WWW.LIB.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Электронные материалы
 

«См. Калугина З.И. Парадоксы аграрной реформы в России: социологический анализ трансформационных процессов. Новосибирск, 2000. 12. Раушенбах Б. Кентавр и не кентавр // Вестник ...»

См. Калугина З.И. Парадоксы аграрной реформы в России: социологический анализ

трансформационных процессов. Новосибирск, 2000.

12. Раушенбах Б. Кентавр и не кентавр // Вестник РГГУ. Вып. 1. Кентавристика: опыт сочетания несочетаемого. М., 1996.

13. Подробнее см.: Тощенко Ж.Т. Парадоксальный человек. М., 2001.

14. Беляева Л.А. Стратегии выживания, адаптации, преуспеяния // Социол. исслед., 2001, № 6.

15. Количественный и качественный анализ: органическое единство или автономия // Социол. иссл. 2004, № 9.

16. Тощенко Ж.Т. Фантомы общественного сознания и поведения // Социол. исслед., 2004, №12.

17. Подробнее см.: Гопглиб А.С. Качественное социологическое исследование: познавательные и экзистенциальные горизонты. Самара, 2004.

18. Данин Д. Старт кентавристики // Вестник РГГУ. Вып. 1. Кентавристика: опыт сочетания несочетаемого. М.: РГГУ, 1996.

© 2005 г.

А.А. ДАВЫДОВ

КОМПЬЮТАЦИОННАЯ ТЕОРИЯ СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ

ДАВЫДОВ Андрей Александрович - доктор философских наук, главный научный сотрудник ИС РАН.

Введение. Методологически направления теории социальных систем основаны на гуманитарной, социально-инженерной, естественно-научной и математической парадигмах [1]. Теории социальных систем гуманитарной парадигмы ориентированы на изучение свойств и отношений в социальных системах (Т. Парсонс, Н. Луман [2], К. Бауш [3]); в рамках социально-инженерной парадигмы - на изучение практических и поддающихся управленческим воздействиям свойств и отношений социальной системы, на их создание и управление ими.


Примеры теорий социальных систем социально-инженерной парадигмы - теории Л. Акоффа [4], Дж. Клира [5], С. Бира [6], Р. Флуда [7], П. Чекланда [8]. Теории социальных систем в рамках естественно-научной парадигмы акцентируют изучение количественных свойств и отношений, действующих в социальных и в природных системах: теории К. Бейли, В. Васильковой, А. Арманда, И. Прангишвили [9], автора данной статьи [10]. Теории социальных систем в рамках математической парадигмы изучают свойства и отношения в этих системах с помощью категорий, топологии, геометрии, графов [11], игр и т.д. Математическая теория систем [12] - раздел математики. Примеры теорий социальных систем этой парадигмы - теории Дж. Клювера [13], В. Вайдлиха [14].

Общесистемная теория иерархических систем [15, 10] условно выделяет подсистемы социальных систем по "вертикали" и "горизонтали" социума, под которым понимается глобальная социальная система (человечество в целом). Социальные подсистемы по "вертикали" - регионы мира, страны мира, административно-территориальные образования внутри страны, населенные пункты, организации, социальные группы, семьи. Социальные подсистемы по "горизонтали" - демографическая, политическая, экономическая, социокультурная, правовая, религиозная, военная и т.д.

В последние годы быстро развивается Computational sociology [16, 17] - компьютационная (вычислительная, компьютерная) социология, часть социологии и Соmputer Science. В 1992 г. автор [18] предлагал использовать компьютерные системы как теоретические модели социальных систем. Идея воплощена в модульной теории социума (МТС) [1,9] в Институте социологии РАН. В рамках Computational sociology разработаны компьютационные теории социальных систем, например, глобального мира, организаций, социальных групп и т.д., делая возможным и необходимым обобщение опыта и разработку новой теории - компьютационной теории, объединяющей частные теории социальных систем.

В статье показаны постулаты, понятия, имитационные парадигмы, компьютерные системы и модели компьютационной теории социальных систем, а также возможности данной теории. Предварительно отмечу, что в Computational sociology принято давать понятия на английском языке, подобно латыни в медицине и биологии.

Автор тезисно описал компьютационную теорию социальных систем, основанную на новых понятиях и компьютерных системах, имитационных парадигмах, моделях, мало известных в России.

Постулаты компьютационной теории социальных систем. Существуют (подробнее см. [10]) варианты общей теории систем [20, 21]: классическая параметрическая теория систем А. Уемова, математические теории и др. [12, 8, 22]. Выбор варианта общей теории систем, по большому счету, не важен, поскольку в соответствии с метасистемной методологией [23] можно комбинировать теоретические понятия разных системных теорий, если это необходимо для решения задачи, а полученные результаты доказали эффективность данной комбинации. Ниже представлены постулаты компьютационной теории социальных систем.

Постулат 1. Системопорождающие элементы социальной системы - это представители биологического вида Homo Sapiens, обладающие психикой, генотипом и фенотипом (прижизненным опытом), возможностями передвижения, воспроизводства и наличием других свойств, присущих Homo Sapiens.

Постулат 2. Системопорождающие элементы в процессе жизни сохраняют (уничтожают) и развивают (создают) множество материальных и идеальных взаимосвязанных системообразующих элементов, которые в общей теории систем обозначаются как производные (результирующие) системы. Материальные результирующие системы - продукты питания, дома, автомобили, мосты, самолеты, телефоны, книги, кинофильмы и т.д. Идеальные результирующие системы — все не-материальные системы: взаимодействия людей, юридические нормы, традиции, обычаи, смыслы, символы и т.д. Взаимодействие системопорождающих и системообразующих множеств элементов основано на механизме обратной связи [24].

Постулат 3. Социальная система - существующие или выделенные исследователем множества связанных системопорождающих и системообразующих элементов.

Выделение может быть осуществлено по принципам социально-инженерной, гуманитарной, естественно-научной и математической парадигм.

Постулат 4. В социальной системе действуют общесистемные принципы и законы, работающие в а) любой системе, б) только в социальных системах, в) только в конкретной социальной системе в определенный промежуток времени. С этими принципами и законами можно ознакомиться в [10, 16].

Постулат 5. Общую теорию социальных систем можно представить как трехмерный "куб". Его основания - "Методологическая парадигма", "Подсистемы по вертикали социума" и "Подсистемы по горизонтали социума". Каждая частная теория социальных систем является "кубиком" в данном "кубе".

Постулат 6. Разработка и развитие общей теории социальных систем базируется на системной методологии [21, 22] на принципе общей теории систем - принципе имитационного компьютерного моделирования [25].

Базисом компьютационной теории социальных систем является Social computer science (социальная компьютерная наука) и ее разделы Computational sociology, Social computer simulations theory (теория социального компьютерного моделирования), Computational Complexity theory (компьютационная теория сложности) [26], теории программирования, алгоритмов и т.д. Ниже представлены постулаты этой теории, их теоретические, эмпирические и практические обоснования.

Первый постулат. Любую социальную систему можно реализовать в компьютерной системе с помощью языка программирования на основе одной или нескольких имитационных моделей. В компьютационной теории социальных систем язык программирования является универсальным языком описания социальной системы, объединяя понятийный аппарат частных теорий социальных систем, основанных на разных методологиях. Второй постулат. Компьютационная теория социальных систем - это компьютерная система из множества имитационных компьютерных моделей, способная функционировать в режиме компьютерного времени. Третий постулат. В компьютационной теории социальных систем моделирование выступает как теоретический эксперимент.

Методологические задачи компьютационной теории социальных систем. У теории социального имитационного моделирования [27, 28] три фундаментальные задачи: задача прямая, задача обратная и задача создания прототипа. Прямая задача состоит в том, что компьютерная модель социальной системы в общих чертах предварительно известна, известны и некоторые локальные законы социальной системы.

Необходимо выявить, измерить, объяснить или спрогнозировать неизвестные свойства и отношения в социальной системе, в частности, функционирование целостной системы. Обратная задача: компьютерная модель заранее не известна; по имеющимся и (или) собранным эмпирическим данным требуется разработать адекватную модель.





Опыт показывает, что решение этой задачи наталкивается на теоретические, методологические и методические проблемы. Для их преодоления используется процедура автоматической селекции имитацитационных моделей, реализованная в компьютерных системах "нейронных сетей", например, в STATISTICA Neural Networks, Alyuda Forecaster XL, Neuro Builder, которые используются в компьютерном моделировании социальных систем. Например, автоматический конструктор "нейронных" сетей Neuro Builder [27] генерирует около 1000 архитектур сети, затем из них выбирает оптимальную. Создание прототипа состоит в предварительном конструировании компьютерной системы, описывающей будущую социальную систему с заданными свойствами и отношениями, в выявлении надежности ее функционирования, негативных последствий и т.д. Данная задача возникает при проектировании сложных информационно-поисковых систем Интернета, "интернет-магазинов", разработке компьютерных тренажеров для обучения принятию решений в условиях неопределенности и риска и т.д.

Основные понятия компьютационной теории социальных систем. Artificial Social Intelligence agent - искусственный социальный агент, обладающий AI (Artificial Intelligence - искусственным интеллектом). AI - междисциплинарное направление, основанное на когнитивной психологии и Computer Science [28-31]. Artificial Social Intelligence agent - это компьютерная система, имитация представителя биологического вида Homo Sapiens, функционирующая на базе социологического "вычисления" и социологических алгоритмов. "Социологическое вычисление" - система переработки информации - в частности, численные вычисления, символьные вычисления, когнитивные вычисления, нейровычисления, "мягкие", эмоциональные, контекстуальные вычисления, квантовые вычисления, "глубокие" вычисления, параллельные и иные "вычисления", осуществляемые агентами Artificial Social Intelligence.

Система социологических алгоритмов - взаимодействие и параллельное многоуровневое функционирование вспомогательных алгоритмов сохранения и развития, индивидуальных и коллективных алгоритмов. Здесь правилом переработки исходных данных в результат является контекстуальное (зависимое от людей, организаций, норм, символов и т.д.), полезное и оптимальное социологическое "вычисление".

"Вычислительные" операции зависят от исходных данных и результата, свойств Artificial Social agents, производящих "вычисления".

Multi-Artificial Social agents. Множество Artificial Social Intelligence agents взаимодействуют с помощью языков Agent Communication Languages (ACL). Примеры стандарты FIPA и KQML [28].

Artificial social system - искусственная социальная система взаимодействующих Multi-Artificial Social agents, которые создают искусственные результирующие системы и функционируют на основе Sociological computing, системы социологических алгоритмов, различных имитационных моделей как единое целое.

Свойства и отношения в Artificial social systems. В компьютационной теории используются свойства и отношения социальных систем, выделяемые в частных теориях социальных систем, разработанных в рамках социально-инженерной, гуманитарной, естественно-научной и математической парадигм, а также в частных теориях социальных систем, выделенных по "вертикали" и "горизонтали" социума. Они могут быть реализованы в компьютерной системе с помощью компьютационных средств.

Структура Artificial social system: иерархические и неиерархические взаимодействия Multi-Artificial Social agents, и "выходы" — множество взаимосвязанных искусственных системообразующих элементов - искусственных результирующих систем.

Примеры иерархических структур Artificial social system - структуры "нейронных сетей" со скрытыми слоями классов Radial basis function, Jordan and Elman networks, Reccurent networks, Generalized feedforward networks, Multilayer perceptrons, Self-organizing feature maps, Time lagged recurrent networks и др., основанные на "нечеткой" логике «т.д.

Законы функционирования Artificial social system. Примеры таких законов классы "Life", "Weighted Life", "Larger than Life", "Generations", "Weighted Generations", "Vote for life", "Rules tables", "Cyclic CA", "1-D binary CA" и др. в клеточных автоматах [34], стратегии компьютерного обучения "нейронных" сетей, например, прямого и обратного распространения ошибки, обучения без учителя, генетические и эволюционные алгоритмы обучения и т.д., логические, эмоциональные и иные законы Artificial Intelligence [30-33].

Компьютационные средства компьютационной теории социальных систем.

Имитационные парадигмы. Парадигмы компьютерного имитационного моделирования - это Equation-Based Modeling, Neuro-Based Modeling, Artificial IntelligenceBased Modeling и Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS), предназначенные для моделирования фрагментов [35] социальных систем.

Парадигма Equation-Based Modeling служит моделированию детерминистских количественных свойств и отношений в социальных системах. Парадигма основана на Digital Computing (численных "вычислениях") и Hard Computing ("жестком" вычислении). В рамках данной парадигмы используются стандартные языки программирования, например, C++, множество численных математических методов, например, классические методы системной динамики Дж. Форрестера [36], социодинамики В. Вайддиха, численные методы, реализованные в системе имитационного моделирования Simulink пакета MatLab [37] и т.д.

Парадигма Neuro-Based Modeling предназначена для моделирования процессов обучения, оптимизации, адаптации в социальных системах. Основана на достижениях нейрокомпьютерной науки, в частности, на Neuro Computing (нейро "вычислениях"), "мягких вычислениях" [38], Computational Learning Theory (COLT) (компьютационной теории обучения) [39]. В рамках этой парадигмы используются генетические алгоритмы обучения, алгоритмы эволюционных стратегий и т.д. [40], получили распространение компьютерные системы BrainMaker, NeuroShell, NeuroSolutions, STATISTICA Neural Networks и др.

Парадигма Artificial Intelligence-Based Modeling предназначена для моделирования Artificial Social Intelligence (искусственного социального интеллекта) - возникновения (исчезновения) и функционирования знаний, смыслов, символов, эвристических правил и т.д., процессов обучения в Artificial social systems и моделирования Distributed Social Artificial Intelligence (распределенного социального искусственного интеллекта) - распределения общей совокупности Artificial Social Intelligence по искусственным социальным агентам [41]. Используются языки программирования искусственного интеллекта, например, LISP и PROLOG. Основана на когнитивных вычислениях, эмоциональных и "мягких" вычислениях, используются некоторые методы COLT и методы AI, в частности, вероятностные рассуждения, рассуждения на примерах, различные логики, эвристические стратегии и т.д.

Парадигма Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS) нацелена на моделирование логических и количественных взаимодействий между Artificial Social Intelligence agents и дискретных состояний Artificial Social Intelligence agents. Здесь используют стандартные языки программирования общего пользования, например, C++, Java, специализированные языки многоуровневого имитационного моделирования социальных систем, например, SWARM, MIMOSA, SDML и др. Данная парадигма основана на контекстуальном вычислении, символьных вычислениях и др.; используются методы пороговой логики, темпоральной логики, математической статистики.

В MABSS используют множество компьютерных систем. Так, Р. Тобиас и К. Хофманн [42] проанализировали компьютерные системы RePast, Swarm, Quicksilver, VSEit, AgentSheets, Ascape, Breve, Cormas, ECHO, JADE, Madkit, MAGSY, MASON, MIMOSE, NetLogo и др. и установили, что на множестве выделенных критериев лучшей сегодня в парадигме MABSS является компьютерная система RePast (Recursive Porous Agent Simulation Toolkit), разработанная на языке программирования Java департаментом Social Science Research Computing Университета Чикаго.

Автор изучил демо-версии перечисленных компьютерных систем. Каждая из них имеет достоинства и недостатки, которые проявляются при компьютационном описании конкретной социальной системы и проведении конкретного имитационного моделирования, особенно на стадии анализа полученных имитационных данных. Однако, в целом, они эффективно дополняют друг друга. Кроме того, эти компьютерные системы имеют открытую архитектуру: наряду со встроенными библиотеками моделей с десятками готовых типовых имитационных моделей пользователь может сам запрограммировать нужную модель. В целом, для эффективного компьютационного описания Artificial social system, имитационного компьютерного моделирования и анализа его результатов целесообразно пока использовать не одну, а одновременно несколько компьютерных систем.

Прототипом компьютерной системы для разработки Artificial social systems, имитационного моделирования и эмпирического анализа полученных результатов в настоящее время может являться пакет MatLab (версия 6.5 и выше) [37]. В нем реализована обширная, простая и удобная система имитационного моделирования Simulink, где с помощью готовых элементных "блоков" можно создать нелинейные иерархические модели, включать в модель эмпирические данные, использовать парадигмы Equation-Based Modeling, Neuro-Based Modeling, MABSS, например, клеточные автоматы и "нейронные" сети, основанные на "нечетких" множествах, темпоральной (временной) логике, пороговой логике, осуществлять анализ данных с помощью современных методов, в частности, фрактального анализа [16], вейвлет-анализа [43] и т.д. Однако пакет MatLab в настоящее время не позволяет в полной мере реализовать Artificial Intelligence.

Поскольку каждая из рассмотренных парадигм предназначена для моделирования одного фрагмента социальной системы, то для реализации общесистемного критерия целостности [44] в имитационных моделях Artificial social systems используются одновременно несколько парадигм, в частности, Multi-Agent-Based Social Simulations и Artificial Intelligence-Based Modeling, например, имитационные модели доверия Multi-Artificial Social agents, основанные на репутации и конфиденциальности [45].

Имитационные модели. В компьютационной теории социальных систем используются такие классы имитационных моделей Artificial social systems, как Artificial social models, Social-scientific models (Socio-cognitive models и Socio-concrete models), Prototyping for resolution [46] и т.д. Кратко охарактеризую некоторые из них.

Artificial social models предназначены для выдвижения принципиально новых теоретических гипотез. При этом, как правило, используются не реальные эмпирические данные, а формальные компьютационные модели Computer Science, например, Artificial Life (искусственной жизни) - клеточные автоматы, квантовые автоматы, "нейронные" сети, компьютерные модели самоорганизации, сложности, детерминированного хаоса и т.д., а также компьютационные модели Artificial Intelligence.

Socio-cognitive models. Компьютерные модели данного класса предназначены для проверки классических частных теорий социальных систем гуманитарной парадигмы. Примеры здесь - компьютерные модели, разработанные для проверки теорий Т. Парсонса, Н. Лумана, Э. Дюркгейма, а также модели Artificial Intelligence, например, анализируемые в [30-33].

Socio-concrete models служат выявлению законов строения и функционирования конкретных социальных систем. Эти модели основаны на данных государственной и ведомственной статистики, опросов общественного мнения, экспертных опросах, прямом наблюдении и т.д.

Models Solving problems. Компьютерные модели данного класса предназначены для разработки управленческих рекомендаций, для управления социальной системой. Их используют в деятельности персонала и менеджеров компаний, в компьютерных системах Data Mining (добыча знаний), с обзором которых можно ознакомиться в монографии автора [16], а также в компьютерных системах поддержки принятия управленческих решений [47].

Multi-simulation (множественное имитационное моделирование) включает одновременное и параллельное моделирование на множестве имитационных моделей, например, клеточных автоматов и "нейронных" сетей. Одни модели можно реализовать на клеточных автоматах, другие на "нейронных" сетях и т.д. Разновидность Multi-simulation - многоуровневое иерархическое моделирование, где одновременно на различных иерархических уровнях функционируют несколько имитационных моделей. Для проверки адекватности результатов имитационного моделирования в рамках Multi-simulation используется процедура Model-to-Model Analysis (сравнение результатов, полученных с помощью разных моделей, использование результатов одной модели в другой модели и т.д.) [48].

Social Software Engineering (инженерия социального программного обеспечения) [49] представляет собой итеративную процедуру: программируется компьютерная система, затем проводятся эмпирические исследования и компьютерные эксперименты с использованием данной системы. По их результатам меняют компьютерную систему. Процесс продолжается до тех пор, пока функционирование компьютерной системы не будет отвечать заданным критериям, например, позитивизма, реализма, конвенционализма, интерпретивизма, компьютивизма и т.д., используемым в Computational sociology для валидизации теорий. Разработка такой системы является методом создания компьютационной теории социальных систем.

Возможности компьютационной теории социальных систем. Опыт [24] показывает, что процесс компьютационного описания - эффективный метод изучения социальной системы, поскольку здесь необходимо основываться на принципе конструктивности, принятом в Computational Sociology. Согласно ему теоретическое понятие или теория в целом должны быть реализованы с помощью какого-либо языка программирования и определенной модели (моделей) в функционирующей компьютерной системе. Данный критерий позволяет избежать методологических проблем, встречающихся при описании частных теорий социальных систем в рамках гуманитарной парадигмы, например, "разрыва" между теорией, эмпирикой и практикой, и позволяет полнее реализовать принципы системного мышления [5, 7] в изучении социальных систем: междисциплинарность, целостность, множественность, одновременность и т.д.

Компьютационная теория социальных систем позволяет описывать жизненный цикл социальной системы и решать проблему, известную в теории алгоритмов [50] как "остановка машины Тьюринга". Смысл этой проблемы таков. При заданной начальной конфигурации Multi-Artificial Social agents и фиксированных законах функционирования Artificial social system требуется выявить, за какое время данная Artificial social system прекратит свое существование или будет функционировать бесконечно? По теории алгоритмов данная проблема, в общем случае, неразрешима. Для ее решения есть один способ - запустить компьютерную систему и посмотреть, как долго она будет функционировать.

Компьютационная теория социальных систем позволяет эффективнее, чем при других парадигмах, описывать и моделировать взаимодействия пользователей сети Internet, образующих "кибер-сообщества", "кибер-города", "кибер-организации" и т.д.

Так, язык виртуального моделирования реальности позволяет моделировать многопользовательские виртуальные миры, проводить имитационные компьютерные эксперименты [16].

Визуализация. Компьютационная теория социальных систем позволяет зрителю непосредственно наблюдать функционирование Artificial social systems в режиме компьютерного времени, например, "рождение", "агонию" и "смерть" Artificial social system, возникновение и развитие новых свойств и отношений, в частности, рост (сокращение) числа Multi-Artificial Social agents, образование подгрупп Multi-Artificial Social agents, возникновение взаимодействий и т.д. Визуализация позволяет быстро понять с помощью аналогий и интуиции содержательные принципы функционирования социальной системы. Например, при визуализации взаимодействий пользователей сети Internet легко заметить действие общесистемного принципа подобия, действующего в природных, социальных и искусственных системах. В виртуальных системах Интернета наблюдаются общесистемные законы, характерные для стадии роста сложных систем, находящиеся в самоорганизованном состоянии промежуточности между порядком и хаосом.

Объяснение. Перечислю некоторые содержательные объяснения, полученные с помощью компьютационной теории социальных систем. В настоящее время изучено эмерджентное (неожиданное и несводимое к свойствам Multi-Artificial Social agents) возникновение макросоциальных феноменов в результате действий Multi-Artificial Social agents, в частности, социальных структур, норм и т.д. а также обратное влияние макроструктурных феноменов на действия Multi-Artificial Social agents. Изучены законы динамики социальных систем, в частности, социокультурная эволюция человечества, распространение моды, паники, слухов, инноваций и т.д. [см. 16].

Автором [51] выявлены социальные "константы". Среди них известная в науке и искусстве "золотая" пропорция, - одна из общесистемных констант самоорганизации. На основе парадигмы Multi-Agent-Based Social Simulations и основываясь на классе Artificial social models, с помощью компьютерной системы Mirek's Cellebration (версия 4.20) [34], предназначенной для моделирования клеточных автоматов, установлено, что в классе клеточных автоматов "Larger than Life", практически независимо от количества и исходной конфигурации Multi-Artificial Social agents, даже при случайном выборе правил функционировании автомата, очень быстро, через 50-100 шагов, возникает длительный (более 1 000 000 шагов) режим функционирования системы. Распределение Artificial Social agents в нем на две группы в среднем равно 62% : 38%, что соответствует "золотой" пропорции. Таким образом, получено одно из возможных объяснений возникновения и устойчивости во времени "золотой" пропорции социальных систем, которое обладает свойством эквифинальности (эквифинальность в общей теории систем [20] - это достижение одной и той же цели с помощью разных механизмов функционирования системы).

Прогнозирование. Компьютационная теория социальных систем дает уникальное возможности быстрого прогнозирования социальных систем. Например, результаты компьютерного моделирования автора [10] позволяют сделать прогноз, что, возможно, на протяжении XXI века Россия будет воевать около 40 лет. Не все прогнозы, разработанные в рамках компьютационной теории, точны. Однако в этой теории социальных систем ошибка прогноза — мощный стимул дальнейшего развития, уточнения компьютерной модели, смены имитационной парадигмы и модели, разработки более эффективных алгоритмов и "вычислений", сбора новых эмпирических данных и т.д.

Выдвижение принципиально новых гипотез. Опыт Computational Sociology, опыт автора в использовании парадигмы Multi-Agent-Based Social Simulations, в классе Artificial social models, компьютерных систем Mirek's Cellebration (версия 4.20) [34], RePast [52], Moduleco [53] показывает, что компьютационная теория социальных систем имеет уникальные возможности выдвижения большого количества теоретических гипотез о законах их строения и функционировании. Автор на основе парадигмы NeuroBased Modeling, класса Socio-concrete models и компьютерной системы Neuro-Solutions, предназначенной для разработки "нейронных" сетей, установил, что динамика числа авиакатастроф в мире и динамика доли доверяющих Г. Явлинскому в России могут быть обусловлены наличием в социальной системе минимальной факторной структуры класса Radial basis function. Эта структура является сетью без обратных связей, содержит слой радиально симметричных "скрытых" нейронов, не связанных между собой и описываемых функцией Гаусса (нормальное распределение). Так ли это предмет последующих исследований.

Эмпирические возможности. Одна из проблем эмпирической социологии - это проблема измерения. Компьютационная теория социальных систем позволяет ее решать. В частности, с помощью экспертно-диагностической компьютерной системы МАКС, основанной на модульной теории социума (МТС), можно быстро измерить значения пропорций в социальных системах. С помощью компьютерных систем Data Mining (добыча знаний), основанных на частных компьютационных теориях, можно измерить свойства и отношения в Artificial social systems. Автор на основе EquationBased Modeling разработал модель, позволившую измерить число латентных (не учитываемых уголовной статистикой) преступлений в России [10]. На основе парадигм Equation-Based Modeling и Neuro-Based Modeling измерена доля влияния факторов, препятствующих России занять первое место в иерархии стран мира.

Практические возможности. Перечислю управленческий опыт, накопленный в рамках частных теоретических разделов компьютационной теории социальных систем. Computational Global World theory (компьютационная теория глобального мира) используется для прогнозирования и управления в практике ООН [см. 16]. В рамках Computational Organizational theory (компьютационная теория организаций) в управленческой практике используются компьютерные системы Data Mining (добыча знаний) и компьютерные системы поддержки принятия управленческих решений, позволяющие делать точные прогнозы и разрабатывать управленческие рекомендации.

Проблемы компьютационной теории социальных систем. Развитие компьютационной теории социальных систем сдерживают, с точки зрения автора, пять основных проблем, а именно, S-проблема, Т-проблема, V-проблема, С-проблема и AI-проблема.

S-проблема (социо-проблема) состоит в том, что многие понятия и частные теории социальных систем, разработанные в рамках гуманитарной парадигмы, не отвечают критерию конструктивности, который предполагает реализацию теоретических понятий и теорию в целом в компьютерной системе с помощью языка программирования на основе какой-либо имитационной модели (моделей), а традиционные эмпирические социологические исследования не в полной мере отвечают критериям computer oriented research (компьютерно ориентированного исследования).

В частности, они не в полной мере выявляют причинно-следственные отношения, динамику, часто измеряют не те показатели, которые нужны для разработки компьютерных моделей и т.д. С точки зрения автора, основной причиной S-проблемы является традиционная подготовка социологов преимущественно в рамках гуманитарной парадигмы. Однако в последние годы ситуация меняется в лучшую сторону.

Т-проблема (техно-проблема) состоит в том, что в настоящее время компьютационная теория социальных систем, с точки зрения автора, в неоправданно большой мере основана на Artificial social models, привнесенных из Computer Science, а не из социологии. Основными причинами Т-проблемы является S-проблема, а также то, что специалисты в области Computational sociology имеют преимущественно базовое образование в области Computer Science. Однако в последние годы развиваются Social computer simulations theory (теория социального имитационного моделирования), имитационная парадигма Multi-Agent-Based Social Simulations (MABSS), концепции Social Computing (социального "вычисления"), Social Programming (социального программирования), теория Memetic-алгоритмов (алгоритмов, адекватных эволюции развития культуры). Автор разработал теорию социологических алгоритмов на основе Sociological Computing (социологическом "вычислении") [16].

V-проблема (проблема валидизации) состоит в том, что в ряде случаев затруднена прямая эмпирическая проверка результатов имитационного моделирования. Причины V-проблемы состоят в S-проблеме и Т-проблеме, а также в том, что в социальных системах действует общесистемный принцип "разные причины - похожие следствия" [20]. Например, колебательный социальный процесс можно моделировать с помощью множества имитационных моделей, основанных на различных механизмах генерации колебательного процесса. С точки зрения автора, решение V-проблемы связано, в первую очередь, с развитием компьютационной теории социальных систем.

С-проблема (проблема сложности) включает в себя частные NP-проблему, PSPACE-проблему и NC-проблему, которые изучаются в компьютационной теории сложности. NP-проблема состоит в том, что с увеличением числа Multi-Artificial Social agents продолжительность имитационного моделирования может стать неприемлемо большой. PSPACE-проблема состоит в том, что требуется слишком много памяти компьютера для реализации имитационного моделирования большого количества Multi-Artificial Social agents. NC-проблема такова: при большом числе параллельно функционирующих Multi-Artificial Social agents трудно реализовать имитацию на компьютере с одним процессором, который работает последовательно. Необходимы многопроцессорные компьютеры, где процессор может работать параллельно и относительно независимо от других. Поэтому число Multi-Artificial Social agents в современных Artificial social systems редко превышает 10 000. Решение С-проблемы связано с решением S-проблемы и Т-проблемы, а также использованием суперкомпьютера Cray и других технических новинок Computer Science, разработкой принципиально новых "вычислений", например, Deep Computing ("глубокого" вычисления), включающего в себя параллельное и генетическое программирование, другие алгоритмические новинки.

AI-проблема (проблема искусственного интеллекта) состоит в том, что существующие языки программирования и алгоритмы Artificial Intelligence пока не позволяют реализовать полноценную имитацию Artificial Social Intelligence agent, Multi-Artificial Social agents, Artificial Social Intelligence и в целом, Artificial social systems.

С точки зрения автора, которая основана на анализе развития Computational sociology и Computer Science, решение S, T, V, С и AI-проблем - вопрос времени. Представленная в статье компьютационная теория социальных систем обладает широкими, эффективными возможностями решения фундаментальных теоретических, методических и практических проблем, имеет важное значение для развития общей теории социальных систем и социологии в целом.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Давыдов А.А. Модульный анализ и конструирование социума. М., 1994.

2. Parsons Т. The Social System. NY, 1951; Luhmann N. Soziale Systeme. Frankfurt a.M., 1984; Luhmann N., Bednarz Jr., Baecker D. Social Systems. Stanford, 1995.

3. Bausch K. The Emerging Consensus in Social Systems Theory. NY, 2001.

4. АкоффЛ.Р. Акофф о менеджменте. СПб., 2002.

5. Klir G. Architecture of Systems Problem Solving. NY, 1985.

6. Вир С. Мозг фирмы. М., 1993.

7. Flood R., Jackson M. Creative Problem Solving. NY, 1991; Flood R., Romm N. Critical Systems Thinking. L., 1996; Flood R. Creative Problem Solving - Systems Intervention. NY, 2001.

8. ChecklandP. Systems Thinking, Systems Practice. NY, 1999.

9. Baily K.D. Sociology and the new systems theory. NY. 1994; Василъкова В.В. Порядок и хаос в социальных системах. СПб., 1999; Арманд А.Д. Иерархия информационных структур мира // Вестник РАН, 2001. Т. 71. № 9, с. 797-806; Прангишвили И.В. Системный подход и общесистемные закономерности. М., 2000.

10. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: законы социальных систем. М., 2004.

11. TuuiUH А.И. Теория категорий и системные исследования в социологии // Математ. методы в социолог, исследовании. М., 1981, с. 37-46; Rashevsky N. Topology and life // Bull.

Math. Biophys. 1954. V. 16, p. 317-348; Давыдов А.А. Социология и геометрия // Социол.

исслед. 2000, № 5, с. 123-131; Роберте Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным биологическим и экологическим задачам. М., 1986.

12. Теория систем: математические методы и моделирование. М., 1989.

13. Kluver J. The dynamics and evolution of social systems. Boston, 2000.

14. Вайдлих В. Социодинамика. М., 2004.

15. Месарович М., Мако Д., Такахара И. Теория иерархических многоуровневых систем. М., 1973.

16. Давыдов А.А. Системный подход в социологии: новые направления, теории и методы анализа социальных систем. М., 2005.

17. Давыдов А.А. Компьютерные технологии для социологии: обзор зарубежного опыта // Социол. исслед. 2005, № 1.

18. Давыдов А. Социология как метапарадигмальная наука // Социол. исслед. 1992, № 9, с. 85-87.

19. Давыдов А.А., Чураков А.Н. Модульный анализ и моделирование социума. М., 2000.

20. Bertalanffy L. von. General System Theory: Foundation, Development, Applications. L. 1971.

21. Садовский В.Н. Основы общей теории систем. М., 1974.

22. Уемов А.И. Системный подход и общая теория систем. М., 1978; Месарович М., Такахара Я.

Общая теория систем: математические основы. М., 1978; Математические методы в теории систем. М., 1979; Эшби У.Р. Общая теория систем. М., 1966; Wilson В. Systems: Concepts, Methodologies and Applications. NY, 1990.

23. Hall A. Metasystems methodology: A new synthesis and unifications. Oxford, 1989.

24. Давыдов А.А. К вопросу об определении понятия "общество" // Социол. исслед. 2004, № 2, с. 12-23.

25. Клир Дж. Наука о системах: новое измерение науки // Системные исслед. Ежегодник. М., 1983, с. 61-85.

26. Du Ding-Zhu, Ко Ker-1. Theory of Computational Complexity. NY, 2000.

27. Simulating Societies: The Computer Simulation of Social Phenomena / eds N. Gilbert, J. Doran. L., 1994; Artificial Societies: The Computer Simulation of Social Life / eds N. Gilbert, R. Conte. L., 1995; Epstein J., Axtell R. Growing Artificial Societies: Social Science from the Bottom up. Cambridge, Mass., 1996; Simulating Social Phenomena / eds R. Conte, R. Hegselmann. В., 1997; Gil bert N., Troitzsch K. Simulation for the Social Scientist. Buckingham, UK, 1999; Ballot G., Weibuch G. Applications of simulation to social sciences. Oxford, 2000; Moss S., e.a. Sociology and social theory in agent based social simulation // Computational and Mathematical Organization Theory, 2001. V. 7, № 3, p. 183-205.

28. Sawyer R. Artificial Societies: Multi agent systems and the micro-macro link in sociological theory // Sociol. Methods and Research, 2003. V. 31, № 3, p. 325-363.

29. http://www.neuroproject.ru

30. Negnevitsky M. Artificial Intelligence: A Guide to Intelligent Systems. NY, 2001.

31. Engelbrecht A. Computational Intelligence. NY, 2002.

32. Russell S., Norvig P. Artificial Intelligence. NY, 2002.

33. Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем.

М., 2003.

34. http://www.mirekw.com

35. Давыдов А.А. Теория "социальных фрагментов" - общая социологическая теория? // Социол. исслед. 2004, № 8, с. 131-138.

36. Форрестер Дж.У. Основы кибернетики предприятия. М., 1971; Форрестер Дж.У. Динамика развития города. М. 1974; Форрестер Дж.У. Мировая динамика. М. 1978.

37. http://www. matlab.ru

38. Wilson В. Soft Systems Methodology: Conceptual Model Building and Its Contribution. NY, 2001;

Rutkowski L. New Soft Computing Techniques for System Modeling, Pattern Classification and Image Processing. В., 2004.

39. Kearns M., Vazirani U. An Introduction to Computational Learning Theory. M., 1994.

40. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем. СПб., 2003.

41. Ferber J. Multi-Agent Systems: Towards a Collective Intelligence. MA.: Addison-Wesley, 1998;

Bonabeau E., Dorigo E., Theraulaz M. Swarm Intelligence: From Natural to Artificial Systems.

Oxford, 1999; Ferber J. Multi-Agent Systems. Cambridge, Mass., 1999; Weiss G. Multiagent Systems: A Modern Approach to Distributed Artificial Intelligence. Cambridge, Mass., 2000;

Kennedy J., EberhartR. Swarm Intelligence. NY. 2001.

42. http://jasss.soc.surrey.ac.Uk/7/l/6.html

43. Давыдов А.А. Вейвлет-анализ социальных процессов // Социол. исслед. 2003, № 11, с. 97Целостность социальных систем / Под ред. А.А. Давыдова. М., 1991.

45. Ramchurn S., e.a. Devising a Trust Model for Multi-Agent Interactions Using Confidence and Reputation // Applied Artificial Intelligence, 2004. V. 18, № 9-10, p. 833-852.

46. David N., e.a. The Structure and Logic of Interdisciplinary Research in Agent-Based Social Simulation // J. of Artificial Societies and Social Simulation. 2004. V. 7, № 3. (http://jasss.soc.surrey.ac.uk/7/3/4.html)

47. Daniel J. Decision Support Systems: Concepts and Resources for Managers. NY, 2002.

48. Hales D., Rouchier J., Edmonds B. Model-to-Model Analysis // J. of Artificial Societies and Social Simulation, 2003. V. 6, № 4.

49. Чураков А.Н. Методология и методика разработки компьютерных систем в социологии.

Автореф. дисс. канд. социолог, наук. М., 1998.

50. Atallah M. Algorithms and Theory of Computation Handbook. NY, 1998.

51. Давыдов А.А. Константы в социальных системах // Вестник РАН, 1993, № 8, с. 733-736.

52. http://repast/sourceforge.net

53. http://www.cs.man.ac.uk/ai/public/moduleco Книжная полка социолога АБЕРКРОМБИ Н., ХИЛЛ С, ТЕРНЕР Б.С. Социологический словарь. М.: Экономика, 2004. 624 с.

АРОНСОН Э., УИЛСОН Т., ЭЙКЕРТ Р. Социальная психология. Психологические законы поведения человека в социуме (Пер. с англ.). СПб.: Прайм-ЕВРОЗНАК, 2004. 560 с.

АФОНИН Ю.А., ЖАБИН А.П., ПАНКРАТОВ А.С. Социальный менеджмент.

Учебник для вузов. М.: Изд-во Моск. ун-та. 2004. 320 с.

БЕЛЯЕВА Л.А. Эмпирическая социология в России и Восточной Европе. М.:

ГУВШЭ, 2004. 408 с.

БУБНОВА Г.И. Элективный курс. Французская и российская молодежь: проблемы, интересы, мечты. Хрестоматия. М.: Интеллект-Центр, 2004. 76 с.

БУБНОВА Г.И. Элективный курс. Французская и российская молодежь: проблемы, интересы, мечты. Практикум. М.: Интеллект-Центр, 2004. 112 с.

БУБНОВА Г.И. Элективный курс. Французская и российская молодежь: проблемы, интересы, мечты. Книга для учителя. М.: Интеллект-Центр, 2004. 112 с.

Похожие работы:

«НаучНый диалог. 2015 Выпуск № 4 (40) / 2015 Бабкова Н. М. Организация учебного занятия по дисциплине "Концепции современного естествознания" на основе рефлексивного подхода / Н. М. Бабкова // Научный диалог. — 2015. — № 4 (40). — С. 32—43. УДК 378.14.014.13+378.147:37.015.324 Орга...»

«ФИЗИОЛОГИЯ И БИОХИМИЯ КУЛЬТ. РАСТЕНИЙ. 2010. Т. 42. № 4 УДК 581.1 АКТИВНОСТЬ ЛЕКТИНОВ КЛЕТОЧНЫХ СТЕНОК И НИТРАТРЕДУКТАЗЫ У ПРОРОСТКОВ КУКУРУЗЫ ПРИ ДЕЙСТВИИ ВОДНОГО ДЕФИЦИТА И ГИПЕРТЕРМИИ В.Г. АДАМОВСКАЯ, О.О. МОЛОДЧЕНКОВА, А.А. БЕЛОУСОВ, В.М. СОКОЛОВ, О.В. ТИХОНОВА, С.П. ПОПОВ, Л.Я. БЕЗКРОВНАЯ, И.А. ЯКИ...»

«1 имущество предложенной системы проявляется еще и в универсальности, многократности использования отдельных документов для различных аспектов управления предприятием. Положения о планировании деятельности агрохолдинга Положение о...»

«Информация подготовлена по материалам, полученным из сети "Интернет" 11.11.2016 Агродайджест В Минсельхозе РФ начал работу съезд сельскохозяйственных кооперативов. Первый замминистра сельского хозяйст...»

«"Практический опыт Белгородской области по реализации проектов биоэнергетики: Результаты. Особенности. Перспективы" www.biogas-rcb.ru Агропромышленный комплекс Белгородской области Производство, 2000 год 2011 год 2012 год 2013 год тыс.тонн (факт) (факт) (о...»

«УДК 631.48(1–924.81)(282.247.114) вестник СПбГУ. Сер. 3. 2014. вып. 3 Г. В. Русанова, О. В. Шахтарова, А. В. Пастухов ПОЧВЫ ЛЕСНЫХ И ТУНДРОВЫХ ЛАНДШАФТОВ СЕВЕРНОЙ ЛЕСОТУНДРЫ (БАССЕЙНЫ РЕК СЕЙДА И ХОСЕДА-Ю)* Исследов...»

«Министерство сельского хозяйства РФ Технологический институт – филиал федерального государственного образовательного учреждение высшего профессионального образования "Ульяновская государственная сельскохозяйственная академия" Кафедра "Е...»










 
2017 www.lib.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - электронные материалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.