưới quanh ta rất dày đặc, không nút nào thoát
khỏi, trong đó mỗi nút nối kết với mọi nút.
Trước
Erdos và Rényi, tiêu điểm của thuyết biểu đồ không phải
là các buổi tiệc, các mạng xã hội, hay các mạng lưới
ngẫu duyên, mà hoàn toàn là các biểu đồ tuần quy (regular
graphs; ordered graphs; biểu đồ có sắp đặt) có cấu trúc
xác định. Đặc tính của biểu đồ tuần quy là nút nào
cũng có một số đường dây nối kết giống nhau. Thí dụ
trong một mạng lưới phẳng ô vuông do các đường trực giao
tạo thành, nút nào cũng có bốn đường dây nối. Hoặc trong
mạng lưới lục giác tổ ong, nút nào cũng có ba đường dây
nối. Tánh tuần quy đó không tìm thấy trong những mạng phức
hợp hiện hữu như Internet hay tế bào.
Erdos
và Rényi là những người đầu tiên khám phá, từ những mạng
lưới xã hội đến những mạng dây điện thoại, hầu hết
những biểu đồ trong thực tế đều không có tánh tuần quy
và vô cùng phức tạp. Đứng trước bức tường phức hợp
khó vượt qua, hai ông thấy chỉ có cách duy nhất là giả
thiết mạng lưới hình thành ngẫu nhiên. Hai ông mở rộng
cửa toán học cho thấy một thế giới mới, một thế giới
bình đẳng. Vì các đường dây được thiết lập hoàn toàn
ngẫu nhiên, nên mọi nút có cơ hội đồng đều tiếp nhận
một đường nối. Tuy nhiên, chớ tưởng lầm do ngẫu duyên
mà có nút tiếp nhận rất nhiều đường dây nối và có nút
quá rủi ro không tiếp nhận được đường nối nào cả.
Cái thế giới ngẫu duyên hai ông đề xướng tuồng như có
tính cách vừa bất công vừa độ lượng. Thật ra không phải
vậy. Nếu là một mạng lưới rộng lớn thời mặc dầu các
đường dây nối thiết lập ngẫu nhiên, nút nào cũng tiếp
nhận một số xấp xỉ như nhau.
Để
thấy được điều đó, hãy phỏng vấn các thực khách sau
buổi tiệc, hỏi mỗi thực khách làm quen được bao nhiêu
người tất cả. Rồi vẽ một tuyến đồ (histogram) biểu
diễn bao nhiêu thực khách làm quen k (k=1, 2, ... ) người trong
suốt buổi tiệc.
Mô
dạng của tuyến đồ được chứng minh là một phân bố Poisson
[do Béla Bollobhás, một môn sinh của Erdos, giáo sư tại Đại
học Trinity College, Anh quốc, 1982]. Nghĩa là có một chóp đỉnh
nổi bật chỉ cho thấy đa số nút đều tiếp nhận một số
đường nối gần bằng số đường nối của nút trung bình.
Hai bên chóp đỉnh, sự phân bố giảm xuống rất nhanh, cho
thấy không có nhiều nút lệch xa nút trung bình.
Nếu
áp dụng phân bố Poisson vào một xã hội 6 tỉ người thời
kết quả là số bạn bè quen thuộc của mỗi người trong
đa số chúng ta xấp xỉ bằng nhau. Như vậy, nếu ghép ngẫu
nhiên những đường dây nối kết xã hội, thuyết mạng lưới
ngẫu duyên dự đoán tiến tới một xã hội “dân chủ”
trong đó tất cả chúng ta ai cũng là trung bình và rất ít
kẻ lệch xa chuẩn (norm) để trở thành quá xã giao hay vô
cùng cô lánh. Mạng lưới ngẫu duyên, một mạng lưới tương
đồng với trung bình là chuẩn, quả là một mạng tương giao
lý tưởng.
Mãi
đến gần đây để mô tả vũ trụ các tương giao, hầu hết
toán gia không tìm thấy cách gì khác hơn là đồng ý với
Erdos và Rényi giả thiết các mạng phức hợp hình thành trên
cơ sở ngẫu duyên: các mạng phức hợp là những mạng lưới
ngẫu duyên. Thuyết mạng lưới ngẫu duyên được xem như
phát minh vào năm 1959 khi Paul Erdos đề nghị lời giải bài
toán rất nổi tiếng của thuyết biểu đồ, bài toán tìm
số đường dây nối bé nhất nối kết các nút của một
biểu đồ để bất kỳ hai nút nào cũng được nối nhau.
Tưởng
cần nhắc lại đây một số định nghĩa và kết quả quan
trọng của toán mạng lưới. Toán mạng lưới sử dụng tỉ
số m/N để tiêu biểu một mạng lưới gồm N nút và m đường
dây nối, mỗi đường nối hai nút. Số đường dây nối dính
vào một nút gọi là độ của nút ấy. Để tính mỗi nút
trung bình có bao nhiêu đường dây nối, hãy cọng độ của
tất cả nút, rồi đem chia cho tổng số nút kể cả những
nút không có đường dây nối. Gọi k là số trung bình đường
dây nối tại mỗi nút, ta có k = 2m/N; k gọi là độ trung
bình. Erdos và Rényi chứng minh một định lý nổi tiếng nay
được gọi là định lý Erdos-Rényi: “Xác suất xuất hiện
của một bộ phận khổng lồ đơn nhất gồm hầu hết mọi
nút của mạng nhảy vọt từ 0 đến 1 khi tăng tỉ số tiêu
biểu m/N quá trị tới hạn 0.5.” Tại điểm này, k = 1. Theo
Erdos và Rényi, k = 1 là ngưỡng nối kết, nghĩa là mỗi và
mọi nút chỉ cần có 1 đường dây nối thời sẽ nối với
bất kỳ nút nào khác trong mạng. Một dạng khác của định
lý Erdos-Rényi: “Khi số đường dây nối ngẫu nhiên m lớn
hơn hay bằng (N/2)ln(N) với ln(N) là logarit tự nhiên của N,
hay k ln(N), thời “hầu hết mọi” mạng lưới ngẫu duyên
đều hoàn toàn nối kết.”
Giả
thiết biểu đồ có 50 nút, mỗi nút là một thành phố chẳng
hạn. Nếu không tính toán, nhắm mắt nối mỗi thành phố
với 49 thành phố kia thời phải xây 1 225 đường. Nhưng theo
Erdos, nếu nối một cách ngẫu nhiên thời chỉ cần xây độ
chừng 98 đường, nghĩa là 8 phần trăm số 1 225 đường, là
đủ để nối kết hầu hết các thành phố với nhau. Erdos
khám phá số nút dẫu lớn bao nhiêu, chỉ cần một tỷ lệ
phần trăm nhỏ các đường dây nối ngẫu nhiên cũng đủ
thắt nối kết hợp mạng lưới thành một toàn thể. Tỷ
lệ phần trăm ấy giảm thiểu rất nhanh khi mạng lưới bành
trướng rộng lớn thêm. [Công thức toán của tỷ lệ ấy
là ln(N)/N]. Thí dụ: với 300 nút, trong số gần 50 000 đường
có thể nối chúng, chỉ cần 2 phần trăm là đủ. Với 1 000
nút, tỷ lệ ấy bé thua 1 phần trăm. Với 10 triệu nút, tỷ
lệ là 0.0000016.
Trở
lại với mạng lưới xã hội 6 tỉ người trên mặt đất,
thử hỏi số bạn bè quen thuộc của mỗi người trung bình
là bao nhiêu để hai người, bất kỳ là ai, bất cứ ở đâu,
một làm nghề đánh cá ở Bắc cực, một làm thủ tướng
ở Úc chẳng hạn, nối kết nhau? Theo Erdos và Rényi, tỷ lệ
là 4 phần tỉ. Nghĩa là, trung bình mỗi người chỉ cần quen
biết 24 người là đủ để bất kỳ hai người nào trên mặt
đất nối kết nhau.
Sau
đây là một thí nghiệm mô phỏng bài toán mạng lưới ngẫu
duyên của Erdos và Rényi. Tưởng tượng vung vãi một số nút
áo trên nền nhà. Chọn một cách ngẫu nhiên hai nút và nối
chúng bằng một sợi dây. Lại chọn ngẫu nhiên hai nút nữa
và nối chúng bằng một sợi dây khác. Lúc đầu những nút
được chọn không thuộc cặp nào đã nối trước đó. Nhưng
về sau thế nào cũng chọn nhằm một nút đã kết cặp để
nối vào một nút khác, tạo thành một quần tụ ba nút. Nếu
tiếp tục nối các cặp nút ngẫu nhiên như thế, thời một
lúc sau, các nút nối với nhau bắt đầu trở thành một quần
tụ rộng lớn. Trong thời gian thí nghiệm, lâu lâu thử
nhấc lên một nút bất kỳ và đếm xem có bao nhiêu nút khác
cùng nhấc theo. Tất cả nút cùng nhấc theo đó tạo thành
cái gọi là một bộ phận của mạng lưới ngẫu duyên. Cuối
cùng, có những nút không nối với nút nào, trong khi số lớn
nối thành cặp, thành bộ ba, hay quần tụ lớn.
Khi
tỉ số tiêu biểu vượt quá 0.5 thời một chuyển tiếp pha
phát khởi, một quần tụ khổng lồ đột nhiên xuất hiện.
Chẳng hạn, nếu số nút n=10 000, bộ phận khổng lồ sẽ
đột khởi khi số đường dây nối đạt mức vào khoảng
m=5 000. Lúc bộ phận khổng lồ phát hiện, hầu hết mọi
nút hoặc trực tiếp hoặc gián tiếp nối lại với nhau. Nếu
nhấc lên một nút, sẽ có cơ may nhấc theo một loạt độ
chừng 8 000 trong số 10 000 nút. Số đường dây nối càng tăng
thời số nút lẻ loi còn lại và số quần tụ riêng biệt
càng giảm thiểu vì nối nhau sáp nhập và bành trướng bộ
phận khổng lồ.

Trên
đây là đường biểu diễn chuyển tiếp pha của một mạng
lưới ngẫu duyên có 400 nút. Đường có dạng chữ S. Số
nút trong quần tụ lớn nhất lúc đầu tăng chậm, rồi tăng
rất nhanh, rồi tăng chậm lại, tương ứng với sự tăng của
tỉ số tiêu biểu m/n. Sự tăng rất nhanh là dấu chỉ của
hiện tượng chuyển tiếp pha. Đường biểu diễn vọt
cao lên với độ giốc gần thẳng đứng khi tỉ số tiêu biểu
vượt qua trị 0.5. Độ giốc đứng tại trị tới hạn 0.5
tùy thuộc tổng số nút của mạng lưới. Khi số nút bé thời
phần giốc đứng của đường biểu diễn “cạn”, nhưng
khi số nút tăng, chẳng hạn từ 400 đến 100 triệu, thời
phần giốc đứng dựng đứng thẳng hơn. Ví như số nút tăng
đến vô cực, thời khi tỉ số tiêu biểu vượt qua trị tới
hạn 0.5, độ lớn của bộ phận lớn nhất của mạng lưới
nhảy vọt một cách gián đoạn từ bé tí đến khổng lồ.
Hiện tượng đột khởi được xem như là một chuyển tiếp
pha, giống trường hợp vô lượng phân tử nước đột nhiên
đóng băng thành nước đá khi nhiệt độ vừa giảm thấp
dưới 0 độ bách phân.
Định
lý Erdos-Rényi hết sức lợi ích trong sự tìm hiểu và chế
ngự các hiện tượng phức hợp như tánh bền vững của hệ
sinh thái, động lực tính của thị trường, và tổ chức
phản ứng của hệ miễn dịch. Kết quả quan trọng của định
lý là khi tỉ số tiêu biểu m/n vượt quá 0.5, rất nhiều
nút bỗng nhiên được nối với nhau tạo thành một mạng
rộng lớn trong hệ thống. Sự đột khởi một bộ phận khổng
lồ như vậy không có gì là huyền bí mà chỉ là một tính
chất tự nhiên và tất yếu của mạng lưới ngẫu duyên.
Theo Stuart Kauffman, nhà nghiên cứu nổi tiếng về nguồn gốc
của sự sống, mẫu hình tổ chức của hết thảy mọi hệ
thống sống (living systems) thường gọi là mạng lưới sống
cũng đột khởi như vậy. Mạng lưới sống là một hiện
tượng chuyển hóa tự xúc tác (autocatalytic metabolism), một
mạng phản ứng tự duy trì, một xuất hiện tánh (emergent
property), đồng thời câu khởi như một chuyển tiếp pha khi
tánh phức hợp của mạng các hóa chất trước thời sinh vật
và tương giao phản ứng giữa chúng đạt mức tới hạn. Mạng
lưới sống xuất hiện phức hợp và hoàn chỉnh, tiếp tục
y nhiên phức hợp và hoàn chỉnh.