Действительно, на ранних этапах развития человеческого общества логическим доводам верили и того меньше, чем сейчас - эмоциональное начало (в большей степени соответствовавшее древним формам сознания) в человеке всегда доминировало над интеллектуальным (этим активно пользуются специалисты в области рекламы и PR). Как это ни печально, но и сегодня многим политологам, чтобы быть услышанными лицами, принимающими решения (или широкой аудиторией), приходится рядиться под астрологов и звездочетов - зачастую, на пути к вершинам власти люди утрачивают рациональное мышление. Вероятно, что потеря доверия к рациональной аргументации вызвана низким качеством ранее потреблявшихся прогнозов или низкой результативности собственных логических выкладок… Правда, иногда задаешь себе вопрос: а может, они исходно рациональным мышлением не располагают? - Отсюда и экзотические консультанты - доктора оккультных наук, магистры белой и черной магии, Распутины и прочая, прочая, прочая…
Однако к каким бы аргументам человек не прислушивался, он постоянно прогнозирует последствия своих решений, действий. Другое дело, что способности к прогностической деятельности у разных людей могут быть развиты в большей или меньшей мере, но главное, что они все-таки есть (как-никак, предвидение - основа построения любой активной защиты). В большинстве житейских ситуаций прогнозирование носит эвристический, неформальный характер. Результаты такого прогнозирования фиксируются только в памяти человека, а процесс в большинстве случаев является фоновым, протекает на уровне автоматизма. Иными словами, в бытовых ситуациях процесс этот не выделен в особый вид деятельности.
Однако, очевидно, что этот природный дар человека может быть усилен в результате разработки и применения формальных методов прогнозирования. Применение этих методов позволяет добиться более высокой точности прогноза за счет:
- вовлечения в процесс анализа большего массива исходных данных;
- осознанного и целенаправленного анализа причинно-следственных связей в реальных процессах;
- рассмотрения большего числа гипотез о вариантах развития ситуаций и путей их достижения целей;
- проведения расчетов на больший период упреждения;
- повышения точности и достоверности расчетов за счет испытаний на моделях и др.
Можно утверждать, что с процедурной точки зрения прогнозирование представляет собой совокупность эффективных методик и приемов, выполнение которых в определенной последовательности позволяет обеспечить более высокое качество управленческих решений за счет проведения модельного эксперимента и синтеза оснований для применения формальнологических и математических методов для априорного оценивания качества решений.
Пропуск одного из элементов этой системы, изъятие отдельных этапов и процедур из целостного процесса прогнозирования, как правило, приводит к:
- снижению точности планирования;
- возникновению трудно обнаружимых логических ошибок;
- повышению риска принятия ошибочного решения.
Для более глубокого понимания сущности прогностической деятельности целесообразно рассмотреть классификацию методов прогнозирования.
Комплексный подход к прогнозированию
Как правило, практическое применение такой подход находит на высших уровнях управления. По масштабам решаемых задач ему соответствуют: страны, транснациональные корпорации, отрасли, регионы, холдинги, финансово-промышленные группы и иные сложные организационно-технические и социальные системы. Исторически сложилось так, что комплексный подход к прогнозированию впервые был применен в области военно-технического прогнозирования.
Сложность современных политико-экономических систем делает сложным или, вообще, невозможным их единообразное описание, а, следовательно, и прогнозирование их поведения с использованием только одного из вышеуказанных методов. При этом возникает необходимость в комплексировании различных методов прогнозирования.
Разработка комплексного метода прогнозирования для каждого конкретного случая ведется с учетом специфики прогнозируемой системы, объекта или процесса. При разработке комплексной системы прогнозирования к основным операциям следует отнести: определение состава и процедур сингулярных (единичных, частных) методов прогнозирования, которые будут входить в систему, и логических правил их объединения в систему.
В процессе прогнозирования частные методы используются в отношении тех компонентов целостной системы, поведение которой может быть корректно предсказано с применением того или иного частного метода. Однако, несмотря на внешние различия сложных систем, чье поведение прогнозируется, известные образцы комплексных систем прогнозирования достаточно близки по методологии построения.
Метод прогнозного графа.Комплексная система, построенная в соответствии с этим методом, реализует следующие процедуры:
- выделение из комплекса проблем совокупности, в отношении которой необходим прогноз;
- уточнение задачи и генеральной цели прогноза;
- стратификация системы (выделение совокупности объектов прогноза);
- исследование среды и ее влияния на систему, в отношении которой осуществляется прогнозирование;
- формулирование значимых для прогнозирования событий;
- классификация событий;
- исследование структуры и параметров системных связей целевой системы;
- анализ иерархии объектов и отношений;
- сбор данных, оценочных суждений, синтез гипотетических стратегий, в том числе, - с проведением анкетирования экспертов;
- синтез системы метрик (шкал оценивания и сопоставления единичных и комплексных параметров), позволяющей оценивать состояние системы;
- приведение собранных данных и оценочных суждений к созданной системе метрик;
- математическая обработка данных;
- количественная оценка;
- верификация полученных результатов.
Граф может быть построен с использованием методов эвристического прогнозирования, в частности, метода Дельфи. Сведение альтернативных прогностических графов к результирующему осуществляется в результате анализа их сходства и различий, исключения несущественных деталей. Эта операция может осуществляться в ходе многоэтапного опроса экспертов.
Методика Паттерн. Данная методика была разработана в США в качестве средства поддержки принятия решений по важнейшим вопросам определения перспектив военного производства. Используется для обоснования прогнозов и планов посредством научно-технической оценки количественных данных. Принципы, заложенные в эту систему, позволяют осуществить прогноз и провести анализ данных в любой области деятельности. Рассматриваемая система позволяет:
- выбрать объект прогноза;
- выявить внутренние закономерности его развития;
- разработать сценарий;
- сформулировать задачи и генеральную цель прогноза;
- провести анализ иерархии и декомпозицию целей;
- принять внутреннюю и внешнюю структуры объекта прогнозирования;
- провести анкетирование;
- выполнить математическую обработку данных анкетного опроса;
- количественно оценить структуры;
- верифицировать результат;
- разработать алгоритм распределения ресурсов;
- провести распределение ресурсов;
- оценить распределение ресурсов.
Сравнение методов прогнозного графа и метода Паттерн показывает, что основное преимущество последнего состоит в наличии механизма реализации прогноза. Впрочем, это уже может быть отнесено к методам стратегического планирования. По сути, метод Паттерн представляется возможным назвать комбинацией методов прогнозирования и стратегического планирования.
Помимо приведенных методологических подходов существуют и иные, в большей или в меньшей степени ориентированные на привлечение экспертных оценок. Естественно, при отсутствии сведений о конкретных формах протекания процессов полагаться приходится на интуицию аналитика, его способность найти удачные аналогии и исторические прецеденты, выявить те наиболее общие черты, которые неизбежно должны проявиться в прогнозируемой ситуации. Едва ли имеет смысл создавать систему распознавания ситуации, наступление или повторение которой не является ожидаемым.
Несомненный интерес представляют методики теоретико-игрового моделирования поведения систем при условии введения системы ресурсных ограничений и совокупности базовых стратегий расходования этих ресурсов. В основе методик этого класса лежит процедура декомпозиции некоторой системы на совокупность элементов, поведение которых определяющим образом сказывается на поведении системы в целом. Одним из важнейших моментов при реализации такого подхода является то, что система полагается целенаправленной, а отдельные ее элементы полагаются заинтересованными в достижении некоторой конечной цели, которая определяется априори на основе экспертных методик. В ходе анализа для каждого такого элемента выявляется множество элементарных стратегий целенаправленного поведения, реализация которых принципиально возможна (без учета ограничений по ресурсам). Далее многообразие элементарных стратегий подвергается сокращению за счет отбрасывания тех стратегий, реализация которых невозможна при имеющих запасах ресурсов и существующей (или гипотетически возможной) схеме их распределения. Степень неопределенности поведения системы (или выбора поведения системы) поэтапно сокращается в результате решения оптимизационных задач. Разрабатывается множество стратегий с различным уровнем риска, относительно которых возможны некоторые вариации, не приводящие к принципиальным изменениям стратегии (в том числе, и стратегии потребления ресурсов). Далее проводится моделирование - чаще всего с использованием метода Монте-Карло, в ходе которого устанавливается степень устойчивости и повторяемости результата к изменениям обстановки в которой данные стратегии реализуются. В результате формулируются выводы о том, какая стратегия, скорее всего, будет избрана (если речь идет о внешней по отношению к аналитику системе) или какая стратегия должна быть избрана системой.
При использовании таких методов для прогнозирования поведения системы аналитику требуется выявить (или в случае проектирования - установить) систему приоритетов частных задач и те структурные особенности, которые определяют потенциал адаптации системы. Следует определить, какого рода и какой интенсивности внешние воздействия должна выдержать система, не претерпевая структурных и функциональных изменений, каковы ее ресурсные ограничения, каковы состав и мощность инструментальной подсистемы, предназначенной для решения задачи и массу иных параметров, выступающих в качестве ограничений при решении оптимизационной задачи.
Сейчас такие методы нашли свое применение и в сфере развлечений - достаточно вспомнить увлекательные стратегические компьютерные игры типа Evolution, WarLords и иные. Играя в эти игры, мы не задумываемся о тех сложных аналитических процедурах, которые осуществляет компьютер, играющий против нас. Правда, в некоторых играх компьютер не "думает", а лишь генерирует случайные события, то есть, реализует механизм испытаний по методу Монте-Карло тех стратегий, которые вырабатываются игроком. А ведь еще в 1960-е годы подобные игры многим казались фантастикой и о них не как об игрушках, а как о мощном инструменте мечтали политики и военные.
Ситуационный анализ
Ни один метод прогнозирования не может обеспечить требуемого качества без установления начального состояния системы, в отношении которой строится прогноз. В некоторых случаях, когда в качестве объекта прогностической деятельности выступают системы, обладающие высокой устойчивостью паттернов поведения (например, организационно-технические системы, в сильной степени зависящие от состояния технологической компоненты, средствами которой осуществляется ее деятельность), задача прогнозирования может быть сведена к задаче точного установления ее текущего состояния.
Отнюдь не ко всем системам такой подход может быть применен без ограничений. Поведение системы определяется не только ее текущим состоянием, но и множеством других факторов - факторов внешнего происхождения (по отношению к исследуемой системе). Именно здесь и следует обратиться к понятию ситуации. Когда говорят о ситуационном анализе, речь идет не просто о текущем состоянии системы, но и о ситуации, в которой она находится.
Попытаемся определить содержание понятия "ситуация". В большинстве корректных употреблений этого слова его семантика связана с тремя понятиями "субъект", "действие" и "условия". Ситуация для кого-то ситуация "складывается", кто-то "создал" ситуацию и так далее… В то же время, в состоянии может пребывать и субъект и объект… Более того, состоянием субъект может управлять практически неограниченно, а вот ситуацией - только опосредованно, через среду и других субъектов. Большинство словарей определяет слово "ситуация", ставя его в один ряд со словами "обстоятельства", "обстановка", подчеркивая тот факт, что ситуация - это нечто внешнее по отношению к субъекту. Что же получается?
Ситуация - это состояние системы более высокого порядка, нежели данная, рассматриваемая. В отношении последней приемлемо употребление термина "состояние". Состояние и ситуация имеют различный временной масштаб. Ситуация является более протяженной во времени, нежели состояние и, в общем случае, имеет довлеющий над состоянием характер.
Поэтому в связи с решением задачи прогнозирования следует говорить о задачах распознавания состояний (применительно к объекту прогноза) и ситуаций (применительно к системе более высокого уровня, определяющей поведенческие особенности объекта прогноза). Но поскольку ситуация - это тоже состояние, но только состояние системы более высокого уровня, для краткости мы будем употреблять словосочетание "распознавание состояния", не делая акцента на уровне системы. По содержанию эти процедуры очень близки и отличаются только носителем состояния.
Качество решения задачи распознавания определяется тем, насколько качественно решена задача формализации признаков и критериев распознавания, и построения системы эталонов. Поскольку нам не дано иной альтернативы для снижения размерности задачи, речь идет о построении дискретной картины мира (тех его фрагментов, знание состояния которых важно для решения задачи) в виде формальных признаков. Более того, специфика большинства методов ситуационного анализа заключается, прежде всего, в том, каким способом осуществляется формализация признаков, и их выделение из общего потока данных. Один из подходов к решению задачи распознавания ситуаций излагается ниже.
Ранее нами рассматривались различные способы представления и отображения данных (а значит, и способы задания эталонов для распознавания). Анализ кибернетического подхода к решению задачи распознавания образов позволил выдвинуть гипотезу о возможности применения технологии дискретного масштабирования образов, широко используемой в отношении графических объектов, к анализу ситуаций. Это становится возможным, поскольку ситуация с точки зрения кибернетикипредстает в таком же дискретном виде, как и графические объекты при решении задачи распознавания.В отношении знаковых систем, с помощью которых человек выражает свои мысли, это утверждение тем более справедливо (знаки по своей природе дискретны). При распознавании графических образов достаточно широко используются методы прореживания точек в геометрическом пространстве. Когда же речь идет о распознавании ситуации, аналогичное прореживание возможно в некоторомпространстве признаков, описывающих состояние некоторой системы.
Таким образом, переход от дискретного масштабирования образов объектов к дискретному масштабированию образов ситуаций вполне логичен. Автоматически возникают следующие вопросы: "Правомерно ли рассматривать множество признаков, как множество равно значимых для решения задачи распознавания элементов?", "Существуют ли пути автоматизации процесса прореживания точек в пространстве признаков?", "Как и какую метрику можно ввести в таком пространстве признаков?". Ответы на эти вопросы подсказывает все та же теория распознавания образов. Ответы, если расположить их по порядку, таковы: "Не правомерно", "Существуют (при специфической организации пространства признаков)", "Метрика должна вычисляться на основе анализа иерархии, упорядочивающей однотипные признаки". Иными словами,пространство признаков должно быть построено по иерархическому принципу, определяющему параметры алгоритма отсеивания менее информативных признаков. В этом случае процесс масштабирования эталона или образа ситуации до некоторого момента не будет приводить к потере существенных для распознавания черт ситуации. В области ситуационного анализа эти технологии, идеи которых были заложены еще в 1950-е, нашли применение лишь в конце 1980-х - начале 90-х годов.
При обработке изображений теория распознавания образов пошла дальше - с целью преодоления недостатков обычной растровой (построчной, поэлементной) дискретизации изображения были разработаны технологии векторизации контурных изображений по совокупности опорных точек. Это стало возможно благодаря дальнейшей математизации кибернетики и внедрению высокопроизводительной вычислительной техники. При использовании технологии векторизации контурное изображение, считываемое в режиме растрового сканирования, подвергается анализу с целью дальнейшего представления в виде совокупности фрагментов кривых, описывающихся примитивными функциями. Полученная в результате выполнения таких процедур совокупность математических описаний в дальнейшем позволяет осуществлять масштабирование контуров в обоих направлениях без потерь.