Russian
| English
"Куда идет мир? Каково будущее науки? Как "объять необъятное", получая образование - высшее, среднее, начальное? Как преодолеть "пропасть двух культур" - естественнонаучной и гуманитарной? Как создать и вырастить научную школу? Какова структура нашего познания? Как управлять риском? Можно ли с единой точки зрения взглянуть на проблемы математики и экономики, физики и психологии, компьютерных наук и географии, техники и философии?"
Сети, когнитивная наука, управление сложностью

«СМЫСЛ СЛОВ. Государство, безопасность, война и вооруженные силы» Александр Неклесса

А.И. Неклесса

В сложном мире реализуются разные сюжеты. Футур-история отбрасывает множественную тень, выбор же сценария зависит от интерпретаций и позиции. Из эпохи индустриализма человечество мигрирует в новый мир, где категория количества утрачивает прежнее значение, а категория сложности становится универсальной величиной, пронизывая различные аспекты реальности: политические организмы, социальные и экономические конструкты, технологии, механизмы действия. королева поучала Алису в Зазеркалье: «Чтобы оставаться на месте, , а чтобы продвигаться нужно бежать вдвое быстрее». Однако совет оказался двусмысленным, он сродни философии апгрейда, т.е. улучшения существующего. Более верная сентенция звучит сегодня, пожалуй, следующим образом: «Не столь важна скорость, с которой двигаешься, сколько направление движения». При правильном применении данной тезы черепаха уверенно обгоняет Ахилла.

«Масштабная инвариантность городов» Евин И.А., Станиславская Е.Н., Станиславский И.А, Соловьев А.А.

Станиславская Е.Н.

Дан обзор зарубежных работ и представлены результаты первых в России исследований по проблеме масштабной инвариантности фундаментального в эволюции человечества процесса урбанизации. Показано, что обнаруженные ранее для городов США, Европы и Китая универсальные степенные зависимости (сублинейные, линейные и суперлинейные) между основными показателями развития городов и численностью, проживающего в этих городах населения, имеют место и для городов России.

«Расширение опорных образов дискретной математики для понимания и моделирования биологических систем» В.А. Рыжов, В.С. Курдюмов

В.А. Рыжов

Для моделирования сложных динамических систем предлагаются расширениядискретных математических систем: графы и сети Петри. С помощью такого инструментария моделирования достигаются следующие цели: а) расширение опорных образов мышления для исследований сложности – гомеостаз, фрактальность, бифуркации, мембраны, динамические трансформации сложных систем (автопоэзис, метаморфозы); б) изучение свойств сложных динамических систем (открытость, модульность, повышение живучести, управляемости, надежности, способность к развитию и пр.), проявляющихся в различных биологических и технических системах.
На первом этапе главным результатом расширения возможностей такого математического аппарата структурного анализа – формирование новых парадигм и опорных образов мышления. Новый взгляд исследователей на динамическоемоделирование сложных дискретных систем расширяет их творческие способности. Это также ключ для выхода за рамки стереотипов и понимания того, что раньше было скрыто и недоступно для сознания.
Данная работа подготовлена в рамках поддержанного РГНФ проекта «Методология управления сетевыми структурами в контексте парадигмы сложности» No 15-03-00860.

«СЕТЕВОЕ ОБЩЕСТВО: ЕГО НЕОБХОДИМОСТЬ И ВОЗМОЖНЫЕ СТРАТЕГИИ ПОСТРОЕНИЯ.
О сетевой (ретикулярной) формации, меритократии и антиконфликтном потенциале сетей» А.В. Олескин, В.С. Курдюмов

А.В. Олескин

Сетевые децентрализованные распределенные структуры, как уже указывалось в предшествующих публикациях авторов, обладают существенным креативным и инновационным потенциалом при решении различных задач современной политики, включая развитие неправительственных структур гражданского общества с идеологическими и консультативными функциями. В настоящей работе обсуждаются конкретные пути модификации социума ради оптимального использования сетевых структур в их неизбежном взаимодействии с несетевыми иерархическими и квазирыночными структурами.
Данная работа подготовлена в рамках поддержанного РГНФ проекта «Методология управления сетевыми структурами в контексте парадигмы сложности» No 15-03-00860.

«Компьютерная аналитика» Ю.А. Семенов

Ю.А. Семенов

Темпы прогресса в области ИТ поражают – Интернет вещей, многообразные гаджиты, носимые мониторы состояния здоровья, бесчисленные сетевые сервисы и ошеломляющие объемы доступной информации. Но самые удивительные свершения ждут нас впереди. Среди новейших технологий выделяется когнитивный компьютинг (компьютерная аналитика). Эта технология уже сегодня позволяет прогнозировать многие процессы в бизнесе, в борьбе с преступностью, осуществлять эффективную диагностику в сфере медицины, но не исключено, что со временем эта техника может стать еще одним инструментом получения знаний об окружающем нас мире.

«Эволюция представлений об управлении (методологический и философский анализ)» В.Е. Лепский

В.Е. Лепский

Философско-методологический анализ эволюции представлений об управлении проведен в контексте развития научной рациональности (классическая, неклассическая, постнеклассическая). Рассмотрена смена базовых парадигм, объектов и видов управления. Обосновано повышении роли субъектов в управлении через смену подходов: деятельностный, субъектно-деятельностный, субъектно-ориентированный. Дальнейшее развитие проблематики управления связывается со становлением научного обеспечения постнеклассической рациональности. Монография представляет интерес для специалистов из гуманитарных, естественнонаучных и технических областей знаний, ориентированных на проблемы управления социальными системами, для студентов и аспирантов, а также для широкой аудитории управленцев-практиков.

«Многоагентные системы (обзор)» В.И.Городецкий, М.С.Грушинский, А.В.Хабалов

В.И. Городецкий

В последнее десятилетие среди различных направлений искусственного интеллекта на одно из ведущих мест все больше претендуют исследования, объединяемые общим названием “многоагентные системы”. Вообще говоря, исследования по интеллектуальным агентам и многоагентным системам имеют уже почти сорокалетнюю историю, но только в последнее время эти исследования действительно оформились в самостоятельный обширный и многоплановый раздел искусственного интеллекта, который привлекает к себе лучшие силы исследователей из различных областей, причем не только из искусственного интеллекта. Причин такого неожиданного интереса к многоагентным системам немало и они разные, но главная, по-видимому, в том, что этот интерес естественно обусловлен достижениями в области информационных технологий, искусственного интеллекта, распределенных информационных систем, компьютерных сетей и в компьютерной технике. Многоагентные системы имеют реальную возможность интегрировать в себе самые передовые достижения перечисленных областей, демонстрируя принципиально новые качества. Можно без сомнений утверждать, что появление этого направления свидетельствует о новом уровне, достигнутом в области информационных технологий и искусственном интеллекте, в частности, а темпы его прогресса дают основания предсказывать ему ведущую роль в ближайшие десятилетия в широком круге приложений.

«Многоагентная самоорганизация в B2B сетях» В.И. Городецкий

В.И. Городецкий

B2B–сетями называют вид экономического и информационного взаимодействия множества предприятий, или организаций иного типа, имеющий целью координацию выполнения распределенных бизнес-процессов в интересах самого бизнеса. В работе предлагается концепция и многоагентная архитектура самоорганизующихся B2B–сетей, описываются базовые задачи и предлагаются модели управления в B2B сетях на основе самоорганизации и распределенной координации. В частности, дается краткий обзор работ по B2B сетям, описывается P2P агентская платформа, обеспечивающая открытость сети, интероперабольность программного обеспечения ее узлов, а также кооперацию узлов сети в различных сценариях. Описываются принципы планирования и распределенный алгоритм координации локальных расписаний работы узлов на основе самоорганизации. Приводится пример, доказывающий реализуемость такой концепции B2B сети.

«Медицина и теория сложных сетей (сетевая медицина)» И.А. Евин, А.В. Розин, Н.П. Сон

И.А. Евин

В конце двадцатого века на основе теории графов сформировалась новая область статистической физики – теория сложных сетей, ставшая эффективным инструментом исследования сложных систем различной природы, в том числе биологии и медицины. В статье представлен краткий обзор основных публикаций по приложению теории сложных сетей в изучении болезней человека. Основное внимание уделено вопросам взаимосвязи различных болезней на молекулярном и фенотипическом уровне. Дано краткое описание сетевой модели сахарного диабета второго типа.

«НЕЙРОННАЯ ОСНОВА МОЗГОВЫХ ФУНКЦИЙ: КОННЕКТОМ versus ТРАНСКРИПТОМ» Д.А. Сахаров

Д.А. Сахаров

Начиная с 1960-х г.г., клеточный анализ поведения стал продвинутой областью нейробиологии, и сегодня механизмы, лежащие в основе поведенческих актов, широко исследуются как на уровне индивидуальных нейронов (часто идентифицированных, иногда изолированных), так и на ближайшем надклеточном уровне (паттерн-генерирующие нейронные ансамбли). Экспериментальная психология давно стремится выйти на сравнимые уровни анализа. Новые методы, прежде всего фМРТ и МЭГ, обеспечили психологов знаниями о локализации мозговых структур, вовлеченных в некоторые психические процессы (neural correlates of mental events, «новая френология»). Однако на уровне neuronal correlates успехи пока скромны. Перспективным в этом плане представляется развитие подходов, которые придают значение химическому многообразию нервных клеток, участвующих в формировании гетерогенных нейронных популяций и нейроактивной межклеточной среды. Альтернативой выступает направление, которое связывает реальные нервные и психические процессы с идеализированным представлением об их субстрате (предельно редуцированные нейрон и синапс, безликие синаптические веса, однородные нейронные сети, и т. п.). Это направление акцентировано амбициозной «когнитивной революцией» и ныне переживает ренессанс.