четверг, 3 июля 2014 г.

ИМПЕРАТИВЫ НОВОГО ВЕКА



СЦЕНАРИИ, СТРАТЕГИЧЕСКИЕ РИСКИ, ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 

     Цель этой статьи — обратить внимание коллег на несколько областей, в которых информационные технологии будут играть возрастающую роль. Мне бы очень хотелось, чтобы деревья не заслоняли леса, чтобы отдельные примеры и результаты подчеркивали, а не скрывали главное — несколько крупных проблем, которые встали перед всем научным сообществом. Этот текст в какой-то мере отражает "философию", исполнителей нескольких крупных проектов, "центром кристаллизации" которых был или является в настоящее время Институт прикладной математики им.М.В.Келдыша РАН. 
     На будущие проблемы естественно посмотреть "сверху", увидеть их в контексте тех сверхзадач, которые предстоит решать исследователям в наступившем веке. В том, что коренные изменения, в том числе и касающиеся стратегии научных исследований, произойдут на наших глазах, сомневаться не приходится. 

     Для этого есть веские, внешние по отношению к науке, причины. В последние десятилетия коренным образом меняется мировая динамика. К примеру, в течение последних 100 тысяч лет, как утверждают демографы, численность населения мира росла со скоростью, пропорциональной квадрату числа людей. В течение последних двадцати с лишним лет этот закон изменился, и на наших глазах происходит демографический переход — резкое уменьшение скорости роста населения мира. 
Разные модели дают довольно близкие значения численности человечества, на которой, вероятно, произойдет стабилизация. (Разумеется, модели строились, исходя из благоприятного сценария, в предположении об отсутствии мировых войн и глобальных катаклизмов, о сохранении нынешних тенденций.) Это 10-12 миллиардов человек [I]. Однако независимо от конкретного числа ясно, что стратегия расширенного воспроизводства, под знаком которой прошли два предыдущих века, себя исчерпала. На первый план выходят стабилизация и стабильность. 
Однако есть не менее важные внутренние причины изменения стратегии. В пятидесятые годы один из отцов квантовой механики Е.Вигнер опубликовал статью, посвященную пределам науки [2]. По его мнению, развитие науки в будущем будут тормозить следующие факторы: 
-увеличение пути до переднего края науки, что потребует от будущих исследователей потратить большую часть активной жизни на освоение уже накопленных результатов; 
-сверхспециализация и рождение новых наук на стыке различных дисциплин приведут к утрате перспективы и общего языка даже у ученых, работающих в близких областях; 
— экономический эффект большинства достижений в области фундаментальной науки окажется более, чем скромным. 
Станислав Лем в известной книге "Сумма технологии" предсказывал в 60-е годы отказ от научных исследований "по всему фронту", спад активности в ряде областей, снижение социального статуса ученых и уменьшение влияния науки на общество уже к концу XX века [З]. 
Когда эти прогнозы начали оправдываться, когда не только в отечественной, но и в мировой науке возникли серьезные трудности, эти взгляды стали особенно популярны и еще более радикальны. Автор одного из недавних бестселлеров Дж.Хорган предрекает конец большинства естественных наук уже в ближайшей перспективе [4]. 
Вместе с тем многое проясняется, если взглянуть на то, какие именно потребности общества удовлетворяла наука, каких результатов от нее ожидали, во что вкладывали деньги и усилия. Для краткости эти потребности назовем сверхзадачами.
Первой сверхзадачей науки в XX веке, несомненно, было создание систем вооружений и средств защиты. Бурное развитие физики, химии, механики, инфор­матики, математики было, в первую очередь, связано с созданием новых видов оружия. По оценкам науковедов, более половины фундаментальных исследований в развитых странах в ушедшем веке инициировалась потребностями военно-промышленных комплексов. 
Однако с созданием систем стратегических вооружений эти направления работ подошли к естественному пределу — ряд стран получили возможность нанести неприемлемый ущерб всем мыслимым противникам тысячи раз самыми разными способами. Соответствующие работы перестали быть стимулом для фундаментальных исследований и вышли на инженерный, технический уровень. По-видимому, создание нового щита и меча не будет сверхзадачей в начавшемся веке. 
Не будет сверхзадачей и другое направление, ориентированное на создание новых технологий, направленных на расширенное воспроизводство, на создание новых товаров и услуг. 
Здесь человечество столкнулось с жесткими ресурсными ограничениями. Например, сейчас в США годовое потребление нефти на душу населения в 250 раз превышает соответствующий показатель во многих развивающихся странах. И если последние захотят жить по стандартам развитых, то основная часть многих разведанных и доступных ресурсов окажется добыта в ближайшие пять лет. 
Нельзя не согласиться с авторами известной книги "Фактор четыре" — если в XX веке промышленность стремилась производить больше и разнообразнее, то в XXI веке ей предстоит производить дешевле и экономичнее [5]. Поэтому и производство товаров и услуг не будет сверхзадачей. 
Однако о конце науки пока говорить рано. По-видимому, в новом веке будут свои сверхзадачи, которые и дадут новые стимулы к развитию исследований. Пока можно очертить три круга таких проблем. 
В качестве первой сверхзадачи можно выделить управление риском и безопасностью сложных систем. Одной из главных функций науки в ближайшем будущем, по-видимому, станет прогноз и предупреждение бедствий, катастроф, других опасностей в природной, техногенной, социальной сферах. Причин для этого несколько. 
Сложившаяся тенденция такова, что количество природных катастроф с большим экономическим ущербом за последние двадцать лет возросло вчетверо [б]. Глобальные климатические изменения сопряжены со многими новыми угрозами. Кроме того мегаполисы и техносфера в целом стали крайне уязвимы, что показали и последние террористические акты в США. 
По оценкам экспертов, ликвидация последствий Чернобыльской аварии только в том году, в котором она произошла, обошлась Советскому Союзу примерно в 10 миллиардов долларов. Не менее важно и то, что эта авария на десятилетия изменила стратегию развития атомной промышленности. 
"Цена вопроса" здесь очень велика. Германия и Швеция отказываются от атомной энергетики, несмотря на большие издержки и неизбежное подорожание многих видов продукции, производимой в этих странах. Франция же, напротив, развивает эту отрасль форсированными темпами, стремясь довести до 90% долю электричества, вырабатываемого на АЭС. Во Франции развитие атомной энергетики рассматривается как важнейшее направление, обеспечивающее сохранение окружающей среды. 
Новые технологии — создание микромашин, генная инженерия и та же атомная энергетика выводят на новый уровень пространственных и временных масштабов, на котором человечество раньше не оперировало. Например, многие радиоактивные отходы будут представлять опасность на временах в сотни тысяч лет. С другой стороны, ускоренная эволюция микроорганизмов, которую обеспечило массовое применение антибиотиков, с большой вероятностью сделает многие, не слишком тяжелые на сегодняшний день болезни, смертельными завтра. В XXI веке нас ждет много новых опасностей и постиндустриальных рисков. Естественно, здесь открывается огромный простор для компьютерного моделирования, прогнозирования, широкого применения вычислительных технологий. 
Вторую сверхзадачу сейчас часто называют неиронаукой. Вступая в XXI-й век, важно осознать, что человек остается одной из главных загадок. Прежде всего это загадка в "техническом смысле". Скорость срабатывания нервной клетки -нейрона - в миллион раз меньше, чем скорость срабатывания логического элемента в персональном компьютере. Скорость передачи информации в нервной системе также в миллион раз меньше, чем в ЭВМ (она связана не только с электрическими, но и с химическими процессами и диффузией, а последние достаточно инертны). 
Многие "выходные параметры" человека также достаточно скромны, — например, как показали психологи, он в состоянии следить не более, чем за семью переменными, меняющимися во времени. 
Разумеется, это слишком оптимистичный взгляд. Число переменных, за которыми может эффективно следить человек, зависит от того, насколько быстро они меняются и насколько сложные управляющие действия связи с их вариациями могут понадобиться. В эргономике показывается, что в случае критической ситуации на дороге, в ходе воздушного боя или действий комплекса ПВО есть возможность следить и оперировать не более, чем с 2-3 переменными. 
Несмотря на это человек решает многие задачи, связанные с распознаванием образов, с обучением, управлением движением на уровне современных суперкомпьютеров или лучше их. Это означает, что мозг основан на иных принципах, по сравнению с компьютером. Эти принципы пока не поняты. И отдельные успехи теории нейронных сетей только подчеркивают этот факт [7,8]. Огромный, быстро растущий массив данных нейробиологии, нейрохимии, когнитивный психологии и многих других дисциплин пока ждет осмысления и отражения в компьютерных моделях, концепциях, теориях, использующих представления точных наук. 
Социология и социальная психология показали, что человек оказывается загадкой и в социальном смысле. Несмотря на технологический прогресс и достаточно высокий уровень образования современного общества, оно оказывается крайне уязвимым относительно манипуляции общественным сознанием. Изменение шкалы ценностей, эволюция смыслов, предпочтений, поведенческих стратегий — огромное количество эмпирического материала — пока не привели к созданию теорий, обладающих предсказательной силой и использующих методы точных наук. 
Можно предположить, что, как и при решении многих других фундаментальных задач, применение компьютерных технологий здесь будет все более широким и успешным по мере того, как углубляться наше понимание проблемы. 
В этой связи можно привести следующую аналогию. Ключевым достижением XX века было открытие периодической таблицы — универсального "химического кода", на котором можно "записать" все вещества. И в конце прошлого века компьютерная химия завоевала принципиальные позиции. Несколько лет назад впервые Нобелевская премия по химии была присуждена математику и программисту за создание программы  Gaussian  — компьютерного "химического конструктора", позволяющего оценивать и прогнозировать свойства молекул, в которых не более 200-300 атомов. Обычно только после такого анализа в большинстве случаев становится ясно, можно ли синтезировать придуманную исследователями молекулу, каковы ее свойства и стоит ли это делать. В практику фармацевтических компаний вошло компьютерное проектирование лекарств. Глобальные компьютерные сети и технологии метакомпьютинга позволили начать крупнейший химико-биологический поиск веществ, замедляющих рост раковых опухолей или уничтожающих их, не повреждая здоровые ткани [9]. 
Одним из важнейших прогнозируемых достижений науки XXI века, по мнению многих экспертов, станет открытие "психологического кода". То есть выяснение способа кодирования, передачи, алгоритмов обработки информации в нервной системе, биохимический анализ работы сознания. Современные информационные технологии, использование ряда типов томографов и алгоритмов реконструкции объемных структур позволяют "увидеть мысль", — зафиксировать активность различных отделов мозга в режиме реального времени. Однако выяснение “психоло­гического кода" может открыть новую главу информатики. 
Третью сверхзадачу иногда называют альтернативной или теоретической историей. Эту задачу все чаще связывают с анализом стратегических рисков — событий, технологий, решений, которые могут существенно сузить коридор возможностей стран, регионов или цивилизаций, привести их к кризису или к катастрофе. 
Масштаб деятельности человечества в XX веке не только превратил его в геологическую силу, как писал В.И.Вернадский. Этот масштаб заставил по-новому осмыслить прошлую и будущую траекторию нашей цивилизации. Глубина и высокий темп изменений, крушение ряда "больших проектов" поставили проблему анализа возможных исторических альтернатив. Академик Н.Н.Моисеев, который привлек к анализу этого круга проблем вычислительные технологии, назвал эту задачу проблемой изменения алгоритмов развития [10]. 
Речь идет о принципиальном переходе от существующего набора технологий, неразрывно связанных с потреблением невознобновляемых ресурсов и иерархическими системами управления, к спектру технологий, позволяющих существовать не ближайшие десятилетия, а века, от иерархических структур к сетевым управляющим системам. Предположение о разрешимости этой задачи — одна из основ концепции устойчивого развития
Компьютерный анализ первых моделей мировой динамики, ориентированных на долговременный прогноз, показал, что сохранение нынешней экономико-технологической системы ведет к деградации и катастрофе. Последующие исследования, проведенные под руководством профессора В.А.Егорова в Институте прикладной математики АН СССР, использующие методы теории управления, показали, что стабилизация биосферы, техносферы, мирового сообщества возможна только при условии создания новых гигантских отраслей промышленности (в частности, связанных с рекультивации земли и переработкой уже накопленных отходов) [II]. 
С тех времен прошло уже много времени, исследовательские центры, использующие вычислительные технологии, занимающиеся среднесрочными и долгосрочным прогнозированием, сейчас имеют не только все развитые государства, но и большинство транснациональных корпораций. В их задачу входит анализ вероятных будущих изменений и способов направить события в желаемое русло. 
Первые работы, посвященные количественному анализу мировой динамики, появились три десятилетия назад. Более двадцати лет назад Олвину Тоффлеру, нарисовавшему проект мира будущего, была присуждена Нобелевская премия по экономике [II]. Многократно увеличились возможности компьютеров. Тем не менее остается констатировать, что уровень компьютерных моделей и систем прогноза остается не сравним с масштабом и остротой проблем, вставших и перед мировым сообществом, и перед Россией. В частности, концепция устойчивого развития, положенная в основу многих национальных доктрин и стратегий, пока не имеет убедительного системного, естественнонаучного и компьютерного обоснования. 
     Обращу внимание на то, что все эти сверхзадачи являются междисциплинарными. Это предполагает наличие общего языка и общих представлений о целом, о стратегических, глобальных, а не только локальных проблемах. Отсюда вытекает и необходимость "проще и понятнее" объяснять новым поколениям исследователей и руководителей имеющиеся достижения и стоящие задачи. Роль "системного интегратора" , облегчающего восприятие имеющихся знаний и информационных потоков, извлечение следствий из имеющихся фактов, количественная и качественная оценка влияния различных факторов на исследуемые явления, прогноз последствий принимаемых решений, по-видимому, и будут обеспечивать информационные и вычислительные технологии.

*   *   *

Ожидания и перспективы

В начале этого текста были сформулированы три сверхзадачи, от успехов в решении которых зависит будущее науки как общественного института. В решении каждой из них, на мой взгляд, роль информационных технологий может оказаться ключевой. Ее можно сравнить с ролью "новой экономики" в экономическом развитии — локомотива для всех остальных отраслей мирового хозяйства в последнее десятилетие.
Обратим внимание на те информационные технологии, которые особенно важны для анализа этих сверхзадач.
Главным параметром, параметром порядка, для большинства из них является способность увеличивать возможности прогноза, опережающего отражения будущих событий, оценки последствий своих действий.
Одной из главных бифуркаций, обеспечившей нащему виду стратегическое преимущество в процессе эволюции стала способность к опережающему отралсению. Это способность учиться не только методом проб и ошибок, быстро и гибко менять поведенческие стратегии, предвидя будущее.
Технологии, создававшиеся на историческом пути, позволили усилить способности человека хранить и передавать информацию, вычислять, воспринимать сигналы. Но, по-видимому, возможен и необходим следующий шаг — существенное увеличение способности опережающего отражения на основе новых информационных технологий.
Сплошь и рядом мы сталкиваемся с тем, что организация решает, планирует, прогнозирует хуже, чем отдельные эксперты. Нередко возникает и парадоксальная ситуация, когда "каждый против, но все вместе за". "Целое" здесь оказывается меньше своих "частей". При этом новизна возникающих ситуаций, объемы информации, которую следует уяснить, чтобы принять ответственные решения, длина причинно-следственных связей, которую надо иметь в виду, глубина необходимой проработки сценариев все чаще превосходит возможности "интуитивных" алгоритмов, которыми обычно пользуются лица, принимающие решения.
Отдельные успехи в привлечении компьютерного анализа в эту область — исключения, подтверждающие правило. "Правило" же состоит в том, что мы пока не имеем апробированной, повсеместно внедренной компьютерной технологии, которая позволяет принимать дальновидные решения, адекватные возникшей реальности. Более того, как уже упоминалось, пока перед исследователями всерьез не поставлена задача оценки рисков принимаемых стратегических решений, анализа возможных кризисных ситуаций.
Итак, важнейший класс будущих информационных технологий связан с прогнозом опасных и катастрофических событий, выработкой адекватного ответа и методов преду преждения и парирования возникающих угроз. Здесь ключевую роль играет моделирование редких катастрофических событий, оценка рисков, создание технологий мониторинга и прогноза опасностей, возникающих в разных сферах. По-видимому, и имитационное моделирование, и поиск "окон уязвимости" сложных систем могут стать поставщиками больших задач, требующих использования суперкомпьютеров. Своего исследования ждут механизмы синергетического усиления опасностей и нестабильностей в социально-технологических системах. Такое усиление, в первую очередь, и приводит к возникновению кризисов.
Другой класс задач на Западе часто называют проблемами проектирования будущего. Здесь вычислительные технологии становятся прежде всего инструментом предвидения. Большое значение этих работ обусловлено тем, что наши представления о будущем, оценка коридора возможностей непосредственно влияют на решения, принимаемые сегодня, на стратегическое планирование.
В настоящее время такие технологии широко применяются государственными органами в США, ФРГ, Японии, многими транснациональными корпорациями. Пример такого анализа дает документ, появившийся на сайте Центрального разве­дывательного управления США [40]. В этом документе даны наиболее вероятные сценарии развития отдельных стран и регионов до 2015 года, обрисованы основные проблемы, с которыми, вероятно, столкнутся различные государства и человечество в целом. Прогноз для России, описанный в этом документе, является неуте­шительным. К сожалению, в России, насколько мне известно, работы сравнимого масштаба не ведутся.
Стало общим местом утверждение о том, что основной сферой противостояния в начавшемся веке станет информационное пространство, "киберпространство", как называют его наши западные коллеги. По всей вероятности, одной из главных областей соперничества в этом пространстве станет способность прогнозировать будущее и корректировать его с помощью информационных инструментов. Умение предвидеть будущее, используя возможности науки и, в особенности, вычислительные технологии, становится стратегическим ресурсом страны, подобно тому как в XX веке таким ресурсом была детальная компьютерная имитация ядерных взрывов, математическое обеспечение космических систем, создание надежных шифров или компьютерная поддержка ряда других военно-технических проектов.
Следующий класс вычислительных технологий связан с анализом информационных потоков. При этом принципиально важным оказывается выявление тех русел, причинно-следственных связей, на основе которых можно принимать решения. В определенном смысле это технологии упрощения реальности  выявления наиболее важных закономерностей, действующих "здесь и теперь". Вновь подчеркнем, что все чаще руководители государственных органов и крупных корпораций сталкиваются с. ситуациями, когда мудрости, предшествующего опыта, здравого смысла оказывается уже недостаточно для принятия адекватных своевременных решений. Работы в этом направлении, несомненно, ведутся. Это и развитие технологий контент-анализа и многочисленные системы мониторинга. Однако эффективность существующих средств пока очень низка. Не секрет, что более 95% снимков из космоса вообще не анализируются.
Другой пример — экономическая статистика современной России. По общему мнению, эта информация в подавляющем большинстве случаев неполна или недостоверна на всех уровнях управления [33]. При этом работа по ее верификации и системному анализу в должном объеме также не ведется. И это также огромная и важная ниша для применения вычислительных технологий.
Системы мониторинга, с которыми обычно связываются рутинные процедуры обработки данных, сейчас, в эпоху быстрых изменений, должны функционировать существенно иначе. Поскольку заранее неизвестно, какие данные и в каком объеме понадобятся и какие методики анализа потребуются, неизбежным становится привлечение исследователей к конкретному анализу информационных потоков, применение междисциплинарных подходов. По-видимому, назрела необходимость создания системы научного мониторинга состояния страны и кризисных явлений, ориентированной на информационную поддержку анализа стратегических рисков, с которыми сталкивается Россия.
Подчеркнем еще один аспект этой же проблемы. В деятельности Министерства по чрезвычайным ситуациям России и аналогичных структур в ряде стран принят принцип: "Каждая катастрофа должна учить". И действительно, ретроспективный анализ показывает, что каждая знаковая катастрофа XX века имела предвестника — катастрофу того же типа, но меньшего масштаба. Страны, которые на основе предвестников сумели принять меры в технической и научной политике, в системе управления и т.д., смогли уберечься от больших бед. Технологии "извлечения уроков", адекватной нынешним угрозам и имеющимся вычислительным возможностям, пока в России нет.
Можно ожидать, что главные риски и основные возможности начавшегося века связаны с поведенческими стратегиями, смыслами и ценностями человека. Многие эксперты утверждают, что если XX век был веком hi^h-tech — высоких техноло­гий в сфере промышленности, бизнеса, сельского хозяйства, то XXI веку предстоит стать веком high-lmme. Под последними понимают технологии развития, использо­вания, эффективного управления возможностями человека и общества.
Информационным и вычислительным технологиям здесь также предстоит сы­грать ключевую роль. Успехи в разработке систем с биологической обратной связью дают для этого большие основания. (Эти системы позволяют человеку визуализировать его состояние и на этой основе самому корректировать его.) Успехи в теории принятия решений, которая сейчас близка к созданию компьютерного alter-ego эксперта — извлечение накопленного опыта и решающих правил, которыми руководствуются выдающиеся специалисты, успехи нейролингвистического программирования показывают, что мы находимся на пороге новых возможностей.
Развитие сети телекоммуникаций, глобальных компьютерных сетей, связанных с ними средств "немассовой информации" уже преобразили общество и, по-видимому, изменят его еще сильнее. В работах, посвященных "информационной" или рефлексивной экономике подчеркивалось, что основным объектом управления во многих случаях на фондовых и валютных рынках являются не финансовые и информационные потоки, а ожидания, предпочтения, поведенческие стратегии. Последние становятся существенной экономической силой. То есть не только правила создают игроков, но и игроки создают правила. Происходит своеобразная самоорганизация в пространстве правил. В качестве примера "рефлексивности" можно привести реакцию рынка валют на два последующих друг за другом события — падение самолета в Нью-Йорке и взятие Кабула войсками Северного Альянса. "Электронные" игроки, сидя у терминалов своих персональных компьютеров и угадав тенденцию, могли в течение одних суток впятеро увеличить свое состояние.
Как видим, освоение "виртуальной реальности" сейчас в значительной мере идет методом проб и ошибок, следуя конъюнктурным интересам и сиюминутным потребностям нескольких олигархических групп. Следует признать, что до сих пор она в значительной сфере находится вне сферы научного анализа.
Разумеется, сказанное не означает, что многие традиционные задачи, связанные с вычислительными технологиями, от создания элементной базы до математического моделирования технологических процессов, от разработки суперкомпьютеров до создания нового программного обеспечения, стали менее важны.
Просто появилась еще одна сфера, связанная с информационными и вычислительными технологиями, в которой лежат задачи, жизненно важные сейчас для нашего общества. И от того, насколько быстрым и успешным будет продвижение в этой сфере, зависит сегодняшняя безопасность людей, организаций, всей страны и будущие достижения.
Может быть, читателям этой статьи эти рассуждения покажутся слишком оптимистичными. Каковыми они показались рецензенту данного текста. Однако оптимизм в отношении применения методов прикладной математики к анализу общественных процессов и выбору стратегий мне кажется сейчас оправданным в большей мере, чем когда либо в прошлом.
Во-первых, это успехи "человеческих областей" информационных технологий — многокритериальной оптимизации, теории принятия решений, математической психологии. Во всех этих областях компьютер и информационные технологии выступают как инструмент, облегчающий человеку принятие решений, либо как средство, позволяющее обнаружить "анатомию решения". Эти области убедительно показы­вают наличие параметров порядка в субъективных пространствах специалистов, экспертов, лиц принимающих решения. Поэтому можно надеяться, что такие параметры и будут "точкой опоры" во многих важных задачах, где профессионалов (то есть людей, принимавших решения в схожих ситуациях сотни раз) просто нет. И учиться придется, осмысливая модели, сценарии, стратегии, на основе "виртуальной реальности", построенной совместно со специалистами по информатике и системными аналитиками.
Во-вторых, полвека форсированного развития информационных технологий по­зволили преодолеть множество предубеждений и совершенно иначе ставить класси­ческий тыоринговский вопрос:" Может ли машина мыслить?" Даже отрицательно отвечая на него, приходиться согласиться, что со значительной частью "интеллектуальной рутины" компьютеры справляются существенно лучше человека. Среди этой "рутины" сегодня игра в шахматы, распознавание многих типов образов, построение решающих правил на основе накопленного опыта в ряде случаев, то есть своеобразное "обучение". Почему же нам следует априорно считать, что такой, "удобной для компьютерных технологий рутины" нет среди задач, связанных с анализом стратегий в целом и стратегий управления риском в частности?
В-третьих, упрощающим фактором, как ни странно, может оказаться происходящая "виртуализация" реальности. Широкое использование телекоммуникаций, компьютеров и т.д. обычно рассматривают как обстоятельства, существенно усложняющие описание и понимание общественных процессов. Но в ряде случаев все происходит совершенно наоборот, — процессы не усложняются, а упрощаются.
Приведем наглядный пример из области экономики. Нобелевская премия по экономике в 2002 году была присуждена за анализ поведения экономических агентов в условиях неполной, искаженной, "несимметричной" информации. Но развитие "новой экономики", внедрение телекоммуникационных систем В2В ("business-to - business") делает экономику "прозрачной", "обнаженной", увеличивая долю "рационального элемента" в принятии решений. Но в этих случаях классические рыночные модели, в которых предполагается, что участники рынка располагают одинаковой и полной информацией о происходящем, применимы в большей степени, чем раньше!
Последние решения, принятые на стратегическом уровне в США относительно повышения "прозрачности" деятельности крупнейших корпораций, также показательны. Они повышают наблюдаемость и управляемость корпоративной экономики и значительно упрощают ситуацию, уменьшая число "параметров порядка", которые следует принимать во внимание.
Разумеется, это только надежды. Их реализация потребует большого объема междисциплинарных исследований и, что не менее важно, усилий по внедрению соответствующих технологий в практику управления. Поэтому на мой взгляд, ситуацию можно охарактеризовать словами Станислава Лема из замечательной книги "Сумма технологии":

"Итак мы стоим перед длительной осадой. Не надо слушать советов тех, кто уговаривает отступить, — это пораженцы, их в науке немало. — особенно когда осада обещает быть длительной и тяжелой. Найдутся также многочисленные знахари, которые станут осыпать нас заверениями, будто они открыли "лекарство" ... Им также не следует слишком доверять — как и в медицине, избыток лекарств против какой-то болезни означает, что ни одно из них не является по-настоящему целебным. Даже если короткого пути и нет, дорога на вершину все же есть, хотя, может быть, нам придется преодолевать ее "с самого низа", с уровня элементарных процессов — взять ее не штурмом, а терпеливым методическим натиском".

Литература

1. Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г. Г. Синергетика и прогнозы буду­щего. М.: Наука, 1997, 288с.
2. Вигнер Е. Этюды о симметрии. М.: Мир, 1971, 318с.
3. Лем С. Сумма технологии. М.: Текст, 1996, 464с.
4. Хорган Дж. Конец науки. СПб.: Амфора, 2001, 408с.
5. Вайцзеккер Э., Левине, Э., Ловинс Л. Фактор четыре. Academia, 1997, 400с.
6. Владимиров В.А., Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г. и др. Управление риском. М.: Наука, 2000.
7. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника. М.: Мир, 1992.
8. Малинецкий Г.Г., Ижикевич Е.И. О возможной роли хаоса в нейросистемах // ДАН, т.326, N4, 1992, с.626-632.
9. Шкроб A.Tabulettaeexmachina // Компьютерра, N21, 2001, с.22-27.
10. Моисеев Н.Н. Современный рационализм. М.: НГВП КОКС, 1995.
11. Егоров В.А., Каллистов Ю.Н., Митрофанов В.П., Пионтковский А.А. Математические модели глобального развития. Л.: Гидрометеоиздат, 1980.
12. Тоффлер О. Футурошок. СПб.: Лань, 1997, 464с.
13. Lorenz E.N. Deterministic Nonperiodic Flow // Journ. of the Atmospheric Science, 1963, v.20, p.130-141.
14. Итоги науки и техники. Фундаментальные направления. Динамические системы, т.2. М., ВИНИТИ.
15. Ахромеева Т.О., Малинецкий Г.Г. О странном аттракторе в одной задаче синергетики // ЖВМ и МФ, т.27, N2, 1987, с.202-217.
16. Sparrow S. The Lorenz Equations: Bifurcations, Chaos and Strange Attractiors. Berlin, Springer, 1982, 269р.
17. Малинецкий Г.Г., Потапов А. Б.. Современные проблемы нелинейной динамики. М.: УРСС, 1999, 336с.
18. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г., Самарский А. А. Нестационарные структуры и диффузионный хаос. М.: Наука, 1992, 544с.
19. Brandstater A., Swift J., Swinney H.L., Wolf A., JenE., Crutchfield P.J. Low — dimensional Chaos in a Hydrodynamic System // Phys. Rev. Lett., v.51, N16, 1983.
20. Дмитриев А.С. Прикладной динамический хаос. Ярославль, ЯрГу, 1999, ч.2, 102с.
21. Ершов С.В., Малинецкий Г.Г. О решении обратной задачи для уравнения Перрона-Фробениуса // ЖВМ и МФ, т.28, N10, 1988, с.1491-1497.
22. Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие. Под ред. Малинецкого Г.Г., Курдюмова С.П. М.: Наука, 2002.
23. Ershov S.V., Malineskii G.G., Ruzmaikin A.A. A Generalized Two Disk Dynamo Model // Geophys. Astrophys. Fluid Dinamics, v.47, 1989, с.251-277.
24. Potapov А.В., Gizzatulina S.M., Ruzmaikin A.A, Rukavishnikov V.D., Malineskii G.G. Dimension of Geomagnetic Attractor from Data on Length of Day Variations //
Phys. of the Earth and Planetary Int., v.59, 1990, c.170-181. 25. Potapov А.В., Rakhmanov A.I., Rodichev E.V., Malineskii G.G. Limitations of Delay Reconstruction for Chaotic System with a Broad Spectrum // Physics Letters, N.179, 1993, c.15-22.
26. Потапов А.Б., Приймак В.Г., Малинецкий Г.Г. О возможности описания турбулентных течений вязкой жидкости аттрактором конечной размерности // ДАН СССР, т.316, N5, 1991, с.1101-1106.
27. Ворновицкий В.Г., Фельдштейн И.В. Методы анализа временных рядов в задачах диагностики состояния желудочно-кишечного тракта. Препринт ИПМ им. М.В.Келдыша РАН, N30, 1997, 16с.
28. Малинецкий Г.Г. Хаос. Структуры. Вычислительный эксперимент. Введение в нелинейную динамику. М.: Наука, 1997, 256с.
29. Тихонов А.Н., Арсенин А.А. Методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1974, 224с.
30. Gibbon J.P., Holt D.D, Nikolaenko B. Low-dimensional Behaviour in the Complex Grinzburg-Landau Equation // Nonlineaity, v.l, 1988, p.279-309.
31. Сорос Дж. Алхимия финансов. М.:Инфра-М, 416с.
32. Воробьев Ю.Л., Малинецкий Г.Г., Махутов Н.А. Управление риском с пози-иций нелинейной динамики. Человеческое измерение // Прикладная нелинейная динамика, Изв. ВУЗов, т.8, N6, 2000, с. 12-26.
33. Малинецкий Г.Г., Курдюмов С.П. Нелинейная динамика и проблемы прогноза // Вестник РАН, т.71, N3, 2001, с.210-224.
34. Малинецкий Г.Г. Новый облик нелинейной динамики // Природа, N3, 2001, с.3-12.
35. Sornette D., Johansen A. Large Financial Crashes // Physica A., 1997, v.235, N3-4.
36.Johansen A., Sornette D. et al.Discrete Scaling; in Earthquake Precursory Phenomena. Evidence in Kobe Earthquake, Japan // J.Phys. France, 1996, v.6.
37. Режимы с обострением. Эволюция идеи. М.: Наука, 1998.
38. Bak P. How Nature Works: the Science og Self-organized Criticality. New York:
Springer-Verlag Inc., 1996.
39. Малинецкий Г.Г., Подлазов А.В. Парадигма самоорганизованной критичности. Иерархия моделей и пределы предсказуемости // Известия ВУЗов. Прикладная нелинейная динамика, 1997, т.5, N5.
40. Global Trends 2015 (http://www.cia.gov/cia/publications/globaltrends2015).
41. Статников Р.Б., Матусов И.Б. Многокритериальное проектирование машин. М.: Знание, 1989, б4с.
42. Малинецкий Г.Г., Медведев И.Г. и др. Кризисы современной России и система научного мониторинга // Проблемы безопасности при чрезвычайных ситуациях, 2002, N1. 


Г. Г. Малинецкий  
Институт прикладной математики им. М.В.Келдыша РАН


Комментариев нет:

Отправить комментарий