Системный анализ методов управления знаниями в области устойчивого развития

Обоснование требований к качеству методов управления знаниями в области устойчивого развития

В 1987 г. на Пленарном заседании 42-й сессии Генеральной Ассамблеи ООН был принят базовый принцип устойчивого развития, в соответствии с которым общество и государство берут на себя ответственность обеспечить возможности удовлетворять неисчезающие потребности как настоящего, так и будущих поколений [6,7].

Базовый принцип устойчивого развития включает две группы понятий [6]:

• •    возможность и потребность , необходимые для сохранения и развития систем любой природы и назначения.

Сохранению  подлежит рост возможности удовлетворять неисчезающие потребности, развитию – рост возможностей за счет реализации новаций и повышения качества управления.

Возникает естественный вопрос, в каких единицах измерять возможности и потребности, по каким критериям судить, удовлетворяются они или нет, и если да, то насколько? Что и как измерять, чтобы эффективно управлять устойчивым развитием общества? Эти вопросы относятся к проблеме выбора меры.

Значимость введения меры можно проиллюстрировать следующим примером. В различных предметных областях существует своя мера [7]:

• •    мера в философии — синтез качества и количества;

• •    мера в математике (мера множества) — длина и ее обобщения: точка, отрезок, площадь, объем и множества более общей природы;

• •    мера в физике: величина (система СИ, CGS и др.);

• •    мера в экологии: отходы (т/год; ккал/год);

• •    мера в экономике: деньги;

• •    мера в политике: власть, могущество;

• •    мера в социальной жизни: качество жизни;

• •    мера в информатике: байт.

Как связаны эти меры, и как измерить устойчивость развития систем различного назначения?

Вопрос об измерении устойчивого развития чрезвычайно важен. В настоящее время для измерения устойчивого развития в мире существует несколько вариантов:

• •    первый – построение интегрированного индикатора, выражающего суть устойчивого развития системы в целом.

• •    второй - построение набора индикаторов, отражающих отдельные аспекты устойчивого развития исследуемой системы.

Наиболее яркий пример второго подхода – это комплекс из 134 показателей [12], предназначенных, по мнению авторов, для оценки социальных, экологических и экономических аспектов устойчивого развития.

Для измерения устойчивого развития используются разнородные, не аддитивные и не соразмерные показатели, с которыми нельзя осуществлять арифметические операции, в том числе и в ситуации, когда эти показатели нормированы и приведены к условно безразмерному виду, то есть к условным долям, за которыми стоят те или иные физически разнородные величины.

В предложенном авторами списке показателей отсутствуют какие-либо меры потребностей и возможностей. По этой причине отсутствует связь показателей с базовым принципом устойчивого развития. Это обстоятельство порождает ложные оценки и иллюзию устойчивого развития, особенно, в предкризисных и кризисных условиях.

Тот факт, что индикаторы устойчивого развития постоянно подвергаются изменению и дополнению, говорит о том, что этого набора недостаточно для эффективного управления.

Возникает необходимость определения возможностей и потребностей систем различного назначения в измеримой форме, допускающей проведение системного анализа и управления знаниями с использованием устойчивых универсальных мер.

С 1965 года в науке открыта система пространственно-временных LT-размерностей Бартини-Кузнецова, которые по определению являются устойчивыми универсальными величинами 1 [1, 2, 3, 6, 7, 8]

В этой системе LT-величина указывается в квадратных скобках [LRTS] и определяется как произведение целочисленных степеней R и S длины L и времени T, где R и S – целые положительные и отрицательные числа от минус до плюс бесконечности [6, 7].

Каждая величина в LT-системе – это определенный класс систем с определенным качеством-мерой-законом, определяемых именем, LT-размерностью и единицами измерения (сантиметр и секунда).

В системе LT-величин однородность означает принадлежность к одному качеству-классу систем с одной пространственно-временной или LT-размерностью [12]. В рамках одной LT-размерности все объекты принадлежат к одному качеству-классу, то есть однородны. Разнородность – это принадлежность к разным качествам-классам систем с разной LT-размерностью. Кроме того в LT-системе всегда существует некий оператор А, который обеспечивает преобразование величин разной размерности на основе принципа соразмерности. Например, [LRTS] → [L5T-5], то есть [LRTS]×А = [L5T-5], где А = [L5-RT-(S+5)] [10].

Использование универсальных LT-величин дает возможность:

• 1.    определять и устанавливать границы действия разнородных систем, их законов сохранения и изменения;

• 2.    соразмерять и соизмерять возможности и потребности систем любой природы и различного назначения;

• 3.    определять индикаторы устойчивого развития в терминах устойчивых универсальных мер;

• 4.    осуществлять разработку методов управления знаниями и новациями, удовлетворяющих требованиям устойчивого развития.

В LT-системе закон – это утверждение о том, что некоторая величина является инвариантом в определенном классе систем с определенным качеством – LT-размерностью данной величины. Стандартная форма записи общего закона сохранения систем выглядит так: [LRTS] = const.

Например, величина энергия является инвариантом в классе систем с определенным качеством LT-размерностью величины энергии [L5T-4] = Е. На LT-языке закон сохранения энергии записывается так: [L5T-4] = const.

Как известно, закон сохранения энергии действует в условиях отсутствия притоков

• энергии в систему и оттоков из системы, так как E = 0.

Закон сохранения энергии является замкнутым для потоков энергии (мощности – энергии в единицу времени).

В то же время объектом управления устойчивым развитием являются все живые (включая социальные, технические, экономические, экологические) системы – открытые для потоков энергии, обладающие определенными возможностями действовать во времени, относящиеся к классу систем с размерностью LT-величины мощность [L5T-5].

Величина мощность [L5T-5] является инвариантом в классе открытых для потоков энергии систем.

На LT-языке закон сохранения мощности записывается так: [L5T-5] = const.

Структура общего закона сохранения мощности: N = P + G, где N – полная мощность на входе в систему [L5T-5]; P – полезная (активная) мощность на выходе из системы [L5T-5]; G – мощность потерь как пассивная мощность на выходе из системы [L5T-5].

В работах [2, 6, 7] показано, что мощность является мерой возможностей системы действовать во времени. Выделяют три группы возможностей системы с мерой мощность:

• •    потенциальная возможность - определяется мерой полной мощности на входе в систему N [L⁵T^-5];

• •    реальная возможность - имеет меру полезной (активной) мощности на выходе из системы P [L⁵T^-5];

• •    упущенная возможность – имеет меру потерь (пассивной) мощности на выходе из системы G [L⁵T^-5];

На языке системного анализа указанные три группы возможностей системы с мерой мощность определяют базовые параметры состояния открытых систем любой природы и различного назначения, используемые в качестве объектов управления устойчивым развитием.

Значения имеющихся возможностей (с мерой полной, полезной и потерь мощности) для текущего времени определяют исходное состояние системы.

Значения требуемых возможностей (полной, полезной и потерь мощности) для обеспечения роста и развития системы определяют конечное (требуемое) состояние системы.

В терминах базового принципа устойчивого развития требуемое состояние системы является необходимым – определяющим потребности системы, выраженными в терминах возросшей мощности. Всякая удовлетворенная потребность есть возросшая возможность – мощность. Справедливо и обратное утверждение, возросшая определенным образом мощность (возможность) является указанием на удовлетворенную потребность. На языке системного анализа переход из исходного состояния системы в конечное (требуемое принципом устойчивого развития) осуществляется преобразованием с инвариантом мощность, то есть переходом от начальной мощности к конечной, обеспечивая соизмеримость и соразмерность возможностей и потребностей систем любой природы в процессе развития.

Мы подошли к постановке проблемы выбора методов управления знаниями в области устойчивого развития.

Можно констатировать, что сегодня выбор методов управления знаниями не связан с требованиями устойчивого развития и осуществляется на основе критериев, адекватных конкретной ситуации, к которым относят [13, 14]:

• 1.    Обоснованность. Метод должен соответствовать типу решаемой задачи.

• 2.    Когнитивность. Необходимо учитывать временные затраты лица, принимающего решения (ЛПР), необходимые для применения метода.

• 3.    Эффективность. Метод должен предоставлять возможность выполнения максимального числа операций на ЭВМ и приводить к конечному результату.

• 4.    Проверяемость. Метод должен допускать возможность проверки достоверности информации, которую ЛПР предоставляет в качестве исходных данных.

• 5.    Чувствительность. Для операций, выполняемых ЛПР, метод должен быть нечувствительным по отношению к изменениям количества критериев и альтернатив, то есть в случае добавления или удаления критериев и альтернатив участие ЛПР в применении метода требуется только в отношении этих изменений. Перечисленные требования являются необходимыми в решении текущих задач управления, но не достаточными в управлении знаниями и новациями в области устойчивого развития.

В представленном списке требований отсутствует указание на необходимость представления информации и знаний в терминах устойчивых универсальных мер, что является обязательным требованием устойчивого развития к качеству методов.

Системный анализ методов управления знаниями в области устойчивого развития с позиции требований устойчивого развития

Метод – это правила вывода в процессе решения задач.

Задача – это система с тремя элементами: «вход», «процесс», «выход», где «вход» – это исходная система координат, «процесс» – это алгоритм решения задач, «выход» – это конечная (требуемая) система координат [6].

Дерево логически возможных классов задач представлено на рис. 1.

Условные обозначения:

+ ) - известны ( Л - не известны

Рис. 1. Классы задач

В соответствии с этим логически возможны следующие классы задач [6]:

• •    Ситуация 1 – класс решенных задач;

• •    Ситуация 2 – класс задач прогнозирования;

• •    Ситуация 3 – класс задач проектирования;

• •    Ситуация 4 – класс не поставленных задач (не известны цель и метод);

• •    Ситуация 5 – класс задач распознавания образов;

• •    Ситуация 6 – класс не поставленных задач (не известны цель и причина);

• •    Ситуация 7 – класс не поставленных задач (не известны причина и метод);

• •    Ситуация 8 – класс нерешенных задач;

Задача поставлена, когда заданы 2 элемента системы.

Задача не поставлена, если не известны более двух элементов.

Решенная задача – есть результат преобразования инварианта объекта в конечную систему координат.

Алгоритм решения задач есть правило перехода из исходной системы координат в конечную [6].

Управление знаниями – это процесс решения задач с помощью определенного метода. Выделяются три группы методов управления знаниями [16, 17, 18]:

• •    методы сбора и хранения знаний (вход);

• •    методы обработки и интегральной оценки знаний (процесс);

• •    методы управления реализацией знаний (выход).

Методы сбора и хранения

Целью мониторинга и систематизации знаний в области устойчивого развития является сбор и хранение информации об устойчивом развитии системы любого назначения.

Для сбора и хранения используются следующие методы:

• 1.    базы и хранилища данных (Data Warehouse).

• 2.    базы знаний ;

Базой данных в области устойчивого развития служит информационнотелекоммуникационная система «Интернет-портал «Международная научная школа устойчивого развития», где представлены базовые принципы мировоззрения, теории, методологии и технологии проектирования устойчивого развития в системе «природа-общество – человек» ( http://lt-nur.uni-dubna.ru ).

База научных знаний в области устойчивого развития – это проективное пространство понятий, которые можно преобразовывать из исходной системы координат в конечную по определенным правилам. Если понятие не выражено в устойчивых универсальных мерах, то знание не принадлежит к конечной системе координат и нуждается в доопределении. Можно констатировать, что в стране и мире до сих пор отсутствуют работающие базы научных знаний об устойчивом развитии системы природа-общество-человек [6].

Системные требования устойчивого развития к качеству методов сбора и хранения знаний в области устойчивого развития :

• 1.    Полнота собираемой информации.

• 2.    Требования к устойчивости и универсальности системы измерения. Определяется системой устойчивых универсальных величин [2, 6, 7].

• 3.    Возможность проектирования баз знаний с использованием устойчивых универсальных измерителей, включая: пространство понятий и правила их преобразования [6, 7].

Имеется в виду полнота семантической структуры знания, содержащей ответы на 8 вопросов: Зачем? Почему? Кто? Что? Где? Когда? Как? Сколько? [6, 7]

Ниже проведен анализ методов сбора и хранения на их соответствие требованиям устойчивого развития. Результаты анализа представлены в таблице 1.

Электронное научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление»

Табл.1. Анализ методов сбора и хранения

Методы сбора и хранения	Обеспечивает ли метод полноту собираемой информации? 0 – не обеспечивают            1 - обеспечивают								Предъявляет ли метод требования к устойчивости и универсальности системы измерения? 0 – не предъявляет 1 - предъявляет	Обеспечивает ли метод создание базы знаний с использованием устойчивых универсальных измерителей? 0 – не обеспечивает 1-обеспечивает
	Зачем?	Почему?	Кто?	Что?	Где?	Когда?	Как?	Сколько?		пространство понятий	пространство инвариантов	простран-ство преобразований
Базы и хранилища данных	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0
Базы знаний	0	0	1	1	1	1	1	1	0	0	0	0

Проведенный анализ показывает, что методы, которые полностью удовлетворяют всем сформулированным требованиям устойчивого развития, не найдены. Существующие информационно-поисковые системы, базы данных и базы знаний не обеспечивают семантическую полноту и допускают использование данных, информации и знания, не выраженных в терминах устойчивых универсальных величин.

Поэтому существует потребность в развитии методов с целью обеспечения:

• •    полноты собираемой информации о знаниях;

• •    устойчивости и универсальности системы измерения знаний;

• •    проектирования базы знаний с использованием устойчивых универсальных измерителей.

Методы обработки и интегральной оценки знаний

Целью методов обработки и интегральной оценки знаний в области устойчивого развития является оценка вклада в рост возможностей удовлетворять неисчезающие потребности (вклад в устойчивость развития) в условиях неопределенности, нелинейности и рисков неэффективного управления развитием.

Для анализа выделены следующие методы:

• •    методы многокритериальной оценки;

• •    методы многоцелевого математического программирования;

• •    статистические методы

• •    методы динамического моделирования;

• •    методы имитационного моделирования;

• •    методы организации сложных экспертиз.

Анализ указанных методов по отечественным и зарубежным источникам [19, 20. 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30 и другие] с рассмотрением исходных предпосылок, основных понятий, используемых правил (алгоритмов) позволил систематизировать их основные достоинства и недостатки.

Достоинства

• •    возможность работы со слабо формализованными задачами;

• •    возможность учитывать множество неформализованных критериев при оценке множества неформализованных альтернатив;

• •    возможность формирования и оценки множества альтернатив;

• •    задавая различные альтернативы поведения, меняя уравнения и структуру модели, можно получить наборы результатов, характеризующих поведение моделируемой системы и последствия, к которым приводят те или иные решения.

• •    позволяет отразить нелинейные связи между элементами и динамику изменения каждого элемента;

• •    позволяет передавать результаты моделирования, используемые для принятия управленческих решений, из модели в базы данных информационных систем;

Недостатки

• •    отсутствует процедура определения целевой функции, критериев и альтернатив в терминах устойчивых универсальных измерителей, отсюда субъективный характер целевой функции, который может наводить систему на ложные результаты.

• •    отсутствует процедура проверки критериев и альтернатив на соразмерность;

• •    методы динамического моделирования живых систем опираются на законы замкнутых (а не открытых для потоков энергии) систем, что с необходимостью порождает пределы роста и ложный вывод о невозможности дальнейшего развития системы.

• •    отсутствуют правила определения границ применимости метода;

• •    отсутствуют критерии эффективности работы экспертов;

• •    отсутствует процедура объективной оценки компетентности экспертов;

Как видно из приведенного списка недостатков используемые методы для интегральной оценки знаний не удовлетворяют ряду требований с позиции эффективного управления устойчивым развитием.

Уточним системные требования с позиции устойчивого развития:

• 1.    Возможность работы с разнородной информацией с соблюдением принципов соразмерности и соизмеримости [2, 6].

• 2.    Возможность разделения на части и возможность объединения частей в целое на основе системы устойчивых универсальных мер.

• 3.    Требования к границам применимости метода:

Под разнородной информацией понимается информация, которая представлена в принципах и понятиях естественных, технических, социальных, экономических, экологических знаний с разной пространственно-временной размерностью [6]. Принцип соразмерности требует наличие правила, удовлетворяющего П-теореме [2]. Принцип соизмеримости требует соблюдения принципа соразмерности и целочисленного соотношения значений величин [2].

• • возможность работы с информацией в условиях неопределенности

• a.    в условиях неопределенности на входные знания.

В условиях, когда начальные данные и информация не выражены в терминах устойчивых универсальных величинах.

• b.    в условиях неопределенности алгоритма оценки знаний.

В условиях, когда структура знания не определена.

• c.    в условиях неопределенности на выходные знания.

В условиях, когда неизвестна целевая функция управления знаниями.

• • возможность работы с информацией в условиях нелинейности.

Здесь три или более параметров изучаемой системы не зависимы или связаны нелинейной зависимостью [2, 5]. При этом следует обратить внимание на то, что многие нелинейные эффекты, зачастую связаны с тем, что неправильно понимается взаимосвязь и взаимозависимость изучаемых явлений друг от друга.

Умение довести нелинейную задачу до линейной, означает в переводе на математический язык линеаризовать нелинейную задачу. Можно предположить, что для всякой нелинейной задачи существует расширение пространственно-временной размерности, которое позволит линеаризовать задачу.

С позиции изложенных требований проведен анализ методов обработки и интегральной оценки новаций. Результаты представлены в таблице 2.

Электронное научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление»

Табл.2. Анализ методов обработки и интегральной оценки

№ п/ п	Методы обработки и интегральной оценки знаний	Обеспечивает ли метод работу с разнородной информацией с соблюдением принципа соизмеримости и соразмерности? 0 – не обеспечивает 1 – обеспечивает	Существуют ли в методе правила разделения на части на основе устойчивых универсальных мер? 0 – не существуют 1 – существуют	Существуют ли в методе правила объединения частей в целое на основе устойчивых универсальных мер? 0 – не существуют 1 – существуют	Границы применимости метода
					Обеспечивает ли метод работу с информацией в условиях неопределенности? 0- не обеспечивает 1 – обеспечивает			Обеспечивает ли метод работу с информацией в условиях нелинейности? 0 – не обеспечивает 1 – обеспечивает
					на входе	в процессе	на выходе
1	Методы многокритериальной оценки	0	0	0	0	0	1	0
2	Методы многоцелевого математического программирования	0	0	0	0	0	1	0
3	Статистические методы	0	0	0	0	0	1	0
4	Методы динамического моделирования	0	0	0	0	0	1	1
5	Методы имитационного моделирования	0	0	0	1	0	1	1
6	Методы организации сложных экспертиз	0	0	0	1	0	1	0

Проведенный анализ показывает, что рассмотренные методы не полностью удовлетворяют сформулированным требованиям. Существует потребность в развитие методов с целью обеспечения:

• •    возможности работы с разнородной информацией с соблюдением принципа соразмерности и соизмеримости;

• •    возможности разделения и объединения знаний на основе устойчивых универсальных величин;

• •    возможности работы в условиях неопределенности и нелинейности. Методы управления реализацией

Цель управления реализацией знаний в области устойчивого развития – получение различного рода эффекта за минимальное время с минимальными затратами ресурсов.

Для достижения целей управления реализацией используются:

• •    математические методы в логистике (логистические методы). Применяются статистические методы анализа, методы имитационного моделирования, деревья решений.

• •    методы маркетинга. В маркетинге используются статистические методы анализа, методы экспертного оценивания, социологические методы (анкетирование, опросы), маркетинговые модели (PEST-анализ, SNW-анализ, SWOT-анализ, матрица БКГ).

• •    методы электронной коммерции. Электронная коммерция – такая форма поставки продукции, при которой выбор и заказ товаров осуществляется через компьютерные сети, а расчеты между покупателем и поставщиком осуществляются с использованием электронных средств платежа.

Системные требования устойчивого развития к качеству методов управления реализацией знаний в области устойчивого развития:

• •    скорость или расчет дефектов в системе управления.

Определяются на стадии мониторинга, оценки и реализации.

• •    точность управления или расчет отклонений от требований базового принципа устойчивого развития.

• •    эффективность или расчет ожидаемого эффекта от реализации знаний:

На соответствие изложенным требованиям проведен анализ методов управления реализацией знаний. Результаты анализа представлены в таблице 3.

Электронное научное издание «Устойчивое инновационное развитие: проектирование и управление»

Табл. 3. Анализ методов управления реализацией

№ п/п	Методы управления реализацией	Позволяет ли метод осуществлять расчет
		дефектов в системе управления 0- позволяет 1 – не позволяет			отклонений от требований базового принципа устойчивого развития 0- позволяет 1 – не позволяет				ожидаемого эффекта от реализации 0- позволяет 1 – не позволяет
		мони торинг	оценка	реализация	стоимост ные измерители	натуральные изме рители	без-размер ные измерители	устой чивые универсаль-ные измерители	экономического	социальноэкономического	экологического
1	Логистические методы	0	0	1	1	1	1	0	1	0	0
2	Методы маркетинга	0	0	1	1	1	1	0	1	0	0
3	Методы электронной коммерции	0	0	1	1	1	1	0	1	0	0

Проведенный анализ показывает, что рассмотренные методы управления реализацией частично удовлетворяют сформулированным требованиям. Существует потребность в развитии методов управления реализацией знаний в области устойчивого развития.

Выводы и перспективы развития

Проведенный анализ показывает, что управление знаниями в области устойчивого развития не располагает адекватными методами, объединяющими язык системы и объекта управления, что негативно сказывается на качестве управления знаниями и новациями.

Существующие методы мониторинга, интегральной оценки и управления реализацией знаний в области устойчивого развития не обеспечивают семантическую полноту и соразмерность, соизмеримость знания, не позволяют создать базу знаний на основе устойчивых универсальных измерителей, затрудняют принятие эффективных решений по реализации знаний в условиях неопределенности, нелинейности и рисков неэффективного управления развитием.

Перспективы развития методов управления знаниями заключаются в создании системы управления знаниями и новациями в области устойчивого развития, которая обеспечивает единство языка системы и объектов управления. Преобразование группы новаций из исходной системы координат в требуемую базовым принципом устойчивого развития, выраженного в устойчивых универсальных величинах, авторы связывают с возможностью использования и развития идей методологии тензорного анализа двойственных сетей [10] на основе теории пространственно-временных размерностей Бартини-Кузнецова [1, 8].

Такую систему необходимо разрабатывать.