Embedded Files
Если мы оказываемся в ситуации, когда надо принять решение, но у нас не хватает для этого понимания обстановки, информации, данных, понимания последствий и т.п., то есть, мы находимся в условиях неопределенности, то как мы поступаем? А как надо поступать? И ведь мы как-то, несмотря на неопределенность, принимаем решения и реализуем их, но насколько мы неправильно действуем, и что в нашей ситуации есть неправильно? А как правильно? А есть ли какие-то особенные методики, инструменты, регламенты, которые могут помочь нам в условиях высокой неопределенности действовать вполне эффективно? А может быть есть что-то такое секретное, применяя которое мы могли бы в условиях противоборств, которые всегда отличаются высочайшей неопределенностью, действовать существенно эффективнее противника ?
Это далеко не полный перечень вопросов и мыслей, которые будоражат управленца, руководителя, специалиста, эксперта, да и любого обывателя ( если ему не чужда авторефлексия и интенсивная интеллектуальная деятельность), когда они сталкиваются с ситуациями, в которых надо принять решение в условиях существенной неопределенности.
Я, как разработчик автоматизированных систем управления занят, в первую очередь, именно инструментами поддержки принятия решений в условиях высокой неопределенности. За несколько десятков лет у меня накопилось и множество инструментов и - самое главное - сформировалось какое-то обобщение принципов борьбы с неопределенностью, которыми я хочу поделиться. При этом я не претендую на "десять заповедей", а лишь хочу задать некоторый вектор обсуждения, в котором приглашаю участвовать всех.
И так, предлагаю задуматься о следующем: когда возникает неопределенность - что мы стараемся сделать в первую очередь?
Мы ее стараемся разрешить. Если нам не хватает информации, мы ее стараемся добыть, если не хватает знаний, мы стремимся их получить, если не хватает понимания последствий, мы стараемся их синтезировать, то есть - спрогнозировать их. И так мы поступаем в подавляющем большинстве случаев. Более того - это вшито в нас на самом глубоком уровне. И еще более того - это сделало нас теми, кто мы есть - людьми. То есть апофеозом развития интеллекта на этой планете. Мы есть продукт любопытства, которое возникает как следствие когнитивных диссонансов. А когнитивный диссонанс - это и есть неопределенность, только ее другой ракурс.
И так, возможно 99% всех неопределенностей, с которыми мы встречаемся в жизни мы пытаемся разрешить. А если взять во внимание и те неопределенности, которые мы разрешаем, не отдавая себе отчет в этом (на самом глубоком уровне), то окажется что это будет уже не 99% а 99.[9]% ... статистически почти 100%.
Хорошо, пусть будет так, но тогда возникает вопрос - как мы это делаем ? Как правило, очень просто - не знаешь, что за углом - пойди и посмотри, не знаешь что это такое - пойди пощупай, попробуй на вкус или спроси у кого-нибудь! Почитай книгу, посмотри лекцию! И т.д.
А когда все сложнее ? Вот тут нам на помощь приходит множество инструментов, которые разработаны в нашей цивилизации, начиная от логики Аристотеля и заканчивая ... и не заканчивая, ибо их великое множество. Вводите в поисковике "научный метод" и ... да пребудет с вами сила! Только не расходуйте ее всю сразу, потому что потом имеет смысл нырнуть еще и в философию науки, и потом еще в гносеологию. А особо интересующимся еще стоит обратить внимание на традиционные когнитивные теории - те теории, которые наработаны разными культурами. У китайцев - одно, у индусов - другое, на западе - третье, в африке - тоже что-то своё. А всё потому, что человечество только тем и занимается, что находит неопределенности и потом с ними борется, и эту борьбу технологизировало где до научного метода, а где и до ... почитайте тут "Где и как взять то, чего там нет?" И всё это про то, как разрешить неопределенность, если с нею столкнулись, точнее - не "если", а "когда".
С точки зрения формализованных инструментов разрешения неопределенности, то тут целая пестрая поляна. И все их можно объединить по разным основаниям, но я здесь хочу их показать через призму видов логики. Со школьной скамьи нам известна логика Аристотеля. Это бинарная логика "если - то..". И известен ее абсолют - математика. А уже в институте мы изучаем логику Гегеля. Если логика Аристотеля про описание объектов, то логика Гегеля - про описание их динамики. Диалектика. Есть также и, так называемые, "фази-логик". Гибкие, или "мутные" логики. Это небинарные логики. Это когда между "да" и "нет" есть бесконечное количество значимых вариантов.
Если посмотреть на прикладные инструменты разрешения неопределенности через логику (расчетные задачи, где например искомое значение рассчитывается на основании интеграции каких-то других), то мы всегда увидим в этих инструментах реализацию одной из перечисленных логик или их комбинации. Технологически все эти инструменты относительно просты - вот есть цифры, на основании их и каких-то алгоритмов, а также формул мы получаем другие, и так до тех пор, пока не получим то, что нам надо.
Однако, если и еще один вид логики - релятивистский. Если в предыдущих логиках есть отчетливые причины и следствия, то в релятивистской следствие может быть причиной самого себя. Логические циклы! Сразу возникает вопрос математического аппарата, который позволил бы обсчитывать такие циклы, но эту задачу достаточно быстро решили, и получили инструмент, позволяющий решать такие прикладные задачи, которые с помощью "традиционных" логик просто не решались.
В общем цивилизация наработала множество методик, инструментов и технологий разрешения неопределенностей. Но вот в чем проблема - далеко не всегда есть возможность неопределенность разрешить. Нет времени, ресурса, компетенций, научных знаний, бывает, что нет даже принципиальной возможности. Философы, например, до сих пор никак не могут понять что первично - идея или материя, и возможно у этой неопределенности в принципе нет разрешения. Хотя, надо отметить, что вряд ли найдется такая управленческая задача, для которой будут критичны неопределенности такого рода. Но если все таки нет возможности разрешить неопределенность, что мы делаем ? Тут есть три основных пути : назначение, игнорирование и подмена.
Хрестоматийный пример назначения: "Луна твердая!" - написал Королёв, когда надо было принять решение о конструкции лунного посадочного модуля, а никаких данных о характеристиках поверхности Луны не было. Тут в ход идет и интуиция и необъяснимое чувство гармонии и красоты, и просто желание того, чтобы было именно так. Но не только. Не удивлюсь, если в реальности "твердость Луны" определилась еще и пониманием Королевым того факта, что, если она не твердая, то посадочный модуль просто не создать. И к этому вопросу я еще вернусь позднее.
Игнорирование. Когда мы игнорируем неопределенность, то мы фактически исключаем из задачи те факторы, в отношении которых она имеет место быть. Не знаем мы, например, форму снаряда для которого необходимо рассчитать траекторию полета, тогда мы аэродинамический коэффициент снаряда вообще исключаем из уравнения внешней баллистики. Не назначаем его каким-то, как в случае "луна твердая", а именно убираем из модели всё, что связано с этим коэффициентом. Астрономы так определяют расстояния до галактик и звезд - берут лишь то, что могут взять и строят какие-то модели. Да, ошибка может быть большой, и в астрономии ошибка в два раза считается еще неплохим результатом. В экономике, кстати, зачастую - не лучше, чем в астрономии. А уж в политике - и того хуже. И совсем сложно, когда надо определить вероятность победы в конфликте, где конфликтующие стороны примерно равны по совокупному потенциалу. Вероятность угадывания, как в анекдоте - 50/50 ... или угадаю, или не угадаю.
Причем, и назначение, и игнорирование характеризуются тем, что мы даже не будем знать величины той ошибки, которую мы имеем. Узнаем только тогда, когда уже прилетим на Луну. А если дело касается экономики, политики, конфликтологии и т.п., то, как это ни парадоксально, и не узнаем никогда. Дело в том, что на тот результат, который был нашей целью, зачастую действует столько факторов, что и не поймешь - отклонение от цели есть следствие твоей ошибки, или следствие воздействия каких-то факторов, которые тебе просто неподвластны?
Но есть еще один способ борьбы с неопределенностью, который используется достаточно давно, но был хорошо осмыслен и получил широкое распространение относительно недавно. Его можно условно назвать - подмена.
Начну немного издалека. Все учились в средней школе и все знают, что, например, нельзя взять квадратный корень из отрицательного числа. Когда решаешь какое-то уравнение и попадаешь в ситуацию, когда под квадратным корнем у тебя оказывается отрицательное число - тупик ? Не всегда ! Математики на этот счет придумали хитрый способ - комплексные числа. Это такие фиктивные переменные, состоящие из двух частей - действительная и мнимая, причем обе части могут преобразовываться отдельно по одним и тем же законам преобразования. В результате этих преобразований может сложиться так, что мнимая часть сократится, и останется только действительная. Соответственно, мы получим искомое решение в действительных числах. Изящно! Примерно то же самое произошло и с теорией эфира, в рамках которой было сформулировано множество ключевых законов физики, которыми мы пользуемся и сегодня, но в ходе последующих преобразований этих законов эфир в них "сократился", как мнимая часть числа. И теперь в физике эфира нет! ... во всяком случае - пока. Излагаю схематично, но общая мысль, надеюсь, понятна.
Подход с использованием "сокращаемой" искусственной сущности обобщается в философии науки. Там говорится, что решая сложную задачу, и попадая в такие логические тупики, как, например, с корнем из отрицательного числа, следует попытаться найти нечто дополнительное, которое может разрешить проблему, но что потом, в ходе решения, элиминируется (исключится). Легче сказать, чем сделать. Но это похоже на то, как если бы вводили дополнительную степень свободы или еще одно уравнение в систему уравнений, так, что потом все его следы ликвидируются в ходе штатных преобразований.
В качестве иллюстрации подхода можно привести, например, Клаузевица с его идеей трения. Ясно, что никакого трения между войсками и обстановкой не возникает и это всего лишь некий симулякр, но он позволяет существенно упростить понимание военного конфликта и принять более эффективные стратегические решения.
Вспомнив о симулякрах, нельзя не вспомнить и о диалектике. Известная всем и любимая некоторыми диалектика - ничто иное, как симулякр - та искусственная сущность, которая помогает понять сложные вещи в условиях высочайшей неопределенности, но сама, в итоге, - "выпадает из реакции", оставляя исследователю "чистый продукт".
То же самое касается и систем. Понятие "система" - это лишь наш умозрительный конструкт, который мы, как сову на глобус, натягиваем везде, где только можно и не можно. Но там, где эта "сова" не рвется, мы получаем эффект за счет того, что зная свойства систем (придумав их так, что они нам кажутся взаимосогласованными и логичными), мы сразу получаем множество уже готовых решений по объекту исследования.
То же касается и эталонов. Эталоном может быть объект - совершенно идеальный, которого нет в реальности. Или это может быть какой-то среднестатистический объект, свойства и поведение которого известны.
А еще лучше - система взаимосвязанных эталонов. Позиционируя исследуемый объект в этой системе эталонов можно вычислить его ненаблюдаемые характеристики. Снять некоторую неопределенность. И тут эталоны выступают в роли "мирового эфира". Кстати, метод разрешения некоторых неопределенностей с использованием системы эталонов оказался относительно прост в реализации. Ключевая хитрость в нем ровно та же, которая широко используется в математике - решая некоторые задачи, выгодно перевести их в другое пространство - такое, в котором решение находится намного легче, чем в исходном, а потом полученное решение вернуть обратно в пространство исходное. Причем, тут очень помогли технологии искусственного интеллекта, за счет которых эти прыжки между пространствами получились простыми в реализации. И теперь можно формировать в качестве подменяемых сущностей целые миры, в том числе и несуществующие, но через них получать разрешение неопределенности в мире реальном. Звучит фантастически, но работает. И как это часто бывает - идея родилась в мгновение, реализация заняла неделю, испытания - месяцы, а осмысление сути получившегося - годы. Несколько лет уже прошло.
Если всмотреться внимательнее в то, как решаются задачи выработки решений в условиях высокой неопределенности, то можно нередко встретить в той или иной форме реализации описываемый здесь подход с заменой. Даже концепцию Бога можно рассматривать как такой симулякр, если в качестве конечной цели его применения рассматривать создание такой системы проекции глобальных целей вида и индивидуума на конкретные оперативные целевые установки индивидуума, так что он будет автоматически стремиться действовать сообразно с этими глобальными целями, не держа их в фокусе своего внимания постоянно.
Когда мы вспоминаем про комплексные числа, то невольно вспоминается и пресловутый Кот Шрёдингера, который как квадратный корень из отрицательного числа - одновременно и есть, и его нет. Но при этом с ним можно работать и доработаться до того, что получим вполне приемлемое практически состоятельное решение. Но Кот Шрёдингера, на мой взгляд лучше иллюстрирует другой подход к разрешению неопределенности - принятие. Однако принятие временное. Такое, которое в ходе дальнейшего анализа должно привести к тому, что для нас должно стать не важным - жив кот или мёртв. Фактически речь идет о том, что должно стать неважным само наличие кота в решаемой нами задаче. Такие "коты" возникают часто, как результат несовершенства наших методик и инструментов исследования (например, обстановки), непонимания и/или некорректного выбора границ задачи, несовершенства знаний прикладной области и, даже, несовершенства фундаментальных знаний. И надо заметить, что Кот Шрёдингера сам является лишь иллюстрацией более сложной проблемы - проблемы суперпозиций, которые возникают, как результат всех вышеперечисленных и других несовершенств. Суперпозиция - ситуация, когда в нашем понимании, или в нашей модели мира, нечто имеет одновременно несколько значений характеристик, одновременно несколько несовместимых состояний и т.п.. И тут я подчеркиваю, что речь идет о нашем понимании, а не о реальности. В реальности суперпозиций нет.
Когда мы , решая задачи управления в условиях высокой неопределенности сталкиваемся с случаями суперпозиции ( например, мы одновременно и обанкротимся и завоюем весь мир), то мы, как правило, даже не понимаем, что столкнулись с проблемой, которая имеет вполне изящное разрешение. Решение связано с использованием определенного формализма, в котором проблема описывается так, что она хорошо "ложится на цифру" и, соответственно, - поддается компьютерному анализу. Результатом такого рода обработки формализованного описания проблемы является конкретизация модели - исключение суперпозиции или сужение области ее влияния на искомое решение. А иногда использование этого инструмента приводит к тому, что мы начинаем понимать, что то, что мы пытались исследовать как один объект, на самом деле является двумя объектами, которые взаимодействуют между собой. А иногда мы начинаем видеть структуру исследуемого объекта (субъективную -онтологическую) или намного отчетливее, или под каким-то другим ракурсом так, что можем позволить себе добавить в эту структуру достаточно слабые гипотезы о внутренних связях - те гипотезы, которые позволяют программе разрешать суперпозиции и, тем самым, докажется , в том числе, состоятельность этих гипотез. Инструмент получился интересный, и когда-нибудь я его детально опишу на Катакомбе. У него красивое название - "Ромашка", и выглядит он на экране действительно как букет ромашек, ... обтянутый паутиной.
Описанные выше подходы характерны тем, что направлены на разрешение неопределенностей без прямой связи с решаемой задачей. В какой-то мере влияние решаемой задачи на процесс исследования здесь прослеживается, но не является определяющим.
Чтобы пояснить, что я имею ввиду, приведу иллюстрацию. Представим, что мы решаем задачу определения места положения некоторых объектов, которые необходимо поразить. Ясно, что , если наше средство поражения имеет некоторый радиус, то для гарантированного поражения местоположение цели должно быть определено с точностью меньше этого радиуса. А если цели в долине, а мы можем себе позволить разрушить некоторую плотину и вода снесет все цели, то и необходимая точность определения местоположения целей - плюс-минус долина.
Еще более показателен пример из медицины. Есть группы болезней, для лечения которых на определенном этапе не важно, какая это конкретно болезнь, а важен лишь ее тип, поскольку лекарство для всех болезней этого типа - одно.
Какие обобщения мы можем сделать из приведенных примеров ? Если мы не можем конкретизировать нечто так, как это виделось изначально - не можем разрешить некоторую неопределенность, то стоит посмотреть - а можно ли ее не разрешать ? Может быть в нашем арсенале есть решения, для которых эта неопределенность некритична ? Выглядит очевидно, но возникает вопрос технологизации такого подхода - можно ли получить какой-то инструмент в виде компьютерной программы, в которую мы бы вводили данные ситуации, наши возможности, наши цели и ограничения, а она нам выдавала бы варианты решений, причем так, чтобы было сразу видно, что для реализации какого-то очень эффективного решения не хватает информации, поэтому его приоритет снижен, хотя решение из списка потенциально эффективных не исключается. Более того - пусть программа еще и учитывает затраты на получение дополнительной информации и вероятность ее получения при оценке потенциальной эффективности каждого решения. Звучит почти как техническое задание для своеобразной "машины-изобретателя". Вообще-то машина-изобретатель у нас уже есть. Она позволяет находить решения, как из исходного состояния (совокупности значений характеристик) перевести нечто в состояние заданное. При этом под "перевести" имеется ввиду - какие действия и в какой последовательности надо по отношению к исходному объекту выполнить. Причем каждое действие имеет некоторую цену и требуется найти самую дешевую последовательности действий. Вообще-то это - так называемая, обратная задача, в общей постановке, которая, надо сказать , не имеет идеального решения, а лишь хорошие приближения. Теперь нам к этому решению, которое у нас есть, надо еще добавить учет отсутствия информации и вероятность ее получения, как некий ресурс - и всё должно заработать! Но , всему своё время.
Надо сказать, что методов разрешения неопределенности и уклонения от неё - множество. Даже под конкретные задачи могут создаваться свои уникальные методы. Поэтому всё, что я писал выше, это только пунктирные векторы, обозначающие некоторые направления, в которых движется мысль ученых, исследователей, философов, аналитиков и т.п., когда они пытаются разрешить неопределенности. А можно эти неопределенности совсем не разрешать ? Потому что разрешение их зачастую дорого, долго, не понятно какой эффект дает в конкретной ситуации, и вообще - зачастую просто не хватает компетентных кадров, чтобы разрешить эти неопределенности. Но жить как-то надо, надо принимать решения и их нельзя не принимать, а если есть неопределенность, не останавливать же мир?
Можно и не разрешать! И иногда это даже хорошо работает ! А иногда просто нет другого выхода, как игнорировать сам факт наличия неопределенности. Об игнорировании я уже говорил выше, но здесь все будет еще более радикально.
Начну опять издалека. Есть блохи. У них достаточно показательная модель поведения. Мозга у них нет, поэтому никаких неопределенностей они целенаправленно не разрешают. Но живут! Дело в том, что у них реализуется модель поведения, которая получила названия "клинекинез". Блоха, без всяких размышлений прыгает куда-то. Ключевое слово - куда-то. Если не понравилось там, куда попала - опять прыгает. И всё! Блоха тупая - не будь как блоха! Хотя ... природа, ведь умная ? Если мозгов нет, то что можно придумать лучше? А раз так, то компенсируем отсутствие глубины проработки обстановки - скоростью проработки и, соответственно, - скоростью реакции. Так работают некоторые системы автоматического управления. Когда мы не можем что-то далеко и глубоко проанализировать из-за отсутствия мощностей, знаний, информации или просто не успеваем, тогда мы иногда можем заместить это скоростью управления в ущерб его локальному качеству. Быстро приняли решение, но если уже на следующем шаге оно оказалось неудачным, перерешали всё также быстро. Получается, что качество решения отдельных задач управления - так себе, но в целом управление достаточно эффективное.
В природе это самый распространенный вариант систем управления. И его реализация сидит в нас - живых существах - очень и очень глубоко. Я имею ввиду гомеостатические контуры регулирования с обратными связями.
Борьба с неопределенностью, как уже отмечалось выше, включает не только воздействие собственно на неопределенность или действия, связанные с нею - уклонение, игнорирование, но и действия, связанные с тем в отношении чего определенность критична. По сути речь идет о снижении негативного последствий неопределенности. И тут особое место занимает резервирование.
Все мы знаем, что пока толстый сохнет, худой - сдохнет! Очевидна и задача : если не можем разрешить неопределенность, уклониться от нее или ее игнорировать, то необходимо запастись резервами, а это значит, что , в первую очередь, необходимо определить оптимальную структуру, объем и ситуационное место резерва. При этом резерв бывает ресурсный, резерв времени, ситуационный, резерв инерции, резерв структуры, резерв целей и т.д. По сути все возможные резервы, двойственные тем видам потенциала, которые мы выделяем, когда рассматриваем возможность достижения цели объектом исследования.
Тема резервов обширна и достойна отдельного рассмотрения, но здесь я остановлюсь лишь на одном из весьма специфичных резервов - на резерве знаний предметной области.
Есть такое эмпирическое правило:
Если нет возможности устранить неопределенность за счет информации, мы пытаемся ее устранить за счет знаний. И наоборот.
И чем больше у нас знаний об объекте, тем меньше нам необходимо информации о нем. Например, если мы всё знаем об устройстве и механизмах функционирования двигателя внутреннего сгорания, то для прогнозирования его состояния нам может быть достаточно иметь лишь его виброхарактеристики снятые под определенной нагрузкой в определенной точке. Но когда мы имеем дело с человеческим организмом, о котором знаем ничтожно мало, то для идентификации его состояния (диагноз) и его прогнозировании нам всегда необходимо очень много данных. И чем больше - тем лучше. То же касается и, например, фондовых рынков. Мы не понимаем как работает экономика и пытаемся собирая большие данные и подвергая их специфическому анализу спрогнозировать ключевые для нас события и состояния.
Однако возникает вопрос - а что такое знания об объекте ? А в каком виде необходимо их иметь? А какой детальности знания нам необходимы и достаточны, чтобы решать те конкретные задачи, которые перед нами стоят? Пытаясь разрешить одну неопределенность, мы, если позволяем себе задуматься хотя бы чуть больше, чем среднестатистический обыватель, ввергаем себя в бездну еще более глубоких и сложных неопределенностей.
И это нормально. Вся наука, как глобальный процесс устранения неопределенностей, построен не по тому принципу, о котором говорил еще Платон - логикой вырастить знания о мире, опираясь на непреложные истины. Причем знание непреложных истин заложено у нас внутри еще в прошлых жизнях. Наука сегодня работает иначе. Наука пробует разные аксиомы, формирую из них непротиворечивые системы - теории, на основании которых формирует другие используя разные виды логики... и так до тех пор, пока формируемые теории не "уткнутся" в наблюдаемую реальность. И по соотношению того, что подтверждается, к тому, что не подтверждается делается вывод о необходимости замены / доработки аксиоматического базиса. Причем, пока одно подтверждается, другое опровергается и надо пересматривать связи между ними, которые влияют на третье. И всё это во времени. И система знаний всегда, даже внутри самой себя весьма несовершенна. Ну, что поделать? Других способов всё равно нет!
Более того, проблема усугубляется еще и тем, что для практического использования мы, зачастую, делаем волюнтаристскую вырезку знаний из научной сферы и передаем эти знания, как некоторую догму тем, кто живет не в логике науке, а , например, в логике производства, маркетинга, дидактики, войны, и т.д. Вырезанные знания изначально не обладают внутренней согласованностью. А отсутствие внутренней согласованности мешает их применению, поэтому мы их немного... изменяем. Адаптируем, добавляем к ним... мифы. И когда процесс подготовки знаний приводит к тому, что знания обретают нужные характеристики, мы передаем их пользователю. Пользователю, который иногда оказывается въедлив и находит наши "заплатки", радостно и одновременно негодуя, указывая нам на это.
И за счет всей этой круговерти вокруг неопределенности наша цивилизация куда-то движется.
Общая картина сосуществования человечества с неопределенностью, я думаю - понятна. Что же конкретно ? Как конкретно решать задачи в условиях неопределенности?
Если не вдаваться в детали реализации, то, обобщая вышесказанное, можно выделить следующие основные подходы:
разрешение неопределенности;
уклонение от неопределенности;
игнорирование/принятие неопределенности;
переосмысление задачи.
И сразу отвечаю на очевидный вопрос, который, возможно, не у всех успеет возникнуть - а когда какой подход применять?
Ответ простой - всегда пытаться применять все сразу! Уж тут-то неопределенности точно нет! Это аксиома!
Или нет?
Page updated
Google Sites
Report abuse