петентность лиц, принимающих решения (ЛПР), высокий уровень конкуренции, неравномерность развития по регионам, отраслям, высокий темп обновления и расширения ассортимента продукции, динамика объемов производства, природные катаклизмы и т. д. Все их можно разбить на две группы: зависящие от воли и сознания человека и не зависящие от них.
Факторы первой группа интересны тем, что, с одной стороны, их появление «провоцируется» некоторым одним множеством людей, а с другой – их последствия изучаются, оцениваются и устраняются другим множеством людей. В принципе эти множества могут и пересекаться. То есть получается так, что человек сам себе создает эти трудности.
Таково действительное положение вещей, и здесь нет никаких шансов его изменить. Но тогда логично поставить задачу о снижении негативного влияния факторов неопределенности. Это требование наиболее остро стоит для задач прогноза, где проявление неопределенности в принципе неустранимо. Ведь будущее объективно непредсказуемо. И чем на больший период мы пытаемся построить прогноз, тем меньше уверенности в его достоверности.
Вследствие изложенных соображений экономика нуждается в постоянном создании новых, а также развитии и совершенствовании уже созданных методов оценки и прогнозирования. В силу перманентной неустранимости факторов неопределенности мы обречены заниматься этим всегда.
Следует заметить, что неопределенность воспринимается как некоторая неотвратимая неизбежность, у которой, как и у медали, имеются две стороны. С одной стороны, неопределенность чрезвычайно тормозит процессы управления, мешает процессу достижения целей управления, а с другой – как это ни странно, помогает ему в том смысле, что нивелирует и негативные влияния дестабилизирующих факторов.
К настоящему времени накопился весьма значительный арсенал математических методов и моделей, которые позволяли бы решать задачи управления в условиях неопределенности.
Эти задачи можно разделить на две большие группы. Первая, самая наиболее предметно разработанная, подробно исследованная и представленная в учебниках, статьях и монографиях и поэтому наиболее воспринимаемая и наиболее признанная, отличается тем, что в ней проблема уменьшения неопределенности ставится и решается напрямую. То есть сначала решается задача оценки значимости и степени влияния факторов, а затем – задача выбора средств уменьшения этого влияния. Это вполне логично, естественно, и правильность такой постановки не вызывает сомнений. Назовем ее классической.
Вторая группа, менее известная, связана не с уменьшением неопределенности, а с формированием таких методов управления, которые были бы применимы к любым факторам неопределенности, пусть даже и очень существенным и непредсказуемым, но при этом они должны одинаково успешно реагировать на любые факторы неопределенности.
Методы второй группы работают в настолько непредсказуемых и сложных условиях, что для их реализации целесообразно подключить дополнительные возможности, которые появляются в результате имитации мыслительных процессов, которые происходят в мозге человека. Ведь природа не зря, наверное, создала такой мощный инструмент, как мозг.
Здесь следует заметить, что обе группы не являются взаимоисключающими, вследствие чего вполне резонно поставить вопрос об их совместном комбинированном использовании. Выигрыш от такого совмещения очевиден.
В связи с этим последние десятилетия развивались такие направления, как искусственный интеллект. Это обширнейшая тема, разделы которой представлены разными фрагментами: искусственный разум, теория сетей, нечеткие множества, робототехника, теория познания и многие-многие другие, и среди них – когнитивные методы и когнитивные технологии. То есть, по существу, когнитивные методы и технологии (КМТ) есть часть, хотя и необъятная, более общей и еще более необъятной науки под названием «искусственный интеллект» (ИИ). Это деление достаточно условно, некоторые ученые считают, что наоборот, ИИ есть часть КМТ. Но тем не менее мы не станем на этом анализе делать большой упор. Это, скорее всего, дело индивидуального подхода каждого исследователя и зависит в свою очередь от постановки задачи управления, которую он решает.
Данное учебное пособие посвящено теме, связанной именно со вторым подходом к решению задачи управления в условиях неопределенности. Этот подход можно представить как формирование концепции управления в любых принципиально непредсказуемых условиях неопределенности, независимо от природы их происхождения, на основе тех закономерностей и принципов, которые заложены в человеческом мозге.
Использовать науку о мозге в интересах решения практических задач всегда было заветной целью многих исследователей. Гипноз, психоанализ Фрейда, попытки обнаружения телепатии и множество различных, в том числе и экзотических, концепций и гипотез – все это имело не только узконаучный теоретический интерес, но за ними выдвигались заманчивые предложения по широчайшему практическому использованию. Основными сферами приложения науки о мозге
