Страница 15 из 16
Вместе с тем приведенный пример обусловлен потребностью исследования исторического опыта, накопления обучающих примеров, формирования фазового пространства и пр. Однако такого опыта может оказаться недостаточным, или этот опыт может отсутствовать, решения и действия человека могут носить амбициозный и экстремальный характер, внешнее воздействие может быть совершенно неожиданным, спонтанным, скачкообразным, непредсказуемым и пр.
Учет некаузальности и бесконечномерности в изменении ситуации может быть обеспечен с применением инструментария сильного (общего) искусственного интеллекта (GAI), оперирующего как логическими, так и нелогическими аспектами ситуации, как эмоциональными, так и мыслительными слоями сознания участников принятия решений.
При зарождении подхода СУ он, как уже отмечено выше, развивался совместно с методами ИИ. Новые цифровые условия, заставляющие изменять методологический базис СУ, также требует опоры на продвинутые подходы в области ИИ. В этом развитии необходимо, прежде всего, выделять встроенные процессы управления, принципиально не поддающиеся формализации.
Формализуемые процессы управления основываются, как правило, на аналитической обработке больших данных или использовании нейронных сетей, баз знаний, лингвистических процессоров и пр. Неформализуемые процессы охватывают эмоциональную, медитативную, творческую и мыслительную деятельность, коллективное обсуждение вопросов. В этом контексте общие требования к развитию ИИ можно свести к следующему списку:
– ориентация на потенциальные неформализуемые требования представителей различных секторов экономики,
– Учет как денотативных (формализованных, структурных), так и сигнификативных (когнитивных, мыслительных, эмоциональных, медитативных, феноменологических) семантик,
– Создание условий для конвергентной (сходящейся к целям) сборке междисциплинарных результатов работ,
– Решение обратных задач на понятийных (неметрических) пространствах, отличающихся высоким уровнем неустойчивости решения,
– Применение методов обеспечения семантической интероперабельности, виртуального сотрудничества и ситуационной осведомленности,
– Комплексность интерпретации проблемных ситуаций, масштабируемость решений,
– Робастность, помехоустойчивость и стойкость к внешним воздействиям,
– Гибкость, эффективность и результативность, конкурентоспособность и быстрота выхода на рынок.
В архитектуре продвинутых систем ИИ при решении вопросов цифровой экономики комплексно учитываются такие аспекты разработки, как:
– Имитация работы головного мозга человека,
– Дополнения работы головного мозга человека,
– Интерпретация денотативных и когнитивных семантик,
– Коллективный ИИ с ускоренным достижением инсайта;
– Подключение к проблематике ИИ технологий блокчейна.
В продвинутом (сильном) ИИ наблюдается междисциплинарный синтез подходов, методов и технологий из областей: философии, психологии, права, квантовой физики, математики, нейрофизиологии, конвергентного управления, когнитивного моделирования, теории категорий, решения обратных задач, нейронных технологий, глубокого обучения, синтеза материалов и даже космологии.
Сложность решаемых задач управления с применением продвинутых методов СУ можно проиллюстрировать на примере создания пространства доверия для поддержки гражданского участия в принятии государственных и муниципальных управленческих решений (Рис. 2–2). В центре Рис. 2–2 показаны участники процесса принятия коллективного решения, справа – технологии, слева – теоретические подходы.
Рис. 2–2. Иллюстрация многодисциплинарной сложности решаемых задач управления с применением искусственного интеллекта. Теории, участники и технологии продвинутого СУ
Особое место в развитии прорывного СУ занимает когнитивная семантика. Именно она увеличивает сложность решаемых задач на десятки порядков. Когнитивная семантика, помимо традиционно понимаемых нейросетевых механизмов мышления, пытается охватить атомарные компоненты мышления. При таком рассмотрении определенную значимость приобретают такие элементы мозга, как атомы, кварки, микротрубки[47]. Особое место в исследовании и имитации мыслительных процессов занимают квантово-механические эффекты, такие как суперпозиция и запутанные состояния элементарных частиц и атомов[48]. Эти эффекты явно выводят предмет моделирования за рамки нейросетевой модели мозговой деятельности, заставляют отойти от ее логической репрезентации. Важным в таком атомарном моделировании становится учет возможности представления управляемой ситуации в виде бесконечномерных квантовых состояний, применении для этого теории категорий, гильбертовых пространств, оптических преобразований Фурье и др.[52][53]
Пространство доверия, как показано на Рис. 2–2, формируется в условиях появления принципиально новых технологий управления, например, технологий блокчейна.
Новое СУ требует создания информационно-аналитических систем, отражающих управленческие ситуации бесконечномерной размерности с неограниченным спектром характеристик. Основные гармоники этого спектра: секторы и отрасли экономики, виды деятельности, компании, цеха, продукты, потребности рынка, сквозные цифровые технологии, уровни технологической готовности технологий и производства, эмоциональные и мыслительные компоненты и пр. Расширение этого спектра идет через учет факторов производства, в том числе субъективных факторов. Корректный учет всего этого бесконечного множеств факторов, характеризующих ситуацию, может создать необходимый эмерджентный эффект.
Примерами информационных систем могут быть такие, которые обеспечивают непрерывную перестройку производства[54], работают с критическими параметрами[55] и с критически важной инфраструктурой, поддерживают работу «умных» систем[56] и эффективное управление нематериальными активами, внедрением сквозных цифровых технологий, применением телемедицинских услуг и др. Интенция их разработки заключается в создании нового, справедливого и прозрачного пространства доверия.
К таким системам относится и блокчейн. Создание сопровождающих нормативных правовых документов и технологий поддержки блокчейна в сочетании с ИИ позволяет автоматизировать: доказательство права на изобретение, подтверждение патентной чистоты и определение времени зарождения идеи, снятие информационной асимметричности, сократить число посредников, содействовать внедрению инноваций и др.
Деятельность участников таких систем требует координации коллективного поведения субъектов с заданными этическими нормами поведения. Эти нормы задают траекторию выбора решений субъектов, обеспечивающих повышение коллективной ответственности, выбор разумных норм потребления ресурсов, снижение нагрузок на окружающую среду. Для эффективной реализации механизмов прорывного СУ требуется наличие гибкого и высоконадежного эмерджентного интерфейса между руководителями и лицами, реализующими решения на практике[57].
Блокчейн позволяет создать самоорганизующуюся и саморазвивающуюся среду доверия для субъектов прорывного СУ, например, в виде дополненной реальности[58]. Блокчейн – это сквозная цифровая технология для применения в различных секторах экономики, а также в областях гражданского и военного применения.
52
Raikov A. N. Uncaused Semantic Interpretation of Cognitive Models in Networked Decision Support Systems. Proceedings of the 11th IEEE Intern. Conf. on Application of Information and Communication Technologies (AICT 2017). Moscow, Russia, 20–22 September, 2017. – P. 321–325.
53
Райков А.Н. В.А. Котельников: Предвосхищение будущего цифровизации // Информатизация и связь. 2019. № 1. – С. 7 – 11.
54
Сури P. Время – деньги. Конкурентное преимущество быстрореагирующего производства / пер. с англ. М.: БИНОМ; Лаборатория знаний, 2013. – 326 с.
55
Глухов А. П. Параметрические модели поведения ресурсов и алгоритмы обеспечения реализуемости функциональных задач автоматизированными системами критического применения // Естественные и технические науки. – 2015. – № 7 (85). – С. 91–103.
56
Smart Management Methods and Mechanisms of Industrial Enterprises and Organizations / V. N. Burkov, I. V. Burkova, Ya. D. Gelrud, O. V. Loginovskiy // Вестник ЮУрГУ. Сер. «Компьютерные технологии, управление, радиоэлектроника». – 2016. – Т. 16, № 3. – С. 93–101. – DOI: 10.14529/ctcr160310.
57
Барсуков А. Н., Бочков А. В., Лесных В. В. Ситуационные центры. Мониторинг, прогнозирование и управление кризисными явлениями в газовой отрасли. Часть I. Мониторинг и прогнозирование. М.: НИИгазэкономика, ООО «САМ Полиграфист», 2015. – 595 с.
58
Бауэр В. П., Барышников П. Ю., Сильвестров С. Н. Блокчейн как основа формирования дополненной реальности в цифровой экономике // Информационное общество. – 2017. – № 3. – С. 30–39.