Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:Социогуманитарные технологии управления. Словарь основных терминов
.pdf
111
В сетевой среде развиваются технологии поддержки коллективного
интеллекта, сетевой экспертизы, краудсорсинга и пр. Все больше
исследуют и создают систем управления автономными группами
роботов.
Роботизация облегчит труд миллионов людей и сделает его более
безопасным. А новые технологии обработки текстов, вообще, избавят
человечество от рутинной канцелярской работы. Однако, необходимо
помнить, что глобальная информатизация общества влечет за собой не
только новые социальные блага и возможности, но также новые вызовы
и риски, угрозы и опасности, признаки которых все более отчетливо
проявляют себя в последние годы.
Литература:
1. Колин К.К. Технологическое общество: глобальные тенденции, вызовы и угрозы
// Стратегические приоритеты, 2017, № 1. С. 4-15
2. Рифкин Дж. Третья промышленная революция. Как горизонтальные
взаимодействия меняют экономику, энергетику и мир в целом. М.: Альпина
нон-фикшн, 2015. 410 с.
3. Шваб К. Четвертая промышленная революция. М.: Изд-во «Э», 2017. 208 с.
4. Колин К.К. Мир на пороге глобальных перемен //Стратегические приоритеты,
2018, №4. С.4-17.
5. Губанов Д.А., Коргин Н.А., Новиков Д.А., Райков А.Н. Сетевая экспертиза. 2-е
изд. / Под ред. чл.-к. РАН Д.А. Новикова, проф. А.Н. Райкова. – М.: Эгвес, 2011.
– 166 с.
6. Райков А.Н. Ловушки для искусственного интеллекта // Экономические
стратегии. – 2016. № 6.- С. 172-179.
К.К. Колин
СЕТЕВЫЕ МЕДИА (социальные медиа) – интернет ресурсы,
позволяющие обмениваться информацией любого формата (текст,
фото, аудио, видео), направленные на привлечение аудитории к
общей платформе с определённым контентом.
Для сетевого медиа также, как и для блога, характерно наличие
общей тематики, как минимум – наличие общего стиля или формата
публикаций. Сетевые медиа являются платформами, на которых люди
могут обмениваться информацией.
Сетевые медиа возникли из сетей общения (социальных сетей),
таких, как чаты или форумы. Однако со временем сетевые медиа
получили высокую маркетинговую оценку и в результате пришли и
новые формы их существования.
Ключевая особенность социальных медиа состоит в том, что
пользователь внутри этого пространства является как аудиторией, так и
источником информации. Коммуникация с аудиторией значительно
112
упрощается, обратная связь получается автором моментально и просто
для её отправителя.
Сетевые медиа пользуются популярностью у аудитории в том
числе и потому, что оставляют ей ощущение свободы выбора
информации, и контроля человека над получаемой информацией. Он не
только может выбирать её и создавать своё информационное
пространство, но и влиять на выбор других людей своей оценкой и
обратной связью.
Литература:
Morris, M. and Ogan, C. (1996) ‘The Internet as mass medium’, Journal of Computer-
Mediated Communication, Vol. 1, No. 4, https://doi.org/10.1111/j.1083-
6101.1996.tb00174.x
А. Б. Славин
СИЛЬНЫЙ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ (artificial strong
intelligence, artificial general intelligence, ASI, AGI) – системное
явление, относящееся к области технологического усиления
мощности человеческого сознания (разума) в широком
междисциплинарном диапазоне. Этому явлению свойственны
особенности постнеклассической научной рациональности,
требующей субъект-метасубъектной репрезентации в
полисубъектной рефлексивно-активной среде.
Сильный ИИ имеет преимущественно дело с неформализуемыми,
нелогическими, некаузальными компонентами сознания человека,
коллектива. Мысли, эмоции, инсайты, озарения, медитативные
состояния сознания, коллективное и индивидуальное бессознательное –
его основной предмет.
Это явление можно рассматривать как некую дополнительность, а
скорее даже противоположность, к традиционному ИИ. Оно
реализуется в феноменологическом пространстве, в котором косвенным
образом эмулируется человеческое сознание, и, возможно, вселенский,
разум. Сильный ИИ проявляет себя только при участии человека
(субъекта, включая коллективного), усилению сознания которого он
служит. Попытка описать его с помощью формализованных логических
конструкций или исключение из этого системного явления человека
приводит к исчезновению этого явления, коллапсу.
Слабый и сильный ИИ – это разные явления: как самолет и его
полет, как легкие человека и его дыхание. Они отличаются как живое и
неживое, материя и антиматерия. Их континуальные мощности могут
различаться на десятки порядков, если такое сравнение допустимо на
теоретико-множественном уровне, поскольку они могут
интерпретироваться в пространствах различного вида и даже природы.
113
И, вместе с тем, для целостного представления слабый и сильный ИИ
стоит объединять и рассматривать, тем самым, некий гибридный ИИ.
При попытке формализации сильного ИИ он сразу становится
слабым. И между ними нет плавного или эволюционного перехода,
хотя мостик между ними ученые неизменно пытаются строить. Но этот
мостик – здесь подходит образ из феноменологии Э. Гуссерля –
строится над пропастью смысла, он имеет опору только на одном краю
пропасти (край слабого ИИ), вторым концом он уходит в иное, пока
неизведанное, пространство сильного ИИ.
Специалисты занимаются моделированием, визуальным
представлением вещей. Скажем, сделали фотографию дерева. Но за
фотографией не вскрыта реакция листьев на свет, процесс поглощения
углекислого газа и выделение кислорода, питание этим кислородом
животных и людей. Можно это описать с помощью формул химии, и
здесь опять человек попадает в ловушку логики. При дальнейшем
уменьшении размеров наблюдаемых явлений начинают проступать
квантовые эффекты, да и само явление начинает зависеть от
наблюдателя. Дальнейшее углубление в вещество, в атом становится
для обычной логики недоступным.
По-видимому, для существенного продвижения вперед и
построения Сильного ИИ, нужно от прямых логических интерпретации
практически полностью оторваться. Здесь как аналитика и романтика.
Первая старается через логику мышления найти решение, а романтика
ловит решение из «воздуха», ищет вдохновения и озарения. Как
отмечал Эйнштейн, к универсальным элементарным законам
«невозможно прийти логическим путем, достичь их может лишь
интуиция, опирающаяся на приязненное понимание опыта». Вместе с
тем одно без другого существовать не может. Любой инсайт приходит
после логических размышлений, накопления информации, зачастую –
без видимого продвижения вперед в течение долгого времени.
При увеличении размеров исследуемых и наблюдаемых объектов
поднимаются вопросы космологии, а значит и теории относительности,
специальной и общей. Здесь не всегда помогает логика, поскольку она
не так уж и успешно ладит с парадоксами.
Например, чтобы повысить определенность чего-то большого, надо
понизить определенность некоего смежного малого. В данном примере,
может помочь физика, где большое и малое далеко не всегда
согласуются друг с другом. Каждый малый элемент природы (атом,
кварк, струна и пр.) связан (сцеплен, запутан) с другим элементом,
который может находиться очень далеко, например, в другой галактике.
Это эффект нелокальности, в котором изменение состояния одного из
114
элементов сцепленной пары приводит к изменению состояния другого.
Изменения происходят скачкообразно, элементы с изменением места
расположения меняют свое состояние, становятся другими и пр.
Квантовая частица может быть одновременно в двух местах или даже в
разные моменты времени. Этим же закономерностям подчиняются
субатомарные составные компоненты организма человека, его мозга,
нервной системы и ее миндалевидного тела, лимбической системы,
которая оказывает воздействие на мозг.
В контексте развития понятия сильного ИИ стоит особо отметить
когнитивную (познавательную) модель ума, истоки формализованного
построения которой получили свое научное очертание, например, в
работах К. Левина – математика, занявшегося психологией. Он начал
строить когнитивные пространства, тем самым придавая психологии
более формализованные очертания.
Область эмоций, которые можно наблюдать и чувствовать, и
область медитаций, которые наблюдать и чувствовать не у всех
получается – выходят за пределы описательных возможностей логики,
языка и мышления, а главное, каузальных аналитических рассуждений,
пытающихся любому событию найти причину. Даже кинестетические
способности человека обладают собственными познавательными и
выразительными возможностями, что не всегда доступно для
формализованной интерпретации.
Попытка целостно представить эмоции с помощью слабого ИИ (то
есть с помощью нейросетевых, логических или онтологических
репрезентаций) обречена на судьбу детектирования эффектов,
связанных с состоянием квантовой частицы – при измерении эффект
пропадает. Так и эмоция, стоит попробовать ее описать словами,
символам – и она пропадает, остается только ее поверхностное
описание. Пропадает и творческий потенциал эмоционального
феномена, который уникально свойственен только человеку.
Одна из распространенных идей создания сильного ИИI лежит в
нейроморфной парадигме. Предлагается использовать метод «обратной
инженерии» – прежде, чем понять, что такое сильный ИИ, буквально
скопировать нейронную структуру мозга, с надеждой, что копия
воспроизведет его функции. Можно заметить, что такой подход
продолжает эволюционную цепочку развития методологий ИИ –
символизм, коннекционизм, бихевиоризм и статистикализм –
созданием на той же, логико-формализованной основе, новой версии
слабого ИИ: интуиционализм.
Проблемные области, в которых сильный ИИI будет иметь
уникальные – по сравнению со слабым ИИ – возможности, по всей
видимости, можно охарактеризовать следующими особенностями:
115
− потребительские характеристики проблемных областей,
например, рынка, изменяются непредсказуемым,
флюктуирующим образом;
− ретроспективные знания, например, в виде больших данных,
недостаточны для обучения моделей ИИ;
− при моделировании проблем необходим учет не столько логики
модели, сколько ее понятийных, когнитивных
(неформализуемых прямым образом) семантик;
− допускается изменение состояния компонентов модели и
модели в целом скачкообразным и непредсказуемым образом;
− поведение каждого фактора модели может быть
синхронизировано с состоянием некоего субъекта или объекта,
местоположение и функция которого неизвестны;
− пространство измерений параметров модели бесконечномерное,
концептуально-понятийное, некаузальное (беспричинное),
феноменологическое;
− закон распределения вероятности случайных величин в модели
неизвестен;
− целеполагание осуществляется в условиях неопределенности
или невозможности формулирования точной цели;
− и, главное и самое сложное: модель может полностью заменить
управляемый объект, стать его двойником, до уровня
субатомного состояния.
Сильный ИИ не имеет четкого определения, и, по всей видимости,
оно в обозримой перспективе и не появится, создавая тем самым среду
для новых открытий не бесконечном пути изучения сознания и разума.
Литература.
1. Perkins D. The Eureka Effect. The art and Logic of Breakthrough Thinking, NY,
London, W.W. Norton & Company. 2000. − 293 p.
2. Пирсиг Р. Дзэн и искусство ухода за мотоциклом / пер. с англ. М.Горшкова. –
СПб.: «Симпозиум», 2002. − 511 с.
3. Cooper R.K., Sawaf A. Executive EQ. Emotional Intelligence in Business. London,
NY: Texere. 2000. − 358 p.
4. Gigerenzer G. Gut Feelings. The Intelligence of the Unconscious. London.: Viking.
2007, 280 p.
5. Goleman D. Emotional Intelligence. Why it can matter more than IQ. Library of
Unviolent Revolution. UnviolentPeacemaker at ThePirateBay. Bloomsbury
Publishing Plc, 36 Soho Square, London W1D 3QY, 2009.
6. Райков А.Н. Когнитивное программирование // Экономические стратегии. –
2014. Т.16. № 4. С. 108 - 113
7. Marchant Jo. The awesome emotion that gives us superpowers. This book will blow
your mind. Journeys to the extremes of science. UK, London, CPI Group; US,
Boston, An Hachette UK company. New Scientist. 2018. 295-301.
116
8. Atmanspacher H. Quantum approaches to brain and mind. An overview with
representative examples. The Blackwell Companion to Consciousness. Ed. Susan
Schneider and Max Velmans, John Wiley & Sons Ltd., 2017. 298-313 doi:
10.1002/9781119132363.ch21
9. Dalela A. Quantum Meaning: A Semantic Interpretation of Quantum Theory.
Bangalore, Indea: Shabda Press, Kindle Edition, 2012. 196 p.
10. Ulyanov S.V. Quantum fast algorithm computational intelligence PT I: SW / HW
Smart Toolkit. Artificial Intelligence Advances, vol. 1, no 1, 2019. Pp. 18-43.
11. Huang T.-J. Imitating the Brain with Neurocomputer A “New” Way Towards
Artificial General Intelligence. International Journal of Automation and Computing.
School of Electronic Engineering and Computer Science, Peking University, Beijing
100871, China. 14(5), October 2017, 520-531. DOI: 10.1007/s11633-017-1082-y.
12. Райков А.Н. Ловушки для искусственного интеллекта // Экономические
стратегии. 2016. № 6. С. 172-179.
А.Н. Райков
СИНЕРГЕТИКА – теория самоорганизации – междисциплинарный
подход, активно развивающийся с 1970-х годов.
Термин, происходящий от греческих слов «совместное» и
«действие», был введен немецким физиком-теоретиком Германом
Хакеном. Он определял этот подход, с одной стороны, как
направленный на выяснение того, как у сложной системы возникают
новые характеристики, качества, свойства, которыми не обладают ее
части (иными словами, теория возникновения новых качеств у целого в
результате взаимодействия частей).
С другой стороны, это подход, развитие которого требует
совместных усилий представителей естественных наук, гуманитариев,
математиков.
В ходе становления синергетики активно исследовались три
парадигмы. В настоящее время начала создаваться четвертая.
Парадигма диссипативных структур сосредоточила внимание на
возникновении упорядоченности в открытых, нелинейных, далеких от
равновесия диссипативных средах. В качестве примеров можно
привести самоорганизацию, возникающую в ходе химических реакций
(их изучала брюссельская научная школа, возглавлявшаяся И.Р.
Пригожиным - Нобелевская премия по химии 1977 года);
неустойчивости, взрывным образом растущие в плазме (исследования
по теории режимов с обострением научной школы С.П. Курдюмова);
различные типы структур, играющие важную роль в СВЧ-электронике
(Саратовская научная школа Д.И. Трубецкова).
Парадигма динамического хаоса, связанная с открытием странных
аттракторов, горизонта прогноза, эффекта бабочки, с осознанием
принципиальных ограничений в области прогноза. Пионерские работы
в этом направлении были выполнены Э. Лоренцем, Д. Рюэлем, Ф.
117
Такенсом в 1970-х годах. Основные приложения здесь связаны с
анализом временных рядов, прогнозом, медициной, защитой
информации.
Парадигма сложности имеет дело с системами, способными к
самовоспроизведению, к рефлексии, к различного рода вычислениям.
Эта парадигма развивает традицию, заложенную Джоном фон
Нейманом при создании теории самовоспроизводящихся автоматов.
При разработке этой парадигмы идеи, модели и концепции
синергетики начали активно использоваться в гуманитарных науках, в
теории управления, в математической географии, в теории
биологической эволюции, в экономике, теоретической истории,
математической психологии, в нейронауке.
В настоящее время создается сетевая парадигма синергетики,
рассматривающая механизмы, сценарии и результаты самоорганизации
в сетевых структурах различной природы.
Теория самоорганизации активно развивается. В книжной серии
Lecture Notes in Synergetics вышло около 100 томов, около 100 работ
вышло и в серии «Синергетика: от прошлого к будущему»,
выпускаемой с 2002 года российским издательством URSS.
Литература:
1. Хакен Г. Синергетика. – М.: Мир, 1980. – 406 с.
2. Трубецков Д.И. Введение в синергетику. Колебания и волны. Изд 2-е. – М.:
Едиториал УРСС. 2003. – 224 с. (Синергетика: от прошлого к будущему).
3. Ахромеева Т.С., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Самарский А.А. Структуры и
хаос в нелинейных средах. М.: Физматлит, 2007. 488 с.
4. Новое в синергетике. Взгляд в третье тысячелетие / Под ред. Г.Г. Малинецкого,
С.П. Курдюмова. М.: Наука, 2002. 478 с.
Г.Г. Малинецкий
СИТУАЦИОННАЯ ОСВЕДОМЛЕННОСТЬ (Situational Awareness) −
знание и понимание проблемной ситуации во внешнем окружении,
многомерная визуализация, адресное информирование, восприятие
отдельных элементов обстановки в пространстве и времени с
осознанием их смысла и значения в текущий момент и в
ближайшем будущем с целью выработки и принятия групповых
решений. Точка зрения и навыки, стимулирующие способность
быстро определять контекст и значимость выявленных событий.
Важнейшими требованиями в реализации Situational Awareness
являются:
− обеспечение полноты и целостности восприятия информации;
− представление динамически меняющейся во времени
информации в реальном масштабе времени;
− представление информации в максимально документальном
118
виде, максимально лишённом опосредованности и условностей;
− обеспечение свободной и мгновенной циркуляции информации
без потери её детальности и без отрыва от общегеографического
и, шире, ситуационного контекста;
− представление локализованной в пространстве информации под
произвольными ракурсами;
− обеспечение возможности массового создания локализованных
в пространстве и во времени данных.
Литература:
1. Endsley, M.R., Bolt’e, B. and Jones, D.G., 2003. Designing for Situation Awareness:
An Approach to User-Centered Design. BocaRaton: Taylor&Francis;
2. Ермаков А.Н., Клименко А.С. Клименко С.В., Райков А.Н. Территориальное
планирование на основе геокогнитивного моделирования // Информатизация и
связь. №3. 2013. № 5. – С. – 21 – 24;
3. Mica R. Endsley, Daniel J. Garland, Situation awareness: analysis and measurement,
Lawrence Erlbaum Associates, 2000, ISBN 0805821341.
А.Н. Райков
СИСТЕМА РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИТУАЦИОННЫХ ЦЕНТРОВ
(СРСЦ) – наукоемкая и технически сложная система,
интегрирующая ситуационные центры (СЦ) органов
государственной власти. Это новый этап развития СЦ, который
обусловлен необходимостью взаимодействия руководителей,
экспертов с большим количеством информации, факторов при
принятии управленческих решений с учетом процессов
самоорганизации власти, бизнеса и граждан.
СРСЦ создается в России и интегрирует существующие и
создаваемые СЦ, включая программно-аппаратную, информационноаналитическую, телекоммуникационную и организационную
составляющие, с учетом обеспечения требуемого уровня
информационной безопасности.
Для обеспечения информационного взаимодействия в СРСЦ
предусмотрен централизованный подход к моделированию,
организации коллективных процессов принятия решений, ведению
классификаторов, справочников, реестров и словарей.
СРСЦ обладает свойством эмерджентности, т.е. в ней
наличествуют такие качества в целом, которых нет у каждого СЦ в
отдельности. Это определяется единым распределенным
информационным фондом и типовым набором инструментальномоделирующих средств.
Основное назначение СРСЦ – обеспечить информационноаналитическую поддержку стратегического планирования, управления
национальными проектами и государственными программами, включая
119
мониторинг реализации документов стратегического и текущего
планирования, что позволяет повысить эффективность
государственного управления в мирное и военное время. Это
достигается за счет использования продвинутых информационных и
технологических возможностей СЦ, обеспечивающих многофакторный
анализ, прогнозирование и поддержку принятия управленческих
решений.
Для организации функционирования СРСЦ, планирования и
контроля выполнения единого регламента взаимодействия создается
центр управления и координации.
Литература.
1. Ильин Н.И., Демидов Н.Н., Новикова Е.В. Ситуационные центры. Опыт,
состояние, тенденции развития. М.: Медиа Пресс, 2011. 336 с.
2. Социогуманитарные аспекты ситуационных центров развития. Под ред. В.Е.
Лепского, А.Н. Райкова. М.: Когито-Центр, 2017. 416 с.
Н.И. Ильин
СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗНАНИЯМИ (СУЗ, или KMS –
Knowledge Management Systems) – информационные технологии
создания, обмена, хранения и внедрения знаний. Несмотря на
отдельное и часто используемое название, общего подхода к
архитектуре СУЗ не существует. В 2011 г. один из лидеров
использования Интранет в организациях австралиец Джеймс
Робертсон опубликовал статью под названием «Систем управления
знаниями не существует», где показал зонтичный характер СУЗ.
Вместе с тем в различных источниках можно найти несколько
десятков методов управления знаниями. При этом знания
определяются самым различным способом, например, при
зарождении СУЗ знания определялись через сумму (А.
Фейгенбаум) «Знание=Факты+Эвристики+Доверия».
В настоящее время чаще всего в рамках СУЗ реализуются системы
коллаборации для творческой работы (типа инструмента Сообщества
практиков CoP). В качестве платформы для такой коллаборации
используются либо продукты-конструкторы типа wiki или SharePoint
компании Microsoft, либо продукты для совместной работы с
документами типа Confluence компании Atlassian или GoogleDocs.
Функциональность СУЗ во многом пересекается с
функциональностью систем управления идеями (Idea Management) – в
части коллаборации, и систем управления талантами (Talent
Management) – в части управления компетенциями и обучением.
Технологии коллективного интеллекта также являются частью
СУЗ. Так, японские исследователи Коджи Зетцу и Ясуши Кийоки
120
сформулировали концепцию развития систем управления знаниями на
основе применения технологий коллективного интеллекта в Интернете.
Литература:
1. Alavi M., Leidner D.E. Review: knowledge management and knowledge management
systems: conceptual foundations and research issues // MIS Quarterly, Vol. 25, No. 1,
March 2001. − pp. 107-136.
2. Робертсон Дж. There are no "KM systems", 2011,
https://www.steptwo.com.au/papers/cmb_kmsystems.
3. Zetssu K., Kiyoki Y. Towards Knowledge Management Based on Harnessing
Collective Intelligence on the Web // EKAW 2006. Berlin. 2006. Vol. LNAI 4248. −
pp. 350-357.
4. The executive fast track [Электронный ресурс]: URL:
https://www.12manage.com/methods_collison_knowledge_management.html (дата
обращения 07.12.2019).
Б.Б. Славин
СИТУАЦИОННЫЙ ЦЕНТР (общее определение) −
институциональная, высокотехнологичная, сложная
организационно-техническая и интеллектуально-информационная
система, которая позволяет наиболее полно, оперативно и наглядно
представлять информацию о состоянии и прогнозе развития
ситуации для своевременного принятия решения по исследуемой
проблеме.
Это институциональная среда и комплекс информационных и
аппаратно-программных средств, предназначенный для быстрой оценки
проблемной ситуации на основе специальных методов обработки
больших объемов знаний и информации, мозговых штурмов и
стратегических совещаний, а также оперативного построения и
«проигрывания» сценариев развития ситуации, оценки их различных
вариантов.
Ситуационный центр ускоряет процесс достижения командного
согласия относительно целей и путей действий, для чего применяются
соответствующие сетевые экспертные технологии и коллективное
моделирование: сетевой мозговой штурм, сетевое стратегическое
совещание и пр.
Основное отличие ситуационного центра от традиционных систем
автоматизации управления состоит в том, что в процессе проведения
совещаний в режиме реального времени можно в процессе проведения
совещания просчитывать и всесторонне анализировать последствия
управленческих решений.
В настоящее время в России созданы: Ситуационный центр
Президента Российской Федерации, ситуационные центры
Правительства Российской Федерации, Совета Безопасности
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]