3.1. КОНЦЕПЦИЯ И ПРИНЦИПЫ СОЗДАНИЯ СИСТЕМ ФОРМИРОВАНИЯ РЕШЕНИЙ

Эволюция науки о поддержке формирования решений сейчас находится на той стадии, когда следует осмыслить свершившееся и выяснить возможные пути ее развития. На наш взгляд, смены парадигмы не произошло, хотя налицо настолько весомые изменения, что уже можно говорить, если не о новой парадигме, то, по крайней мере, о ее существенном изменении.

Парадигма, как система господствующих научных взглядов (теорий, методов, приемов), по образу которых организуется исследовательская практика в какой-либо научной сфере, в области поддержки решений приобретает совершенно новые очертания.

Конечно, нельзя не заметить, что расширение области исследования и вовлечения в нее новых, довольно специфических, областей не могло не повлиять и на само содержание понятия «поддержка формирования решений», однако, если основываться на концепции развития науки в целом Т. Куна [129], смены парадигмы не произошло, сколько бы часто об этом не упоминали авторы некоторых работ [260].

Другое дело, как оценивать теорию принятия решений, не содержащую в себе средств обучения ЛПР. Согласно И. Локатосу [ 134, с. 219-220], господствующую парадигму, обладающую определенной теорией (программой), можно отнести либо к прогрессирующей, либо к регрессирующей.«... Программа считается прогрессирующей тогда, когда ее теоретический рост предвосхищает ее эмпирический рост, т.е.

помощь менеджеру в противостоянии с неструктурированными проблемами принятия решений; •

поддержка, а не замена менеджерских суждений; •

повышение эффективности процессов принятия решений, а не квалификации менеджера.

Последнее свидетельствует о полном исключении функции обучения менеджера в процессе функционирования системы.

Если выбрать в качестве основы предложенную И. Локатусом классификацию научных парадигм, то, без сомнения, можно подойти к следующему выводу: господствующую парадигму принятия решений можно отнести к регрессирующей по причине ее полной беспомощности в деле внедрения принятого решения в жизнь. Без этого решение, сколько эффективным оно бы ни было, остается бесполезным пожеланием. В связи с этим появление первых, хотя еще и не зрелых идей, генерируемых производственной, научной и другой необходимостью и направленных на создание конкретных механизмов для поддержки исполнения решений, следует всячески развивать.

В представленной ниже концепции, как способе описания сущности научной идеи, главное внимание будет сфокусировано на поддержке не столько принятия решения (здесь уже сделано достаточно в теоретическом, и в практическом планах), сколько его формирования. При этом в полной мере вырисовывается новая доминанта концепции - обучение, объективно сопровождающее все этапы формирования решения.

Излагаемая в настоящем исследовании концепция предназначена для освещения того неоспоримого факта, с которым мало кто не согласен, но, который до последнего времени удивительным образом игнорируется: системы обучения должны организовываться на рабочих местах (менеджера, бухгалтера, финансиста, маркетолога) и, сопровождая процесс выполнения должностных функций, должны быть ориентированы на достижение конкретных производствен- ных, хозяйственных, финансовых и других целей данного предприятия.

Доминантой, на наш взгляд, уже устаревших взглядов, однако и по сей день господствующих в практике создания систем поддержки решений, служит следующая парадигмальная цепь: цель - средства - результаты.

С учетом изложенного естественным образом формулируется и название концепции РОЦ, что расшифровывается так: Ресурсы - Обучение - Цель (последовательность букв в аббревиатуре диктуется удобством чтения).

Представляется полезным РОЦ-концепцию рассматривать на трех уровнях: •

морфологическом -для анализа смысла составляющих концепцию понятий; •

синтаксическом -для раскрытия ведущего замысла концепции путем анализа оправданных (важных) сочетаний понятий; •

семантическом -для раскрытия содержательной стороны взаимосвязей понятий.

Перечисленные уровни могут применятся для исследования систем любой природы [90,91,240,250]. Мы же вслед за авторами перечисленных работ попытаемся их использовать для изложения предлагаемой концепции.

Морфологический уровень анализа предполагает раскрытие содержания основных понятий, представляющихся важными в рамках данной парадигмы. Рассмотрим их.

Управление - процесс организации такого целенаправленного воздействия на объект, в результате которого он переходит в требуемое состояние. Если речь идет о применении компьютеров в управлении, то процесс управления в какой-то части формализован. Формализация позволяет говорить не об управлении вообще, а о наилучшем, оптимальном или рациональном управлении.

Цель управления. Под целью управления понимается характеристика предприятия, отражающая идеальный, заранее мыслимый результат. Классы целей и их взаимосвязи подробно описаны в разд. 1.1. Здесь же нам представляется важным отметить некоторые качественные характеристики цели управления. Принятие решения в любой сфере деятельности человека базируется, как известно, на системе ценностей лица, принимающего решение.

главной цели, которая может быть гуманистической, корыстной, узковедомственной, общественно значимой, вредной и т.д.; •

в средствах достижения цели, которые могут быть экологически приемлемыми, законными, нравственными, безнравственными и т.д.

Функции управления - учет, планирование, анализ и регулирование, используемые нами в общепринятом понимании.

Управленческое решение - директива в форме документа, где указаны действия, которые следует предпринять отдельным лицам или коллективам.

Альтернативы решения или варианты решения. Лучший вариант выбирается согласно принципу оптимальности. В практических'задачах альтернативы обладают определенными свойствами, оказывающими влияние на решение. Оценка альтернативы осуществляется с помощью критерия.

Ресурсы производства. Под ресурсами обычно понимают материальные, финансовые, трудовые, энергетические и прочие средства, необходимые для достижения цели. Нами понятие ресурс будет толковаться более широко, так как в предлагаемой концепции достижение цели возможно за счет не только расходования ресурсов, но и их экономии. Например, выполнение заказа предполагает заем кредита в банке под 20% годовых. Система поддержки принятия решения требует займа кредита не выше 17%. Отсюда ресурсом, которым располагает лицо, принимающее решение, является кредит до 17%.

Информационный ресурс. В нем воплощаются знания отдельных людей, материализованные в виде документов, баз данных и баз знаний. В излагаемой концепции этот ресурс имеет первостепенное зна- чение, так как обеспечивает интеллектуальную информационную поддержку исполнения уже принятого решения.

Время - специфический ресурс, который нельзя не учитывать в процессе формирования решения. Достижение цели - не мгновенный процесс, он характеризуется определенной длительностью. Необходимо учитывать начало и момент достижения цели. Время достижения цели можно задать для главной цели и для каждой из подцелей.

Выбор альтернативы решения осуществляется при наличии альтернатив, знания ресурсов и правил выбора. В настоящее время существует достаточное количество подходов к решению проблемы выбора [89,248]. Правильное распределение ресурсов для достижения целей особенно важно для задач, решение которых будет актуальным всегда. В предлагаемой нами концепции критерием выбора альтернативы будет использован критерий минимальных заимствований для достижения целей. Обоснование данного критерия состоит в следующем. Достижение всякой цели базируется на выделенных для этого ресурсах. Как правило, одних ресурсов недостаточно, а других - избыток. Замещение одних ресурсов другими допускается. Тот вариант, при котором общий объем заимствований наименьший и гарантируется достижение главной цели, и будет оптимальным.

Поясним изложенное следующим примером. Пусть необходимо увеличить прибыль за счет сокращения затрат и увеличения выручки за продукцию. Если ресурс, отведенный для сокращения затрат, исчерпан, то дальнейший прирост прибыли возможен за счет увеличения выручки. Та часть прироста, которая должна бьггь достигнута за счет первого фактора, но достигнута за счет второго, и является заимствованной.

На предприятии всегда есть ресурсы более дефицитные и менее дефицитные. РОЦ-концепция ориентирует на создание систем, способных выполнять выбор на основе предпочтений расхода одних ресурсов другим.

Проблемная среда - совокупность ситуаций, возникающих на объекте в некоторой предметной области и имеющих отклонения от запланированных.

Проблемная среда ЛПР - часть проблемной среды, очерченная полномочиями и функциональными обязанностями ЛПР.

Ситуация - совокупность показателей, выделенных в системе управления для отражения состояния объекта и имеющих определенные значения.

Проблемная ситуация - совокупность целей и отражающих их экономических показателей, которые имеют отклонения от заданных.

Пространство знаний - универсальное множество коллективных знаний.

Подпространство знаний для обучения ЛПР - это часть пространства знаний, ограниченная областью незнания ЛПР, которая возникает из проблемной среды.

Информационное поле решения проблемы - информация, которая позволяет отыскать причины, вызвавшие необходимость принятия решения, и определить возможные направления деятельности.

Поддержка принятия решения заключается в поддержке формирования решения, а также в поддержке его утверждения и исполнения.

Поддержка исполнения решения обеспечивает обе фазы исполнения: поддержку утверждения решения ЛПР и мониторинг его исполнения. Поддержка первой фазы носит консультационный и обучающий характер, помогая сделать окончательный выбор. Поддержка второй фазы состоит в автоматизации мониторинга исполнения решений (она достаточно автоматизирована уже сегодня). Однако на этой фазе от ЛПР требуется хорошее понимание технологии реализации принятого им решения. Поддержка этого понимания может быть реализована также в виде сопровождающего обучения.

Обучение технологии формирования решения и его исполнения заключается в выработке у ЛПР новых представлений, получении им знаний и практических навыков для выполнения соответствующих действий.

Поддержка формирования решения состоит в частичной автоматизации этапов его подготовки. Цель в создании систем поддержки формирования решений заключается в следующем:

а) в научении, т.е. предоставлении управленческому персоналу недостающих знаний в процессе выполнения им своих профессиональных обязанностей;

б) либо в научении управленческого персонала конкретным действиям, необходимым для выполнения рекомендаций, представленных системой поддержки принятия решений, с последующим контролем исполнения.

Отсюда, очевидно, что подсистемы поддержки обучения можно разбить на два подкласса: •

обучающие системы; •

рекомендательно-обучающие системы.

Цель обучения возникает тогда, когда пользователь обнаруживает нехватку знаний, необходимых для формирования решения и реализации рекомендаций системы. Целями обучения могут служить приобретение навыков знаний и умений для формирования и внедрения рекомендаций; объяснение содержания рекомендаций.

Целенаправленное обучение пользователя возможно как при внешнем управлении либо преподавателем, либо обучающей системой, так и при внутреннем управлении, когда ЛПР самостоятельно определяет, какие именно представления, знания и умения ему в данный момент необходимы и какими методами для их получения ему нужно воспользоваться.

Таким образом, при формировании РОЦ-концепции обучение можно рассматривать в качестве как инструмента адаптации ЛПР (с заданной и свободной навигацией), так и обучающей системы (если она используется).

Обучение перед или в процессе принятия решения по-новому заостряет проблему представления знаний в автоматизированных обучающих системах, которая заключается в переходе от копирования действий традиционного учителя к моделированию его деятельности для конкретного ученика. Обучающая система должна обладать возможностями максимального приспособления к индивидуальным способностям обучаемого и при этом уметь соотносить его знания с проблемой принятия решения.

Иными словами, доминантой здесь должна выступать способность обучающей системы не только выяснить уровнень знаний лица, принимающего решение, но и уметь динамично перестраиваться, в зависимости от целей, закладываемых в систему принятия решений, для обучения способам их достижения. Это главная отличительная особенность современных глобальных систем. Отсюда следует различать две цели систем формирования решения: •

цель принятия производственно-хозяйственного или финансового решения; •

цель обучения.

Первая цель трансформируется в дерево целей, терминальные вершины которого позволяют получить альтернативы решения. Выбор альтернативы осуществляется в рамках ограничений на ресурсы, выделенные на достижение цели.

Вторая цель является функцией от первой и ее можно разложить на две подцели: •

обучение в процессе оценки и выбора решения; •

обучение для воплощения принятого решения в хозяйственную или финансовую практику.

Формирование цели обучения осуществляется в ходе диалога системы с обучаемым и базируется:

а) на цели обучения, появляющейся в ходе диалога;

б) на глобальной структуре диалога, отражающей знания системы;

в) на локальной структуре диалога, отражающей потребность пользователя в обучении.

Под самообучением, или самоадаптацией, обучающей системы будем понимать процесс ее приспособления к уровню знаний пользователя и его информационным потребностям. В эволюционном моделировании самообучающиеся автоматы рассматриваются в качестве средств, обеспечивающих прогнозирование в технике [231,239]. Самообучающиеся обучающие системы, способные адаптироваться к нуждам пользователя, в настоящее время исследованы крайне мало. Единичные исследования в данной области, к сожалению, направлены на создание общей теории без учета специфики среды формирования решения и его исполнения.

Внедрение математики в психологию обучения породило две противоположные точки зрения: первая ориентирована на слияние стимула и реакции, вторая базируется на теории игр и предполагает воссоздание целенаправленных разумных действий человека. Мы считает первую точку зрения более прогрессивной, и поэтому в дальнейшем будем моделировать процесс самоадаптации обучающей системы к уровню знаний пользователя с помощью стохастических автоматов. Это позволит исследовать состояния системы методами марковских цепей. Ниже будет рассмотрен подход, основывающийся на идеях быстро развиваемого сегодня эволюционного моделирования.

Обучение лица, принимающего решение, рассматривается нами как и в [85]:

U^U^P^U.Z.C),

где UM, U. - тезаурус обучающегося соответственно на (/+1)- и /'-м шаге обучения;

Р. - функция обогащения тезауруса обучающегося на /-м шаге;

Z. - цель, достигаемая на і-м шаге обучения;

С - среда обучения на /'-м шаге

Вслед за авторами работы [85] будем считать, что аналогичное соотношение возможно и для цели:

Zm = Z.+x.(Z,, Up С),

где х. - функция разработки цели на i'-м шаге обучения.

Тогда обучение можно считать успешным, если

lim U=P(Zt),

где Р - функция обогащения тезариуса; Z0 - достаточная цель; г0 - допустимое число шагов обучения.

Под состоянием обучающей системы мы будем понимать всю совокупность параметров, значения которых характеризуют степень готовности к переходу системы в режим обучения. Таким образом, имеет место параметрическая адаптация без изменений структуры системы. Нами применяются следующие параметры: •

идентификация областей незнания с численной характеристикой степени незнания:

/>, =<*,((),0),*2(0,0) * (0,0)>,

где Л"(0,0) - область X, характеризуемая степенью незнания (от нуля до единицы); •

идентификация причин расхождения в знаниях:

Рг =<У[0,0)>,

где МР,0) - причина расхождения У, характеризуемая степенью правильности (0,0); •

идентификация приемлемой стратегии обучения:

Л =,

где Z(0,0) - стратегия обучения, характеризуемая степенью правильности (0,0).

Стратегия адаптации - это такая последовательность перехода системы из одного состояния в другое состояние, которая гарантирует ее максимальную приспособленность системы к нуждам пользователя. Ее адаптация достигается минимальным числом шагов. Шаги адаптации осуществляются в дискретные промежутки времени, при этом предполагается изменение значений индикаторов, следящих за ответами пользователя. По значениям индикаторов впоследствии происходит настройка обучающей системы.

Так как стратегия адаптации представляет собой цепь состояний системы, то важными становятся ответы на следующие вопросы: •

какова вероятность того, что через п шагов система попадет в состояние S., если система находится в состоянии 5. ?; •

сколько путей (последовательностей) существует для попадания в состояние S. из состояния 5 ?

Реорганизация структуры управления производится в том случае, если принятое решение касается глобальных изменений во взглядах на методы и средства достижения целей руководства. Подобного рода новации получили название реинжиниринг. Нам не требуется сейчас подробно останавливаться на раскрытии содержания данного понятия. Реинжиниринг в дальнейшем будет рассматриваться относительно обучения новым функциональным обязанностям лица, принимающего решение, т.е. какими особенностями должны обладать обучающие системы, способные адаптироваться к новым условиям бизнеса и новым формам его ведения.

Смысл взаимосвязей между перечисленными понятиями, в совокупности позволяющими раскрыть концепцию во всей полноте, будет проанализирован на семантическом уровне. Однако прежде чем перейти к нему на синтаксическом уровне, полезно представить взаимосвязь функций управления и известных информационных технологий. Связь между этими составляющими концепции для нас важна, так как позволяет проследить процесс развития информационных технологий. По мере их рассмотрения мы непременно приходим к выводу о необходимости выработки нового подхода к анализу проблем формирования решений для управления предприятием.

Обратимся к табл.3.1, где отмечена возможная связь между понятиями.

Таблица 3.1

Взаимосвязь информационных технологий и функций управления Информационные технологии Функции управления учет анализ планирование регулирование Констатирующие X X Моделирующие X X Советующие X X X Обучающие X X X X Констатирующие информационные технологии применяются для обеспечения функций учета и анализа. Цель применения констатирующих ИТ в учете состоит в своевременном отражении в базах данных всех производственно-хозяйственных операций с помощью учетных показателей. Констатация фактов - основа для отчетности предприятия и предоставления лицу, принимающему решения, информации в простейшей форме (баланс, сводки, запросы и т.д.). Отметим, что подобных систем, установленных на предприятиях нашей страны, большинство.

Системы такого рода широко используются и для анализа финансово-хозяйственного состояния предприятия, так как вся информация для выполнения данной функции имеется в базах данных. Лицу, принимающему решение, информация предоставляется более подготовленной, по сравнению с предыдущей функцией. Анализ финансового положения предприятия предполагает наравне с констатацией фактов еще и выяснение того, как и почему оно оказалось в данном положении (текущий и ретроспективный анализ). Здесь широко применяются относительные и средние величины, сравнения, группировки, индексы, цепные подстановки. Особое место занимает факторный анализ, который будет использоваться нами в процессе реализации описываемой концепции.

Моделирующие ИТ, в отличие от констатирующих, позволяют отвечать на вопрос «что будет, если...?». Используются такие технологии для выполнения функций планирования и регулирования. В планировании эти системы предназначены для выработки альтернатив решений при условии, что экономическая ситуация уже распознана. Система должна уметь рассчитывать возможные последствия принятия того или иного решения. Для этого создаются различные сценарии возможных последствий. Чем больше сценариев заложено в системе, тем она мощнее, и, следовательно, ценнее. Сценарии, как правило, группируются в классы, которые, в свою очередь, также являются сценариями. Моделирование развития событий по тому или иному сценарию, есть не что иное, как прямая функция такой ИТ. Таким образом, планирование, вооруженное моделирующей ИТ, рассматривается теперь не как поиск рациональной программы действий в последующий период на основании известных ресурсов, а как выбор одного из сценариев развития событий при наличии известных ресурсов.

Регулирование, базирующееся на моделирующей ИТ, по своему содержанию предназначено для выдачи управляющих воздействий объекту управления (цехам, отделам, складам, поставщикам, снабженцам и т.д.). Для этого рассматриваемые ИТ должны обладать способностью осуществлять оценку регулирующих воздействий. Эффективность решения предполагает сравнение затрат с результатами. Однако системы данного класса не способны выдавать советы. Ответить на вопрос, какое именно решение принять, помогают ИТ советующего типа. В процессе планирования такие системы способны выработать альтернативы, а на стадии регулирования - оценить эффективность каждой из них, т.е. рассчитать последствия с учетом возможных сценариев. Более подробно о такого класса системах речь идет в разд. 2.1.

Все перечисленные в табл. 3.1 информационные технологии обладают отличительной особенностью: они не приспособлены для оказания помощи пользователю в исполнении принятого решения.'

Будем далее различать словосочетание «система поддержки принятия решений» (СППР), отражающее традиционный взгляд на архитектуру и функции таких систем (см. в табл. 3.1 первые три строки) и словосочетание «система формирования решений» (СФР), которое предполагает расширенное толкование поддержки. СФР рассматривается не только как средство генерации и оценки альтернатив, но и как инструмент, способный помочь пользователю применять его неформальные знания, опыт, интуицию, а также способный обеспечить его консультированием и обучением на рабочем месте.

Для того чтобы показать место СФР в ряду современных информационных систем, обратимся к табл. 3.2, где указана связь между ИТ и системами, отражающими, как нам кажется, эволюцию взглядов на средства поддержки принятия решений. По строкам показаны этапы развития систем принятия решения. С помощью символа X указано, какими возможностями обладает каждый вид информационных систем с точки зрения лица, принимающего решения. Так, управленческие информационные системы (MIS) поддерживались в основном констатирующими ИТ. Системы поддержки принятия решений дополнены моделирующими и советующими ИТ. Наиболее развитыми являются системы формирования решений (СФР).

Семантический уровень РОЦ-концепции удобно рассматривать с помощью семантической сети - ориентированного графа с помеченными вершинами и дугами. Воспользуемся метками-понятиями для вершин графа и словами естественного языка, отражающими отношения между вершинами.

Таблица 3 2 Функциональные возможности информационных систем в соответствии с уровнем их развития Системы Обеспечивающие информационные технологии констатирующие моделирующие советующие обучающие Управленческие информационные системы (MIS) X Системы

поддержки принятия решения (СППР) X X X Системы формирования решений (СФР) X X X X Цель управления^

обладает

Управление ^^ ^ Ї

влияет

пияет

ЛПР

влечет j реорганизация структур управления требуется изменение

^Функциональные обязанности)

формирует /

— \ формирует

Цель обучения V

влияет \ ели Далее так же, как и в [ 162], будем считать, что семантическая сеть - это совокупность предикатов, связи между аргументами в которой представлены графически с помощью поименованных стрелок. Как следует из рис. 3.1, в данной концепции существует два отправных узла в сети, не зависящих друг от друга. Первый из них отражает понятие управление, а второе - ресурсы, приданные лицу, принимающему решения, для достижения целей. Движения по сети заканчиваются в узле «Объект управления», что вполне естественно: все функции управления выполняются с целью повлиять должным образом на объект управления.

Управление как целенаправленное воздействие на производственные, хозяйственные, финансовые и другие процессы в семантической сети представлено предикатом обладает. Это значит, что никакое управление не бывает бесцельным. Следующий предикат влияет связывает аргументы «Цель управления» с аргументами «Планирование», «Учет», «Анализ» и «Регулирование». Содержание этих понятий общеизвестно, и уточнений в данном случае не требует. Интересным здесь является то, что между «Планированием» и «Учетом», «Планированием» и «Анализом», а также «Планированием» и «Регулированием» имеется связь, отражаемая предикатом поставляет данные. Это связано с классической схемой контура управления, в которой функции управления выполняются в определенной последовательности.

В связи с тем, что функция «Планирование» генерирует различные варианты решений, она связана с понятием «Альтернативы» предикатом формирует. Понятия «Решение», «Альтернативы», «Ресурсы» связаны понятием выбор.

Ресурсы здесь, как и ранее, могут быть материальные, финансовые, интеллектуальные, трудовые, временные.

Принятое решение может повлечь за собой процессы внедрения новых информационных технологий, что, в свою очередь, потребует реорганизации структуры управления и изменения должностных инструкций персонала. На практике это приводит к переподготовке или обучению персонала, которые, согласно РОЦ-концепции, должно осущесгвлятся на рабочем месте. При этом обучаемый должен иметь возможность получать примеры, подсказки, объяснения к новым процедурам управления, а также комментарии к ним.

Процесс обучения обязательно должен быть организован таким образом, чтобы сотрудник мог получить ответы на следующие вопросы [261]: 1.

Зачем я это делаю? 2.

Как я это делаю? 3.

Где я нахожусь (по схеме технологии)? 4.

Можно попробовать? 5.

Проверь меня. 6.

Где можно получить дополнительную информацию? 7.

Прецеденты. 8.

Аналогичные решения.

Содержание предикатов влечет, изменение и требуется, представлены более детально с помощью блоков, отражающих в укрупненном виде процессы реинжиниринга. Их детализация иллюстрирует ситуацию, когда принятое решение требует реинжиниринга бизнес - процессов предприятия. Внедрение новых ИТ определяется реорганизацией бизнес - процессов, которая влияет на характер изменении в структуре управления предприятия и должностных инструкций. В результате возможно сокращение штатов персонала, и оставшийся персонал обучается новым обязанностям. Возможен случай, когда система поддержки формирования решений выдает такой набор рекомендаций, который без обучения может быть воплощен в жизнь. Эти понятия связаны понятием «Рекомендации». Рекомендации, подкрепленные ресурсами, внедряются в практику управления, что ведет к изменению траектории движения объекта управления (см. предикат влияет).

Особая роль отводится предикатам формирует для формирования цели обучения и предикату требуется, отражающему иной способ обучения, более упрощенный и поэтому не требующий предварительного формирования цели. Предикат требуется указывает на обучение без самообучения (самоадаптации) обучающей системы к потребностям пользователя. Предикат формирует предполагает предварительную адаптацию системы к пользователю.

Заканчивая изложение РОЦ-концепции, отметим ряд ее особенностей, не свойственных концепциям, ориентированным на интеллектуальную информационную поддержку принятых решений. К этим особенностям в первую очередь следует отнести: •

возможность поддержки принятия решения и пополнение знаний, необходимых для их внедрения в практику управления; эти процессы осуществляются параллельно, что должно сказаться на эффективности данного решения и оперативности его выполнения; •

обучение на рабочем месте. Эту особенность нельзя отнести к новой парадигме, в то время как способность обучающей системы динамично адаптироваться к изменяющимся целям пользователя можно несомненно считать новой. Практическая реализация такого качества сложна и зависит во многом от основополагающей платформы, заложенной в основу обучающей системы.

Рассмотренные концептуальные основы выдвигают в качестве центральных понятий ряд принципов, выполнение которых обязательно для создания СФР. Эти принципы, являясь исходными положениями, впоследствии позволяют определить направления решения частных проблем.

Создавая концептуальные и теоретические основы систем поддержки формирования решений, необходимо принимать во внимание результаты исследований известных когнитологов, утверждающих, что кроме мыслительных процессов, которые осознаются человеком, в его мозге происходит множество процессов бессознательного мышления. Как утверждается в [145], до 40% решений человек принимает на бессознательном, т.е. интуитивном уровне. Выдающийся математик Ж. Адамар пишет: «Я утверждаю, что слова полностью отсутствуют в моем уме, когда я действительно думаю» [5, с.80]. Также считает и А. Эйнштейн: «Слова, написанные или произнесенные, не играют, видимо, ни малейшей роли в механизме моего мышления» [5, с.80]. Спиноза же считал интуицию главным средством познания [5, с.83]. Очевидно, что важность феномена интуиции, ее роль в процессах мышления, вообще, и процессах принятия решения, в частности, требует учета при разработке систем и ее производных: предположений, гипотез, опыта и т.д. Интуиция особенно важна для математиков: на протяжении столетий целые научные школы базировались на интуитивном понимании ряда аксиом. Непосредственное изучение бессознательных мыслительных процессов невозможно. Однако известны два метода их опосредованного исследования: генетический и аксиоматический [174]. Генетический метод предполагает моделирование интуиции средствами другой теории, а аксиоматический метод работает на множестве аксиом, среди которых могут быть и интуитивные.

В СФР вполне естественным образом возникает проблема отражения в них того объема опыта, интуиции и прочих слабоструктурированных знаний, которые так характерны для человека. Мы считаем, что человек, принимающий решение, должен указать системе принципиальные пути поиска решения, которые, на его взгляд, наиболее предпочтительны. Точные методы (оптимизационные, имита- ционные и прочие) могут использоваться в качестве вспомогательного инструмента лишь после того, как указана принципиальная стратегия поиска решения. Кроме того, точные методы не в состоянии отразить всех качественных сторон проблемы, и поэтому могут быть использованы лишь на последующих этапах подготовки решения. В связи с этим первым принципом создания СФР является принцип максимального использования неструктурированной информации, поступающей в виде опыта, интуиции, предпочтений и психологических особенностей лица, принимающего решение. Полностью формализованные способы подготовки решений, основанные на хорошо известных оптимизационных методах, сыграв свою историческую роль в области развития данного научного направления, отошли на второй план. Практика управления показала, что в большинстве случаев результаты, полученные с помощью такого рода методов, слабо отражают реалии производственной практики, так как не могут учитывать то, на что способен человек.

Принцип интерактивности тесно связан с принципом максимального использования неструктурированной информации, полученной от ЛПР. Он предполагает взаимное дополнение знаний пользователя и СФР в процессе формирования решений. Реализация данного принципа требует не отделять процесс принятия решения от «человеческого фактора»: особенностей личности, психологических и социальных факторов, умения рисковать, интуитивно учитыватьь плохо формализуемые характеристики и т.д. «Выработка верных решений - это не только наука. Наряду с исследованием операций большое значение имеют знание конкретного дела, а также интуиция, опыт, чутье - все то, что называется словом «искусство»» [111, с. 135]. Приведенная цитата известного специалиста в области исследования операций, говорит о том, что времена наивной веры во всесилие оптимизационных и других формальных расчетов, базирующихся лишь на хорошо структурированных данных, прошли. На смену пришло осознание того, что решение не может быть получено исключительно формальными расчетами. Только в диалоге системы с пользователем можно постепенно шаг за шагом отчуждать требуемые знания, отражая их, как правило, в нечеткой форме. На наш взгляд, диалог на современном этапе развития информатики, возможно, единственный реальный способ отчуждения от пользователя требуемых знаний с целью их последующей обработки и выдачи соответствующих рекомендаций.

Подчеркнем, что речь идет не о диалоге, в результате которого система получает информацию типа «да/нет», а о диалоге, направленном на «выуживание» профессиональных знаний пользователя, его опыта, интуиции и прочих нечетких знаний. Без такого диалога система остается инструментом, способным выдавать результаты, мало отражающие реалии практики управления.

Следующий принцип связан с необходимостью прямой трансформации целей управления в средства их достижения, что соответствует требованию к СФР отвечать на вопрос ЛПР «как сделать, чтобы». Реализация в практике управления известного тезиса «Цель определяет средства» наталкивается на серьезную проблему выработки этих средств с учетом установленных ограничений на ресурсы предприятия. Для решения этой проблемы потребовалась разработка теории обратных вычислений, способность и перспективность которой еще до конца не осознана. Ее суть сводится к следующему.

Если задана прямая зависимость:

Цель=Д средства),

где УО - прямая функциональная зависимостьдостижения цели от имеющихся средств,

необходимо построить следующую зависимость:

средства=р(цель), где <р§ - обратная функция, отражающая необходимые средства для достижения требуемой цели.

Принцип первичности целей управления предприятием и вторичнос- ти целей обучения. Обучение должно быть всегда ориентировано на реальные задачи управления, которые, к сожалению, находятся в постоянной динамике. Поэтому система обучения должна быть построена таким образом, чтобы все ее процедуры были направлены на достижение целей, стоящих перед лицом, принимающим решение. Это возможно лишь в том случае, если система поддержки принятия решений и обучающая система создаются на единой платформе, образуя СФР.

Одним из принципов открытого образования является свобода составления индивидуальной программы обучения путем выбора из предложенного набора курсов. Очевидно, что принцип сочетаемости целей управления производством и целей образования не входит в прямое противоречие с приведенным принципом открытого образования. Нам представляется, что основные идеи открытого образования могут быть реализованы в системах поддержки исполнения решений, что может сказаться на эффективности обучения в целом.

Принцип адаптивности - способность системы приспосабливаться каждый раз к новой обстановке. Этот принцип не нов. Еще в 1981 г. Дж. Мартин опубликовал результаты проведенного им анализа состояния систем обработки данных [271]. Он приводит длинный перечень неудач, заканчивающихся судебными процессами между заказчиками и разработчиками систем. Главная претензия заказчиков сводилась к тому, что через несколько лет эксплуатации система устаревала и делалась ненужной. В физике есть принцип неопределенности, заключающейся в том, что исследование ядерных реакций изменяет сами реакции. По аналогии с этим явлением Дж. Мартин также считает, что в информационных системах анализ процесса автоматизации задач, которые пользователь хочет решать, изменяет представления пользователя об этих задачах [271]. В какой-то мере с этим можно согласиться. Однако, на наш взгляд, проблема состоит не только и не столько в том, что после завершения автоматизации пользователь «прозрел» и обнаружил, что получил вовсе не тот инструмент, который ему действительно нужен, а в том, что ни разработчик, ни пользователь, в принципе, не может полностью и до конца четко определить все спецификации задач, согласно теореме Геделя. Теоремы Геделя будут рассматриваться далее, здесь же мы акцентируем внимание на том, что, если нельзя определить полный список спецификаций решаемых задач, то следует обеспечить легкость внесения изменений в уже функционирующую систему.

Сформулированные принципы построения СФР предопределяют необходимость интеграции в единое целое разнообразных компонентов. В результате можно получить эффект эмерджентности, к рассмотрению которого мы переходим.