Файл: Цвылев Р.И. Информационный аспект долгосрочного планирования.pdf

от поставленных целей27. Методы построения такого рода систем альтернативных технологических возможностей или «технометрических структур» хорошо разработаны в [81]. Информация, извлеченная из такого рода систем, или структур, в дальнейшем может быть попользована для конструирования каузальных матриц при решении проблем, в которых наибольший вес имеют различные техно-экономические и научные аспекты.

В конечном итоге это означает, что инженерная'прак­ тика и конструкторская мысль приобретают все более са­ мостоятельный творческий характер. Конструкторский замысел все в меньшей степени зависит от конкретных средств реализации (материалов, энергетических средств, технических устройств и т. д.), диапазон которых растет экспоненциально. Современному конструктору, распола­ гающему большими научными и техническими возмож­ ностями, приходится, как правило, рассматривать мно­ жество альтернативных вариантов реализации своего за­ мысла. Вот почему ныне говорят о появлении наряду с устоявшимися, «классическими» методами конструирова­ ния—^«конструктивной методологии», которая вводит в

этот процесс новый специальный этап —формирование общего замысла, цели, логически всегда предшествую­ щий последующему этапу — функциональному анализу отдельных частей, узлов в рамках целостной конструк­ ции, реализующей общий замысел [82].

При образовании каузальных матриц для решения проблем, относящихся к общественно-политической сфе­ ре, должны, очевидно, использоваться совершенно другие приемы. Для этого выбираются те или иные сочетания по столбцам и строкам и создается гипотетическая ситуа­ ция, или сценарий28. При этом, исходя из предположения

27 Следует отметить, что дерево технологических возможностей, с точки зрения экспериментатора, носит недетерминированный харак­ тер, так как природа имеет число наблюдаемых (следовательно, опре­ деляемых) степеней свободы меньше фактически существующих. Другими словами, подмножество фактической выборки технологиче­ ских возможностей, определяемой экспериментатором, всегда меньше объективно существующего пространства выборки,

28 Метод сценариев устраняет в значительной степени «инерцион­ ность» в мышлении, выражающуюся в попытках экстраполировать прошлые события на будущее. Сценарий или гипотетические ситуа­ ции используются затем для изучения, например, функционирования

различных военных систем, для определения стратегии экономическо­ го поведения фирм и т. д.

141

о бесчисленности возможных исходов можно допустить существование самых невероятных, на первый взгляд, событий, в результате чего всегда может быть расшире­ на любая паузальная матрица, описывающая ту или иную ситуацию.

Можно, например, допустить бесконечное множество градаций состояния среды между крайними состояния­ ми— «война» и «мир». С другой стороны, всегда допу­ стимо множество вариантов стратегий между крайними стратегиями — «ядерное вооружение» и «полное разору­ жение». Возможность таких расширений отчасти зависит и от поведения .переменных в функции НѴ(Т). В случае, например, принятия стратегии «ядерное вооружение» может возникнуть целая гамма различных состояний — исходов, начиная от самой разрушительной войны и кон­ чая относительно стабильным миром. Эти состояния или гипотезы об исходах возникнут под воздействием выб­ ранных стратегий, которые будут все более плотно за­ полнять промежуток от стратегии «ядерное вооружение» до стратегии «полное разоружение».

Исходя из .некоторых принципов восприятия окружа­ ющего мира, например принципа восприятия целостного образа, можно допустить возможность творческой пере­ работки информации, кагда предполагаются нетриви­ альные исходы тех или иных действии. Принцип воспри­ ятия целостного образа был применен к анализу эконо­ мического поведения в [85]. Согласно этому принципу, восприятие окружающего мира не складывается из сум­ мы восприятий индивидуальных элементов, а, наоборот, лишь целое дает интерпретивное значение отдельным элементам. К- Боулдинг отмечает, что, «по мере того как мы поднимаемся по шкале жизни животных, поведение все больше представляет собой реакцию не на конкрет­ ный стимул, а на образ или знание, иными словами — на схватывание окружающей среды как целого» [83, стр.

118].

Поэтому разные люди истолковывают одинаковые элементы как части разных целых. Отсюда следует, что различные люди могут сделать разный прогноз на основе одинаковой наличной информации и предвидение одного и того же лица может не измениться при изменении на­ личной информации или же оно может измениться диск­ ретным путем.

142

важно) факторы, определяющие специфичность интер­ претации и выбора информации в процессе выработки решений (индивидуальные алгоритмы переработки)20. В этом смысле, очевидно, не может быть строго одно­ значного соответствия между объективными изменения­ ми в среде и восприятием происходящих изменений. Поэтому человеческая реакция не может быть механиче­ ской, автоматической. Реакция человека определяется многими труідноучитываемыми факторами, среди кото­ рых мотивы и оценки играют весьма важную роль и мо­ гут, помимо всего прочего, определяться во многом про­ шлым опытом. Эти человеческие особенности в интер­ претации информации следует, очевидно, учитывать при построении любой расширенной каузальной матрицы2930.

После образования каузальной матрицы наступает следующий основной этап — редукция информации, вы­ ражающаяся в получении производной формы каузаль­ ной матрицы, представляющей некоторый набор безраз­ личных стратегий, безразличных в смысле одинаковой возможности достижения -поставленной цели. Такая про­ изводная каузальная матрица, определяемая как ситуа­ ция, есть по существу готовая форма целеустремленного состояния, в которой пока еще отсутствуют Р, Е, V— оценки. Для получения производной формы необходимо' соблюдать следующие условия: каждый элемент по стро­ ке должен быть независим от других элементов, и каж­ дый элемент в столбце также должен быть независим от

29 «Из огромного многообразия событий, протекающих вокруг нас, мы останавливаем наше внимание на тех событиях, которые име­ ют отношение к нашим намерениям» [84, стр. 14].

30 Названные особенности в переработке информации играют чрезвычайно важную роль в характеристике большого класса так на­ зываемых кооперативных игр (games of cordination), подробно опи­ санных американским исследователем Т. Шеллингом [69]. Т. Шеллинг отмечает, что в развитии такого рода игр большое значение имеют сигналы партнеров о их намерениях. Задачей получателей таких со­ общений является формирование некоторого образа поведения по его отдельным элементам. Например, каждый из противников должен представить, используя всю имеющуюся информацию (историческую, юридическую, мораль и т. д.), характер ответа противника на свои действия.

143

других столбцевых элементов. Другими словами, каждый исход должен быть зависим лишь от одной стратегии и каждая стратегия не должна быть производной от дру­ гой. Это условие необходимо в дальнейшем для соблю­ дения принципа аддитивности вероятностных оценок ис­ ходов и стратегий. Производная форма каузальной мат­ рицы есть редуцированная особым образом форма ос­ новной каузальной матрицы. Очевидно, что агент всегда

.начинает процесс принятия решения с максимального накопления информации, которая используется им для

.определения своей цели. Наличие же цели способствует редукции основной каузальной матрицы до желаемого множества исходов, с которым агент в дальнейшем рабо­ тает.

3. О человеко-машинных системах принятия плановых решений

Поскольку объектом нашего исследования является мо­ делирование процесса планирования как процесса при­ нятия решений и оценки информации, в работе подроб­ но рассматривались принципы формирования некоторых

.важных элементов блока перспективного планирования и, прежде всего, элементов, связанных с поиском и оцен­ кой информации в ходе принятия плановых решений. Рассматривались информационные аспекты построения дедуктивных моделей планового процесса, развертыва­ емого последовательно путем деления главной проблемы на подпроблемы. В советской экономической литературе проблема моделирования процесса планирования впер­

работах плановый процесс трактуется прежде всего как многоэтапный инфомационный процесс, на выходе кото­ рого выдается план. Представляет интерес использование современных идей системного анализа для построения ■четкой, взаимоувязанной модели планового процесса, как это было сделано в известной системе ППБ, исполь­ зуемой в западных странах для решения некоторых пла­ новых задач частного характера.

Процесс планирования, выделяемый в специальный функциональный блок, характеризуется прежде всего

144

информационными процессами, которые условно можно разделить па два основных вида:

Первый вид. Накопление и преобразование информа­ ции для принятия плановых решений.

Второй вид. Организация потоков информации в ходе планирования, в результате чего возникает структура са­ мого процесса планирования и соответствующая комму­ никационная сеть. Совмещение этих двух видов инфор­ мационных процессов обеспечивает создание единого процесса планирования [88].

В работе рассматривался первый вид информацион­ ных процессов. Блок планирования представлялся как бы одним человеком, принимающим плановые решения. При таком упрощении из анализа исключались факторы системного влияния, в том числе особенности самих ин­ формационных потоков, которые в действительности ока­ зывают воздействие на процессы принятия плановых решений. В этой связи блок планирования рассматривал­ ся состоящим из следующих важнейших функциональ­ ных подблоков: 1) поиск информации в смысле наблюде­ ния и анализа; 2) фильтр цели; 3) выделение альтерна­ тив; 4) определение систем предпочтений и критериев; 5) оценки и выбор (принятие планового решения) на ос­ нове последовательной оценки информации. Совершенст­ вование работы этих подблоков естественным образом связано с использованием машинных систем обработки информации в комбинации с агентом, принимающим ре­ шение, или же с экспертами, работающими по опреде­ ленной процедуре.

а) Необходимость человеко-машинных систем для решения сложных социально-экономических задач

В последние годы большие усилия были сосредоточены на разработке машинных программ принятия решений. Сначала перспектива создания некоторого подобия «ра­ зумного» устройства, решающего различные задачи из области социально-экономической деятельности челове­ ка казалась многообещающей. Однако на пути создания такого рода программ возникли колоссальные трудности, которые можно разделить на две основные группы: 1) связанные с правильным пониманием объекта реше­ ния и 2) практическая невозможность выявления сиры-

тых алгоритмов, используемых при решении сложных со­ циально-экономических проблем. При этом, как оказа­ лось, ключевое значение имеют именно трудности пони­ мания и четкого описания самого объекта решения.

Вначале была выявлена целая серия задач так на­ зываемого локального значения. Они имели относитель­ но ясную структуру и довольно хорошо формализова­ лись. В области такого рода задач без особых затрудне­ ний были разработаны самые тонкие процедуры приня­ тия решений, которые удобно перекладывались на ма­ шинную обработку. Более того, со временем появилась даже возможность автоматизации принятия некоторых решений. Но по мере того как в сферу исследования включались все более сложные объекты социально-эконо­ мической деятельности, сокращались возможности их понимания и представления в виде объектов с ясной структурой. Поэтому разработка более или менее удов­ летворительной процедуры принятия решений для тако­ го рода объектов оказалась довольно сложной и трудно­ разрешимой. Естественным желанием было изучить и подробно проанализировать поведение отдельных экс­ пертов, решающих конкретные проблемы.

Однако результаты проведенных исследований по изу­ чению поведения экспертов оказались более чем скром­ ными: кроме выявления лишь самых общих принципов решения задач, таких, как этап анализа ситуации, раз­ биение задачи на подзадачи, установление подцелей, ни­ чего не удавалось выявить. Трудности изучения усугуб­ лялись большим разнообразием поведения экспертов в одинаковых ситуациях, которое приходилось описывать в данной конкретной ситуации. К сожалению, помимо громоздкого характера такого описания, трудно реали­ зуемого на вычислительной машине, к тому же оно не имело необходимой общности и годилось в лучшем слу­ чае лишь для анализа данной конкретной ситуации.

Становилось все более ясным, что в основе разнооб­ разия поведения экспертов, решающих сложные социаль­ но-экономические задачи, лежат некоторые обобщенные алгоритмы или своего рода метаязык решения проблем. Самой характерной чертой такого метаязыка являются скрытые алгоритмы переработки информации. В этом смысле наиболее перспективным направлением в изуче­ нии информационных механизмов работы мозга оказа­

146

лось направление, представленное советскими исследова­ телями лаборатории информационных процессов мозга МГУ, а также западными исследователями в лице У. Рейтмана, Э. Ханта, А. Ньюэлла и др., пытающимися понять разрешающие способности мозга на уровне ин­ формационных процессов, а не путем конструирования экспериментальных нейтронных сетей, приблизительных аналогов мозговой структуры.

Кроме того не менее обещающим направлением бы­ ло изучение реальных социально-экономических ситуа­ ций с целью выявления в дальнейшем четкой структуры этих ситуаций и их количественного описания. Такое изу­ чение ведется обычно путем создания так называемых искусственных сред, более или менее близких аналогов реальных ситуаций, с целью проверки тех или иных ги­ потез. Динамической основой таких искусственных сред являются системы последовательно принимаемых реше­ ний нормативного характера. Примером создания тако­ го рода экспериментальной искусственной среды являет­ ся система «МИР-1», имитирующая поведение гипотети­ ческой мировой системы в составе пяти стран и разрабо­ танная в ЦЭМИ АН СССР.

«Искусственная среда» является новым и довольно эффективным приемом изучения реальных ситуаций. Надо отметить, что искусственная среда н е . является моделью в обычном понимании слова, а представляет подобие некоего универсального устройства, с помощью ■которого имитируется поведение изучаемой системы и создаются таким образом различные гипотетические ситуации. Например, если изучаются социально-поли­ тические процессы, можно пойти по пути моделирова­ ния множества конкретных ситуаций. Но это малообе­ щающий путь, требующий к тому же больших усилий и затрат. Более разумным будет создание некоторого обоб­ щенного аналога реальной социально-политической си­ стемы и затем уже изучение ее поведения. В результате такого поведения возникнет множество разнообразных ситуаций, которые мы и называем искусственные среды. Такая среда должна быть максимально проста, но одно­ временно достаточно реалистична, чтобы можно было делать водводы относительно действительных процессов.

Таким образом, множество реальных ситуаций ото­ бражается не прямо в модели, а возникают искуоствен-

но через функционирование модели социалы-ю-полити- ческой системы. В этом случае эксперт, решающий за­ дачу, может воспроизвести любую гипотетическую си­ туацию. Ему уже .не нужно будет каждый іраз модели­ ровать предполагаемую ситуацию, так как она естест­ венным образом будет вытекать из функционирования моделируемой системы. На этих основах и построена упомянутая система МИР-1, которая в качестве своего выхода дает не только какие-то количественные показа­ тели, а целую последовательную систему взаимоувя­ занных искусственных ситуаций, представляющих по существу сценарий пли «историю» развития изучаемой социально-политической системы. Эксперт может выд­ винуть любую гипотезу, объясняющую социально-поли­ тические и экономические процессы, и уже с ее пози­ ции построить машинную «историю» или сценарий по­ ведения изучаемой социально-политической системы. Но не это главное. Главное заключается в том, что с по­ мощью таких формальных, искусственных сред обоб­ щенно описывается целый класс информационных за­ дач, возникающих при решении социально-экономиче­ ских проблем. Последовательные циклы эксперименти­ рования с такими средами, при их постоянном услож­ нении, могут в дальнейшем привести к созданию более или менее удовлетворительного аналога самой реальной среды, с одной стороны, и одновременно бо­ лее глубокому пониманию структуры самих принимае­ мых решений, созидающих реальные социально-эко­ номические среды, с другой. Вся сложная цепь по­ следствий принимаемых решений воспроизводится в модели «искусственная среда». Создаваемая модель искусственной социально-экономической среды обычно содержит две основные подмодели, а именно: 1) подмо­ дель принятия социально-экономических решений, осно­ вывающуюся на сборе и оценке информации, и 2) под­ модель окружающей социально-экономической среды.

Логически, а также исторически метод моделирова­ ния с помощью создания искусственной среды вырос на базе предшествующего развития информационных си­ стем различного назначения. Схематически генезис раз­ вития человеко-машинной системы принятия решений с помощью модели «искусственная среда» представлен на рис. 16.

148

читаны развития информационных систем

Как видно из приведенной схемы, человеко-машин­ ные системы типа,, скажем, систем «Команд-ковтрол», обеспечивающие принятие обоснованных/ рёшший;.исто­ рически развивались из чисто инфЪрмациіонййх сйсэгёЗй, которые на первоначальном этане развития носили

автономный характер я не были достаточно тесно увя­ заны с характером принимаемых решений, которые к

149