КОМПЬЮТЕРИЗАЦИЯ НАУКИ И ЕЕ СОЦИАЛЬНЫЕ ПОСЛЕДСТВИЯ

Современные компьютерные технологии являются ценнейшим инструментом исследовательской деятельности во многих отраслях знания. Пожалуй, наибольший вклад, вносимый этими технологиями в науку, связан с возможностями компьютерного моделирования. Компьютерное моделирование — это действительно качественно новый инструмент аналитико-синтетической деятельности и его широкое внедрение, весьма вероятно, приведет к эффектам, сравнимым с теми, которые были достигнуты в науке, когда ученые стали использовать в своей работе микроскопы, телескопы и другие технические изобретения.

Дело в том, что большинство форм человеческого знания — за исключением слепой веры в духе Тертуллиана («верую, ибо абсурдно») — опирается на опыт. В том числе и знание ненаучное в современном смысле этого слова. Так, механика Аристотеля с ее представлением о насильственном характере движения, хотя и противоречила принципу относительности Галилея — согласно которому движение и покой равноправны, — тем не менее, тоже опиралась на опыт. Решительный шаг вперед, который сделала наука в XVII в., во многом связан с переходом от опыта в обыденном, житейском его понимании (в котором эмпирическому отдается однозначный приоритет перед теоретическим и которому соответствует индукция через простое перечисление) к эксперименту.

Эксперимент (одним из первых этот метод познания стал использовать Галилей) основан не на пассивной и случайной регистрации «данных» (что было свойственно для «старого» опыта), а представляет собой один из первых типов моделирования, в ходе которого анализируются одни и исключаются из рассмотрения другие параметры. Например, знаменитые эксперименты Галилея, в ходе которых бросались с башни шары разной массы, продемонстрировали независимость ускорения свободного падения от материала, из которого они состояли.

В науке достаточно давно применяются экспериментальные методы исследования, которые не предполагают проведение непосредственных опытов. В ее истории известно множество подобных, мысленных экспериментов. Например, «корабль» Галилея (в результате которого формулируется одноименный принцип относительности), «лифт» Эйнштейна (в котором устанавливается эквивалентность инертной и гравитационной массы), «демон» Максвелла (иллюстрирует некоторые положения термодинамика) и даже «кот» Шредин-гера (относится к квантовой механике).

Разновидностью мысленных экспериментов являются математические модели, которые тоже имеют свою историю. Математические модели — это формулы и уравнения, выражающие основные закономерности и связи изучаемых явлений. Компьютерное моделирование во многом основано на математическом и является его дальнейшим развитием.

Компьютерное моделирование имеет ряд преимуществ по сравнению с другими методами познания. В частности, оно дает возможность учитывать очень большое количество переменных и описывать развитие нелинейных процессов. Качественные выводы, сделанные по результатам компьютерного моделирования, позволяют обнаружить такие свойства сложной системы, как ее структуру, динамику развития, устойчивость, целостность и многие другие. Количественные выводы могут носить характер прогноза некоторых будущих или объяснения прошлых значений, которые критичны для состояний рассматриваемых систем. Одно из основных направлений использования компьютерного моделирования — поиск оптимальных вариантов внешнего воздействия на объект с целью получения наивысших показателей его функционирования.

Компьютерное моделирование позволяет не только получить прогноз, но и определить, какие управляющие воздействия приведут к наиболее благоприятному развитию событий. Поэтому важным достоинством компьютерного моделирования является возможность многократного воспроизведения моделируемых процессов с последующей их статистической обработкой, что позволяет учитывать случайные внешние воздействия на изучаемый объект. На основе набираемой в ходе компьютерных экспериментов статистики делаются выводы в пользу того или иного варианта конструкции или функционирования реальных объектов и процессов.

Кроме этого, компьютерные модели являются важным современным инструментом стимулирования когнитивных процессов человеческого сознания. Эта особенность компьютерного моделирования нашла свое выражение в создании разного рода экспертных систем, помогающих человеку принимать оптимальные решения. Дело в том, что в ряде случаев определить метод решения с помощью формальных методов нельзя — эксперт должен быть включен в процесс принятия этого решения. Тогда он становится активным компонентом информационной системы. Эксперт осуществляет постановку направленного вычислительного эксперимента на модели, генерацию и ранжирование альтернатив, выбор критериев для принятия решений, а также формирует рациональный вариант управления с помощью базы знаний. Принятие решений в условиях риска, например, требует ведения диалоговых процедур формирования статистически достоверных результатов и поэтапного сопоставления их с функцией цены риска.

Таким образом, моделирование, или имитация, возможных вариантов развития исследуемых процессов значительно расширяет возможности и эффективность работы лиц, принимающих решения, предоставляя им удобный инструмент и средства для достижения поставленных целей. Имитационное моделирование реализует итерационный характер разработки модели системы, поэтапный характер детализации моделируемых подсистем, что позволяет постепенно увеличивать полноту оценки принимаемых решений по мере выявления новых проблем и получения новой информации.

Имитационная модель не дает оптимального решения подобно классическому решению задач оптимизации, но она является удобным для системного аналитика вспомогательным средством для поиска решения определенной проблемы. Главным преимуществом имитационного моделирования является то, что эксперт может ответить на вопрос: «Что будет, если ... », т.е. с помощью эксперимента на модели вырабатывать стратегию развития.

В последнее время ведутся работы по разработке систем, способных оказать помощь эксперту при ответе на обратный вопрос «Что надо, чтобы ...». Это можно назвать «целевым моделированием», при котором на вход системы подаются показатели целевого состояния, а также перечень возможных регуляторов с указанием диапазона и шага их изменения. Система в автоматическом или полуавтоматическом режиме находит сочетание значений этих регуляторов для достижения заданного целевого состояния.

Важно также, что в процессе моделирования постепенно углубляется понимание проблемы участвующими в нем людьми. В частности, выявляется, что интуиция эксперта о возможных последствиях предлагаемых управленческих решений часто оказывается менее надежной, чем подход, связанный с тщательным построением математической модели. И это не так удивительно, как может показаться на первый взгляд. Системы управления содержат порой 100 и более переменных, о которых либо известно, что они зависят от других каким-либо нелинейным образом, либи предполагают существование такой зависимости.

Поведение таких систем оказывается настолько сложным, что его понимание лежит вне возможностей человеческой интуиции. Поэтому компьютерное моделирование — одно из наиболее эффективных имеющихся в настоящее время средств для поддержки и уточнения человеческой интуиции. Хотя модель и не является совершенно точным представлением реальности, она может быть использована для принятия более обоснованных решений, чем те, которые мог бы принять человек. Это гибкое средство, которое усиливает возможности человека, использующего ее для более глубокого понимания проблемы.

В сфере современных информационных технологий имитационное моделирование приобретает в мировых научных исследованиях и практической деятельности крайне весомое значение. В частности, с помощью имитационного моделирования эффективно решаются задачи самой широкой проблематики — в области стратегического планирования, бизнес-моделирования, менеджмента (моделирование различного рода финансовых проектов, управление производством), реинжиниринга и проектирования (в частности, актуально применение имитационного моделирования в области инвестиционно-технологического проектирования, а также моделирования и прогнозирования социально-экономического развития региональных и городских систем).

В настоящее время информатика является одной из самых быстро развивающихся областей знания. Одним из самых известных и одновременно простых показателей темпов развития компьютерной отрасли является эмпирический закон Г. Мура. Согласно первоначальной версии этого закона, количество транзисторов в кристалле микропроцессора должно удваиваться каждый год. Непосредственным следствием этого закона, описывающего современные темпы научно-технического прогресса в области производства микросхем, является один из важнейших экономических принципов развития полупроводниковой отрасли, согласно которому создание все более мощных полупроводниковых микросхем сопровождается все более низкой их себестоимостью.

Закон Мура и его экономическое следствие, по существу, являются технико-экономическим обоснованием столь широкого распространения компьютерной техники, какое мы сейчас наблюдаем.

юо

Достоинством этого закона является то, что он явно отражает динамику происходящих изменений.

Таким образом, важнейшей особенностью развития современных компьютерных технологий является чрезвычайно интенсивный его характер. Поэтому можно сказать, что развитие компьютеров и связанных с ними технологий есть яркий пример «футурошока», или явления, о котором в начале 70-х гг. XX в. писал Э. Тоффлер, имея в виду психологическую реакцию человека и общества на стремительные и радикальные изменения, вызванные ускорением темпов технологического прогресса.

Революция, которую несут с собой компьютеры, очевидно, приведет к существенному изменению как характера труда, так многих социальных отношений и структур. Например, многие виды трудовой деятельности — особенно рутинной — уже сегодня полностью автоматизированы и человек постепенно уходит из этих профессий.

Компьютерные сети делают уже сейчас реальностью дистанционное управление производственными процессами, что в немалой степени способствует росту его эффективности. Реализация концепции «виртуального офиса» как в региональном, так и глобальном масштабах делает реальным «распределенный» производственный процесс, когда отдельные этапы технологического процесса (от формулировки идей-концептов будущих товаров до их массового производства и рекламы) не просто четко осознаны и грамотно распределены, но и их реальное воплощение в виде соответствующих дизайнерских групп, конструкторских бюро, рекламных агентств и, конечно же, фабрик и цехов распределено наиболее эффективным образом.

Конечно же, такая система удаленного размещения и виртуального управления производством приводит к целому ряду социальных и даже политических (если смотреть в глобальном масштабе)В проблем.

Хорошо известно, что соотношение затрат на создание идеи продукта и на его материализацию-тиражирование в разных отраслях разное. Разработка образца может занимать от 99,5% стоимости продукта (как в киноиндустрии) до 1% (как в текстильной индустрии). Особенностью прежней индустриальной эпохи было неимоверное преобладание цены тиражирования над ценой идеи-образца. Производство, совершение рутинных операций в рамках технологий тиражирования образца было главным содержанием труда в индустриальную эпоху. Чем больше людей работало, тем больше можно было произвести продукции. В силу этого максимизация использования людей в рамках процесса тиражирования стала политической задачей правящей элиты.

Концепция полной занятости как цели государственной экономической политики была сформулирована в работах Д. Кейнса. Поскольку массовое производство требовало экономии затрат, что достигается увеличением размеров предприятий, то характерными стали заводы, где было занято от нескольких сотен до нескольких тысяч человек. В течение этого периода экономическая деятельность развивалась внутри национальных государств, и на их территории в разных секторах доминировали обычно национальные компании. В любой отрасли промышленности той или иной страны: электронике, производстве одежды, розничной торговле или машиностроении доминировали национальные корпорации, которые легко было определить.

Развитие инфраструктуры транспорта и связи сделало возможным глобализацию производства. Крупные корпорации все чаще размещают свой главный офис, скажем, в Нью-Йорке, дизайн-бюро —В в Виржинии, производство — в Юго-Восточной Азии, сборочные цеха — в Дублине, а руководство компаниями по продаже осуществляется из Лондона. Это, может быть, несколько преувеличенный пример, но к подобному образу действия подталкивает неумолимый императив оптимизации производства и снижения издержек.

Ядром первой фазы индустриальной цивилизации была механизация. Она привела к созданию в конце XIX в. мощной машинной индустрии — технологической основы второй фазы. Основой второй фазы индустриальной цивилизации стала автоматизация. Она привела к полному отрицанию основ индустриальной цивилизации —В дороговизны тиражирования образцов. К концу прошлого века сложилась такая технологическая структура, в рамках которой тиражирование образца составляет ничтожную величину от стоимости самого образца.

Рост доли стоимости образца в стоимости продукта привел к резкому изменению характера имущественных отношений. Обладание авторскими правами на образец стало главным капиталом, основным властным ресурсом в новом обществе, а сам образец — ведущим средством производства. В то же время во многих регионах мира до сих пор преобладает сельское население, способное только к простому труду и готовое — по меркам западных стандартов — работать почти бесплатно. Такое состояние, однако, не будет продолжаться вечно, и то, что за ним скрываются серьезные политико-экономические проблемы (например, проблема эквивалентности обмена) —В тоже очевидно.

Что же касается передовых, социально благополучных регионов мира, то здесь свои проблемы. Прежде всего, исчезают традиционные единства, представлявшиеся ранее непременной характеристикой трудового процесса. Исчезает, в первую очередь, простран ственное единство субъектов и трудового процесса. Дистанционное управление производством разрывает это единство, в силу чего, например, открывается возможность если не ликвидировать полностью, то существенно сократить ежедневные перевозки людей к месту работы и обратно. Та же судьба, видимо, ожидает и единство времени. Компьютеризированное производство, работающее в автоматическом режиме, не требует непременного совпадения по времени производственного процесса и человеческой деятельности, обеспечивающей этот процесс.

Следствием этих тенденций будет распадение многотысячных производительных коллективов и крупных городов. Признаки этого уже заметны, в частности, в США, где, видимо, надвигается бум малых городов. Изменения происходят и в системе образовании. Одновременно с проникновением компьютера в обучение в некоторых развитых странах развивается своеобразный кризис школы. Ведь компьютерную обучающую систему можно использовать и дома, а обратная связь с хорошим учителем-профессионалом может быть и заочной. Возможно, главной функцией новой школы может стать воспитание.

Широкое распространение компьютерных и других телекоммуникационных технологий в современном западном обществе нашло свое отражение в соответствующих теориях постиндустриальных или информационных обществ. Одним из первых в развернутом и детализированном виде концепция информационного общества была разработана еще в конце 60-х — начале 70-х гг. XX в. Д. Беллом. По мнению Белла, в XXI в. решающее значение для экономической и социальной жизни, для способов производства знания, а также для характера трудовой деятельности человека в высокоразвитых странах приобретает становление нового уклада, основывающегося на телекоммуникациях и компьютерных технологиях.

Причем, как считает Белл, для понимания этой революции особенно важны три аспекта постиндустриального общества. Имеется в виду переход от индустриального общества к обществу услуг, определяющее значение научного знания для реализации технологических нововведений и превращение новой «интеллектуальной технологии» в ключевой инструмент системного анализа и теории принятия решения.

Теории и идеи информационного общества разрабатывались также такими известными исследователями, как Р. Райх, М. Кастельс, Г. Шиллер, Ю. Хабермас, Э. Гидденс, Ж. Бодрийяр, Ж.-Ф. Лиотар и целом рядом других. Следует заметить, что, хотя все эти авторы признают огромное значение информационных технологий в современном мире, однако выводы из этого они часто делают противоположные.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >