О некоторых сложностях автоматизации процессов управления

Размещено на http://www.allbest.ru/

О некоторых сложностях автоматизации процессов управления

Раков В.И



Непреходящей производственной задачей является более эффективная организация процессов управления (быстрее, качественнее, с меньшими затратами). Традиционные направления по её решению обусловлены возможностями построения математических моделей объектов управления.

Для структурированных задач управления осуществима полная автоматизация решения и создание соответствующих систем автоматического управления (САУ). Для частично структурированных задач управления автоматизация ограничивается границами структурированности. При относительно высокой «степени» структурированности автоматизация заканчивается созданием автоматизированных систем управления (АСУ), в том числе и с реализованными в них модельными или экспертными информационными системами. При относительно низкой «степени» структурированности задач управления автоматизация сводится к созданию и использованию систем обработки данных.

Модельные системы дают возможность пользователю получить недостающие сведения путём экспериментирования с предоставляемым системой многообразием математических моделей. Экспертные системы, фактически реализуя концепцию «типовых управленческих решений», позволяют свести возникшие текущие проблемные ситуации либо к заранее определенным однородным классам управленческих решений (типовому набору альтернатив), либо сформировать альтернативы на основе заранее заданных формальных правил преобразования и процедур оценки синтезированных альтернатив. Информационные системы обработки данных, ориентированные на подготовку так называемых управленческих отчетов, как правило, предоставляют лицу, принимающему решения, различные процедуры манипулирования данными об объекте управления и источниками сведений, что может оказать ему немалую информационную поддержку в организуемых им процессах управления.

В реальных производствах не всегда удаётся представить и осуществить задачи управления в структурированном или частично структурированном виде. Чем в большей степени объект управления квалифицируется как сложная (большая) система и чем менее прогнозируемы проявления среды, тем меньше возможностей автоматизации процессов решения задач управления и тем больше функций возлагается непосредственно на человека. Особенно рельефно это проявляется при организации процессов управления организационными системами, при координации функционирования локальных (например, цеховых) САУ и АСУ, при маневрировании ресурсом предприятия для разрешения конфликтных ситуаций, то есть там, где возникают условия изменения структуры объекта управления или системы управления в целом.

Считается, что при решении неструктурированных задач управления возможности использования информационных систем невелики, а формализация или языковая имитация деятельности человека по организации процессов управления в таких условиях относится к крайне трудоёмким, достаточно дорогостоящим и нередко мало обнадёживающим мероприятиям по тривиальным причинам: а) не всегда представляется возможным адекватное отображение в памяти ЭВМ объекта управления и тех процессов, которые в нём протекают (как в случае применения в управлении имитационного моделирования); б) не всегда удаётся успешно воспользоваться гипотезой о том, что вся необходимая информация об управлении объектом, которым до создания системы управления управляли люди, может быть получена из непосредственного наблюдения за их работой или из их словесных объяснений (как в случае ситуационного управления).

Известный принцип агрегатирования (наращивания, накапливания) исходной структуры в зависимости от текущих производственных обстоятельств [1], охватывает: состав оборудования (элементы системы) как материальных носителей; различные отношения, в том числе законы управления; связи (топологию системы); структурные единицы (произвольные части системы) и собственно процесс функционирования системы как все то, в чём и проявляются многочисленные отношения и связи, то есть в чём выражается сама структура системы управления.

Считается, что в обстоятельствах неструктурированности задач управления человек принимает управленческие решения из эвристических соображений на основе своего опыта [например, 2,3]. То есть фактически накапливаемый (наращиваемый, агрегатируемый) в процессе функционирования опыт может в каждый момент формирования управленческого решения (воздействия) определить весь последующий ход процесса функционирования системы управления.

В связи с этим представляется достаточно актуальным разработка идеи использования лингвистических моделей опыта, отражающих предысторию функционирования системы, как реализацию принципа агрегатирования исходной структуры в зависимости от текущих производственных обстоятельств.

1. Лингвистический компонент управления

Естественное отображение (выражение) человеком текущих обстоятельств на этническом языке (полученная лингвистическая модель ) - это исходная ситуация процесса автоматизации. Далее возможны различные направления изменения ситуации (разные сценарии). Для условной классификации сценариев не будет ошибкой изначально полагать, что принципиально возможна реализация процесса «выражение текущих обстоятельств - анализ - принятие решения - выражение принятого решения» в двух видах, когда принятое решение передаётся на исполнение другому человеку (исполнителю), либо когда принятое решение передаётся на исполнение в техническое устройство:



- - -

- . (1)

Тогда можно отметить следующие варианты, существенные для принципиальной (концептуальной) оценки роли лингвистических компонентов:

а) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - неавтоматизированный анализ - {лингвистическая модель () результатов анализа}- неавтоматизированное принятие решения - {лингвистическая модель () принятого решения} - человек; (2)

б) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - {математическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств как начальный материал для организации автоматизированного анализа} - автоматизированный анализ - {математическая модель () результата анализа} - {лингвистическая модель () результатов анализа} - неавтоматизированное принятие решения - лингвистическая модель () принятого решения} - человек;(3)

в) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - не автоматизированный анализ - {лингвистическая модель () результатов анализа} - {математическая модель () результата анализа} - автоматизированное принятие решения - {математическая модель () принятого решения} - {лингвистическая модель () принятого решения} - человек; (4)

г) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - {математическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств как начальный материал для организации автоматизированного анализа} - автоматизированный анализ - {математическая модель () результата анализа} - автоматизированное принятие решения - {математическая модель () принятого решения} - {лингвистическая модель () принятого решения}- человек; (5)

а1) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - неавтоматизированный анализ - {лингвистическая модель () результатов анализа} - неавтоматизированное принятие решения - {лингвистическая модель () принятого решения} - {математическая модель () принятого решения}-техническое устройство;(6)

б1) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - {математическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств как начальный материал для организации автоматизированного анализа} - автоматизированный анализ - {математическая модель () результата анализа} - {лингвистическая модель () результатов анализа} - неавтоматизированное принятие решения - {лингвистическая модель () принятого решения} - {математическая модель () принятого решения} - техническое устройство;(7)

в1) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - неавтоматизированный анализ - {лингвистическая модель () результатов анализа} - {математическая модель () результата анализа} - автоматизированное принятие решения - {математическая модель () принятого решения} - техническое устройство;(8)

г1) лингвистическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств - {математическая модель () исходного выражения текущих обстоятельств как начальный материал для организации автоматизированного анализа} - автоматизированный анализ - {математическая модель () результата анализа} - автоматизированное принятие решения - {математическая модель () принятого решения} - техническое устройство. (9)

Коротко, (2) - (9) можно представить цепочками (10) - (17):

- неавтоматизированный анализ - - неавтоматизированное принятие решения - - человек; (10)

- - автоматизированный анализ - - - неавтоматизированное принятие решения - - человек; (11)

- не автоматизированный анализ - - - автоматизированное принятие решения - - - человек; (12)

- - автоматизированный анализ - - автоматизированное принятие решения - - - человек; (13)

- неавтоматизированный анализ - - неавтоматизированное принятие решения - - - устройство; (14)

- - автоматизированный анализ - - - неавтоматизированное принятие решения - - -устройство; (15)

- неавтоматизированный анализ - - - автоматизированное принятие решения - - устройство; (16)

- - автоматизированный анализ -- автоматизированное принятие решения - - устройство. (17)

Человек систематически участвует в процессе управления, в частности, им формулируется . По этой причине переход от лингвистической к математической моделям в (14) и (15) или передача математической модели в техническое устройство в (16) и (17) не может не контролироваться человеком. Это необходимо для его понимания переданных аппаратуре управленческих решений. Человек должен восстановить для (14) или (15) или сформировать для (16) или (17) соответствующие лингвистические модели (как трансформации математической модели ) с целью последующей оценки возможных (потерь) отклонений результатов управления от того, что человеком представлялось:

- неавтоматизированный анализ - - неавтоматизированное принятие решения - -(-) - устройство; (18)

- - автоматизированный анализ - - - неавтоматизированное принятие решения - -(-) - устройство;(19)

- неавтоматизированный анализ - - - автоматизированное принятие решения - (-) - устройство;(20)

- - автоматизированный анализ - - автоматизированное принятие решения - (- ) - устройство.(21)

В случае (2), (10) нет сомнений в существенной роли лингвистических конструкций - они являются и формой выражения, и сущностью исполняемого действия. Более того, можно утверждать, что при неавтоматизированном анализе и неавтоматизированном принятии решений любое преобразование лингвистических моделей , и , включая их трансформацию в промежуточные математические модели (например, для решения «промежуточных» вопросов автоматизации), может привести к негативным последствиям восприятия и выполнения человеком-исполнителем окончательного управленческого решения (которое в результате преобразований будет отличаться от полученного ).

Автоматизация - это моделирование физических, интеллектуальных или эмоциональных усилий человека (включая усилия человека при организации производственных отношений) любыми инородными (относительно человека) рукотворными или нерукотворными агрегатами искусственного или естественного происхождения, в том числе, средствами технического и производственного назначения [4]. В общем, автоматизация - это имитация в других условиях, повторение в иных обстоятельствах, воспроизведение своих возможностей человеком в «усиленном» или «ослабленном» вариантах. Поскольку (или если) автоматизация - это имитация или повторение, то в таком случае любая из цепочек (11) - (17) должна быть, по меньшей мере, «не хуже» (эквивалентной, тождественной, аналогичной, подобной, «лучше» и пр.) начальной цепочки (2) или (10) по своим результатам. Можно попробовать пояснить интуицию, побуждающую склоняться в сторону предположения о том, что (11) - (17) всегда «хуже», чем (2) или (10), следующими суждениями.

Во-первых, это наличие в цепочках (11) - (17), а также (18) - (21) акции трансформации лингвистических моделей в модели математические: в , в (традиционно автоматизации предшествует формализация).

Модель явления (объекта, процесса) - это лингвистическая, чувственная, предметная или иная материализация психического образа явления объективной реальности [3]. Модель конкретна в своей материализации. Материализация происходит в процессе отчуждения мысленного образа от сознания человека. Локально-организованная среда (ЛОС) - это совокупность причин, способствующих или препятствующих («нормальному», «эффективному» или иному) функционированию конкретной системы (явления, объекта, процесса). Локально-организованная среда конкретной системы проявляет себя как объект с вполне организованной структурой, наделённой целесообразным поведением относительно данной системы и взаимодействующий с нею. Моделирование обусловлено тремя своими представлениями: 1) как процесс отчуждения (образование модели); 2) как процесс трансформации или преобразования (формирование модели); 3) как процесс экспериментирования (применение модели). Модели личностны, поскольку являются материализацией психических образов. Это означает, что модель объекта и модель локально-организованной среды также личностны в своём (системном) единстве.

Считается, что осознание человеком психических образов явлений объективной реальности - это процесс его мыслительной деятельности и результат его размышлений над этими образами. Осознанный образ принято называть мысленным образом. В процессе осознания происходит буквально («мысленное») проговаривание (осознаваемых) образов. Поэтому предполагают, что мысленный образ уже является, по существу, языковым образом явления. Его последующая материализация в процессе отчуждения является формулировкой текста на этническом языке с использованием требуемого в конкретных условиях арсенала специфических семиотических средств выражения (формул, жаргона и пр.). Другими словами, нет оснований не считать лингвистические модели начальными (исходными) моделями воспринятых обстоятельств объективной реальности.

Между тем предполагают, что непосредственной причиной последующей материализации не в виде лингвистических моделей, а в виде чувственных моделей, выражаемых не в семиотической форме, а в форме зрительных (рисунки), звуковых (музыкальные фразы), вкусовых, ароматических образов, а также тактильных образов, находящих свое выражение в процессе контакта тела человека с иными материальными образованиями (например, гипс или глина в процессе ваяния), являются не мысленные, а так называемые созерцательные образы. Возможно, эти образы играют созидательную роль при формировании лингвистических моделей (М.Л. Перепелицын, 1990; Б.Л. Сахаров, 1992), например, тем, что возвращаясь в сознание (уже как отображение чувственной модели) для переосмысления, способствуют созданию более удачных формулировок и, в конечном итоге, адекватных лингвистических моделей. Однако пока полагают, что они относятся в бульшей степени к области эмоционального (Г.М. Дьяченко, 1992; А.А. Барашков, 1969), чем интеллектуального, составляющего основу инструментария при организации и исполнении целенаправленных процессов управления.

Явление воспринимается его вещественно-энергетически-организационным воздействием на человека. Это воздействие принципиально не может исходить только от самого явления, равно как и только от его локально-организованной среды. Это воздействие есть воздействие от взаимодействующей системы «явление - его локально-организованная среда», то есть в сознании человека, воспринимающего явление, принципиально формируется не образ самого явления, а образ композиции (смеси) явления с его различными образами среды в зависимости от конкретных обстоятельств. При этом принципиально отсутствуют критерии установления (функциональных) границ между явлением и его локально-организованной средой, также как и критерии оценки полноты знаний о том, что определяет содержание собственно явления и содержание его локально-организованной среды. Поэтому в качестве начальных моделей явления объективной реальности целесообразнее или конструктивнее понимать, по-видимому, лингвистические модели композиций явления и его локально-организованной среды.

В этом контексте рассуждений математические модели представляются, с одной стороны, небольшой частью лингвистических моделей, с другой, - являются производными от них моделями. Основываясь на традиционном представлении о математическом моделировании [5], можно сказать, что математическое моделирование - это формирование представлений об исследуемом явлении объективной реальности (объекте, процессе) исключительно посредством формы количественного выражения (измеренных) отношений, характеризующих явление и её локально-организованную среду в единстве их существования. Это множество количественных соотношений именуется математическими моделями. Поскольку количественные (измеренные) соотношения относительны и связаны не с существом характеризуемых отношений, а с существом эталона, определяемого и выражаемого соответствующими предшествующими лингвистическими моделями (человеческим пониманием), то математическая модель (ММ) не решает «проблемы начала» и не может являться начальной (исходной) моделью явления объективной реальности. По этой причине принципиально не могут существовать эквивалентные преобразования фраз на этническом языке во фразы на формальном языке. Отсюда вполне допустимо заключение о том, что не только трансформация, но уже сами попытки трансформации лингвистических моделей в модели математические (формальные) являются одним из наиболее богатых источников погрешностей моделирования и сложностей построения собственно математических моделей со всеми вытекающими последствиями для реализации цепочек (11) - (17).

Тривиальным примером сложностей трансформации является попытка перевода описания письменного стола на русском языке (как явления объективной реальности) в математическую модель (красивый с изящно выполненной резьбой предмет повседневного использования для подготовки документов. Покрыт бесцветным лаком с ароматическими добавками, и т.д.). Понятно, что в реальности не так очевидно предназначение, функции, структура явления и его локально-организованной среды, не ясна последовательность трансформации (слово в ММ, предложение в ММ, языковый фрагмент в ММ и т.п.). Но даже здесь показательна невозможность перевода каждой фразы этнического описания в формальные модели или их элементы. Несмотря на то, что математическое моделирование направлено на имитацию (воспроизведение, отражение) реального функционирования (существования) объекта в реальной среде, а математические модели и математическое моделирование основаны на использовании формальных языков и формальных средств организации процессов имитации, в случае организации процессов управления ситуация значительно усложняется.

Здесь можно отметить два существенно важных фактора: 1) множество способствующих и препятствующих причин, определяющих локально-организованную среду, носит, как правило, временной или ситуационный характер. Кроме того, эти причины могут менять свою функциональную принадлежность: переходить из способствующих в препятствующие причины и наоборот, что создаёт значительные трудности в создании даже лингвистических моделей [6]; 2) в организационно-технических системах и система, и её окружение имеют в своём составе человека как активного участника отношений внутри системы, в среде и в процессах взаимодействия системы со средой. Человек обладает свободой выбора своих действий и волей исполнения своих побуждений. Поэтому он также может менять свою функциональную принадлежность: в разных ситуациях он может относить себя (и действовать сообразно этому соотнесению) то к объекту, то к среде этого объекта, чем может создать исключительные сложности для описания своего поведения в системе и в отношении системы не только на формальном, по и этническом языке [3].

Во-вторых, это наличие в цепочках (11) - (17), а также в (18) - (21), акции трансформации математических моделей в лингвистические: в , в , в .

Принципиально такая трансформация представляет собой типичный момент, связанный с окончанием моделирования. По сути - это вопросы переноса модельных знаний или, в частности, оценки степени трансформации полученных на модели знаний. Согласно проф. И.Т. Исаеву [7, C. 252], перенос модельных знаний обычно сводится к использованию формальных процедур переноса. Как правило, содержание этих процедур обуславливается следующим: определяются и измеряются физические величины, получающие затем знаковое выражение; задается алфавит; выбираются гипотезы, единственное требование к которым заключается в том, чтобы они в формально-логическом отношении не были внутренне противоречивы; формулируются правила перехода от одного алфавита к другому; формулируются правила вывода и другие формально-логические процедуры; создаются правила и условия интерпретации полученных знаний и т.д.

В конструктивном плане представление математических моделей в обычной языковой форме проводится по определенному языковому шаблону (в котором предусмотрены позиции с результатами математического моделирования) с целью исключения произвола в трактовке результатов. Эта тактика оправдана, когда ни объект управления, ни его локально-организованная среда не претерпевают «значительных» изменений в процессе функционирования. Возможно, это именно тогда, когда объект управления не имеет признаков так называемых больших (сложных) систем, а также тогда, когда такая трансформация окончательная, то есть в дальнейшем не представляет собой исходный материал для последующего анализа или принятия решений. Иначе неизбежны ошибки не только в трансформации (понимании и оценке качества функционирования системы), но и организации последующих процессов управления.

Таким образом, можно утверждать, что:

1 Последовательность преобразований математическая модель - лингвистическая модель - математическая модель - лингвистическая модель - … может сыграть негативную роль в организации требуемого функционирования системы и тем более тогда, когда в трансформации участвует многочисленный персонал, обученный к единообразному представлению (толкованию) процессов управления.

2 Автоматизация как имитация в других обстоятельствах требует, чтобы любая из цепочек (11) - (17) была бы «не хуже» неавтоматизированных (2) или (10). Однако навряд ли погрешности трансформации позволят этого достигнуть.

2 «Неформализованная» автоматика

С одной стороны, для автоматизации необходимы математические модели, и полный переход на использование математических моделей открывает возможности достижения полной автоматизации. Но здесь можно столкнуться с непреодолимыми препятствиями по формализации человеческих усилий и построению математических моделей, а также с невозможностью организации процессов управления и функционирования системы адекватно реальностям. С другой стороны, сохранение участия человека в формировании лингвистических моделей, неавтоматизированном анализе и неавтоматизированном принятии решений позволяет полноценно представлять обстоятельства и организовывать адекватный процесс управления, но не позволяет сделать существенные шаги в направлении автоматизации управленческих действий.

При этом надо отметить, что в последнее десятилетие: 1) при реализации систем автоматического управления начали использовать так называемые интеллектуальные регуляторы, в которых, в частности, реализуется параметрическая адаптация с использованием настройки параметров традиционного ПИД - регулятора и используется адаптация и обучение, то есть начали применяться регуляторы, использующие базы знаний (с блоком нечеткого вывода в виде продукционных правил с нечеткой импликацией) и устройства перевода в лингвистические и в четкие значения, а также: спецпроцессоры поддержки языков программирования высокого уровня (типа Лисп, Пролог, Рефал и др.); спецпроцессоры для интеллектуальных баз данных и званий в том числе вывода на знаниях; спецпроцессоры для интеллектуального интерфейса обработки изображений, текстов и речи; аппаратно реализованные средства обработки нечеткой лингвистической информации - лингвистические процессоры (Э.В. Попов, 1990; В.Н. Захаров, С.В. Ульянов, 1992; В.Б. Кузьмин, С.И. Травкин, 1992); 2) при реализации автоматизированных систем управления всё больший упор делается не на многообразие математических моделей (в их традиционном понимании), а на использование экспертных систем, в которых лингвистическим моделям, конечно, отводится далеко не ведущая, но, по крайней мере, немаловажная роль (Р.А. Алиев, Н.М. Абдикеев, М.М. Шахназаров, 1990; Ю.И. Ерёменко, 2004).

В этом, вероятно, не исключено увидеть и движение в сторону лингвистического управления, хотя остаются открытыми «прямые» вопросы о возможности непосредственного использования лингвистических моделей для организации процессов управления и осуществления автоматизации процессов анализа и принятия решений без их предварительной трансформации в модели математические.

Существо предмета автоматизации составляют следующие компоненты [8]: умение расчленения проблемы и осуществление адекватной трансформации лингвистических моделей в модели математические; навыки использования традиционного и системного подходов и формирования требуемого концептуального восприятия; привычки сочетания формальных методов и конкретного экспертного знания; научные обычаи и социальные традиции в использовании неформализованного знания и формальных методов; процессы интерактивного взаимодействия «формального» и «неформального» в методике управления.

Желание непосредственной автоматизации каждого из отмеченных компонентов (умения, навыка, привычки и т.п.), наверное, недостижимо даже не по причине недостаточного технического уровня (для создания искусственного интеллекта и искусственного чувства). Скорее это связано со сложностями концептуального представления самого направления реализации. Однако исходя не из сути каждого отдельного компонента, а из того, что их обуславливает, что их охватывает в системном единстве и что их порождает, можно наметить конструктивное направление по решению вопросов автоматизации. лингвистический автоматизация управление

Использование опыта как руководящая идея автоматизации. Исторически вся деятельностная сущность человека связана с опытом (Г.С. Батищев, 1969; Б.А. Воронович, 1972; Д.П. Горский, С.Н. Смирнов, 1973; М.С. Каган, 1974). Замыкаясь в рамках технологий управления, можно сделать более сильное предположение о том, что деятельностная сущность человека сама по себе есть функционирующий опыт, выраженный умениями, навыками, привычками и, в целом, обычаями и традициями накопления, использования и передачи чувственных, практических и теоретических знаний. Принято составляющие опыта именовать соответственно чувственным, практическим и теоретическим опытом.

Поэтому естественно считать, что умения расчленения проблемы на этапы, для которых становится возможным не только подобрать методы исследования и исполнителей, но и осуществить адекватную трансформацию исходных лингвистических моделей в модели математические (формальные); навыки гармоничного использования традиционного и системного подходов и формирования (построения) концептуального восприятия, адекватного реальным условиям; привычки сочетания формальных методов и конкретного экспертного знания по установлению и учёту причинно-следственных отношений и связей, и установления порядка проведения управляющих акций, обеспечивающего требуемое функционирование системы; научные обычаи и социальные традиции использования неформализованного знания и формальных методов; процессы интерактивного взаимодействия «формального» и «неформального» в методике управления, - всё это есть не что иное, как опыт.

По самой своей сути опыт реализуется определённой формой. Процесс использования экспертного знания при построении и реализации методики управления - это указание на ту форму использования опыта, в которой реализуются практические знания, то есть практический опыт. Процесс интерактивного взаимодействия «формального» и «неформального» в методике - это указание на ту форму использования опыта, в которой аккумулируются чувственные и теоретические знания, то есть чувственный и теоретический опыт.

Применительно к организации процессов управления можно сказать, что опыт охватывается, по меньшей мере, следующими основными формами: а) наблюдение функционирования объекта (восприятие обстоятельств); б) формирование воздействий на объект на основе наблюдений и умозаключений; в) наблюдение за реакциями объекта в ответ на проведенные на него воздействия и выделение множества воздействий, способствующих требуемому функционированию объекта; г) установление соответствия (морфизма) между восприятием обстоятельств и множеством воздействий, способствующих требуемому функционированию объекта; д) выработка психического механизма, обуславливающего действия человека в соответствии с установленным морфизмом.

Исходя из сказанного, а также из того, что, во-первых, внешне всеобщая форма выражения опыта выступает в виде языка, во-вторых, субъективно она выражается в приобретённой способности человека оперировать понятиями и, в-третьих, знание - это умение в абстракции, умение оперировать накопленными в памяти понятиями, исходное содержание которых дано субъекту не от рождения, а получено в результате передачи опыта предшествующих поколений [7, С. 48-50], можно заключить, что направление автоматизации при организации процессов принятия управленческих решений определяется самим содержанием понятия опыта, а его реализация диктуется формами представления опыта. Не претендуя на полноту описания идеи автоматизации, она может быть представлена следующими положениями.

Всеобщность формы указывает на то, что лингвистическая модель является базовой (основной, охватывающей, материальным носителем) при любом конкретном варианте (особенном и единичном) этой формы. При видимой непрерывности функционирования (деятельности) и наблюдения текущий объём опыта составляется (аккумулируется, агрегатируется, накапливается) и фиксируется в отдельные (дискретные, ситуационно обусловленные, зависимые от обстоятельств) моменты времени, поскольку лингвистическое оформление опыта заканчивается либо окончательным суждением, либо моментом осознания своего мастерства (умения, навыка, привычки). Назовём для определенности эти моменты времени дискретами опыта или, попросту, (временными) дискретами.

Целостное накопление, передача и восприятие опыта определяется наличием всех составляющих опыта: чувственной, практической и теоретической в силу того, что эти составляющие отражают накопление, использование и передачу чувственных, практических и теоретических знаний. Так если - соответственно лингвистические модели чувственного, практического и теоретического опыта в -ую дискрету при организации процессов управления некой системой, то последовательно составленный набор:

… (22)

(23)

(24)

(25)

… (26)

(27)

(28)

… (29)

с натуральными верхними индексами - это и есть всё то, что знала та определенная часть персонала по управлению системой, которая участвовала в этом управлении своим чувственным и практическим опытом, оперируя конкретным (причём, не обязательно самым подходящим) теоретическим опытом. Другими словами, (22) - (29) есть «совокупный» опыт управления.

Очевидно, что опыт для одного момента времени не обязательно должен отрицать опыт для любого другого момента времени. Например, возможно (22) - (24) - это формирование опыта, выраженного в конечной его форме (25). В свою очередь, возможен вариант, когда, скажем, (28) не только расширяет (27), но и исключает его дальнейшее использование. Однако при этом целесообразно считать, что поскольку каждая строка (22) - (29) конкретна и достоверна (в своей конкретности), то, несмотря ни на какие отрицания, опыт как ретроспектива (предыстория), то есть как совокупность отдельных строк, независимо от их чередования, может играть существенную роль в формировании адекватных управляющих решений.

Основываясь на том, что любой опыт это, прежде всего, (осознаваемая или неосознаваемая) совокупность приобретённых реакций человека на внешние возбудители, выражаемая соответствующими целенаправленными (целесообразными) действиями (в терминологии тактики, стратегии, алгоритма, способа), можно представить процесс управления (человеком) как функционирующий опыт в обрамлении конкретных обстоятельств функционирующей системы (), конкретных результатов () использования опыта (совокупности сформированных управляющих решений) и оценки

() адекватности принятых управляющих решений (оценки качества управления):

… (30)

, , , (31)

, , , (32)

, , , (33)

… (34)

, , , (35)

, , , (36)

…, (37)

где верхние индексы выражают обстоятельства, результаты и оценки в соответствующие моменты времени, которые, вообще говоря, могут быть «мельче» дискрет опыта.

В «структуре» таблицы (30) - (37) очевидны возможности автоматизации при условии сохранения и накопления её строк, например, в следующем в некотором плане наиболее простом формате:

- пусть текущий момент времени соответствует индексу . Фиксируются текущие обстоятельства функционирующей системы (); реализуется формальная процедура поиска строки с обстоятельствами функционирующей системы (), совпадающими (напоминающими, похожими) с ; из найденной строки выбирается , а остальное остаётся уделом творчества человека, организующего процессы принятия решений;

- пусть текущий момент времени соответствует индексу . Фиксируются текущие обстоятельства функционирующей системы (); реализуется формальная процедура поиска строки с обстоятельствами функционирующей системы (), совпадающими (напоминающими, похожими) с ; из найденной строки выбирается , а остальное остаётся уделом творчества человека, организующего процессы принятия решений;

…

- пусть текущий момент времени соответствует индексу . Фиксируются текущие обстоятельства функционирующей системы (); реализуется формальная процедура поиска строки с обстоятельствами функционирующей системы (), совпадающими (напоминающими, похожими) с ; из найденной строки выбирается , а остальное остаётся уделом творчества человека, организующего процесс управления;

…

- пусть текущий момент времени соответствует индексу . Фиксируются текущие обстоятельства функционирующей системы (); реализуется формальная процедура поиска строки с обстоятельствами функционирующей системы (), совпадающими (напоминающими, похожими) с ; из найденной строки выбирается , а остальное остаётся уделом творчества человека, организующего процессы принятия решений;

…

- пусть текущий момент времени соответствует индексу . Фиксируются текущие обстоятельства функционирующей системы (); реализуется формальная процедура поиска строки с обстоятельствами функционирующей системы (), совпадающими (напоминающими, похожими) с ; из найденной строки выбирается ,, а остальное, если что-либо ещё остаётся, то остаётся уделом творчества человека, организующего процесс управления.

Понятно, что возможны более сложные форматы автоматизации по отмеченной таблице (30) - (37), когда, скажем, выбирается не одна строка, а несколько строк, оценка содержательности которых предоставляет человеку дополнительные возможности выбора или построения требуемых процессов принятия решений.

Среди них особо выделяются те, которые, рассматривая строки этой таблицы как совокупный опыт, взаимно обуславливают обстоятельства функционирующей системы () в различные моменты времени, по существу имитируя целостность функционирующей системы. Пусть зафиксированные текущие обстоятельства () в следующий момент времени из следующей таблицы (38) - (46) напоминают (похожи, совпадают) обстоятельства -ой строки (42), то есть =:

(38)

(39)

(40)

(41)

(42)

(43)

(44)

(45)

(46)

(47)

В таком случае, следуя предыдущему обсуждению, можно было бы организовывать процесс управления, основываясь на сведениях этой строки, например, выдать в цепи управления управляющие воздействия = и ожидать, что функционирование системы будет соответствовать =. Однако естественно, что в условиях динамически изменяющейся среды необходимо более детальное планирование (и соответственно использование опыта) всего функционирования системы за счёт учёта более глубокой предыстории (ретроспективы). Если (38) - (47) - начальная ситуация функционирующей системы, то выбор (42) можно сделать лишь после того, как окажутся «похожими» не только =, но и, например, их предыстории различной глубины ретроспекции: а) (46) и (41); б) {(46) и (41)} и {(45) и (40)}; в) {{(46) и (41)} и {(45) и (40)}} и {(44) и (39)}; г) {{{(46) и (41)} и {(45) и (40)}} и {(44) и (39)}} и {(43) и (38)}. Причём «похожесть» может быть выбрана для частей (отдельных лингвистических моделей) или в целом для всего выражения. «Похожесть» может определяться по-разному для каждой глубины ретроспекции, поскольку предыстории в своей совокупности отображают совокупный опыт. Если человек считает, что «похожесть» отсутствует, то самостоятельно принимает решение по организации дальнейшего управления и функционирования системы вообще, иначе им формально выбирается всё то, что уже показало свою эффективность в предыстории. Например, при условии (47) и при условии того, что:

, (48)

то есть при условии «совпадения» (46) и (41) можно ожидать «удачных» результатов от применения (42) в ситуации (47). Конечно, более «надёжно» использование (42) в условиях обстоятельств (47), если дополнительно к (48) будет справедливо и:

,

то есть при условии дополнительного «совпадения» (45) и (40), и т.д.

Таким образом, сам факт использования опыта в виде представления в определённой форме возможностей сохранения, накопления, осуществления (формального) поиска требуемых моделей (охватывающихся опытом) и их реализации является, по существу, руководящей идеей автоматизации процессов организации принятия управленческих решений.

Автоматизация. Используя простейшее понимание системы как совокупности компонентов объект управления (ОУ), управляющий персонал (субъект управления СУ), датчики (Д), регуляторы (Р), исполнительные механизмы (ИМ) {ОУ, СУ, Д, Р, ИМ}- можно констатировать распространённость интуитивных представлений о лингвистическом управлении, согласно которым лингвистическое управление может характеризоваться различными свойствами контуров обмена сообщениями (воздействиями, сигналами) между объектом управления и управляющими агрегатами, например: а) сообщения от объекта управления представляются на естественном языке (лингвистическими моделями); б) сообщения от управляющих устройств представляются на естественном языке; в) обмен сообщениями внутри {ОУ, СУ, Д, Р, ИМ} проводится исключительно на естественном языке (лингвистическими моделями); г) обмен сообщениями в системе между отдельными компонентами проводится в основном на естественном языке; д) обмен сообщениями любых компонентов с человеком проводится на естественном языке; е) компоненты системы обладают признаками целенаправленного поведения (интеллектуальные датчики и исполнительные механизмы); ж) система в целом обладает признаками искусственного интеллекта; к) система имеет «интеллектуальную» среду и т.п.

Выделяя наличие и отмечая существенность естественного языка, наиболее важная функциональная нагрузка возлагается всё-таки на процессы принятия управленческих решений в этих контурах обмена воздействиями (независимо от того, какие языки используются). Процессы принятия управленческих решений представляются и истолковываются по-разному (например, В.М. Глушков, 1972; С. Янг, 1972; П. Хилл, 1973; Ю.И. Клыков, 1974; Д. Клиланд, В. Кинг, 1979;. А.Г. Ивахненко, 1982), хотя не наблюдается расхождений во мнениях по поводу существа методов (подходов, стратегий, методик) принятия решений в этих процессах, которое, по нашему мнению, заключается: 1) в организации адекватного восприятия сведений на естественном языке о системе, в целом; 2) в организации адекватного (реальным ситуациям) использования управленческого опыта (на естественном языке) при формировании текущих управляющих воздействий; 3) в организации логического вывода (при анализе функционирующей системы «управляющее устройство - объект управления - среда»), адекватного реальным обстоятельствам. При этом надо отметить весомый фактор, касающийся «адекватностей» в восприятии и логическом выводе: их обеспечение связано, опять же, с адекватным объёмом и умением использования управленческого опыта.

Поэтому при исследовании вопросов автоматизации функций человека при организации и реализации процессов управления естественна (очевидна и целесообразна) конструктивность смыслового сужения интуитивных представлений о лингвистическом управлении.

Предлагается под лингвистическим управлением понимать управление организационно-техническим объектом на основе соотношений (30) - (37). Процедура, осуществляющая лингвистическое управление, может быть реализована в виде программно-аппаратного комплекса. При этом , и могут быть представлены не только лингвистическими моделями.

Другими словами, лингвистическое управление можно рассматривать, как такую машинную (формальную) процедуру, которая обеспечила бы интерактивную реализацию структур типа (30) - (37). Если более широко понимать термин машинная процедура (МП) как собственно аппаратно-программный комплекс, то обстоятельства функционирующей системы (), результаты () использования опыта (совокупности сформированных управляющих решений) или оценки () адекватности принятых управляющих решений могут представляться произвольными моделями, сопрягаемыми с этим аппаратно-программным комплексом, включая лингвистические модели и базируясь на них.

Таким образом, по самому определению главная роль в автоматизации функций человека играет именно машинная (формальная) процедура. МП может оперировать сведениями (22) - (29), фиксирующими опыт, или «структурой» таблицы (30) - (37), отображающей функционирование целенаправленных систем. Существо самой машинной процедуры (МП), автоматизирующей управленческую деятельность человека, наглядно и тривиально.

Во-первых, это её диспетчерская функция. Основное назначение МП двояко:

1) предоставление человеку-эксперту, организующему процессы управления (принятия решений), сведений о похожих управленческих ситуациях (моментах) в предыстории функционирования системы; 2) предоставление человеку возможностей передачи управляющих функций самой МП в зависимости от текущей управленческой обстановки. Реализация любого из предназначений МП - существенный акт автоматизации управленческих действий человека. Первое делает эксперта не только знающим (получающим опыт), но и помнящим всё, что связано с системой с момента «её пуска», что позволяет избежать многих сложностей в управлении и закладывает основы высокого качества организуемых процессов управления. Второе открывает возможности значительного повышения производительности при любой трактовке этого понятия. При этом исходными «данными» МП являются текущие обстоятельства в их лингвистическом многообразии.

Во-вторых, это модельная функция МП. Вообще говоря, нет оснований не использовать: а) в качестве исходного материала для работы МП не только текущий, но и любой компонент любой строки таблицы (30) - (37); б) различных формализаций термина «похоже»; в) разной глубины ретроспекции при сравнении. Всё это в совокупности позволит составить представление о различных возможных сценариях функционирования системы и вариантах управления, что даёт основания для формулирования и выбора наиболее подходящей для текущих обстоятельств тактики управления. Более того, возможность выбора в качестве исходного материала для работы МП любого компонента любой строки таблицы (30) - (37) даёт основания для планирования изменения текущего функционирования системы (изменение целевых установок) с целью перехода к ранее исключенным вариантам управления (и соответственно функционирования системы).

В-третьих, это обучаемая функция МП. Следуя самой логике «неформализованной» автоматизации (22) - (47), порожденной идеей целостного накопления, передачи и восприятия опыта, выраженной в накоплении, использовании и передаче чувственных, практических и теоретических знаний, машинная процедура как бы изначально ориентирована быть информационно-поисковой системой (ИПС) для восприятия исходных (текущих) обстоятельств, тотальный поиск подобных в начальной таблице и вывод результатов в определенном формате. Однако изначально она может быть выполнена, с одной стороны, как обучающая система, у которой роль учителя автоматически выполняет человек-эксперт (независимо от его желания), организующий процессы управления, а с другой, - как экспертная (советующая) система, предлагающая варианты решения человеку на основе того, чему она успела «обучиться». Безусловно, этот процесс ограничивается выбранными рамками, например, таблицы (30) - (37).

В-четвёртых, это обучающая функция МП. При достаточном объёме и информативности строк таблицы (30) - (37) реально появление возможности осуществления управления без постоянного участия человека-эксперта посредством специалистов более низкой профессиональной подготовленности. Сформированная, скажем, в течение длительного времени функционирования системы таблица охватывает «все» (или почти все) возможные особенности управления. В таком случае строгое следование предложенному машинной процедурой варианту может существенно повысить рентабельность производства, а специалисты более низкой подготовки могут предназначаться не для организации процессов принятия управленческих решений, а для мониторинга (выявления, узнавания, распознавания) «нестандартных» (нештатных, сбойных) ситуаций функционирования системы и привлечения экспертов для принятия ответственных решений. При этом оценка специалистом более низкой квалификации самого функционирования МП является обучающим фактором для профессиональной оценки уровня «нестандартности» производственной ситуации.

В-пятых, это «супервизорная» функция МП. Машинная процедура может проектироваться на работу с несколькими таблицами (30) - (37) и, если при этом они будут отражать соподчинённые точки (ярусной) структуры управления системой, то полезность и эффективность такой МП трудно будет переоценить, поскольку реализуется управление одним субъектом управления (в частности, человеком-экспертом). Сам факт того, как организуется смена таблиц (прерывания, свопинг, последовательный опрос), вероятнее всего, роли не играет. В данном аспекте централизованное руководство фрагментом структуры системы управления, наверняка, позволит более удачно осуществить выбор целей для нижестоящих ярусов иерархии управления, предусмотреть возможности параллельного (одновременного) исполнения управляющих решений, гибко маневрировать даже при незначительных отклонениях в качестве исполнения управляющих решений и т.д.

Основной результат. Лингвистическому управлению присущи следующие характерные особенности:

1) предоставление человеку-эксперту, организующему процессы управления, сведений о похожих управленческих ситуациях в предыстории функционирования системы (30) - (37);

2) предоставление человеку возможности передачи функций управления самой машинной процедуре для перехода в режим автоматического управления в зависимости от текущей производственной обстановки;

3) предоставление человеку различных интерпретаций термина «похоже» и разной глубины ретроспекции при сравнении строк таблицы, что позволяет составить представление о различных возможных сценариях функционирования системы, вариантах управления и выбора наиболее подходящей тактики управления для текущей ситуации;

4) выполнение функций: а) обучения, в которой роль учителя автоматически выполняет человек-эксперт, организующий процессы управления, расширяя тем самым таблицу (30) - (37); б) советчика, предлагающего человеку варианты возможных решений, на основе опыта, хранящегося в таблице (30) - (37);

5) при достаточном объёме и информативности строк таблицы (30) - (37) реально появление возможности осуществления управления без постоянного участия человека-эксперта посредством специалистов более низкой профессиональной подготовленности;

6) МП может проектироваться на работу с несколькими таблицами (30) - (37), если они будут отражать соподчинённые точки (ярусной) структуры управления.



Выводы

Оценивая предложенную, в некотором смысле, «идеологию» использования опыта и роль машинной процедуры (лингвистического управления) можно сделать несколько замечаний обобщающего характера.

1. Структура машинной (формальной) процедуры (МП) обслуживания таблицы (30) - (37) существенно зависит от организации процессов корректировки и накапливания строк, поиска компонентов строк, формирования и выдачи управляющих воздействий, диалоговых возможностей того, как организован опыт для его использования, то есть структура МП в известной степени порождается системным характером используемого опыта.

2. Не ущемляя функциональной роли МП в автоматизации, выделяется несколько системных источников («механизмов»), обеспечивающих уровень автоматизации при организации лингвистического управления: формат строки таблицы (30) - (37); структура таблицы (30) - (37); «формат» лингвистических моделей, определяющий глубину синтаксической перспективы, используемые модальности и т.п.; «структуризация» понятий «похоже, совпадение, подобие, близость» и пр.; взаимообусловленность в использовании понятий «похоже, совпадение, подобие, близость» и выбранной глубины ретроспекции; глубина ретроспекции для различных обстоятельств функционирующей системы; семиотическое представление обстоятельств; взаимозависимость семиотического представления обстоятельств и комплекса управляющих решений.

3. Учитывая то, что: а) логический вывод многообразен в своих дедуктивных и индуктивных построениях; б) логический вывод - это цепочка последовательных трансформаций текстов, представляющих анализ обстоятельств в управляющей среде, в тексты управленческих решений; в) логический вывод - это целенаправленное и целесообразное описание исходных данных, критериев оценки качества управления и функционирования, целей, начальных и заключительных ситуаций, а также стратегий перехода (от начальной в заключительную ситуацию) в соответствующих терминах соответствующих языков, можно говорить о том, что при любом концептуальном представлении логического вывода именно в процессах формирования управленческих решений ему характерно важное качество: в процессе вывода устанавливаются (формируются) конкретные связи (отношения) между воспринятыми (лингвистическими) сведениями и накопленным опытом управления, с одной стороны, и комплексом необходимых исполняемых действий (множеством конкретных управляющих воздействий), с другой. Такая взаимообусловленность опыта и формирующих его компонентов делает исследование вопросов лингвистического управления во внесистемном плане попросту невозможным.