вырабатывают соглашения как интерсубъективные знания и умения, систематизируют их для принятия коллегиального решения. Помимо эверегтики В. А. Витиха, концептуальные кибернетики третьего и четвертого порядков разрабатывают и другие ученые, фиксирующие интерсубъектность и интерсубъективность управления, в том числе обучением [18; 19; 26]. Эти исследователи отмечают важность мультиакторных и мультиагентных технологий управления и обучения систем с искусственным и «естественным» интеллектом.
Сущность мультиакторных технологий можно описать на языке традиционной кибернетики по аналогии с мультиагентными технологиями. Терминология мультиагентных систем используется в технологиях программирования, поддерживающих процессы управления [21; 30]. Агентами называются программы, которые выполняют те или иные действия в условиях неопределенности, согласовывая свои действия с другими агентами- программами. Терминология и сущность мультиагентных систем (да и технологии) в целом весьма близки терминологии интерсубъективного управления, поэтому мультиагентные технологии могут также использоваться в качестве информационной поддержки принятия решений при интерсубъективном управлении. Интерсубъективные технологии управления также можно рассматривать как программу действий или совокупность способов коммуникативных действий по достижению консенсуса. Люди и группы людей также могут быть рассмотрены как программы, однако, в отличие от программ, внедрение и работа интерсубъективных и иных мультиакторных технологий связано со многими трудностями, прежде всего идеологического порядка. Мультиакторные, интерсубъективные, так же, как и мультиагентные технологии характеризуются рядом черт: для них типична автономность управляющих (агенты, хотя бы частично, независимы), субъективная или объективная ограниченность представлений каждого из агентов (ни у одного из агентов нет полного представления о системе и/или система слишком сложна, чтобы знание о ней могло быть прямо применено агентом); децентрализация (отсутствие агентов, управляющих всей системой). В мультиагентных системах управления также часто проявляется феномены самоорганизации, усложнение поведения даже в том случае, когда стратегия поведения каждого агента отличаете простотой. Это лежит в основе так называемого «роевого интеллекта» (swarm intelligence) как технологии оптимизации управления [10]. В мультиакторных системах управления возникает иной эффект: его описывает модель диалога: в процессе свободного, неконтролируемого извне полилога, направленного на решение конкретной задачи, люди приходят к решениям, знаниям и умениям, более полным и глубоким, чем в случае направляемого извне или монологического принятия решений [9]. При этом в монологической, централизованной сети информация «стекается» к центру, где свершается «таинство» решения, при котором решение принимает субъект, чьи способности, знания и умения
