НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ИНТЕГРАЦИИ МЕТОДОЛОГИЙ МЕНЕДЖМЕНТА И КИБЕРНЕТИКИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОЦИО-КИБЕР-ФИЗИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ Текст научной статьи по специальности «Математика»

УДК 629.7

doi:10.Ш20/SPBPШM21-46

Соколов Борис Владимирович,

главный научный сотрудник, д-р техн. наук, профессор; Юсупов Рафаэль Мидхатович, научный руководитель направления, д-р техн. наук, чл.-корр. РАН

НАУЧНЫЕ ОСНОВЫ ИНТЕГРАЦИИ МЕТОДОЛОГИЙ

МЕНЕДЖМЕНТА И КИБЕРНЕТИКИ ДЛЯ ПОВЫШЕНИЯ ЭФФЕКТИВНОСТИ ПРОАКТИВНОГО УПРАВЛЕНИЯ СОЦИО-КИБЕР-ФИЗИЧЕСКИМИ СИСТЕМАМИ

Россия, Санкт-Петербург, Федеральное государственное бюджетное учреждение науки «Санкт-Петербургский Федеральный исследовательский центр Российской академии наук», Санкт-Петербургский институт информатики и автоматизации Российской Академии Наук, sokolov_boris@inbox.ru, yusupov@iias.spb.su

Аннотация. Содержательно и формально описывается проблема интеграции методологий менеджмента и кибернетики для повышения эффективности проактивного управления социо-кибер-физическими системами. Показывается, что данная проблема относится к классу проблем многокритериального динамического структурно-функционального синтеза облика СКФС и формирования соответствующих программ управления их функционированием и развитием. При этом конструктивное определение необходимых управляющих воздействий, обеспечивающих ограниченную самоорганизацию и контролируемую нестабильность СКФС, лежит на пути обеспечения динамического соответствия разнообразий состояний как внешней среды, так и соответствующей системы управления (СУ) СКФС. Разработаны методические основы интеграции методологий менеджмента и кибернетики в рамках развиваемой в статье теории проактивного управления структурной динамики СКФС как одного из направлений современной неокибернетики.

Ключевые слова: киберфизическая система, социо-киберфизическая система, комплексное моделирование, проактивное интеллектуальное управление, структурная динамика, управляемая самоорганизация.

Boris V. Sokolov,

Principal Researcher, Dr. Sc (Tech.), Professor;

Rafael M. Yusupov, Scientific Leader, Dr. Sc. (Tech.), RAS Cor. Member

SCIENTIFIC BASIS OF METHODOLOGIES INTEGRATION

OF MENEDGMENT AND CYBERNETICS FOR INCREASING THE EFFICIENCY OF PROACTIVE MANAGEMENT OF SOCIO-CYBER-PHYSICAL SYSTEMS

Russia, St. Petersburg, St. Petersburg Federal Research Center of the Russian Academy of Sciences, St. Petersburg Institute for Informatics and Automation

of the Russian Academy of Sciences, sokolov_boris@inbox.ru, yusupov@iias. spb. su

Abstract. The problem of integrating management methodologies and cybernetics to improve the efficiency of proactive management of socio-cyber-physical systems (SCPS) is described in a meaningful and formal way. It is shown that this problem belongs to the class of problems of multicriteria dynamic structural and functional synthesis of the SCPS appearance and the formation of appropriate programs for managing their functioning and development. At the same time, the constructive definition of the necessary control actions that ensure limited self-organization and controlled instability of the SCPS lies in the path of ensuring the dynamic correspondence of the variety of states of both the external environment and the corresponding control system (CS) of the SCPS. The methodological foundations for the integration of management methodologies and cybernetics have been developed within the framework of the theory of proactive control of the structural dynamics of the SCPS as one of the directions of modern neocybernetics.

Keywords: cyber-physical system, socio-cyber-physical system, integrated modeling, proactive intelligent control, structural dynamics, controlled self-organization.

Введение

В качестве основного объекта исследований в докладе выбраны социо-кибер-физические системы (СКФС), которые представляют собой сложные взаимосвязанные сетевые структуры, включающие в себя наряду с реально существующими физическими объектами соответствующие информационно-управляющие (кибернетические) системы, решающие в автоматическом (автоматизированном) режиме задачи наблюдения и управления указанными объектами, а также социальные (организационные) структуры, которые определяют целевое предназначение указанных систем и являются основными потребителями результатов их деятельности [1]. Традиционно исследованием таких объектов как КФС занимается классическая кибернетика, а социальными системами и вопросами организации управления ими — в менеджменте [2-6]. Поэтому в отличие от КФС в СКФС важнейшую роль начинают играть их активные социальные подсистемы, осуществляющие целенаправленную деятельность в соответствии с принимаемыми решениями и способные к рефлексии по поводу своих действий и действий других субъектов. Способность субъектов, входящих в состав СКФС, к изменению стратегии и тактики на основе рефлексии без привязки к изменению внешних усло-

вий делает социальные подсистемы в СКФС внутренне неустойчивыми [1-3]. Неустойчивость социальных подсистем приводит к тому, что согласованное взаимодействие субъектов становится возможным лишь при четко налаженном управлении (самоуправлении), причем интенсивность управляющих воздействий должна превышать определенный «порог синхронизации». Возможность проактивного управления СКФС, с одной стороны, ограничена эквифинальностью систем данного класса, с другой стороны, именно от управляющего воздействия зависит, в каком из имеющихся аттракторов (многоструктурном макросостоянии) в конечном итоге окажется конкретная самоорганизующаяся система [1-8]. Для эффективного управления СКФС необходимо знать структуру имеющихся аттракторов, а также способы перевода системы из одного аттрактора в другой. Одна из основных особенностей СКФС состоит в том, что для их динамического развития необходимы определенная доля хаоса, т.е. доля спонтанной самоорганизации, и определенная доля управления, внешнего контроля, и что эти две составляющие — самоорганизация снизу и организация сверху — должны быть сбалансированы. Проведенный анализ также показал, что на всех этапах жизненного цикла (ЖЦ) СКСФ наблюдается их структурная динамика, вызываемая объективными, субъективными, внешними, внутренними причинами или их комбинациями. Для того, чтобы указанные процессы имели целенаправленный характер необходимо их сделать управлямыми, т.е обеспечить проактивное управление структурной динамикой [5].

Таким образом, основным предметом исследований в докладе являются методологические и методические основы проактивного управления структурной динамикой СКСФ. Проведенный анализ показал, что задачи проактивного (упреждающего) управления структурной динамикой СКФС по своему содержанию относятся к классу задач многокритериального динамического структурно-функционального синтеза облика СКФС и формирования соответствующих программ управления их функционированием и развитием. Анализ основополагающих работ известного кибернетика XX века С. Бира [7-8] показал, что конструктивное определение необходимых управляющих воздействий в рассматриваемых задачах, обеспечивающих ограниченную самоорганизацию и контролируемую нестабильность СКФС, лежит на пути обеспечения динамического соответствия разнообразий состояний как внешней среды, так и соответствующей системы управления (СУ) СКФС.

В целом разработка научных основ интеграции методологий менеджмента и кибернетики направлена на повышение уровня устойчивости и качества функционирования и развития современных и перспективных СКФС.

1. Анализ современного состояния исследований рассматриваемой проблемы

Анализ современного состояния фундаментальных и прикладных научных работ в области решения проблем управления сложными системами показал, что исследования таких сложных самоорганизующихся систем как СКФС, включающих в себя как социальную, так и информационно-управленческую компоненты целесообразно проводить на основе синтеза (интеграции) обновленных концепций, принципов и подходов, традиционно разрабатываемых в менеджменте и кибернетике (общей теории управления).

Классическая кибернетика свела все существовавшие взгляды на процессы управления в единую систему и доказала ее полноту и всеобщность. В рамках классической кибернетики было доказано, что [2, 5, 7-9]: во-первых, важнейшим атрибутом любой системы (биологической, технической, социальной и т.п.) являются механизмы управления, поддерживающие систему в целостном состоянии и обеспечивающие целесообразное ее поведение в пространстве и времени; во-вторых, управление в системе любой природы есть целенаправленный процесс; в-третьих, управление в системе любой природы есть информационный процесс; в-четвертых, регулярное и целенаправленное управление возможно только в замкнутом контуре; и, наконец, в-пятых, управление есть циклический процесс, а само управление должно быть оптимальным. Наиболее разработанным направлением в кибернетики явилась теория управления динамическими техническими системами, в рамках которой были получены многочисленные выдающиеся фундаментальные и прикладные научные результаты [5-8].

Следует подчеркнуть, что на рубеже XX-XXI веков вновь стал повсеместно проявляться повышенный интерес к кибернетике, который обусловлен, во-первых, все более усиливающейся в различных предметных областях проблемы сложности и, во-вторых, в повсеместно проявляющихся недостатках практического применения холистического или, по-другому, системного мышления в ИТ индустрии [1-4]. При этом, говоря о сложности современных объектов-оригиналов (реальных и абстрактных), принято выделять следующие ее основные аспекты: структурную сложность, сложность функционирования, сложность принятия решений и выбора сценариев поведения, сложность развития [11]. Решение проблем управления такого рода объектами (problem of complexity control and management) требует проведения междисциплинарных исследований с привлечением специалистов разных специальностей: экономистов, биологов, физиков, математиков, специалистов в области компьютерных технологий.

При этом в ряде работ [17-8] подчеркивается глубокая общность биологических объектов и современных информационных систем из-за их сетевой организации. Разрабатываемые в настоящее время архитектуры, ориентированные на сервисы и базирующиеся на концепции виртуализации своих компонент, создают материальную основу для синтеза принципиально новых информационно-вычислительных и телекоммуникационных систем, которые по своим свойствам будут приближаться к свойствам живых организмов. Одним из классиков современной кибернетики С. Биром в работах [7-8], было показано как на основе нейрофизиологической интерпретации функционирования центральной нервной системы человека удается построить оригинальную пятиуровневую модель жизнеспособной системы, в которой за счет гибкого сочетания механизмов иерархического и сетевого управления можно находить необходимый (в зависимости от складывающейся ситуации) компромисс между централизацией и децентрализацией целей, функций, задач и операций, выполняемых в соответствующей организации и определяющих её специфику. Данную модель С. Бир успешно использовал при решении различных классов задач прогнозирования и анализа путей развития сложных социально-экономических систем [8]. При этом в своих работах С. Бир неоднократно подчеркивал, что конструктивное исследование многоаспектной проблемы сложности должно базироваться на дальнейшем диалектическом развитии принципа необходимого разнообразия, сформулированного Р. Эшби. Анализ ряда работ в области современной кибернетики [1-4, 5-6, 11], позволил сформулировать ряд конкретных направлений по реализации данного принципа. В работах [1-4, 10-11] данные направления реализации принципа необходимого разнообразия получили свою дальнейшую конкретизацию и развитие для ряда весьма интересных предметных областей. Авторами данных работ подчеркивается особая актуальность разработки методологических и методических основ решения проблем управляемой самоорганизации как наиболее эффективного способа борьбы с разнообразием внешней среды, базирующейся на реализации целенаправленных процессов поддержания динамического соответствия структур и функций в соответствующих сложных организационно-технических и социально-экономических системах, примерами которых являются СКФС.

Таким образом, характеризуя современное состояние исследований в области менеджмента и кибернетики, необходимо отметить, что объявленная основоположниками кибернетики всеобщность законов данной теории, остается, к сожалению, пока преимущественно декларацией, слабо подтвержденной конструктивным обоснованием именно ее всеобщности (это касается, прежде всего, рассматриваемых в данном док-

ладе. Образовавшийся в настоящее время разрыв между методологией, методическим обеспечением и технологиями, используемыми в современном менеджменте и в кибернетике применительно к задачам управления сложными социально-экономическими и производственно-техническими системами, является ярчайшим подтверждением сложившейся ситуации. В этих условиях необходимо принимать безотлагательные меры по ликвидации данного разрыва на основе разработки научных основ неокибернетики, под которой мы будем понимать междисциплинарную науку, ориентированную на разработку методологии постановки и решения проблем многокритериального анализа и синтеза интеллектуальных процессов и систем проактивного управления сложными объектами произвольной природы, обладающие свойством избирательности и операциональной замкнутости, а также способностью моделировать среду и себя в ней.

Неокибернетика должна обеспечить интеграцию и дальнейшее развитие знаний, полученных к настоящему времени в рамках современного менеджмента и кибернетики с ориентацией на решение существующих и перспективных проблем проактивного управления СКФС.

2. Методологические и методические основы неокибернетики

В качестве базовых концепций неокибернетики, как показали исследования, были положены три фундаментальные системно-кибернетические концепции — концепция комплексного (системного) моделирования СКФС, которая предполагает разработку и реализацию новых принципов, подходов к проведению полимодельного логико-динамического описания различных вариантов построения и использования СКФС, а также разработку и комбинированное использование методов, алгоритмов и методик многокритериального анализа, синтеза и выбора наиболее предпочтительных проактивных управленческих решений (в том числе и ориентированных на их реконфигурацию), связанных с созданием, использованием и развитием рассматриваемых объектов в различных условиях динамически изменяющейся внешней и внутренней обстановок. В качестве второй базовой концепцией неокибернетики была выбрана концепция проактивного управления структурной динамикой СКФС в изменяющихся условиях, вызванных воздействием возмущающей среды [5, 11]. Проактивное управление, в отличие от традиционно используемого на практике реактивного управления СКФС, ориентированного на оперативное реагирование на уже произошедшие негативные события и недопущение их последующего развития, предполагает упреждающее предотвращение причин возникновения инцидентов за счёт создания (либо целенаправленного поиска) в соответствующие системе проактивного мониторинга и управления новых системно-

функциональных резервов, обеспечивающих динамическое формирование принципиально новых возможностей по парированию возможных расчетных и нерасчетных нештатных и аварийных ситуаций, с использованием методологии и технологий системного (комплексного) моделирования, а также многовариантного ситуационно-адаптивного прогнозирования. Еще одной используемой авторами доклада концепцией является концепция интеллектуализации управления СКФС, предусматривающая в качестве условий эффективного управления СКФС необходимость применения интеллектуальных инструментов управления (новых интеллектуальных информационных технологий), носящих ярко выраженный инновационный характер и направленных на достижение комплексной интеграции естественного и искусственного интеллектов. Наряду с разработанной методологией в докладе представлены полимодельное логико-динамическое описание задач синтеза технологий и программ проактивного управления СКФС, а также комбинированные методы и алгоритмы совместного и раздельного решения указанных задач, а также задач оценивания возможностей и обеспечения требуемого (оптимального) уровня показателей надежности, живучести, устойчивости и в целом эффективности рассматриваемых информационно-управленческих процессов.

Проведенные исследования также показали, что в методологию неокибернетики наряду с перечисленными концепциями целесообразно включить структурно-математический и категорийно-функторный подходы, а также системный подход и его концепции и принципы, включающие в себя: принципы неокончательных решений, поглощения разнообразия, иерархической компенсации, дополнительности, полимо-дельности и многокритериальности, самоподобного рекурсивного описания и моделирования объектов исследования, гомеостатического баланса взаимодействия; преодоление принципа разделения; принципы, положенные в основу создания онтологий; принципы Ле-Шателье-Брауна.

Разработка методических основ неокибернетики, потребовали от авторов доклада перехода на принципиально новый (по сравнению с классическими подходами) уровень и технологии организации процессов управления, а именно уровень управления сложностью. Для реализации данной концепции управления предлагается два направления — сужение разнообразия воздействий внешней среды на СКФС и расширение разнообразия управляющих воздействий на СКФС.

В рамках первого направления наиболее перспективными являются методы, ориентированные на полимодельное описание конкретной предметной области; классификацию и упорядочение моделей, установ-

ление взаимосвязей между ними, базирующиеся на поиске рациональных многокритериальных решений (компромиссов) при наличии неустранимых пороговых информационных и временных ограничений, а также методы, основанные на преодоление проблем большой размерности и неопределенности при описании предметной области с использованием методов декомпозиции (композиции), агрегирования (дезагрегирования), координации, аппроксимации, линеаризации, релаксации, редукции (погружения).

В свою очередь, в рамках второго направления наиболее перспективными являются методы, в основу которых положены идей самоподобного рекурсивного описания и моделирования объектов исследования (введение категорий макросостояния, структурного состояния, многоструктурного состояния), технологии дуального проактивного управления, а также управления структурной динамикой объектов (в т.ч. гибкого сочетания принципов иерархического и сетевого управления).

В отличие от известных подходов, определяющих мировой уровень моделирования процессов самоорганизации сложных объектов произвольной природы и заключающихся в применении конечномерных и рекуррентных динамических систем, в докладе предлагается сформировать новый модельно-алгоритмический уровень описания процессов проак-тивного управления СКФС на основе неокибернетического подхода как синтеза моделей целенаправленного поведения иерархических социо-экономико-производственных систем в условиях управляющих и возмущающих воздействий; сетевых моделей причинно-следственных связей между процессами наступления массовых событий в указанных системах, описывающие зависимости между эндогенными характеристиками систем; моделей самоорганизации, эволюции, равновесных состояний и динамики социо-экономико-производственных систем при отклонении от равновесного состояния под влиянием управляющих и возмущающих воздействий; логико-динамических аналитико-имитационных в моделей управляемых мультиагентных систем. Это обеспечивает ситуационное управление детализацией прогнозов поведения социо-экономико-производственных систем (СКФС) и возможность выбора интервала прогнозирования, согласованного с заданным уровнем детализации, позволило анализировать процессы эволюции, конфигурации и реконфигурации СКФС.

В заключении остановимся на небольшом примере реализации разработанных научных основ неокибернетики [5, 11]. При создании системы оценивания состояния СКФС любой сложности, всегда существовала тяжело решаемая проблема: каким образом реализовать технологию формализации знаний о функционировании рассматриваемого объекта мониторинга (ОМ).

Анализ современного состояния разработки в области практической реализации предлагаемой информационной технологии (ИТ) и системы проактивного мониторинга и управления СКФС показывает, что в настоящее время существует, по крайней мере, три крупных направления внедрения рассматриваемой методологии на практике. К первому направлению относятся динамические экспертные системы реального времени, получившие к настоящему времени достаточно широкое распространение. Среди них, в частности можно выделить G2 (фирма Gensym, США, представитель в России ООО «Научно-технологический парк «Дубна» http://www.ntpdubna.ru), семейство продуктов IBM WebSphere ILOG JRules BRMS.

Ко второму направлению исследований могут быть отнесены результаты, полученные в рамках так называемой теории недоопределен-ных вычислений (на основе методов удовлетворения ограничений — constraint programming) и теории мультиагентных интеллектуальных систем. В качестве наиболее характерных представителей программных комплексов, поддерживающих данные направления исследований, могут быть названы такие, как интегрированный программный продукт СПРУТ, интеллектуальный решатель математических задач UniCalc. К третьему направлению исследований относятся так называемые системы сбора данных и управления — SCADA-системы (Supervisor Control And Data Acquisition — системы сбора данных и управления, системы операторского интерфейса и т.п.). В качестве примеров реализации данного направления исследований могут быть названы программные комплексы Genesis, IsaGRAF, TraceMode.

В тех ситуациях, когда применение описанного выше программного обеспечения неприемлемо (отсутствие сертификации, отсутствие поддержки используемой платформы и пр.), принимается решение о разработке уникальных программ. В таком случае разработка этого программного (ПО) для СКФС имеет следующую схему (рис. 1). [5].

Рис. 1. Традиционная схема процесса разработки прикладного ПО СКФС

При таком подходе существует ряд проблем, в частности: общение на этапе «Специалист в предметной области — Системный аналитик» — связано со спецификой предметной области; качество созданного ПО — корректность поставленной программисту задачи зависит от системного аналитика. Правильность (отказоустойчивость) реализации предложенных специалистом в предметной области и обработанных системным аналитиком алгоритмов во многом зависит от квалификации программиста; поддержка созданного ПО — на определенном этапе разработки и применения программы большая часть времени уходит на поддержку уже созданного кода. Это требует дополнительных человеческих и временных ресурсов. Также поддержка усложняется при смене вышеназванных лиц.

Известные подходы недостаточно эффективно или вообще не обеспечивают решение целого ряда основных проблем, стоящих перед теорией и практикой создания системы проактивного мониторинга и управления СКФС (отсутствие единой концептуальной основы в построении информационных систем, принципиальная невозможность формального описания всех возможных видов СКФС, наличие большого количества форм представления данных и, соответственно, типов моделей представления знаний (МПЗ) о СКФС, слабый учет режима оценивания в реальном времени (РВ) и пр.). Предлагаемая интеллектуальная ИТ, построенная на базе разработанной методологии неокибернетики и ориентированная на использование БЗ об объекте мониторинга (ОМ), позволила существенно сократить сроки и расходы на создание или модификацию систем мониторинга и управления состояниями сложных технологических объектов и процессов. Суть ее состоит в предоставлении специалисту в предметной области (технологу, управленцу, анализатору) удобного интеллектуального пользовательского интерфейса при создании и наполнении БЗ, а также при решении непосредственно задач управления СКФС. Работу по созданию системы проактивного мониторинга и управления при данном подходе можно представить схемами, представленными на 2 и 3.

Рис. 2. Предлагаемая схема процесса разработки прикладного ПО для СКФС

Рис. 3. Интеллектуальный интерфейс СКФС

На рис. 3 приняты следующие сокращения — ОБДИ, ОБДВ — соответственно оперативные базы данных измерений и вычислений, ЦБД-центральная база данных.

Заключение

В предлагаемом докладе на основе анализа современных тенденций, происходящих в системной отрасли научных знаний и вызванных новым этапом развития и интеграции современного менеджмента и кибернетики сформулирована актуальная фундаментальная научная проблема разработки научных основ новой теории — неокибернетики, ориентированной на решение задач проактивного интеллектуального управления структурной динамикой социо-киберфизических систем (СКФС), и обеспечивающей методологический, методический и технологический базис комплексной автоматизации и интеллектуализации существующих и перспективных систем менеджмента, ориентированных на управление социально-экономическими процессами, и систем технологического управления сложными техническими объектами, которые должны согласованно и эффективно функционировать в рамках СКФС.

Исследования, выполненные по данной тематике, проводились при частичной финансовой поддержке Программы НТС Союзного государства «Интеграция-СГ» (проект «Интеграция-СГ-3.2.4.1»), гранта РФФИ №19-08-00989 и в рамках бюджетной темы № 0073-2019-0004.

Список литературы

1. Mancilla R. Introduction to Socio-cybernetics (Part 1) // Journal of Socio-cybernetics. - 2011. - Vol. 42. - № 9. - P.35-36.

2. Edward A. Lee Cyber Physical Systems: Design Challenges // International Symposium on Object/Component/Service-Oriented Real-Time Distributed Computing (ISORC).

- 2008. - May 6. - Orlando: Fl,USA, 2008. P. 245-257.

3. Хиценко В.Е. Самоорганизация: элементы теории и социальные приложения.

- М.: КомКнига, 2005. - 224 с.

4. Черняк Л. От адаптивной инфраструктуры - к адаптивному предприятию // Открытые системы. - 2003. - №10. - С. 32-39.

5. Охтилев М.Ю. Соколов Б.В. Юсупов Р.М. Интеллектуальные информационные технологии управления структурной динамикой сложных технических объектов.

- М.: Наука, 2006. - 408 с.

6. Новиков Д.А. Теория управления организационными системами. - М.: Физ-матлит, 2012. - 604 с.

7. Бир С. Мозг фирмы. - М.:УРСС, 2005. - 315 с.

8. Бир С. Кибернетика и менеджмент. - М.:УРСС, 2007. - 246 с.

9. Герасименко В.А. Информатика и интеграция в технике, науке и познании // Зарубежная радиоэлектроника. - 1993. - № 05. - С. 22-42.

10. Hyotyniemi, H. Neocybernetics in Biological Systems. - Espoo: Helsinki University of Technology, Department of Automation and Systems Technology, Control Engineering Laboratory, 2006. - 275 p.

11. Юсупов Р.М., Соколов Б.В. Проблемы развития кибернетики и информатики на современном этапе / Сб. «Кибернетика и информатика». - СПб.: Издательство СПбГПУ, 2006. - C. 6-21.

УДК 51-7

doi:10.18720/SPBPU/2/id21-47

Малинецкий Георгий Геннадьевич,

заведующий отделом, д-р физ.-мат. наук, профессор;

Смолин Владимир Сергеевич, научный сотрудник

СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ БУДУЩЕГО РОССИЙСКОГО КОСМОСА

Институт прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН,

Москва, Россия, GMalin@keldysh.ru; Smolin@keldysh.ru

Аннотация. С 1972 г. по настоящее время продолжается "космическая пауза"

- пилотируемые в ней корабли не поднимаются выше низкой околоземной орбиты.

Вместе с тем космос принципиально изменил информационное пространство человечества. Масштабные планы освоения космоса, выдвигавшиеся с 1960-х годов,