Академик В. М. Глушков – пионер кибернетики - Деркач В.П (бесплатные онлайн книги читаем полные txt) 📗
Таким образом, прогнозная сеть напоминает сетевые графики, употребляемые для руководства проектно-конструкторскими, строительно-монтажными и ремонтными работами. Однако в отличие от обычных сетевых графиков рассматриваемая нами сеть, как правило, имеет много конкурирующих путей для достижения конечных целей. Например, если цель состоит в осуществлении высадки человека на Марс, то один эксперт может обусловить эту высадку созданием атомного ракетного двигателя, а другой – созданием постоянной станции на околоземной орбите и накоплением на ней запасов обычного горючего в количестве, достаточном для дальних полетов. В свою очередь научно-технические условия, обеспечивающие возможность создания атомного ракетного двигателя, у разных экспертов могут быть различными. Сетевой график – это конкретный план предстоящих работ, поскольку все они должны быть непременно выполнены. Прогнозная сеть представляет совокупность различных планов для достижения одних и тех же целей. Поэтому в ней могут иметься так называемые альтернативные работы. Выполнение одной из них исключает (в рамках достижения данной цели) выполнение всех других, конкурирующих с нею работ. Прогноз превращается в план, когда сделан выбор во всех представляемых им альтернативах.
Существенной особенностью рассматриваемой нами системы является непрерывность ее функционирования. После исправления и уточнения прогнозной сети в ЭВМ по особой методике производится вычисление оценок наиболее вероятных моментов наступления всех охватываемых событий, а также характеристик разброса (законов распределения) этих оценок. Результаты расчетов сообщаются соответствующим экспертам. Производится целенаправленное снабжение их необходимой информацией, например, о том, какие обусловливающие события для оцениваемых ими событий были выставлены другими экспертами, о полученных результатах обработки тех или иных математических моделей. Кроме того, им направляются соответствующие публикации, патентные заявки и т. п.
По мере ознакомления с поступающей информацией эксперт может менять данные им ранее оценки, вводить новые и исключать старые условия. ЭВМ, в которой постоянно хранится рассматриваемая прогнозная сеть, дает возможность все время пересчитывать прогноз по мере поступления новых материалов. При этом можно усиливать влияние на прогноз одних экспертов, ослаблять или даже вовсе не учитывать мнение других. При прогнозах развития экономики, науки и техники наряду с оценками времени эксперты производят также оценки материальных и финансовых ресурсов, необходимых для достижения рассматриваемых целей. Это позволяет отвергать альтернативные пути, превращая соответствующую часть прогноза в план.
Важной чертой системы является и то, что она позволяет оценить значимость каждой из промежуточных задач с точки зрения конечных целей. Для этого стоит только подсчитать суммарное изменение наиболее вероятных моментов достижения конечных целей при удлинении срока реализации каждой из промежуточных задач на некоторую фиксированную величину (например, на один год). Таким образом, даже в том случае, когда еще нет достаточных оснований для выбора определенного пути достижения какой-либо конечной цели, можно выбрать и начать реализовывать те промежуточные задачи, которые так или иначе необходимы для этого (при всех последующих альтернативах).
Специфической особенностью системы является высокий уровень коллективности экспертизы, сочетающийся с отбором наиболее квалифицированных и ответственных суждений. Поскольку круг экспертов, привлекаемых для оценки каждого отдельного события, относительно невелик, это дает возможность выделить мнения настоящих специалистов, не утопив их в море рассуждений людей, не имеющих глубокого знакомства с предметом. При этом даже в случае, когда конечных целей относительно немного, общее число событий прогнозной сети очень велико (при составлении национального прогноза научно-технического прогресса оно исчисляется сотнями тысяч и даже миллионами). В прогнозирование, не подавляя индивидуальности каждого эксперта, вовлекается огромное число людей: в идеале – все способные творчески участвовать в прогнозируемом процессе. В конечном счете это означает широкую демократизацию процесса планирования.
Процессионная система
Настоящая система имеет дело не с событиями, а с процессами изменения тех или иных параметров, характеризующих объект прогнозирования. Основная трудность при этом состоит в том, что объекты социального прогнозирования, как правило, не могут быть охарактеризованы обычными числовыми параметрами. В большинстве случаев сами эти объекты, как и лежащие в их основе закономерности, описываются качественно. Поэтому в данной системе наряду с обычными числовыми параметрами (объем выпуска стали, годовой прирост населения и т. п.) рассматриваются качественные по своей природе параметры, принимающие лишь конечное число значений (например, отношения между странами можно характеризовать по пятибалльной или, в случае необходимости – по десятибалльной системе).
Первый этап построения системы состоит в выборе множества параметров, которые присущи изучаемому объекту. В социальном прогнозировании число таких параметров очень велико и исчисляется многими тысячами. Второй этап заключается в нахождении различного рода ограничений и взаимосвязей между параметрами: относительно некоторых заранее известно, что они не могут убывать или возрастать, другие не могут выйти из заданных пределов. Часть числовых параметров может быть связана между собой системой уравнений или удовлетворять какой-либо системе неравенств. Для качественных параметров взаимозависимости указываются экспертами. Взаимозависимость может, например, иметь такой вид: если параметр А изменит свое значение с “хорошо” на “удовлетворительно, а параметр В сохранит свое значение, то через 6 месяцев после изменения параметра А параметр С уменьшит свое значение в десятибалльной системе на две единицы (считается при этом, что двойка и единица переходят в единицу).
Все выявленные закономерности и связи вместе с описанием (значениями параметров) прогнозируемого объекта в настоящее время помещаются в ЭВМ. С помощью специальной программы машина выдает возможные варианты развития объекта. Каждый из них приводит к своему описанию состояний объекта в требуемое время. Обычная статистическая обработка состояний, соответствующих различным вариантам, позволяет определить наиболее вероятные значения интересующих нас параметров, а также характеристики разброса этих значений. Хотя разные варианты могут привести к отличающимся друг от друга состояниям, некоторые параметры при этом мало варьируются от варианта к варианту. По таким параметрам возможен достаточно определенный прогноз.
Подобно первой системе в прецессионной модели также организуется непрерывное взаимодействие с экспертами. На основании анализа полученных вариантов прогноза формируются требования к поиску закономерностей, которые значительно уменьшают неопределенность прогноза. Увеличивается наблюдение за теми параметрами, которые в силу имеющихся в системе закономерностей оказывают наибольшее влияние на прогноз значений самых важных параметров (при этом они могут оказаться и не столь важными).
Значение методов кибернетики
В обеих системах ярко проявляется то новое, что вносит в прогнозирование использование электронно-вычислительных машин и методов кибернетики.
Это, во-первых, возможность целостного взгляда на объекты весьма сложной природы. Дело в том, что при их изучении поневоле приходится прибегать к специализации. Различные специалисты (а
