Аналитика как интеллектуальное оружие Курносов Юрий
1.4 Гуманитарные науки
Роль гуманитарных наук при рассмотрении многих отраслей человеческой деятельности часто принижается — особенно распространен пренебрежительный взгляд на гуманитарные дисциплины среди представителей технических специальностей, которым не приходилось сталкиваться с проблемами административной деятельности. В современных условиях количество тех, кто не считает гуманитарные знания существенными для профессиональной деятельности, стало еще большим. В эпоху тотального наступления телевидения устойчивое отвращение к блоку гуманитарных дисциплин стало присуще большинству выпускников общеобразовательных школ, чье знакомство с литературой ограничилось нудным составлением портретов литературных героев, пришедших из другого времени. Еще большая роль в воспитании такого отвращения принадлежит тем бездарным педагогическим экспериментам в области изучения истории и обществоведения, которые проводятся, начиная с 1991 года и по настоящее время.
Однако аналитика — это не та сфера деятельности, которая может позволить себе игнорировать гуманитарную сферу. Такая «роскошь» для нее просто непозволительна… Дискуссия о физиках и лириках, столь популярная в СССР 1960-х годов, навязавшая обществу наивный взгляд на соотношение духовного и рационально-логического начал, отозвалась резким снижением благосостояния и тех, и других — всякое нарушение гармонии рано или поздно карается. Этот принцип торжествует и в природе, и в обществе. Заметим, что в прагматичных США гуманитарное направление в образовании развито в большей степени, нежели в нашей стране, причем это отличие особенно заметно именно в высшем образовании. Правда, гуманитарное направление там имеет несколько иную форму, нежели в отечественной системе образования — оно имеет более прикладной характер и в большей степени математизировано. Для того, чтобы почувствовать разницу, достаточно сравнить традиции американской и российской лингвистики (при всем богатстве традиций лингвистических исследований, российская лингвистическая школа создает по преимуществу специалистов, мало приспособленных к решению прикладных задач, связанных с применением специальных знаний). Тогда — в 1960-х годах — в СССР возобладал индустриальный подход со свойственным ему социальным инфантилизмом… Ничем не заполненная, гуманитарная ниша быстро заполнилась вовремя предложенным капиталистическим миром блоком аутистических идей, и вот — появились талантливейшие физики-правозащитники, которые были чужими в той стране тогда и — что не удивительно — остались чужими в этой стране сегодня. Их подвел пресловутый кибернетический романтизм, породивший и весьма продуктивные идеи теории искусственного интеллекта, и киберфантастику, довольно быстро утратившую связь с наукой (часть авторов обратилась к проблемам этико-морального и экологического плана, а другая — к сценариям в духе авантюрных и военных приключений с участием роботов, киборгов и т. п. персонажей).
Однако вернемся к аналитике. Если при анализе сугубо технических проблем гуманитарные знания редко бывают востребованными, то при первом же соприкосновении с проблемами управления организационно-техническими системами или с проблемами построения человеко-машинного интерфейса потребности в этих знаниях становятся очевидными, а в некоторых случаях даже начинают доминировать. Так, например, многим программистам, создававшим программные средства, взаимодействующие с человеком-оператором, знакома проблема создания интуитивно понятного интерфейса, обеспечивающего оптимальный режим работы пользователя. Важность этих знаний наглядно продемонстрировала корпорация Microsoft, благодаря учету психологии пользователя и использованию системного подхода добившаяся мощного прорыва на рынке программного обеспечения. Первой введя унифицированный графический интерфейс, эта корпорация на целое десятилетие потеснила семейство операционных систем UNIX и создала во всем мире мощную армию пользователей, не желающих знать ничего нового, кроме очередного Windows-проекта от Microsoft.
Попробуем перечислить те гуманитарные науки, из которых аналитика позаимствовала некоторые рабочие методы: психология и психоанализ, социология, политология, история, источниковедение, библиотечное дело, лингвистика, педагогика, криминалистика, юриспруденция и многие другие. Практически полный комплекс наук, которые когда-либо предпринимали попытки научного инвариантного описания особенностей поведения индивида или группы в различных ситуациях: при групповой и индивидуальной деятельности, при изложении мыслей, при синтезе целей и выборе методов их достижений и в иных ситуациях. Заимствовались методы, позволяющие оценить физическое и эмоциональное состояние человека, соотнести некие письменные документы с конкретным источником, выявить скрытые мотивы поведения, методы организации быстрого поиска информации, выявления противоречий в аргументации неких поступков или декларируемых намерений. Аналитика пополняла свой арсенал всем, что могло способствовать интенсификации процессов переработки информации, извлечению максимального объема полезной информации из имеющегося объема данных.
Приведем интересный пример: многим известна теория Ломброзо о существовании некоторого «порочного типа» человека, который может быть выявлен в результате физиономического анализа. Эта теория стала столь известной благодаря интуитивной очевидности и, увы — бесславно окончившимся опытам ее применения. Но мало кому известна история, связанная с успешным решением проблемы каталогизации фотографий преступников А. Бертильоном (1880-е годы). Он предложил стандартизовать процедуру фотосъемки (сигналетическая проекция), а при помещении снимков в каталог ввести индексацию, учитывающую несколько объективных параметров: длину и ширину головы, расстояние между скуловыми костями, длину и ширину правого уха. Метод каталогизации А. Бертильона живет и поныне, воплощенный в технологиях распознавания личности по совокупности базовых точек, в число которых входят скулы, цвет и форма глаз, ширина переносицы и губ. Как показывает практика, для достоверного определения личности достаточно 15–20 таких точек. Сейчас такими системами оборудуются аэропорты, вокзалы и прочие места скопления людей, где возможно проведение террористических акций. Правда, все атрибуты «бертильонизации» — специальные стулья с зажимами, обеспечивавшими фиксацию головы в заданном положении — вскоре отошли в прошлое, а методы идентификации по фотографии до поры были вытеснены дактилоскопией.
Но с точки зрения аналитики ценность идей Бертильона заключается и в еще одном новшестве: была предложена стандартизированная методика составления словесного портрета. Благодаря этому новшеству в конце XIX века полицейские специалисты всех стран, изучив методику составления словесного портрета, смогли наладить эффективное взаимодействие при ведении оперативно-розыскной работы, что дало весьма положительные результаты. Тогда А. Бертильон писал: «…до тех пор, пока та или другая анатомическая особенность наружности индивидуума, отличающая его от тысячи других лиц и дающая возможность запечатлеть ее в памяти, не получит точного названия, она остается незамеченной и как бы не существует. Уже давно известно, что мы не можем представить себе того, чего не можем выразить словами, также запечатлеть в мозгу то, чего не можем описать».
Эта методика послужила прототипом для множества полезных процедур, связанных с нормализацией терминологии, которые получили широкое применение в аналитике для уточнения понятийного аппарата предметной области исследований.
Однако отвлечемся от криминалистики и перейдем к рассмотрению основных идей, пришедших в аналитику из гуманитарных наук. Следует заметить, что гуманитарные науки настолько взаимоувязаны, что отнести некоторый метод к конкретной научной дисциплине чрезвычайно сложно. По этой причине мы не будем акцентировать внимание на истоках метода, а сконцентрируемся на самих методах.
Методы аттестации текстов
Эти методы, как и большинство других, являются комплексными и основываются как на структурных и статистических методах, так и на методах качественного анализа. При аттестации текстов решаются следующие задачи:
— установление источника (и получателя), его пространственных и временных координат;
— установление логико-фактографической компоненты текста, его тематики;
— анализ полноты и непротиворчивости аргументации в рамках сообщения;
— установление эмоциональной компоненты текста и системы оценочных суждений источника;
— установление специфики лексикона источника в интересах паспортизации источника;
— выявление ценностной ориентации источника;
— установление категории текста;
— установление цели генерации текста;
— установление достоверности излагаемых фактов.
Весомый вклад в развитие этих методов внесли практически все перечисленные выше науки. Для специфических классов информационноаналитической работы этот список может приобретать специфические черты за счет изъятия тех или иных пунктов. Полный комплекс задач, как правило, подлежит решению лишь в весьма специфических отраслях, как правило — связанных с решением задач обеспечения безопасности.
Задача установления источника (и получателя), его пространственных и временных координат может иметь очевидное решение, содержащееся в самом тексте, однако в ряде случаев может вызывать серьезные затруднения. В этом случае приходится применять достаточно сложные процедуры, связанные с анализом распределения служебных терминов, определением специфики лексикона источника. В частности, может строиться «спектр», а вернее — распределения частот употребления слов, принадлежащих к эталонному словарю, сопоставление с имеющимися спектрами-паспортами известных источников с целью отнесения к профессиональной/социальной, этнической/диалектной группе и т. п. Исследуются все имеющиеся в сообщении указания на его принадлежность к некоторому временному интервалу, отраженному в ссылках на некоторые значимые события, времена и даты которых известны или могут быть установлены (в том числе, такую информацию могут нести ссылки на цитируемые источники и т. п.). Определяется область пространства, из которой могло исходить сообщение, либо область, в которой имели место события, описываемые в сообщении. В некоторых случаях рассматривается схема построения адресации, используемая для описания размещения источника (такие задачи могут встречаться, например в глобальной телекоммуникационной сети Интернет, где по адресам серверов может быть установлена государственная принадлежность источника, опубликовавшего те или иные данные и т. д.).
Задача установления логико-фактографической компоненты текста, его тематики представляет собой задачу высокой сложности. Это связано с тем, что статус факта в сообщении может быть придан не только реальным событиям и явлениям, но и тем, которые на самом деле к этому разряду отнесены быть не могут. Такие искажения могут быть обусловлены множеством причин, в число которых могут входить и непреднамеренные ошибки логического плана, и некорректное построение грамматических конструкций, и преднамеренные искажения аргументации. Особый класс проблем возникает в связи с эмоциональной окрашенностью повествования, способной вызвать впечатление реальности факта, упоминание которого даже не встречалось в сообщении. Здесь важно выявить в тексте те маркеры, которые указывают на присутствие в тексте конструкций, соответствующих причинно-следственным, временным и пространственным отношениям, установить модальные конструкции типа «вероятно», «очевидно» и т. п., отсылающие к некоторой субъективной интерпретационной модели (редко декларируемой источником сообщения). На основе такого анализа текст может быть разделен на: 1) компоненты, которые могут быть отнесены к разряду фактов на основе объективных критериев; 2) компоненты, которые потенциально могут быть отнесены к разряду фактов (в существенной степени зависящие от совместимости субъективных моделей мира источника и потребителя сообщения); 3) компоненты, которые не могут быть интерпретированы как факт, но отражают специфику модели мира источника суждения.
Задача анализа полноты и непротиворечивости аргументации в рамках сообщения, чаще всего, требует формализации текста, приведения его к нормализованной лексике, исключающей метафорическое или некорректное употребление терминов. Для этого могут быть использованы методы, широко применяемые в современной лингвистике и теории формальных языков, реализованные на базе аппарата формальных грамматик в сочетании с семантическими сетями. После выполнения процедуры формализации текст становится пригоден для производства анализа логической корректности системы аргументов на основе применения формально-логических процедур.
Задача установления эмоциональной компоненты текста и системы оценочных суждений источника требует применения методов контент-анализа, основанных на детальном анализе текста с целью выявления слов, терминов или специфических ситуаций их употребления, способных воздействовать на эмоциональное состояние потребителя сообщения. При этом анализ должен проводиться на различных уровнях иерархии смысловыражающих и словообразующих единиц — от уровня морфем до уровня связных цепочек терминов, включая также выявление ритмического рисунка и аллитераций. Явным образом представленная расстановка эмоциональных акцентов в тексте (их соотнесение с терминами, выступающими в различных семантических ролях) позволяет выявить систему ценностей источника сообщения, сопоставить ее с набором классификационных эталонов и — в некоторых случаях — предсказать поведенческие особенности источника, а также более точно определить цели, преследуемые источником при генерации сообщения. Для этого могут использоваться различные методы — от традиционных методов морфологического разбора и анализа контекста употребления до новейших нейросетевых методов (в данном случае механизмы реализации несущественны).
Задача установления специфики лексикона источника в интересах паспортизации источника является существенной в приложениях, связанных с решением задачи сбора априорной информации об источнике сообщения (например, для дальнейшего взаимодействия с ним или выявления общеобразовательного уровня и/или профессиональной подготовленности в некоторой предметной области). В большинстве случаев эта задача может быть решена на основе статистического анализа текста и сопоставления с набором эталонов, полученных в результате анализа текстов аналогичной тематики, порожденных людьми с известными исследователям уровнем специальной подготовки и психологическими особенностями. При работе с текстами средств массовой информации, генерируемыми одной и той же группой авторов может быть сформирована адаптивная стратегия отбраковки текстов по авторам и тематике с учетом их квалификации в той или иной области знаний, а также для выявления «заказных» статей, написанных «под диктовку». Настоящий аналитик в состоянии оценить полезность подобных знаний. Здесь может быть использован опыт анализа принадлежности текстов перу того или иного автора или исторической эпохи, приобретенный в области источниковедения — специального раздела науки, лежащего на стыке исторической науки и лингвистики.
Задача выявления ценностной ориентации источника связана с решением задачи эмоциональной оценки текста. Ее успешное решение позволяет предвидеть поведенческие реакции источника сообщения, типы событий, оказывающие на него влияние и побуждающие к генерации сообщений. При наличии известных навыков, аттестация источника (выявление его ценностной ориентации) по порождаемым им текстам позволяет сформировать социальный, мировоззренческий портрет автора, его менталитет, позволяющий при использовании специальных методик осуществить информационное управление им. Здесь, в частности, могут быть использованы социальные технологии А.А. Шияна. Еще одно — весьма важное — приложение знаний о специфике ценностной ориентации источника сообщения — это фильтрация оценочных суждений источника. Кроме того, на основе анализа ценностной ориентации источника может быть сформирована гипотеза о мотивационных доминантах, определяющих процессы целеполагания автора.
Задача установления категории текста является задачей, решение которой целесообразно проводить в два этапа: формальный экспресс-анализ и детальный анализ. Экспресс-анализ направлен на оценивание целесообразности дальнейшей обработки текста, для чего в зависимости от целей анализа могут быть введены различные эталонные модели, позволяющие по ряду формальных признаков отнести текст к той или иной категории. К числу таких признаков могут быть отнесены: длина и степень сложности предложений, характеристика частотно-рангового распределения длин слов, пунктуационная специфика и иные. В литературе по лингвистике функциональная категория текста часто отождествляется со стилистическими особенностями, однако это именно тот подход, который реализуется на первом этапе установления категории текста. Детальный же анализ позволяет отнести текст именно к функциональной категории на основе более объективных критериев, возможность оценивания которых может быть получена лишь в результате решения всех задач, перечисленных ранее. При этом классификация функциональных категорий текста примерно соответствует функциональной классификации предложений и выделяет следующие категории текстов:
— информативные тексты, содержащие изложение фактов и/или нейтральных в эмоциональном плане суждений (эта категория примерно соответствует повествовательным предложениям), реализующие функцию передачи информации;
— проблемно-постановочные тексты, содержащие логическую аргументацию, направленную на выделение проблемы или комплекса проблем, однако не предлагающие путей решения проблемы (эта категория примерно соответствует вопросительным предложениям);
— побудительные тексты, содержащие побуждение к действиям, подкрепленные логической и/или эмоциональной аргументацией, реализующие функцию побуждения к действию.
Задача установления цели генерации текста непосредственно связана с предыдущей задачей установления функциональной категории текста, однако требует анализа прагматической компоненты и оснований для реализации функции целеполагания источником сообщения. Учитывая, что любое информационное взаимодействие направлено на формирование/модификацию модели мира потребителя сообщения, при решении этой задачи целью является установление того, направлен ли данный текст на синхронизацию модели мира потребителя с моделью мира источника или же целью источника является внесение рассогласования, десинхронизация моделей мира.
Задача установления достоверности излагаемых фактов является задачей, для решения которой требуется привлечение дополнительных источников информации, обладающих иным уровнем доказательности фактов, в том числе — использования результатов наблюдения за физическими проявлениями деятельности или пребывания некоторых объектов и систем в декларируемом состоянии.
Анализ исторических прецедентов
Политология, исторические, социальные и экономические науки способны предоставить немало примеров того, сколь мало разнообразия вносят в наиболее распространенные политические и экономические стратегии различные технологические нововведения. Особенно ярко это демонстрируют военная история и политология — наиболее эффективные стратегические решения остаются неизменными на протяжении многих веков и их арсенал пополняется крайне редко. Здесь стоит привести известное изречение: «Что было, то и будет; что делалось, то будет делаться, и ничего нового нет под солнцем. Бывает нечто, о чем говорят: смотри, вот новое; но это было уже в веках, бывших прежде нас» (Экклезиаст, 1.8, 1.9).
Многие прогнозы, сделанные на основе анализа исторических прецедентов, поражают своей точностью. Зачастую, стратегии, которые по сей день используются в общественно-политической сфере, на некотором уровне абстракции могут быть сведены к ограниченному набору сценариев. Работы по приведению комплекса сюжетов к минимальному набору сценариев в литературоведении были проделаны в 1928 году В.Я. Проппом на примере формального исследования русских народных сказок[38]. Интересно, что практически те же самые сюжеты-сценарии с некоторыми вариациями могут быть рассмотрены и применительно к большинству реальных ситуаций.
В связи с последним замечанием нельзя не упомянуть знаменитые китайские стратагемы. Их системное собрание впервые предстало взорам читателей еще в VI веке до нашей эры в трактате о военном искусстве китайского полководца Сун-Цзы, указывавшего на величайшее значение в военном искусстве так называемого Гунь-Дао (Пути Обмана). В связи с началом исследований, посвященных синтезу теории информационно-психологических операций, в конце 20 века стратагемный подход вновь приобрел высочайшую актуальность. Появилось множество публикаций, посвященных вопросам стратагемного мышления и поведения[39]. Стратагемы, представлявшие собой краткие афористичные высказывания-наставления, содержавшие иносказательную формулировку стратегии обманного достижения поставленной цели. Считается, что китайский менталитет построен на 36 основных стратагемах, имеющих немалое число толкований, приложимых к большинству жизненных ситуаций.
Характерно, что сопоставление базовых стратагем с большинством успешных стратегий, используемых в современной политике, военном деле и бизнесе позволило прийти к выводу, что будучи соответствующим образом формализованы, стратагемы могли бы выступать в качестве инвариантных концептуальных моделей высшего уровня, положенных в основу функционирования систем ситуационного анализа. Они могли бы служить интересам распознавания стратегий и ситуаций на основе применения метода исторических прецедентов.
При использовании метода исторических прецедентов (аналогий) речь, как правило, идет об анализе потока сообщений, описывающих некие объекты, системы, ситуации, процессы и явления. Если предполагается осуществлять некие аналитические операции, в том числе и над данными, не приведенными к виду символьных (текстовых) сообщений, то на этапе предшествующем анализу, эти данные подвергаются процедуре преобразования к символьному виду. Это объясняется тем, что операции над данными, имеющими единую модель представления и интерпретации, вызывают меньшие затруднения.
В принципе, вне зависимости от степени избыточности и уровня формализации описаний, любую развернутую во времени совокупность различным образом представленных сообщений можно рассматривать в качестве модели, описывающей последовательную смену состояний, процессов и явлений в некоторой сложной системе. Для исходной (произвольной) совокупности текстовых сообщений, полученных за некоторый промежуток времени, это утверждение справедливо лишь отчасти, поскольку эта совокупность, не отвечает требованию упорядоченности во времени и не избирательна (то есть, над ней не выполнена процедура отбора сообщений, релевантных, соответствующих задаче исследования). Однако, при условии, что процедуры отбора релевантных сообщений и их упорядочивания во времени выполнены и привели к получению непустого массива, справедливым становится утверждение о том, что полученный массив сообщений будет содержать некий набор альтернативных моделей ситуации. Правда, на этом этапе модели будут иметь вид, весьма отдаленный от того, что принято считать строгой моделью, но существует несколько способов их поэтапного приведения к той степени строгости, которая могла бы обеспечить возможность автоматизированного перехода к иным способам представления либо непосредственно к этапу экспертной оценки. Интенсивные исследования в этой области ведутся известным белорусским ученым В.В. Мартыновым, американцем Д. Ленатом (D. Lenat), П.Ю. Конотоповым и рядом других, чьи исследования сконцентрированы на несколько иных аспектах обработки текстов. К сожалению, в России это направление исследований пока представлено существенно меньшим числом исследователей, нежели за рубежом, а многие российские исследователи после сокращения финансирования науки были поставлены перед выбором: прекратить работу или продолжить ее в зарубежных исследовательских центрах. В настоящее время многие отечественные ученые работают в университетских и государственных исследовательских центрах США, Великобритании и других западных стран, где руководство уже осознало возможные последствия информационного бума.
Однако вернемся к обработке текстов. Мы уже отметили, что полученные вербальные модели могут быть приведены к некоторому представлению, являющемуся промежуточной стадией между формальной моделью и текстом. Следует отметить, что такое представление дает ряд преимуществ, поскольку модели на этом этапе еще доступны пониманию эксперта и способны активизировать его творческую активность, но уже близки по своим свойствам к строгим формальным моделям и могут обрабатываться с помощью средств вычислительной техники.
Интересные результаты дает применение различного рода формальных грамматик, ориентированных на обработку семантической информации (семантических грамматик). Данный класс грамматик отличаются от прочих тем, что ее категории обозначают как семантические, так и синтаксические понятия. Исследования семантических грамматик были начаты в 1970-е годы. Их применение оказалось оправданным при организации человеко-машинных интерфейсов, реализующих диалог с пользователем на языках естественного общения. В настоящее время аппарат семантических грамматик используется для построения интерфейсов в ряде коммерческих систем, в том числе — в известной системе XCALIBUR, широко использующейся в структурах информационно-аналитического обеспечения органов государственного управления. Для представления семантических грамматик использовались различные формальные системы, включая расширенные сети перехода и расширенные грамматики непосредственных составляющих. Дальнейшее развитие этого подхода потенциально способно решить проблему естественноязыкового взаимодействия с компьютерными системами, что в сочетании с системами распознавания речи обеспечит возможность более удобного управления процедурами поиска и востребования информации, что особенно важно для информационного обеспечения процессов управления системами, обладающими высоким динамизмом.
Перечисленные методы широко используются при анализе и прогнозировании развития социальной ситуации, в PR-технологиях и многих других отраслях, связанных с оцениванием проявления человеческого фактора в политической и экономической сфере жизни общества. В настоящее время существует несколько аналитических программных продуктов, использующих сходные методы в интересах анализа и управления рынками, коллективами, большими группами людей. Стоимость подобного программного обеспечения достаточно высока, а использование их является прерогативой специалистов высокого уровня, результаты работы которых непосредственным образом сказываются на стратегических аспектах управления.
1.5 Теоретические основы системного анализа как методологического ядра аналитики
Первое, что следует подчеркнуть — это необычность методологии системного анализа: наряду со специально созданными для него детализированными и строго формализованными процедурами, в его рамках используются и нестрогие методы. При этом предполагается, что решение о выборе таких методов принимается взвешенно, как правило, обусловлено невозможностью однозначного количественного описания систем и объектов, и что для их изучения необходимо прибегать к неформализованным, качественным методам анализа. Именно это имелось в виду В.Н. Садовским, когда он определял системный анализ как «особый тип научно-технического искусства, приводящего в руках опытного мастера к значительным результатам и практически бесполезного при его механическом, нетворческом применении».
В системном анализе могут быть выделены следующие основные направления:
— философское;
— математическое;
— управленческое;
— информационное;
— прикладные аспекты.
Достаточно часто при рассмотрении данного феномена наблюдается размытость методологических и методических подходов, большой разброс идей. За исключением использования слова «система», многие работы в данной области ничем не отличаются от обычных исследований в традиционных областях философии, математики, управления. О едином подходе к системному анализу в рамках учебных изданий также говорить достаточно тяжело. Наше мнение состоит в том, что аналитика является самостоятельной научной дисциплиной, ядром которой является системный анализ, имеющий свою собственную теорию, разработанный специфический формально-логический аппарат и особые методы для решения задач практики.
Прежде чем перейти к рассмотрению методологии системного анализа, следует обратиться к классификации систем, являющихся предметом его изучения. Всякая классификация условна, по этой причине мы выделим несколько наиболее существенных для изложения материала классификационных критериев (памятуя о том, что может быть предложено множество других — не менее обоснованных — классификаций). Итак, введем следующие классификационные критерии и классы:
— критерий однородности (однородные или гомогенные системы и неоднородные или гетерогенные);
— критерий разложимости (разложимые[40] на компоненты или, собственно, системы и неразложимые — элементы) — здесь важно понимать, что всякая декомпозиция — это процесс целенаправленный, исследователь может не иметь намерения расщеплять систему далее, а во главу иерархии поставить именно тот элемент, который соответствует цели исследования;
— критерий гносеологической сложности, связанный со сложностью процесса познания системы, проявляющийся на этапе исследования (обычные[41], большие, сложные, сверхсложные системы);
— критерий онтологической сложности, связанный с бытийным аспектом системы (структурная сложность, функциональная сложность, кибернетическая сложность, поведенческая сложность и т. д.);
— критерий эргатичности (с участием человека или эргатические системы и без участия человека или техногенные системы);
— критерий непрерывности (системы с непрерывными состояниями и системы с дискретными состояниями);
— критерий количества состояний (дискретные системы с конечным числом состояний и с бесконечным числом состояний);
— критерий детерминированности (системы детерминированные и недетерминированные);
— критерий определяющих закономерностей (социальные, биологические, физические, химические и т. д.).
Как видно из некоторых пунктов классификации, системный подход связан с понятием целесообразности, в том числе — целесообразности и допустимости введения некоторых пределов обобщения и редукции. При изучении систем их сначала выделяют как некое целостное образование из среды, обращая внимание на сохранение существенных для анализа свойств, а позже — выделяют ее существенные компоненты и структуру их взаимодействия, характеризующую интегральные свойства системы. В равной степени опасны и чрезмерное агрегирование элементов системы, и чрезмерная детализация описания системы. В одном случае — теряются существенные свойства, а в другом — исследователь «тонет» в обилии свойств и параметров, не получая при этом ощутимого выигрыша ни в точности, ни в адекватности.
Существует определенный круг задач в области управления, где применение системного анализа наиболее эффективно. К числу таких задач относятся задачи, связанные со стратегическим управлением.
В России основные работы по данному направлению осуществляются в ряде институтов Российской Академии Наук (Институте системного анализа, Институте проблем управления и других), МГУ им. М.В. Ломоносова, Российской академии государственной службы при Президенте РФ и ряде других учреждений. За последние годы были проведены представительные научные форумы в рамках деятельности Международного комитета по общим системах — общественной организации, которая провела в 1996-99 годах ряд научно-практических конференций «Анализ систем на пороге XXI века», материалы которых были опубликованы и способствуют утверждению системного анализа как основы для современного научного мышления. В основании рассматриваемого в последние годы представления о системах лежат не только структура и материальные элементы, а процесс, определяющий ее сущность и задающий ее целостность. В одних случаях это будет процесс функционирования, в других — процесс развития, в третьих — их единство[42]
— то есть динамическое единство элементов и отношений.
Современная ситуация характеризуется тем, что назрела необходимость освещения основных разделов системного анализа с единых методологических позиций и, главное, доступно для специалистов среднего уровня. В настоящее время теория системного анализа усложнилась настолько, что основная масса управленцев и технической интеллигенции оказалась не в состоянии оперировать ее категориями и методами. Порой не предпринимается никаких усилий, направленных на повышение эффективности деятельности в различных сферах из-за боязни «высоких теорий», приводящей к полному отказу от опоры на теорию вообще. Нередко руководство предпочитает метод проб и ошибок и иные эмпирические подходы.
Зачастую реальные процессы формирования, развития и согласования ключевых понятий аналитики в ходе решения конкретных прикладных проблем далеки от привычных теоретических идеализаций, так многие методологические положения аналитики были сформулированы в ходе объяснения причин затруднений в практической деятельности и в процессе генерации новых подходов для их преодоления.
Примером использования такого подхода может служить коллективная работа сотрудников Института проблем управления РАН во главе с И.В. Прангишвили[43]. В ней предложен ряд подходов, методов, частных технологий, рекомендуемых для использования в индивидуальных и коллективных творческих процессах решения научно-прикладных задач и анализа сложных проблемных ситуаций. В их работе доказывается, что схемы и общие понятия, которые воплощают в себе научные знания и опыт, в процессе мышления могут использоваться и для целенаправленного порождения новых знаний, и для улучшения качества имеющихся. В ходе деятельности этого коллектива сформировался схемный подход к решению творческих задач в области научной деятельности и практики проектирования и испытаний программных средств и систем. В основе схемного подхода лежат, с одной стороны — научные знания и опыт решения задач, а с другой — психологические механизмы схемно-понятийного мышления, выполняющие функции представления знаний, оценки их качества и переноса знаний на новые задачи. На основе схемного подхода разработаны и проверены в научноприкладной деятельности систематические методы решения творческих задач в области информатики, управления, начиная от задач практического проектирования и вплоть до разработки теоретических моделей, специализированных теорий, методов, формализованных языков.
Мощный толчок к развитию системный анализ получил в ходе решения прикладных задач стратегического управления. Например, так было в США при решении проблем управления на уровне корпораций, на государственном уровне — тогда были реализованы системы ПАТТЕРН[44], МИРАЖ-75 и другие.
Примерами организационных решений, связанных с применением методологии системного анализа и стимулировавших его развитие, могут служить внедрение в США системы ППБ (система Планирования, Программирования и разработки Бюджета)[45], принятие руководством Японии закона о технополисах, введение элементов государственного регулирования технологической структуры экономики во Франции и другие.
Аналитическая деятельность всегда связана с выбором — так или иначе, итогом ее является некоторое решение, принимаемое как итог анализа некоторого набора данных. В рамках системного анализа существует специальный раздел, касающийся вопросов приятия решений в условиях так называемого уникального выбора. Ситуация уникального выбора характеризуется тремя необходимыми элементами: существованием проблемы, требующей разрешения; наличием человека или коллективного органа, принимающего решение и набором альтернатив, из которых осуществляется выбор. В ситуациях, характеризующихся одинаковым или сходным набором альтернатив, лицо, принимающее решение, начинает использовать повторяющиеся управленческие решения — происходит закрепление стереотипа. В этом случае можно говорить о том, что руководитель пренебрегает ситуацией выбора, выбор для него перестает существовать. Однако, очевидно, что абсолютная повторяемость ситуации возможна лишь в техногенных системах, реальные же системы существенно сложнее — для них характерна уникальность набора альтернатив, характеризующихся:
— многокритериальностью выбора (анализ ситуации несводим к операции получения одной универсальной оценки);
— неполнотой знаний о системе (в частности — о полноте перечня показателей качества и альтернатив);
— несопоставимостью отдельных показателей качества (проблема согласования размерности);
— наличием субъективизма в оценках качества и другие.
Для решения таких проблем часто прибегают к методикам оценки рисков, что позволяет согласовать размерность показателей рисков, перейдя к вероятностным оценкам. При этом риск интерпретируется не только как цена ошибки, но и как вероятность того, что цель не будет достигнута или что неучтенными при совершении выбора осталось некоторое число вариантов. Однако не каждый специалист по управлению в состоянии самостоятельно исчислить риски или располагает временем для этого — для этой работы чаще всего и привлекаются консультанты и эксперты. Задачей таких специалистов является структуризация проблем, квалифицированная оценка пространства альтернатив — то есть информационное обеспечение процесса принятия решения конкретным руководителем. Здесь работает принцип разделения ответственности, значение которого трудно переоценить.
Существует целый ряд подходов к сравнению альтернатив. При этом проблема выбора конкретного метода нередко сама заслуживает проведения отдельного исследования. К числу наиболее мощных подходов обычно относят следующие:
1. Метод стоимость-эффективность, разработанный и впервые примененный в США при оценке военно-политических и военно-технических проблем. При его использовании требуется дать экономическую и политическую оценку различных вариантов того или иного военнотехнического проекта, а затем рекомендовать наилучший на основе анализа, включающего в себя как моделирование на ЭВМ, так и учет субъективных суждений экспертов. Анализ осуществляется для нескольких вариантов: 1) максимальная эффективность при заданной стоимости; 2) минимальная стоимость при заданной эффективности; 3) максимальное отношение эффективности к стоимости. Этот метод объединяет методологию исследования операций и экспертных оценок. Однако по мере снижения доли объективных оценок, получаемых в ходе моделирования, данный метод дает резкое ухудшение качества решений.
2. Методы многокритериальной оценки альтернатив, связанные с нахождением значения некоторой функции полезности (количественной оценки полезности каждой из рассматриваемых альтернатив). Выделяются следующие группы методов:
— аксиоматические методы, когда определяются некие правила количественной оценки полезности при наличии ряда требований к ним, именуемых аксиомами (соответствие сформулированных правил аксиомам позволяет математически обосновать существование функции полезности и ее свойства, в том числе — непрерывность);
— прямые методы, когда общая полезность задается как функция от оценок по отдельным видам критериев (например, задается численная оценка веса каждого критерия, после чего определяется сумма взвешенных оценок, являющаяся показателем полезности);
— методы компенсации, когда для альтернатив, характеризующихся различными наборами оценок, устанавливаются некоторые правила компенсации, позволяющие отказаться от рассмотрения скомпенсированных оценок, то есть снизить размерность задачи;
— методы порогов несравнимости, когда задаются некие правила сравнения пар альтернатив, благодаря чему пространство альтернатив структурируется, приобретает упорядоченный вид, что упрощает процесс выбора. — человеко-машинные методы применяются при принятии решений при наличии соответствующей количественной модели поведения управляемого объекта или процесса.
В общем случае выбор методов не является произвольным и зависит от специфики системы, целей управления, а также допустимой вероятности ошибочного решения. При этом следует учитывать ряд важнейших особенностей систем, определяющих то, каким образом система реагирует на различные изменения.
Важно учитывать, что смена состояний системы сопровождается не только обязательными изменениями ее интегральных показателей, но иногда приводит и к структурным изменениям.
При этом система может сохранить ряд своих наиболее важных характеристик, останется целостной и сохранит свое место в иерархии систем. Смена состояний, сопровождающаяся структурными изменениями, получила название кризиса. Кризис не ведет к разрушению системы, но ведет к ее существенной перестройке или перенастройке на новые условия существования. Для большинства систем кризис есть механизм обновления, адаптации к экстренным условиям — таковы экономические кризисы, сопровождающиеся структурной перестройкой экономики. Более глубокие изменения системы получили называние катастрофы. Катастрофа — это изменение, навязанное системе извне. Адаптация здесь существует лишь как механизм сохранения системы с потерей части существенных свойств. Еще более радикальные изменения системы называются катаклизмом. Катаклизм — это, по существу, фаза разрушения системы.
Иначе говоря, сложные системы в восприятии аналитика ведут себя дискретно — иначе анализ становится невозможным (такова специфика аналитической деятельности — процедуры анализа состояния системы лишены смысла, если отсутствуют критерии различения состояний). Сложным системам присущи некие квазистационарные состояния, когда их реакции на изменения окружающей среды (управляющие воздействия) просты, однообразны. При моделировании поведения сложной системы, находящейся в квазистационарном состоянии, ее можно описать довольно простыми моделями. Однако граничные режимы (так называемые точки бифуркации, когда система пребывает в состоянии неустойчивого равновесия) и сами переходные процессы, как правило, чрезвычайно трудно описать адекватно. Вернее, само состояние, соответствующее точке бифуркации, описано может быть достаточно точно, однако определение перечня и величин воздействий, достаточных для перехода системы в некоторое заданное состояние, представляет собой сложную задачу — здесь должен осуществляться учет действия случайных факторов и процессов, зарождающихся как в самой системе, так и действующих на нее извне.
Следует заметить, что информационно-аналитическая работа — это работа, в первую очередь, связанная с решением задачи компенсации неполноты или избыточности данных о состоянии и процессах протекающих в системе и вне ее. Как нельзя более точно для описания проблем этого типа здесь подходит термин «наблюдаемость». Этим термином описывается ситуация наблюдателя (аналитика), в которой ему требуется, пребывая вне непосредственного контакта с фрагментом реальности, образующим систему, установить ее предыдущее, текущее или последующее состояние по доступным данным. Понятие наблюдаемости можно трактовать как возможность получать информацию о поведении системы и на ее основе предвидеть ее поведение в будущем.
Здесь уместна аналогия с пацаненком, вознамерившимся поживиться яблоками из чужого сада. Проблема наблюдаемости предстает перед ним во всей своей красе, когда он, пробираясь вдоль высокого щелеватого забора из досок, пытается определить: не ждет ли его за забором какая-нибудь каверза — вот кабы щели пошире, да досочки поуже (реденький штакетник был бы куда приятнее).
Поскольку проблема наблюдаемости в системном анализе доставляет аналитикам массу неприятностей, постольку в рамках системного анализа было разработано множество методов компенсации неполноты или избыточности информации, разнообразие которых может быть сведено к перечню из четырех базовых методов. К их числу могут быть отнесены такие методы, как морфологический анализ (структурный или топологический анализ), метод аналогий, методы экспертных оценок, методы моделирования. Каждый из методов может использоваться на различных этапах исследования проблемной ситуации и характеризуется как различным начальным уровнем неопределенности, приемлемым для выбора того или иного метода, так и уровнем неопределенности, получаемым после применения этих методов.
Морфологический анализ (структурный или топологический анализ) предполагает систематизированное изучение объекта с целью выявления его структуры и основных закономерностей развития. Есть одна неприятная особенность термина «морфологический анализ» — он неоднозначен: в разных случаях и разных научных дисциплинах он определен настолько различными способами, что удивляешься, как ученым удается понимать друг друга. Именно поэтому потребовалось в скобках добавить еще два уточняющих слова, чтобы акцентировать внимание на наиболее существенной особенности именно этого метода.
Особенность морфологического (структурного, топологического) анализа заключена в том, что он исходит из постулата единства формы и содержания. Предполагается, что если система выглядит как нечто известное снаружи и ведет себя аналогичным образом, то внутреннее ее строение и состояние ее элементов подобно известному или наоборот — если известно строение, то может быть предсказано поведение и внешний вид. При этом структура системы устанавливается на основе изучения и описания комплекса наблюдаемых каналов обмена массой, энергией и/или информацией, связывающих отдельные элементы и компоненты системы. Сочетание, взаимное расположение элементов и каналов (их топология или пространственная структура) и информация, передаваемая в них, формируют некий «облик» системы, представление о ее внутренней организации — то есть — морфологию. На этом этапе наблюдение, описание и классификация морфологии системы являются методом познания ее структуры и функциональной среды. Морфология системы позволяет исследователям отнести ее к конкретному типу или состоянию.
Большинство наук в своем развитии начинали именно с этого способа познания действительности. Достаточно вспомнить комичного энтомолога, кузена Бенедикта из книги Ж. Верна «Пятнадцатилетний капитан» — этот эксцентричный ученый занимался именно морфологическим анализом, пересчитывая лапки африканским жукам. Применительно к предмету научных изысканий кузена Бенедикта это занятие носило название «систематизация по К. Линнею».
По существу, на основе морфологии прогнозируются непосредственно не наблюдаемые в данное время явления. Структурный (морфологический) метод является основой целого ряда приложений, где разделение системы на элементы по тем или иным причинам невозможно или нежелательно (например, в медицине, где по внешним проявлениям делаются выводы о состоянии организма в целом и отдельных его органов). Для получения положительного эффекта от применения структурного (морфологического) метода крайне важно установить состав системы, связи и функции элементов системы и их реакции на те или иные воздействия. Это дает возможность, располагая схемой причинно-следственных связей, предсказывать поведение системы в целом в ответ на те или иные воздействия. Недостатком морфологического (структурного) анализа является его ориентация на статическое описание систем.
Метод аналогий основан на установлении систем-аналогов, кибернетическая модель которых известна. Отправным пунктом всех суждений о поведении системы в этом случае служит предположение, что поведение изучаемой системы будет подобно поведению системы, рассматриваемой в качестве аналога. Метод аналогий широко применяется в естественных и общественных науках, военном деле. Следует заметить, что подобие может рассматриваться не только между исследуемой системой и системой-аналогом, но и рассматривается и вариант самоподобия, или автокорреляции, когда предшествующее поведение системы рассматривается в качестве эталона. Здесь широко распространены методы математической экстраполяции, корреляционного анализа и иные. Однако сфера применения метода ограничена теми приложениями, где возможно существование аналогов или прецедентов. Заметим, что система, прошедшая стадию кризиса, не всегда может быть рассмотрена в качестве полного аналога, так как уже адаптировалась к ряду возмущающих воздействий, то есть, обладает новыми свойствами.
Метод экспертных оценок основан на анализе мнений и выводов различных экспертов о прошлом, настоящем или будущем состоянии изучаемого объекта. Важной проблемой являются способы организации экспертиз и согласования мнений специалистов. В настоящее время сформулирован целый ряд методик, направленных на усовершенствование различных аспектов этого метода — начиная от методик организации опроса, заканчивая методиками обработки результатов, однако основным недостатком этого метода остается высокий субъективизм оценок.
Моделирование является важнейшим методом и инструментом системного анализа. Этот метод обладает массой достоинств и характеризуется множеством различных подходов к моделированию. С точки зрения наиболее общей классификации модели целесообразно подразделять на статические и динамические — прочие же параметры классификации, как правило, диктуются спецификой моделируемых систем. Основополагающим понятием здесь является понятие модели. Приведем ряд определений, раскрывающих сущность этого понятия.
Модель — это система, исследование которой служит средством для получения информации о другой системе. Данным определением указывается на иерархичную организацию процесса познания. Во-первых, модель сама выступает в качестве системы, что является предпосылкой для дальнейшего развертывания системного подхода к моделированию, а во-вторых, модель — есть средство получения информации о некоторой системе (прототипе модели).
Модель — это некоторая промежуточная вспомогательная система (естественная или искусственная, материальная или абстрактная), обладающая следующими основными свойствами:
— пребывает в объективном соответствии с познаваемым (изучаемым) объектом (системой);
— замещает в определенном отношении данный объект (систему);
— дает при этом информацию о данном объекте, получаемую на основе исследования данной модели и соответствующих правил перехода модель — объект (прототип)61.
Применение в качестве инструмента познания методов, основанных на применении моделей, стал одним из важнейших этапов в развитии науки, и означал переход от сугубо эмпирических к эмпирико-абстрактным научным методам. Однако общая теория моделирования все еще пребывает в стадии формирования. Как было указано ранее, функцией моделирования является идеальное или материальное замещение изучаемого оригинала. В настоящее время существует масса различных методов моделирования, более подробному рассмотрению которых внимание будет уделено ниже.
2. Методы формализации предметной области и моделирование
Для успешного проведения системных исследований очень важно установить тип (класс) системы, с которой предполагается осуществлять те или иные манипуляции. Дело в том, что от типа системы зависит то, является ли допустимым тот или иной метод ее моделирования, какое подмножество управляющих воздействий пригодно для исследования поведения системы с целью построения кибернетической модели и т. д. Ранее мы указывали на то, что специфика системы в первую очередь определяется ее интегральными характеристиками, проявляющимися у системы как целостного объекта, рассматриваемого в качестве компонента системы более высокого уровня. Рядом исследований подтверждено, что в этом отношении наиболее показательны ее структурные свойства, то есть ее компонентный состав и архитектура (топология) связей.
Ранее нами была приведена достаточно общая классификация систем, имевшая следующий вид:
— системы гомогенные и гетерогенные;
— системы, разложимые и неразложимые на элементы;
— системы, сложные с гносеологической точки зрения;
— системы, сложные с онтологической точки зрения;
— системы эргатические и техногенные;
— системы с непрерывными и дискретными состояниями (с конечным и бесконечным количеством состояний);
— системы детерминированные и недетерминированные;
— системы социальные, биологические, физические, химические и т. п.
Недостатком этой классификации является то, что в ней мы оперировали термином «сложная система», так и не дав его четкого определения. Где же проходит раздел между сложными и «несложными» системами? — Различные исследователи дают на этот вопрос сильно разнящиеся ответы… Но все же, мы попытаемся уловить общее в этих определениях.
2.1 Понятие сложной системы
Первым и наиболее распространенным определением понятия «сложная система» является. определение, которого никто не давал. В большинстве случаев специалисты пользуются понятием «сложная система», попросту не определяя его — апеллируя к здравому смыслу и житейскому опыту. К сожалению, из этого умолчания рождается масса недоразумений и конфликтов, как среди «системщиков», так и среди тех, кто пытается использовать теорию систем для решения практических задач.
Другой подход демонстрируют специалисты в области общей теории систем, определяющие сложные системы, как системы, в которых в качестве хотя бы одного из компонентов выступает человек. Соответственно, в этот разряд попадают все системы, в которых реализуется функция целеполагания.
Специалисты в области системной инженерии или системотехники используют иной критерий сложности. Для них сложными системами являются такие системы, в качестве хотя бы одного из компонентов которых выступает система. При этом к системам, выступающим в роли элементов системы высшего уровня предъявляется требование неоднородности — без этого система не может считаться сложной. В противном случае система является либо обычной (система, как таковая), либо может быть отнесена к классу больших систем (но не сложных). Этот подход более характерен для технических приложений системного анализа.
Специалисты в области биологии, медицины и иных наук, связанных с изучением живых организмов, склонны рассматривать в качестве сложной системы любую организованную живую материю или совокупность взаимосвязанных организмов. Такой критерий сложности также является оправданным.
Некоторые исследователи склонны считать сложными системы, для описания которых требуется использовать многомодельные методы исследований и многокритериальные методы оценивания эффективности.
Собственно, это замаскированная попытка определить сложность по образцу первых двух из числа уже приведенных определений.
Еще одна группа исследователей в качестве критерия сложности использует наличие системной динамики (невозможность описать систему с помощью статической модели — по существу переход к тому же многомодельному исследованию).
К числу свойств сложных систем, которые могут рассматриваться в качестве «показателя сложности» могут быть отнесен целый ряд свойств, из которого наиболее весомыми являются следующие:
— свойство эмерджентности;
— свойство отставания управления от специализации;
— свойства способности к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству, средопреобразованию.
— Эмерджентность — это новоприобретенное свойство системы, возникновение которого не может рассматриваться как итог примитивного суммирования показателей ее элементов, а является результатом возникновения системных связей и адаптивного перераспределения функций между элементами. Одним из альтернативных названий свойства эмерджентности является название «свойство организованной сложности». Характеристики всякой системы занимают одно из «промежуточных положений» в пространстве от примитивной физической аддитивности (аналог векторной суммы) до абсолютной целостности (эмерджентности).
Функционирование сложных систем связано с процессами развития систем, в том числе — с процессами развития специализации элементов и совершенствования координации их деятельности. Еще одним интересным свойством сложных систем является свойство отставания управления от специализации в сложных системах. В связи с этим был сформулирован закон необходимого разнообразия (закон Эшби), гласящий, что для того, чтобы некоторая система могла управлять другой системой, она должна обладать сложностью не меньшей, чем сложность управляемой системы.
Объединение в одну группу таких свойств, как способность к адаптации, самосовершенствованию, самовоспроизводству и преобразованию среды функционирования не случайно, поскольку они имеют общий корень — сложные системы способны создавать внутри себя информационную модель себя и окружающей среды.
Существуют различные критерии оценки сложности, в том числе — в кибернетике, социологии, политологии — везде, где исследователь, сталкиваясь с проблемой размерности, ищет выход в построении некоторым образом организованной совокупности абстрактных объектов, рассмотрение которых в качестве единого целого обеспечивает возможность «изолированного» решения задач, относящихся к некоторому уровню в общей иерархии задач исследования.
Таким образом, мы вышли на некоторую общую закономерность: понятие сложной системы связано с иерархическим устройством самой системы и/или моделей, используемых для ее описания. Небольшой комментарий по поводу употребления «и/или» — в ряде случаев прием «иерархизации» используется исключительно на модельном уровне — такой подход может быть выражением специфики мышления и способа организации целей субъекта исследований. В этом случае сложность — не есть атрибут системы, а лишь выражение способа ее рассмотрения, принципа упорядочения целей исследований или результат проявления действия ограничений на допустимую для исследователя и его инструментария размерность задач.
Таким образом, мы можем перейти к этапу формулирования своего, специфического, определения сложной системы. Авторы считают, что сложная система — это система, для рассмотрения которой в контексте конкретной проблемной ситуации необходимо использовать прием иерархического упорядочивания ее элементов в интересах понижения размерности решаемых задач.
А поскольку системный анализ имеет в качестве предмета исследований сложные системы, можно утверждать, что системный анализ может рассматриваться в качестве средства понижения размерности задач, структурирования целей. Системный анализ — это инструмент, позволяющий исследователю преодолеть ограничения на допустимую размерность задач, ядром которого является функция целеполагания исследователя. В зависимости от целей анализа один и тот же объект исследования может рассматриваться либо как некая неделимая сущность, либо как системное единство его частей.
Несомненно, что главной задачей системного анализа является получение модели, предельно адекватной объекту исследования. А уже на втором этапе, методом задания изменений внешних воздействий добиваются достижения необходимого отклика в поведении модели системы и транспонируют (переносят) его на объект исследования. При этом могут достигаться различные, подчас противоположные цели, и они могут быть как структурированными, так и абсолютно не связанными друг с другом.
2.2 Моделирование как метод познания
Коль скоро мы рассматриваем системный анализ в качестве инструмента, а вернее комплекта инструментов научных исследований и решения прикладных задач управленческой деятельности, то прежде, чем этим комплектом воспользоваться, следует хотя бы поверхностно ознакомиться с описью комплекта. Что же входит в его состав?
Следует разделить все инструменты на две группы:
— неформальные методы;
— формальные методы.
Каждая из этих групп может быть подвергнута дальнейшему дроблению, однако на этом этапе мы не будем углубляться в дебри классификации, а остановимся на ее верхнем уровне.
Неформальные методы системного анализа преимущественно концентрируются на решении задач организации аналитической деятельности. Здесь широко используются методики, широко привлекающие знания, накопленные в отрасли гуманитарных наук (как наук о человеке, включая психологию и ее технические приложения, такие как инженерная психология). Важную роль здесь играет, например, когнитивная психология (раздел психологии, изучающий специфику познавательной деятельности человека). Здесь рассматриваются вопросы оптимального представления знаний, организации интеллектуального труда (от регламента рабочих сессий аналитиков до подбора состава рабочих групп, порядка проведения «мозговых штурмов»).
По мере развития средств вычислительной техники эта отрасль системного анализа получила в свое распоряжение мощные средства хранения и представления знаний, работающие, в том числе и в псевдо-трехмерном режиме отображения, средства телекоммуникационного обеспечения аналитической деятельности и иные инструменты, способствующие интенсификации интеллектуального труда. Некоторые авторы называют эту группу методов системного анализа методами, направленными на активизацию использования интуиции и опыта специалистов.
Характерно, что, несмотря на свое название, неформальные методы отнюдь не бедны формальными процедурами. Здесь используются достаточно сложные статистические, теоретико-множественные и логические процедуры, обеспечивающие возможность перехода от многообразия субъективных оценок экспертов к взвешенным и аргументированным решениям, вырабатываемым на основе их анализа. Формальные средства, используемые на этапе обработки результатов рабочих сессий не менее сложны и изощренны, чем те, которые используются в других отраслях науки.
К числу неформальных методов относят:
— методы мозгового штурма;
— методы модерирования[46] рабочих сессий и игротехники;
— методы экспертного анализа;
— метод Дельфи;
— метод сценариев;
— методы классификации и структуризации проблемной области;
— методы компактного представления данных (диаграммы и т. д.); методы календарного планирования и иные.
Формальные методы системного анализа внешне являют противоположность неформальным; оперируя строгой математической символикой, они мало походят на неформальные методы, находящиеся на противоположном полюсе системной теории. Абстрактные математические построения обеспечивают здесь не вспомогательные операции, а являются выражением сущности процессов, обеспечивая прогнозируемую точность и высокую объективность результатов исследования. Однако переход от неформальных методов к формальным — есть результат эволюции знаний о системе (да, и весь системный анализ, собственно, является инструментом поэтапного накопления и структурирования знаний, совершенствования кибернетической модели процессов и систем).
Отличительной чертой системно-кибернетической отрасли является возможность органичного сочетания в ее рамках строгих и нестрогих методов, возможность сочетания логико-лингвистических и аналитических методов описания предметной области. По существу, системный анализ — методологическая система, в рамках которой обеспечиваются условия для эволюции знаний и моделей (как их представления) в режиме, не исключающем возможность их применения уже на ранних этапах накопления знаний.
Формальные методы также именуются методами формализованного представления систем и включают в себя:
— аналитические методы;
— вероятностные и статистические методы;
— теоретико-множественные и логические методы;
— лингвистические и семиотические методы;
— графические и иные методы.
Переход от одной группы методов к другой осуществляется благодаря применению методик поэтапного структурирования знаний, благодаря применению которых знания о системе приобретают все более строгое выражение, а поведение системы — большую предсказуемость.
Большинству из нас знакомо то чувство облегчения, которое испытываешь, когда открыв текст на незнакомую, но важную для решения некоторого комплекса задач тему обнаруживаешь там четкое и ясное изложение сущности проблемы и предлагаемых методов ее решения. Постепенно углубляясь в чтение, часто не замечаешь, как легко и естественно укладываются в голове новые понятия, как давно и с радостью забытые формулы вновь наполнились каким-то смыслом. В чем дело? — А фокус в том, что изложение подчинено строгим композиционным правилам, сложность подачи материала дозирована и нарастает по достижении вами готовности к усвоению новых знаний, от вас не спешат отгородиться частоколом формул (за которыми часто скрываются прописные истины). Значит, вам повезло: автор является мастером композиции, он знает, как правильно выстроить иерархию знаний. Литературоведы утверждают, что большинство гениальных литературных произведений построено по круговой (или спиральной) композиции: читатель, как будто кружится на карусели, на каждом ее витке наблюдая, как разворачиваются события, узнавая о героях все новые и новые подробности. Таковы произведения Л.Н. Толстого, А.С. Пушкина и многих других классиков. Особенно ярко это погружение в слои реальности чувствуется в «Божественной комедии» Данте Алигьери (это не случайно — Данте был не чужд философии, да и предмет повествования был особый). Но вернемся к аналитике и системному анализу.
Какова связь между композицией и предметом нашего повествования? — Самая, что ни на есть прямая. Композиция — это один из способов организации (формализации) данных. Собственно, системный анализ — это тоже своего рода средство композиции, но только не в литературе, а в научно-исследовательской, проектной и управленческой деятельности. Здесь системный анализ выступает в роли мощного инструментария структурирования, формализации проблемных ситуаций, приводящий к их конструктивному упрощению. С этой целью синтезирована масса прикладных направлений системного анализа, ориентированных на решение узко специальных задач. Однако при их решении эти отраслевые направления придерживаются общих методологических принципов системного анализа, то есть оперируют органичным сочетанием как логико-эвристических неформальных процедур, так и строгих математических моделей различных классов.
Системный анализ сочетает в себе использование неформальных и формальных методов анализа и синтеза, это сочетание достигается использованием таких системных теорий, как неформальный системный анализ и прогностика (ориентированные на применение процедур эвристического характера, основывающихся на личном и социальном опыте аналитика), теория выбора и принятия решений (основывающаяся на теории предпочтений или полезности), теория сложных систем и многомодельных исследований, синергетика и теория иерархических систем, теория больших систем (основывающаяся на формальных процедурах агрегирования и декомпозиции). Перечисленные теории обладают специфическим формальным аппаратом, ориентированным на решение различных исследовательских задач. В одном случае — это инструментарий оценивания согласованности экспертных оценок, использование субъективных вероятностей, в другом — это строгие математические процедуры многокритериального выбора стратегий, в третьем — основной упор делается на логическом формальном аппарате…
Некоторые авторы, например — Б.А. Резников66, указывают на возникновение в рамках системной теории своеобразного феномена — обобщенного системного анализа, выделяя это направление из более обширной отрасли системно-кибернетических исследований. Этот взгляд можно считать более чем обоснованным — системный анализ давно выступает в роли инструмента интеграции разноплановых исследований, методологических подходов, выработанных в рамках частных научных отраслей и системного анализа. Более того, между теорией систем и кибернетикой трудно провести границу, четко разделяющую эти две отрасли научных исследований — обе науки тесно связаны с научным обеспечением процессов управления объектами и системами различного рода, обе используют сходные формальные средства… Различия проявляются преимущественно в том, на каком этапе происходит применение результатов исследований. Для системного анализа — это этап, непосредственно предшествующий этапу выбора управленческого решения, а для кибернетического исследования — этап непосредственного применения управляющего воздействия. Хотя в практике исследований эти этапы часто образуют замкнутый цикл, в котором реализуется принцип обратной связи по результатам исследований.
Вполне закономерно возникновение следующего вопроса: почему речь идет именно об анализе, если очевидно, что системный анализ методологически гораздо богаче, нежели любая научная отрасль, методом исследования которой является членение целого на части, ведь системный подход на различных этапах исследования предписывает как аналитические, так и синтетические процедуры. Причина этого состоит в терминологическом консерватизме науки, зачастую приводящем к удержанию в активном лексиконе ученых терминов не в их прямом, а в метафорическом значении.
Соответственно, термин «системный анализ» сейчас имеет иное наполнение, нежели на этапе его введения в тезаурус науки.
Чтобы убедиться в этом, рассмотрим основное содержание этапов системно-кибернетического исследования. Достаточно бегло просмотреть наименования этапов, чтобы убедиться в том, что о строгом разделении анализа и синтеза в системных исследованиях и речи быть не может. Итак.
1. Анализ и синтез целей. Как видим, здесь все тот же круговорот «инь» и «янь» — анализ имеет конструктивную направленность. Обычно целевой анализ начинается с синтеза основной цели (или с анализа проблемной ситуации?). Основная цель раскрывается путем указания подчиненных ей главных целей (аналитический — декомпозиционный этап). В сложных задачах системного анализа, решение которых зависит от многих взаимосвязанных элементов, целесообразным является дальнейшее развертывание главных целей в многоуровневое дерево целей и задач (этому вопросу будет уделено внимание позже).
2. Анализ ограничений различного рода (как ресурсных, так и иных). Характерно, что анализ целей и ограничений представляют собой взаимоувязанные процессы — задачи системного анализа решаются в условиях различного рода ограничений, налагаемых обстановкой. При этом цель должна быть достигнута именно в существующих условиях (впрочем, в число целей могут быть включены и цели, связанные с необходимостью модификации условий). Ограничения могут иметь различный характер, в том числе и различную степень жесткости. Из числа всех ограничений, несомненно, наиболее жесткими ограничениями являются ресурсные ограничения (если не считать ограничений фундаментального характера, например — продиктованных законами физики). Однако, и анализ ограничений не может протекать без стадии синтеза — прежде должна быть создана модель системы и/или ситуации (степень формализации этой модели может быть минимальной — в ряде случаев достаточно и концептуальной модели, сформулированной на языке естественного общения). На этом этапе модель выступает в роли инструмента, посредством которого могут быть выражены и/или выявлены противоречия, существующие в предметной области.
3. Синтез альтернативных стратегий. Альтернативные стратегии синтезируются с учетом объективно существующих и/или введенных на основе субъективных оценок ограничений и представляют собой в той или ной степени детализированные последовательности действий. На этом этапе стратегии, гипотетически позволяющие остаться в рамках установленных ограничений, включаются в множество допустимых альтернатив — пока без учета предпочтений.
4. Синтез критериев предпочтения. Критерий предпочтения — это некое правило, определяющее порядок выбора предпочтительной альтернативы из множества допустимых. Такое правило лишь в простейших случаях бывает единственным — как правило, критериев несколько. В процессе синтеза критериев предпочтения устанавливается то множество критериев, которое отвечает поставленным целям и обеспечивает реальную сопоставимость альтернативных стратегий. На этом этапе задачей аналитика является синтез критериев объективного оценивания, сводящих к минимуму субъективизм оценок. В результате синтезируется комплексный критерий выбора альтернативы, интегрирующий в себе отдельные критерии предпочтения.
5. Синтез и анализ модели. Исследование альтернативных стратегий, как правило, производится на моделях (увы, не всегда это возможно, да и не всякий руководитель в состоянии оценить преимущества моделирования перед непосредственным действием). Как правило, для решения задач многокритериального оценивания требуется использовать несколько разнородных моделей, отражающих различные аспекты поведения системы и ее элементов. Кроме того, здесь мы снова сталкиваемся с проблемой изоляции процессов: с одной стороны — модель уже должна существовать (иначе невозможен синтез критериев), с другой — модель необходимо синтезировать. Но есть одно обстоятельство: в одном случае речь идет о модели системы и ситуации в целом, а в другом о характере ее изменения в ходе реализации альтернативной стратегии (по существу, модель должна быть кибернетической — то есть, учитывать свойства системы с точки зрения анализа управленческих стратегий). На этом этапе оценивается эффективность реализации некоторой альтернативы и производится выбор оптимальной (или близкой к оптимальной) альтернативы из множества допустимых.
6. Собственно, моделирование. На этом этапе модель используется не в качестве объекта синтеза и анализа, а как инструмент исследования. То есть, модели полагаются адекватными и предполагается, что дальнейшие итерации по совершенствованию моделей нецелесообразны. Модели используются в качестве систем, замещающих заданные фрагменты реальности — на них проводятся вычислительные и логические операции, выражающие выявленные на предшествующих этапах отношения и зависимости, определяются значения критериев выбора, обеспечивающие возможность сопоставления альтернативных стратегий. Речь идет о вариации исходных параметров и логики, отображающей стратегию управления. В результате чего формируется блок исходных данных, включающих значения и оценки критериев выбора, рисков и т. п. данных, используемых на заключительном этапе. По завершении этого этапа могут быть получены ответы на вопрос «А что, если.?»
7. Синтез рекомендаций. Это заключительный этап системного анализа, на котором формулируются выводы из проведенного исследования и указания по реализации его результатов. Именно здесь реализуется золотое правило аналитики принцип разделения ответственности — для обеспечения качества анализа аналитик не должен находиться под грузом ответственности выбора управляющего воздействия. Его ответственность простирается на сферу, связанную с обеспечением качества и полноты проведенного анализа, качества представления (оформительский аспект) аналитических материалов. На этом этапе знания, полученные в результате проведения всего цикла процедур системно-кибернетического исследования, должны приобрести точное и наглядное выражение. Лицу, принимающему решение (осуществляющему выбор альтернативы), должны быть предоставлены аргументированные выводы и рекомендации в той форме и тех терминах, в которых он способен их воспринять.
Очевидно, что системный анализ проходит по схеме от этапа применения неформальных методов, через этап применения формальных — вновь к неформальным. Как видим, этапы анализа и синтеза чередуются, в ряде случаев процесс протекает циклически: результаты, полученные на предыдущем этапе работы, выступают в качестве исходных данных для последующего, после чего могут быть переданы на вход предыдущего этапа для уточнения данных и урегулирования выявленных противоречий. Особенно часто это происходит на начальных этапах (анализ и синтез цели на фоне существующих ограничений) и на этапах моделирования и принятия решения.
Можно говорить о существовании некоего обобщенного алгоритма проведения системно-кибернетического исследования, относительно которого могут допускаться незначительные отклонения, но в целом сохраняющем свою структуру для большинства приложений системного анализа. Алгоритм, приблизительно отображающий схему проведения системно-кибернетического исследования, представлен на рисунке приведенном ниже (рис. 2.1).
Начало
Моделирование, производство вычислительных операций
Вариация исходных данных и логики, отображающей стратегию
Анализ проблемной ситуации, синтез основной и частных целей
Итак, мы вновь обращаемся к понятиям модели, формальной системы, поскольку без них системное исследование приобретает черты донаучного исследования (например, алхимии, хотя даже на этом этапе развития методологии науки знаковые модели уже завоевывали признание в научных кругах). Достаточно вспомнить астрологию, по сей день оперирующую символикой и методологией, разработанной в средние века.
Следует признать, что астрология — это тоже весьма интересная отрасль знания, методологию которой следовало бы изучить многим экспертам-аналитикам. Речь идет не о способе познания мира, а о методиках синтеза разрозненных фрагментов «знания» и методиках представления аналитических выводов[47]. Метод синтеза сложных знаковых моделей и моделей интерпретации здесь начал применяться намного раньше, чем где бы то ни было, а арсенал современной астрологии пополнился за счет применения методик ТРИЗ (теории рационализации и изобретательства, активно использующей комбинаторные методы для синтеза нового знания — об этом, как всегда, позже). Как и всякая авантюрная сфера деятельности, астрология привлекает и высокоинтеллектуальных специалистов, готовых в числе первых принять на вооружение последние достижения науки, да и которые сами в состоянии разработать весьма эффективные интеллектуальные технологии. Многим доводилось слышать о Дельфийском Оракуле, но не все знают, насколько мощная и разветвленная сеть сбора информации и информационно-аналитическая служба обеспечивала высокий «рейтинг» очередного Оракула, выступавшего в роли средства доведения результатов анализа. Интересно, что и сейчас существует немало примеров того, как астрологи активно вмешиваются в политическую сферу жизни общества, а к их мнению прислушиваются ведущие политики. Это и неудивительно — часто аналитики, утратив надежду получить влияние на «сильных мира сего» рациональным путем, переходят к публичной деятельности, демонстрируя поразительную точность прогноза. Кроме того, астрология и астрологи часто используются в качестве инструмента проведения информационно — психологических акций (например, формирования тревожных ожиданий в обществе) — благо, что современная массовая культура создает благодатную почву для этого.
Однако, вернемся к моделям… Модели играют в жизни человека чрезвычайно важную роль — достаточно сказать, что в основе поведения человека, как системы разумной, лежит субъективная модель мира, создаваемая им на протяжении всей жизни на основе анализа личного и социального опыта. Заметим, что анализ этого опыта, в свою очередь, осуществляется на основе ранее усвоенных (образующих аксиоматику модельного мира) знаний. Наблюдая кадры, на которых запечатлены террористические акты, совершаемые террористами-смертниками, мы, сегодняшние, не можем понять: как человек в здравом уме может решиться на такой шаг. Журналисты часто описывают экстремистов в тех же терминах, что и параноиков, но разве их поступки так уж необъяснимы? Давайте просто вспомним: так ли давно мы воспринимали подобные акты, как отчаянную попытку угнетенного человека изменить этот мир к лучшему? Очевидно, что модели мира, которыми мы оперировали всего 20 лет назад, оценивая поведение этих людей, были совершенно иными, нежели нынешние.
Правда, между теми моделями, которые используются человеком в его повседневной деятельности и моделями, используемыми в системных исследованиях — дистанция огромного размера. Но все же.
Какими бывают модели? И какие средства формализации используются для представления знаний о системах?
Для начала еще раз обратимся к понятию модели и ее свойствам. Итак…
Модель — это совокупность логических, математических или иных объектов, связей и соотношений, отображающих с необходимой или предельно достижимой степенью подобия некоторый фрагмент реальности, подлежащий изучению, а также описание всех существенных свойств моделируемого объекта. Можно рассматривать различные аспекты подобия между моделью и фрагментов реального мира:
— физическое подобие, когда модель и объект имеют близкую физическую сущность;
— функциональное подобие, когда сходны их функции;
— динамическое подобие, проявляющееся в сходстве динамики изменения состояния объекта;
— топологическое подобие, проявляющееся в сходстве пространственной (в широком смысле, в том числе — организационной) структуры и иные.
Соответственно различают физические, функциональные, динамические, топологические и иные виды моделей. Кроме того, по принципу реализации выделяют натурные, полунатурные, имитационные и теоретические модели. В зависимости от обстоятельств (целей, условий) в аналитической практике используются разные модели.
Очевидно, что степень формализации моделей может варьироваться в широких пределах: от моделей, не подвергнутых процедурам формализации, до моделей строго формальных. Выбор формальных средств, используемых для представления моделей, не является произвольным и определяется двумя аспектами-компонентами модели:
— моделью интерпретации или интерфейсным компонентом (характеризующим процесс двунаправленного взаимодействия с потребителем, в роли которого может выступать как человек, так и автоматизированная система, реализующая функции ввода и считывания данных);
— сущностным компонентом (характеризующим специфику моделируемого фрагмента реальности, закономерности его функционирования, структуры и т. п.).
Если взглянуть на любую модель с точки зрения, характерной для специалиста в области разработки программного обеспечения, знакомого с объектным подходом к программированию, то модель предстанет в виде совокупности инкапсулированных (помещенных одна в другую) моделей. При этом модель интерпретации (адаптации, интерфейса) представляет собой внешнюю оболочку модели, а сущностная модель фрагмента реальности (объекта, процесса явления и т. п.) заключена внутрь (см. рис. 2.2).
В отличие от простых — одноуровневых — моделей, сложные модели имеют несколько уровней вложенности, и на каждом уровне вложенности может существовать несколько разнородных моделей, однако, и для них изложенный выше подход остается справедливым (см. рис 2.3). Принцип матрешки широко используется при синтезе моделей самой различной семантики.
Во многих культурах этот принцип выражен в декоративно-прикладном искусстве — русская матрешка, китайские ажурные костяные шары, вырезанные из монолита — эти неутилитарные игрушки не случайно привлекают внимание представителей разных культур.
