МИХАИЛ СУХАРЕВ О НЕЙРОГРАДЕ-ФУТУРОПОЛИСЕ
НЕЙРОГРАД
(возможные названия также - неоград, новоград, завтраград)
ПРОЕКТ ДВОЙНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
автор: Михаил Сухарев (ИЭ КарНЦ РАН)
Первое, явное, назначение проекта - создание города инноваторов, способного внести свой вклад в перелом той тенденции, которая наметилась в России на переломе XX XXI веков - тенденции к стагнации, к остановке инновационного процесса, к эксплуатации сырьевых богатств вместо создания новых знаний, технологий, машин и производств.
Второе назначение, которое кажется только средством реализации главного замысла - это создание комплекса, системы новых способов разработки больших проектов. Дело в том, что проект - это модель желательного будущего. Для создания действительно хорошего проекта нужно хорошо представлять себе это будущее.
Одно дело - создать проект чего-то сравнительно простого, причем в неизменной по своему качеству обстановке. Например, проект нового семейного дома. И то нужно потрудиться. Дом будет стоять на одном месте, которое останется примерно таким же и через десять лет. Земля не станет жидкой и дождь не станет кислотой. Поэтому можно не предусматривать крышу из фторопласта и герметичный фундамент. Такой проект можно нарисовать и в одиночку.
Но создать проект целого города, которому предстоит существовать десятки и сотни лет, намного труднее. Социально-экономическая обстановка, в которой должен будет жить город, за это время изменится так, будто бы земля сменилась морем или же город перенесли на Луну. Нужно учесть (на сегодня и на завтра) энергетику, климат, демографию, разработать систему здравоохранения, образования, транспорта и так далее.
Для этого нужна координированная работа сотен специалистов, снабженных соответствующими искусственными приспособлениями - чертежами, компьютерами, справочниками, макетами и так далее. В действительности, все это, соединенное вместе, представляет собой органическую систему моделирования будущего - мегамашину мышления.
Так вот, мы утверждаем здесь, что:
I. Организация коллективов проектировщиков, конструирование конструкторских бюро, проектирование процессов проектирования сегодня в основном идет стихийно, на донаучном уровне, и далеко от оптимального.
II. В то же время, имеются научные и технические предпосылки для перехода к оптимальному конструированию сложных человеко-машинных комплексов, предназначенных для решения различных, в том числе, проектных, задач. Такие системы будут во много раз превосходить по своим возможностям сложившиеся «по старинке» проектные коллективы. Соответственно, намного эффективнее будут созданные ими проекты, что, учитывая масштабы этих проектов, будет оказывать решающее влияние на конкурентоспособность государств в XXI веке.
III. Западные страны, особенно США и ЕС, уже более 20 лет ведут исследования в области создания «распределенного интеллекта - shared cognition», в том числе, для военных целей (DARPA, «принятие решений на поле боя»). По ряду признаков, значительная часть этих исследований засекречена примерно с 1995 года.
IV. Методы «распределенного интеллекта» (предлагаем для российских аналогов термин - «соборное мышление») применимы не только при конструировании городов или космопланов, но также для решения научных, социальных и других сложных проблем.
V. Создание «мегамашин мышления» будет воистину прорывной технологией XXI века, по сравнению с которой нанотехнологии - всего лишь одно из множества технологических решений.
КОЛЛЕКТИВНЫЙ ХАРАКТЕР МЫШЛЕНИЯ
Один из старейших предрассудков человечества состоит в убеждении, что мыслящим существом является человек. Вероятно, одна из причин столь долгого существования столь нелепого заблуждения состоит в том, что научное мышление, победоносно распространившееся по всему миру, было создано в Европе, и берет начало в крайне индивидуалистичном (по понятиям того времени) мире Средиземноморья.
В то же время, нетрудно заметить, что одним из важнейших признаков мышления является владение языком, который никак не является собственностью отдельно взятого человека. Да, отдельный человек владеет языком, но не создает его. Очень немногим людям удается внести одно или несколько слов в язык, остальные только пользуются тем, что предоставило им общество.
Далее, в своем мышлении человек пользуется понятиями. Понятия - это основа языка, и через язык человек получает понятия от общества. Из простейших, «организменных» понятий строятся более сложные, абстрактные. От понятий «тепло»и «холод», которые ребенок усваивает, слыша слова взрослых и связывая их со своими ощущениями, он переходит к понятию «температура». Но смог бы каждый человек додуматься до понятия «температура»? Один на десять миллионов. Так же переходят от «тяжелое» и «легкое» к понятиям «вес» и «масса».
А мы оперируем тысячами понятий. Которые создали тысячи людей за тысячи лет. Наше мышление было бы абсолютно невозможным без владения и умения оперировать этими понятиями. Но опять же - это не наш личный багаж. Это все дано нам на время той цивилизацией, в которой мы живем.
Еще одно доказательство социальности мышления - эволюционное. Основными возможностями отдельно взятого человека обладают так называемые «высшие животные» - то есть, теплокровные позвоночные млекопитающие. Они способны распознавать сложные образы, обучаться, находить выход из сложных ситуаций.
Когда эволюция материальных систем достигает определенного предела сложности, она начинает строить следующий структурный уровень. Из атомов создаются молекулы, из молекул - клетки. Когда одноклеточные достигают пределов развития, возникают многоклеточные организмы. С каждым таким переходом возникают принципиально новые свойства, которых не было на предшествующем структурном уровне. Например, химические свойства молекул.
Естественным продолжением биологической эволюции было создание системы из живых существ - общества. Важнейшим средством объединения отдельных индивидов в систему является язык. Язык и распределенная между людьми память является средством сохранения тех открытий, которые делаются отдельными людьми. Кто-то придумал колесо, кто-то - счет, и они становятся всеобщим достоянием. Мышление свойственно именно системе, созданной из людей (обществу), а не отдельно взятому человеку. Отдельный человек не способен создать мышление, что доказывается случаями мауглизма.
С помощью языка люди могут передавать понятия другим людям, могут учить их строить мысленные модели из этих понятий. На способности строить модели желательного будущего, используя понятия и законы взаимодействия между ними, основании планирование и управление.
Коммуникации между людьми играют принципиальную роль в том, как работает эта система, в уровне когнитивных способностей общества. Не полностью осознано, какую роль в способности общества к мышлению (открытию закономерностей, проектированию и т.д.) играет письменность. Но без письменности, без способности фиксировать информацию на внешних носителях, была бы невозможна наука.
Письменность дала возможность собирать и анализировать сведения, полученные сотнями исследователей в разных точках Земли. Если бы не сообщения о находках натуралистов со всех континентов Земли, которые описывали существующих и ископаемых животных, невозможно было бы открыть эволюцию видов. Если бы не работа тысяч экспериментаторов (которые записывали результаты в свои лабораторные журналы) и теоретиков по всему миру, невозможно было бы создать целостную физическую картину мира.
В настоящее время на наших глазах происходит следующая революция, по масштабам близкая к революции письменности. Это цифровая революция, которая во-первых, изменяет системы коммуникации между людьми и способы хранения информации, и во-вторых, делает внешнюю информацию активной. Но эта революция будет намного быстрее, она займет не века, а только десятилетия.
Знаки на бумаге не могут сами двигаться, они только хранят информацию. Все движение письменной информации осуществлялось людьми. Цифровая информация способна двигаться сама. За счет существования процессоров, возможен поиск информации без участия людей, создание динамических моделей, распознавание изображений и так далее. Все это ведет к тому, что когнитивные системы во все большей степени становятся человеко-машинными.
Скорость развития стран - это определяющий фактор международного соперничества в XX и тем более, в XXI веке. Но скорость развития прямо связана с когнитивными способностями данной страны. Когнитивные способности стран, в свою очередь, определяются конструкцией когнитивных систем, имеющихся в этих странах. В то же время, кто занимается научным проектированием научных коллективов? Смешно, но никто. Неужели это невозможно, неужели нет теории, данных? Но они есть, есть социология науки, наукометрия, теория организаций и так далее. Но наука почему-то опасается применить научные методы к самой себе.
Учитывая жизненную важность обеспечить высокую скорость развития в XXI веке, такое положение не может далее сохраняться. Необходимо срочно уделить внимание разработке и применению теории человекомашинных когнитивных систем.
СОБОРНОЕ МЫШЛЕНИЕ: СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА
В настоящее время быстро развивается целый ряд новых методов управления, планирования и принятия решений. Особенностью этих методов является использование коллективного опыта, способности коллективов управленцев (и шире - локальных сообществ) к принятию сложных согласованных решений. В основе всех этих методов лежит использование распределенного (коллективного) мышления. К таким технологиям следует отнести:
- управление знаниями (knowledge management)
- системы поддержки принятия решений (decision support systems - DSS)
- коммуникативное планирование (communicative planning)
- планирование с участием (participation planning)
- социальное партнерство
- делиберативная демократия (deliberative democracy)
- организационное обучение (organizational learning)
- организационно - деятельностные игры (ОДИ)
- распределенное мышление (distributed cognition)
- компьютеризированная групповая работа (groupware)
- синтегрити - подход к конструированию человеко-машинных систем С. Бира.
Распределенное мышление. В рамках концепции человеко-машинных когнитивных систем появилась концепция распределенного мышления (distributed cognition). Одним из первых исследователей, предложивших парадигму распределенного познания, видимо, был Эдвин Хатчинс (Edwin Hutchins). В начале 1980-х годов Хатчинс с коллегами проводил исследования работы команды корабля. К идее распределенного познания (distributed cognition) их привело осознание того факта, что мыслительная деятельность, необходимая для навигации и безопасности корабля, не производилась каким-либо одним человеком, а являлась продуктом системы из нескольких человек и комплекта соответствующих приспособлений [там же, с. 183].
«Теория распределенного познания, как и любая когнитивная теория, пытается понять организацию когнитивных систем. Но, в отличие от традиционных теорий, она расширяет пределы того, что называется познанием, за пределы индивида для того, чтобы включить взаимодействия между людьми и с предметами и ресурсами в окружающем мире [106] , с. 175.
Льюис и Сикара [127] назвали «распределенной моделью» (shared model) «… более всестороннюю модель рассматриваемой ситуации … которая включает опыт других людей. Распределенная между двумя агентами модель подразумевает общий словарный запас, благодаря которому эти агенты могут находиться в рациональной коммуникации».
Управление знаниями. Концепцию управления знаниями (knowledge management) сформулировал Карл Виг (Karl Wiig) в выступлении перед Международной Трудовой организацией ООН в 1986 году. Внедрение технологии управления может давать очень большой эффект; например, ее внедрение в отделении обслуживания потребителей фирмы Hewlett-Packard снизило среднее время выполнения запроса на две трети, стоимость вызова на 50%. Технология управления знаниями используется Министерством военно-морского флота США. Согласно отчету фирмы KPMG Consulting, по данным опроса 423 организаций, проведенного в 1999 году в США и Европе, 81% уже использует технологии управления знаниями или планирует внедрить их в ближайшем будущем. К сожалению, в России очень немногие организации используют эту технологию.
Ключевая идея систем управления знаниями состоит в том, что люди, входящие в организацию, а также документы в архивах и базах данных обладают в совокупности огромным неиспользуемым знанием. «Если бы только HP знала, что HP знает, мы были бы в три раза более продуктивными» - так сформулировал эту мысль Лев Платт из фирмы Hewlett Packard.
Марк Мак-Элрой пишет: управление знаниями - «это перспектива увеличения скорости, с которой организация обучается, и, следовательно, рост интенсивности инноваций».
Техническое обеспечение управления знаниями. Реализация управления знаниями в организации идет с помощью интранет-порталов. Портал - это высоко развитый сайт, включающий базы данных, генерацию HTML-страниц «на лету» по запросу пользователя, поисковые системы, проверку прав пользователя, защищенные соединения и т.д.
Важная часть систем управления знаниями - «склады данных» (data warehouse) и компьютеризированные «хранилища знаний» (knowledge warehouse). Развивается технология «выкапывания данных» (data mining - извлечения важной информации, затерянной в массивах ненужных данных), искусственного интеллекта, геоинформационных систем (ГИС), компьютеризированных «карт знаний» и т.д.
ARPI - ARPA-Rome Laboratory Knowledge-Based Planning and Scheduling Initiative (ARPI) - программа разработки интегрированных экспертных систем, включающих людей и компьютеры, для решения сложных проблем в реальном времени. В развитии программы принимали участие 20 организаций, 35 исследовательских групп. В результате была создана система распределенного планирования Theater-level Analysis, Replanning and Graphic Execution Toolbox (TARGET), которая используется различными штабами Вооруженных сил США.
Коммуникативное планирование и планирование с соучастием. Коммуникативное планирование и планирование с соучастием (близка к ним и технология принятия решений с соучастием - participative decision-making представляют собой близкие и даже взаимопроникающие технологии. В настоящее время коммуникативное планирование активно используется в городском и региональном планировании, в планировании землепользования. Федеральная лесная служба США использует эти технологии при принятии решений, касающихся использования общественных лесов. В Хельсинки проводился эксперимент по привлечению горожан к участию в планировании с использованием Интернет (проект «родные улицы).
Источником идей коммуникативного планирования является основополагающая работа Юргена Хабермаса «Теория коммуникативного действия», опубликованная в 1981 году. Вклад в развитие коммуникативного планирования внесли Дж. Форестер, П. Хили, Дж. Иннес, Ч. Хоч.
Идея коммуникативного планирования заключается в вовлечении в коммуникацию (обмен мнениями) по поводу разрабатываемого плана всех заинтересованных людей. За счет этого в разработку плана вовлекаются знания большого количества людей, учитываются их интересы. Коммуникативное планирование получает новое развитие за счет использования сети Интернет.
Организационно - деятельностные игры. Концепция организационно-деятельных игр (ОДИ) разработана Московским методологическим кружком под руководством Г.П. Щедровицкого. В настоящее время несколько групп исследователей продолжают развивать это направление. Среди них следует отметить Школу культурной политики (ШКП) под руководством П. Г. Щедровицкого. Разработке этой концепции предшествовало создание схемы системомыследеятельности (СМД). Мыследеятельность, по Щедровицкому - это «мышление, встроенное в контекст практической деятельности».
Проблема ОДИ состоит в том, что: « … мы постоянно сталкиваемся с такими задачами и заданиями, решение которых выше возможностей каждого отдельного человека и требует участия в работе большого коллектива, составленного из представителей разных профессий, разных научных дисциплин и предметов».
Последователями Щедровицкого выработана теория СМД и множество практических приемов организации организационно-деятельностных игр.
Организационное обучение. Хотя первые работы по организационному обучению появились еще в 60-е годы, но активное развитие это направление получило, начиная с публикации в 1990 г. работы Питера Сенге «Пятая дисциплина». М. Истерби-Смит отмечает оформление новой ветви - теории «обучающейся организации», в которой упор делается на разработке методов преобразования организаций в максимально способные к обучению. Концепция обучающейся организации указывает, что обучение организации отличается от обучения входящих в нее людей.
Определение «организационного обучения» дается через описание свойств «обучающейся организации», то есть, такой организации, которая способна создавать, находить и передавать знание, а также изменять свое поведение, в соответствии с полученным знанием. Вводится также и понятие «обучающегося региона».
Системы поддержки принятия решений. Необходимость в коллективном принятии решений, обусловленная разделением управленческого труда и необходимостью согласования мнений множества экспертов в отдельных областях планирования, привела к созданию систем поддержки принятия решений (Decision Support Systems - DSS). История DSS началась вместе с развитием распределенных компьютерных вычислений, можно проследить ее с 1965 года.
Важным моментом был выпуск системы 360 фирмы ИБМ. Пионерами создания DSS были Петер Кин (Peter Keen) и Чарльз Стабелл (Charles Stabell). Их концепция имела своими источниками теоретическое исследование организационного принятия решений, которые делались в Технологическом институте Карнеги с конца 1950-х годов до начала 1960-х, а также в Массачусетском технологическом институте (Project MAC).
Первоначально использовались названия management decision systems, strategic planning systems и decision support systems. В 1971 М. Мортон опубликовал основополагающую книгу «Management Decision Systems: Computer-Based Support for Decision Making». В 1966-67 гг. он провел реальный эксперимент, в котором принятию решений менеджерами по продаже стиральных машин способствовала система на основе 21-дюймового монитора со световым пером, подключенного через модем на 2400 bps к машине Univac 494.
В 1974 г. Г. Дэвис, профессор Университета Миннесоты, определил информационные системы менеджмента (Management Information System), как «интегрированные человеко-машинные системы для предоставления информации для поддержки принятия деятельности, управления и принятия решений в организациях».
В 1975 Дж. Литтл сформулировал четыре основные критерия DSS: надежность, удобство управления, простоту, и полноту имеющих отношение к делу данных. Первая международная конференция по DSS прошла в Атланте в 1981 году.
В 1979, John Rockart опубликовал статью в Гарвардском Harvard Business Review, которая привела к развитию систем поддержки реализации программ (executive support systems - ESS).
В 1981 году Бонцек, Холсапли и Винстон (Bonczek, Holsapple, Whinston) разработали концепцию DSS, ориентированных на знание. Их книга показала важность использования искусственного интеллекта и экспертных систем для создания DSS.
Р. Спраки и Е. Карлсон (1982) в книге «Building Effective Decision Support Systems» описали DSS как систему, объединяющую базу данных, базу моделей и программное обеспечение, обеспечивающее ведение диалога и помощь в менеджменте.
В конце 70-х годов ряд компаний реализовали действующие DSS. Начал накапливаться опыт их использования. Началось использование пространственных систем, статистических пакетов, пакетов моделей.
В 1992 году Джей Нунамакер писал, что основы систем групповой работы были заложены в 1965 году с созданием Языка описания проблем (Problem Statement Language) (PSL/PSA). Система PLEXSYS включала 16 мониторов, установленных на большом U - образном столе, за которыми работала группа лиц, принимающих решения (ЛПР).
Начиная с 1990-го Билл Инмон и Ральф Кимбалл начали использовать технологию реляционных баз данных. Они построили DSS на основе СУБД DB2 и Oracle. В середине 90-х годов произошел переход к архитектуре клиент/сервер.
Синтегрити. Стаффорд Бир разработал систему децентрализованного объединения людей и принятия решений. Группа - гиперсет из 30 человек по количеству ребер икосаэдра. Специальный алгоритм общения участников гиперсета позволяет за три серии встреч команд, на которые по особому принципу разбивается гиперсет, полностью обсудить поставленный перед гиперсетом вопрос и дает шанс на истинно совместное его решение без лидеров и подчиненных. Из 30 гиперсетов создается гиперсет более высокого уровня. В гиперсете 7 уровня помещается все население Земли.
(http://subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika/200908/03050607.html)
а также http://syntegrity.pbworks.com
(возможные названия также - неоград, новоград, завтраград)
ПРОЕКТ ДВОЙНОГО НАЗНАЧЕНИЯ
автор: Михаил Сухарев (ИЭ КарНЦ РАН)
Первое, явное, назначение проекта - создание города инноваторов, способного внести свой вклад в перелом той тенденции, которая наметилась в России на переломе XX XXI веков - тенденции к стагнации, к остановке инновационного процесса, к эксплуатации сырьевых богатств вместо создания новых знаний, технологий, машин и производств.
Второе назначение, которое кажется только средством реализации главного замысла - это создание комплекса, системы новых способов разработки больших проектов. Дело в том, что проект - это модель желательного будущего. Для создания действительно хорошего проекта нужно хорошо представлять себе это будущее.
Одно дело - создать проект чего-то сравнительно простого, причем в неизменной по своему качеству обстановке. Например, проект нового семейного дома. И то нужно потрудиться. Дом будет стоять на одном месте, которое останется примерно таким же и через десять лет. Земля не станет жидкой и дождь не станет кислотой. Поэтому можно не предусматривать крышу из фторопласта и герметичный фундамент. Такой проект можно нарисовать и в одиночку.
Но создать проект целого города, которому предстоит существовать десятки и сотни лет, намного труднее. Социально-экономическая обстановка, в которой должен будет жить город, за это время изменится так, будто бы земля сменилась морем или же город перенесли на Луну. Нужно учесть (на сегодня и на завтра) энергетику, климат, демографию, разработать систему здравоохранения, образования, транспорта и так далее.
Для этого нужна координированная работа сотен специалистов, снабженных соответствующими искусственными приспособлениями - чертежами, компьютерами, справочниками, макетами и так далее. В действительности, все это, соединенное вместе, представляет собой органическую систему моделирования будущего - мегамашину мышления.
Так вот, мы утверждаем здесь, что:
I. Организация коллективов проектировщиков, конструирование конструкторских бюро, проектирование процессов проектирования сегодня в основном идет стихийно, на донаучном уровне, и далеко от оптимального.
II. В то же время, имеются научные и технические предпосылки для перехода к оптимальному конструированию сложных человеко-машинных комплексов, предназначенных для решения различных, в том числе, проектных, задач. Такие системы будут во много раз превосходить по своим возможностям сложившиеся «по старинке» проектные коллективы. Соответственно, намного эффективнее будут созданные ими проекты, что, учитывая масштабы этих проектов, будет оказывать решающее влияние на конкурентоспособность государств в XXI веке.
III. Западные страны, особенно США и ЕС, уже более 20 лет ведут исследования в области создания «распределенного интеллекта - shared cognition», в том числе, для военных целей (DARPA, «принятие решений на поле боя»). По ряду признаков, значительная часть этих исследований засекречена примерно с 1995 года.
IV. Методы «распределенного интеллекта» (предлагаем для российских аналогов термин - «соборное мышление») применимы не только при конструировании городов или космопланов, но также для решения научных, социальных и других сложных проблем.
V. Создание «мегамашин мышления» будет воистину прорывной технологией XXI века, по сравнению с которой нанотехнологии - всего лишь одно из множества технологических решений.
КОЛЛЕКТИВНЫЙ ХАРАКТЕР МЫШЛЕНИЯ
Один из старейших предрассудков человечества состоит в убеждении, что мыслящим существом является человек. Вероятно, одна из причин столь долгого существования столь нелепого заблуждения состоит в том, что научное мышление, победоносно распространившееся по всему миру, было создано в Европе, и берет начало в крайне индивидуалистичном (по понятиям того времени) мире Средиземноморья.
В то же время, нетрудно заметить, что одним из важнейших признаков мышления является владение языком, который никак не является собственностью отдельно взятого человека. Да, отдельный человек владеет языком, но не создает его. Очень немногим людям удается внести одно или несколько слов в язык, остальные только пользуются тем, что предоставило им общество.
Далее, в своем мышлении человек пользуется понятиями. Понятия - это основа языка, и через язык человек получает понятия от общества. Из простейших, «организменных» понятий строятся более сложные, абстрактные. От понятий «тепло»и «холод», которые ребенок усваивает, слыша слова взрослых и связывая их со своими ощущениями, он переходит к понятию «температура». Но смог бы каждый человек додуматься до понятия «температура»? Один на десять миллионов. Так же переходят от «тяжелое» и «легкое» к понятиям «вес» и «масса».
А мы оперируем тысячами понятий. Которые создали тысячи людей за тысячи лет. Наше мышление было бы абсолютно невозможным без владения и умения оперировать этими понятиями. Но опять же - это не наш личный багаж. Это все дано нам на время той цивилизацией, в которой мы живем.
Еще одно доказательство социальности мышления - эволюционное. Основными возможностями отдельно взятого человека обладают так называемые «высшие животные» - то есть, теплокровные позвоночные млекопитающие. Они способны распознавать сложные образы, обучаться, находить выход из сложных ситуаций.
Когда эволюция материальных систем достигает определенного предела сложности, она начинает строить следующий структурный уровень. Из атомов создаются молекулы, из молекул - клетки. Когда одноклеточные достигают пределов развития, возникают многоклеточные организмы. С каждым таким переходом возникают принципиально новые свойства, которых не было на предшествующем структурном уровне. Например, химические свойства молекул.
Естественным продолжением биологической эволюции было создание системы из живых существ - общества. Важнейшим средством объединения отдельных индивидов в систему является язык. Язык и распределенная между людьми память является средством сохранения тех открытий, которые делаются отдельными людьми. Кто-то придумал колесо, кто-то - счет, и они становятся всеобщим достоянием. Мышление свойственно именно системе, созданной из людей (обществу), а не отдельно взятому человеку. Отдельный человек не способен создать мышление, что доказывается случаями мауглизма.
С помощью языка люди могут передавать понятия другим людям, могут учить их строить мысленные модели из этих понятий. На способности строить модели желательного будущего, используя понятия и законы взаимодействия между ними, основании планирование и управление.
Коммуникации между людьми играют принципиальную роль в том, как работает эта система, в уровне когнитивных способностей общества. Не полностью осознано, какую роль в способности общества к мышлению (открытию закономерностей, проектированию и т.д.) играет письменность. Но без письменности, без способности фиксировать информацию на внешних носителях, была бы невозможна наука.
Письменность дала возможность собирать и анализировать сведения, полученные сотнями исследователей в разных точках Земли. Если бы не сообщения о находках натуралистов со всех континентов Земли, которые описывали существующих и ископаемых животных, невозможно было бы открыть эволюцию видов. Если бы не работа тысяч экспериментаторов (которые записывали результаты в свои лабораторные журналы) и теоретиков по всему миру, невозможно было бы создать целостную физическую картину мира.
В настоящее время на наших глазах происходит следующая революция, по масштабам близкая к революции письменности. Это цифровая революция, которая во-первых, изменяет системы коммуникации между людьми и способы хранения информации, и во-вторых, делает внешнюю информацию активной. Но эта революция будет намного быстрее, она займет не века, а только десятилетия.
Знаки на бумаге не могут сами двигаться, они только хранят информацию. Все движение письменной информации осуществлялось людьми. Цифровая информация способна двигаться сама. За счет существования процессоров, возможен поиск информации без участия людей, создание динамических моделей, распознавание изображений и так далее. Все это ведет к тому, что когнитивные системы во все большей степени становятся человеко-машинными.
Скорость развития стран - это определяющий фактор международного соперничества в XX и тем более, в XXI веке. Но скорость развития прямо связана с когнитивными способностями данной страны. Когнитивные способности стран, в свою очередь, определяются конструкцией когнитивных систем, имеющихся в этих странах. В то же время, кто занимается научным проектированием научных коллективов? Смешно, но никто. Неужели это невозможно, неужели нет теории, данных? Но они есть, есть социология науки, наукометрия, теория организаций и так далее. Но наука почему-то опасается применить научные методы к самой себе.
Учитывая жизненную важность обеспечить высокую скорость развития в XXI веке, такое положение не может далее сохраняться. Необходимо срочно уделить внимание разработке и применению теории человекомашинных когнитивных систем.
СОБОРНОЕ МЫШЛЕНИЕ: СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА
В настоящее время быстро развивается целый ряд новых методов управления, планирования и принятия решений. Особенностью этих методов является использование коллективного опыта, способности коллективов управленцев (и шире - локальных сообществ) к принятию сложных согласованных решений. В основе всех этих методов лежит использование распределенного (коллективного) мышления. К таким технологиям следует отнести:
- управление знаниями (knowledge management)
- системы поддержки принятия решений (decision support systems - DSS)
- коммуникативное планирование (communicative planning)
- планирование с участием (participation planning)
- социальное партнерство
- делиберативная демократия (deliberative democracy)
- организационное обучение (organizational learning)
- организационно - деятельностные игры (ОДИ)
- распределенное мышление (distributed cognition)
- компьютеризированная групповая работа (groupware)
- синтегрити - подход к конструированию человеко-машинных систем С. Бира.
Распределенное мышление. В рамках концепции человеко-машинных когнитивных систем появилась концепция распределенного мышления (distributed cognition). Одним из первых исследователей, предложивших парадигму распределенного познания, видимо, был Эдвин Хатчинс (Edwin Hutchins). В начале 1980-х годов Хатчинс с коллегами проводил исследования работы команды корабля. К идее распределенного познания (distributed cognition) их привело осознание того факта, что мыслительная деятельность, необходимая для навигации и безопасности корабля, не производилась каким-либо одним человеком, а являлась продуктом системы из нескольких человек и комплекта соответствующих приспособлений [там же, с. 183].
«Теория распределенного познания, как и любая когнитивная теория, пытается понять организацию когнитивных систем. Но, в отличие от традиционных теорий, она расширяет пределы того, что называется познанием, за пределы индивида для того, чтобы включить взаимодействия между людьми и с предметами и ресурсами в окружающем мире [106] , с. 175.
Льюис и Сикара [127] назвали «распределенной моделью» (shared model) «… более всестороннюю модель рассматриваемой ситуации … которая включает опыт других людей. Распределенная между двумя агентами модель подразумевает общий словарный запас, благодаря которому эти агенты могут находиться в рациональной коммуникации».
Управление знаниями. Концепцию управления знаниями (knowledge management) сформулировал Карл Виг (Karl Wiig) в выступлении перед Международной Трудовой организацией ООН в 1986 году. Внедрение технологии управления может давать очень большой эффект; например, ее внедрение в отделении обслуживания потребителей фирмы Hewlett-Packard снизило среднее время выполнения запроса на две трети, стоимость вызова на 50%. Технология управления знаниями используется Министерством военно-морского флота США. Согласно отчету фирмы KPMG Consulting, по данным опроса 423 организаций, проведенного в 1999 году в США и Европе, 81% уже использует технологии управления знаниями или планирует внедрить их в ближайшем будущем. К сожалению, в России очень немногие организации используют эту технологию.
Ключевая идея систем управления знаниями состоит в том, что люди, входящие в организацию, а также документы в архивах и базах данных обладают в совокупности огромным неиспользуемым знанием. «Если бы только HP знала, что HP знает, мы были бы в три раза более продуктивными» - так сформулировал эту мысль Лев Платт из фирмы Hewlett Packard.
Марк Мак-Элрой пишет: управление знаниями - «это перспектива увеличения скорости, с которой организация обучается, и, следовательно, рост интенсивности инноваций».
Техническое обеспечение управления знаниями. Реализация управления знаниями в организации идет с помощью интранет-порталов. Портал - это высоко развитый сайт, включающий базы данных, генерацию HTML-страниц «на лету» по запросу пользователя, поисковые системы, проверку прав пользователя, защищенные соединения и т.д.
Важная часть систем управления знаниями - «склады данных» (data warehouse) и компьютеризированные «хранилища знаний» (knowledge warehouse). Развивается технология «выкапывания данных» (data mining - извлечения важной информации, затерянной в массивах ненужных данных), искусственного интеллекта, геоинформационных систем (ГИС), компьютеризированных «карт знаний» и т.д.
ARPI - ARPA-Rome Laboratory Knowledge-Based Planning and Scheduling Initiative (ARPI) - программа разработки интегрированных экспертных систем, включающих людей и компьютеры, для решения сложных проблем в реальном времени. В развитии программы принимали участие 20 организаций, 35 исследовательских групп. В результате была создана система распределенного планирования Theater-level Analysis, Replanning and Graphic Execution Toolbox (TARGET), которая используется различными штабами Вооруженных сил США.
Коммуникативное планирование и планирование с соучастием. Коммуникативное планирование и планирование с соучастием (близка к ним и технология принятия решений с соучастием - participative decision-making представляют собой близкие и даже взаимопроникающие технологии. В настоящее время коммуникативное планирование активно используется в городском и региональном планировании, в планировании землепользования. Федеральная лесная служба США использует эти технологии при принятии решений, касающихся использования общественных лесов. В Хельсинки проводился эксперимент по привлечению горожан к участию в планировании с использованием Интернет (проект «родные улицы).
Источником идей коммуникативного планирования является основополагающая работа Юргена Хабермаса «Теория коммуникативного действия», опубликованная в 1981 году. Вклад в развитие коммуникативного планирования внесли Дж. Форестер, П. Хили, Дж. Иннес, Ч. Хоч.
Идея коммуникативного планирования заключается в вовлечении в коммуникацию (обмен мнениями) по поводу разрабатываемого плана всех заинтересованных людей. За счет этого в разработку плана вовлекаются знания большого количества людей, учитываются их интересы. Коммуникативное планирование получает новое развитие за счет использования сети Интернет.
Организационно - деятельностные игры. Концепция организационно-деятельных игр (ОДИ) разработана Московским методологическим кружком под руководством Г.П. Щедровицкого. В настоящее время несколько групп исследователей продолжают развивать это направление. Среди них следует отметить Школу культурной политики (ШКП) под руководством П. Г. Щедровицкого. Разработке этой концепции предшествовало создание схемы системомыследеятельности (СМД). Мыследеятельность, по Щедровицкому - это «мышление, встроенное в контекст практической деятельности».
Проблема ОДИ состоит в том, что: « … мы постоянно сталкиваемся с такими задачами и заданиями, решение которых выше возможностей каждого отдельного человека и требует участия в работе большого коллектива, составленного из представителей разных профессий, разных научных дисциплин и предметов».
Последователями Щедровицкого выработана теория СМД и множество практических приемов организации организационно-деятельностных игр.
Организационное обучение. Хотя первые работы по организационному обучению появились еще в 60-е годы, но активное развитие это направление получило, начиная с публикации в 1990 г. работы Питера Сенге «Пятая дисциплина». М. Истерби-Смит отмечает оформление новой ветви - теории «обучающейся организации», в которой упор делается на разработке методов преобразования организаций в максимально способные к обучению. Концепция обучающейся организации указывает, что обучение организации отличается от обучения входящих в нее людей.
Определение «организационного обучения» дается через описание свойств «обучающейся организации», то есть, такой организации, которая способна создавать, находить и передавать знание, а также изменять свое поведение, в соответствии с полученным знанием. Вводится также и понятие «обучающегося региона».
Системы поддержки принятия решений. Необходимость в коллективном принятии решений, обусловленная разделением управленческого труда и необходимостью согласования мнений множества экспертов в отдельных областях планирования, привела к созданию систем поддержки принятия решений (Decision Support Systems - DSS). История DSS началась вместе с развитием распределенных компьютерных вычислений, можно проследить ее с 1965 года.
Важным моментом был выпуск системы 360 фирмы ИБМ. Пионерами создания DSS были Петер Кин (Peter Keen) и Чарльз Стабелл (Charles Stabell). Их концепция имела своими источниками теоретическое исследование организационного принятия решений, которые делались в Технологическом институте Карнеги с конца 1950-х годов до начала 1960-х, а также в Массачусетском технологическом институте (Project MAC).
Первоначально использовались названия management decision systems, strategic planning systems и decision support systems. В 1971 М. Мортон опубликовал основополагающую книгу «Management Decision Systems: Computer-Based Support for Decision Making». В 1966-67 гг. он провел реальный эксперимент, в котором принятию решений менеджерами по продаже стиральных машин способствовала система на основе 21-дюймового монитора со световым пером, подключенного через модем на 2400 bps к машине Univac 494.
В 1974 г. Г. Дэвис, профессор Университета Миннесоты, определил информационные системы менеджмента (Management Information System), как «интегрированные человеко-машинные системы для предоставления информации для поддержки принятия деятельности, управления и принятия решений в организациях».
В 1975 Дж. Литтл сформулировал четыре основные критерия DSS: надежность, удобство управления, простоту, и полноту имеющих отношение к делу данных. Первая международная конференция по DSS прошла в Атланте в 1981 году.
В 1979, John Rockart опубликовал статью в Гарвардском Harvard Business Review, которая привела к развитию систем поддержки реализации программ (executive support systems - ESS).
В 1981 году Бонцек, Холсапли и Винстон (Bonczek, Holsapple, Whinston) разработали концепцию DSS, ориентированных на знание. Их книга показала важность использования искусственного интеллекта и экспертных систем для создания DSS.
Р. Спраки и Е. Карлсон (1982) в книге «Building Effective Decision Support Systems» описали DSS как систему, объединяющую базу данных, базу моделей и программное обеспечение, обеспечивающее ведение диалога и помощь в менеджменте.
В конце 70-х годов ряд компаний реализовали действующие DSS. Начал накапливаться опыт их использования. Началось использование пространственных систем, статистических пакетов, пакетов моделей.
В 1992 году Джей Нунамакер писал, что основы систем групповой работы были заложены в 1965 году с созданием Языка описания проблем (Problem Statement Language) (PSL/PSA). Система PLEXSYS включала 16 мониторов, установленных на большом U - образном столе, за которыми работала группа лиц, принимающих решения (ЛПР).
Начиная с 1990-го Билл Инмон и Ральф Кимбалл начали использовать технологию реляционных баз данных. Они построили DSS на основе СУБД DB2 и Oracle. В середине 90-х годов произошел переход к архитектуре клиент/сервер.
Синтегрити. Стаффорд Бир разработал систему децентрализованного объединения людей и принятия решений. Группа - гиперсет из 30 человек по количеству ребер икосаэдра. Специальный алгоритм общения участников гиперсета позволяет за три серии встреч команд, на которые по особому принципу разбивается гиперсет, полностью обсудить поставленный перед гиперсетом вопрос и дает шанс на истинно совместное его решение без лидеров и подчиненных. Из 30 гиперсетов создается гиперсет более высокого уровня. В гиперсете 7 уровня помещается все население Земли.
(http://subscribe.ru/archive/science.humanity.econometrika/200908/03050607.html)
а также http://syntegrity.pbworks.com