Сборник докладов 17-18 декабря 2020 Москва Издательский дом мэи 2020 м 431
жүктеу/скачать 7.2 Mb. Pdf көрінісі
|
частью которой мы сегодня являемся, ставит перед учеными и обществом целый ряд новых мировоз- зренческих и этических вопросов, которые не могли возникнуть в рамках прежнего понимания человека, природы и техники. Новые технонаучные разработ- ки, направленные на дополнение, дублирование, расширение или трансформацию различных челове- ческих (в том числе и когнитивных) функций спо- собны не только стать продолжением человека, но и претендовать на его частичное (в случае автоматизи- рованных) или полное (в автоматических системах) замещение. Но «преступив меру» в рациональном балансе функций человека и «машины», мы столк- немся не только с опасностью снижения эффектив- ности всей системы, но и потерей творческого по- тенциала человека. Задача осознания и осмысления себя как субъекта и понимания своих отношений с другими людьми и природой стояла перед человеком на всех этапах его развития. В разные исторические периоды и в раз- личных культурах человек находил многообразные подходы к ее решению. Одним из ключевых аспектов в этом вопросе является проблема границ. Тело как живая природная материальная основа человеческого существования, подчиняющаяся законам природы, наиболее отчетливо дает нам почувствовать нашу неразрывную связь с природой. Изменчивость телес- ной формы (как яркое свидетельство действия еди- ных законов для всего живого), эволюция психиче- ской организации и мировоззренческих установок не мешает нам осознавать свою идентичность на протя- жении всей жизни. Вопрос о психических и телесных границах при всей его кажущейся простоте на обы- денном уровне при внимательном рассмотрении ока- зывается крайне сложным и многоаспектным. Если проследить историческую динамику трансформации мировоззренческих установок по отношению к чело- веку от этапа классической рациональности до сего- дняшнего дня, то можно заметить тенденцию к по- степенному размыванию границ между человеком и внешней средой. В условиях классической науки человек тракто- вался как существо, обладающее суверенностью и целостностью. Признавалась явная демаркация меж- ду человеком и природой, с одной стороны, и техни- кой как «второй» природой, с другой. Кроме того, сам человек мыслился как некая константа с задан- ными свойствами. Такой подход к рассмотрению человека вытекал из классической парадигмы запад- ной науки, получившей развитие начиная с XVII ве- ка. В рамках классического научного подхода пред- полагалось не только дистанцирование познающего субъекта и объекта познания, но и необходимость вычленения любого объекта изучения или его от- дельных частей из целого в процессе познания. В период неклассической рациональности (в первой половине XX века) происходит изменение познава- тельной установки, в результате чего постулируется «относительность объекта к средствам и операциям деятельности», что делает необходимым изучение этих средств и операций для получения истинных знаний об объекте [1, с. 27]. Постнеклассическая наука конца XX — начала XXI веков изменяет познавательный подход и наряду с экспликацией средств и операций деятельности учитывает и соотнесенность объекта исследования с ценностными и целевыми установками. Постнеклас- сическая познавательная парадигма полагает челове- ка и его деятельность частью сложных многосостав- ных систем. Слияние социального, технического, технологического, природного и человеческого в единый феномен социотехнической реальности фак- тически не позволяет полностью вычленить человека как суверенную (автономную и самодостаточную) единицу не только на уровне телесности, но и с точки зрения когнитивных функций. Таким образом, можно констатировать движение от явной демаркации субъекта и объекта, а также объекта и внешней среды в классической научной парадигме к постепенному размыванию этих границ. В условиях социотехнической реальности отсутствие четких границ между природными (в том числе и человеком) и техническими объектами по-новому ставит вопрос о телесной и психической целостности человека. Сегодня предметом технических манипу- ляций становится не только среда человеческого оби- тания, объекты живой и неживой природы, но и сам человек, в том числе и до своего рождения. Все жи- вое и техническое мыслится по аналогии с конструк- тором, в котором замена и преобразование отдельных частей, манипулирование ими полагается возмож- ным. «Улучшение» качеств и свойств объекта, в том числе и человека, в зависимости от того, какими ха- рактеристиками мы хотим его наделить, стало до- стижимым не только в силу новых возможностей конвергентных технологий, но и в силу изменения мировоззренческих подходов в отношении человека, природы и техники. Включение механических, элек- тронных, химических и чужеродных биологических компонентов в человеческое тело и сознание стало уже современной практикой. Именно с такими ис- следованиями связаны самые амбициозные проекты ученых, и самые большие опасения общества. 174 Определение допустимых границ манипулирова- ния (как с точки зрения безопасности последствий, так и с этической стороны) осложнено отсутствием единого подхода к осмыслению человека вообще и изменением познавательных и мировоззренческих установок технонауки. Правовое регулирование (как один из видов определения безопасных и обществен- но приемлемых норм социальной жизни и изменений среды) в сфере технонауки зачастую реагирует уже post factum, так как постоянно имеет дело с ранее несуществующими феноменами и процессами. Социально-техническая среда, в которой сейчас существует человек, представляет собой сложный гибрид природных и технических фрагментов. Ги- бридность сегодня свойственна не только среде оби- тания человека, но и ему самому. Американский био- лог и философ науки Д. Харавэй в своей работе «Ма- нифест киборгов» определяет человека как «гибрид биологических и технологических элементов» [2, с. 362]. Импланты 1 , транспланты 2 , кардиостимулято- ры, эндопротезы 3 , экзоскелеты 4 — это все результат внедрения современных технонаучных разработок. Они направлены на замещение или дополнение от- дельных элементов тела для выполнения утраченных функций или усиления имеющихся. Можно полагать, что это своеобразное современное толкование тради- ционного взгляда на технику, который сложился еще в глубокой древности: техника как продолжение че- ловеческого тела. Начиная от простейших орудий труда или одежды и заканчивая оптическими или механическими приборами и приспособлениями, техника как «вторая» природа издавна помогала че- ловеку в улучшении его жизни. Медикаментозные методы воздействия на тело и психическую жизнь тоже имеют длительную историю. Задача улучшения качества жизни и ее продления стояла перед челове- ком всегда. Однако только на этапе технонауки нам стали доступны методы и инструменты включения высокотехнологичных устройств в качестве состав- ных элементов в телесную или психическую струк- туру человека. Изменение когнитивных функций с помощью высокотехнологичных объектов является наиболее сложным проблемным полем для правового регулирования и крайне острым этическим вопросом как для исследователей и академического сообще- ства, так и для общества в целом. Очевидно, это связано с тем, что человек прежде всего идентифицирует себя в наибольшей степени с собственной психической жизнью. Элементы и функции тела по отдельности не несут в себе того решающего значения для самоидентификации, кото- рое возлагается на когнитивную деятельность инди- вида. И, несмотря на существующие отличия в отно- шении к замене или трансформации телесных фраг- ментов в разных современных социокультурных тра- 1 Изделия, вживленные в тело в качестве протезов или идентификаторов в отличие от трансплантов, имеющих неорганический состав. 2 Пересаженные органы или ткань. 3 Технические устройства, помещенные внутрь тела и выполняющие функции человеческих органов. 4 Внешние устройства, увеличивающие или дублирующие работу мышц, для увеличения силы или амплитуды движений. дициях, в целом можно констатировать общее одоб- рение такой практики. Манипулирование когнитив- ными функциями воспринимается обществом не так однозначно. В качестве примера новейших исследований в этой области можно рассмотреть мозговой чип Neu- ralink, разработанный командой Илона Маска. Работа мозгового чипа была продемонстрирована всему ми- ру на примере свиньи с вживленным чипом, который И. Маск назвал «фитнес-браслетом в черепе». С по- мощью чипа можно отслеживать сигналы мозга в реальном времени. Разработки направлены на лече- ние широкого спектра неврологических заболеваний: от инсультов, паралича и потери слуха или зрения до зависимости, депрессии и тревожности. Илон Маск подчеркивает, что с помощью чипа можно будет не только устранять неврологические заболевания, но и «сохранять и усиливать» функции мозга здоровых людей [3]. Впервые информация об амбициозном стартапе Neuralink была раскрыта демонстрацией нейроинтерфейса летом 2019 года [4]. Но Neuralink не является первым мозговым имплантом. В 2006 году компания BrainGate осуществила постановку мозгового импланта, разработанного Брауновским университетом США, человеку, парализованному после травмы позвоночника. Однако у этой техноло- гии был ряд особенностей, которые потенциально могли быть опасны для человека. Этого удалось из- бежать в нейроинтерфейсе Neuralink за счет исполь- зования технологии гибких полимерных нитей. Потенциально нейроинтерфейс позволит человеку устранить прослойку между мозгом и компьютером (или любым другим высокотехнологичным устрой- ством) в виде голосовых команд или ручного управ- ления, что может иметь самые разнообразные по- следствия, осмысление которых может быть отдель- ной многоаспектной проблемой. Стремление устра- нить прослойку между человеческим сознанием и искусственным интеллектом — это еще один шаг в сторону стирания границы между природным (чело- веческим) и техническим, что по-новому ставит во- прос о границах человеческого и значительно изме- няет подходы к самоидентификации и самоопределе- нию человека. Сегодня исследования с применением мозгового чипа в области нейробиологии и разработ- ки генной инженерии с использованием человеческо- го материала являются, пожалуй, самыми амбициоз- ными проектами, которые острее других исследова- ний ставят вопрос о психической целостности и идентичности человека. Что это: уверенный шаг впе- ред к более совершенному телу и разуму или прыжок в бездну и прощание с человеческой целостностью из-за безграничной неудовлетворенности и нежела- ния принимать конечность человеческого существо- вания? Использование техники как «продолжения» человека для расширения его возможностей (в том числе и в медицинской практике) не должно перерас- ти в замещение человека, лишение его функций и роли, в превращение человека в материал, подлежа- щий технической доработке для соответствия опре- деленным критериям. Мера как диапазон, в границах которого допустимо перераспределение функций между элементами системы природа—человек— 175 техника, определяется тождественностью человека самому себе. По аналогии с высказыванием филосо- фа и естествоиспытателя эпохи Возрождения Пара- цельса: «Все есть яд, ничто не лишено ядовитости, и все есть лекарство. Лишь только доза делает веще- ство ядом или лекарством» и техника амбивалентна. Желание освободить человека от рутинных опе- раций, передав их «машине», с целью высвобожде- ния времени для творческих задач, не всегда приво- дит к желаемому результату. Оказывается, для чело- века важен не только результат, но и сам процесс деятельности. Ценность затраченного труда, вложен- ных усилий, преодоленных трудностей придает осмысленность человеческому существованию, явля- ется основой самоидентификации и целеполагания, и стимулируют развитие и творческую деятельность. Освобождение человека от большинства функций оказывается на практике ограничением человеческой активности и неизбежно снижает его потенциал. Осмысление взаимосвязи и взаимодействия при- роды, человека и техники с целью установления наиболее благоприятного баланса для человека в настоящее время является актуальной и неотложной научной проблемой. Доклад подготовлен по результатам научного проекта, поддержанного РФФИ/РГНФ, грант № 20-011-22059. Литература 1. Новая философская энциклопедия: В 4 т. М.: Мысль, 2010. Т. 3. 2. Харавэй Д. Манифест киборгов: наука, технологии и социалистический феминизм 1980-х гг. // Гендерная тео- рия и искусство: антология. М.: РОССПЭН, 2005. 3. Герасюкова М. Связать мозг и компьютер: Илон Маск чипировал свинью // gazeta.ru 25/09/2020. https://www.gazeta.ru/tech/2020/08/29/13218337/gertrude.shtml 4. Делюкин Е. Сила мысли: как работает нейроин- терфейс Neuralink Илона Маска, где применим и что о про- екте думают эксперты. 17.07.2019. https://vc.ru/future/75737- sila-mysli-kak-rabotaet-neyrointerfeys-neuralink-ilona-maska- gde-primenim-i-chto-o-proekte-dumayut-eksperty 176 Секция 2 ФИЛОСОФСКИЕ, СОЦИОЛОГИЧЕСКИЕ, ПОЛИТИЧЕСКИЕ И ПСИХОЛОГИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ (МОРФОЛОГИИ) ТЕХНИКИ В ЦИФРОВУЮ ЭПОХУ 179 Е.В. Артамонова, к.т.н., (PhD), член Международной академии информационных технологий (МАИТ); руководитель и разработчик Интернет-проекта в области информационной безопасности, г. Минск, Республика Беларусь, admin@itzashita.ru, ПЕРСПЕКТИВНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ ШЕСТОГО ПРОМЫШЛЕННОГО УКЛАДА: ПРЕИМУЩЕСТВА И ПРОБЛЕМЫ ИХ ВНЕДРЕНИЯ Ключевые слова: цифровая трансформация, промыш- ленная революция, технологический уклад, человеческий социум, электронное правительство, информационные технологии, информационная безопасность, Интернет вещей, машинное обучение, искусственный интеллект, виртуальная реальность, дополненная реальность, 3D- печать, дистанционное образование, блокчейн, смарт- контракты, криптовалюты. Введение С начала XXI века во всех развитых странах набирает темпы Industrie 4.0 или четвертая промыш- ленная революция [1], пока она идет в рамках разви- тия цифровых технологий и так называемой «цифро- вой трансформации» [2]. Но не за горами «шестой технологический уклад», при котором мы увидим не только качественные изменения в технологиях, но и последующие за ними трансформации в социальных и культурных отношениях, а также в принципах управления социумом. Переходный период к следу- ющему технологическому укладу возможно будет ускорен в связи с эпидемией коронавируса, а также последующим за пандемией международным финан- совым и экономическим кризисом, который поставит общество перед проблемой перехода к совершенно новому укладу в производстве, науке, технологиях, обучении, здравоохранении и новому образу жизни в будущем. Переход этот будет болезненным и может разрушить многие старые и привычные нам сферы экономики и бизнеса, также он может стать и жиз- ненной катастрофой для больших социальных групп во всем мире. Для того чтобы максимально подгото- виться к таким масштабным изменениям, надо четко определить, какие технологии будут базовыми для шестого уклада. В этой статье мы постараемся обозначить главные тренды в области информационных технологий, не- много детализировать их развитие, а также указать потенциальные угрозы информационной безопасно- сти, возникающие по мере внедрения таких техноло- гий. Постараемся рассказать как о преимуществах этих технологий, так и о недостатках и уязвимостях, которые могут привести к неприятным последствиям для общества и государств. Итак, для шестого технологического уклада будут характерны следующие тренды [3]: Искусственный интеллект и робототехника. Аддитивные технологии (3D печать и др.). Фотоника. Виртуальная и дополненная реальность. Грамотное природопользование. Блокчейн, криптовалюты и смарт-контракты. Новые модели управления (рефлексивное управление, вероятностные модели и т.д.). Дополнительно можно обозначить такие важные направления ближайшего будущего, как удаленная работа и дистанционное обучение (E-learning). Неко- торые исследователи прогнозируют развитие кванто- вых технологий, биотехнологий, альтернативной энергетики. В нашей работе мы не сможем охватить весь спектр перспективных технологий нового уклада, но постараемся побольше рассказать именно об инфор- мационных технологиях, которые уже задействованы в переходном периоде («цифровой трансформации») и показать, как они будут развиваться в ближайшем будущем. Искусственный интеллект и робототехника как основа новой промышленности Уже в XX веке писатели-фантасты описывали «небывалые возможности» искусственного интеллек- та (ИИ) [4], а также пугали человечество негативны- ми последствиями его применения. Сейчас материа- лы на тему «искусственного интеллекта», «робото- техники» и др. появляются в популярных СМИ очень часто. Главная угроза, по мнению авторов этих изда- ний, это тотальная безработица и власть роботов и интеллектуальных компьютерных систем над чело- веком. А как на самом деле обстоят дела с ИИ и раз- витием робототехники? Какие задачи стоят перед робототехникой в шестом технологическом укладе? Мы уже сейчас видим широкое внедрение робо- тизированных систем как в промышленности, так и в интеллектуальной сфере. Это дроны, безлюдные производства, испытания беспилотных автомобилей [5]. В шестом технологическом укладе ставится цель создания единой промышленной роботизированной среды. Это вовсе не означает, что человеку там не будет места, хотя уровень безработицы, конечно же, будет высокий. На примере беспилотных автомоби- лей можно показать, что на данном этапе нереально построить роботизированные системы без участия человека. Отметим в этой связи, что аварии с участи- ем беспилотных автомобилей уже были (эти случаи представлены в Интернете), а в США для испытания беспилотных автомобилей выдвигается обязательное условие: «на водительском сидении должен присут- ствовать человек, который в случае экстренной си- туации сможет взять управление на себя» [6]. Дело в том, что научить интеллектуальные маши- ны принимать правильные с точки зрения этики и морали решения — это фундаментальная задача, ко- торая стоит перед разработчиками программного обеспечения для беспилотников, и пока она не реше- на [7]. А человек способен принять такое решение очень быстро и интуитивно (может быть не каждый 180 человек, но опытный водитель принимает такие ре- шения очень часто). Почему? В узкоспециализированных задачах человек усту- пает роботам, но робот не в состоянии охватить та- кой широкий спектр деятельности, который под силу человеку. У человека развита как первая, так и вторая сигнальные системы [8], а также логическое и образ- ное мышление (левополушарное и правополушар- ное). Это и позволяет нам быстро принимать важные решения и оперировать моральными принципами, что пока недоступно роботам. Примерно такие же проблемы обнаружили ученые и при попытках внед- рять полностью безлюдные производства вместо привычных нам промышленных предприятий. Какое же здесь возможно оптимальное решение? На первом этапе роботизации возможно внедре- ние коллаборативных роботов (коботов). «Коллаборативный робот (кобот) — это авто- матическое устройство, которое может работать совместно с человеком для создания или производ- ства различных продуктов. Коллаборативные робо- ты применяются на производстве в решении задач, которые нельзя полностью автоматизировать» [9]. Как несложно догадаться, операторами таких ко- ботов будут люди, способные к принятию правиль- ных решений в критических ситуациях причем на интуитивном уровне и очень быстро. Выше мы рассмотрели преимущества и недостат- ки внедрения робототехники в промышленности, логистике и сфере услуг, где будут замещены робо- тами места для «синих воротничков». А что же нас ждет в сфере интеллектуального труда, где работают высокоинтеллектуальные и креативные представите- ли среднего класса? Здесь нужно обратить внимание на такие области ИТ, как машинное обучение [10], нейронные сети [11] и большие данные [12]. «Машинное обучение — класс методов искус- ственного интеллекта, характерной чертой кото- рых является не прямое решение задачи, а обучение в процессе применения решений множества сходных задач». Очень интересно описывает применение искус- ственного интеллекта в креативной сфере русский писатель-фантаст Виктор Пелевин в своем романе «iPhuck 10», действие которого происходит в сере- дине XXI века. Одним из основных «героев» этого произведения является компьютерный полицейско- литературный алгоритм «ZA-3478/PH0 бильт 9.3», имеющий имя Порфирий Петрович, который занима- ется расследованием преступлений и вместе с тем пишет роман [13]. Обратите внимание на описание продвинутых средств в области кибербезопасности, которые рассматриваются в романе и которыми снабжаются в будущем все устройства Интернета вещей. А как обстоят дела с внедрением решений AI в различных областях человеческой деятельности не в далеком будущем, а прямо сейчас? Сегодня мы уже пользуемся системами машинно- го перевода, конечно же, это не заменит профессио- нальных переводчиков, к примеру сложной специа- лизированной документации или художественных произведений, но для многих простых сфер деятель- ности нам достаточно и уровня машинного перевода. Уже работают системы ИИ для написания текстов, которые могут в будущем заменить целый спектр вакансий: журналистов, копирайтеров, маркетологов, контент-менеджеров и т.д. Как ИИ пишет тексты [14]? На первом этапе соби- рается и обрабатывается большой объем текстов с обозначенными характеристиками. К примеру, ново- сти на заданную тему или документация в какой-то области техники. После этого подбирается конкрет- ный алгоритм, который обучается на заданном наборе текстов, запоминает и обобщает характерные особен- ности исходного материала. На последнем этапе стро- ится модель машинного обучения. Эта модель сама генерирует текст, похожий на первичный материал, но пока еще с ошибками. Вот на этом этапе и нужен че- ловек, чтобы проверить ошибки и отредактировать текст. Сегодня такие системы применимы только для простых и типовых задач, например для создания кратких типовых новостей для сайта или описаний товаров. Серьезные аналитические статьи, конечно же, пишут люди. Аналогичные системы разрабатываются и в дру- гих областях: в юриспруденции и государственном управлении (об этом мы расскажем в следующих частях статьи), в банковской сфере и бухгалтерии, а также в сочинении музыки и написании картин. Пока успех достигается в автоматизации рутинных опера- ций (написания типовых текстов, бухгалтерских опе- раций, перевода с иностранных языков и т.д.). Но не за горами и автоматизация более креативной работы, что, конечно же, создаст большую угрозу вытеснения с рынка труда «белых воротничков», т.е. среднего класса. В области автоматизации управленческой и кон- салтинговой деятельности можно рассмотреть приме- ры использования IBM Watson — суперкомпьютера фирмы IBM, оснащенного системой искусственного интеллекта. Класс задач, который пытаются решать с помощью такой системы, очень широк — от исследо- ваний в области онкологии до принятия управленче- ских решений на уровне корпораций. Как видите, угроза безработицы возможна в будущем даже для высших слоев ТОП-менеджмента в крупном корпора- тивном секторе [15]. Отметим главные негативные социальные по- следствия, которые могут наступить в ходе внедре- ния систем ИИ (машинного обучения, нейронных сетей и больших данных): Алгоритмам дадут полную власть над людьми. ИИ и МО будут решать за людей, где им жить, рабо- тать, с кем встречаться и за кого голосовать. Цифровая диктатура, при которой каждый жи- тель государства — это объект непрерывной слежки. Чрезмерное усложнение систем и очень узкая специализация [16]. Кстати, негативные футуристические прогнозы в отношении цифровой диктатуры и влияния цифро- вых технологий на жизнь социума отражены в сериа- ле «Черное зеркало» [17]. Да и власти Китая уже не- сколько лет практикуют внедрение так называемого «социального рейтинга», который, возможно, приве- 181 дет китайское общество к тотальной цифровой дик- татуре в будущем. Юриспруденция, финансы и управление в цифровую эпоху Блокчейн и криптовалюты вошли в нашу жизнь более 10 лет назад, и в глазах обывателей это понятие тесно связано с биткоинами и майнингом. Однако, блокчейн, криптовалюты и смарт-контракты могут стать основой для построения новой финансовой, юридической и управленческой системы шестого технологического уклада. Пока криптовалюты и блокчейн используются только в очень узких сферах как продвинутыми ИТ-профессионалами, так и пред- ставителями киберкриминала из Даркнета. В шестом технологическом укладе несущей от- раслью является цифровая экономика, а управленче- ской составляющей — электронное правительство. Электронное правительство в свою очередь опирает- ся на право. В последнее время наметилась тенден- ция создавать огромное количество законов, подза- конных актов, нормативных документов и т.д., кото- рые малопонятны даже юристу, противоречат другим законам и часто имеют двойное толкование. Эта про- блема выявлена не только в странах СНГ, но и в ЕС, США и других странах, где рядовой гражданин уже не имеет нормального доступа к правосудию. Боль- шинство граждан не понимают, как, а главное «за сколько», может помочь решить их проблему юрист. Складывается впечатление, что законы пишут так, чтобы люди их не понимали, нарушали и обращались к юристам. Поскольку большая часть работы юриди- ческой направленности типовая и шаблонная, оциф- ровав материалы, подключив ИИ и доступ к большим данным и автоматизировав деятельность, мы на вы- ходе получим LegalTech [18]. LegalTech (LawTech) — это отрасль бизнеса, которая специализируется на информационно-технологическом обслуживании профессиональной юридической деятельности и на оказании потребителям юридических услуг с исполь- зованием ИТ. Одним из направлений LegalTech явля- ется разработка инструментов, делающих возможной юридическую оценку обстоятельств дела неспециа- листами. Фактически у нас появляется программное обеспечение, позволяющее без помощи юристов ана- лизировать и готовить правовые документы, частич- но автоматизировать процесс принятия решений по юридическим вопросам, составлять черновики доку- ментов. В перспективе это позволит уменьшить число ошибок, сопровождающих совершение юридических действий за счет того, что компьютерные системы и ИИ смогут проанализировать огромный массив пра- вовых норм и прецедентов (иногда противоречащих друг другу), а также повысить доступность юридиче- ских услуг за счет снижения стоимости и устранения «человеческого фактора». На какой базе строятся такие системы? Продукты LegalTech разрабатываются на базе блокчейн, мето- дов семантики и онтологии, систем электронного документооборота (СЭД) следующего поколения, которые будут основаны на семантических техноло- гиях и онтологическом подходе. Их главными прин- ципами являются внедрение полностью электронного взаимодействия и автоматической обработки доку- ментов, переход от человеко-читаемых к программ- но-обрабатываемым описаниям электронных доку- ментов. На сегодняшний день документы как в бу- мажной форме, так и в электронной, слабо структу- рированы и предназначены только для человека, эта беда замечена и с современными Интернет- ресурсами. Для решения проблемы «чтения докумен- тов роботами» исследователями предложена новая концепция — «Семантический Web». Семантический Web (рис. 1.) предполагает объединение разных ви- дов информации в единую структуру, где каждому смысловому элементу данных будет соответствовать специальный синтаксический блок (тэг), все тэги со- ставляют единую иерархическую структуру. Каждая страница семантической сети содержит информацию как на языке, понятном человеку (это то, что мы ви- дим в браузере), так и на специальном языке размет- ки, понятном интеллектуальным программам- агентам (роботам). Рис. 1. Общая концепция «Семантического Web» 182 А чем же нам в юридической и управленческой сферах поможет технология блокчейн? Блокчейн можно представить как защищенный от несанкционированного доступа цифровой реестр об- щего пользования, который ведет учет транзакций в публичной или закрытой одноранговой сети. Этот реестр, распределенный между всеми узлами сети, непрерывно записывает историю операций с актива- ми между одноранговыми (одного порядка) узлами сети в виде блоков информации. Утвержденные бло- ки транзакций объединяются в цепочку, а блокчейн выступает в качестве единого источника достовер- ных данных. Сегодня юриспруденция все еще имеет дело с обычными реестрами, которые централизова- ны и находятся под контролем администратора или регулятора. При использовании централизованных традиционных систем возникают определенные рис- ки ИБ, например угроза несанкционированного до- ступа злоумышленника к базе данных и похищения конфиденциальной информации, а также «человече- ский фактор» (действия инсайдеров, ошибки сотруд- ников и т.д.). Распределенные реестры по своей сути гораздо лучше защищены от атак. Основной принцип технологии блокчейн здесь следующий: юридиче- ский документ, заверенный электронной подписью, помещается в блок децентрализованного реестра (в блокчейн), таким образом, появляется неопровержи- мое свидетельство того, к какому соглашению при- шли стороны, и временная метка, когда было заклю- чено это соглашение. На сегодняшний день есть такие сферы деятель- ности, которые уже можно смело переводить на тех- нологию блокчейн — сделки с недвижимостью, страхование, голосование на выборах и т.д. На сле- дующем этапе развития технологии блокчейн, воз- можен отказ от использования хорошо знакомого нам электронного документа (ЭД) и помещения его в блокчейн. В блокчейн будет помещаться юридически значимая запись, например подтверждающая факт перехода имущества от гражданина А. к гражданину В., а сотрудники судов, прокуратуры и т.д. будут оперировать в своей деятельности такими записями в реестре блокчейн. Здесь мы подходим к такому поня- тию, как смарт-контракты и обоснованию их приме- нения для составления типовых договоров и оформ- ления коммерческих сделок. Смарт-контракт (умный контракт) — это ком- пьютерный алгоритм, предназначенный для заклю- чения и поддержания разного рода контрактов в тех- нологии блокчейн. Все условия контракта должны иметь математическое описание, они разрабатывают- ся на специальном языке программирования, кото- рый позволяет реализовать алгоритм вида: «если... – то...». Сегодня с помощью смарт-контрактов можно описать наиболее простые и ясно сформулированные деловые взаимоотношения, состоящие из небольшого количества условий (например, сделку купли- продажи или процесс регистрации недвижимости). Исполнение смарт-контрактов осуществляется ком- пьютерной программой, участие сторон и посредни- ков в этом процессе не требуется, а изначально пра- вильно заданные параметры в программе минимизи- руют риск недобросовестного поведения сторон при исполнении контракта. Но в дальнейшем предполага- ется постепенный переход на естественные языки при составлении умных контрактов, заниматься этим смогут не только программисты, но и юристы и госу- дарственные служащие [19]. Конечно же, массовое внедрение подобных систем, а также переход к смарт-контрактам в бизнесе и юриспруденции и криптовалютам в финансовой сфере создаст как позитивные последствия, так и негатив- ные. К негативным можно отнести повышение уровня безработицы в юридической сфере, а также в области госуправления, изменение роли банков и других фи- нансовых структур (постепенное их сокращение и преобразование в другие структуры). Дистанционное образование и работа Тема дистанционной работы и образования стала остроактуальной в последнее время по причине ко- ронавирусной эпидемии во всем мире и чрезвычай- ных мер по карантину и самоизоляции, которые были приняты правительствами многих стран. Хотя для работников постиндустриальных сфер (ИТ, Интер- нет-маркетинг и т.д.) в принципе ничего особенно и не изменилось, так как удаленная работа и обучение в этих областях считаются обычным делом, по край- ней мере, в последние 10—15 лет. Итак, с чем же столкнулись наши школы и вузы в связи с резким переходом на «удаленку»? С полной неготовностью как в плане технологической базы, так и с плохой подготовкой преподавателей и уча- щихся к таким формам обучения. Обучение стали проводить в популярных мессенджерах (Skype, Viber, в лучшем случае в Zoom), причем такими же метода- ми, как и при очном обучении в классе, т.е. ученики решают задачу или тест на бумаге ручкой, сканируют (фотографируют на телефон) и передают преподава- телю в мессенджере или по электронной почте для проверки. Самыми «прогрессивными преподавателями» (в основном в ИТ и технических областях знания) были использованы стеки «условно-бесплатных» техноло- гий, например, Slack + Trello (Jira, Confluence) + Google Docs + Zoom [20]. Примерно на таком же уровне была организована дистанционная работа в компаниях, которые до этого никогда не сталкивались с удаленными командами. Некоторые учебные заведения, правда, уже нарабо- тали кое-какие дистанционные курсы на платформе Moodle, например свободное программное обеспече- ние (СПО) [21]. Надо отметить, что, вообще-то, в дистанционном обучении за последние 10 лет наметился значитель- ный прорыв в плане технологических платформ и методов обучения, что выражается в появлении но- вой концепции, которая получила название «система управления обучением». Система управления обучением (англ. learning management system, LMS или E-learning) — это про- граммное приложение для администрирования учеб- ных курсов в рамках дистанционного обучения. Как правило, в корпоративной практике LMS ин- тегрируются в более крупные SaaS-платформы для комплексного управления человеческим капиталом 183 (Human Capital Management, HCM) [22]. HCM- платформа содержит в себе модули для управления обучением, компетенциями и талантами, подбора и оценки персонала, вознаграждения и материальной компенсации, аналитики, менеджмента и др. Более подробно остановимся на принципах ди- станционного обучения с помощью LMS. Итак, платформа LMS предназначена для дистанционного образования сотрудников или студентов, в том числе и с помощью мобильного приложения. Она включает в себя различные интерактивные курсы, систему ав- томатического тестирования учащихся, модули гей- мификации и статистики, а также средства для созда- ния интерактивных курсов в стандартах типа SCORM. SCORM — сборник спецификаций и стандартов, разработанный для систем дистанционного обуче- ния: SCORM 1.2 и 2004, (англ. Sharable Content Object Reference Model) [23]. С помощью этих спецификаций разработчики по- лучили возможность создания инструментария для простого и интуитивно-понятного программного обеспечения, с помощью которого преподаватель сможет самостоятельно разрабатывать интерактивные курсы с механизмом обратной связи с учащимися. Интерактивный документ — это не просто статиче- ский конспект лекций или презентация, это курс, ко- торый включает в себя видео, графику, презентацию, текст, опрос учащихся и элементы геймификации. Геймификация — это использование в приложе- ниях для обучения наработок из игровой индустрии (игровые механики) для вовлечения и удержания пользователей [24]. Часто мы эту технологию встре- чаем в мобильных приложениях для обучения ино- странному языку online, особенно на начальных уровнях. Именно такими методами можно эффектив- но обучать современное поколение школьников и студентов без скучных лекций и утомительной зуб- режки. Однако уже сейчас некоторые разработчики до- бавляют в свои продукты E-learning элементы допол- ненной реальности и даже виртуальной реальности. Например, мобильное приложение wARna, разрабо- танное в Малазийском технологическом университе- те (UTM), с помощью которого можно обучить детей рисованию удаленно с использованием технологий дополненной реальности [25]. Для обучения нужно иметь специальную книжку-раскраску, упаковку цветных карандашей и мобильное приложение на смартфоне. Ребенок рисует карандашами в книжке, затем сканирует рисунок прямо в мобильном прило- жении, в результате получает трехмерную модель нарисованного, причем с использованием тех же цве- тов, что и в книжке-раскраске. Так работает обучение с элементами дополненной реальности, но не за го- рами переход к технологиям виртуальной реально- сти, которая уже широко используется при создании компьютерных игр. Виртуальная реальность [26] конструирует новый искусственный мир, а допол- ненная реальность [27] лишь вносит отдельные ис- кусственные элементы в восприятие мира реального. Заключение Прямо на наших глазах происходит цифровая трансформация и совершается Industrie 4.0., что при- ведет в течение следующего десятилетия к полному переформатированию промышленности, юриспру- денции, государственного управления, а также обра- зования, медицины и сферы услуг. Технологической базой для новой промышленности станут робототех- ника и системы ИИ, применение LegalTech, блокчей- на, криптовалют, СЭД нового поколения полностью трансформируют юриспруденцию, органы государ- ственного управления, а также финансовую систему. Повсеместное внедрение E-learning, систем вирту- альной и дополненной реальности произведет пере- ворот в образовании и позволит готовить кадры для новой экономики шестого технологического уклада наиболее эффективно и быстро. Конечно же, все эти факторы вызовут и множество проблем как техниче- ских (в области информационной безопасности, по- вышении нагрузки на инфраструктуру сетей), так и социальных (рост безработицы, нервных и психиче- ских расстройств, суицидов, расслоения общества и т.д). Только согласованными и грамотными действи- ями по внедрению методов цифровой трансформации во всех ключевых отраслях экономики можно будет преодолеть данные негативные последствия форси- рованного перехода к шестому технологическому укладу. Литература 1. https://ru.wikipedia.org/wiki/Четвертая_промышленная_ революция/ 2. Артамонов В.А., Артамонова Е.В. Цифровая транс- формация экономики как предвестник четвертой про- мышленной революции // Защита информации. Ин- сайд. СПб. 2019. Вып. 3(87). 3. Технологии после Кризиса. Сергей Переслегин. https://youtu.be/PRYPv3_dWNE/ 4. https://ru.wikipedia.org/wiki/Искусственный_интеллект/ 5. https://ru.wikipedia.org/wiki/Беспилотный_автомобиль/ 6. Были ли аварии беспилотных автомобилей. https://bespilot.com/chastye-voprosy/byli-li-avarii-ba/ 7. Кто погибнет в аварии – пассажиры беспилотного ав- томобиля или пешеходы. https://bespilot.com/chastye- voprosy/kto-pogibnet-v-avarii-passazhir-ba-ili-peshekhod/ 8. Первая и вторая сигнальные системы. https://spravochnick.ru/biologiya/vysshaya_nervnaya_dey atelnost/pervaya_i_vtoraya_signalnye_sistemy/ 9. https://ru.wikipedia.org/wiki/Коллаборативный_робот/ 10. https://ru.wikipedia.org/wiki/Машинное_обучение/ 11. ps://ru.wikipedia.org/wiki/Нейронная_сеть/ 12. https://ru.wikipedia.org/wiki/Большие_данные/ 13. https://ru.wikipedia.org/wiki/IPhuck_10/ 14. AI-журналист, писатель и поэт: чьи тексты мы прочи- таем в ближайшем будущем? https://rb.ru/longread/ai- authors/ 15. IBM Watson: где и как сейчас используются возмож- ности суперкомпьютера? https://habr.com/ru/company/ ibm/blog/225771/ 16. Артамонов В.А., Артамонова Е.В., Кулак Л.А. Без- опасность информационно-коммуникационных техно- логий в контексте устойчивого развития социума // Цифровая трансформация. Минск. 2019. Вып. 2. С. 36—45. 17. https://ru.wikipedia.org/wiki/Черное_зеркало_(телесериал)/ 18. Артамонов В.А., Артамонова Е.В. Применение се- мантических технологий и блокчейн в юридической 184 сфере // Защита информации. Инсайд. СПб. 2019. Вып. 2. 19. LegalTech: Применение блокчейн и семантических технологий в юридической сфере. http://itzashita.ru/blokcheyn-proektyi/legaltech- primenenie-blokcheyn-i-semanticheskih-tehnologiy-v- yuridicheskoy-sfere.html/ 20. Связка SaaS сервисов для общения в организации на удаленке. https://habr.com/ru/post/495814/?fbclid= IwAR1RpLbWjWHfn0OsapUB8YPRl4- 2SV5ymEbfKVy6CTwIiIlTKf3eEAtI-wQ/ 21. About Moodle. https://docs.moodle.org/38/ en/About_Moodle/ 22. Human Capital Management (HCM). https://www.bamboohr.com/hr-glossary/human-capital- management-hcm/ 23. https://ru.wikipedia.org/wiki/SCORM/ 24. Что такое геймификация? http://gamification- now.ru/wtf/ 25. wARna. https://ihumen.utm.my/magicx/project/warna/ 26. https://ru.wikipedia.org/wiki/Виртуальная_реальность/ 27. Википедия [Электронный ресурс]. URL:https://ru.wikipedia.org/wiki/Дополненная_реально стью. (дата обращения: 17.04.2020). 185 М.В. Артеменко, к.б.н., доцент, Юго-западный государственный университет, г. Курск, Россия, artem1962@mail.ru ПИЛОТНАЯ СЕМАНТИЧЕСКАЯ МОДЕЛЬ БАЗЫ ЗНАНИЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ИССЛЕДОВАНИЯ ПОВЕДЕНИЯ СОЦИОСИСТЕМЫ (СОЦИОТЕХНИЧЕСКОГО ЛАНДШАФТА) В УСЛОВИЯХ ЦИФРОВОЙ РЕАЛЬНОСТИ Ключевые слова: социотехнический ландшафт, циф- ровой умвельт, экспертная система, востребованность цифровых технологий, семантическая модель базы знаний. В ходе развития социума на определенной терри- тории в различном окружении (производственные от- ношения, исторические условия, технологические уклады) в результате синергетических процессов воз- никают структурно-организованные социотехниче- ские ландшафты (СТЛ), относящиеся к классу откры- тых, сложных и живых систем. В работе [1] отмечает- ся, что функциональное состояние различных СТЛ, механизмы реализации ими целевых функций на раз- личных этапах жизненного цикла, тренд коэволюции в цифрой реальности во многом обусловливают ста- бильное развитие общества. Возникает актуальная проблема разработки адекватного инструментария для исследования поведения СТЛ, в состав которого вхо- дят различные smart экспертные системы [2]. Применяемые в настоящее время в социальной сфе- ре экспертные системы узко специализированы под определенные корпоративные интересы. Накопленный опыт разработки и эксплуатации экспертных систем обусловил возникновение определенных теоретических концептов структуры и функционирования социально- экспертной системы (С.Н. Макаров, Е. Фегербаум) и разработку конвергентных интерактивных инструмен- тов визуализации разнообразной информации. Напри- мер, онлайн-платформа DEFTECH VISION 2015, разра- ботанная виртуальным научно-исследовательским ин- ститутом Envisioning272, представляет исследователю на мониторе многомерное пространство индикаторных характеристик и взаимосвязей, характеризующих со- временные технологии [3]. Следует отметить, что существующие экспертные системы в социальной сфере направлены на решение конкретных задач и не всегда эффективно работают в случае изменения условий. Они не обладают устой- чивостью функционирования во времени при быст- роизменяющемся окружении (умвельте) (Е.Л. Логи- нов, В.А. Ильин, В. Вильямс, Н. Талеб), Конвергент- ный математический аппарат (например, «алгебра совести» В.А. Лефевра), практически не использует- ся. Кроме того, создание экспертных систем для ис- следования СТЛ затруднено формированием репре- зентативных обучающих выборок в силу практиче- ски невозможного соблюдения правила повторения ситуации (эксперимента) в соответствии с феноме- нами стрелы времени И.Р. Пригожина и «Черного лебедя». Следует отметить, что в последнее десятилетие наблюдается интенсивное развитие средств Интер- нет-коммуникаций социальных сетей (А.М. Лещенко, В.М. Сазонов, К.О. Черняева и др.). Поскольку ком- муникации обеспечивают адекватное внутреннее и внешнее управление системы, то во время деформа- ции традиционных средств связи между элементами социума при возникновении деструктивных состоя- ний Интернет-коммуникации обусловливают исполь- зование четвертой сигнальной системы. Это позволяет деструктивному состоянию не пе- рейти в патологическое и в дальнейшем к финалу жизненного цикла одного СТЛ или возникновению новой структуры (зарождения и эволюционирования нового СТЛ) [4]. Примером могут служить структур- ные деформации, вызванные стихийными бедствия- ми, пандемиями, природными катаклизмами, война- ми. Возрастает роль учета особенностей существова- ния социумов различных иерархических страт в условиях как цифрового мироощущения, так и циф- рового взаимодействия и возможного корректирую- щего управления окружающим и внутренним мира- ми. Таким образом, несмотря на большое количество исследований в области использования достижений искусственного интеллекта для анализа и прогнози- рования развития социумов, разработка методологи- ческой базы создания экспертной системы, позволя- ющей анализировать большое количество параметров цифровой реальности конвергентными методами гу- манитарных и естественных наук, является актуаль- ной научно-технической задачей. Решение указанной задачи базируется на социально-философских кон- цепциях взаимодействия искусственного и есте- ственного интеллектов [5]. Интенсификацию трансформаций общественного сознания и потребностей в новых принципах приме- нения технологий искусственного интеллекта, систем поддержки принятия решений в области принятия быстрых и адекватных тактических решений для определенных (и/или исторически сформировавших- ся) ранее стратегических направлений развития со- циума в различных пространственно-временных стратах Человечества вызвали пандемия COVID-19 и соответствующая трансформация социума (выразив- шаяся особенно в возросших потребностях к обслу- живающим цифровым технологиям) [6]. Философские проблемы и прикладные особенно- сти проектирования экспертных систем, позволяю- щих контролировать, прогнозировать и управлять различными ситуациями в СТЛ, в последнее время рассматриваются достаточно пристально. Особое внимание при этом уделяется возможности адекват- ного функционирования экспертных систем в усло- виях неопределенности. Первые шаги в этом направ- лении были сделаны еще при создании системы MYSIN и в работах Л.А. Заде. 186 Действительно, управление усложняется в усло- виях неопределенностей как внешнего окружения, так и внутреннего «метаболизма», которые возника- ют при мониторинге СТЛ и его отдельных элементов и структур. Заметим, что живые системы таких «трудностей» не испытывают. Поскольку живые си- стемы являются системообразующими в СТЛ, обла- дая биофизическими сущностями, то снятие неопре- деленностей в экспертных системах, предназначен- ных для оценки и прогнозирования коэволюции со- циума в цифровом окружении, предполагает широ- кое использование дружественных интерфейсов «че- ловек — ЭС», позволяющих в постоянном интерак- тивном режиме формировать (и верифицировать) ансамбль альтернативных и подобно-приемлемых рекомендаций для лица, принимающего решение (ЛПР). В одной из последних работ Рицо Л. и Лонго Л. показано, что современный искусственный интеллект функционирует на основе ансамбля немонотонных формализмов для построения рассуждений в услови- ях неопределенности различной степени. Большин- ство из них являются дедуктивными, основываются на когнитологии и применяют как процедурные, так и полудекларативные алгоритмы формирования це- лей вывода. Авторы выделяют три когнитологиче- ских подхода: интерактивные смарт-экспертные си- стемы, нечеткие рассуждения и анализ несостоятель- ной аргументации. Оригинальность проведенного исследования определяется количественной оценкой влияния порождающей аргументации. Поскольку любая экспертная система включает в себя базы знаний и данных, то возникает проблема семантического определения используемых данных. Миахом С. и его коллегами предлагается определять данные как информацию об определенных свойствах рассматриваемых единиц анализа. При этом эписте- мологически определяется следующее: то, что счита- ется данными, не обязательно должно быть таковыми для другого. Из-за принципа семантического холизма [7] теряется часть семантической информации. Воз- никает проблема восстановления утраченного смыс- ла. Таким образом, наиболее плодотворной и пред- почтительной теоретической базой для организации знаний и данных в экспертных сетях, ориентирован- ных на анализ, прогнозирование и управление пове- дением социума в цифровом умвельте, является со- циальная эпистемология. Кроме того, большие дан- ные часто являются непреднамеренными «следами», оставляемые человеком и/или социумом во время различных видов деятельности в социальных практи- ках. Часть знаний для экспертных систем извлекается из текста, который, согласно идеям Л. Флориди, по- ложенным в зарождающуюся семантическую теорию информации [8], рассматривается как логически упо- рядоченное и/или целеопределяющее множество се- мантических информационных единиц (СИЕ), опре- деленным способом кластеризуемое. Одной из концепций исследования взаимодей- ствия (взаимовлияния, взаимоанализа, взаимоуправ- ления и контроля) цифровых технологий и социаль- ных практик современного общества является мето- дология социотехнических ландшафтов (СТЛ). В ее основу положено исследование статики и динамики траекторий профилей индикаторных переменных (показателей, характеристик СТЛ), определяющих коэволюцию таксонов, лежащих в ячейках, образо- ванных декартовым произведением множеств соци- альных практик (одна координатная ось) и цифровых технологий (вторая координатная ось). Опыт решения подобных задач показывает, что наиболее эффективным инструментом описания и анализа таких структур данных являются экспертные системы, базы знаний которых взаимодействуют с пользователем через соответствующие семантиче- ские модели (сети). Анализ задач, решаемых с ис- пользованием моделей социотехнических ландшаф- тов, позволил в качестве модели базы знаний выбрать сетевую модель, основываясь на следующем. Целе- вые функции или иные показатели, характеризующие развитие СТЛ, в цифровой реальности формируются на любых сочетаниях социальных практик и цифро- вых технологий и измеряются в различных шкалах. К наиболее типовым показателям относятся: интенсив- ность, напряженность, реализуемость, востребован- ность, эффективность, чувствительность, результа- тивность, реактивность, активность, пассивность, рефлективность, прогностичность, помехоустойчи- вость, функциональная устойчивость, аутопоэзия, аутоуправляемость, синергетизм. Границы между социальными практиками и циф- ровыми технологиями весьма условны. Социальные практики взаимно дополняют и взаимодействуют друг с другом (например, здравоохранение определя- ет успешность решения задач образования и социо- логии). Цифровые технологии взаимодействуют и развивают друг друга (например, технологии Big Da- ta расширяют возможности нейросетевых технологий и наоборот). На каждом этапе исследований выдви- гаемые гипотезы подтверждаются, уточняются и ве- рифицируются на различных ветвях и путях графа некоторой сети, управляемой на следующем иерар- хическом уровне. Предлагаемая семантическая сеть «накладывается» на сеть таксонов СТЛ. Соорганиза- ция (самоорганизационные процессы) сети достаточ- но хорошо описывается, если опираться на идеи квантово-синергетической антропологии, разрабо- танные В.И. Аршиновым и В.Г. Будановым. Данная теория объединяет методологии синергетики и кван- тового подхода, позволяя описывать сложные разви- вающиеся иерархические системы. В связи с этим предлагается положить в основу функционирования соответствующей экспертной системы семантиче- скую сеть [9], которая представлена на рис. 1. Блок реализации целевых функций определяет количественные значения выбранных целевых пока- зателей по всем информативным признакам, описы- вающим социальные практики и цифровые техноло- гии (строкам) и уровням анализа (столбцам) сети (в узлах которой находятся унифицированные решаю- щие модули — РМ). 187 Knowledge base, database Block implementation of target functions The development block for the interaction of social practices and digital technologies. Unit for assessing the state and managing the interaction of social practices and digital technologies System of training DM 1 DM k DM 2 DM k+1 DM m DM k+m . . . . . . DM l DM n1 DM l+1 DM n2 DM k+m DM nm . . . . . . DM l1 DM r1 DM l2 DM r2 DM lm DM rm . . . . . . quality assessm ent system decisi on maker umvelt . . Рис. 1. Информационно-аналитическая сетевая семантическая модель базы знаний экспертной системы Каждый РМ ориентирован на решение специфи- ческих задач, и поэтому его индексы (номера строк и столбцов) четко задают реализуемую решающим мо- дулем функцию. Каждый РМ характеризуется векто- ром весовых коэффициентов, значения которого определяют «важность» использования в решении некоторой задачи. К процедурам, которые реализу- ются в модуле, например, относятся: дискриминант- ный анализ, построения кусочно-линейных и нели- нейных разделяющих поверхностей, формирования применения байесовских решающих правил, алго- ритмы типа FOREL и KRAB, продукционные прави- ла с четким или нечетким выводом, динамическое интерактивное конструирование двумерных отобра- жающих пространств, метод группового учета аргу- ментов, выделения из информативных признаков, симптомокомплексов, латентных переменных, фор- мирование лингвистических переменных, метод Ли и другие. Решающий модуль имеет несколько входных и выходных интерфейсов: для ввода/вывода данных, решающих правил, адресов, управляющей и обуча- ющей информации. Интерфейс I1 обеспечивает пере- дачу в РМ признаков, описывающих исследуемые социальные практики и/или цифровые технологии, и информацию из других РМ. Посредством интерфейса I2 определяются условия использования и режимы работы РМ. С помощью интерфейса I3 организуются запросы к базе знаний как в статике, так и в режиме слежения. Посредством интерфейса I4 осуществляет- ся начальная загрузка РМ. Интерфейсом I5 обеспечи- вается передача результатов решений, выполненных РМ. Интерфейсом I6 формируется управляющая ин- формация для других РМ по адресу, поступившему по интерфейсу I5. Обучающая информация, коррек- тирующая решающие правила, передается в модуль через интерфейс I7. Кроме того, РМ реализуют следующие функции: 1) анализ входной информации на ее полноту и репрезентативность; 2) организация запроса дополнительной, уточня- ющей информации; 3) расчет показателей достоверности получаемых решений; 4) получение нескольких вариантов альтернатив- ных решений; 5) выбор оптимальной тактики на каждом этапе анализа взаимодействия цифровых технологий с ис- следуемой социальной практикой; 6) организация фиксации фактов и данных, харак- теризующих коэволюцию социальных практик и цифровых технологий; 7) реализация механизма объяснений причин снижения качества принимаемых решений с указани- ем возможной причины снижения; 8) реализация режима слежения за списком дина- мических параметров, когда для проверки гипотез назначается список параметров динамического сле- жения, а также определяется интервал измерения параметров и количество измерений; 9) организация режима адаптивного переобучения с целью повышения качества принимаемых решений. Выбор РМ модуля для его включения в состав се- мантической сети осуществляется либо экспертом по ключевым словам; либо автоматизированно (в интер- активном режиме); либо автоматически (по заданно- му алгоритму). Выбор типов и объемов задач, реали- зуемых РМ, осуществляется когнитологом. При этом объем выбираемой РМ информации должен быть, с одной стороны, небольшим, с тем чтобы обеспечить приемлемую скорость работы системы, а с другой, обладать функциональной полнотой, обеспечивая требования хорошей интерпретируемости. Блок анализа развития взаимодействия социаль- ных практик и цифровых технологий (рис. 1) обеспе- чивает решение следующих задач: - формирование и интерпретацию целевых пока- зателей на языке предметной области лица, прини- мающего решение (ЛПР); 188 - прогнозирование результатов взаимодействия цифровых технологий с социальными практиками; - реализацию просмотра фактов и данных, позво- ляющих оценить динамику взаимодействия и взаи- мовлияния социальных практик и цифровых техно- логий; - динамическое слежение за результатами взаи- модействия цифровых технологий с социальными практиками; - расчет показателей качества, характеризующих взаимодействие ЛПР с экспертной системой, напри- мер, с целью формирования подсказок при некор- ректных действиях экспертов. Блок оценки состояния и управления взаимодей- ствием социальных практик и цифровых технологий (см. рис. 1) решает следующие задачи: - формирование рекомендаций на языке предмет- ной области ЛПР по корректирующим и управляющим воздействиям с целью оптимизации взаимодействия цифровых технологий с социальными практиками; - выявление возможных отрицательных тенден- ций от взаимодействия цифровых технологий с соци- альными практиками с механизмом динамического слежения за показателями качества такого взаимо- действия; - документирование результатов взаимодействия цифровых технологий с социальными практиками; - расчет показателей качества проведения коррек- тирующих мероприятий. В итоге РМ формирует ансамбль альтернативных гипотез с соответствующими значениями коэффици- ентов уверенности. Для подтверждения или исклю- чения выдвигаемых гипотез РМ запрашивает допол- нительную информацию. Если ни одна из гипотез не обеспечивает решения лучше определенного порога уверенности, то осуществляется переход к новому РМ либо вглубь (уточнение или развитие версии по выбранной гипотезе), либо вширь (переход к новой гипотезе), либо возврат назад, если первоначально выдвигаемые гипотезы неверны. При работе с сетевой моделью в специальной бу- ферной памяти фиксируется трасса применения РМ. Это позволяет проследить этапы и весь ход реализа- ции исследуемых процессов. При работе в автомати- ческом режиме переход от одного РМ к другому осуществляется по трассе с максимальными коэффи- циентами уверенности. В качестве верификации возможностей предлага- емой семантической сети экспертной системы была решена задача разведочного анализа в таксонах «ме- дицинская практика — цифровые технологии» пока- зателей, характеризующих реализуемость в социаль- ной практике i цифровой технологии j (Sd i.j ) и вос- требованность цифровой технологии j социальной практикой i (Ds i,j ). На рис. 2 приведено: в левом столбце — динамика публикаций в Google Scholar, посвященных исследованиям в медицинской практи- ке, в верхней строке — динамика публикаций в раз- личных цифровых технологиях (и прогноз на два года), в таксоне — реализуемость и востребован- ность в таксонах рассматриваемого фрагмента СТЛ в 2019 году и первой половине 2020 года (характери- зующегося пандемией COVID-19), Применение ре- шающих модулей предлагаемой экспертной системы позволило построить и рассчитать прогностические функции различных классов структур (фрагмент приведен в табл. 1), рассчитать показатели реализуе- мости и востребованности. В таблице представлены результаты работы РМ по структурно- параметрической идентификации следующих моде- лей полиноминальной зависимости от времени: пара- бола, четвертая и шестая степени (Pol2, Pol4, Pol6); экспоненциальная (Exp); экспоненциально- гармоническая (ExpGarm): х(t)=С 0 +Σ(С 1 exp(k i t) sin(w i t+ϕ i )); экспоненциально-гармоническая абсолютная (ExpGarmА): х(t)=С 0 +Σ(С 1 exp(k i t)/sin(w i t+ϕ i )/); колокольно-гармоническая (Exp2Garm): х(t)=С 0 +Σ(С 1 exp(k i t 2 ) sin(w i t+ϕ i )); колокольно-гармоническая абсолютная (Exp2GarmА): х(t)=С 0 +Σ(С 1 exp(k i t 2 )/sin(w i t+ϕ i )/); уравнения динамики (EqDim): в операторной форме: T 2 p + 2sTp+1= 0, по формуле ( ) ( ( 1), ( 1)) S t F S t S t (SRP1). Результаты мониторинга разделялись на две под- выборки — обучающая и экзаменационная. На пер- вой осуществлялась структурно-параметрическая идентификация моделей; на второй контроль каче- ства построенных моделей по превышению значения критерия детерминации R 2 порогового уровня, соот- ветствующего p=0,01 (R 2 por=0.43). Проведенные исследования позволили сделать следующие выводы. 1) Резкое изменение трендов по таксонам начина- ется приблизительно с 2011—2013 годов (от плавно- го подъема к экспоненциальному росту). Это вызвано следующим: во-первых, первое официальное заявле- ние о переходе к Индустрии 4.0 было сделано в Гер- мании в 2011 году, во-вторых, публикации в печати, как правило, имеют 1—2 годичное «запаздывание», связанное с процедурами подготовки публикации к печати. 2) В первой половине 2020 года наблюдается рез- кое изменение соотношений «реализуемость» и «вос- требованность» в сторону уменьшения относительной разницы между ними; исключение составила техноло- гия «Big Data», реализуемость которой явно стала от- ставать от востребованности. Эти процессы явно вы- званы потребностями медицины в быстрых и эффек- тивных средствах интеллектуальной цифровой под- держки в период борьбы с пандемией COVID-19. Ин- формационные и цифровые технологии хорошо реаги- ровали на этот «вызов» в поддержке принятия реше- ний, но явно отставали от многократно возросшей потребности медицины (приблизительно в 6 раз) в это время в процессах первичного накопления и обработ- ки большого количества разнообразной информации. 3) Хорошую адекватность показали модели типа EqDim. В частности получена модель: 2 0,23 2 (t) ( ) 3,5 8,6 ( ) sin(0,11 0,03) t d x dx t x t е t dt dt . 189 Заметим, что она соответствует передаточной функции колебательного звена и подтверждает гипо- тезу Малинецкого о возможности описания процес- сов в социуме дифференциальным уравнением вто- рого порядка. ИИ МбТ ИТ IoT Big Data Мед 2019 2020 Ds 2.3% Sd 11.5% Sd 7% Ds 2.5% Ds 9.2% Sd 5.4% Sd 9.3% Ds 1.6% Ds 0.5% Sd 3.2% Ds 8,5% Ds 10.4% Sd 24 % Sd 21% Ds 10.5 Sd 28% Ds 3,2% Sd 1% Ds 36% Sd 29 % Рис. 2. СТЛ по социальной практике «Медицина» (фрагмент) Таблица 1 Прогностические функции в таксоне «Медицина — Искусственный интеллект» Temporal trend x Pol2,4,6 Exp SRP1 expGarm R 2 2 =0,99 R 2 4 =0,9998 R 2 6 =0,9999 R 2 =0,995 k=0,23 R 2 =0,999 R 2 = 0,99 k= 0,23 w=0,11 P=57 year φ=0.06 ExpGarmA Exp2 Garm Exp2 GarmA EqDim R 2 =0.995 k= 0.23 w=0.11 φ=0.03 P=28 year R 2 = 0.01 k= 0.01 w=0.27 P=23year φ=4.6 R 2 = 0.1 k=0.01 w= 0.27 φ= 0 P=28year R 2 = 0.9 T=3.53 s= -1.224 k=0.08 w=0 4) Идентифицированные модели позволяют пред- положить циклические составляющие в рассматрива- емых процессах: востребованности систем искус- ственного интеллекта в медицине 9—12—28 лет, что соответствует циклам Китчина и Жюгляра, ранее выявленным в поведении СТЛ. В целом для рассматриваемых процессов, наибо- лее адекватными следуют считать не сколько пара- болические функции, характерные для ранней стадии регистрации, сколько унифицированную, для кото- рой остальные рассмотренные являются частным случаем: 1 1 2 2 sin( ) 2 2 (t) ( ) ( ) ( sin( ) cos( )) , k t t d z dz t a b z t dt dt е c t d t l t где z(t) — анализируемый показатель; a, b, c, d, k, l, ω 1 , ω 2 , φ 1 ,φ 2 — параметры модели. Таким образом, можно предположить, что пове- дение СТЛ в цифровой реальности моделируется реакцией на таковую некоторого колебательного зве- на, включающего в себя два конденсатора, два рези- стора и индуктивность (модель реакции элемента СТЛ на экспансию цифрового умвельта в первом приближении приведена на рис. 3). Первый конден- сатор (включенный последовательно) моделирует 190 увеличение реакции в случае увеличения частоты воздействия цифровой реальности в умвельте СТЛ. Второй конденсатор (включенный параллельно) мо- делирует внутреннюю консервативность функциони- рования СТЛ и обеспечение защитной реакции при возрастании частоты воздействия. Индуктивность, включенная последовательно, характеризует запаз- дывание реакции. Резисторы, включенные как в па- раллельные, так и в последовательные ветви, моде- лируют «живучесть» СТЛ, сходимость переходного процесса реакции к аттракторам (включая, точки би- фуркации) и постоянные времени, характеризующие переходный процесс в целом. Рис. 3. Модель реакции элемента СТЛ на экспансию цифрового умвельта — первое приближение: на пассивных элементах Выводы Предлагаемая информационно-аналитическая се- мантическая модель базы знаний отличается от ранее применяемых при построении экспертных систем исследования самоорганизационных процессов в по- ведении и реакции социума на экспансию цифровой реальности. Отличия заключаются в следующем: - концептуальное — в применении методологии представления и описания социотехнического ланд- шафта в контексте коэволюции с цифровой реально- стью в виде таксономической матрицы, что позволя- ет унифицировать синтез и анализ разнообразных прогностических функций с дифференциацией ис- следований по различным таксонам; - структурно-логическое — в применении сетевой структуры унифицированных решающих модулей (обладающих различными интерфейсами) в узлах сетевой модели базы знаний экспертной системы, что позволяет строить графы деревьев принятия анали- тических решений, организуя функционирование решающих модулей как внутри, так и между таксо- нами с учетом синергетических и взаимодействую- щих процессов в СТЛ по различным социальным практикам и цифровым технологиям. Пилотный анализ возможностей предлагаемой семантической модели позволяет предположить пер- спективность ее использования при проектировании соответствующих смарт-экспертных систем. Доклад подготовлен по результатам научного проекта, поддержанного РФФИ/РГНФ, грант № 19-18-00504. Литература 1. Аршинов В.И., Буданов В.Г. Онтологии и риски цифрового техноуклада: к вопросу о представлении социо- технического ландшафта // Сложность. Разум. Постнеклас- сика. 2019. №. 2. С. 51—60. 2. Artemenko M.V., Budanov V.G., Korenevskiy N.A. Information-analytical semantic model of an expert system for studying the co-evolution of the sociotechnical landscape in digital reality // Journal of Physics: Conference Series / IOP Publishing. 2020. Vol. 1658. Nо 1. P. 012002. 3. https://www.researchgate.net/profile/Quentin_Ladetto/pu blication/ 4. Артеменко М.В., Маякова А.В. Управление соци- альными проблемами экспансии современной цифровой реальности: философско-методологический и технический аспекты // Известия Юго-Западного государственного уни- верситета. Серия: Экономика. Социология. Менеджмент. 2019. Т. 9. № 4. С. 216—223. 5. The algonauts project: A platform for communication between the sciences of biological and artificial intelligence / R.M. Cichy et al. // arXiv preprint arXiv:1905.05675. 2019. 6. Iivari N., Sharma S., Ventä-Olkkonen L. Digital trans- formation of everyday life –How COVID-19 pandemic trans- formed the basic education of the young generation and why information management research should care? // International Journal of Information Management. 2020. Vol. 55. P. 102183. 7. Целищев В.В., Костяков А.О. Логическая структура семантического холизма Куайна: от неопределенности радикального перевода к онтологической относительности // Сибирский философский журнал. 2016. Т. 14. № 3. С. 54—67. 8. Floridi L. Big data and their epistemological challenge // Philosophy and technology. Berlin, 2012. Nо 25 (4). P. 435— 437. 9. Кореневский Н.А., Родионова СН. Семантическая модель сетевой базы знаний экспертной системы анализа поведения социотехнических ландшафтов // Сборник науч- ных статей по материалам ХХIII международной научно- технической конференции: в 2 ч. / Отв. ред. Н.А. Коренев- ский; Курск: Юго-Зап. гос. ун-т, 2020. Ч. 1. С. 222—233. 191 В.В. Белобрагин, к.психол.н., доцент, профессор, НИУ «МЭИ»; зав. кафедрой Института экономики и культуры, Москва, vvbelobragin@mail.ru АКТУАЛЬНЫЕ ПРОБЛЕМЫ «ОРГАНИЗАЦИОННОГО ПОВЕДЕНИЯ» КАК НАУЧНОГО НАПРАВЛЕНИЯ И УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Ключевые слова: организационное поведение, персонал, коллектив, социальная группа. Введение Организационное поведение стало важным пока- зателем профессиональной успешности представите- лей всех профессий, особенно специалистов, работа- ющих в системе «человек—человек». Остановимся на основных категориях его исследования. Следует отметить, что первый специальный учеб- ник по организационному поведению появился в США в 1973 году благодаря Фрэду Лютенсу. В Рос- сии в 1999 году седьмое издание этого учебника бы- ло переведено на русский язык. Эта работа стала первым академическим учебником по организацион- ному поведению на русском языке. Ф. Лютенс опре- деляет организационное поведение как науку «об описании, объяснении, предсказании и управлении человеческим поведением в организации» [1]. Основные составляющие научного знания об ор- ганизационном поведении — это различные теории и выявленные закономерности коммуникативных про- цессов в организации. Особую роль играют правила организационного поведения и этикета, основанные главным образом на психологических аспектах дело- вого и профессионального общения, а также ими- джирования (процесса формирования и коррекции персонального имиджа). Организационное поведение включает в себя эле- менты знаний, относящихся к социальной психоло- гии, организационной психологии, психологии дело- вого и профессионального общения. Исследование организационного поведения также тесно связано с такими науками, как социология, менеджмент, фило- софия, имиджелогия и др. Основные понятия Многочисленные исследования показывают, что успех любого предприятия или организации во мно- гом зависит от деятельности его кадров (персонала), а также от стиля руководства, личных качеств и навыков менеджера (руководителя) в управлении коллективом, от социально-психологического клима- та и пр. [2]. Анализ публикаций дает право утверждать, что исследование организационного поведения — это научное знание о том, как люди взаимодействуют в организации для решения различных организацион- ных проблем и процессов, каким образом поведение персонала влияет на результаты работы, а также как сама организация влияет на это поведение и трудо- вую деятельность в целом. Исследование организационного поведения об- ращается к таким важным вопросам, как способности и коммуникативные качества работников, их отно- шение к труду и удовлетворенность трудовой дея- тельностью, трудовая и личностная мотивация, взаи- модействие и групповое принятие решений, различ- ные феномены руководства и лидерства, стрессы в профессиональной среде, конфликтные ситуации и конфликты, деловой этикет, персональный и корпо- ративный имидж и многое др. [2; 3]. «Организационное поведение» как междисципли- нарное научное направление служит основой для изучения обширного комплекса проблем, связанных с различными вопросами управления, рассмотрение которых в процессе образования обеспечивает акту- альную фундаментальную подготовку специалистов в первую очередь для принятия адекватных решений в области управления персоналом. Результаты научно-практического изучения раз- личных феноменов организационного поведения дают возможность будущим профессионалам выработать практические навыки в области делового и професси- онального общения и этикета, используемые в том числе и для формирования, функционирования и кор- рекции персонального (профессионального) и корпо- ративного имиджей, для разрешения конфликтных ситуаций и конфликтов в коллективе, управления стрессовыми ситуациями, повышения мотивации, управления развитием организации и др. [2]. Основной целью «организационного поведения» как области научного знания можно считать выявле- ние закономерностей и систематизацию поведения людей в различных профессиональных (трудовых, организационных) ситуациях. В качестве основных задач выделим: - объяснение причин и закономерностей поступ- ков (поведения) индивидов в определенных условиях трудовой (профессиональной) деятельности; - прогнозирование поведения работника в буду- щем; - овладение навыками управления и коррекции поведения людей в процессе их профессиональной деятельности и их совершенствование. В.П. Крикун указывает, что «Организационное поведение — научная дисциплина, в которой к ос- новному массиву знаний постоянно добавляются ре- зультаты новых исследований и концептуальных разработок. И в то же время организационное пове- дение — прикладная наука, предоставляющая набор используемых на различных уровнях анализа ин- струментов… Кроме того, знания об организацион- ном поведении чрезвычайно полезны при рассмотре- нии динамики отношений внутри малых групп (как формальных, так и неформальных). В ситуациях, ко- гда необходима координация усилий двух и более групп (например, технических служб и отдела про- даж), менеджеров интересуют возникающие меж- групповые отношения. И наконец, организации могут рассматриваться и управляться как целостные систе- 192 мы, основу которых образуют внутриорганизацион- ные отношения (например, стратегические альянсы и совместные предприятия)» [1]. Таким образом, объектом исследования этого научного направления являются индивид, группы и организации. Предметом «организационного поведения» яв- ляются межличностные, личностно-групповые и межгрупповые отношения; закономерности форми- рования и функционирования персональных и груп- повых поведенческих моделей и коммуникаций; си- стема методов и средств управления персоналом ор- ганизации. В любых научных исследованиях, как известно, применяются различные методы исследования, с по- мощью которых можно получить достоверные дан- ные о предмете изучения и в дальнейшем использо- вать их для разработки научных теорий и практиче- ских рекомендаций. Можно выделить следующие основные методы исследования организационного поведения: - наблюдения: изучение социально- психологического климата в коллективе, выявление конфликтных ситуаций и конфликтов, изучение со- стояния рабочего места и т.п.; - опросы («словесные» и письменные): интервью, анкетирование, тестирование (в частности, измерение уровня удовлетворенности трудом, организационным климатом коллектива и т.п.); - изучение документов, утвержденных и функци- онирующих в организации, регламентирующих дея- тельность работников и групп (например, устав орга- низации, корпоративный кодекс поведения, контрак- ты, должностные инструкции, положения о подраз- делениях и пр.); - эксперименты: проведение лабораторных или естественных экспериментов; применение цифровых технологий и др. Заключение В настоящее время «организационное поведение» является важной областью научного знания, связан- ной с теорией и практикой эффективного управления современными организациями разной сложности и разной профессиональной принадлежности, что тре- бует дальнейшего досконального изучения всех его феноменов. Литература 1. Голубкова О.А., Сатикова С.В. Организационное поведение: теория и практика: учеб. пособие. СПб.: Отдел оперативной полиграфии НИУ ВШЭ, 2013. —224 с. 2. Белобрагин В.В. Теоретические основы психологии управления в сервисе // Сборник публикаций преподавате- лей и студентов по итогам факультетских, межвузовских и международных научно-практических конференций в де- кабре 2019 года. Ч. 1 / под общ. ред. Серякова В.Д. М.: Спутник+, 2020. — С. 149—154. 3. Крикун В.П. Теория организации и организацион- ное поведение: учебное пособие СПб.: ФГБОУ ВО ПГУПС, 2016. — 55 с. 193 В.В. Ворожихин, к.э.н., в.н.с. ,РЭУ им. Г.В. Плеханова, Москва, vorozhikhin@mail.ru ОБРАЗ ФОРМИРОВАНИЯ НАЦИОНАЛЬНОЙ СЕТИ ЗНАНИЙ ДЛЯ УПРАВЛЕНИЯ РАЗВИТИЕМ И БЕЗОПАСНОСТЬЮ СТРАНЫ Ключевые слова: сеть глобальных знаний; целост- ность знаний; национальная сеть университетов; мульти- сети как новая форма экосистемы знаний; гибкое вычис- лимое инклюзивное управление созданием человеко- ориентированной модели экономики. Цифровая революция ускорила формирование глобального знания. Современные инструменты для динамичного целостного анализа открыли новые го- ризонты для вычислительной, вычислимой науки, требующей обработки значительных массивов дан- ных. Переход к очередной — четвертой — научной парадигме раньше всех осознал сотрудник фирмы Майкрософт Дж. Грей в 2006 г. [1]. Происходит цифровая трансформация, меняющая общество. В 1998 г. разработана четвертая парадигма трансформационной оценки [2]: основы (мировоз- зрение), аксиология, онтология, гносеология и мето- дология формируют наши критерии оценки происхо- дящего Система знаний быстро интегрируется и транс- формируется: формируется экосистема, в которой происходит коэволюция всех агентов, сетей, границ и пределов, возможностей. Глобализируются процессы создания (выявления), формирования (формализа- ции), хранения, распространения и использования знаний. Ускорение потоков обмена знаниями позволило повысить уровень научной грамотности и работать с междисциплинарными знаниями. Знания становятся супердисциплинарными (меж-, транс-, мульти- и кроссдисциплинарными), межпрофессиональными. Исследования — повторными, сетевыми, непрерыв- ными, трансформационными и исследованиями бу- дущего с учетом эффекта Эдипа. Целостность мира знаний Целостное восприятие мира осмысливается не впервые. Модель трех миров предложил Поппер [3] — мира физических тел и их физических и физиоло- гических состояний, мира психических состояний и мира продуктов нашего сознания (разума); модель четырех миров — К. Колин, добавив мир отражений [4, c. 136—137 и 5, c. 13—17]. Простейшая модель современного мира связана с выделением четырех квазимиров — материального, виртуального, духовного и творческого. Связь между квазимирами человека во всем его проявлении осу- ществляется через данные, информацию, знания, смыслы, эмоции, практики, теории. Под конкретные исследования система квазими- ров представляется иначе, например система семи квазимиров, отражающая возможности развития, безопасности и мироощущения: счастья; творчества; духовности; времени (прошлого, настоящего, буду- щего, потенциалов трансформации); виртуальный квазимир; опасностей, рисков и угроз; материальный квазимир (природа + артефакты). Современными инструментами для динамичного целостного анализа являются Карты глобальной трансформации (КГТ), разработанные специалистами WEF (https://intelligence.weforum.org/). Карты пред- ставляют комплекс выделенных коллективом из 400 специалистов наиболее значимых сущностей гло- бального развития и их взаимосвязей. В настоящее время на названном сайте представ- лено 273 карты: экономики стран — 149; глобальные проблемы — 92; отрасли промышленности — 17; цели устойчивого развития — 17. Карта трансформации — способ интерактивной визуализации, созданный для представления данных WEF по глобальной конкурентоспособности. Мето- дика формирования оценки и выбора показателей представлена в тексте отчета и занимает около 30 с. В условиях развития глобального знания важно представлять, как меняются общественные институ- ты работы со знаниями на всех этапах — выявления, формирования (формализации), хранения, распро- странения и использования знаний. Таким обще- ственным институтом, охватывающим все этапы, проявил себя университет, обладающий устойчиво- стью и способностью к адаптации к меняющимся условиям и значимым факторам влияния на его дея- тельность. Университеты формируются как институ- ты передачи знаний для будущей власти с 387 г до н.э. — Академия Платона. Университеты в Европе прошли четыре стадии развития: схоластический (1080 г.) — технический (1600 г.) — исследователь- ский (с 1750 г.) — инновационный (с 1990 г.). Уни- верситеты США описывают свое становление в 6 этапов. Последний 6 этап стартовал в 1994 г. и уни- верситеты США развиваются как предприниматель- ские. Результат: рост стоимости образования до 492% при росте инфляции до 118% Проблемы развития современного университе- та как научной организации Современный университет продолжает развивать- ся и становится сетевым. Он вынужден искать свое место во взаимодействии со стейкхолдерами: студен- тами, научно-педагогическими работниками, работо- дателями (бизнесом) и властью — федеральными и региональными институтами, с разнообразными ин- весторами. Университет вынужден конкурировать за финансы, студентов, преподавателей, лучшие рабо- чие места для выпускников. Университету нужен бренд, привлекающий вни- мание и деньги. Развитие и безопасность университе- тов требуют формирования научных исследований, на базе которых создаются уникальные курсы, тра- диционные и дистанционные, с правильным внут- ренним и внешним позиционированием. Университе- 194 ты находятся в состоянии конкурентного партнер- ства: конкуренция за ресурсы и сотрудничество в формировании знаний, составляющих основу препо- даваемых дисциплин Университеты вынуждены использовать сложные формы партнерства в условиях глобальной гиперкон- куренции, привлекать таланты как обучающихся, так и преподавателей, участвовать в экономике террито- рий присутствия, взаимодействовать со всеми стейк- холдерами, находя баланс интересов не только в краткосрочном, но и в стратегическом периоде. Вы- пускники должны быть готовыми к непрерывному образованию в течение всей жизни и быть способ- ными неоднократно осваивать новые специальности на разных этапах трудовой деятельности. Интегрированное глобальное знание представляет собой сетевую экосистему, в которой все ее элементы (агенты), выполняющие взаимодополняющие роли, развиваются (эволюционируют, трансформируются) совместно, причем состояние агента является супер- позицией состояния агента и системы. Взаимодей- ствие важнейших агентов экосистемы в динамике рассматривала модель «тройной спирали» Ицковича. Тройная спираль превратилась в четверную, а затем и в пятерную (2013). Мультисеть как развитие организационных форм экосистемы знаний Отношения конкурентного партнерства позволя- ют университетам получать преимущества от взаи- модействия. Процессы выявления, формирования, хранения, распространения и использования знаний приобрели трансграничный, транснациональный ха- рактер, распространяясь до уровня персоналий. Университет при формировании экосистемы ока- зывается включенным в значительное число процес- сов интеграции: 1) российского образования в гло- бальное образовательное пространство; 2) универси- тетов России в национальную сеть знаний; 3) университетов в региональную экономику; 4) высшего образования с бизнесом (производством); 5) науки и высшего образования, обеспечивая до- ступность глобального знания для каждого гражда- нина страны и формирование видения благоприятно- го будущего для каждого гражданина, предприятия, муниципального образования, региона, страны. Университет становится центром интеграции не- скольких сетей, другими словами, формируется мультисеть. Университет одновременно является элементом экосистем науки, высшего образования и бизнеса, государственного управления и гражданского обще- ства. Связи между экосистемами многоуровневые и многомерные, сложные и очень динамичные. При- чинно-следственные связи в привычном понимании исчезают: одно событие дает многомерные результа- ты, меняющиеся во времени. Они реализуются внут- ри университета, через мультисети исследований и поддержки исследований и реформ, через глобаль- ные цепочки поставок, стоимости и ценности, охва- тывая глобальные и национальные рынки техноло- гий, продуктов и услуг. Формирование и развитие национальной сети университетов (НСУ) Национальная сеть университетов (НСУ) развива- ется на основе принципа «единства разнообразия», обеспечивая университету уникальный бренд, уни- кальные исследования в регионе и уникальные дис- циплины. Повышение значимости, результативности, эффективности университета предполагает целена- правленное развитие сети с увеличением числа парт- неров, а также оптимизацию как национальной сети университетов, так и локальных сетей. Национальная сеть университетов является осно- вой развития системы мультисетей и представляет собой новую стадию развития экосистем знаний. Че- рез международных партнеров и научные коммуни- кации она встраивается в сеть глобального знания. Формируется надстройка над национальной сетью университетов — партнерская сеть международного обмена знаниями. Национальная сеть университетов формирует также подсистемы — национальные исследователь- ские мультисети и мультисети поддержки исследова- ний и реформ. Исследовательские мультисети развиваются на основе интеграции лабораторий научных фундамен- тальных и прикладных исследований, вычислитель- ных и живых лабораторий (ЖЛ), вовлекая население в исследования и в применение сложных технологий, продуктов и услуг. Национальная сеть университетов достраивает мультисети поддержки исследований и реформ на основе центров управления знаниями (ЦУЗ), интел- лектуальных репозиториев (ИР), многофункциональ- ных культурных центров (МФКЦ), центров непре- рывного инклюзивного образования (ЦНИО). Международная сеть обмена научными знани- ями: доверие и взаимодействие Чем быстрее происходит обмен знаниями, чем больше объем новых знаний, тем быстрее инноваци- онное развитие. Часть знаний даже с небольшой по- терей теряет целостность, а значит, и применимость на практике для создания сложных технологий. Обмен знаниями происходит на взаимовыгодной основе — если Вы не в состоянии дать интересные и новые знания, Вы будете получать только те знания, которые способны сделать из Вас заинтересованного потребителя, но не партнера. Доверие является важ- нейшей характеристикой сети, а мощь сети пропор- циональна квадрату числа взаимодействующих через нее инструментов. Международная сеть является ключом доступа к глобальному знанию. Мультисеть исследований Лаборатории фундаментальных и прикладных научных исследований выполняют свои традицион- ные роли. Их задачей является сохранение научной грамотности, обеспечение необходимой глубины исследований, освоение цифровой грамотности по мере развития цифровых инструментов исследований и аналитики. Вычислительные лаборатории обеспе- чивают освоение новой компьютерной техники, про- граммного обеспечения, уровней развития аналитики 195 и математики. Живые лаборатории (ЖЛ) становятся центрами поддержки освоения населением новых сложных технологий, продуктов и услуг. В ЕС сеть ЖЛ, по мнению Президента сети ЖЛ Enoll, стала источником 96 % инноваций — прежде всего, види- мо, внедренческих. В условиях России ЖЛ [6, с. 61—65], обеспечи- вающие коммуникации населения, могут (и должны!) стать не только центрами инноваций при внедрении сложных технологий и услуг, но и центрами проек- тирования благоприятного будущего для каждого гражданина России - институтами создания будущего для всей страны. Для этого необходимо формирова- ние системы электронных научных паспортов. ЖЛ при поддержке университетов будут консуль- тировать население по проблемам проектирования личного будущего, содействовать включенности в жизнь муниципальных образований и местных сооб- ществ, осуществлять поддержку при подготовке к конкретной желаемой деятельности и социальным позициям. Научный паспорт и персональный научный рейтинг Каждый студент (впоследствии исследователь, преподаватель, управленец, гражданин России) по- лучает персональный электронный научный паспорт (НП), в котором отражаются спектр и глубина (про- странство) научных знаний, изученные работы, опыт исследовательской деятельности, уровень текущей и желаемой занятости. НП становится основой для формирования персо- нифицированных программ личностного и профес- сионального роста и основой формирования персо- нального рейтинга — экзамены перестают быть необходимостью, все достижения регистрируются автоматически. НП становится основой для форми- рования предложений участия в исследованиях и повышения степени использования научного потен- циала страны. Мультисеть поддержки исследований и ре- форм Мультисеть выполняет важные функции под- держки инклюзивного развития экономики, инклю- зивного образования и формирования социокультур- ного фона, благоприятствующего проведению необ- ходимых реформ. Реформы являются необходимо- стью в том случае, если накапливаются дисбалансы и противоречия, не снимаемые коэволюционным раз- витием агентов и институтов. Центры управления знаниями (ЦУЗ) ориентиро- ваны на управление потоками знаний вне сферы уни- верситетов. Проект решает задачи: - организации пользователям (вплоть для каждого гражданина России) доступа к глобальному знанию и получение от него данных и информации по пробле- мам и возможностям развития и безопасности стра- ны, национальных и локальных проектов; - организации взаимодействия и поддержки «жи- вых лабораторий»; - организации информационных потоков и пото- ков обмена знаниями; - использования новых методик управления науч- ными исследованиями и наукометрической инфор- мации; - создания (поддержания) персонального научно- го паспорта. Интеллектуальный репозитарий (ИР) размещения, хранения, учета, поиска данных и информации в лю- бых формах — от идей до фундаментальных знаний и подробного описания промышленных технологий и ноу-хау является самоорганизуемой, самообслужива- емой и самосовершенствующейся системой, инте- грирующей научные знания в разнообразных фор- мах, которые взаимодействуют через автоматиче- скую и персональную обработку исследователями. Помимо основных перечисленных функций репози- тарий формирует возможность непрерывного анализа и оценки научных текстов, проводит непрерывную обработку сохраненных наборов данных и информа- ции, выделяя, выявляя и формируя информацию стратегического характера — знания. ИР повышает научную, интеллектуальную потребительскую и коммерческую ценность данных, информации и зна- ний, а также собственную научную, организацион- ную и техническую стоимость Центры непрерывного инклюзивного образования (ЦНИО) предназначены для трансляции знаний во внеуниверситетскую сферу и реализации непрерыв- ного инклюзивного образования (life-long learning — LLL), самообразования и создания персональных образовательных траекторий, отражающих уникаль- ные возможности каждого гражданина страны. Их уникальная роль заключается в поддержке научной, академической, цифровой, эмоциональной грамотно- сти населения. Важной задачей ЦНИО является так- же обеспечение взаимопонимания, формирования пространства доверия и открытого диалога. Деятель- ность ЦНИО поддерживается тьюторами, помогаю- щими определить необходимость и значимость изу- чения научных дисциплин для персоналий. Многофункциональные культурные центры (МФКЦ) развиваются под эгидой Министерства культуры РФ как организационно-архитектурные формы учреждений культуры, конкурентоспособных по отношению к ночным клубам, торгово- развлекательным центрам и т.п. Их отличие — сете- вая мощь. Во времена СССР число библиотек со- ставляло 130 тыс. На сегодняшний день их около 49 тыс. МФКЦ также могут быть развернуты на ос- нове сохранившихся Домов культуры и других куль- турных объектов. В настоящее время во многих тор- гово-развлекательных центрах предусматриваются площадки «коворкинга», которые могут иметь куль- турное наполнение. Помимо поддержки традиционной роли культуры как механизма идентичности и общественной коор- динации МФКЦ формируют культуру инноваций при сохранении разнообразия мира, а также оказывают культурную поддержку необходимых национальных реформ. МФКЦ должны способствовать: - формированию доверия к исследованиям и ис- следователям на основе научной этики и культуры исследований; 196 - социальной включенности в цифровую эконо- мику и пространство творчества; - выработке культурных норм для искусственного интеллекта (ИИ), цифровой трансформации, будуще- го и развивающихся виртуальных миров. Доверие, культура конкурентного партнерства, исследовательская этика являются базой для форми- рования адаптивного вычислимого управления на основе научного видения и данных, снижения рисков новых технологий, незнания и неверного использо- вания знания. Они являются барьером для развития неблагопри- ятных процессов и ситуаций («цифровая матрица Антихриста» Патриарха Кирилла, «четвертый всад- ник апокалипсиса» Антонио Гуттиериша, «цифрово- го феодализма» М. Мацукатто [7]), основой социо- культурной интервенции в поддержку развития (мощь подхода показала культурная революция в Китае). Управление наукой реализуется на основе форми- рования программ исследований ведущими научны- ми коллективами, имеющими высший рейтинг года по соответствующим сферам знаний и этапам готов- ности технологий (TRL, IRL, SRL), производства (MRL), аналитики (ARL). Гибкое вычислимое инклюзивное управление Государства как организации стареют. Они под- вержены коррупции, восстаниям масс, элит, машин, подменам интересов страны интересами элит и несо- вершенству элит. Мультисеть, как и среда, охватывает всех агентов, но в отличие от среды охват всех агентов происходит бесконфликтно, их интересы учитываются и оказы- вается поддержка развитию и деятельности каждого на благо всех в соответствии с научным видением. Мультисети позволяют организовать инклюзивные процессы саморазвития и самосовершенствования как их агентов и экосистемы в целом, так и адапта- ции к изменениям условий и факторов развития. Мультисети обеспечивают организационные пре- имущества для инклюзивного развития экономики и инклюзивного непрерывного образования: учет ин- тересов каждого, их согласование, совместное созда- ние будущего, полноту использования потенциалов развития и бесконфликтность, почти мгновенную перестройку (со скоростью распространения мысли и знания) всей многоуровневой, многоконтурной ин- клюзивной человеко-ориентированной экономики. Новая экономическая модель (НЭМО) Человека экономического сменяет Человек твор- ческий, формируются новые социоэлектронные ме- ханизмы общественной координации. Наш мир превращается в глобальную человеко- компьютерную систему, в которой компьютер и ро- бот из инструментов становятся партнерами (Обще- ство 5.0, Япония, 2016), Вместо прибылецентричной создается модель че- ловеко-ориентированной экономики, целью которой является не снижение затрат, а повышение ценности человека, развитие творчества и рост заработков лю- дей. Человек неустраним — анализ, расчеты, модели и решения имеют результатом изменение условий и факторов человеческой деятельности. Доклад подготовлен по результатам научного проекта, поддержанного РФФИ/РГНФ, грант № 16-06-00444. Литература 1. Четвертая парадигма. Научные исследования с ис- пользованием больших объемов данных / под ред. Т. Хея, С. Тэнсли, К. Толле / MICROSOFT RESEARCH. 2009— 2014. 247 c. 2. Mertens D.M. Research and Evaluation in Education and Psychology 3rd ed. Los Angeles, SAGE Publications, 2012. — 553 p. 3. Поппер К.Р. Знание и психофизическая проблема: в защиту взаимодействия: пер. с англ., послесл. И. В. Журав- лева. М.: ЛКИ, 2008. 256 с. 4. Колин К.К. Философия информации и структура ре- альности: концепция ы«четырех миров» // Знание. Пони- мание. Умение. 2013. № 2. С. 136—147. 5. Колин К.К. Структура реальности и философия ин- формации // Знание. Понимание. Умение. 2013. № 3. С. 13—25. 6. Ворожихин В., Карнаух И. Живые лаборатории. Успешный зарубежный опыт поддержки инновационного развития самоуправления // Самоуправление. 2019. Т. 1. № 3 (116). С. 61—65. 7. Mazzucato M. Preventing digital feudalism. https://www.socialeurope.eu/preventing-digital-feudalism 197 О.Н. Гуров, преподаватель, ИОМ РАНХиГС, Москва, gourov.oleg@gmail.com ПЕРСПЕКТИВЫ И РИСКИ ПРИМЕНЕНИЯ ЦИФРОВЫХ ТЕХНОЛОГИЙ ДЛЯ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОГО ПРОЦЕССА В УСЛОВИЯХ НЕПРЕРЫВНОГО ОБРАЗОВАНИЯ Ключевые слова: непрерывное образование, рынок труда, цифровая трансформация. В данной статье мы рассмотрим феномен непре- рывного образования. Под этим термином мы будем понимать и обучение/образование в течение всей жизни; и образование взрослых, в том числе для освоения ими новых профессий, и в целом совершен- ствование профессионального уровня на регулярной основе [1, с. 23]. Актуальность непрерывного образо- вания переоценить невозможно хотя бы потому, что в настоящее время меняется качественно и на посто- янной основе рынок труда. В одних сферах он ужи- мается, определенные профессии становятся невос- требованными, в других областях, напротив, наблю- дается сегодня или пока только прогнозируется не- хватка профессионалов. В отчете ВЭФ «COVID-19: Великая перезагрузка» К. Шваб и Т. Маллере отмеча- ют, что образование само по себе представляет собой перспективную сферу с точки зрения формирования рабочих мест и, что еще важнее, способствует муль- типликативному социальному эффекту, выражающе- муся в потенциале занятости и долгосрочных выгодах для общества в обеспечении равенства, социальной мобильности и инклюзивного развития [2, с. 14]. Эти явления свидетельствует о том, что непрерывное обра- зование являются насущной потребностью, а его тре- бования — это данность, требующая создания условий комплексных и системных. Впрочем, все это не ново: вспомним историю американского «Ржавого пояса», северо-востока и Среднего Запада США, где в результате деиндустри- ализации за последнюю половину столетия занятость населения в обрабатывающей промышленности уменьшилась с 40 % (около 20 млн) в конце 1980-х до менее чем 9 % (12 млн) в 2015 г [3, с. 103]. Можно вспомнить и то, какие потрясения претерпело обще- ство в период «промышленной революции» конца XVIII — первой половины XIX в., коренным образом изменившей привычные системы труда и образ жиз- ни во многих социальных стратах. Панацеей от таких потрясений может быть принятие в качестве модели идеального гражданина и работника образа человека Возрождения — универсальную личность. Это не- простая задача, но возможностей для этого сейчас больше, чем когда-либо ранее. И в этом нет идеализ- ма и романтики, ведь еще Н.К. Крупская писала, что целью педагогической деятельности является форми- рование всесторонне развитой личности, обладаю- щей яркой индивидуальностью. При этом она же от- мечала, что для такого развития требуется создание оптимальных условий [4, с. 358]. Казалось бы, циф- ровизация системы образования предоставляет такие условия по самой своей «природе». Однако все не так просто, поскольку цифровизация образовательных процессов требует совершенствования экономиче- ских, административных и социальных управленче- ских моделей: это комплексная задача. На сегодняшний день мы уже погрузились в ин- тенсивную цифровизацию образования. Это произо- шло де факто, точнее сказать, мы оказались в ней явочным порядком. Поэтому на текущем этапе пред- ставляется целесообразным не только прогнозиро- вать перспективы и возможности, риски и угрозы, но и (а возможно, вынужденно и в первую очередь) сложности текущей ситуации, в которой мы нахо- димся как специалисты и пользователи. Поэтому раз- говор о необходимости непрерывного образования — проблема большого масштаба. Это вопрос, имеют ли общество и граждане право на эффективное управле- ние. Ответ, безусловно, положительный, поскольку такие права прописаны в статьях 32, 33 Конституции РФ [5]. Понятно, что все озвученные вопросы — ры- нок труда и социальная сфера, цифровизация процес- сов и политика — все эти сферы многоуровневые, и все они связаны между собой в первую очередь тем, что для подготовки и разработки актуальных на сего- дняшний день управленческих моделей и концепций управления, важно создание системы подготовки кадров для их реализации. Приведем положительный пример. В Москве реа- лизован опыт сосредоточения программ обслужива- ния по системе «одного окна» — многофункцио- нальных центров предоставления государственных услуг на территории города Москвы. Эта система получила поддержку всех социальных групп населе- ния и представляет собой продуманный интерфейс в виде офиса, в котором осуществляется взаимодей- ствие граждан с хорошо подготовленными специали- стами. Может быть, вскоре эти офисы перестанут быть актуальными, и все полностью перейдет в циф- ру. В науке и практике управления городским хозяй- ством с использованием цифровых технологий Москва, несомненно, занимает одно из ведущих мест в мире. Это вопрос кадров и вопрос подготовки. Го- воря об этом проекте, экстраполируя этот опыт на всю Россию, нельзя обойти вопрос системной подго- товки управленческих кадров, особенно с учетом тре- бований к специализации и квалификации в различ- ных секторах деятельности. Другой пример — прове- денная реформа здравоохранения вызывает нарекания и демонстрирует симптомы болезни реорганизации: согласно опросу, проведенному фондом «Обществен- ное мнение» в сентябре 2020 г., почти половина опрошенных убеждена, что положение в области ме- дицины неудовлетворительное. Среди основных проб- лем отмечено недостаточное финансирование и кад- ровый голод 1 . Вызовы появляются с завидной регу- лярностью и необходимо на них реагировать. Именно 1 Подробнее см. Деньги не лечат: к чему ведет реформа здра- воохранения. https://www.vedomosti.ru/society/articles/2020/10/ 14/843300-dengi-lechat 198 на таких примерах мы убеждаемся, что подготовка кадров представляет собой востребованную, но не- простую во всех отношениях задачу, и это убеждает нас в необходимости разработать и реализовать про- грамму непрерывного образования и постоянного совершенствования по различным профессиональ- ным областям. В этой области цифровые инструмен- ты обучения, повышения квалификации, освоения смежных и новых специальностей представляются очень перспективными. Однако с учетом того, что сфера и методы государственного, регионального, муниципального управления являются очень широ- кими и охватывают всю полноту номенклатуры от транспорта до медицины, от социальных вопросов до экологии, даже концептуализация и нахождение вер- ного баланса между узкой отраслевой подготовкой и широкой специализацией — системный вопрос, тре- бующий междисциплинарного осмысления. В любом случае ясно, что реализация названных инициатив во многом зависит от материального обеспечения, а расходная часть не всегда напрямую коррелирует с социальной ценностью той или иной деятельности. В таких условиях эффективным вари- антом развития может стать создание институтов государственно-частного партнерства в этих обла- стях, которые выполнят две важнейшие задачи — обеспечат инвестиции и позволят вовлечь общество в процессы управления требуемыми изменениями. Представленные выше тезисы предлагается рас- смотреть на примере профессии, которая не обяза- тельно относится к госслужбе, но профессионалы в этой области осуществляют в любом случае взаимо- действие с государством. Речь идет о юридической профессии, которая рядом экспертов считается отми- рающей, поскольку алгоритмы могут осуществлять ряд функций более экономично и эффективно. Одна- ко более вероятным представляется, что расширение инструментария, предоставляемого цифровыми воз- можностями, не сделает данную профессию ненуж- ной и устаревшей, а наоборот, создаст более широкие возможности для внедрения права в общественные отношения. С помощью цифровых технологий можно довести право и его возможности до каждого индивида по такому же принципу, как происходит движение в сторону индивидуализации фармакотерапии и внед- рения персонифицированной медицины. То есть так же, как лечение и конкретное лекарство с помощью достижений технологического прогресса может до- водиться с минимизацией побочных эффектов до каждой клетки, требующей лечения, так и право бу- дет стремиться к тому, чтобы стать эффективным инструментом решения проблем на всех уровнях и для каждого субъекта. Поэтому цифровые техноло- гии должны внедряться в систему юридического об- разования, поскольку они позволяют обеспечить большие возможности формирования благоприятных условий для обучения: оптимизации процессов обу- чения с точки зрения дистанционной работы и мо- бильности, графика обучения, объема аудитории. При этом образование должно соотноситься с по- требностями и возможностями рынка труда. Необхо- димо наладить систему востребованности, скоорди- нировать обучение с потребностями в специализаци- ях и возможностями системы найма. И с этой сторо- ны цифровые технологии могут стать эффективным инструментом координации, прогнозирования, пла- нирования потребностей государства, работодателей и учебных заведений с точки зрения финансирования и организации обучения для обеспечения высокого качества подготовки студентов по востребованной специализации. Предложенный комплексный подход позволяет наполнить смыслом дополнительное образование в юридической отрасли. Этот вызов особенно актуален в контексте юридической профессии, так как обще- ство в своем развитии нацелено на примат права как на общий знаменатель политических и общественно- политических процессов. Говоря о востребованности и перспективах непре- рывного образования, мы должны понимать, что речь идет не только о получении профессии или повыше- нии профессиональной квалификации, но и об обрете- нии совершенно необходимых компетенций в обла- стях, которые мы привыкли относить к частным и по- вседневным. Говоря о запросе на непрерывное образо- вание, необходимо обратиться к запросу на компе- тентность в области финансовой и цифровой грамот- ности. В первую очередь, этот запрос сформулирован самим обществом, субъектами экономических и соци- альных отношений. Очевидно, что финансовая и циф- ровая грамотность — один из рычагов повышения производительности труда. Это простой и не вызыва- ющий сомнений в эффективности инструмент роста благосостояния населения и, следовательно, улучше- ния экономической ситуации в стране. Сфера достижения финансовой и цифровой гра- мотности требует особого внимания, и ее неудовле- творительное состояние иллюстрирует поведение российского населения, которому оно следует в от- ношении собственных сбережений. Это стратегиче- ский вопрос, и существует прямая взаимосвязь меж- ду тем, насколько граждане осознают риски и воз- можности финансовых инструментов и насколько успешно или неудачно реализуются государственные интересы. В этой области, к сожалению, не наблюда- ется целенаправленной и эффективной работы по повышению финансовой грамотности. В частности, реализация проекта Министерства финансов «Содей- ствие повышению уровня финансовой грамотности населения и развитию финансового образования в Российской Федерации» стоимостью более 200 млн долларов США, не позволяет оценить какую-либо пользу от всех этих мероприятий, как заявлено в от- чете Счетной палаты РФ. Эксперты дают частные прогнозы и советы, комментарии и рекомендации, что не только не системно, но зачастую вызывает просто негативную общественную реакцию. Доста- точно вспомнить бурную реакцию россиян на заяв- ление главы Счетной палаты о возможном изъятии государством денежных средств физических лиц, размещенных в российских банках 1 . Все это ярко демонстрирует, как отсутствие единой концепции приводит к росту социального напряжения. Склады- вается своего рода порочный круг. В этих условиях 1 На «Финансовой грамотности» чиновники заработали более 200 миллионов долларов // Независимая газета. — https://www.ng.ru/economics/2019-03-28/1_7543_finance.html. Также см.: Кудрин предупредил об ударе следующей стадии кризиса по банкам // РБК. https://www.rbc.ru/finances/13/ 04/2020/5e942e2b9a794789aaf7034e 199 представляется, что создание единой комплексной программы повышения цифровой и финансовой гра- мотности населения — задача общегосударственного масштаба и характера, требующая для своей реализа- ции выработки общего инструментария. К основным инструментам относится создание общеобразова- тельных программ, а также проведение системной и продуманной работы с цифровым и финансовым мракобесием. В первую очередь, речь идет о невообразимых по антинаучности алармистских идеях, например, при- зывающих к отказу от открытия банковских счетов по псевдорелигиозным соображениям и т.п. Обилие таких кейсов заставляет серьезно относиться к по- добным явлениям, поскольку мы живем в состоянии инфодемии, в которой сложно найти различие между правдой и ложью, профессиональным и любитель- ским суждением, научной и антинаучной мыслью. В этих условиях подобные деструктивные идеи имеют тенденцию распространяться в колоссальных мас- штабах и оказывать большое влияние на обществен- ную жизнь. Это серьезная угроза финансовой и циф- ровой грамотности и многосторонняя проблема, тре- бующая комплексного решения. Ситуация усугубля- ется тем, что такие идеи зачастую продвигаются из- вестными в обществе людьми, и подобные позиции должны подвергаться критике и остракизму на си- стемной основе. С другой стороны, магическая вера населения в альтернативные финансовые инструменты, связан- ные к криптовалютами и другими продвинутыми технологиями, представляют собой не меньшую угрозу. Для работы в этом направлении необходимо обеспечить цифровое и финансовое просвещение, а также активизировать работу правоохранителей. Таким образом, представленный контур проблем заставляет задуматься о необходимости разработки комплексной программы, которая позволит соответ- ствующим образом распределить ресурсы и усилия государства, чтобы охватывать все возрастные груп- пы населения, начиная с учеников младших и сред- них классов и заканчивая пенсионерами. Каждый сегмент требует особого подхода, и при формирова- нии дорожной карты мы можем свериться с уже имеющимся международным опытом. Известно, что в школах Великобритании прово- дятся специальные занятия по финансовой грамотно- сти и организации правильных покупок в магазинах. Программы обучения создаются на основе инстру- ментов геймификации и учитывают особенности дет- ской психологии. Юных граждан обучают методоло- гии того, как правильно распределять собственные материальные ресурсы даже в самых повседневных делах. Для взрослых существует много офлайн и он- лайн практических учебных курсов по тому, как управлять семейным бюджетом, как правильно рас- пределять расходы на покупки в праздничные перио- ды, как экономить в период распродаж 1 . Создание и распространение в обществе условий для понимания 1 Подробнее см.: A guide to budgeting / The Bank Workers Chari- ty. https://www.bwcharity.org.uk/guides/money/budgeting. Также см.: Learning about money and financial literacy needs jokes and games say children / Bank of England. https://www.bankofengland.co.uk/news/2020/july/learning-about- money-and-financial-literacy-needs-jokes-and-games-say-children таких возможностей позволяет экономить суще- ственную часть бюджета домохозяйства. Мировая практика показывает, что отдельные программы направлены и на другие возрастные сег- менты, например на пенсионеров. Здесь решается целый комплекс задач. Старшее поколение помимо улучшения собственно финансового положения по- лучает дополнительный потенциал для вовлечения в общественную и даже деловую жизнь. В странах Се- верной Европы за счет успешной реализации про- грамм повышения цифровой грамотности пенсионе- ров удалось вовлечь ряд лиц старшего возраста в процессы самоуправления, при этом существенно сократить расходы и повысить эффективность муни- ципального управления, не говоря уже о том, что эти люди обрели дополнительную мотивацию и интерес к жизни. Успешная реализация описанных выше про- ектов обусловлена активным применением цифровых технологий, которые позволяют решать многие зада- чи параллельно. В заключение еще раз отметим, что целесообраз- ным представляется разработка законодателями комп- лексной программы, включающей отдельные элемен- ты для различных сегментов с привлечением экспер- тов по финансам, образованию и технологиям. Необ- ходимость внимания к заявленной проблематике обусловлена тем, что в настоящее время в мире важ- нейшее значение придается созданию, развитию и повышению качества человеческого капитала. Одним из главных инструментов в этом деле является не- прерывное образование. Цена вопроса высока, по- скольку человеческий капитал олицетворяет интел- лектуальный потенциал государства, который в свою очередь представляет собой главную составляющую национального богатства. В этих условиях в России необходимо использовать все возможности по разви- тию образования и обучения для обеспечения эконо- мической и социальной стабильности в обществе, а также для успешной конкуренции на рынке челове- ческого капитала. Литература 1. Коршунов И.А., Гапонова О.С., Пешкова В.М. Век живи — век учись: непрерывное образование в России М.: Издательский дом Высшей школы экономики, 2019. — 310 с. 2. Schwab K., Malleret T. Covid-19: The Great Reset. — Geneva: World Economic Forum, 2020. — 212 p. https://straight2point.info/wp- content/uploads/2020/08/COVID-19_-The-Great-Reset-Klaus- Schwab.pdf 3. Путилова Е.С. Географические особенности деин- дустриализации США во второй половине XX века // Вест- ник МГУ. Серия. 5. География. 2018. № 1. С. 102—108. 4. Крупская Н.К. Педагогические сочинения: в 10 т. М.: Изд-во АПН, 1958. Т. 2. Общие вопросы педагогики; Организация народного образования в СССР. — 735 с. 5. Конституция Российской Федерации (принята все- народным голосованием 12.12.1993) (с учетом поправок, внесенных законами РФ о поправках к Конституции РФ от 30.12.2008 № 6-ФКЗ, от 30.12.2008 № 7-ФКЗ, от 05.02.2014 № 2-ФКЗ, от 01.07.2020 № 11-ФКЗ) // Собрание законода- тельства РФ. 01.07.2020. № 31. Ст. 4398. 200 Н.И. Дерябин, к.т.н., доцент, Московский филиал Военно-медицинской академии, nic1320@gmail.com КОЭВОЛЮЦИЯ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО СОЦИУМА (КИБЕРНЕТИЧЕСКИЙ ПОДХОД) Ключевые слова: коэволюция, кибернетика, миссия, ценности, социум, теология, COVID-19. В контексте данной статьи уточним некоторые определения. Социум — окружение, в котором формируется человек [1]. Коэволюция — термин, используемый современ- ной наукой для обозначения механизма взаимообу- словленных изменений элементов, составляющих развивающуюся целостную систему. Возникнув в биологии, «коэволюция» постепенно приобретает статус общенаучной категории 1 . Норберт Винер, основоположник кибернетики и теории искусственного интеллекта, утверждал: «Мы столь радикально изменили нашу среду, что теперь для того, чтобы существовать в ней, мы должны из- менить себя». В его определении кибернетика (от греч. kybernetike — искусство управления, от греч. kybernao — правлю рулем, управляю, от греч. Κυβερνήτης — кормчий) — наука об общих законо- мерностях процессов управления и передачи инфор- мации в различных системах, будь то машины, жи- вые организмы или общество. Это определение было опубликованно в 1948 году в его книге «Кибернети- ка». Сегодня уже понятно, что кибернетика базирует- ся на глобальном системном подходе (анализе), ос- новах стратегического управления и информатике (информационных технологиях). 30 августа 1963 года Норберт Винер в предисло- вии к своей книге «Корпорация «Бог и голем» кон- статировал, что кибернетика уже охватила машино- строение, биологию, медицину и социологию. В дальнейшем этот перечень дисциплин только расши- рялся и углублялся. В настоящее время, спустя почти 60 лет, уже не осталось отраслей знаний и практики, в которых не используются кибернетические идеи, методы и технологии. К сожалению, не только в Рос- сии, но и за рубежом такое понимание еще не стало всеобщим. Впрочем, это относится и к такой систем- ной науке, как генетика, которая в свою очередь неразрывно связана с кибернетической медициной. Следует отметить, что любая интеллектуальная система может эффективно эволюционировать толь- ко в стратегически управляемой иерархической сре- де. Таким образом, коэволюция позиционируется как обязательное свойство любой интеллектуальной си- стемы в процессе ее развития в стратегически управ- ляемом социуме. Иными словами, налицо неразрыв- ная связь процессов коэволюции с кибернетикой, если правильно понимать эту науку. Глобальный ин- теллектуальный социум, в котором эволюционирует человек, представлен на рис. 1. 1 https://dic.academic.ru/dic.nsf/dic_new_philosophy/633/ КОЭВОЛЮЦИЯ Интеллектуальная система высшего уровня иерархии в глобальном социуме 1. Миссия (декларация) 2. Ценности (декларация) 3. Видение (декларация) 4. Стратегия Переменные компоненты Постоянные компоненты 1. Миссия (декларация) 2. Ценности (декларация) 3. Видение (декларация) 4. Стратегия Переменные компоненты Постоянные компоненты Интеллектуальная система 1-го уровня (человек N) Интеллектуальная система 1-го уровня (человек N+1) 1. Миссия (декларация) 2. Ценности (декларация) 3. Видение (декларация) Переменные компоненты Постоянные компоненты 4. Стратегия Рис. 1. Структура глобального интеллектуального социума Как видно на рис. 1, миссия и ценности «каскади- руются» от высших уровней к низшим (стрелки идут сверху вниз). Иными словами, миссии и руководящие принципы нижестоящих систем вытекают из миссий вышестоящих, а стратегия вышестоящей системы определяет видение и стратегию нижестоящих. Стра- тегии нижестоящих систем решают задачи, обеспе- чивающие выполнение видения и стратегии выше- стоящими системами (стрелки идут снизу вверх). Обязательной же задачей вышестоящей системы яв- ляется обеспечение для нижестоящих всех необхо- димых условий для выполнения ими миссий, ценно- стей, видения и стратегий. Из этого рисунка видно, что у каждого человека своя персональная миссия, но общие с другими людьми ценности. Миссии людей никогда не пересекаются. Иначе говоря, при выпол- нении высшей миссии люди никогда не могут ме- шать друг другу, потому что они решают одну об- щую задачу совместно с вышестоящей интеллекту- альной системой. Никогда не следует путать миссию с целью, так как цель всегда направлена внутрь си- стемы, а миссия — вовне. В отличие от человеческо- го сообщества, в котором творцами являются сами люди, и миссия всегда известна, в глобальном интел- лектуальном социуме высшую миссию люди не зна- ют. И здесь путеводной звездой являются единые для всех ценности (руководящие принципы), которые могут формулироваться на основании законов при- роды и мироздания в целом, а также гипотез теоло- гии, ставшей в России с 2015 года официальной ака- демической дисциплиной 2 . Кстати, еще Норберт 2 С 2015 года ТЕОЛОГИЯ официально вошла в перечень научных дисциплин ВАК (протокол Президиума ВАК от 25 сен- тября 2015 г. № 24, рекомендация № 24/555). Паспорт научной специальности «Теология», 26.00.01. 201 Винер в своей книге «Корпорация «Бог и голем» ука- зывал на целесообразность взаимодействия академи- ческой науки и религии: «Знание неразрывно связано с коммуникацией, власть опирается на управление, а оценка человеческих целей плотно увязана с этикой и всей нормативной составляющей религии. Следова- тельно, для пересмотра взаимоотношений науки и ре- лигии требуется заново изучить наши воззрения на эту взаимосвязь с учетом последних достижений в науч- ной теории и практике. Само по себе такое исследова- ние вряд ли можно признать полноценным анализом взаимоотношений науки и религии, однако оно, без- условно, послужит отправной точкой для дальнейшего анализа». Без такого симбиоза сегодня уже вряд ли получится решать глобальные задачи коэволюции, особенно в условиях пандемии COVID-19. Там же Винер справедливо заметил: «Если трак- товать знание исключительно как Всеведение, власть только как Всемогущество, а культ — лишь как Еди- нобожие, нам грозит утонуть в метафизических тон- костях задолго до того, как мы действительно при- ступим к изучению взаимоотношений науки и рели- гии». И здесь надо понимать главное: академическая наука в основном нацелена на решение повседневных задач материального мира. Иными словами, она охватывает, как правило, нижестоящие системы, со- зданные самими людьми. Иначе говоря, наука зани- мается достижением целей, которые направлены на решение «личных» задач человеческого сообщества с соответствующим уровнем ценностей. В то время как теология должна призывать к выполнению миссии совместно с интеллектуальной системой высшего уровня иерархии и соблюдению единых ценностей глобального кибернетического социума. Исходя из вышесказанного глобальный интеллек- туальный социум представляет собой кибернетиче- скую суперсистему, первым уровнем которой являет- ся человек, представляющий собой своего рода ис- кусственный интеллект, потому как он создан интел- лектуальной системой высшего уровня иерархии. Аналогичным образом сегодня люди создают умные города с использованием искусственного интеллекта, но уже сотворенного ими. Ярким представителем ученого, гармонично сов- местившим академическую науку с теологий, является всемирно известный врач, ученый, основоположник гнойной хирургии В.Ф. Войно-Ясенецкий 1 . Он видел в человеке триединство Духа, Души и Тела [2]. Как уже отмечалось, теология с 2015 года в РФ официально признана академической наукой. Ссылка на Бога с 2020 года есть в Конституции страны. По- этому утверждать, что богословские гипотезы и зна- ния нелегитимны по сравнению с таковыми в акаде- мической науке, сегодня, по крайней мере, неэтично. Тем более, когда их выдвигают известные ученые, такие, как например, профессор Войно-Ясенецкий. Кроме того, в 2020 году Статья 67 Конституции Рос- 1 Войно-Ясенецкий Валентин Феликсович — Архиепископ Лука (14 апреля 1877, Керчь, Таврическая губерния — 11 июня 1961, Симферополь) — российский и советский религиозный дея- тель, хирург, ученый и духовный писатель, автор трудов по ане- стезиологии и гнойной хирургии, доктор медицинских наук, док- тор богословия (1959), профессор. Лауреат Сталинской премии первой степени (1946). сии дополнена таким текстом: «2. Российская Феде- рация, объединенная тысячелетней историей, сохра- няя память предков, передавших нам идеалы и веру в Бога, а также преемственность в развитии Российско- го государства, признает исторически сложившееся государственное единство». Обратимся к научным определениям. Дух — высшая способность человека, благодаря которой возможно самоопределение личности. С другой стороны, это понятие, обозначающее немате- риальное начало 2 . Личность — понятие, выработанное для опреде- ления человека как носителя индивидуального нача- ла, самораскрывающегося в контексте социальных отношений, общения и предметной деятельности. Рационалистические философские системы отож- дествляют дух с мышлением и сознанием. С этим, по- жалуй, следует согласиться. У человека на Земле со- знание — это триединство мыслей, эмоций и чувств. И это триединство нематериальное. Среди живых су- ществ на Земле сознание имеет только человек. С душой сложнее. Душа́ (от старослав. доуша) (греч. ψυχή, лат. anima) согласно религиозным и некоторым философ- ским учениям — бессмертная субстанция, нематери- альная сущность, в которой выражена божественная природа и сущность человека, его личность, дающая начало и обусловливающая его жизнь, способность ощущения, мышления, сознания, чувств и воли, обычно противопоставляемая телу. Согласно Толковому словарю русского языка Д.Н. Ушакова душа в религиозных и идеалистиче- ских представлениях — нематериальное начало жиз- ни, иногда противополагаемое телу; бесплотное су- щество, остающееся после смерти тела человека. По- лучается, что душа — это особый вид энергии, бла- годаря которой любое тело (у человека, приматов, птиц, рептилий, рыб, насекомых и т.д.) оживает и обретает способность двигаться и выполнять функ- циональные задачи. Иными словами, душа в чем-то похожа на аккумулятор электроавтомобиля, только в нематериальном исполнении, который невозможно разрушить даже при самой страшной аварии. И такой природный «аккумулятор» есть у всех биороботов. Но у биороботов в отличие от человека нет сознания. Ранее отмечалось, что коэволюция позициониру- ется как обязательное свойство любой интеллекту- альной системы в процессе ее развития в стратегиче- ски управляемом социуме. Коэволюционная матрица человека в глобальном интеллектуальном социуме представлена на рис. 2. В матрице: Человек — триединство духа, души и тела. В центральной части матрицы находятся вечные компоненты любой иерархической системы страте- гического управления, каскадируемые от высшего представителя интеллектуального социума. Миссия — смысл жизни человека, задаваемый высшей интеллектуальной системой. 2 https://ru.wikipedia.org/wiki/Дух_(философия) 202 Рис. 2. Матрица триединства интеллектуального соци- ума (коэволюционная матрица человека) Ценности — руководящие принципы, которые должен соблюдать человек на пути выполнения сво- ей миссии. Сознание — триединство мыслей, эмоций и чувств. Смерть — патология тела, несовместимая с жиз- нью. На непосредственную связь сознания со здоро- вьем человека обращал внимание еще Авиценна: «Паника — это половина болезни. Спокойствие — это половина здоровья. Терпение — это начало вы- здоровления». Тело и душа (без сознания) представляют собой биоробот с органами чувств и даже эмоциями, функ- ционирующий в соответствии с заданной генетиче- ской программой. Так функционируют все живые организмы на планете Земля. Иными словами, они делают то, что должны делать согласно своим фи- зиологическим возможностям. Поэтому животные, птицы, рыбы, насекомые, бактерии, вирусы и иные существа никогда не бывают ни в чем виноваты. Только человек, наделенный сознанием, должен все- гда отвечать за содеянное. Следует отметить, что приведенная матрица на рис. 2 в основном отражает взаимодействие человека с вышестоящими интеллектуальными системами и практически не показывает коэволюцию человека с природой Земли — флорой и фауной. Ее фрагмент отражен на рис. 3. В матрице к материальному миру относится только правый столбец. Остальные два принадлежат к информационному контенту человека (хотя по большому счету материя тоже является осо- бой формой информации), который и участвует в коэволюционном процессе глобального интеллекту- ального социума. Коэволюционная матрица решает задачу оптими- зации процесса эволюции человека. Кибернетика решает проблемы государственного управления и информационного взаимодействия (коммуникации). В пояснительном тексте приведенного в начале ста- тьи определения «коэволюция» содержится следую- щая важная информация: «…применяется, главным образом, в двух смыслах: в широком — когда терми- ном «коэволюция» обозначается совокупная, взаимно адаптивная изменчивость частей в рамках любых биосистем (от молекулярного и клеточного вплоть до уровня биосферы в целом). Примером таких отноше- ний служат, например, взаимные изменения видов партнеров в экосистемах «паразит — хозяин», «хищ- ник — жертва». Ни одно существо на планете Земля никогда не имеет такой цели как убийство. Кроме человека. Да- же хищники, вирусы и бактерии. Они просто выпол- няют свою миссию, которая в них заложена на про- граммном уровне. Только земные существа, облада- ющие интеллектом, имеют такую целенаправленную способность и возможность. Следует отметить, что речь идет только об убийстве големном (материаль- ном). Любое другое убийство (интеллекта-сознания, души, духа или иное информационное) в Божествен- ном социуме невозможно — не позволяет всеобъем- лющий закон сохранения информации. Поэтому при гибели материального тела-носителя на основе прин- ципа квантовой криптографии происходит телепор- тация информационной субстанции. Причем голем- ное убийство всегда сопровождается нарушением заданных в Божественном социуме ценностей, кото- рые каскадируются от высшей интеллектуальной системы. И не зря в христианском учении принято говорить о людях — «усопшие», а не умершие или мертвые. В силу закона единства и подобия все зна- чимые структуры управления в человеческом сооб- ществе в той или иной степени копируют Божествен- ный социум: от государственного и военного до жи- лищно-коммунального и даже криминального сооб- щества. И во всех этих структурах миссия и ценности каскадируются от верхнего уровня (или звена) к нижнему. Но в интеллектуальном социуме присут- ствует еще и окружающая среда (флора и фауна Зем- ли, космос и т.д.), которая тоже сориентирована на соответствующие миссию и ценности. Поэтому, ко- гда любые человеческие сообщества или отдельные люди выпадают из интеллектуального социума (не выполняют стратегическую миссию и не соблюдают каскадируемые ценности), эта кибернетическая су- персистема запускает соответствующие механизмы исправления структурных несоответствий или уни- чтожает неремонтопригодные составляющие социу- ма вплоть до планетарных или даже вселенских. Следует отметить, что в глобальном интеллектуаль- ном социуме случайных событий не происходит. Между прочим, человек действует аналогичным об- разом, но уже в созданных им структурных образо- ваниях. Но в этом случае уже в силу недостаточности знаний человека и соответствующего уровня неопре- деленности случайные события имеют место. Итак, коэволюционный процесс охватывает не только людей, но и всех живых существ, а также флору на планете Земля (к числу таких существ от- носится, например, и коронавирус COVID-19). Высказывание по этому поводу Норберта Винеру приводилось в начале статьи. А сегодня к тому же призывает главный вирусолог США доктор Энтони Фаучи. Он считает, что «деятельность человека стала одним из основных факторов возникновения новых 203 смертельных болезней» 1 . Фаучи вместе со своим коллегой доктором Дэвидом Моренсом провели ис- следование, которое опубликовали в престижном журнале CELL. Там они пишут: «Из этого недавнего опыта (речь идет о COVID-19) можно сделать вывод, что мы вступили в эру пандемии. Причины этой но- вой и опасной ситуации многогранны, сложны и за- служивают серьезного изучения». И далее Фаучи и Моренс указывают на многочисленные вспышки опасных заболеваний, которые начались как послед- ствие индустриализации или других способов воз- действия человеческой цивилизации на природу. Например, вспышка вируса Нипах примерно на ру- беже 21 века началась из-за того, что человечество выжигало леса, чтобы освободить место для сельско- го хозяйства, что привело к перемещению инфициро- ванных летучих мышей ближе к населенным пунк- там. «Есть много примеров, когда возникновение бо- лезней отражает нашу растущую неспособность жить в гармонии с природой», — пишут Фаучи и Моренс. По их мнению, людям нужно переосмыслить многие аспекты жизни общества — от вырубки лесов до пребывания в многолюдных городах и антисанитар- ного животноводства» (там же). В природе нет ничего лишнего. Все, что создано, имеет свою миссию, гармонично вписанную в общую иерархическую систему стратегического управления, четко реагирующую на все происходящие изменения как внутри системы, так и вне ее. Для реализации такого процесса необходимы соответствующие ин- струменты, в том числе и своего рода биороботы, которые в человеческом сообществе принято назы- вать фауной и флорой. В определенной степени и сам человек представляет собой биоробота, потому что в основе его физического организма заложены три ви- да макромолекул: две информационные (ДНК и РНК) и одна белковая. Такая же основа характерна и для приматов, которые полностью являются биоробота- ми, и в каждый момент времени они делают только то, что должны в соответствии с заданными про- граммами и алгоритмами в них заложенными. Чело- век же, кроме ДНК и РНК-программ, обладает еще и сознанием, позволяющим ему подняться до уровня самоактуализации, описанного в пирамиде Маслоу. Таким образом, вирусы и бактерии тоже являются биороботами, выполняющими свою коэволюцион- ную роль. Поэтому говорить об их вреде или парази- тизме бессмысленно, тем более — объявлять им вой- ну. Потому как биороботы всегда правы — они реа- гируют на сложившуюся ситуацию согласно законам природы. А объявлять войну природе — это равно- сильно самоликвидации нападающего. Более правиль- но найти и устранить причину, породившую такую ситуацию. Уже давно прошли времена, когда человек 1 Ученые: пандемия — результат неспособности человека жить в гармонии с природой. 30 сентября 2020. https://www.gismeteo.ru/news/coronavirus/uchenye-pandemiya- rezultat-nesposobnosti-cheloveka-zhit-v-garmonii-s- prirodoj/?utm_referrer=https%3A%2F%2Fzen.yandex.com%2F%3Ffro mzen%3Dsearchapp%26from%3Dspecial&utm_source=YandexZenSp ecial&fbclid=IwAR3OSzwzYHhpeNNFVnKUlgoEdkXyOGbeko9tpF RGGYmhRkmeHq0h5uvMhHQ считал себя царем природы, разрушая вокруг себя все и вся. В XXI веке в условиях развитого информацион- ного общества человечеству необходимо понять, что оно представляет собой информационный контент в своего рода белковом капсиде (оболочке). И этим кап- сидом для людей является его тело и окружающая природа. Причем эта природа, как и человек, является сложной кибернетической системой. По некоторым оценкам ученых информационный контент человечества в 2020 году должен составить 40 зеттабайт. И это за весь период его эволюции. Ин- тересно, что только генетической информации (ДНК и РНК) в теле отдельного человека находится поряд- ка 60—70 зеттабайт. Простое сравнение этих цифр показывает явное превосходство системы, сотворив- шей человека, над своим творением. Иными словами, организм человека в природе можно представить по большому счету как информационный контент в бел- ковой оболочке-теле (капсиде). Как, впрочем, и у любого примата. А что из себя представляет вирус? Ученые до сих пор не пришли к единому мнению, является ли вирус живым организмом. Он представляет собой фактиче- ски фрагменты ДНК или РНК в белковом капсиде. Если говорить конкретно о коронавирусе COVID-19 2 , то таким фрагментом будет материал РНК. Этот ви- рус не может перемещаться самостоятельно, а только в каплях жидкости (биологических или аэрозолях). Алгоритм взаимодействия коронавируса в его ко- эволюции с человеком показан на схеме управления процессами жизнедеятельности, в общем виде харак- терной для любой кибернетической системы (рис. 3). Как работает эта кибернетическая система? И че- ловек, и вирус имеют каждый свою так называемую передаточную функцию, которая преобразует вход- ной сигнал в выходной. По этой функции в теории управления определяется «кто есть кто» путем пода- чи калиброванного сигнала на вход системы и полу- чения ее реакции на выходе. Именно так определяет- ся передаточная функция системы, которая для ис- следователя считается «черным ящиком». Таковым, наверное, для природы планеты Земля является и человечество. В технических системах, создаваемых человеком, обратная связь, как правило, «жесткая», т.е. имеет неизменную передаточную функцию, ино- гда равную единице со знаком «минус» (отрицатель- ная обратная связь). В нашем случае обе передаточ- ные функции переменные. Но если передаточная функция человека может корректироваться им самим (он биоробот только в части физиологических ин- стинктов и потребностей), то передаточная функция вируса изменяется лишь интеллектуальным социу- мом, в который входит и сам человек. И «жесткость» обратной связи в алгоритме сохраняется только при определенной передаточной функции человека. Та- ким образом, в глобальной кибернетической системе поддерживается природный и социальный гомеостаз на планете Земля. 2 Сокращенное название болезни на английском языке. COVID-19 — «Corona Virus Disease 2019». Подробнее: https://foodandhealth.ru/bolezni/koronavirusy-covid-19/ 204 ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ СОЦИУМ Человек – интеллектуальная система: биоробот + сознание (мысли, эмоции, чувства) Коронавирус - биоробот Жесткий алгоритм ВЫХОД ВХОД ВЫХОД Рис. 3. Коэволюция системы «Человек — Вирус» Здесь коронавирус выполняет роль отрицательной обратной связи, без которой не может устойчиво су- ществовать ни одна кибернетическая система. Следу- ет отметить, что в живых организмах на планете Зем- ля роль необходимых отрицательных обратных свя- зей выполняют их органы чувств. Лишите любого человека сразу всех органов чувств, и он очень быст- ро погибнет. Аналогичный финал ожидает любую интеллектуальную и сложную кибернетическую си- стему без отрицательных обратных связей. Современный человек видит в вирусе прежде все- го болезнь и борется с ним. А в период пандемий даже объявляет ему войну, абсолютно не задумыва- ясь о ее последствиях. Ранее уже говорилось, что в природе нет ничего лишнего, и вирусы — это при- родные биороботы, которые иногда вызывают у че- ловека ту или иную серьезную болезнь, можно ска- зать, по приказу той же природы. Почему? А не по- тому ли, что человечество является для окружающей природы самым страшным вирусом, вызывающим у нее огромное количество болезней, с которыми ей приходится с каждым годом все сильнее и сильнее бороться? Притом борется природа за человека (ее миссия — обеспечить человеку необходимый социум для эволюции на пути выполнения им заданной мис- сии) всеми доступными ей способами, вплоть до его ликвидации (а фактически самоликвидации). Но не- желание людей на всех уровнях иерархии выполнять свою персональную миссию и следовать каскадируе- мым от высшей интеллектуальной системы ценно- стям приводит к разрушению экологии в своем же социуме. Гедонизм и беспредельная жадность в от- ношении материальных благ, непомерное потребле- ние всего и вся за счет друг друга и природы, приво- дящие к фатальному загрязнению рек, озер и даже океанов, беспощадной вырубке и сжиганию лесов, катастрофическому засорению своими отходами зем- ли и атмосферы (а в последнее время — и космиче- ского пространства), затуманили сознание людей, не видящих Дамоклова меча 1 природы. И если на плане- те любое существо-биоробот не несет ответственно- сти за свои действия, то человек, обладающий интел- лектом (сознанием), обязан отвечать за свои негатив- ные деяния не только персонально, но и, как гово- рится, «всем скопом». Вплоть до высшей меры — здесь у природы совсем иное отношение к физиче- ской смерти. Возможно, именно поэтому в последнее время повышается на планете Земля агрессивность вирусов, сила ураганов, наводнений и землетрясений. Подобного мнения в последнее время придержива- ются все больше и больше ученых. Сегодня наука уделяет особое внимание вопросам замедления старения и увеличения долголетия чело- века. Эксперименты американских и израильских ученых фактически показали неразрывную связь продолжительности жизни людей с состоянием внешней среды и сатурацией кислорода в крови. Иными словами, проведенные исследования проил- люстрировали определенную направленность коэво- люционного процесса человечества в условиях пан- демии COVID-19. Главным симптомом массового заболевания людей является существенное снижение содержания кислорода в крови, что указывает на стремление интеллектуального социума как минимум к сокращению продолжительности жизни людей и как максимум — к уменьшению их численности, а возможно, и полному уничтожению. «Коронавирус- ная инфекция «забирает ресурсы и приближает ста- рость», — констатирует профессор Школы систем- ной биологии Университета Джорджа Мейсона Анча Баранова 2 . Эту тенденцию подтверждает и скорость мутации COVID-19: она столь высока и непредсказу- ема, что система здравоохранения мирового сообще- ства практически не успевает принимать адекватные 1 В переносном смысле — нависшая над кем-либо постоянная угроза при видимом благополучии. 2 Биолог предупредила о преждевременном старении перебо- левших COVID-19. 02.12.2020. https://ria.ru/20201202/koronavirus- 1587267213.html?utm_source=yxnews&utm_medium=desktop 205 меры. Косвенно на подобный сценарий коэволюции указывают и прогнозы известных врачей. Например, доктор Александр Мясников 1 не исключил в бли- жайшем будущем новую пандемию вируса со смерт- ностью 35—40 %. В общем, как говорится, поживем — увидим. Но сколько времени отпущено человече- ству для такого наблюдения с использованием тра- диционных, сложившихся веками подходов? Современные тенденции изменения коэволюци- онного процесса в глобальном интеллектуальном социуме человечества явно указывают на необходи- мость немедленной кардинальной перестройки со- знания людей и срочного изменения их ценностей. Перестройки с ориентацией не на цели, в значитель- ной степени ориентированные на материальные цен- ности и их распределение и перераспределение, а надуховные, базирующиеся на законах глобального 1 Мясников не исключил возникновения пандемии вируса со смертностью 35—40 %. 29 ноября 2020 // ИА REGNUM. https://regnum.ru/news/society/3127882.html коэволюционного социума, и миссию, возложенную на людей интеллектуальной системой высшего уров- ня иерархии. И здесь следует понимать, что матери- альные блага при правильном подходе к процессам коэволюции людей в природе должны лишь обеспе- чивать непрерывный и эффективный рост духовных ценностей и необходимых в этом случае знаний для каждой личности и человечества в целом. А изучение законов глобального коэволюционного социума уже сегодня является первостепенной задачей мирового научного сообщества. Литература 1. Педагогика: учебник / под ред. Л.П. Крившенко. М., 2005. — С. 420. 2. Лука (Войно-Ясенецкий), архиеп. Дух, Душа, Тело. Киев: Троицкий Ионинский монастырь, 2015. — 180 с. 206 В.В. Зотов, д.соц.н., профессор, МФТИ (НИУ), Москва, om_zotova@mail.ru ЦИФРОВИЗАЦИЯ ПУБЛИЧНОГО ПРОСТРАНСТВА КОММУНИКАЦИЙ КАК ФАКТОР РИСКА ДЛЯ ДИАЛОГА ВЛАСТИ И ОБЩЕСТВА Ключевые слова: информационно-аналитические платформы, цифровизация, публичное пространство ком- муникаций, диалог власти и общества. Введение В рамках разработки научно обоснованной кон- цепции общественного договора цифрового общества прежде всего следует определить риски цифровиза- ции публичного пространства коммуникаций, кото- рые могут оказать влияние на осуществление диалога и партнерства власти и общества. Публичное про- странство коммуникации есть «совокупность инфор- мационных каналов, объединяющих органы власти и стейкхолдеров гражданского общества для целей диалога и партнерства между ними по вопросам, имеющим общественный интерес» [1, c. 66]. Содер- жание и конфигурация публичной коммуникации ранее определялась масс-медиа. Одной из наиболее характерных тенденций современности является по- степенное уменьшение значимости масс-медийных каналов в пространстве публичных коммуникаций. В частности, от некогда доминирующего положения радио и печатных СМИ уже фактически не осталось и следа; телевизионные каналы также демонстриру- ют устойчивую тенденцию к постепенному сокраще- нию общего охвата аудитории. Общество уже про- шло стадии компьютеризации (внедрение компьюте- ров в различные сферы человеческой деятельности), интернетизации (интеграция компьютеров в единую Интернет-сеть) и сетевизации (развитие сетевых со- обществ различной направленности). В условиях пе- ремещения в информационно-коммуникационную среду значительной части повседневных практик именно социальные сети превратились в основу про- странства публичных коммуникаций, в котором ор- ганизуется взаимодействие власти и стейкхолдеров гражданского общества. Но сегодня общество перешло к стадии цифрови- зации. В настоящее время наблюдается развитие ин- формационно-телекоммуникационных технологий, связанных с цифровыми технологиями: технология- ми искусственного интеллекта (машинного обуче- ния), больших данных, виртуальной реальности, блокчейна, геопозиционирования, семантической паутины и Интернета вещей. Но не они определяют сущность цифровой трансформации в России, а ин- формационно-аналитические платформы. Последние представляют собой группу цифровых и информаци- онно-телекоммуникационных технологий, которые используются в качестве основы для создания кон- кретизированной и специализированной системы взаимодействия между акторами социально-сетевого пространства. Данные платформы можно предста- вить также и как совокупность технико- технологических решений, обеспечивающих ведение реестра пользователей, задание алгоритмов их взаи- модействия и хранение информации об осуществ- ленных ими он-лайн транзакций (цифровых следов). Отметим, что наиболее массовые социальные сети (Вконтакте, Одноклассники и Фейсбук) сегодня пре- вращаются в такие информационно-аналитические платформы, которые используют скрытые техноло- гии, при помощи которых они собирают о своих пользователях большие объемы персональных дан- ных и в дальнейшем создают их цифровые профили. Данные собирают, агрегируют и анализируют без ведома пользователя. Алгоритмы обработки данных известны давно, но сейчас они получили необходи- мые вычислительные мощности. Такое использова- ние социальных сетей позволяет на основе цифровых данных отслеживать индивидуальные интересы, вхождения в социальные группы, социальное пове- дение и местоположение. Сегодня массовые социальные сети наводнили чат-боты, т.е. автоматизированные программы, кото- рые имитируют поведение настоящих пользователей: подписываются на других юзеров, репостят, лайкают, оставляют под чужими постами заготовленные ком- ментарии. Социальные боты опосредуют коммуни- кацию между людьми и позволяют распространять информацию с большой скоростью и эффективно- стью, привлекая внимание большого количества лю- дей. Это их качество способствует формированию общественно значимой проблематики в процессе со- циально-сетевого диалога. Их функционирование в социально-сетевом пространстве ведет к искажению и дискредитации действительности, т.е. боты сме- щают акценты, раскручивают фейковые новости, дискредитируют определенные позиции и конкрет- ных людей. Боты могут влиять на общественное мнение через продуцирование и «наводнения» ин- формационного пространства сообщениями опреде- ленного содержания [2]. В итоге идет накрутка ис- кусственной общественной поддержки, обществен- ной инициативы. Хотя, по мнению представителей исследовательского коллектива под руководством В.В. Васильковой, здесь имеет место эффект мегафо- на: социальные боты усиливают «громкость» обще- ственно значимых проблем сообщений независимо от того, кто и для чего их использует [3], т.е. их с рав- ным успехом могут использовать как органы власти, так и стейкхолдеры гражданского общества. Считалось, что исчезновение медиа- посредничества будет способствовать созданию он- лайн-пространства для прямых встреч в некоей вир- туальной публичной сфере. Но в информационно- коммуникационной среде современного общества наблюдается кластеризация (фрагментация) публич- ного пространства коммуникаций. Создаваемые кла- стеры (хотя и ориентированы на человека) своей ко- нечной целью имеют оказание на него информаци- онного давления и даже информационного внушения. 207 Здесь можно наблюдать так называемый эффект эхо- камеры [4], т.е. появление ситуации, при которой участники сетевых сообществ выражают свое мнение в тех сообществах, где оно уже одобряется и поддер- живается, в этом случае обсуждение не превращается в объективную критическую дискуссию с использо- ванием альтернативных мнений, а любое инакомыс- лие при обсуждении общественно значимых вопро- сов просто не имеет шансов на выживание. Такого рода взаимодействие в социальных сетях, построен- ное по принципу положительной обратной связи, укрепляет устоявшиеся убеждения и способствует увеличению дистанции между провластными и оппо- зиционно настроенными сетевыми сообществами. Отметим, что к этому добавляется таргетирование информации на основе Интернет-вещей и big-data, т.е. личные гаджеты пользователей становятся ис- точником данных для формирования цифровых про- филей, а в дальнейшем — каналом получения тарге- тированной информации владельцем устройства. На основе анализа активности пользователей со- циальных медиа возникают технологические воз- можности создания индивидуальных цифровых кап- сул для каждого из них с учетом его личных особен- ностей восприятия информации и предпочтений форм и контента ее потребления [5]. Цифровую (ин- формационную) капсулу можно определить как «ин- формационную структуру, в рамках которой цирку- лирующие в ее закрытом пространстве идеи, симво- лы, смыслы, убеждения, мнения не изменяются за счет критического осмысления информации и вос- приятия альтернативных объяснительных моделей, а наоборот, лишь сохраняются, самоподдерживаются, закрепляются и даже усиливаются за счет много- кратного повторения, обсуждения, одобрения среди единомышленников» [6, с. 346]. В перспективе со- здание персональных цифровых капсул позволяет обеспечить отрыв представителей сетевых сообществ от объективной действительности, что приводит к высокому манипулятивному потенциалу при управ- лении общественным сознанием. В настоящее время развивается система тотально- го контроля за жизнедеятельностью граждан. Здесь следует обратить внимание на следующие аспекты. Во-первых, фактически имеет место полная иденти- фикация человека на любой информационно- аналитической платформе, в том числе в социальных сетях. Крупными социальными медиа (Фейсбук, Твиттер, Вконтакте, Одноклассники) обеспечивается получение максимума информации о реальной лич- ности в социально-сетевом пространстве. Во-вторых, развитие системы контроля перемещения, позволя- ющие по камерам, мобильным устройствам или при помощи других устройств отслеживать перемещение граждан по территории города, района или страны. В частности, благодаря этому в Китае достигнуты большие успехи в области регулирования городских транспортных потоков. Установленное на улицах китайских мегаполисов большое количество камер наблюдения позволило в кратчайшие сроки оптими- зировать транспортную систему, многократно сокра- тив количество пробок [7]. Система распознавания лиц, т.е. автоматическая локализация человеческого лица на изображении или видео, идентифицирует личность человека на основе имеющихся баз данных. Например, А.П. Климович утверждает, что в бли- жайшей перспективе суперкомпьютеру потребуется менее половины секунды, чтобы распознать лицо практически любого гражданина Китая [7]. Автома- тическое распознавание лиц в режиме реального времени открыло совершенно новые возможности мониторинга для правоохранительных структур. По замыслу властей Китая, малейшее нарушение или отклонение от нормы должно быть зарегистрировано и записано в базу персональных данных нарушителя. Таким образом, власти намерены добиться от граж- дан идеального выполнения правил поведения на улицах. Но такая система тотального контроля вос- принимается населением не как система безопасно- сти, а как система контроля за поведением оппозици- онно настроенных граждан. А это ведет к тому, что граждане все неохотнее выступают даже с конструк- тивной критикой при взаимодействиях с органами власти. Возможности, предоставляемые современными цифровыми технологиями, поистине огромны, но пользоваться ими в полном объеме может лишь не- большой процент населения. Поэтому, безусловно, фактором риска цифровизации публичного простран- ства остается цифровое неравенство как расслоение общества по степени доступности в пользовании ин- формационно-телекоммуникационными технология- ми. Люди, пользующиеся достижениями цифровиза- ции, воспринимают мир иначе, чем те, кто не имеет доступа к ним. Человеку, пользующемуся сервисами информационно-аналитических платформ, не только легче быть в курсе всего происходящего и проще общаться с другими людьми, но также проще поль- зоваться всеми иными благами цивилизации — от приобретения товаров до получения услуг со сторо- ны государства. Цифровое неравенство отражает раз- рыв между богатыми и бедными, между столицами и периферией, между мегаполисами и поселками, меж- ду продвинутыми пользователями и отстающими группами населения вследствие экономического не- равенства и технологического отставания. В кон- кретном воплощении повседневность цифрового не- равенства выражается в невозможности или в за- трудненности доступа к ресурсам информационно- аналитических платформ. Это так называемая объек- тивная сторона цифрового неравенства. Субъектив- ная сторона цифрового неравенства заключается в неготовности людей осуществлять свою жизнедея- тельность в рамках сервисов информационно- аналитических платформ. Это может определяться информационной некомпетентностью, отсутствием нужных информационно-функциональных ресурсов и даже отсутствием подобной информационной по- требности. Люди, выпадающие из непрерывно про- грессирующего цифрового развития, как бы живут вне современности. Они уязвимы, поскольку не об- ладают необходимой информацией, в какой-то мере информационно неполноценны, так как выведены за пределы информационного взаимодействия со струк- турами гражданского общества и органами власти. 208 Все вышеперечисленное закрепляется фундиро- ванием дефектов публичного управления. Это во многом связано с тем, что цифровизация проводится ради самой цифровизации, т.е. главной целью стано- вится освоение выделяемых бюджетов и составление соответствующих отчетов [8]. В итоге идет цифрови- зация «бардака»: внедрение цифровых технологий поверх старых неэффективных процессов, что не да- ет возможность перейти к непосредственной оптими- зации процессов публичного управления. Таким образом, цифровизация публичного про- странства, с одной стороны, ведет к усилению тота- литарных тенденций государства, надзорные функ- ции которого в буквальном смысле стремятся про- никнуть в приватное пространство, но, с другой сто- роны, может способствовать становлению цифровой консенсусной демократии, когда граждане и органы власти достигают соглашения по большому кругу общественно значимых задач с учетом экспертных подсказок со стороны информационно- аналитических платформ. Доклад подготовлен по результатам научного проекта, поддержанного РФФИ/РГНФ, грант № 20-011-31535. Литература 1. Российское пространство публичных коммуника- ций: основные причины разрывов / В.В. Зотов, В.П. Бабин- цев, Ж.А. Шаповал, А.В. Губанов // Коммуникология. 2017. Т. 5. № 6. С. 61—76. 2. Howard P.N. Digitizing the social contract: Producing American political culture in the age of new media // The Communication Review. 2010. Vol. 6. Nо 3. P. 213—245. 3. Василькова В.В., Легостаева Н.И., Радушев- ский В.Б. Социальные боты как инструмент развития гражданского участия // Мониторинг общественного мне- ния: Экономические и социальные перемены. 2019. № 5. С. 19—42. 4. Sunstein C.R. Echo Chambers: Bush v. Gore, Im- peachment, and Beyond. Princeton: Princeton University Press, 2001. 256 р. 5. Володенков С.В., Артамонова Ю.Д. Информаци- онные капсулы как структурный компонент современной политической Интернет-коммуникации // Вестник Томско- го государственного университета. Философия. Социоло- гия. Политология. 2020. № 53. С. 188—196. 6. Володенков С.В. Влияние технологий Интернет- коммуникаций на современные общественно-политические процессы: сценарии, вызовы и акторы // Мониторинг об- щественного мнения: Экономические и социальные пере- мены. 2019. № 5. С. 341—364. 7. Климович А.П. Влияние цифровых технологий на современное общество. Пример системы рейтинга соци- ального кредита в Китае // Цифровая социология. 2020. Т. 3. № 3. С. 35—44. 8. Василенко Л.А., Зотов В.В. Цифровизация публич- ного управления в России: риски, казусы, проблемы // Цифровая социология. 2020. № 3(2). C. 4—16. https://doi.org/10.26425/2658-347X-2020-2-4-16 209 А.Д. Иванова, к.п.н., доцент, Уфимский государственный авиационный технический университет,alla.ivanova@mail.ru; О.В. Муругова, аспирант, Уфимский государственный авиационный технический университет, murugova.oxana@mail.ru ПСИХОЛОГИЯ ЦИФРОВОГО МИРА: ОБЩЕСТВО ПОТРЕБЛЕНИЯ ИНФОРМАЦИИ Ключевые слова: Интернет, теория поколений, ин- формационный пузырь, лженаука. Когда впервые ученые, исследователи и програм- мисты задумались об Интернете, они руководствова- лись идеей В.И. Вернадского о ноосфере — о буду- щем человечества, пространстве идей, мыслей, зна- ний и открытий человечества, которое будет объеди- нять и развивать людей. «Но, на поверку оказалось, что всемирная паутина, как ничто другое, способ- ствует и распространению недостоверной и откро- венно лживой информации» [1, с. 499]. В 2020 году мы уже прекрасно понимаем, что Интернет — это грандиозное изобретение человечества, созданное с мыслью объединения и сплочения людей, сегодня также успешно разделяет их друг от друга! Молчаливое поколение (1921—1943 годы рожде- ния) и Беби-бумеры (1944—1962) создали математи- ческий аппарат, программное обеспечение и техно- логический базис для цифровой революции. Поколе- ние Х (1963—1980) — это творцы современного цифрового уклада. Поколение Y (1981—1995) — первые уверенные пользователи. Поколение Z (1996—2009) росло вместе с разнообразием компью- терной техники, развитием Интернета и появлением мобильных технологий. Поколение Альфа (рождают- ся с 2010 года) — первые цифровые аборигены, не представляющие «допотопную» жизнь без планшета, Интернета и соцсетей. Ключевое различие между молодежью настояще- го и прошлого — наличие Интернета. Интернет из-за своей всеобъемлющей информативности достаточно парадоксален. С одной стороны в нем можно узнать многое об истории человечества и культурном насле- дии, но, с другой стороны, здесь же можно найти множество материалов, которые не соответствуют ни истинному положению дел, ни нормам нравственно- сти. И именно Интернет является катализатором многих общественных явлений. Доступ к Интернету коррелирует с культурным уровнем молодежи. Поколение Y — это переходное поколение, цен- ности жизни которого начали формироваться еще в доцифровую эпоху на основе традиционных и клас- сических форм социализации. Его представители хорошо помнят жизнь до и после Интернета и четко жүктеу/скачать 7.2 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|