Горбунов Юрий Захарович, к.т.н., e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.

(по материалам статьи был сделан доклад на конференции "Гуманитарные и естественные науки: проблемы синтеза").

Развитие общества требует от мировой науки все более точного и полного понимания реального мира (РМ). Комплекс препятствий на пути к этой цели можно назвать «барьером сложности» (БС). Нам необходимо его преодолеть. В каждой науке смысл БС в том, что простые научные задачи уже решены, а очень сложные задачи не будут решены в обозримом будущем. Остается определить и решить множество сложных научных задач в текущий момент времени. Для этого они должны быть осознаны научным сообществом. Их совокупная сложность образует текущий БС науки. Нам надо научиться измерять сложность, чтобы управлять развитием науки. Для этого нужна концептуальная модель эволюции сложности (ЭС). 

1 Основные положения

Для конструктивного определения БС нам надо определить используемые в нем понятия «наука», «сложность», «понимание» и многие другие. Каждое из них имеет очень непростую экспликацию. Их точный смысл нужен нам для модели процесса развития. Это основа раскрытия процесса познания РМ научным сообществом. Далее все утверждения в статье имеют скорее прагматический характер, чем логический. Образуемая ими система только попытка построить удобную абстракцию для измерения и управления сложностью потоков решений научных задач.

1.1 Реальный мир

Никто и никогда не познает РМ полностью как процесс во времени и пространстве. Для этого не только человек, но и вся наша цивилизация слишком молода, мала и ограничена. Однако это не мешает нам использовать прагматические модели РМ. Они строятся на основе мифических, мистических, религиозных и, наконец, научных традициях познания РМ. В жизни людей каждая из них имеет свое место. 

1.2 Трактовка понятия «процесс»

Мы ограничимся простейшей трактовкой понятия «процесс». Реальное время и пространство считаем внешними и неограниченными. Они наблюдаются в ограниченной доступной области (ДО) с конечной точностью. Шаг по координате равен точности наблюдения. Это квант различимости конечного элемента (КЭ) времени и пространства. Каждый КЭ идентифицируется положительными целыми значениями координат. Началом пространственной системы координат считаем самые левый (X), нижний (Y) и дальний (Z) угол ДО. Для времени (Т) началом считаем самый первый и левый момент времени. Размеры ДО наблюдения задаются отрезками на координатных осях (т.е. двухсторонними ограничениями). 

1.2.1 Результаты наблюдения

Каждое наблюдение ведется с некоторой точки зрения. Она определяется набором наблюдаемых свойств. Их значения различимы с конечной точностью в ДО в каждом доступном наблюдению КЭ. Специальное значение NULL означает, что у данного КЭ значение свойства нет. Примером хранения результатов может служить таблица, столбцы которой разбиты на наборы: ключевых и содержательных. В роли ключевых набор , а содержательные есть объединение всех наблюдаемых свойств. 

1.2.2 Динамика процесса

Рождение значения свойств КЭ происходят только в текущий момент времени. Время необратимо. Текущий момент «настоящего» разбивает время на «прошлое» и «будущее». В «предшествующий» момент времени значения всех КЭ либо определены, либо заданы как граничные условия. Каждый КЭ имеет свою окрестность его определения в «настоящий» момент времени. Новое значение в «настоящий момент» полностью определяется как функция воздействия (ФВ) от уже известных значений свойств в его окрестности в «прошлом». Они воздействует на КЭ через границы меры 0, 1, 2, 3. В данном случае есть только «близкое» воздействие, а «дальнее» отсутствует.

1.2.3 Нелинейность процесса

Между «прошлым» и «настоящим» шаг по времени. В общем случае от состояний «прошлого» зависит ФВ на конкретный КЭ. Только потом он зависит от состояния своей окрестности в «прошлом». Она определяет выразительные возможности нашего понятия «процесс». Несложно показать, что они сравнимы с выразительной силой системы нелинейных дифференциальных уравнений. На каждом шаге по времени в РМ мы предполагаем ее интегрирование по времени.

Итак, рефлексия воздействия на РМ в «настоящий» момент времени есть причина его развития во времени. Жестокая конкуренция между традициями понимания мира за место в общем процессе познания, не мешает признанию ими существование отраженного мира (ОМ). Это хороший пример нелинейности процессов. 

1.2.4 Отраженный мир

Не будем отрицать реальность существования следов на песке (как состояния РМ во времени). Однородным состояние РМ может быть только после своего рождения (если это событие было). Чем старше РМ, тем более неоднородным становилось его состояние. Возрастала и асимметрия его рефлексии, т.е. менялись правила развития РМ. Во времени нарастало разнообразие РМ, его сложность. Это согласуется с гипотезой рождения РМ («большого взрыва»).

Пусть в начале процесса жизни РМ «все зависит от всего». К моменту рождения ОМ в нем выделяются «слабо» и «сильно» связанные области, а операция рефлексии становится сильно разреженной. Появляется возможность выделения в РМ «части от целого». Ясно, что часть РМ может содержать отражение часть его состояния. Материальным носителем ОМ будут части РМ, в которых энтропия «мала», а асимметрия рефлексии «велика». Пусть есть гипотеза о характере законов рефлексии и рассеяния в текущий момент. Тогда доступно не только текущее состояние части РМ, но и оценка его в предшествующие моменты. ОМ становится своего рода избирательной «памятью» РМ. Законы энтропии в ней играет роль «дождя, который смывает все следы». Нет в природе процессов без рассеяния энергии.

Единство РМ становится фрактальным. В нем возможно устойчивое во времени выделение «сильно» связанных частей. Ясно, что сами части будут более «слабо» связанными. Первые можно определить как элементы РМ, а вторые как связи между этими элементами. Вместе они образуют структурный мир (СМ). Здесь имеется в виду не абстракция знакового представления РМ, а характеристика его состояния в процессе существования. 

1.2.5 Структурный мир

Причиной рождения СМ можно считать устойчивый фрактальный характер законов развития РМ и ОМ. Детерминированные и вероятностные законы лишь «асимптотики» законов фрактальных процессов развития. Ясно, что в начале СМ появляется как некоторая часть достаточно зрелого РМ и ОМ. Даже если эта часть единственная, главным будет ее устойчивое существование во времени. Тогда единый и неделимый прежде процесс существования РМ становится потоком процессов существования его частей. При этом возникли границы между процессами частей потока. Эти же границы появились и в состояниях РМ. В свою очередь единое раньше отношение рефлексии РМ распалось на рефлексию своих частей и взаимодействий между этими частями.

Следствием этого оказывается и разбиение нашей базовой абстракции процесса существования РМ не только на процессы его частей, но и на интервалы времени. Жизнь процесса наиболее часто разбивается на отрезки независимого существования или взаимодействия с другими частями РМ.

В первом случае предполагается отсутствие взаимодействия, а во втором ее наличие через границы. Возникла структура временной и пространственной латентности. Границу части РМ принято называть ее интерфейсом. Все взаимодействия частей идут через интерфейс. В процессе эволюции частей РМ их интерфейсы могут изменяться.  

Важной особенностью СМ выступает рефлексия его порождения. Если есть разбиение РМ на части, то нет препятствий для разбиения этой части на новые части и т.д. Это позволяет вместо бинарной оценки связанности частей «слабая/сильная» получить ее более тонкую градацию.

Все использованные выше понятия связаны между собой. Можно и нужно далее их уточнить для практического применения. Но это приведет к лавинному росту вариантов трактовки уточненных терминов. Позже мы это сделаем в некоторых ситуациях. Главное, что построена база «общности» для возможных будущих понятийных структур.

1.3 Жизнь в реальном мире

Все изменяется, как только в РМ рождается жизнь. Для нее необходим градиент энергии в пространстве. В нашем случае, он обеспечивается солнцем. За счет этого жизнь способна преодолевать энтропию неживых процессов. Эволюция пассивного неживого мира дополняется эволюцией активного живого мира. Ясно, что это связанные части общего процесса эволюции РМ. В них различно и параллельно идут эволюции ОМ и СМ.
Пассивные процессы неживой природы остаются в РМ. Но каждое живые существо можно рассматривать как наблюдателей в ОМ. Оно живет за счет энергии и использует знание о своем окружении для выживания. Поведение простейших существ не осознанное, но целенаправленное. Как говорится, «человек ищет, где лучше, а рыба – где глубже». Живое существо всегда имеет материальный носитель (часть РМ), способно отражать реальность (часть ОМ) и достаточно структурировано (часть СМ). Оно не просто существует, а живет. 
Только живые существа могут по свойствам своего окружения восстановить его историю и получить прогноз развития. Их отражение в ОМ стало информацией со своими носителями в РМ. На основе реального, отраженного и структурного миров возникает новый, информационный мир (ИМ). Причиной этого оказывается прагматизм его наблюдателей, т.е. живых существ. 

1.3.1 Информационный мир

Требования к наблюдателю в информационном мире ограничены. Мы не станем здесь излагать детали эволюционного развития жизни. Ограничимся простейшей косвенной формулировкой понятия информации на уровне «почти жизни» (например, вирусов). Информацией мы будем считать структурированные отражения РМ в текущий момент (или в прошлом) способные влиять на его поведение.

В информационном мире мы имеем дело с наследованием части ОМ, которая прагматически используется наблюдателем. Неважно, осознан этот процесс наблюдателем или нет. Живые существа используют информацию в борьбе за существование. Так или иначе, они способны к выбору лучшего для себя поведения.

Непосредственное хранение отражение истории своего окружения живым существом приводит к «информационному взрыву». Информации требуется настолько много, что невозможно ее получить и обработать одному наблюдателю. В жизни всегда идут процессы конкуренции и сотрудничества. Рождение коалиций и их распад характерен для жизни, как процесса некой игры. Это приводит к рождению коалиций наблюдателей окружающего мира. Значительно проще не передача аналогового представления окружения ОМ, а использование возникшего в СМ понятия знака. Структурный образ окружения у наблюдателя становится системой. В роли наблюдателя начинает выступать сообщество наблюдателей. 

1.3.2 Коммуникационный мир

У высших живых существ восприятие, хранение и обработка информации развилась до уровня знаковых систем. Они стали основой процессов информационных связей между ними, т.е. процессов коммуникаций. Требование правильного понимания «посланий» стало платой за новые информационные возможности. Эволюции ИМ и СМ породила коммуникационный мир (КМ).

В нем выделяются передатчик и приемник сообщений (коммуникатов). Все три имеют материальные носители в РМ. Они принадлежат таким его частям ОМ и СМ. При этом ценностью оказывается часть сообщения, принадлежащая ИМ. Это не просто отражение, а использование знаковой системы. Соглашение о этой знаковой системы должно быть общим для передатчика и приемника сообщения. Они выступают в ИМ как члены сообщества наблюдателей в ОМ и СМ.

Ясно, что возможности сообщества наблюдателей сильно возрастают. Аналогом может служить сравнение вычислительной мощности вычислений однопроцессорной и многопроцессорной систем. Но более важно, что возникает основа для коллективного поведения наблюдателей. Процесс обмена информацией между ними, полезный в индивидуальном аспекте для выживания, становится основой для рождения управляемый мира (УМ). На основе коммуникаций наблюдатели ИМ превращаются в сообщество, способное к коллективному поведению.

1.3.3 Управляемый мир

Преодоление энтропии и эволюция жизни выходит на уровень самоуправления живых существ и их самоорганизации. Заметим, что все процессы УМ имеют носители в РМ, но отличие их в том, что они в позволяют живым существам стремиться к цели (выживанию) активно. В самых различных формах они управляют собой как частью РМ, воздействуя на свое окружение в нем. При этом неосознанно они способны к выбору поведения с учетом истории окружения и координации в рамках сообществ.

Можно сказать, что у живых существ возникает набор технологий для выживания. УМ это не просто рефлекторные реакции, а их выбор. Человек обладает аналогичным наследием своей эволюции в виде подсознания. Хорошо или плохо это, зависит от проблемной ситуации в которой используется этот инструмент. Это важная и интересная тема не может быть раскрыта в данной работе. Например, поведение колонии микробов и стаи собак схожи, но имеют очень много различий. 

1.4 Человеческое сообщество в реальном мире

Человеческое сообщество возникло в результате эволюции жизни. Часть его – отдельный человек. Это единство всех частей из указанных ранее нами миров. Он наследник предков - живых существ. Но он принципиально иной. И мы до конца не знаем, почему? Но очевидно, что в роли наблюдателя сообщество людей порождает лингвистический мир (ЛМ) как часть ИМ. 

1.4.1 Лингвистический мир

«РМ существует».

Смысл этого предложения зависит от контекста его использования. Если он нам недоступен, то нет смысла и нет прагматики использования информации в нем. Но само предложение естественного языка есть. Оно грамматически правильное, что не делает его истинным. В нашем примере это скорее требование принять его как акт веры, пока не будет доказано обратное (аксиома).

Вероятно, рождение человека произошло в стаде, которое в результате этого стало сообществом. Если учесть, что примерно тогда же знаковая система превратилась в язык, станет ясной ограниченность нашего представления эволюции. Лингвистический мир только использует для своего развития знаковые системы, которые становятся языками в результате требований развития коллективного общения и инструментария познания. Языки совершают революцию в КМ. Более того, они поддерживают ядро общего знания человеческого сообщества в виде предметного мира (ПМ).

Требования точности и простоты смысла базовых понятий языка противоречивы. Нам нужен некий рациональный компромисс между ними. Оптимальным будет эволюционное раскрытие смысла наших понятий по принципу: «От простого, к сложному». 

1.4.2 Предметный мир

Сформулируем концепцию ПМ. Пусть смысл «реальности» трактуется как «материальность». Операция выделения «быть частью» в этом контексте означает «быть предметом». Время и пространство оказываются свойствами материального мира. Все выделяемые в нем предметы трактуются как процессы существования. Они разбиваются во времени на части независимого или зависимого существования предмета. Зависимость свойств означает взаимодействие их предметов. Каждый предмет рождается, становятся зависимым/независимым, погибает мгновенно в момент совершения с ним события. Это правила создания образа РМ используются в классической физике.

Парадигма ПМ оказалось той базой, на которой выросло объектно-ориентированное представление (ООП) РМ. Она была господствующей на этапе, когда процессы понимания мира были уделом индивидуальных исследователей. Она изначально предполагает коллективное согласованное творчество и позволяет создавать теории значительно более сложные. Однако требует от основных участников высокой профессиональной и человеческой культуры. В последние десятилетия на ее основе были успешно созданы программные системы высокой сложности. Это качественный скачек в области информационных и компьютерных технологий (ИКТ).

1.4.3 Абстрактный мир

Поскольку человек – существо социальное, то можно связать его рождение с освоением нового уровня абстрактного мышления. В физике из маленького облачка (явления фотоэффекта) родилась квантовая физика. В нашем процессе эволюции есть вопрос о том, как мы размышляем о нашей способности размышлять. Это пример глубочайшей рефлексии, обращения процесса эволюции познания на самого себя. Спросить или ответить на подобные вопросы, могут пока только люди. Но этой, далеко не всеобщей способности людей, достаточно для формирования целого абстрактного мира (АМ). Он наследует свойства ЛМ и ПМ.

В АМ можно заменить РМ (как и все остальные) его моделью. На основе накопленных натурных наблюдений РМ решается проблема идентификации параметров и описания конкретной системы моделей. После проверки адекватности модели из АМ ее прообразу в РМ происходит замена натурного эксперимента на математический эксперимент. Резко упрощаются все виды анализа и прогнозов. Их сложность переносится на этап построения абстрактных математических моделей. Возникает основа многовариантного анализа моделей протекающих процессов и поддержки принятия решений на разных уровнях. Широко используются возможности ИКТ, практически речь идет о том, что понимание миров обеспечивается комплексов научного сообщества и его средств ИКТ. Требует новой социальной организации исследователей. 

1.5 Модель эволюции сложности

Наша задача не описание процесса эволюции РМ, а построение конструктивной модели нарастания в нем «сложности». Подготовка к шагу ее системного анализа сделана. Ясно, что рождение и эволюция миров есть история преодоления БС. Чем дальше, тем все эффективнее используются ресурсы РМ для познания им самого себя.

Необходимо прагматическое сужение понятия «сложность». Напомним, что оно должно использоваться для оценки БС наук. Следовательно, нам надо раскрыть смысл этого понятия в контексте требований современного системного анализа. Надо обеспечить концептуальное единство средств и методов преодоления БС наук на основе ИКТ. 

2 Анализ процесса познания

Выделение в дереве куста гуманитарных наук, как области знаний о человеке и обществе, весьма условно. Реальный мир един. Но науки о человеке и обществе всегда отличались особой важностью и сложностью формализации их предмета. Обычно в них мы имеем дело с законами (связями, зависимостями и т.д.) в виде тенденций. На этой основе сложились традиции и оригинальные методы исследований, системы понятий и профессиональные языковые сленги. Гуманитарные науки изначально имеют синтетический характер, во многом определяющий их логику исследований. 

2.1 Традиции и этапы познания

Человеческое общество часть РМ, но возникло значительно позже него. Это единственный носитель АМ. Мы даже не знаем когда, но потребность в понимании своего окружения появилась как у человека, так и его сообществ. Знания и навыки передавались от поколения к поколению, добывались новые. Сначала возникла мифическая традиция познания мира. Затем она развивалась и дополнялась мистической, религиозной и философской традициями. 

2.1.1 Этапы научной традиции

Эволюция познания мира в форме существующих традиций стала базой возникновения научной традиции. Ее основные принципы сформулировал Галилей и они хорошо известны. Но уже в его времена единство понимания мира распалось. Началось рождение наук, разбивающих РМ на свои предметные области. «Древесный» этап их развития показан на Рис.1.

Этот процесс продолжается и сегодня, но он уже не единственный. Новые науки стали рождаться как синтез двух и более родительских наук. Научные парадигмы «родителей» наследовались и интегрировались части предметных областей. Причиной этого были требования общества. Этот этап «потокового» развития, показан на Рис.2. Но сохранилось разбиение наук на кусты, т.е. гуманитарные, естественные и технические науки. 

2.1.2 Особенности рождения наук

Следует отметить следующие особенности рождения наук.

• Рост дерева наук сохраняет родительскую науку, но ограничивает ее предметную область. Обычно в ней остаются базовые принципы построения научных теорий (правила построения моделей).
• При «почковании» новая наука наследует часть предметной области, знания и навыки от родительской науки. Выразительные возможности поддерживаются всем кустом родственных наук.
• Рождение новой науки сохраняет уровень БС куста родственных наук, но понижает БС входящих в него наук. Специализация по разбиению предметных областей причина роста «дерева наук».
• Развитие научных потребностей общества потребовало объединения (синтеза) результатов наук. Интеграции наук нужна для получения более точных и полных моделей (теорий или их парадигм).
• Рост «дерева» наук совмещается с рождением их «потока», как показано на Рис.2. Эти хорошо известные структуры. Они стали частью истории научного познания.
• Иерархия разбиений и покрытий предметной научной области отражается в иерархии наук, научных сообществ и научных технологий. Однако между ними неизбежно возникают междисциплинарные барьеры, показанные на Рис.3-4.
• Известно, что простые идеи имеют свои «врожденные» недостатки. Рост БС в науках ускорился. Ответом было развитие научной инфраструктуры (среды обслуживания развития науки). Но этого оказалось явно мало.

Если науки (вернее, процессы их развития) образуют некую новую систему (возникают устойчивые взаимосвязи), то она будет «больше» чем их простая сумма. Консерватизм научных сообществ очень высок и уступает только религиозному догматизму.

Чем «дальше» предметные области наук, тем выше между ними барьеры взаимопонимания. Такая ситуация противоречит требованиям к современным научным результатам. Поэтому сегодня уже идет следующий этап эволюция познания, для которого характерен синтез наук. 

2.2 Сложная мера сложности

Допустим, что в текущий момент для каждой науки определено множество сложных задач. Ресурсы развития наук всегда ограничены. Нам необходимо определить актуальные сложные задачи, кандидатов на решение в ближайшее время. Их решения будут иметь необходимые ресурсы. В этом случае можно говорить о деятельности научного сообщества. 

2.2.1 Осознание сложной научной задачи

В каждой науке сложная задача осознается как оценка ее результата. Это формализация цели научной задачи, как набор требований. Научная цель часто имеет множество конкурирующих вариантов ее достижения. В каждом предполагается различная вероятность удовлетворения требований. Вариант осознается научным сообществом как проект. Затраты на него представляются в виде необходимых материальных и/или информационных артефактов, времени и денежных средств.

Эффект проекта оценивается в науке как изменение статуса ее задач. Расширяется множество сложных задач, изменяются их проекты. В областях инженерного использования решения научной задачи модель эффективности аналогична и основана на проектах сценариев его использования. 

2.2.2 Требования к проекту решения задачи

Проект решения научной задачи должен удовлетворять требованиям современных международных стандартов (PMBoK). Иерархия работ синтезируется по иерархии их технологий. Четко определяются требования к необходимым ресурсам и процессам. 
Представление проекта достаточно для организации его многовариантного имитационного моделирования. Иерархия технологий определяет иерархию задач построения макромоделей работ, дополняющих иерархию, показанную на Рис.5. Система понятий, правила декомпозиции на подзадачи и композиции их решений строится по схеме эволюции РМ. 

2.2.3 Метаязык представления

Основа представлений миров в АМ язык. Ответ на вопрос: «Какой язык описывает языки» – язык описания грамматик. Это пример метаязыка. Для его создания нам и потребовался образ эволюции познания. Пока воспользуемся абстракцией грамматик формального языка. Это набор элементов: алфавит терминальных элементов (символы), множество структурных элементов языка (конструкции), правила раскрытия структурных элементов (постановки) и начальный символ. 

2.2.4 Единство и целостность данных

Пусть образ результатов некоторых наблюдений научного сообщества в РМ имеет образ в АМ. Это информация в виде данных. Способ их хранения на носителе определяет схема данных. В данном случае схема данных аналог грамматики языка, а сами данные – своего рода «тексты» из алфавитных символов языка.

Каждая наука использует как общий язык, так и создает свой собственный сленг. Эту связь можно представить как дополнение общей грамматики новыми терминальными и структурными элементами сленгового расширения. Новая грамматика описывает алфавит и правила, по которым строится представление РМ в рамках данной науки. Это довольно глубокий, но далеко не полный способ обеспечения единства и целостности описания РМ различными науками. История развитие языковых сленгов отражает путь развития науки.

2.2.5 Мета- и макро- модель

Если метаязык это грамматика языка грамматики, то метамодель это модель моделей. Примером ее служит описание процесса, введенное ранее. Макромодель отличается от метамодели. В ней не рассматриваются правила построения моделей, а используется агрегирование переменных. Вместо большого количества переменных параметров вводятся правила сведения их к небольшому количеству новых и наоборот. Это метод преодоления количественной и качественной сложности задач. 

2.3 Макромодель процесса

Мы ввели понятия варианта проекта, технологии и работы. По определению каждое из них допускает иерархическое раскрытие как процесс. Даже в относительно простых случаях количество переменных параметров в раскрытии сложной задачи будет чудовищным. Аналогичная ситуация часто складывается в финансовом анализе, где нарастание размерности задач идет очень быстро. Тогда на любом уровне иерархии используется макромодель в виде множества Парето в пространстве критериев: деньги, время, риск. 

2.3.1 Определение макромодели

Далее мы будем различать структурные и терминальные макромодели процессов, показанные на Рис.6. Более того, при необходимости мы можем использовать смешанные макромодели. Это необходимо для учета самых разных структурных и параметрических ограничений на различных уровнях иерархии. Специфика научных задач состоит в высокой неопределенности и их итерационном характере. Поэтому предполагается в каждой макромодели использовать пространство четырех критериев: деньги, время, риск и сложность. Таким образом, определение меры сложности процесса оказывается сильно рефлексивным. 

2.3.2 Задачи макромоделирования процессов

Каждая наша макромодель использует множество Парето, показанное на Рис.8. Его определение предполагает решение иерархии параметрических векторных задач структурной и параметрической оптимизации на основе многовариантного имитационного моделирования. Очевидно, что в конечном итоге мы получаем иерархию макромоделей процессов. Корнем этой иерархии будет общая макромодель. Например, это все сложные задачи во всех науках в текущий момент времени.

Задачи построения этой иерархии мы будем называть прямыми задачами макромоделирования. Начиная с корневой, мы будем решать обратные задачи макромоделирования. Прямые задачи поддерживают путь «от частного к общему», а обратные «от общего к частному». Возможные итерации позволяет оценить мера сложности процессов.

Каждая обратная задача есть задача оптимального распределения ограниченных ресурсов: денег, времени, риска и сложности. В ней не только оптимальным образом распределяются ресурсы между науками, сложными задачами, проектами и работами, но и определяется множество актуальных сложных задач и актуальных проектов в каждой из них. 

2.3.3 Определение меры сложности

Мы показали путь конструктивного определения множества актуальных задач и актуальных проектов в каждой науке. Почему нам нужен еще один критерий «сложность» и его мера? Потому, что оно неявно присутствует на всех шагах планирования иерархии работ, разработки технологий и проектов. А они нужны для решения актуальных задач в каждой науке. Понятие «сложность» иерархии научных артефактов оказывается глубоко рефлексивным. Но оно позволяет получить оценку текущего БС науки.

Каждый проект и его работы рассматриваются как своего рода «алгоритм» деятельности. В последние десятилетия в индустрии программного обеспечения были разработаны методы планирования проектных задач. Это размерно- и функционально- ориентированные метрики, конструктивная модель стоимости, модели композиции, раннего проектирования, постархитектуры и прочие, необходимые для предварительной оценки сложности и иных критериев проекта.

Для поддержки принятия решений особый интерес представляет модель чувствительности проекта на основе COCOMO II. Осознание сложных задач науки потребовалось нам для того, чтобы рассматривать описание процессов в них как специфический «псевдокод». Это позволяет заимствовать понятия цикломатической сложности, сложности управления и другие. В конечном итоге возникает содержательное определение мер количественной и качественной сложности. 

2.3.4 Технологии и проектирование

Следуя правилам инженерной дисциплины «Управление проектами» можно представить каждый проект в виде иерархии потоков работ, связанных во времени. Каждая работа должна выполняться по некоторой технологии. Смысл связи технологии с работой аналогичен связи описанию схемы и процесса ее функционирования.

Можно дополнить технологию представлением вариантов ее использования в некотором окружении. Тогда для каждого из них возможен синтез структурной модели работы. На основе такого многовариантного синтеза можно получить оценки рисков. Это непростая задача предполагает этапы структурного и параметрического синтеза работ.

Технология предполагает процессы использования, потребления и производства различных классов ресурсов в натуральном и ценностном выражении (в том числе и «класса представления проектов»). Описание классов ресурсов есть часть интерфейса технологии. Описание части потоков ресурсов есть интерфейс работы. Все технологии и работы делятся на структурные (раскрываемые как элементы и связи) и терминальные (неделимые). Первые представляются на Рис.6 как «белый» ящик, а вторые как «черный».
Каждая технология есть артефакт человеческой деятельности. Значит, есть метатехнологии, производящие технологии. Все вместе технологии образуют базис нашей цивилизации. Каждая наука хранит и развивает свои технологии познания мира. Это не мешает ей использовать и другие технологии. 

2.3.5 Макромодель технологии

Общий интерфейс макромоделей технологии означает эквивалентность «внешнего образа» его работ, но не их реализации. Модель технологии есть соглашение о захвате входных ресурсов, процесса их взаимодействия и освобождения на выходе. Если нет взаимодействия, то ресурсы существуют независимо. В первом случае мы получаем модель «операции», а во втором – «состояния» ресурса. Данный формализм построен как развитие модификации хорошо известных временных цветных сетей Петри.

Мы имеем дело с прямой и обратной задачей имитационного моделирования. Обратная задача есть синтез проекта решения научной задачи (с вариантами реализации). В ней мы отвечаем на вопросы «Как…если…». Прямая задача моделирует процесс реализации проекта с учетом внешних условий (при ограниченных ресурсах, нештатных ситуациях и в прочих случаях). Это ответы на вопросы в стиле «Что…если». Таким образом, мы можно получить иерархию априорной оценки сложности каждого использования технологии в потоке актуальных научных задач, стоящих в заданный момент времени перед конкретной наукой (см. Рис.7). 

2.3.6 Сложность работы

Если известна логика терминальной работы, то ее можно описать в виде «псевдоалгоритма». Анализируя его логические переходы и объемы информации, можно оценить сложность работы. Общая сложность структурной работы вычисляется по некой формуле, содержащей параметры оценки количественной и качественной входящих в нее работ и сложность их связей. Случаи аддитивные оценки сложности работ встречается редко.

Пороговая оценка результата и процесса работы как артефакта («поставленная», «решаемая», «ждущая решения»), часто оказывается недостаточной. Есть способы более точных оценок состояния работ в проектах. Они позволяют оценивать протекание процессов преодоления сложности. 

2.3.7 Научная парадигма как ресурс

Может планироваться использование будущих результатов научных работ, истинность которых еще не доказана. Это порождает особый вид зависимости между будущими научными результатами. Объединение «сильно» связанных и зависимых между собой научных гипотез (моделей) можно назвать научной парадигмой.

Возможно одновременное существование конкурирующих парадигм и длительное наличие необъяснимых научных фактов. Каждая научная парадигма в чем-то согласуется, а где-то конкурирует с другими. Она имеет ограничения на область использования. Все перечисленные выше особенности должны отражаться в оценке сложности результатов работ как артефактов.

БС косвенно оценивает наше умение выполнять терминальные и структурные работы, технологии, проекты и задачи. Статистическая база для этого может быть собрана в процессе подготовки специалистов. Модель образования исходная для оценки сложности. Важность учета этого процесса вытекает из стратегической цели любого сообщества – обеспечения качества своей репродукции во времени. 

3 Заключение

Каждый ученый либо деградирует, либо развивается. Развитие есть преодоление БС. Осознание этого потребует самоорганизации ученых в новые сообщества. Сегодня в мире уже идет процесс синтеза наук на основе ИКТ. Он требует совместных усилий научных сообществ и специалистов. И всем участникам анализа проблем требуется взаимопонимание. Вариант, как можно этого добиться, и есть смысл настоящей статьи. 
Следующим шагом должен стать процесс коллективного системного анализа проблем синтеза наук на базе ИКТ. В нем мало добиться общего понимания процессов освоения и развития средств ИКТ. Надо априорно учитывать будущую интеграцию во всех проектах, связанных с развитием ИКТ в различных науках. Нельзя игнорировать и мировой опыт такой интеграции.

Сценарий процессов синтеза наук прост. Сначала новый инструментарий на базе ИКТ осваивается научными коллективами, затем интегрируется в рамках конкретной науке. Общность средств и методов использования средств ИКТ позволяет поставить вопрос их глубокой интеграции, т.е. решении частных задач синтеза наук. Если развитие этих процессов будет стихийным, то их интеграция будет крайне затруднена. Более того, все недоработки тиражируются в область инженерной деятельности. И тогда нам можно надолго забыть о высоких технологиях в России.

Как известно, «разруха в головах». Сегодня ее можно назвать «интеграционной безграмотностью» научных сообществ. Перед нами стоит, пока слабо осознанная обществом, проблема ликвидация этой разрухи. Для начала стоит попытаться сделать это в базовых науках. Их сообщества, как социальные группы, наиболее важные для развития страны.

{jcomments on}