Проектирование интеллектуальных систем онлайн-взаимодействия органов власти с гражданами и бизнесом на основе коллективного опыта и техник обмена знаниями
М.А. Каневский

Статья рекомендована Ершовой Т.В. 19.10.2011.

Аннотация

В настоящее время взаимодействие власти с гражданами в российском интернет-пространстве осуществляется по двум моделям: прием обращений на официальных сайтах организаций или блогах руководителей и оказание электронных услуг населению с помощью специализированных порталов. Отдельно функционируют программы, которые осуществляют мониторинг интернет-СМИ, блогов или других проектов. При этом мнение граждан, большая часть из которых проводит время в социальных сетях, не учитывается.

Цель данной работы – описать возможные варианты интеграции всех вышеуказанных возможностей онлайн взаимодействия государства и общества в единой интеллектуальной сети.

Ключевые слова: интеллектуальные системы, система поддержки принятия решений, социальные сети, экспертные сети, интернет, мобильная связь, информатизация, электронное правительство, Викизнания.

Введение

Выбор темы «Проектирование интеллектуальных систем онлайн-взаимодействия органов власти с гражданами и бизнесом с помощью коллективного опыта и техник обмена знаниями» обусловлен внедрением как на территории всей Российской Федерации, так и ее субъектов новых долгосрочных инфокоммуникационных программ. При этом декларируется, что государство будет строить диалог с гражданами и бизнесом. Однако технической платформы для создания реальной коммуникационной площадки у государства пока нет. А решение, разработанное по заказу правительства РФ компанией, которая проводит социологические исследования, основано на упрощенной методике сбора мнений: для участия достаточно зарегистрироваться, то есть указать имя пользователя и его электронный адрес. Таким образом «народная экспертиза» становится профанацией легитимности будущего закона.

В то же время мы можем наблюдать несколько трендов в интернет-активности ключевых акторов предполагаемого взаимодействия: массовое распространение социальных сетей и Википорталов, активное внедрение в практику экономической деятельности хозяйствующих субъектов и органов власти информационно-аналитических систем, именуемых системой поддержки принятия решений, использованием облачных технологий. В практической деятельности бизнеса начинаются фигурировать виртуальные офисы, где широко востребованы инструменты групповой сетевой экспертизы, а министерства и ведомства переходят на новые уровни мониторинга, внедряя ситуационные центры. И тем не менее все вышеуказанные виды активности граждан, бизнеса и органов власти, а также отраслевые порталы знаний между собой не пересекаются.

Объектом исследования в данной статье являются техники коллективного взаимодействия, в то время как предметом исследования становится технология взаимодействия субъектов внутри интеллектуальных систем.

Соответственно основной задачей становится изучение принципов формирования информационных систем, обладающих набором интеллектуальных функций и представляющих механизмы коллективного взаимодействия и сотрудничества в целях использования их в сфере государственного управления и онлайн-взаимодействия власти и граждан.

При этом мы выдвигаем гипотезу, что интеллектуальные информационно-аналитические системы могут быть спроектированы на базе общих знаний пользователей системы, в случае если эти знания корректно классифицированы и структурированы.

1 Природа коллективного взаимодействия

Коллективный разум может быть применен для решения огромного количества задач, и их сложность не будет препятствием. В правильно организованной группе, особенно перед лицом когнитивных проблем, участников не призывают изменить свои предложения для достижения приемлемого для всех решения. Вместо этого используются механизмы (скажем, рыночные цены или интеллектуальные системы голосования), позволяющие собрать воедино все мнения и вывести из них усредненные коллективные суждения, демонстрирующие не то, как думает какой-либо участник группы, а фактически то, как и что думают они все вместе. По мнению Суровьецки [1], лучший способ для группы стать разумной – позволить каждому ее участнику думать и действовать как можно более независимо. То есть когда участники не обсуждают возможные ответы друг с другом и не работают над проблемой сообща, а просто делают индивидуальные предположения, на основании которых и выводится усредненный итог. Именно это и служит залогом успеха.

К сожалению, действующие интернет-проекты сбора и изучения общественного мнения пользователей интернета функционируют в противоположной парадигме. Пользователи, которых невозможно идентифицировать, ознакомившись с предложениями предшественников, вносят свои мнения исключительно в текстовом формате.

В то же время для принятия действительно успешных решений, несомненно, требуется больше, чем всего лишь общая картина окружающего мира, а именно: картина мира, каким он будет. Это положение используется в работе PageRank – ключевой технологии поисковой машины Google на основе структуры ссылок [2]. По сути, Google интерпретирует ссылку страницы А на страницу Б как голос, отданный страницей А в пользу страницы Б. Google оценивает соответствие страницы критериям заданного пользователем поиска по числу полученных ею голосов. Однако Google учитывает не просто число голосов или ссылок; система анализирует также страницу, отдавшую голос. Голоса, отданные страницами, которые заслуживают доверия, оцениваются выше и помогают определить другие страницы как достаточно надежные.

Суровьецки утверждает, что реальный ключ к эффективному коллективному разуму – не столько совершенствование конкретного метода, сколько соблюдение условий (разнородность, независимость и децентрализация). Разнородность благотворна, поскольку расширяет угол видения проблемы и устраняет или по крайней мере подавляет некоторые деструктивные процессы, характерные для принятия коллективных решений. Разнородность для небольших групп и неформальных объединений важнее, чем для крупных, таких как рынки или избирательное поле, ведь сам размер большинства рынков гарантирует определенный уровень разнородности. Например, рынки разнородны, поскольку состоят из людей с разным отношением к риску, разным опытом, разными методами инвестирования и черпающими информацию из разных источников. С другой стороны, в небольших командах или организациях когнитивная разнородность должна активно поддерживаться руководством. Об этом нельзя забывать хотя бы потому, что в малых группах нескольким предвзято настроенным людям несложно проявить излишнее влияние и исказить тем самым коллективное решение группы. Напротив, объединение экспертов не столь уж эффективно, поскольку профессионалы в своей области (кем бы они ни были) часто повторяют друг друга в том, что они умеют делать. Если рассматривать интеллект как своего рода инструментарий навыков, список лучших из них будет относительно мал, поэтому люди, ими обладающие, похожи друг на друга. Безусловно, само по себе это неплохо, но в целом такая группа бывает не способна полностью реализовать свой потенциал. Участие хотя бы нескольких новичков, знающих меньше, но обладающих другими навыками, позволит достичь лучших результатов. Группам, состоящим из слишком похожих друг на друга людей, трудно усваивать новую, неординарную информацию, и оттого возникает своеобразный застой. Участники однородных групп достигают успеха в хорошо знакомой всем им деятельности, но проигрывают в своем коллективном умении исследовать альтернативы. Включение в состав организации новых участников, пусть даже менее опытных и менее умелых, делает группу в целом более изобретательной хотя бы потому, что малые объемы знаний ее новых участников остальным вовсе не помешают.

Повышение эффективности не зависит от уровня знаний нового сотрудника. Обычно новички менее опытны, чем люди, которых они сменяют. Все дело в разнородности. Не существует точных критериев, позволяющих классифицировать людей как профессионалов в таких широких областях, как принятие решений, ведение политики, поиск стратегий. Ремонт автомобилей, авиацию, лыжный спорт, возможно, даже менеджмент можно освоить путем формирования навыков, которые покоряются настойчивости и упорному труду, особенно дополненные врожденными способностями. А вот с прогнозированием будущего и определением оптимальной тактики поведения все не так просто. Группа не похожих друг на друга участников выдаст лучшие и более жизнеспособные прогнозы, примет более мудрые решения, чем даже самый опытный разработчик решений. Поскольку чем больше группа, тем надежнее коллективное суждение; попытки найти единственного человека, у которого есть ответы на все вопросы, – пустая трата времени.

Индивидуальные суждения зачастую бывают недостаточно точными или недостаточно компетентными, а следовательно, когнитивная разнородность очень важна для принятия верных решений. Ее польза состоит в том, что значительно расширяется набор возможных коллективных решений, и группа бывает способна осмыслить проблемы в новом свете. Кроме того, в разнородной группе легче принимаются решения, основанные только на фактах, а не на влиянии, авторитете или приверженности кого-либо из членов этой группы. Но когда участники становятся более сплоченными, стремительно возрастает их зависимость от группы. Люди ограждаются от внешних мнений и становятся более уверенными в справедливости общих суждений. Такого рода группам свойственна иллюзия непогрешимости, неприятие возможных контраргументов, а также уверенность в том, что любые разногласия бесполезны. Шансы однородной группы людей генерировать верное решение очень малы.

Однородность опасна еще и тем, что сопряжена с конформизмом. Данный феномен напоминает групповое мышление, но отличается некоторыми особенностями. Под прессом конформизма человек меняет мнение не потому, что его переубедили, но из нежелания идти против группы. Разнородность полезна – и не только потому, что обеспечивает жизнеспособность различных точек зрения, – она облегчает отдельным участникам группы возможность высказать личное мнение.

Независимость мнений – это крайне важная составляющая мудрых коллективных решений и одновременно самый сложный для реализации аспект. А поскольку разнородность обеспечивает сохранение независимости, коллективная мудрость группы без нее невозможна. Независимость важна для принятия разумных решений по двум причинам. Во-первых, это отсеивает ошибки, неизбежно возникающие при принятии индивидуальных решений. Один из самых верных способов закрепить предвзятость суждений группы людей – это сделать их зависимыми друг от друга в получении информации. Во-вторых, независимые индивиды будут основываться действительно на разносторонней информации, а не на одних и тех же, но по-разному сформулированных сведениях.

Наиболее успешные группы объединяют индивидов, кругозор которых различен, и эти люди способны оставаться независимыми друг от друга. Тем не менее независимость не подразумевает рациональность или беспристрастность. Вы можете быть предвзятым и иррациональным человеком, но, оставаясь независимым, вы не снизите коллективную эффективность группы, членом которой являетесь.

Испытывая неуверенность, большинство людей сделают выбор в пользу позиции большинства – что на самом деле не так уж неразумно. Как бы там ни было, когда группа оказывается умнее отдельных индивидов, тогда следование за группой представляется вполне оправданной стратегией. Ловушка в том, что если группа становится слишком многочисленной, она перестает быть разумной. Люди, действующие в рамках стадного поведения, могут быть убеждены, что думают и поступают правильно. Однако в большинстве случаев ими движет банальное чувство самосохранения. И все же очень часто толпа оказывается права, а значит, обращая внимание на то, что делают другие, люди должны были бы умнеть, а не становиться глупее. Один человек никогда не владеет всей полнотой информации, ведь она распределяется среди множества людей. Итак, если в процессе принятия решений опираться только на свою собственную информацию, такие решения окажутся гарантированно менее обоснованными.

Однако мнение «толпы» также содержит угрозы для выбора верного решения. Так, из-за групповой солидарности среди членов группы может возникнуть такое явление, как информационный каскад. Проблема информационного каскада состоит в том, что в определенный момент люди считают разумным игнорировать свои собственные знания, наблюдая за поведением окружающих и подражая им. Но когда все по отдельности перестают опираться на собственные знания, каскад утрачивает информативность. Каждый думает, что все люди принимают решения на основе того, что знают, тогда как фактически речь идет о предположениях и догадках. Вместо суммирования всей частной информации о том, как действуют рынки или избирательные системы, каскад становится последовательностью вариантов, принятых вслепую, поэтому коллективное решение группы оказывается неверным.

2 Роль экспертов

Важную роль в распространении новых идей занимают люди, которых мы привыкли именовать экспертами. В экспертных системах для решения задач на уровне эксперта-человека широко используются специализированные знания [3]. Термином «эксперт» обозначается личность, обладающая экспертными знаниями в определенной области. Это означает, что эксперт имеет знания или специальные навыки, которые неизвестны или недоступны большинству людей. Эксперт способен решать задачи, которые большая часть людей не способна решить вообще, или он решает их гораздо более эффективно (но не обязательно требует меньшую оплату по сравнению с обычными людьми). После того как были впервые разработаны экспертные системы, они содержали исключительно только экспертные знания. Однако в наши дни термин «экспертная система» часто применяется по отношению к любой системе, в которой используется технология экспертных систем. Технология экспертных систем может включать специальные языки экспертных систем, а также программные и аппаратные средства, предназначенные для обеспечения разработки и эксплуатации экспертных систем.

В качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомленных или, как указано у Суровьецки, неосведомленных людей. В этом смысле обычные знания рассматриваются как понятие более низкого уровня по сравнению с более редкими экспертными знаниями. Термины «экспертная система», «система, основанная на знаниях», и «экспертная система, основанная на знаниях», часто используются как синонимы.

В модели каскадов все обладают примерно равным количеством собственной информации. Единственное, что отличает экспертов и делает их более влиятельными, – тот факт, что они первые, а их действиям подражают все за ними наблюдающие. Не секрет, что некоторые люди более влиятельны, чем другие, и поэтому каскады распространяются по сетям социальных связей, в противовес тому, когда абсолютно незнакомые люди наблюдают за поведением друг друга. Если большинство решений о принятии новых технологий или социальных норм движимы все-таки информационными каскадами, нет причин верить в то, что принимаемые решения верны. Коллективные решения оказываются эффективными, когда они принимаются людьми с различными мнениями, приходящими к независимым выводам на основе собственной информации. Информационным каскадам это несвойственно. По сути, несколько влиятельных людей (либо первооткрывателей, либо обладающих определенными навыками или занимающих определенные социальные ниши) определяют направленность информационного каскада. В каскаде решения нельзя назвать независимыми, напротив – они подвержены сильному влиянию инициаторов, а в отдельных случаях и непосредственно принимаются ими.

Здесь следует отметить важность подражания как рациональной реакции на наши когнитивные ограничения. Объем знаний каждого конкретного индивида значительно ограничен. Становясь объектом подражания, люди могут специализироваться на этом, и выгода от их действий станет очевидной, если другие начнут им подражать. Подражание к тому же не требует руководства сверху. Соответствующая информация с большой скоростью циркулирует внутри системы даже при отсутствии влияния авторитетов. Но желание людей подражать, разумеется, не безусловно. Чтобы подражание осуществлялось, оно должно постоянно приносить плоды. Изобретательность присуща индивиду, но выбор лучшей инновации – это коллективное занятие. В случае правильного выбора подражание – это мощное средство быстрого распространения хороших идей. Разумное подражание может быть полезным группе (способствуя быстрому распространению полезных идей), но слепое копирование всегда губительно. Отличить один вид подражания от другого – задача, разумеется, непростая, поскольку немногие бывают готовы признаться в своей чрезмерной доверчивости или подверженности стадному эффекту.

Очевидно, что разумное подражание характеризуется несколькими особенностями: во-первых, изначально широким спектром вариантов выбора и полнотой информации; во-вторых, готовностью, по крайней мере, некоторых людей доверять своим собственным суждениям больше, чем коллективному решению. Прежде всего таким «экспертам» свойственна чрезмерная самоуверенность: они склонны переоценивать свои способности, уровень познаний, свое искусство принимать решения. Причем чем сложнее стоящая перед ними проблема, тем более они самонадеянны. В сфере принятия решений это чревато генерированием ошибочных суждений. Но общество в целом только выигрывает от наличия в нем самоуверенных индивидов, которые реже бывают втянуты в негативный информационный каскад, а порой способны даже прерывать такие каскады. Чем важнее решение, тем ниже вероятность возникновения каскада и тем выше вероятность, что коллективный вердикт группы окажется верным.

3 Проектирование Интеллектуальной системы коллективного взаимодействия

Несмотря на приверженность Джеймса Суровьецки идеям «разума толпы» для выбора наиболее оптимального решения, мы считаем, что полученные знания могут быть систематизированы и частично преобразованы в автоматическую систему поддержки принятия решений. Созданная таким образом экспертная система становится логическим продолжением развития идей, высказанных в книге Джозефа Джарратано и Гари Райли [3]. Однако, применяя гибридный метод, то есть интегрируя методы экспертных систем в сочетании коллективным разумом, действующим как нейронная сеть, мы получаем универсальный решатель задач.

По сути, пользователь передает в экспертную систему факты или другую информацию и получает в качестве результата экспертный совет или экспертные знания. По своей структуре система подразделяется на два основных компонента – базу знаний и машину логического вывода. База знаний содержит сценарии или жизненные ситуации, на основании которых машина логического вывода предлагает пользователям заключения. Эти заключения представляют собой ответы на запросы пользователя, желающего получить знания.

В итоге вышеуказанная система становится фабрикой по производству знаний, где стоимость «продукции» снижается пропорционально увеличению количества пользователей. Необходимо отметить, что полученные вышеуказанным способом знания не исчезают и сохраняются неопределенно долгое время.

С помощью экспертных систем могут быть собраны знания многих экспертов и привлечены к решению задачи, выполняемой одновременно и непрерывно, в любое время дня и ночи. Уровень экспертных знаний, скомбинированных путем объединения знаний нескольких экспертов, повышается уровень знаний отдельно взятого эксперта. При этом повышается степень доверия к тому, что принято правильное решение, путем предоставления еще одного обоснованного мнения при разрешении несогласованных мнений между несколькими пользователями. Таким образом решение экспертной системы защищено от ошибочных суждений пользователей, которые находятся в неадекватном состоянии – стресса, болезни и т.п.

Интересно, что пользователь может проследить «историю» решения жизненной ситуации и затем принимать решение о том, следует ли ему руководствоваться данным сценарием.

Вероятно, на этапе первичного наполнения в системе может быть востребован так называемый Ассистент или Модератор, который будет «обучать» систему тому, какие знания должны соответствовать определенным разделам в широком спектре жизненных ситуаций. Хотя на самом деле их не так уж и много, и они достаточно четко определены как для ребенка до пяти лет, так и для школьника или, например, жителя Москвы.

База данных жизненных ситуаций требует преобразования знаний в известный формат. Для этого в архитектуре интеллектуальной системы необходимо предусмотреть размещение основных типов данных, например, гиперссылку или видеофайл. Это позволяет пользователям удостовериться в правильности изложенных фактов.

Процесс создания универсального решателя задач отличается от процесса разработки обычных программ, ведь задачи, формулируемые пользователем, изначально не имеют стандартного алгоритмического решения, поэтому используются логические выводы, которые в свою очередь основаны на эмпирических и эвристических знаниях, а не на понимании базовой структуры, функций и поведения объектов. Таким образом, система, основанная на правилах, может наращивать знания и добавлять правила инкрементно, чтобы можно было непрерывно проверять производительность и обоснованность системы.

4 Примеры внедрения

С 2007 года на территории Зеленоградского административного округа г. Москвы реализуется проект «Мобильный округ». Основными целями проекта является создание новых инструментов оказания гражданам и организациям государственных услуг на основе технологий мобильной связи, упрощение процедуры и оказание услуг до уровня «одного запроса», снижение административных издержек со стороны граждан и организаций, связанных с их получением, внедрение единых стандартов обслуживания граждан. В рамках проекта функционирует информационно-коммуникационная система, которая включает мобильный портал, инструменты мобильного оповещения (SMS, MMS, WAP), справочники и пр. Система также интегрирована с внутренними информационными системами (ИС) префектуры: электронным документооборотом, ИС «Одно окно» и др. Общее количество услуг, предоставленных в рамках проекта «Мобильный округ», превышает отметку 500 000. На протяжении почти четырех лет проект «Мобильный округ» постоянно развивался с точки зрения применения новых технологий. В настоящее время запланировано его преобразование в территориальную социальную сеть для взаимодействия органов власти, бизнеса и граждан.

Предполагаемые участники данной системы – жители, представители бизнеса и органов исполнительной власти – смогут наладить оперативное взаимодействие для решения типовых вопросов и построить эффективную коммуникацию. При этом большая часть ответов станет базой знаний (практик), в которой индивидуальное мнение ответственного чиновника или других участников сети будет подкреплено ссылкой на соответствующие документы, мультимедиафайлы, список экспертов и другие тематические материалы по данному направлению. Также предусмотрена интеграция данных с ГИС и механизмами тегирования.

Таким образом, в отличие от традиционных порталов органов власти пользователю данной сети будет предоставлен комплекс сведений, включая опыты и комментарии других участников сети. Разумеется, реализация данного проекта требует заинтересованности аудитории, для которой будет созданы механизмы автоматической интеграции с помощью аккаунтов в популярных социальных сетях (Мой Мир, Одноклассники, В контакте, Facebook и др.).

По нашему мнению, проект соответствует содержанию государственной программы города Москвы «Информационный город 2012-2016», а именно следующим ее подпрограммам:

Подпрограмма I. Повышение качества жизни жителей города за счет развития информационно-коммуникационных технологий. Пункт 2. Обеспечение интерактивного, открытого и эффективного диалога между органами исполнительной власти города, гражданами и бизнесом. Развитие системы приема и обработки обращений граждан с использованием различных коммуникационных каналов.

Подпрограмма III. Формирование общедоступной информационно-коммуникационной среды. Пункт 3. Организация доступа к системам и ресурсам на принципах сервисной модели.

Заключение

Для формирования единого инфокоммуникационного пространства органам власти необходимо привлекать к работе широкие слои населения и экспертные группы. Тем самым обеспечивается разнородность и независимость мнений. Следует учитывать, что в однородных группах, особенно небольших, люди часто становятся жертвами группового мышления, так как сплоченность в однородных группах возрастает гораздо быстрее, чем в разнородных. В то же время однородность превращается в конформизм, который, однако, не следует путать с подражанием.

В своем лучшем проявлении подражание можно рассматривать как способ ускорения эволюционного процесса – сообщество может стать более совершенным без извечной необходимости генетического отбора в течение многих поколений. Соответственно, если органам власти нужно найти ответ, требуется организовать процесс его поиска таким образом, чтобы решения принимались одновременно, а не одно за другим. Когда решение найдено, его следует размешать в формате типовых жизненных ситуаций и предлагать к тиражированию.

Также нами были определены фундаментальные принципы проектирования и функционирования интеллектуальных систем коллективного взаимодействия, их преимущества и недостатки, а также описаны наиболее подходящие области их применения.

Следует отметить, что системы коллективного взаимодействия становятся наиболее подходящим инструментом взаимодействия органов власти, бизнеса и граждан, когда информация вносится в формате, удобном для конечного пользователя. В Зеленоградском административном округе Москвы впервые будет внедрена комплексная система информационно-коммуникационного взаимодействия органов власти, бизнеса и граждан.

Литература

1. Surowiecki James. The Wisdom of Crowds: Why the Many Are Smarter Than the Few and How Collective Wisdom Shapes Business, Economies, Societies, and Nations? Doubleday, 2004.

2. Википедия. Статья: PageRank // URL: http://ru.wikipedia.org/wiki/PageRank (дата обращения: 11.09.2011).

3. Giarratano Joseph C., Riley Gary D. Expert Systems: Principles and Programming. 4-th Edition. University of Houston. Clear Lake, 2004.

_______________

Каневский Максим Александрович

Научный сотрудник Санкт-Петербургского государственного университета технологий и дизайна

Руководитель проекта «Центр компетенций мобильного правительства»