Алгоритмы развития - Моисеев Н.Н.
Скачать (прямая ссылка):
Самый важный элемент новой системы — это блок формирования целей. Сценарий лишь «установка», его недостаточно для формирования целей н выбора способа их достижения. При этом именно цели, а не одна цель вырабатываются внутри самой системы. Прежде чем составить перечень (и ранжировку) целей, исследователь должен сделать много прикидок, т, е. провести эксперименты с системой, задавая ей вопросы: а что если? . . Назначение целей — это всегда акт неформальный, это творчество субъекта. И здесь не обойтись без модели «принятия решений». «Минимальная модель» — это предельно допустимое по своей полноте описание. Но для прикидок, оценок, для формирования замысла или возможных альтернатив развития региона нужен массовый эксперимент, нужны «быстрые алгоритмы». Выбор субъективен, но он всегда основывается на объективных знаниях.
Другой важнейший элемент системы — активный банк данных (АБД). При формировании имитационной системы и во время экспериментов происходит изучение системы. Исследователь все глубже и подробнее вникает в ее особен-
ности, познает ее реакции на внешние воздействия. АБД — это хранилище той информации о системе, которое наполняется по мере ее изучения.
На рис. 2 я изобразил два активных банка данных. Один из них обозначен пунктиром. Дело в том, что при изучении системы может использоваться как «минимальная модель», т. е. достаточно полное описание, так и модель упрощенная. Именно они и позволяют формировать множество вариантов возможных решений и вырабатывать цели. Точно так же в обеих частях схемы нарисованы кружочки с буквами И И. Они обозначают то, что функционирование системы всегда опирается на современную технологию обработки информации: экспертные системы, использование графического представления данных и т. д.
Венцом всей системы служит блок процедур принятия решений. В системах, созданных для проектирования обустройства нефтяных месторождений, — это рабочий проект систем кустового бурения скважии, первичной переработки нефти, транспортных сетей и т. д. В Камчатском проекте — это, должно быть, схема расположения рыборазводных заводов, месторождений, отобранных для эксплуатации, перечень мер, обеспечивающих экологическую стабильность или эффективность экосистем. Другими словами, на основе анализа упрощенной модели создается вариайт технического проекта, или программа мероприятий.
Прежде чем сделать тот или иной выбор, надо отбраковать неконкурентноспособные варианты, «сжать» множество допустимых альтернатив. И вот здес|ь огромна роль АБД — коицентрированиого опыта. Иногда это строгие научные методы распознавания, разрабатываемые, например, школой Ю. И. Журавлева. Иногда интуиция — тот же опыт.
¦ Совершенно так же обстоит дело и с системой проектирования самолета. Специальная экспертная система, использующая активный банк данных, т. е. результаты
экспериментов и процедуры построения множества Парето, производит отбор допустимых вариантов решения. Здесь используется другая «математика», другие приемы формирования множества возможных действий, однако смысл остается тем же самым: облегчить человеку, его мозгу совершить выбор способа действий, отбросив все те варианты, которые недостаточно хороши.
Я описал систему имитации для принятия решений сверхсхематично. На деле, конечно, учитываются различные обратные связи, организуются пересчеты, уточнения и т-. д. и т. п. Пусть, например, в результате работы блока процедур принятия решений вырабатывается несколько альтернатив. А нужна только одна! Тогда мы снова возвращаемся к «минимальной модели». Поскольку она весьма'полно описывает явление, мы можем сопоставить свойства альтернатив уже гораздо подробнее, нежели на модели принятия решения.
Итак, мы видим, что, несмотря на огромные различия в тех задачах, ради решения которых создаются математические системы имитации, эти системы в своей архитектуре имеют очень много общих черт. Данный факт представляется мне отнюдь не случайным. Он заслуживает серьезного внимания. Попробуем высказать несколько предположений, объясняющих его.
Сталкиваясь с рядом похожих конструкций, волей-неволей начинаешь искать аналогии, и прежде всего — в явлениях природы. Не копируем ли мы тогда процессы, происходящие вокруг нас и являющиеся для человека, так сказать, естественной школой? Конечно, в природе мы далеко не всегда находим образцы для подражания, и в таких случаях рождаются идеи колеса, винта и т. п. Но затем невольно возникает еще один вопрос: а не могут ли существовать некоторые универсальные подходы к работе с информацией или хотя бы универсальные «блоки» и схемы?
Анализируя большие системы имитации, системы, в ко-
торых перерабатывается огромное количество информации и в результате формируется определенный способ действий, невольно задумываешься о деятельности мозга. Ведь мозг — это конструкция, созданная природой для восприятия информации нз внешней среды и собственного организма, ее трансформации в некую модель представления об окружающем мире и для выработки способа действия. Не следуем ли мы тогда при машинном моделировании невольно тем путем, которым уже однажды прошла природа?
