книги2 / 281-1

активности ставит на повестку дня вопрос об этике искусственных систем. Не менее важно осознание и опыта эволюции этики доцифрового социума, особенно в ХХ в. и в современности. Есть практически неизбежный риск отражения реально сложившегося этического релятивизма и этической конфликтности в архитектурах и онтологиях, программном обеспечении и процессах обучения СИИ.

212

4.5. СОЦИОГУМАНИТАРНАЯ ОЦЕНКА ИННОВАЦИОННЫХ ЦИФРОВЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМ

4.5.1. Введение

Современный этап развития инновационных информационных систем (ИС) можно характеризовать как этап интеллектуализации. Интеллектуальные ИС интегрируют в себе не только наукоемкие технологии с высоким уровнем развитости интерфейса, автоматизации процессов сбора, накопления и анализа данных, но и технологии моделирования при выработке информации для принятия научно обоснованных решений, оценки их качества, доведения до исполнителей

иупреждающий контроль их выполнения.

Вэтой связи тематика цифровой трансформации привносит кардинальное изменение взаимодействия между участниками органов управления, что стало возможным с появлением сквозных цифровых технологий, включая ИИ, интернета вещей, анализ данных, построения совсем новых процессов для оказания цифровых услуг гражданам. Этот этап является логическим продолжением цифровизации – процесса перевода существующих документов в цифровую форму в машиночитаемом виде, что привело к развитию, прежде всего, мониторинговых ИС. Пока же во всех федеральных и региональных органах власти преимущественно эксплуатируются сотни предметноориентированных ИС мониторингового типа, работающих с цифровой, текстовой и мультимедийной информацией.

Как результат, анализ современного состояния применения ИС и иных систем поддержки принятия решений позволяет выделить два существенно отличающихся семантических слоя. Первый основывается на сборе, хранении и обработке цифровой, текстовой и мультимедийной информации, что обеспечивает решение в основном мониторинговых задач. Второй слой акцентируется на имитационном, сценарном и когнитивном моделировании, умственно-содержательной обработке информации, ИИ, глубоком обучении и пр., что обеспечивает решение интеллектуальных задач синтеза, формирование вариантов эффективных управленческих решений.

4.5.2. Направления интеллектуализации ИС и моделирование

Основными направлениями интеллектуализации ИС являются:

−применение машинного обучения на основе интеллектуальной обработки данных, текстов вырабатываются правила, закономерности, по которым генерируются варианты решений;

213

−использование эвристических правил при решении задач оптимизации траекторий достижения поставленных целей;

−внедрение технологий, основанных на знаниях, экспертных системах, нейросетях, позволяют имитировать процессы принятия решений;

−развитие технологий распознавания образов, графических интерфейсов, анализа и синтеза человеческой речи;

−биометрические системы, позволяющие проводить идентификацию граждан по отпечаткам пальцев, изображениям лиц и радужной оболочки глаз, татуировкам, пирсингам.

Однако, используемый в настоящее время класс систем пока еще слабо решает задачи поддержки принятия решений в социальногуманитарной, социально-экономической и общественно-политической сферах. Эти сферы характеризуются существенным влиянием субъектного фактора, который особенно присущ рефлексивно-активным системам, в которых определяющую роль в управлении играет человек. Эти сферы плохо поддаются формализации и моделированию. Модели зачастую используются в них только при проведении анализа ситуации, человек же может принять решение совсем не то, которое рекомендует математическая модель. Вместе с тем такое моделирование существенно ускоряет принятие решений, повышает их качество и улучшает взаимопонимание решаемой проблемы в команде.

В настоящее время основой интеллектуализации ИС являются математическое моделирование и методы ИИ. Сейчас особую значимость приобретают вопросы обобщения накопленного опыта применения такого аппарата, типизации моделей и методов, создания на их основе цифровой инструментально-моделирующей платформы.

Рассмотрим возможную классификацию моделей, охватывающих социогуманитарную и социально-экономическую сферы, общественнополитические отношения, национальную безопасность при решении функциональных задач государственного управления.

Макроуровень включает модели геополитики, обороны, национальной безопасности, межотраслевые модели равновесия, модели отраслей и отраслевых комплексов, модели социальной сферы, территориальные модели, модели общественно-политического развития.

Региональный уровень должен включать модели социальноэкономического развития, включая реализацию национальных проектов, модели развития социальной сферы, модели общественнополитического развития и взаимодействия с населением.

214

Третий уровень должен включать моделирование развития и размещение федеральных и муниципальных предприятий.

Особо следует подчеркнуть, что важнейшими свойствами таких моделей является их полнота, адекватность, точность и устойчивость.

Возрастающая сложность мира и последние глобальные потрясения (пандемия, разрыв производственных цепочек, торговые войны, политические катаклизмы и т.д.), с одной стороны, и колоссальная производительность современных вычислительных систем, с другой, привели к появлению инструментов, способных оценивать мультипликативные эффекты с прямыми и обратными связями на социально-экономические и общественно-политические системы. Отметим, что множество научных центров различных стран мира уже вовлечено в этот процесс, хотя такая возможность доступна для преимущественно крупных научных центров и международных организаций в силу ресурсоемкости (как научной, так и финансовой) этого вида деятельности. Подобного рода модели, основанные преимущественно на равновесном подходе, уже имеются.

Получившие распространение субъект-ориентированные модели, учитывающие погружение проблемной ситуации в гибридную среду1,2, могут рассматриваться в качестве инструментов решения не только перечисленных выше, но и других наукоемких проблем. При этом важно отметить, что субъект-ориентированное моделирование не является долгожданной панацеей и перспективой, поскольку уже существует и используется множество аналитических инструментов, имеющих программную реализацию (например, нейронные сети, генетические алгоритмы, природные вычисления и др.), которые дополняя друг друга могут существенно обогатить арсенал исследователей. К настоящему времени разработаны сотни специализированных программных средств, которые могут быть использованы для построения моделей с учетом субъектных факторов, например, NetLogo, RePast, MASON, AnyLogic, системы компаний Microsoft, IBM, ESRI, Wolfram Research и др. Однако перечисленные примеры программных средств нуждаются в специальной методологии применения, предусматривающих их использование в гибридом (человеко-машинном) пространстве, чтобы обеспечить устойчивость и целенаправленность решения социогуманитарных задач3.

1 Perko I. (2020), Hybrid reality development - can social responsibility concepts provide guidance? Kybernetes, Vol. 50 No. 3, pp. 676–693. doi: 10.1108/K-01-2020-0061

2 Lepskiy V. (2018), "Evolution of cybernetics: philosophical and methodological analysis", Kybernetes, Vol. 47 No. 2, pp. 249–261. doi: 10.1108/K-03-2017-0120

3 Raikov, A.N. and Pirani, M. (2022), "Contradiction of modern and social-humanitarian artificial intelligence", Kybernetes, Vol. 51 No. 13, pp. 186-198. https://doi.org/10.1108/K-01-2022-0057 215

На основе анализа множества публикаций, посвященных агенториентированным моделям, можно обозначить несколько устоявшихся направлений их использования:

−эпидемиология (в первую очередь это оценка скорости распространения эпидемий с учетом различных ограничительных мер). Самая большая агент-ориентированная модель в мире (6.5 млрд. агентов) была разработана в 2009 г. в США, первоначально для сценарных расчетов различных вариантов профилактических мероприятий в отношении вируса H1N1;

−демографические процессы (использование агентного подхода позволяет не только более точно прогнозировать численность населения, но и оценивать эффективность различных мер государственной политики, направленной на решение демографических проблем; также модели этого класса хорошо себя зарекомендовали в вопросах прогнозирования миграционных процессов);

−транспортные системы (к настоящему моменту разработаны агентные (субъектные) модели транспортных систем для более 100 мегаполисов мира);

−окружающая среда (учитывая заметные климатические изменения и сформировавшийся тренд на декарбонизацию производств, модели этого класса активно применяются для мониторинга и прогнозирования состояния окружающей человека среды. Более того, третий год подряд специалистами в области высокопроизводительных вычислений стран БРИКС проект «Цифровая Земля», учитывающий большое количество факторов (атмосферные, океанические изменения, биогеохимию океана, динамику ионосферы, эволюцию ледяного покрова) и реализуемый в том числе с использованием агентного подхода, обозначается как приоритетный);

−городская динамика (моделирование городских агломераций более сложный процесс, нежели симуляции окружающей среды, поскольку такие модели должны включать в себя социальные, транспортные, экологические, экономические и др. системы; в силу трудоемкости построения таких инструментов разрабатывается они редко, но примеры есть – Гренобль, Лос-Анджелес, Вашингтон и др.);

216

−социальные сети (использование агентного подхода для моделирования и исследования социальных сетей открывает широкий спектр новых возможностей для изучения эволюции человеческого общества; возможно изучать скорость распространения информации, выявлять закономерности формирования социальных групп, продолжительность различных видов отношений между участниками и т.д.);

−экономика (в последние годы этот инструментарий прочно вошел в арсенал средств, используемых научными организациями, аналитическими центрами, корпорациями, органами государственного управления и др. применительно к вопросам моделирования и прогнозирования экономических процессов;

−военные конфликты (существует множество симуляторов, позволяющих моделировать военные операции и проигрывать различные варианты боевых действий с целью нахождения наиболее эффективной стратегии для заданной местности с

учетом имеющегося арсенала и количества боевых единиц, к примеру, продукт от компании AgentFly Technologies или проект «The System Effective-ness Analysis Simulation».

Анализ применения субъектных моделей в реальных системах госуправления позволяет сформировать ряд требований:

−системное моделирование социогуманитарных, социальноэкономических и общественно-политических процессов в условиях изменяющейся внешней и внутренней обстановки, обеспечивающее учет необходимого числа факторов, повышающих адекватность моделей;

−обеспечение проактивного управления с применением точных моделей прогнозирования возникновения инцидентов, позволяющих вырабатывать соответствующие упреждающие управленческие решения.

Создаваемые в Российской академии наук комплексы моделей и интеллектуальных технологий уже используются в настоящее время в Системе распределенных ситуационных центров1 для оценки потенциала, конкурентных преимуществ и проблем развития России и других стран, а также для контроля реализации документов стратегического планирования.

1 Стратегическое целеполагание в ситуационных центрах развития / Под ред. В.Е. Лепского, А.Н. Райкова / Авторский коллектив: Авдеева З.К., Зацаринный А.А., Журенков Д.А., Ильин Н.И., Колин К.К., Лепский В.Е., Малинецкий Г.Г., Райков А.Н., Савельев А.М., Сильвестров С.Н., Славин А.Б., Славин Б.Б. М.: Когито-Центр, 2018. 320 с.

217

Созданная система мониторинга решения вопросов национальной безопасности основывается на использовании методов многомерного статистического анализа, позволяющих снять проблему субъективизма (присущей экспертным методам, широко используемым в решении подобных задач1) при оценке вклада факторов в интегральный показатель. Система мониторинга национальной силы позволяет:

−оценивать и прогнозировать интегральные индексы национальной силы по странам мира и ранжировать страны на их основе;

−выявлять наиболее проблемные сферы России и других стран, создающие угрозу национальной безопасности;

−определять диапазоны допустимых значений для различных показателей, нарушение границ которых влечет угрозы как для

отдельных сфер, так и в целом – для социо-эколого- экономической сферы страны.

Основные направления развития инновационных ИС:

−развитие информационной поддержки всех функций управления (прогнозирование, планирование с учетом рисков, контроль, регулирование, отчётность);

−разработка и внедрение системы экономико-математических и агент-ориентированных и др.;

−увеличение номенклатуры собираемой и хранимой разнокатегорийной информации из различных источников (предприятия, цены, бухгалтерия, отчетность, информация о недобросовестных поставщиках информации и др.);

−обмен разнокатегорийной информацией между органами исполнительной власти в процессе решения функциональных задач не только в режиме on-line, но и в режиме off-line, включая видеоконференцсвязь;

−разработка специализированного шлюза, обеспечивающего фильтрацию поступающей информации, включая синтаксический и семантический анализ, проверку достоверности, полноты и своевременности поступления перед загрузкой в базы данных;

−реализация механизма защиты информации и средств криптографической защиты непосредственно в информационных системах.

1 Губанов Д.А., Коргин Н.А., Новиков Д.А., Райков А.Н. Сетевая экспертиза / Под ред. чл.-к.

РАН Д.А. Новикова, проф. А.Н. Райкова. М.: Эгвес, 2011. 166 с.

218

Руководители органов государственной власти, госкорпораций и предприятий осуществляют управление по всему спектру вопросов социально-экономического и общественно-политического развития. В этой связи для решения указанных задач, а также оперативного реагирования на ситуации различного происхождения (природного, техногенного характера, социальные инциденты и т.п.) представляется целесообразным предусматривать взаимодействие информационных объектов при их создании и функционировании.

4.5.3. Интеллектуальные Центры управления

Перечисленное требует создания соответствующих интеллектуальных центров управления (ЦУ) различного уровня иерархии, которые позволят лицам, принимающим решения, повысить обоснованность своих решений и в целом увеличить эффективность управленческой деятельности за счет использования информационных технологий.

ЦУ должен обеспечить управление социогуманитарным и социально-экономическим развитием, общественно-политической обстановкой, национальными проектами и программами, национальной безопасности. В управлении важнейшей функцией помимо мониторинга и контроля, анализа и прогнозирования является планирование (стратегическое, среднесрочное, оперативное), которое включает обоснование целей, оптимальное распределение ресурсов по мероприятиям и работам для достижения поставленных целей.

Для реализации перечисленных функций необходимо создание единой сквозной защищенной цифровой платформы, включающей единый информационный фонд структурированных показателей всех сфер управления, единую систему классификаторов и справочников, единую систему аудентификации и идентификации пользователей, доверенную операционную систему и СУБД, средства информационной безопасности и информационно-телекоммуникационную инфраструктуру как сервис. На базе единой защищенной платформы строятся информационно-аналитические системы (ИАС), обеспечивающие поддержку принятия управленческих решений.

Весь спектр ИАС можно условно поделить на четыре группы: традиционные информационно-аналитические, системы цифровой социологии, системы проектного управления и специального назначения.

ИАМ региональных центров управления должны обеспечить процессы управления в сфере: экономики; промышленности и топливноэнергетического комплекса; строительства и ЖКХ; здравоохранения,

219

образования и науки; соцзащиты; внутренней политики и развития местного самоуправления; национальных проектов; культуры, спорта, туризма; мобилизации и ликвидации последствий кризисных ситуаций.

Современные тенденции развития информационного общества и цифровой трансформации государственного управления предъявляют повышенные требования к интеллектуальным системам, способным вывести работу каждого ЦУ в целом на качественно новый уровень. Применяемые в них технологии обработки данных должны ориентироваться на наиболее рациональное использование особенностей человеческого мышления и каналов восприятия информации, и, главное, учитывать при этом социогуманитарные факторы.

Формализуемым фундаментом интеллектуальной деятельности в ЦУ является математическое моделирование. Модельный аппарат включает цифровые модели, включая ИИ, методы математической статистики и теории вероятностей, экспертные методы, методы исследования операций, имитационное моделирование и ситуационный анализ, сетевые, когнитивные, сценарные, семантические модели и др.

Применение математических моделей, методов ИИ, реализованных в инструментально-моделирующей платформе ЦУ, позволяет проводить анализ разнородной информации на более высоком качественном уровне, получать решения, учитывающие структурные особенности и латентные причинно-следственные связи между факторами сферы управления, их компенсационные свойства, динамику, тенденции развития.

Использование результатов математического моделирования существенно сокращает время принятия решений и повышает их эффективность, что особенно важно в чрезвычайных ситуациях, когда процесс управления протекает в условиях дефицита времени, неопределенности и неполной информации.

В ЦУ должна быть создана инструментально-моделирующая платформа, включающая репозиторий качественных наборов моделей и алгоритмов (в том числе на основе технологии искусственного интеллекта и анализа больших данных), способных автоматизированно формировать цифровой профиль региона, отрасли, предприятия, что позволит перенести функции управления на обученные нейронные сети. Концептуальные решения ЦУ могут базироваться на конвергентной инфраструктуре и микросервисной технологии, контейнеризации и средств защиты информации нового поколения.

Необходимость хранения, обработки и передачи в ЦУ информации разнообразного характера и ведомственной принадлежности ставит во главу угла вопрос информационной безопасности. Ее необходимо

220