острова в океане(*)
Надо находить авторов и работать с ними.Желательно таких корифеев, которые не просто "нюхали" практику,но варились в ней и глубокие методологиечкие вещи рождали в ходе бития фейсом об конкретные насущные суперзадачи. Поэтому предлагаю посмотреть пример - академик Раушенбах (статья в копилке). Ясное и почти авантюрное описание осознания суперпроблемы - как мы видим мир и как работает система мозг плюс зрение.
http://vif2ne.ru/nvz/forum/files/Presnja/raus11.htm
А из участников семинара - см. популярные статейки Малинецкого и дискуссию по одной из ней.
Ну , я пристрастен - все же чего-то родное,бывший мой ИПМ, хоть ориентируюсь ху из ху.
Это только дайджесты,помнится все же в одной работе Малинецкий писАл про "формализацию биржевой игры"несколько подробней и любопытней. В "Знание-сила"кажется,где-то она была
К Расторгеву не подходил. Лепский сказал, что его книга"лежит на столах многих ЛПР"(лиц принимающих решения).
Впрочем он про многих что-то подобное одной фразой говорил
==============
http://www.cplire.ru/win/InformChaosLab/chaoscomputerra/Malinetskii.html
...
Как удается разумно действовать, несмотря на свой весьма скромный горизонт прогноза?
Попытки получить ответ на этот вопрос, а с ним и алгоритмы прогноза, предпринимаются в создаваемой сейчас теории русел и джокеров.
Одним из ее авторов по праву может считаться известный финансист Дж. Сорос. В своей "Алхимии финансов" он выдвинул идею "информационной", или "рефлексивной", экономики. В соответствии с ней такие переменные, как "уровень доверия", "ожидаемые прибыли" и многие другие, характеризующие нашу "виртуальную реальность", играют ключевую роль в современной экономике. Именно они позволяют строить, а затем уничтожать величественные финансовые пирамиды, такие как МММ, "Чара", "Тибет", ГКО... Но именно эти переменные могут меняться скачком, что совершенно не характерно для математических моделей, построенных в естественных науках.
Другими словами, в фазовом пространстве многих объектов, с которыми мы имеем дело в жизни, есть места, называемые областями джокеров, в которых случайность или игровой элемент, или фактор, не играющий никакой роли в другой ситуации, может оказаться решающим и не только повлиять на судьбу системы, но и скачком перевести ее в другую точку фазового пространства. Правило, по которому совершается этот скачок, и называется джокером. Название пришло из карточной игры. Джокер - карта, которой можно присвоить значение любой карты по желанию играющего. Понятно, что это резко увеличивает число вариантов и степень неопределенности.
Простой пример. Допустим, у нас с вами есть небольшой банк. И дела день ото дня идут все хуже. Да и как может быть иначе в эпоху кризиса? Пора принимать решение. Первое, наиболее естественное (оно принимается с вероятностью p1, см. рис. 5) - организовать презентацию в "Хилтоне". Шумиха, журналисты, новые клиенты и возможности. Второе - поступить, как честные люди, и объявить о банкротстве (вероятность p2). Наконец, подумать о семье и близких друзьях и улизнуть, прихватив всю оставшуюся наличность, чтобы с другого берега океана поучать местных реформаторов (вероятность p3). Видим, что у нас вновь и вновь возникает симбиоз динамики, предопределенности и случайности.
Рис. 5. Картинка, возникающая в задаче с разорением банка. Небольшая красная область соответствует области джокера, в которой надо принимать серьезные меры.
Можно перевести сказанное на медицинский язык. Вдали от области джокера эффект должна давать терапия, а в самой области нужно гнать терапевтов и звать хирургов. И ситуация при этом может измениться быстро и радикально.
С помощью представлений о джокерах можно говорить и о старых знакомых, динамических системах. Иллюстрацию, показанную на рис. 6, придумал сотрудник ИПМ им. М. В. Келдыша РАН И. Фельдштейн. Речь опять идет о системе Лоренца. Цветом на рисунке показана скорость, с которой траектории разбегаются (область выше нулевого уровня) или сходятся (область ниже нулевого уровня). Видно, что область разбегания, которой естественно сопоставить джокер, довольно мала. Но если нам не везет с прогнозами в области джокера, то где-то должно и везти. Подумаем: что значит "везет с прогнозом"? Это значит, что поведение системы с устраивающей нас точностью определяется лишь несколькими переменными, а обо всем остальном в первом приближении можно забыть. Кроме того, здесь должна быть возможность предсказывать на довольно большой срок. Такие области в фазовом пространстве и были названы руслами. Вероятно, способность эффективно выделять русла, учиться не только методом проб и ошибок, совершенствуя свою предсказывающую систему и здравый смысл, и дала нашему виду решающее преимущество в ходе эволюции. Можно взглянуть и более широко: разные теории, подходы, науки оказываются полезными и востребованными, если они удачно нашли свои русла. Ведь наука - это искусство упрощать, а упрощать особенно удобно, имея дело с руслами. Разумеется, "в среднем", "в общем случае" мы не можем заглянуть за горизонт прогноза. Но "в частности", оказавшись в области параметров, соответствующих руслу, и осознав это, можно действовать разумно и осмотрительно. Но тут возникает вопрос: где начинается и где кончается русло? Какова структура нашего незнания? Как от одного информационного поля и одних представлений, адекватных этому руслу, переходить к другим, когда это русло кончилось? Знакомясь с разными экономическими, психологическими, биологическими теориями, трудно отделаться от ощущения, что, сами того не осознавая, их создатели имеют дело с разными реальностями, с разными руслами. Это сродни дополнительности в квантовой механике, когда ответ на вопрос, является электрон волной или частицей, зависит от конкретного эксперимента. ...На одной конференции по искусственному интеллекту была дана такая формулировка. Простые задачи - это те, которые легко решить или доказать, что они неразрешимы, остальные задачи - сложные. Развитие представлений о хаосе, и их применение в разных областях показывают, что нам повезло. Конструирование будущего, осмысление новой реальности, сущности человека, алгоритмов развития и управления оказалось сложной задачей.
=====
ВЕСТНИК РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК
том 71, № 3, с. 210-232, 2001 г.
http://www.ibmh.msk.su/vivovoco/VV/JOURNAL/VRAN/GREF/GREF.HTM
...
Нелинейная динамика, анализируя системы такого рода, позволяет устанавливать, сколько переменных необходимо для их описания, сколько переменных нужно для прогнозирования, она помогает выяснить, каким должен быть их мониторинг. Оказывается, что для такой системы нужно не более десятка переменных. Это открывает совершенно новые возможности. У нас есть формально очень сложная система и нам требуется выделить из нее самое главное. Если раньше, в 60-е годы, был моден системный анализ, рассматривавший некие общие свойства систем, которые возникают у них, как у целого, то сейчас в Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН доминирует системный синтез. Такой синтез позволяет из массы переменных извлечь именно то, что нужно для принятия решения.
...
....
Сценарии для России.
Сейчас многие надежды связываются со словами "инновационная экономика". И мы в Институте прикладной математики вместе с коллегами из других академических институтов занимаемся по поручению Министерства промышленности, науки и технологий РФ исследованием возможностей выхода России на траекторию устойчивого развития и перехода к инновационной экономике.
Проведенный анализ показал, что в десятилетней перспективе сложной социально-экономической системе, каковой является мир России, угрожает коллапс. Системный кризис подвел страну к черте, где закритический износ основных фондов ведет к череде техногенных и социальных катастроф, рост цен на энергоносители - к окончательному уничтожению обрабатывающей промышленности, повышение транспортных тарифов - к необратимому распаду страны. При сохранении нынешних тенденций произойдет окончательная утрата суверенитета, распад страны, уход российского этноса с исторической арены.
Из-за своего географического и геоэкономического положения, в силу высокой энергоемкости производства и жизни в холодной стране, 4/5 территории которой лежит в зоне вечной мерзлоты, Россия не может сколь-нибудь долгое время быть сырьевым придатком стран "золотого миллиарда" [16]. Поэтому жизненно важным стал вопрос о новых ресурсах развития [14]. Одна из возможностей связана с переориентацией экономики на производство высокотехнологичной продукции в нескольких отраслях. Правительством России заявлен курс на переход от "экономики трубы" к инновационному развитию.
Официальный взгляд на развитие инноваций ориентирован на неолиберальную концепцию и следование зарубежным образцам. Это - трактовка инноваций как нововведений, нашедших место на рынке, ставка на развитие венчурного предпринимательства, понимание роли государства как арбитра, обеспечивающего условия и инфраструктуру для внедрения инноваций. Исследования, проведенные сотрудниками Института прикладной математики и других академических институтов, показали, что это тупиковый путь для России.
....
Хотя бы в приблизительной оценочной форме вы исследовали знаменитый прогноз Грефа? Оценивали ли вы, сколько стоит расширить горизонт прогноза и посмотреть немножко дальше, чем мы имеем возможность сегодня?
Г.Г. Малинецкий: К сожалению, для такого рода работы мы не нашли заказчика, хотя нам очень хотелось этим заняться. Когда в нашем институте обсуждалась программа Грефа, то первая мысль, которая возникла у нас, - а где те модели, на которых основана, например, та жуткая пенсионная альтернатива, которая нарисована у Грефа? Да, работающих будет меньше, но людей-то пенсионного возраста также будет меньше! Поэтому принимаются совершенно жуткие вещи, исходя из неясных моделей.
И вот когда мы обратились в центр Грефа с просьбой предоставить Институту прикладной математики модели, на которых базируется программа Грефа, молчание было нам ответом. Я полагаю, что у нас просто очень низкая культура, если считается нормальным, когда человек выдвигает программу, никак ее не обосновывая прогнозами и серьезными моделями.
Хочу обратить внимание еще и на такой факт. Сейсмологи научились прогнозировать землетрясения благодаря тому, что у них есть огромные массивы данных, которые каждый, делающий прогнозы, может анализировать. В экономической статистике ничего похожего нет. Мало того, что каждое сколько-нибудь небольшое ведомство, имея свои статистические данные, их никому не обязано давать и зачастую норовит продать. Многие важные данные просто не собираются или выбрасываются.
На мой взгляд, Думе следовало бы принимать не закон о прогнозе, а закон о статистических данных, которые являются стратегически важной информацией.
Академик Г.А. Месяц: Хочу заметить, что три академических института дали заключение о программе Грефа. Главный вопрос был такой: можно ли в рамках тех концепций или моделей, которые предложены, обеспечить 5%-ный рост ВВП, который заложен в программе Грефа. Один институт дал 1% роста, другой - нулевой рост, а третий минус 1%. Так что вы абсолютно правы: модели никто не показывает
=======
относительно свежая статейка
http://www.ibmh.msk.su/vivovoco/VV/JOURNAL/NATURE/03_01/NUM3-03-12.PDF
