Статья: Парадигма ограниченной рациональности принятия решений

Системы поддержки принятия решений на основе ОМС.

ОМС составляют основу построения систем поддержки принятия решений (СППР), использующих современные информационно-коммуникационные технологии, в том числе методы и средства компьютерного представления и обработки знаний [17]. Такие СППР должны обеспечивать:

· компьютерное представление персональных, групповых онтологий и объектных моделей;

· возможность решения задач в открытой форме в реальном масштабе времени, т.е. в темпе, соответствующем скорости развития ситуации;

· сетевой обмен информацией между акторами по принципу «каждый с каждым»;

· «дружественный интерфейс» для интерактивного взаимодействия акторов в процессах построения групповых онтологий и трансформации объектных моделей;

· регистрацию в системной библиотеке онтологических моделей ситуаций, которые были использованы при принятии решений, с тем чтобы была возможность использования их в качестве прецедентов в процессах управления в будущем.

Следует подчеркнуть, что СППР должна дать возможность каждому актору самостоятельно работать с системой. Отсутствие посредников здесь является принципиальным, поскольку актор в рамках своей сферы деятельности несёт персональную ответственность за принимаемые решения и должен обладать необходимой полнотой информации для реализации своих полномочий. Иными словами, СППР должна быть обязательной, неотъемлемой инструментальной составляющей в работе актора, независимо от степени важности роли, которую он играет в системе управления.

Для разработки СППР на основе ОМС, наряду с традиционными компьютерными средствами (например, сетевыми технологиями), необходимо использовать специальный программистский инструментарий, включающий в себя конструкторы онтологий [24], мультиагентные модели взаимодействия [25], средства композиции онтологий [26], управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени [27], структуризации эмпирической информации и её визуализации [28] и др.

Отличительные признаки парадигм классической и ограниченной рациональности принятия решений представлены в таблице. Прежде всего, эти различия касаются онтологии как учения о бытии: классическая рациональность опирается на декартовские онтологические построения, постулирующие единую картину мира «твердой» материи, в котором нет места человеку, а ограниченная рациональность - на фундаментальную онтологию М. Хайдеггера, в которой человек не только есть, но соотносится с собой, миром и миром других людей, что позволяет говорить о множестве персональных онтологий.

Классическая рациональность дистанцирует человека (субъекта) и объект, который изучается им «со стороны» с использованием в основном процедур объяснения. Ограниченная рациональность, наоборот, предполагает «встроенность» человека в ситуацию и обращается к пониманию, погружающему каждого человека в «мир смыслов» других людей. онтологический информационный рациональность

Парадигма классической рациональности считает акторов (лиц, не только познающих ситуацию, но и преобразующих ее) однородными, ориентированными на поиск единственного верного объективного решения, а ограниченная рациональность предполагает нахождение согласованного решения на основе солидарности неоднородных акторов. Соответственно, в первом случае речь идет об истинности решения, а во втором - об его ценности. Причем ограниченная рациональность исходит из того, что задачи в открытой форме должны решаться в реальном масштабе времени, то есть в темпе развития ситуации.

Если классическая рациональность постулирует причинно-следственные отношения между элементами замкнутых (например технических) систем, то ограниченная рациональность опирается на взаимодействие по принципу «часть-целое» элементов открытых систем, к числу которых относятся сложные искусственные системы.

Формализованное описание ситуаций, возникающих в таких системах, осуществляется с помощью онтологических моделей ситуаций, включающих в себя персональные, групповые онтологии и объектные модели, разрабатываемые на основе взаимодействия неоднородных акторов. Онтологическая модель ситуации выполняет роль платформы, на базе которой происходят процессы согласования точек зрения и достижения компромиссов акторов.

Таким образом, ключевой фигурой парадигмы ограниченной рациональности является человек-актор, берущий на себя полномочия принимать решения и ответственность за последствия их реализации. Это человек, готовый предложить свои персональные знания и ресурсы для улучшения показателей качества общественной жизни или повышения эффективности бизнеса. Со стороны государства, соответственно, должна быть обеспечена «политическая включенность» его в диалог с властью, предполагающая организацию такого процесса принятия значимых для человека решений, в котором он имеет возможность участвовать.

Табл. 1

Тогда человек становится не пассивным «объектом управления», а партнером государства. А разбудив инициативу людей, необходимо создать условия для их эффективного взаимодействия. Свой методологический вклад в решение этой задачи и призвана внести парадигма ограниченной рациональности принятия решений. Разумеется, что это один из первых шагов на пути дальнейшего развития исследований проблем управления сложными искусственными системами; исследований, осуществляемых на стыке естественных и гуманитарных наук, которые должны обеспечить возвращение в теорию человека, исключенного из нее в результате привнесения в науки об искусственном принципов классической рациональности.

Литература

1. Виттих В.А. Парадигма ограниченной рациональности принятия решений - 1 // Вестник Самар. гос. техн. ун-та. Сер. «Технические науки». - 2009. - №3 (25). - С. 22-31.

2. Виттих В.А. Аксиологические и верифицируемые научные знания // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды ХI Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН, 2009. - С. 449-454.

3. Виттих В.А. Персонализация знаний // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IХ Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН, 2007. - С. 441-446.

4. Kьppers G. Self-organization - The Emergence of Order. From local interactions to global structures. // http://www.uni-bielefeld.de/iwt/sein/paper no 2.pdf, July 1999.

5. Виттих В.А. Целостность сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды IV Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН. - 2002. - С. 48-58.

6. Виттих В.А. Знания, основанные на понимании, в процессах принятия решений // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VI Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН. - 2004. - С. 37-44.

7. Современный философский словарь. - Лондон, Франкфурт-на-Майне, Париж, Люксембург, Москва, Минск / «ПАНПРИНТ», 1998.

8. Всемирная энциклопедия. Философия // М.: АСТ; Мн.: Харвест, Современный литератор. 2001.

9. Философия в вопросах и ответах: учеб. пособие / Е.В. Зорина, Н.Ф. Рахманкулова и др.; под ред. А.П. Алексеева, Л.Е. Яковлевой. - М.: ТК Велби, изд-во «Проспект», 2005.

10. Краткий словарь по логике. - М.: Изд-во «Просвещение», 1991.

11. Vittikh V.A. Towards creating of control theory for open organizational systems // Complex systems: control and modeling problems (proceedings of the II International Conference) - Samara, the Samara Scientific Center of RAS, Samara, 2000. - P. 55-65.

12. Философия: учебное пособие для высших учебных заведений. - Ростов н/Д: Феникс, 2003.

13. Хайдеггер М., Бытие и время. - Харьков: Фолио, 2003.

14. Теория философии (Э.Ф. Звездкина и др.). - М.: Филол. о-во «Слово»; изд-во Эксмо, 2004.

15. Кохановский В.П., Лешкевич Т.Г., Матяш Т.П., Фатхи Т.Б. Основы философии науки // Ростов н/Д: Феникс, 2004.

16. Ильин В.В. Теория познания. Введение. Общие проблемы. - М., 1993. - С. 80-81.

17. Виттих В.А. Онтологические модели ситуаций в процессах принятия коллегиальных решений // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды XI Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН. - 2009. - С. 405-410.

18. Рубашкин В.Ш. Представление и анализ смысла в интеллектуальных информационных системах. - М.: Наука, 1989. - С. 19.

19. Uschold M. Knowledge level modelling: concepts and terminology. - The Knowledge Engineering Review, vol.13, N1, 1998. - P. 5-29.

20. Виттих В.А. Процессы управления в социотехнических системах // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды VII Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН. - 2005. - С. 32-42.

21. Виттих В.А. Онтологический анализ и синтез при управлении сложными открытыми системами // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды V Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН, 2003. - С. 50-60.

22. Смирнов С.В. Онтологический анализ предметных областей моделирования // Известия Самар. науч. центра РАН. - Том 3. -2001. - №1. - С. 62-70.

23. Новый словарь иностранных слов. - Мн.: Современный литератор, 2006.

24. Андреев В., Ивкушкин К., Минаков И., Ржевский Г., Скобелев П. Конструктор онтологий мультиагентных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды III Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН, 2001. - С. 480-488.

25. Виттих В.А., Скобелев П.О. Мультагентные модели взаимодействия для построения сетей потребностей и возможностей в открытых системах // Автоматика и телемеханика. - 2003. - №1. - С. 177-185.

26. Виноградов И.Д., Смирнов С.В. Композиция концептуальных схем сложных систем // Проблемы управления и моделирования в сложных системах: Труды Междунар. конф. - Самара: Самар. науч. центр РАН, 1999. - С. 184-189.

27. Виттих В.А., Скобелев П.О. Метод сопряженных взаимодействий для управления распределением ресурсов в реальном масштабе времени // Автометрия. - 2009. - №2. - С. 78-87.

28. Виттих В.А., Ситников П.В., Смирнов С.В. Онтологический подход к построению информационно-логических моделей в процессах управления социальными системами // Вестник компьютерных и информационных технологий. - 2009. - №5. - С. 45-53.