Читаем Отсутствие альтернатив, или Иллюзия выбора онлайн бесплатно

Чему посвящена эта книга?

Конструированию сложных систем и реализации проектов – и всему, что с этим связано.

Способам целеполагания, точному и вероятностному планированию, созданию команды и анализу своих действий. А также многому другому.

Что Вы здесь встретите?

• Основные понятия, подходы и примеры из теории систем, теории целеполагания, теории кризисов и катастроф, теории принятия решений, пропущенные через призму практической деятельности автора.

• Рекомендации, как делать можно. И как не нужно!

• Размышления, почему мир так нелогичен и несправедлив и как его исправить по отношению к своему проекту (и самому себе любимому, разумеется).

• И гипотезы автора – не все из них являются проверенными с использованием статистических и/или аналитических подходов, но я буду рад их обсудить, ведь в споре рождается истина, ведь так?

Чего Вы здесь не найдете?

• Сложных формул. Простые будут – куда уж без них!

• Непонятных определений. Все определения будут даваться на примерах.

• Выражений типа «это очевидно» и «это тривиально». Как показывает практика, за этими словосочетаниями скрывается непонимание самим рассказчиком сути предмета.

В общем, работать будем по Ричарду Фейнману.

Интересный был человек: Нобелевский лауреат, ведущий физик-ядерщик, художник, участник бразильских карнавалов, профессиональный взломщик сейфов.

Главное, человек, не понимающий, какое отношение к науке имеет скука.

Процитируем его перед началом нашего курса (точнее уж, его первую жену Арлин):

Не все ли равно, что думают другие?

Основой нашего курса, как уже говорилось, является теория систем и системного анализа. Поэтому вначале, хотим мы того или нет, требуется дать базовые понятия и определения.

Теорию систем и системный анализ возможно назвать прямыми наследниками философии.

Так же, как философы, специалисты в области системного анализа изучают взаимосвязи и образы функционирования всего.

Ярким примером является тематика диссертаций по этой специальности. Это:

• Вопросы построения социокибернетических систем управления государствами.

• Системные способы кормления рогатого скота.

• Анализ структуры систем защиты информации.

• Анализ системных подходов в беспилотном транспорте. В частности, автору принадлежит честь являться доктором наук именно в области, связанной с шаблонами создания беспилотной наземной техники.

Тем не менее вопросы системного анализа имеют значительно большую практическую ориентированность, чем только философскую. Так, теория систем лежит в основе:

• методологий проектного управления;

• макроэкономических расчетов;

• методик тайм-менеджмента;

• подходов оптимального конструирования;

• способов бизнес-целеполагания;

• и (это мне еще вспомнят последователи Альтшуллера!) теории решения изобретательских задач.

Достаточно сказать, что крупнейшее аналитическое агентство США, составляющее абсолютно ВСЕ прогнозы для правительства и крупнейших промышленных структур – RAND Corporation, – исторически является одним из крупнейших в мире центров системного анализа.

RAND дал человечеству множество уникальных открытий – от первых систем машинного перевода до теории игр и основ стратегической доктрины ядерного сдерживания США.

Тот же Джон Нэш (его блестяще сыграл Рассел Кроу в оскароносных «Играх Разума») работал именно в RAND.

С Альфой, откуда пошла теория систем, мы разобрались. Омега же – для чего существует эта наука и одновременно ее собственная цель – отражена в ее полном названии «General System Theory and System Analysis» (теория систем и системный анализ).

Анализ систем, ради чего, в каком виде и каким образом существуют различные системы, – вот то, что изучают специалисты-системщики. Это тот базовый аппарат, который будем использовать и мы.

Что положило начало нашим исследованиям, мы выяснили. К чему мы хотим прийти – будем считать, что тоже.

Осталось внести ясность в базовую терминологию, и дальше уже пойдет легче (ведь правда, правда пойдет?).

Итак, само слово система возникло, как и другие вечные термины, в Древней Греции в V веке до н. э. и означало сочетание, организм, устройство, организацию, строй, союз. Но не будем углубляться в историю!

Мы (и значительное количество системных аналитиков) под общим определением системы понимаем множество элементов, находящихся в связях друг с другом, которое образует некую структуру c несколькими возможными состояниями и имеет единственную цель существования в каждом аспекте своего рассмотрения.

Отсюда проистекают несколько других сущностей, которые также нужно определить. Ну извините, придется немного потерпеть – все-таки это глава терминологического введения!

Итак:

• Элемент – это простейшая неделимая часть системы. Ее атом, если угодно.

• Связь – любой способ взаимодействия между элементами: материальный, энергетический, информационный, логический.

• Структура – расположение, порядок, строение, топология элементов.

• Состояние – множество существенных свойств, которым система обладает в данный момент времени.

• Поведение – способность системы переходить из одного состояния в другое и эффекты, связанные с данным переходом.

• Внешняя среда – то, что окружает систему.

И наконец, два последних, самых важных определения: Аспект и Цель.

Каждая система может рассматриваться с различных точек зрения. Человек, например, это и трудовая единица, и биологический организм, и мыслящая сущность. Компьютер – и набор микросхем, и платформа для исполнения команд, и предмет обихода. Общество – и субъект экономического рассмотрения, и совокупность индивидов, и историческая единица.

Аспект – то, с какой стороны рассматривается система.

Цель – РАДИ ЧЕГО система осуществляет свое существование в данном Аспекте рассмотрения.

Сам термин система является достаточно многозначным, его смысловые оттенки варьируются в зависимости от смысла задачи и требований к детализации самого термина.

Приведем далее (по мере увеличения специализированности формулировок) три класса типичных определений понятия система с использованием аппарата математической (или аналитической) формализации.

Для простоты здесь и далее тип определения будем обозначать через DN, где D – сокращение от definition; N – количество факторов, учитываемых в определении.

Определения данного типа применимы к практически произвольного вида системам, начиная от жилого здания и кончая космической станцией.

Система есть нечто целое:

S = A(1,0).

Данное определение выражает факт существования и целостность системы. Двоичное суждение A(1,0) отображает наличие или отсутствие данных качеств.

Система есть организованное множество:

S = (org,M),

где org – оператор организации; М – целевое множество.

Система есть множество вещей, свойств и отношений:

S = (m,n,r),

где m – вещи, n – свойства, r – отношения.

Определения данного типа уже обеспечивают возможность некоторого аналитического анализа, например топологического (формы, структуры – в D4) и аппаратом ТАУ (теории автоматического управления) в D5.

Примерами таких систем являются живая клетка, радиосигнал, трансмиссия автомобиля. Итак:

Система есть множество элементов, образующих структуру и обеспечивающих определенное поведение в условиях окружающей среды.

S = (е, ST, BE, E),

где е – элементы системы, ST – структура системы, BE – ее поведение, E – окружающая среда.

Система есть множество входов, множество выходов, множество состояний, характеризуемых оператором перехода и оператором выходов:

S = (X, Y, Z, H, ),

где X – входы, Y – выходы, Z – состояния, H – оператор входов, G – оператор выходов.

Усложненная D5, дополненная фактором времени и функциональными связями:

S = (T, X, Y, Z, H, G, ?, ?),

где X – входы, Y – выходы, Z – состояния, H – оператор входов, G – оператор выходов, ? – функциональная связь в уравнении y(t₂) = k(x(t₁), z(t₁), t₂), ? – функциональная связь в уравнении z(t₂) = phi(x(t₁), z(t₁), t₂).

Начиная с данного уровня детализации, определение системы сложно сформулировать в виде законченной фразы на естественном языке. Определения сложности 6 и выше в основном используются для описания специализированных систем и особенностей их функционирования.

D6 хорошо подходит для описания биологических и квазибиологических (т. е. подобных биологическим) систем:

S = (GN, KD, MB, EV, FC, RP),

где GN – генофонд системы, KD – граничные и комфортные условия существования, MB – обменные процессы, EV – процессы развития (модификации) системы, FC – способы (методы) функционирования, RP – возможные функции репродукции.

D7 используется в частности в моделях искусственного интеллекта (в нейрокибернетических исследованиях) и формализуется следующим образом:

S = (F, SL, R, FL, FO, LP, RE),

где F – тип выбранной модели представления, SL – структура связей (link structure), R – матрица вероятностей переходов, FL – совокупностей способностей (функций – learning functions) самообучения, FO – совокупностей способностей (функций – organization functions) самоорганизации, LP – проводимости связей (link performance), RE – правила возбуждения моделей (rules of excitation).

Определение, адаптированное для организационных систем, например отдельных проектных групп или целых организаций:

S = (PL, RO, RI, EX, PR, TD, SV, CR, EF),

где PL – цели и планы (planning), RO – внешние ресурсы (outer resources), RI – внутренние ресурсы (inner resources), EX – исполнители (executioners), PR – процессы (processes), TD – временные задержки (time delays), SV – способы мониторинга (supervision), CR – способы управления (control routines), EF – генерируемые системой эффекты – сущности, события (effects).

Как мы определили в прошлой главе, у каждой системы есть единственная цель. Методологиям правильного определения этой цели посвящена данная глава.

Аббревиатура S.M.A.R.T. используется в различных областях человеческой деятельности. Когда вбиваешь ее в любой поисковик, чаще всего сначала выходит механизм самодиагностики жестких дисков (которые «винчестеры» – не путать с дробовиками!).

Нас же эта аббревиатура интересует с более (для нас) прикладной точки зрения. Это гениальный, универсальный и обладающий огромным потенциалом развития механизм целеполагания.

Да, именно так. Методология S.M.A.R.T. применительно к задачам бизнес-целеполагания и системного анализа была изобретена в 1981 году Джорджем Дораном, Артуром Миллером и Джеймсом Каннингэмом (George Doran, Arthur Miller, James Cunningham: «There’s a S.M.A.R.T. way to write management goals and objectives»).

Лучшее объяснение – всегда на понятном примере. Методология S.M.A.R.T. свидетельствует о том, что цель должна быть (на примере проекта – нас же интересуют именно они, верно?) следующей.

• S. – Specific – конкретной и единственной.

• M. – Measurable – измеримой: что вы хотите получить в результате в килограммах, рублях, клиентах или автомашинах.

• A. – Achievable – достижимой. Ведь мы все – от конкретного человека до государства – любим ставить себе недостижимые цели? От «с Нового года похудею на двадцать килограммов» до «к 2050 году перегоним Китай по плотности населения». Животные, кстати, в этом умнее нас: они планируют только то, на что реально способны.

• R. – Relevant – цель должна быть релевантной, нужной. Например, можно поставить себе цель стать мастером спорта по шахматам через десять лет. Но спросите себя – зачем?