Методология, технология и организация информационно-аналитической работы

Таким образом, три базовых научных дисциплины, вошедших в данный модуль -- философия, логика и семиотика (наука о закономерностях построения и использования знаковых систем) -- образуют органическое единство и их изолированное рассмотрение едва ли целесообразно. Использование методологического базиса первых двух из перечисленных научных дисциплин является основой и традицией ИАР, третья же -- семиотика -- в ее современном понимании сформировалась относительно недавно -- в середине XIX в., хотя многие из ее основ были заложены еще в средневековье.

Философия

Однозначно утверждать, что вопросы, связанные с методологией ведения ИАР, наибольшее развитие и освещение получили в той или иной философской школе или течении, нельзя. Более того, общепризнанно, что многие основополагающие методы и принципы ИАР были сформулированы представителями различных философских школ от древности до современности. В ряду выдающихся философов, чей вклад в развитие методологии ИАР нельзя не упомянуть -- Сократ, Аристотель, Р. Декарт, И. Кант, Г. Гегель, К. Маркс, В.И. Ленин, А.А. Богданов, Б. Рассел и многие другие. Завершая этот перечень, невольно испытываешь чувство вины перед множеством ученых, государственных и военных деятелей, писателей, инженеров и представителей иных отраслей деятельности -- здесь не упомянутых, но также внесших весомый вклад в развитие аналитики. Но даже этого перечня достаточно для того, чтобы понять, насколько неоднородны в философском плане истоки аналитики.

Следует упомянуть и особое философское течение, выделившееся в философии (вне зависимости от их принадлежности к материалистической или идеалистической школе) -- агностицизм. Основой для единения представителей этого философского течения является постулат о непознаваемости мира. Влияние этого философского течения на развитие аналитики выразилось в том, что в результате противостояния его идеям было сформулировано немалое количество продуктивных идей, связанных с учетом влияния случайных факторов, сказывающихся на качестве аналитических выводов.

Современный период в развитии философии, начавшийся в XIX веке и продолжающийся по настоящее время, оказался чрезвычайно продуктивен. Бурное развитие философии было спровоцировано целым рядом масштабных перемен как в науке, так и в общественной жизни. Начиная с этого времени, на фоне ломки многих естественнонаучных постулатов и острого противостояния мировоззренческих и социальных систем, стали активно развиваться философские теории, непосредственно связанные с аналитикой. Именно в этот период были сформулированы философские теории, определяющие современный облик аналитики.

Так, например, работы философов различных школ и течений в области теории познания выступили в качестве той теоретической основы, закономерным результатом развития которой стало формирование практически всего комплекса наук об информации.

Сильный импульс к развитию и становлению информационных наук дали работы философов, придерживавшихся традиции логического позитивизма в философии. Принципы логического позитивизма в ряде отраслей информатики превалируют и по сей день (по крайней мере, в большинстве классических подходов к построению аналитических информационных систем). Практически, в рамках этого подхода реализовано абсолютное большинство современных экспертных систем.

Мощнейший пласт аналитики был разработан К. Марксом и Ф. Энгельсом в рамках диалектического материализма и материалистической теории познания. Безусловно, диалектика не была изобретением последних -- как большинство фундаментальных теорий, идея диалектики долго зрела в научных кругах. Платон, Аристотель, Декарт, Кант, Гегель -- все они оказали мощное влияние на развитие диалектической логики и диалектики как науки о наиболее общих закономерностях развития природы, общества и мышления.

Несмотря на то, что о диалектическом методе (ДМ) говорится практически в каждом учебнике по философии, их авторы избегают детального описания принципов ДМ, ограничиваясь указанием лишь наиболее общих -- принцип материального единства мира, принцип развития, принцип всеобщей взаимосвязи явлений действительности.

Аналитическая же практика требует детализации принципов диалектического метода. В результате сравнительного анализа различных источников, в которых рассматривается ДМ, авторы книги остановились на следующем перечне принципов ДМ:

-- принцип активности субъекта познания;

-- принцип всесторонности рассмотрения объекта;

-- принцип объективности;

-- принцип взаимосвязи данного объекта с другими объектами и явлениями;

-- принцип системности (элементность, динамичность и взаимодействие, гиперкомплексность, структурность, эмергентность, иерархичность);

-- принцип детерминизма (причинно-следственные взаимосвязи);

-- принцип рассмотрения объекта в развитии;

-- принцип единства формы и содержания;

-- принцип единства анализа и синтеза;

-- принцип сравнения и аналогии;

-- принцип единства дедукции и индукции;

-- принцип восхождения от абстрактного к конкретному;

-- принцип единства рассмотрения количественных и качественных характеристик;

-- принцип познания сущности явления через выявление противоречий;

-- принцип обнаружения новых тенденций (через закон отрицания отрицания);

-- принцип конкретно-исторического рассмотрения (единство исторического и логического);

-- принцип идеализации;

-- принцип единства рассмотрения объектов через категории общего, единичного и особенного;

-- принцип единства теории и практики в процессе познания.

Данные принципы ДМ вытекают из содержания диалектики как научной системы, включающей гносеологию (теорию познания), теорию развития и диалектическую логику, а также из законов, основополагающих принципов диалектики и ее категорий.

Отсутствие такой детализации не позволяло обучаемым увидеть практическую значимость ДМ и философии в целом, в то время как во всем мире ДМ широко используется различными аналитическими школами. Даже на простейший вопрос: «Что значит мыслить диалектически?» абсолютное большинство окончивших вузы не могло дать вразумительного ответа. Из этого можно сделать вывод, что преподавание философии было (и часто остается) схоластическим и оторванным от реальности.

Методы диалектики нашли широкое применение при анализе отношений в предметной области, выявлении центров неформализуемых аналитическими методами (эвристических) зависимостей, а также при построении моделей системной динамики в базисе анализа противоречий. Материалистические традиции в философии отразились в тенденции включения в рассмотрение лишь тех сущностей, которые проявлены в материальной сфере (основание -- материальная природа процессов, подлежащих измерению и управлению). Бихевиоризм привнес в информационные науки принцип «черного ящика», давший толчок таким плодотворным подходам, как использование эвристических правил при построении экспертных систем, синтез нейроподобных сетей и применение методов имитационного моделирования при решении задач оптимизации. Принцип индетерминизма выступил в качестве основы для построения систем, управляемых потоками событий и систем гибридного интеллекта. Общая теория систем выступила в качестве платформы для развития методологии системного анализа, ныне повсеместно применяемой при построении сложных аналитических систем, а также на этапе анализа предметной области.

Здесь перечислена лишь часть тех направлений философской мысли, которые обеспечили развитие информационно-аналитических технологий. Однако уже этот -- неполный -- перечень позволяет составить впечатление о том, сколь противоречивые походы образуют фундамент аналитики.

Логика

В одной из своих статей авторитетный отечественный ученый А.А. Зенкин, известный своими работами в области логики и теории систем искусственного интеллекта, заявил: «Лет тридцать тому назад ради спортивного интереса я начал коллекционировать различные «логики», используемые в современных логико-математических трактатах. Когда их количество перешагнуло вторую сотню, стало ясно: если логику можно выбирать «по вкусу» (или даже конструировать «по потребности»), то такое понятие, как «наука», становится здесь просто неуместным».

Возможно, что в качестве предисловия к подразделу, посвященному логике, как одному из основных методологических компонентов аналитики, эта фраза покажется не слишком уместной, но такой своеобразный старт позволяет взглянуть на логику несколько шире, нежели мы привыкли. Дело в том, что современная логика чрезвычайно многообразна и очень часто логические системы строятся в соответствии с конкретными задачами исследования. Соответственно, следует разделять классическую (аристотелеву) логику и, так называемые, неклассические или нетрадиционные логики. И, прежде, чем начать оперировать формальным аппаратом логики, необходимо определиться с тем, в рамках какого именно логического аппарата будут строиться рассуждения.

Долгое время логика развивалась в рамках философской науки и рассматривалась в качестве одного из ее разделов. Лишь позже, в связи с развитием математики и естественных наук, логика приобрела относительную самостоятельность.

В современной логике -- как в ее философской ветви, так и в формально -- математической -- наблюдается все большая ориентация на прикладные проблемы, сопряженные с конкретными отраслями информационных технологий. Множество работ посвящено вопросам представления знаний в системах искусственного интеллекта, построения систем поиска данных, поиска логического вывода и т. п. Это свидетельствует о том, что по сложности решаемых логических задач практика (в первую очередь, благодаря активизации исследований в области прикладной математики, лингвистики, информатики и теории искусственного интеллекта) наконец-то «нагнала» долгое время опережавшую потребности практики теоретическую логику. Если аристотелева логика до конца XIX -- начала XX века в целом отвечала потребностям практики, то, начиная с этого периода, исследования в области логики стали приобретать специфический характер, становясь откликом на потребности практической деятельности.

Памятуя классическое деление этапов решения задач: анализ и синтез (восходящее еще к Паппу Александрийскому), попытаемся определить, что именно понимается под аналитическим методом в логике. Классический подход состоит в том, что логика рассматривает аналитический способ как способ решения «снизу вверх»: от формулы к аксиомам, а синтетический способ -- как решение задачи «сверху вниз»: от аксиом к выводимой формуле. Это позволяет рассматривать классификацию логических исчислений по степени привлечения в их рамках аналитического и синтетического подходов. Соответственно, все логические системы можно условно разделить на: «аналитические» системы -- системы секвенциального исчисления, «синтетические» -- аксиоматические системы, а также «смешанные» -- системы натурального вывода.

Практика решения прикладных задач в области искусственного интеллекта показала ряд преимуществ аналитических и смешанных систем логических исчислений для задач представления знаний и построения выводов. Такая тенденция в сфере разработки и создания систем искусственного интеллекта наблюдается со времени опубликования работ С.Ю. Маслова -- его идеи получили свое практическое воплощение и развитие в работах отечественных ученых В.К. Финна и Д.А. Поспелова, дополнивших и развивших положения его работ. В частности, было введено понятие квази-аксиоматических систем, система аксиом в которых обладает локальной областью определения и может подвергаться коррекции без переопределения всей системы аксиом, значимых для производства вывода в рамках целостной системы искусственного интеллекта. В настоящее время это направление интенсивно разрабатывается американскими специалистами в области построения искусственного интеллекта в рамках проектов министерства обороны, направленных на создание систем поддержки информационноаналитической работы.

Рассмотрим, какие именно практические потребности аналитики призвана решать логика. Здесь следует выделять два класса задач:

-- задачи анализа рассуждений;

-- задачи технологического обеспечения.

При решении задач анализа рассуждений логика выступает в качестве инструмента, с помощью которого устанавливается не «истина», как адекватность (т. е. соответствие) содержания рассуждений реальному миру, а факт их логической непротиворечивости (верификации рассуждений). Если построенная логическая система непротиворечива, то она для одной реальности или математической модели может быть адекватна и уже в силу этого истинна, а для некоторой другой -- нет. Если же логическая система изначально противоречива, то разговора о ее адекватности чему бы то ни было (и истинности) в любом случае не может быть. Если говорить о естественнонаучных знаниях, то критерием их истинности является практика. Однако для того, чтобы логические методы могли быть применены для вывода истинных суждений о некой предметной области, она должна быть предварительно формализована и описана в виде некоторого набора суждений, поддающихся логическому анализу (эталонной модели фрагмента реальности). Методы логики могут быть также использованы для выявления противоречий в системе рассуждений и относительно этого эталона.

Задачи технологического обеспечения информационно-аналитической работы затрагивают проблемы использования логического аппарата для синтеза эталонных моделей предметной области и инструментария хранения и поиска данных. В том числе -- для тех предметных отраслей, формализация в которых затруднена из-за действия комплекса ограничений объективного характера (например, естественно-языковых суждений, для которых характерны размытость границ состояний, полисемия /многозначность/ и иные явления).

К числу проблем, активно разрабатываемых в логике в настоящее время, относятся такие, как проблема построения логических систем, пригодных для решения задач формализации рассуждений на естественных языках, решения задач представления логики суждений или событий в условиях использования многозначных шкал, отображающих различную степень уверенности эксперта в достоверности факта, стадию изменения состояния между некими полярными исходами и т. п., для задач отображения развертки процесса во времени, отображения отношений не столько причинно-следственного, сколько временного плана (строгое предшествование, нестрогое предшествование и т. п.). Эти задачи, нетрадиционные для классической логики попали в центр внимания современной логики благодаря необходимости анализа больших массивов данных при моделировании рассуждений экспертов в рамках синтеза экспертных систем, систем искусственного интеллекта и иных приложений.

Как видим, направления исследований в логике продиктованы именно необходимостью построения средств, обеспечивающих возможность синтеза технологической базы для ведения информационно-аналитической работы. Классическая логика связана с формализацией строго корректных суждений, но такие суждения в практике человеческих коммуникаций и аналитической деятельности -- большая редкость. Как следствие, основное внимание специалистов, решающих теоретические и прикладные задачи, связанные с технологическим обеспечением ИАР, нацелено на синтез специфических логических систем, компенсирующих специфику предметной области. Такие логические системы отвечают потребностям некоторой узкой области деятельности и неуниверсальны. К числу таких систем могут быть отнесены модальные и семантические логики:

-- логика высказываний;

-- временная логика;

-- динамическая логика;

-- логики веры и знания;

-- логика предикатов;

-- типизированная экстенсиональная логика;

-- интенсиональная логика;

-- логика модифицируемых рассуждений и другие.

Каждая из перечисленных выше логик отвечают решению специфических задач и имеют ограниченную сферу применимости. Например, временная логика нашла широкое применение при описании процессов, развернутых во времени (классический пример -- линейное программирование, описание алгоритмов и сценариев); логика веры и знания -- при анализе неполных систем высказываний или высказываний потенциально противоречивых (анализ полноты системы аргументов при рассмотрении сведений о предметной области, собранных методом экспертного опроса); логика предикатов используется при формализации рассуждений и синтезе гипотез; экстенсиональная и интенсиональная логики, предложенные Р. Монтегю, широко используются при представлении естественно-языковых суждений (системы искусственного интеллекта, предназначенные для автоматического перевода) и так далее.

Интересный подход к анализу естественно-языковых рассуждений предложен нашим соотечественником Б.А. Куликом в предложенной им логике естественных рассуждений, явное приложение которой в аналитике -- анализ полноты и непротиворечивости системы аргументов для построения выводов.

Кроме того, существует обширный класс многозначных логик (отображающих суждения не на двухкомпонентное множество исходов «Истинно/Ложно», а на множество большей мощности); начало развитию этого класса было положено польским логиком Яном Лукасевичем в 1921 году. Интересно, что трехзначная логика Лукасевича была предвосхищена еще в работах таких философов как Уильям из Оккама и Георг Гегель. Благодаря дальнейшим исследованиям трехзначной логики, было введено понятие класса многозначных логик, включающего и бесконечнозначную логику, отображающую высказывания на континуум от 0 до 1. Свойства многозначных множеств позволяют использовать их при описании вероятностных процессов.

Чрезвычайно интересно для решения задач аналитики направление нечетких логик (fuzzy logic), предложенных Л. Заде. Они также применяются для решения задач, связанных с формализацией описаний процессов, носящих нечеткий, лингвистический характер. Это направление взято за основу при разработке систем поддержки информационно-аналитической работы в интересах информационно-аналитических подразделений органов государственного управления США.

Как явствует из приведенных сведений, современная логика предлагает множество инструментальных логических систем, комбинирование которых позволяет отчасти решать сложные проблемы, сопряженные с информационно-аналитической работой. Это требует от аналитиков (особенно тех, кто по долгу службы выступает в роли постановщика задач перед разработчиками специализированных инструментальных средств поддержки ИАР) хотя бы минимальных познаний в этой сфере, обеспечивающих ему возможность оценить применимость тех или иных методов для решения конкретных задач.

Семиотика

Семиотика как наука зародилась на стыке двух научных дисциплин -- логики и лингвистики. Родоначальником этой науки принято считать американского логика и философа Ч. Пирса, основателя прагматизма. Попытки очистить язык науки от ненаучных терминов, характерные для конца XIX века, не могли не отразиться на его деятельности. Работы Пирса по теории значения стимулировали развитие и становление семиотики. Идеи Пирса в последствии были развиты Ч. Моррисом и сформулированы в работе «Основы теории знаков» (1938 г.). Дальнейшее развитие семиотики привело к проникновению ее методов в различные сферы научного знания, где существовала потребность в формализации и систематизации тезауруса.

Семиотика -- это наука о наиболее общих закономерностях построения и функционирования знаковых систем, в качестве своих разделов рассматривающая: синтактику, семантику и прагматику.

Трактовка понятия «знаковая система» для приверженцев различных течений в семиотике существенно варьируется: от формальных знаковых систем, ориентированных на представление научных теорий, до литературной стилистики и моды, оперирующих знаками-символами и жестами.

Может быть дано и иное определение семиотики. Это определение семиотики дано относительно методов, используемых семиотикой, а именно: Семиотика -- это приложение логико-лингвистических методов при исследовании различных объектов и систем, в том числе -- и отличных от знаков в традиционном представлении. То есть, семиотика -- это совокупность методов рассмотрения сущностей и отношений некоторой предметной области как системы, функционирующей подобно языку.

Здесь часто используется такое понятие, как знаковая ситуация , то есть такая ситуация, в которой некоторая сущность, процесс или их проявление может рассматриваться в качестве знака. При подобном подходе в качестве знаков могут рассматриваться объекты, их признаки, проявляющиеся как в функционировании объектов, так в их стационарном состоянии. В этом случае текст, как совокупность знаков любого рода, мыслится как иерархия уровней, где формальные (структурные) компоненты служат для передачи значения, выявление которого -- задача аналитика.

Рассмотрим область компетенции разделов семиотики.

Синтактика -- это раздел семиотики, изучающий те аспекты построения и функционирования знаковых систем, которые связаны с представлением формально корректных высказываний в рамках некоторой знаковой системы. Синтактика описывает структуру знаковых систем, правила сочетания, начертания, синтеза новых знаков, требования к их различимости -- в ходе изучения знаковых систем синтактика не затрагивает смысловыражающих функций знаков. Предмет изучения синтактики -- знак, совокупность знаков, алгоритмы синтеза и анализа формально-корректных цепочек знаков.

Семантика -- это раздел семиотики, изучающий те аспекты построения и функционирования знаковых систем, которые связаны с передачей смысла. Семантика описывает связь между знаками и теми сущностями, которые они выражают, то есть рассматривает смысловыражающие функции знаков.

Прагматика -- это раздел семиотики, рассматривающий отношение истинности и полезности высказываний с точки зрения говорящего или слушающего (пишущего или читающего). Иначе говоря, если семантика рассматривает проекцию знаков на некоторую модель мира, то прагматика рассматривает соотношение некоторой модели мира, выраженной средствами знаковой системы, к реальному миру, который ей представлен, и источнику/потребителю этих высказываний.

Методы семиотики широко применяются в других науках для разработки и анализа правильности построения их формально-описательного аппарата. В частности, семиотика оказала большое влияние на логику, математическую лингвистику и теорию искусственных языков, лингвистическую семантику, информатику, кибернетику, теорию систем искусственного интеллекта, общую теорию систем и системный анализ, а также многие другие отрасли науки. В семиотике широко используются методы декомпозиции знаковых систем на синтактическую, семантическую и прагматическую страты (слои, уровни), что позволяет выделить в них компоненты более высокого уровня абстракции (метакомпоненты), образующие аксиоматику знаковой системы (классическим примером метаязыкового компонента может служить грамматика русского языка, для описания которой может быть синтезирован лаконичный формальный язык). Выделение метакомпонентов обеспечивает возможность более строгого анализа тех отношений, которые существуют между знаком, моделью и реальностью. А систематическое применение этого метода удерживает исследователя, манипулирующего знаковыми системами для выражения различных сущностей и отношений предметной области, в рамках системы строгих, формальных процедур, что крайне ценно для дальнейшего использования полученных результатов при синтезе средств автоматизации.

Так, применение семиотических методов в лингвистике позволило специалистам в области лингвистической семантики перейти от примитивных описательных методов раскрытия содержания терминов к системному представлению тезаурусов, способных учитывать в том числе и контекст употребления терминов (по существу -- знаков). Отчасти, эти достижения были использованы для создания систем автоматического перевода. Правда, чувствительность к контексту для большинства непрофессиональных систем не характерна и обеспечивается она лишь в профессиональных системах, на рынок либо не поставляемых, либо стоящих значительно дороже, нежели «настольная» система, ограничивающаяся лишь синтактическим уровнем рассмотрения знаковых систем.

Длительное сопротивление и неприятие методологии семиотических исследований специалистами отечественной лингвистической школы привело к тому, что в российской лингвистике произошло более резкое разграничение между традиционной (описательной) и семиотической лингвистикой, сказавшееся на замедленном развитии технологий информационно-аналитической работы, традиционно связанных с анализом естественноязыковых конструкций. Специалисты в области технических наук интенсивно работали в области математической лингвистики, теории искусственных языков, не будучи при этом лингвистами по образованию -- следствием стало возникновение терминологической несовместимости, а также ориентация на разбор англоязычных примеров, рассмотрению которых уделялось внимание в переводных изданиях.

Однако отечественная семиотическая школа отнюдь не является калькой с зарубежных образцов: начиная с шестидесятых годов, в СССР семиотика заняла достойное место в ряду других, официально признанных, наук. В крупнейших университетских и академических центрах были созданы научные семинары, в рамках которых велись теоретические и прикладные исследования в области семиотики, постепенно сформировались научные школы со своими традициями. В период 1960 -- 1980-х годов методология семиотических исследований прочно вошла в методологический инструментарий отечественной науки, была востребована специалистами в области искусственного интеллекта и моделирования сложных систем, системного анализа и общественных наук, завоевала признание у лингвистов и искусствоведов. В эти годы были созданы специализированные издания, посвященные проблемам семиотики Например, серия выпусков «Семиотика и информатика», издаваемых ВИНИТИ.. Опыт российской прикладной семиотики востребован за рубежом.

Чем семиотические подходы близки аналитике? Что дает их использование аналитику?

Семиотический подход в аналитике находит массу приложений. Одним из наиболее очевидных приложений семиотики может быть ее использование в сочетании с методами лингвистической семантики для анализа текстовых массивов в их традиционном понимании. Однако, в той же мере семиотический подход может быть применен и к анализу ситуаций, где статус знака присваивается объективным признакам тех или иных ситуаций, процессов, объектов -- такая трактовка позволяет рассматривать пространство признаков в качестве алфавита ситуационного языка, а допустимые комбинации знаков в качестве текстов, порождаемых в базисе такого своеобразного алфавита. В качестве интерпретанты (значения) высказываний такого языка может рассматриваться описание события, объекта, поставленного в соответствие допустимому высказыванию в результате апостериорного анализа. Соответственно, те или иные ситуации (исходы процессов) могут быть кратко описаны на таком языке и использоваться для последующего их распознавания.

Кроме того, при анализе текстов в традиционном их понимании может быть использовано специфическое дополнение традиционной семиотической триады неким промежуточным компонентом, соответствующим субъективной модели интерпретации знаков (и текстов, из них порождаемых), характерной для некоторого индивида или группы (например, приверженцев некоторой научной школы, религии, идеологической или мировоззренческой системы). Привнесение в иерархию слоев рассмотрения текста такого компонента (слоя) могло бы способствовать решению задачи приведения текстов к нормализованному тезаурусу, что весьма важно при компьютеризированной обработке текстовых массивов.

1.2 Естественнонаучные концепции

Общеизвестным является тот факт, что на протяжении обозримой истории человечества крупные естественнонаучные открытия не единожды революционизирующе влияли на общественные процессы, коренным образом изменяя мировоззрение людей. Следом за такими крупными мировоззренческими прорывами серьезные изменения происходили в идеологической, политической, экономической и социальной сфере.

В качестве примеров таких открытий принято приводить ссылку на открытие Н. Коперника, приведшее к замене геоцентрической модели мира на гелиоцентрическую, вступившую в противоречие с христианской космогонией. После осознания последствий этого открытия информация о нем была закрыта (декрет инквизиции от 1616 г.), а книги, посвященные этой теории, оставались запрещенными вплоть до 1828 года. Аналогичным по масштабам мировоззренческих перемен открытием стала механика И. Ньютона, способная объяснять и описывать подавляющее большинство наблюдаемых физических явлений. Механика Ньютона оставила еще меньше места для «божьего промысла» и спровоцировала бурное развитие физикалистских концепций, легших в основу последующих преобразований в экономике и общественной жизни. К числу таких открытий относят также эволюционную теорию Ч. Дарвина, теорию относительности А. Эйнштейна, хотя их последствия были менее чувствительны для общества. Тем не менее, эти открытия обусловили значимые процессы в науке, а отклик научной деятельности А. Эйнштейна, Э. Ферми догнал человечество в августе 1945 года, когда японские города Хиросима и Нагасаки поверглись атомной бомбардировке, а человечество было вынуждено решать проблему сдерживания гонки ядерных вооружений.

На рубеже XIX-XX веков физики первыми столкнулись с неспособностью механики Ньютона разрешить все проблемы и противоречия, а принципы детерминизма (однозначности и непреложности действия причинно-следственных отношений) и редукционизма (сведения целого к совокупности частей) зачастую противоречат реально наблюдаемым процессам. По мере увеличения степени дробления (декомпозиции) объектов и процессов на компоненты происходило лавинообразное нарастание сложности уравнений, описывающих их взаимодействие, но точность научных предсказаний не росла. В то же время, перед наукой ставились все более масштабные задачи, для решения которых она не располагала рецептами, -- анализ биологических, экологических, экономических и социальных систем средствами детерминистской науки оказался невозможен. Началось постепенное вытеснение физикализма с позиций универсальной мировоззренческой системы. Этот процесс, инициированный физиками, затронул и общественные науки. Естественнонаучные подходы, утратив довлеющий характер, вновь стали исключительной принадлежностью тех отраслей деятельности, для которых, собственно, и разрабатывались.

Однако роль естественных наук в информационно-аналитической работе не исчерпывается той ролью, которые они сыграли, продемонстрировав несводимость целого к механистичной композиции частей и спровоцировав тем самым развитие комплекса системных наук. Естественные науки привнесли в аналитику методологию научных исследований , что крайне важно, поскольку благодаря этому аналитика перешла из разряда искусств в разряд научных дисциплин. Это позволило аналитике получить общественное признание и приобрести статус ремесла, что было очень важно в период, когда Европу охватил научный ажиотаж В конце XIX в. аналитические технологии начали активно использоваться в экономике и социологии, в США были созданы первые антикризисные центры, включавшие ученых различного профиля.. Учитывая то, что на протяжении многих веков аналитика являлась предметом эзотерических манипуляций, те изменения, которые она претерпела в XIX веке благодаря влиянию естественнонаучных концепций, стали действительно революционными.

Аналитика унаследовала от естественных наук способность к научному обоснованию аналитических выводов на основе операций не только и не столько с качественными, но и с количественными данными, возможность формального представления рассуждений и описания методов (а значит, и накопления знаний в этой сфере). По мере развития методологии научных исследований естественнонаучные методы начали перекочевывать в науки об обществе и общественном производстве, чем спровоцировали зарождение социологии, экономической статистики и других наук, требовавших интенсификации процессов обмена информацией. Зарождение этих наук расширило информационную базу принятия решений в управлении, так как операции с данными , получаемыми в ходе статистических исследований в экономической и социальной сфере, позволяли повысить объективность аналитических выводов, экспериментально проверить их и оценить степень точности прогнозов.

Аналитика, ранее не имевшая столь мощного доказательного аппарата, стала быстро пополнять свой методологический инструментарий новыми научными методами, развивать инфраструктуру информационного обеспечения аналитической деятельности. Органы государственного управления стали усиленно развивать аналитику, а заодно -- систему разведывательноинформационного обеспечения процессов принятия решений в политической, экономической, социальной и технологической сферах. На XIX -- начало XX веков приходится всплеск активности в сфере разведывательной деятельности -- государства вкладывают все большие ассигнования в финансирование разведывательных служб. Параллельно, благодаря достижениям в области освоения технологий связи и телекоммуникаций, создается информационная инфраструктура общества.

В этот период естественнонаучные дисциплины, способствуя развитию математики, стали основным поставщиком идей для аналитики. В аналитику приходят методы математического анализа, теории множеств, математической статистики, теории вероятностей, методы отображения результатов наблюдений и активизации сознания (наглядное представление аналитических рассуждений и выводов является признанным способом активизации интеллектуальной деятельности). Развитие численных методов стимулирует развитие отрасли аналитики, связанной с анализом погрешностей и оцениванием точности прогнозов.

Происходит процесс сегментации аналитики по области приложения результатов. Мощная ветвь аналитики формируется в области экономического и финансового анализа, социологии, политологии; аналогичный процесс наблюдается и внутри этих ветвей -- возникает анализ микро- и макроэкономических показателей. Зарождается анализ социальной динамики, динамики демографических процессов, миграции населения. Рост массивов накапливаемой информации постепенно позволяет перейти к решению задач прогнозирования и планирования.

Однако помимо тех видов данных, в качестве поставщиков которых выступают перечисленные выше отрасли анализа, специалисты в области анализа (особенно в военно-политической и экономической сфере) всегда стремились к получению данных более высокой степени объективности, использование которых позволило бы проверять (верифицировать) гипотезы, данные и, соответственно, -- аналитические выводы. Возникает необходимость создания технических средств (не способных к целенаправленному искажению данных) сбора информации. При крупных экономически самостоятельных организационных системах (государства, корпорации и т. д.) начинают создаваться службы сбора данных, использующие для их добывания технические средства. Данным, собранным с помощью таких средств, присваивается особый статус.

В конце XIX -- начале XX веков в особое направление разведывательно-информационного обеспечения органов управления различного уровня выделяется технологическая разведка , призванная не допустить технологического прорыва в той или иной сфере. Это приводит к обострению противостояния разведывательных и контрразведывательных служб. Этот период характеризуется напряженной борьбой за обладание технологическими секретами противника (конкурента) -- начало века сопровождается целой серией крупных разоблачений, эхо которых отдалось в произведениях А. Конан-Дойла, А. Кристи и Г. Честертона и других известных писателей. И тут аналитика столкнулась с проблемой технической и технологической экспертизы , поскольку добываемые технологической разведкой образцы техники, чертежи и документация редко были полнофункциональными либо образовывали полный комплект -- требовалось восстановление массы деталей, без которых процесс создания аналогичных образцов техники, не уступающих или превосходящих по своим качествам прототипы, был бы невозможен.

Аналитика интегрирует результаты, получаемые в самых разнообразных научных отраслях: от математики до синоптики и метеорологии. Однако, по мере увеличения массивов информации, в обработке которых возникает потребность, аналитика сталкивается с теми же ограничениями, что и естественные науки: количество математических операций растет, а точность по-прежнему оставляет желать лучшего. В результате, правда с некоторым запозданием, аналитику настигает волна того же кризиса, что ранее потряс физику. Это запаздывание было вызвано тем, что в сфере управления единожды установившиеся подходы замещаются несколько медленнее, нежели в других сферах, где стоимость последствий эксперимента существенно ниже (хотя сам эксперимент может стоить очень дорого), а также тем, что возраст специалистов в сфере управления существенно выше. Между тем, известно, что по мере взросления человека происходит ухудшение динамических показателей процесса обновления и пополнения знаний.

Следует отметить, что со времен И. Ньютона естественные науки неоднократно вторгались в область компетенции аналитики. В период 1910-- 1930-х годов -- А.А. Богдановым и Л. фон Берталанфи были выдвинуты концепции системных наук, пришедшие из медицины и биологии (где может быть более наглядно продемонстрирован принцип несводимости частей к целому?). Позже (в начале 1950-х) в эту отрасль вторглись физики, вернее -- физико-химик, один из основоположников термодинамики бельгийский ученый И.Р. Пригожин, открывший явления самоорганизации в термодинамических системах, проявлявшиеся в открытых неравновесных системах в условиях, препятствующих установлению равновесия (позже эти явления были обнаружены и в других сложных системах, в том числе -- социальных).

Представляет интерес теория циклов , основы которой были заложены отечественными учеными Н.Д. Кондратьевым (1920-е годы) и А.Л. Чижевским (1930--1940-е годы) -- заметим, что исследования последнего из упомянутых носили междисциплинарный характер, увязывая циклы в развитии общественных систем и с циклическим характером солнечной активности. Теория циклов была взята на вооружение западными экономистами (именно Н.Д. Кондратьевым в 1920-х была выдвинута теория длинных экономических волн, согласно которой экономика капиталистических стран каждые 50-55 лет испытывает подъемы и спады).

Однако, аналитика, вернее, специалисты, активно практикующие в этой области, и сами проявляли методологическую активность. Несмотря на разразившийся в науке методологический кризис, специалисты в области аналитики остались верными основным методологическим принципам естественных наук. Критическое переосмысление ошибок, вызванных слепым следованием физикалистским концепциям, привело к тому, что в недрах аналитики начали зарождаться новые -- комплексные методы обработки и анализа информации.

Интеллектуальные усилия лучших ученых того времени не могли не принести результата -- вскоре естественные науки вновь мощно заявили о себе благодаря ученым, работавшим в тех отраслях, которые ранее не привлекали особого внимания -- в медицине и биологии. В России таким ученым был петербургский медик А.А. Богданов, с 1912 по 1928 год разрабатывавший основы новой системной науки -- тектологии Богданов А.А. Всеобщая организационная наука (тектология). Ч. I-III. -- Л.-М.: Книга. -- 1925-1928 гг. , незаслуженно забытой соотечественниками благодаря критике со стороны В.И. Ленина (критика, кстати, была направлена не столько против тектологии, сколько на довольно эклектичную и непоследовательную философскую теорию, которую развивал Богданов). Позже, в 1937 году, когда рассуждения о кризисе физикализма в научных кругах стали считаться банальными, другой ученый -- биолог Л. фон Берталанфи выступил на философском семинаре в Чикагском университете с идеей «Общей теории систем». Оба ученых (Богданов и Берталанфи), исходя из постулата о несводимости частей системы к целому, указывали на нечто сходное, общее для всех сложных систем, привносимое системными связями и приводящее к проявлению специфических свойств системы.

Несмотря на то, что А.А. Богдановым была издана трехтомная монография, посвященная тектологии, его работы не получили широкой известности (даже после перевода на немецкий язык, сделанного в конце двадцатых годов). А вот всего одно, но сделанное вовремя и в политически стабильной обстановке, выступление Л. фон Берталанфи сразу же вызвало резонанс в научных кругах США -- ему-то и досталась слава основателя системных наук. А.А. Богданов изначально позиционировал свою тектологию в двух ипостасях: как общую методологию научной деятельности и как теорию эффективного управления. Похожие взгляды на общую теорию систем были характерны и для Л. фон Берталанфи. Дальнейшее же развитие положений общей теории систем, позволило учитывать при анализе сложных систем и их способность к реализации функции целеполагания.

Предложенная Л. фон Берталанфи общая теория систем, в результате дальнейшего развития породившая целое семейство системных наук (системный анализ, системотехнику и иные), была задумана как инструмент объединения различных исследовательских программ -- в конце 1930-х годов необходимость этого стала остро ощущаться уже и в сфере практической деятельности. Физика же, со свойственной ей в тот период ориентацией на все более углубляющуюся декомпозицию объектов и систем, к этому времени утратила свои интегрирующие свойства (хотя в термодинамике уже формировались подходы, впоследствии востребованные большинством научных отраслей). Оказалось, что междисциплинарные исследования протекают более эффективно, если за основу при изучении систем различной природы принимается иной подход, а именно -- поиск общих закономерностей поведения. Возможность описания таких систем с применением сходного формального аппарата навела на мысль о существовании общих закономерностей, в равной степени проявленных в функционировании систем разной природы.

По существу проблема, поставленная Л. фон Берталанфи, -- это проблема объединения в рамках общей теории систем теоретической биологии, кибернетики, теории информации, теории иерархии и термодинамики См.: Берталанфи Л. фон. Общая теория систем: критический обзор // Исследования по общей теории систем. -- М.: Прогресс, 1969.. До того времени, пока эта проблема не будет решена, общая теория систем будет оставаться теорией аналогической, то есть -- лишенной практической значимости из-за отсутствия параметрического аппарата, который был бы способен связать различные уровни абстракции и сделать реалистичными описания этих связей. Подобная теория должна опираться на единичные инвариантные элементарные структуры и построенные на них более высокие -- иерархические. Только в таком виде общая теория систем способна стать реальным инструментом исследования сложных систем (от техногенных до социальных).

Отсутствием на настоящее время такого комплексного подхода обусловлен рост числа различных направлений, «отпочковавшихся» от общей теории систем и приспособленных к решению некоторого числа специфических проблем в конкретных отраслях деятельности человека. Попыткам приведения общей теории систем в состояние, когда она действительно сможет стать интегрирующей научной дисциплиной, посвящено множество работ различных авторов. Характерной чертой всех этих работ является их ориентированность на привлечение к решению этой проблемы достижений термодинамики, кибернетики, теории самоорганизующихся систем и биологии (этот перечень остается достаточно стабильным -- в остальном же авторы таких теорий не столь единодушны).

Изначально Л. фон Берталанфи определил систему как «совокупность элементов, находящихся в определенных отношениях друг с другом и со средой». Однако это определение позже неоднократно подвергалось корректировке.

Рассмотрим принципы, на которых строится общая теория систем:

1. Принцип системности : возникновение и существование любой системы обусловлено силами, действие которых обеспечивает возникновение и существование связей между ее элементами.

2. Принцип существования: всякая система, чтобы обеспечить свое существование, должна уравновешивать в себе все воздействия на нее со стороны полной совокупности существующих систем.

3. Принцип эволюции: возникновение и существование всех систем обусловлено эволюцией.

4. Принцип разнообразия: разнообразие объектов обусловлено историей их возникновения и развития.

Характерно, что все большее внимание по мере продвижения исследований в области теории систем уделяется проблеме структуры и структурной стабильности. Так, отечественный ученый-биолог и специалист в области общей теории систем А.А. Малиновский Малиновский А.А. Пути теоретической биологии. -- М.: Знание. -- 1986. -- Вып.11. считает роль структуры определяющей для установления типа и характеристик системы в целом -- в качестве аргумента он ссылается, в том числе, и на существование принципиального сходства структуры млекопитающих, обитающих в разных средах и отличающихся по массе.

Соответственно, отечественный ученый М.И. Штеренберг Штеренберг М.И. Проблема Берталанфи и определение жизни // Вопросы философии. -- 1996. -- № 2. предлагает дополнить определение системы, данное Л. фон Берталанфи, указанием на необходимость сохранения системой структурной стабильности. В результате чего может быть сформулировано следующее определение: Система -- есть сохраняющая в процессе эволюции свои структурные свойства совокупность элементов, проявляющая себя как единое целое. Функциональный же аспект не является показательным -- он может быть обеспечен и без структурного сходства. В кибернетике «черный ящик» -- это как раз и есть пример абстрактной системы, реализующую некоторую функцию Эшби У.Р. Введение в кибернетику: Пер. с англ… -- М.: Иностранная литература, 1959..

На более поздних этапах развития общей теории систем были предложены концепции кибернетических систем высших порядков (второго и третьего), включающих в себя в качестве компонента и самого наблюдателя-аналитика.

Как известно, там, где есть цель (даже примитивная), должно быть и управление. Соответственно, эти теории не могли не привлечь внимания специалистов по управлению. Эксперты-аналитики, чрезвычайно чувствительные к новшествам в научной сфере, в числе первых приступили к экспериментальной апробации методов системных исследований. При этом частнонаучные методы стали использоваться для обработки и анализа данных, получаемых теми средствами и на основе тех моделей обработки и интерпретации, которые были адаптированы к той предметной области, в которой осуществлялся первичный анализ, а процессы интеграции данных и синтеза аналитических выводов приобрели специфику, близкую к специфике системного подхода.

Как показала практика, не беспредельно углубляющийся процесс декомпозиции, а именно интегральный подход, ориентированный на выявление наиболее общих закономерностей функционирования сложных систем, позволил решить многие проблемы, возникающие при анализе функционирования сложных систем .

Аналитика начала постепенно создавать собственную методологию, опираясь на достижения естественных наук. Все больший вес в аналитических исследованиях стали приобретать частные и комплексные модели различного назначения. Эта методологическая установка аналитики, унаследованная от естественных наук, чрезвычайно важна по причинам уже упоминавшимся (масштабы последствий натурного эксперимента). Особо широкое распространение в аналитике получили исследования, проводимые на основе многомодельного метода, при использовании которого модели различной семантики, построенные на основе данных различного происхождения, объединялись в сложные иерархические структуры. Создание таких сложных моделей систем, состояние которых определялось действием множества факторов, потребовало развития методологии многомодельных исследований, создания методологического инструментария, позволяющего реализовать функции временной синхронизации моделей, управления их параметрами, оценивания адекватности моделей, учета действия случайных факторов и согласования входных и выходных данных.

Далее в книге будут приведены более детальные описания наиболее распространенных способов моделирования.

Отдельную проблему составили вопросы, связанные с оцениванием эффективности целенаправленного функционирования систем и прогнозированием потенциального эффекта от использования полученных в ходе моделирования результатов . Причем методы априорного установления ожидаемого эффекта от использования информации, полученной в ходе анализа, потребовали разработки целостной теории эффективности целенаправленно функционирующих систем. Наиболее последовательно и системно к ее разработке подошел в 1970--1980-е годы отечественный ученый Г.Б. Петухов, чьи работы в области теории эффективности целенаправленно функционирующих систем являются уникальными Петухов Г.Б. Основы теории эффективности. -- Л.: МО СССР, 1979. (разработанные им методы позволяют априори определить эффективность системы, относительно которой сформулирован некоторый набор гипотез вероятностного или статистического характера).

Заметим, что наиболее значимые методологические принципы аналитики были инициированы открытиями ученых, сталкивавшихся в ходе своей научной деятельности с проблемами анализа сложных систем, не достигших уровня развития, характеризующегося способностью к активному целеполаганию. Так было с общей теорией систем, обобщившей закономерности, выявленные в системах меньшей сложности и в качестве индуктивного шага распространившей эти закономерности на все типы сложных систем. Так случилось и с теорией самоорганизации сложных систем -- в результате индуктивной процедуры была высказана гипотеза о существовании подобных явлений и в сложных системах любого происхождения. Так случилось и с кибернетикой , начавшей с проблем управления техногенными комплексами и распространившей свои подходы на общественные системы. В этом смысле традиция редукционизма в науке не прерывается, несмотря на пережитый наукой методологический кризис, вызванный именно склонностью к редукционизму.

...