CC BY
33
предпринимательства: менталитет, смыслы, ценности. М.: Институт социологии РАН, 1997. 201 с. С. 116-119; Чирикова А.Е. Женщина и мужчина как топ-менеджеры российских компаний // Социологические исследования. 2003. № 1. С. 73-82.
11. Лебедева Н.М. Введение в этническую и кросс-культурную психологию: Учебное пособие. М.: "Ключ-С", 1999. 224 с.; Триндис Г.К. Культура и социальное поведение: Учебное пособие / Пер. В.А. Соснин. М.: ФОРУМ, 2007. 384 с.; Льюис Р.Д. Деловые культуры в международном бизнесе. От столкновения к взаимопониманию: Пер. с англ. М.: Дело, 1999. 440 с.
12. Стефаненко Т.Г. Этнопсихология.М.: Аспект Пресс, 2007. 368 с.; Кочетков В.В. Психология межкультурных различий: Учебное пособие. М.: ПЭРСЭ, 2002. 416 с.
13. Кон И.С. Психология половых различий // Вопросы психологии. 1981. № 2. С. 75-82; Hofstede G. Cultures and organizations: software of the mind N.-Y.: McGraw-Hill, 2000. 226 р.
14. Воронина О.А. Формирование гендерного подхода в социальных науках // Гендерный калейдоскоп: Курс лекций. М., 2001. 235 с.; Бурдье П.
Мужское господство // П. Бурдье. Социальное пространство: поля и практики. М.: Ин-т экспериментальной социологии; СПб.: Алетейя, 2007. 198 с.; Рябов О.В. Женщина и женственность в философии Серебряного века. Иваново: Иванов. гос. ун-т, 1997. 159 с.
15. Рамих В.А. Личность женщины (социально-философский анализ): Дис. ... канд. филос. наук. Ростов н/Д, 1990. 186 с.
16. Гендерные стереотипы в социокультурных процессах средних городов России (Региональные аспекты): Мат-лы круглого стола. Иваново: Российский межвузовский центр гендерных исследований, 2001. С. 82-89; Коростылева Н.Н. Исследование гендерного конфликтогенеза. М.: Библионика, 2005. 240 с.
17. Конвенция ООН о ликвидации всех форм дискриминации в отношении женщин // Народное собрание. 1995. № 3. С. 128-139.
18. Мерло-Понти М. В защиту философии: Сборник / Пер. с фр., послесл. и примеч. И.С. Вдови-ной. М.: Изд-во гуманитарной литературы, 1996. 248 с.
19 марта 2009 г.
ББК 67.408+66.4(2Рос)
О ВОЗМОЖНОСТИ МАТЕМАТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ ИНДИВИДУУМА В УСЛОВИЯХ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫХ ВОЙН
нгХ
на страте
В.С. Поликарпов,
"ля обеспечения безопасности российского социума в интеллектуальных войнах следует использовать на стратегическом уровне темпоральные шкалы виртуального наблюдателя. В одной из интересных работ отечественных философов А.Л. Алюшина и Е.Н. Князевой [1] представлен так называемый эндофизический подход, который позволяет моделировать восприятие виртуальным наблюдателем реальности на уровне замедленных, протяженных (или сверхбыстрых, сжатых) шкал времени. Эндо-физический подход состоит в исследовании реальности, рассматриваемой в соотношении с реальным или виртуальным наблюдателем. Именно виртуальный наблюдатель выступает в качестве основополагающего элемента мысленного экспериментирования, когда строятся
Поликарпов Виталий Семенович - доктор философский наук, профессор, заведующий кафедрой философии Технологического института Южного федерального университета, 347928, г Таганрог, пер. Некрасовский 44, e-mail: philosof@egf.tsure.ru, т. 8(8634)371615;
Поликарпова Елена Витальевна - кандидат философских наук, доцент той же кафедры.
Е.В. Поликарпова
виртуальные реальности и целостные миры на основе принципа, согласно которому воображаемое как бы является реальным, а недоступное обычному человеческому восприятию - зримым и осязаемым. Задача заключается в том, "чтобы вместо человеческой субъективности в ее темпоральном аспекте подставить нечеловеческую субъективность, с тем, чтобы выйти на те темпоральные контуры мира, которые могут оказаться видны в новой сетке" [1, с. 81-82]. Стержневой идеей здесь является то, что человеческий мозг данные восприятия обрабатывает в дискретной форме, или в виде кадров (это относится и к иным видам когнитивного процесса, включая и вербально-логическое мышление). В результате задания соответствующих значений длительности кадров можно воссоздать
Policarpov Vitaly - Doctor of philosohpy, professor, chairman of the philosophy department of the Taghanrogh Institute of Technology Southern Federal University, 44 Nekrasov Street, Taghanrogh, 347928, e-mail: philosof@egf. tsure.ru, ph. +7(8634)371615;
Policarpova Elena - Ph. D. in philosohpy, associate professor of the same department.
гипотетический облик реальности, который становится видимым при большем или меньшем темпоральном угле охвата событий в каждом кадре.
Тогда перед нами предстает ускоряющая или замедляющая кадрирующая картина мысленного экспериментирования, дающая возможность раскрыть подоплеку того или иного события. При определенных значениях темпорального охвата событий в кадре прорисовывается какая-то иная, недоступная событийная ткань явлений. «Один слой событийной ткани из многоуровнего множества всплывает в фокус, другие уходят в застывший, обрамляющий его сверху и снизу нерельефный фон. Подобным образом с высоты самолета становятся видны крупномасштабные морские волны в их периодическом следовании, которые для пловца внизу вообще неощутимы... Наш замысел - в создании своего рода "макроскопа", который позволил бы охватывать виртуальным взором большое число раскинутых во времени событий, "запихивать" их все в один продленный фрагмент настоящего и улавливать таким путем некий новый рисунок событий на более широком полотне происходящего» [1, с. 87]. В интеллектуальных войнах такого рода кадрирующая машина дает возможность раскрыть стратегический замысел противника, увидеть узор хода событий, вытекающий из этого стратегического замысла. Однако перед этим необходимо проверить наблюдаемые в реальности те или иные события таким образом, чтобы установить его аутентичность.
В современном мире достаточно широко используются "управление восприятием" человека посредством распространения сфабрикованных "документов" о "непроисходивших событиях" [2], поэтому для их выявления требуется применение устройства искусственного интеллекта. Системы искусственного интеллекта построены на распознавании образов, когда можно выявить их адекватность или неадекватность тем или иным образам действительности. Иными словами, необходимо иметь в виду эвристический характер искусственного интеллекта, что прекрасно видно на примере процесса познания. В седьмой книге "Государства" Платон в мифе о пещере образно представляет тот мир, в котором мы живем, как пещеру, а всех людей - как узников, крепко скованных цепями и сидящих в этой пещере. Узники смотрят на глухую
стену, на отблески света. Глядя на тени, люди устанавливают причины и следствия явлений и таким образом полагают, что познают мир. Но если знать истинные причины этих явлений, то окажется, что все познанное на основании отображений не имеет почти никакого отношения к действительности: ведь тени представляют свои первообразы в сильно искаженном виде.
В современном мире востребованы автоматические системы, позволяющие уточнить достоверноть источника информации (например, способность отличать ложные факты, особенно опубликованные в сети Интернет, от действительных), преобразовать информацию, представленную, на первый взгляд, в непонятном виде, в вид, понятный для человека и т.д. В данной статье будут предложены варианты решений двух задач: 1) поиск соответствия между тенью и ее первообразом; 2) обнаружение тени, для которой первообраз не существует. Для решения этих задач в качестве классифицирующего устройства целесообразно использовать искусственные нейро-сети, поскольку они обладают необходимыми свойствами для данной классификации [3]. Среди таких свойств можно выделить обучение и обобщение.
Поскольку система распознавания должна работать в реальных условиях, то образ тени, который необходимо классифицировать, будет правтически всегда находиться на фоне другого изображения, скажем, стены с узорами. Таким образом, прежде чем классифицировать оцифрованное изображение, воспринятое, например, видеокамерой, необходимо отделить образ тени от фонового изображения. И на этапе отделения тени от фона, и на этапе классификации выделенной тени можно использовать нейро-сети прямого распространения (многослойный персептрон). Другими словами, система будет представлять собой две последовательно включенные нейросети. Первая выполняет функцию фильтра, а именно заменяет узорчатый фон, например белым фоном. В результате такой фильтрации удаляется избыточная ненужная информация, остается только форма тени. Вторая нейросеть выполняет функцию классификации полученной тени.
Прежде чем использовать такую систему, обе нейросети необходимо обучить. Для обучения первой нейросети-фильтра следует иметь набор теней и набор фоновых узоров. На вход нейросети подается изображение
фонового узора, поверх которого накладывается тень. В качестве цели нейросети предъявляются изображения только тени, которая подана на вход в смеси с фоном. После этого, используя алгоритм обратного распространения ошибки, путем подстройки весов нейронов добиваются, чтобы разница между выходом нейросети и изображением этой тени была минимальной. Далее нейросети предъявляется другая пара тень-фон из набора, и опять выполняются вышеописанные процедуры. Данные действия повторяются до того момента, пока нейросеть не будет правильно выполнять функцию фильтрации.
Обучение второй нейросети выполняется аналогичным способом. Только здесь необходимо иметь наборы теней и соответствующих им действительных ассоциаций. Эта нейро-сеть обучается до того момента, пока она не будет правильно находить ассоциации для каждой из предъявляемых теней. Иначе говоря, каждый отдельный выход нейросети соответствует определенному классу первообразов. Например, класс 1 - фигура человека, класс 2 - форма автомобиля и т.д. Поэтому если нейросети на вход было предъявлено изображение тени человека, то на выходе "класс 1" у нейросети будет активный уровень, а все остальные выходы будут в пассивном состоянии. На этой же системе решается задача обнаружения тени, для которой первообраз не существует. Если теперь предъявить данному комплексу на вход образ тени, которой не существует, то все выходы второй нейросети будут находиться в пассивном состоянии, что означает - тень фальшивая и не имеет своего первообраза. Вполне естественно, что именно нейросети можно использовать для выявления дезинформации, распространяемой масс-медиа и другими средствами информации и коммуникации, чтобы выявить неаутентичность того иного события. Только после этого следует использовать кадрирующую машину для раскрытия стратегического замысла противника на основе выделенных аутентичных событий, чтобы нанести ему эффективный удар в происходящих интеллектуальных войнах и обеспечить свою национальную безопасность.
В современном весьма сложном мире интеллектуальных войн национальная безопасность немыслима без принятия решений системами управления, что с необходимостью требует не только применения эпистемологии, но и использования математических моделей.
"Участие человека с его возможностями и слабостями в подготовке принятия решений, - отмечает Р.Х. Тугушев, - может продуцировать множество вариантов, имеющих различную степень эффективности - от заведомо проигрышных до единственно правильного, оптимального. Последний может быть только в том случае, если интеллектуальные способности человека произведут точный анализ взаимодействия всех характеристик элементов системы, окружающей среды и парциальных событий. Сложность этого процесса усугубляется вероятностным характером смены причинно-следственных процессов, неспособностью аналитико-мыслительного аппарата человека справиться с избыточным-количеством учитываемых характеристик и влиянием на выбор решения практически непредсказуемых воздействий на интеллектуальную сферу человека сложных подсистем психики: эмоциональной, волевой, мировоззренческой и целого ряда других, включая сферу бессознательного. В результате на практике приходиться иметь дело с далеко не лучшими управленческими решениями, которые могут быть квазиправильными, но самом деле не достигшими своего единственно верного уровня. Облегчить переход от случайно зависимых решений к оптимальному могут математические методы обработки данных, избавляющие человека от анализа значительного объема исходной информации. При этом есть и свои трудности. Математика-очень мощный аппарат, но нужно суметь его правильно загрузить, т.е. перевести психологические проблемы на язык формул В целом это пока невозможно, однако для некоторых аспектов принятия решений в управлении могут оказаться полезны методы, опирающиеся на междисциплинарный подход" [4]. Такими математическими моделями, которые связывают психологические характеристики индивидуумов и проблемы достижения ими успеха в управлении, являются матричные модели, а также модели, описывающие традиционные "горячие" и интеллектуальные войны.
Математическое моделирование поведения индивидуумов обусловлено качествами, или глобальными чертами его личности (личных диспозиций), во взаимодействии с тем, как индивидуум воспринимает себя в конкретной ситуации [5]. Здесь главная роль принадлежит системе потребностей индивидуума, которая определяет его конкретные цели.
В теории психологии считается, что поведение индивидуума целенаправленно ориентировано на достижение будущего целевого состояния и управляется рядом социальных склонностей, причем среди них немалое значение имеют самоутверждение, подражание и созидание. Понятно, что следует принимать во внимание вкус и мировоззрение индивидуума, другие же склоннссти (страх, отвращение, удивление и пр.) не оказывают существенного влияния. В этом плане представляют интерес варианты применения систем дифференциальных нелинейных моделей Вайдлиха.
Не менее перспективной является матричная модель, созданная на основе социо-нической концепции типов людей, в основе которой лежит типология К. Юнга, рассматривающая "воспринимающий механизм" разных типов психики, оснащенный разными "принимающими" устройствами. Данная модель охватывает следующие типы личности:
- логико-сенсорный рациональный интроверт;
- этико-сенсорный рациональный интроверт;
- этико-интуитивный интроверт;
- логико-интуитивный рациональный интроверт;
- сенсорно-логический иррациональный интроверт;
- сенсорно-этический иррациональный интроверт;
- интуитивно-этический иррациональный интроверт;
- интуитивно-логический иррациональный интроверт;
- сенсорно-логический иррациональный экстраверт;
- сенсорно-этический иррациональный экстраверт;
- интуитивно-логический иррациональный экстраверт;
- логико-сенсорный рациональный экстраверт;
- этико-интуитивный рациональный экстраверт;
- логико-интуитивный рациональный экстраверт [6].
Все перечисленные типы личностей представляют собой матрицу, которую можно использовать для математического моделирования, выступающего эффективным инструментом ведения интеллектуальных войн.
ЛИТЕРАТУРА
1. Алюшин А.Л., Князева Е.Н. Эндофизика и временные шкалы виртуального наблюдателя // Вопросы философии. 2007. № 2. С. 80-96.
2. Киви Б. Гигабайты власти. М.: Бестселлер, 2004. 352 с. С. 116.
3. Оссовский С. Нейронные сети для обработки информации. М.: Финансы и статистика, 2002. 343 с.
4. Тугушев Р.Х. Математические аспекты системно-психологического анализа синергетики управления и власти // Государственное управление в XXI веке: традиции и инновации: Мат-лы 4-й ежегодной междунар. конф. факультета государственного управления МГУ им. Ломоносова (24-26 мая 2006 г.). М.: Изд-во МГУ, 2006. С. 591.
5. Салливан Г., Роттер Дж., Мишел У. Теория межличностных отношений и когнитивные теории личности. СПб.: Прайм-ЕВРОЗНАК, 2007. 128 с. С. 103-106.
6. Крегер О. Типы людей и бизнес. М.: Альпина Бизнес Букс, 2005. 156 с.
6 апреля 2009 г.
ББК 7261
ЦЕННОСТНАЯ СТРУКТУРА СОВРЕМЕННОГО РЕЛИГИОЗНОГО МИРОВОЗЗРЕНИЯ
С.Е. ,
Религия - это весьма многогранное, разветвленное, широко распространенное и сложное общественное явление. Она представлена различными типами и формами, самыми распространенными из
Кривых Сергей Евгеньевич - аспирант кафедры религиоведческих и религиозно-философских наук Армавирского православно-социального института, 352905, г. Армавир, ул. Луначарского, 185; e-mail: zaratustra7@yandex.ru, т. 8(86137)74338.
которых являются мировые религии с различными трактовками ценностей в основе своих религиозно-философских доктрин. Изучение системы ценностей важнейших религий играет очень важную роль сейчас, в эпоху,
Krivykh Sergey - post-graduate student of the religious studies and religio-philosophical sciences department of the Armavir Orthodox-Social Institute, 185 Lu-nacharsky Street, Armavir, e-mail: zaratustra7@yandex.ru, ph. +7(86137)74338.
