21. Экономика знаний и интеллектуальное управление

конкурентоспособность страны опирается не только на наличие материальных, энергетических и финансовых ресурсов, но и на интенсивное использование интеллектуальных ресурсов. Именно, наукоемкий продукт, не подчиняясь закону сохранения материи и энергии, не имеет физических ограничений и, возрастая сам, наращивает полезные эффекты содержащих его других видов ресурсов, продукции и услуг, в т.ч. в планировании, руководстве и управлении.

Наукоемкость продукции коррелирует с «интеллектоемкостью» производства. Известна формула экономики (В.А.Трапезников, ИПУ РАН): рост экономики пропорционален корню квадратному из произведения фондоемкости и интеллектоемкости производства. Корпорации США около 40 % прибыли получают от выпуска продукции, возникшей на рынке в последние 5 лет.

Управление научно-техническим прогрессом (НТП) в развитых странах –составная часть государственной экономической политики.

«Экономика знаний» в 21 веке предполагает технологическое перевооружение промышленности (тотальное моделирование и оптимизацию материалов и конструкций). Сегодня стало реальностью моделирование на супер-ЭВМ даже авиадвигателей. В России необходимо повысить роль государства и новых технологий в формировании «экономики знаний» и в т.ч.человеческого капитала.

Общая теория управления есть совокупность методов, позволяющих выработать и обосновать решение, которое принимается для достижения заранее поставленной цели, в условиях как-либо определенной ситуации. Ее главное «занятие» – это целенаправленное изменение изучаемых процессов в желаемом направлении. Математическая теория управления позволяет указать, как воздействие, приложенное к математической модели системы «здесьи сейчас» повлияет на состояние системы «там и потом», т.е. в точных терминах позволяет «управлять модельным будущим из настоящего». Рекомендации теории достаточно верны, если модель достаточно адекватна. Математическая теория автоматического управления – наука о методах определения таких законов управления математическими моделями объектов реальности, которые допускают свою реализацию с помощью технических средств.

В теории управления различают разные задачи:

Задача регулирования обычно понимается как поддержание постоянства управляемой величины при заданном входном сигнале.

Задача стабилизации понимается шире: как задача формирования регулирующего воздействия, которое на основе доступной информации обеспечивает устойчивое осуществление заданного процесса (движения), т.е. требуемое изменение состояния во времени. При этом термин «управление» является более общим понятием, применяемым и для других разнообразных задач управления, но часто под задачей управления понимают задачу отыскания таких воздействий, которые переводят объект управления из одного заданного состояния в другое (разрешимость этой задачи называют управляемостью). Дуальной к ней является задача наблюдения, т.е. задача определения текущих координат объекта по доступным наблюдению величинам. При наличии критерия качества говорят о задаче оптимального управления.

Человеко-машинные технологии поддержки управленческих решений и теория принятия решений в условиях многокритериальности, неопределенности и риска – разделы теории автоматизированного управления.

Важной задачей сравнительно нового раздела теории управления - интеллектного управления - является также планирование действий, когда достижение цели управления (заданной человеком) обеспечивается методами искусственного интеллекта. Нарождающийся новый раздел интеллектуального управления ориентирован и на автоматизацию самого целеполагания.

Интеллектное и интеллектуальное управление - фундамент нарождающейся экономики знаний.

Первым в теории управления начал развиваться раздел, относящийся к задачам регулирования. В них принятие решения по выработке управления осуществляется непрерывно, т.е. в каждый момент времени. Эти задачи частодопускают адекватное описание дифференциальными уравнениями x(t ) = f (t, x,u), где x – состояние объекта управления; u – значение управления; t – время, x – скорость изменения состояния x процесса x(t).

Три главные причины быстрого развития этого раздела:

- многие объекты управления, встречающиеся в технике, были обеспечены своими математическими моделями классиками науки управления;

- теория дифференциальных уравнений и особенно теория А.М. Ляпунова об устойчивости движения представили хорошо развитый математический аппарат исследования;

- умение инженеров реализовать управления и использование принципа обратной связи и других придали этой теории практический смысл и значимость.

В список современных требований к системам управления входят:

- гарантированная надежность и качественное функционирование в условиях как координатно-параметрических, так и структурных возмущений; живучесть, реконфигурируемость;

- автономность, интеллектуальность, многофункциональность управления;

- эффективное коммуникационно-сетевое управление и взаимопроникновение управления, вычислений и связи; распределенность, децентрализованность, координация управления;

- удешевление и ускорение создания систем управления;

- использование новых принципов построения датчиков и исполнительных органов микро- и наноразмеров, эффективных для новых условий применения (медицина, биология, кристаллография, оптические коммуникации, …).

Решение проблем управления на уровне современных требований (минимум необходимой априорной информации (автономность); надежность, живучесть, реконфигурируемость или функциональная адаптивность; расширение круга решаемых задач (функциональности) и условий функционирования и др.) предполагает использование гетерогенных описаний, включая логико-динамические модели, и применение методов искусственного интеллекта. В сложных системах необходимо возникает многоуровневость управления.

Логико-управляемые (Logic controlled dynamic systems) системы – ядро логико-динамических моделей, в котором логические методы используются наиболее полно и концентрированно. А.А. Фельдбаум (ИПУ), по-видимому, первым (еще в 1961 г.) предложил использовать автоматическое доказательство теорем (дословно, а не логический вывод) в контуре управления.

Сегодня процессы управления – актуальная область исследований с приложениями к системам технической, технологической, организационной, социально-экономической, биомедицинской и другой, в т.ч. междисциплинарной, природы. Разработанные к настоящему времени математические модели и методы широко применимы в приоритетных технологиях проектирования, исследования и управления динамическими системами, а прогресс в развитии микропроцессорной техники позволяет ставить и решать принципиально новые задачи в режиме реального времени, например: анализ в контуре управления трехмерных сцен, логический вывод, многокритериальная оптимизация, высокоточное управление движением, групповое и интеллектуальное управление, сетевое управление, управление функционированием и развитием инфраструктурных систем в энергетике и на транспорте.

Интеллектуализация компьютерных систем автоматизации исследований, проектирования, управления и обучения – главная тенденция современной жизни. Сегодня говорят об умных домах (Smart House), умных городах (Smart City) и даже умном обществе (Smart Society). К компьютерным системам обычно предъявляются не только требования высокой функциональности, надежности и быстродействия, но и требования удобства использования, в частности, способность подстраиваться в той или иной мере под конкретного пользователя (проблема персонализации). Интеллектуальные обучающие системы - пример систем, нуждающихся в такой персонализации.