Александр Иванус - Когнитивные методы и технологии управления экономикой в условиях неопределенности

Но революционный переворот в науке о мозге произошел с появлением компьютерной техники. Причем с ростом возможностей компьютеров увеличивались и достижения в области исследования мозга. Этот феномен связан в первую очередь еще и с тем, что мозг является не только гибким инструментом управления, но в то же время и единственным (пока!) генератором новых знаний (НЗ). Этот факт – самый значимый признак отличия человека от других представителей животного мира.

Если говорить об экономике, то нужно сказать, что в условиях современного научно-технического прогресса роль НЗ неоспоримо возрастает в качестве основного фактора процесса развития и модернизации как мировой экономики в целом, так и российской в частности. Знания рассматриваются как ресурс, с одной стороны, для развития и совершенствования научно-производственной базы, а с другой – как ресурс для решения и поддержания задач управления. В связи с этим современные концепции управления инновационным развитием экономики целенаправленно ориентированы на использование НЗ в составе применяемых алгоритмов формирования управленческих решений, которые должны обеспечить управление процессом разработки, освоения, создания, использования и распространения инноваций.

Естественно, что данный процесс эволюционного развития знаний неотделим от тех процессов мышления человека, которые порождают, формируют и используют эти знания, а следовательно, не могут не влиять на динамику их поведения. Именно здесь находится главное логическое звено предлагаемого нового подхода к управлению развитием экономики, на базе которого обосновывается применение когнитивных технологий, т. е. технологий, в которых принципы познавательной работы системы мышления человека являются основополагающими. Однако значимость когнитивных технологий этим аспектом не ограничивается. Предлагаемый ниже подход к созданию КМТ, как будет показано, обладает еще и уникальной способностью к согласованности по фрактальному принципу финансово-экономических показателей управляемых экономических объектов. И это свойство (которое можно назвать гармонизацией) оказывается вообще за пределами рассмотрения в существующих концепциях систем управления процессами инновационного развития.

Таким образом, процесс управления инновационным развитием экономики должен быть дополнен всеми функциональными компонентами, присущими КМТ.

Разработка методических основ такой системы управления инновационным развитием экономики является серьезной научной проблемой, имеющей во многом судьбоносное значение для инновационной экономики страны.

Таким образом, в качестве одного из путей реализации методов управления экономикой, способных работать в условиях неопределенности формируемых управленческих решений, предложено использование алгоритмов, построенных на основе имитации адаптационных свойств системы мышления человека.

При таком подходе для выбора управленческих решений главенствующую роль в их формировании должна играть природа информационных потоков, сопровождающих инновационный процесс, и прежде всего в части такого фундаментального и философского понятия, как истинность . Ведь задача только лишь генерации НЗ в принцип не представляется технически сложной. Но вот доказательство истинности сгенерированных знаний требует уже существенных затрат сил и времени. Иногда на это тратятся годы, десятилетия и даже столетия. Именно доказательство истинности знаний есть основная трудность в их генерации. Вот почему при создании системы генерации управленческих решений любой сложности и тематической направленности должны быть использованы не только сами знания, но и характеристики их истинности.

Необходимость подобного подхода давно назрела. Как справедливо заметил по этому поводу нобелевский лауреат профессор Р. Шиллер (Yale University) [69], «…другая не менее важная вещь – назревшая необходимость объединить экономику с наукой о мозге. Люди сейчас изучают, как структура мозга и механизмы его работы влияют на экономическую деятельность. В будущем их открытия должны найти применение в сфере экономической политики».

К этим словам необходимо добавить, что сейчас в современном мире вообще наблюдается всеобщий устойчивый подъем всестороннего интереса к науке о мозге, и эта наука по своей значимости и интенсивности развития становится доминирующей и выходит, если не на самое первое, то на одно из первых мест среди других наук. В свое время такими доминантными науками были ядерная физика, кибернетика, генетика и др.

В качестве подтверждающего примера следует указать на известное во всем мире Общество нейронауки (Society for Neuroscience), которое начиная с 1971 г. ежегодно проводит конференции, посвященные вопросам изучения процессов деятельности мозга. На этих конференциях ведущие научные школы всего мира представляют результаты своих исследований. Организация такого важного мероприятия – дело не из простых: каждый год в нем участвует огромное количество ученых, студентов, представителей медицины, фармацевтики, биофизики, математики, антропологии, IT, робототехники и других наук. Обычно эти конференции проводятся в Сан-Диего (США). О внушительном масштабе конференций говорит тот факт, что они обычно продолжаются в течение пяти дней и на них в среднем регистрируется более 30 000 участников из примерно 80 стран мира! И это неспроста: величайший уровень интересов к проблемам мозга в первую очередь определяется прикладным значением науки о мозге, который имеет, и это не является большим секретом, явно выраженный стратегический характер. Конференция превратилась в крупнейшую в мире базу идей и инструментов для глобальной науки о мозге.

Поэтому и в такой науке, как экономика, чрезвычайно перспективным направлением следует признать поиск следов и последствий процессов непосредственного «объединения экономики с наукой о мозге».

В принципе такая постановка не нова. Подобного рода исследования проводятся давно, и их результаты периодически публикуются. Но что характерно: во всех известных работах, где исследуется воздействие мыслительных способностей мозга на экономику, мозг рассматривается как супермощный многофункциональный компьютер, который настроен на получение извне огромных потоков информации и эффективную и универсальную ее обработку [12, 85]. И именно в этом проявляется ограниченность большинства работ.

Можно утверждать, что к настоящему времени уже сформировалось вполне естественное ожидание появления концепции, в которой инновационный процесс был бы дополнен всеми теми недостающими компонентами, которые связаны с деятельностью мозга как генератора знаний.