Интеллектуальные технологии в процессах анализа и прогноза социально-политических ситуаций
Райков А.Н.

Интеллектуальные технологии в процессах анализа и прогноза социально-политических ситуаций

______________________

Райков А.Н.


Проблема разработки интеллектуальных технологий для анализа и прогноза состояний социально-политических объектов (особенно в процессах государственного управления) в последние годы осталась практически за рамками интересов разработчиков систем искусственного интеллекта. Очевиден скепсис к возможностям этих технологий для использования в слабоформализуемых проблемных областях — там, где существенную роль играет субъективный фактор. Примерами таких областей деятельности органов государственной власти являются анализ социально-политической ситуации в некотором регионе страны, обоснование политического или экономического решения, прогноз выборов. Как отмечалось в работе [1], основной акцент при создании информационных систем для органов государственной власти и управления различного уровня сложности сейчас делается на выборе вычислительной среды, внедрении коммуникационных систем, создании средств решения делопроизводческих, технологических или информационно-справочных задач.

Работы по созданию и внедрению интеллектуальных технологий как у нас в стране, так и за рубежом, как правило, оказываются заведомо успешными только при условии достижения определенной замкнутости и детерминированности проблемной области. Медицина, геологоразведка, диагностика неисправностей, управление движением транспорта и выпуском продукции — далеко неполный перечень проблемных областей, где существенные успехи внедрения интеллектуальных технологий не вызывают сомнений. Анализ поведения социально-политических объектов, управление экономической обстановкой на правительственном уровне, ликвидация последствий чрезвычайных ситуаций, организация групповых экспертных процедур — это примеры проблемных областей, где разработка интеллектуальных технологий считается малоперспективной, по крайней мере, в настоящее время. О проведении серьезных исследовательских работ в России в этой области сейчас, казалось бы, бессмысленно и говорить (это вызвано хотя бы слишком большой стоимостью создания баз - знаний интеллектуальных систем), однако известно, что даже в достаточно детерминированной проблемной области стоимость разработки базы знаний может составлять миллионы долларов.

Анализ практической деятельности различных региональных аналитических центров и аналитических служб коммерческих организаций показывает, что отдельные элементы интеллектуальных технологий уже сейчас внедряются в сложные для алгоритмической обработки процессы анализа постоянно нарастающих потоков информации, подготовки и обоснования управленческих решений. Так, средства распознавания тематики документов на основе семантического и кластерного анализа их текстов, определения структуры политических фракций в органах законодательной власти, контент-анализа текстов, проверки юридической корректности составления директивных документов — уже сейчас внедряются в работы различных аналитических служб. Экспериментальные образцы упрощенных вариантов экспертно-аналитических систем применяются в качестве вспомогательного инструментария для анализа социально-политических ситуаций, картографическое многоцветное представление данных уже сейчас используется при анализе и составлении прогнозов социально-политических последствий принятия управленческих решений [1]. Эти работы, к сожалению, носят, неинтегрированный характер, инициируемый эпизодическим нуждам органов власти и управления.

Традиция скептического отношения к возможностям интеллектуальных технологий для проблемных областей, где очень сильно превалирует субъективный фактор, довольно устойчива, хотя она сформировалась за период, измеряемый не более чем десятью последними годами работ по созданию систем искусственного интеллекта (преимущественно — экспертных систем).

Указанная традиция не конструктивна, но ее позитивная трансформация, скорее всего, не сможет достаточно быстро произойти. Для этого прежде всего должна быть осознана потребность в интеллектуальных технологиях на основе серьезных фундаментальных и экспериментальных исследований, возможность осуществления которых сейчас сильно ограничена.

Аргументы "за" интенсификацию исследований

Создание и внедрение любых информационных технологий в область государственного управления, как показывает мировая практика, стимулируют развитие методологических основ эффективного управления, служат повышению оперативности и обоснованности принятия управленческих решений.

Что касается технологий интеллектуальных, то основными дополнительными аргументами в защиту целесообразности их создания и внедрения применительно к области процессов управления сложными социально-политическими объектами государственного уровня являются:

работы по внедрению отдельных элементов интеллектуальных технологий, которые уже ведутся различными аналитическими службами независимо от априорной уверенности разработчиков. В получении успешного конечного результата;

существенное повышение уровня сложности требований к известным интеллектуальным технологиям, поиск принципиально новых методических и аппаратных решений их реализации;

приобретение большого содержательного смысла создаваемыми системами информатизации и ситуационными центрами (в российских регионах, отраслях, органах государственной власти) с внедрением интеллектуальных технологий и расширение реализуемых ими возможностей, повышение целенаправленности их проектирования;

возможность получения практических результатов в самое ближайшее время от фундаментальных и прикладных исследований интеллектуальных технологий требуемого типа.

Остановимся на раскрытии приведенных аргументов более подробно.

Внедрение элементов интеллектуальных технологий

Конкретное внедрение отдельных элементов интеллектуальных технологий в проблемную область создания больших информационно-управленческих систем началось уже достаточно давно — порядка десяти — пятнадцати лет назад. В начальный период наибольшего практического успеха достигли работы, связанные с автоматическим дескрипторным индексированием аннотаций документов, созданием средств взаимодействия пользователей с 'ЭВМ на ограниченном естественном языке, распознаванием тематики поисковых образов документов, построением семантических сетей для статичных предметных областей, автоматизированным построением классификаций документов. Хотелось бы отметить также ряд успешных экспериментальных работ в области голографических систем памяти, с которыми связывались в конце 70-х гг. серьезные надежды на создание перспективных высокоэффективных средств хранения, поиска и ассоциативной обработки информации.

Но, к сожалению, большого развития эти успехи не имели, скорее наоборот — наметился некоторый тупиковый момент в развитии интеллектуальных технологий (здесь и далее речь идет о проблемной области больших информационно-управленческих, организационных систем).

Необходимость в автоматическом дескрипторном индексировании аннотаций документов уже в середине 80-х гг. практически отпала. Прежде всего это было связано со смещением акцентов в технологиях обработки информации с компонентов ввода и подготовки данных к компонентам выходного интерфейса пользователя с информационной системой — это общая тенденция, сопровождающаяся ростом возможностей вычислительных средств, особенно связанная с появлением персональных ЭВМ. Были и другие причины, например, аннотируемые документы составляли слишком малую долю всех потоков информации — потребности пользователей больше переориентировались на поиск информации в массивах полнотекстовых данных; автоматическое индексирование дает существенный эффект только в проблемных областях, в которых можно построить насыщаемый тезаурус; появились новые стратегии текстового поиска, не требующие трудоемкой (хотя и автоматизированной) предварительной обработки текстов.

Внедрение таких элементов интеллектуальных технологий, как взаимодействие пользователей с ЭВМ на естественном языке, распознавание тематики документов, построение семантических сетей, автоматизированное классифицирование документов, с начала 80-х гг. при создании информационных систем государственного управления существенно замедлилось. И это несмотря на несомненные успехи в области развития языков представления данных. Можно вспомнить хотя бы надежды, связанные с развитием приложений на основе немонотонных и модальных логик, появлением методов порождения гипотез, представляющих классы правдоподобных рассуждений, связанных с установлением эмпирических зависимостей.

Стало очевидным (не сразу!), что проблему развития интеллектуальных технологий применительно к области управления организационными системами преимущественным усовершенствованием методов обработки языковых структур принципиально не решить. Необходимы совместные усилия в области прикладных исследований концептуальных механизмов процессов творческого мышления, построения методов экстракции и формализованного представления знаний экспертов. Интеллектуальные технологии должны гармонично сочетать в себе область идеального и формального, психологию и логику. Значительное продвижение вперед дали прикладные исследования в области теории речевых актов, моделирования языковой деятельности человека. Хочется отметить, что явное движение в сторону идеального, психологического при создании систем искусственного интеллекта было связано, в частности, с обращением к философскому наследию феноменологического направления, например, представленного Э. Гуссерлем.

Для концентрированного определения характеристик информационных и управленческих систем рассматриваемого типа используются признаки, сформулированные в методологии построения "мягких" систем [2]. Эта методология целенаправленно развивается с конца 70-х гг. "Мягкие" системы отличаются от традиционных следующими признаками: явным учетом интуитивных суждений экспертов, невоспроизводимостью большинства данных, неопределенностью предметной терминологии, ограниченной возможностью прогнозирования, слабой выявляемостью причинных связей, необычностью событий, нарушением непрерывности поведения, неустойчивостью управления, конечностью числа рассматриваемых событий, возможностью использования для строгих исследований только методов типа дельфийского, достижения согласия, теории катастроф и нечетких систем.

Выделение и исследование класса "мягких" систем с одновременным учетом всего спектра характеризующих их признаков позволило добиться определенных успехов во внедрении прикладных средств в реальную практику. Так, американские научно-прогностические центры, специализирующиеся на анализе и прогнозировании поведения социально-политических и экономических объектов, используют дискретное математическое моделирование с привлечением теории знаковых графов [3].

Прикладное развитие идеи нечетких систем было взято на практическое вооружение японскими исследователями и помогло существенно улучшить показатели внедрения интеллектуальных технологий [4, 5]. Сейчас в Японии область 'разработки нечетких управляющих систем насчитывает порядка 400 направлений. Идея нечеткости позволила поднять результативность проектных работ в области экспертных систем с 2 до 80 %. Однако следует отметить, что внедрение результатов этих работ в проблемную область систем организационного управления — дело перспективы.

Отечественная практика внедрения экспертных систем в рассматриваемую проблемную область (на примере работы информационно-аналитических центров органов исполнительной власти субъектов Российской Федерации) характеризуется пока еще достаточно скромными успехами.

Используемые в информационно-аналитических центрах российских регионов прикладные программные и методические средства; ориентированные на аналитическую обработку данных, как уже отмечалось [6], являются в своем большинстве оригинальными проблемно-ориентированными продуктами отечественного исполнения. В качестве примеров таких средств можно привести: технологии оценки " групповых экспертных процедур, /разработчики — "Центр прикладной прогностики", ТОО "Математика и экология", Москва; комплекс моделирования политических и экономических ситуаций с использованием методов групповых экспертных процедур и инструментария на основе знаковых и взвешенных графов, разработчик — ИПУ, РАН, Москва; когнитивную систему "Космос" для содержательного анализа проблемной области и разработки стратегий, разработчик — компания "ДАТА-С", г. Севастополь; геоинформационную систему DataGraf для анализа социально-политической и экономической обстановки,, разработчик — ВНИИ охраны природы, Москва; систему для обработки информации о расстановке политических сил, разработчик — Центр прикладных политических исследований ИНДЕМ, Москва; систему "Эйдос" для решения задач на основе методов распознавания образов, разработчик — НПГГ "Эйдос", г. Краснодар; "ДА-систему" для обработки информации методом детерминационного анализа, разработчик — АО "Контекст", Москва; систему контент-анализа текстов и автоматического построения семантических сетей, разработчик— ИПИ РАН, Москва.

Экспертные системы, как наиболее явные представители продвинутых интеллектуальных технологий, в их классическом общепринятом понимании в рассматриваемых аналитических центрах практически не используются. Инструментарий же, программные оболочки экспертных систем (в подавляющем большинстве — отечественные) с демонстрационными фрагментами баз знаний есть почти везде — они используются для- освоения азов работы с интеллектуальными технологиями.

Тенденции усложнения «интеллектуальных» технологий

Проблемная область аналитических исследований и управления социально-политическими объектами является достаточно выразительным примером для решения задач «мягкой» системы. В этой проблемной области налицо все признаки, характеризующие ее с приставкой "не" (неопределенность, неустойчивость, неполнота, нечеткость и др.).

Интеллектуальная технология, как некоторая система методов и способов обработки информации с активным участием субъекта управления, предполагает определенную замкнутость проблемной области, отделимость ее от внешнего окружения, компактность представления данных, возможность относительного отчуждения данных, представляющих знания экспертов. В противном случае ее трудно назвать технологией или системой, и на ёе основе трудно обеспечить эффективную автоматизированную поддержку реализации рассматриваемых процессов.

Признаки замкнутости, отделимости, компактности и отчуждения характеризуют степень "жесткости" системы — там, где они строго определены, система алгоритмизируема, формализуема, в противном случае — неалгоритмизируема, слабо формализуема. При этом под замкнутостью, "компактностью и отделимостью проблемной области понимаются традиционные характеристики математически представляемого эту область пространства (множества, топоса, топологии, решетки и др.). Отчуждение — это эвристический термин, не имеющий строгого математического выражения. Под отчуждаемой будем понимать формально-представленную систему знаний экспертов по некоторой проблемной области, которая может быть эффективно использована на практике без непосредственного участия этих экспертов.

Сложность информационных систем наиболее часто определяется структурно, количественно или вероятностно [7], а адекватные сложным системам формы представления данных строятся, как правило, путем синтаксического усложнения представляющих эти данные средств, например, немонотонных или модальных логик. Так, на заре развития систем общения человека с ЭВМ для поиска текстовых документов сложность естественного языка пытались преодолеть за счет усложнения формально-логических средств представления процессов языкового взаимодействия. Известно, например, более двух десятков методов морфологического анализа, в основу которых заложены многоаспектные системы представления морфологических признаков слов. Для более точного представления дескрипторных поисковых образов документов разработаны структурно, сложные информационно-поисковые языки с указателями семантических ролей или типа RX-кодов. При создании семантических сетей для представления содержательного "уровня проблемной области превалировала, тенденция использования максимально возможного числа лингвистических признаков лексических единиц, их синтаксических и смысловых связей [8],

Для создания сложных, экспертных систем разработано большое количество средств и методов формально-логического представления; обработки и интерпретации данных, составлению их обзора можно посвятить не одно исследование. Достаточно упомянуть, например, одну из наиболее мощных экспертных систем G2 фирмы Gensym., Она имеет широкое применение в управлении крупными технологическими процессами (слежение за космическими кораблями, мониторинг процессов в больших территориально-распределенных производствах, организация учебного процесса в университетах). Система G2 имеет для этого многоуровневую архитектуру, развитые средства временных рассуждений, мощный язык представления знаний, средства представления внешнего окружения, мощную систему поддержки объяснений, графический интерфейс приобретения знаний, средства представления структуры предметной области, средства .для решения задач планирования и интеллектуального управления процессами, средства разработки собственных интерфейсов для различных баз данных и источников информации, поддержку многопользовательского режима работы, возможность интеграции с наиболее распространенными системами управления базами данных, средствами картографии и многое другое. Однако, по сведениям самой фирмы, инструментарий этой экспертной системы, несмотря на его большую мощность, в рассматриваемой проблемной области пока не используется.

Таким образом, несмотря на наличие уже достаточного арсенала средств и методов представления данных и знаний для создания интеллектуальных технологий, применительно к проблемной области управления социально-политическими и экономическими объектами, успехи по их внедрению остаются более чем скромными.

Очевидно, что одной из причин ограниченного внедрения интеллектуальных технологий в рассматриваемую проблемную область является то, что усложнение формально-логических средств и механизмов их интерпретации не является достаточно адекватным способом преодоления сложности требований к искомым интеллектуальным технологиям.

По нашему мнению, в этих неудачах есть и более фундаментальное основание, заключающееся в том, что усложнение формально-логических средств представления данных, к сожалению, не компенсирует сложностей, появляющихся с потерей "жесткости" системы, характеризуемой утратой определенности ("смягчением") значений таких ее признаков, как замкнутость, отделимость, компактность и отчуждение. Это "смягчение" происходит за счет непосредственного активного включения в состав интеллектуальной системы человека-эксперта или лица, принимающего социально-политическое решение. Понятие сложности системы при этом перемещается в другую плоскость — плоскость принципиально неформализуемых, идеальных понятий. А здесь уже начинают работать принципиально другие способы определения сложности системы, которые исследуются с использованием психологических методов, а также семиотических механизмов соотношения содержания и объема, интенсионала и экстенсионала понятий.

Известно, что интенсионал некоторого высказывания (предиката) может быть раскрыт в классе (объеме) всех мыслимых обозначений (денотатов) или объектов, для которых этот предикат истинен. Тем самым через интенсионал предиката эксплицируется то, что интуитивно понимается под смыслом [9]. Через интенсионал предиката выражается содержание понятия, наименованием которого является предикат. Для некоторой относительно замкнутой проблемной области чем сложнее структура предиката, т. е. чем больше в нем составных элементов, тем меньше его объем, меньше класс мыслимых для него денотатов, и, соответственно, тем меньше предикат выражает содержания, тем он более точно указывает на некоторый объект. Эвристические исследования показывают обратную зависимость между объемом и содержанием предикатов, их полнотой и точностью. В социально-политической проблемной области понятия относительно объемны, значит, здесь точность — не лучший показатель качества функционирования системы. Так, при поиске нормативных и законодательных документов наиболее важным качеством информационно-поисковой системы является значение показателя полноты, который повышается за счет использования стратегий поиска, построенных на основе тематических классификаторов или языков представления данных, использующих простой дизъюнктивный синтаксис. Попытки описать динамически изменяющуюся социально-политическую обстановку с помощью формальных языков большой структурной сложности, как указывалось выше, к успеху не привели.

Решение проблемы сложности интеллектуальной технологии для социально-политической сферы деятельности органов управления в направлении развития (усложнения) формально-инструментального уровня представления данных в настоящее время, по нашему мнению, с одной стороны, малоэффективно, с другой — практически нереализуемо.

Скорее всего, общая тенденция создания интеллектуальных технологии для рассматриваемой проблемной области должна быть направлена на поиск эвристических механизмов, методик оценки групповых экспертных процедур и др., в которые встроены достаточно простые языковые средства представления и автоматизированной обработки данных.

Поиск новых методических и аппаратных решений

Поиск принципиально новых методических и аппаратных решений для реализации интеллектуальных технологий применительно к рассматриваемой проблемной области анализа и управления социально-политическими объектами, очевидно, должен следовать из отмеченной выше тенденции. С одной стороны, в этой области именно сейчас трудно сказать что-то совершенно новое, с другой — без новых подходов трудно преодолеть те ограничения, которые стоят на пути внедрения интеллектуальных технологий. По нашему мнению, усилия разработчиков интеллектуальных технологий для внедрения в область систем, обладающих ярко выраженными признаками "мягкости", должны быть прежде всего направлены на прикладные исследования отмеченных выше процессов Группового выбора, формирования эвристик.

Широко распространенным и уже методически оформленным термином, определяющим это направление в использовании экспертных систем, можно назвать "когнитологию". С ним связаны такие научно-практические дисциплины, как инженерия знаний, когнитивная психология. Они изучают и определяют порядок экстракции знания экспертов для его представления на языках инструментариев тех или иных экспертных систем и создания баз знаний. Известно, что процесс создания базы знаний для некоторой достаточно детерминированной проблемной области (где успехи внедрения экпертных систем имеют место) является достаточно трудоемким — он может составлять несколько лет, его стоимость может измеряться миллионами долларов, оплата эксперта и инженера по знаниям (когнитолога) может составлять сотни и тысячи долларов в день. Применительно к рассматриваемой проблемной области примеры успешного внедрения когнитивных процедур нам не известны.

Опытное опробование известных когнитивных методов для построения баз знаний в рассматриваемой проблемной области показывает, что они имеют ограниченное применение, поскольку ориентированы на языково сложные инструментарии имеющихся экспертных систем. Цель этих методов — достаточно точно и адекватно описать проблемную область работы эксперта за счет использования максимально развитого инструментария экспертной системы. По изложенным выше причинам возможность достижения такой цели сейчас принципиально ограничена.

Есть еще одна очень весомая причина наличия ограничений, во-первых, необходимость формирования модели предметной области (базы знаний) в реальном времени, во-вторых — на основе знаний группы экспертов (!). Известные инструментарии экспертных систем и сопровождающие их методики извлечения и представления знаний не ориентированы на такой режим использования.

При проведении аналитических исследований, подготовке управленческих решений в области социальных, политических и экономических вопросов часто приходится прибегать к опросу мнений экспертов. Эта потребность особенно возникает в случаях, когда имеется ряд альтернативных идей, решений, мнений, прогнозов и т. д., которые трудно оценить в количественных показателях. Здесь необходимо привлечение процедур обработки мнений экспертов, наиболее объективно отражающих предпочтительность тех или иных вариантов.

История разработки методов получения наилучшего коллективного решения измеряется уже не одной сотней лет, разработано несколько десятков процедур обработки экспертных оценок. Известно, что сейчас нет некоторой универсальной процедуры выбора наилучшего метода для данной проблемной области. В то же время необходимо заметить, что имеющиеся методы оценки групповых экспертных процедур разработаны достаточно автономно от методов формирования баз знаний на основе существующих

инструментариев экспертных систем. Видимо, в интеграции этих методов, преодолении отмеченной автономии — один из основных потенциальных источников снятия ограничений на внедрение интеллектуальных технологий в рассматриваемую проблемную область.

Естественно, поиск новых средств и методов преодоления ограничений внедрения интеллектуальных технологий предполагает разработку соответствующих аппаратных средств поддержки этих технологий. Спектр исследований по созданию аппаратных средств в области систем искусственного интеллекта достаточно широк — это нейрокомпьютерные и транспьютерные технологии, ассоциативные системы памяти, генетические и спиновые процессоры, голографические запоминающие устройства, микропроцессоры параллельной обработки данных и др. Несмотря на наличие столь широкого спектра альтернатив, в настоящее время еще трудно определиться с выбором приоритетных направлений. Причина — в недостаточной проработанности идеологии представления интеллектуально-информационного процесса в данной проблемной области.

Вместе с тем, уже сейчас с определенностью можно сказать, что значительный интерес (с точки зрения рассматриваемого вопроса) представляют разработки аппаратных средств типа нейрокомпьютеров, построенных на основе голографических элементов памяти и нечетких процессоров. В таких нейрокомпьютерах может быть реализована интеллектуальная технология, обеспечивающая параллельно-распределенную обработку данных с элементами семантически значимой логики, алфавитом которой являются информационно емкие образы. С семиотической точки зрения такая логика обладает существенно большими возможностями представления объемных, семантически насыщенных понятий.

Множество образов, как алфавит некоторой логики, обладает качественно новыми свойствами по сравнению с алфавитом традиционной логики. Во-первых, алфавит образов бесконечен, что является, как известно, одним из необходимых атрибутов корректности интеллектуально-информационных преобразований данных. Во-вторых, отдельный образ как символ алфавита на несколько порядков более информационно емок по сравнению с символом традиционной логики, включая нечеткую.

Целенаправленность создания информационно-аналитических систем

О кризисе создания больших информационных систем говорят уже лет пятнадцать. Определяющий факт кризиса — непродуманность прагматических целей разработки этих систем. Можно с уверенностью констатировать, что определить вербально прагматический смысл создания таких систем по традиционно используемым многоэтапным технологиям их внедрения достаточно трудно. Основная масса информационных систем разрабатывается по принципу быстрого прототипа, т. е. "снизу" — с закупки оперативного развертывания известной вычислительной техники и готовых программно-технологических средств, практически без предварительного проектирования. Например, разработка достаточно большой информационной системы одной из московских товарно-сырьевых бирж заняла около трех месяцев, информационная система типового аналитического центра начинает работать уже с установки одного компьютера и модема. Вместе с тем выборочное исследование этих быстророжденных систем показывает, что большинство пользователей удовлетворены результатами их функционирования.

Однако системы системам рознь. Удовлетворенность пользователей информационных систем зачастую определяется ограниченностью их информационных потребностей или неосведомленностью о перспективных возможностях этих систем. Большинство быстророжденных систем обеспечивают крайне необходимые пользователям коммуникационные, технологические и информационно-справочные функции. Для аналитических работ это необходимо, но недостаточно. Зерно аналитики — в содержательном сопоставлении фактов, выявлении тенденций развития событий. Сейчас эти функции в большинстве аналитических служб выполняются экспертами И специалистами — роль информационных систем непосредственно в этом процессе минимальна.

Вместе с тем, для аналитических служб активно, как правило, без предварительного проектирования, разворачиваются информационные системы, обеспечивающие реализацию наиболее распространенных технологических и коммуникационных функций. И они удовлетворяют пользователей в части, не учитывающей основной специфики аналитических работ. Некоторый опыт автоматизированной реализации функций, учитывающих эту специфику (когнитивный анализ, концептуальная классификация данных и др.), показывает, что традиционно используемые конфигурации программно-технических средств (реализуемые преимущественно на основе PC AT), к сожалению, принципиально не обеспечивают требуемых значений характеристик качества решения аналитических задач. Например, когнитивный анализ вариантов стратегий принятия решений в проблемной ситуации, представленной четырьмя десятками понятий, занимает несколько часов времени на персональной ЭВМ, процесс классифицирования большого числа объектов может измеряться десятками часов. Это говорит о том, что принцип создания информационно-аналитических систем по общепринятым сейчас меркам "быстрого прототипа" априорно закладывает в основу их развития невозможность, реализации специальных аналитических функций. Последствия такого создания систем хорошо известны — ограниченность развития в нужном направлении и последующее перепроектирование. К сожалению, в связи с отсутствием идеологии автоматизированной поддержки сугубо аналитических функций другого пути, как создание коммуникационно-технологического базиса для аналитических служб, сейчас почти, нет. Дефицит этой идеологии порождает отсутствие долгосрочной целенаправленности создания информационно-аналитических систем.

Для небольших информационно-аналитических систем отсутствие такой целенаправленности в разработке опасности в скором дорогостоящем перепроектировании не вызывает — ограниченный ресурс вычислительных средств, моральное устаревание программно-прикладного обеспечения через несколько лет заставит сменить основные компоненты системы.

Однако этого нельзя сказать об активно создаваемых в настоящее время центральных и региональных ситуационных центрах для подготовки и принятия социально-политических управленческих решений, стоимость основных информационно-аналитических узлов которых очень велика. При создании таких центров сейчас ориентируются на мощную программно-техническую среду, закупку дорогостоящего проекционного оборудования. Однако мощность традиционно распространяемых вычислительных систем, таких как SUN SPARCstation, HP 9000/700, IBM RS6000/ADC, DECStation, VAX/VMS и др., к сожалению ориентирована преимущественно на технологическую, графическую, алгоритмически-вычислительную обработку и поиск данных. Здесь выбор программно-технической среды без целенаправленных предварительных исследований специфики аналитической деятельности чревата, в лучшем случае, большими финансовыми и временными издержками на последующую модификацию, в худшем, — на длительную деградацию самой идеи создания ситуационных центров.

Фундаментальные основы получения успешных результатов

Накоплен большой опыт по созданию экспертных систем для достаточно детерминированных проблемных областей; разработаны десятки методов оценок групповых экспертных процедур; имеются мощные вычислительные среды и средства обработки данных. Однако в области реализации интеллектуальных технологий для управления социально-политическими объектами успехи более чем скромны. При этом линия применения информационных технологий для справочной, коммуникационной и технологической поддержки аналитических исследовании в этой проблемной области отрабатывается своим чередом.

Каковы же основания для изменения этой линии в связи с возможным появлением качественно новых свойств в интеллектуальных технологиях?

Пример возможности реальных качественных скачков при создании интеллектуальных технологий для относительно детерминированных проблемных областей приводился выше (нечеткие системы). В области систем с ярко выраженными "мягкими" свойствами поиск ответа на поставленный вопрос осуществляется, во-первых, энтузиастами, верящими в созидательный характер процесса создания автономных искусственно-интеллектуальных сред, во-вторых — на основе фундаментальных исследований различных аспектов проблемы. Об автономных работах было сказано выше. В части фундаментальных исследований следует отметить ряд пока еще слабо взаимосвязанных теоретических и практических результатов: оценка устойчивости и определение условий целенаправленного (сходящегося) функционирования интеллектуально-информационных систем; создание методик ситуационного анализа событий на основе групповых экспертных процедур и методик рефлексивного моделирования; разработка метода оперативного моделирования социально-политических ситуаций на основе знаковых и взвешенных графов.

Интересен физический подход к обоснованию принципов устойчивой организации интеллектуально-управляющих систем [10—12]. Один из основных способов оценки устойчивости таких систем — использование информационно-термодинамического метода, позволяющего качественно определить границы потери устойчивости управления в зависимости от параметров и структуры динамической системы, количества и интенсивности обмена информацией между элементами системы и внешней средой. Предполагается, что система управления социально-политическими объектами, функционирующая в условиях большого влияния группового субъективного фактора, является системой, подчиняющейся фундаментальным термодинамическим принципам. При таком предположении, с точки зрения термодинамики, система характеризуется наборами переменных негеометрической (идеальной) и переменных геометрической (формально-сущностной) природы.

Состояние такой системы можно выразить с помощью уравнения Лагранжа второго рода, а оценку условий устойчивости — с помощью определения условий устойчивости по Ляпунову и второго закона термодинамики. В указанных работах строго обосновываются условия достижения устойчивости информационно-динамической системы. В частности, показывается, что чрезмерное наведение порядка в информационно-интеллектуальной системе, стремление к достижению ее информационной замкнутости приводят к энтропийной деградации системы, нарушению условий устойчивости, потере управления объектами. Для обеспечения устойчивого функционирования требуется принципиальная информационная открытость системы в целях повышения уровня интеллектуальности и совершенствования собственного поведения.

Достижение устойчивости управления, очевидно, предполагает наличие цели управления. В интеллектуально-информационных системах точная экспликация цели принципиально недостижима, а решение задач носит принципиально некорректный характер, характеризуемый высокой чувствительностью к небольшим изменениям исходных данных. Как показано, например, в работах [13, 14], для определения условий сходимости процессов решения задач к нечетко заданным целям можно использовать известные методы решения некорректно поставленных задач.

Исследования показывают, что для получения более фундаментальных результатов следует расширить использование этих методов на область нечетких топологических пространств, а для достижения целенаправленной сходимости процессов функционирования интеллектуальных технологий представление баз знаний и данных должно строиться с учетом специальных требований к компактности, замкнутости, отделимости и плотности их структур и способов преобразований.

Состояние работ в области рефлексивного моделирования постоянно обсуждается на международных симпозиумах [15]. Но следует подчеркнуть, что эти работы нуждаются в более плотной, буквально, органической привязке к смежным результатам исследований, рассматриваемых в настоящей работе, особенно это касается конкретных результатов в области оперативного моделирования социально-политических ситуаций, например, на основе теории знаковых и взвешенных графов.

Анализ и прогноз функционирования социально-экономических систем в реальном масштабе времени на основе знаковых и взвешенных графов — один из интересных подходов к обеспечению быстрого внедрения интеллектуальных технологий в данную проблемную область [16]. Выше упоминались работы ИПУ РАН в этом направлении, к числу систем, обеспечивающих обработку взвешенных графов, следует отнести также систему "Космос". Выстроены очертания методологии комплексного пошагового наращивания интеллектуальной мощности этих систем, отдельные фрагменты методологии имеют практическую реализацию, проходят опытную эксплуатацию.

Особый интерес в этих работах представляют постепенность втягивания экспертов и специалистов-аналитиков в процесс моделирования проблем с обеспечением оперативности получения начальных аналитических результатов для новой проблемной области, совмещение методов групповых экспертных процедур методами моделирования и построения экспертных систем, возможность последовательного наращивания их интеллектуальной мощности с учетом усложнения средств логической и аппаратной поддержки.

Выводы

1. Проблема создания интеллектуальных технологий для эффективной поддержки аналитических работ в области управления социально-политическими объектами решается проведением разрозненных теоретических и практических исследований, опытным опробованием различных программно-методических средств.

2. Имеются определенные успехи в разработке отдельных компонентов интеллектуальных технологий применительно к рассматриваемой проблемной области. Они касаются теоретического обоснования условий устойчивости и целенаправленного функционирования интеллектуально-информационных систем, разработки методов оценки групповых экспертных процедур, создания средств программной и методической поддержки отдельных процессов обработки данных (концептуальная кластеризация, нечеткая обработка, работа со знаковыми и взвешенными графами и др.), разработки перспективных средств аппаратной обработки данных (ассоциативные топографические устройства памяти, оптические нейронные сети и др.).

3. Перспективное внедрение методов и средств искусственного интеллекта в проблемную область управления социально-политическими объектами потребует существенного развития традиционных подходов к созданию интеллектуальных технологий, более тесной интеграции исследований в таких смежных научных и практических областях, как оценка групповых экспертных процедур, рефлексивное моделирование, семиотика, математика (прежде всего нечеткая топология, графы, логика, некорректные задачи, теория вероятностей), теория устойчивого управления, голография, оптика, нейрокомпыотерная технология.

Очевидно, само внедрение интеллектуальных технологий в рассматриваемую проблемную область не может проходить без активного участия лиц, принимающих решения, а также экспертов и специалистов-аналитиков: политологов, социологов, экономистов, историков и др.

ЛИТЕРАТУРА

1. Райков А. Н. Специальное и информационное обеспечение решения задач автоматизированной поддержки аналитических исследований//НТИ. Сер. 1. 1994. № 3. С. 29—34.

2. Checland Р. В. Soft systems Methodology: an overview // J. of Applied System Analysis. 1988. V. 15. P. 27-36.

3. P о б e p т с Ф. С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим задачам. — М.: Наука, 1986.

4. Fuzzy Chinese Innovations Exported To Japan And U.S.//Neural Network Almanac. 1990— 1991. Lake Oswego, Ore. P. 188-212.

5. Захаров В. H., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления // Техническая кибернетика. 1993. № 4. С. 189—205.

6. Райков А. Н. Специальное и информационное обеспечение решения задач автоматизированной поддержки аналитических исследований // НТИ. Сер. 1. 1994. № 3. С. 29—34.

7. Т а у б Дж., В а сильковский Г., Вожьняковский X. Информация, неопределенность, сложность: Пер. с англ. — М.: Мир, 1988. 184с.

8. П о п о в Э. В. Общение с ЭВМ на естественном языке. — М.: .Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1982. 360 с.

9. П а н о в а Н. С, Ш р е й д е р Ю. А. Принцип двойственности в теории классификации // НТИ. Сер. 2. 1975. № 10. С. 3—10.

10. 3 а х а р о в В. Н., Ульянов СВ. Нечеткие модели интеллектуальных промышленных регуляторов и систем управления. II. Эволюция и Принципы построения // Техническая кибернетика. 1993. № 4. С. 189—205.

11. R a i к о v A. N., Ul'yanov S. V. Fuzzy modelling of support decision as intelligent technology in control of complicated social-political object//Pioceeding of The Int. Conf. or "Application of Fuzzy Systems" (ICAFS-94). Tabriz, Iran. 17—19 October. 1994.

12. П e т p о в Б. H., Уланов Г. М., Ульянов СВ. Динамические системы с нечеткой и случайно изменяющейся структурами// Итоги науки и техники. Сер. Техн. кибернетика. - М.: ВИНИТИ АН СССР. 1979. Т. 11.

13. Р а й к о в А. Н. Сходящиеся информационные технологии проектирования функциональных задач // Информатика. Сер. Информационные технологии, средства и системы 1990. № 1. С. 43-49.

14. Р а й к о в А. Н. Условия предельной сходимости диалогового поиска документов // НТИ. Сер. 2. 1990. № 3. С. 15-17.

15. Рефлексивные процессы. Сб. статей под ред. В. М. Мунилова//Прихладная эргономика. Спец. выпуск. — М.: Ассоциация прикладкой эргономики. 1994; № 1. 68 с.

16. К у л ь б а В. В., Миронов П. В., Назаретев В. М. Анализ устойчивости социально-экономических систем с использованием знаковых орграфов // Автоматика и телемеханика. 1993. № 7.


&copy Информационное общество, 1994, вып. 6, с. 80-92.