– Рассматривается пространство всех возможных состояний управляемой системы, при этом считается, что каждый набор фазовых переменных полностью определяет состояние объекта управления;
– Ищутся взаимосвязи между фазовыми переменными и скоростями их изменения.
Практически все успехи современной теории управления и естествознания были связаны с реализацией этой детерминированной схемы. Для требуемого в настоящее время СУ этот подход явно не подходит.
В цифровой среде ситуация принципиально меняется.
Детерминированная модель объекта управления в целом отсутствует, хотя цифровые инструменты (например, ИИ, интернет вещей и пр.) позволяют оценить с высокой точностью фазовые переменные и их динамику. Это позволяет определить конечную область фазового пространства, где находится исследуемый объект управления и куда он движется.
Развитие теории самоорганизации (синергетики) и опыт моделирования самых различных систем показало, что фазовое пространство далеко не однородно. Различные области в нем могут принципиально отличаться, в том числе, в зависимости от того, какой в них горизонт предсказуемости[51]
. В фазовом пространстве для этого выделяются области русел, в которых состояние объекта описывается ограниченным числом переменных. Все остальные координаты выражаются через несколько ведущих переменных, которые обычно называют параметрами порядка.В этой выделенной области пространства происходят только медленные и хорошо прогнозируемые процессы. Поведение исследуемой системы можно достаточно легко представить на основе опыта или с помощью простых математических моделей небольшой размерности. Такой системой можно эффективно управлять.
Однако в фазовом пространстве бывают и области джокеров, в которых горизонт прогноза мал, число переменных велико (вплоть до бесконечности), а состояние управляемого объекта может меняться очень быстро или даже мгновенно и скачкообразным образом, что непредсказуемо классическими методами. Области джокера описывают пограничные, чрезвычайные ситуации. Управление в этих случаях требует особых приемов, навыков, подготовки и удачи, обеспечивающих робастность управления. Субъективные, случайные факторы, компетенция руководителя, его психологические установки и ценности в этом случае играют большую роль, нежели роль формализуемых компонентов модели.
Сказанное можно пояснить примером из области медицины. Если состояние больного находится в пределах одного из русел, то с проблемой вполне могут справиться терапевты. В области джокера нужны более решительные действия. Для этого может быть предложена схема СУ, предполагающая три иных, по сравнению с классическим подходом шага:
– Сначала следует определить, какие фазовые параметры описывают объект в достаточной для целей управления степени, подбираются методы цифрового мониторинга, позволяющие измерить каждого из них;
– Определенным способом, например, на основе предыстории системы, экспертных оценок или моделирования, строится фазовое пространство и в нем выделяются русла и области джокеров;
– Для каждой из этих областей выясняется, какое управление может дать наилучшие результаты. Формулируются ограничения и оцениваются возможности реализации управляющих воздействий.
С результатами этой проработки знакомятся люди, которым предстоит осуществлять управление. Это могут быть отдельные команды и специалисты, которые подбираются для управления в областях русел и джокеров.
Такое управление с выделением русел и джокеров может оказаться эффективнее традиционных подходов к СУ. Это подтверждает опыт разработки систем с биологической обратной связью. С пациента снимали в режиме реального времени параметры (фазовые переменные) его организма (давление, пульс, температура и др.), визуализировали их и указывали целевую область в пространстве фазовых переменных. В этой области лежат состояния, типичные для здорового человека. В результате те навыки, на формирование которых у человека ранее уходило несколько лет, в цифровой реальности удавалось выработать за несколько дней.
Вместе с тем приведенный пример обусловлен потребностью исследования исторического опыта, накопления обучающих примеров, формирования фазового пространства и пр. Однако такого опыта может оказаться недостаточным, или этот опыт может отсутствовать, решения и действия человека могут носить амбициозный и экстремальный характер, внешнее воздействие может быть совершенно неожиданным, спонтанным, скачкообразным, непредсказуемым и пр.
Учет некаузальности и бесконечномерности в изменении ситуации может быть обеспечен с применением инструментария сильного (общего) искусственного интеллекта (GAI), оперирующего как логическими, так и нелогическими аспектами ситуации, как эмоциональными, так и мыслительными слоями сознания участников принятия решений.