Разнообразие технологий деятельности общества и их быстрый рост, особенно в предыдущее столетие и начало этого, сопровождался развитием технологий обеспечения управления-оперирования-регулирования этой деятельности. Современные технологии такого обеспечения оперирования, такие, как мультиагентные системы, иные IT и сетевые технологии (см., например, [1-3] и цитируемую в них отечественную и зарубежную литературу), или как когнитивные центры [4], психологические технологии, методологии оптимальной организации оперирования [5-7] и другие подобные, на сегодня позволяют управлять практически любыми, формализованными в уравнениях, в логических выражениях, в системных массивах данных и в иной формализации, системами, и почти любой их сложности. И если ещё в 1980-е гг. любили (обоснованно) говорить, что правильная постановка задачи есть 50% её решения, то развитые на сегодня технологии решения задач, в том числе современные научные теории-модели, IT и другие технологии обеспечения оперирования, позволяют утверждать, что верная постановка задачи уже почти 100% её решения. Это качество современного технологического развития.

Другое такое качество большого разнообразия технологий активности общества состоит в сложности, в первую очередь, именно сложности управления и регулирования современными социальными системами, от малых и средних организаций, крупных корпораций до экономики отдельных стран, секторов рынка и макроэкономики глобального рынка. Основной вызов, для развития технологий обеспечения такого оперирования социальными системами, разработчики этих технологий формулируют в необходимости оперативных расчетов максимально большого количества вариантов принимаемых решений, и в оптимальной организации деятельности, в оптимальной структуре управления, в согласовании ценностей социальных систем в реальном времени (не важно, либо это иерархическая организация, либо сетевая самостоятельных систем или смешанная). Однако, для действенности этих расчетов необходимы адекватные реальности модели-теории таких систем. А согласно множеству практических концепций-наблюдений, как например, известного экономиста Нуриэля Рубини [8], в последние более чем четыре года явно затянувшегося мирового кризиса стратегические модели-теории не работают, и адекватных их просто нет.

Прогнозирование экономических процессов хронически не действует. Эффективны лишь тактические инструменты, да и то «не на все сто процентов». Встает вопрос для таких «неоперируемых систем»: что рассчитывать оперативно, какие варианты управленческих решений, в каких расчетных моделях? Поэтому, по крайней мере в эти четыре с лишним года и на сегодня, возможности современных технологий обеспечения управления [1-7] ограничены «оперируемыми, управляемыми в принципе» системами, что, как мы видим, далеко не является полным набором современных социальных систем. И уж точно к ним не относится, например, такая «неоперируемая» система, как макроэкономика. Остается дальше, дополнительно к этому длительному кризисному периоду, апробировать практику и тактические инструменты в ней, строить принципиально новые математики (концепции, теории, модели), и пытаться упрощать современную сложность. Как долго и разрушительно продлиться эта процедура апробации, моделирования и упрощения? Тем более, что в современной сложности уже даже упрощение, по сути, не возможно в рамках существующего формального обеспечения управления [9,10].

В этом эссе анализируются первопричины неуправляемости и не прогнозируемости во многих, наиболее сложных в оперировании, современных социальных системах, и возможные варианты увеличения возможностей и управлять, и прогнозировать в этой кризисной ситуации.

Прогнозирование поведения системы есть управление её моделями

Согласно выдающемуся практическому наблюдению Канта [11], мы не можем сравнить точно реальный мир и ментальную модель этой реальности, но можем сравнить и обменяться ментальными моделями. И, согласно не менее значимому практическому выводу Гёделя [12], нам «предначертан бесконечный процесс» построения и корректировки моделей этого мира.

Пытаясь прогнозировать поведение системы, человек строит адекватную её модель либо сначала в своей системе мышления, а потом как-то её формализует, либо сразу принимает или подбирает существующие модели для системы, либо ещё в какой-то другой «интеллектуально-формализующей» последовательности. И «считает» прогноз. Если делать более детально, то можно интегрировать отдельные модели технологий деятельности системы. И более детально можно разбить на временные периоды «адекватности соответствия реальности» тех или иных моделей системы или её технологий, и так далее. То есть в прогнозировании поведения, например, социальной системы человек так или иначе оперирует взаимосвязанными моделями этой системы, управляет ими.

В любой социальной системе, в общем случае, можно выделить такие технологии её активности, которые можно передать в полное управление подчиненным, например, это могут быть и формализованные технологии, точнее, те, которые приемлемо таковыми рассматривать (это и бухгалтерия, и регламентированные технологические производственные линии), и те, которые считаются «не самыми существенными», как, например, охрана. И есть те технологии деятельности системы, передача которых в отдельное полное управление может существенно нарушить взаимную связь существенных для системы технологий её активности. И тогда для адекватного управления нужно будет либо руководителю всё-таки управлять системой и такой технологией в том числе, либо заместителю, либо вместе, коллективом. Как правило, это те технологии деятельности системы, которые являются важными в этой деятельности и которые, в общем случае, не полностью детерминированы, для которых озвученные, формализованные модели поведения могут определяться в каждом конкретном случае. Например, путем анализа и апробирования практики, построения новых «математик-языков», или же просто принятием решения, «выдвижением положения или лозунга», когда пытаются делать всё, чтобы модель была реализована практически (последний «путь» может быть неустойчивым и даже пагубным, в зависимости от того, насколько «принятая управленческим решением», или интуитивно, «предвидением», или «как в рулетку выбранная наугад» модель соответствует реалиям, или насколько хватит ресурса её поддерживать в таком качестве «реалий»).

Поэтому можно сказать, что принципиальные возможности эффективного управления социальной системой определяются количеством и, видимо, степенью неопределенности, не полностью детерминированных целостных технологий её активности, причем, существенных в деятельности системы. Которые нельзя без ущерба системности (взаимосвязанности) передать по иерархии, или, например, разбиением на самостоятельные «минисистемы» (хотя дробление предприятия, например, в бизнесе, иногда может быть объективно обосновано, например, или экономической, или ещё какой целесообразностью, но это «не наш случай»). Такое дробление управления не увеличит данных возможностей эффективного управления системой в целом. А относительно влияния степени неопределенности каждой технологии системы на возможности управления ею, то здесь можно сказать, что человек всегда стремился выделять целостные (или главные) сущности в оперируемой им системе, поэтому количество технологий активности тут является «первостепенным». В настоящее время работ, которые посвящены именно влиянию степени неопределенности составляющих частей системы на возможности управления ею, нет, но есть работы, где качественно или опосредованно анализируют это влияние (например, [5,6]).

Ментальные ограничения возможностей управления-оперирования

Известные практические знания, практические концепции: Человек может эффективно управлять системой, состоящей из не более 7 [13,14] значимых, выделенных взаимосвязанных сущностей (частей, технологий, или объектов, субъектов и явлений). В то же время, как, он в состоянии помнить и «вести отдельно и уверенно, в среднем, около 150 сюжетных линий» или видов деятельности, или уверенно общаться с таким количеством персоналий или технологий (но «по отдельности»), это число Данбара. И даже если управление осуществляется некоторым, большим одного, числом руководителей, коллективом, с учетом обсуждений с экспертами или, например, футурологами, с применением технологий коммуникаций и формализации знаний, с привлечением знаний из различных наук и других видов деятельности, с «процедурой отбора» лучших персоналий и вариантов представлений-моделей системы, психологических и иных методологий организации работы системы и функциональной структуры её управления, плюс к этому, с привлечением других технологий обеспечения управления, то, всё равно, возможности управления, как и возможности моделирования деятельности системы и её развития (прогноза), будут ограничены «возможностями оперирования системы мышления одного человека», его предельными природными индивидуальными возможностями управлять [10,13,14].

Поэтому, согласно изложенному выше, в современном качестве сложности и развитых технологий обеспечения управления (технологий решения задач), возможности управления социальной системой принципиально ограничены количественно числом «не полностью детерминированных технологий активности системы, (технологий, являющихся основными, определяющими деятельность системы)», равным «условному» числу 7.

С влиянием такого ментального ограничения человек, как правило, всегда сталкивался в управлении новыми сложными ситуациями и системами. После апробации практики (получая новые практические знания), после анализа и построения «новых математик», или привлекая просто известную математику, в том числе из параллельных областей знания общества, снимая неопределенность и доводя число таких основных технологий деятельности системы до их управляемого, прогнозируемого количества 7, уже, используя формализованное обеспечение управления, он принципиально мог прогнозировать, и управлять. На сегодня в макроэкономике такое «снятие неопределенности» тянется уже боле 4-ех лет. Сегодня в экономике общество столкнулось с существенным (длительным) влиянием ментальных ограничений управления. И, с одной стороны, те технологии рынка, которые принципиально слабо регулируются нормами и которые оказали существенное влияние на текущий кризис [10] (технологии выкачивания ресурса из бюджетов государств и домохозяйств, и из реального сектора экономики в пользу частного крупного капитала), требуют, видимо, управления ими. С другой стороны, длительное время имеет место непрогнозируемость макроэкономических процессов. И управление частью нерегулируемого рынка (что сейчас пытаются властные регуляторы делать в Европе и США), и «налаживание» прогнозирования макроэкономики (не дожидаясь неопределенных результатов длительного апробирования практики) сегодня тормозится влиянием ментальных ограничений.

Технологии мышления. Механизмы самоорганизации-отбора живых систем

Изучение процесса мышления, длящееся ещё с античной философии и древнекитайских мыслителей, можно условно разделить на три отчасти самостоятельных вида исследований: «невидимых способов мышления» (это предмет гносеологии, философии, антропологии, даже палеонтологии, истории), изучение «макрофизики» (этология, психология поведения, реакции на «возмущения» живых организмов) и исследование «микрофизики» (биология, нейрофизика, изучение генной структуры). Все эти виды исследований, однако, анализируют отдельно либо средства мышления, как в нейрофизике и биологии, или при исследовании поведения генов, с некоторыми интерпретациями его способов, либо только способы мышления, как в философии или антропологии, и отчасти в когнитивной психологии. А для анализа процесса мышления, протекающего при управлении, актуально знание о технологиях мышления, как о связанных воедино способов и средств. Как о технологиях получения «продуктов» мышления, актуальных для управления. Таких, как ментальные модели «мира» (управляемой руководителем системы и её окружения) и как ментальное представление развития этих моделей «мира» (системы).

Основными, глобальными, укрупненными ментальными технологиями можно выделить две такие технологии, как мыслительная технология воспроизводимой реакция на возмущения, которая в поведении клеточной и животной среды является базовой и развитой. И ментальная технология формализации-обмена понимания (знаний) [10]. Вторая мыслительная технология у человека развита в качественно большей степени, чем у животных, что позволило социуму и производить ресурс, и развить высокое и сложное разнообразие технологий его деятельности.

За самоорганизацию в среде живых акторов (клеточной, животной, в социуме) отвечает первая ментальная технология: Воспроизводимая реакция на внутренние-внешние возмущения в рамках этой мыслительной технологии реализует способность либо представлять «целое в известном частном» (искать аналогии, использовать «старые» математики), либо апробировать принципиально «неизвестное целое, не представляемое в известном частном, и переводить его в новое известное частное» (построение новых математик-языков) [10]. Ментальная технология формализации-обмена знаний, которая дополнительно к «реакции на возмущения» развита у человека в качественно большей степени, чем у животных, позволяет ему более прогнозируемо и более стратегически реализовывать и самоорганизацию, чем клеткам и животным.

В современном сложном разнообразии технологий активности общества, в потребности более эффективного управления-оперирования этой активностью, естественно предположить развитие «третьей глобальной ментальной технологии», как технологии объединения ресурса мышления, по крайней мере, для увеличения возможностей управления, для увеличения порога ментального ограничения управления. И поскольку естественного биологического увеличения ментального ресурса нужно ждать долго, сотни и тысячи поколений, или ещё больше [14], то такое увеличение ментального ресурса придется реализовывать «рукотворно», искусственно.

Самоорганизация в МАС и иных сетевых технологиях имеет слабое отношение к самоорганизации в реальных социальных системах

Отличие системы мышления человека от компьютера (в том числе, от искусственного интеллекта, тоже от формализованных технологий обеспечения управления) состоит в том, что человек способен строить принципиально новые математики, а компьютер нет. Он может лишь создавать «продукты» и реализовывать «умные процессы» в пределах тех математик, которые в него заложены [15]. В этом смысле говорить о самоорганизации формальных технологий обеспечения управления (мультиагентных систем, сетевых технологий, когнитивных центров) корректно только в общефилософском понимании самоорганизации (внутренняя активность и взаимодействие с внешними средой и акторами с формированием отбора, новой организации), и в части реализации только «представления целого в известном частном». Но не в построении новых математик, которые может создавать ментальная технология воспроизводимой реакции на возмущения. Поэтому самоорганизация в сетевых инструментах [1-4] имеет частичное, ограниченное отношение к самоорганизации в практических социальных системах. По этой же причине ограничена имитация мышления человека возможностями искусственного интеллекта (компьютера, сетевого или клеточного автомата) в принципе. И она, так же, возможна только в части использования заложенных в него математик, в части представления целого в известном частном, но не в части построения принципиально новых математик, что человеку подвластно.

О когнитивной технологии со-управления. Не полностью детерминированные обеспеченные представления и технологии управления ими. Не формализованные методологии построения таких технологий управления

Предложенная нами технология для реализации увеличения ментального ресурса основана на разделении функций управления на уровне мышления [10] . Основное в ней требование состоит в необходимости построения руководителем, а не специалистами и не экспертами, и не методистами, представления деятельности системы, интегрирующего только практические знания (не концепции-теории, не ценности) обо всех технологиях деятельности системы и её «влиятельного» окружения. Общее такое представление или методологию его построения создать сложно (даже невозможно) в силу интегрирования множества знаний [10] . Поэтому и представление, и саму технологию управления и её методику в формализованной форме можно строить только конкретно, для конкретной социальной системы [10] . И поскольку данное представление есть интеграция только практических знаний, то, согласно сказанному выше [11,12], само представление в общем случае не полностью определенное, с «интерфейсами принятия решений» [10]. Но такое представление соответствует устойчиво и всегда пониманию руководителя (совпадает с пониманием в целом или в части или улучшает понимание [10]), что позволяет руководителю эффективно управлять этим представлением, прогнозировать тенденции, строить адекватные формальные (считаемые) ситуационные теории и модели поведения системы, и давать однозначные задания на детальную их формализацию.

Такая когнитивная технология со-управления, реализуемая двумя равноправными на уровне коммуникаций руководителями, с ответственностью одного из этих них за постоянную обеспеченность этих интегральных (междисциплинарных) представлений, не требует и не ставит целью модернизацию и деятельности системы, и организации её структуры и функций управления, как это требуют технологии обеспечения управления при их внедрении. Просто здесь предлагается увеличить ментальные возможности индивидуального управления. Именно управления не полностью определенными технологиями активности социальной системы.

В заключении этого раздела следует обратить внимание на такое качественное различие в интеллектуальной активности руководителя и экспертов-специалистов, которое неявно содержится в тексте этого сообщения. То, что руководитель, в его управленческой активности, вынужден интегрировать знания о технологиях поведения системы и её окружения в гораздо большей степени, чем, например, эксперт. Пусть не так глубоко разбираясь в каждой из этих технологий, как эксперт. Поэтому руководитель оперирует с менее формализованными, чем эксперт, представлениями (пониманием, ментальными моделями), и более интегрированными (более «междисциплинарными»). А эксперт, даже если очень умудренный опытом и с сильной интуицией, оперирует, как правило, больше с формальными теориями и моделями.

Выводы

Современные формализованные технологии обеспечения управления-оперирования сложными социальными системами, такие, как мультиагентные системы, иные IT и сетевые технологии, или как когнитивные центры и другие подобные им, мало эффективны в случае существенного и длительного влияния ментальных ограничений управления. То есть, когда прогнозирование и создание формальных моделей поведения системы не работает. Как это имеет место в макроэкономике, например, в течении почти всего срока затянувшегося более чем на четыре года кризиса. Иначе говоря, первопричиной непрогнозируемости такой сложной социальной системы, как, например, макроэкономика в текущем кризисе, является наличие ментальных ограничений индивидуальных возможностей человека управлять.

В текущем кризисе, кроме хронической непрогнозируемости, существенными, в своем влиянии на углубление и разрушительные последствия кризиса, оказались слабо регулируемые нормами-институтами технологии перераспределения ресурса. Управление этой частью рынка (нерегулируемой) не способны обеспечить современные технологии обеспечения управления.

Для скорейшего восстановления прогнозируемости макроэкономики и для управления не регулируемыми технологиями рынка необходимы технологии управления, увеличивающие ментальные предельные природные индивидуальные возможности управления.

Самоорганизация в формализованных многоагентных и иных сетевых инструментах принципиально не соответствует самоорганизации в реальных социальных системах. То есть, не может адекватно имитировать поведение социальных систем в полном объеме, в принципе. Равно как и искусственный интеллект в принципе может имитировать мышление человека в ограниченных функциях этого мышления, только в пределах заложенных в него математик, но не в части построения принципиально новых, что человеческое мышление способно делать.

Список литературы

•  Городецкий В.И. Самоорганизация и многоагентные системы. Модели многоагентной самоорганизации.// Известия РАН; Теория и Системы Управления; 2012, №2, с. 92-120.

•  Виттих В. А. Проблемы управления и моделирования в сложных искусственных системах. Мехатроника, Автоматизация, Управление. №12, 2010. Стр. 17 – 23.

•  Heikki Hy?otyniemi. Neocybernetics in biological systems/ Helsinki University of Technology Control Engineering Laboratory, Espoo 2006; SAMPO Mills: Neocybernetic Grounding of Ontogenesis, 2010, http://neocybernetics.com/publications/pdf/STeP2010-HH1.pdf .

•  Малинецкий Г.Г., Маненков С.К., Митин Н.А., Шишов В.В. Когнитивный вызов и информационные технологии. Экономические стратегии. №9. 2011. http://spkurdyumov.narod.ru/malmatmit.htm // Малинецкий Г. Г., Митин Н. А., Ахромеева Т. С., Кузнецов И. В., Киселев М. И., Посашков С. А., Казачковский С. В., Капелько О. Н. «Когнитивные центры как инструмент управления риском стихийных бедствий и техногенных катастроф. В: Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Естественные науки”. 2012, с. 116-129. http://vestnikmgtu.ru/articles/148/html/files/assets/basic-html/page1.html .

•  Щедровицкий Г. П. Философия. Наука. Методология. М. 1996 – 641 с.

•  Розин В.М., Голубкова Л.Г. Философия управления.// Изд.: Марийский государственный технический университет Год: 2010 Стр.: 608.

•  Сергеев С.Ф. Эргономика иммерсивных сред: методология, теория, практика: диссертация доктора психологических наук: 19.00.03/ СПбГУ. – Санкт Петербург, 2010. – 42 с.: ил. http://dibase.ru/article/11012010_sergeevsf

•  Рубини Нуриэль. Персон.альн. сайт: http://www.economonitor.com/nouriel/ ; И в /Рубини: мировая экономика беззащитна перед повторной рецессией // NEWSru.com // Экономика // 6 сентября 2010 г. http://www.newsru.com/finance/06sep2010/rubini.html.

•  Пунда Д.И., В.Г. Буданов. “Когнитивная причина современной сложности и текущего четырехлетнего кризиса управления. Технологии управления сложными социальными системами”. В матер. международной конф. «Сети, самоорганизация, будущее. Посвященной памяти С.П. Капицы». Ноябрь 2012. Москва, РосНоу. http://www.i-nett.com/2012/11/10/punda-budanov/.

•  Пунда Д.И. Когнитивная природа современной сложности управления. В журнале: Труды СПИИРАН. 2011. Вып. 18. С. 320–335. // Пунда Д.И. Юсупов Р.М. Когнитивная природа современной сложности управления. В журнале: Экономические стратегии. №12. 2011.

•  Рассел Б. История западной философии. М., 1993. 540 с.

•  Godel K. F. "Uber formal unentscheidbare Satze der Principia Mathematica und verwandter Systeme, I." Monatshefte fur Mathematik und Physik 38: 173–98, 1931. // Успенский В.А. Теорема Гёделя о неполноте. М.: Наука, 1982. 110 с.

•  Miller Georg , " The Magical Number Seven, Plus or Minus Two : Some Limits on Our Capacity for Processing Information" , « волшебное правило » " семь плюс минус два (7±2)", Psychological Review. 1956, 63 (2): 81–97.

•  Read D.W. “Working memory: a cognitive limit to non-human primate recursive thinking prior to hominid evolution”// Evolutionary psychology, Vol.6, p.676 - 714. 2008.

•  Penrose Roger. The Road to Reality: A Complete Guide to the Laws of the Universe. xxviii + 1099 pp., ISBN 0-224-04447-8. Alfred Knopf, 2004

Благодарность

Написание этого материала состоялось в значительной степени благодаря вниманию и конструктивному интересу к теме материала со стороны директора Института Проблем Управления Сложными Системами РАН Смирнова Сергея Викторовича.