Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Тема 24. Динамические модели как средство описания поведения политических систем и субъектов во времени

24.1 Методическое обоснование применения динамических моде­лей.

24.2 Разработки в области искусственного интеллекта.

Методическое обоснование применения динамических моде­лей в прикладных политических исследованиях связано с услож­нением задач комплексного прогнозирования различных аспектов общественного развития. Начиная с 60-х годов XX в. динамические модели, разработанные американскими исследователями, де-факто вошли в спектр научного инструментария, обеспечивающего при­нятие политических решений. Они стали применяться для изуче­ния таких сфер, как окружающая среда, энергетика, образование, законодательство, транспорт. Несмотря на неоднозначность дос­тигнутых при этом результатов, динамическое моделирование ста­ло использоваться и в сфере международных исследований. Учитывая как приведенные выше критические соображения, так и опасность «компьютерного фундаментализма», о котором все чаще говорится при обсуждении современных общественных процессов, целесообразно указать на основные причины, оправ­дывающие применение количественных подходов для изучения политических явлений. Так, в случае исключительной опоры на логико-интуитивный анализ мы можем недооценить значимость многих факторов, формирующих реальное поведение акторов. Кроме того, если опасения трудностей приводят к отказу от квантификации важных в познавательном плане гипотез, то научный процесс серьезно пострадает. В этой связи можно предположить, что, во-первых, необхо­димо продолжать развивать различные приемы квантификации сложных концептуальных представлений о внутриполитической и международной действительности, во-вторых, там, где возмож­но, активно инкорпорировать количественные переменные в ка­чественные исследования, в-третьих, должно допускаться изна­чальное выведение некоторых аспектов политического процесса за рамки квантифицированного исследования. Творческое осмысление современного состояния естественнона­учных дисциплин. Хотя нередко именно точный расчет, а тем более расчет, полученный с применением современной вычислитель­ной техники, может дать большой выигрыш с точки зрения получения новой информации, представления о том, какова содер­жательная ценность этой информации, должны постоянно учиты­вать изменения взглядов на многие важные положения в сфере точного знания. Еще недавно казалось, что создание искусственного интел­лекта как научной области, основной функцией которой является развитие формальных средств универсального представления и обработки знаний, в первом приближении уже состоялось. На ис­пользование соответствующих наработок применительно к поли­тической, в том числе и международной, проблематике были зат­рачены значительные усилия. Искусственный интеллект — компьютеризированная система обработки информации на основе моделирования познаватель­ных процессов человека; компьютерная модель рационального мышления. Первый шаг в решении проблемы был сделан в 50-е го­ды XX в. английским математиком и логиком А. Тьюрингом, кото­рый сформулировал правило: вычислительная машина может «мыс­лить», если в процессе обмена информацией у человека не возни­кает сомнений в том, что он обменивается информацией с человеком, а не с машиной. При создании искусственного интел­лекта сначала моделировались интеллектуальные действия челове­ка в процессе простых игр (типа «морской бой»), а затем в про­цессе более сложных игр (шахматы, карточные игры). В дальней­шем появились и компьютерные программы для доказательства различных теорем. Создание компьютерных игровых программ и программ дока­зательства теорем явилось исторически первым направлением при­кладных исследований в области искусственного интеллекта. В даль­нейшем в самостоятельные области были выделены исследования проблем распознавания образов, машинного перевода, робото­техники, сочинения музыки и др. В 70-е годы важным практичес­ким направлением исследований становятся исследования по со­зданию компьютерных экспертных систем, обладающих информа­цией человека-эксперта и способных давать квалифицированные рекомендации и обоснованные решения предметных задач. Разработки в области искусственного интеллекта стимулируются стремительным увеличение массивов информации, для обработки которой путем формализации, анализа и синтеза уже недостаточно традиционных логико-математических методов. Но математикам до сих пор не ясен алгоритм описания самых простых для естественного интеллекта качественных понятий — «хороший», «большой», «красивый», «умный», «популярный». Поэтому проекты, ориентированные на искусственный интеллект, пока далеки от завершения.

Тем не менее, относительно ограниченные возможности чет­кой бинарной логики, ставшей принципом архитектуры компью­терного мозга, становились все более ощутимыми. Во многих зада­чах, например, распознавания образов или анализа ситуации на финансовых рынках рациональная логика допускает ошибки. Се­годня широко признается, что управление сложными процессами часто сводится к решению задач с размытой логикой.

Сегодня исследованиями в области нечеткой логики занима­ются IBM и многие ведущие западные корпорации. Вероятно, что предметная апробация их разработок на политической проблема­тике могла бы стать полезной в информационном и методическом плане, в частности для создания нового класса динамических мо­делей, рассчитанных на среднесрочное прогнозирование. Таким образом, ключевой проблемой совершенствования по­литической аналитики на основе достижений точных дисциплин и информационных технологий является подготовка специалистов междисциплинарного профиля и развитие их способностей к при­нятию решений в быстроменяющейся компьютеризированной об­становке. Сегодня мы вплотную подошли к новому этапу разви­тия информационных технологий, когда основную работу по струк­турированию информации будет делать профильный специалист. Причем речь идет уже не только о содержательном наполнении информационных ресурсов, а об их структурировании, создании описаний лингвистического обеспечения информационных сис­тем и т.п. Следовательно, можно ожидать изменения природы гу­манитарной специализации политологов и международников, по крайней мере в той их части, которая относится к фактологичес­кому знанию. Главной работой аналитика станет не накопление и хранение информации, а управление информационными потоками.

 

 

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Тема 22. Структура и объем прикладного проекта | Contesta a las preguntas
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 294; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.012 сек.