Книга 1 Киев „Корнійчук 2009 Кононюк Анатолий Ефимович


Место естественного консультационного образования (структуры) среди классификаций



страница8/33
Дата18.05.2019
Размер5.66 Mb.
ТипКнига
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   33

1.4.5. Место естественного консультационного образования (структуры) среди классификаций

У. Уэвелл сформулировал критерий, отличающий естественные классификации от искусственных: чем больше общих утверждений об объектах дает возможность сделать классификация, тем она естествен­нее. Иными словами, классификация тем более естественна, чем более существенные связи она отражает. Этот критерий точнее сформулиро­вал А. А. Любищев: «Наиболее совершенной системой является такая, где все признаки объекта опре­деляются положением его в системе. Чем ближе система стоит к это­му идеалу, тем она менее искусственна, и естественной системой следу­ет назвать такую, где количество свойств объекта, поставленных в функ­циональную связь с его положением в системе, является максималь­ным». Поскольку при этом объекты группируются в таксоны не произволь­но, а так, что между ними устанавливается наибольшее ко­личество связей, то естественная система (классификация) приобретает статус системы, отвечающей многим критериям реальности: объективно­сти (в том числе воспроизводимости), надежности (стабильности, помехоустойчивости), прогностической силы и др. Иными словами, есть все основания постулировать (утверждать), что привилегированное положение неко­торых классификаций, обычно разрабатываемых в каждой предметной области, не является просто данью прагматизму. Оно подкрепляется выделенностью соответствующей «естественной» таксономической (и мерономической) структуры самой природой. Это поло­жение принято иллюстрировать естественной системой организмов и си­стемой элементов Менделеева. Существование в каждом конкретном случае ес­тественной системы среди возможных дескриптивных классификаций — очень важный методологический постулат. Для его принятия недо­статочны никакие эмпирические основания. Из того, что в определен­ных случаях удается обнаружить естественную систему, никак не сле­дует ее существование в общем случае. Основания в пользу принятия такого постулата имеют двоякий характер. С одной стороны, имеются онтологические доводы, состоящие в том, что архетип существует в не­котором естественном многообразии. Это многообразие и порождает естественную систему объектов с фиксированным исходным архетипом. С другой стороны, постулат о существовании естественной системы име­ет эвристическую ценность, стимулируя процесс последовательного уто­чнения таксонов и меронов, который без указанного постулата теряет направленность. Второй, не менее важный, постулат состоит в признании единственности естественной системы. Принятие этого постулата является не столь обязательным, как принятие первого. В самом деле, само наличие привилегированных систем не означает, что в каж­дой предметной области с необходимостью должна быть лишь одна такая система. Поскольку каждое явление входит в сферу действия раз­личных законов и поскольку мы не можем полностью абстрагироваться от субъект-объектных отношений, следует допускать как принципи­альную возможность существования нескольких привилегированных си­стем в одной предметной области, так и известную субъективность самой этой привилегированности. Эта субъективность следует, во-первых, из того, что познающий субъект сталкивается с неисчерпаемыми объекта­ми (принцип неисчерпаемости архетипа). Во-вторых, принципиально невозможно на каждом объекте удостовериться в наличии всех извест­ных (даже наиболее весомых) систематических признаков. Ведь по­следние часто устанавливаются путем применения сложных методов исследования или их установление дается ценой уничтожения объекта (например, чтобы определить такой важный признак организма, как состав ДНК в ядре клетки, надо применить сложные биохимические и иные методы исследования, разрушив конкретное ядро и закрыв тем самым пути для его дальнейшего исследования). Многие признаки поэ­тому изучаются на выборочных объектах, а затем полученные данные просто экстраполируются на другие объекты того же таксона на основе гипотезы о корреляции этих признаков с более легко наблюдаемыми. Последние обстоятельства привносят в практику классификации естественных объектов принцип «негэнтропии информации»: для получе­ния исчерпывающей информации об объекте (то есть для построения полного архетипа) необходимо затратить неограниченное количество энергии. Поэтому в общем случае абсолютно естественная система не­достижима и остается высокой целью, к которой нужно стремиться, не­смотря на все практические и теоретические трудности.

В заключенние изложения основ теории классификации отметим, что любая научная теория, - это прежде всего научная классификация объектов, которые изучает данная теория. В общей теории консалтинга выделим четыре базовые группы образований, которые будем классифицировать, руководствуясь изложенной выше основой теории классификации. К этим видам образований относятся:

-консультируемая проблема (услуга), -консультационная организация (служба, учреждение, индивидуальный консультант) , -консультационный метод (процесс, алгоритм), -консультационная система (система автоматизированного консультирования). Эти виды образований находятся в следующей взаимосвязи: задачи , возникающие в консультируемой проблеме, решаются консультационной организацией (индивидуальным консультантом) путем реализации консультационного метода (процесса, алгорита) средствами консультационной системы (системы автоматизированного консультирования). Результатом такого взаимодействия являются сформированные рекомендации по решению задач консультируемой проблемы. Ниже будут рассмотрены принципы классификации приведенных выше видов образований, которые изучаются в общей теории консалтинга.

1.4.6. Классы консультируемых проблем, понятия большой и сложной консультируемой проблемы, типы сложности консультируемых проблем, примеры способов определения (оценки) сложности.

Цель раздела: введение в способы классификации консультируемых проблем, большие и сложные консультируемые проблемы.

Классификацию консультируемых проблем можно осуществить по разным критериям. Проводить ее жестко невозможно, она зависит от цели и ресурсов. Предложим классификацию консультируемых проблем по ниже приведенным консультационным критериям, руководствуясь изложенными выше основами теории классификации.



  1. По отношению консультируемой проблемы к окружающей среде:

    • открытые (есть обмен ресурсами с окружающей средой);

    • закрытые (нет обмена ресурсами с окружающей средой).

  2. По происхождению консультируемой проблемы (элементов, связей, подсистем):

    • искусственные (орудия, механизмы, машины, автоматы, роботы и т.д.);

    • естественные (живые, неживые, экологические, социальные и т.д.);

    • виртуальные (воображаемые и, хотя реально не существующие, но функционирующие так же, как и в случае, если бы они существовали);

    • смешанные (экономические, биотехнические, организационные и т.д.).

  3. По описанию переменных консультируемой проблемы:

    • с качественными переменными (имеющие лишь содержательное описание);

    • с количественными переменными (имеющие дискретно или непрерывно описываемые количественным образом переменные);

    • смешанного (количественно-качественное) описания.

  4. По типу описания закона (законов) функционирования консультируемой проблемы:

    • типа "Черный ящик" (неизвестен полностью закон функционирования консультируемой проблемы; известны только входные и выходные сообщения);

    • не параметризованные (закон не описан; описываем с помощью хотя бы неизвестных параметров; известны лишь некоторые априорные свойства закона);

    • параметризованные (закон известен с точностью до параметров и его возможно отнести к некоторому классу зависимостей);

    • типа "Белый (прозрачный) ящик" (полностью известен закон).

  5. По способу управления консультируемой проблемой (в консультируемой проблеме):

    • управляемые извне консультируемые проблемы (без обратной связи, регулируемые, управляемые структурно, информационно или функционально);

    • управляемые изнутри (самоуправляемые или саморегулируемые - программно управляемые, регулируемые автоматически, адаптируемые - приспосабливаемые с помощью управляемых изменений состояний, и самоорганизующиеся - изменяющие во времени и в пространстве свою структуру наиболее оптимально, упорядочивающие свою структуру под воздействием внутренних и внешних факторов);

    • с комбинированным управлением (автоматические, полуавтоматические, автоматизированные, организационные).

6. По предметному признаку (проблемы жизнеобеспечения человека (человедчества)):

-финансовые; -социальные; -промышленные; -аграрные; -транспортные; -экономические; -здравохранения; -образования; -науки; -культуры; -правоохранительные; -оборонные; - экологические.



Пример. Рассмотрим экологическую консультируемую проблему "Озеро". Это открытая, естественного происхождения консультируемая проблема, переменные которой можно описывать смешанным образом (количественно и качественно, в частности, температура водоема - количественно описываемая характеристика), структуру обитателей озера можно описать и качественно, и количественно, а красоту озера можно описать качественно. По типу описания закона функционирования консультируемой проблемы, эту консультируемую проблему можно отнести к непараметризованным в целом, хотя возможно выделение подпроблем различного типа, в частности, различного описания подпроблемы "Водоросли", "Рыбы", "Впадающий ручей", "Вытекающий ручей", "Дно", "Берег" и др. . Консультируемая проблема "Компьютер" - открытая, искусственного происхождения, смешанного описания, параметризованная, управляемая извне (программно). . Консультируемая проблема "Логический диск" - открытая, виртуальная, количественного описания, типа "Белый ящик" (при этом содержимое диска мы в эту проблему не включаем!), смешанного управления. . . Консультируемая проблема "Фирма" - открытая, смешанного происхождения (организационная) и описания, управляемая изнутри (адаптируемая, в частности, проблема). . Консультируемую проблему будем называть большой, если ее исследование или моделирование затруднено из-за большой размерности, т.е. множество состояний консультируемой проблемы S имеет большую размерность. Какую же размерность нужно считать большой? Об этом мы можем судить только для конкретной проблемы, конкретной цели исследуемой проблемы и конкретных средств (ресурсов). Большая консультируемая проблема сводится к проблеме меньшей размерности использованием более мощных консультационных средств (или ресурсов) либо разбиением консультационной задачи на ряд задач меньшей размерности (если это возможно). . Это особенно актуально при консультировании больших консультируемых проблем, например, при формировании рекомендаций по разработке компьютеров с параллельной архитектурой или алгоритмов с параллельной структурой данных и с их параллельной обработкой. . Во многих печатных работах можно встретить словосочетания "сложная задача", "сложная проблема", "сложная система" и т.п. Интуитивно, как правило, под этими понятиями понимается какое-то особое поведение консультируемой проблемы или консультационного процесса, делающее невозможным (непреодолимая сложность) или особо трудным (преодолимая сложность) описание, исследование, предсказание или оценку поведения, развития проблемы.

Существуют различные определения сложности. Консультируемую проблему будем называть сложной, если в ней не хватает ресурсов (главным образом, информационных) для эффективного описания (состояний, законов функционирования) и управления проблемой: определения, описания управляющих параметров или для принятия решений в таких проблемах (в таких проблемах всегда должна быть подпроблема принятия решения). Сложной будем считать и такую консультируемую проблему, для которой по ее трем видам описания нельзя выявить ее траекторию, сущность, и поэтому необходимо еще дополнительное интегральное описание (интегральная модель поведения, или конфигуратор) - морфолого-функционально-инфологическое. Пример. Сложными консультируемыми проблемами являются, например, химические реакции, если их исследовать на молекулярном уровне; клетка биологического образования, взятая на метаболическом уровне; мозг человека, если его исследовать с точки зрения выполняемых человеком интеллектуальных действий; экономика, рассматриваемая на макроуровне (т.е макроэкономика); человеческое общество - на политико-религиозно-культурном уровне; ЭВМ, как средство получения знаний; язык - во многих аспектах его рассмотрения. В сложных проблемах результат функционирования не может быть задан заранее, даже с некоторой вероятностной оценкой адекватности. Причины такой неопределенности - как внешние, так и внутренние, как в структуре, так и в описании функционирования, эволюции. Сложность этих проблем обусловлена их сложным поведением. Сложность проблемы зависит от принятого уровня описания или изучения проблемы - макроскопического или микроскопического. Сложность проблемы может определяться не только большим количеством подпроблем и сложной структурой, но и сложностью поведения. . Сложность проблемы может быть внешней и внутренней. Внутренняя сложность определяется сложностью множества внутренних состояний, потенциально оцениваемых по проявлениям проблемы и сложности управления проблемой. Внешняя сложность определяется сложностью взаимоотношений с окружающей средой, сложностью управления проблемой, потенциально оцениваемых по обратным связям проблемы и среды. Предложим классификацию сложных проблем по различным типов сложности:



  • структурной или организационной (не хватает ресурсов для построения, описания, управления структурой);

  • динамической или временной (не хватает ресурсов для описания динамики поведения проблемы и управления ее траекторией);

  • информационной или информационно-логической, инфологической (не хватает ресурсов для информационного, информационно-логического описания проблемы);

  • вычислительной или реализации результатов исследования (не хватает ресурсов для эффективного прогноза, расчетов параметров проблемы, или их проведение затруднено из-за нехватки ресурсов);

  • алгоритмической или конструктивной (не хватает ресурсов для описания алгоритма функционирования или управления проблемой, для функционального описания проблемы);

  • развития или эволюции, самоорганизации (не хватает ресурсов для устойчивого развития, самоорганизации).

Чем сложнее рассматриваемая проблема, тем более разнообразные и более сложные внутренние информационные процессы приходится актуализировать для того, чтобы была достигнута цель консультирования проблемы, т.е. в результате реализации сформированных рекомендаций по решению задач консультируемой проблемы она (консультируемая проблема) продолжала бы функционировать или развиваться. . Пример. Поведение ряда различных реальных консультируемых проблем (например, соединенных между собой проводников с сопротивлениями x1, x2, ... , xn или химических соединений с концентрациями x1, x2, ... , xn, участвующих в реакции химических реагентов) описывается системой линейных алгебраических уравнений, записываемых в матричном виде:

X=AX+B






Заполнение матрицы А (ее структура) будет отражать сложность описываемой проблемы. Если, например, матрица А - верхнетреугольная матрица (элемент, расположенный на пересечении i-ой строки и j-го столбца всегда равен 0 при i>j), то независимо от n (размерности проблемы) она легко исследуется на разрешимость. Для этого достаточно выполнить обратный ход метода Гаусса. Если же матрица А - общего вида (не является ни симметричной, ни ленточной, ни разреженной и т.д.), то проблему сложнее исследовать (так как при этом необходимо выполнить более сложную вычислительно и динамически процедуру прямого хода метода Гаусса). Следовательно, проблема будет обладать структурной сложностью (которая уже может повлечь за собой и вычислительную сложность, например, при нахождении решения). Если число n достаточно велико, то неразрешимость задачи хранения матрицы А верхнетреугольного вида в оперативной памяти компьютера может стать причиной вычислительной и динамической сложности исходной задачи. Попытка использовать эти данные путем считывания с диска приведет к многократному увеличению времени счета (увеличит динамическую сложность - добавятся факторы работы с диском). . Пример. Пусть имеется динамическая проблема, поведение которой описывается задачей Коши вида

y′(t)=ky(t), y(0)=a

Эта задача имеет решение:

y(t)=аe-kt

Отсюда видно, что y(t) при k=10 изменяется на порядок быстрее, чем y(t) при k=1, и динамику проблемы сложнее будет отслеживать: более точное предсказание для t →0 и малых k связано с дополнительными затратами на вычисления. Следовательно, алгоритмически, информационно, динамически и структурно "не очень сложная проблема" (при a, k ≠0) может стать вычислительно и, возможно, эволюционно сложной (при t →0), а при больших t (t→∞) - и непредсказуемой. Например, для больших t значения накапливаемых погрешностей вычислений решения могут перекрыть значения самого решения. Если при этом задавать нулевые начальные данные а ≠0, то проблема может перестать быть, например, информационно несложной, особенно, если а трудно априорно определить. . Пример. Упрощение технических средств работы в сетях, например, научные достижения, позволяющие подключать компьютер непосредственно к сети, "к розетке электрической сети", наблюдается наряду с усложнением самих сетей, например, с увеличением количества абонентов и информационных потоков в интернет. Наряду с усложнением самой сети интернет, упрощаются (для пользователя!) средства доступа к ней, увеличиваются ее вычислительные возможности.

Структурная сложность проблемы оказывает влияние на динамическую, вычислительную сложность. Изменение динамической сложности может привести к изменениям структурной сложности, хотя это не является обязательным условием. Сложной проблемой может быть и проблема, не являющаяся большой проблемой; существенным при этом может стать связность (сила связности) элементов и подпроблем проблемы (см. вышеприведенный пример с матрицей системы линейных алгебраических уравнений). Сложность консультируемой проблемы определяется целями и ресурсами (набором задач, которые она призвана решать). . Пример. Сложность телекоммуникационной сети определяется:


  1. необходимой скоростью передачи данных;

  2. протоколами, связями и типами связей (например, для селекторного совещания необходима голосовая телеконференция);

  3. необходимостью видеосопровождения.

Само понятие сложности консультируемой проблемы не является чем-то универсальным, неизменным и может меняться динамически, от состояния к состоянию. При этом и слабые связи, взаимоотношения подпроблем могут повышать сложность консультируемой проблемы. . Пример. Рассмотрим процедуру деления единичного отрезка [0; 1] с последующим выкидыванием среднего из трех отрезков и достраиванием на выкинутом отрезке равностороннего треугольника (рис. 1.8); эту процедуру будем повторять каждый раз вновь к каждому из остающихся после выкидывания отрезков. Этот процесс является структурно простым, но динамически сложным, более того, образуется динамически интересная и трудно прослеживаемая картина консультируемой проблемы, становящейся "все больше и больше, все сложнее и сложнее". Такого рода структуры называют фракталами, или фрактальными структурами (фрактал - от fraction - "дробь" и fracture - "излом", т.е. изломанный объект с дробной размерностью). Его отличительная черта - самоподобие, т.е. сколь угодно малая часть фрактала по своей структуре подобна целому, как ветка - дереву.


Рис. 1.8.  Фрактальный объект (кривая Коха)

Уменьшив сложность консультируемой проблемы, часто можно увеличить ее информативность, исследуемость. . Пример. Выбор рациональной проекции пространственного объекта (т.е. более оптимальная визуализация связей и отношений его частей) делает чертеж более информативным. Используя в качестве устройства эксперимента микроскоп, можно рассмотреть некоторые невидимые невооруженным глазом свойства объекта. . Консультируемая проблема называется связной, если любые две подпроблемы обмениваются ресурсом, т.е. между ними есть некоторые ресурсоориентированные отношения, связи. При определении меры сложности консультируемой проблемы важно выделить инвариантные свойства консультируемых проблем или информационные инварианты и вводить меру сложности консультируемых проблем на основе их описаний. . Приводем математический аппарат, позволяющий формализовать понятие сложности, хотя отметим, что понятие сложности - "сложное". . Мерой консультируемой проблемы будем называть некоторую непрерывную действительную неотрицательную функцию, определенную на множестве проблем (событий, систем, множеств) и являющуюся аддитивной, т.е. мера конечного объединения проблем (событий, систем, множеств) равна сумме мер каждой проблемы (события). Как же определять меру сложности для консультируемой проблемы различной структуры? Ответ на этот не менее сложный вопрос не может быть однозначным и даже вполне определённым. . Сложность консультируемой проблемы связывается с мерой μ(S) - мерой сложности или числовой неотрицательной функцией (критерием, шкалой) заданной (заданным) на некотором множестве элементов и подпроблем консультируемой проблемы S. Возможны различные способы определения меры сложности консультируемой проблемы. Сложность структуры консультируемой проблемы можно определять топологической энтропией - сложностью конфигурации структуры (проблемы):

S = k ln W,

где k=1,38×10-16 (эрг / град) - постоянная Больцмана, W - вероятность состояния консультируемой проблемы. В случае разной вероятности состояний эта формула будет иметь вид (мы ниже вернемся к детальному обсуждению этой формулы и ее различных модификаций):





Пример. Определим сложность иерархической консультируемой проблемы как число уровней иерархии. Увеличение сложности консультируемой проблемы при этом требует больших ресурсов для достижения цели. Определим сложность линейной структуры как количество подпроблем консультируемой проблемы. Определим сложность сетевой структуры как максимальную из сложностей всех линейных структур, соответствующих различным стратегиям достижения цели (путей, ведущих от начальной подпроблемы к конечной). Сложность консультируемой проблемы с матричной структурой можно определить количеством подпроблем консультируемой проблемы. Усложнение некоторой подпроблемы консультируемой проблемы приведет к усложнению всей консультируемой проблемы в случае линейной структуры, и, возможно, в случае иерархической, сетевой и матричной структур.



Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   4   5   6   7   8   9   10   11   ...   33


База данных защищена авторским правом ©vossta.ru 2019
обратиться к администрации

    Главная страница