Алгоритмы развития - Моисеев Н.Н.
Скачать (прямая ссылка):
Беспомощность аксиоматических методов особенно
ярко проявилась в дисциплинах, которые пытаются использовать математические методы для анализа общественных явлений (в теории игр, например). Огромная сложность реальных задач ставит перед математиками совершенно норые проблемы, анализ которых не поддается традиционным методам. Эти и многие другие факты, которые становятся все более и более важными не только в теоретических исследованиях, демонстрируют ограниченность того арсенала средств, которым располагает классическая математика. Она оказалась просто неподготовленной для их анализа: у нас, математиков, для исследования этих новых задач не оказалось вовремя подходящего инструмента.
Примечание. Я думаю, что выход из этой кризисной ситуации будет иайден на пути синтеза эвристического мышления и той новой математики, в которой не будет места для выражений типа limf(x)= 0, на пути более
*-*-0
глубокого понимания процессов мышления и познания. Но обсуждение этих вопросов выходит далеко за рамки этой книги.
Среди различных кризисных явлений, непрерывно возникающих в процессе развития общества, особое место сегодня занимает так называемый информационный кризис. Далее речь пойдет о нем и путях его преодоления.
4. Об информационном кризисе и компьютерах
Недостаток информации означает, что процедурам принятия решений свойствен высокий уровень неопределенности. Следовательно, при формировании решения большим оказывается влияние субъективных факторов, которое может проявиться даже в ущерб объективным потребностям человеческого общества илн коллектива. Однако и избыточность информации также порождает значительные трудности. Так, в наиболее простых случаях избыточная
информация оказывается просто бесполезной. Все эти обстоятельства легко прослеживаются на примере развития системы научных исследований.
Наши знания, как и наша деятельность, непрерывно усложняются. Их объем и то количество связей, которые приходится учитывать в практической деятельности, растут со временем быстрее, чем по экспоненте. Отсюда нетрудно понять, что если техника работы с информацией остается старой, то новые знания, новая информация с какого-то момента перестают быть нужными. В самом деле, чтобы сделать что-либо новое (новую конструкцию, новый эксперимент, получить новые знания), приходится достаточно хорошо изучить старое, т. е. то, что уже известно людям, нбо ниаче не избежать повторов. Исследователь, владеющий лишь старой, традиционной техникой работы с информацией, просто не располагает возможностями за обозримое время изучить тот передний край научных знаний, от которого начинается путь в неведомое. В такой ситуации ему все чаще и чаще приходится отвечать на вопросы и решать задачи, которые в науке так нли иначе уже решены. И сегодня мы действительно наблюдаем, что количество работ, повторяющих хорошо известные результаты, стремительно растет. Эффективность затрат на новые научные разработки начинает постепенно снижаться.
Другой пример — быстрый рост сложности управления человеческой деятельностью. Так, в системе телекоммуникаций число связей (и следовательно, объем информации) растет пропорционально квадрату числа абонентов, а число производственных связей из-за усложнения производства и производимой продукции — еще более стремительно. В итоге управление производственным процессом, которое нуждается в изучении и учете всех этих связей, требует все больших и ббльших затрат времени. В силу этого в управленческую сферу начинает отвлекаться все большее и большее число людей. Но такая, тенденция порождает, в свою очередь, ряд новых трудностей: растет число
необходимых согласований, ошибок и т. д., вследствие чего резко падает эффективность управления — растет мера хаоса! Традиционные методы обработки информации становятся, таким образом, непреодолимым препятствием на пути дальнейшего развития научно-технического прогресса.
Есть еще одно важнейшее обстоятельство, ставящее пределы использованию традиционных способов работы с информацией. Техника выходит на такие рубежи, что для обеспечения ее потребностей наука должна разрабатывать совершенно новые принципы работы с информацией. Например, все чаще приходится иметь дело с объектами, прямое экспериментирование с которыми невозможно в принципе. Единственную информацию о поведении подобных объектов могут дать лишь исследования математических моделей. А их сложность иыне оказывается такой, что применение методов, привычных для инженеров и физиков, потребует для получения необходимых сведений о свойствах изучаемых объектов совершенно необозримых затрат времени.
Значит, на определенной ступени развития человеческого общества появляются знания и возможности, которые человечество уже не может использовать при нынешней организации трудовой деятельности. Возникает, как говорят, «феномен информационного тупика» — одна из сложнейших проблем нашего времени. Однако эта трудность преодолевается, причем совершенно неожиданным способом: появляются принципиально новые методы переработки информации, связанные с изобретением электронной вычислительной техники. Вместе с ЭВМ и всем тем вспомогательным оборудованием, которое оказалось необходимым, возникает качественно новая технология работы с информацией, внедрение которой в сферу управления даже в передовых странах мира еще резко отстает от темпов совершеиствоваиия технологии и производительности труда в промышленности 7.
