Как структурировать большой объем информации. Смотреть страницы где упоминается термин структурирование информации

Аннотация: В этой лекции мы рассмотрим такие вопросы: ассоциации как основа работы человеческого мозга, понятие о теориях обработки, систематизации и визуализации информации, Mind mapping и визуальное мышление.

Как уже говорилось выше, предметом этого курса является mind mapping – эффективная техника повышения персональной продуктивности. Но прежде чем обсуждать области применимости mind map "ов, правила их построения и типичные ошибки их использования, более того, прежде чем пытаться объяснить, что такое mind mapping вообще, нужно поговорить о визуальном (или радиантном) мышлении, воплощением и результатом которого являются mind map "ы.

Ассоциации как основа работы человеческого мозга

Вы когда-нибудь задумывались о том, на каких принципах основана работа тех сверхмощных компьютеров, которые каждый из нас носит внутри своего черепа? Готов держать пари – первая мысль, пришедшая в голову большинству читателей, была о микропроцессорах, лежащих в основе наших ноутбуков и рабочих станций. Однако смутные подозрения о несопоставимости "весовых категорий" кремниевого микрочипа и головного мозга все же не дают нам с уверенностью рассуждать о том, как все просто – двоичная арифметика, "есть импульс – нет импульса" и все такое. Да, как модель работы мозга двоичная машина вполне приемлема, но очень уж грубая это модель (мы же помним, что любая модель отражает только одно, наиболее важное в данном контексте свойство объекта, правда?). Как-то слишком примитивно получается – свести наше мышление к нулям и единичкам. А как же тогда объяснить тот каскад мелких воспоминаний – ощущений, цветов, запахов, идей, проносящихся перед нашим мысленным взором, когда мы о чем-то думаем? Многие из этих образов для большинства посторонних людей никак не связаны с предметом наших размышлений и значат что-то конкретное только для них, поскольку связаны с какими-то личными воспоминаниями и переживаниями. Позвольте себе подумать о чем-то и не придерживайтесь какого-то определенного направления мысли – вы будете удивлены тем, как быстро и далеко вы уйдете от первоначальной темы размышлений: сменяющиеся образы, связанные, как звенья одной цепи, вытаскивая друг друга из закромов памяти, быстро уведут вас от объекта, о котором вы подумали. Конечно, можно попытаться объяснить подобное поведение нашего мозга тем, что он просто отрабатывает гениально сложную разветвленную программу обработки информации с учетом данных, уже хранящихся в памяти, но все далеко не так просто.

Любая информация , поступающая в наш мозг (неважно, что это – прикосновение, вкус, запах, цвет, звук), вытаскивает за собой на свет Божий массу мелких воспоминаний, мыслей и ощущений, подобно тому, как от упавшего в пруд камня расходятся по поверхности воды концентрические круги. А каждое из этих воспоминаний тянет за собой массу других, которые, в свою очередь , вызывают к жизни все новые и новые образы, мысли или идеи. Да, я понимаю, что уже немного утомил читателя своими пространными рассуждениями. А суть их состояла в том, что единички и нолики, возможно хороши для того, чтобы объяснить, как работает наш мозг на "физическом уровне", но если речь идет о принципах его работы , то следует говорить не о битах, а об ассоциациях как минимальных единицах обработки информации человеческим мозгом . Помните понятие лексемы как минимальной единицы языка, имеющей самостоятельный смысл? Так вот, в том языке, на котором "говорит" наш мозг, такими лексемами являются ассоциации. Что же такое ассоциация ?

Ассоциация :

• в физиологии – образование временной связи между индифферентными раздражителями в результате их многократного сочетания по времени;
• в психологии – закономерная связь между отдельными событиями, фактами, предметами или явлениями, отраженными в сознании и закрепленными в памяти.

При наличии ассоциативной связи между психическими явлениями A и B возникновение в сознании человека явления A закономерным образом влечет появление в сознании явления B.

Итак, каждая ассоциация связана с огромным числом новых ассоциаций, которые, в свою очередь , связаны с новыми и новыми понятиями. Таким образом, мышление можно представить в виде сложного ассоциативного алгоритма, своего рода слалома по ветвям дерева ассоциаций, расходящимся от ствола – основной мысли. В свое время профессор Анохин (http://ru.wikipedia.org/wiki/Анохин,_Пётр_Кузьмич) говорил, что возможности мозга по формированию ассоциативных связей намного превосходят его возможности по хранению информации. Что же касается информационной емкости мозга, то она тоже весьма впечатляет – доктор Марк Розенцвейг (http://en.wikipedia.org/wiki/Mark_Rosenzweig) писал, что даже в том случае, если бы человек запоминал 10 единиц информации ( слово , изображение или другое элементарное впечатление) каждую секунду в течение 100 лет, заполнить удалось бы менее одной десятой суммарного объема человеческой памяти. И сколько бы таких единиц информации ни хранилось у нас в голове, количество ассоциаций, связанных с ними, еще на несколько порядков выше! Потенциал человеческого мозга, связанный с созданием ассоциаций, поистине безграничен: все наши идеи, воспоминания и ощущения хранятся у нас в голове в виде своеобразных "треков" – извилистых ветвящихся дорожек, связывающих их с другими нашими мыслями.

Вот пример того, что обычно творится у нас в голове:

Не правда ли, весьма знакомая картина?

Таким образом, в основе работы нашего мозга лежат два важнейших принципа.

• Ассоциативное мышление – связь каждого воспоминания с массой других образов, и именно об этом принципе мы с вами говорили последние десять минут.
• Иерархия понятий – в каждом таком ассоциативном "треке" один из образов является главным (корневым), от которого расходятся ветви-дорожки к другим понятиям, идеям, воспоминаниям. В результате мы получаем некое дерево (или граф) образов, связанных с исходным понятием.

Если же постараться объединить эти два принципа (которые работают в комплексе, дополняя друг друга), то следует сказать о так называемом радиантном , или визуальном , мышлении . О нем мы поговорим в этой же лекции, но чуть позже. А пока постараемся разобраться в том, какие же теории обработки, систематизации и визуализации информации существуют в данный момент, и не имеют ли они каких-то общих черт с описанными нами выше принципами работы человеческого мозга.

Понятие о теориях обработки, систематизации и визуализации информации

Cуществующие теории обработки информации

Начнем с определений.

Обработка информации – любое преобразование информации из одного вида в другой, производимое по строгим формальным правилам.

Теория обработки информации (information-processing theory) – направление научного знания, изучающее то, как люди обращаются с информацией, отбирают и усваивают ее, а затем используют в процессе принятия решений и управления своим поведением.

Теории обработки информации применяются при изучении восприятия, памяти, внимания, речи, мышления и решения задач экспериментальной психологии. В свою очередь, большой вклад в развитие упомянутых теорий внесли математическая логика, техника связи, теория информации и теория вычислительных систем. Почему же мы говорим "теории" – во множественном числе? Дело в том, что на самом деле следует говорить о целом семействе абсолютно разрозненных теоретических и исследовательских программ. Естественно, как и в любом научном сообществе, согласия между исследователями нет и в помине – мнения ученых сходятся лишь в некоторых исходных посылках, теории и методологии исследований. В рамках упомянутого семейства можно выделить такие широко известные в узких кругах подходы, как трансформационная лингвистика (http://ru.wikipedia.org/wiki/Генеративная_лингвистика), психология Пиаже (http://www.gumer.info/bibliotek_Buks/Psihol/Jaroschev/11.php) и радикальный бихевиоризм. Бихевиоризм, в частности, занимался изучением поведения животных и активно распространял свои принципы на все области психологии. Однако возникли некоторые трудности при попытке распространить теорию и методы бихевиоризма на символические процессы человека, в частности, на языковые способности. Когда разочарование ученых в привычных методах стало всеобщим, исследователи-психологи обратились к другим теориям, в результате чего о бихевиоризме почти забыли. Тем не менее, ученые, развивающие теории обработки информации, разделяют со своими предшественниками-бихевиористами веру в эмпиризм, операционализм и т.п. Да, психологи отказались от распространения на людей выводов, полученных вследствие экспериментов с животными, и от объяснения видимого поведения индивидов внешними причинами, в частности, влияниями окружающей среды. В то же время общая методология и статистические методы обработки результатов экспериментов остались прежними – просто животных в качестве испытуемых сменили люди. Ученая братия вновь признала существование врожденных способностей и начала активно обсуждать такие внутренние процессы, как планы, стратегии, образы, решения и ассоциации .

ХХ век ознаменовался бурным развитием технологий связи – телефонии, радио и телевидения. Очень показательной была продемонстрированная психологами аналогия между обработкой информации человеческим мозгом и работой описанного в теории связи информационного канала. Большую роль в создании математической теории информации и переносе понятий теории связи на работу человеческого мозга сыграли исследования Клода Шеннона (знакомое имя, не правда ли?). Созданная им теория описывает передачу сообщений любой природы от любого источника любому получателю, в том числе и передачу сигналов внутри человеческого мозга.

Но вспомним еще об одном непонятном названии, упомянутом нами в начале этого раздела, – трансформационной лингвистике. В свое время Ноам Хомский (http://ru.wikipedia.org/wiki/Хомский,_Ноам) утверждал, что человеческий язык невозможно научно объяснить с позиций бихевиоризма. Он настаивал на том, что этот подход абсолютно неправильно представляет природу языка, игнорируя его структуру, правила и грамматику. Взамен этого он говорил о "правилах в голове" человека, позволяющих преобразовать (трансформировать) передаваемую информацию – разбить ее на смысловые единицы (слова) и связать эти единицы между собой. Отойдя от бихевиоризма, новая парадигма обработки информации в поисках идей все больше склонялась к лингвистике. Вот и современные исследователи стремятся обнаружить психологические процессы или умственные операции, которые лежат в основе языковой активности. Активно изучаются такие виды когнитивной активности, как восприятие, память, мышление и понимание. И понятие ассоциации опять не осталось в стороне.

Что же касается теории вычислительных систем, то за этим названием также скрывается целый выводок абсолютно разношерстных дисциплин. Сюда входят теория алгоритмов, численные методы, теория конечных автоматов, языки программирования, теория искусственного интеллекта и многое другое… И это не единственная черта, которая роднит теорию вычислительных систем с психологией обработки информации, – оба направления выросли из математической логики, оба занимались изучением природы разумного поведения, а появление вычислительных машин и развитие принципов, на которых они строились, привело к возникновению еще одной аналогии человеческих психических и интеллектуальных способностей. Машинные модели помогли в изучении мышления и в особенности – процесса решения задач. Отталкиваясь от этой аналогии, психологи пытаются объяснить, каким образом мозг получает информацию, перекодирует и сохраняет ее в памяти, каким образом он затем использует ее для принятия решений и управления поведением. Конечно, полного соответствия между работой мозга и компьютера нет и быть не может, но все же ученым удалось создать стройную концепцию, способную объяснить, каким образом интеллектуальная система – будь это человек или некое устройство – создает новые знания. Догадайтесь, какое понятие играет тут важнейшую роль? Да, конечно, вы правы – это понятие ассоциации !

Систематизация и структурирование информации

Итак, с обработкой информации мы разобрались, перейдем теперь к систематизации. Конечно, мы не забываем о том, что систематизация информации – это составная часть алгоритма обработки информации, некий его этап, но все равно, об этом этапе нужно сказать отдельно. Как всегда, сначала обратимся к определению:

Систематизировать – распределить элементы информации по признакам родства, сходства, т. е. классифицировать и типизировать их.

Мозг человека (в контексте процессов восприятия, запоминания, преобразования информации и т.п.) работает именно с систематизированной информацией. Например, процесс запоминания проходит намного эффективнее, если человеку удается рационально структурировать получаемую информацию, разложить по полочкам, как говорят в народе. В коммуникативных процессах (помните, мы говорили о языке и лингвистике?) систематизированное представление передаваемой информации также играет важную роль. Систематизация и структурирование информации – важнейшие психологические механизмы, благодаря которым человеческий мозг может эффективно обрабатывать большие потоки информации.

Стремление к целостному охвату объекта изучения, к систематизации знаний свойственно любому процессу познания. Многие исследователи отмечали, что процесс работы мозга над проблемой идет от осознания свойств, характеристик и функций объекта изучения к поиску недостающих структурных элементов, связей и отношений между ними. А если овладеть системным подходом и развить свое умение систематизировать и структурировать информацию, можно помочь мозгу работать эффективнее в процессе учебы и при решении профессиональных задач.

Структуры данных бывают разные – линейные (список), табличные, иерархические (дерево). Деревья (графы) понятий, построенные на основе ассоциативных связей, – наиболее естественный для нашего мозга способ представления (структурирования) данных (хотя, строго говоря, не следует путать ассоциативные и классификационные отношения). Вспомним о визуальном мышлении? Кстати, раз уж мы заговорили о деревьях, то нам пора плавно перейти к рассмотрению вопроса о визуализации информации. Но прежде отметим, что существует целое направление научного знания, изучающее методы и приемы структурирования информации, которое называется информационной архитектурой . Классики говорят, что

информационная архитектура – как наука занимается принципами систематизации информации и навигации по ней с целью помочь людям более успешно находить и обрабатывать нужные им данные.

Первое, что приходит нам в голову при слове "визуализация", – это графики и диаграммы (вот она, сила ассоциаций!). С другой стороны, визуализировать таким образом можно только числовые данные, никому еще не удавалось построить график на основе связного текста. Для текста мы можем построить план, выделить основные мысли (тезисы) – сделать краткий конспект. О недостатках и вреде конспектирования мы поговорим чуть позже, а сейчас скажем о том, что если объединить план и краткий конспект – "развесить" тезисы по ветвям дерева, структура которого соответствует структуре (плану) текста, – то мы получим отличную структурную схему текста, которая запомнится намного лучше, чем любой конспект. В этом случае ветви будут играть роль тех "треков" – дорожек, связывающих понятия и тезисы, о которых мы говорили ранее.

Помните, как мы строили UML-диаграммы на основе описания проектируемой программной системы, полученного от ее будущих пользователей? Полученные картинки воспринимались и клиентами, и разработчиками намного проще и быстрее, чем текстовое описание. Точно так же можно "изобразить" абсолютно любой текст, не только техническое задание на разработку системы. Подход, описанный нами выше, позволяет визуально представить абсолютно любой текст – будь это сказка, техническое задание, лекция, фантастический роман или результаты совещания – в виде удобного и простого для восприятия дерева. Строить его можно как угодно – лишь бы получилась наглядная и понятная схема, которую хорошо бы еще проиллюстрировать подходящими по смыслу рисунками.

Такие схемы удобно применять и в общении при обсуждении каких-либо вопросов и проблем. Как показывает практика, отсутствие четких стандартов нотации не создает абсолютно никаких коммуникативных сложностей для участников обсуждений. Наоборот, использование невербальных форм представления информации позволяет концентрировать внимание именно на ключевых точках проблемы. Таким образом, визуализация является одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности анализа, представления, восприятия и понимания информации.

Ух, наконец-то мы покончили с нудным описанием научных теорий, методов и приемов, применяющихся для обработки, систематизации и визуализации информации! Предыдущая часть главы сильно утомила и автора, и читателей, и тем не менее, она была необходима: в результате мы увидели, что особенности работы нашего мозга уже активно применяются учеными в самых разных областях науки, многие вещи, которые кажутся нам привычными, – персональные компьютеры, пользовательские интерфейсы, базы знаний и т.д. – изначально строились с учетом ассоциативного характера человеческого мышления и его склонности к иерархическому представлению и визуализации информации. Но вершиной и естественным графическим выражением мыслительных процессов человека является mind mapping, к обсуждению которого мы наконец-то переходим. А заодно попытаемся расширить наше понимание принципов визуального мышления.

Определение 1

Структурирование –это выделение важных элементов в информационных сообщениях и установление связей между ними.

Цели структурирования –облегчение восприятия и поиска информации, выявление закономерностей.

Пример 1

Для раскрытия понятия «структурирование» сравним четыре информационных сообщения.

Первое:

«Для того чтобы добраться до села Дудкино, нужно сначала долететь на самолете до Иванова. Далее - на электричке до Орехова. Затем пересесть на паром и переправиться через реку Слоновую в поселок Ольховка, а оттудауже на попутной машине ехать в село Дудкино».

Второе:

Как ехать в село Дудкино?

1. До Иванова на самолете.

1. До поселка Ольховка на пароме.

1. До села Дудкино на попутной машине.

Третье:

Рисунок 1. Связи между населенными пунктами

Четвертое:

Рисунок 2.

Все четыре информационных сообщения несут одинаковую информацию, но они разные по форме представления информации, и по форме восприятия информации. Очевидно, что четвертая форма представления информации наиболее удачна для понятийного восприятия. А из первой формы представления нужную информацию добыть сложнее всего.

Во втором, третьем и четвертом примерах представления информации выделена структура, этапы поездки в село Дудкино.

Пример 2

Другим примером структурирование информации может быть оглавление в книгах. Книга имеет главы и разделы, затем, чтобы выделить основные мысли, разделы разбивают на абзацы. При такой структуре улучшается передача информации от автора книги к читателю.

Электронные книги индексируют, т.е. создают списки основных терминов с указанием ссылок на страницы, где эти термины встречаются.

Структуры информации можно разделить на классы:

• множество -класс, в котором перечислен весь набор элементов и их характерные признаки (Например, множество, состоящее из Хризантем, Тюльпанов; Нарцисов определено характерным признаком – что это растения и цветы).
• линейный класс или линейный список - множество, состоящее из конечного числа элементов и его элементы расположены в строго определенном порядке. В отличие от множества элементы в списке могут повторяться и должны быть отсортированы по определенному правилу, например по алфавиту.
• таблицы - класс структуры позволяет установить связь между несколькими элементами. Например, в таблице 2 элементы каждой строки связаны между собой и отвечают за один объект. Таким образом хранится вся информация в базах данных. Строка таблицы называется записью, а столбец-полем (свойства записи).

Рисунок 3.

Линейных списков и таблиц иногда недостаточно для того, чтобы представить все связи между элементами.

Определение 2

Иерархия – класс структуры, в котором одни элементы подчиняются другим. Например, в некоторой фирме есть директор, ему подчиняются главный инженер и главный бухгалтер, у каждого из них есть свои подчиненные. Если мы захотим нарисовать схему управления этой фирмы, она получится многоуровневой.

Рисунок 4. 1 иерархия

В информатике иерархию называют деревом.

Такое название закрепилось из-за того, что если перевернуть схему вверх ногами, она становится похожа на дерево (точнее, на куст, см. рисунок справа). Несколько деревьев образуют лес.

Дерево состоит из узлов и связей между ними (они называются дугами ). Самый первый узел, расположенный на верхнем уровне (в него не входит ни одна стрелка‐дуга) – это корень дерева. Конечные узлы, из которых не выходит ни одна дуга, называются листьями. Все остальные узлы, кроме корня и листьев – это промежуточные узлы.

Из двух связанных узлов тот, который находится на более высоком уровне, называется «родителем», а другой – «сыном». Корень – это единственный узел, у которого нет «родителя»; у листьев нет «сыновей».

Используются также понятия «предок» и «потомок». «Потомок» какого‐то узла – это узел, в который можно перейти по стрелкам от узла‐предка. Соответственно, «предок» какого‐то узла – это узел, из которого можно перейти по стрелкам в данный узел.

Определение 3

Графы - класс структуры, где определен набор узлов (вершин) и связей между ними (рёбер). Приведем пример инфорации, которую обычно представляют в виде графа.

«От пос. Васюки три дороги идут в Солнцево, Грибное и Ягодное. Между Солнцевым и Грибным и между Грибным и Ягодным также есть дороги. Кроме того, есть дорога, которая идет из Грибного в лес и возвращается обратно в Грибное».

Многообразие методов структурирования информации обусловлено тем, что способов ее представления и организации существует масса, да и информация, сама по себе, бывает весьма различного свойства. Например, весьма существенно то, какие средства отображения/каналы восприятия задействуются при выводе/вводе данных, потенциально содержащих информацию, каков исходный уровень организации этих данных, относятся ли они к разряду числовых, текстовых, графических, видео, аудио и т. д. Очень важную роль играют те цели, которые преследуются при выполнении процедуры структурирования данных (информации).

Краткое отступление: ранее мы уже указывали на различие между данными и информацией, говоря о том, что понятие «данные» связано с представлением информации на материальных носителях, а также о том, что данные для конкретного потребителя могут вообще не содержать информации, поскольку информация - это те новые знания, которые приобретает получатель данных. Здесь мы считаем нелишним напомнить об этом и, по привычке оперируя словом «информация», будем подразумевать, что структурируем мы все-таки данные (хотя в голове мы можем структурировать и информацию, пытаясь мысленно систематизировать, упорядочить имеющиеся знания).

Для начала введем классификацию целей структурирования информации . Здесь могут быть выделены следующие классы целей:

получение качественно нового знания о системе/процессе;

установление факта и локализация неполноты и/или противоречивости совокупности знаний;

систематизация, упорядочение некоторой совокупности знаний;

акцентирование или выделение одного или нескольких аспектов информации (например, временного, пространственного, функционального и т. д.);

сокращение избыточности представления информации;

согласование представления информации с некоторой системой обработки и интерпретации;

повышение наглядности отображения информации;

смена уровня общности/абстракции описаний.

В зависимости от класса цели меняются методы и технологии структурирования информации. Но мы уже указывали на то, что цель - это не единственный фактор, определяющий выбор метода структурирования информации. По этой причине необходимо рассмотреть виды информации, подлежащей структурированию, а также способы ее представления.

Введем классификацию видов информации по ее сущности/содержанию и способу ее использования:

информация о ценностях и целях (информация целеполагания), используемая при планировании/прогнозировании;

информация о функциях системы/процесса;

информация о структуре системы/процесса;

информация о динамике системы/процесса;

информация о состоянии системы/процесса;

информация о задачах системы/процесса.

В приведенной классификации виды информации размещены в порядке убывания периода стабильности/актуальности. Однако два класса информации, описывающей ценности, цели и задачи, являются относительно независимыми от состояния, динамики, структуры и функций системы/процесса, поскольку связаны с реализацией функции целеполагания. Впрочем, можно считать, что решение об использовании именно такой схемы размещения этих классов информации вполне обоснованно, поскольку позволяет решать многие прикладные задачи.

Кроме всего прочего, следует учитывать еще и такие классификационные признаки, как:

отношение информации к объекту:

информация, относящаяся к объекту;

информация, относящаяся к классу объектов;

информация, относящаяся к среде;

отношение информации к некоторому моменту времени:

информация, относящаяся к прошлому;

информация, относящаяся к настоящему;

информация, относящаяся к будущему;

отношение информации к классу структурной организации:

информация неструктурированная;

информация структурированная;

информация упорядоченная;

информация формализованная.

Теперь, после того как мы определились с тем, что же, собственно, нам предстоит структурировать, можно перейти к рассмотрению методов структуризации .

Можно ли сказать, что структуризация информации/данных - это нечто новое или незнакомое нам? - Конечно, нет. Собственно, все те действия, которые мы проделывали в начале этого подраздела, представляли собой одну из множества ипостасей процесса структуризации информации. В нашем случае мы занимались структурированием знаний - мы решали задачу изменения уровня организации знаний, пытаясь построить компактную систему знаний, которая могла бы выступать в качестве основы для дальнейшего развития теории (американцам очень нравится слово «скелет/skeleton», которым они пользуются в таких случаях).

Следует признать, что у американцев язык науки гораздо более метафоричен, нежели чем у нас, а ведь метафора, как мы указывали, - это ступень к новому знанию. Если мы знаем, с чем можно сравнить нечто, то вполне вероятно, что на это нечто могут быть перенесена некоторая часть наших знаний об объекте, с которым мы сравниваем это нечто. Наш «великий и могучий русский язык» гораздо более академичен, а процесс словообразования достаточно сложен и не всегда приводит к желаемому результату (закреплению нового, более «экономного» слова). Это довольно грустно, поскольку одним из первых признаков научного и культурного застоя является прекращение словотворчества и преобладание процесса приращения словаря за счет иноязычных заимствований. Надо сказать, что даже предмет национальной «гордости» россиян - русский мат - по запасу ругательных слов, оказывается, уступает большинству языков мира. Зато мы чаще пользуемся этими словами - запальчиво возразит «патриот»... что ж, возможно, но это тоже аргумент не в нашу пользу.

Итак, зачем мы так старательно расклассифицировали цели структурирования информации? Да затем, чтобы создать тот самый скелет, который нам предстоит в дальнейшем оснастить «сухожилиями», «мышцами» и обтянуть «кожей» - то есть дополнить более конкретными знаниями. Что ж, скелет мы уже смастерили - пора приступать к следующему этапу.

В основе большинства процедур структурирования лежит метод классификации. Классификация - это иерархически организованная система информационных элементов, обозначающих объекты/процессы реального мира и упорядоченных по признаку сходства/различия классификационных признаков, отражающих избранные свойства объектов . Как правило, процедура классификации (классифицирование) осуществляется для удобства исследования некоторой предметной области (фрагмента реального мира). Принято различать следующие виды классификации:

искусственную, осуществляемую по внешним признакам, не выражающим сущности объектов/процессов, и служащую для упорядочения некоторого их множества;

натуральную (естественную), осуществляемую по существенным признакам, характеризующим внутреннюю (сущностную) общность объектов/процессов.

Натуральная классификация является инструментом и результатом научного исследования, поскольку выражает результаты изучения закономерностей классифицируемых объектов/процессов. В то время как искусственная классификация обладает исключительно прикладной ценностью в рамках решения конкретной задачи. Например, спелое/неспелое яблоко - натуральная классификация, красное/зеленое яблоко - искусственная.

От качества выполнения процедуры классификации на ранних этапах исследований сложных систем (да и не только сложных) зависит результативность и качество всей работы. Поэтому при осуществлении процедуры классификации необходимо придерживаться следующих принципов :

при выполнении каждой операции разделения на классы (акт деления) допускается применение только одного классификационного основания;

совокупный объем полученных в результате разделения на классы понятий должен равняться объему делимого понятия;

понятия, полученные в результате деления должны взаимно исключать друг друга;

деление должно быть последовательным.

Классификации делятся на следующие виды:

простые (одноуровневые), например - дихотомия, когда одно понятие верхнего уровня (А) делится на два таких (В и С), что для них выполняются условия А = В + С и В = не С (С = не В);

сложные (многомерные) обычно, представляемые в виде таблиц сложной организации, где строкам и столбцам соответствуют различные классификационные признаки, например - периодическая таблица химических элементов Д.И. Менделеева;

иерархическая (древовидная), едва ли нуждающаяся в примерах и пояснениях.

Метод классификации в том или ином виде используется при решении самых разнообразных задач, связанных со структурированием информации. Неорганизованные информационные элементы подвергаются процедурам группирования, связывания, обобщения, в результате чего структура или проявляется (при натуральной классификации), или образуется (при искусственной классификации). В книге В.Ф. Турчина «Феномен науки: Кибернетический подход к эволюции» 71 момент смены уровня организации системы именуется метасистемным переходом (возникновения системы более высокого уровня иерархии), который и рассматривается как эволюционный процесс. Соответственно, процессы синтеза новой классификации и структурирования информации можно рассматривать, как процесс эволюции знаний . Это не означает, что в результате выполнения процедур классификации или структурирования появляется новое знание, но означает, что в результате выполнения этих процедур создается новая система управления знаниями , существенно упрощающая различные манипуляции с ними, в том числе - и поиск ранее не выявленных закономерностей и законов.

Заметим, что процедура классификации не имеет собственной ценности и приобретает ее только, если она способствует достижению некоторого комплекса целей. Созданная в результате выполнения классификационной процедуры система управления знаниями должна быть полезной - что означает, что выбор классификационных критериев не может быть произвольным, а должен осуществляться с учетом решаемой задачи. Они должны отвечать целям деятельности. При этом следует различать два вида/аспекта деятельности :

деятельность, направленную на достижение конечной (генеральной или глобальной) цели;

деятельность, направленную на решение задач обеспечения этой деятельности.

К последней категории может быть отнесена деятельность, направленная на решение задач построения адекватной модели предметной области, ее тезауруса, создания инструментальных средств, используемых для достижения конечной цели.

При структурировании информации должна учитываться специфика потребителя полученного информационного продукта . Иными словами, полученный информационный продукт должен отвечать требованиям к уровню детализации информации, способу ее представления и составу тезауруса, обеспечивающим оптимальный режим восприятия информационного продукта.

Ранее, при рассмотрении видов моделей и методов моделирования мы установили, что уровень формализации представления знаний может изменяться в пределах от неструктурированного текста, представленного на естественном языке (ЕЯ) до структурированного текста на некотором искусственном (формальном) языке (ИЯ). Искусственные языки могут быть построены в базисе различных формальных систем (формальной логики, теоретико-множественного, алгебраического формального аппарата и иных).

В зависимости от исходного уровня структурной организации обрабатываемых данных, могут быть выделены следующие классы задач (классы задач по уровню структурной организации информации на входе/выходе ):

Задачи преобразования неструктурированного ЕЯ-текста в ЕЯ-текст с разбиением на рубрики;

Задачи преобразования ЕЯ-текста с разбиением на рубрики в структурированный ЕЯ текст с элементами логического формализма;

Задачи преобразования структурированного ЕЯ текста с элементами логического формализма в символьную модель, использующую формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ЕЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в символьную модель, использующую формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг);

Задачи преобразования символьной модели, использующей формализм теории графов с ИЯ-маркировкой вершин (узлов) и связей (дуг), в строгую символьную ИЯ-модель.

В принципе, уже после решения задачи второго типа, может осуществляться переход от ЕЯ-представлений к некоторой промежуточной системе обозначений (имен), как это делается при разработке программ. Однако такой переход имеет смысл только при условии, что уже произведена декомпозиция на элементарные термины, выражающие свойства и функции объектов, с тем, чтобы в дальнейшем для них не потребовалось осуществлять процедуру восстановления ЕЯ-представления. Если это условие выполняется, то становится возможен даже автоматизированный переход от промежуточной системы имен к ИЯ-представлению (при условии существования тезауруса соответствующего уровня) . В общем же случае, операция детальной декомпозиции осуществляется лишь при решении задачи четвертого типа. Впрочем, жесткий стандарт здесь установить трудно, да и не может он быть жестким, поскольку специфику алгоритма структуризации определяют цели деятельности.

Более того, в случае, когда достигнутая степень формализации не удовлетворяет требованиям, предъявляемым спецификой деятельности, полученное формальное описание может быть повторно подвергнута процедурам, которые ранее осуществлялись в отношении представления иного типа.

Заметим, что структурированию может подвергаться и информация, представленная в нетекстовом виде, однако и здесь могут быть выделены задачи, по своему содержанию равносильные перечисленным .

Например, рассматривая в качестве исходного массива данных массив графических изображений различных фрагментов некоторого объекта/процесса, относящихся к разным моментам времени и полученных с разных ракурсов, можно решить задачу структурирования , воспользовавшись теми же этапами/задачами. Для чего можно воспользоваться одной из двух стратегий:

осуществить предварительную трансляцию в текстовую форму (составление подробных описаний изображений на ЕЯ с указанием пространственных и временных отношений между описываемыми объектами), после чего воспользоваться ранее описанными процедурами;

интерпретировать изображение, как разновидность текста, с применением альтернативной знаковой системы, позволяющей осуществить процесс структуризации в другой знаковой системе.

В качестве теоретического основания для применения такого подхода выступает семиотика, интерпретирующая любой способ представления информации как разновидность текста, представленного средствами некоторой знаковой системы. Для графического представления информации разработан ряд методов, позволяющих перейти от обычного цветного тонального изображения к контурным и иным представлениям, упрощающим процедуры распознавания и трансляции к иным знаковым системам. Однако, поскольку графические модели, получаемые методом последовательной фиксации состояния объектов реального мира, способны отражать лишь пространственно-временные и атрибутивные характеристики наблюдаемых объектов/процессов, постольку извлечение из них системы причинно-следственных отношений становится возможным только с привлечением внешней (чаще всего - экспертной) модели интерпретации.

Наиболее распространенным путем решения задач структуризации информации является привлечение эксперта-аналитика. В этом случае на него ложится вся нагрузка по преобразованию исходного текста: от поиска связных фрагментов до выявления системы логических, пространственных, временных отношений и дальнейших процедур синтеза формальной модели. Хотя в последнее время, благодаря развитию семиотики, лингвистики, теории искусственных языков, теории систем искусственного интеллекта, нейрокибернетики и ряда других научных дисциплин, в эту отрасль стали все чаще вторгаться технологии если не автоматического, то автоматизированного анализа и структурирования информации. Среди такого рода технологий можно выделить системы автоматизированного реферирования текста, предназначенные для извлечения фрагментов текста, наиболее ярко выражающих сущность текста или его основные положения. Как правило 72 , эта операция осуществляется за счет применения статистических закономерностей, открытых Дж. Зипфом (George Kingsley Zipf) и получивших название принципа экономии усилий в лингвистике или закона Зипфа (или, более общей формулировке, закона Зипфа-Мандельброта ).

В зависимости от реализации статистические критерии могут применяться к тексту на раннем этапе (до грамматико-логической обработки текста), а могут и на завершающей стадии (после предварительной обработки, согласования словоформ и т. п.). Однако, в настоящее время без поддержки интерактивного режима (диалога с экспертом) качество реферирования достаточно низко и не всегда удовлетворяет потребителя. Вне зависимости от спектра технологий, используемых при анализе словоформ (формальные ли грамматики, нейросетевые ли технологии), результаты семантической обработки пока далеки от тех, которые в состоянии обеспечить эксперт, что отчасти объясняется тем, что любая из созданных на сегодня баз знаний, в известном смысле, наивнее ребенка. Причиной такой «наивности» является то, что механизмы обучения подобных систем и способы организации знаний в них несовершенны, а количество каналов приобретения знаний слишком мало. Существуют прототипы самообучающихся интеллектуальных систем, но до уровня интеллекта разумных существ эти системы пока не могут дорасти.

Однако оставим подробное рассмотрение этих вопросов специалистам в области теории систем искусственного интеллекта. Заметим лишь, что работы в области теории систем искусственного интеллекта действительно заслуживают того, чтобы с ними ознакомились люди, занятые в «сфере информационного производства» . Чрезвычайно интересны эти работы хотя бы потому, что представляют собой попытки осмыслить то, каким образом человек осуществляет свою мыслительную деятельность, алгоритмизировать и упорядочить ее, что крайне важно и для эксперта-аналитика. Кроме того, нелишне хотя бы в общих чертах представлять, каким образом работает твой инструмент, каковы его параметры и особенности функционирования. Так, например, ряд направлений современной психологии выросли не из классической психологии, а из гибрида теории искусственного интеллекта, классической психологии и философской теории познания. И столь необычное происхождение этих психологических теорий, отнюдь, не мешает специалистам в этой области успешно решать задачи именно психологического плана.

Методы первичного структурирования информации широко используются при синтезе баз данных и подробно рассматриваются в разнообразных изданиях по информатике, в частности - тех, которые посвящены вопросам проектирования и разработки баз данных различного назначения 73 . В наиболее популярном и, в то же время, профессиональном изложении эти проблемы рассматриваются в книге американского автора Дэвида Васкевича 74 , написанной именно для тех людей, которые руководят деятельностью или формулируют задачи перед специалистами в области разработки программного обеспечения, но не обязаны вникать в технологические подробности процесса разработки. В частности, в книге Васкевича описываются различные способы организации и структурирования данных, виды отношений между ними, приведены наглядные примеры, что позволяет руководителю по ее прочтении квалифицированно руководить коллективом разработчиков и грамотно организовать технологический процесс. Но подчеркнем еще раз: для нас в этой книге содержится информация, связанная именно с проблемой структурирования информации.

Нет ничего удивительного в том, что мы обращаемся к базам данных для того, чтобы проиллюстрировать процессы структурирования информации. Базы данных - это тоже модели , описывающие те или иные аспекты существования системы/процесса, поэтому при их создании и проектировании так же применяются методы структурирования информации, отличающиеся от прочих методов лишь тем, что структурирование осуществляется уже с учетом ограничений, налагаемых технологической платформой. В общем случае при структурировании информации такие ограничения не всегда принимаются в расчет.

Так или иначе, но полученный массив описаний предметной области или проблемы на начальном этапе структурирования информации должен быть приведен к виду, упрощающему его дальнейшую обработку. Если сведения получены в результате проведения информационно-поисковых процедур (например, в различного рода средствах массовой информации - от печатной прессы до сети Интернет), полученный исходный массив, как правило, не структурирован и разноформатен. В этом случае перед аналитиком встает задача первичного структурирования массива сообщений в ее наиболее сложном варианте (здесь требуется выделение из сообщений информации, релевантной задачам исследования, ее компоновка и т. п.).

Однако если речь идет о сборе информации методом опроса экспертов, первичное структурирование информации может быть проведено уже на предшествующем этапе за счет разработки системы опросников, анкет и иных средств упорядочивания информации. Стратегия опроса экспертов (в том числе - проведения мозговых атак или деловых игр) может быть организована таким образом, чтобы ввести экспертов в ситуацию, управляющую процессом высказывания суждений в той последовательности, при которой информация будет изначально структурирована некоторым образом, отвечающим потребностям последующей ее формализации. В некоторых случаях экспертам могут быть предъявлены на оценку заранее подготовленные варианты решения задач, массивы исходных данных и прочие материалы, нуждающиеся в оценивании и ранжировании с привлечением их опыта.

В одном случае (при анкетировании и управлении процедурой опроса или стратегией игры) информация извлекается в соответствии с заранее установленной рубрикацией. В другом случае (при оценивании вариантов) структура организации информации не изменяется и остается в рамках заранее установленной формы любого уровня структурной организации. В частности, варианты, предложенные для оценивания, могут быть сформулированы на основе исследований, предварительно проведенных на имитационных моделях, или полученных в результате собеседования с другими группами или с той же группой экспертов.

Для выделения логической структуры описаний, предварительно разделенных на рубрики (относящиеся к одним и тем же группам объектов, процессам, временным и пространственным областям) применяются различные методы, обеспечивающие возможности:

выделения «дискретных» состояний (для текстовых описаний - это связано с определением множества терминов, используемых для описания некоторого, существенного для решаемой задачи, состояния);

упорядочивания их во времени (построение сценариев типа «раньше - позже»);

причинно-следственного связывания (построение сценариев типа «причина - следствие»);

пространственного связывания и иные.

На следующем этапе в зависимости от целей деятельности подобные модели могут быть подвергнуты процедуре декомпозиции (детализации) или агрегации (композиции или свертке), в результате чего формируется описание необходимого уровня абстракции/детализации.

Дальнейшие этапы выполняются за счет введения специальных систем именования элементов модели, приписывания им поименованных атрибутов, описания функциональных зависимостей и так далее. Например, в качестве функциональных зависимостей для ряда задач могут быть рассмотрены зависимости ресурс-время-результат и иные, которые на начальных этапах могут быть использованы для маркирования дуг графа, а впоследствии - воплощены в программные коды имитационных моделей. Особый класс составляют модели ситуаций, используемые для распознавания объектов, их состояний, тенденций и процессов. В таких моделях может абсолютизироваться либо статический, либо динамический аспект существования/функционирования системы. Однако подробно рассматривать эти процедуры мы здесь не будем, тем более, что некоторые аспекты этой деятельности нами уже были описаны при рассмотрении соответствующих классов моделей.

МЕТОДЫ ПОЭТАПНОЙ СТРУКТУРИЗАЦИИ ЗАДАЧ И ГРУППА МОРФОЛОГИЧЕСКИХ МЕТОДОВ

Особый класс задач структурирования информации представляют собой задачи структурирования целей и задач в условиях, характеризующихся различным уровнем неопределенности. Для их решения существует ряд методов, к числу которых относятся методы поэтапной структуризации задач и группа морфологических методов . Оба класса методов адаптированы к применению в условиях высокой неопределенности. Но те способы, какими решается задача устранения неопределенности, различаются коренным образом: первая группа методов ориентирована на управление процессом постепенного снижения неопределенности, а вторая - на решение задачи синтеза модели за одну итерацию (но в результате может быть получен целый массив альтернативных моделей). Характерно, что при использовании морфологического метода уровень неопределенности может сохраниться прежним, а исходная неопределенность будет перенесена на другой уровень формального описания (хотя, благодаря переходу к формальному представлению, решение задачи понижения неопределенности в некоторых случаях удается поручить средствам автоматизации).

Однако на этом различия не кончаются. Уровень формализации первичной модели, с которой начинается работа каждого их классов методов, также является индивидуальным для разных групп методов. Для методов поэтапной структуризации этот уровень может быть произвольным, а для морфологических методов необходимо, чтобы детальная декомпозиция предметной области уже была произведена и были сгенерированы матричные модели специального строения. И, наконец, последнее различие: метод поэтапной формализации - это метод поэтапного приближения к формальной модели или этапу логически обоснованного выбора решения, а морфологический метод - это метод синтеза альтернатив, подлежащих анализу и оценке. То есть первая группа методов связана с процедурами логического вывода решения, а вторая - с комбинаторным анализом, процедурами перебора решений, в общем случае, полученных без логического вывода.

Методы поэтапной структуризации задач нацелены на проведение процедуры постепенного повышения уровня абстракции и структурной организации описаний (моделей) . Этот класс методов широко распространен при решении задач различного типа (от синтеза формальной модели до синтеза прогноза). Существует два толкования термина «поэтапная структуризация задачи» . В первом случае под задачей понимается задача синтеза модели, и внимание концентрируется на обеспечении и планировании процесса синтеза модели и схемы проведения исследования. В другом случае под задачей понимается некоторая цель управленческой деятельности (в этом случае речь идет именно о процессе структурирования совокупности задач, подлежащих решению в интересах достижения цели, то есть о цели, как объекте формализации).

Поскольку проблему структурирования информации мы достаточно детально рассмотрели, постольку основное внимание сконцентрируем именно на проблеме синтеза и структуризации некоторой совокупности целей и задач.

Особо актуальны эти методы при проведении комплексных междисциплинарных исследований и проведении работ по синтезу планов и прогнозов. К числу этих методов могут быть причислены методы планирования экспериментов и иные методы, имеющие другую отраслевую специфику (например, методы планирования пропагандистских кампаний и т. п.). Еще раз подчеркнем: это не какие-то теоретические абстракции, а методы ведения самых разнообразных, и, прежде всего, прикладных исследований, методы, актуальные в самых разных отраслях деятельности человека.

Процесс поэтапной структуризации задач можно сравнить с кропотливым процессом выращивания фруктового дерева - только в нашем случае дерево вырастает необычное - дерево целей и задач. Это дерево растет кроной вниз - корень (глобальная цель) размещается вверху, а ветви, отображающие различные связи с подчиненными задачами, функциями и т. д., растут вниз.

Действительно, процесс этот весьма сложен и состоит из многих этапов, из которых первым и наиважнейшим является выбор корректной формулировки глобальной цели . Впрочем, и все дальнейшие процедуры, связанные с построением дерева целей не менее ответственны, но глобальная цель задает направление всей дальнейшей деятельности, а значит, ее выбор и ясность формулировки определяют успех не только процедуры синтеза дерева целей и задач, но и всей последующей деятельности.

Перечислим наиболее существенные требования, предъявляемые к получаемой в результате работы древовидной иерархической модели. К числу этих требований относятся:

полнота и достаточность для описания основных критериев принятия решения;

компактность (минимальный уровень декомпозиции при заданной полноте);

конкретная цель, функция, задача или объект, расположенные в узлах модели, должна появляться в дереве только один раз;

лицо, принимающее решение, должно быть в состоянии представлять и анализировать отдельные ветви дерева независимо.

Причины, по которым выдвинуты такие требования, очевидны: наличие дублирования модельных элементов препятствует однозначной интерпретации и способно привести к некорректному установлению количества потребных ресурсов и иным нежелательным последствиям. По своей идеологии модели типа деревьев целей и задач наследуют свойства классификаций, стратифицированных моделей и моделей иерархических систем.

Существует несколько подходов к построению дерева целей и задач или, как его часто называют в отечественной литературе, прогнозного графа . Одна часть подходов рассчитана на краткосрочную перспективу , то есть, разработчики исходят из предположения, что за период реализации замысла окружающая обстановка не претерпит существенных изменений, либо эти изменения не затронут основных тенденций развития обстановки. Другая часть адаптирована к решению задач стратегического планирования , для которого интервал времени реализации замыслов существенно превышает интервал сохранения стабильной обстановки, а сохранение тенденций изменения обстановки не может быть гарантировано.

Кроме того, многое зависит от «направления» конструирования дерева (оно может строиться сверху вниз, снизу вверх, существует также и метод встречного проектирования) . В первом случае от глобальной цели вниз начинает последовательно развертываться древовидная структура, в которой с переходом от уровня к уровню поэтапно снижается неопределенность функционального, операционного и иных видов, в результате чего на самом нижнем уровне могут быть сформулированы конкретные требования к составу и количеству ресурсов, инструментальных средств и методик. Во втором случае речь идет о том, что состав ресурсов, инструментальных средств и методик не подлежит коррекции, а дерево выстраивается снизу вверх с соблюдением введенных в качестве критериев приемлемости решений базовых ценностей. Для второго подхода характерно, что цель существует как некий идеал, а структура подзадач, задач и функций, а также методы их решения примерно установлены и могут претерпевать изменения в некоторых, достаточно жестко заданных, рамках. Строгие количественные критерии на начальном этапе, как правило, не заданы: числа появляются как результат постепенного подъема по иерархии, а наибольшая неопределенность существует именно на верхнем уровне (как оценка степени близости к поставленной цели). Такой подход был характерен для осуществления планирования в СССР - он однозначно «экологичнее» рыночного и исключает кризисы перепроизводства, но мало способствует совершенствованию системы (она просто настраивается). Метод встречного проектирования пригоден для решения задач, связанных с разрешением ситуаций, вызванных изменением внешней ситуации, когда реконструкции (реинжинирингу) подлежит средний слой иерархии (то, что в народе принято называть «сведением концов с концами»).

Остановимся на подходе к построению дерева целей и задач, рассчитанных на краткосрочную перспективу. В этом случае условия полагаются известными, в результате чего глобальная цель подлежит декомпозиции на совокупность функций, задач и подзадач без учета многообразия вариантов обстановки, в которой они будут решаться. Для оценивания того, решена ли та или иная задача (подзадача) определяется перечень свойств, которыми должны обладать те материальные объекты, посредством которых может быть получено решение задачи, а также вводятся мера качества решения задачи (например, стоимостная эффективность) и функция оценивания (вычисления меры качества). Далее определяются потребности в ресурсах, инструментальных средствах и методиках, обеспечивающих решение поставленных задач. В условиях действия системы ограничений и на случай непредвиденного перерасхода ресурсов в подобную модель вводятся весовые коэффициенты, отражающие систему приоритетов и соответствующие системе ценностей субъекта целеполагания.

В случае, когда синтезируется дерево целей и задач на период, превышающий период параметрической, структурной и функциональной стабильности системы, прибегают к приемам стратегического планирования . Отличием такого подхода является то, что этапу синтеза дерева целей и задач предшествует этап построения пространства альтернатив - то есть, пространства в котором некоторая группа избранных параметров образует «систему координат», определяющую топологию системы, функции и состояние ее элементов в некоторый момент времени. Достоинством такого подхода является то, что в такой системе координат могут быть выбраны экстремальные точки, в которые система может перейти в случае развития тех или иных тенденций - для таких точек с необходимой степенью детализации прописываются параметры системы, обеспечивающие разработчиков модели достаточной для синтеза дерева целей и задач информацией. Для каждой из точек (альтернативных миров) выстраивается адекватная конфигурация дерева (по схеме, аналогичной той, которая используется при синтезе дерева целей и задач, рассчитанных на краткосрочную перспективу). После этого предпринимается попытка сведения полученных деревьев к единой конфигурации, для каждого из узлов и операций оцениваются риски, как вероятность скатывания к негативным сценариям развития ситуации, а также назначаются веса элементов дерева, отражающие степень их важности для достижения поставленной глобальной цели.

Рисунок 2.6 - Фрагмент реального дерева целей и задач с весами, проставленными в результате экспертного опроса 75 .

На рис. 2.6 приведен фрагмент дерева целей и задач, на котором проставлены веса относительной важности достижения целей. Заметим, что сумма весов целей одного уровня иерархии равна 1 (в случаях же, когда веса выставляются в процентной мере, сумма будет равна 100 %). В нашем примере, где числа представлены в виде десятичных дробей, очевидна вероятностная природа оценок. Веса могут быть как вычислены аналитически, так и получены в ходе экспертного опроса.

Чаще всего на этапе расстановки весовых коэффициентов прибегают к методам экспертной оценки, в том числе - с применением метода Дельфи. Заметим, что изначально метод Дельфи применялся именно для определения приоритетов, то есть, для расстановки весовых коэффициентов. Причем такой подход в равной степени применим как в отношении краткосрочных задач, так и в отношении задач перспективного планирования.

При синтезе дерева целей и задач методом встречного проектирования процедура состоит в согласовании верхнего и нижнего уровней иерархии целей, для чего рассматриваются варианты согласования целей и задач, перераспределения ресурсов и инструментов между субъектами деятельности. Этот подход представляет собой, пожалуй, наиболее интересный вариант решения проблем в сфере, связанной с решением социальных проблем, организацией коллективной деятельности в интересах достижения корпоративной цели. Здесь целесообразно рассматривать различные подходы к социализации целей (их доведения до прочих субъектов деятельности), созданию коалиций, выделению корпоративного ресурса, созданию организационного ресурса и иные аспекты управленческой деятельности. Кроме того, эти методы могут использоваться и в сфере проектирования сложных технических комплексов, информационных систем и иных систем искусственного происхождения.

Основной задачей такой деятельности является гармонизация отношений, повышение эффективности процессов потребления ресурсов, оптимизация информационных процессов и материально-преобразовательной деятельности в целом. При использовании этих методов основными объектами исследования являются цели и мотивы деятельности отдельных субъектов, их групп и объединений, а также ресурсы, связанные с ними. Отраслью применения метода встречного проектирования являются управление социальными, организационно-техническими, экономическими и иными системами, включающими в себя элементы, наделенные способностью к целеполаганию.

Все перечисленные методы чрезвычайно интересны, однако их подробное рассмотрение в рамках этого раздела не представляется возможным. Тем не менее, к этой проблеме в рамках нашего повествования мы еще вернемся.

Морфологические методы представляют собой особый класс методов решения сложных проблем в условиях высокой неопределенности. Даже те вводные замечания, которые мы дали, характеризуя эту группу методов, говорят об их специфичности.

Сразу оговоримся, что морфологический анализ, который мы упоминали в подразделе, посвященном теоретическим основам системного анализа, не имеет почти ничего общего с тем, что нам предстоит рассматривать здесь. Когда мы говорили о морфологическом анализе, то речь шла о возможности выведения многих свойств системы из ее структуры и возможности обратной процедуры, понимая под структурой системы описание системы отношений между элементами, выполняющими сходные функции, системы управления ими - то есть, осуществляли агрегацию или декомпозицию с тем, чтобы вывести из полученной модели свойства системы. На уровне определения отделить морфологический анализ от морфологических методов сложно, поскольку в основе лежат методы исследования структуры и топологии, но различие в другом - в уровне неопределенности и способе ее проявления.

В случае морфологического анализа типовые вопросы к аналитикам звучат так:

«Ребята, вот, смотрите какую штуку я вам приволок! Интересно, что там внутри? Но только, чур, не разбирать - у меня одна такая!»

«Тут нашим удалось вот такую схему добыть... Мне сказали, что вы с похожими уже работали. Что бы это могло быть?»

В случае же с морфологическими методами вопросы иные:

«На месте аварии этой штуки мы обнаружили вот такие обломки... Соберете что-нибудь, способное передвигаться под водой, по воде, над водой и по земле - озолочу!»

«Председатель сказал, чтоб к завтрему была косилка. Я тут приволок, что в гараже валялось... Сможете?»

Как видим, морфологические методы - это совсем иное: с их применением решается задача синтеза системы с заданными свойствами, но обладающей неизвестной структурой и/или составом. В качестве элементов такой системы могут выступать объекты различной природы: от материальных объектов различной сложности до идеальных (модельных) объектов типа сценариев, целей и задач.

Сущность морфологических методов - в использовании комбинаторного анализа для синтеза сложных систем с заданными свойствами в условиях существования ограничений (объективных и/или субъективных) на сочетаемость элементов, входящих в некоторое базовое множество. В классической форме метод был предложен швейцарским астрономом Ф. Цвикки и состоял в реализации следующей совокупности этапов:

Описание желаемых функциональных свойств системы;

Составление исчерпывающего перечня основных функций системы;

Составление перечня альтернативных способов реализации каждой функции;

Генерирование множества возможных вариантов реализации системы, каждый из которых представляет собой цепочку, включающую по одному способу реализации каждой из перечисленных функций;

Оценивание рисков и эффективности вариантов;

Выбор предпочтительного варианта.

После того, как перечень основных функций составлен, для синтеза вариантов их реализации составляется морфологическая таблица, содержащая перечень альтернативных способов реализации каждой функции. Далее наступает очередь проблемы в целом, для которой также выстраивается морфологическая таблица.

В чем смысл морфологической таблицы? Смысл в том, что данная таблица в наглядной форме отображает все возможные варианты решения проблемы, для чего в каждой строке помещается вариант решения проблемы, хотя бы в одной из деталей реализации отличающийся от прочих, а в столбцах же содержится полное множество вариантов реализации каждой из функций. Это похоже на полный перечень комбинаций, набор которых возможен на дисковом кодовом замке, с тем лишь отличием, что количество щелчков-вариантов для каждого колесика может быть своим.

Общее число теоретически возможных вариантов в этом случае равно произведению числа способов реализации отдельных функций, что уже при сравнительно небольшом количестве функций и вариантов их реализации может приводить к «комбинаторному взрыву» (операция умножения коварна - вариантов может быть получено столько, что их анализ в рамках имеющихся временных ограничений не представится возможным). Во избежание этого в алгоритмах анализа предусматривается возможность введения ограничений на использование запрещенных (непродуктивных) комбинаций элементов.

В принципе, уровень детализации описаний определяется спецификой проблемы: в одних случаях функции подвергаются дальнейшему дроблению на элементарные операции, характеризующиеся набором вариантов их реализации, в других - довольствуются меньшей степенью детализации. То есть, метод может оперировать с описаниями различной степени «прорисовки» деталей, но при этом следует помнить о проблеме размерности.

Позже Ф. Цвикки существенно расширил арсенал методов морфологического анализа, дополнив его следующими методами:

методом систематического покрытия поля;

методом отрицания и конструирования;

методом морфологического ящика;

методом экстремальных ситуаций;

методом сопоставления совершенного с дефектным;

методом обобщения.

Каждый из методов имеет свою область применения, однако в их основе - все те же процедуры, обеспечивающие максимально полное привлечение знаний о системе для синтеза нового знания путем структурирования и упорядочения имеющихся. Весьма широко применяется метод отрицания и конструирования, позволяющий, в том числе, проверить полноту заполнения морфологической таблицы (ящика) на предмет наличия в ней как утверждения, так и его отрицания (в противном случае таблица не полна, хотя это и не всегда необходимо). Метод отрицания и конструирования исходит из предположения, что не все ограничения, используемые в некоторой предметной области, являются универсальными или обоснованными.

Морфологические методы получили широкое распространение в области изобретательской и рационализаторской деятельности и легли в основу ТРИЗ (теории рационализаторской и изобретательской деятельности) и АРИЗ (теории алгоритмизации рационализаторской и изобретательской деятельности). А подходы последних были распространены на многие отрасли, связанные с творческой деятельностью.