Объявление

Осуществляется переход на новую версию движка (регистрация новых пользователей пока закрыта), свои пожелания и вопросы оставляйте в ветке: Технический раздел -> Форум

#1 2008-11-23 17:58:56

ParadiseMaker
Участник
Зарегистрирован: 2007-01-02
Сообщений: 253

Заседание Семинара по искусственному интеллекту - выступление С. Малкова.

32-е заседание междисциплинарного научно-теоретического семинара
"Философско-методологические проблемы искусственного интеллекта".

26 ноября 2008 г., 18.00-20.00

Обсуждение доклада <<СОЦИАЛЬНАЯ САМООРГАНИЗАЦИЯ КАК ОБЪЕКТ
МОДЕЛИРОВАНИЯ: МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ>>

Докладчик: доктор технических наук, профессор кафедры прикладной
математики РГСУ, руководитель исследовательского направления Академии
военных наук МАЛКОВ Сергей Юрьевич

Оппонент-содокладчик: доктор физико-математических наук, профессор,
заместитель директора Института прикладной математики им. М.В. Келдыша
РАН МАЛИНЕЦКИЙ Георгий Геннадьевич

Место проведения семинара: ЦЭМИ РАН, 5-ый этаж, конференц-зал (м.
Профсоюзная, первый вагон из центра, выход налево, из метро направо,
пройти 200 м, на первом этаже - регистрация, на лифте подняться на
пятый этаж)

Тезисы доклада:

Малков С.Ю.

<<Социальная самоорганизация как объект моделирования: методологические
проблемы>>

Моделирование социальных процессов является активно развивающейся и
чрезвычайно актуальной областью современной науки, без него невозможен
научно обоснованный прогноз развития общества, крайне необходимый для
принятия государственных решений в наше сложное время. Подобно тому,
как широкое внедрение моделирования в естественные науки привело к
научно-технической революции, возможность моделирования социальных
процессов позволит вывести науки об обществе и о человеке на
принципиально новый уровень.
В настоящее время существует огромное количество моделей для описания
разнообразных социально-экономических аспектов жизни общества. Однако
эти модели представляют собой чрезвычайно пестрый набор инструментов
для анализа частных и, как правило, не связанных друг с другом задач.
Более того, достаточно распространенным является мнение, что
математические модели в общественных науках контрпродуктивны, так как
при внешней наукообразности либо вводят в заблуждение, либо дают
правильный, но тривиальный результат, очевидный и без моделирования.
Причиной данного отношения является наличие достаточно большого круга
проблем, возникающих при моделировании социальных процессов. Каков
должен быть ответ, например, на такие вопросы:
почему одни и те же модели в одних случаях дают правдоподобный
результат, а в других - явно неверный;
возможно ли создание достаточно универсальных моделей развития
общества (подобных законам физики) или удел моделирования в данной
сфере - приблизительное описание частных социальных явлений;
как сочетать модели гомеостаза (равновесия) и развития;
как учитывать в моделях <<человеческий фактор>>, особенности психологии,
непредсказуемость поведения людей;
как правильно моделировать социальные процессы при наличии в них
множественных обратных положительных связей и порождаемых ими
неустойчивостей;
как правильно моделировать социальные процессы при наличии в них
явлений, кардинально различающихся пространственно-временными
масштабами;
каковы критерии адекватности использования того или иного
математического аппарата при создании моделей;
как проверять правильность моделей при невозможности проведения
подтверждающих экспериментов в силу уникальности исторического
процесса?
В докладе предлагается взгляд на то, как можно ответить на эти
вопросы. Суть подхода заключается в том, что краеугольным камнем
социального моделирования должно быть моделирование процессов
социальной самоорганизации в ходе взаимодействия (экономического,
политического и др.) индивидов и/или социальных групп. В этом случае
наличие обратных положительных связей несет не деструктивное, а
конструктивное начало, поскольку является причиной формирования
устойчивых социальных структур, причем характеристики устойчивости
могут быть оценены количественно. Наличие, особенности и эволюция
устойчивых социальных состояний и структур может быть исследована
методами нелинейной динамики.
Опыт изучения и моделирования сложных динамических систем показывает,
что характер изменения параметров сложных систем может существенно
различаться в зависимости от уровня (масштаба) рассмотрения явления:
то, что на микроуровне кажется хаотичным, на макроуровне проявляется в
качестве упорядоченной структуры. Аналогичным образом ведут себя
сложные системы при изменении временного масштаба рассмотрения: то,
что кажется хаотичным на малых временных интервалах, предстает
закономерным, если рассматривать большие интервалы времени, и
наоборот. В соответствии с этим для разных масштабов рассмотрения
адекватны различные методы математического описания процессов. Так,
социально-экономические процессы с характерной длительностью в дни,
месяцы, как правило, хорошо описываются с помощью уравнений типа
Фоккера-Планка с учетом стохастического шума, среднесрочные процессы
(длительностью в годы) - с помощью дискретных уравнений и клеточных
автоматов, долгосрочные процессы (длительностью в десятилетия и более)
- с помощью нелинейных дифференциальных уравнений. При этом
чрезвычайно важно, что локальная хаотизированность динамики социально-
экономических процессов, обусловливает существование "горизонта
предсказуемости", то есть возможности детерминистского предсказания
социальных явлений лишь в ограниченном пространственно-временном
"окне". В соответствии с этим надо отчетливо осознавать ограниченность
возможностей социально-экономических прогнозов, не стремиться к
универсальности, но анализировать и моделировать конкретные
экономические явления, сообразуясь с их местом в метасистеме.
Моделирование сложных многоуровневых социальных процессов должно
носить иерархический характер, причем на каждом уровне должен
использоваться свой математический инструментарий, наиболее адекватно
соответствующий особенностям этого уровня. При этом остро встает
проблема <<сшивки>> разноуровневых моделей.
Проблема проверки создаваемых социальных моделей может быть решена на
основе ретропрогноза. В истории нельзя поставить эксперимент, но с
другой стороны, история наполнена многообразным эмпирическим
материалом о попытках различных стран и исторических деятелей
реализовать те или иные экономические или политические проекты. У кого-
то эти попытки оказывались удачными, у кого-то - нет. Моделирование
исторических событий и верификация получаемых результатов с
историческими фактами может стать мощным инструментом проверки
правильности методов социального моделирования.
В докладе приводятся примеры использования изложенных подходов при
создании моделей социальных процессов, при исследовании вопросов
безопасности и устойчивости развития социальных систем.


Трансгуманист! К безкомпромиссной Борьбе со старением будь готов!

Offline

Подвал раздела

Под управлением FluxBB