Иерархия моделей для принятия решений по Г.Г. Малинецкому
Данная статья относится к Категории: Построение научных моделей
В современном обществе обострилась потребность в скорости принятия решений…
«И без развитой системы компьютерных и когнитивных технологий тут не обойтись.
Повышение объёма информационных потоков, которые должны быть приняты во внимание. Человек в состоянии учесть одновременно не более 5-7 факторов, влияющих на принятие решения. Он может непосредственно работать с 5-7 людьми (с остальными опосредованно). (См. подробнее: Объём кратковременной памяти и «магическое число семь» по Джорджу Миллеру - Прим. И.Л. Викентьева).
Чтобы преодолеть этот барьер в медленно меняющихся сферах деятельности люди строили со времён древних цивилизаций иерархические организационные структуры. Иными словами эта задача решалась средствами гуманитарных технологий.
Пример - конструкторские бюро, в котором необходимо определить около 1500 параметров боевого самолета. Генеральный конструктор определяет 5-7 ключевых характеристик, по 5-7 заместители и т.д.
Когда ситуация меняется быстро, важно становится понять, какие 5-7 параметров (в теории самоорганизации - синергетике их называют параметрами порядка) следует принять во внимание, и как отстроить организационную структуру, чтобы предложенное решение, проект, стратегия оказались эффективными и своевременными. Тут не приходится надеяться на традицию, опыт, «здравый смысл». Специалисты по информационным технологиям наглядно убедились в этом при создании операционных систем - здесь ошибка или просчёт на одном из нижних уровней иерархии может погубить всю конструкцию. […]
Проведённые исследования показали, что во множестве физических, химических, биологических систем происходит самоорганизация - в процессе эволюции выделяется небольшое число ведущих переменных (мод, степеней свободы), к которым подстраиваются остальные характеристики системы. Следуя физической аналогии, эти ведущие переменные стали называть параметрами порядка. Именно выделение в ходе самоорганизации таких параметров позволяет многие сложные системы описывать просто, но вполне адекватно.
При описании сложных явлений или систем обычно строится иерархия упрощённых моделей. В такой иерархии модели более низкого уровня являются более простым частным случаем или более грубым приближением для процессов, описываемых моделями более высокого уровня. Однако более простые модели нагляднее, прозрачнее, понятнее, чем сложные.
Замечательным свойством нашей реальности является то, что модели, возникающие на нижних уровнях иерархии, для многих сложных явлений и процессов совпадают или близки. Это позволяет исследовать и использовать универсальные свойства многих нелинейных систем.
Оглядываясь назад, можно сказать, что синергетика выполняла ещё один социальный заказ, связанный с управлением, с которым не справилась кибернетика. Если управлять системой во всей её полноте, то управляющая система должна быть сравнимой по сложности с управляемым объектом, что во множестве случаев и невозможно, и не нужно. (См. подробнее: Закон необходимого разнообразия по Уильяму Эшби - Прим. И.Л. Викентьева).
Решение подобных проблем подсказывает физиология. Тело человека имеет более 400 механических степеней свободы. Управление всеми в режиме реального времени - сложнейшая задача, требующая суперкомпьютерных возможностей. Выход из этого положения, который нашла природа состоит в том, что в ходе развития возникают устойчивые связи между различными степенями свободы (называемые синергиями). Обучаясь ходить, плавать, бегать человек фиксирует эти связи, вырабатывает те параметры порядка, которыми он и будет в дальнейшем управлять.
Та же схема реализуется и в организационном управлении. В корпоративных системах создаётся иерархическая структура и осуществляется «управление разнообразием». Каждый иерархический уровень должен агрегировать информацию, говорить на своём языке, выявлять наиболее важное и представлять следующему уровню только то, что необходимо, и то, чем он может управлять. Иными словами, начиная с некоторой степени сложности системы, детальная, чёткая, полномасштабная организация не работает. Приходится создавать и использовать механизмы самоорганизации, агрегации, уменьшения разнообразия.
Прорыв последнего десятилетия связан с осознанием ключевой роли самоорганизации в процессах обучения, принятия решений, распознавания образов. И с этой точки зрения многие решенные задачи предстали в новом обличье. Подобно тому, как герой классического произведения с удивлением обнаружил, что говорит прозой, оказалось, что многие проблемы связаны с выявлением параметров порядка в пространстве образов, решающих правил, стратегий. В других же задачах усилия направлялись на синтез систем, в которой желаемое решение возникало в ходе самоорганизации.
Основная идея удивительно проста и заимствована из нейробиологии.
Каждая клетка мозга - нейрон - хорошо изучена и ведёт себя в ответ на внешние воздействия достаточно простым предсказуемым образом. Откуда же берется огромная сложность мозга и феномен сознания? Ответ состоит в огромном количестве и разнообразии связей между нейронами, которые возникают в ходе самоорганизации при решении задач, с которыми он сталкивается. Простейшая схематическая формализация этих представлений на уровне математических моделей, компьютерных программ и архитектур привела ко множеству эффективных алгоритмов и систем в задачах управления, распознавания образов, адаптации и обучения.
Перефразируя Станислава Лема, можно сказать, что мы сегодня не очень хорошо представляем, что такое естественный интеллект, и поэтому испытываем трудности с построением искусственного интеллекта, но нейронные сети позволили смоделировать «искусственный инстинкт». И во множестве задач этого оказалось достаточно.
Ещё один важный шаг, сблизивший когнитивные процессы и теорию самоорганизации, был сделан в динамической теории информации. В этой теории информация рассматривается как случайный запомненный выбор. Вводится понятие ценной информации - того выбора, который помогает обладателю такой информации выжить и передать ее дальше. Если назвать единицу ценной информации «мемом», то, по аналогии с образом Ричарда Докинза - «эгоистичным геном», возникает «эгоистичный мем». В теории рассматривается, как меняются распределения носителей разных видов ценной информации в пространстве и во времени.
Что же может быть той «ценной информацией» (типично когнитивным понятием), распространение которой для нас важно? Очень и очень многое. Языки, религиозные убеждения, предпочтения определенной валюты, наличие соперничающих стран на данной территории, смыслы и ценности, цивилизационные проекты.
Динамическая теория информации стала одной из основ математической истории - междисциплинарного направления, позволяющего анализировать альтернативные исторические траектории и давать исторический прогноз…».
Малинецкий Г.Г., Новый этап экономики знаний, в Сб.: Моделирование и прогнозирование глобального, регионального и национального, М., «Либроком», 2012 г., с. 474 и 476-477.
Дополнительные материалы
Уровни понимания / моделирования по И.Л. Викентьеву — видео, 2 мин
ПРИНЯТИЕ РЕШЕНИЙ: ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ — плейлист из 8-ми видео
Изображения в статье
Image by Barbara A Lane from Pixabay
Image by lefteye81 from Pixabay
Image by SomeCG from Pixabay
Image by Barbara A Lane from Pixabay