วิธีการสร้างแบบจำลองทางปัญญาในการศึกษาปัญหาการจัดการ เทคนิคการสร้างแบบจำลองทางปัญญา วิธีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจของระบบที่ซับซ้อน

ทฤษฎีการสร้างความรู้ในองค์กร โดย I. Nonaki และ H. Takeuchi

การเรียนรู้ส่วนบุคคลและองค์กร

การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและการสร้างแบบจำลองในการจัดการเชิงกลยุทธ์

สาระสำคัญของแนวคิดของความรู้ความเข้าใจ การรับรู้ขององค์กร

หัวข้อ 5. ความรู้ความเข้าใจเป็นข้อกำหนดเบื้องต้นสำหรับการพัฒนาเชิงกลยุทธ์ขององค์กร

5.1. สาระสำคัญของแนวคิดของ "ความรู้ความเข้าใจ" การรับรู้ขององค์กร

วิทยาศาสตร์การรับรู้- สหวิทยาการ (ปรัชญา, ประสาทจิตวิทยา, จิตวิทยา, ภาษาศาสตร์, วิทยาการคอมพิวเตอร์, คณิตศาสตร์, ฟิสิกส์, ฯลฯ ) ทิศทางทางวิทยาศาสตร์ที่ศึกษาวิธีการและแบบจำลองของการก่อตัวของความรู้, ความรู้ความเข้าใจ, โครงร่างโครงสร้างสากลของการคิด

ความรู้ความเข้าใจ (จากภาษาละตินความรู้ความเข้าใจ - ความรู้, การศึกษา, ความตระหนัก) ภายใต้กรอบของวิทยาการจัดการหมายถึงความสามารถของผู้จัดการในการรับรู้ทางจิตใจและประมวลผลข้อมูลภายนอก การศึกษาแนวคิดนี้ขึ้นอยู่กับกระบวนการทางจิตของแต่ละบุคคลและสิ่งที่เรียกว่า "สภาวะทางจิต" (ความมั่นใจ ความปรารถนา ความเชื่อ ความตั้งใจ) ในแง่ของการประมวลผลข้อมูล คำนี้ยังใช้ในบริบทของการศึกษาที่เรียกว่า "ความรู้ตามบริบท" (นามธรรมและรูปธรรม) เช่นเดียวกับในพื้นที่ที่มีการพิจารณาแนวคิดต่างๆ เช่น ความรู้ ทักษะ หรือการเรียนรู้

คำว่า "ความรู้ความเข้าใจ" ยังใช้ในความหมายที่กว้างกว่า ซึ่งหมายถึง "การกระทำ" ของความรู้ความเข้าใจหรือความรู้ด้วยตนเอง ในบริบทนี้สามารถตีความได้ว่าเป็นการเกิดขึ้นและ "กลายเป็น" ของความรู้และแนวคิดที่เกี่ยวข้องกับความรู้นี้ ซึ่งสะท้อนให้เห็นทั้งในความคิดและในการกระทำ

การรับรู้ขององค์กร ลักษณะรวมของความสามารถทางปัญญาของบุคคลใน บริษัท และผลกระทบที่เกิดจากการรวมกันของความสามารถทางปัญญาของแต่ละบุคคล การประยุกต์ใช้แนวคิดนี้เกี่ยวกับบริษัท (องค์กร บริษัท องค์กร) หมายถึงความตั้งใจที่จะพิจารณาในระนาบที่มีลักษณะเฉพาะด้วยเครื่องมือการวิเคราะห์เฉพาะและมุมมองพิเศษเกี่ยวกับการโต้ตอบขององค์กรหรือส่วนประกอบ กับสภาพแวดล้อมภายนอก

ภาคเรียน การรับรู้ขององค์กร ช่วยให้คุณสามารถประเมินความสามารถของ บริษัท ในการดูดซึมข้อมูลและเปลี่ยนเป็นความรู้

หนึ่งในวิธีแก้ปัญหาที่มีประสิทธิผลมากที่สุดสำหรับปัญหาที่เกิดขึ้นในด้านการจัดการและองค์กรคือการประยุกต์ใช้การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ

วิธีการของการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจซึ่งออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์และการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่ชัดเจน ถูกเสนอโดย R. Axelrod นักวิจัยชาวอเมริกัน

การวิเคราะห์ทางปัญญาบางครั้งนักวิจัยเรียกว่า "โครงสร้างทางปัญญา" การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจถือเป็นหนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังที่สุดสำหรับการศึกษาสภาพแวดล้อมที่ไม่เสถียรและกึ่งโครงสร้าง ช่วยให้เข้าใจปัญหาที่มีอยู่ในสภาพแวดล้อมได้ดีขึ้น ระบุความขัดแย้งและการวิเคราะห์เชิงคุณภาพของกระบวนการที่กำลังดำเนินอยู่

สาระสำคัญของการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ (ความรู้ความเข้าใจ) - ช่วงเวลาสำคัญของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ - คือการสะท้อนปัญหาและแนวโน้มที่ซับซ้อนที่สุดในการพัฒนาระบบในรูปแบบที่เรียบง่ายในแบบจำลอง เพื่อสำรวจสถานการณ์ที่เป็นไปได้สำหรับการเกิดขึ้นของสถานการณ์วิกฤต เพื่อหาวิธีและเงื่อนไขสำหรับการแก้ไขในสถานการณ์จำลอง การใช้แบบจำลองความรู้เชิงคุณภาพช่วยเพิ่มความถูกต้องของการตัดสินใจเชิงบริหารในสภาพแวดล้อมที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ช่วยผู้เชี่ยวชาญจาก "การหลงทางโดยสัญชาตญาณ" ช่วยประหยัดเวลาในการทำความเข้าใจและตีความเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นในระบบ การใช้เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจในแวดวงเศรษฐกิจทำให้สามารถพัฒนาและปรับกลยุทธ์สำหรับการพัฒนาเศรษฐกิจขององค์กรในเวลาอันสั้นโดยคำนึงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอก

การสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ- เป็นวิธีการวิเคราะห์ที่กำหนดความแข็งแกร่งและทิศทางของอิทธิพลของปัจจัยในการถ่ายโอนวัตถุควบคุมไปยังสถานะเป้าหมายโดยคำนึงถึงความเหมือนและความแตกต่างในอิทธิพลของปัจจัยต่าง ๆ ที่มีต่อวัตถุควบคุม

การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจประกอบด้วยหลายขั้นตอน ซึ่งแต่ละขั้นตอนจะนำไปใช้งานเฉพาะอย่าง การแก้ปัญหาเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอนำไปสู่การบรรลุเป้าหมายหลักของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ

เราสามารถแยกแยะขั้นตอนต่อไปนี้ ซึ่งเป็นเรื่องปกติสำหรับการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจในทุกสถานการณ์:

1. การกำหนดวัตถุประสงค์และวัตถุประสงค์ของการศึกษา

2. การศึกษาสถานการณ์ที่ซับซ้อนจากจุดยืนของเป้าหมาย: การรวบรวม การจัดระบบ การวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติและเชิงคุณภาพที่มีอยู่เกี่ยวกับวัตถุควบคุมและสภาพแวดล้อมภายนอก การกำหนดข้อกำหนด เงื่อนไข และข้อจำกัดที่มีอยู่ในสถานการณ์ภายใต้การศึกษา

3. การระบุปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อการพัฒนาสถานการณ์

4. การกำหนดความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ โดยพิจารณาจากเหตุและผล (การสร้างแผนที่ความรู้ความเข้าใจในรูปแบบของกราฟกำกับ)

5. ศึกษาความแข็งแกร่งของอิทธิพลร่วมกันของปัจจัยต่างๆ ในการทำเช่นนี้ จะใช้แบบจำลองทางคณิตศาสตร์ทั้งสองแบบเพื่ออธิบายความสัมพันธ์เชิงปริมาณที่ระบุได้อย่างแม่นยำระหว่างปัจจัยต่างๆ ตลอดจนมุมมองเชิงอัตวิสัยของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับความสัมพันธ์เชิงคุณภาพที่ไม่สามารถจัดรูปแบบได้ระหว่างปัจจัยต่างๆ

อันเป็นผลมาจากการผ่านขั้นตอนที่ 3-5 จะมีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์ (ระบบ) ซึ่งแสดงในรูปแบบของกราฟการทำงาน ดังนั้นเราจึงอาจกล่าวได้ว่าระยะที่ 3 - 5 เป็นการสร้างแบบจำลองทางปัญญา

6. การตรวจสอบความเพียงพอของแบบจำลองความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์จริง (การตรวจสอบแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ)

7. ใช้แบบจำลองความรู้ความเข้าใจเพื่อกำหนดทางเลือกที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนาสถานการณ์ (ระบบ) เพื่อค้นหาวิธีการ กลไกที่จะมีอิทธิพลต่อสถานการณ์เพื่อให้บรรลุผลตามที่ต้องการ ป้องกันผลที่ไม่พึงประสงค์ นั่นคือ พัฒนากลยุทธ์การจัดการ การกำหนดเป้าหมาย ทิศทางที่ต้องการ และความแข็งแกร่งของการเปลี่ยนแปลงในแนวโน้มของกระบวนการในสถานการณ์ การเลือกชุดของมาตรการ (ชุดของปัจจัยควบคุม) การกำหนดความแรงที่เป็นไปได้และที่ต้องการและทิศทางของผลกระทบต่อสถานการณ์ (การประยุกต์ใช้แบบจำลองความรู้ความเข้าใจในทางปฏิบัติอย่างเป็นรูปธรรม)

ภายในกรอบของแนวทางการรู้คิด คำว่า "แผนที่ความรู้ความเข้าใจ" และ "กราฟกำกับ" มักใช้แทนกันได้ แม้ว่าพูดอย่างเคร่งครัด แนวคิดของกราฟกำกับนั้นกว้างกว่า และคำว่า "แผนที่ความรู้ความเข้าใจ" บ่งชี้เพียงหนึ่งในการประยุกต์ใช้กราฟกำกับ

แผนที่ความรู้ความเข้าใจแบบคลาสสิกเป็นกราฟกำกับที่จุดยอดที่มีสิทธิพิเศษคือสถานะในอนาคต (โดยปกติจะเป็นเป้าหมาย) ของวัตถุควบคุม จุดยอดที่เหลือสอดคล้องกับปัจจัย ส่วนโค้งที่เชื่อมปัจจัยกับจุดยอดสถานะมีความหนาและเครื่องหมายที่สอดคล้องกับความแรงและทิศทางของ อิทธิพลของปัจจัยนี้ต่อการเปลี่ยนแปลงของวัตถุควบคุมไปสู่สถานะที่กำหนด และส่วนโค้งที่เชื่อมต่อปัจจัยต่างๆ แสดงความคล้ายคลึงและความแตกต่างของอิทธิพลของปัจจัยเหล่านี้ที่มีต่อวัตถุควบคุม

แผนที่ความรู้ความเข้าใจประกอบด้วยปัจจัยต่างๆ (องค์ประกอบของระบบ) และการเชื่อมโยงระหว่างกัน

เพื่อให้เข้าใจและวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบที่ซับซ้อน บล็อกไดอะแกรมของความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลขององค์ประกอบของระบบ (ปัจจัยสถานการณ์) จะถูกสร้างขึ้น องค์ประกอบสองอย่างของระบบ A และ B แสดงให้เห็นบนไดอะแกรมโดยเป็นจุดแยก (จุดยอด) ที่เชื่อมต่อกันโดยส่วนโค้งที่มุ่งเน้น ถ้าองค์ประกอบ A เชื่อมต่อกับองค์ประกอบ B ด้วยความสัมพันธ์เชิงสาเหตุ: A à B โดยที่: A เป็นสาเหตุ B เป็นผล

ปัจจัยต่าง ๆ สามารถมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน และอิทธิพลดังกล่าวสามารถเป็นบวกได้เมื่อปัจจัยหนึ่งเพิ่มขึ้น (ลดลง) นำไปสู่การเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในอีกปัจจัยหนึ่งและเป็นลบเมื่อเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในปัจจัยหนึ่ง ปัจจัยนำไปสู่การลดลง (เพิ่มขึ้น) ) ของอีกปัจจัยหนึ่ง นอกจากนี้ อิทธิพลยังสามารถมีเครื่องหมายแปรผัน ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขเพิ่มเติมที่เป็นไปได้

รูปแบบดังกล่าวสำหรับการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลถูกนำมาใช้กันอย่างแพร่หลายในการวิเคราะห์ระบบที่ซับซ้อนทางเศรษฐศาสตร์และสังคมวิทยา

ตัวอย่าง. แผนภาพบล็อกความรู้ความเข้าใจสำหรับการวิเคราะห์ปัญหาการใช้พลังงานสามารถมีลักษณะดังนี้ (รูปที่ 5.1):

ข้าว. 5.1. แผนภาพบล็อกความรู้ความเข้าใจสำหรับการวิเคราะห์ปัญหาการใช้พลังงาน

แผนที่ความรู้ความเข้าใจสะท้อนให้เห็นเฉพาะข้อเท็จจริงของการมีอิทธิพลของปัจจัยซึ่งกันและกัน มันไม่ได้สะท้อนถึงลักษณะโดยละเอียดของอิทธิพลเหล่านี้ หรือพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในอิทธิพลที่ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงในสถานการณ์ หรือการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวในตัวปัจจัยเอง เมื่อคำนึงถึงสถานการณ์เหล่านี้ทั้งหมดแล้ว จำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่ระดับถัดไปของการจัดโครงสร้างข้อมูล นั่นคือ ไปสู่แบบจำลองความรู้ความเข้าใจ

ในระดับนี้ แต่ละความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ ของแผนที่ความรู้ความเข้าใจจะถูกเปิดเผยโดยการขึ้นต่อกันที่สอดคล้องกัน ซึ่งแต่ละความสัมพันธ์สามารถมีทั้งตัวแปรเชิงปริมาณ (ที่วัดได้) และตัวแปรเชิงคุณภาพ (ไม่ได้วัด) ในกรณีนี้ ตัวแปรเชิงปริมาณจะถูกนำเสนออย่างเป็นธรรมชาติในรูปแบบของค่าตัวเลข ตัวแปรเชิงคุณภาพแต่ละตัวเชื่อมโยงกับชุดของตัวแปรทางภาษาที่สะท้อนสถานะต่างๆ ของตัวแปรเชิงคุณภาพนี้ (เช่น ความต้องการของผู้บริโภคสามารถเป็น "อ่อนแอ" "ปานกลาง" "เร่งรีบ" เป็นต้น) และตัวแปรทางภาษาแต่ละตัวจะสอดคล้องกับ เทียบเท่าตัวเลขในมาตราส่วน ด้วยการสะสมความรู้เกี่ยวกับกระบวนการที่เกิดขึ้นในสถานการณ์ภายใต้การศึกษา มันเป็นไปได้ที่จะเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับธรรมชาติของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ

แบบจำลองความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์สามารถแสดงแทนด้วยกราฟได้เหมือนแผนที่ความรู้ความเข้าใจ แต่แต่ละส่วนโค้งในกราฟนี้แสดงถึงความสัมพันธ์เชิงหน้าที่บางอย่างระหว่างปัจจัยที่สอดคล้องกันอยู่แล้ว เหล่านั้น. แบบจำลองความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์จะแสดงด้วยกราฟการทำงาน

ตัวอย่างของกราฟการทำงานที่สะท้อนถึงสถานการณ์ในพื้นที่ที่มีเงื่อนไขจะแสดงในรูปที่ 5.2.

รูปที่ 5 2. กราฟการทำงาน

โปรดทราบว่าโมเดลนี้เป็นโมเดลสาธิต ดังนั้นจึงไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยแวดล้อมมากมาย

เทคโนโลยีดังกล่าวได้รับความมั่นใจมากขึ้นเรื่อย ๆ จากโครงสร้างที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการปฏิบัติงานในทุกระดับและในทุกด้านของการจัดการ การใช้เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจในแวดวงเศรษฐกิจทำให้สามารถพัฒนาและปรับกลยุทธ์สำหรับการพัฒนาเศรษฐกิจขององค์กรในเวลาอันสั้นโดยคำนึงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอก

การใช้เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจทำให้สามารถดำเนินการเชิงรุกและไม่นำสถานการณ์ที่อาจเป็นอันตรายมาสู่ระดับการคุกคามและความขัดแย้ง และในกรณีที่เกิดขึ้น เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลเพื่อประโยชน์ขององค์กร

เพื่อทำความเข้าใจและวิเคราะห์พฤติกรรมของระบบที่ซับซ้อน ไดอะแกรมโครงสร้างของความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลจะถูกสร้างขึ้น รูปแบบดังกล่าวที่ตีความความคิดเห็นและมุมมองของผู้ตัดสินใจเรียกว่าแผนที่ความรู้ความเข้าใจ

คำว่า "แผนที่ความรู้ความเข้าใจ" ได้รับการประกาศเกียรติคุณจากนักจิตวิทยา Tolman ในปี 1948 แผนที่ความรู้ความเข้าใจเป็นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ประเภทหนึ่งที่ช่วยให้คุณสามารถกำหนดคำอธิบายของวัตถุที่ซับซ้อน ปัญหา หรือการทำงานของระบบอย่างเป็นทางการ และระบุโครงสร้างของความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างองค์ประกอบของระบบ วัตถุที่ซับซ้อนที่ประกอบกันเป็น ปัญหาและประเมินผลกระทบอันเป็นผลมาจากผลกระทบต่อองค์ประกอบเหล่านี้หรือการเปลี่ยนแปลงในลักษณะของความสัมพันธ์ นักวิทยาศาสตร์ชาวอังกฤษ K.Idei แนะนำให้ใช้แผนที่ความรู้ความเข้าใจสำหรับการพัฒนาโดยรวมและการตัดสินใจ

แผนที่ความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์เป็นกราฟกำกับโหนดซึ่งเป็นวัตถุ (แนวคิด) และส่วนโค้งคือการเชื่อมต่อระหว่างพวกเขาโดยระบุลักษณะความสัมพันธ์ของเหตุและผล

การพัฒนาแบบจำลองเริ่มต้นด้วยการสร้างแผนที่ความรู้ความเข้าใจที่สะท้อนถึงสถานการณ์ "ตามที่เป็นอยู่" บนพื้นฐานของแผนที่ความรู้ความเข้าใจที่เกิดขึ้นการพัฒนาตนเองของสถานการณ์จะถูกสร้างแบบจำลองเพื่อระบุแนวโน้มการพัฒนาในเชิงบวกการพัฒนาตนเองช่วยให้คุณสามารถเปรียบเทียบความคาดหวังส่วนตัวกับแบบจำลอง

แนวคิดหลักในแนวทางนี้คือแนวคิดของ "สถานการณ์" สถานการณ์ที่โดดเด่นด้วยชุดของสิ่งที่เรียกว่า ปัจจัยพื้นฐานด้วยความช่วยเหลือซึ่งอธิบายกระบวนการของการเปลี่ยนแปลงสถานะในสถานการณ์ ปัจจัยต่าง ๆ สามารถมีอิทธิพลซึ่งกันและกัน และอิทธิพลดังกล่าวสามารถเป็นบวกได้เมื่อปัจจัยหนึ่งเพิ่มขึ้น (ลดลง) นำไปสู่การเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในอีกปัจจัยหนึ่ง และเป็นลบเมื่อเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในปัจจัยหนึ่งนำไปสู่การลดลง (เพิ่มขึ้น) ในอีกปัจจัยหนึ่ง

เมทริกซ์ของอิทธิพลซึ่งกันและกันนำเสนอน้ำหนักของอิทธิพลโดยตรงระหว่างปัจจัยเท่านั้น แถวและคอลัมน์ของเมทริกซ์จะถูกจับคู่กับตัวประกอบของแผนที่ความรู้ความเข้าใจ และค่าที่ลงนามที่จุดตัดของแถว i-th และคอลัมน์ j-ro บ่งชี้น้ำหนักและทิศทางของอิทธิพลของปัจจัย i-ro ที่มีต่อ ปัจจัย j ในการแสดงระดับ (น้ำหนัก) ของอิทธิพล จะใช้ชุดของตัวแปรทางภาษา เช่น "แข็งแรง", "ปานกลาง", "อ่อนแอ" เป็นต้น ชุดของตัวแปรทางภาษาดังกล่าวจะถูกเปรียบเทียบกับค่าตัวเลขจากช่วงเวลา: 0.1 - "อ่อนแอมาก" 0.3 - "ปานกลาง"; 0.5 - "สำคัญ"; 0.7 - "แข็งแกร่ง"; 1.0 - "แข็งแกร่งมาก" ทิศทางของอิทธิพลถูกกำหนดโดยสัญญาณ: บวกเมื่อการเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในปัจจัยหนึ่งนำไปสู่การเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในอีกปัจจัยหนึ่งและเชิงลบเมื่อการเพิ่มขึ้น (ลดลง) ในปัจจัยหนึ่งนำไปสู่การลดลง (เพิ่มขึ้น ) ในอีกปัจจัยหนึ่ง

การระบุแนวโน้มเริ่มต้น

แนวโน้มเริ่มต้นถูกกำหนดโดยตัวแปรทางภาษาของประเภท

"รุนแรง", "ปานกลาง", "อ่อนแอ" ฯลฯ ; ชุดของตัวแปรทางภาษาดังกล่าวจะถูกเปรียบเทียบกับค่าตัวเลขจากช่วงเวลา . หากปัจจัยบางอย่างไม่ได้กำหนดแนวโน้ม หมายความว่าไม่มีการเปลี่ยนแปลงที่เห็นได้ชัดเจนในปัจจัยที่กำลังพิจารณา หรือมีข้อมูลไม่เพียงพอที่จะประเมินแนวโน้มที่มีอยู่ เมื่อสร้างแบบจำลองจะถือว่าค่าของปัจจัยนี้เท่ากับ 0 (นั่นคือไม่เปลี่ยนแปลง)

การเลือกปัจจัยเป้าหมาย

ในบรรดาปัจจัยที่เลือกทั้งหมดจำเป็นต้องกำหนดเป้าหมายและปัจจัยควบคุม ปัจจัยเป้าหมายคือปัจจัยที่ต้องทำให้ไดนามิกเข้าใกล้ค่าที่ต้องการมากขึ้น การทำให้มั่นใจถึงพลวัตที่จำเป็นของปัจจัยเป้าหมายเป็นวิธีแก้ปัญหาที่ดำเนินการเมื่อสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ

สามารถใช้แผนที่พุทธิปัญญาเพื่อประเมินอิทธิพลของแนวคิดแต่ละอย่างในเชิงคุณภาพที่มีต่อกัน และความเสถียรของระบบโดยรวม เพื่อสร้างแบบจำลองและประเมินการใช้กลยุทธ์ต่างๆ ในการตัดสินใจและการคาดการณ์การตัดสินใจ

ควรสังเกตว่าแผนที่ความรู้ความเข้าใจสะท้อนถึงความจริงที่ว่าปัจจัยต่างๆมีอิทธิพลต่อกันและกันเท่านั้น มันไม่ได้สะท้อนถึงลักษณะโดยละเอียดของอิทธิพลเหล่านี้ หรือพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในอิทธิพลที่ขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงในสถานการณ์ หรือการเปลี่ยนแปลงชั่วคราวในตัวปัจจัยเอง เมื่อคำนึงถึงสถานการณ์เหล่านี้ทั้งหมดแล้ว จำเป็นต้องเปลี่ยนไปสู่ระดับถัดไปของข้อมูลการจัดโครงสร้างที่แสดงในแผนที่ความรู้ความเข้าใจ นั่นคือ แบบจำลองความรู้ความเข้าใจ ในระดับนี้ แต่ละความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ ของแผนที่ความรู้ความเข้าใจจะถูกเปิดเผยต่อสมการที่เกี่ยวข้อง ซึ่งสามารถมีทั้งตัวแปรเชิงปริมาณ (ที่วัดได้) และตัวแปรเชิงคุณภาพ (ไม่ได้วัด) ในขณะเดียวกัน ตัวแปรเชิงปริมาณจะป้อนในลักษณะที่เป็นธรรมชาติในรูปแบบของค่าตัวเลข เนื่องจากตัวแปรเชิงคุณภาพแต่ละตัวเชื่อมโยงกับชุดของตัวแปรทางภาษา และตัวแปรทางภาษาแต่ละตัวจะสอดคล้องกับตัวเลขที่เทียบเท่าในระดับ [-1, 1]. ด้วยการสะสมความรู้เกี่ยวกับกระบวนการที่เกิดขึ้นในสถานการณ์ภายใต้การศึกษา มันเป็นไปได้ที่จะเปิดเผยรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับธรรมชาติของความสัมพันธ์ระหว่างปัจจัยต่างๆ

มีการตีความทางคณิตศาสตร์ของแผนที่ความรู้ความเข้าใจ เช่น แบบจำลองทางคณิตศาสตร์แบบอ่อน (แบบจำลอง Lotka-Volterra ที่มีชื่อเสียงของการต่อสู้เพื่อการดำรงอยู่) วิธีการทางคณิตศาสตร์สามารถทำนายการพัฒนาของสถานการณ์และวิเคราะห์ความเสถียรของการแก้ปัญหาที่ได้ มีสองวิธีในการสร้างแผนที่ความรู้ความเข้าใจ - ขั้นตอนและกระบวนการ ขั้นตอนคือการดำเนินการที่ไม่ต่อเนื่องกันในเวลาและมีผลที่วัดได้ คณิตศาสตร์ใช้ความไม่รอบคอบอย่างมีนัยสำคัญ แม้ว่าเราจะวัดด้วยตัวแปรทางภาษาก็ตาม แนวทางกระบวนการพูดถึงการรักษากระบวนการมากขึ้น โดยมีลักษณะเป็นแนวคิดของ "ปรับปรุง" "เปิดใช้งาน" โดยไม่มีการอ้างอิงถึงผลลัพธ์ที่วัดได้ แผนที่ความรู้ความเข้าใจของวิธีการนี้มีโครงสร้างที่เกือบจะไม่สำคัญ - มีกระบวนการเป้าหมายและกระบวนการโดยรอบที่มีผลกระทบในเชิงบวกหรือเชิงลบ

แผนที่ความรู้ความเข้าใจมีสองประเภท: แบบดั้งเดิมและแบบคลุมเครือ แผนที่แบบดั้งเดิมถูกตั้งค่าในรูปแบบของกราฟกำกับและแสดงระบบแบบจำลองเป็นชุดของแนวคิดที่แสดงวัตถุหรือแอตทริบิวต์ เชื่อมโยงกันด้วยความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล ใช้เพื่อประเมินผลกระทบของแนวคิดแต่ละอย่างในเชิงคุณภาพต่อความเสถียรของระบบ

เพื่อขยายความเป็นไปได้ของการสร้างแบบจำลองทางปัญญา จึงมีการใช้แผนที่ความรู้ความเข้าใจแบบคลุมเครือในงานหลายชิ้น ในแผนที่ความรู้ความเข้าใจที่คลุมเครือ แต่ละส่วนโค้งไม่เพียงแต่กำหนดทิศทางและธรรมชาติเท่านั้น แต่ยังกำหนดระดับอิทธิพลของแนวคิดที่เกี่ยวข้องด้วย

การสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ (หรือการสร้างแบบจำลองด้วยแผนที่ความรู้ความเข้าใจ) มีความสำคัญเป็นพิเศษสำหรับการวิเคราะห์ทางการเมือง ออกแบบมาเพื่อจำลองวัตถุกึ่งโครงสร้างที่ซับซ้อน เช่น กระบวนการและสถานการณ์ทางการเมืองส่วนใหญ่

วิธีนี้ใช้วิธีการทางปัญญาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วตั้งแต่ทศวรรษที่ 1960 คำนี้ปรากฏก่อนหน้านี้เล็กน้อย - ในปี 1948 หลังจากการตีพิมพ์ผลงานที่มีชื่อเสียงของนักจิตวิทยาชาวอเมริกัน E. Tolman "แผนที่ความรู้ความเข้าใจในหนูและมนุษย์" เมื่อพิจารณาถึงพฤติกรรมของหนูในเขาวงกต Tolman ได้ข้อสรุปว่าเมื่อเวลาผ่านไป มันสร้าง "แผนที่ความรู้ความเข้าใจ" แบบพิเศษของเขาวงกต ซึ่งเป็นแนวคิดเชิงโครงสร้างของสิ่งแวดล้อม การ์ดใบนี้กำหนดปฏิกิริยาของสัตว์

ยูเอ็ม Plotinsky เรียกแนวทาง COGNITIVE ว่า "วิธีแก้ปัญหาแบบดั้งเดิมสำหรับวิทยาศาสตร์ที่กำหนดโดยวิธีการที่คำนึงถึงแง่มุมทางปัญญา ซึ่งรวมถึงกระบวนการของการรับรู้ การคิด ความรู้ความเข้าใจ การอธิบาย และความเข้าใจ แนวทางการรู้คิดในสาขาวิชาใด ๆ มุ่งเน้นไปที่ "ความรู้" หรือมากกว่านั้น ในกระบวนการของการเป็นตัวแทน การจัดเก็บ การประมวลผล การตีความ และการผลิตความรู้ใหม่

ด้วยความหลากหลายของวิทยาศาสตร์การรับรู้ มีสองสำเนียงพื้นฐานสำหรับเรา หากเราสนใจระบบความรู้และความคิด "ภาพของโลก" ของบุคคล (หรือกลุ่มคน) เพื่อรับข้อมูลเกี่ยวกับบุคคลหรือกลุ่มนี้ การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจนั้นจะเป็นเชิงเรื่อง . ตัวอย่างเช่น การวิเคราะห์ระบบความคิดของผู้นำทางการเมืองเกี่ยวกับความเป็นจริงจะมีประโยชน์อย่างมากในการทำนายการกระทำและการตัดสินใจของเขาในสถานการณ์หนึ่งๆ และการสร้างแผนที่ความรู้ความเข้าใจของกลุ่มสังคมกว้างจะต้องทำนายว่ากลุ่มนี้รับรู้อย่างไร การกระทำบางอย่างของผู้มีอำนาจ

หากเราไม่ได้สนใจในเรื่องของกระบวนการทางปัญญา แต่อยู่ในผลิตภัณฑ์ของมัน - แผนที่ความรู้ความเข้าใจของความเป็นจริงทางการเมืองหนึ่งหรืออีกส่วนหนึ่ง (ตัวอย่างเช่น เมื่อรวบรวมแผนที่ความรู้ความเข้าใจของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อสถานการณ์ในภูมิภาคตะวันออกกลาง เราไม่สนใจลักษณะเฉพาะของการรับรู้ของผู้เชี่ยวชาญแต่เป็นสถานการณ์ในตะวันออกกลางเอง) ตะวันออก) ดังนั้นผู้เชี่ยวชาญจึงไม่ใช่เป้าหมายของการศึกษาดังตัวอย่างที่มีผู้นำทางการเมืองหรือกลุ่มทางสังคม แต่เป็น “เครื่องมือ” สำหรับสร้างแบบจำลองสถานการณ์ที่เพียงพอ และแนวทางนี้จะเป็นเชิงวัตถุ

แผนที่ความรู้ความเข้าใจนั้นเรียกว่ากราฟกำกับที่ลงนามซึ่งใน:

จุดยอดสอดคล้องกับปัจจัยพื้นฐานที่อธิบายกระบวนการในสถานการณ์นั้น

ความสัมพันธ์โดยตรงระหว่างปัจจัยต่างๆ ถูกกำหนดโดยการวิเคราะห์สายโซ่เหตุและผลที่อธิบายถึงการกระจายอิทธิพลของปัจจัยหนึ่งต่อปัจจัยอื่นๆ เชื่อกันว่าปัจจัยที่รวมอยู่ในสมมติฐาน "ถ้า ... " ของห่วงโซ่ "ถ้า ... แล้ว ... " ส่งผลกระทบต่อปัจจัยของผลที่ตามมา "แล้ว ... " ของห่วงโซ่นี้ ยิ่งกว่านั้น อิทธิพลนี้สามารถเสริมแรง (บวก) หรือยับยั้ง (ลบ) หรือเครื่องหมายแปรผัน ขึ้นอยู่กับเงื่อนไขเพิ่มเติมที่เป็นไปได้ ในแผนที่ความรู้ความเข้าใจเวอร์ชันที่ "นุ่มนวลกว่า" นั้นไม่ใช่นัยที่ตายตัวว่า "ถ้า ... จากนั้น ... " แต่เป็นอิทธิพลของความน่าจะเป็น: การทำให้เหตุการณ์ A เป็นจริงเพิ่มขึ้น (ลดลง) ความน่าจะเป็นของการทำให้เหตุการณ์ B เป็นจริง .

ลิงก์จะแสดงเป็นเส้น เรียกว่า ส่วนโค้ง โดยมีสัญลักษณ์ที่เกี่ยวข้อง

เส้นทางที่กำกับแบบปิดซึ่งมีจุดยอดทั้งหมดแตกต่างกัน เรียกว่าลูป (หรือลูปป้อนกลับ) ลูปที่ขยายการโก่งตัวคือลูปป้อนกลับเชิงบวก และลูปที่ต่อต้านการโก่งตัวคือลูปป้อนกลับเชิงลบ

ตัวอย่างเช่น เราเชื่อว่านโยบายแบ่งแยกดินแดนต่อรัสเซียของสหรัฐฯ และ NATO จะส่งผลต่อการเติบโตของความรู้สึกรักชาติในประเทศ ภายใต้แรงกดดันของความรู้สึกเหล่านี้ ผู้นำรัสเซียจะถูกบีบให้เพิ่มการใช้จ่ายในกองทัพและศูนย์อุตสาหกรรมทางทหาร ซึ่งจะผลักดันให้สหรัฐฯ ใช้นโยบายโดดเดี่ยวของตนเข้มข้นขึ้น เราสามารถเห็นภาพการแสดงชุดนี้โดยใช้แผนที่ความรู้ความเข้าใจที่ง่ายที่สุดซึ่งมีจุดยอดสามจุดและส่วนโค้งสามส่วน จุดยอดที่มีอยู่สามจุดถูกปิดในโครงร่างเสริมแรง

แผนที่ความรู้ความเข้าใจที่ซับซ้อนกว่านี้มากด้านล่างอธิบายถึงระบบปัจจัยของความขัดแย้งระหว่างปาเลสไตน์-อิสราเอล” (ลองวิเคราะห์ด้วยตัวเองโดยเน้นที่วงจรป้อนกลับ)

โดยตัวมันเองแผนที่ความรู้ความเข้าใจสะท้อนเฉพาะระบบของปัจจัยและแนวคิดทั่วไปเกี่ยวกับความสัมพันธ์ของพวกเขา มันไม่ได้แก้ไขรายละเอียดธรรมชาติของอิทธิพลของปัจจัยซึ่งกันและกันหรือพลวัตของการเปลี่ยนแปลงในอิทธิพลเหล่านี้ขึ้นอยู่กับสถานการณ์ ในเรื่องนี้ แผนที่ความรู้ความเข้าใจเป็นแบบจำลองที่มีความหมายของวัตถุภายใต้การศึกษา ในขณะเดียวกันในกรณีทั่วไปที่มีแบบจำลองที่มีความหมายก็สามารถเปลี่ยนเป็นแบบจำลองที่เป็นทางการได้ นั่นคือระบบสมการ แน่นอนว่าสิ่งนี้จำเป็นต้องมีปัจจัยโครงสร้างและความสัมพันธ์ในระดับหนึ่ง

เราจะกลับไปที่การสร้างแบบจำลองโดยใช้แผนที่ความรู้ความเข้าใจในระหว่างการศึกษาวิธีการจำลองสถานการณ์

ควบคุมคำถามและงาน

1. กำหนดแนวคิดของ "แบบจำลอง" อะไรคือความเป็นไปได้ของการสร้างแบบจำลองในการวิจัยทางการเมือง?

2. โมเดลเชิงเส้นกับแบบไม่เชิงเส้นแตกต่างกันอย่างไร? ปรับความสำคัญของการสร้างแบบจำลองที่ไม่ใช่เชิงเส้นโดยสัมพันธ์กับคุณลักษณะของกระบวนการทางการเมือง

3. ตั้งชื่อคุณสมบัติหลักของแบบจำลองโครงสร้าง รวมถึงวิธีการสร้าง

4. แผนที่ความรู้ความเข้าใจคืออะไร? มันประกอบด้วยองค์ประกอบอะไรบ้าง? อะไรคือความแตกต่างระหว่างแนวทางเชิงหัวเรื่องและเชิงวัตถุในการทำแผนที่ความรู้ความเข้าใจ?

5. อธิบายอัลกอริทึมสำหรับการสร้างแบบจำลอง "ภาคีในพื้นที่ของแนวทางการเมือง"

การพยากรณ์ระยะกลางของเศรษฐกิจรัสเซียโดยใช้แบบจำลองความรู้ความเข้าใจ

บทความนี้ยืนยันถึงความเหมาะสมของการใช้แนวทางการรับรู้เพื่อการวิจัยและการพยากรณ์เศรษฐกิจที่พึ่งพาทรัพยากร มีการนำเสนอผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ระยะกลางของเศรษฐกิจรัสเซียโดยใช้ Fuzzy Cognitive Map1

การพึ่งพาทรัพยากร ความไม่แน่นอน และการพยากรณ์ คุณลักษณะเฉพาะของเศรษฐกิจของรัสเซียสมัยใหม่คือการพึ่งพาทรัพยากร ประเภทของการพัฒนาในระยะเปลี่ยนผ่าน และสภาวะวิกฤตของเศรษฐกิจ การพึ่งพาทรัพยากรก่อให้เกิดแนวโน้มที่ไม่เอื้ออำนวยประเภทต่างๆ ซึ่งการขยายระยะเวลาดังกล่าวเป็นสิ่งที่ไม่พึงปรารถนาอย่างมาก เนื่องจากจำกัดความเป็นไปได้ของการคาดคะเนการคาดการณ์อย่างมาก สภาวะการเปลี่ยนผ่านของเศรษฐกิจมีความเกี่ยวข้องกับ “ความไม่สมบูรณ์ทางจิตใจ” ที่สืบทอดมาจากปีที่ผ่านมา การขาดแนวโน้มที่มั่นคงและโครงสร้างทางเศรษฐกิจที่เติบโตเต็มที่ ซึ่งทำให้ “ระดับที่บรรลุผลสำเร็จ” ไม่ใช่พื้นฐานที่น่าเชื่อถือสำหรับการพยากรณ์ อาจกล่าวได้เช่นเดียวกันเกี่ยวกับวิกฤตเศรษฐกิจโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเราคำนึงถึงธรรมชาติที่ "มนุษย์สร้างขึ้น" เป็นส่วนใหญ่ซึ่งเกี่ยวข้องกับนโยบายเศรษฐกิจของรัฐและอิทธิพลภายนอกที่ก้าวร้าว โดยทั่วไปความเสื่อมโทรมของสถานการณ์ทางเศรษฐกิจของประเทศซึ่งเกิดขึ้นตั้งแต่ปี 2556 "ธรรมชาติอย่างลึกซึ้งและเกิดจากสาเหตุภายในของธรรมชาติพื้นฐาน".

ปัจจัยหนึ่งที่ชะลอการเติบโตทางเศรษฐกิจคือการพึ่งพาราคาน้ำมันในตลาดโลก ซึ่งการลดลงของราคาน้ำมันลดผลกระทบเชิงบวกของการเพิ่มขึ้นของการผลิตไฮโดรคาร์บอน ปัญหาของความไม่แน่นอนมีอยู่อย่างสูงในระบบเศรษฐกิจที่พึ่งพาทรัพยากร เนื่องจากพร้อมกับปัจจัยการพัฒนาแบบดั้งเดิมสำหรับทุกเศรษฐกิจ ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาทรัพยากรธรรมชาติได้รับอิทธิพลอย่างมีนัยสำคัญ ความไม่แน่นอนพื้นฐานในเศรษฐกิจรัสเซีย 2 เนื่องจากมีทรัพยากรและวัตถุดิบที่มั่นคงในการพัฒนาในช่วงหลายทศวรรษที่ผ่านมา ยิ่งไปกว่านั้น เมื่อขนาดและระดับความสมบูรณ์ของภาคทรัพยากรและวัตถุดิบเพิ่มขึ้น ความไม่แน่นอนจึงเกิดขึ้นไม่เพียงเฉพาะในภาคส่วนนี้เท่านั้น แต่ยังรวมถึงเศรษฐกิจโดยรวมด้วย ดังนั้นจึงอาจกล่าวได้ว่าเศรษฐกิจที่พึ่งพาทรัพยากรได้รับผลกระทบจาก "กลุ่ม" ที่ซับซ้อนและห่างไกลจากความสัมพันธ์ทางเศรษฐกิจและการเมืองที่ชัดเจน และจากมุมมองนี้ เศรษฐกิจรัสเซียก็ไม่มีข้อยกเว้น

แบบจำลองการพยากรณ์ประยุกต์ของเศรษฐกิจรัสเซีย วิธีการของการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจซึ่งออกแบบมาสำหรับการวิเคราะห์และการตัดสินใจในสถานการณ์ที่กำหนดได้ไม่ดี ถูกเสนอโดยนักวิจัยชาวอเมริกัน R. Axelrod มันขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองความคิดเชิงอัตนัยของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับสถานการณ์ เครื่องมือหลักคือแผนที่ความรู้ความเข้าใจของสถานการณ์ (Fuzzy Cognitive Map) ซึ่งรวบรวมในรูปแบบของกราฟการทำงานโดยตรง จุดยอด (แนวคิด) ของกราฟสอดคล้องกับปัจจัย (เหตุการณ์) ที่กำลังพิจารณา และส่วนโค้งที่กำกับซึ่งมีลักษณะเฉพาะด้วยเครื่องหมายและพารามิเตอร์ความเข้ม สะท้อนถึงอิทธิพลร่วมกันระหว่างปัจจัย (เหตุการณ์) แผนที่ความรู้ความเข้าใจทำหน้าที่ระบุโครงสร้างของความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างองค์ประกอบของระบบและประเมินผลที่ตามมาของอิทธิพลหรือการเปลี่ยนแปลงธรรมชาติของความสัมพันธ์

1 บทความนี้จัดทำขึ้นโดยเป็นส่วนหนึ่งของการวิจัยโดยได้รับการสนับสนุนทางการเงินจาก Russian Science Foundation(โครงการเลขที่ 14-18-02345).

2 ความไม่แน่นอนพื้นฐานไม่รวมความเป็นไปได้ของการเปลี่ยนแปลงที่ถูกต้องในสถานการณ์ความเสี่ยง การใช้คำว่า "ความเสี่ยง" เกี่ยวข้องกับกรณีที่สามารถวัดระดับความไม่แน่นอนหรือความน่าจะเป็นของการเกิดเหตุการณ์บางอย่างได้ ความแตกต่างในทางปฏิบัติระหว่างประเภทของความเสี่ยงและความไม่แน่นอนคือ ในกรณีแรก การกระจายของผลลัพธ์ของเหตุการณ์เป็นที่รู้จัก (ซึ่งทำได้โดยการคำนวณเบื้องต้นหรือโดยการศึกษาสถิติของประสบการณ์ก่อนหน้า) ในขณะที่ในกรณีที่สอง ไม่ใช่.

การดำเนินการตามขั้นตอนการสร้างแบบจำลองมักจะแบ่งออกเป็นสามขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือการสร้างแบบจำลอง (การเลียนแบบ) ของการพัฒนาตนเองของสถานการณ์ (ระบบ) ในกรณีที่ไม่มีการควบคุม "จากภายนอก" ของผู้วิจัย ขั้นตอนที่สองถือว่าการพัฒนาสถานการณ์ควบคุม: นักวิจัยซึ่งเป็นผลมาจากอิทธิพลของปัจจัยใด ๆ กำหนดปัจจัยควบคุมและเปลี่ยนแปลงพวกเขาโดยสังเกตการเปลี่ยนแปลงที่เกิดขึ้นในระบบ ขั้นตอนที่สามคือการแก้ปัญหาผกผันซึ่งประกอบด้วยการกำหนดค่าของพัลส์ควบคุมที่จำเป็นในการแก้ปัญหา ดังนั้นในกระบวนการของการนำแบบจำลองความรู้ความเข้าใจไปใช้ในเชิงตัวเลขจึงสามารถสร้างสถานการณ์ต่าง ๆ สำหรับการทำนายการพัฒนาของสถานการณ์ (ระบบ) โดยปราศจากการควบคุมและด้วยการควบคุมเพื่อลดแนวโน้มเชิงลบหรือเสริมสร้างแนวโน้มเชิงบวก

การใช้วิธีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจเป็นตัวกำหนดทั้งในการวิจัยเชิงทฤษฎีและประยุกต์ การใช้แบบจำลองความรู้ความเข้าใจในการศึกษารูปแบบและกลไกของการพึ่งพาทรัพยากรเพื่อวิเคราะห์ปฏิสัมพันธ์ของปัจจัยภายนอกและปัจจัยภายนอกและผลกระทบต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจได้รับการพิจารณาในเอกสารฉบับหนึ่งของเรา จากตัวอย่างการวิจัยประยุกต์ เราสามารถตั้งชื่อผลงานเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางปัญญาของการจัดอันดับทางเศรษฐกิจและสังคมในสาธารณรัฐโคมิและการพัฒนาระบบการท่องเที่ยวและสันทนาการทางตอนใต้ของรัสเซีย งานของเรากว้างขึ้น: เพื่อประเมินอิทธิพลของปัจจัยสำคัญที่มีต่อพลวัตของการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของรัสเซีย ซึ่งเกี่ยวข้องกับการสร้างโครงสร้างรวมที่ครอบคลุมระบบเศรษฐกิจและสังคมทั้งหมดของประเทศ ในการกำหนดงานนี้ใกล้เคียงกับการศึกษาต่างประเทศที่รู้จักกันดีซึ่งหนึ่งในนั้นนำเสนอแบบจำลองความรู้ทางทฤษฎีของเศรษฐกิจและอีกอันหนึ่ง - แบบจำลองที่สร้างขึ้นเพื่อประเมินผลกระทบทางเศรษฐกิจและสังคมของการสำรวจน้ำมันและก๊าซในไซปรัส จากการวิจัยในประเทศ เราต้องการที่จะเน้นงาน ซึ่งนำเสนอแบบจำลองความรู้ความเข้าใจซึ่งระบุปัจจัยหลักที่มีอิทธิพลต่อกระบวนการสร้างเศรษฐกิจนวัตกรรมในรัสเซีย และแสดงผลกระทบลำดับความสำคัญของนโยบายอุตสาหกรรมต่อการเติบโตทางเศรษฐกิจ

แนวทางแนวคิดและเทคนิคการทำงานกับแบบจำลองความรู้ความเข้าใจประยุกต์ของเรานั้นมีลักษณะเฉพาะในงาน ซึ่งผลลัพธ์ของการสร้างแบบจำลองการคาดการณ์ระยะกลางของการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของภูมิภาค Tomsk จะถูกนำเสนอและตีความอย่างมีความหมาย ภูมิภาคนี้น่าสนใจเพราะมีทั้งทรัพยากรและนวัตกรรม ภาคน้ำมันและก๊าซ อุตสาหกรรมการผลิต และศูนย์วิทยาศาสตร์และการศึกษามีบทบาทสำคัญในเศรษฐกิจ ภูมิภาค Tomsk สามารถอธิบายได้ว่าเป็น "แบบจำลองขนาด" ชนิดหนึ่งของรัสเซีย - มีโครงสร้างทางเศรษฐกิจที่คล้ายคลึงกัน ความสำเร็จที่คล้ายคลึงกัน และปัญหาในการพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคม สิ่งที่ควรทราบเป็นพิเศษคือความสามารถในการเปรียบเทียบของการผลิตน้ำมันและก๊าซ (ซึ่งเป็นหนึ่งในแหล่งรายได้หลัก) ต่อหัว: ในภูมิภาค Tomsk - ประมาณ 15 toe e./person ในรัสเซีย - เทียบเท่าน้ำมันดิบประมาณ 8 ตัน จ./คน . 3

ผลการวิจัยเกี่ยวกับการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมของภูมิภาค Tomsk ทำให้สามารถสรุปได้ว่ามีความสัมพันธ์กับทั้งประเทศเป็นส่วนใหญ่ ดังนั้น เมื่อเริ่มทำงานกับแบบจำลองการคาดการณ์ของเศรษฐกิจรัสเซีย เราจึงมุ่งเน้นไปที่ผลการศึกษาก่อนหน้านี้และประสบการณ์จริงในการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจที่ได้รับจากการศึกษาเหล่านี้

3 สำหรับการเปรียบเทียบ: การผลิตไฮโดรคาร์บอนเฉลี่ยต่อหัวใน Yamalo-Nenets Autonomous Okrug อยู่ที่ประมาณ 1,000 ตันใน Nenets Autonomous Okrug - มากกว่า 440 ใน Khanty-Mansiysk Autonomous Okrug - 190 ในภูมิภาค Sakhalin - 70 ตัน (คำนวณตาม Rosstat)

แบบจำลองที่พัฒนาแล้วของเศรษฐกิจรัสเซียมีขอบเขตการคาดการณ์จนถึงปี 2020 แผนที่ความรู้ความเข้าใจของแบบจำลองประกอบด้วย 16 ปัจจัยที่แบ่งออกเป็น 6 คลาส (ตารางที่ 1) ซึ่งเชื่อมต่อกันด้วยอิทธิพลร่วมกันของการสร้างแบบจำลองส่วนโค้งที่ 121

ตารางที่ 1 ปัจจัยของแบบจำลองการทำนายเศรษฐกิจรัสเซีย

ค่าเบื้องต้นของความเข้มของอิทธิพลร่วมกันระหว่างปัจจัยที่วัดได้ของแบบจำลองความรู้ความเข้าใจถูกกำหนดขึ้นโดยการวิเคราะห์สหสัมพันธ์ เราพิจารณาความสัมพันธ์แบบคู่ระหว่างอนุกรมเวลาของข้อมูล (สำหรับช่วงปี 2543-2556) ตามปัจจัยที่กำหนดในตาราง 1. ถัดไป ค่าสัมประสิทธิ์ได้รับการขัดเกลาโดยผู้เชี่ยวชาญตามตรรกะของการเปลี่ยนแปลงของระบบจากสถานะคงที่หนึ่งไปยังอีกสถานะหนึ่งอันเป็นผลมาจากอิทธิพลหุนหันพลันแล่นจากภายนอก

ควรสังเกตว่านี่เป็นหนึ่งในความแตกต่างที่ซับซ้อนและไม่ชัดเจนที่สุดของการสร้างแบบจำลองทางปัญญาสำหรับการรับรู้ เนื่องจากแบบจำลองทางปัญญาใด ๆ มุมมองส่วนตัวของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับกระบวนการในสถานการณ์แบบไดนามิกที่ซับซ้อน (ระบบ) ซึ่งแสดงอย่างเป็นทางการเป็นกราฟที่มีลายเซ็นกำกับ คำถามเกิดขึ้น: ความเป็นส่วนตัวดังกล่าวสามารถพิสูจน์ได้หรือไม่? จะไม่นำไปสู่การได้รับแนวคิดที่ผิดเพี้ยนเกี่ยวกับรูปแบบการพัฒนาของระบบที่กำลังศึกษาอยู่หรือไม่?

ปัญหาของความเป็นตัวตนสามารถแก้ไขได้อย่างมากด้วยความช่วยเหลือของการตรวจสอบย้อนกลับ เช่น โดยการตรวจสอบแบบจำลองภายใต้เงื่อนไขที่ทราบ "การแช่" ในอดีต เราทำการทดสอบแบบจำลองย้อนหลังระหว่างปี พ.ศ. 2543-2556 ขึ้นอยู่กับข้อมูลทางสถิติที่มีอยู่เกี่ยวกับปัจจัยที่วัดได้ของแบบจำลอง ในเวลาเดียวกัน ปัจจัยต่อไปนี้เพิ่มขึ้นในเวกเตอร์ของแนวโน้มเริ่มต้น: น้ำมัน 0-1 (+31%) 1-3 FDI (+28%); ราคา 4-1 (+182%) - ตามสถิติที่มีอยู่ - และความเสี่ยง 4-2 (-70%) ประเมินตามสมมติฐานที่เป็นจริงของการลดความเสี่ยงโดยรวมที่สำคัญสำหรับเศรษฐกิจรัสเซียในปี 2000 เมื่อเทียบกับปี 1990 ไมล์ . เราพิจารณาปัจจัย "น้ำมัน" ในระดับเดียวกับอิทธิพลภายนอก (ราคาน้ำมันโลก, FDI, ความเสี่ยง) เนื่องจากพลวัตของการผลิตน้ำมันและก๊าซในรัสเซียมีความเกี่ยวข้องอย่างใกล้ชิดกับสถานการณ์ตลาดและโอกาสในการส่งออกมากกว่าความต้องการของ เศรษฐกิจของประเทศ

ความถูกต้องโดยรวมของแบบจำลองในขั้นตอนนี้ได้รับการยืนยันโดยความใกล้เคียงของอัตราการเติบโตของปัจจัยที่คำนวณในแบบจำลองกับอัตราการเติบโตที่แท้จริงในปี 2556 เทียบกับปี 2543 อัตราการเติบโตของ GDP โดยประมาณคือ 78% เมื่อเทียบกับตัวบ่งชี้จริงที่ระดับ คิดเป็นร้อยละ 79 (ตารางที่ 2) ). เป็นผลให้มีการรวบรวมเมทริกซ์ของค่าสัมประสิทธิ์ของอิทธิพลร่วมกันของแบบจำลองที่ตรวจสอบแล้ว ซึ่งใช้ในการสร้างการคาดการณ์สำหรับช่วงเวลาจนถึงปี 2020

ตารางที่ 2 อัตราการเติบโตโดยประมาณและการเติบโตที่แท้จริงของตัวบ่งชี้แบบจำลอง: 2013/2000, %

ผลลัพธ์ของแบบจำลองการคาดการณ์ระยะกลาง ในขั้นตอนแรกของการจำลองเชิงตัวเลข การพัฒนาตนเองของสถานการณ์ถูกจำลองขึ้น และการเพิ่มขึ้นของปัจจัย "น้ำมัน" และ "ราคา" เป็นแหล่งที่มาของการกระทำที่หุนหันพลันแล่นในระบบ สันนิษฐานว่าการผลิตไฮโดรคาร์บอนในสหพันธรัฐรัสเซียภายในปี 2563 จะเพิ่มขึ้นประมาณ 10% เมื่อเทียบกับปี 2556 (มากถึง 1250 ล้านตันเทียบเท่าน้ำมันดิบ - ตามแนวทางของยุทธศาสตร์พลังงานของรัสเซียจนถึงปี 2573) และ ราคาน้ำมันจะลดลงประมาณ 40% (ตามการคาดการณ์ของสถานการณ์จำลองสำหรับการคาดการณ์การพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของสหพันธรัฐรัสเซียจนถึงปี 2561 กระทรวงการพัฒนาเศรษฐกิจของรัสเซีย) สมมติฐานเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลง FDI และความเสี่ยงภายนอกไม่ได้รับการพิจารณา

การคำนวณแสดงให้เห็นว่าสำหรับผลกระทบที่หุนหันพลันแล่น การเปลี่ยนแปลงที่คาดการณ์ในปัจจัย GDP ในปี 2020 คือ -12% รายได้งบประมาณจะลดลง 22% การลงทุนในสินทรัพย์ถาวร - 28% มูลค่าเพิ่มรวมของอุตสาหกรรมการผลิตจะลดลง 9% คอมเพล็กซ์วิทยาศาสตร์และการศึกษา - 7% เมื่อเทียบกับระดับปี 2556 ดังนั้นด้วยการควบคุมตนเอง (การพัฒนาตนเอง) ของสถานการณ์ แนวโน้มวิกฤตจึงถูกคาดการณ์ใน เศรษฐกิจรัสเซีย ในมุมมองของผลลัพธ์ที่ไม่พึงประสงค์นี้ ผลกระทบที่เป็นเป้าหมายต่อระบบเศรษฐกิจจึงมีความจำเป็นเพื่อสร้างผลลัพธ์ที่น่าพอใจมากขึ้น

ในขั้นตอนของการจำลองการพัฒนาระบบที่มีการควบคุม ปัจจัยต่อไปนี้ถูกเลือกให้เป็นปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อการควบคุม (ดูตารางที่ 1): การลงทุน การลงทุนโดยตรงจากต่างประเทศ อุตสาหกรรม หนี้ไม่ก่อให้เกิดรายได้ โครงสร้างพื้นฐาน ความเสี่ยง นี่แสดงถึงการกระตุ้นของรัฐต่อกระบวนการทางเศรษฐกิจภาคส่วนเศรษฐกิจและกิจกรรมที่เกี่ยวข้องผ่านการดำเนินการตามนโยบายที่มีการควบคุมอย่างมีจุดมุ่งหมาย อีกทั้งมีการพิจารณามาตรการลดความเสี่ยงและกระตุ้นการเติบโตทางเศรษฐกิจ (ในระดับมหภาค) ตั้งค่า "อ่อนแอ" ที่เพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่องของค่าของปัจจัยทั้งหมดที่ระบุไว้ข้างต้นที่ระดับ 10% (ความเสี่ยง - ลดลง 10%) ทำให้สามารถประเมินความอ่อนไหวของเศรษฐกิจเพื่อควบคุมการกระทำในพื้นที่ของกฎระเบียบเหล่านี้

ในระหว่างการทดลองในแบบจำลอง ตัวบ่งชี้การเติบโตของปัจจัย GDP ได้รับในช่วงตั้งแต่ -12 ถึง + 2% ในปี 2020 เมื่อเทียบกับปี 2013 หากเราพิจารณาปัจจัยแต่ละประการ มาตรการที่มีประสิทธิภาพที่สุดในการลดความเสี่ยง การผสมผสานตามเงื่อนไขของผลกระทบที่อ่อนแอของปัจจัยที่พิจารณาทั้งหมดทำให้ GDP เพิ่มขึ้นประมาณ 2% (ตารางที่ 3)

ตารางที่ 3 การเติบโตของ GDP ต่อหัวในปี 2563 เทียบกับระดับปี 2556 ตามตัวแปรของการคำนวณแบบจำลอง %

ผลการจำลองสอดคล้องกับสถานการณ์ที่ไม่เอื้ออำนวยของการพัฒนาเศรษฐกิจ ตัวเลขที่ได้รับต่ำกว่าเป้าหมายที่คาดการณ์ของกระทรวงการพัฒนาเศรษฐกิจของรัสเซียในปี 2020: ตามสถานการณ์การพัฒนาระยะยาวแบบอนุรักษ์นิยมที่พัฒนาโดยกระทรวง การเติบโตของ GDP ควรอยู่ที่ 29% ในปี 2020 เมื่อเทียบกับปี 2013 การคาดการณ์แนวโน้มของสถานการณ์ตามการคาดการณ์สำหรับปี 2018 ให้ตัวบ่งชี้การเติบโตในปี 2020 (เทียบกับปี 2013) 10% และ 16%

ความเข้มของอิทธิพลที่ต้องการต่อปัจจัยควบคุมสำหรับปัจจัยเป้าหมายที่เพิ่มขึ้นสามารถคำนวณได้ในขั้นตอนที่สามของการสร้างแบบจำลอง - การแก้ปัญหาผกผัน ตามเป้าหมาย เราจะใช้อัตราการเติบโตของ GDP ต่อหัวภายในปี 2563 เทียบกับปี 2556 เท่ากับ 16% เมื่อสร้างแบบจำลองในกรณีนี้ พบว่าต้องใช้ความรุนแรงของผลกระทบสูงสุดเพื่อกระตุ้น FDI และการพัฒนาของ NPL และต้องใช้ความรุนแรงต่ำสุดสำหรับอุตสาหกรรม โครงสร้างพื้นฐาน และความเสี่ยง (รูปที่ 1)

ข้าว. 1. ค่าประมาณของความเข้มของการดำเนินการควบคุมที่จำเป็นเพื่อให้บรรลุเป้าหมายการเติบโตของ GDP 16% ภายในปี 2563 เทียบกับปี 2556

กล่าวอีกนัยหนึ่ง เพื่อให้แน่ใจว่ามีการเติบโตทางเศรษฐกิจ จำเป็นต้องมีความพยายามค่อนข้างน้อยในการกระตุ้นอุตสาหกรรมและโครงสร้างพื้นฐาน เนื่องจากมีฐานที่แข็งแกร่งพอสมควร และจำเป็นต้องมีความพยายามด้านกฎระเบียบสูงสุดเพื่อดึงดูดการลงทุนและพัฒนาภาคส่วนนวัตกรรม

ผลลัพธ์ของการประมาณการการคาดการณ์แสดงให้เห็นว่าการเพิ่มการลงทุนที่จำเป็นควรสูงกว่าการเพิ่มขึ้นของตัวบ่งชี้เป้าหมายเกือบสองเท่าครึ่ง (รูปที่ 2) ดังเช่นในช่วงปี 2544-2550 การเติบโตของ NPL ที่คาดการณ์ไว้ค่อนข้างช้า แม้ว่าการดำเนินการควบคุมที่คำนวณแล้วจะมีความเข้มข้นสูงก็ตาม อาจเป็นไปได้ว่า เหตุผลอยู่ในธรรมชาติที่มีค่าใช้จ่ายสูงในปัจจุบันของการพัฒนาขอบเขตนวัตกรรม เมื่อกิจกรรมของ NJC ได้รับการประเมินในระดับที่มากขึ้นโดยต้นทุนของนวัตกรรม (ส่วนแบ่งของค่าใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนาใน GDP) และไม่ใช่ของจริง ผลกระทบของเศรษฐกิจ

ข้าว. 2. ตัวบ่งชี้การคาดการณ์การเติบโตของปัจจัยของแบบจำลองโดยการแก้ปัญหาผกผัน (2013 = 100)

โดยทั่วไปแล้วผลลัพธ์ของการแก้ปัญหาผกผันในความคิดของเรานั้นค่อนข้างเป็นธรรมชาติ ประการแรก จำเป็นต้องสร้างบรรยากาศการลงทุนที่เอื้ออำนวยต่อการสะสมของการลงทุนในประเทศและต่างประเทศ ตลอดจนลักษณะนวัตกรรมของการพัฒนาเศรษฐกิจ: ความสัมพันธ์ของปัจจัยเหล่านี้ในระบบจะเพิ่มผลกระทบเชิงบวกของปัจจัยอื่นๆ บนตัวบ่งชี้เป้าหมายจากภายนอก

ผลลัพธ์ที่ได้ในความเห็นของเราเป็นข้อมูลที่เป็นประโยชน์มาก ควรได้รับการยอมรับในเบื้องต้นหลายประการ จำเป็นต้องมีการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับความเป็นไปได้ของการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจเพื่อยืนยันการคาดการณ์ทางเศรษฐกิจและนโยบายการกำกับดูแล โดยหลักแล้วจะเลือกประเด็นที่มีลำดับความสำคัญสูง จากประสบการณ์ของเรา เราสามารถสังเกตได้ว่าแนวทางการรับรู้มีประสิทธิภาพมากที่สุดในการวิเคราะห์และคาดการณ์การพัฒนาระบบเศรษฐกิจที่ซับซ้อน คุณลักษณะของแนวทางนี้คือการใช้วิธีการวิเคราะห์เชิงปริมาณร่วมกับการสร้างโครงสร้างแบบจำลองตามวิสัยทัศน์เชิงอัตวิสัยของสถานการณ์ แต่ละขั้นตอนของงานขึ้นอยู่กับการตัดสินใจของนักวิจัยซึ่งผลที่ได้จะเป็นตัวกำหนดความเพียงพอของแบบจำลอง ควรสังเกตโดยเฉพาะอย่างยิ่งว่าแบบจำลองทางปัญญาไม่สามารถแทนที่แบบจำลองของประเภทและคลาสอื่น ๆ ได้ พวกเขาเพียงต้องครอบครอง "ช่อง" ของพวกเขาในองค์ประกอบของเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ที่ใช้ในการวิจัยทางเศรษฐศาสตร์ รวมถึงการแก้ปัญหาในลักษณะการทำนาย เราเชื่อว่าการพัฒนาเพิ่มเติมของวิธีการทางปัญญาเพื่อการศึกษาเศรษฐกิจรัสเซียจะให้ชุดเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพทั้งสำหรับการคาดการณ์และเพื่อยืนยันการตัดสินใจในการจัดการสถานการณ์ปัญหาที่เกิดขึ้นใหม่

วรรณกรรม

1. Aganbegyan A.G. การพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของรัสเซีย: การวิเคราะห์และการคาดการณ์ // ปัญหาของการพยากรณ์ 2557. ครั้งที่ 4. ส. 3-16.
2. อัศวิน ฉ. แนวคิดเกี่ยวกับความเสี่ยงและความไม่แน่นอน // วิทยานิพนธ์. 2537 ฉบับที่ 5 ส. 12-17
3. โอลเซวิชยุ.ยา.ความไม่แน่นอนพื้นฐานตลาดและแนวคิดวิกฤตสมัยใหม่ ม.: สถาบันเศรษฐศาสตร์ RAS, 2554. 51 น. URL: http://www.inecon.org/images/stories/nauchnaya-jizn/konverensii/Olsevich_8-08-2011.pdf(เข้าถึง 13.02.2016)
4. ชมัต วี.วี. ทรัพยากรใน "กับดัก" ของโลกาภิวัตน์ // ECO 2558. ฉบับที่ 7. หน้า 163-178.
5. Axelrod R. โครงสร้างของการตัดสินใจ: แผนที่ความรู้ความเข้าใจของชนชั้นนำทางการเมือง พรินซ์ตัน // นิวเจอร์ซีย์: Princeton University Press, 1976. 404 p.
6. Morozova M.E. , ชมาต V.V. จะรู้กลไกการพึ่งพาทรัพยากรได้อย่างไร? การประยุกต์ใช้วิธีการสร้างแบบจำลองทางปัญญาในการศึกษาเศรษฐกิจที่พึ่งพาทรัพยากร // EKO 2558. ฉบับที่ 6. หน้า 146-159.
7. Lavresh I.I. , Mironov V.V. , Smirnov A.V. การสร้างแบบจำลองทางปัญญาของการจัดอันดับทางเศรษฐกิจและสังคมของภูมิภาค // Vestnik ITARK 2554. ครั้งที่ 1. ส. 22-30.
8. โซโลคิน เอส.เอส. เกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองทางปัญญาของการพัฒนาอย่างยั่งยืนของระบบเศรษฐกิจและสังคม (ในตัวอย่างระบบการท่องเที่ยวและสันทนาการทางตอนใต้ของรัสเซีย) // ปัญญาประดิษฐ์ 2552 ฉบับที่ 4 หน้า 150-160
9. Carvalho J.P., Tome Jose A.B. แผนที่ความรู้ความเข้าใจแบบคลุมเครือตามกฎในระบบเศรษฐกิจและสังคม // การดำเนินการของ IFSA-EUSFLAT 2009 ลิสบอน 2552. หน้า. พ.ศ.2364-2369. URL: http://www.eusflat.org/proceedings/IFSA-EUSFLAT_2009/pdf/tema_1821.pdf(เข้าถึง 02.2016)
10. เนื้องอก , ชิซ่า ค., ปาปาอิออนนู ม. คลุมเครือ ความรู้ความเข้าใจ แผนที่ ใน การประมาณ เดอะ ผลกระทบ ของ น้ำมันก๊าซ การสำรวจ บน การเมือง-เศรษฐกิจ ปัญหา ใน ไซปรัส // 2011 อีอีซี ระหว่างประเทศ การประชุม บน คลุมเครือ ระบบ ไทเป, ไต้หวัน: อีอีซี 2011. 1119-1126. URL: http://ieeeexplore.ieee.org/xpl/mostRecentIssue.jsp?punumber=5976945(วันที่สมัคร13.02.2016).

1. Kuleshov V. , Alekseev A. , Yagolnitser M. แผนที่ถนนของนโยบายการปรับอุตสาหกรรมใหม่: ชุดเครื่องมือทางปัญญา // The Economist 2558. ครั้งที่ 10. ส. 51-63.
2. Belan A.K. , ชมัต V.V. การวิเคราะห์อิทธิพลของทรัพยากรและปัจจัยที่ไม่ใช่ทรัพยากรที่มีต่อการเติบโตของเศรษฐกิจของภูมิภาค Tomsk โดยใช้วิธีการทางปัญญา Vestnik NGU ชุด: วิทยาศาสตร์สังคมและเศรษฐกิจ. 2558. ปีที่ 15. ฉบับที่. 1. ส. 78-93.
3. ข้อมูลระหว่างแผนกและระบบสถิติแบบครบวงจร (EMISS) URL: https://www.fedstat.ru/indicators/data.do (เข้าถึง 13.02.2016)
4. ยุทธศาสตร์ด้านพลังงานของรัสเซียจนถึงปี 2573 อนุมัติโดยคำสั่งของรัฐบาลสหพันธรัฐรัสเซีย ลงวันที่ 13 พฤศจิกายน 2552 ฉบับที่ 1715-r มอสโก: สถาบันยุทธศาสตร์พลังงาน 2552 URL:http://www.energystrategy.ru/projects/es-2030.htm (เข้าถึง 02.2016)
5. เงื่อนไขของสถานการณ์ พารามิเตอร์หลักของการคาดการณ์การพัฒนาทางเศรษฐกิจและสังคมของสหพันธรัฐรัสเซีย และระดับราคา (ภาษี) ส่วนเพิ่มสำหรับบริการของ บริษัท ในภาคโครงสร้างพื้นฐานสำหรับปี 2559 และสำหรับระยะเวลาที่วางแผนไว้ของปี 2560 และ 2561 ม.: กระทรวงการพัฒนาเศรษฐกิจของสหพันธรัฐรัสเซีย 28 พฤษภาคม 2558 URL:http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/201505272 (เข้าถึง 02.2016)
6. พยากรณ์ ระยะยาว เศรษฐกิจและสังคม การพัฒนา รัสเซีย สหพันธ์ บน ระยะเวลา ก่อน 2030 ของปี. ม.: มิ-การพัฒนาเศรษฐกิจอาร์เอฟ,8 พ.ย 2013 URL:http://economy.gov.ru/minec/activity/sections/macro/prognoz/doc20131108_5 (วันที่สมัคร 02.2016).

งานเดี่ยว

การสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจ

บทนำ

1. แนวคิดและสาระสำคัญของ "Cognitive modeling" และ "Cognitive map"

2. ปัญหาของแนวทางการรู้คิด

บทสรุป

รายชื่อวรรณกรรมที่ใช้แล้ว

การแนะนำ

ในช่วงกลางศตวรรษที่ 17 นักปรัชญาและนักคณิตศาสตร์ชื่อดัง เรอเน เดส์การตส์ ได้กล่าวคำพังเพยที่กลายเป็นคำคลาสสิกว่า "Cogito Ergo Sum" (ฉันคิด ฉันจึงเป็น) รากศัพท์ภาษาละตินมีรากศัพท์ที่น่าสนใจ ประกอบด้วยส่วน "co-" ("ร่วมกัน") + "gnoscere" ("ฉันรู้") ในภาษาอังกฤษ มีคำศัพท์ทั้งตระกูลที่มีรากศัพท์นี้: "cognition", "cognize" เป็นต้น

ในประเพณีที่เรากำหนดโดยคำว่า "ความรู้ความเข้าใจ" มีเพียง "ใบหน้า" ของความคิดเท่านั้นที่มองเห็นได้ - สาระสำคัญในการวิเคราะห์ (ความสามารถในการแยกส่วนทั้งหมดออกเป็นส่วน ๆ ) ย่อยสลายและลดความเป็นจริง การคิดด้านนี้เกี่ยวข้องกับการระบุความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผล (causality) ซึ่งเป็นลักษณะของเหตุผล เห็นได้ชัดว่า Descartes ให้เหตุผลอย่างสมบูรณ์ในระบบพีชคณิตของเขา "ใบหน้า" ของความคิดอีกประการหนึ่งคือการสังเคราะห์สาระสำคัญ (ความสามารถในการสร้างทั้งหมดจากทั้งหมดที่ไม่มีอคติ) รับรู้ความเป็นจริงของรูปแบบที่หยั่งรู้ สังเคราะห์วิธีแก้ปัญหา และคาดการณ์เหตุการณ์ ความคิดด้านนี้ที่เปิดเผยในปรัชญาของเพลโตและโรงเรียนของเขามีอยู่ในจิตใจของมนุษย์ ไม่ใช่เรื่องบังเอิญที่เราพบสองฐานในภาษาละติน: อัตราส่วน (ความสัมพันธ์เชิงเหตุผล) และเหตุผล (ความเข้าใจอย่างมีเหตุผลในสาระสำคัญของสิ่งต่าง ๆ ) ใบหน้าที่มีเหตุผลของความคิดมีต้นกำเนิดมาจากภาษาละติน reri ("การคิด") ซึ่งย้อนกลับไปที่รากศัพท์ภาษาละตินเก่า ars (ศิลปะ) จากนั้นจึงกลายเป็นแนวคิดศิลปะสมัยใหม่ ดังนั้น เหตุผล (สมเหตุสมผล) จึงเป็นความคิดที่คล้ายกับผลงานของศิลปิน ความรู้ความเข้าใจในฐานะ "เหตุผล" หมายถึง "ความสามารถในการคิด อธิบาย พิสูจน์การกระทำ ความคิด และสมมติฐาน"

สำหรับความรู้ความเข้าใจที่ "แข็งแกร่ง" สถานะพิเศษที่สร้างสรรค์ของหมวดหมู่ "สมมติฐาน" เป็นสิ่งจำเป็น เป็นสมมติฐานที่เป็นจุดเริ่มต้นโดยสัญชาตญาณในการอนุมานภาพของการแก้ปัญหา เมื่อพิจารณาสถานการณ์ ผู้ตัดสินใจจะค้นพบความเชื่อมโยงและโครงสร้างเชิงลบบางอย่างในสถานการณ์นั้น ("การแตกหัก" ในสถานการณ์) ซึ่งจะถูกแทนที่ด้วยวัตถุ กระบวนการ และความสัมพันธ์ใหม่ที่ขจัดผลกระทบเชิงลบและสร้างผลกระทบเชิงบวกที่แสดงอย่างชัดเจน นี่คือสาระสำคัญของการจัดการนวัตกรรม ควบคู่ไปกับการค้นพบ "จุดแตกหัก" ของสถานการณ์ ซึ่งมักถูกมองว่าเป็น "ความท้าทาย" หรือแม้แต่ "ภัยคุกคาม" ผู้บริหารจะจินตนาการถึง "คำตอบเชิงบวก" บางอย่างโดยสังหรณ์ใจว่าเป็นภาพรวมของสถานะของสถานการณ์ในอนาคต (ประสานกัน) .

การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและการสร้างแบบจำลองเป็นองค์ประกอบพื้นฐานใหม่ในโครงสร้างของระบบสนับสนุนการตัดสินใจ

เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจช่วยให้คุณสำรวจปัญหาเกี่ยวกับปัจจัยคลุมเครือและความสัมพันธ์ - คำนึงถึงการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอก - ใช้แนวโน้มที่สร้างขึ้นอย่างเป็นกลางในการพัฒนาสถานการณ์ตามความสนใจของคุณเอง

เทคโนโลยีดังกล่าวได้รับความมั่นใจมากขึ้นเรื่อย ๆ จากโครงสร้างที่เกี่ยวข้องกับการวางแผนเชิงกลยุทธ์และการปฏิบัติงานในทุกระดับและในทุกด้านของการจัดการ การใช้เทคโนโลยีความรู้ความเข้าใจในแวดวงเศรษฐกิจช่วยให้สามารถพัฒนาและปรับกลยุทธ์การพัฒนาเศรษฐกิจขององค์กรธนาคารภูมิภาคหรือรัฐทั้งหมดได้ในเวลาอันสั้นโดยคำนึงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอก ในด้านการเงินและตลาดหุ้น เทคโนโลยีการรู้คิดทำให้สามารถคำนึงถึงความคาดหวังของผู้เข้าร่วมตลาดได้ ในด้านการทหารและด้านการรักษาความปลอดภัยข้อมูล การใช้การวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและการสร้างแบบจำลองทำให้สามารถตอบโต้อาวุธข้อมูลเชิงกลยุทธ์ เพื่อรับรู้โครงสร้างความขัดแย้งโดยไม่นำความขัดแย้งไปสู่ขั้นตอนการปะทะกัน

1. แนวคิดและสาระสำคัญของ "Cognitive modeling" และ "Cognitive map"

Axelrod เสนอวิธีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจสำหรับการวิเคราะห์และการตัดสินใจในสถานการณ์ที่ไม่ชัดเจน มันขึ้นอยู่กับการสร้างแบบจำลองการรับรู้เชิงอัตนัยของผู้เชี่ยวชาญเกี่ยวกับสถานการณ์และรวมถึง: วิธีการสำหรับการจัดโครงสร้างสถานการณ์: แบบจำลองสำหรับการแสดงความรู้ของผู้เชี่ยวชาญในรูปแบบของ digraph ที่ลงนาม (แผนที่ความรู้ความเข้าใจ) (F, W) โดยที่ F คือ ชุดของปัจจัยสถานการณ์ W เป็นชุดของความสัมพันธ์ระหว่างเหตุและผลระหว่างปัจจัยสถานการณ์ วิธีการวิเคราะห์สถานการณ์ ในปัจจุบันวิธีการของการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจกำลังพัฒนาไปในทิศทางของการปรับปรุงเครื่องมือในการวิเคราะห์และจำลองสถานการณ์ ที่นี่มีการเสนอแบบจำลองสำหรับการคาดการณ์การพัฒนาของสถานการณ์ วิธีการแก้ปัญหาผกผัน

แผนที่ความรู้ความเข้าใจ (จากภาษาละตินความรู้ความเข้าใจ - ความรู้, ความรู้ความเข้าใจ) - ภาพของสภาพแวดล้อมเชิงพื้นที่ที่คุ้นเคย

แผนที่ความรู้ความเข้าใจถูกสร้างขึ้นและแก้ไขอันเป็นผลมาจากการโต้ตอบอย่างแข็งขันของวัตถุกับโลกภายนอก ในกรณีนี้ แผนที่ความรู้ความเข้าใจของระดับทั่วไปที่แตกต่างกัน "มาตราส่วน" และองค์กรสามารถก่อตัวขึ้นได้ (ตัวอย่างเช่น แผนที่ภาพรวมหรือแผนที่เส้นทาง ขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของการแสดงความสัมพันธ์เชิงพื้นที่และการมีจุดอ้างอิงที่เด่นชัด ). นี่คือภาพอัตนัยซึ่งมีพิกัดเชิงพื้นที่เป็นอันดับแรกซึ่งวัตถุที่รับรู้แต่ละรายการได้รับการแปลเป็นภาษาท้องถิ่น แผนที่เส้นทางถูกแยกออกเป็นการแสดงตามลำดับของการเชื่อมโยงระหว่างวัตถุตามเส้นทางที่กำหนด และแผนที่ภาพรวมเป็นการแสดงพร้อมกันของการจัดเรียงวัตถุเชิงพื้นที่

องค์กรวิทยาศาสตร์ชั้นนำในรัสเซียที่มีส่วนร่วมในการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยีการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจคือสถาบันปัญหาการจัดการของ Russian Academy of Sciences แผนก: Sector-51, นักวิทยาศาสตร์ Maksimov V.I. , Kornoushenko E.K. , Kachaev S.V. , Grigoryan A.K. และคนอื่น ๆ. การบรรยายนี้อ้างอิงจากผลงานทางวิทยาศาสตร์ของพวกเขาในด้านการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจ

เทคโนโลยีของการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและการสร้างแบบจำลอง (รูปที่ 1) ขึ้นอยู่กับการจัดโครงสร้างความรู้ความเข้าใจเกี่ยวกับวัตถุและสภาพแวดล้อมภายนอก

รูปที่ 1 เทคโนโลยีการวิเคราะห์ความรู้ความเข้าใจและการสร้างแบบจำลอง

โครงสร้างความรู้ความเข้าใจของสาขาวิชาคือการระบุเป้าหมายในอนาคตและสถานะที่ไม่พึงประสงค์ของวัตถุควบคุมและปัจจัยที่สำคัญที่สุด (พื้นฐาน) ของการควบคุมและสภาพแวดล้อมที่ส่งผลต่อการเปลี่ยนแปลงของวัตถุไปยังสถานะเหล่านี้ตลอดจนการสร้างสาเหตุ ความสัมพันธ์ระหว่างกันในระดับคุณภาพโดยคำนึงถึงปัจจัยที่มีอิทธิพลซึ่งกันและกัน

ผลลัพธ์ของการจัดโครงสร้างทางปัญญาจะแสดงโดยใช้แผนที่ทางปัญญา (แบบจำลอง)

2. การจัดโครงสร้างความรู้ความเข้าใจ (การกำหนดเป้าหมายทางปัญญา) ของความรู้เกี่ยวกับวัตถุภายใต้การศึกษาและสภาพแวดล้อมภายนอกตามการวิเคราะห์ PEST และการวิเคราะห์ SWOT

การเลือกปัจจัยพื้นฐานดำเนินการโดยใช้การวิเคราะห์ PEST ซึ่งแยกกลุ่มปัจจัยหลักสี่กลุ่ม (ด้าน) ที่กำหนดพฤติกรรมของวัตถุภายใต้การศึกษา (รูปที่ 2):

พีนโยบาย - นโยบาย;

อีเศรษฐกิจ - เศรษฐกิจ

ส ociety - สังคม (ด้านสังคมวัฒนธรรม);

ตเทคโนโลยี--เทคโนโลยี

รูปที่ 2 ปัจจัยการวิเคราะห์ PEST

สำหรับแต่ละวัตถุที่ซับซ้อนเฉพาะเจาะจง มีชุดพิเศษของปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่กำหนดพฤติกรรมและพัฒนาการของมัน

การวิเคราะห์ PEST สามารถพิจารณาได้ว่าเป็นตัวแปรหนึ่งของการวิเคราะห์ระบบ เนื่องจากปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับปัจจัยทั้งสี่ที่ระบุไว้โดยทั่วไปมีความเชื่อมโยงกันอย่างใกล้ชิดและแสดงลักษณะระดับลำดับชั้นต่างๆ ของสังคมในฐานะระบบ

ในระบบนี้มีการกำหนดการเชื่อมโยงโดยตรงจากระดับล่างของลำดับชั้นของระบบไปยังระดับบน (วิทยาศาสตร์และเทคโนโลยีส่งผลต่อเศรษฐกิจ เศรษฐกิจส่งผลต่อการเมือง) รวมถึงการเชื่อมโยงย้อนกลับและระหว่างระดับ การเปลี่ยนแปลงในปัจจัยใด ๆ ผ่านระบบการเชื่อมต่อนี้อาจส่งผลกระทบต่อปัจจัยอื่น ๆ ทั้งหมด

การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อาจเป็นภัยคุกคามต่อการพัฒนาวัตถุ หรือในทางกลับกัน ทำให้เกิดโอกาสใหม่สำหรับการพัฒนาที่ประสบความสำเร็จ

ขั้นตอนต่อไปคือการวิเคราะห์ปัญหาตามสถานการณ์ การวิเคราะห์ SWOT (รูปที่ 3):

สแนวโน้ม - จุดแข็ง;

วจุดอ่อน - ข้อบกพร่อง, จุดอ่อน;

อโอกาส - โอกาส;

ต hreats - ภัยคุกคาม

รูปที่ 3 ปัจจัยการวิเคราะห์ SWOT

ซึ่งรวมถึงการวิเคราะห์จุดแข็งและจุดอ่อนของการพัฒนาวัตถุภายใต้การศึกษาในการโต้ตอบกับภัยคุกคามและโอกาส และช่วยให้คุณระบุปัญหาปัจจุบัน ปัญหาคอขวด โอกาสและอันตราย โดยคำนึงถึงปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อม

โอกาสถูกกำหนดให้เป็นสถานการณ์ที่นำไปสู่การพัฒนาที่ดีของวัตถุ

ภัยคุกคามคือสถานการณ์ที่สามารถสร้างความเสียหายให้กับวัตถุได้ เช่น การทำงานอาจหยุดชะงักหรือสูญเสียข้อได้เปรียบที่มีอยู่

จากการวิเคราะห์จุดแข็งและจุดอ่อนร่วมกับภัยคุกคามและโอกาสต่าง ๆ ที่เป็นไปได้ ฟิลด์ปัญหาของวัตถุภายใต้การศึกษาจะก่อตัวขึ้น

ฟิลด์ปัญหาคือชุดของปัญหาที่มีอยู่ในวัตถุแบบจำลองและสภาพแวดล้อมในความสัมพันธ์ระหว่างกัน

ความพร้อมใช้งานของข้อมูลดังกล่าวเป็นพื้นฐานในการกำหนดเป้าหมาย (ทิศทาง) ของการพัฒนาและวิธีที่จะทำให้บรรลุเป้าหมายและการพัฒนากลยุทธ์การพัฒนา

การสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจบนพื้นฐานของการวิเคราะห์สถานการณ์ที่ดำเนินการทำให้สามารถเตรียมทางเลือกอื่นเพื่อลดระดับความเสี่ยงในพื้นที่ปัญหาที่ระบุ เพื่อคาดการณ์เหตุการณ์ที่เป็นไปได้ที่อาจส่งผลกระทบรุนแรงที่สุดต่อตำแหน่งของวัตถุที่กำลังจำลอง

ขั้นตอนของเทคโนโลยีการรับรู้และผลลัพธ์แสดงไว้ในตารางที่ 1:

ตารางที่ 1

ขั้นตอนของเทคโนโลยีการรับรู้และผลลัพธ์ของการประยุกต์ใช้

2. ปัญหาของแนวทางการรู้คิด

ทุกวันนี้ ประเทศที่พัฒนาแล้วหลายประเทศกำลัง "ส่งเสริม" เศรษฐกิจบนพื้นฐานของความรู้และการจัดการที่มีประสิทธิภาพ ทรัพย์สินทางปัญญากำลังกลายเป็นสินค้าที่มีค่าที่สุดของรัฐ สาระสำคัญของสงครามสมัยใหม่และในอนาคตคือการเผชิญหน้ากันของปัญญาชน ภายใต้เงื่อนไขดังกล่าว การกระทำทางอ้อมและไม่ใช่แบบดั้งเดิมเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการบรรลุเป้าหมายทางภูมิรัฐศาสตร์ ดังนั้น อาวุธทางข้อมูลจึงมีความสำคัญอย่างยิ่ง มีสองแนวคิดสำหรับการพัฒนาอาวุธทางยุทธศาสตร์ที่มีบทบาทต่างกันในอาวุธยุทธศาสตร์สารสนเทศ (SW) SIS รุ่นแรกเป็นส่วนสำคัญของอาวุธเชิงกลยุทธ์พร้อมกับอาวุธเชิงกลยุทธ์และอาวุธธรรมดาประเภทอื่นๆ

SIS เจนเนอเรชั่นที่สองเป็นอาวุธเชิงกลยุทธ์ประเภทใหม่ที่เป็นอิสระและรุนแรงซึ่งเกิดขึ้นจากการปฏิวัติข้อมูลและใช้ในทิศทางยุทธศาสตร์ใหม่ (เช่น เศรษฐกิจ การเมือง อุดมการณ์ ฯลฯ) เวลาในการสัมผัสกับอาวุธดังกล่าวอาจนานกว่านั้น - หนึ่งเดือนหนึ่งปีหรือมากกว่านั้น SIO รุ่นที่สองจะสามารถต้านทานอาวุธเชิงกลยุทธ์ประเภทอื่นๆ ได้มากมาย และจะเป็นแกนหลักของอาวุธเชิงกลยุทธ์ สถานการณ์ที่เกิดขึ้นอันเป็นผลมาจากการใช้ SIO-2 เป็นภัยคุกคามต่อความมั่นคงของรัสเซียและมีลักษณะที่ไม่แน่นอน โครงสร้างที่ไม่ชัดเจนและคลุมเครือ อิทธิพลของปัจจัยที่แตกต่างกันจำนวนมาก และการมีตัวเลือกการพัฒนาทางเลือกมากมาย สิ่งนี้นำไปสู่ความจำเป็นในการใช้วิธีการที่ไม่ใช่แบบดั้งเดิมซึ่งทำให้สามารถศึกษากระบวนการทางภูมิรัฐศาสตร์ข้อมูลและกระบวนการอื่น ๆ ที่เกิดขึ้นในรัสเซียและทั่วโลกโดยรวมและปฏิสัมพันธ์ระหว่างกันและกับสภาพแวดล้อมที่ไม่เสถียรภายนอก สำหรับการจัดโครงสร้าง การวิเคราะห์ และการตัดสินใจด้านการจัดการในสถานการณ์ที่ซับซ้อนและไม่แน่นอน (ภูมิรัฐศาสตร์ การเมืองภายใน การทหาร ฯลฯ) โดยไม่มีข้อมูลเชิงปริมาณหรือเชิงสถิติเกี่ยวกับกระบวนการที่กำลังดำเนินอยู่ในสถานการณ์ดังกล่าว

การสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจอนุญาตในโหมดด่วน

ในเวลาอันสั้นในระดับคุณภาพสูง:

- ประเมินสถานการณ์และวิเคราะห์อิทธิพลร่วมกันของปัจจัยที่มีอยู่ซึ่งกำหนดสถานการณ์ที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนาสถานการณ์

- ระบุแนวโน้มในการพัฒนาสถานการณ์และความตั้งใจจริงของผู้เข้าร่วม

- พัฒนากลยุทธ์สำหรับการใช้แนวโน้มในการพัฒนาสถานการณ์ทางการเมืองเพื่อผลประโยชน์ของชาติของรัสเซีย

- เพื่อกำหนดกลไกที่เป็นไปได้ของการโต้ตอบระหว่างผู้เข้าร่วมในสถานการณ์เพื่อให้บรรลุการพัฒนาที่มุ่งหมายเพื่อผลประโยชน์ของรัสเซีย

- พัฒนาและยืนยันทิศทางในการจัดการสถานการณ์เพื่อผลประโยชน์ของรัสเซีย

- ระบุสถานการณ์ที่เป็นไปได้สำหรับการพัฒนาสถานการณ์โดยคำนึงถึงผลที่ตามมาของการตัดสินใจที่สำคัญที่สุดและเปรียบเทียบ

การใช้เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจทำให้สามารถดำเนินการเชิงรุกและไม่นำสถานการณ์ที่อาจเป็นอันตรายมาสู่สถานการณ์ที่คุกคามและความขัดแย้ง และในกรณีที่เกิดขึ้น เพื่อทำการตัดสินใจอย่างมีเหตุผลเพื่อผลประโยชน์ของอาสาสมัครในรัสเซีย

สำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับระบบองค์กร ปัญหาของความไม่แน่นอนในคำอธิบายและการสร้างแบบจำลองของฟังก์ชันของผู้เข้าร่วมไม่ใช่ระเบียบวิธี แต่มีอยู่ในหัวข้อของการวิจัยเอง รูปแบบต่างๆ ของปัญหาในการจัดการสถานการณ์เป็นไปได้ขึ้นอยู่กับความสมบูรณ์ของข้อมูลที่ผู้เข้าร่วมมีให้เกี่ยวกับสถานการณ์และเกี่ยวกับผู้เข้าร่วมรายอื่น โดยเฉพาะอย่างยิ่ง เพื่อค้นหาผลสะท้อนกลับและเสริมฤทธิ์กัน เมื่อปรับปรุงสถานการณ์ด้วย ผลกระทบพร้อมกันของผู้เข้าร่วมหลายคนมีมากกว่า "การรวมกัน" ของผลกระทบเชิงบวกจากผู้เข้าร่วมแต่ละคน แยกกัน

จากมุมมองของวิทยาการจัดการ สิ่งสำคัญอย่างยิ่งในปัจจุบันคือการใช้การจัดการเสียงสะท้อนที่นุ่มนวลของระบบเศรษฐกิจและสังคมที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นศิลปะที่อยู่ในวิธีการจัดการตนเองและการควบคุมตนเองของระบบ ปรากฏการณ์เสียงสะท้อนที่อ่อนแอซึ่งเรียกว่ามีประสิทธิภาพอย่างยิ่งสำหรับการ "คลี่คลาย" หรือการปกครองตนเองเนื่องจากสอดคล้องกับแนวโน้มภายในในการพัฒนาระบบที่ซับซ้อน ปัญหาหลักคือวิธีการผลักดันระบบไปสู่หนึ่งในเส้นทางการพัฒนาที่เอื้ออำนวยและเอื้ออำนวยโดยมีผลกระทบเพียงเล็กน้อย ทำอย่างไรจึงจะมั่นใจได้ว่ามีการปกครองตนเองและการพัฒนาที่ยั่งยืนด้วยตนเอง (การส่งเสริมตนเอง)

บทสรุป

การใช้การสร้างแบบจำลองทางปัญญาเปิดโอกาสใหม่ๆ สำหรับการพยากรณ์และการจัดการในด้านต่างๆ:

ในด้านเศรษฐกิจ สิ่งนี้ช่วยให้คุณพัฒนาและปรับกลยุทธ์สำหรับการพัฒนาเศรษฐกิจขององค์กร ธนาคาร ภูมิภาค หรือแม้แต่รัฐทั้งหมดได้อย่างรวดเร็ว โดยคำนึงถึงผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงในสภาพแวดล้อมภายนอก

ในด้านการเงินและตลาดหุ้น - คำนึงถึงความคาดหวังของผู้เข้าร่วมตลาด

ในด้านการทหารและด้านการรักษาความปลอดภัยข้อมูล - เพื่อตอบโต้อาวุธข้อมูลเชิงกลยุทธ์ ตระหนักถึงโครงสร้างความขัดแย้งล่วงหน้า และพัฒนามาตรการตอบสนองต่อภัยคุกคามอย่างเพียงพอ

การสร้างแบบจำลองทางปัญญาทำให้ฟังก์ชันบางอย่างของกระบวนการทางปัญญาเป็นไปโดยอัตโนมัติ ดังนั้นจึงสามารถนำไปใช้ได้สำเร็จในทุกด้านที่ต้องการความรู้ด้วยตนเอง นี่เป็นเพียงบางส่วนในพื้นที่เหล่านี้:

1. แบบจำลองและวิธีการของเทคโนโลยีสารสนเทศและระบบอัจฉริยะสำหรับการสร้างยุทธศาสตร์ด้านภูมิรัฐศาสตร์ ระดับชาติ และระดับภูมิภาคสำหรับการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคม

2. แบบจำลองการอยู่รอดของระบบ "อ่อน" ในสภาพแวดล้อมที่เปลี่ยนแปลงและขาดแคลนทรัพยากร

3. การวิเคราะห์สถานการณ์และการจัดการการพัฒนาของเหตุการณ์ในสภาพแวดล้อมและสถานการณ์วิกฤต

4. การติดตามข่าวสารสถานการณ์ทางสังคม-การเมือง เศรษฐกิจ-สังคม และการเมือง-การทหาร

5. การพัฒนาหลักการและวิธีการวิเคราะห์สถานการณ์ปัญหาด้วยคอมพิวเตอร์

6. การพัฒนาสถานการณ์การวิเคราะห์เพื่อพัฒนาสถานการณ์ปัญหาและการจัดการ

8. การติดตามปัญหาในการพัฒนาเศรษฐกิจและสังคมขององค์กร ภูมิภาค เมือง รัฐ

9. เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองทางปัญญาของการพัฒนาอย่างมีจุดมุ่งหมายของภูมิภาคของสหพันธรัฐรัสเซีย

10. การวิเคราะห์การพัฒนาของภูมิภาคและการติดตามสถานการณ์ปัญหาในการพัฒนาเป้าหมายของภูมิภาค

11. แบบจำลองสำหรับการก่อตัวของกฎระเบียบของรัฐและการควบคุมตนเองของตลาดผู้บริโภค

12. การวิเคราะห์และการจัดการการพัฒนาสถานการณ์ในตลาดผู้บริโภค

เทคโนโลยีการสร้างแบบจำลองความรู้ความเข้าใจสามารถใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับโครงการเฉพาะสำหรับการพัฒนาภูมิภาค ธนาคาร บริษัท (และวัตถุอื่น ๆ ) ในสภาวะวิกฤตหลังจากการฝึกอบรมที่เหมาะสม

รายชื่อวรรณกรรมที่ใช้แล้ว

1. http://www.ipu.ru

2. http://www.admhmao.ru

3. Maksimov V.I. , Kornoushenko E.K. ความรู้เป็นพื้นฐานของการวิเคราะห์ เทคโนโลยีการธนาคาร ฉบับที่ 4 ปี 1997

4. Maksimov V.I. , Kornoushenko E.K. พื้นฐานการวิเคราะห์สำหรับการประยุกต์ใช้แนวทางการรู้คิดในการแก้ปัญหาแบบกึ่งโครงสร้าง การดำเนินการของ IPU ฉบับที่ 2 ปี 2541