Интеллектуальные информационные технологии для поддержки социальнозначимых стратегических решений
Райков А.Н.

Проблемные ситуации

Когда руководителям есть смысл прибегать к интеллектуальным информационным технологиям (ИИТ) для поддержки стратегических решений? Тогда, когда они заинтересованы в многократном ускорении их подготовки.

В одном регионе РФ застопорилась подготовка целевой программы развития молодежной политики. Руководство региона и муниципальные лидеры долгое время не могут согласовать позиции по поводу того, как улучшить молодежную жизнь. Решили применить метод стратегических совещаний в ситуационной комнате. Неделю готовились, день совещались и достигли согласия.

Примерами социально-значимых проблем, требующих высококачественного решения, являются разработки:

• приоритетов развития здравоохранения, молодежной политики, образования, жилищно-коммунального хозяйства, социальной защиты населения;
• стратегии государственного регулирования сегментов рынка;
• программы комплексной реконструкции сложившихся застроек мегаполиса и др.

Замечено, что руководители хорошо справляются с повторяющимися проблемными ситуациями. Например, ситуация на фондовом рынке может быть охарактеризована устоявшейся совокупностью множества изменяющихся параметров: ценой и динамикой акций, сегментом рынка, суммой и сроком инвестирования и др. Ситуаций таких может быть много, по ним можно накапливать опыт успешных или ошибочных действий. Затем на основе этого опыта можно автоматически прогнозировать развитие событий при тех или иных решениях.

Если чередование ситуаций не прослеживается, то ИИТ могут использоваться для эффективного структурирования имеющейся информации. Что принципиально, ИИТ предполагают активное включение в процесс подготовки решений человека, который не может не разбавить этот процесс заметной долей личностного, эмоционального участия. Окончательное решение всегда остается за человеком.

Штрихи истории интеллектуальных информационных технологий

Историю ИИТ удобно прослеживать с середины XX века, когда появился термин «Искусственный интеллект» (рис. 1). Хотя, конечно, исторические корни ИИТ лежат намного глубже.

С середины 1940-х до ранних 1970-х гг. создание ИИТ рассматривалось преимущественно в рамках логического решения задач. В 1943 г. появились «продукции Поста» и методы решения некорректных задач, а в 1947 г. для моделирования сложных экономических ситуаций начали активно использоваться методы причинного вывода, которые позже легли в основу методов системной динамики, немонотонных вычислений, когнитивного моделирования.

Создание центров управления полетами, организация штабных работ с применением средств визуализации вдохновили инженеров на создание ситуационных комнат. В середине 1970-х гг. на основе ИИТ в корпоративном мире активизируется развитие систем поддержки решений для управления ресурсами. Следует заметить, что ряд замечательных идей и их воплощений, например, связанных с теорией нейронных сетей, многоагент­ных и активных систем, оптических и голографических процессоров, появился именно в то время. Этот период можно отметить успехами в создании всеобъемлющих моделей ситуационного управления страной в периоды кризисов.

Лет 30 назад группу отечественных инженеров и ученых пригласили в высший эшелон власти и поставили задачу обеспечить «для Первого Лица» возможность его общения с ЭВМ на естественном языке. Отказ делать подобный нонсенс тогда был немыслим. Однако через пять лет круглосуточного творчества порядка сотни специалистов система заработала.

В середине 1980-х годов был отмечен крах иллюзий относительно неограниченных возможностей языкового представления процессов мышления. Тогда практическое применение получили подходы, основанные на использовании достоверного и правдоподобного вывода, немонотонных логик и нечетких систем, лингвистических процессоров. Тогда же появилась явная потребность в оптических и квантовых вычислениях. Видимые успехи появились в сфере обработки текстов естественного языка, поиска документов, слежения за динамичными объектами управления, распознавания образов, имитационного моделирования, статистической обработки данных, решения транспортных задач, построения нечетких контроллеров. Внимание разработчиков ИИТ все больше акцентируется на исследовании адаптивных свойств информационных систем, речевых актов, дискурсов и принятия решений.

К середине 1980-х годов уже были созданы большие информационные системы, которые позволяли эффективно управлять страной в кризисной обстановке. В основе лежали очень сложные модели, учитывающие значения десятков тысяч технико-экономических показателей, позволяющие решать тысячи дифференциальных уравнений, хранить и обрабатывать рельеф местности всей страны и пр. Но медленно эти модели работали, часами надо было ждать результатов промежуточных расчетов.

Суперкомпьютеры в ускорении решения таких задач не помогали — задачи были некорректными и плохо распараллеливались. Однако теоретически было показано, что с помощью аналоговых оптических вычислений, реализуемых на основе микролазеров и трехмерных перезаписывающихся голограмм время решения этих задач можно было бы свести к микросекундам. Совсем другой принцип расчета — через матричное наложение преобразований Фурье-Бесселя — и вот тебе путь решения громоздкой задачи. Практически же для такой инновации нужны и новые материалы — например, для реализации голографической памяти известный ниобат лития не подходит, а к разработке нужного, скажем, «Нано-бата», пока еще не приступили.

В середине 1990-х стали более заметно внедряться в бизнесе пришедшие из-за рубежа ИИТ для обработки баз данных. Эксклюзивное место в развитии ИИТ с начала 1990-х заняла разработка необходимых условий конвергентности процессов поиска информации и синтеза управленческих решений, направленных на обеспечение необходимых условий для устойчивой сходимости этих процессов к целям.

С 2000 г. начал приобретать новое звучание процесс электронизации деятельности российских органов власти, бизнеса и населения. Концепция «электронной демократии», предполагающая: осуществление гражданского контроля, проведение выборов и референдумов, поддержку процессов самоорганизации населения, обеспечение возможности участия населения в принятии государственных решений — также предусматривает расширение возможностей ИИТ.

История развития ИИТ породила следующий перечень особенностей и характеристик проблемных областей, где они могут быть полезны:

• качество и оперативность принятия решений;
• нечеткость целей и институциональных границ;
• хаотичность, флюктуируемость и квантованность поведения среды;
• множественность взаимовлияющих друг на друга факторов;
• слабая формализуемость, уникальность, нестереотипность ситуаций;
• латентность, скрытость, неявность информации;
• девиантность реализации планов, значимость малых действий;
• парадоксальность логики решений и др.

В целом же на процесс принятия управленческих решений влияют три основных фактора, проиллюстрированные на рис. 2. Применение ИИТ для учета каждого фактора различно: история может быть записана в базу данных и автоматически обработана, давление внешних обстоятельств может быть учтено методами стратегического маркетинга. Интенции, намерения, эмоции учесть с помощью ИИТ труднее всего. Хотя и для этого сейчас придумали инструмент — он называется квантовой семантикой.

Место интеллектуальных информационных технологий в информационных системах

Под ИИТ можно понимать человеко-машинный комплекс, обеспечивающий ситуационный и когнитивный синтез управленческих решений, основанный на всестороннем автоматизированном анализе политической, экономической, социальной и технологической ситуации, проводимом человеком или группой людей с привлечением компьютеров (рис. 3).

Ситуационный синтез решения реализуется в случаях, когда некие стереотипы достаточно жестко и однозначно определяют поведение участников решения вопроса. Эта определенность формируется под воздействием, как правило, внешней по отношению к ситуации среде. Но ситуации не всегда баловали аналитиков своей стереотипностью.

В начале 1990-х в России копирование зарубежных ИИТ приносило мало пользы. Фондовые инвесторы мучились с зарубежными системами, реализующими экспертные методы, генетические алгоритмы и нейронные сети. Например, 150 финансовых организаций купили «нейронный пакет», но он в фондовом хаосе разобраться не помог. В то же время в решении вопросов сепаратизма, протестной активности, терроризма — начали помогать вроде бы простенькие когнитивные модели отечественной разработки.

Когнитивное решение связывается с уникальной, неповторяющейся ситуацией. В этом случае любая жизненная ситуация — от выбора партнера по жизни до социального конфликта — группой людей согласованно описывается в виде некоторой познавательной (когнитивной) схемы, которая впоследствии используется в качестве основания для построения и проведения компьютерного моделирования последствий принимаемых решений (см. пример на рис. 4).

Место ИИТ в составе информационных систем можно представить в виде рис. 5, демонстрирующего тенденцию повышения интеллектуальности информационных технологий со снижением требований к точности обработки данных.
Последние годы особое место ИИТ стали занимать при обработке латентной (неявной, скрытой) информации. В этом случае к методам контент-анализа содержания сообщений и документов добавляются методы коннект-анализа динамики корпоративных трафиков электронных сообщений. К латентной информации прежде всего относятся:

• замысел руководителя, конкурента;
• причина аритмии поставок;
• скрытый смысл сообщения;
• уровень доверия, включая сетевое;
• неявная связь событий;
• парадоксальность решений;
• эмоции, мотивации, интересы;
• исключительные права;
• качество услуг и др.

Включение ИИТ в институциональную информационную систему для осуществления стратегического коннект-анализа показано на рис. 6.

ИИТ позволяет обеспечить:

составление целостной картины связей между участниками обмена электронными сообщениями;

выявление взаимосвязи между деятельностью субъектов сообщений и конкретными экономическими, политическими, социальными ситуациям;

прогнозирование деятельности юридических лиц при реализации заказов для государственных нужд и др.

Место ИИТ в информационных системах меняется следующим образом:

• от информирования — к интерактивному обслуживанию;
• от информационно-справочной работы — к аналитической;
• от индивидуальных решений — к групповым;
• от голосования — к консенсусу;
• от анализа внутренней среды — к оценке внешней;
• от прямой экстраполяции тенденций — к обратному поиску путей к целям;
• от информационной безопасности — к улучшению управления;
• от анализа прошлого — к когнитивному моделированию будущего;
• от обеспечения «прозрачности» — к «электронной демократии»;
• от дивергенции — к конвергенции;
• от дискретности — к аналоговости;
• от семантических сетей — к квантовой семантике.

Фундаментальные основы интеллектуальных информационных технологий

Компьютеры постоянно совершенствуются, объемы массивов информации множатся. Медленно изменяются только фундаментальные закономерности, лежащие в основе развития ИИТ.

В середине 1990-х годов в России на президентском уровне явно заговорили о необходимости наведения порядка в органах власти. В 1997 году вышел первый нормативный акт по этому поводу. Но странное дело, разработчики первой концепции административной реформы заметили, что чем больше порядка во власти наводили, тем еще больше беспорядка порождалось… Обратились к ученым. Они показали фундаментальные закономерности, согласно которым наводить порядок надо определенным образом …

К хорошим решениям «…невозможно прийти логическим путем; достичь их может лишь интуиция, опирающаяся на приязненное понимание опыта» (А. Эйнштейн). Лучшие свои решения человек принимает интуитивно. Только человек может предвидеть, предчувствовать, предугадывать. В этом проявляется интуиция человека, и никакая машина, никакой «электронный мозг» его в этом не может заменить. Основная задача ИИТ — стимулировать интуитивные процессы.

Любая социально-экономическая ситуация может быть вербально описана. Вербализация ситуаций, с одной стороны, опирается на саму выделенную ситуацию, с другой — на индивидуальное восприятие человеком этой ситуации. Таким образом, описание ситуации определяется как внешними факторами, так и внутренними. Сила влияния этих составляющих различается в зависимости от контекста. Следовательно, большая часть ИИТ лежит вне сферы компьютера. Как показывает практика применения ИИТ, для охвата этой внешней сферы могут привлекаться методы: рефлексивной и когнитивной психологии, нейролингвистического программирования, эволюционных вычислений, термодинамики, решения обратных задач, нечетких топологических пространств, теории катастроф, активных и многоагентных систем, квантовых вычислений и др.

Фундаментальные основы ИИТ наиболее выразительно видятся в контексте институциональной структуризации проблемных ситуаций. Не ситуация сама по себе, а ее декомпозиция на компоненты: внешние и внутренние, порядковые и хаотичные, целевые и ресурсные, непрерывные и дискретные — позволяет построить фундаментальные основы. В проблемной ситуации можно выделить компоненты, представленные на рис. 7.

Такое представление проблемной ситуации позволяет развивать фундаментальные основы ИИТ, включая:

• оценку и обеспечение устойчивости решения задач с применением методов управляемого хаоса, теории катастроф, синергетики;
• обеспечение необходимых условий для устойчивой сходимости процесса синтеза решений к целям на основе методов решения обратных задач в топологических пространствах;
• учет флюктуаций и протуберанцев рынка с применением методов квантовых вычислений;
• оптимизацию составления прогнозов на основе статистического и экспертного анализа прошлого опыта;
• естественно-языковое общение человека с компьютером, смысловую обработку информации и др.

Любознательный читатель всегда может найти под каждую из фундаментальных основ научно-исследовательскую литературу со строгими формулами и закономерностями.

Семантический Веб

В конце 1970-х разработчики информационно-поисковых систем столкнулись с проблемой: объемы баз данных быстро росли, а качество поиска документов, особенно полнотекстовых, резко падало. Руководителю требовалось сделать все больше и больше итераций, чтобы в растущих массивах найти нужный документ. Делали информационно-поисковые тезаурусы, реализовывали разные технологии обратной связи. Через некоторое время новшества переставали помогать.

Беда здесь заключалась еще и в том, что пользователь хотел получить полезную информацию, но не мог точно выразить свой запрос. Получалось как в сказке «Пойди туда — не знаю куда, принеси то — не знаю что». Тогда пришла на первый взгляд утопичная, «конвергентная» идея, что информация сама по себе классифицируется неким естественным образом, а человеком она может структурироваться так, чтобы заранее обеспечивались необходимые условия сходимости поискового процесса к желаемому результату — тогда цели прояснятся, и пользователь будет удовлетворен результатами поиска.

Проблемы повторяются. Сейчас объемы информации в сетях резко растут, а качество поиска падает. Раньше выкручивались за счет увеличения производительности компьютеров, сейчас требуется нечто большее — надо сделать поиск более осмысленным.

Учитывая накопившийся исторический научный и практический задел в этом направлении, по всей видимости, придется заняться инновационными проектными решениями по вопросам:

• семантической интероперабельности;
• информационного и лингвистического обеспечения смысловой обработки данных;
• коннект- и контент-анализа электронных сообщений;
• естественного языка программирования;
• психолингвистики и психосемантики;
• квантовой семантики, квантовых алгоритмов извлечения ценной информации из потоков данных, измерения волевых и эмоциональных качеств;
• инструментариев онтологий и семантических сетей;
• системы представления и управления знаниями;
• оптических аналоговых вычислений и др.

Многоуровневая интеллектуальная информационная технология как система

Можно выделить взаимосвязанные системные уровни ИИТ:

• автоматическая добыча новой информации в потоках данных;
• индивидуальное экспертное моделирование;
• стратегические совещания в ситуационных комнатах;
• система ситуационно-когнитивного управления регионом, страной.

Первый из перечисленных уровней акцентирует основное внимание на обработке электронных массивов информации — баз данных. Здесь решаются задачи типа прогнозирования поведения фондового рынка на краткосрочную перспективу, оценка перспективной потребности населения в государственных услугах. Наряду с традиционными методами статистического анализа в таких задачах используются ИИТ. Вместе с тем постановка задачи для автоматической добычи новой информации из потоков данных может быть эффективной, если предварительно сделан экспертный анализ развития ситуации и построена хорошая модель для анализа ситуации и синтеза решения.

На следующем уровне масштаба больше используют методы групповых экспертных процедур, когнитивного и имитационного моделирования. На этом уровне проводятся работы по анализу финансовой устойчивости организаций, подготовке предложений по порядку реализации того или иного нормативного акта, оценке предпочтений и ожиданий населения относительно развития рынка государственных и корпоративных услуг и др.

Стратегические совещания в ситуационных комнатах призваны обеспечить быстрое приведение к согласию группы руководителей относительно целей и путей действий. При проведении совещаний могут использоваться простые методы схематичного представления ситуации на экранах коллективного пользования.

Основными техническими компонентами многоуровневой ИИТ могут быть:

• конвергентный когнитивный ситуационный центр;
• суперкомпьютер или мощная графическая станция;
• системы визуализации, управления звуком и освещением, записывающие и воспроизводящие устройства;
• системы коммуникаций, телеконференций и др.
• Инструментарием ИИТ могут выступать средства и методы:
• высококачественного поиска текстовых документов;
• анализа иерархий и когнитивного моделирования;
• мультимедийного моделирования на семантических шкалах;
• традиционного моделирования социально-экономической сферы;
• статистического, регрессионного и корреляционного анализа;
• генетических алгоритмов и эволюционных вычислений;
• экспертных систем и нейронных сетей;
• многоагентных и активных систем;
• исследования неравновесных и нелинейных процессов;
• рефлексивного управления;
• решения обратных задач;
• управляемого хаоса, синергетики и др.

Мотивационное заключение

ИИТ в стратегическом социально-экономическом контексте используются населением, в органах власти и бизнесе. Относительно населения пока можно сказать, что такие системы могут способствовать развитию механизмов участия населения, экспертных и профессиональных сообществ в принятии государственных и корпоративных решений. В органах власти внедрение ИИТ помогает:

• повысить имидж и доверие к деятельности органов власти;
• улучшить качество государственных и муниципальных решений, работ и услуг;
• поднять эффективность планирования и целесообразность расходования бюджета;
• обеспечить интеграцию работ по различным мероприятиям целевых программ;
• регламентировать процессы согласованного взаимодействия органов власти и др.
• В бизнесе ИИТ дают следующие основные результаты:
• оптимизация атмосферы лидерства и доверия;
• повышение имиджа и инвестиционной привлекательности предприятий и организаций;
• усиление причастности бизнеса к процессам принятия государственных решений;
• улучшение прозрачности работы, рост капитализации и др.

В целом же внедрение ИИТ обеспечивает более полное и глубокое ощущение настоящего через убедительное построение будущего с опорой на всеобъемлющий анализ прошлого.

________________________________________________________________________

Райков Александр Николаевич - доктор технических наук, профессор, лауреат Премии Правительства РФ в области науки и техники, президент Некоммерческого партнерства Аналитическое агентство «Новые стратегии», профессор Российской академии государственной службы при Президенте РФ и Московского института радиотехники, электроники и автоматики, член Наблюдательного совета Института развития информационного общества

---

&copy Информационное общество, 2008, вып. 5-6, с. 94-102.