Игорь Бощенко - Эволюция Социальных Систем

Главная суть СЕ сводится к тому, что чем ты более ценен для социума, то тем выше твои возможности управлять социумом. Как осуществлять накопление СЕ понятно, но вот как осуществлять их расходование в пределах кластера, т.е. определить «цену» участия в кластере. Если кластер недоукомплектован, то «ЦЕНА» равна «0». Если кластер заполнен, то цена будет равна минимальному приросту СЕ в кластере, т.е. участник с наименьшим приращением СЕ определяет нижнюю планку и одновременно цену участия в кластере. Но при вычислении берётся величина за прошлый месяц. Как только величина станет отрицательной, так он сразу смещается на уровень вниз. Т.е. слабейший участник вынужден показывать в новом месяце результаты не хуже чем в предыдущем иначе вылет. Хотя если у него есть СЕ капитал, то он может покрыть разницу за счёт этого СЕ капитала, это даёт постоянную интегрирования для реализации долгосрочных проектов. Иными словами, если член кластера получил 18 СЕ, а при распределении ресурсов РЕ потратил только 14 СЕ, то 4 СЕ он может оставить у себя в качестве капитала. Накопив значительное количество СЕ, он может начать реализацию долгосрочного проекта, в результате чего покрывать дефицит ресурсов может за счёт накоплений СЕ. В случае если проект даст хороший результат, и он получит 32 СЕ, то он сможет восстановить запасы, финансируя на прежнем уровне или незначительно повысив потоки вниз.

Таким образом, СЕ является не только средством регулирования потоков РЕ, но и средством накопления возможности получать ресурсы. Тут очень важно различать, что накапливаются не сами ресурсы, а возможность их получать. Накапливать можно РЕ в пределах кластера, образуя резервы схожие с жировыми.

Описанная система двойных денег в корне отличается от тех денег, которые мы знаем сейчас.

СЕ могут в фиксированном объёме эмитировать все кластеры, они могут ими обмениваться и торговать, но при этом погашаются эти СЕ тоже в самом кластере. Эта система называемая нейрономикой и во многом списана с живых организмов, она ещё ждёт своей подробной разработки, в этой работе я обозначил только принципиальные и структурообразующие моменты.

А теперь посмотрим, как в нейросоце организуются когнитивные модели.

Для того чтобы было удобней обозначать введём обозначение «Wi» (от английского wide — широкий) с его помощью будем обозначать насколько широк кругозор по 10 бальной шкале. Второе обозначение «Pro» (от английского profound — глубокий) с его помощью по 10 бальной шкале будем обозначать насколько профессионален человек в главной специализации. При этом, так как возможности мозга конечны и ограничены, примем, что суммарно количество баллов не может превышать 11. Фактически это будет отражением характеристик КМч людей на разных уровнях управления.

Рисунок 44.

Нейросоц имеет одну общую когнитивную модель окружающей его реальности, однако так как окружающий мир очень сложен для охвата его с достаточной глубиной даже в пределах нескольких сознаний одного кластера, то приходится жертвовать профессиональностью для большей широты кругозора. Т.е кластер А0 будет состоять из членов обладающих максимально возможным кругозором, сумма которых перекрывает ВСЕ возможные аспекты реальности и увязывают их в взаимосвязанную непротиворечивую картину.

Далее каждый член кластера А0 взаимодействует с кластерами ОКМ которых он перекрывает им кругозором, но так как кругозор ОКМ-1 уже, то соответственно может быть увеличена профессиональность. На этом уровне начинает происходить первичная селекция круга решаемых задач, это уровень фильтрации первого порядка.

Далее всё повторяется, при этом порядок селективности (фильтрации) нарастает, при этом нарастает профессиональность. Т.е. исполнители становятся всё более профессиональными в более узкой области. Так происходит до самого низа ОКМ иерархии, когда ОКМ кластера или человека ограничены одной чрезвычайно узкой функцией/профессией. С помощью такой чешуйчато-фрактальной ОКМ социума охватывает всю Реальность с достаточной глубиной и полной широтой. Если внимательно посмотреть на эту схему и представить каждый кластер в качестве фильтра повышающегося порядка, то мы придём в пределе к сложной гребенчатой функции рекурсивного трансверсального фильтра. Это очень хорошо сочетается с теорией построения нейронных сетей 4-го поколения «Нейроквад». Это в свою очередь позволяет выдвинуть гипотезу о применимости математического аппарата нейронных сетей «Нейроквад» для моделирования нейросоца.

Как видно из этой схемы применение методик представительской демократиидля этой схемы полностью не приемлемо. Т.к. в этом случае критерием выбора является не соотношение широты кругозора и профессиональности , а иные характеристики, зачастую узкоспециализированные, «крепкий хозяйственник», «настоящий генерал», «настоящий чекист». В этом случае на верхние уровни приходят люди, чья широта кругозора не перекрывает область нижестоящих структур, что приводит к серьёзным проблемам управления.

Наиболее точно потребностям нейросоца соответствуют принципы делиберативной демократии и коммуникативной среды описанной в работах Ю. Хабермаса. В этом случае формирование ОКМ осуществляется снизу вверх, при этом каскадный выборный процесс приводит на верхние уровни ОКМ людей с наиболее широким и оптимальным для данного кластера кругозором при достаточной профессиональности.

ОКМ кластера является когнитивной моделью восприятия окружения членами кластера, чем более она адекватна окружению, тем больше ресурсов кластер способен получить, но для этого он вынужден перманентно подстраивать свою когнитивную модель, которая находится в постоянном взаимодействии как с вышестоящей ОКМ, так и нижестоящими ОКМ. Взаимодействие осуществляется через коммуникативные диалоги (делиберативный процесс) так как координатор является участником группы формирующей вышестоящую ОКМ и может её согласовывать с членами кластера, которые в свою очередь являются координаторами нижестоящих ОКМ или конечным основанием. Таким образом, ГОКМ (Глобальная ОКМ) является суммарной каскадной суммой ОКМ всех членов социума.

Рис.45 Спектр компетенции нейросоца

Что характерно, принцип каскадного сложения весовых коэффициентов также применяется в нейронной сети «Нейроквад». Большое количество аналогий не случайно, ведь нейросоц, по сути, является тоже нейронной сетью, в которой каждый нейрон имеет своё сознание. Т.е. нейросоц это логическое продолжение на макроуровне идей лежащих в основании Нейроквада. Для обозначения такого узла будет применяться термин нетизенпричём он применяется к любой системе наделенной Нейронной Сетью (НС) вне зависимости от того естественная она или искусственная, главным критерием является наличие Сознания. Сознание определяется, как возможность строить прогнозные схемы и деятельность на основании нечетких информационных потоков, а так же иметь собственную когнитивную модель реальности и при этом проходить тест Тьюринга.