Читайте также:
|
|
Готфрид Вильгельм Лейбниц утверждал: «всё подчиняется экстремальным принципам лишь потому, что мы с вами живем в лучшем из миров». Под экстремальностью он понимал возможность найти в любой реальной проблемной ситуации наилучший или наихудший варианты её разрешения, то есть ответить на вопрос: «Что такое хорошо и что такое плохо?» и отыскать такой способ действия, который позволит достичь этого хорошего или плохого. Такая идеалистическая точка зрения долгое время господствовала в умах исследователей, порождая иллюзию найти оптимальное разрешение не только математических или физических, но и чисто человеческих проблем.
Вопреки постулату Лейбница, в системных исследованиях не ставится и не решается задача поиска оптимального варианта разрешения проблем в буквальном понимании этого термина (от лат. optimum - наилучшее). В свое время это концептуальное положение было камнем преткновения на пути признания системного анализа научным методом познания действительности. У многих специалистов, воспитанных на примате операционного подхода к разрешению возникающих проблем, отсутствие оптимальности вызывало чувство неприятия и ассоциировалось с поверхностным пониманием существа вопроса.
Как известно, в операционных исследованиях разрешение проблемы достигается путем ее идеализации до уровня, позволяющего выразить сущность на математическом языке, то есть разработать математическую модель явления, задать в количественном виде критерии выбора решений и установить ограничения на варьируемые параметры. Наличие количественных критериев и формальных моделей позволяет сформулировать проблему в терминах математической оптимизации и свести её решение к поиску алгоритма, позволяющего найти за конечное число шагов наилучший вариант относительно заданных критериев при фиксированных ограничениях. Иными словами, в рамках операционного подхода проблема считается разрешимой, если она трансформируема в оптимизационную задачу и эта задача может быть решена на основе известных методов математического программирования или их модификаций[3]. Такой путь хотя и изящен с математической точки зрения, но фактически означает подгонку проблемы под возможности метода, то есть предполагает доминирование метода над существом проблемы. С системной позиции этот подход не может быть признан конструктивным, так как получаемые при этом выводы и рекомендации справедливы только по отношению к созданной математической модели и приемлемы только тогда, когда данная модель является исчерпывающим представлением практической проблемы, что далеко не всегда соответствует действительности.
Практические проблемные ситуации характерны тем, что в них не только не представляется возможным корректно определить понятие оптимальности, но даже на вербальном уровне задать достаточно полную модель явления. По существу, для любой системной проблемы свойственно отсутствие какой-либо модели, устанавливающей исчерпывающим образом причинно-следственные связи между ее компонентами, а о существовании критериев оптимальности можно говорить только после разрешения проблемы.
Интересное замечание по этому поводу сделал известный математик Н.Н. Моисеев. Отмечая несостоятельность оптимизационного подхода к решению проблем планирования экономики, он пишет: «Первое сомнение в нас зародили сами экономисты-оптимизаторы: никто из них не смог объяснить, что такое оптимальный план. Разговор проходил обычно в таком ключе: "Оптимальный план? Ну, как вы не понимаете, - это самый хороший план, ну самый оптимальный план. Это когда достигается общехозяйственный, а не только локальный оптимум ". А- оптимум чего? И далее начинается путаное объяснение того, что оптимум всегда есть. И главный аргумент – ведь, не может же быть, чтобы его не было» [Моисеев, 1979].
Условность оптимального варианта разрешения сколько-нибудь значимой практической проблемы - факт общепризнанный. Достаточно назвать вариант, претендующий на эту роль, как не составит большого труда найти ряд обстоятельств, которые не были учтены при его обосновании, и тем самым продемонстрировать условность оптимальности. То есть сделать вывод о том, что данный вариант можно признать оптимальным при условии, если... и далее следует перечень ограничений и допущений, позволивших свести реальную проблему к оптимизационной математической задаче. Конечно, можно модифицировать метод и снять ряд ограничений и допущений, но тогда вскроются новые неучтенные обстоятельства, и такой процесс можно повторять неограниченно долго, всякий раз констатируя условную оптимальность. Условная оптимальность приемлема в теории, но не на практике, где она проявляется в виде ошибочных решений и неверных действий.
Традиционно считалось, что все неудачи оптимизационного подхода к разрешению практических проблем связаны с недостаточным развитием математических методов оптимизации или обусловлены неадекватностью математической модели объекту исследования. Но оказывается, что дело не в математике и не в способах моделирования, а в принципе: в человеческой деятельности не существует оптимальных (абсолютно верных) решений – так же, как не бывает неразрешимых проблем (абсолютно тупиковых ситуаций).
Этот мировоззренческий принцип восходит корнями к одному из центральных положений древнеиндийской философии ведийского периода – наш мир устроен таким образом, что его первоосновы эффективны своей простотой, но недоступны для управления со стороны какого-либо субъекта. Для этого существует много различных барьеров, но основным, преграждающим доступ к познанию начала начал, является барьер непознаваемости. При любом способе познания законов природы и общества всегда остаются некие «белые пятна», имеющие тенденцию к расширению. Чем глубже вникает человек в возникшую проблему, тем все в большей мере перед ним разворачивается бездонная глубина ее сущности, и он начинает осознавать относительный характер тех решений, которые раньше ему казались оптимальными. При этом неважно, идет речь о «большой» или «малой» проблеме, – для сформулированного принципа все проблемы одинаковы и равны по своей значимости.
В то же время в нашей жизни все движется и развивается. Одна проблемная ситуация сменяет другую. Решения принимаются, реализуются или не реализуются, снова принимаются, и так до бесконечности. В круговороте бытия не наблюдается естественных лакун (тупиковых ситуаций) – если ситуация созрела, то решение должно быть обязательно принято. Другой вопрос: какое оно, это решение, – хорошее или плохое, правильное или неправильное, обоснованное или волюнтаристское?
Ответ на этот вопрос всегда относителен и субъективен, поскольку нет «высшего судьи», способного однозначно сказать: что – плохо, а что – хорошо. Поэтому то, что сегодня считается хорошим, завтра может стать плохим, а послезавтра – очень плохим. И, наоборот, плохое сегодня может завтра обернуться хорошим, а послезавтра – очень хорошим. То, что хорошо для одних, может быть плохим для других и очень плохим – для третьих. И, напротив, плохое для одних может стать хорошим или очень хорошим для других.
Типичный пример. В крупном городе, центральная часть которого перегружена транспортными потоками, по решению городских властей демонтируют трамвайные пути и, соответственно, ликвидируют трамвайные маршруты, проходящие через центр. Мероприятие весьма дорогостоящее, наносящее ощутимый «удар» по городскому бюджету. Косвенным образом оно негативно сказывается на заработной плате учителей, врачей и других категорий госслужащих. Недовольны пенсионеры и другие лица, имеющие льготы на проезд в муниципальном общественном транспорте. Выражают свое возмущение люди, у которых нарушается выработанный годами уклад жизни. Сегодня таким решением городских властей остаются довольными водители такси, владельцы личного транспорта и дорожные строители. Однако, если заглянуть в недалекое будущее, то ликвидация трамвайных маршрутов открывает дорогу строительству автострад, снижает расходы на дотационное содержание трамвайных путей, облагораживает внешний вид городских улиц и привносит еще многое, что сегодня предвидеть невозможно. Во всяком случае, появляются надежды на коренную реконструкцию инфраструктуры городских транспортных сетей.
Итак, теория системного анализа исходит из отсутствия оптимального, абсолютно лучшего варианта разрешения проблем любой природы. При этом вместо практически бесплодных попыток найти некий глобальный оптимум предлагается итеративный поиск реально достижимого (компромиссного) варианта разрешения проблемы, когда желаемым можно поступиться в угоду возможному, а границы возможного могут быть существенно расширены за счет стремления достичь желаемого. Тем самым предполагается использование ситуативных критериев предпочтительности, то есть критериев, которые не являются исходными установками, а вырабатываются в ходе проведения исследования. Кроме того, в рамках системного анализа устанавливается приоритет существа проблемы над методами математической оптимизации. Последние могут и должны применяться как рабочий инструмент для решения частных хорошо структурированных задач, но их не следует использовать в качестве концептуальной основы разрешения какой-либо серьезной системной проблемы.
Положение об отсутствии оптимального варианта разрешения системных проблем существенно трансформировало взгляды на обеспечение управленческих решений научными методами и средствами. Обычно под решением понимается выбор наилучшей линии поведения в конкретной проблемной ситуации, которая сообразуется с определенным критерием или совокупностью критериев. Такая достаточно узкая трактовка категории решения, характерная для операционных исследований, в системном анализе становится неприемлемой. В системном понимании решение – это многослойный итеративный информационный процесс, инициируемый проблемной ситуацией, предшествующий действию и включающий (рис. 2.3):
1. Слой генерации, предполагающий выполнение операций по идентификации проблемной ситуации, оценке имеющихся ресурсов, определению ограничений и допустимых целей действия, а также потенциальных способов их достижения, в совокупности позволяющих ответить на вопросы «В чем заключается суть проблемы?», «Что есть правда?» и «Как можно действовать в сложившейся ситуации?».
2. Слой оценки, включающий операции по определению критериев и показателей эффективности, моделированию предстоящих действий, а также оценку возможных исходов и последствий, совместно позволяющих ответить на вопросы «Какой эффект следует ожидать от реализации того ли иного решения?» и «Чего не следует делать, чтобы не совершить непоправимой ошибки?».
3. Слой выбора способов действий, включающий операции по обсуждению оснований, говорящих «за» или «против» той или иной линии поведения, и собственно акт принятия решения, отвечающий на вопросы «Как лучше действовать?» и «Чего следует опасаться?».
Такое понимание процесса принятия решения наиболее полно отражает структуру мыслительной (интеллектуальной) деятельности человека и позволяет по-новому взглянуть на его обеспечение научными методами и средствами. Оказывается (и это подтверждается опытом исследовательских работ), что многочисленные системные ошибки обусловлены не просчетами выбора, а являются следствием ограниченного набора исходных способов разрешения проблемы и неполным пониманием ее сути. Именно в слоях генерации и анализа сосредоточено самое узкое звено процесса принятия решения, менее всего обеспеченное научными методами и средствами. Тем самым подтверждается известное правило, неоднократно проверенное практикой: 80 % успеха в разрешении любой серьезной проблемы лежат в ее постановке (осмысливании и концептуализации) и только 10 % приходятся на метод разрешения.
Системный взгляд на процесс принятия решений смещает акценты в прикладных задачах анализа систем – первостепенной становится концептуализация проблемы, её многоаспектное представление и моделирование, а разработка алгоритмов и методов выбора альтернативных линий поведения становится второстепенной. Этим самым существенно расширяется точка зрения на обеспечение принятия решений, развиваемая в теории ожидаемой полезности [Нейман, Моргенштерн, 1970; Райфа, 1977; Фишберн, 1978; Ларичев, 1979]. Она не ориентирована на глубокое проникновение в специфику и существо решаемой проблемы, а опирается на формальные аксиомы предпочтительности и универсальные алгоритмы многокритериального выбора. Теория ожидаемой полезности хороша там, где принимаются простейшие по своей структуре решения с очевидными альтернативами, но она не способна ответить на главный вопрос: Откуда берутся эти самые альтернативы?
С пониманием структурной сложности процесса принятия решения наметилась устойчивая тенденция трансформирования западного научного менталитета в сторону его сближения с восточным менталитетом, для которого всегда было характерно акцентированное внимание к всестороннему изучению всего комплекса обстоятельств, предшествующих акту выбора альтернатив. «Когда японцы говорят о "принятии решения ", они имеют в виду нечто существенно иное, чем американцы или вообще люди на Западе. В японском менеджменте ответ на вопрос является делом вторичным, главное же состоит в выявлении сути проблемы, ее концептуализации и формулировании» [Drucker, 1971].
Системное понимание структуры процесса принятия решения вынуждает обратиться к более глубокому и непредвзятому изучению кано-
нов восточной философии, а именно к ее основам – ведийской культуре. Несмотря на то, что ведология представляет собой целый комплекс дисциплин и имеет двадцатипятивековую историю, многие положения ведической литературы[4] только сегодня получают естественнонаучное объяснение и начинают из разряда экзотических переходить в разряд научно подтвержденных фактов. В частности, западная наука к своему удивлению обнаружила, что многие психоинформационные процессы (восприятия, запоминания, логического мышления и др.) достаточно подробно отражены в ведических текстах. В дискуссиях Альберта Эйнштейна и Рабиндраната Тагора родилось понимание того, что помимо физического мира существует метафизический мир, пока недоступный для непосредственного восприятия и опытного изучения, но проявляющийся в поступках людей и в физических экспериментах. И этот мир так же может быть предметом научного изучения.
Конечно, человек способен принимать сложные и ответственные решения еще и на основе интуиции, то есть, не пользуясь логическими или какими-либо другими обоснованиями. Интуиция – это мощный природный механизм, позволяющий человеку принимать разумные решения и действовать рационально в совершенно неопределенных проблемных ситуациях. Однако и в этом случае теория системного анализа может быть полезной, выступая стимулятором интуитивного акта и поставляя необходимые для этого исходные данные. Наука пока не вскрыла механизмов интуиции, но установлено, что интуитивное озарение не возникает из «ничего». Ему предшествует глубокое и целенаправленное обследование проблемной ситуации, ее комплексный анализ и мысленное моделирование, а этому надо научиться. Иначе интуиция позволит в любой проблеме разглядеть только то, что мы ожидаем и надеемся увидеть.
Дата добавления: 2015-01-12; просмотров: 44 | Поможем написать вашу работу | Нарушение авторских прав |