Метод когнитивного моделирования в исследовании проблем управления. Методика когнитивного моделирования. Методы построения когнитивных моделей сложных систем

Теория создания организационного знания И.Нонаки и Х.Такеучи.

Индивидуальное и организационное обучение.

Когнитивный анализ и моделирование в стратегическом управлении

Сущность концепции когнитивности. Когнитивность организации.

ТЕМА 5. КОГНИТИВНОСТЬ КАК ПРЕДПОСЫЛКА СТРАТЕГИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ.

5.1. Сущность понятия «когнитивность». Когнитивность организации.

Когнитология - междисциплинарное (философия, нейропсихология, психология, лингвистика, информатика, математика, физика и др.) научное направление, изучающее методы и модели формирования знания, познания, универсальных структурных схем мышления.

Когнитивность (от лат. сognitio - познание, изучение, осознание) в рамках науки управления означает способность управленцев к умственному восприятию и переработке внешней информации . В основе изучения этого понятия находятся психические процессы личности и так называемые «психические состояния» (уверенность, желание, убеждение, намерения) в терминах обработки информации. Этот термин используется также в контексте изучения так называемого «контекстного знания» (абстрактизации и конкретизации), а также в областях, где рассматриваются такие понятия, как знания, умения или обучение.

Термин «когнитивность» используется также в более широком смысле, означает сам «акт» познания или самознання. В этом контексте он может быть интерпретирован как появление и «становление» знаний и концепций, связанных с этим знанием, отраженных как в мыслях, так и в действиях.

Когнитивность организации характеризует совокупность познавательных способностей отдельных людей в компании и те эффекты, которые возникают при сочетании индивидуальных когнитивных способностей. Применение данного понятия по отношению к компании (организации, фирме, предприятию) означает намерение рассматривать ее в плоскости, которая характеризуется специфическим аппаратом анализа и особым углом зрения на взаимодействие предприятия или его составляющих с внешним окружением.

Термин «когнитивность организации» позволяет оценить способность компании к усвоению информации и превращение ее в знания.

Одно из наиболее продуктивных решений проблем, возникающих в области управления и организации, состоит в применении когнитивного анализа.

Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена американским исследователем Р. Аксельродом.

Когнитивный анализ иногда именуется исследователями «когнитивной структуризацией». Когнитивный анализ рассматривается как один из наиболее мощных инструментов исследования нестабильной и слабоструктурированной среды. Он способствует лучшему пониманию существующих в среде проблем, выявлению противоречий и качественному анализу протекающих процессов.

Суть когнитивного (познавательного) моделирования – ключевого момента когнитивного анализа - состоит в том, чтобы сложнейшие проблемы и тенденции развития системы отразить в упрощенном виде в модели, исследовать возможные сценарии возникновения кризисных ситуаций, найти пути и условия их разрешения в модельной ситуации. Использование когнитивных моделей качественно повышает обоснованность принятия управленческих решений в сложной и быстроизменяющейся обстановке, избавляет эксперта от «интуитивного блуждания», экономит время на осмысление и интерпретацию происходящих в системе событий. Использование когнитивных технологий в экономической сфере позволяет за короткий срок разрабатывать и обосновывать стратегию экономического развития предприятия с учетом влияния изменений во внешней среде.

Когнитивное моделирование – это способ анализа, обеспечивающий определение силы и направления влияния факторов на перевод объекта управления в целевое состояние с учетом сходства и различия в влиянии различных факторов на объект управления.

Когнитивный анализ состоит из нескольких этапов, на каждом из которых реализуется определённая задача. Последовательное решение этих задач приводит к достижению главной цели когнитивного анализа.

Можно выделить следующие этапы, характерные для когнитивного анализа любой ситуации:

1. Формулировка цели и задач исследования.

2. Изучение сложной ситуации с позиций поставленной цели: сбор, систематизация, анализ существующей статистической и качественной информации относительно объекта управления и его внешней среды, определение присущих исследуемой ситуации требований, условий и ограничений.

3. Выделение основных факторов, воздействующих на развитие ситуации.

4. Определение взаимосвязи между факторами путем рассмотрения причинно-следственных цепочек (построение когнитивной карты в виде ориентированного графа).

5. Изучение силы взаимовлияния разных факторов. Для этого используются как математические модели, описывающие некоторые точно выявленные количественные зависимости между факторами, так и субъективные представления эксперта относительно неформализуемых качественных взаимоотношений факторов.

В результате прохождения этапов 3 – 5 строится, в конечном итоге, когнитивная модель ситуации (системы), которая отображается в виде функционального графа. Поэтому можно сказать, что этапы 3 – 5 представляют собой когнитивное моделирование.

6. Проверка адекватности когнитивной модели реальной ситуации (верификация когнитивной модели).

7. Определение с помощью когнитивной модели возможных вариантов развития ситуации (системы), обнаружение путей, механизмов воздействия на ситуацию с целью достижения желаемых результатов, предотвращения нежелательных последствий, то есть выработка стратегии управления. Задание целевых, желаемых направлений и силы изменения тенденций процессов в ситуации. Выбор комплекса мероприятий (совокупности управляющих факторов), определение их возможной и желаемой силы и направленности воздействия на ситуацию (конкретно-практическое применение когнитивной модели).

В рамках когнитивного подхода довольно часто термины «когнитивная карта» и «ориентированный граф» употребляются как равнозначные; хотя, строго говоря, понятие ориентированный граф шире, а термин «когнитивная карта» указывает лишь на одно из применений ориентированного графа.

Классическая когнитивная карта – это ориентированный граф, в котором привилегированной вершиной является некоторое будущее (как правило, целевое) состояние объекта управления, остальные вершины соответствуют факторам, дуги, соединяющие факторы с вершиной состояния имеют толщину и знак, соответствующий силе и направлению влияния данного фактора на переход объекта управления в данное состояние, а дуги, соединяющие факторы показывают сходство и различие в влиянии этих факторов на объект управления.

Когнитивная карта состоит из факторов (элементов системы) и связей между ними.

Для того чтобы понять и проанализировать поведение сложной системы, строят структурную схему причинно-следственных связей элементов системы (факторов ситуации). Два элемента системы А и В, изображаются на схеме в виде отдельных точек (вершин), соединённых ориентированной дугой, если элемент А связан с элементом В причинно-следственной связью: А à В, где: А - причина, В - следствие.

Факторы могут влиять друг на друга, причем такое влияние, как уже указывалось, может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого фактора, и отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого фактора. Причём, влияние может иметь и переменный знак в зависимости от возможных дополнительных условий.

Подобные схемы представления причинно-следственных связей широко используются для анализа сложных систем в экономике и социологии.

Пример. Когнитивная структурная схема для анализа проблемы энергопотребления может иметь следующий вид (рис. 5.1):

Рис. 5.1. Когнитивная структурная схема для анализа проблемы энергопотребления

Когнитивная карта отображает лишь факт наличия влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, то есть к когнитивной модели.

На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается соответствующими зависимостями, каждая из которых может содержать как количественные (измеряемые) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные. При этом количественные переменные представляются естественным образом в виде их численных значений. Каждой же качественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, отображающих различные состояния этой качественной переменной (например, покупательский спрос может быть «слабым», «умеренным», «ажиотажным» и т.п.), а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале . По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой ситуации, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами.

Формально, когнитивная модель ситуации может, как и когнитивная карта, быть представлена графом, однако каждая дуга в этом графе представляет уже некую функциональную зависимость между соответствующими факторами; т.е. когнитивная модель ситуации представляется функциональным графом.

Пример функционального графа, отражающего ситуацию в условном регионе представлен на рис. 5.2.

Рис.5. 2. Функциональный граф.

Заметим, что данная модель является демонстрационной, поэтому многие факторы внешней среды в ней не учтены.

Такие технологии завоевывают все больше доверия у структур, которые занимаются стратегическим и оперативным планированием на всех уровнях и во всех сферах управления. Использование когнитивных технологий в экономической сфере позволяет за короткий срок разрабатывать и обосновывать стратегию экономического развития предприятия с учетом влияния изменений во внешней среде.

Использование технологии когнитивного моделирования позволяет действовать на опережение и не доводить потенциально опасные ситуации до уровня угрожающих и конфликтных, а в случае их возникновения - принимать рациональные решения в интересах предприятия.

Для того чтобы понять и проанализировать поведение сложной системы, строят структурную схему причинно-следственных связей. Такие схемы, интерпретирующие мнение и взгляды лица, принимающего решения, называются когнитивной картой.

Термин «когнитивная карта» был введен психологом Толменом в 1948 году. Когнитивная карта – это вид математической модели, позволяющий формализовать описание сложного объекта, проблемы или функционирования системы и выявить структуры причинно-следственных связей между элементами системы, сложного объекта, составляющими проблемы и оценки последствий в результате воздействия на эти элементы или изменения характера связей. Английский ученый К.Идеи предложил использовать когнитивные карты для коллективной выработки и принятия решений.

Когнитивная карта ситуации представляет собой ориентированныйграф, узлы которого представляют собой некоторые объекты (концепты), а дуги – связи между ними, характеризующие причинно-следственные отношения.

Разработка модели начинается с построения когнитивной карты, отражающей ситуацию "как есть". На основе сформированной когнитивной карты проводится моделирование саморазвития ситуации с целью выявления позитивных тенденций в развитии.«Саморазвитие» позволяет сравнивать субъективные ожидания с модельными.

Основным в данном подходе является понятие "ситуация". Ситуация характеризуется набором так называемых базисных факторов , с помощью которых описываются процессы смены состояний в ситуации. Факторы могут влиять друг на друга, причем такое влияние может быть положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого фактора, и отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого фактора.

В матрице взаимовлияний представлены веса только непосредственных влияний между факторами. Строкам и столбцам матрицы сопоставляются факторы когнитивной карты, а значение со знаком на пересечении i-ой строки и j-ro столбца указывает вес и направление влияния i-ro фактора на j-ый фактор. Для отображения степени (веса) влияния используется совокупность лингвистических переменных типа «сильно», «умеренно», «слабо» и т.п.; такой совокупности лингвистических переменных сопоставляются числовые значения из интервала :0,1 - «очень слабое»;0.3 - «умеренное»; 0,5 -«существенное»; 0.7 -«сильное»; 1,0 - «очень сильное». Направление влияния задается знаком: положительным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к увеличению (уменьшению) другого фактора, и отрицательным, когда увеличение (уменьшение) одного фактора приводит к уменьшению (увеличению) другого фактора.

Выявление начальных тенденций

Начальные тенденции задаются лингвистическими переменными типа

"сильно", "умеренно", "слабо" и т.п.; такой совокупности лингвистических переменных сопоставляются числовые значения из интервала . Если по какому-то фактору не задана тенденция, то это означает, что, либо не просматриваются заметные изменения по рассматриваемому фак-тору, либо недостаточно информации, чтобы оценить по нему существую-щую тенденцию. При моделировании считается, что значение данного фак-тора равно 0 (т.е. он не изменяется).

Выделение целевых факторов

Среди всех выбранных факторов необходимо определить целевые и управляющие факторы. Целевые факторы - это факторы, динамику которых необходимо приблизить к требуемым значениям. Обеспечение требуемой динамики целевых факторов и есть решение, которое преследуется при построении когнитивной модели.

Когнитивные карты могут быть использованы для качественной оценки влияния отдельных концептов друг на друга и на устойчивость системы в целом, для моделирования и оценки применения различных стратегий при принятии решений и прогноза принимаемых решений.

Следует отметить, что когнитивная карта отображает лишь факт наличия влияний факторов друг на друга. В ней не отражается ни детальный характер этих влияний, ни динамика изменения влияний в зависимости от изменения ситуации, ни временные изменения самих факторов. Учет всех этих обстоятельств требует перехода на следующий уровень структуризации информации, отображенной в когнитивной карте, то есть когнитивной модели. На этом уровне каждая связь между факторами когнитивной карты раскрывается до соответствующего уравнения, которое может содержать как количественные (измеряемые) переменные, так и качественные (не измеряемые) переменные. При этом количественные переменные входят естественным образом в виде их численных значений, так как каждойкачественной переменной ставится в соответствие совокупность лингвистических переменных, а каждой лингвистической переменной соответствует определенный числовой эквивалент в шкале [-1,1]. По мере накопления знаний о процессах, происходящих в исследуемой ситуации, становится возможным более детально раскрывать характер связей между факторами.

Существуют математические интерпретации когнитивных карт, например, мягкие математические модели (известная модель Лотка-Вольтерра борьбы за существование). Математическими методами можно прогнозировать развитие ситуации и анализировать устойчивость полученного решения. Различают два подхода к построению когнитивных карт - процедурный и процессный. Процедура - это дискретное по времени воздействие, имеющее измеримый результат. Математика суще-ственным образом использоваладискретность, пусть даже мы измеряли лингвистическими переменными. Процессный подход больше говорит о поддержании процессов, для него характерны понятия «улучшать», «акти-визировать», без привязки к измеримым результатам. Когнитивная карта такого подхода имеет почти тривиальную структуру - есть целевой процесс и окружающие процессы, которые оказывают на него положи-тельное или отрицательное воздействие.

Существует два вида когнитивных карт: традиционные и нечеткие. Традиционные карты задаются в виде ориентированного графа и представляют моделируемую систему в виде множества концептов, отображающих её объекты или атрибуты, связанных между собой причинно-следственными связями. Они используются для качественной оценки влияния отдельных концептов на устойчивость системы.

С целью расширения возможностей когнитивного моделирования в ряде работ используются нечеткие когнитивные карты. В нечеткой когнитивной карте каждая дуга определяет не только направление и характер, но также и степень влияния связываемых концептов.

Когнитивное моделирование (или моделирование с помощью когнитивных карт) имеет особое значение для политического анализа. Оно предназначено для моделирования сложных, слабоструктурированных объектов, каковыми является большинство политических процессов и ситуаций.

В основе данного метода лежит когнитивный подход, бурно разви­вающийся с 1960-х гг. Сам термин появился несколько раньше - в 1948 г., после выхода в свет известной работы американского психоло­га Э. Толмена «Когнитивные карты у крыс и человека». Рассматривая поведение крысы в лабиринте, Толмен пришел к выводу, что с течени­ем времени у нее формируется особая «когнитивная карта» лабирин­та - структурированное представление об окружающей обстановке. Именно эта карта определяет реакции животного.

Ю.М. Плотинский КОГНИТИВНЫМ подходом называет «решение традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный под­ход в любой предметной области акцентирует внимание на "знани­ях", вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, интерпретации и производстве новых знании».

При всем многообразии когнитивистики существует два принципиальных для нас акцента. Если нас интересует система знаний и представлений, «картина мира» определенного человека (или группы людей) для получения информации об этом человеке или груп­пе, то такой когнитивный анализ будет субъектно-ориентирован­ным. К примеру, анализ системы представлений политического лидера о реальности может быть чрезвычайно полезен при прогно­зировании его действий и решений в некоторой ситуации, а постро­ение когнитивной карты широкой социальной группы будет вос­требовано для прогноза восприятия этой группой тех или иных действий властной элиты.

Если нас интересует не субъект когнитивного процесса, а его про­дукт - когнитивная карта того или иного фрагмента политической реальности (например, при составлении когнитивных карт экспертов относительно факторов, влияющих на ситуацию в Ближневосточном регионе, нам важны не особенности восприятия экспертов, а сама си­туация на Ближнем Востоке), то эксперт выступает не объектом исследования, как в примере с политическими лидерами или социаль­ными группами, а «инструментом» построения адекватной модели ситуации, и такой подход будет объектно-ориентированным.

Собственно когнитивная карта представляет собой так называе­мый знаковый ориентированный граф, в котором:

Вершины соответствуют базисным факторам, в которых описы­ваются процессы в ситуации;

Определяются непосредственные взаимосвязи между факторами путем анализа причинно-следственных цепочек, описывающих распространение влияний одного фактора на другие. Считается, что фак­торы, входящие в посылку «если...» цепочки «если... то...», влияют на факторы следствия «то...» этой цепочки. Причем это влияние может быть либо усиливающим (положительным), либо тормозящим (отрицательным), либо переменного знака в зависимости от возможных дополнительных условий. В более «мягком» варианте когнитивной карты используется не жесткая импликация «если... то...», а вероятно­стное влияние: реализация события А увеличивает (уменьшает) вероятность реализации события Б.

Связи визуализируются в виде линий, называемых дугами, с соответствующим знаком;

Замкнутый ориентированный путь, все вершины которого раз­личны, называется контуром (или контуром обратной связи). Контур, усиливающий отклонение, является контуром положительной обрат­ной связи, а контур, противодействующий отклонению, - контуром отрицательной обратной связи.

Например, мы считаем, что изоляционистская политика в от­ношении России со стороны США и НАТО будет способствовать росту патриотических настроений в стране. Под давлением этих настроений руководство России будет вынуждено увеличить рас­ходы на армию и военно-промышленный комплекс, что в свою очередь подтолкнет США к дальнейшей активизации политики изоляции. Эту совокупность представлений мы можем визуализи­ровать с помощью простейшей когнитивной карты с тремя верши­нами и тремя дугами. Три имеющиеся вершины замкнуты в усили­вающий контур.

Значительно более сложная когнитивная карта, приведенная ниже, описывает систему факторов палестино-израильского конфликта” (по­пробуйте самостоятельно ее проанализировать, выделив контуры об­ратной связи).

Сама по себе когнитивная карта отражает лишь систему факторов и самое общее представление об их взаимосвязи. Она не фиксирует ни детальный характер влияния факторов друг на друга, ни динамику из­менений этих влияний в зависимости от ситуации. В этом плане ког­нитивная карта представляет собой содержательную модель исследуе­мого объекта. В то же время, как и в общем случае с содержательными моделями, она может быть преобразована в формальную модель - си­стему уравнений. Для этого, разумеется, требуется достичь определен­ного уровня структурирования факторов и их связей.

К моделированию с помощью когнитивных карт мы еще вернемся в ходе изучения сценарного метода.

Контрольные вопросы и задания

1. Определите понятие «модель». Какие уникальные возможности предо­ставляет моделирование в политических исследованиях?

2. В чем отличие линейных моделей от нелинейных? Обоснуйте значи­мость нелинейного моделирования применительно к особенностям полити­ческого процесса.

3. Назовите основные особенности структурных моделей, а также спосо­бы их построения.

4. Что такое когнитивная карта? Из каких элементов она состоит? В чем различие между субъектно-ориентированным и объектно-ориентированным подходами в когнитивном картировании?

5. Охарактеризуйте алгоритм построения модели «Партии в пространстве политических ориентаций».

Среднесрочное прогнозирование российской экономики с использованием когнитивной модели

В статье обосновывается целесообразность применения когнитивного подхода для исследования и прогнозирования ресурсозависимой экономики. Представлены результаты моделирования среднесрочного прогноза российской экономики с использованием нечеткой когнитивной карты.1

Ресурсозависимость, неопределенность и прогнозирование. Специфическими чертами экономики современной России являются ресурсозависимость, переходный тип развития и кризисное состояние хозяйства. Ресурсозависимость порождает различного рода неблагоприятные тенденции, продление которых весьма нежелательно, так как существенно ограничивает возможности прогнозной экстраполяции. Переходное состояние экономики сопряжено с унаследованным от прошлых лет «ментальным несовершенством», отсутствием устойчивых тенденций и зрелых хозяйственных структур, что делает «достигнутый уровень» не слишком надежной базой для прогнозирования. То же можно сказать и о кризисе в экономике, особенно если учесть его в значительной степени «рукотворный» характер, связанный с экономической политикой государства и агрессивными внешними воздействиями. В целом ухудшение экономического положения страны, которое происходит с 2013 г., «глубоко закономерно и вызвано внутренними причинами фундаментального характера» .

Одним из факторов торможения экономического роста является зависимость от мировых цен на нефть, снижение которых сводит к минимуму положительный эффект увеличения объемов производства углеводородов. Проблема неопределенности в высокой степени присуща ресурсозависимой экономике, так как наряду с традиционными для всех экономик факторами развития, значительное влияние приобретают факторы, связанные с освоением природных ресурсов. В российской экономике фундаментальная неопределенность 2 обусловлена прочно устоявшимся за последние десятилетия ресурсно-сырьевым характером развития. Причем по мере увеличения масштабов и степени зрелости ресурсно-сырьевого сектора усиливается и неопределенность, присущая не только сектору, но и экономике в целом. Таким образом, можно сказать, что на ресурсозависимую экономику воздействует «пучок» сложных и далеко не очевидных экономических и политических связей, и с этой точки зрения российская экономика не является исключением .

Прикладная прогнозная модель российской экономики. Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в слабо определенных ситуациях, предложена американским исследователем Р. Аксельродом . Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации, ее главным инструментом является когнитивная карта ситуации (Fuzzy Cognitive Map), составленная в виде ориентированного функционального графа. Вершины (концепты) графа соответствуют рассматриваемым факторам (событиям), а направленные дуги, характеризующиеся знаками и параметрами интенсивности, отражают взаимовлияния между факторами (событиями). Когнитивная карта служит для выявления структуры причинных связей между элементами системы и оценки последствий воздействия на них или изменения характера связей.

1 Статья подготовлена в рамках исследований при финансовой поддержке Российского научного фонда (Проект № 14-18-02345).

2 Фундаментальная неопределенность исключает возможность корректного преобразования в ситуации риска. Использование термина «риск» связано со случаями, когда степень неопределенности или вероятность наступления некоторого события могут быть измерены. Практическая разница между категориями риска и неопределенности состоит в том, что в первом случае распределение результатов событий известно (что достигается путем априорных вычислений или изучения статистики предшествующего опыта), а во втором – нет .

Реализация процедур моделирования обычно подразделяется на три этапа. Первый этап – это моделирование (имитация) саморазвития ситуации (системы) при отсутствии управляющих воздействий «со стороны» исследователя. Второй этап предполагает управляемое развитие ситуации: исследователь в результате воздействия на какие-либо из факторов определяет управляющие факторы и варьирует их, наблюдая за происходящими в системе изменениями. Третий этап представляет собой решение обратной задачи, которая заключается в определении значений управляющих импульсов, требующихся для решения проблемы. Таким образом, в процессе численной реализации когнитивной модели могут быть построены различные сценарии прогноза развития ситуации (системы): без управления и с управлением для ослабления негативных или усиления позитивных тенденций.

Использование метода когнитивного моделирования оправдывает себя и в теоретических, и в прикладных исследованиях. Применение когнитивных моделей при исследовании закономерностей и механизмов ресурсозависимости для анализа взаимодействий эндогенных и экзогенных факторов и их влияния на экономический рост рассмотрено в одной из наших работ . В качестве примеров прикладных исследований можно назвать работы по когнитивному моделированию социально-экономических рейтингов в Республике Коми и развития туристско-рекреационной системы Юга России . Наша задача поставлена шире: оценить влияние ключевых факторов на динамику социально-экономического развития России, что предполагает построение агрегированной конструкции, охватывающей всю социально-экономическую систему страны. По своей постановке эта задача близка к известным зарубежным исследованиям, в одном из которых представлена теоретическая когнитивная модель экономики , а в другом – модель, построенная для оценки социально-экономических последствий разведки ресурсов нефти и газа на Кипре . Из отечественных исследований особо отметим работу , где представлена когнитивная модель, с помощью которой выявлены основные факторы, воздействующие на процесс создания инновационной экономики в России, и показано приоритетное влияние промышленной политики на экономический рост.

Наш концептуальный подход и техника работы с прикладными когнитивными моделями охарактеризованы в работе , где приводятся и содержательно интерпретируются результаты моделирования среднесрочного прогноза социально-экономического развития Томской области. Данный регион интересен тем, что является одновременно ресурсным и инновационным, в его экономике большую роль играют нефтегазовый сектор, обрабатывающая промышленность и научно-образовательный комплекс. Томскую область можно охарактеризовать как своего рода «масштабную модель» России – с близкой структурой экономики, сходными достижениями и проблемами в социально-экономическом развитии. Особо следует отметить сопоставимость показателей добычи нефти и газа (как одного из главных источников дохода) на душу населения: в Томской области – примерно 15 т н. э./чел., в России – около 8 т н. э./чел. 3

Результаты исследований по проблемам социально-экономического развития Томской области позволили прийти к выводам, которые в значительной мере могут быть соотносимы ко всей стране. Поэтому приступая к работе над прогнозной моделью российской экономики, мы ориентировались на результаты предшествующих исследований и на практический опыт построения когнитивных моделей, полученный в этих исследованиях.

3 Для сравнения: среднедушевые показатели добычи углеводородов в Ямало-Ненецком АО составляют около 1 тыс. т, в Ненецком АО – более 440, в Ханты-Мансийском АО – 190, в Сахалинской области – 70 т (рассчитано по данным Росстата ).

Разработанная модель российской экономики имеет горизонт прогнозирования до 2020 г. Когнитивная карта модели содержит 16 факторов, разбитых на 6 классов (табл. 1), связанных между собой 121-й дугой, моделирующей взаимовлияние.

Таблица 1. Факторы прикладной прогнозной модели российской экономики

Предварительные значения интенсивности взаимовлияния между измеримыми факторами когнитивной модели были установлены путем корреляционного анализа. Рассматривались попарные корреляции между временными рядами данных (за период 2000-2013 гг.) по факторам, приведенным в табл. 1. Далее коэффициенты уточнялись экспертным путем сообразно логике перехода системы из одного ста- ционарного состояния в другое в результате внешних импульсных воздействий.

Необходимо отметить, что это один из наиболее сложных и неочевидных для восприятия нюансов когнитивного моделирования, ведь любая когнитивная модель – это субъективное представление эксперта о процессах в сложной динамической ситуации (системе), формально представляемое в виде ориентированного знакового графа . Возникает вопрос: может ли быть оправдана подобная субъективность? Не приведет ли она к получению искаженных понятий о закономерностях развития исследуемой системы?

Проблема субъективности в значительной степени может быть решена с помощью обратной верификации, т. е. путем проверки моделей в известных условиях, их «погружения» в прошлое. Мы протестировали модель для ретроспективного периода 2000-2013 гг. на основе располагаемых статистических данных по измеримым факторам модели. При этом были заданы в векторе начальных тенденций приросты следующих факторов: 0-1 нефть (+31%); 1-3 ПИИ (+28%); 4-1 цены (+182%) – на основании имеющихся статистических данных – и 4-2 риски (−70%) заданы оценочно, исходя из реалистичной гипотезы о значительном общем снижении рисков для российской экономики в 2000-е годы по сравнению с 1990-ми. Фактор «нефть» мы рассматриваем наравне с внешними воздействиями (мировыми ценами на нефть, ПИИ, рисками), поскольку динамика добычи нефти и газа в России более тесно связана с рыночной ситуацией и возможностями экспорта, чем с потребностями развития национальной экономики.

Общая корректность модели на этом этапе подтвердилась близостью рассчитанных на модели темпов приростов факторов к действительным темпам приростов в 2013 г. по отношению к 2000 г. Расчетный темп прироста ВВП составил 78% по сравнению с фак- тическим показателем на уровне 79% (табл. 2). В результате была составлена матрица коэффициентов взаимовлияний верифицированной модели, которая использовалась для построения прогноза на период до 2020 г.

Таблица 2. Расчетные и фактические темпы роста показателей модели: 2013/2000, %

Результаты моделирования среднесрочного прогноза. На первом этапе численного моделирования имитировалось саморазвитие ситуации, а источниками импульсного воздействия на систему послужили приросты факторов «нефть» и «цены». Предполагалось, что добыча углеводородов в РФ к 2020 г. возрастет примерно на 10% по сравнению с 2013 г. (до 1250 млн. т в н. э. – по ориентирам Энергетической стратегии России на период до 2030 г. ), а цена на нефть снизится примерно на 40% (по данным экстраполяции сценарных условий прогноза социально-экономического развития РФ на период до 2018 г., Минэкономразвития России ). Гипотезы относительно изменения величины ПИИ и внешних рисков не рассматривались.

Расчеты показали, что при заданных импульсных воздействиях прогнозное изменение фактора ВВП в 2020 г. составляет: -12%, доходы бюджета снизятся на 22%, инвестиции в основной капитал – на 28%; валовая добавленная стоимость обрабатывающей промышленности снизится на 9%, научно-образовательного комплекса – на 7% по отношению к уровню 2013 г. Таким образом, при саморегулировании (саморазвитии) ситуации прогнозируются кризисные тенденции в российской экономике. Ввиду нежелательности данного исхода необходимы целенаправленные воздействия на экономическую систему для формирования более благоприятных результатов.

На этапе имитации управляемого развития системы в качестве факторов, подверженных управляющим воздействиям, были выбраны следующие (см. табл. 1): инвестиции, ПИИ, промышленность, НОК, инфраструктура, риски. Это предполагает государственное стимулирование соответствующих хозяйственных процессов, секторов экономики и видов деятельности путем проведения целенаправленно регулируемой политики. Кроме того, рассматриваются меры по снижению рисков и стимулированию экономического роста (на макроуровне). Последовательно задаваемые «слабые» приращения значений всех перечисленных выше факторов на уровне 10% (рисков – сокраще- ние на 10%) позволили оценить чувствительность экономики к управляющим воздействиям по данным направлениям регулирования.

В процессе экспериментов на модели были получены показатели приростов фактора ВВП в диапазоне от -12 до +2% к 2020 г. относительно 2013 г. Если рассматривать отдельно взятые факторы, то наиболее эффективны меры по сокращению рисков. Условная комбинация слабого воздействия всех рассмотренных факторов приводит к приросту ВВП примерно на 2% (табл. 3).

Таблица 3. Прирост ВВП на душу населения в 2020 г. по отношению к уровню 2013 г. по вариантам модельных расчетов, %

Результат моделирования соответствует неблагоприятному сценарию экономического развития. Полученные показатели ниже прогнозных ориентиров Минэкономразвития России на 2020 г.: согласно разработанному министерством консервативному сценарию долгосрочного развития, прирост ВВП должен составлять к 2020 г. 29% по сравнению с 2013 г. . Экстраполяция сценарных трендов по прогнозу на 2018 г. дает показатели прироста к 2020 г. (в сравнении с 2013 г.) на 10 и 16% .

Требуемые интенсивности воздействия на управляющие факторы при заданном приращении целевого фактора можно вычислить на третьем этапе моделирования – решения обратной задачи. В качестве целевого примем темп прироста ВВП на душу населения к 2020 г. относительно 2013 г. равным 16%. При моделировании в этом случае установлено, что наибольшая интенсивность воздействия требуется для стимулирования ПИИ и развития НОК, а наименьшая – промышленности, инфраструктуры и рисков (рис. 1).

Рис. 1. Расчетные значения интенсивности управляющих воздействий, необходимых для достижения целевого прироста ВВП к 2020 г. на 16% по сравнению с 2013 г.

Иными словами, для обеспечения экономического роста требуются сравнительно небольшие – вследствие достаточно мощного базиса – усилия, направленные на стимулирование промышленности и инфраструктуры, а максимум регуляторных усилий необходим для привлечения инвестиций и развития инновационного сектора.

Результаты прогнозной оценки показывают, что необходимый прирост инвестиций должен быть почти в два с половиной раза более высокий, чем прирост целевого показателя (рис. 2), как это было, например, в период 2001-2007 гг. Прогнозный рост НОК оказывается сравнительно медленным, несмотря на высокую интенсивность расчетного управляющего воздействия. Вероятно, причина – в сложившемся затратном характере развития инновационной сферы, когда деятельность НОК оценивается в большей степени по затратам на инновации (доле расходов на НИОКР в ВВП), а не по реальному эффекту экономики.

Рис. 2. Прогнозные показатели роста факторов модели по решению обратной задачи (2013 г. = 100)

В целом результаты решения обратной задачи, на наш взгляд, вполне закономерны. Следует прежде всего сформировать благоприятный инвестиционный климат, способствующий аккумулированию внутренних и притоку внешних инвестиций, а также инновационный характер развития экономики: взаимосвязи этих факторов в системе будут способствовать усилению положительных воздействий остальных факторов на целевой показатель со стороны.

Полученные, на наш взгляд весьма содержательные, результаты следует признать во многом предварительными. Требуется дальнейшее изучение возможностей когнитивного моделирования для обоснования экономических прогнозов и регуляторной политики, прежде всего – при выборе ее приоритетных направлений. Исходя из своего опыта, можем отметить, что когнитивный подход наиболее эффективен в анализе и прогнозировании развития сложных экономических систем. Особенность данного подхода состоит в применении методов количественного анализа в сочетании с построением модельных конструкций, основанных на субъективном видении ситуации. Каждый этап работы опирается на решения исследователя, итог которых определяет адекватность модели. Следует особо отметить, что когнитивные модели не могут заменить собой модели других видов и классов, они лишь должны занимать свою «нишу» в составе математического инструментария, применяемого в экономических исследованиях, включая решение задач прогнозного характера. Полагаем, что дальнейшее развитие когнитивного подхода к исследованию российской экономики позволит получить действенный инструментарий и для построения прогнозов, и для обоснования решений по управлению возникающими проблемными ситуациями.

Литература

1. Аганбегян А.Г. Социально-экономическое развитие России: анализ и прогноз // Проблемы прогнозирова- ния. 2014. № 4. С. 3-16.
2. Найт Ф. Понятия риска и неопределенности // Thesis. 1994. № 5. С. 12-17.
3. Ольсевич Ю.Я. Фундаментальная неопределенность рынка и концепции современного кризиса. М.: Институт эко- номики РАН, 2011. 51 с. URL: http://www.inecon.org/images/stories/nauchnaya-jizn/konverensii/Olsevich_8-08-2011.pdf (дата обращения 13.02.2016).
4. Шмат В.В. Ресурсы в «западне» глобализации // ЭКО. 2015. № 7. С. 163-178.
5. Axelrod R. The Structure of Decision: Cognitive Maps of Political Elites. Princeton // NJ: Princeton University Press, 1976. 404 p.
6. Морозова М.Е., Шмат В.В. Как познать механизмы ресурсозависимости? Применение метода когни- тивного моделирования при исследовании ресурсозависимой экономики // ЭКО. 2015. № 6. С. 146-159.
7. Лавреш И.И., Миронов В.В., Смирнов А.В. Когнитивное моделирование социально-экономических рей- тингов регионов // Вестник ИТАРК. 2011. № 1. С. 22-30.
8. Солохин С.С. О когнитивном моделировании устойчивого развития социально-экономических систем (на примере туристско-рекреационной системы Юга России) // Искусственный интеллект. 2009. № 4. С. 150-160.
9. Carvalho J.P., Tome Jose A.B. Rule Based Fuzzy Cognitive Maps in Socio-Economic Systems // IFSA-EUSFLAT 2009 Proceedings. Lisbon. 2009. Pp. 1821-1826. URL: http://www.eusflat.org/proceedings/IFSA-EUSFLAT_2009/pdf/tema_1821.pdf (дата обращения 02.2016).
10. Neocleous , Schizas C., Papaioannou M. Fuzzy cognitive maps in estimating the repercussions of oil/gas exploration on politico-economic issues in Cyprus // 2011 IEEE International Conference On Fuzzy Systems. Taipei, Taiwan: IEEE, 2011. 1119-1126. URL: http://ieeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=5976945 (дата обращения 13.02.2016).

1. Кулешов В., Алексеев А., Ягольницер М. Дорожная карта политики реиндустриализации: когнитивный инструментарий // Экономист. 2015. № 10. С. 51-63.
2. Белан А.К., Шмат В.В. Анализ влияния ресурсных и нересурсных факторов на рост экономики Томской области с применением когнитивного подхода // Вестник НГУ. Серия: Социально-экономические науки. 2015. Т. 15. Вып. 1. С. 78-93.
3. Единая межведомственная информационно-статистическая система (ЕМИСС). URL: https://www.fedstat.ru/indicators/data.do (дата обращения 13.02.2016).
4. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года. Утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 ноября 2009 г. №1715-р. М.: Институт энергетической стратегии, 2009. URL: http://www.energystrategy.ru/projects/es-2030.htm (дата обращения 02.2016).
5. Сценарные условия, основные параметры прогноза социально-экономического развития Российской Федерации и предельные уровни цен (тарифов) на услуги компаний инфраструктурного сектора на 2016 год и на плановый период 2017 и 2018 годов. М.: Минэкономразвития РФ, 28 мая 2015. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/201505272 (дата обращения 02.2016).
6. Прогноз долгосрочного социально-экономического развития Российской Федерации на период до 2030 года. М.: Ми- нэкономразвития РФ, 8 нояб. 2013. URL: http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20131108_5 (дата обращения 02.2016).

Индивидуальная работа

Когнитивное моделирование

Введение

1. Понятия и сущность "Когнитивного моделирования" и "Когнитивной карты"

2. Проблемы когнитивного подхода

Заключение

Список использованной литературы

ВВЕДЕНИЕ

В середине 17-го века знаменитый философ и математик Рене Декарт высказал афоризм, ставший классическим: «Cogito Ergo Sum» (мыслю, следовательно, существую). Латинский корень cognito имеет интересную этимологию. Он состоит из частей “co-“ (“вместе”) + “gnoscere” (“знаю”). В английском языке существует целое семейство терминов с этим корнем: "cognition", "cognize " и др.

В той традиции, которая у нас обозначена термином "когнитивное", проглядывает только одно "лицо" мысли – ее аналитическая сущность (способность разлагать целое на части), декомпозировать и редуцировать реальность. Эта сторона мышления связана с выявлением причинно-следственных связей (каузальностью), что свойственно рассудку. Видимо, Декарт абсолютизировал рассудок в своей алгебраической системе. Другое "лицо" мысли – ее синтезирующая сущность (способность конструировать целое из непредвзятого целого), воспринимать реальность интуитивных форм, синтезировать решения и предвосхищать события. Эта сторона мышления, выявленная в философии Платона и его школы, присуща разуму человека. Не случайно и в латинских корнях мы находим два основания: ratio (рациональные отношения) и reason (разумное проникновение в сущность вещей). Разумное лицо мысли берет свое начало от латинского reri ("думать"), восходящее к старолатинскому корню ars (искусство), затем превратившееся в современное понятие art. Таким образом, reason (разумное) - это мысль, родственная творчеству художника. Когнитивность как "разум" означает "способность думать, объяснять, обосносывать действия, идеи и гипотезы".

Для "сильной" когнитивности существенен особый, конструктивный статус категории «гипотеза». Именно гипотеза является интуитивной отправной точкой дедуцирования образа решения. При рассмотрении ситуации ЛПР обнаруживает в ситуации некоторые негативные звенья и структуры («разрывы» ситуации), подлежащие замещению новыми объектами, процессами и отношениями, устраняющими отрицательное воздействие и создающими явно выраженный позитивный эффект. В этом заключается суть управления по инновациям. Параллельно с обнаружением «разрывов» ситуации, часто квалифицируемых как «вызовы» или даже «угрозы», субъект управления интуитивно представляет себе некоторые «позитивные ответы» как целостные образы состояния будущей (гармонизированной) ситуации.

Когнитивный анализ и моделирование являются принципиально новыми элементами в структуре систем поддержки принятия решений.

Технология когнитивного моделирования позволяет исследовать проблемы с нечеткими факторами и взаимосвязями;–учитывать изменения внешней среды;– использовать объективно сложившиеся тенденции развития ситуации в своих интересах.

Такие технологии завоевывают все большее и большее доверие у структур, занимающихся стратегическим и оперативным планированием на всех уровнях и во всех сферах управления. Применение когнитивных технологий в экономической сфере позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию экономического развития предприятия, банка, региона или целого государства с учетом влияния изменений во внешней среде. В сфере финансов и фондового рынка когнитивные технологии позволяют учесть ожидания участников рынка. В военной области и области информационной безопасности применение когнитивного анализа и моделирования позволяет противостоять стратегическому информационному оружию, распознавать конфликтные структуры, не доводя конфликт до стадии вооруженного столкновения.

1. Понятия и сущность "Когнитивного моделирования" и "Когнитивной карты"

Методология когнитивного моделирования, предназначенная для анализа и принятия решений в плохо определенных ситуациях, была предложена Аксельродом . Она основана на моделировании субъективных представлений экспертов о ситуации и включает: методологию структуризации ситуации: модель представления знаний эксперта в виде знакового орграфа (когнитивной карты) (F, W), где F – множество факторов ситуации, W – множество причинно-следственных отношений между факторами ситуации; методы анализа ситуации. В настоящее время методология когнитивного моделирования развивается в направлении совершенствования аппарата анализа и моделирования ситуации. Здесь предложены модели прогноза развития ситуации; методы решения обратных задач

Когнитивная карта (от лат. cognitio- знание, познание) - образ знакомого пространственного окружения.

Когнитивные карты создаются и видоизменяются в результате активного взаимодействия субъекта с окружающим миром. При этом могут формироваться когнитивные карты различной степени общности, «масштаба» и организации (например, карта-обозрение или карта-путь в зависимости от полноты представленности пространственных отношений и присутствия выраженной точки отсчета). Это - субъективная картина, имеющая, прежде всего пространственные координаты, в которой локализованы отдельные воспринимаемые предметы. Выделяют карту-путь как последовательное представление связей между объектами по определенному маршруту, и карту-обозрение как одновременное представление пространственного расположения объектов.

Ведущей научной организацией России, занимающейся разработкой и применением технологии когнитивного анализа, является Институт проблем управления РАН, подразделение: Сектор-51, ученые Максимов В.И., Корноушенко Е.К., Качаев С.В., Григорян А.К. и другие. На их научных трудах в области когнитивного анализа и основывается данная лекция.

В основе технологии когнитивного анализа и моделирования (рисунок 1) лежит когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об объекте и внешней для него среды.

Рисунок 1. Технология когнитивного анализа и моделирования

Когнитивная структуризация предметной области - это выявление будущих целевых и нежелательных состояний объекта управления и наиболее существенных (базисных) факторов управления и внешней среды, влияющих на переход объекта в эти состояния, а также установление на качественном уровне причинно-следственных связей между ними, с учетом взаимовлияния факторов друг на друга.

Результаты когнитивной структуризации отображаются с помощью когнитивной карты (модели).

2. Когнитивная (познавательно-целевая) структуризация знаний об исследуемом объекте и внешней для него среды на основе PEST-анализа и SWOT-анализа

Отбор базисных факторов проводится путем применения PEST-анализа, выделяющего четыре основные группы факторов (аспекта), определяющих поведение исследуемого объекта (рисунок 2):

P olicy - политика;

E conomy - экономика;

S ociety - общество (социокультурный аспект);

T echnology - технология

Рисунок 2. Факторы PEST-анализа

Для каждого конкретного сложного объекта существует свой особый набор наиболее существенных факторов, определяющих его поведение и развитие.

PEST-анализ можно рассматривать как вариант системного анализа, т.к факторы, относящиеся к перечисленным четырем аспектам, в общем случае тесно взаимосвязаны и характеризуют различные иерархические уровни общества, как системы.

В этой системе есть детерминирующие связи, направленные с нижних уровней иерархии системы к верхним (наука и технология влияет на экономику, экономика влияет на политику), а также обратные и межуровневые связи. Изменение любого из факторов через эту систему связей может влиять на все остальные.

Эти изменения могут представлять угрозу развитию объекта, или, наоборот, предоставлять новые возможности для его успешного развития.

Следующий шаг - ситуационный анализ проблем, SWOT-анализ (рисунок 3):

S trengths - сильные стороны;

W eaknesses - недостатки, слабые стороны;

O pportunities - возможности;

T hreats - угрозы.

Рисунок 3. Факторы SWOT-анализа

Он включает анализ сильных и слабых сторон развития исследуемого объекта в их взаимодействии с угрозами и возможностями и позволяет определить актуальные проблемные области, узкие места, шансы и опасности, с учетом факторов внешней среды.

Возможности определяются как обстоятельства, способствующие благоприятному развитию объекта.

Угрозы - это ситуации, в которых может быть нанесен ущерб объекту, например, может быть нарушено его функционирование или он может лишиться имеющихся преимуществ.

На основании анализа различных возможных сочетаний сильных и слабых сторон с угрозами и возможностями формируется проблемное поле исследуемого объекта.

Проблемное поле - это совокупность проблем, существующих в моделируемом объекте и окружающей среде, в их взаимосвязи друг с другом.

Наличие такой информации - основа для определения целей (направлений) развития и путей их достижения, выработки стратегии развития.

Когнитивное моделирование на основе проведенного ситуационного анализа позволяет подготовить альтернативные варианты решений по снижению степени риска в выделенных проблемных зонах, прогнозировать возможные события, которые могут тяжелее всего отразиться на положении моделируемого объекта.

Этапы когнитивной технологии и их результаты, представлены в таблице 1:

Таблица 1

Этапы когнитивной технологии и результаты ее применения

2. Проблемы когнитивного подхода

Сегодня многие передовые страны "раскручивают" экономику, основанную на знании и на эффективном управлении. Самым ценным товаром государства становится интеллектуальная собственность. Суть современной и будущей войны становится противоборство интеллектуалов. В таких условиях наиболее целесообразными способами достижения геополитических целей являются опосредованные и нетрадиционные действия и, следовательно, информационное оружие приобретает огромную значимость. Существует две концепции развития стратегических вооружений с разными ролями в них Стратегического Информационного Оружия (СИО). СИО первого поколения является составной частью стратегических вооружений наряду с другими видами стратегического оружия и обычным вооружением.

СИО второго поколения представляет собой независимый, кардинально новый тип стратегического оружия, появившийся в результате информационной революции и применяемый на новых стратегических направлениях (например, экономическом, политическом, идеологическом и др.). Время воздействия таким оружием может составлять гораздо больший срок – месяц, год и более. СИО второго поколения будет способно противостоять многим другим видам стратегического оружия и будет составлять ядро стратегических вооружений. Складывающиеся в результате применения СИО-2 ситуации представляют собой угрозу безопасности России и характеризуются неопределенностью, неясной и нечеткой структурой, влиянием большого числа разнородных факторов и наличием множества альтернативных вариантов развития. Это приводит к необходимости применить нетрадиционные методы, позволяющие изучать геополитические, информационные и др. процессы, протекающие в России и мире, в совокупности и взаимодействии как между собой, так и с внешней нестабильной средой.Когнитивное моделирование предназначено для структуризации, анализа и принятия управленческих решений в сложных и неопределенных ситуациях (геополитических, внутриполитических, военных и т.п.), при отсутствии количественной или статистической информации о происходящих процессах в таких ситуациях.

Когнитивное моделирование позволяет в экспресс режиме

в короткие сроки на качественном уровне:

- оценить ситуацию и провести анализ взаимовлияния действующих факторов, определяющих возможные сценарии развития ситуации;

- выявить тенденции развития ситуаций и реальные намерения их участников;

- разработать стратегию использования тенденций развития политической ситуации в национальных интересах России;

- определить возможные механизмы взаимодействия участников ситуации для достижения ее целенаправленного развития в интересах России;

- выработать и обосновать направления управления ситуацией в интересах России;

- определить возможные варианты развития ситуации с учетом последствий принятия важнейших решений и сравнить их.

Применение технологии когнитивного моделирования позволяет действовать на опережение и не доводить потенциально опасные ситуации до угрожающих и конфликтных, а в случае их возникновения - принимать рациональные решения в интересах субъектов России.

Для задач, связанных с организационными системами, проблема неопределенности в описании и моделировании функций участников является не методологической, а внутренне присущей самому предмету исследований. Возможны различные постановки задачи об управлении ситуацией в зависимости от полноты доступной участникам информации о ситуации и об остальных участниках, в частности для поиска резонансного и синергетического эффектов, когда улучшение ситуации при одновременном воздействии на нее нескольких участников больше «объединения» положительных эффектов от каждого из участников по отдельности.

С точки зрения науки управления сегодня особенно важно использование мягкого резонансного управления сложными социально-экономическими системами, искусство которого состоит в способах самоуправления и самоконтроля систем. Слабые, так называемые резонансные явления, чрезвычайно эффективны для «раскрутки» или самоуправления, так как они соответствуют внутренним тенденциям развития сложных систем. Основная проблема заключается в том, как малым резонансным воздействием подтолкнуть систему на один из собственных и благоприятных для системы путей развития, как обеспечить самоуправление и самоподдерживаемое развитие (самораскрутку).

Заключение

Применение когнитивного моделирования открывает новые возможности прогнозирования и управления в различных областях:

в экономической сфере это позволяет в сжатые сроки разработать и обосновать стратегию экономического развития предприятия, банка, региона или даже целого государства с учетом влияния изменений во внешней среде;

в сфере финансов и фондового рынка - учесть ожидания участников рынка;

в военной области и области информационной безопасности - противостоять стратегическому информационному оружию, заблаговременно распознавая конфликтные структуры и вырабатывая адекватные меры реагирования на угрозы.

Когнитивное моделирование автоматизирует часть функций процессов познания, поэтому они с успехом могут применяться во всех областях, в которых востребовано самопознание. Вот лишь некоторые из этих областей:

1. Модели и методы интеллектуальных информационных технологий и систем для создания геополитических, национальных и региональных стратегий социально-экономического развития.

2. Модели выживания "мягких" систем в изменяющихся средах при дефиците ресурсов.

3. Ситуационный анализ и управление развитием событий в кризисных средах и ситуациях.

4. Информационный мониторинг социально-политических, социально-экономических и военно-политических ситуаций.

5. Разработка принципов и методологии проведения компьютерного анализа проблемных ситуаций.

6. Выработка аналитических сценариев развития проблемных ситуаций и управления ими.

8. Мониторинг проблем в социально-экономическом развитии корпорации, региона, города, государства.

9. Технология когнитивного моделирования целенаправленного развития региона РФ.

10. Анализ развития региона и мониторинг проблемных ситуаций при целенаправленном развитии региона.

11. Модели для формирования государственного регулирования и саморегулирования потребительского рынка.

12. Анализ и управление развитием ситуации на потребительском рынке.

Технология когнитивного моделирования может быть широко использована для уникальных проектов развития регионов, банков, корпораций (и др. объектов) в кризисных условиях после соответствующего обучения.

Список использованной литературы

1. http://www.ipu.ru

2. http://www.admhmao.ru

3. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Знание - основа анализа. Банковские технологии, № 4, 1997.

4. Максимов В.И., Корноушенко Е.К. Аналитические основы применения когнитивного подхода при решении слабоструктурированных задач. Труды ИПУ, вып.2, 1998.