Научная статья на тему 'Современные тенденции в управлении безопасностью сложных систем'

Современные тенденции в управлении безопасностью сложных систем Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

CC BY
265
90
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
Ключевые слова
УПРАВЛЕНИЕ БЕЗОПАСНОСТЬЮ / СЛОЖНЫЕ СИСТЕМЫ / КОГНИТИВНЫЕ ТЕХНОЛОГИИ / SAFETY MANAGEMENT / COMPLEX SYSTEMS / COGNITIVE TECHNOLOGIES

Аннотация научной статьи по экономике и бизнесу, автор научной работы — Яковлев Сергей Юрьевич

На материале двух тематических конференций выполнен обзор некоторых проблем и методов в управлении безопасностью систем различного уровня -глобальных, региональных, объектовых. Выявлены тенденции гуманитаризации исследований, возрастания роли когнитивных технологий, усиления внимания к изучению процессов развития социально-экономических систем.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.
iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Modern trends in safety management of complex systems

On the materials of two conferences the paper reviews some problems and methods in safety management of different level systems global, regional, object. The tendencies to research increase of humanities, cognitive technologies, social-economic systems development have been indicated.

Текст научной работы на тему «Современные тенденции в управлении безопасностью сложных систем»

УДК 004.9

С.Ю. Яковлев

ФГБУН Институт информатики и математического моделирования технологических процессов КНЦ РАН

Кольский филиал ПетрГУ

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕНДЕНЦИИ В УПРАВЛЕНИИ БЕЗОПАСНОСТЬЮ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ*

Аннотация

На материале двух тематических конференций выполнен обзор некоторых проблем и методов в управлении безопасностью систем различного уровня -глобальных, региональных, объектовых. Выявлены тенденции гуманитаризации исследований, возрастания роли когнитивных технологий, усиления внимания к изучению процессов развития социально-экономических систем.

Ключевые слова:

управление безопасностью, сложные системы, когнитивные технологии.

S.Yu. Yakovlev

MODERN TRENDS IN SAFETY MANAGEMENT OF COMPLEX SYSTEMS Abstract

On the materials of two conferences the paper reviews some problems and methods in safety management of different level systems - global, regional, object. The tendencies to research increase of humanities, cognitive technologies, social-economic systems development have been indicated.

Key words:

safety management, complex systems, cognitive technologies.

Введение

Девятнадцатая и двадцатая Международные конференции «Проблемы управления безопасностью сложных систем» проводились в декабре 2011 и 2012 годов в Москве на базе ИПУ РАН. Тематика докладов и тезисов традиционно отличалась широтой обсуждаемых вопросов и предлагаемых подходов [1, 2]. В статье рассматриваются некоторые интересные (с точки зрения автора) направления, как правило, близкие к исследованиям по безопасности, проводимым ИИММ КНЦ РАН.

1. На пороге когнитивной эры

В работах Малинецкого Г.Г. (ИПМ РАН) и соавторов развивается идея создания когнитивной отрасли, сравнимой по масштабу с компьютерной индустрией.

Авторами выполнен исторический обзор и сделан прогноз развития экономики и науки. Х!Х век определён как век геополитики, столетие пара и

* Работа выполнена при поддержке РФФИ (проект №12-07-00138) «Разработка когнитивных моделей и методов формирования интегрированной информационной среды поддержки управления безопасностью арктических регионов России»).

угля, тяжёлой промышленности, инженерного дела, когда основные усилия были направлены на предмет производства. ХХ - век геоэкономики, мировых войн, электричества и нефти, химии, ядерной физики и компьютерных технологий; акцент на средства производства. XXI прогнозируется как век геокультуры, во главу угла будет поставлен субъект производства, человек-творец. Именно с человеком, коллективами, обществом в целом будут связаны возможные достижения и главные угрозы. Намечающийся прорыв связан с когнитивными технологиями и одной из форм их реализации - когнитивными центрами. Именно здесь развернутся главные события в сфере науки и технологий XXI века.

Выполнен обзор развития понятия "технология". До начала XIX века под технологией понималось искусство осуществления любой деятельности. В конце XIX и начале XX века понятие сузилось до технологий материального и энергетического производств. Затем (во второй половине XX века) смысл вновь расширился до производственных, управленческих, образовательных и иных технологий. Получил распространение термин "высокие технологии", когда добавленная стоимость намного превышает стоимость сырья (например, производство микросхем). Появился термин "гуманитарные технологии", объектом которых являются люди, социальные отношения. Гуманитарные технологии стали предметом не только изучения, но и проектирования ("цветные революции"). Развиваются методы рефлексивного управления, опирающиеся на модель субъекта. Возник термин "высокие гуманитарные технологии". В конце XX века произошёл прорыв в исследованиях мозга, моделировании сознания, математизации общественных наук.

Когнитивные технологии определяются как способы и алгоритмы достижения целей субъектов, опирающиеся на данные о процессах познания, теорию самоорганизации, компьютерные технологии. Именно когнитивным технологиям приписывается огромный потенциал развития, они позволяют достичь нового качества управления всё более сложным и нестабильным миром. В качестве аналога при прогнозировании вероятной траектории становления когнитивной отрасли выбрано развитие компьютерных технологий. Несмотря на бурный рост, влияние компьютеров оказалось меньше предполагаемого. С одной стороны, общество и элиты оказались не готовы к изменениям, с другой, "мы не знаем общества, в котором живём". Пришло время, когда этот когнитивный барьер на стыке гуманитарных, информационных и управленческих технологий должен быть преодолён, именно благодаря когнитивным технологиям.

В истории компьютерных наук "вначале была математика", в когнитивных исследованиях эта стадия также признаётся пройденной. В качестве научной основы определена теория самоорганизации или синергетика. Этот междисциплинарный подход родился в 1970-х годах и представляет собой теорию неустойчивостей, теорию нелинейных и саморазвивающихся систем. Во многих разнородных системах происходит самоорганизация - выделяется небольшое число (5-7) ведущих переменных (мод, степеней свободы, решающих правил, стратегий), названных параметрами порядка. Эти переменные определяют поведение системы. Выявление таких параметров позволяет многие сложные системы описывать просто, но вполне адекватно. Строится иерархия упрощённых моделей, причём модели нижних уровней для многих явлений и

процессов оказываются близкими. В природе и обществе для "управления разнообразием" создаются иерархические структуры, каждый уровень агрегирует информацию и представляет "наверх" только то, что необходимо. В последнее десятилетие выявлена ключевая роль самоорганизации и в процессах обучения, принятия решений, распознавания образов. Важный блок когнитивных проблем связан с задачами медицинской диагностики. Развита техника "диагностических игр", позволяющих выявить параметры порядка и решающие правила для конкретного эксперта. Опытный врач-диагност оценивает не более 3-4 параметров из огромной совокупности. Одна из главных способностей человека - быстрое определение таких параметров в разных ситуациях, слежение за ними, смена поведения в зависимости от них. Близким подходом является введение (в рамках динамической теории информации) понятия ценной информации.

Для осуществления когнитивного прорыва необходима проблема, которую не решить старыми способами. Для компьютерной индустрии такие задачи возникли в ядерной физике и космической отрасли. В настоящее время общемировой тенденцией является рост численности госаппарата наряду со снижением его эффективности. Увеличение разнообразия, рост индивидуальных возможностей порождают гигантский информационный поток. Чтобы в этом потоке выделять главное, необходимы когнитивные технологии, и нужда в них будет возрастать. Мир полон многоагентных организационных и экономических систем, и деньги уже не обеспечивают согласования всех интересов. Мировой экономический кризис носит системный характер и обусловлен кризисом управления на всех уровнях. Кардинальный выход состоит в переходе на нелинейные системы управления. Ещё одна проблема - растущая неадекватность процесса образования, когда человек за время творческой жизни не успевает дойти до вершин профессионального мастерства. Выход - в создании эффективных персональных интерактивных "компьютерных тьюторов", при сохранении роли человека-учителя (подобно компьютерной поддержке врачебной деятельности). Знания становятся основным объектом вложений. Повышение (благодаря когнитивным технологиям) эффективности обучения и использования знаний - одна из ключевых задач современности, и "гонка когнитивных технологий" уже началась.

По мнению авторов, когнитивные технологии вышли на уровень прикладной науки, важнейшие фундаментальные решения найдены, научная революция в области когнитивных исследований уже произошла. Наступает второй этап - создание опытных образцов, доведение до уровня товаров и услуг. На первые роли вместо учёных выходят изобретатели. Третий этап - диффузия инноваций, массовое производство; главные действующие лица - инженеры и технологи. Продолжительность каждого этапа составляет 10-15 лет. Важно воплотить имеющийся потенциал в когнитивной экономике. Создание такой отрасли будет иметь не только экономическое, но и социальное измерение. Применение когнитивных технологий становится важнейшим направлением развития оборонных комплексов ряда развитых стран. Возникли новые принципы использования роботов, опирающиеся на теорию самоорганизации ("стаи, команды"). Всё это вместе взятое характеризует складывающийся на наших глазах VI технологический уклад. Особое внимание при создании когнитивной отрасли следует уделить подготовке кадров - специалистов по моделированию и

проектированию будущего, инновационных менеджеров, доверительных аналитиков, мастеров технического дизайна.

Эти общие положения проиллюстрированы на примере проблем промышленно-экологической безопасности.

Основными причинами роста рисков чрезвычайных ситуаций (ЧС) признаны ускорившиеся глобальные климатические изменения, синергетический характер бедствий, неэффективность систем предупреждения и реагирования. Многие существующие системы безопасности основаны на субъективных, а не научно обоснованных оценках рисков. Это приводит к исключению ряда сценариев, особенно редких и крупных (как "невозможных"), занижению вероятностей и возможных потерь. Такие системы "настроены" на большое количество небольших аварий. Однако ущерб от одной крупной катастрофы может превосходить все аварии в данной отрасли. Рост ущерба от техногенно-природных ЧС, наблюдающийся в последние годы, предъявляет новые требования к мониторингу, моделированию, прогнозу и управлению опасными явлениями и процессами. Согласно мировой статистике, каждый рубль, вложенный в прогноз и предупреждение ЧС, позволяет сэкономить от 10 до 100 рублей (для России, а также для особо опасных объектов - более 1000 рублей), потраченных на ликвидацию ЧС ("коэффициент риска"). Должен быть замкнут круг: мониторинг ^ прогноз ^ предупреждение ^ принятие мер ^ анализ результатов ^ планирование ^ мониторинг. Необходимо усилить каждую из компонент триады: мониторинг - прогноз - управление, а также обеспечить их взаимодействие. В качестве ответа на этот вызов предлагается создание сети когнитивных центров - человеко-машинных систем, использующих новые возможности в сфере математического моделирования, информационных технологий, телекоммуникаций. Такие центры декларируются также как новый инструмент оценки стратегических рисков, моделирования и проектирования будущего. Более 10 лет назад ряд институтов РАН (по инициативе ИПМ РАН) выдвинули идею создания Национальной системы научного мониторинга опасных явлений и процессов в природной, техногенной и социальной сферах. Актуальность этой задачи к настоящему времени только возросла.

В теории управления риском выделяются "медленные" (по сравнению со временем реализации ЧС) и "быстрые" времена и управляющие воздействия. На "медленных" временах есть возможность провести моделирование, оптимизировать системы защиты, выявить и устранить уязвимые места. Так, проект станции "Фукусима" был рассчитан на волну цунами высотой до 6 метров, а в истории региона (сейсмоопасная прибрежная зона) за последние 100 лет цунами трижды достигало 10 метров и один раз 20 метров. Стоимость мер защиты станции не превышала 10% от стоимости объекта. Модели, появившиеся за 20 лет до аварии, весьма точно описывали её сценарии.

С другой стороны, отсутствие "быстрых" алгоритмов и автоматических систем в ситуациях, когда решение надо принимать за минуты и секунды, может повлечь катастрофические последствия (Чернобыль, Саяно-Шушенская ГЭС, Фукусима). В качестве научной основы для управления в "быстром времени" также предлагается теория самоорганизации (синергетика). Выявлены типовые сценарии развития опасных процессов (например, теория режимов с обострением). Предлагаются универсальные алгоритмы прогноза ЧС на основе

анализа временных рядов. Высокоточное измерение состояния отдельных элементов объекта (например, фазохронометрический метод), способы агрегации информации (например, вычисление пространственно-временных функционалов) создают предпосылки для реализации "быстрых" систем. Пороговые значения параметров, при которых объявляется тревога, подбираются на основе знаний о предыдущих, аналогичных авариях, а также путём анализа временных рядов. Как правило, у сильных событий есть предвестники -"затишье" либо "активизация" (теория самоорганизованной критичности).

Другой (организационно-технической) проблемой в борьбе с ЧС является отсутствие механизмов и систем поддержки принятия решений, что не позволяет воспользоваться моделями и прогнозами. Так, ситуация с лесными пожарами (осуществившаяся в ближайшем засушливом 2010 году) была предсказана в 2008 году, опубликована и доложена руководству МЧС и РАН, были даны рекомендации по предотвращению бедствий. Однако никаких мер не было принято, в результате ущерб от пожаров 2010 года оценивается сотнями миллиардов рублей. В качестве положительного примера приводится система управления Чили в переломный момент истории страны. Идеи кибернетики (работы Стаффорда Бира) легли в основу создания ситуационных центров. Информация предоставлялась ЛПР в ясной и наглядной форме, была регламентирована процедура обсуждения. История информационной поддержки принятия управленческих решений в России (создание информационноаналитических ситуационных центров) ведёт своё начало от Чернобыльской аварии (центр "Контур"). В 1997 году был создан Ситуационный центр Президента России. В настоящее время ситуационные центры в России сталкиваются с проблемами отсутствия экспертов, кадров, недостаточного нормативного и математического обеспечения.

Концепция сети когнитивных центров (отраслевых, региональных, корпоративных) является развитием идеи ситуационных центров. Возможности "мозгового штурма", привлечения удалённых экспертов дополняются системой математических моделей анализа и прогноза, базами знаний. На такие центры также возлагается задача предупреждения редких и крупных ЧС (управление стратегическими рисками). Состояние неустойчивости характерно и для современной социальной жизни. Когнитивные центры мыслятся как информационные технологии для подготовки управленцев и согласования общественных интересов. "Отладку" функционирования центров целесообразно проводить в процессе учений по отработке действий при масштабных ЧС, с привлечением представителей различных государственных органов и структур.

2. Информационная поддержка устойчивого развития Арктической зоны РФ

В работах Шульца В.Л. (ИСПИ РАН), Шелкова А.Б., Чернова И.В., Кульбы В.В. (ИПУ РАН) и соавторов рассмотрен комплекс проблем повышения эффективности управления социально-экономическим развитием Арктического сектора РФ.

Стратегическое значение Арктики возрастает, этот регион оказывается в центре внимания многих стран, что создаёт угрозы реализации интересов России. Выполнена группировка факторов риска развития социальноэкономической системы (СЭС) в виде ряда поколений (уровней). Фактор

верхнего уровня - противоречия, внутренние и внешние. Внутренние противоречия понимаются как рассогласование целей составных частей СЭС, внешние определяются различием в интересах государств. Негативные противоречия порождают внутренние и внешние источники угроз. Это потенциальные антропогенные, техногенные или природные носители угроз устойчивому развитию СЭС. Источники угроз имеют следствием внутренние и внешние угрозы. Классификация угроз возможна по уровням источника, по сферам проявления, по возможности реализации. Далее следуют внутренние и внешние источники уязвимости - потенциальные "приёмники" угроз. Как отражение потенциальных угроз (возможность или вероятность реализации) выступают риски для объекта и субъекта организационного управления. Реализуются риски в виде ущербов (последствий). Для анализа угроз и последствий используется матрица угроз. По столбцам матрицы расположены источники уязвимости, по строкам - источники угроз, в клетках - оценки угроз в количественной или качественной формах.

Противодействие угрозам развития СЭС региона осуществляется на трёх уровнях. Стратегические задачи направлены на ликвидацию, блокирование источников противоречий, угроз и уязвимости, достижение приемлемого уровня безопасности развития. Решение стратегических задач может достигаться изменением структуры СЭС и функций управления, уменьшением тяжести возможных последствий. Тактические задачи - это комплекс превентивных мероприятий, направленных на ликвидацию источников угроз или предотвращение их воздействий. Оперативные задачи - это мероприятия по ликвидации источников уязвимости и снижение тяжести последствий.

Одной из ключевых характеристик Арктического региона является его высокий конфликтный потенциал. Современное состояние и основные тенденции развития ситуации вокруг ресурсов Арктики определяются следующими основными группами факторов: геополитические, макроэкономические, природно-климатические, военно-политические. Возникновению конфликтных ситуаций в Арктике способствуют споры относительно делимитации морских границ, разграничения шельфа, режима судоходства, экологических проблем, биоресурсов и т.п. При отсутствии обоснованных претензий международно-правового характера активно используются способы политического и информационного давления.

В качестве научно-методической основы информационной поддержки политики в Арктике выступают методы структурно-динамического сценарного анализа [3]. Рассмотрены задачи проведения активных информационных кампаний с учётом внешних деструктивных информационных воздействий геополитических противников. Для их решения используются методы сценарного исследования имитационных моделей информационного противостояния. Эти методы базируются на применении математического аппарата взвешенных и функциональных знаковых орграфов (мультиграфов). Выделены наборы типовых сигналов (внешних воздействий) и типовые подструктуры имитационных моделей. Для решения частных задач (например, поиск у противника источников уязвимости), в мультиграфовую модель вносятся локальные модификации: усиление или ослабление связей между факторами модели, внесение в модель новых подструктур, введение структурной избыточности, выявление ключевых факторов и т.д. Разработана

базовая мультиграфовая модель информационного противоборства (на примере трёх стран), на которой выполнено исследование эффективности информационного управления. Сформирован комплекс альтернативных сценариев, позволяющих проводить оценку качества управления.

Выполнен сценарный анализ процессов урегулирования конфликтов в регионе. Интересы сторон конфликта подразделены на стратегические (жизненно важные), тактические (приоритетные) и сопутствующие (второстепенные). Строится коммуникационно-целевая таблица (матрица) разрешимости проблем. Каждой клетке таблицы приписывается качественная характеристика уровня остроты конфликта: строгий антагонизм, трудно-

разрешимые проблемы, проблемы средней сложности, проблемы допустимого уровня сложности, легкоразрешимые проблемы. Соответствующие ситуации рассматриваются как бесперспективные, малоперспективные и перспективные (последние три уровня).

Проведён анализ информационного противодействия геополитических противников развития энергетики региона, в частности, создания мобильных плавучих атомных теплоэлектростанций малой мощности, выполнена оценка информационных угроз (деструктивных информационных воздействий).

Исследовано влияние полноты и своевременности данных о внешних воздействиях на проведение информационных кампаний (на примере заявки в ООН на расширение экономической зоны России в Арктике). Неучёт противодействия снижает период управляемости ситуацией. Выполнен анализ эффективности использования информационных ресурсов. В качестве цели выступает формирование мирового общественного мнения в поддержку российской политики в Арктике. Использованы интегральные качественные показатели, соответствующие вершинам мультиграфа ("Влияние в Арктике" и др.) На графе ищутся кратчайшие пути от факторов (вершин), в которые вносятся начальные импульсы, до целевого фактора. Показано, что 1% падения целевого показателя приводит к необходимости увеличения объёма ресурсов на 41%. Учёт динамики изменения целевого фактора позволяет добиться экономии ресурсов до 32%. Также на базовой модели проведено сценарное исследование влияния согласованности действий субъектов на эффективность управления. Даны рекомендации по повышению эффективности проведения информационных кампаний.

3. Когнитивное моделирование регионального устойчивого развития

В работах Гореловой Г.В. (ТТИ ЮФУ) и соавторов представлены результаты моделирования развития ряда регионов России. Под методологией когнитивного моделирования понимается совокупность методов и технологий, объединяемых когнитивным подходом к анализу сложных систем.

Исследование регионов выполнялось с учётом геополитической обстановки. Были разработаны когнитивные модели: укрупнённая когнитивная карта регионального социально-экономического механизма (основные блоки и отношения между ними), когнитивные карты субрегионов, карты межрегионального обмена и т.п. Отношения конкретизировались на уровне экономических, политических и других связей. На когнитивных картах проведены модельные эксперименты, позволившие выявить динамические тренды основных сфер жизнедеятельности, определить возможные сценарии

развития, определить условия устойчивого развития. Сделаны выводы о неустойчивости исследуемых систем, о наличии негативных тенденций. Результаты когнитивного моделирования сопоставлялись с другими подходами. Одним из основных модельных показателей являлся многокритериальный показатель качества жизни населения.

Выполнено когнитивное имитационное моделирование геополитических процессов в мировых регионах. Отмечена особенность настоящего времени -глокализация - "эхо глобализации", "отражённая глобализация". Под глокальностью понимается взаимодействие факторов и событий различного уровня, которые в реальности переплетены. Локальные пространства всё чаще анализируются в контексте глобальных тенденций. Глобальные факторы отражаются на любой "площадке" таксоном ниже. В качестве базы исследования геополитических процессов, как взаимодополняющие, признаются методы системной динамики, когнитивное и агентное моделирование.

Продемонстрированы возможности применения когнитивного моделирования к исследованию опасных экзогенных (рельефообразующих) процессов. Предвидение катастрофических событий необходимо для успешной экономической деятельности и безопасности населения. Объединение в целостной когнитивной модели (в форме графа) количественных и качественных факторов позволяет проводить математический анализ устойчивости системы, сценариев её развития. При разработке когнитивной модели и последующем сценарном анализе необходимо учитывать геологические, орографические, геоморфологические и климатические факторы.

4. ЦУКС, СЦ, ИУСКБ и др.

В работах Буркова В.Н. (ИПУ РАН) и соавторов обсуждаются вопросы построения региональных автоматизированных систем борьбы с техногенноприродными ЧС. Такие системы создаются в рамках единой государственной системы предупреждения и ликвидации ЧС (РСЧС). В настоящее время Национальный центр управления в кризисных ситуациях (ЦУКС) МЧС России, ЦУКСы региональных центров и Главных управлений МЧС России могут обмениваться оперативными и статистическими данными о ЧС, что позволяет говорить о формировании единого информационного пространства управления. Также обеспечена возможность обмена данными с дежурно-диспетчерскими службами (ДДС) и ситуационными центрами (СЦ) министерств, ведомств и органов исполнительной власти.

Проектируемая региональная автоматизированная система предупреждения и ликвидации ЧС имеет трёхуровневую структуру.

На нижнем уровне создаются системы борьбы с ЧС на потенциально опасных объектах (ПОО) - составные части информационно-управляющих систем комплексной безопасности (ИУСКБ) этих объектов. На среднем уровне -единая ДДС региона, аккумулирующая данные по опасным объектам и включающая в себя районные (городские) ДДС. На верхнем уровне - ЦУКС Главного управления МЧС России по региону.

Остановимся более подробно на ИУСКБ ПОО. Выделяются три основных направления обеспечения безопасности: технологические процессы, оборудование, экология. ИУСКБ имеет, как правило, двухуровневую иерархическую структуру. Нижний уровень безопасности образуют локальные

информационно-управляющие системы участков или цехов, имеющих декларации безопасности, планы ликвидации аварийных ситуаций. Данные локальной системы анализируются и архивируются в локальном информационно-аналитическом центре (ИАЦ). Верхний уровень включает в себя ИАЦ ИУСКБ предприятия, который решает задачи ведения базы данных контролируемых параметров и обеспечения функционирования подсистем: сбора информации о концентрациях опасных веществ, моделирования возникновения и развития ЧС, поддержки принятия решений. К базовым относятся следующие подсистемы ИУСКБ: экомониторинга, учёта и

сопровождения оборудования, контроля технологических параметров, связи и оповещения, контроля нормативов на рабочих местах, подготовки и обучения кадров. Эти подсистемы объединяются на базе ДДС объекта.

При создании ИУСКБ необходимо определить: перечень контролируемых параметров, методику комплексной оценки безопасности цехов и объекта в целом, требования к моделям безопасности, деревья развития аварийных ситуаций.

5. Как стать счастливым в условиях растущих ограничений и быстрых перемен

В работах Цыганова В.В. (ИПУ РАН) [2, 4] в качестве одного из путей решения социально-экономических проблем предлагается информационное управление, направленное на изменение сознания, именно, на переориентацию ценностей с материальных на духовные, на эволюцию мирового сообщества.

Глобальный кризис усугубляется избыточным потреблением Запада и ростом населения Юга. Это ведёт к социальной нестабильности. Необходимы механизмы безопасной эволюции, адаптации к ограничениям ресурсов и пределам экономического роста. Альтернатива - голод, революции и войны.

Требуются междисциплинарные исследования проблем управления гуманитарными системами разного масштаба, другими словами, создание высоких гуманитарных технологий (ВГТ). Высокие медицинские технологии создают предпосылки для построения принципиально новых моделей человека как объекта управления. На этих моделях можно отлаживать адаптивные механизмы функционирования человека, способы повышения качества жизни и наполнения её смыслом. Это позволяет согласовывать интересы личности и общества, делать жизнь более гармоничной и счастливой. Целью автора являлись разработка и исследование динамической модели человека, включающей физиологическую, психологическую и управленческую компоненты. Основными принципами построения ВГТ являются адаптивность, прогрессивность, комплексность, иерархичность, интеллектуальность. Для разработки ВГТ применяется математическая теория управления эволюцией гуманитарных систем - теория эволюционных систем, используется когнитивный подход. Строятся когнитивные карты (графы) адаптивного управления, включающие объект и субъект, а также соединяющие их дуги, отражающие последовательность действий. Такие когнитивные карты в теории эволюционных систем называются адаптивными архетипами. Автором предложен базовый комплекс адаптивных механизмов и архетипов (35 архетипов, разбитых на группы), из которых конструируются системы управления эволюцией человека и социума. Таким образом, развитие теории

эволюционных систем осуществляется путём создания новых моделей человека как объекта управления в условиях динамики и неопределённости.

Рассматриваются адаптивные психофизические механизмы и технологии самоорганизации и самоуправления личности (эндогенное развитие), направленные на повышение качества жизни и создание эффективных ВГТ в условиях ускорения изменений. Разработана психофизиологическая модель личности с двумя сигнальными системами, вводится критерий качества жизни. Рассмотрены различные типы личности, обоснованы рекомендации по приданию смысла жизни, выходу из депрессивного состояния и защите от него. Креативность, рефлексивность, спокойствие, поддержание потенциала и активности дают надежду на регулярные положительные эмоции. На основе концепции самоорганизации и модульной структуры мозга разработаны нейрофизиологические модели эволюции структуры мозга во взаимодействии с психикой личности. Условия для бессознательной самоорганизации мозга создают нейромедиаторы ("гормоны счастья"), формирующие творческого человека, занимающегося любимым делом. Методы восстановления и оздоровления мозга также связаны с привлекательными для личности занятиями. Благоприятные условия для сознательной самоорганизации мозга создаются посредством самовнушения, самовоспитания и творчества.

Исследовано влияние экзогенных факторов - эмоциональных отношений с другими людьми - на состояние, нормы и качество жизни. Рассмотрены адаптивные этические механизмы, придающие смысл доверительным и близким отношениям, а также механизмы, основанные на организации взаимодействия и управлении другими людьми. Разработаны адаптивные механизмы управления эволюцией политико-экономических систем в условиях перемен.

Технология достижения и сохранения счастья основана на реализации лестницы желаний. Изменение внешних условий трактуется как стимул для развития. Разработана концепция счастливой личности как центра (центра счастья) человеческого капитала, основанного на самоорганизации и адаптации. Декларируется становление новой прикладной науки - счастьеведения -самостоятельного направления в теории управления эволюцией человека, социума и других гуманитарных систем.

Заключение

Констатируется кризис систем управления на всех уровнях. Стремительный рост информационных потоков, глобальные климатические изменения, повышение рисков ЧС, мировой экономический кризис, ограниченность ресурсов, ускорение изменений во всех сферах - создают угрозы человеку, коллективам, народам и человечеству в целом.

Как показывает проведённый анализ, одной из основных тенденций в управлении безопасностью систем разного уровня (от локальных до глобальных) является гуманитаризация исследований, перенос акцента на человека и общество. Технологии связи с общественностью (PR), правительством (GR), конкурентами и союзниками приобретают всё большее значение. Освещение различных событий в СМИ оказывает не меньшее воздействие на ситуацию, чем сами эти события. Хвост начал вилять собакой. Любопытно, что фильм с таким названием, прекрасно иллюстрирующий подобные технологии, был выпущен в США ещё в 1997 году ("Wag the Dog", в российском прокате - "Плутовство", в одной из главных ролей

режиссёра PR-кампании снялся Дастин Хоффман). Информационные войны уже давно и активно ведутся, например, в сфере поддержки геополитических интересов в Арктике.

Наиболее перспективными для решения комплекса проблем управления признаются когнитивные технологии, хотя точного определения этого понятия не даётся. Прогнозируется вторжение новых технологий во все сферы жизни человека и общества - от решения геополитических проблем до моделирования сознания отдельного человека [5]. В качестве теоретической основы предлагается теория самоорганизации или синергетика. Внедрение новых технологий может осуществиться путём создания сети когнитивных центров, на которые возлагаются оценка стратегических рисков, решение задач моделирования и проектирования будущего, а также оперативное управление развитием территорий и отраслей.

В качестве самостоятельного класса выделяются задачи управления региональным развитием. Исследуются регионы, обладающие высоким конфликтным потенциалом, где сталкиваются интересы многих игроков: Арктическая зона, регионы юга России. Отмечена особенность этих регионов, названная "глокальностью" (переплетение глобальных и локальных факторов). Один из ведущих методов моделирования развития - структурно-динамический сценарный анализ, основанный на применении математического аппарата мультиграфов и/или когнитивных карт.

Для решения задач предупреждения и ликвидации ЧС природного и техногенного характера предлагается создание многоуровневых региональных автоматизированных систем. На нижнем уровне функционируют объектовые информационно-управляющие системы, на среднем - дежурно-диспетчерские службы районов (городов), на верхнем - региональный ЦУКС МЧС России. Рассмотрены структуры этих систем, функции и задачи управления.

Литература

1. Проблемы управления безопасностью сложных систем: труды XIX Международной конференции, г. Москва, декабрь 2011 г. / под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М.: РГГУ, 2011. - 506 с.

2. Проблемы управления безопасностью сложных систем: труды XX Международной конференции, г. Москва, декабрь 2012 г. / под ред. Н.И. Архиповой, В.В. Кульбы. - М.: РГГУ, 2012. - 471 с.

3. Модели и методы анализа и синтеза сценариев развития социально-экономических систем: в 2-х кн. / под ред. В.Л. Шульца, В.В. Кульбы. - М.: Наука, 2012.

4. Цыганов, В.В. Адаптивные механизмы и высокие гуманитарные технологии. Теория гуманитарных систем / В.В. Цыганов - М.: Академический Проект; Альма Матер, 2012. - 346 с. - (Социально-политические технологии).

5. Соколов, Ю.И. Глобальные социальные риски высоких технологий XXI века / Ю.И. Соколов // Проблемы анализа риска. - 2012. - Т.9, №6. - С.6-29.

Сведения об авторе

Яковлев Сергей Юрьевич - к.т.н., старший научный сотрудник, доцент, е-mail: [email protected]

Sergey Yu. Yakovlev - Ph.D. (Tech. Sci.), Senior researcher, Associate professor

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.