Тема 7.5 ТИПЫ СЛОЖНОСТИ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМЫ

Несмотря на возможности, предоставляемые сменой моделей и итеративностью, может наступить момент, когда эксперт признает, что его компетентности недостаточно для дальнейшего анализа данного фрагмента и что следует обратиться к эксперту другой квалификации (например, построение новых содержательных моделей требует знаний по иной специальности). По существу, сложность такого типа есть сложность из-за неинформированности ("невежества"), которую можно преодолеть с помощью информации, рассредоточенной по разным экспертам и источникам. Однако случай, когда декомпозиция заканчивается элементарными фрагментами на всех ветвях дерева, является простейшим. Не имеет значения, один или несколько экспертов довели анализ до конца, а важно, что это оказалось возможным, и, следовательно, первоначальная сложность была вызвана не столько недостатком информации, сколько большой размерностью проблемы. В действительно сложных случаях получение вполне завершенной декомпозиции должно не только радовать, но и настораживать: не связана ли реальная сложность с пропущенной ветвью дерева, сочтенной экспертами несущественной? Опасность неполноты анализа следует иметь в виду всегда. Один из приемов (не дающий полной гарантии, но иногда полезный) —предлагать экспертам выявлять не только доводы в пользу рассматриваемого проекта, но и сопровождать его обязательным указанием возможных отрицательных последствий. В частности, в классификатор выходов (конечных продуктов) любой системы помимо полезных продуктов обязательно должны быть включены отходы.

Невозможность доведения декомпозиции до получения элементарного фрагмента, которая либо эвристически констатируется экспертом на ранних стадиях анализа, либо обнаруживается в виде "затягивания" анализа по данной ветви, является не отрицательным, а также положительным результатом. Хотя при этом сложность не ликвидируется полностью, но ее сфера сужается, обнаруживается и локализуется истинная причина этой сложности. Знание о том, что именно мы не знаем, быть может, не менее важно, чем само позитивное знание.

Правда, вокруг таких результатов часто возникает атмосфера неприятия. Даже физики, говоря "отрицательный результат - тоже результат", чаще желают просто утешить коллегу-неудачника, а сам отрицательный результат стараются обходить стороной. Так было в начале века с "ультрафиолетовой катастрофой" до возникновения квантовой механики, похожая ситуация сейчас сложилась с объяснением природы шаровой молнии. Однако если в науке сложность из-за непонимания расценивается как временно неустранимое и терпимое явление, то в управлении (т.е. в деловых, административных, политических вопросах) она часто воспринимается как неприемлемый вариант, ведущий к недопустимой отсрочке решения. Не потому ли именно в управлении нередко прибегают к интуитивным и волевым решениям? И не из за отрицательного ли (в целом) опыта таких решений в последнее время наблюдается быстрое сближение образа мышления управленцев и ученых, повышение роли научных методов в управлении?

Итак, если рассматривать анализ как способ преодоления сложности, то полное сведение сложного к простому возможно лишь в случае сложности из-за неинформированности; в случае сложности из-за непонимания анализ не ликвидирует сложность, но локализует ее, позволяет определить, каких именно сведений нам не хватает. Поэтому (с некоторой натяжкой) можно сказать, что метод декомпозиции не дает новых знаний, а лишь "вытягивает" знания из экспертов, структурирует и организует их, обнажая возможную нехватку знаний в виде "дыр" в этой структуре. Дело в том, что в действительности не только обнаружение нехватки конкретных знаний все-таки является новым знанием (раньше нам было неизвестно, что именно мы не знали), но и по-иному скомбинированные фрагменты старых знаний также обладают новыми качествами.

Сам алгоритм декомпозиции, описанный в данном параграфе, представлен в виде блок-схемы (рис. 7.8). К тому, что было уже сказано об изображаемых блоками операциях алгоритма, добавим следующее.

Рисунок 7.8. Укрупненная блок-схема алгоритма декомпозиции

Объектом анализа может стать все, что угодно, - любое высказывание, раскрытие смысла которого требует его структурирования. На определение объекта анализа иногда затрачиваются весьма значительные усилия. Когда речь идет о действительно сложной проблеме, ее сложность проявляется и в том, что сразу трудно правильно сформулировать объект анализа. Даже в таком основательно регламентированном документами случае, как работа министерства, формулировка глобальной цели возглавляемой им отрасли требует неоднократного уточнения и согласования, прежде чем она станет объектом анализа (более подробно о сложностях определения цели мы будем говорить в следующей главе). Это относится не только к формулировкам цели, но и к определению любого высказывания, подлежащего анализу. От правильности выбора объекта анализа зависит, действительно ли мы будем делать то, что нужно.

Этот блок определяет, зачем нужно то, что мы будем делать. В качестве целевой системы выступает система, в интересах которой осуществляется весь анализ. Снова подчеркнем, что более формального определения целевой системы дать нельзя, что многое зависит от конкретных условий. Например, опыт построения деревьев целей для Министерства образования показал, что, хотя результаты анализа будет использовать министерство, целевой системой для верхних уровней дерева должна быть отрасль в целом и лишь на нижних уровнях потребовались модели самого министерства.

Этот блок содержит набор фреймовых моделей и рекомендуемые правила их перебора либо обращение к эксперту с просьбой самому определить очередной фрейм.

Содержательная модель, по которой будет произведена декомпозиция, строится экспертом на основании изучения целевой cuстемы. Хорошим подспорьем ему могут служить различные классификаторы, построенные в различных областях знаний, а также собранные в справочниках и специальных энциклопедиях.

Эти блоки были достаточно подробно освещены ранее.

Окончательный результат анализа оформляется в виде дерева, конечными фрагментами ветвей которого являются либо элементарные фрагменты, либо фрагменты, признанные экспертом сложными, но не поддающимися дальнейшему разложению. Причины такой сложности могут состоять либо в ограниченности знаний данного эксперта или данной группы экспертов (сложность из-за неинформированности), либо в том, что нужные знания существуют, но еще не объединены в объясняющие модели (сложность из-за непонимания), либо в принципиальном отсутствии нужных знаний (сложность из-за незнания).

Блок-схема, изображенная на рис. 6, является, конечно, слишком укрупненной; она предназначена для разъяснения лишь основных идей алгоритма декомпозиции. Если потребуется большая конкретизация формальных операций в алгоритме, то можно обратиться к блок-схеме на рис.7.9.

Рисунок 7.9 Развернутая блок-схема алгоритма декомпозиции

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

В данной главе наиболее важными являются три момента. Первый — в алгоритмизации декомпозиции удалось продвинуться достаточно далеко. Важность этого связана с тем, что во многих практических случаях построение соответствующего дерева оказывается ключевым моментом во всем анализе. Например, деревья целей и деревья функций организационных систем используются: для выяснения происхождения возникшей проблемы; для построения количественных моделей изучаемой системы; для решения таких задач управления, как распределение ресурсов и разработка стимулов; для последующего синтеза оргструктур и т.д.

В практике распространения системного подхода в отношении к декомпозиции существуют две крайности: эйфорическая и пессимистическая. Одни вполне удовлетворялись ясностью, которая открывалась при построении соответствующего дерева, и полагали, что весь анализ, по существу, и сводится к такому построению. Другие, особенно специалисты, работающие на руководящих хозяйственных должностях, относились к этому с априорной предубежденностью.

Это, в частности, отчетливо наблюдается в ходе преподавания системного подхода на курсах повышения квалификации руководящих работников. В своей работе руководитель, хочет он того или нет, осознанно или интуитивно, вынужден своевременно выявлять проблемы, формулировать цели, планировать способы их реализации, организовывать и контролировать исполнение планов, т.е. постоянно заниматься системной деятельностью. Достаточно успешно справляясь со своими обязанностями (иначе они и не были бы руководителями), они с явной долей скептицизма и иронии поначалу относятся к попыткам учить их тому, что они "и так знают". Например, если показать результаты системной декомпозиции некоторой проблемы, знакомой опытному рководителю, то он, как правило, говорит: "Все это правильно, не спорю. Но я и без вашего анализа это знаю. И вообще — чем системный подход отличается от простого здравого смысла?" Бесполезно говорить ему, что в этом вопросе проявляется недооценка различия между естественным, интуитивным уровнем системности любой деятельности и сознательной системностью более высокого уровня: такая критика, как и любой "переход на личности", является неэффективным способом убеждения. Вместо этого был придуман такой прием. Группе руководителей производства, повышающих квалификацию, предлагалось, исходя из опыта и здравого смысла, структурировать, разбить некоторую задачу на необходимое и, по их мнению, достаточное число подзадач, решение которых должно обеспечить решение всей задачи. После этого та же задача структурировалась по системной методике (изложенной в § 8.3), и каждый раз оказывалось, что полностью эвристическая, декомпозиция давала на 25-30 % меньше составляющих, чем формализованная декомпозиция. Специалисты убеждались (и это поражало их больше всего), что дело не в незнании ситуации (недостающие компоненты также оказывались им знакомы), а в правильной организации имеющихся знаний. После этого скептическое отношение рассеивалось. Вообще складывается впечатление, что люди, на деле сталкивающиеся с необходимостью решать сложные проблемы, острее других понимают и активнее осваивают методы системного анализа.

Сделаем еще одно замечание по поводу алгоритмизации декомпозиции. Эта алгоритмизация требуется в связи с необходимостью структурировать "крупные" сложные объекты, анализ которых приводит к деревьям, содержащим многие десятки, а иногда тысячи фрагментов. Если для построения "маленького" дерева и для работы с ним обычно достаточно здравого смысла, то "крупное" дерево требует особой дисциплины в обращении с ним; такую дисциплину и обеспечивает алгоритм.

Остается подчеркнуть, что системный анализ в современном понимании не сводится к декомпозиции проблемы; это важный, но промежуточный этап.

Наконец, третий момент — это понятие конфигуратора, т.е. совокупности качественно различающихся точек зрения на проблему, подлежащую разрешению. Здесь главным является предположение о том, что такая совокупность точек зрения, "языков" (в кавычках и без них) исчерпывающим образом позволяет описать систему и проблему. Естественно, речь идет не об абсолютной, безотносительной полноте, а о полноте, связанной с целью анализа. К такой полноте следует стремиться в максимально возможной степени, а для ее обеспечения вводится понятие "проблематика", которое будет рассмотрено в следующей главе.

Раздел VIII. ОПТИМАЛЬНЫЕ ЛИНЕЙНЫЕ СИСТЕМЫ