ГЛАВА 5.
ПЕРСПЕКТИВЫ РАЗВИТИЯ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ И УПРАВЛЕНИЯ (АСОИУ)

5.1. От информационного пространства
к пространству знаний (системы искусственного интеллекта в Internet)

5.1.1. Обзор опыта применения АСК-анализа для управления и исследования социально-экономических систем

Впервые предложенная модель была практически применена автором в 1981 году для разработки оптимальной методики тестирования и диагностики специальных способностей. Имеются акты об успешном проведении исследований с помощью данной системы в области социологии, политологии и прикладной психологии по заказам НИИ культуры Российской Федерации и Краснодарского государственного института культуры (ноябрь 1987г.), Академии общественных наук под руководством доцента Б.И.Бессалаева (март 1987г.), Института социологических исследований АН СССР под руководством доктора социологии профессора А.А.Хагурова (май 1987г. и сентябрь 1987г.). В 1994 году система "Эйдос" была представлена в ВЦ РАН в присутствии иностранных специалистов (в основном из Японии) и получила положительную оценку председателя комитета по искусственному интеллекту Российской Академии наук академика Д.А.Поспелова (рекомендована для применения в социологических и психологических исследованиях), имеются положительные отзывы о Системе от Северо-Кавказской поисково-спасательной службы МЧС России (начальник В.М.Нархов) и Министерства Труда Российской Федерации (зам.нач. Управления, профессор Е.В.Белкин), прошла экспериментальную эксплуатацию в отделе информационного взаимодействия Аналитического центра при Президенте РФ (начальник отдела доктор технических наук, академик МАИ профессор А.Н.Райков), а также приобретена Аналитическим центром администрации Ярославской области (руководитель А.В.Бушуев), Информационно - аналитическим центром администрации Краснодарского края (директор С.Б.Лисицын), АО "Новороссийское морское пароходство" (вице-президент, капитан 1-го ранга, к.т.н. доцент В.А.Бобыр), Краснодарским юридическим институтом МВД России (начальник генерал-майор, доктор философских наук, профессор Ю.А.Агафонов). Работы в МЧС и АО "Новошип" проводились совместно с Научно-производственной фирмой "ЭВРИТОП" (директор Б.В.Гауфман) под научным руководством кандидата технических наук, доктора биологических профессора О.А.Засухиной. Под ее же руководством Кубанским Агроуниверситетом совместно с НПП "Эйдос", на основе эмпирических исходных данных, представленных профессором Н.Г.Малюгой, была разработана методика прогнозирования урожайности и качества сельскохозяйственных культур в зависимости от вида почв, культуры-предшественника, применяемой агротехнологии (нормы высева, удобрения, вспашка и т.п.). Данная методика позволяет "просматривать" различные варианты технологии, прогнозировать последствия их применения, и, на этой основе, вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии. Это исследование показательно как само по себе, так и в качестве примера применения Системы для выявления взаимосвязей между различными технологиями и хозяйственными результатами. Материалы этих и других работ были представлены на международной конференции "Партнерство во имя прогресса", проходившей в конце мая 1994 года в г.Анапе. Совместно с канд.мед.наук. Г.А.Авакимяном на базе системы "Эйдос" была разработана методика диагностики избыточности и недостаточности меридианов, основанная на внешней симптоматике и анамнезе. Для строительной фирмы "ЭКСТЕРН" (директор В.Г.Очередько) была разработана методика прогнозирования профессиональной пригодности сотрудников для работы по должностям, имеющимся в фирме. Кроме того прогнозируется возможность криминогенных проявлений. Данная методика является автоматизированным рабочим местом (АРМом) менеджера по персоналу и эксплуатировалась несколько лет в адаптивном режиме, обеспечивающем постоянное повышение качества прогнозирования на основе роста представительности обучающей выборки.

Опыт применения АСК-анализа подтверждает эффективность его использования в следующих предметных областях: прогнозирование результатов применения агротехнологий и управление выращиванием сельскохозяйственных культур (Кубанский государственный аграрный университет); идентификация и анализ макроэкономических состояний городов и районов Краснодарского края и края в целом на основе оценки значимости индикаторов макроэкономики и применения методов статистической теории информации и искусственного интеллекта (Департамент экономики и прогнозирования администрации Краснодарского края); прогнозирование уровня безработицы (Аналитический центр администрации Ярославской области); социологические и политологические исследования, анализ общественного мнения (Краснодарский сектор Института социологических исследований АН СССР, Краснодарский краевой агропромышленный комитет, Академия государственной службы при Президенте РФ, Краснодарский государственный институт культуры, Информационно-аналитический центр администрации Краснодарского края, Аналитический центр администрации Ярославской области и др.); решение ряда задач управления качеством подготовки специалистов (Краснодарский юридический институт МВД РФ); прогнозирование успешности будущей профессиональной деятельности в экстремальных ситуациях в условиях высокой ответственности и дефицита времени (Северокавказская региональная поисково-спасательная служба Государственного комитета РФ по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий МЧС, АО "Новошип" Новороссийское морское пароходство); решение задач Центра Правительственной связи в Краснодарском крае; проектирование адаптивных АСУ сложными техническими объектами (Государственное предприятие особое конструкторское бюро "Икар", Кубанский государственный технологический университет), исследование устойчивости управления АПК (профессор Крохмаль В.В., 2004), исследование влияния объемов и направленности инвестиций на качество уровня жизни населения региона (д.э.н., профессор Ткачев А.Н., 2004), управление качеством грунтовых вод на рисовых оросительных системах (д.т.н., Сафронова Т.И., 2004). Это подтверждается 17 актами внедрения предлагаемых технологий (см.: Приложение: акты внедрения системы "Эйдос") и рядом публикаций за период с 1987 по 2008 годы [1-12, 66-264].

5.1.1.1. Синтез и решение задач управления
качеством подготовки специалистов

Данное исследование проведено совместно с В.Н.Лаптевым и В.Г.Третьяком, работы которых неоднократно упоминались выше. Наиболее подробно технология проведения работ и полученные результаты приведены в работе [5], в которой есть специальный большой раздел, посвященный этому исследованию, а также приложение 5, которое содержит видеограммы интерфейса системы "Эйдос", полученные на основе данного приложения. На основе данных по абитуриентам и учащимся Краснодарского юридического института МВД РФ (КЮИ МВД РФ) за 1995 – 2002 годы (7-летний лонгитюд) с помощью системы "Эйдос" был осуществлен синтез семантической информационной модели, отражающей информационные взаимосвязи между индивидуальными личностными особенностями учащихся и их учебными и профессиональными достижениями. Размерность модели составила: 318 прогнозируемых состояний учащихся и выпускников КЮИ МВД РФ, 129 градаций факторов, 69 прецедентов в обучающей выборке, 76128 фактов. С помощью модели решены следующие задачи прогнозирования, входящие в состав рефлексивной АСУ качеством подготовки специалистов:

1) поступление в вуз;

2) успешность обучения в вузе по различным дисциплинам и циклам дисциплин;

3) успешность окончания вуза;

4) причины отчисления;

5) успешность профессиональной деятельности после окончания вуза;

6) продолжительность профессиональной деятельности по специальности, полученной в вузе;

7) причины ухода из ОВД (средневзвешенная достоверность прогнозирования составила 83%).

Система "Эйдос", как специальное программное средство (инструментарий интеллектуальной обработки информации), продемонстрировала возможность решения задач выбора оптимальной педагогической технологии для перевода учащегося из текущего состояния в заданное целевое состояние. Технология применения системы "Эйдос", разработанная автором для КЮИ МВД РФ, позволяет заблаговременно принимать обоснованные решения о целесообразности обучения конкретных курсантов по тем или иным специальностям. Перспективно применение данного инструментария и технологии в адаптивном режиме на систематической основе на выборках значительно большего и постоянно увеличивающегося объема по широкому спектру специальностей, в том числе и на межвузовском и межведомственном уровне. Развитие данного направления исследований и разработок целесообразно осуществить за счет включения в модель данных, характеризующих динамику личностных свойств учащихся, т.е. путем учета данных, полученных в процессе обучения, а не только перед его началом (как в проведенном исследовании), а также путем более детального учета влияния педагогических технологий, учебной, бытовой и профессиональной среды.

Описанная технология АСК-анализа может быть успешно применена для решения задач профотбора, подготовки и переподготовки кадров среднего и высшего звена управления АПК в вузах сельскохозяйственного профиля.

5.1.1.2. Экономические исследования

Все эти исследования проводятся примерно по одной технологии: разрабатывается и тиражируется опросный лист; проводится массовый опрос общественного мнения; данные опроса вводятся в компьютер и обрабатываются с помощью специальных программных систем; результаты компьютерной обработки анализируются, разрабатывается аналитический отчет, содержащий как описание ситуации, так и рекомендации по управлению.

Различие состоит в том, к какой сфере относится информация, собираемая с помощью опросного листа:

– в случае маркетинговых исследований – это потребительские предпочтения различных групп населения (имеется успешный опыт проведения подобных исследований по закрытой тематике);

– в рекламных исследованиях нас интересует, из каких источников информации различные группы населения получают информацию о приобретаемых ими товарах, а также то, каким образом они реагируют на различные виды и методы рекламы (имеется успешный опыт проведения подобных исследований по закрытой тематике);

– при социально–психологических исследованиях для нас важны психологические качества личности и точка зрения людей на те или иные преобразования (имеется успешный опыт проведения подобных исследований по закрытой тематике).

Различают разовые (точечные) и периодические исследования. Первые дают возможность выявить картину на момент проведения опроса, тогда как периодические – обеспечивают изучение динамики процессов. Вторые со временем дают возможность прогнозирования развития ситуации.

Исследования могут иметь также различный "территориальный охват", т.е. могут ограничиваться лишь одним населенным пунктом или включать сбор информации по району или краю. Во втором случае имеется возможность выявления территориальной специфики, а также возможность выявления регионов, сходных в том или ином отношении.

Использование информации, получаемой в результате маркетинговых, рекламных и социально–психологических исследований, позволяет принимать точные и эффективные решения в области планирования закупок и продвижения на рынок (адресной реализации) различных товаров, а также управлять кадрами, обеспечивая сплоченную, согласованную и надежную работу коллектива.

5.1.1.2.1. Маркетинговые исследования

Маркетинговые исследования проводятся в целях получения полной и достоверной информации, необходимой для определения объема и номенклатуры закупаемых товаров и организации их адресной реализации конкретным группам потребителей.

Опросный лист разрабатывается таким образом, чтобы с помощью него можно было получить необходимую информацию о потребителях. В опросный лист могут входить фирменные товарные знаки и каталоги товаров как изготовленные типографским способом, так и с изображения товаров, снятые с их фотографий при помощи сканера и отпечатанные на цветном принтере. Опросный лист может служить одновременно и бланком для заполнения, но могут использоваться и специальные бланки для ответов (что более рационально).

Вопросы делятся на несколько групп:

– социальный и гражданский статус потребителя (пол, возраст, образование, состоит ли в браке, сколько имеет детей, форма занятости, если работает, то руководитель он или исполнитель и т.п.);

– уровень достатка в семье потребителя;

– товары, реально приобретенные потребителем за последнее время;

– товары, которые потребитель приобрел бы, если бы у него была финансовая возможность;

– частота приобретения товаров по их видам;

– какие потребительские и стоимостные характеристики товаров привлекают потребителя и какие его не устраивают;

– где потребитель реально приобретает товары: у частных лиц, в магазинах (каких), на рынках (каких);

– какие места приобретения товаров потребитель знает: наименования магазинов и рынков;

– какую роль в выборе товара играет сервис и способ обслуживания в магазине или на рынке.

В результате проведения маркетингового исследования выявляются потребительские предпочтения различных групп населения в определенном секторе рынка. Выясняется, "что, где, когда", кем и по каким причинам приобретается. Например, выясняется, что данная категория населения приобретает такие–то виды товаров в таких–то местах, а приобрела бы и такие, но если бы цена на них была более приемлемая. На основе этой информации может быть разработан план закупок или производства товаров, определена потенциальная емкость рынка на данный момент и перспективу, а также спрогнозирована его динамика, товар может поставляться адресно в те торговые точки, которые пользуются популярностью у конкретных категорий потребителей. Регулярное проведение маркетинговых исследований позволяет постоянно "держать руку на пульсе" и строить свою работу используя достоверное знание предпочтений возможностей и желаний своих потребителей. Имеется положительный опыт подобных исследований (по закрытой тематике).

5.1.1.2.2. Рекламные исследования

Рекламные исследования проводятся в целях получения полной и достоверной информации, необходимой для адресного управления формой и содержанием информации, на основе которой конкретными группами потребителей принимаются решения о приобретении тех или иных товаров. Подобные исследования проводились автором по закрытой тематике на основе применения технологии АСК-анализа.

Опросный лист разрабатывается таким образом, чтобы с помощью него можно было выяснить, какими источниками информации реально пользуются различные категории потребителей, а также какие формы подачи информации они предпочитают и лучше воспринимают. В опросный лист могут быть включены фирменные знаки, ключевые слова и рекламные фразы, а также наименования источников информации, выполненные их фирменными стилями (которые можно снять с помощью сканера и отпечатать на цветном принтере). Опросный лист может служить одновременно и бланком для заполнения, но могут использоваться и специальные бланки для ответов.

Вопросы делятся на несколько групп:

– социальный и гражданский статус потребителя (пол, возраст, образование, состоит ли в браке, сколько имеет детей, форма занятости, если работает, то руководитель он или исполнитель и т.п.);

– наиболее популярные телевизионные программы и передачи; наиболее популярные радиопрограммы и передачи;

– отношение к рекламе, включаемой в состав радио и телепередач; наиболее популярные журналы и рубрики;

– наиболее популярные газеты и рубрики;

– отношение к внешней рекламе;

– роль форм, методов и фирменных стилей рекламы;

– иные источники и формы информации, на основе которой потребителями принимаются решения.

В результате проведения рекламного исследования выясняется, какими источниками информации пользуются различные потребительские группы населения и какие формы подачи информации для них предпочтительны. Например, выясняется, что определенная группа населения в основном слушает "Радио Рокс" и именно определенную передачу, которая идет с 18 до 19. Кроме того, известно, что эту группу населения раздражает, когда любимая передача прерывается рекламой товаров, которые представителями данной группы в принципе не могут быть куплены. Известно, также, что эта группа предпочитает юмор политике. На основе этой информации может быть разработан план использования этой передачи "Радио Рокс" для адресного сообщения данной группе населения информации о "ее товарах", причем в такой форме, которая будет воспринята этой группой эмоционально положительно. Регулярное проведение рекламных исследований позволяет строить свою работу, используя достоверное знание источников и форм информации, которыми реально пользуются различные категории потребителей. Имеется положительный опыт подобных исследований (по закрытой тематике).

5.1.1.3. Социологические и политологические
исследования

С применением предложенной методологии и технологии может быть выполнен ряд работ в области социологии и политологии:

– определение социальной базы (структуры электората) партий, их блоков и объединений, конкретных кандидатов в разрезах по краевому центру, городам и районам края (социальный, возрастной, профессиональный, национальный, образовательный, половой и т.п.;

– состав, поддерживающих и отвергающих программные лозунги предвыборной борьбы);

– изучение социальных запросов различных групп населения и формирование на этой основе предвыборной программы блока, партии, кандидата;

– выявление объективных союзников и оппозиции, как в среди партий, блоков и кандидатов, так и среди различных групп населения;

– изучение динамики и территориальных особенностей по всем этим аспектам.

Имеется положительный опыт исследований по данной проблематике, подтвержденный рядом актов (ДСП).

В настоящее время работы, проводящиеся различными группами и организациями по этим проблемам не основаны на использовании автоматизированных систем искусственного интеллекта, позволяющих разрабатывать и использовать оптимальные методики получения социологической информации и ее анализа. Обычно применяемое для компьютерной обработки результатов анкетирования программное обеспечение позволяет получить лишь простейшие характеристики исследуемой выборки, вроде процентного распределения голосов по районам или различным группам населения.

Рассмотрим подробнее вопросы применения АСК-анализа для выявления конфликтующих коалиций в сложных организационных системах.

В теории конфликтов традиционно считается, что конфликтующие стороны известны, т.е. заданы априорно, и, таким образом, вопрос об их обнаружении и выявлении в рамках этой теории не стоит.

Однако в ряде предметных областей, таких, например, как психология общения, социально-экономические и политологические системы, которые представляют собой сложные организационные системы, перед применением методов теории конфликтов часто бывает необходимо предварительно выявить сами конфликтующие стороны и их возможные коалиции, определить содержание и источники конфликтов, и уже только после этого конкретизировать типы конфликтов и применять стандартные методы их разрешения или компромиссного согласования интересов. Более того, именно в обнаружении конфликтующих сторон, а не в дальнейшем анализе, зачастую и состоит основной смысл интеллектуальной обработки данных в этих предметных областях.

Таким образом проблема выявления конфликтующих сторон и коалиций является актуальной научно-технической проблемой, относящейся к области, непосредственно смежной с теорией конфликтов и как бы подготавливающей исходные данные для ее применения.

Авторы предлагают применить для выявления конфликтующих коалиций в сложных организационных системах методы кластерно-конструктивного анализа и теории информации, реализованные в адаптивной системе анализа и прогнозирования состояний сложных систем "Эйдос".

Теория конструктов возникла в 1955 году (Дж.Келли) в области когнитивной психологии. Конструктом называется понятие, имеющее семантические полюса и шкалу промежуточных смысловых значений (градаций). В частности, конструктом является и система из двух наиболее сильно отличающихся кластеров со спектром объектов, занимающих между этими полюсами промежуточные положения.

Более конкретно суть предлагаемой авторами технологии состоит в следующем.

Осуществляется формализация предметной области, которая состоит в том, что каждой относительно самостоятельной компоненте системы ставится в соответствие некоторая обобщенная категория и все компоненты описываются в одной системе свойств и качеств (атрибутов).

На основе описаний компонент формируются обобщенные образы категорий, которые соответствуют конфликтующим или вступающим в коалицию сторонам. Для этой цели применяются методы теории информации, в частности апостериорная семантическая мера информации А.А.Харкевича.

Каждый из обобщенных образов представляет собой список атрибутов, расположенных в порядке убывания их характерности для данной категории. Кроме того, каждый атрибут описывается количеством информации, которое он содержит о принадлежности обладающего данным атрибутом компонента системы к каждой из категорий.

Обобщенные образы непосредственно сравниваются между собой методами корреляционного анализа, на основе чего формируется матрица сходства, которая является непосредственной основной для расчета конструктов и кластеров.

Важно, что в предложенной математической модели при формировании конструктов одновременно формируются и кластеры, причем если для формирования кластеров по классическим алгоритмам необходимо произвести число операций, равное количеству сочетаний из "n по m", то для формирования конструктов, всего n², т.е. в предложенной модели в данном случае снимается проблема комбинаторного взрыва.

Результаты кластерно-конструктивного анализа представляются в наглядной графической форме в виде семантических сетей, которые представляют собой ориентированные графы, в вершинах которых находятся обобщенные категории, а ребрами являются вектора, величина и направление которых соответствуют величине сходства или различия каждой пары категорий.

Конкретное содержание конфликтов и основа для коалиций раскрывается в форме когнитивных диаграмм, представляющих собой по сути дела графическое изображение обобщенных образов двух категорий в форме списков наиболее характерных и нехарактерных для них атрибутов с указанием в форме векторов вклада каждой пары атрибутов в сходство или различие данных категорий.

Таким образом, предложенные математические модели, основанные на теории информации, и конкретная технология интеллектуальной обработки информации, реализованная на базе адаптивной системы анализа и прогнозирования состояний сложных систем "Эйдос", обеспечивают успешное выявление конфликтующих коалиций в сложных организационных системах, в частности коллективах, социально-экономических и политологических системах.

5.1.2. Поддержка принятия решений по выбору агротехнологий, культур и пунктов выращивания

5.1.2.1. Поддержка принятия решений
по выбору агротехнологий

Исследование проведено совместно с профессором О.А.Засухиной на базе Кубанского государственного аграрного университета в 1993-1996 годах [5] на основе эмпирических исходных данных, представленных профессором Н.Г.Малюгой. Предложенные технологии АСК-анализа реализовывалась на базе системы "Эйдос". С помощью сформированной содержательной информационной модели прогнозировались результаты выращивания сельскохозяйственных культур и вырабатывались научно-обоснованных рекомендации по управлению урожайностью и качеством сельскохозяйственной продукции.

5.1.2.1.1. Параметры семантической информационной модели

Созданная модель включает:

– активный объект управления (сельскохозяйственную культуру);

– классы (будущие состояния объекта управления, т.е. количественные и качественные результаты выращивания);

– факторы управляющей системы (агротехнологии, т.е. нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, и т.п.);

– факторы окружающей среды (вид почв, культуры–предшественники по предшествующим годам и др.).

Размерность модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта. На основе предложенной технологии АСК-анализа разработано конкретное приложение, обеспечивающее поддержку принятия решений по выбору оптимальной агротехнологии, обеспечивающей достижение поставленной цели выращивания с учетом параметров окружающей среды.

5.1.2.1.2. Методика проведения работ

1. Формулирование целей методики и в соответствии с ними разработка перечня прогнозируемых, в т.ч. целевых и нежелательных хозяйственных ситуаций, т.е. результатов выращивания (например, для классификации будущих состояний, в том числе целевых, могут быть использованы "шкала качества" и "шкала количества", а также разработка шкал и градаций факторов для описания причин, которые привели к этим результатам. Предложен формализованный паспорт результатов выращивания сельхозкультуры, состоящий из трех частей: первая из их содержит шкалы и градации, позволяющие классифицировать хозяйственный результат; вторая содержит шкалы и градации, описывающие не зависящие от воли человека факторы (факторы среды, в т.ч. технологическая предыстория); третья – технологические факторы, которые можно рассматривать как средство достижения желаемых результатов.

2. Использование бумажного архива по выращиванию сельхозкультуры для заполнения формализованных паспортов выращивания и ввода в программную инструментальную систему "Эйдос" в качестве примеров выращивания (обучающей выборки).

3. Синтез семантической информационной модели, т.е. выявление (на основе предъявленных реальных примеров выращивания сельхозкультур) причинно-следственных взаимосвязей между факторами окружающей среды, применяемыми технологиями и полученными результатами. Матрица абсолютных частот, является обобщением обучающей выборки, и матрица информативностей, представляет собой семантическую информационную модель предметной области.

4. Оценка достоверности модели, т.е. проверка способности созданного приложения правильно прогнозировать хозяйственные результаты на массиве уже введенных формализованных паспортов. Проведенная проверка показала, что валидность оказалась недостаточно высокой для практического применения: на уровне 58%. Причиной этого являются артефакты (неточные и зашумленные данные), из-за которых некоторые хозяйственные ситуации оказались слабо детерминированными. Удаление артефактов (Парето-автоматизация) привело к повышению интегральной валидности до 80%, что достаточно для практического использования методики.

5. Формирование информационных портретов по каждому возможному результату выращивания. Информационный портрет хозяйственной ситуации представляет собой перечень технологических факторов с количественным указанием того, какое влияние оказывает каждый из них на осуществление данной ситуации. По сути дела информационный портрет хозяйственной ситуации является системой научно-обоснованных рекомендаций по выбору культуры для выращивания и применению тех или иных технологий.

6. Каждый из технологических факторов на основе приведенных примеров характеризуется тем, какое влияние он оказывает на осуществление каждой (целевой или нежелательной) хозяйственной ситуации. Эта информация содержится в семантических портретах факторов.

7. Сравнение различных хозяйственных ситуаций и формирование групп наиболее сходных из них (кластеров), а также определение кластеров, наиболее сильно отличаются друг от друга (конструктов). При этом непосредственно на основе эмпирических данных путем их анализа был выявлен конструкт "качество–количество", означающий, что для получения высокого качества и большого количества продукции необходимы совершенно противоположные и несовместимые (т.е. невозможные одновременно) почвы, предшественники и агротехнологические приемы. Вместе с тем низкое качество и небольшое количество продукции вполне совместимы.

8. Группировка технологических факторов в кластеры и конструкты. Кластерно-конструктивный анализ факторов показал, что некоторые различные по своей природе факторы имеют сходное влияние на хозяйственные результаты. Эти сходные по влиянию факторы предложено использовать для замены друг друга в случае необходимости. Так, например, однолетние и многолетние бобовые и ранние предшественники оказывают практически такое же влияние на результаты выращивания пшеницы, как вспашка 20-22 см, а поздние пропашные предшественники как поверхностная вспашка 8-10 см.

Таким образом, с применением математического метода и инструментария АСК-анализа решены две основные задачи:

1. Прогнозирование того, какие хозяйственные результаты наиболее вероятны (а какие практически невозможны) на данном виде почв, с данными предшественниками и при условии применения имеющихся конкретных имеющихся в распоряжении агротехнологий. Указана мера сходства прогнозируемой ситуации с каждым будущим состоянием.

2. Разработка рекомендаций по выбору управляющих воздействий, т.е. консультирование по вопросам о том, какие виды почв, предшественники и агротехнологии должны быть, чтобы можно было рассчитывать с определенной уверенностью на желаемый хозяйственный результат. Необходимо отметить, что эта же задача позволяет также разрабатывать и совершенствовать агротехнологии.

Система "Эйдос" позволяет оценивать степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций по управлению, т.е. она не просто дает рекомендацию, но и количественно оценивает степень ее надежности (как в самой карточке прогнозирования или информационном портрете, так в форме по валидности методики). Кроме того, система дает характеристику влияния каждого технологического приема и рекомендации по замене желательных, но очень дорогих или не имеющихся в наличии технологических приемов, другими, более дешевыми и доступными, и, при этом, имеющими сходное влияние на хозяйственные результаты. Таким образом, данная методика позволяет "просматривать" различные варианты технологии, прогнозировать последствия применения различных технологических приемов, и на этой основе вырабатывать научно обоснованные рекомендации по выбору возделываемой культуры и оптимальной для поставленных целей агротехнологии.

Необходимо отметить, что в данном исследовании в количественной форме были обнаружены как уже известные закономерности по влиянию предшественников, почв, удобрений, способов вспашки и т.д. на результаты выращивания сельхозкультур, так и новые, ранее неизвестные. В качестве второго можно привести пример, условно названный автором "бройлерным эффектом для растений". Суть его состоит в том, что применение технологий, дающих особо большие урожаи, приводит к росту зеленной массы в большей степени, чем к росту массы зерна (плодов). В результате себестоимость зерна (плодов) при применении таких технологий резко возрастает и рентабельность производства снижается.

Ограничения и недостатки предложенных модели и инструментария и пути их преодоления

Однако, в приведенном исследовании были и определенные ограничения и недостатки:

– предложенный программный инструментарий системы "Эйдос" разработан еще до создания в операционной системы MS Windows и нуждается в приведении пользовательского интерфейса к современным стандартам;

– в описанном приложении, разработанном на данных Кубанского государственного аграрного университета совместно с О.А.Засухиной в 1993 – 1996 годах никак не учитывались метеоданные (по причине отсутствия соответствующей исходной информации);

– данное приложение было разработано на примере единственной агрокультуры (зерновые колосовые);

– использованные объемы данных: размерность модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта для данной области являются достаточно скромными и позволяют лишь продемонстрировать работоспособность предлагаемых технологий, тогда как для обеспечения реального практического использования эти объемы должны быть увеличены на несколько порядков;

– не ставилась и не решалась задача районирования сельхозкультур, и не использовалась технология геоинформационных систем;

– не ставилась и не решалась задача создания многоагентной интеллектуальной on-line консалтинговой службы (интеллектуального портала) по выращиванию сельхозкультур в Internet.

Некоторые из указанных ограничений и недостатков были преодолены в следующей разработке автора совместно с Драгавцевой И.А. и Лопатиной Л.М.: [108, 109, 127, 131, 149, 151, 226, 227, 230, 236], кратко описанной ниже.

5.1.2.2. Поддержка принятия решений по выбору культур и пунктов выращивания

Данная работа проводилась в рамках гранта "ИННО-РФФИ" № 02-04-08080 "Модифицирование и коммерциализация методов компьютерной оценки ресурсного потенциала территорий и адаптивности генотипов для оптимизации размещения и зональных технологий с.х.культур" и гранта "Инициативный научный проект" № 02-05-64233 "Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик Юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования" совместно с И.А.Драгавцевой и Л.М.Лопатиной [108, 109, 127, 131, 149, 151, 226, 227, 230, 236].

5.1.2.2.1. Цель работы

Исторически сложившиеся традиционные ареалы выращивания плодовых культур в общем случае могут не совпадать с фактически оптимальными. Само понятие "оптимальности" нуждается в изучении и определении. Прежде всего оно является многокритериальным, т.е. включает не только экономическую необходимость выращивания тех или иных культур, но и возможность этого, обусловленную всей совокупностью факторов, характеризующих природные и технологические условия выращивания в сопоставлении с требованиями, определяемыми биологическими свойствами сортов. В данном исследовании ставится цель создать технологию, обеспечивающую определение и картографическую визуализацию зон оптимального и рискованного выращивания сельскохозяйственных культур (на примере районирования плодовых косточковых в Южно-Российском регионе).

5.1.2.2.2. Проблема

Основная проблема, которую необходимо решить для достижения поставленной цели, состоит в отсутствии инструментария и технологий, обеспечивающих выявление и изучение факторов, влияющих на успешность выращивания сельскохозяйственных культур.

Это связано с тем, что огромные объемы информации по условиям и результатам выращивания, наколенной за десятки лет, находятся в бумажной форме, и не преобразованы в электронную форму, допускающую автоматизированную количественную обработку. Не ясно также какие математические модели могут быть использованы для обработки этой информации, т.к. она характеризуется огромной размерностью (десятки тысяч градаций факторов и результатов выращивания), непараметричностью, неполнотой (фрагментарностью), неточностью. Кроме того, отсутствующие данные не могут быть восполнены в результате специально организованного эксперимента. Эффективность математической модели должна быть подтверждена, в соответствии с принятыми в науке стандартами, на новых данных, что требует многолетних исследований с уже существующим инструментарием. Однако разработка эффективных и работоспособных алгоритмов и структур данных, а также программной реализации математической модели, весьма трудоемка и требует высокой квалификации разработчиков. Кроме того, должна быть детально разработана технология применения созданного специального инструментария.

5.1.2.2.3. Традиционные пути решения

Традиционно проблема районирования сортов решалась путем обобщения фактических результатов выращивания тех или иных сортов в различных регионах за длительный исторический период. В этом подходе, однако, есть следующие недостатки. Традиционные ареалы выращивания сортов обусловлены не только объективными ландшафтно-климатическим факторами, но и традициями этносов, а также путями и исторически сложившимися зонами их расселения. Это означает, что, с одной стороны, в ряде случаев сорта возделываются там, где это не вполне оправданно по объективным условиям, а с другой стороны, наоборот, они могут не возделываться там, где для этого существуют наилучшие природные условия. Традиционный подход не позволяет на количественном уровне оценить степень соответствия объективных условий в той или иной точке для выращивания заданного сорта, и таким образом, не соответствует критериям строгости, принятым в современной науке.

Еще в 1935 г. Всесоюзной Академией сельскохозяйственных наук бывшего Советского Союза перед Государственной системой испытания сельскохозяйственных культур была поставлена задача проведения их районирования.

Однако, эта задача не решена в полной мере до сих пор, особенно по многолетним культурам. И это понятно, т.к. государственное испытание проводит изучение плодовых в конкретных точках, которые привязываются чаще всего к крупным плодовым хозяйствам иногда без возможности проводить испытание всего набора культур.

Например, в Краснодарском крае нет ни одного сортоучастка, где абрикос давал бы более 4-х урожаев за 10 лет. Госсортосеть рекомендует к закладке садов сорта по данным эмпирического испытания, без учета и анализа их адаптивного потенциала и природно-ресурсного потенциала конкретного пункта. Эти рекомендации с аналогичными данными НИИ используются при разработке проектов закладки садов проектными организациями, например, по Краснодарскому краю ОАО "Краснодарагроспецпроект".

5.1.2.2.4. Недостатки традиционных путей

Отсутствие системного подхода к оценке и использованию потенциала природных ресурсов и биологического потенциала сортов. Отсутствие анализируемого разработчиками проекта массива данных в системе взаимодействия "генотип-среда". Отсутствие информации по степени адаптивного потенциала конкретных сортов к конкретным условиям среды. Отсутствие прогноза вероятности проявления лимитирующих факторов (морозов, заморозков в конкретные фазы развития растений в зимне-весенний и поздне-осенний периоды, засухи, жары в летне-осенний период).

В связи с вышеизложенным неизбежен субъективизм и низкая адекватность решений по выбору культур и сортов для посадки со стороны руководителя хозяйства и специалистов проектных организаций.

5.1.2.2.5. Предлагаемая концепция решения проблемы

Предлагается путь решения поставленной проблемы путем поэтапной постановки и решения следующих задач:

1. Формализация предметной области: проектирование иерархической информационной модели предметной области, обеспечивающей оптимальность формализованного представления фактографической информации. Выбор исследуемой системы факторов на основе системного подхода (основное требование: полнота и всесторонность описания объекта исследования).

2. Организация источников информации: разработка формализованного паспорта для подготовки исходной информации, организация сбора и поступления информации для ввода в автоматизированную систему. Необходимо отметить, что получить исходную информацию из имеющихся в ведомственных организациях архивов практически не представляется возможным без поддержки данных исследований высших руководством этих организаций.

3. Мониторинг: накопление в электронной форме информации по условиям и результатам выращивания (прежде всего с использованием верифицированной ретроспективной информации).

4. Анализ: изучение силы и направленности влияния факторов; оптимизация, т.е. устранение избыточности системы факторов.

5. Прогнозирование:

– пространственная интерполяция метеопараметров для заданного пункта по их значениям в трех ближайших метеостанциях (с учетом высоты места и наклона поверхности);

– определение начала и окончания фаз для различных сортов в заданном пункте выращивания на основе ретроспективных данных;

– прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания различных сортов в заданном пункте выращивания.

6. Управление: разработка научно-обоснованных рекомендаций по выбору:

– оптимальных пунктов для выращивания заданного сорта;

– оптимального сорта для выращивания в заданных пунктах.

7. Картографическая визуализация результатов прогнозирования и рекомендаций по управлению, получение отчетов и графических выходных форм.

При решении поставленных задач необходимо разработать математическую модель, алгоритмы и структуры данных, программный инструментарий и технологию его применения, обеспечивающие накопление баз данных о фактических результатах выращивания (мониторинг), анализ этих данных с целью выявления причинно-следственных зависимостей между свойствами сортов, условиями и результатами выращивания, прогнозирование результатов выращивания заданного сорта для любой точки на карте, картографическую визуализацию результатов прогнозирования.

5.1.2.2.6. Математическая модель

Математическая модель, обеспечивающая решение поставленной проблемы, относится к классу моделей распознавания образов и принятия решений, т.к. по системе факторов, характеризующих место выращивание (прежде всего характеристика почв и метеоусловий) определяются оптимальные сорта для выращивания или принимается решение о выборе оптимальных сортов для выращивания в данном пункте. (Распознавание есть не что иное, как принятие решения о принадлежности распознаваемого объекта или его состояния к определенному классу).

Планируется применить математические модели, основанные на методах распознавания образов и принятия решений, регрессионного и дискриминантного анализа, для решения следующих задач:

– оценка степени адекватности условий в нише или макронише выращивания для заданной номенклатуры плодовых культур;

– картографическая визуализация результатов решения поставленной задачи с применением технологий существующих геоинформационных систем;

– реализация этой технологии в непосредственно в создаваемой системе.

Для решения указанных задач имеется определенный научный и практический задел, реализация которого позволит приблизиться к управлению продуктивностью выращиваемых культур на основе создаваемой компьютерно-информационной системы, решению задачи научно-обоснованного размещения и районирования плодовых культур и сортов.

В качестве математической модели планируется использовать непараметрическую математическую модель, предложенную в [5], основанную на системном обобщении семантической теории информации. В этой модели решено две основные научные проблемы:

1. Получено выражение для весовых коэффициентов, удовлетворяющее поставленным требованиям, основанная на системном обобщении семантической теории информации и учитывающее понятие цели, а также уровень системности и степень детерминированности системы.

2. Предложена неметрическая мера сходства объекта с классом, класса с классом, фактора с фактором, основанная на предложенном выражении для весового коэффициента и лемме Неймана-Пирсона, применение которой корректно в неортонормированном семантическом пространстве (в отличие от меры Евклида) и отражает сходство двух объектов в отличие от меры Махалонобиса.

5.1.2.2.7. Алгоритмы и структуры данных

Система включает две основные базы данных и большое количество вспомогательных. К основным относится база биологических данных, и банк метеоданных. Банк биологических данных состоит из двух взаимосвязанных баз данных: базы данных заголовков паспортов выращивания сельскохозяйственных культур (ссылающейся на справочники пунктов выращивания и сортов) и базы результатов выращивания сельскохозяйственных культур, состоящая из шести разделов: дифференциация, фенология, развитие, рост, адаптация, агротехника. Справочник пунктов выращивания ссылается на справочник типов почв и справочник районов, последний – на справочник регионов, а тот – стран. Справочник сортов ссылается на справочники подвоев, культур, а последний – на справочник типов культур. Справочник культур при вводе в паспорт используется для удобства с целью фильтрации справочника сортов.

5.1.2.2.8. Программный инструментарий

В 2001 автором совместно с И.А.Драгавцевой и Л.М.Лопатиной начата разработка и в настоящее время создана первая версия Автоматизированной системы мониторинга, анализа и прогнозирования развития сельхозкультур ("ПРОГНОЗ-АГРО"). Эта система содержит пять основных подсистем:

1) словари;

2) генерация метеобаз данных;

3) ввод-корректировка паспортов биологических баз данных;

4) расчеты выходных форм;

5) режим администратора системы;

6) информация о системе.

В свою очередь, подсистема "Словари" содержит 11 режимов, обеспечивающих ведение справочников: страны, регионы, районы, населенные пункты, метеостанции, типы почв, пункты выращивания, типы культур, культуры, подвои, сорта. Справочники взаимосвязаны друг с другом. Они организованы таким образом, чтобы минимизировать трудоемкость ввода информации и количество ошибок ввода.

Подсистема "Генерация метеобаз данных" преобразует метеобазы из одного стандарта в другой, удобный для пользователя и введения метеобаз данных. Это преобразование осуществляется в несколько этапов:

1) преобразование из исходного стандарта в текстовый файл;

2) преобразование из текстового файла в используемый стандарт, ведение метеобазы.

База метеоданных в настоящее время содержит более сотни тысяч записей о суточных метеоусловиях по десяткам метеопараметров в точках расположения метеостанций.

Подсистема "Ввод паспортов биологической базы данных" включает режим каталога паспортов и режим ввода-корректировки конкретного паспорта. Для ввода различных разделов паспорта реализованы вкладки:

– фазы дифференциации плодовых почек сортов,

– фенология, образование и развитие археспориальной ткани, ростовые характеристики;

– адаптивные свойства;

– агротехнические мероприятия.

Подсистема "Расчеты выходных форм" обеспечивает численные расчеты с использованием информации метео и биологических баз данных с привязкой к географическим координатам. Подсистема "Сервис" позволяет переиндексировать все базы данных и создать их архив. Режим администратора позволяет изменить права доступа пользователей к различным подсистемам и режимам системы.

5.1.2.2.9. Технология применения программного
инструментария

Эта технология включает следующие этапы:

1) формализация предметной области;

2) сбор и ввод исходных данных в систему;

3) синтез информационной модели;

4) оптимизация информационной модели;

5) оценка адекватности информационной модели;

6) если модель адекватна – переход на п.7, иначе – на п.1.;

7) эксплуатация информационной модели для прогнозирования и управления в режиме адаптации и периодического синтеза модели.

5.1.2.2.10. Картографическое районирование косточковых плодовых в Южно-Российском регионе

В рамках гранта "Инициативный научный проект" № 02-05-64234 "Разработка теории многокритериальной оценки ландшафтных и метеорологических характеристик Юга России для увеличения продуктивности плодовых культур на основе создания системы банков данных и компьютерного моделирования" в Северо-Кавказском зональном НИИ садоводства и виноградарства в 1999-2003 годах совместно с И. А. Драгавцевой, И. Ю. Савиным были проведены работы по оценке потенциала выращивания различных пунктов по видам почв и метеофакторам с картографической визуализацией результатов прогнозирования в геоинформационной технологии. В результате были получены картографические отображения (с применением геоинформационной системы ILWIS) результатов оценки пригодности почв Краснодарского края для выращивания различных сортов и культур, пригодности климата, а также обобщающую двухфакторную оценку пригодности территории. При этом считалось, что если территория не подходит по почве или климату для выращивания конкретной культуры, то она и вообще не подходит. Таким образом, использовалась не аддитивная, а мультипликативная оценка интегрального критерия, характерная для учета лимитирующих факторов.

Необходимо отметить, что технология АСК-анализа позволяет прогнозировать количественные и качественные результаты выращивания сельхозкультур для конкретных полей по значительно большему количеству факторов (почвы, предшественники за различные годы, метеоусловия, высота над уровнем моря, величина и ориентация наклон местности и т.п.) с использованием аддитивного интегрального критерия.

Таким образом, предлагаемые технологии АСК-анализа позволяют построить агрономическую модель Краснодарского края, в т.ч. с картографической визуализацией, в которой для каждой точки территории края будут определена степень адекватности ее условий для выращивания каждой культуры. На основе этой модели, с учетом имеющейся хозяйственной инфраструктуры или возможностей ее создания, а также прогнозируемой коньюктуры рынка, могут быть выработаны научно-обоснованные рекомендации по объемам и номенклатуре выращиваемых сельскохозяйственных культур.

Следовательно, для принятия решений недостаточно оценки технологического потенциала пункта выращивания, а необходимо также иметь прогноз цен на продукцию. В этой связи рассмотрим применение технологии АСК-анализа для прогнозирования динамики одного из сегментов рынка.

5.1.3. Прогнозирование динамики сегмента рынка

Применение математического метода и инструментария АСК-анализа для прогнозирования динамики рынка продукции АПК рассмотрим на примере одного из сегментов фондового рынка Российской Федерации (рынок доллара США). Разработанные при этом технологии и подходы применимы и для других сегментов рынка при прогнозировании спроса и цен на различные виды продукции.

Предыстория исследования

В 1993-1994 годах, автором совместно с Б.Х.Шульман (США) были проведены исследования Российского фондового рынка [5]. При этом были применены предложенные технологии и специальный программный инструментарий АСК-анализа – базовая система "Эйдос" [223, 224, 228] и специально созданная система окружения "Эйдос-фонд" [222]. Было создано несколько вариантов приложений для различных сегментов фондового рынка и с различной детализацией прогнозов: на каждый день на 30 дней вперед, и на каждый час рабочего дня. В дальнейшем данная разработка была усовершенствована (усилены графические возможности анализа данных), разработаны режимы исследования созданной модели и др.

5.1.3.1. Когнитивная структуризация
и формализация предметной области

Одним из основных требований системного анализа является требование полноты и всесторонности рассмотрения, а также необходимость исключения из рассмотрения несущественной информации. При когнитивной структуризации предметной области были выявлены 300 ситуаций на фондовом рынке, которые описывались 1500 показателями. В соответствии с разработанной методикой причинно-следственные взаимосвязи между ситуациями на фондовом рынке выявлялись на основании анализа биржевых баз данных, содержащих сведения примерно за 1993-1994 годы. Позже эти базы были дополнены и в настоящее время содержат данные за 1393 дня с 1992 по 1998 годы. Таким образом, размерность семантической информационной модели составила: 300 прогнозируемых ситуаций на фондовом рынке, 1500 градаций факторов, 1393 прецедента за 1992 по 1998 годы, 1765907 фактов. В соответствии с разработанной методикой, путем анализа биржевых баз данных, содержащих сведения за 1393 дня с 1992 по 1998 годы, выявлялись причинно-следственные взаимосвязи между ситуациями на фондовом рынке. При этом были применены математические модели и технологии, а также специальный программный инструментарий СК-анализа: когнитивная аналитическая система "Эйдос" [224, 228]. Реализованные в данной системе когнитивные технологии основаны на системной автоматизации 10 базовых когнитивных операций с применением системной меры семантической целесообразности информации, предложенной в работе [5].

5.1.3.2. Исходные данные для прогноза:
биржевые базы данных

Система "Эйдос-фонд" относится к окружению системы Универсальной когнитивной аналитической системы "Эйдос" и представляет собой по сути дела программный интерфейс между биржевыми базами данных и базовой системой "Эйдос". Кроме того система "Эйдос-фонд" выполняет функции по визуализации результатов анализа. Система "Эйдос-фонд" обеспечивает прогнозирование динамики курсов валют и ценных бумаг на 1-й 2-й, 3-й,... , 30-й день от текущего дня с достоверностью около 85%. Преобразование данных из стандартов биржевых баз данных в стандарт Системы "Эйдос" осуществляется автоматически с помощью специально для этого созданного автором программного интерфейса. При этом также осуществляется преобразование первичных параметров, т.е. чисел из временных рядов, характеризующих предметную область, во вторичные параметры – характеризующие наступление тех или иных экономических ситуаций (событий). Система "Эйдос" выявляет взаимосвязи между прошлыми и будущими событиями, и, на этой основе, позволяет осуществлять прогнозирование ситуаций. Технические решения, реализованные в данном программном интерфейсе, являются типовыми и могут быть использованы в других приложениях, где необходимо преобразование временных рядов, характеризующих динамику предметной области, в события, анализируемые системой "Эйдос". При использовании данного приложения были "вновь открыты" многие "сильнодействующие" закономерности валютного и фондового рынка, давно известные специалистам и вписывающиеся в так называемые "фундаментальные" (т.е. содержательные аналитические модели) и "технические" (т.е. феноменологические аналитические) модели. В то же время необходимо подчеркнуть, что было открыто много новых, как правило "более слабых" и специфических закономерностей валютного и фондового рынка, характерных именно для ММВБ на момент проведения работ. Была также обнаружена определенная динамика этих закономерностей. Подход, реализованный на базе системы "Эйдос" во многом является синтезом подходов фундаментальной и технической школ и имеет определенную новизну.

5.1.3.3. Формирование точечных прогнозов

На приведенных ниже диаграммах, которые выдает данная система, приводится фактический курс $ США, а также множество точечных прогнозов и средневзвешенный прогноз динамики курса $, рассчитанный с учетом достоверностей точечных прогнозов. Дело в том, в данном приложении на каждый конкретный день получается 30 прогнозов, первый из которых "с позиции во времени" на 30 дней назад, второй – на 29 дней назад, и т.д. Фрагмент карточки результатов прогнозирования, получающейся на основе данных, имеющихся на текущий день, приводится на рисунке 62.

Рисунок 62. Фрагмент карточки точечных прогнозов,

получающихся на основе данных, имеющихся на текущий день

Любой прогноз основан на использовании ранее выявленных закономерностей в предметной области. Так как эти закономерности вообще говоря изменяются при прохождении активной системой точки бифуркации, то следует ожидать, что сразу после прохождения системой этой точки адекватность модели будет резко снижаться, а затем плавно возрастать со скоростью, которую называют "скоростью сходимости" за счет синтеза и адаптации новой модели (фактически исследование зависимости адекватности модели от объема выборки показывает, что погрешность модели после прохождения системой точки бифуркации уменьшается по закону близкому по форме к "затухающим колебаниям"). Из этого следует, что выявление причинно-следственных связей между событиями, между которыми было несколько точек бифуркации, вряд ли имеет смысл. Поэтому увеличение объема фактографической базы для принятия решений само по себе еще не гарантирует повышения их качества. Более того, учет данных, подчиняющихся закономерностям уже потерявшим силу, вполне может и ухудшить характеристики модели. Свойство модели сохранять адекватность при прохождении точки бифуркации будем называть устойчивостью. Результаты взвешивания "точечных прогнозов" приведены на рисунке 63, зависимость погрешности средневзвешенного прогноза курса рубля от разброса точечных прогнозов на рисунке 64.

Из сравнения рисунков 63 и 64 видно, что после прохождения активной системой каждой точки бифуркации начинается колебательный процесс приближения атрибута к новому оптимальному значению, минимизирующему ошибку прогнозирования. После достижения этого состояния значение атрибута практически не изменяется до достижения системой новой точки бифуркации.

Рисунок 63. Точечные прогнозы курса Российского рубля к доллару США,
средневзвешенный прогноз и фактический курс (1993-1995)

Рисунок 64. Зависимость погрешности средневзвешенного прогноза курса рубля
от разброса точечных прогнозов (ММВБ, 1993-1995)

Когда разброс точечных прогнозов незначителен (рисунок 91), средневзвешенному прогнозу можно доверять, т.к. система находится на детерминистском участке своего развития, на котором ее поведение хорошо прогнозируется, т.к. закономерности, управляющие этим поведением на детерминистском этапе известны и не изменяются. Если же разброс точечных прогнозов велик, то средневзвешенному прогнозу доверять нельзя, т.к. система находится в бифуркационном состоянии, на котором ее дальнейшее поведение неопределенно, т.к. закономерности, управляющие этим будущим поведением только формируются, еще не определены и не отражены в модели.

5.1.3.4. Формирование средневзвешенного
прогноза

Каждый точечный прогноз может быть представлен в форме вектора, параллельного оси Y (величина курса доллара США), имеющего определенную направленность, т.е. знак ("+" повышение, "–" понижение), а также величину, модуль, отражающую скорость изменения курса. Кроме того, каждый точечный прогноз имеет свою достоверность, нормированную от 0 до 1. Было принято, что вклад каждого точечного прогноза в средневзвешенный зависит не только от знака и модуля вектора, но от достоверности, которая просто умножается на модуль и уменьшает его пропорционально достоверности. Таким образом, средневзвешенный прогноз является векторной суммой всех точечных прогнозов с учетом их достоверностей. Так как вектора всех точечных прогнозов параллельны оси Y, то векторную сумму можно заменить их скалярной суммой в координатной форме, в которой направление вектора учитывается просто его знаком:

( 58 )

где:

i	– дата, с которой сделан прогноз.
j	– внутренний номер прогноза, сделанного с i-й даты.
N	– количество прогнозов, сделанных с i-й даты на дату D.
PD	– средневзвешенный прогноз курса доллара США на дату D.
Pij	– модуль и знак j-го точечного прогноза курса доллара США, сделанного с i-й даты на дату D.
aij	– оценка достоверности j-го точечного прогноза курса доллара США, сделанного с i-й даты на дату D (формируется системой "Эйдос" автоматически на основе данных, представленных системой окружения "Эйдос-фонд")

Необходимо отметить, что учитываются только те точечные прогнозы, которые имеют положительное сходство с ситуацией, реально сложившейся на фондовом рынке. В результате средневзвешенный прогноз показывает, что "скорее всего произойдет на фондовом рынке". Прогнозы, имеющие отрицательное сходство, также могут быть обобщены по аналогичной методике, но полученный средневзвешенный прогноз будет означать "чего скорее всего не произойдет на фондовом рынке".

5.1.3.5. Оценка адекватности модели. Зависимость достоверности прогнозирования от разброса точечных прогнозов

Адекватность модели определяется несколькими способами: путем численного эксперимента, т.е. ретроспективного прогнозирования по данным обучающей выборки (внутренняя валидность); путем экспериментально сопоставления прогнозируемого и фактического развития активного объекта (внешняя валидность). И внутренняя, и внешняя валидность может определяться в разрезе по классам (дифференциальная) или как средневзвешенная по всем классам (интегральная валидность).

При исследовании системно-когнитивной модели было обнаружено, что ошибка прогнозирования курса Российского рубля по отношению к доллару США зависит от прогнозируемой ситуации, т.е. дифференциальная валидность существенно отличается от интегральной.

Прохождение системой точек бифуркации изменяет значения атрибута, но не изменяет его смысла по отношению к рассмотренным классам, т.е. не изменяет порядка факторов в семантическом портрете атрибута, поэтому данный вид устойчивости предлагается называть "Семантическая устойчивость". Из рисунков 63 и 64 видно, что погрешность прогнозирования (т.е. отклонение фактического курса от средневзвешенного) и разброс точечных прогнозов резко возрастают синхронно с "обвалами" рубля. При искусственном (волевом) "удержании" курса рубля, которое обычно следует за периодами его "обвала", прогноз сильно отличается от фактического курса. Это можно объяснить тем, что фактически прогнозируется рыночный, а не искусственно установленный курс.

Таким образом, разброс точечных прогнозов является количественным измерителем степени неопределенности состояния системы и позволяет классифицировать это состояние как "детерминистское" или "бифуркационное" или оценить степень близости к этим состояниям.

Когда разброс точечных прогнозов незначителен, средневзвешенному прогнозу можно доверять, т.к. система находится на детерминистском участке своего развития, на котором ее поведение хорошо прогнозируется, т.к. закономерности, управляющие этим поведением на детерминистском этапе известны и не изменяются. Если же разброс точечных прогнозов велик, то средневзвешенному прогнозу доверять нельзя, т.к. система находится в бифуркационном состоянии, на котором ее дальнейшее поведение неопределенно, т.к. закономерности, управляющие этим будущим поведением только формируются и еще не определены.

Из сравнения рисунков 63 и 64 видно, что погрешность прогнозирования и разброс точечных прогнозов сильно коррелируют. Таким образом, разброс точечных прогнозов может быть использован как количественный измеритель степени неопределенности состояния системы и позволяет оценить степень близости этого состояния к "детерминистскому" или "бифуркационному". А так как разброс точечных прогнозов может быть измерен за долго до наступления прогнозируемого состояния системы, то это позволяет прогнозировать переход системы в бифуркационное состояние.

Здесь необходимо особо отметить, что в предложенной математической модели и технологии АСК-анализа разброс точечных прогнозов не увеличивается пропорционально увеличению длительности периода прогнозирования, как доверительный интервал в статистических моделях, а является именно функцией степени объективной неопределенности состояния системы и изменяется сложным образом.

Кроме того, в системе "Эйдос" реализован режим автоматического удаления из модели классов, по которым в сформированной модели оказалась низкая достоверность идентификации и прогнозирования, после чего адекватность модели резко возрастают. Этот режим аналогичен использованию для этих целей доверительных интервалов в процедуре предсказания с помощью регрессионного анализа.

Таким образом, развитые методика, технология и программный инструментарий АСК-анализа позволяют либо надежно прогнозировать развитие активного объекта, либо надежно прогнозировать его переход в бифуркационное состояние, что само по себе также чрезвычайно ценно.

5.1.3.6. Детерминистские и бифуркационные
участки траектории

При исследовании динамики среднеквадратичного отклонения точенных прогнозов от средневзвешенного (разброс точечных прогнозов от среднего) было обнаружено, что эта характеристика позволяет выделить два основных типа периодов, которые сменяют друг друга: относительно длительные периоды, характеризующиеся "высокой кучностью точечных прогнозов". Это детерминистские периоды, для которых характерна высокая точность прогнозов, высокое совпадение средневзвешенного прогноза с фактическим курсом доллара США (на уровне 90-95%); относительно короткие периоды, характеризующиеся высокой степенью разброса точечных прогнозов. Это бифуркационные периоды, для которых характерна низкая точность прогнозов, относительно слабое совпадение средневзвешенного прогноза с фактическим курсом доллара США (на уровне 50-60%). Необходимо специально отметить, что сам факт наступления бифуркационного периода прогнозируется по величине разброса точечных прогнозов с очень высокой достоверностью (около 95%), а что произойдет конкретно в бифуркационный период с курсом доллара США и рубля спрогнозировать вообще не представляет проблемы, т.к. всегда происходило одно и то же: во все эти "черные вторники, четверги и пятницы" происходил катастрофический курса обвал рубля по отношению к доллару.

5.1.3.7. Прогнозирования времени перехода
системы в бифуркационное состояние

Остановимся подробнее на прогнозе перехода активного объекта в бифуркационное состояние. Прежде всего, если говорить о Российском фондовом рынке, то многолетний опыт его исследования убедительно свидетельствует, что в точках бифуркации неизменно происходит "обвал" рубля. Но в возможности прогнозирования сроков перехода системы в состояние бифуркации содержится и значительно более глубокий смысл, состоящий в том, что имеется теоретическая и практическая возможность определения сроков окончания любого дела (т.е. перехода его в иное качество) на основании сроков его начала и данных о ходе реализации. Это и прогнозирование срока окончания ВУЗа по данным о сдаче сессий, прогнозирование сроков безотказной эксплуатации различных технических систем (от мобильной энергоустановки до сложной территориально распределенной энергосистемы), "сроков жизни" различных организмов, а также экономических, общественных, военных, политических и государственных организаций, и т.п. и т.д. Примерно также по изучению участка траектории снаряда специалисты по баллистике определяют точку его вылета и предполагаемую цель.

5.1.3.8. Исследование семантической
информационной модели

Устойчивость модели, скорость ее сходимости и повышения степени адекватности при изменении объема обучающей выборки являются важнейшими характеристиками модели и определяются ее способностью к выявлению и учету новых закономерностей в предметной области, вступивших в действие после прохождения системой точки бифуркации. Кратко рассмотрим на примере исследования фондового рынка основные параметры семантической информационной модели предметной области: способ взвешивания точечных прогнозов; ослабление влияния факторов со временем; старение информации и периоды эргодичности процессов в предметной области; время реакции системы на изменение факторов (ригидность); автоколебания системы; детерминистские и бифуркационные участки траектории; управление фондовым рынком на детерминистских участках траектории и в точках бифуркации.

5.1.3.8.1. Ослабление влияния факторов со временем

Разработка методики прогнозирования основывалась на предположении о том, что факторы в среднем должны оказывать тем меньшее воздействие на текущую ситуацию на фондовом рынке, чем больше прошло времени со времени окончания их действия. Поэтому в реализованной методике учитывались факторы, действующие в течение прошедшего месяца. Специальное исследование, проведенное после разработки методики, показало, что факторы, действующие примерно 30 дней до возникновения текущей ситуации на фондовом рынке, незначительно отличаются по силе влияния на фондовый рынок от факторов, действующих 10 или 20 дней назад. Это означает, что в принципе оправдано было бы взять и значительно больший предстоящий период, например 6 месяцев, в течение которого учитывалось бы действие факторов на текущую ситуацию. Для определения длины предстоящего периода необходимо проведение специального исследования с очень большим предстоящим периодом, составляющим, например, несколько лет.

5.1.3.8.2. Старение информации и периоды эргодичности процессов в предметной области

В то же время при исследовании зависимости валидности методики от продолжительности предстоящего периода, в течение которого учитывается действие факторов, было обнаружено, что при увеличении этого периода валидность методики сначала возрастает, а затем начинает плавно, а иногда и скачком снижаться. Рост валидности объясняется увеличением статистики базы примеров, что повышает ее представительность и адекватность. Последующее уменьшение валидности может быть объяснено тем, что закономерности в предметной области изменяются с течением времени, и, поэтому, очень старые данные основаны на иных закономерностях, чем действующие в настоящее время, и значит они уже не повышают адекватность методики, а снижают ее, по сути искажают картину.

Периоды времени, в течение которых закономерности в предметной области существенно не меняются, называются периодами эргодичности. Именно на эр годичных периодах неадаптивные АСУ сохраняют свою адекватность. Эргодичность процессов нарушается либо в результате длительного действия эволюционных изменений в предметной области, которые в конце концов приводят к ее качественному изменению, или в результате действия кратковременных революционных (качественных, скачкообразных) изменений.

Для каждой методики должны быть определены периоды эргодичности, т.к. при выходе за эти периоды необходима адаптация старой или разработка новой методики.

5.1.3.8.3. Автоколебания фондового рынка

При исследовании чередования детерминистских и бифуркационных этапов в развитии активных объектов методами корреляционного анализа и конечных разностей были обнаружены автоколебания средневзвешенного прогноза, разброса точечных прогнозов и ошибки средневзвешенного прогноза на фондовом рынке с периодичностью около одной недели и одного месяца (рисунок 65).

В качестве варианта содержательного объяснения полученных результатов (т.е. их интерпретации) можно предположить, что именно с этой периодичностью на фондовом рынке в 1993-1995 годах осуществлялись принятие и реализация решений. Причем в субботу и воскресенье принимаются решения на следующую неделю, а в конце месяца – на следующий месяц. Таким образом, можно говорить об уровнях бифуркаций: для достижения цели месяца как закон реализуется некий план, для реализации которого необходимо каждую неделю принимать и реализовать решения так сказать 2-го уровня, подчиненные главному плану и цели месяца. Изучение графика средневзвешенного прогноза курса доллара США показало, что его автокорреляция имеет ярко выраженную недельную периодичность, т.е. ММВБ в 1995 году имела период собственных колебаний, составляющий одну неделю. Скорее всего это связано с отсутствием торгов в выходные дни.

Рисунок 65. Автоколебания фондового рынка (ММВБ, 1993-1995)

Предложенные методология, технология, методика и специальный программный инструментарий обеспечивают системно-когнитивный анализ детерминистско-бифуркационной динамики активных объектов и в других предметных областях [5]. Однако необходимо подчеркнуть, что одной из предпосылок для формирования точечных прогнозов с различных точек во времени является наличие данных мониторинга за достаточно длительный период времени, т.е. отдельных точечных исследований для этого недостаточно. А для получения таких данных необходима соответствующая служба, использующая вполне определенные наукоемкие технологии.

5.1.3.8.4. Время реакции системы на изменение
факторов (ригидность)

Исследование, проведенное после разработки методики, показало, что наиболее сильное влияние на текущую ситуацию оказывают факторы, действующие неделю назад, а более поздние факторы практически не оказывают на нее никакого влияния. Это означает, что в ММВБ в 1995 году имела высокую "инерционность", "время реакции", "ригидность", составляющую примерно одну неделю. По некоторым данным аналогичный параметр для Лондонской биржи в этот же период времени составлял около 32 секунд.

5.1.3.8.5. Управление фондовым рынком
на детерминистских участках траектории

Из факторов, существенно влияющих на динамику курса доллара США лишь некоторые зависят от решений крупных финансовых негосударственных руководителей, да и то, если они будут действовать скоординировано. Прежде всего это количество банков, участвующих в торгах, а также объем первоначального спроса и предложения. На второй параметр может оказывать существенное влияние Центральный банк, путем крупных интервенций или закупок доллара США.

5.1.3.8.6. Управление фондовым рынком
в точках бифуркации

Однако, в точках бифуркации обычные закономерности фондового рынка нарушаются или практически теряют силу, в игру вступают совсем другие факторы, которые имеют в основном не экономическую, а психологическую природу. Изучение этих факторов и разработка тактики оперативных действий требует прогнозирования динамики курса в течение суток буквально по часам. Такая работа была проведена совместно с Б.Х.Шульман (США). На первом этапе автором была разработана универсальная формальная классификация, включающая очень большое (заранее избыточное) количество вариантов суточной динамики курса доллара США, которая генерировалась автоматически. Затем было изучено влияние факторов, действующих на фондовом рынке в течение предшествующего месяца. Проведенная работа показала, что: не все теоретически-возможные варианты суточной динамики курса фактически реализуются; существует возможность надежного прогнозирования суточной динамики курса доллара не только в детерминистские периоды, но и в точках бифуркации. Это позволяет участникам рынка сознательно и спокойно принимать ответственные решения не только заблаговременно, но и точно привязываясь к времени в течение дня.

5.1.4. Анализ динамики макроэкономических состояний городов и районов на уровне субъекта Федерации в ходе экономической реформы (на примере Краснодарского края) и прогнозирование уровня безработицы (на примере Ярославской области)

В 1993 году в Департаменте экономики и прогнозирования администрации Краснодарского края по заказу заместителя Главы администрации Краснодарского края доктора экономических наук профессора Р.А.Попова с применением технологии АСК-анализа был проведен анализ макроэкономических состояний городов и районов Краснодарского края и всего края в целом в ходе экономической реформы на основе оценки значимости индикаторов макроэкономики и применения методов статистической теории информации и искусственного интеллекта. Данная работа проведена по закрытой теме и получила положительную оценку, что подтверждается актом внедрения (приложение 6).

В 1994 году в Аналитическом центре администрации Ярославской области было разработано приложение (ДСП), обеспечивающее: программный интерфейс межу базами данных Аналитического центра, созданных в среде MS Works; анализ данных мониторинга, содержащих помесячную информацию по ряду социально-экономических показателей за 5 лет (5-летний лонгитюд) представленных Аналитическим центром, с целью выявления причинно-следственных зависимостей между ними и последующим уровнем безработицы; прогнозирование уровня безработицы на основе новых данных по социально-экономическим показателям и знания ранее выявленных причинно-следственных зависимостей. Разработанное приложение показало высокую достоверность и эффективность на ретроспективных данных и получило положительную оценку. Имеется акт внедрения (приложение 6).

Резюме

1. Продемонстрирована эффективность АСК-анализа для прогнозирования развития одного из сегментов фондового рынка РФ проведено в 1993-1998 (5-летний лонгитюд). При этом применены оригинальные авторские технологии и специальный программный инструментарий СК-анализа (система "Эйдос"), а также созданный программный интерфейс с биржевыми базами данных (система "Эйдос-фонд"). Размерность модели составила: 300 прогнозируемых ситуаций на фондовом рынке, 1500 градаций факторов, 1393 прецедента за 1992 по 1998 годы, 1765907 фактов. Обнаружено, что ошибка прогнозирования курса Российского рубля по отношению к доллару США является периодической величиной и сильно коррелирует с разбросом точечных прогнозов: чем больше разброс точечных прогнозов, тем больше ошибка средневзвешенного прогноза. Таким образом, было показано, что АСК-анализ позволяет прогнозировать как развитие активного объекта, так и его переход в бифуркационное состояние. Средневзвешенная достоверность прогнозирования составила около 87%.

2. Продемонстрирована эффективность АСК-анализа для прогнозирования результатов и управления выращиванием сельскохозяйственных культур. Исследование проведено в 1993-1996 годах на базе Кубанского государственного аграрного университета. С помощью системы "Эйдос" была сформирована семантическая информационная модель, обеспечивающая прогнозирование результатов выращивания сельскохозяйственных культур и выработку научно-обоснованных рекомендаций по управлению урожайностью и качеством сельскохозяйственной продукции. Созданная модель включала: объект управления (сельскохозяйственную культуру); классы (будущие состояния объекта управления, т.е. количественные и качественные результаты выращивания); факторы управляющей системы (агротехнологии, т.е. нормы высева, виды и нормы внесения удобрений, методы вспашки, ротация севооборота и т.п.); факторы окружающей среды (вид почв, культуры–предшественники по предшествующим годам и др.). Размерность модели составила: 35 прогнозируемых результатов выращивания, 188 градаций факторов, 217 прецедентов в обучающей выборке, 18594 факта. Для каждого технологического фактора получена количественная информация о его влиянии на осуществление всех желаемых и не желаемых хозяйственных ситуаций. Кластерно-конструктивный анализ факторов показал, что некоторые различные по своей природе факторы имеют сходное влияние на хозяйственные результаты. Эти факторы предложено использовать для замены друг друга в случае необходимости.

Проведено количественное сравнение различных хозяйственных ситуаций и формирование групп наиболее сходных из них (кластеров), а также определены кластеры, наиболее сильно отличаются друг от друга (конструкты). Получен конструкт "качество–количество" показывающий, что для получения высокого качества и большого количества продукции необходимы совершенно противоположные и практически несовместимые (т.е. одновременно неосуществимые) агротехнологии, почвы и предшественники.

В данном приложении в количественной форме были обнаружены как уже известные закономерности по влиянию предшественников, почв, удобрений, способов вспашки и т.д. на результаты выращивания сельхозкультур, так и новые, ранее неизвестные. Необходимо отметить, что это сделано на современной информационно-технологической основе, что впервые позволяет количественно учесть в единой математической модели действие системы разнородных по своей природе факторов, ранее изучавшихся различными научными направлениями и дисциплинами. Система правильно оценивает степень достоверности своих прогнозов и рекомендаций по управлению. Внутренняя интегральная валидность модели составила около 83%, что достаточно для практического применения. В то же время были выявлены некоторые слабо детерминированные хозяйственные ситуации, которые наиболее сложно как вызывать, так и достоверно прогнозировать.

Были решены две основные задачи:

1) прогнозирование хозяйственных результатов с учетом видов почв, предшественников и применяемых агротехнологий;

2) разработка научно-обоснованных рекомендаций по управлению выращиванием сельхозкультур, т.е. консультирование аграриев по вопросам о том, какие виды почв, предшественники и агротехнологии должны быть использованы для достижения заранее заданного хозяйственного результата.

Приведенные примеры практического применения предложенной технологии и инструментария, а также успешный опыт их применения в других предметных областях, подтверждают правильность принятых научно-технических решений и их пригодность для решения проблемы, поставленной в данной работе.

5. Приведенные численные примеры успешного практического применения предложенной технологии АСК-анализа в различных предметных областях подтверждают правильность принятых научно-технических решений и их адекватность для решения проблемы, поставленной в данной работе, т.е. обеспечивают синтез семантической информационной модели и устойчивое управление активными объектами как на детерминистских, так и бифуркационных этапах их развития за счет адаптации и синтеза модели в режиме реального времени непосредственно в процессе эксплуатации РАСУ АО.

5.1.5. Ограничения АСК-анализа и обоснованное расширение области его применения
на основе научной индукции

Необходимо отметить, что ряд материалов данного раздела носят в определенной степени проблемно-дискуссионный характер.

Предложенные и развитые в данной работе математическая модель, методология и конкретная технология синтеза РАСУ АО основаны на фундаментальных положениях теории информации, распознавания образов и принятия решений, имеющих весьма общий характер. Они разрабатывались в общем виде без привязки к специфике какого–либо конкретного объекта управления. По этим причинам методы, развитые в данной работе и детализированные в главе 6 данной работы, обладают высокой универсальностью и применимы для синтеза РАСУ АО в самых различных предметных областях, в частности таких как:

– техника (управление сложными техническими системами); технология (управление технологиями в целях получения заданных хозяйственных и финансовых результатов);

– психология (разработка и применение профессиограмм, идентификация, мониторинг, прогнозирование и управление психологическими состояниями);

– обучение (прогнозирование успешности профессиональной деятельности, управление индивидуальным обучением, исследования влияния учебной активности на качество обучения и т.д.);

– другие применения (социология, политология, реклама, маркетинг, правоохранительная сфера и др.).

Рассмотрим перспективы применения методики и технологии АСК-анализа в некоторых из этих предметных областей более подробно. Многие из рассмотренных ниже применений технологии АСК-анализа описаны в работах автора с соавторами: [1-12, 66-264], в т.ч. 12 монографиях и двух учебных пособиях [1-12].

Предложенная технология АСК-анализа продемонстрировала эффективность в различных предметных областях: это и синтез систем управления сложными техническими системами, и решение задач управления качеством подготовки специалистов; и прогнозирование ситуаций на фондовом рынке; и прогнозирование результатов выращивания сельскохозяйственных культур; и выбор оптимальных агротехнологий.

На первый взгляд эти области имеют мало общего между собой, между тем с математической точки зрения и с точки зрения технологии интеллектуальной обработки информации во всех этих областях решались одни и те же задачи. В этой связи возникает закономерный вопрос о существовании ограничений предложенной технологии и возможном корректном расширении области ее применения на другие предметные области.

Очевидно, ограничения АСК-анализа должны существовать, а значит они должны быть изучены, чтобы, с одной стороны, пользователь обоснованно пользовался этой технологией в областях ее оптимального, уверенного и рискованного применения, а с другой стороны, не возлагал необоснованных надежд на ее применение в тех предметных областях и для решения тех задач, для которых она не предназначена.

При решении вопроса о расширении области применения АСК-анализа целесообразно основываться на методе научной индукции.

В данном контексте этот метод научной индукции состоит в следующем:

1. Применить АСК-анализ для синтеза рефлексивной АСУ активными объектами на одном примере, в нашем случае – на примере управления выращиванием сельхозкультур.

2. Выявить факторы, которые являются причинами успешности, т.е. обусловили успех применения АСК-анализа в данном случае.

3. Выдвинуть гипотезу, что и в других случаях, когда сформулированные факторы (причины) успешности применения АСК-анализа действуют, т.е. имеют место, применение этой технологии будет успешным, и наоборот, при отсутствии хотя бы одного из этих факторов – на успех надеяться нет оснований.

4. Применить АСК-анализ в других предметных областях, обеспечив в обязательном порядке действие факторов успешности.

5. Проверить, успешным ли оказалось применение АСК-анализа в этих других случаях.

6. Если да, т.е. успешным, то считается, что такой результат получен за счет действия факторов успешности, и что на этом основании можно обоснованно утверждать, что и в других случаях, в которых будут присутствовать факторы успешности, можно надеяться на успешное применение АСК-анализа, и наоборот, в тех случаях, когда один или несколько факторов не соблюдаются, надеяться на успех нет оснований.

Примечание к п.6: если для какого-либо фактора успешности неизвестно, действует он или нет в данном конкретном случае, то результат применения АСК-анализа может быть положительным и отрицательным, в зависимости от того, действует ли данный фактор или нет и от того, является ли данный фактор детерминистским. В этом случае мы имеем дело с рискованным применением АСК-анализа.

Выполним эту программу.

1. АСК-анализ успешно применен для синтеза рефлексивной АСУ активными объектами: выращивание сельхозкультур.

2. Этот результат обусловлен следующими факторами:

– семантическая информационная модель адекватна предметной области;

– информация в обучающей выборке полна и достоверна:

1) достоверны тесты, применяемые для получения вторичных параметров (качественны и сами тесты и процедуры их использования);

2) достоверны и согласованны (объективны) независимые экспертные оценки объектов обучающей в выборки, (эксперты компетентны, процедуры сбора и обобщения экспертных оценок корректны и эффективны);

3) ввод информации в автоматизированную систему произведен качественно;

– в предметной области существуют реальные закономерности;

– обучающая выборка обладает общей и структурной репрезентативностью;

– методические и технологические этапы АСК-анализа реализованы корректно;

– специальный программный инструментарий выполняет возложенные на него функции автоматизации БКОСА.

3. Выдвигается гипотеза (т.е. предполагается), что когда обязательные факторы успешности применения АСК-анализа, приведенные в п.2 действуют, его применение будет успешным.

4. АСК-анализ реально эффективно применялся в десятках различных предметных областей с обязательным соблюдением факторов успешности.

5. Успешность применения АСК-анализа подтверждена актами внедрения (всего имеется 17 таких актов, подтверждающих успешность применения). О некоторых из этих применений информация приведена в данном разделе (ниже). При этом необходимо отметить, что примерно треть применений не документировались по ряду причин.

6. Это подтверждает гипотезу, сформулированную в п.3 и означает, что на основании принципа научной индукции АСК-анализ должен сохранять адекватность и эффективность и в других новых предметных областях при условии действия факторов успешности.

5.1.6. Перспективы применения АСК-анализа
в управлении

5.1.6.1. Оценка рисков страхования
и кредитования предприятий

5.1.6.1.1. Актуальность.

Основные цели организации мониторинга предприятий – прогнозирование целесообразности инвестирования в данное предприятие, оценка рисков его кредитования и страхования, выявление предприятий, попадающих в различные "зоны риска". Известны зарубежные методики оценки рисков страхования и кредитования предприятий (РСК). Однако эти методики основаны на предположении о существовании определенных экономических реалий (макро– и микро–экономических законов и закономерностей), которые в экономике переходного периода, каковой является экономика России, действуют слабо или вообще не имеют места. Поэтому зарубежные методики в наших условиях не эффективны.

Возможность адаптации зарубежных методик к нашим условиям также выглядит проблематичной, так как даже если ее и осуществить, то все равно из–за высокой динамичности нашей экономики и ее законодательно–правового аспекта эти адаптированные методики достаточно быстро потеряют свою адекватность. Возникает также вопрос о том, насколько для Южно–Российского региона, имеющего свою ярко выраженную специфику, годятся методики, адаптированные для Москвы или С.Петербурга и насколько они лучше, чем, например, Кембриджские или Стэндфордские.

Как правило, технология адаптации является весьма сложной, наукоемкой и интеллектуальной, и стоит на несколько порядков дороже самих методик или вообще не поставляется ее разработчиком.

Следовательно, весьма актуальной является разработка отечественных методик и технологий, обеспечивающих как оценку РСК, так и позволяющих разработать рекомендации по управлению предприятием, которые изменяли бы эти оценки в желательном направлении (санация).

5.1.6.1.2. Традиционные подходы к решению проблемы: фундаментальный и технический подход (содержательные и феноменологические модели)

Существуют два основных подхода к решению сформулированной выше проблемы:

– фундаментальный, основанный на выявлении взаимосвязей между внутренними и внешними по отношению к предприятию факторами и (событиями) и уровнем целесообразности инвестиций в данное предприятие;

– технический, основанный на анализе временных рядов различных параметров предприятия и его окружения средствами регрессионного анализа и математической статистики.

Фундаментальный подход оперирует средствами многомерного факторного анализа и содержательным аналитическим аппаратом математической экономики. Технический подход основан на статистических феноменологических моделях, отражающих внешнюю сторону явлений. Первое выглядит более обоснованным, однако наталкивается на технические трудности сбора и подготовки исходной информации. Технический подход более технологичен в плане сбора информации и ее обработки, но является более поверхностным в ее анализе и дает менее качественные прогнозы.

5.1.6.1.3. Предлагаемая методология и технология как синтез технического и фундаментального подхода. Общие принципы решения проблемы

В данной работе автор предлагает методологию и технологию, сочетающие глубину, содержательность и интерпретируемость фундаментального подхода с технологичностью технического подхода. Суть этой технологии состоит в том, что, как в техническом подходе, на основе анализа временных рядов определенных параметров, характеризующих как само предприятие, так и экономическую и правовую среду, в которой оно действует, выделяется информация о событиях в этих областях. После этого, как в фундаментальном подходе, анализируются причинно–следственные взаимосвязи между событиями, и на основе этого разрабатываются прогнозы и рекомендации по управлению.

В самом общем виде принцип решения сформулированной выше проблемы с помощью инструментальной программной системы состоит в следующем:

– классифицируются изучаемые типы предприятий (например, по четырем шкалам: форма собственности;

– направление деятельности; объем деятельности; оправданность инвестиций);

– классифицируются параметры как самих предприятий, так и окружения, в котором они действуют;

– выбираются и описываются предприятия, относящиеся к различным категориям;

– описанные предприятия представляются инструментальной системе в качестве образцов, т.е. конкретных реализаций, относящихся к тем или иным категориям;

– формируются обобщенные образы различных категорий предприятий и определяется ценность выбранных параметров описания для идентификации типа и прогнозирования развития предприятий и уровня РСК;

– исключаются наименее ценные параметры описания;

– выводятся в текстовом и графическом виде развернутые характеристики различных уровней РСК;

– осуществляется кластерно-конструктивный анализ сходства и различия предприятий с разными уровнями РСК;

– проводится содержательный структурно–функциональный анализ сходства и различия всевозможных предприятий с отличающимися уровнями РСК по параметрам: дается их смысловая характеристика, анализируется сходство и различие по смыслу, проводится их содержательное сравнение;

– создается инфраструктура разработки, применения и развития методик, основанных на предложенных интеллектуальных технологиях.

Подробнее эти этапы рассмотрены в работе [5].

5.1.6.2. Мониторинг, прогнозирование и управление в финансово-экономической сфере

5.1.6.2.1. Актуальность

Повторяющиеся с завидной периодичностью межбанковские кризисы заставили участников финансового рынка всерьез задуматься о необходимости серьезной организации социально–экономического мониторинга, а также аналитических исследований. Наиболее дальновидные банки и финансовые компании, в том числе и кубанские, начали создавать и оснащать необходимым инструментарием свои аналитические службы. Руководители давно поняли нехитрое правило: "Хочешь заработать сто миллионов – вложи в аналитика сто тысяч".

5.1.6.2.2. Предлагаемый подход

Рассмотрим службу мониторинга и прогнозирования, основная цель которой – прогнозирование и выработка рекомендаций по управлению на основе централизованного сбора, обработки и анализа разноплановой информации, необходимой для принятия управленческих решений. Для достижения этой цели служба мониторинга непрерывно ведет исследование следующих объектов управления:

1) ценообразование по всем секторам рынка;

2) ход экономической реформы по ее направлениям;

3) инвестиционные процессы в экономике;

4) кредитно-финансовая система;

5) предприятия различных форм собственности, направлений и объемов деятельности;

6) социально-психологический статус управленческого и вспомогательного персонала, а также населения. Рассмотрим эти направления подробнее.

5.1.6.2.3. Ценовой мониторинг

Ценовой мониторинг обеспечивает непрерывный сбор и накопление баз данных по ценам на основные товары всех секторов рынка, а также по основным финансово–экономическим показателям (факторам), влияющим на цены, что позволяет выявить и изучить зависимости между ценами на разные товары, между ценами и факторами, и на этой основе осуществлять краткосрочное и перспективное прогнозирование динамики цен.

Данная функция не дублирует ведомственный ценовой мониторинг, который уже организуется некоторыми департаментами, так как:

во–первых, акцентирует внимание на взаимосвязи динамических закономерностей цен на товары различных секторов рынка;

во–вторых, изучает влияние макроэкономических и других показателей на динамику цен;

в–третьих, держит в поле зрения лишь основные товары каждого сектора рынка, тогда как в ведомственных системах перечень товаров по соответствующему сектору рынка значительно шире;

в–четвертых, перед ведомственными службами ценового мониторинга не ставится задача сбора и обобщения информации по ценовому мониторингу различных секторов рынка в комплексе.

5.1.6.2.4. Мониторинг хода экономической реформы

Существует ежеквартальная отчетность регионов края по ходу экономической реформы. Однако эта отчетность слабо стандартизирована и формализована, не накапливается в компьютерных базах данных, содержит лишь абсолютные значения экономических показателей, а не информацию об экономических событиях и их динамике. В результате автоматизированный анализ этой информации с помощью интеллектуальных методов не проводится.

Предлагаемая методология и технология обеспечивают организацию этих работ, что позволяет в соответствии с установленным регламентом: получить аналитические отчеты о ходе реформы по ее направлениям (приватизация, фондовый рынок, земельная реформа, финансовая сфера, производство, услуги, и т.д.); выявить и изучить взаимосвязи темпа реформы в различных направлениях; выявить и изучить пути движения инвестируемых средств между различными предметными областями и направлениями реформы.

5.1.6.2.5. Мониторинг инвестиционных проектов

Конечно, в каждом инвестиционном проекте дается экономическое обоснование целесообразности инвестиций в выбранном направлении. Однако данное обоснование часто страдает некоторой односторонностью, так как обычно разработчики инвестиционной программы не в состоянии учесть обобщенный опыт инвестирования в ту или иную сферу в конкретных условиях рынка Кубани, так как просто не владеют необходимой информацией. Этот обобщенный опыт может быть формализован и накоплен лишь в специально созданной и уполномоченной на получение соответствующей информации структуре. Такая структура может дать независимую комплексную (а не только экономическую) оценку каждого инвестиционного проекта, т.е. сделать по нему заключение типа: "Опыт осуществления 25 подобных проектов показывает, что такого рода проекты, как правило, (в 85% случаев) в условиях Кубани приводят к тому–то и тому–то". Это заключение может быть отрицательным даже в том случае, если его экономическое обоснование является блестящим, но... проведенным по неадаптированным западным методикам, слабо учитывающим специфику России вообще и Кубани в частности.

5.1.6.2.6. Кредитно-финансовый мониторинг

На основе непрерывно ведущихся баз данных по динамике цен на ценные бумаги, ставкам банковских кредитов, курсам валют и т.д. позволяет выявлять и изучать закономерности кредитно-финансового и фондового рынка, и на этой основе прогнозировать его развитие, разрабатывать обоснованные рекомендации по управлению им.

5.1.6.2.7. Мониторинг предприятий

Основные цели организации мониторинга предприятий – прогнозирование целесообразности инвестирования в данное предприятие, оценка рисков его кредитования и страхования, выявление предприятий, попадающих в различные "зоны риска".

Для достижения этих целей необходимы следующие виды работ:

1) классификация предприятий, например, по трем шкалам: форма собственности; направление деятельности; объем деятельности;

2) организация ведения базы данных, которая содержит и накапливает в формализованном виде информацию по предприятиям, необходимую для достижения сформулированных целей;

3) формирование обобщенных информационных портретов предприятий различных категорий;

4) выдача характеристики на основании запроса в необходимых аспектах по любому предприятию, по которому имеется заполненный формализованный паспорт.

5.1.6.2.8. Социально-психологический мониторинг

Предлагаемая методология и технология обеспечивает сбор и обработку данных мониторинга по тем срезам социума, которые приняты как объекты постоянного контроля и управления: общественное и индивидуальное сознание; национально–этнические проблемы; культурно–религиозные проблемы; демографические проблемы; проблемы возрастных групп (молодежи, трудоспособного населения и пенсионеров); проблемы профессиональных групп; проблемы безработицы; проблемы групп населения с различным образовательным уровнем; классовые проблемы (профсоюзы, забастовки, приватизация и национализация, группы различного уровня достатка); политические ситуации; криминогенные ситуации; экономические ситуации; рейтинг политических лидеров, партий и движений.

Кроме того, может быть дан психологический анализ различных типов управленческого и вспомогательного персонала, разработаны фотороботы этих типов и автоматизированные методики их идентификации.

5.1.6.2.9. Результаты и перспективы

Таким образом, предлагаемый подход позволяет решить следующие задачи:

1) разработка выводов о состоянии и динамике объекта управления на основе сбора и анализа информации;

2) разработка рекомендаций по способам и содержанию управляющих воздействий на объект управления;

3) подготовка регламентных тематических и сводных аналитических отчетов (ежедневных, недельных, месячных, квартальных и годовых отчетов), а также заказных отчетов по ранее проведенным исследованиям.

5.1.6.3. Некоторые перспективные области
применения АСК-анализа

Технологии АСК-анализа могут быть успешно применены в ряде предметных областей:

1) экологический мониторинг, анализ и прогнозирование;

2) технология (РАСУ индивидуального управления лечением, управление неклассическими техническими системами и др.);

3) психология;

4) правоохранительная сфера.

Подробнее эти вопросы освещены в работе [5] и ряде других работ автора с соавторами: [1-12, 66-264].

Некоторые перспективные направления применения АСК-анализа для управления в АПК на уровне хозяйств приведены в таблице 57.

Таблица 57 – НЕКОТОРЫЕ ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ АСК-АНАЛИЗА

№	Наименование задачи	Имеющийся задел	Ожидаемые результаты
1	Прогнозирование количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур на основе данных о предшественниках, видах почв и применяемых агротехнологиях	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)	Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 3-5% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания
2	Выработка рекомендаций по выбору поля и агротехнологии для получения заданных количественных и качественных результатов выращивания сельскохозяйственных культур	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий. Разработана автоматизированная методика прогнозирования результатов выращивания по одной культуре (зерновые колосовые)	Повышение прибыли и рентабельности производства сельскохозяйственных культур на 5-7% за счет повышения адекватности принимаемых решений по выбору культур, полей и агротехнологий для выращивания
3	Оценка и прогнозирование уровня безработицы в хозяйстве	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования уровня безработицы (для Ярославской области)	Принятие превентивных мер по созданию дополнительных рабочих мест
4	Управление персоналом (оценка и прогнозирование оптимальной профессиональной принадлежности)	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда методик управления персоналом	Повышение эффективности использования кадров и отдачи от них, степени удовлетворенности работой уменьшение текучести, профилактика криминогенных проявлений
5	Прогнозирование структуры и объема рынка сельскохозяйственной продукции	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки методики прогнозирования фондового рынка	Выработка рекомендаций по реструктурированию производства с учетом прогнозируемой коньюктуры рынка
6	Прогнозирование молочной и мясной продуктивности крупного рогатого скота	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий	Повышение удоев и приростов мяса за счет более рационального использования поголовья
7	Анализ качества жизни населения и выработка рекомендаций	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации подобных методик	Повышение удовлетворенности жизнью, уменьшение социальной напряженности
8	Анализ общественного мнения по актуальным вопросам жизни и населения и развития хозяйства	Имеются апробированные математическая модель, численный метод и инструментарий, опыт разработки и эксплуатации ряда анализа общественного мнения	Знание мнения населения в разрезе по различным возрастным, половым, профессиональным и др. группам позволит руководству принимать более обоснованные решения по вопросам развития хозяйства и его социальной инфраструктуры, повысить популярность руководства

Работы, необходимые для внедрения: разработка методик по различным культурам, увеличение базы прецедентов: формализация исходных данных; ввод исходных данных в систему; синтез, оптимизация, проверка адекватности модели; эксплуатация методики в режиме адаптации и пересинтеза модели. Основная проблема: получение исходной информации.

5.1.7. Развитие АСК-анализа

5.1.7.1. Многоагентные распределенные системы обнаружения, накопления и использования знаний в Internet (интеллектуальные порталы)

Является перспективным создание на базе предложенной технологии и методологии АСК-анализа новой многозадачной версии системы "Эйдос", обеспечивающей (после регистрации пользователей на сайте при выполнении ими заданных условий) доступ пользователей Internet к базам данных системы как в режиме синтеза новых моделей, так и в режиме их эксплуатации в адаптивном режиме по направлениям, которые определят сами пользователи и разработчики. Это позволит "интеллектуализировать" Internet, создать в нем активные сервисы, способные стать со временем системами выявления, накопитления, хранения и анализа знаний и опыта по самым различным направлениям деятельности человека (например, автоматизированные консалтинговые службы). Эти сервисы могли бы предоставлять услуги по выявлению заний из опыта, интеллектуальной обработке данных и интеллектуальному консультированию пользователям независимо от их локализации, и, таким образом, стать реальной технической базой для интеграции знаний, что может стать еще одним шагом на пути развития ноосферы (В.И.Вернадский, Ле Руа, Тейяр де Шарден, 1923). В результате распространения интеллектуальных порталов Internet мог бы со временем превратится из информационного пространства в пространство знаний. В настоящее же время Internet используются, в основном, просто для получения или просмотра готовых, созданных кем-либо файлов, т.е. просто для обмена информацией. Для разработки интеллектуальных порталов могут быть использованы технологии программирования PHP, ASPX и другие.

5.1.7.2. Развитие АСК-анализа с применением теории нечетких множеств
и неклассической логики

Весьма перспективным является развитие результатов, полученных в данном исследовании, с применением аппарата нечетких множеств Заде-Коско [5] и основанной на этом аппарате нечеткой логики (которую иногда более удачно называют непрерывной или континуальной, в отличие от дискретной бинарной Аристотелевской логики или дискретной многозначной логики).

Эта перспектива основана на том, что матрицу знаний (информативностей) (таблица 6) вполне можно рассматривать как обобщенную (в смысле нечеткой логики) таблицу решений, в которой входы (факторы) и выходы (будущие состояния АОУ) связаны друг с другом не с помощью классических (Аристотелевских) импликаций, принимающих только значения: "Истина" и "Ложь", а различными значениями истинности, выраженными в битах и принимающими значения от положительного теоретически-максимально-возможного ("Максимальная степень истинности"), до теоретически неограниченного отрицательного ("Степень ложности").

Фактически это означает, что предложенная модель АСК-анализа позволяет осуществить синтез обобщенных таблиц решений для различных предметных областей непосредственно на основе эмпирических исходных данных и продуцировать на их основе огромное количество прямых и обратных правдоподобных (нечетких) логических рассуждений по неклассическим схемам с различными расчетными значениями истинности, являющимся обобщением классических импликаций.

При этом в прямых рассуждениях как предпосылки рассматриваются факторы, а как заключение – будущие состояния АОУ, а в обратных – наоборот: как предпосылки – будущие состояния АОУ, а как заключение – факторы. Степень истинности i-й предпосылки – это просто количество информации I_ij, содержащейся в ней о наступлении j-го будущего состояния АОУ. Если предпосылок несколько, то степень истинности наступления j-го состояния АОУ равна суммарному количеству информации, содержащемуся в них об этом. Количество информации в i-м факторе о наступлении j-го состояния АОУ, рассчитывается в соответствии с выражением (3.28) СТИ.

Прямые правдоподобные логические рассуждения позволяют прогнозировать степень достоверности наступления события по действующим факторам, а обратные – по заданному состоянию восстановить степень необходимости и степень нежелательности каждого фактора для наступления этого состояния, т.е. принимать решение по выбору управляющих воздействий на АОУ, оптимальных для перевода его в заданное целевое состояние.

Число вариантов подобных логических формул определяется по сути дела произведением числа сочетаний предпосылок на число сочетаний заключений. Однако, реально из этих формул имеет смысл использовать только полные, т.е. включающие все заданные предпосылки или все заданные заключения. В простейшем случае заданными могут считаться все предпосылки, или предпосылки, соответствующие факторам определенной группы, и т.д. Для развития этого направления, по-видимому, целесообразно задействовать логику предикатов.

Необходимо также отметить, что предложенная модель, основывающаяся на теории информации, обеспечивает автоматизированное формирования системы нечетких правил по содержимому входных данных, как и комбинация нечеткой логики Заде-Коско с нейронными сетями Кохонена. Принципиально важно, что качественное изменение модели путем добавления в нее новых классов не уменьшает достоверности распознавания уже сформированных классов. Кроме того, при сравнении распознаваемого объекта с каждым классом учитываются не только признаки, имеющиеся у объекта, но и отсутствующие у него, поэтому предложенной моделью правильно идентифицируются объекты, признаки которых образуют множества, одно из которых является подмножеством другого (как и в Неокогнитроне К.Фукушимы).

5.1.7.3. Динамика взаимодействующих семантических пространств и создание континуального АСК-анализа

Следующим чрезвычайно перспективным направлением развития полученных в данном исследовании результатов представляется развитие теории динамики взаимодействующих семантических пространств классов и атрибутов. С этой целью для семантических пространств и объектов в этих пространствах, т.е. векторов классов и факторов, на основе понятия "информация" предлагается определить понятия, являющиеся аналогами понятий геометрии, кинематики и динамики: это метрика, система отсчета, скорость и ускорение, путь, масса, сила, импульс и энергия, закон (в частности законы сохранения), и т.д. Предлагается получить соответствующие аналитические выражения и дать их содержательную интерпретацию и способы численного расчета.

Высказывается гипотеза, состоящая в том, что физическая картина мира (и не только физическая) является не более чем подмножеством некоторой информационной модели, в какой-то мере аналогичной той, которая предложена в данном исследовании. Это позволяет подойти к исследованию природы реальности с пониманием того, что в действительности мы исследуем не реальность, а лишь содержательные информационные модели этой реальности, основанные на нашем ограниченном опыте. Например, если прогноз поведения системы, сделанный на основании некоторой модели, адекватен, то мы получаем информацию об адекватности модели, если же нет – то новую информацию о системе, не отраженную в модели. Вторая ситуация возможна при исследовании систем после прохождения ими точки бифуркации и систем, качественно отличающихся от описываемых моделью. Учет этой новой информации в модели повышает ее адекватность и качественно расширяет область адекватного применения модели. Таким образом, количество информации о системе, полученное в процесс познания, можно измерять по степени модификации модели системы при учете в ней этой информации и приведении модели в адекватное состояние (аналогично, количество информации, записанное в структуре предмета труда, можно измерять по степени его модификации). При учете в модели незначительного количества информации происходит ее адаптация, а при учете значительного количества – синтез. Учет в теории информации эффектов системного взаимодействия альтернативных состояний (явление интерференции последствий выбора квантовых и активных объектов) приводит к обобщению понятия "информация" в рамках системной теории информации, один из вариантов которой предложен в данной работе. Подобные идеи в свое время привели к возникновению специальной теории относительности (учет свойств релятивистских свойств объектов), квантовой механики (учет квантовых свойств объектов) и нейролингвистического (НЛП) программирования. В принципе философы знали это всегда (правда не всегда признавали), но предложенный в данном исследовании подход позволяет перейти в этой области от умозрительных рассуждений к строгим расчетам, и это соответствует внутренней логике развития науки, которую здесь неуместно рассматривать подробнее.

Придание модели онтологического статуса (гипостазирование) – ошибка, которая часто совершается и в результате которой начинают считать, что "в действительности все устроено так, как в модели". Например, придание онтологического статуса объектам – дело решенное для материалистов, но для последователей остальных философских направлений этот вопрос остается открытым. Если объективное существование объектов мало у кого вызывает сомнение, то вопрос об объективном существовании интегративных структур 2-го и более высоких порядков остается открытым. Но что это за структуры? В предложенной когнитивной концепции, кластер, например, представляет собой своего рода "объект, состоящий из объектов", т.е. объект 2-го порядка. Если объект выполняет интегративную функцию по отношению к атрибутам, то кластер – по отношению к объектам. Необходимо подчеркнуть, что термин "класс" используется не только для обозначения образов уникальных объектов, но и для обозначения их кластеров, т.е. классу может соответствовать не уникальное, а обобщающее имя, в этом случае мы имеем дело с обобщенным классом. Да и кластеры могут быть не только кластерами уникальных объектов, но и обобщенных классов.

Возникает вопрос об онтологическом статусе понятия "кластер". В некоторых философских системах подобным объектам приписывался даже более высокий статус существования, чем самим объектам, например обычные объекты рассматриваются лишь как "тени" "Эйдосов" (Платон). Известны и другие понятия для обозначения объектов высоких порядков, например "архетип" (Юм), "эгрегор" (Даниил Андреев) и др. Нельзя не отметить, что в современной физике (специальной и общей теории относительности) есть подобное понятие пространственно-временного интервала, который проявляется на практике как движение объекта. Являясь объектами 2-го порядка сами кластеры в результате выполнения когнитивной операции "генерация конструктов" могут быть классифицированы по степени сходства друг с другом. Для обозначения системы двух противоположных кластеров, с "спектром" промежуточных кластеров между ними, будем использовать термин "бинарный конструкт", при этом сами противоположные кластеры будем называть "полюса бинарного конструкта". Таким образом конструкт представляет собой объект 3-го порядка. Словом "бинарный" определяется, что в данном случае полюсов у конструкта всего два, но этим самым подчеркивается, что в принципе их может быть 3, 4 и больше. Бинарный конструкт можно формально представить в виде порядковой шкалы или даже шкалы отношений, на которой градациям соответствуют кластеры, а значит и сами классы и соответствующие объекты. Конструкты с количеством полюсов больше 2 могут быть представлены графически в форме семантических сетей в которых полюса являются вершинами, а дуги имеют цвет и толщину, соответствующие степени сходства-различия этих вершин. Семантические сети можно считать также просто графической формой представления результатов кластерного анализа. По-видимому, статус существования структуры реальности, отображаемой некоторой когнитивной структурой определенного уровня интегративности тем выше, чем выше этот уровень интегративности, т.е. наивысшим статусом существования обладает Мир-в-Целом.

Аналогично кластерам и конструктам классов формируются кластеры и конструкты атрибутов. В кластеры объединяются атрибуты, имеющие наиболее сходный смысл. В качестве полюсов конструктов выступают кластеры атрибутов, противоположных по смыслу.

Бинарные конструкты классов и атрибутов представляет собой когнитивные структуры, играющие огромную роль в процессах познания. Не будет преувеличением сказать, что познание представляет собой процесс генерации, совершенствования и применения конструктов. Будем считать, что конструкт тем более совершенен и тем выше его качество, чем сильнее отличаются его полюса, т.е. чем больше диапазон его области значений.

Однако, возникает вполне закономерный вопрос о том, по какой причине в мышлении современного человека при обычных формах сознания используются лишь бинарные конструкты, причем, как правило, при их использовании редко кто вспоминает про нечеткую логику Заде, т.е. на практике промежуточные между полюсами значения вообще не рассматриваются. Представляется весьма перспективным исследовать и формализовать законы мышления, характерные для измененных (прежде всего, высших) форм сознания, разработать теорию конструктов с большим чем два дискретным количеством полюсов (многозначные конструкты), а также теорию конструктов с любым иррациональным количеством полюсов. Таким образом, будущим исследователям и разработчикам возможно предстоит обобщить предложенную в данном исследовании когнитивную концепцию и разработать на ее основе более общие математические модели "многозначного а затем и континуального АСК-анализа", в рамках которых предложенная модель получит статус частного случая – "бинарного АСК-анализа". Возможно в рамках континуального АСК-анализа удастся обнаружить новые базовые когнитивные операции и интегративные когнитивные структуры более высоких порядков, чем в предложенной когнитивной концепции и построить их математические модели.

5.1.8. Другие перспективные области применения АСК-анализа и систем искусственного
интеллекта

В перспективе предложенные методология, технология и инструментальная программная система могут быть применены, в частности, в следующих областях:

В медицине, в том числе гомеопатии, иридодиагностике, рефлексотерапии: диагностики заболеваний по их симптоматике, в том числе при массовых профилактических обследованиях населения как с выездом в район обследования или на предприятие, так и без личного присутствия пациентов; сжатия диагностической информации, содержащейся в медицинской литературе и архивах историй болезни; проведения научных исследований по выявлению причинно–следственных зависимостей между клинической картиной, применяемыми лечебными средствами (например, лекарственными) и методами лечения, с одной стороны, и лечебным эффектом, с другой, мониторинга состояний пациентов.

В профессиональной диагностике и профориентации в учебных заведениях, на предприятиях в отделах кадров, в центрах занятости населения (на биржах труда и в службах трудоустройства). Для психосоциальной диагностики и анализа общественного мнения, компьютерной обработки и интерпретации результатов социологических исследований (public relations). Для тестирования предметной обычности учащихся и определения решаемости контрольных заданий.

Для криминогенной профилактики физических и юридических лиц, выявления и прогнозирования "зон риска", в том числе в налоговых, финансовых и других контролирующих органах, для криминалистической и психофизиологической идентификации личности. Для классификации и типологизации преступлений, формализации фабулы (почерка), нахождения аналогов преступлений, а также автоматизированного поиска ранее проведенных проверок, в которых были получены аналогичные результаты.

Для диагностики способностей, в том числе экстрасенсорных и других парапсихологических способностей, косвенного измерения уровня развития сознания, интеллектуальной и эмоциональной сферы, способностей к специальным видам деятельности, связанных с риском, высокой ответственностью, работой на высоте, под землей, под водой, с применением оружия, в экстремальных ситуациях и т.п. Для автоматизированного синтеза образа объекта по его фрагментам, полученным с помощью подсознательного информационного канала, в том числе при получении одной и той же информации многими людьми, ни один из которых в явной и целостной форме не осознает ее; для количественного сравнения и идентификации образов, полученных в результате дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции, с образами – мишенями. Для синтеза образа объекта – мишени (и количественного его сравнения с оригиналом) при индивидуальном и коллективном восприятии по каналам телепатии, неклассической дистанционной перцепции, ретрогниции и прекогниции.

Для атрибуции анонимных и псевдонимных текстов, т.е. для установления вероятностного авторства текста или его тематической или иной принадлежности по незначительным, поврежденным, неполным и несвязанным фрагментам. В этом случае система распознавания работает как дескрипторная информационно-поисковая система с автоматическим формированием дескрипторов и поиску по нечеткому или некорректному запросу (на естественном языке, причем какой этот язык: русский, английский или какой-либо другой – роли не играет).

Для автоматической классификации химических веществ по их составу или внешним признакам. Для вероятностной идентификации элементов в смесях и при неполном или некачественном их анализе с помощью химических тестов, спектральных методов, ядерно-магнитного резонанса.

Для формирования обобщенных образов различных видов недвижимости и сопоставления конкретных объектов с этими образами в целях оценки недвижимости (развитие метода сравнительных продаж). Для разработки и применения стандарта земель в земельном кадастре.

Для автоматической классификации сортов растений и пород животных по их внешним, анатомическим, физиологическим и другим признакам, а также на основе измерения генетического расстояния.

Для прогнозирования месторождений полезных ископаемых по внешним сопутствующим признакам, в том числе и установленным с помощью биолокации.

Для синтеза образов подсознательно воспринимаемых объектов, признаки которых установлены (выведены на уровень сознания) с помощью биолокации.

Для долгосрочного и оперативного прогнозирования изменений погодных факторов, для регионов, для которых известны суточные значения этих факторов за достаточный период времени.

Для выявления влияния любых технологических приемов и условий на качество и количество хозяйственных результатов. Для анализа и прогнозирования ситуаций на сельскохозяйственном секторе натурального и фондового рынка: ценовой мониторинг и прогнозирование цен и объемов продаж продукции растениеводства, птицеводства и животноводства, а также ценных бумаг; макроэкономический анализ.

Косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников службы безопасности, других служб банка (при этом выявляются сотрудники – "опора фирмы" и "зоны риска"). Прогнозирование остатков и движения средств на счетах филиалов банка и на счетах клиентов. Прогнозирование развития фондового рынка, других сегментов рынка. Косвенная оценка рисков страхования, кредитования, инвестирования, бизнеса, других форм взаимодействия юридических и физических лиц. Косвенная профессиональная идентификация, прогнозирование успешности работы и совместимости сотрудников различных служб фонда (при этом выявляются сотрудники – "опора фирмы", а также "зоны риска"). Косвенная профессиональная идентификация и прогнозирование успешности работы клиентов фонда по распределяемым профессиям и специальностям.

Прогнозирование развития рынка труда и уровня безработицы, других сегментов рынка.

Для решения задач распознавания объектов и их состояний по признакам, в том числе и при неполном или искаженном описании. Для изучения динамики и территориальных зависимостей обобщенных образов классов распознавания. Для выявления и исследования причинно – следственных связей между событиями (признаками, технологией, составом) и их следствиями (объектами, состояниями, свойствами, эффективностью) и др.

Для аналитической обработки данных экологического мониторинга (на примере Черного моря): разработка оптимального формализованного паспорта для экологического мониторинга и экологического зонирования (районирования) побережья Черного моря; экологическая паспортизация и зонирование побережья Черного моря; разработка информационных портретов экологических зон побережья; их классификация, обобщение и сопоставительный анализ; комплексные и специальные, регламентные и инновационные аналитические исследования по данным экологического мониторинга побережья Черного моря; исследование влияния факторов различного происхождения (геофизических и биосферных; антропогенных; рекреационных и других экологических мер и технологий) на экологическое состояние побережья Черного моря; исследование динамики экологического состояния побережья Черного моря в связи с динамикой влияющих на него факторов. Оперативное и долгосрочное прогнозирование развития экологического состояния побережья Черного моря; разработка методик подбора персонала экологических служб: оценка индивидуальных качеств сотрудников; оптимальный подбор групп по совместимости; прогнозирование успешности профессиональной деятельности в различных областях; прогнозирование рисков нежелательных проявлений; косвенная оценка рисков инвестирования, страхования, кредитования, бизнеса, других форм деятельности и взаимодействия юридических и физических лиц, в том числе в области экологической деятельности; организация Информационно–аналитического центра Public Relations, для проведения систематических (регламентных) и заказных исследований по изучению и формированию мнения различных групп населения по вопросам экологии ("экологического сознания"), а также для участия в выполнении работ по вышеупомянутым проектам; изучение аудитории и роли различных средств массовой информации в освещении экологической проблематики и формировании экологического сознания у различных групп населения.

Резюме

1. Предлагается рассматривать автоматизированный системный анализ, структурированный до уровня базовых когнитивных операций, как автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ). Приведены различные подходы к оценке экономической эффективности методологии, методов и методик АСК-анализа, при этом:

– АСК-анализ рассматривается как возможная системная основа конструирования геоинформационных технологий в АПК;

– программное обеспечение АСК-анализа рассматривается как инструментарий, обеспечивающий интеллектуальную подготовку данных для геоинформационных технологий;

– геоинформационные технологии, основанные на использовании данных АСК-анализа, позволяют повысить эффективность производства, снизить издержки и обеспечить совокупный эффект, выражающийся в повышении продуктивности и качества продукции и экономии агротехнологических ресурсов.

Таким образом, АСК-анализ представляет собой методологический базис, а реализованный в программном виде – и инструментарий геоинформационной технологии оптимального размещения породно-сортового состава плодовых культур в ландшафте с присущими ему почвенно-климатическими ограничениями, что в практике их реализации дает расчетный эффект.

2. На основе метода научной индукции обоснована возможность корректного расширения области применения АСК-анализа не только в АПК, но и в других предметных областях.

3. Описаны перспективы применения предложенных технологий АСК-анализа в следующих предметных областях: управление технологиями; экономика; психология; социология и политология; маркетинговые, рекламные, социально-психологические исследования; правоохранительная сфера; Internet (создание многоагентных распределенных систем обнаружения, накопления и использования знаний по различным предметным областям). Приведены другие перспективные области. В частности отмечаются перспективные применения для: атрибуции анонимных и псевдонимных текстов (реализовано в системе "Эйдос"); контент-анализа (реализовано в системе "Эйдос"); синтеза интеллектуальных дескрипторных информационно-поисковых систем с интерфейсом запросов на естественном языке (реализовано в системе "Эйдос"); идентификации и классификации изображений по их вербальным описаниям; формирования обобщенных фотороботов лиц по направлениям деятельности и идентификации с ними; применения в области психографологии и дерматоглифики, и т.д. Кроме того, рассматриваются ограничения предложенного варианта АСК-анализа и рассматриваются вопросы его развития (путем преодоления указанных ограничений) с применением теории нечетких множеств и неклассической логики. В частности выдвигается идея обобщения понятия конструкта путем введения многополюсных конструктов.

4. Основной вывод данного раздела состоит в том, что обоснованным выглядит предположение об универсальности предложенной методологии, специального программного инструментария, технологии и методики АСК-анализа и возможности их применения в различных предметных областях, в которых накапливаются факты и производятся их обобщение и анализ, а также выполняются другие операции, связанные с процессами познания и управления, получившие в данном исследовании аббревиатуру БКОСА.

5.2. Перспективы развития интерфейсов: интеллектуальные и дистанционные интерфейсы, виртуальные устройства ввода-вывода

5.2.1. Интеллектуальные интерфейсы. Использование биометрической информации о пользователе в управлении системами

5.2.1.1. Идентификация и аутентификация личности по почерку. Понятие клавиатурного почерка

Рассмотрим, в чем заключается различие между двумя формами представления одного и того же текста: рукописной и печатной. При этом могут исследоваться и сравниваться как сам процесс формирования текста, так и его результаты, т.е. уже сформированные тексты.

При исследовании уже сформированных текстов обнаруживается, что главное отличие рукописного текста от печатного состоит в значительно большей степени вариабельности начертаний одной и той же буквы разными людьми и одним и тем же человеком в различных состояниях, чем при воспроизведении тех же букв на различных пишущих машинках и принтерах.

Почерком будем называть систему индивидуальных особенностей начертания и динамики воспроизведения букв, слов и предложений вручную различными людьми или на различных устройствах печати.

В рукописной форме начертание букв является индивидуальным для каждого человека и зависит также от его состояния, хотя, конечно, в начертаниях каждой конкретной буквы всеми людьми безусловно есть и нечто общее, что и позволяет идентифицировать ее именно как данную букву при чтении.

К индивидуальным особенностям рукописного начертания букв в работе [30] отнесено 13 шкал с десятками градаций в каждой.

В печатной форме вариабельность начертания букв значительно меньше, чем в рукописной, но все же присутствует, особенно на печатных машинках, барабанных, знакосинтезирующих и литерных принтерах.

В СССР печатные машинки при продаже регистрировались и образец печати всех символов вместе с паспортными данными покупателя направлялся в "компетентные" органы. Это позволяло установить на какой машинке и кем напечатан тот или иной материал. Считается, что принтер тем лучше, чем меньше у него индивидуальных особенностей, т.е. чем ближе реально распечатываемые им тексты к некоторому идеалу – стандарту. Современные лазерные и струйные принтеры в исправном состоянии (новый барабан и картридж) практически не имеют индивидуальных особенностей.

На современных компьютерах основным устройством ввода текстовой информации является клавиатура. Результат ввода текста в компьютер с точки зрения начертания букв, слов и предложений не имеет особых индивидуальных особенностей (если не считать частот использования различных шрифтов, кеглей, жирностей, подчеркиваний и других эффектов, изменяющих вид текста). Поэтому необходимо ввести понятие клавиатурного почерка, под которым будем понимать систему индивидуальных особенностей начертаний и динамики воспроизведения букв, слов и предложений на клавиатуре.

5.2.1.2. Соотношение психографологии
и атрибуции текстов

Таким образом, любой текст содержит не только ту информацию, для передачи которой его собственно и создавали, но и информацию о самом авторе этого текста и о технических средствах и технологии его создания.

Существует целая наука – "Психографология", которая ставит своей задачей получение максимального количества информации об авторах текстов на основе изучения индивидуальных особенностей их почерка.

В настоящее время в России действует институт графологии. На сайте этого института http://graphology.boom.ru можно познакомится с тем, что такое графология, с ее историей и задачами, которые она позволяет решать сегодня. Графологическое исследование имеет значительное преимущество перед простым тестированием или собеседованием, поскольку нет необходимости информировать человека, чей почерк подвергается изучению о производимых исследованиях.

Но текст представляет собой не просто совокупность букв, а сложную иерархическую структуру, в которой буквы образуют лишь фундамент пирамиды, а на более высоких ее уровнях находятся слова, предложения, и другие части текстов различных размеров, обладающие относительной целостностью и самостоятельностью (абзацы, параграфы, главы, части, книги).

Понятие почерка акцентирует внимание именно на начертании и динамике воспроизведения букв и слов. При этом в понятие почерка не входят индивидуальные особенности текстов, обнаруживаемые на более высоких уровнях иерархической организации текстов, например: частоты употребления тех или иных слов и словосочетаний, средние длины предложений и абзацев, и т.п. Но именно эти индивидуальные особенности текстов исследуются и используются при атрибуции анонимных и псевдонимных текстов (определении их вероятного авторства) и датировки.

Соответственно и текст может представлять для читателя интерес по крайней мере с трех точек зрения:

1. Как источник информации о том, о чем говорит автор, т.е. о предмете изложения.

2. Как источник информации о самом авторе.

3. Как источник информации о предмете изложения и об авторе.

В этом смысле читать Пушкина в рукописи может быть значительно интереснее, чем в взяв томик с полки. Это объясняется просто: в томике есть лишь сам результат работы поэта и выхолощена вся информация о процессе, т.е. о самом поэте, содержащаяся в почерке, способе размещения текста на листе, порядке и динамике его формирования, различных вариантах и ассоциациях, возникавших в процессе создания произведения.

Таким образом, система, оснащенная интеллектуальным интерфейсом, может вести по-разному в зависимости от результатов идентификации пользователя, его профессионального уровня и текущего психофизиологического состояния.

5.2.1.3. Идентификация и аутентификация личности пользователя компьютера по клавиатурному почерку

Рассмотрим подробнее некоторые вопросы идентификации пользователей по клавиатурному почерку. При этом мы будем самым существенным образом основываться на работе: Завгородний В.В. и Мельников Ю.Н. Идентификация по клавиатурному почерку, "Банковские Технологии" №9, 1998 [30].

Проблемы идентификации и аутентификации пользователей компьютеров являются актуальными в связи с все большим распространением компьютерных преступлений. Использование для идентификации клавиатурного почерка является одним из направлений биометрических методов идентификации личности.

Подобные системы не обеспечивают такую же точность распознавания, как системы идентификации по отпечаткам пальцев или по рисунку радужной оболочки глаз, но имеют то преимущество, что система может быть полностью скрыта от пользователя, т. е. он может даже не подозревать о наличии такой системы контроля доступа.

5.2.1.3.1. Варианты постановки задачи распознавания клавиатурного почерка

Аутентификация – это проверка, действительно ли пользователь является тем, за кого себя выдает. При этом пользователь должен предварительно сообщить о себе идентификационную информацию: свое имя и пароль, соответствующий названному имени.

Идентификация – это установление его личности.

И идентификация, и аутентификация являются типичными задачами распознавания образов, которое может проводиться по заранее определенной или произвольной последовательности нажатий клавиш.

5.2.1.3.2. Характеристики клавиатурного почерка

При вводе информации пользователь последовательно нажимает и отпускает клавиши, соответствующие вводимому тексту. При этом для каждой нажимаемой клавиши можно фиксировать моменты нажатия и отпускания.

На IBM-совместимых персональных компьютерах на следующую клавишу можно нажимать до отпускания предыдущих, т.е. символ помещается в буфер клавиатуры только по нажатию клавиши, тогда как аппаратные прерывания от клавиатуры возникают и при нажатии, и при отпускании клавиши.

Основной характеристикой клавиатурного почерка следует считать временные интервалы между различными моментами ввода текста:

– между нажатиями клавиш;

– между отпусканиями клавиш;

– между нажатием и отпусканием одной клавиши;

– между отпусканием предыдущей и нажатием следующей клавиши.

Кроме того, могут учитываться производные от временных интервалов вторичные показатели, например такие как скорость и ускорение ввода.

5.2.1.3.3. Математические методы распознавания
клавиатурного почерка

В литературе описано четыре математических подхода к решению задачи распознавания клавиатурного почерка пользователя ЭВМ:

– статистический;

– вероятностно-статистический;

– на базе теории распознавания образов и нечеткой логики;

– на основе нейросетевых алгоритмов.

За более подробным анализом подходов к использованию компьютерного почерка для идентификации и аутентификации пользователей компьютеров отсылаем к в вышеназванной работе.

5.2.1.4. Прогнозирование ошибок оператора
по изменениям в его электроэнцефалограмме

В 2004 году Институтом психологии РАН, Институтом Высшей Нервной Деятельности и Нейрофизиологии РАН, Высшей Школой Экономики и Кубанским государственном аграрным университетом (Щукин Т.Н., Дорохов В. Б., Лебедев А.Н., Луценко Е.В.) проведены исследования, продемонстрировавшие принципиальную возможность прогнозирования ошибок оператора при работе с клавиатурой, типа "ошибочное нажатие клавиши", "ошибочное ненажатие клавиши" и т.п. по изменениям в его электроэнцефалограмме (ЭЭГ). При этом для обработки информации успешно была применена система "Эйдос" [120, 139-141].

Эти работы в перспективе позволяют создать интеллектуальные высоконадежные интерфейсы, обеспечивающие решение этих и ряда других задач идентификации и прогнозирования состояния оператора в режиме реального времени, т.е. непосредственно в процессе его работы с системой. При этом система в своей работе будет гибко учитывать текущее и прогнозируемое состояние оператора, что может проявляться в адаптации как алгоритмов работы, так и вида и содержания интерфейса.

Эти работы дополняют возможности заблаговременного отбора операторов, обладающих свойствами, необходимыми для высоко ответственных работ в экстремальных ситуациях [10, 186, 187, 247].

5.2.2. Системы с биологической обратной связью

5.2.2.1. Общие положения

Системами с биологической обратной связью (БОС) будем называть системы, поведение которых зависит от психофизиологического (биологического) состояния пользователя.

Это означает, что в состав систем с БОС в качестве подсистем входят информационно-измерительные системы и системы искусственного интеллекта.

Съем информации о состоянии пользователя осуществляется с помощью контактных и/или дистанционных датчиков в режиме реального времени с применением транспьютерных или обычных карт (плат) с аналого-цифровыми преобразователями (АЦП).

При этом информация может сниматься по большому количеству каналов – показателей (количество которых обычно кратно степеням двойки), подавляющее большинство которых обычно являются несознаваемыми для пользователя. Это является весьма существенным обстоятельством, т.к. означает, что системы БОС позволяют вывести на уровень сознания обычно ранее не осознаваемую информацию о состоянии своего организма, т.е. расширить область осознаваемого. А это значит, что у человека появляются условия, обеспечивающие возможность сознательного управления своими состояниями, ранее не управляемыми на сознательном уровне, что является важным эволюционным достижением технократической цивилизации.

Передача информации от блока съема информации к АЦП-карте может также осуществляться либо по проводной связи, либо дистанционно с использованием каналов инфракрасной или радиосвязи.

Приведем три примера применения подобных систем:

1. Мониторинг состояния сотрудников на конвейере с целью обеспечения высокого качества продукции.

2. Компьютерные тренажеры, основанные на БОС, для обучения больных с функциональными нарушениями управлению своим состоянием.

3. Компьютерные игры с БОС.

5.2.2.2. Мониторинг состояния сотрудников сборочного конвейера с целью обеспечения высокого качества продукции

Известно, что одной из основных причин производственного брака является ухудшение состояния сотрудников. Но сотрудники не всегда могут вовремя заметить это ухудшение, т.к. самооценка (самочувствие) обычно запаздывает по времени за моментом объективного ухудшения состояния. Поэтому является актуальным своевременное обнаружение объективного ухудшения параметров и адекватное реагирование на него.

С помощью систем БОС это достигается тем, что:

1. Каждому сотруднику одевается на руку браслет с компактным устройством диагностики ряда параметров, например таких, как:

– частота и наполнение пульса;

– кожно-гальваническая реакция;

– температура;

– давление;

– пототделение.

2. Это же устройство и периодически передает значения данных параметров на компьютер по радиоканалу.

3. Параметры от каждого сотрудника накапливаются в базе данных системы мониторинга на сервере, а также анализируются в режиме реального времени с учетом текущего состояния и динамики, в т.ч. вторичных (расчетных) показателей.

4. Когда параметры выходят за пределы коридора "нормы" или по их совокупности может быть поставлен диагноз, – сотрудник оперативно снимается с рабочего места и заменяется другим из резерва, а затем, при наличии показаний, направляется на лечение.

5.2.2.3. Компьютерные тренажеры, основанные на БОС, для обучения больных навыкам управления своим состоянием

Некоторыми процессами в своем организме мы не можем управлять не потому, что у нас нет рычагов управления, а лишь потому, что мы их не знаем, не имеем навыков их использования и не знаем результатов их применения. Но ключевой проблемой, без решения которой невозможно управление, является отсутствие быстрого и надежного, адекватного по содержанию канала обратной связи.

Все эти проблемы снимаются системами БОС:

– на экран компьютера в наглядной и легко интерпретируемой форме в режиме реального времени выводится информация о состоянии какой-либо подсистемы организма, например, об уровне pH (кислотности) в желудке;

– в качестве рычагов управления пациенту предлагается применить метод визуализации тех или иных образов, которые сообщаются врачом;

– когда пациент ярко зрительно представляет заданные образы, то при этом он обнаруживает, что кривая кислотности на экране начинает ползти вверх или вниз в прямом соответствии с тем, что именно он себе представляет.

Через пару недель подобных тренировок, проводимых по 15-20 минут через день пациент приобретает такой уровень навыков управления ранее не осознаваемыми процессами в своем организме, которых Хатха-йоги добиваются за многие годы упорных тренировок под руководством профессиональных опытных и ответственных наставников (Гуру). Причем скоро пациент начинает понимать, когда необходимо повысить или понизить кислотность и без компьютера с системой БОС и может делать это прямо в той обстановке, в которой возникла такая необходимость. Столь высокая эффективность метода БОС объясняется высокой скоростью, наглядностью и адекватностью обратной связи, что является одним из основных факторов, влияющих на эффективность формирования навыков управления своим состоянием.

Имеется информация, что такими методами могут лечиться или облегчаться многие заболевания, вплоть до диабета, причем не только на стадии функциональных нарушений, но даже и при наличии органических изменений.

5.2.2.3. Компьютерные игры с БОС
(ментальные игры)

В последнее время появляется все больше компьютерных игр, включающих элементы БОС. При этом от психофизиологического состояния игрока может зависеть, например, и развитие сценария, и точность прицеливания при использовании оптического прицела.

В этих играх часто создаются ситуации, в которых человеку нужно быстро принимать и реализовать решения, при этом цена ошибки, а значит и психическая напряженность, и волнение игрока, постоянно увеличиваются. Этим самым создается экстремальная ситуация, напряженность которой все больше возрастает. В этих условиях лучших результатов достигает тот, у кого "крепче нервы", кто лучше может управлять собой в экстремальных ситуациях.

Поэтому игры с элементами БОС можно считать своего рода тренажерами по формированию и совершенствованию навыков адекватного поведения в экстремальных ситуациях.

Здесь необходимо отметить один очень существенный момент. В обычной реальности развитие событий зависит не непосредственно от нашего психофизиологического состояния, а лишь от того, как оно проявляется в наших действиях. В случае же виртуальной реальности развитие сценария игры может зависеть непосредственно от состояния игрока. Таким образом, в виртуальной реальности само сознательное (произвольное) или несознательное (непроизвольное) изменение нашего состояния по сути дела является действием. Аналогичная ситуация в обычной реальности может иметь место при высших формах сознания и проявлении сверхспособностей.

5.2.3. Системы с семантическим резонансом. Компьютерные Y-технологии и интеллектуальный подсознательный интерфейс

Системами с семантическим резонансом будем называть системы, поведение которых зависит от состояния сознания пользователя и его психологической реакции на смысловые стимулы.

Это означает, что в состав систем с семантическим резонансом, также как и систем с БОС, в качестве подсистем входят информационно-измерительные системы и системы искусственного интеллекта, аналогично осуществляется и съем информации о состоянии пользователя.

Различие между системами с БОС и с семантическим резонансом состоит в том, что в первом случае набор снимаемых параметров и методы их математической обработки определяются необходимостью идентификации биологического состояния пользователя, тогда как во втором – его реакции на смысловые стимулы (раздражители).

В частности, имеется возможность по наличию в электроэнцефалограмме так называемых вызванных потенциалов [62] установить реакцию человека на стимул: заинтересовался он или нет.

Здесь принципиально важно, что вызванные потенциалы после предъявления стимула по времени возникают гораздо раньше, чем его осознание.

Из этого следует ряд важных выводов:

1. Если это осознание не наступает по каким-либо причинам, то вызванные потенциалы все равно с очень высокой достоверностью позволяют прогнозировать ту реакцию, которая была бы у человека, если бы информация о стимуле проникла в его сознание (причинами, по которым зрительный образ стимула может не успеть сформироваться и проникнуть в сознание пользователя, могут быть, например, его очень сильную зашумленность, фрагментарность или слишком короткое время его предъявления).

2. Реакция на стимул на уровне вызванных потенциалов не подвергается критическому анализу и корректировке на уровне сознания, т.е. является гораздо более "искренней" и "откровенной", адекватной и достоверной, чем сознательные ответы на опросник с тем же самым стимульным материалом (сознательные ответы зависят от мотивации, коньюктуры и массы других обстоятельств).

3. Для получения информации о подсознательной реакции пользователя на стимульный материал он может предъявляться в значительно более высоком темпе, чем при сознательном тестировании.

4. При подсознательном тестировании пользователь может даже не знать о том, что оно проводится.

Все это в совокупности означает, что системы с семантическим резонансом позволяют получить и вывести на уровень сознания обычно ранее не осознаваемую адекватную информацию о состоянии своего сознания, систем мотивации, целеполагания, ценностей и т.д., т.е. расширить область осознаваемого. Это позволяет создать качественно более благоприятные условия для управления состоянием сознания, чем ранее, что является важным эволюционным достижением технократической цивилизации.

Системы с семантическим резонансом могут эффективно использоваться в ряде направлений:

– психологическое и профессиональное тестирование, подбор персонала, в т.ч. для действий в специальных условиях и в измененных формах сознания;

– модификация сознания, систем мотиваций, целеполагания, ценностей и др. (компьютерное нейролингвистическое программирование: "компьютерные НЛП-технологии");

– компьютерные игры с системами семантической обратной связи.

5.2.4. Системы виртуальной реальности
и критерии реальности. Эффекты присутствия, деперсонализации и модификация сознания пользователя

5.2.4.1. Классическое определение системы
виртуальной реальности

ВИРТУАЛЬНАЯ РЕАЛЬНОСТЬ (ВР) – модельная трехмерная (3D) окружающая среда, создаваемая компьютерными средствами и реалистично реагирующая на взаимодействие с пользователями (http://dlc.miem.edu.ru/newsite.nsf/docs/CSD309).

Технической базой систем виртуальной реальности являются современные мощные персональные компьютеры и программное обеспечение высококачественной трехмерной визуализации и анимации. В качестве устройств ввода-вывода информации в системах ВР применяются виртуальные шлемы с дисплеями (HMD), в частности шлемы со стереоскопическими очками, и устройства 3D-ввода, например, мышь с пространственно управляемым курсором или "цифровые перчатки", которые обеспечивают тактильную обратную связь с пользователем.

Совершенствование систем виртуальной реальности приводит ко все большей изоляции пользователя от обычной реальности, т.к. все больше каналов взаимодействия пользователя с окружающей средой замыкаются не на обычную, а на виртуальную среду – виртуальную реальность, которая, при этом, становится все более и более функционально-замкнутой и самодостаточной.

Создание систем ВР является закономерным следствием процесса совершенствования компьютерных систем отображения информации и интерфейса управления.

При обычной работе на компьютере монитор занимает не более 20% поля зрения пользователя. Системы ВР перекрывают все поле зрения.

Обычные мониторы не являются стереоскопическими, т.е. не создают объемного изображения. Правда, в последнее время появились разработки, которые, позволяют преодолеть это ограничение (достаточно сделать поиск в yandex.ru по запросу "Стереоскопический монитор"). Системы ВР изначально были стереоскопическими.

Звуковое сопровождение, в том числе со стерео и квадро-звуком, сегодня уже стали стандартом. В системах ВР человек не слышит ничего, кроме звуков этой виртуальной реальности.

В некоторых моделях систем виртуальной реальности пользователи имеют возможность восприятия изменяющейся перспективы и видят объекты с разных точек наблюдения, как если бы они сами находились и перемещались внутри модели.

Если пользователь располагает более развитыми (погруженными) устройствами ввода, например, такими, как цифровые перчатки и виртуальные шлемы, то модель может даже надлежащим образом реагировать на такие действия пользователя, как поворот головы или движение глаз.

Необходимо отметить, что в настоящее время системы виртуальной реальности развиваются очень быстрыми темпами и явно выражена тенденция проникновения технологий виртуальной реальности в стандартные компьютерные технологии широкого применения.

Развитие этих и других подобных средств привело к появлению качественно новых эффектов, которые ранее не наблюдались или наблюдались в очень малой степени:

– эффект присутствия пользователя в виртуальной реальности;

– эффект деперсонализации и модификации самосознания и сознания пользователя в виртуальной реальности.

5.2.4.2. "Эффект присутствия" в виртуальной реальности

Эффект присутствия – это создаваемая для пользователя иллюзия его присутствия в смоделированной компьютером среде, при этом создается полное впечатление "присутствия" в виртуальной среде, очень сходное с ощущением присутствия в обычном "реальном" мире.

При этом виртуальная среда начинает осознаваться как реальная, а о реальной среде пользователь на время как бы совершенно или почти полностью "забывает". При этом технические особенности интерфейса также вытесняются из сознания, т.е. мы не замечаем этот интерфейс примерно так же, как собственное физическое тело или глаза, когда смотрим на захватывающий сюжет. Таким образом, реальная среда замещается виртуальной средой.

Исследования показывают, что для возникновения и силы эффекта присутствия определяющую роль играет реалистичность движения различных объектов в виртуальной реальности, а также убедительность реагирования объектов виртуальной реальности при взаимодействии с ними виртуального тела пользователя или других виртуальных объектов. В то же время, как это ни странно, естественность вида объектов виртуальной среды играет сравнительно меньшую роль.

5.2.4.3. Применения систем виртуальной
реальности

Системы виртуальной реальности уже в настоящее время широко применяется во многих сферах жизни.

Одними из первых технологии виртуальной реальности были применены НАСА США для тренировки пилотов космических челноков и военных самолетов, при отработке приемов посадки, дозаправки в воздухе и т.п.

Самолет-невидика "Стелс" вообще управляется пилотом, практически находящемся в виртуальной реальности.

Из виртуальной реальности человек управляет роботом, выполняющим опасную или тонкую работу.

Технология Motion Capture, позволяет дистанционно "снять" движения с человека и присвоить их его трехмерной модели, что широко применяется для создания компьютерных игр и анимации рисованных персонажей в фильмах.

Особенно эффективно применение виртуальной реальности в рекламе, особенно в Интернет-рекламе на стадии информирования и убеждения.

С использованием виртуальной реальности можно показывать различные помещения, например, совершить виртуальную экскурсию по музею, учебному заведению, дому, коттеджу или местности (прогулка по Парижу от туристической фирмы).

Во всех этих приложениях важно, что в отличие от трехмерной графики, виртуальная реальность обеспечивает эффект присутствия и личного участия пользователя в наблюдаемых им событиях.

5.2.4.4. Модификация сознания и самосознания пользователя в виртуальной реальности

Сегодня уже для всех вполне очевидно, что виртуальная реальность может с успехом использоваться для развлечений, ведь она помогает представить себя в другой роли и в другом обличии. Однако в действительности этот эффект связан с модификацией "Образа Я", т.е. сознания и самосознания пользователя. Это значит, что последствия этого в действительности значительно серьезнее, чем обычно представляют, и далеко выходит за рамки собственно развлечений.

Как показано автором в ряде работ, приведенных на сайте http://Lc.kubagro.ru, форма сознания и самосознания человека определяются тем, как он осознает себя и окружающее, т.е. тем:

– что он осознает, как объективное, субъективное и несуществующее;

– с чем он отождествляет себя и что осознает как объекты окружающий среды.

Очевидно, что разработчики новейших компьютерных технологий совершенно неожиданно вторглись в абсолютно новую для себя сферу исследования измененных форм сознания, и далеко идущие системные последствия этого ими, как и вообще научным сообществом, пока еще очень мало осознаны.

Еще в 1979-1981 годах автором и Л.А.Бакурадзе были оформлены заявки на изобретение компьютерной системы, выполняющей все трудовые функции физического тела, обеспечивающую управление с использованием дистанционного мысленного воздействия, т.е. микротелекинеза. По мнению автора телекинез представляет собой управление физическими объектами путем воздействия на них непосредственно с высших планов без использования физического тела, т.е. тем же способом, с помощью которого любой человек, осознает он это или нет, управляет своим физическим телом. Были предложены технические и программные решения и инженерно – психологические методики. Система предлагалась адаптивной, т.е. автоматически настраивающейся на индивидуальные особенности, "почерк" оператора и его состояние сознания, с плавным переключением на дистанционные каналы при повышении их надежности (которая измерялась автоматически) и могла одновременно с выполнением основной работы выступать в качестве тренажера. Человек, начиная работу с системой в обычной форме сознания с использованием традиционных каналов (интерфейса), имея мгновенную адекватную по форме и содержанию обратную связь об эффективности своего телекинетического воздействия, должен быстро переходить в форму сознания, оптимальную для использования телекинеза в качестве управляющего воздействия.

5.2.4.5. Авторское определение системы
виртуальной реальности

С учетом вышесказанного, предлагается следующее определение виртуальной реальности.

Система виртуальной реальности (ВР) – это система, обеспечивающая:

1. Генерацию полиперцептивной модели реальности в соответствии с математической моделью этой реальности, реализованной в программной системе.

2. Погружение пользователя в модель реальности путем подачи на все или основные его перцептивные каналы – органы восприятия, программно-управляемых по величине и содержанию воздействий: зрительного, слухового, тактильного, термического, вкусового и обонятельного и других.

3. Управление системой путем использования виртуального "образа Я" пользователя и виртуальных органов управления системой (интерфейса), на которые он воздействует, представляющие собой зависящую от пользователя часть модели реальности.

4. Реалистичную реакцию моделируемой реальности на виртуальное воздействие и управление со стороны пользователя.

5. Разрыв отождествления пользователя со своим "Образом Я" из обычной реальности (деперсонализация), и отождествление себя с "виртуальным образом Я", генерируемым системой виртуальной реальности (модификация сознания и самосознания пользователя).

6. Эффект присутствия пользователя в моделируемой реальности в своем "виртуальном образе Я", т.е. эффект личного участия пользователя в наблюдаемых виртуальных событиях.

7. Положительные результаты применения критериев реальности, т.е. функциональную замкнутость и самодостаточность виртуальной реальности, вследствие чего никакими действиями внутри виртуальной реальности, осуществляемыми над ее объектами, в т.ч. объектами виртуального интерфейса, с помощью своего виртуального тела, невозможно установить, "истинная" эта реальность или виртуальная.

5.2.4.6. Критерии реальности при различных формах сознания и их применение
в виртуальной реальности

В этой связи вспоминается ставший уже классическим первый фильм "Матрица", в котором Морфей, обращаясь к Нео, произносит свою знаменитую фразу: "Сейчас я покажу тебе, как выглядит окончательная истинная реальность". Эта фраза сразу вызвала у меня массу ассоциаций и вопросов, в частности:

1. А каковы критерии реальности?

2. А вдруг и эта реальность, которую Морфей назвал окончательной, истинной, в действительности является не более, чем симулятором следующего иерархического уровня, так сказать более фундаментальным симулятором?

Здесь возникает сложный мировоззренческий вопрос о том, возможно ли хотя бы в принципе находясь в виртуальной реальности не выходя за ее пределы установить, что ты находишься именно в виртуальной, а не истинной реальности, или это возможно сделать только задним числом, после выхода из виртуальной реальности и перехода в истинную реальность?

Итак, каковы же критерии реальности?

По нашему мнению, прежде всего это самосогласованность реальности, т.е. получение одной и той же информации качественно различными способами и по различным каналом связи (принцип наблюдаемости):

– согласованность реальности самой с собой во времени;

– согласованность и взаимное подтверждение информации от различных органов восприятия, которые обычно реагируют на различные формы материи и часто являются парными (зрение, слух, обоняние) и расположенными в различных точках пространства.

Например, мы не только что-то видим, но и слышим, и осязаем, и можем попробовать его на вкус и ощутить запах и все эти восприятия ОТ РАЗЛИЧНЫХ ОРГАНОВ ЧУВСТВ соответствуют друг другу и означают, что перед нами некий определенный объект, а не галлюцинация или визуализация. Согласованная и взаимно подтверждающая информация с различных органов чувств, в соответствии с принципом наблюдаемости, также может рассматриваться как повышающая достоверность и адекватность восприятия.

В современных компьютерных играх мы не только видим довольно качественную визуализацию, но и соответствующее реалистичное звуковое сопровождение. А в системах виртуальной реальности – визуализация стереоскопическая (то, что мы видим РАЗНЫМИ глазами как бы с разных точек в ПРОСТРАНСТВЕ также взаимно подтверждается), а также появляется тактильный канал с обратной связью, который позволяет ощутить даже твердость, вес и температуру моделируемого в виртуальной реальности объекта. Все это вместе уже создает на столько высокую степень реалистичности, что может возникнуть эффект присутствия в виртуальной реальности, деперсонализация и отождествление с измененным образом Я, моделируемым в виртуальной реальности (переход в измененную форму сознания).

Представим, что эти сформулированные критерии реальности не выполняются, т.е. нарушается ее самосогласованность. Как и в чем это может проявляться?

По-видимому, как своего рода "сбои" и различные "нарушения физических законов" и несогласованности в виртуальной реальности:

– "зацикливание" событий, как на заезженной пластинке, т.е. их многократное повторное осуществление без каких-либо изменений (пример: повторный проход черной кошки, с характерной остановкой и поворотом головы, в дверном проеме в "Матрице");

– прохождение сквозь стены;

– полеты и очень длинные прыжки, а также телепортация в своем "реальном" теле;

– действия в другом темпе времени, т.е. эффект замедления внешнего времени, соответствующий аналогичному ускорению внутреннего времени;

– действия в другом масштабе пространства, "увеличение" и "уменьшение" размеров, наблюдение мега и микроструктуры материи;

– видение сквозь стены, видение на больших расстояниях (в т.ч. с увеличением "как в телескоп"), видение прошлого и будущего;

– телекинез, пирокинез, психосинтез, левитация и т.п.;

– одновременное нахождение в нескольких местах.

Нетрудно заметить, что все эти проявления весьма напоминают так называемые "паранормальные явления", которые традиционно связывают с сверхвозможностями человека, т.е. с его возможностями при высших формах сознания.

Эти явления хотя и редко, но все же наблюдаются в нашем мире, что может указывать на то, что наша "истинная реальность" в определенной мере возможно является виртуальной, по крайней мере в большей степени, чем ранее предполагалось.

5.2.4.7. Принципы эквивалентности (относительности) Галилея и Эйнштейна и критерии виртуальной реальности

Вспомним известные в физике принципы относительности Галилея и Эйнштейна:

1. Никакими экспериментами внутри замкнутой системы невозможно отличить состояние покоя от состояния равномерного и прямолинейного движения (Галилей). Следовательно, покоящаяся система отсчета физически эквивалентна системе отсчета, движущейся равномерно и прямолинейно под действием сил инерции.

2. Никакими экспериментами внутри ограниченной по размерам замкнутой системы невозможно установить, движется она под действием сил гравитации или по инерции (Эйнштейн). Следовательно, система отсчета, движущаяся в поле сил тяготения физически эквивалентна системе отсчета, движущейся под действием сил инерции.

Легко заметить, что формулировка 7-го пункта в определении системы виртуальной реальности весьма сходна с формулировками принципов относительности Галилея и Эйнштейна: никакими действиями внутри виртуальной реальности, осуществляемыми над ее объектами, в т.ч. объектами виртуального интерфейса, с помощью своего виртуального тела, невозможно установить, "истинная" эта реальность или виртуальная.

Следовательно, виртуальная система отсчета, локализованная в полнофункциональной виртуальной реальности полностью физически эквивалентна физической системе отсчета, локализованной в "истинной реальности". Учитывая эту аналогию, принцип, предложенный автором, назовем принципом относительности или принципом эквивалентности виртуальной и истинной реальности.

5.2.5. Системы с дистанционным телекинетическим интерфейсом

В 1981 году Л.А.Бакурадзе и Е.В.Луценко были оформлены заявки на изобретение компьютерной системы, выполняющей все трудовые функции физического тела, обеспечивающую управление с использованием дистанционного мысленного воздействия, т.е. микротелекинеза.

По мнению автора телекинез представляет собой управление физическими объектами путем воздействия на них непосредственно с высших планов без использования физического тела, т.е. тем же способом, с помощью которого любой человек, осознает он это или нет, управляет своим физическим телом.

Были предложены технические и программные решения и инженерно – психологические методики. Система предлагалась адаптивной, т.е. автоматически настраивающейся на индивидуальные особенности, "почерк" оператора и его состояние сознания, с плавным переключением на дистанционные каналы при повышении их надежности (которая измерялась автоматически) и могла одновременно с выполнением основной работы выступать в качестве тренажера для овладения высшими формами сознания.

Человек, начиная работу с системой в обычной форме сознания с использованием традиционных каналов (интерфейса), имея мгновенную адекватную по форме и содержанию обратную связь об эффективности своего телекинетического воздействия, должен быстро переходить в одну из высших форм сознания, оптимальную для использования телекинеза в качестве управляющего воздействия.

5.2.6. Системы с виртуальными устройствами
ввода-вывода

Нарастающая микроминитюаризация и прогрессирующее повышение вычислительных и иных ресурсов компьютеров привели к тому, что теперь это может быть небольшое устройство, носимое на ремне, как мобильный телефон. Но в отличие от мобильного телефона компьютер поддерживает систему виртуальной реальности с системой вывода изображения (обратной связи), дистанционно связанной с компьютером без использования проводов и имеющей вид очков, более-менее обычных по размеру и внешнему виду, которые могут переключать правое и левое стекло независимо друг от друга в любой из двух режимов:

1. Прозрачное или затемненное стекло.

2. Монитор системы виртуальной реальности.

В качестве устройства ввода информации в систему виртуальной реальности используются специальные перчатки, также имеющие вид, мало отличающийся от обычных, со встроенными в них датчиками положения и ориентации в пространстве и положения пальцев, а также (иногда) и с возможностью силовой обратной связи, позволяющей ощущать степень твердости виртуальных объектов.

Как оказалось этих устройств системы виртуальной реальности вполне достаточно для полноценной работы на компьютере с привычными устройствами ввода-вывода, но находящимися не в реальном, а в виртуальном пространстве. Проще говоря, в виртуальной реальности мы кроме отображения положения наших рук видим и монитор, и клавиатуру и другие привычные нам устройства ввода-вывода, но это виртуальные устройства ввода-вывода, существующие лишь в виртуальной реальности. Тем ни менее ими можно пользоваться фактически как обычными, т.к. мы их и видим, и можем на них воздействовать. Более того, эти виртуальные устройства ввода-вывода могут быть удобнее обычных, например экран может быть стереоскопическим, сенсорным и большего размера, чем реальные мониторы, активные элементы, с помощью которых мы можем управлять программой, могут находиться не только в области монитора, но и в окружающем виртуальном пространстве, и т.п., и т.д. При этом ему, возможно, придется разбираться с тем, какие манипуляции с объектами виртуальной реальности ему необходимо совершить, чтобы добиться желаемого результата. Интересно отметить, что примерно этим и занимается наука, т.е. она тоже изучает законы реальности и на их основе разрабатывает методы воздействия на объекты этой реальности, обеспечивающие их переход в заранее заданные состояния или получение других желаемых результатов.

Человек, работающий на компьютере в системе виртуальной реальности с виртуальными устройствами ввода-вывода внешне может выглядеть очень странно: как человек в очках и перчатках, совершающий непонятные движения руками и головой и совершающий какие-то манипуляции с невидимыми для других объектами в пространстве, примерно как Neo в известном фильме "Матрица". Но главное, что он может полноценно пользоваться компьютером фактически где угодно и ему для этого не нужен не только стол, для расположения устройств компьютера, но даже не нужно класть его на колени или держать в ладони, чтобы им пользоваться.

5.3. Виртуализация и делокализация общества как основной информационный аспект глобализации (основы информационно-функциональной теории развития техники и информационной теории стоимости)

В разделе рассматриваются новые аспекты виртуализации и делокализации общества, являющиеся информационными аспектами глобализации: приводятся положения информационно-функциональной теории развития техники, информационной теории времени и информационной теории стоимости. На основе этого сделан важный вывод о том, что в современном обществе информационные ресурсы должны быть классифицированы как относящиеся к базису, а не к надстройке, как это было ранее. Это означает, что в современном обществе изменилось положение границы между базисом и надстройкой, что и нашло теоретическое отражение в законе повышения качества базиса.

5.3.1. Содержание понятия "Виртуализация
общества"

Одной из наиболее характерных особенностей современного информационного общества, как глобальной системы, является лавинообразно нарастающий процесс его виртуализации. Из системного анализа известно, что любая система включает элементы, отношения между ними и цель, преимущество в достижении которой обеспечивается объединением элементов в систему за счет системного эффекта. Виртуализация общества представляет собой отображение системы общества в информационном (виртуальном) пространстве. Это пространство создано в конце XX века благодаря глобальным информационным сетям, прежде всего Internet. Соответственно, и процесс виртуализации включает следующие три аспекта:

1. Элементы системы, т.е. реальные субъекты, получают свое более или менее полное и адекватное представительство (отражение) в глобальной информационной сети Internet.

2. Реальные отношения между реальными субъектами замещаются информационными отношениями между их отображениями в виртуальном пространстве.

3. Цель может оставаться в реальной области или замещаться целью, также находящейся в информационном пространстве.

Рассмотрим эти аспекты подробнее.

5.3.1.1. Элементы

Информационное отображение реального субъекта (физического или юридического лица) в виртуальном пространстве будем называть виртуальным субъектом. Технически это может быть сайт или даже "ник" на форуме или в чате. Это информационный образ реального субъекта, созданный им с целью создать у других субъектов нужный образ самого себя. Это, так сказать, "имидж в чистом виде", созданный в идеально пластичной информационной среде в условиях отсутствия каких-либо ограничений, которые часто возникают при создании необходимого имиджа реального субъекта. Надо отметить, что наличие имиджа у реальных субъектов позволяет говорить о том, что они в определенной мере виртуализируются и в реальном пространстве.

Что можно сказать о полноте и адекватности подобных информационных образов, т.е. о степени соответствия виртуальных объектов своим реальным прототипам? Сходство может быть довольно высоким. Но демократичность Internet позволяет создать себе виртуальный образ, "приукрашивающий" реальный или компенсирующий его недостатки, представляющий его в "выгодном свете", "желательном виде", а также воплощающий самые сокровенные мечты и желания, которые не удалось осуществить в реальной жизни, в том числе подавленные и вытесненные из сознания комплексы, выдавая их за действительное. Таким образом, в виртуальном пространстве мы имеем дело не просто с отражением внешней стороны реальных систем, но и с отражением возможного и даже невозможного, с миром человеческих надежд и иллюзий, а часто и патологии.

Этим самым виртуализация вообще, и Internet в частности, предоставляют огромному количеству людей невиданные ранее в истории возможности самореализации и модификации "образа-Я", причем как "Я-для-себя", так и "Я-для-других". На наш взгляд, вполне оправданно говорить о возникновении особой формы индивидуального и коллективного сознания и самосознания, которую уместно было бы назвать "виртуальным сознанием и самосознанием". Одной из отличительных особенностей этого сознания является его нелокальность. Чтобы лучше понять, что это значит, рассмотрим, в чем заключается локальность реального сознания.

Локальность реального сознания состоит в том, что для него действуют жесткие ограничения реального пространства-времени, выражающиеся в том, что человек может действовать лишь из определенной точки в пространстве времени, в которой находится его реальное тело.

Нелокальность виртуального сознания выражается в том, что как только человек переходит в эту форму сознания и осознает себя в виртуальном пространстве, для него сразу же полностью снимаются и перестают играть существенную роль все реальные пространственно-временные ограничения, существовавшие до этого. В частности, одним из важнейших положительных последствий глобализации является то, что человек может свободно общаться в режиме реального времени с любыми людьми, независимо от своего и их местоположения на Земле, а также работать в любой фирме мира, имеющей виртуальное представительство, независимо от реального места проживания.

5.3.1.2. Отношения

Реальные отношения (взаимодействие) между субъектами можно с определенной степенью условности разделить на следующие виды:

- материальные (в т.ч. сырьевые);

- топливно-энергетические;

- финансовые;

- информационные (психологические, социальные, политические, а также технологические, экономические и другие).

Многие из перечисленных видов отношений сводятся к информационным. Например, деньги изначально представляли собой символ, т.е. имели по существу информационную природу. Символическая, информационная природа денег сделала возможным появление бумажных банкнот, которые по существу представляют собой определенные надписи на бумаге, теперь же деньги чаще всего являются просто записями в банковских базах данных.

Но можно посмотреть шире и заметить, что независимо от вида отношений с другими субъектами или объектами, для человека смысл его действий в конечном счете сводится к тому, чтобы организовать поступление определенной информации на его органы восприятия. Например, это может быть информация об успехе сделки или информация, которую мы получаем во время круиза, ставшего возможным в результате этой сделки. Поэтому можно констатировать, что все каналы взаимодействия человека со средой, независимо от их природы, для человека являются информационными. В условиях глобализации человек как бы находится внутри информационного кокона, выйти из которого он в принципе не в состоянии, и вынужден именно через него, т.е. опосредованно, вступать во все виды взаимодействий с окружающей средой.

Что же касается собственно информационных взаимодействий, то все более значительная их доля в условиях глобализации начинает осуществляться с использованием универсальной информационной среды взаимодействия, т.е. в виртуальном пространстве, причем этот процесс лавинообразно нарастает. Реальные взаимодействия между реальными субъектами все чаще замещаются виртуальными отношениями между виртуальными субъектами. Не будет преувеличением сказать, что общество стремительно "проваливается" в виртуальное пространство, т.е. все большая его часть оказывается уже не в реальном, а в виртуальном пространстве.

Возникновение и массовое распространение глобальных компьютерных коммуникаций превратило общество в глобальную систему значительно более высокого уровня организации, чем когда-либо ранее в истории. Резко повысился уровень целостности и системности общества. Системный эффект выразился в значительном увеличении результативности производства, объемов и качества продукции, уровня качества жизни в развитых странах.

5.3.1.3. Цели

Традиционно считается, что уместно говорить лишь о целях субъектов, способных ставить цели и стремиться к ним. Однако развитие практически всех, по-видимому, совершенно объективных явлений природы происходит таким образом, как будто они стремятся к некоторым целям. Например, биологическая эволюция идет таким образом, как будто ее целью является передача максимального объема генетической информации из прошлого в будущее, т.е. от предшествующих поколений последующим, а развитие физических систем подчиняется вариационному принципу наименьшего действия.

В этом смысле можно говорить и об "объективных целях виртуализации общества", т.е. не о том, как эти цели понимают отдельные представители этого общества, пусть даже наиболее компетентные, а о том, к какому конечному, т.е. целевому состоянию общества объективно приближает его виртуализация.

По мнению автора, наибольший интерес в этом плане представляет концепция ноосферы – "сферы Разума". Эта концепция является обобщением и развитием учения о биосфере ("сфере Жизни"), предложенного в начале XX века нашим великим соотечественником Владимиром Ивановичем Вернадским. Понятие ноосферы было предложено Ле Руа. В дальнейшем большой вклад в развитие учения о ноосфере внес Пьер Тейяр де Шарден, который вместе с Ле Руа в 1923–1924 годах изучал основы учения о биосфере на лекциях В.И. Вернадского в Сорбоннском университете (Франция).

Может быть, в определенной мере глобальные компьютерные коммуникации, прежде всего всемирная сеть Internet, в перспективе станут своего рода материальной основой ноосферы. Но для этого должно измениться соотношение между объемами данных, информации и знаний в виртуальном пространстве: доля данных должна постепенно уменьшаться в пользу информации и особенно знаний. Различие между данными, информацией и знаниями состоит в степени их осмысленности и пригодности для достижения целей. Данные – это информация без способа ее интерпретации, информация – это осмысленные данные, а знания – это информация, увеличивающая вероятность достижения цели [1-12, 5, 138]. В настоящее время доля знаний в виртуальном пространстве невелика, и его с полным основанием можно назвать "информационным пространством" (что часто и делается) или даже "пространством данных", тогда как в перспективе развития процесса глобализации оно должно стать подлинным "пространством знаний".

Индивидуальные цели субъектов общества могут находиться:

– в основном в реальной сфере;

– в основном в виртуальной сфере;

– распределяться более-менее равномерно и гармонично между реальной и виртуальной сферами.

До возникновения виртуального пространства основная масса людей относилась к первой категории, которую можно было бы условно называть "реалами". И сегодня такие люди составляют большинство.

Вместе с тем в странах с развитой компьютеризацией в основном среди молодого поколения появляется все больше людей, для которых обычная реальность кажется серой, неинтересной и абсолютно непривлекательной, но, к сожалению, необходимой для поддержания жизни. Виртуальное пространство, напротив, представляет для них целый мир, в котором и находятся все их основные цели, ценности и интересы. Таких людей, основные цели и ценности которых находятся в виртуальной сфере, будем называть "виртуалами".

Проявления виртуалов в современном обществе часто бывают неадекватны, т.к. у них отношения с виртуальными личностями укрепляются за счет ослабления отношений с реальными в ближайшем окружении, т.е. происходит их десоциализация. Реалы же, напротив, часто выглядят своего рода "социальными динозаврами", не способными оценить все преимущества, которые может дать использование виртуального пространства, в том числе и для более успешного осуществления их основной деятельности.

По нашему мнению, наиболее гармоничным является тип, который:

- свободно ориентируется как в реальном, так и в виртуальном пространствах;

- имеет полное и адекватное отображение в виртуальном пространстве (имеет свой сайт или активно общается на форумах и в чатах, публикуется в сетевых изданиях и СМИ);

- использует возможности реального и виртуального пространств для достижения целей и реализации интересов, которые гармонично распределены между этими пространствами.

Однако для этого типа пока нет общепринятого краткого названия, он является своего рода "реально-виртуальной амфибией". Так как для него по существу нет непроходимых границ и особой разницы между реальным и виртуальным пространствами, предлагаем называть его просто "амфибия".

Этот термин еще хорош и тем, что вызывает плодотворную ассоциацию между виртуализацией общества и освоением ранее недоступных экологических ниш при возникновении новых видов. Можно даже высказать гипотезу, что виртуализация общества, являющаяся одним из важных следствий глобализации, может рассматриваться как крупный успех технологической цивилизации, стоящий в одном ряду с освоением земных недр, мирового океана (в т.ч. его глубин), воздушного и космического пространства.

Если дальше развивать эту аналогию, то можно прийти к выводу, что виртуальное пространство ничуть не менее реально, чем реальное, а значит, процесс глобализации приводит не к переходу общества в какое-то нереальное состояние, как мог бы быть интерпретирован термин "виртуальный", а наоборот, приводит к освоению новых, более фундаментальных типов реальности и к более глубокому проникновению в сущность уже ранее освоенных типов реальности. Это является бесспорным и гуманитарным, и технологическим достижением глобализации.

5.3.2. Предыстория изучения виртуализации
общества

Очевидно, что на различных этапах развития общества определяющую (базисную) роль играют различные виды ресурсов: сырьевые и топливно-энергетические, финансовые и информационные. Но возникает вопрос: когда в науке была осознана роль глобальных информационных технологий и процессов виртуализации в построении современного (постиндустриального, информационного) общества?

Как пишет Д.В. Иванов [32], для большинства теоретиков, оперирующих различением реального и виртуального, отправным пунктом является созданная в середине 1970-х – начале 1980-х годов концепция "упадка реальности" Ж. Бодрийяра [24]. Он же первым на рубеже 1980-х – 1990-х годов стал использовать метафору виртуальности при описании современных социальных процессов. Сам термин "виртуализация" активно вводится в научный оборот с середины 1990-х годов А. Крокером [19], А. Бюлем [18], М. Паэтау [17], а также видным отечественным исследователем проблем виртуализации общества Д.В. Ивановым [32]. Далее им же указывается, что на протяжении 1990-х годов на базе конструкта "реальное / виртуальное" были созданы альтернативные теоретические модели общественных изменений. В 1990-х годах, одновременно с разработкой собственно теорий виртуализации, конструкт "реальное / виртуальное" начал использоваться и в теориях глобализации. Термин "виртуальное пространство" использовал М. Уотерс [22], термин "виртуальная экономика" – У. Бек [16]. Уже привычным для исследователей глобализации стал предложенный С. Сассеном и Г. Аригхи термин "виртуализация экономической деятельности" [13, 21]. Признанный лидер в теоретических исследованиях глобализации Р. Робертсон констатирует, что понятие "виртуальное" становится существенным элементом концептуального аппарата [20].

Отдавая дань уважения перечисленным исследователям, автор все же хотел бы остановиться на изложении некоторых результатов собственных исследований в этой области, которые получены в основном в 1979-1981 годах совместно с Л.А. Бакурадзе и изложены только в закрытых публикациях того времени, а также частично в более поздних публикациях [2, 5, 6, 8, 68, 70, 150, 152, 155, 163, 167, 194, 214]. Вывод об определяющей роли информационных ресурсов в технологиях и социально-экономической организации будущего общества был сделан автором в рамках предложенной информационно-функциональной теории развития техники в форме закона повышения качества базиса. Далее эти выводы были развиты в информационной теории времени и информационной теории стоимости (1979-1981).

5.3.3. Основные положения информационно-функциональной теории развития техники

Рассмотрим следующие вопросы:

1. Процесс труда как информационный процесс.

2. Организм человека и средства труда как информационные системы.

3. Законы развития техники:

– закон перераспределения функций между человеком и средствами труда;

– закон повышения качества базиса.

4. Детерминация формы сознания человека функциональным уровнем технологической среды (средств труда).

5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем, систем искусственного интеллекта и виртуального пространства.

5.3.3.1. Процессы труда и познания как информационные процессы снятия неопределенности

Рассмотрим систему "субъект – объект" (человек – предмет труда) в точке бифуркации, т.е. в точке, после прохождения которой снимается (уменьшается) неопределенность в поведении этой системы (рисунок 66).

Рисунок 66 – Направления потоков информации и локализация снятия неопределенности в процессах труда и познания

Известно, что информация есть количественная мера снятия неопределенности. Поэтому рассмотрим два основных направления информационных потоков, которые возможны в этой системе:

1. От человека к объекту – "труд" (управление).

2. От объекта к человеку – "познание" (идентификация, обобщение, абстрагирование, сравнение и классификация).

В условиях глобализации становится все более очевидно, что труд представляет собой управляющее, по существу информационное, воздействие на предмет труда, при этом в результате осуществления процесса труда снимается неопределенность состояния предмета труда, в результате чего он трансформируется в продукт труда.

В результате познания снимается неопределенность наших представлений об объекте познания, т.е. снимается неопределенность в состоянии человека, в результате чего он трансформируется из "незнающего" в "знающего".

Если абстрагироваться от направления потока информации и, соответственно, от того, неопределенность в состоянии какой системы снимается (объекта или человека), то очевидно,  что в обоих случаях количество переданной информации является количественной мерой степени снятия неопределенности.

С позиций информационно-функциональной теории развития техники труд представляет собой прежде всего информационный процесс, средства труда являются информационными системами, передающими и усиливающими информационные потоки между человеком и внешней средой.

Труд (процесс опредмечивания) предлагается рассматривать как процесс перезаписи информации из образа продукта труда в структуру физической среды (предмета труда). По мере осуществления этого процесса физическая форма продукта труда за счет записи в ней информации структурируется и выделяется из окружающей среды.

Тело человека и средства труда выступают при этом как канал передачи информации. При передаче по этому каналу информация неоднократно меняет свой носитель и языковую форму представления, т.е. транслируется.

Таким образом, сам процесс передачи информации по каналу связи и запись ее в носитель информации – это и есть тот процесс (труд), который преобразует носитель информации в заранее заданную форму, т.е. в продукт труда.

5.3.3.2. Организм человека и средства труда
как информационные системы

Очевидно, что образ продукта труда и сам продукт труда относятся к качественно различным уровням реальности, на которых тождественная по содержанию (семантике) информация просто физически не может находиться в одной и той же языковой, синтаксической форме. Поэтому тело человека и его средства труда как информационный канал, соединяющий качественно различные уровни реальности, не просто передает информацию с сохранением ее содержания с одного уровня на другой, но при этом с необходимостью преобразует и языковую форму представления информации, т.е. осуществляет ее компиляцию, которая фактически и представляет собой технологический процесс.

Информация образа продукта труда, проявляющаяся первоначально в форме целесообразной и целенаправленной трудовой деятельности, т.е. как свободная информация, преобразуется затем в форму связанной информации, выступающей как покоящиеся полезные свойства продукта труда, определяемые его физической формой и структурой.

Свободная информация, существующая в форме целесообразности процесса труда, не имеет стоимости, но образует ее в той мере, в какой преобразуется в информацию, связанную в структуре физической формы продукта труда. При этом смысл (содержание, семантика, качество) информации, связанной в продукте труда, определяет его потребительскую стоимость, тогда как ее количество связано с абстрактной себестоимостью продукта.

Время, за которое перезаписывается определенное количество информации из образа продукта труда в его физическую структуру, определяется информационной пропускной способностью организма человека и его средств труда как информационного канала. Чем это время меньше, т.е. чем выше информационная пропускная способность тела человека и его средств труда, тем выше уровень развития человека и технологии, тем выше уровень глобализации. Так как процесс труда – сознательный процесс, то и количественные и содержательные возможности человека как информационного канала определяются типом и состоянием его сознания. Процесс увеличения информационной пропускной способности сознания человека поддерживается (обеспечивается, сопровождается) соответствующими психофизиологическими изменениями в теле человека.

Роль человека и его средств труда в процессе перезаписи информации из образа продукта труда в структуру его физической формы и в создании потребительной стоимости и стоимости продукта труда различна. Это различие определяется тем, что в процессе труда человек выполняет лишь ту часть работы по созданию определенного продукта труда, которая заключается в выполнении функций, еще не переданных его средствам труда. Та же часть работы, которая состоит в выполнении уже полностью переданных средствам труда функций, выполняется ими автоматически, т.е. без участия человека (рисунок 67):

Рисунок 67 – Упрощенная схема информационного канала для процессов труда
с использованием средств труда

В условиях глобализации эта вторая часть все больше и больше превалирует над первой.

5.3.3.3. Законы развития техники

На любом этапе развития общества его технологический базис основан на тех уровнях реальности, которые осознаются как объективное при соответствующей данному этапу форме сознания. Технологический прогресс состоит в последовательной передаче трудовых функций организма человека средствам труда.

5.3.3.3.1. Закон перераспределения функций
между человеком и средствами труда

Развитие средств труда происходит путем последовательной передачи им трудовых функций человеческого организма, в результате чего они начинают выполняться средствами труда вне естественных ограничений организма человека, а человек выполняет оставшиеся функции вне ограничений, связанных с необходимостью выполнения переданных функций.

Физический организм выполняет следующие трудовые функции, последовательно передаваемые средствам труда:

1. Функция контакта с физической средой.

2. Функция трансмиссии (передачи и перераспределения энергии).

3. Рабочая функция (преобразование простого движения в сложное и выполняющее работу).

4. Функция двигателя (преобразование формы энергии).

5. Функция преобразования формы информации.

Другие структурные уровни организма человека поддерживают еще ряд функций, связанных с чувственно-эмоциональной и интеллектуальной обработкой информации. Рассмотрение этих функций выходит за рамки данной работы.

Когда средствам передается очередная трудовая функция, происходит технологическая революция, которая с неизбежностью вызывает революцию экономическую и социальную, а значит, переход к новой общественно-экономической формации и соответствующему состоянию сознания (этапу общественного познания). Так формулируется закон перераспределения трудовых функций в системе "человек-машина", т.е. закон количественного повышения базиса.

5.3.3.3.2. Закон повышения качества базиса

Формулировка закона повышения качества базиса. Развитие любой системы происходит путем разрешения противоречий между системой и средой на низшем качественном уровне системы, в котором они еще не разрешены. Этот уровень называется базисом (базисным). Разрешение противоречия в базисном уровне осуществляется поэтапно, путем перераспределения функций по преобразованию формы информации между внешним и внутренним.

Это перераспределение может осуществляться в двух формах:

1) в форме внешнего отчуждения (развитие средств труда и технологии);

2) путем внутреннего отчуждения (развитие сознания).

Причем развитие технологии детерминирует соответствующее развитие сознания, а уровень сознания определяет функциональный уровень технологии.

При отчуждении каждой очередной функции базисного уровня (передаче ее средствам труда или осознания ее как "не-Я") происходит количественное изменение системы. При отчуждении всех функций некоторого базисного уровня происходит качественное изменение системы, и она начинает развиваться благодаря разрешению противоречий на следующем, более глубоком, чем предыдущий, уровне, который и становится базисным.

Когда средствам труда полностью и в массовом масштабе передается последняя функция некоторого относительно автономного уровня организации организма человека, то это вызывает переход к следующей группе общественно-экономических формаций и к следующему типу сознания. При этом человек как объективное начинает осознавать соответствующий качественно новый уровень реальности и постепенно действовать на нем, используя принцип свободы воли, в частности сначала пользоваться тем, что "лежит на поверхности и ждет, когда его возьмут", а затем трудиться и производить для потребления то, чего "на поверхности" не оказалось, и, наконец, производить средства производства. Таким образом, при переходе к следующей группе формаций технологический базис общества повышается качественно, т.е. включает в себя средства труда, созданные на тех уровнях реальности, которые ранее осознавались основной массой людей как субъективные и относились к информационным. Так формулируется закон повышения качества базиса.

Таким образом, в процессе развития технологии и развития процессов глобализации создаются технические системы, в состав которых входят уровни реальности, поддерживающие так называемые субъективные функции, связанные с обработкой информации (чувственно-эмоциональное восприятие и формально-логическое мышление), которые на предыдущих этапах эволюции общества осознавались как субъективные и относились не к базису, а к надстройке. В результате этого изменяется положение границы между базисом и надстройкой и соответственно изменяется содержание этих понятий, хотя их соотношение остается тем же, что и раньше. Конечно, в этой связи изменяется и содержание таких понятий, как "производственная сфера" и "непроизводственная сфера", под которыми ранее понимались соответственно "сфера материального производства" и сфера производства самого человека, т.е. в основном культура, наука, образование и медицина. Становится вполне очевидным, что главной производительной силой является сам человек.

5.3.3.4. Детерминация формы сознания человека
функциональным уровнем технологической среды (средств труда)

Взаимодействие человека со средствами труда приводит не только к созданию определенного материального продукта труда, но и к изменению самого человека. Уровень сознания человека во многом детерминируется функциональным уровнем технологической среды (средств труда), с помощью которых он трудится.

Труд не только создал человека, но через совершенствование форм и способов труда происходит развитие человека и в настоящее время.

А этот организм существует одновременно на многих уровнях реальности и является значительно более сложным, чем обычно полагают. Функции этих тел также будут в будущем (некоторые в близком будущем) передаваться средствам труда, и в этом состоит блестящая перспектива развития техники, человека и общества.

Таким образом, при использовании средства труда определенного функционального уровня человек учится не выполнять функций, переданных этому средству труда, а оставшиеся функции выполняются человеком вне ограничений, связанных с необходимостью выполнения переданных функций. В результате человек частично высвобождается из процесса труда, отходит от него несколько в сторону, и у него формируется новый, адекватный этому "образ-Я" и сознание: они изменяются таким образом, что трудовые функции, переданные средству труда, перестают осознаваться человеком как атрибут "образа-Я".

Здесь неявно предполагается, что если какая-либо функция может быть передана средству труда, то она не может быть атрибутом (неотъемлемой частью) "образа-Я".

Это значит, что происходит такое же изменение сознания и самосознания, как в йоге при (успешной) медитации над мантрами: "Я не это" и "Я есть то".

Этот принцип используется магами, а также почти осознанно применяется в тренажерах, основанных на методах "биологической обратной связи". Такие тренажеры обеспечивают за неделю овладение функциями своего физического тела в такой же степени, какой хатха-йоги добиваются за многие годы упорных тренировок.

В 1981 году Л.А. Бакурадзе и Е.В. Луценко были оформлены заявки на изобретение компьютерной системы, выполняющей все трудовые функции физического тела и обеспечивающей управление с использованием дистанционного мысленного воздействия, т.е. микротелекинеза. По мнению автора, телекинез представляет собой управление физическими объектами путем воздействия на них непосредственно с высших планов без использования физического тела, т.е. тем же способом, с помощью которого любой человек, осознает он это или нет, управляет своим физическим телом. Были предложены технические и программные решения и инженерно-психологические методики. Система предлагалась адаптивной, т.е. автоматически настраивающейся на индивидуальные особенности, "почерк" оператора и его состояние сознания, с плавным переключением на дистанционные каналы при повышении их надежности (которая измерялась автоматически) и могла одновременно с выполнением основной работы выступать в качестве тренажера. Человек, начиная работу с системой в обычной форме сознания с использованием традиционных каналов (интерфейса), имея мгновенную адекватную по форме и содержанию обратную связь об эффективности своего телекинетического воздействия, должен быстро переходить в одну из высших форм сознания, оптимальную для использования телекинеза в качестве управляющего воздействия.

5.3.3.5. Неизбежность возникновения компьютеров, информационных систем и систем искусственного интеллекта

Физический организм выполняет трудовые функции, перечисленные выше.

Другие структурные уровни организма человека поддерживают еще ряд функций, связанных с чувственно-эмоциональной и интеллектуальной обработкой информации. Рассмотрение этих функций выходит за рамки данной работы. Но именно с их передачей средствам труда будет связано создание компьютерных систем, не просто имитирующих некоторые стороны этих видов деятельности человека, а действительно реализующих их.

Развитие технологии связано с последовательной передачей всех этих функций средствам труда и, следовательно, настанет черед и функций, связанных с эмоциональной и интеллектуальной обработкой информации. Следовательно, создание систем искусственного интеллекта является столь же неизбежным и закономерным, как и создание рабочей машины или двигателя.

5.3.4. Информационная теория стоимости

Рассмотрим следующие вопросы:

1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью.

2. Информация как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания.

3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний.

4. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных (Data mining) с позиций информационной теории стоимости.

5.3.4.1. Связь количества и качества информации с меновой и потребительной стоимостью

Информационная теория стоимости разработана автором в 1979-1981 годах и опубликована в специальных материалах, а также в сокращенном виде в работах: [2, 5, 6, 8, 68, 70, 150, 152, 155, 163, 167, 194, 214].

Эта теория базируется на двух положениях, имеющих очень высокую степень достоверности:

1. Стоимость товара определяется временем, необходимым в обществе на его производство.

2. Создание продукта труда есть информационный процесс воплощения информационного образа этого продукта в предмете труда.

Рассмотрим рисунок 68.

Рисунок 68. Схема образования потребительной стоимости и стоимости в процессе труда с позиций информационной теории стоимости

Информация, записанная в структуре продукта труда непосредственно человеком, создает и потребительную, и меновую стоимость. Информация же, записанная в структуре продукта средствами труда, т.е. без участия человека, автоматически, не увеличивает стоимость этого продукта, хотя и создает его потребительную стоимость.

При этом совершенно неважно, каким образом записана эта информация в самих средствах труда: непосредственно человеком или также с помощью средств труда. Неважно также, записана эта информация непосредственно в механической или другой консервативной структуре средств труда жестко один раз и навсегда, или в некотором мобильном устройстве памяти с возможностью его перепрограммирования (как в компьютерах, на гибких автоматизированных линиях и роботизированных комплексах).

Напротив, информация, стертая в средстве труда в процессе создания данного продукта (износ средства труда), переносится на него и увеличивает его стоимость, хотя и не создает никакой потребительной стоимости. Но в процессе труда информация в средстве труда может не только стираться, но и накапливаться: это происходит, например, в интеллектуальных автоматизированных системах, как обучающихся с учителем, так и самообучающихся (поэтому их называют генераторами информации). В этом случае стоимость средств труда в процессе их использования не уменьшается, а возрастает, и стоимость продукта, созданного с их помощью соответственно уменьшается, а не увеличивается.

Итак, потребительная стоимость продукта труда определяется КАЧЕСТВОМ (смыслом, содержанием) связанной информации, записанной в физической форме и структуре этого продукта непосредственно человеком или его средствами труда.

Абстрактная себестоимость продукта труда определяется алгебраической суммой КОЛИЧЕСТВА связанной информации, записанной в структуре физической формы продукта труда человеком, и КОЛИЧЕСТВА связанной информации, стертой или записанной в структуре физической формы средств труда в процессе производства данного продукта. Причем последняя берется со знаком "+", если она стерта (износ средств труда), и со знаком "-", если она записана (генерация информации).

Производительность человеческого труда тем выше, чем большее количество функций тела человека передано его средствам труда, а также чем выше степень использования функциональных возможностей этих средств труда человеком. Чем выше производительность труда, тем большая доля информации записывается в продукте труда средствами труда автоматически, т.е. без участия человека. Таким образом, в конечном счете производительность труда определяется прежде всего уровнем развития сознания человека.

В отличие от производительности труда изменение его интенсивности не влияет на функциональный уровень технологии, а значит, и на соотношение между количеством информации, записанной в продукт труда человеком и средствами труда. Поэтому только уменьшение рабочего времени, необходимого на производство данного продукта, достигнутое за счет увеличения производительности человеческого труда, уменьшает абстрактную себестоимость этого продукта и может служить адекватной мерой изменения этой себестоимости. Так гениальные произведения искусства, содержащие колоссальную информацию, записанную в них непосредственно человеком-творцом практически без использования средств труда, всегда будут иметь наивысшую стоимость, значительно превосходящую стоимость самых качественных репродукций.

До сих пор мы использовали термин и понятие "время" без его специального анализа и определения в каком-то обыденно-экономическом значении. Теперь же, основываясь на общности основных законов информационных взаимодействий, проведем аналогию (а может быть и больше, чем аналогию) между "временем физическим", "психофизиологическим" и "экономическим", естественно, насколько это возможно в рамках данной небольшой работы.

Из физики известно, что редукция виртуального объекта происходит при сообщении ему энергии, необходимой для образования его массы покоя. Очевидно, редуцируемый объект представляет собой канал взаимодействия классического и виртуального уровней реальности, и этот канал обеспечивает передачу энергии с первого уровня на второй. Однако для возникновения структуры редуцированной формы объекта одной энергии явно недостаточно: для этого необходима также и информация об этой структуре. Эта информация существовала еще до редукции на виртуальном уровне строения редуцируемого объекта и была передана по тому же каналу, но в направлении, обратном энергетическому потоку.

Таким образом, в физике виртуальная сущность объекта выступает как источник информации, сам объект – как информационно-энергетический канал взаимодействия виртуального и редуцированного уровней реальности, а редуцированная форма объекта – как носитель информации, изменяющий свою структуру по мере записи соответствующей информации в структуре среды.

Чем выше уровень развития (сложность) объекта, тем более отдаленные друг от друга качественно различные уровни реальности он соединяет как информационно-энергетический канал, тем выше пропускная способность (мощность) этого канала, тем большее разнообразие форм энергии и языковых форм представления информации он обеспечивает, и, наконец, тем выше информационная емкость его формы, т.е. тем большее количество информации может быть записано в структуре его формы до момента начала повышения ее энтропии.

Здесь уместным является пример с магнитофонной лентой, на которую мы пытаемся записать как можно больше информации на единицу длины путем уменьшения скорости протяжки. Если при постоянном информационном потоке записи эту скорость уменьшать линейно, то первоначально плотность информации будет возрастать также практически линейно (а энтропия соответственно уменьшаться), однако скоро мы заметим, что плотность информации стала возрастать медленнее, чем линейно, т.к. возросли шумы (уменьшилось отношение сигнал/шум). Если продолжать и дальше уменьшать скорость протяжки, то сначала плотность информации на ленте стабилизируется, а затем начнет уменьшаться, что в конце концов приведет к тому, что качественный записывающий сигнал будет восприниматься лентой практически как стирающий, т.е. на нее будет записываться один шум (плотность полезной информации при скорости протяжки ленты близкой к нулю будет практически также равна нулю).

Таким образом, можно сделать, по крайней мере, следующие выводы.

Процесс труда можно рассматривать как процесс редукции образа продукта труда в структуре физической среды, что становится непосредственно очевидным при развитии интеллектуальных информационных технологий в  информационном обществе эпохи глобализации.

Человеческая душа с ее неисчерпаемым творческим потенциалом является единственным первичным источником всякой собственности и стоимости в этом мире. Поэтому даже в чисто экономическом, в общем-то достаточно "приземленном" смысле нет ничего более ценного в мире, чем человеческая душа.

Примечание: Согласно теории "Естественного права" (Сократ, Платон, Фома Аквинский) наиболее глубоким источником права является природа самого человека. Одним из основных правовых отношений является отношение собственности. На этом основании автор выдвигает (в качестве гипотезы) "Естественную теорию собственности":

1. Человеческая душа является единственным первичным и наиболее глубоким источником всех форм собственности и их фундаментом;

2. В зависимости от формы сознания человеческая душа отождествляет себя с различными "телами проявления" и, таким образом, возникает первая производная форма собственности: собственность на свое тело и право на жизнь (при физической форме сознания – это собственность на физическое тело и физическую жизнь).

3. Из "Естественного права" собственности на свое тело возникает право собственности на все, что произведено непосредственно и исключительно с применением своего тела: прежде всего сам живой (собственный) труд, средства и продукты труда (физического и "умственного").

4. Право собственности на свой труд и средства труда приводят к праву собственности на продукты своего труда, произведенные с использованием собственных средств труда, а также к отсутствию права собственности на продукты труда, произведенные с использованием чужих средств труда (наемный труд).

 Темп времени является величиной индивидуальной для каждого объекта и определяется мощностью информационно-энергетического канала, связывающего физическую форму объекта с его более глубокими структурными уровнями, обеспечивающими поддержку информационных процессов.

5.3.4.2. Информация как сырье и как товар: абсолютная, относительная и аналитическая информация. Данные, информация, знания

Широко известны абсолютная и относительная формы информации. Абсолютная форма – это просто количество, частота. Относительная форма – это доли, проценты, относительные частоты и вероятности.

Менее знакомы специалисты с аналитической формой информации, примером которой являются условные вероятности, стандартизированные статистические значения и количество информации.

Абсолютная информация – это информация, содержащаяся в абсолютных числах, таких как количество чего-либо, взятого "само по себе", т.е. безотносительно к объему совокупности, к которой оно относится.

Относительная информация – это информация, содержащаяся в отношениях абсолютного количества к объему совокупности.

Относительная информация измеряется в частях, процентах, промиле, вероятностях и других подобных единицах. Очевидно, что и из относительной информации, взятой изолированно, вырванной из контекста, делать какие-либо обоснованные выводы не представляется возможным. Те, кто иногда делает это сознательно, просто вводит в заблуждение некомпетентных слушателей ("есть истина, есть заблуждение, а есть статистика").

Для того, чтобы о чем-то судить по процентам, нужен их сопоставительный анализ, т.е. анализ всего процентного распределения.  Вариантов такого анализа может быть много, но суть в том, что такой анализ необходим. Рассмотрим один из возможных вариантов сопоставительного анализа процентных распределений на нашем примере. Этот вариант предполагает использование в качестве "базы оценки" среднего по всей совокупности (нормативный подход: норма – среднее).

Аналитическая (сопоставительная) информация – это информация, содержащаяся в отношении вероятности (или процента) к некоторой базовой величине, например, к средней вероятности по всей выборке.

Аналитическими являются также стандартизированные величины в статистике и количество информации в теории информации.

Очевидно, именно аналитическая информация является наиболее кондиционной для употребления с той точки зрения, что позволяет непосредственно делать содержательные выводы об исследуемой предметной области (точнее будет сказать, что она сама и является выводом), тогда как для того, чтобы сделать аналогичные выводы на основе относительной и особенно абсолютной информации, требуется ее значительная предварительная обработка. Эта "предварительная обработка" и составляет значительную долю трудоемкости работы аналитиков и экспертов, которые полагаются во многом на качественную (невербализуемую, интуитивную) оценку имеющейся у них сырой относительной информации, однако проводить необходимые для этого расчеты для реальных объемов данных вручную не представляется возможным.

Таким образом, есть все основания рассматривать абсолютную информацию как "информационное сырье", аналитическую – как "информационный товар". Относительная информация в этом смысле занимает промежуточное положение и может рассматриваться как "информационный полуфабрикат". Интеллектуальные информационные системы преобразуют сырую информацию в кондиционный информационный продукт и таким образом многократно повышают ее потребительскую и меновую стоимость.

Для экономических исследований является естественным манипулировать понятиями "прибыль" – "убыток" или сходными понятиями теории игр: "выигрыш" – "проигрыш", измеряя их при этом, как правило, в денежных единицах.

Однако на этом пути возникает ряд проблем:

1. Проблема выбора денежных единиц или сопоставимого во времени и пространстве способа их измерения.

2. Принципиальная проблема, состоящая в том, что не все явления, даже в экономике, уместно и целесообразно количественно оценивать (измерять) в денежных единицах.

В данной работе автор предлагает не решать эти проблемы, а обойти их, выбрав в качестве количественной меры не "стоимость", а то, что лежит в основе стоимости. Для этого предлагается раскрыть один из аспектов сущности понятия "стоимость" на основе применения аналитического понятия "информация", которое удовлетворяет всем сформулированным выше требованиям к количественной мере.

В эпоху господства капитала полагали, что "чистым товаром" является золото. Однако, если проанализировать те свойства золота, которые превратили его в основной эквивалент стоимости, то с очевидностью обнаружится, что это именно те свойства, из-за которых золото является идеальным носителем информации (информация легко "записывается" в золото, т.к. оно достаточно мягкое; информация долго сохраняется в золоте, т.к. оно не ржавеет, не является хрупким, не подвержено другим формам "порчи", т.е. стирания). Известно, что "стоимость" является не физическим свойством той или иной вещи, стоимость – это свойство вещи, которое приписывают ей люди, которые вступают с ее помощью в определенные экономические отношения друг с другом. В действительности же все отношения людей друг с другом являются информационными. Золото, как эквивалент стоимости, также является лишь "информационным пакетом", несущим определенное количество информации, соответствующее его весу. Исходя из всех этих рассуждений и учитывая информационную теорию стоимости, основные положения которой были сформулированы выше, являясь свидетелями информационного общества эпохи глобализации, победившего в развитых странах, мы можем предположить, что единственным "чистым товаром" является (а по существу всегда и являлась) только информация.

Информация является квинтэссенцией стоимости.

Кратко рассмотрим вопрос о стоимости самой информации, имеющий самое непосредственное отношение к проблеме оценки экономической эффективности применения систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных.

Мы знаем, как информация в качестве рекламы приносит деньги. Мы знаем также, что технология, "ноу-хау", стоит значительно дороже, чем продукты ее применения.

Информация, как и нефть, может быть "сырой" или обработанной. Сырая информация может почти ничего не стоить по сравнению со стоимостью аналитически обработанной информации, т.е. информации, которая находится в форме, пригодной для употребления, готовой немедленно принести громадные преимущества ее обладателю по сравнению с другими людьми, ею не обладающими.

5.3.4.3. Стоимость и амортизация систем искусственного интеллекта и баз знаний в условиях глобализации

Любая программная система представляет собой виртуальное средство труда, работающее на базе универсального компьютера. Эти информационные средства труда, так же как и обычные "физические", могут быть предназначены либо для непосредственного потребления пользователем (группа "Б"), либо для создания других подобных средств труда ("группа "А").

Вопрос о стоимости программных систем – это вопрос о стоимости средств труда, начисто лишенных своего "физического тела". В их создание вложен огромный высококвалифицированный труд, наукоемкие технологии, но тиражируются такие средства очень просто: путем перезаписи на магнитный носитель. Это своего рода "психосинтез", и если бы нечто аналогичное стало возможным с физическими объектами, то наступил бы настоящий "золотой век", по крайней мере в плане материальном (гибкие роботизированные комплексы уже приближают их к этому).

Следовательно, в соответствии с информационной теорией стоимости программные продукты имеют высокую потребительную стоимость и практически никакой меновой стоимости.

Меновая стоимость программных продуктов определяется практически затратами на поиск места, где они уже есть, и на доставку потребителю. С появлением Internet практически решены вопросы и поиска, и доставки программного обеспечения и других "информационных товаров".

Чтобы повысить меновую стоимость программных систем, их разработчики стараются затруднить их так называемое "свободное тиражирование", или, попросту говоря, воровство, вводя необходимость инсталляции и "привязывая" систему к конкретному компьютеру (имеются также другие способы). Но, во-первых, против этого также есть свои средства, а во-вторых, такая привязка снижает функциональную ценность программной системы, т.к. делает ее более уязвимой при технических авариях, модернизации компьютера и т.п., что в общем делает ее просто менее удобной для пользователя.

Что касается износа программных систем, этих "нематериальных активов", то физический износ у них вообще отсутствует, а моральный может быть весьма значительным: после появления новой версии программного продукта старой уже никто не хочет пользоваться (хотя иногда появляется "сырая" и "не очень работающая" новая версия, а старая хорошо отработана и идеально выполняет свои функции). Итак, с появлением новой версии старая может "в один момент" потерять всю свою стоимость (в том числе и балансовую – в результате переоценки).

Иначе обстоит дело с базами данных и интеллектуальными системами, которые накапливают и структурируют информацию, обрабатывают ее по более или менее сложным алгоритмам, в результате чего их стоимость непрерывно возрастает. Стоимость баз данных, находящихся на банковском сервере, может в десятки миллионов раз превышать стоимость самого компьютера и в процессе работы это соотношение все больше увеличивается в пользу информации. Естественно, такую ценную информацию необходимо защищать, чтобы даже если сервер будет похищен, злоумышленники не смогли извлечь из него ни одно бита интересующей их информации.

Таким образом, в условиях глобализации основную ценность имеют информационные ресурсы, и тот, кто ими владеет, имеет возможность приобрести и все остальные виды ресурсов, которые ему необходимы, или управлять ими.

5.3.4.4. Источники экономической эффективности систем искусственного интеллекта и интеллектуальной обработки данных с позиций информационной теории стоимости (повышение уровня системности и "охлаждение" объекта управления)

Информация, содержащаяся в системе, непосредственно связана с энтропией этой системы (обратно пропорционально), а та, в свою очередь, с количеством энергии в системе (пропорционально). Поэтому информация имеет энергетический эквивалент, т.е. в принципе возможна формула, связывающая количество информации с количеством энергии, наподобие знаменитой формулы Альберта Эйнштейна E=mc², однако современной науке она неизвестна, хотя и предпринимались неоднократные, но, к сожалению, пока неудачные, попытки выявить эту взаимосвязь.

При сообщении некоторой системе определенного количества информации уровень ее системной организации возрастает, и энтропия уменьшается, что приводит к выделению или экономии энергии (охлаждению системы). Это касается не только физических, но и вообще всех систем, в т.ч. экономических. По-видимому, в этом и состоит основной источник эффективности АСУ, а также необходимости системы образования, включающей обучение и воспитание.

Например, при внедрении системы оперативного управления процессом уборки зерновых в масштабах одного района Краснодарского края в 1983-1988 годах за счет повышения уровня системной организации объекта управления было сэкономлено топлива на сумму около 400 тысяч рублей за счет экономии горючего, что в современных ценах составило бы более 5 млн.долларов США в месяц. Автором данной работы (Е.В.Луценко) эти мысли высказывались в предложенной им информационной теории стоимости более 25 лет назад [69, 213].

5.3.5. Интеллектуализация – генеральное направление развития информационных технологий в эпоху глобализации

5.3.5.1. От электронных вычислительных машин к компьютерам. Функциональное определение компьютера

На первых этапах развития информационных технологий считалось, что компьютеры предназначены в основном для проведения математических расчетов.

Это нашло отражение и в термине, первоначально введенном для обозначения компьютеров: "Электронная вычислительная машина" (ЭВМ). Этот термин включает общее понятие "машина", а также два специфических признака: "электронная" и "вычислительная". Первый из этих признаков является характеристикой элементной базы, как бы сейчас сказали, Hard Ware, а второй является функциональным.

Давать определения средств труда, основываясь на их структуре, методологически неправильно с точки зрения информационно-функциональной теории развития техники, согласно которой определения должны быть функциональными.

Сегодня ясно, что у компьютеров может быть неэлектронная основа и что их функции далеко выходят за пределы собственно проведения вычислений. Поэтому более правильным, по мнению автора, было бы такое определение компьютера: "Компьютер – это средство труда для обработки информации (т.е. средство труда 5-го функционального уровня)".

5.3.5.2. Эволюция понятия "обработка информации". От информационного сырья к информационному продукту

Само понятие "обработка информации" также эволюционирует. Это происходит за счет изменения его содержания, которое постепенно меняется и сегодня включает в себя не только выполнение операций с уже имеющейся информацией, но также и очень важные операции поиска информации и обеспечения удаленного доступа к информации, в частности с применением средств глобальных компьютерных коммуникаций (например, Internet). Причем роль эффективного поиска и быстрого доступа к информации все больше и больше возрастает. Очевидно, что ценность и эффективность использования информации определяется прежде всего возможностью ее найти и получить к ней качественный доступ.

Операции по обработке уже имеющейся информации также становятся все более развитыми: они включают уже не только простейшие арифметические операции, но и операции базам данных (поиск, выборка, отбор, фильтрация, сортировка), статистические расчеты, численные методы, имитационное моделирование, методы распознавания образов и принятия решений, теории игр, экспертные системы, нейронные сети, генетические алгоритмы, когнитивное моделирование и др.

Развитие автоматизированных технологий обработки информации идет по пути все более глубокой переработки "информационного сырья", в результате чего "информационный продукт" все в большей степени отличается от исходного состояния информации.

Если на первых этапах эта переработка заключалась в основном в сортировке и выполнении арифметических операций, прежде всего суммирования, то в последующем она становится более интеллектуальной. В условиях глобализации все большее значение приобретают системы с элементами искусственного интеллекта: это и системы ввода текстов со сканера, и системы автоматизированного перевода, трехмерные графические системы.

5.3.5.3. Эволюция технологий создания и поддержки информационных систем: автоматизация функций посредников

С развитием информационных технологий радикально изменяется и подход к созданию программных систем. На начальных этапах ограниченная группа разработчиков, сосредоточенная в одном месте, проектировала и создавала программную систему в целом, после чего система внедрялась в готовом виде. В последующем могли создаваться новые версии системы, которые опять же внедрялись в готовом виде.

На пути создания таких систем возникли следующие основные сложно преодолимые трудности:

- систему нужно было создать очень быстро, т.к. при очень большом ее масштабе система морально устаревала еще до начала ее внедрения;

- для создания таких систем необходимы огромный интеллектуальный потенциал и очень высокая скорость разработки, высокое качество сопровождения.

Опыт показывает, что максимальная сложность систем, создаваемых централизованно по единому проекту, ограничена.

Альтернативой централизованному проектированию и внедрению программных систем является идеология открытых систем, при которой над развитием системы одновременно и независимо друг от друга работают иногда тысячи разработчиков, не придерживающихся какого-либо одного плана, но подчиняющихся некоторым общим правилам.

5.3.5.4. Перспективы информационных технологий: интеллектуализация, создание самообучающихся, саморазвивающихся (эволюционирующих) и самовоспроизводящихся систем

Сегодня мы все чаще видим, как вместе или по отдельности реализуются и другие подходы.

1. Адаптивные и самообучающиеся системы настраиваются на решение тех или иных задач за счет учета априорной информации и информации, поступающей в систему в процессе ее эксплуатации. Можно считать, что подобные системы развиваются на основе опыта их эксплуатации и что усвоение этого опыта есть один из технологических этапов создания таких систем.

2. Саморазвивающиеся открытые системы очень большого масштаба, которые не спроектированы какой-либо одной группой разработчиков и развиваются не по какому-либо плану, созданному кем-либо заранее. Эти системы организуют как бы информационную среду общего доступа, в развитие которой могут вносить свой вклад разработчики и даже пользователи независимо от своего места нахождения.

Таким образом, перспектива информационных систем – в разработке технологий их создания и развития с учетом опыта эксплуатации, часто без заранее разработанного плана, и в этом процессе могут принимать участие не только разработчики, но и пользователи, находящиеся в любой точке мира.

Такие системы будем называть открытыми распределенными адаптивными саморазвивающимися системами.

Выводы

Создание глобальной информационной среды общего доступа, получившей название "виртуальное пространство", существенно изменило облик современного общества как глобальной системы. При этом наблюдается два основных процесса, которые в совокупности и составляют содержание понятия "виртуализация общества":

1. Создание виртуальных образов всех субъектов взаимодействия, а также виртуальной среды, и перенос всех информационных взаимодействий в виртуальное пространство.

2. Возрастание роли информационных ресурсов в технологических процессах и превращение самой информации в технологический ресурс.

В итоге сделан вывод о том, что в условиях общества эпохи глобализации информационные ресурсы должны быть классифицированы как относящиеся к базису, а не к надстройке, как это было при предшествующих формах общества. Это означает, что виртуализация общества привела к изменению положения границы между базисом и надстройкой, что и нашло теоретическое отражение в законе повышения качества базиса. Отметим, что этот вывод был сделан и обоснован одним из авторов данной монографии (Е.В.Луценко) в трех закрытых монографиях в 1979-1981 годах, но тогда он не был воспринят научной общественностью, имеющей доступ к этим работам, а сегодня он общеизвестен звучит в терминах "Информационное общество" и, особенно, "Общество, основанное на знаниях".