CC BY
101Когнитивные технологии в системах поддержки принятия решений в цифровой экономике
Микрюков Андрей Александрович
к.т.н., доцент, доцент кафедры прикладной информатики и информационной безопасности РЭУ им. Г.В. Плеханова, Mikrukov.aa@rea.ru
Значительное увеличение объема данных, источниками и средствами распространения которых являются промышленные и социальные объекты, различные электронные устройства, приводит к формированию новых технологий, таких как, технологии виртуальной и дополненной реальности, блокчейн-технологии, когнитивные технологии и др. Повсеместное применение новых технологий способствует развитию технологий сбора и анализа данных, обмена ими, эффективному решению задач управления различными производственными процессами, прогнозирования и принятия решений. В статье рассмотрена роль и место когнитивных технологий в решении задач принятия решений в цифровой экономике, в частности их реализация в распределенных интеллектуальных гибридных системах поддержки принятия решений. Сформулированы и обоснованы подходы к решению задачи построения распределенной интеллектуальной цифровой платформы на базе информационно-аналитической подсистемы проектируемой системы распределенных ситуационных центров.
Ключевые слова: когнитивная методология и технология, базовые технологии цифровой экономики, когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений.
Введение
Как известно, целью развития цифровой экономики в России является повышение качества жизни, обеспечение конкурентоспособности и национальной безопасности [13]. Задача, поставленная в программе «Развитие цифровой экономики РФ» заключается в том, чтобы войти в группу лидирующих экономик мира за счет цифровых преобразований традиционных отраслей и развития самостоятельной и конкурентоспособной цифровой индустрии. Цифровая модель экономики позволит реализовать: развитие принципиально новых видов бизнеса, включенных в международные производственные цепочки и ориентированных на применение современных информационно-коммуникационных технологий; новую модель привлечения инвестиций в экономику; а также принципиально более эффективные модели управления в сферах здравоохранения, социальной, образовательной сферах, а также повысить эффективность государственного управления.
Решение перечисленных задач невозможно без использования передовых базовых технологий. Одной из таких технологий наряду с информационно-коммуникационными, нанотехнологиям, нейро - и интеллектуальными технологиями является когнитивная технология, ориентированная на процессы восприятия информации, понимания, получения новых знаний, на основе имеющихся и их интерпретации. Когнитивные технологии находят широкое применение при совершенствовании систем поддержки принятия решений.
Если рассматривать экономические процессы как процессы создания, распределения, обмена и потребления товаров и услуг, то на всех перечисленных этапах когнитивные технологии могут найти применение и вызвать существенный положительный эффект, в том числе за счет совершенствования систем поддержки принятия решений [5].
В статье рассматриваются особенности когнитивной методологии, области применения когнитивных и когнитивно-информационных технологий при решении задач цифровой трансформации, в частности при построении и реализации цифровой платформы, как компонента цифровой экономики, которая предоставляет возможность прямой коммуникации и облегчает процедуры взаимодействия между участниками бизнес-процессов (производителями и потребителями). Важнейшей составной частью цифровой платформы являются интеллектуальные системы поддержки принятия решений, в составе которых реализуются разнообразные когнитивные модели.
Показано преимущество применения когнитивной методологии в интеллектуальных системах поддержки принятия решений цифровых платформ.
Место когнитивных технологий при построении цифровых платформ (для решения задач обработки данных в системах мониторинга, прогнозирования и принятия решений) для цифровой экономики
Одной из особенностей цифровой экономики является то, что шестой технологический уклад приведет к глобальной смене социально-экономической формации, а именно к переходу от рыночной модели развития экономики к прогностической [11]. Прогностическая модель функционирует на основе анализа больших объемов данных big data (как структурированных, так и неструктурированных), поступающих из большого количества различных, в том числе разрозненных или слабосвязанных, источников информации, в объемах, которые невозможно обработать вручную за разумное время, а также активного применения когнитивных технологий для решения разнообразных задач поддержки принятия решений путем получения новых знаний об объекте исследования за счет обработки текущих данных и знаний.
Структура цифровой экономики включает 3 базовых взаимосвязанных компонента - уровня [11]:
- рынки и отрасли экономики (сферы деятельности), в которых осуществляется взаимодействие конкретных субъектов (поставщиков и потребителей товаров, услуг и т.д.);
О
3
в
S
г 6
сч из £
Б
а
2 о
- платформы и технологии, на основе которых формируются и реализуются модели и автоматизированные процессы функционирования цифровых рынков, поставщиков и потребителей;
- среда, создающая условия для развития платформ и технологий, а также эффективного взаимодействия субъектов рынков и отраслей экономики, обеспечивающая информационную инфраструктуру, нормативное регулирование, информационную безопасность (рис.1).
Под платформой цифровой экономики понимается модель деятельности (в том числе бизнес - деятельности) заинтересованных лиц на общей цифровой площадке с применением специальных технологий, поддерживающей комплекс автоматизированных процессов представление цифровых продуктов (услуг) для обеспечения функционирования на цифровых рынках и реализующая возможности прямого взаимодействия между ними [11].
Платформа обеспечивает возможность прямой коммуникации и существенно облегчает процедуры взаимодействия между участниками. Благодаря платформам снижаются издержки и предоставляется дополнительный функционал, как для поставщиков, так и для потребителей. Кроме того, платформы предполагают организацию информационного обмена между участниками экономических отношений, что должно существенно улучшать взаимодействие и сотрудничество, а также способствуют созданию инновационных продуктов и решений.
В основе программно - аппаратной среды цифровой платформы лежит применение совокупности новых технологий [1]: обработки больших данных, нейро-технологий, технологий искусственного интеллекта, и др., в том числе - когнитивных технологий.
Под когнитивными технологиями понимают широкий спектр технологий рационализации и формализации функционирования интеллектуальных систем для генерации и построения моделей обработки знаний, коммуникации и обеспечения достоверности, обоснованности и точности принятия решений [6].
Когнитивные технологии ориентированы на построение и использование образно-когнитивных моделей, в основе которых лежат процессы представления, хранения, обработки, интерпретации и создания новых знаний при активном участии человека, в том числе - учета коллективного мнения в процессе моделирования.
Рис. 1 Основные компоненты - уровни цифровой экономики
Рис. 2. Метамодель когнитивного подхода
Когнитивно-информационные технологии позволяют разрабатывать и применять достаточно адекватные модели проблемных сред для систем поддержки принятия решений в сложных социально-экономических системах в условиях неопределенности. Применение когнитивно-информационного подхода дает наибольший эффект в следующих областях [2]: управление производством, мониторинг, планирование и прогнозирование деятельности предприятия, управление маркетингом и сбытом, финансовый менеджмент, фондовый рынок и др.
Когнитивные технологии являются инструментом реализации когнитивной методологии и когнитивного подхода к исследованию сложных систем. Отличительной особенностью когнитивного подхода является наличие метамодели исследования (метанабора описания объекта исследования), в которую в дополнение к модели объекта исследования и модели окружающей среды вводится модель наблюдателя (исследователя) (рис. 2) для учета факта наличия исследователя и его влияния на результаты исследования.
Исследователь, разрабатывающий модель, принимает решения и получает модель, являющуюся продуктом познания. В результате очередного этапа процесса познания старая модель уточняется и синтезируется новая модель.
Формальное представление методологии когнитивного моделирования (рис.3) включает модель метанабора описания объекта исследования, в состав которого входят [6,8]: идентифицирующая модель (модель объекта исследования) Мо^ДР), в которой Y - эндогенные переменные, - вектор управляемых переменных, - вектор ресурсов; МЕ(Х) - модель окружающей среды, X - экзогенные параметры, М0Е = {(М5х,М5у)} - модель взаимодействия объекта и среды, М5х, М5у - модели связи системы со средой на входе и выходе соответственно, - модель поведения системы - возмущающие воздействия, ММО, - модели измерения состояния объекта исследования и окружающей среды, Ми - модель управляющей системы, А - правило выбора процессов изменения объекта, Мн - модель наблюдателя.
Рис. 3. Формальное представление методологии когнитивного моделирования
КОГНИТИВНАЯ МЕТОДОЛОГИЯ ИССЛЕДОВАНИЯ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ
Рис. 4. Укрупненная схема этапов реализации когнитивной методологии исследования сложных систем
Введение в метамодель модели наблюдателя позволяет проводить исследование с учетом развития процесса познания объекта в сознании исследователя.
Метамодель обеспечивает формирование содержания и программы процесса исследования сложной системы. Основной отличительной особенностью когнитивной методологии является объединение (композиция) в систему как из-
вестных, так и разрабатываемых (генерируемых) методов и моделей, создаваемых в процессе познания объекта субъектом. Когнитивное объединение представляет собой процесс, происходящий в сознании исследователя, осуществляемый путем непрерывного, циклического процесса принятия решений экспертом в ходе изучения объекта исследования.
В результате синтезируется (уточняется) модель, которая является продук-
том процесса познания и формирует сам процесс познания.
Рассматриваемая метамодель позволяет обеспечить принятие решения как по отношению к объекту исследования, так и по отношению к процессу исследования. Когнитивная методология, с одной стороны, позволяет эксперту (наблюдателю) системно и всесторонне проводить исследование различных аспектов функционирования сложной системы, а с другой стороны, снизить риск влияния на модель субъективных факторов. Таким образом, когнитивная методология определяется как организация познавательной деятельности исследователя, состоящая в определении цели, объекта и предмета исследования, реализации модели метанабора исследования, применении системы методов, способов, моделей, информационных технологий когнитивного моделирования.
Наиболее эффективно когнитивная методология находит применение при исследовании и моделировании слабоструктурированных систем и ситуаций, которые включают множество элементов различной природы и зависимости между элементами которых носят как количественный, так и качественный характер [1]. Такие системы и ситуации характеризуются многоаспектностью происходящих в них процессах, отсутствием необходимой и достаточной количественной информации об их динамике, их нечеткостью, изменчивостью характера процессов во времени и т.д. Примером такого класса систем являются сложные социально-экономические и организационные системы и процессы. На рис.4 представлена укрупненная схема этапов реализации когнитивной методологии исследования сложных систем.
Целесообразность применения когнитивных технологий в решении задач моделирования социально-экономических и организационных систем обусловлена следующими причинами:
- сложность анализа процессов принятия решений;
- компоненты (субъекты) указанных систем являются трудно формализуемыми активными составляющими, которые влияют на процесс их функционирования;
- многоаспектность и взаимосвязанность происходящих в них процессов;
- невозможность вычленения и детального исследования отдельных явлений;
- отсутствие необходимой и достаточной информации о динамике процес-
© £
Я
3
г
2 е
8
сч
CS £
Б
а
2 о
сов, что вынуждает переходить к их качественному анализу.
Т.о. когнитивный подход, применяемый в качестве формализованного метода, учитывающий вышеуказанные аспекты, позволяет поддерживать ранние этапы процесса подготовки и принятия решений - процесс формирования допустимых вариантов, обеспечивающих в последующем обоснованность, точность и достоверность принятия решений.
В качестве среды реализации когнитивной методологии используется программно-аппаратный комплекс, который представляет собой распределенную интегрированную гибридную цифровую платформу (РИГЦП) обработки данных. Она является ядром подсистемы информационно-аналитического обеспечения системы распределенных ситуационных центров (СРСЦ), программа построения которой реализуется в настоящее время. В [10] отмечается, что СРСЦ рассматривается как информационно-технологическая инфраструктура для реализации программы «Цифровая экономика» и является инновационным инструментом для поддержки решения задач государственного управления. Целью создания СРСЦ, (как системы ситуационных центров, взаимодействующих по единому регламенту взаимодействия), является повышение эффективности государственного управления на основе применения современных информационно-аналитических технологий поддержки принятия решений в социально-экономической, общественно-политической сферах, а также в сфере комплексной безопасности [3,12].
Процесс создания РИГЦП обработки данных и принятия решений включает два этапа, соответствующих решению двух самостоятельных взаимосвязанных задач: базовой технологической и прикладной экономической [7].
В ходе решения базовой технологической задачи должно быть сформировано ядро РИГЦП - интеллектуальная система, реализующая базовые инновационные информационные технологии для анализа больших массивов (баз) данных (БД) и их трансформацию в базу знаний (БЗ), методического и технологического обеспечения экономического мониторинга и прогнозирования, подготовки принятия решений.
Реализация прикладной экономической задачи предполагает формирование оболочки РИГЦП - системы предметных БЗ, методов, приёмов и способов достижения конкретных (практических) результатов в сферах экономического монито-
ринга, прогнозирования, а также подготовки и принятия эффективных по заданным критериям обоснованности, точности и достоверности решений.
Таким образом, реализация проекта создания СРСЦ, включающей совокупность экономико-математических моделей как тактического, так и стратегического уровней, должна стать организационно-технической базой построения модели цифровой экономики как экономической киберсистемы [4] с широкомасштабным использованием сквозных технологий и платформ, что позволит эффективно реализовать задачу цифровой трансформации экономики.
Заключение
Одной из актуальных задач цифровой трансформации экономики, в основе которой лежит переход от программно-целевой модели управления экономикой к программно-прогностической модели, является формирование цифровой платформы как модели экономической деятельности потребителей и производителей на цифровых рынках, реализующей возможности прямого взаимодействия между ними.
Обоснована целесообразность применения когнитивных технологий в системах поддержки принятия решений цифровых платформ при моделировании сложных социально-экономических систем в условиях неопределенности. Отличительной особенностью когнитивной технологии является формирование ме-тамодели объекта исследования, которая лежит в основе когнитивной методологии и включает модель наблюдателя (процесса исследования). Метамодель позволяет поддерживать ранние процессы подготовки и принятия решений, что обеспечивает повышение обоснованности, точности и достоверности принимаемых решений.
В качестве программно-аппаратного средства реализации когнитивной методологии используется распределенная интеллектуальная гибридная цифровая платформа обработки данных и принятия решений, которая представляет собой ядро подсистемы информационно-аналитического обеспечения системы распределенных ситуационных центров. Система распределенных ситуационных центров, опираясь на развитую подсистему экономико-математических моделей, отражающих динамику управляемых объектов и их реакцию на управляющие воздействия, должна стать новым эффективным инструментом государственного и экономического управления.
Литература
1. Абдикеев Н.М. Технологии когнитивного менеджмента в цифровой экономике // Мир новой экономики, №3, 2017. -С. 24-29.
2. Абдикеев Н.М.. Аверкин А.Н., Ефремова Н.А. Когнитивная экономика в эпоху инноваций // Вестник РЭА, №1, 2010. - С.3-23.
3. Афанасьев А.П., Батурин Ю.М., Еремченко Е.Н., Кириллов И.А., Клименко С.В. Информационно - аналитическая система для принятия решений на основе сети распределенных ситуационных центров. 2010г. Информационные технологии и вычислительные системы, № 2, 2010. С 3-14.
4. Ведута Е.Н. Цифровая экономика приведет к экономической киберсистеме // Международная жизнь. - 2017. - №10. - С.87-102.
5. Введение в «Цифровую» экономику/ А.В. Кешелава В.Г. Буданов, В.Ю. Румянцев и др.; под общ. ред. А.В. Кешелава; гл. «цифр.» конс. И.А. Зимненко. -(На пороге «цифрового будущего». Книга первая). ВНИИГеосистем, 2017. - 28 с.
6. Волкова В. Н. и др. Моделирование систем и процессов: / В. Н. Волкова, Г. В. Горелова, В. Н. Козлов, Ю. И. Лы-парь, Н. Б. Паклин, А. Н. Фирсов, Л. В. Черненькая ; под общ. ред. В. Н. Волковой и В. Н. Козлова. - М. : Издательство Юрайт, 2014. - 588 с.
7. Галькевич А.И., Назаров А.А., Галь-кевич И.А. Интеллектуальная интегральная цифровая платформа обработки данных в системах мониторинга, прогнозирования и принятия решений для цифровой экономики// Журнал «Цифровая экономика», URL: http://digital-economy.ru/avtory/galai8844-gmail-com. (Дата обращения 5.06.2018).
8. Кульба В.В. и др. Сценарный анализ динамики поведения социально-экономических систем (научное издание). М.: ИПУ РАН, 2002. -270с.
9. Лазарев В.М., Свиридов А.П. Ней-росети и нейрокомпьютеры. Монография.- М.: 2011.- 131 с.
10. Материалы Всероссийского форума «Система распределенных ситуационных центров как основа цифровой трансформации государственного управления» «Потенциал системы распределенных ситуационных центров для реализации программы «Цифровая экономика России». // URL: http://www.connect-wit.ru/potentsial-sistemy-raspredelennyh-situatsionnyh-tsentrov-dlya-realizatsii-
programmy-tsifrovaya-ekonomika-rossii.html (дата обращения: 6.06.2018).
11. Распоряжение Правительства РФ от 28.07.2017 N 1632-р Об утверждении программы «Цифровая экономика Российской Федерации».
12. Танков С. Ситуационные центры: системный подход.//Журнал «Connect», № 5, 2014. URL: http://www.connect-wit.ru/ situatsionnye-tsentry-sistemnyj-podhod.html (Дата обращения 5.06.2018).
13. Указ Президента РФ от 9 мая 2017 г. № 203 "О Стратегии развития информационного общества в Российской Федерации на 2017 - 2030 годы".
Cognitive technologies in support systems decision making in the digital economy Mikryukov А.А.
Plekhanov Russian Economic University A significant increase in the volume of data, the sources and means of dissemination of which are industrial and social objects, various electronic devices, leads to the formation of new technologies, such as virtual and augmented reality technologies, block technologies, cognitive technologies, etc. ubiquitous application of new technologies promotes the development of technologies for the collection and analysis of data, their exchange, the effective solution of the tasks of managing various production processes, forecasting decision-making.
The article examines the role and place of cognitive technologies in solving decision-making problems in the digital economy, in particular, their implementation in distributed intelligent hybrid decision support systems. Approaches to solving the problem of constructing a distributed intelligent digital platform on the basis of the information-analytical subsystem of a projected system of distributed situational centers are formulated and justified. Key words: cognitive methodology and technology, basic technologies of digital economy, cognitive hybrid decision support systems. References
1. Abdikeev N.M. Technologies of Cognitive
Management in the Digital Economy // The World of New Economy, No. 3, 2017.-C. 2429.
2. Abdikeev N.M. Averkin A.N., Efremova N.A.
Cognitive economics in the era of innovation // Vestnik REA, №1, 2010. - P.3-23.
3. Afanasyev AP, Baturin Yu.M., Yeremchenko EN,
Kirillov IA, Klimenko SV Informational and analytical system for decision making on the basis of a network of distributed situational centers. 2010. Information technologies and computer systems, № 2, 2010. From 3-14.
4. Veduta E.N. The digital economy will lead to an
economic cyber system // International life. -2017. - №10. - P.87-102.
5. Introduction to the «Digital» Economy / A.V.
Keshelava V.G. Budanov, V.Yu. Rumyantsev and others; under the Society. Ed. A.V. Keshelava; Ch. «Digits.» Cons. I.A. Zimnenko. - (On the threshold of the «digital future.» Book one). VNIIgeosystem, 2017. - 28 pp.
6. Volkova VN et al. Modeling of systems and
processes: / VN Volkova, GV Gorelova, VN Kozlov, Yu. I. Lypar, NB Paklin, AN Firsov, LV Chernen'kaya; under the Society. Ed. VN
Volkova and VN Kozlov. - M.: Publishing House Yurayt, 2014. - 588 p.
7. Galkevich AI, Nazarov AA, Gal'kevich IA Intellectual
integrated digital data processing platform in monitoring, forecasting and decision making systems for the digital economy // Journal of Digital Economy, URL: http://digital-economy.ru/avtory/galai8844-gmail-com. (Date of circulation 5.06.2018).
8. Kulba V.V. et al. Scenario analysis of the dynamics
of the behavior of socio-economic systems (scientific publication). Moscow: IPp RAS, 2002. -270p.
9. Lazarev VM, Sviridov A.P. Neural networks and
neurocomputers. Monograph. - M .: 2011. -131 p.
10. Materials of the All-Russian Forum «The System of Distributed Situational Centers as a Basis for Digital Transformation of Public Administration» «The potential of the system of distributed situational centers for the implementation of the program» Digital Economy of Russia «. // URL: http:// www.connect-wit.ru/potentsial-sistemy-raspredelennyh-situatsionnyh-tsentrov-dlya-realizatsii-programmy-tsifrovaya-ekonomika-rossii.html (date of circulation: 06/06/2018).
11. Ordinance of the Government of the Russian Federation of July 28, 2017 N 1632-r On the approval of the program «Digital Economy of the Russian Federation».
12. Tankov S. Situational Centers: A Systems Approach. // Connect magazine, No. 5, 2014. URL: http://www.connect-wit.ru/situatsionnye-tsentry-sistemnyj-podhod.html (Date of circulation 5.06 .2018).
13. Decree of the President of the Russian Federation of May 9, 2017 No. 203 «On the Strategy for the Information Society Development in the Russian Federation for 2017-2030».
О À
В
3
i?
2 e
8
