Любая игра кажется хаотичной, если смотреть на нее со стороны или не имея опыта и привычки. Но в действительности игра – это последовательность простых действий, из которых складываются взаимодействия, которые, в свою очередь, кажутся сложными. Хаос, который мы видим, может оказаться динамическим и даже не лишенным поэтики взаимодействием. Игра «Барселоны» и «Баварии» Пепа Гвардиолы, «Нью-Ингленд Пэтриотс» Билла Беличика или «Чикаго Буллз» Фила Джексона на пике формы – примеры того, когда кажется, что игроки действуют в унисон. На самом деле мы наблюдали за тем, как внутри сложной, адаптивной системы зарождался порядок. В ходе игры отдельные события, в которых участвуют два игрока и более (отбор мяча или удар по воротам), соединяются. Возникают совокупные действия, которые могут разительно отличаться от поведения вовлеченных в них людей.

Это важно для создания игровых моделей. Утверждение может показаться необычным, но хорошие тренеры не знают, как именно выиграют их команды. Однако они знают, что победа станет результатом эволюции сложной, адаптивной системы.

Чем больше мы можем смоделировать, тем меньше оставляем на волю случая. Джим Шварц как-то сказал о «Патриотах» и Беличике: «Наверное, главное, чему я научился у Билла, – это то, что мелочей не бывает. Все, что касается команды, важно. «Не париться по мелочам»? Это никогда не было его философией»{13}.

Игра – это бесконечная последовательность хаотических резонансов. Внешне незначительные взаимодействия между партнерами по команде и их соперниками производят куда более широкий эффект, влияя на тех, кого теоретики хаоса называют «агентами». В командных видах спорта эти агенты – игроки, тренеры и их помощники, сотрудники клуба, вовлеченные в процесс.

Важно понимать, что редукционизм не может быть успешно применен к сложным системам. Возникающие действия не вырастают предсказуемо из линейных комбинаций входящих и исходящих сигналов. Поэтому редукционистский инструментарий плох для анализа сложных систем. Это означает, что в области спорта недостаточно просто изучать статистику или действия отдельных игроков, чтобы сделать значимые выводы.

Уже сейчас вы можете понять, почему спортивная наука не помогла многим командам.

Еще один фундаментальный тип поведения сложных систем – адаптивная самоорганизация. Существенно дезориентированные системы способны спонтанно «выкристаллизовывать» высокий уровень порядка. Хороший тренер верит в то, что система или группа со временем сможет эволюционировать. Самоорганизация команды и игровая модель появятся, когда система будет реагировать и адаптироваться к внешним условиям. Если готовить команду так, чтобы она наилучшим образом могла приспособиться к условиям игры, то в день матча это принесет плоды. Как говорил Билл Уолш, «пусть счет позаботится о себе сам» – настолько хорошо он готовил игроков!

Третий тип поведения сложной системы – это эволюция на грани хаоса. В матчах не бывает стабильности и очень мало равновесия, в них всегда происходят изменения, переход из одного состояния в другое. И эволюция команды беспредельна. Это сеть, которая постоянно самоопределяется и адаптируется к условиям. Сама команда может эволюционировать, чтобы ответить на будущие вызовы – те, которые она видит или может предвидеть.

Крайне важно понять, где находится граница хаоса. Если это удастся сделать, то, используя игровую модель, вы начнете смотреть на саму игру как на воплощение эволюционного подхода, отвечающего на сложный вызов. Также важно, чтобы тренеры и игроки преодолевали трудности сообща. Ответ на вызов, который они готовят, всегда неизвестен. Нужно просто верить, что игра команды эволюционирует, а долгосрочное решение будет найдено.