evan_gcrm (evan_gcrm) wrote,
evan_gcrm
evan_gcrm

Categories:

Смена парадигмы рациональности для принятия решений



Радикальная неопределенность.

Впервые это понятие было описано еще в 1920-е гг. Экономисты Франк Найт и Джон Мейнард Кейнс использовали его для описания ситуаций с непредсказуемым исходом, который является как бы событием из абсолютно другой реальности. Вероятные риски при этом просчитать невозможно, и даже природа этих рисков остается неизвестной.
По другому определению (принадлежащему бывшему министру обороны США Дональду Рамсфельду) — «это вещи, про которые мы не знаем, что мы их не знаем».Иными словами, это область «неизвестного неизвестного» (unknown unknowns).
Еще одно из определений радикальной неопределенности — это ситуация, в которой любая количественная оценка издержек и последствий может быть оспорена, но выбор варианта решения делать все равно необходимо.


Некоторые подозрения, что наука подходит к пределу сложности, за которым уже нет гарантированных правильных решений, стали возникать еще в конце прошлого века.
В 1990 году Сильвио Фунтович и Джерри Равец — опубликовали программную статью «Наука для пост-нормальной эры» (Science for the Post-Normal Age). В статье изложена концепция «Постнормальной науки» (Post-Normal Science) — новой концептуализации науки для ситуаций, в которых «факты неточны, ценности спорны, ставки высоки, а решения срочны». То есть по сути, для ситуаций радикальной неопределенности.
Авторы определили область применения новой «постнормальной науки» следующим образом — в координатах: «уровень неопределенности» и «ставки на кону»:



Видно следующее:
Методы прикладной науки эффективны в ситуациях, когда степень неопределенности ситуации незначительна, а ставки в игре не велики.
Если ставки становятся значительными и/или уровень неопределенности становится высок, в дело вступают профессиональные консультанты.
Однако, когда уровень неопределенности зашкаливает и/или уровень ставок при принятии решений становится критическим (что характерно для проблем высокой социальной значимости), даже профессиональные консультанты не в состоянии помочь.



Человеческая цивилизация - это взаимодействие множества сложных систем.
Системы из большого числа элементов, беспорядочное взаимодействие которых приводит к возникновению у систем уникального качества — эмерджентности.
Данное качество проявляется в спонтанном появлении у системы свойств, отсутствующих и никак не вытекающих из свойств её элементов. Из-за этого, понимание поведения частей системы далеко не всегда позволяет понять поведения всей системы в целом. А поскольку многие из таких систем еще и иерархичны (а их части сами по себе могут быть сложными системами), прогнозирование поведения сложных систем становится практически не реальным.
И это не единственное отличительное качество сложных систем. Рост сложности систем становится мощнейшим катализатором расширения спектра потенциальных проблем в их функционировании.

Теория сложности систем определяет несколько ключевых фактора, от которых зависит уровень их сложности:
Разнообразие акторов, входящих в систему.
Их взаимосвязанность.
Уровень их взаимодействий.
Адаптивность их поведения (насколько поведение одного актора влияет на поведение другого и наоборот).

Почему за последние несколько десятков лет цивилизация скачкообразно усложнился?
Причина этого в мультипликативном эффекте бурного усложнения всех четырех вышеназванных характеристик.

В современном мире разнообразие акторов на всех уровнях постоянно растет: от числа полов и групп интересов, до числа профессий и стран.
Взаимосвязанность также лавинообразно увеличивается на всех уровнях: от социальных сетей на уровне индивидов, до международных производственных и логистических цепочек.
Рост уровня взаимодействия акторов огромен: люди все реже отрывают внимание от своих смартфонов, и все большее число индустрий уже не могут функционировать при отключении их информационных систем взаимодействия с другими акторами.
Адаптивность тоже неуклонно растет, вследствие все большего увеличения влияния в экономике и социальной психологии роли инфокаскадов, провоцирующих такие сетевые явления, как цепные реакции, стадное поведение и т.п.

Основными причинами увеличения сложности стал взрывной рост в распространении информационно-коммуникационных технологий на фоне расширения глобализации и децентрализации. В результате человеческая цивилизация всего за пару десятков лет превратилась в гигантскую запутанную гиперсеть.

Ее масштаб увеличился до планетарных размеров вследствие глобализации.
«Размер ячеек» сети все более мелко дробится в результате глобального тренда децентрализации всюду и во всем: от политического устройства до уберизации бизнеса.
Взаимосвязанность все большего числа акторов растет не только за счет децентрализации, но и за счет роста числа ролей одних и тех же акторов (это следствие роста разнообразия взаимоотношений).
Скорости и объемы инфо-коммуникаций в этой колоссальной гиперсети растут по экспоненте, в результате взрывоподобного развития технологий.
Адаптивность взаимосвязанности акторов (как результат их взаимовлияния) в результате совершенствования инфо-коммуникаций растет даже не по экспоненте, а по гиперболе.
— Финансовые и товарные рынки следуют за «впечатлениями» участников игры (их ожидания в значительной степени формируют будущее рынков).
— Рекомендательные системы играют доминирующую роль повсюду (от выбора фильма или книги до выбора пары для романтических отношений).
— Глобальное ранжирование и фильтрация информации поисковиками (опять же, вследствие взаимовлияния предпочтений акторов) формирует не только поисковые выдачи, но и выстраивает смысловую структуру медиаполя Интернета.

В довершение ко всему этому, беспрецедентный в истории человечества рост ценности человеческой жизни, вследствие почти повсеместной демократизации и 70-летнего отсутствия большой войны.

Мультиплицирование четырех факторов (разнообразие, взаимосвязанность, уровень взаимодействий и адаптивность) взрывным образом вознесло уровень сложности основных цивилизационных систем человечества (экономика, политика, социальная структура общества, наука, культура). В результате эти системы все чаще проявляют свойство эмерджентности, теряя прогнозируемость и становясь все более склонными к катастрофам.
Дальнейшая траектория развития мира окончательно перестала быть детерминированной.



Мир, как глобальная сложная система, вошел в область "Джокера".

"Джокер" не личность и не историко-социальная метафора, а один из терминов теории динамического хаоса — раздела теории нелинейной динамики сложных систем.
Теория динамического хаоса исследует механизм непредсказуемых (случайных) явлений в неравновесных системах, эволюция которых состоит из чередования динамических и хаотических стадий.
Хаос играет важнейшую роль для таких систем, поскольку именно на стадии хаоса (точнее, при выходе из него) возникает новая ценная информация.
Для динамических и хаотических стадий используется несколько названий. Есть среди них и такие образные термины, как «русло» — динамическая стадия, когда система следует детерминированной траектории, и «джокер» — хаотическая стадия вблизи точки скачкообразного ветвления траекторий (точки бифуркации).
В пределах динамических стадий (русел) система может быть “просчитана”, и для нее может быть дан достоверный прогноз даже для достаточно неблизкого горизонта событий. В хаотической стадии, попадая в «область джокера», состояние системы меняется чрезвычайно быстро и даже мгновенно — скачкообразно.
По сути, "Джокер" — это правило или алгоритм, определяющий поведение объекта в области джокера, являющейся неким подмножеством фазового пространства состояний системы.
Каждое возможное состояние системы — это точка в её фазовом пространстве (пространстве возможностей системы). А траектория системы в этом пространстве показывает динамику переходов системы из одного состояния в другое.


На рисунке показано фазовое пространство, в котором есть маленькая область G2.
Это и есть область джокера, а вся остальная область фазового пространства обозначена G1.
Если точка, описывающая текущее положение системы, находится в области G1, будущее состояние системы будет однозначно определяться текущим состоянием, а траектория системы будет гладкая и непрерывная. Но как только траектория системы приходит в область G2, все меняется, — в дело вступает джокер (правило, которое определяет дальнейшее изменение траектории). В соответствии с эти правилом, траектория может сколь угодно непредсказуемо измениться.


Смена парадигмы.

Существуют ли, альтернативные научные теории принятия решений, базирующиеся на ином концептуальном основании и пригодные для ситуаций радикальной неопределенности.
Не претендуя на исчерпывающий список альтернатив, назовем три наиболее перспективные альтернативные концепции.

✔️ «Концепция расширенного экспертного сообщества» (Extended Peer Communities).
В основе данной концепции пересмотр взглядов общества на науку (ограниченность ее возможностей), доверие (к назначенным экспертам) и свободу (по отношению к решениям экспертов и власти).

[Читать дальше:]
Рациональная парадигма принятия решений подразумевает, что
решения принимаются единоличным или коллективным ЛПРом в соответствии с анализом и рекомендациями уполномоченных авторитетных экспертов;
в основе рекомендаций экспертов лежит весь корпус накопленных знаний о ситуации, выводы из анализа собранных данных и расчетов вероятностей с помощью признанных достоверными моделей.
Парадигма принятия решений расширенным экспертным сообществом в ситуациях радикальной неопределенности подразумевает, что
решения коллективно принимаются расширенным сообществом, в работу которого вовлекаются все, кого затрагивает выносимое решение и/или внедряемая политика;
решение вырабатывается на основе согласованных коллективных целей расширенного сообщества с учетом социальных и этических аспектов устраивающих сообщество решений.

При выработке решений национального уровня для важнейших проблем социума, расширенное экспертное сообщество включает в себя все гражданское общество, объединенное одноранговой Р2Р сетевой платформой. Что в перспективе, позволяет перейти к «устойчивому одноранговому обществу» (Sustainable Peer-to-Peer Society).


✔️ «Теория убеждающих повествований» (Conviction Narrative Theory) .
Это предложенный Дэвидом Такеттом и Кимберли Чонг в 2014 г. социо-психологический фреймворк концептуальной модели принятия решений в условиях радикальной неопределенности.

[Читать дальше:]
В ситуациях радикальной неопределенности, когда вероятность различных сценариев невозможно оценить (да и весь спектр сценариев неизвестен), теория убеждающих повествований предполагает, что люди используют при осмыслении информации и принятии решений некие рассуждения в форме рассказов/повествований (нарратива).
Эти повествования нужны им для структурирования своих причинно-следственных гипотез.
Различные форматы нарратива возникают из взаимодействия между индивидуальным познанием и социальной средой, когда рассуждающие люди используют нарратив для:
объяснения имеющихся фактов,
построения предполагаемых сценариев вероятного будущего,
эмоциональной оценки этих сценариев и выбора среди них предпочтительного.
Убеждающие повествования в таких нарративах устанавливают предпочтение и обеспечивают готовность к действию. Они играют важную роль в принятии решений, обеспечивая ЛПРам в объективно неопределенных условиях достаточную уверенность, чтобы действовать, несмотря на возможность серьезных потерь.
Иными словами, убеждающие повествования подменяют необходимые для принятия решений данные эмоциями, позволяющими ЛПРам почувствовать убежденность и действовать.

Убеждающие повествования — это обоюдоострый инструмент.
В «хороших руках» убеждающие повествования направлены на повышение доверия и укрепление сотрудничества с общественностью. Они помогают прозрачному поиску альтернатив, обсуждению сомнений различных сторон и выработке консенсуса.
В «плохих руках» убеждающие повествования являются инструментом пропаганды и/или воли диктатора, создающим в сознании граждан иллюзию “определенности”, путем навязывания им группового мышления, целенаправленно усугубляемого катализаторами различных когнитивных искажений.


✔️ «Динамическая причинно-следственная модель» (Dynamic Causal Model).
Концепция предложенна в этом году исследовательской группой Карла Фристона, — это новый универсальный подход к решению проблем неопределенности методом, аналогичным тому, как (согласно теории Фристона) это делает мозг.

[Читать дальше:]
По Фристону, главной функцией мозга является постоянное решение проблем неопределенности. Мозг непрерывно строит прогнозы окружающей человека реальности и подстраивает действия человека под эти прогнозы.
От того, насколько мозг каждого из нас преуспеет в решении этой задачи, зависит жизнь отдельного человека и всего человечества.
Если бы мозг строил прогнозы и принимал решения в рамках классической парадигмы рациональности, ему бы не хватило его вычислительной мощности. Кроме того, для преодоления всех неопределенностей у мозга просто нет необходимой информации. По сути, мозг постоянно сталкивается с необходимостью принятия решений в ситуациях радикальной неопределенности. Но миллионы лет эволюции так организовали работу мозга Homo sapiens, что он научился с этим справляться. Он научился эффективно обобщать статистическое представление неопределенности путем выявления в ней причинно-следственных связей.

Принцип свободной энергии Фристона говорит, что вся жизнь на всех масштабах организации – от отдельных клеток до человеческого мозга с миллиардами нейронов – движет универсальный императив, который можно свести к математической функции.
Он говорит, что быть живым, значит действовать таким образом, чтобы уменьшать разрыв между вашими ожиданиями и поступающей от органов чувств информацией. Или, говоря словами Фристона, чтобы минимизировать свободную энергию.
В принципе любое внутреннее состояние, любое действие, любое ощущение, которое у вас возникает, должно служить цели минимизации вариационной свободной энергии или максимизации маргинальной вероятности.

Как это делает мозг?

Если мы знаем, какова целевая функция, если мы знаем процесс и задачи, мы затем можем изобразить это в терминах процессов. Например, можно сказать: эта минимизация вариационной свободной энергии или максимизации байесовской вероятности наблюдений — это алгоритм восхождения на вершину или алгоритм градиентного спуска. Тогда можно записать дифференциальное уравнение, где все нейронные состояния, физиологические состояния в мозге теперь можно описать при помощи дифференциального уравнения, беря в расчет другие состояния в мозге. И, если это уравнение верно, тогда вполне возможно связать переменные с физиологическими процессами.


Смена парадигмы рациональности для принятия решений в проблемах высокой социальной значимости не означает, что цивилизация должна будет (и сможет) вообще отказаться от классической парадигмы.
В результате превращения мира в гиперсеть, сопровождающегося колоссальным усложнением всех цивилизационных систем на фоне небывало возросшей ценности человеческой жизни, расширение классической парадигмы рациональности для принятия решений в проблемах высокой социальной значимости становится неизбежной необходимостью.


/Источник №1//Источник №2/



Картинка кликабельна



Tags: Ноосферогенез, Общество, Хаос, Цивилизация, Человеческий мир
Subscribe

Recent Posts from This Journal

  • Причины прямохождения

    В развитие темы: Прототип - водная обьезьяна. Порой кажется, что палеоантропологами уже всё выкопано, описано и разложено по полочкам, и время…

  • О функциональных системах

    Система — целое, составленное из частей, их соединение. Функциональная система — это временная, динамическая, саморегулирующаяся организация -…

  • Читать?

    Читать? Какое необыкновенное, изумительное ощущение! А для всех "окружающих это казалось вполне естественным: логическое продолжение событий,…

  • Человека формирует...

    Мне больно и страшно слышать рассуждения о том, что у наших детей слишком легкая жизнь, мало трудностей и лишений. И что от этого, дескать,…

  • «Зима краудсорсинга» заканчивается

    «Карта будущего» | Часть №1 Показатели «диванных экспертов». «Карта будущего» | Часть №2 «Карта…

  • О эволюции

    В распоряжении эволюции нет никакой целевой функции: ни явной, ни неявной. Управление процессом поиска по значениям целевой функции - это…

promo evan_gcrm march 28, 2018 19:35 141
Buy for 30 tokens
Основополагающим элементом, основным двигателем всей жизни, является репликатор. Скопированная информация - это и есть «репликатор». На Земле первый репликатор довольно бесспорный - это гены, или информация, закодированная в молекулах ДНК. Точнее это первый репликатор, о котором мы знаем.…
  • Post a new comment

    Error

    default userpic

    Your IP address will be recorded 

    When you submit the form an invisible reCAPTCHA check will be performed.
    You must follow the Privacy Policy and Google Terms of use.
  • 9 comments