Проблема организации научного мониторинга, стратегического управления рисками, прогноза и предупреждения кризисных явлений может стать сверхзадачей для всей Академии наук. По масштабу и важности для страны она сравнима с разработкой стратегических вооружений и космическими программами СССР и США, от которых зависело будущее этих стран. По-видимому, точно так же, как и в случае этих работ, в координации научных исследований, в их системном синтезе ключевую роль должно играть компьютерное моделирование, анализ информационных потоков на базе новых информационных технологий и привлечение организаций, которые берутся за этот круг проблем.

Слова у нас до важного самого
в привычку входят,
ветшают, как платье.
В.В. Маяковский

Великая наука психология. Классик может написать про игры, в которые играют люди, и людей, которые играют в игры, и тем самым многим помочь. И совершенно неважно, сколько этим людям лет, где они работают и на какую ступеньку социальной лестницы забрались. Игры-то одни и те же.

Одна игра, на мой взгляд, имеет прямое отношение и к тому системному кризису, в котором оказалось наше отечество, и к перспективам всей цивилизации. Эрик Берн называет её «Неимущий» и описывает тезис этой игры цитатой из Генри Миллера: «Это событие, должно быть, произошло в тот самый год, когда я искал работу, не имея ни малейшего намерения найти её. Оно напомнило мне о том, что каким бы отчаянным ни казалось мне моё положение, я не давал себе труда даже просматривать объявления в газетах.»

Все соглашаются, что дела в последнее время идут не слишком хорошо, а скорее так, как говорят англичане — от плохого к наихудшему. И кажется естественным на всех уровнях, начиная с высших, разобраться и определить, чего же мы хотим добиться, куда придти в конце концов. И не завтра или в конце квартала, а в дальней перспективе 10, 20, а лучше 100 лет.

Разумно было бы для начала задать себе несколько простых вопросов. Какой вариант будущего из доступного нам набора мы желали бы выбрать? Какие средства мы готовы использовать, чтобы достичь поставленных целей? Какие ресурсы у нас уже есть, а чего не хватает? По каким ориентирам мы будем судить, приближаемся ли мы к намеченной цели или удаляемся от неё? От чего мы готовы отказаться ради достижения результата? Какие опасности и угрозы подстерегают нас на выбранном пути? Что мы будем делать в случае неудачи? Как люди, страны, другие цивилизации, биосфера, наконец, отреагируют на наши усилия? Всё это входит в крайне важное понятие стратегии.

Стратегия необходима по многим причинам. Обращу внимание только на три. Во-первых, для корабля, порт прибытия которого неизвестен, нет попутного ветра. Во-вторых, когда неизвестно, куда идти, а имитируется противоположное, возникает питательная среда для проходимцев, авантюристов и лжецов. В-третьих, стратегические ошибки являются самыми дорогими. Беда в том, что их обычно не удаётся скомпенсировать усилиями на иерархических уровнях, удаленных от самой вершины.

Так вот, стратегии у нас нет. Ни национальной, ни экономической, ни образовательной, ни многих других. Обо всех не скажу, но о том десятке министерств и других государственных структур, которым «по штату положено» иметь стратегии, и с которыми пришлось иметь дело в последнее десятилетие, могу утверждать это со всей определенностью. Те люди и органы, которым поручено заниматься «стратегиями» самозабвенно играют в игру «Неимущий». Об этом можно судить и по вопросам, которые они задают ученым, и по тому, как они поступают с полученными ответами.
Естественно предположить, что к стратегиям должны иметь отношение ученые. Выбор может делать общество или политики, но чтобы выбирать, надо представлять набор возможностей, цену, которую придётся заплатить за это решение и шансы на удачу. Тут-то казалось бы нужны и исследователи, модели, компьютерные технологии.

Но, собственно, какие ученые? Физики, химики, социологи и прочие, прочие, прочие? Допустим, что мы с вами, проявив государственную мудрость, всех их привлекли в этой важной работе. И даже получили дельные соображения и кипу отчётов. Может быть, чем черт не шутит, в наших руках оказались блестящие данные, отличные модели и даже сопутствующий всему этому программный продукт. Что делать дальше? И с этого ли надо начинать, желая выработать стратегию? Это не простые вопросы. В разных странах и организациях их решают по-разному. И мы вернёмся к ним в конце текста, предложив вариант ответа.

Но одно видно сразу. Чтобы определять стратегию нужно выйти за узкие цеховые рамки и физики, и химии, и экономики и любой другой науки. Нужен широкий обобщающий взгляд. Взгляд «с птичьего полёта». Понятно, что он должен быть междисциплинарным.

Как-то на одном семинаре у нас в Институте прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН возник вопрос, в какой мере выбор стратегии относится к компетенции науки, и в частности, естественных наук и компьютерного моделирования. Был задан вопрос, какова структура нашего незнания, чего мы по-крупному не знаем, чтобы предвидеть будущее.

Размышляя над этими проблемами, мы с коллегами написали книгу . Она вызвала вначале ожесточенную дискуссию (особенно в заинтересованных министерствах), потом широкое обсуждение. Книга выдержала к настоящему времени 5 изданий в России и в США. Вошла в цикл работ по синергетике, удостоенный правительственной премии в области образования. Но того влияния на представления о будущем, на отношение к стратегии, на которое мы рассчитывали, к сожалению, не оказала.

В книге были не только модели, оценки, но и прогнозы, надежды, ожидания. И прошедшее время позволяет многие вопросительные знаки заменить восклицательными, а многоточия вполне конкретными суждениями. Об этом и пойдёт речь.

СИНЕРГЕТИКА И СИСТЕМНЫЙ СИНТЕЗ

Дело в том, Флетч, что мы пытаемся преодолеть границы своих возможностей постепенно, по порядку, не торопясь. Прохождение сквозь камень значится в нашей программе несколько позже
Р. Бах

Роль безусловного фаворита в междисциплинарных исследованиях сейчас играет теория самоорганизации или синергетика . Название происходит от двух греческих слов и означает «совместное действие». Придумал его в 70?х годах ХХ века немецкий физик — теоретик Герман Хакен, занимавшийся в ту пору моделированием процессов в лазерах.

В слово «синергетика» он вкладывал два смысла. Он полагал что этот междисциплинарный подход должен иметь дело со сложными системами, взаимодействие подсистем которых приводит к появлению у целого новых свойств, которыми ни одна из частей не обладает. С другой стороны, этот подход должен прежде всего иметь дело с сущностями, важными для разных наук, поэтому в его разработке должны участвовать представители различных научных дисциплин.
Синергетика быстро завоевала популярность. В шпрингеровской серии по синергетике, которая много лет издаётся в Германии, сейчас около ста томов. В серии «Синергетика: от прошлого к будущему», которая начала издаваться в России в прошлом году, вышел уже почти десяток книг. О конференциях, журналах, семинарах и пиратских изданиях (несомненный знак признания) не говорю. Их тьмы, тьмы и тьмы.

Многие надежды, которые связывались с кибернетикой, сейчас возлагаются на синергетику. Крайне привлекательной в кибернетике казалась идея черного ящика. То есть системы, реакции которой на внешние воздействия мы представляем, а внутреннее устройство не знаем и знать не хотим. Однако, оказалось, что во многих интересных и важных случаях при моделировании и попытке разобраться в ситуации без этого знания не обойтись.

Более того, часто «черный ящик», «когнитивная машина», «генератор хаоса» возникает сам по себе, без указаний свыше. Возникает благодаря коллективному взаимодействию элементов. При этом сами элементы могут быть достаточно простыми. Такой взгляд оказался плодотворным при моделировании мозга, при описании многих гидродинамических неустойчивостей, при анализе морфогенеза и социально-экономической структуры общества, а также во множестве других случаев. Для многих сложных систем, которым присуще катастрофическое поведение и которые в последние годы активно изучают «синергетики», характерны универсальные закономерности. В частности, статистика таких систем описывается степенными законами. Их можно проследить, рассматривая зависимости ранг-размер , на которых по оси ординат отложена величина события, а по оси абсцисс — номер события в списке, упорядоченном по убыванию величины (см. рис. 1).

Рис. 1. Зависимости ранг-размер для статистик бедствий различной природыВверху: ранжировка аварий на производстве по количеству погибших в их результате — слева и стихийных бедствий по количеству людей, получивших ранения — справа (данные начиная с 1975 г.) .Внизу слева: ранжировка 164 стран по доле ВИЧ-инфицированного населения в возрастах от 15 до 49 лет по состоянию на конец 1999 г. , Внизу справа: ранжировка наиболее распространенных компьютерных вирусов по интегральному проценту пораженных компьютеров (ежемесячные данные за период с 01.1998 по 11.2002) .В двойном логарифмическом масштабе все зависимости имеют линейный вид, что говорит о степенном характере соответствующих распределений вероятностей

Громадную роль в развитии синергетики сыграло компьютерное моделирование. Дело в том, что уравнения, которые приходится решать, процессы, которые надо моделировать, нелинейны. А это подразумевает широкое и разнообразное использование компьютеров на всех этапах исследования. И при построении модели, когда важно многое попробовать. И при проведении многочисленных расчетов, и при визуализации полученных результатов.

Мне трудно объективно оценить роль синергетики в современной науке, так как я сам довольно часто выступаю на «синергетические темы». Но в любом случае следует признать, что ряд результатов, полученных в рамках этого подхода, существенно изменили научную картину мира. Вообще говоря они изменили место человека в этой самой картине. Имеют они и прямое отношение к процессу выработки стратегии, о котором идет речь.
Перечислим их, не вдаваясь в детали.

• В сложных развивающихся системах будущее, как правило, неединственно. Более того, оно может определяться в результате малых воздействий в определенные моменты времени, в определенных состояниях системы (в точках бифуркации, как говорят математики). Есть все основания полагать, что биосфера, этносы, мир России и вся наша цивилизация в целом относится именно к таким системам.
• Существуют принципиальные ограничения на время, на которое может быть получен прогноз, даже для сравнительно простых систем (или, как говорят, конечный горизонт прогноза). Например,для погоды это две недели, для океана около месяца. Это время практически не зависит от того, насколько мощные компьютеры, эффективные модели и алгоритмы мы используем. Поэтому, заглядывая в будущее, мы должны отдавать себе отчет, какие процессы и на какие времена мы можем предсказывать. Отсюда следует, как часто и насколько подробно нам надо проводить мониторинг различных явлений, чтобы не воспринимать закономерное,как чудо.
• Существуют универсальные системные механизмы, отвечающие за возникновение редких катастрофических событий. Они относятся к возникновению землетрясений и биржевым крахам, наводнениям и многим техногенным авариям, к лесным пожарам и утечке конфиденциальной информации, к эпидемиям компьютерных вирусов и к биологической эволюции (на временах, превышающих сотни тысяч лет) . Поскольку общество может выступать как гигантский усилитель решений, мнений, взглядов отдельных лиц или групп, то такие механизмы, вероятно, характерны и для него.
• Динамику сложных систем удобно представлять в пространстве переменных, описывающих эту систему (так называемом фазовом пространстве). Вообще говоря, размерность этого пространства велика. Но довольно часто оно устроено следующим образом. В больших его областях (называемых руслами), процессы развиваются медленно, горизонт прогноза велик и существенны только несколько переменных. В пределах русел сложные системы можно описывать просто. Но существуют и небольшие области (так называемые области джокеров), где возможны резкие изменения, скачки, катастрофы. Для описания таких процессов в обществе большое значение приобретают субъективные факторы, ожидания, убеждения, мораль, другие сущности.

Ранняя молодость и время первых успехов у синергетики позади. Успехи эти были связаны рассмотрением сложных систем, состоящих из элементов одной природы (элементов жидкости, клеток, особей, людей) или с успешным переносом моделей, идей, понятий из одной области науки в другие.

Сейчас пришла очередь и других исследовательских программ. Например, связанных с совместным описанием сущностей, лежащих на разных уровнях организации (моральных норм и экономических агентов; поведенческих стратегий и динамики сообществ и т.д.). с эффективным использованием информации разных типов для выработки решений или целеполагания (опыт, результаты моделирования, информационные потоки, обеспечиваемые мониторингом). С созданием наук на стыке двух далеких дисциплин (рефлексивное управление, теоретическая география, историческая механика, математическая психология и т.д.). Всё перечисленное в этом абзаце сейчас называют системным синтезом.

Не маленький научный багаж. За тридцать с лишним лет бурного развития синергетики удалось добиться многого. И очень подходящий для решения трёх сверхзадач, стоящих перед наукой XXI века. , Вопрос только в том, будет ли этот багаж понят, принят, востребован и развит, чтобы решить научные проблемы, связанные со стратегией здесь и сейчас.

СИНЕРГЕТИКА В АНАЛИЗЕ ДЕМОГРАФИЧЕСКИХ И ИСТОРИЧЕСКИХ ПРОЦЕССОВ

Бесспорно, начинать следует с людей. А затем придет время поговорить и о вещах
Ф. Бродель

Процесс развития человечества ранее был объектом внимания преимущественно истории. Однако, становясь все более стремительным и глобальным, в XX веке он перешел в разряд текущих событий. На наших глазах происходит радикальное усложнение системы причинно-следственных связей, действующих в обществе, экономике, политике, культуре. Одновременно сокращаются времена срабатывания этих связей, что сулит человечеству значительное расширение спектра проблем, с которыми ему вскоре предстоит столкнуться. Довершает эту картину все возрастающая утрата преемственности, когда опыт, накопленный одним поколением, его привычки и стереотипы оказываются все в меньшей степени востребованным последующими поколениями.

По-видимому, история человечества, такая, какой она была на протяжении многих сотен и тысяч лет, близка к завершению. Всю предшествующую историю можно рассматривать как своего рода переходный процесс, который заканчивается в наши дни. В течение ближайших десятилетий сам феномен развития должен претерпеть радикальные изменения. Поэтому уместно оглянуться на тот путь, в конце которого мы, возможно, находимся, и попытаться заглянуть в будущее.

Для этого необходимо понять, что приводит в движение историю, выявить механизмы «главных» исторических процессов (и, вообще говоря, понять, что же является в истории главным). Вероятно, единственное, что может претендовать на роль движущей пружины истории — это рост численности человечества. Иными словами, нет никаких других явных претендентов на роль ключевой переменной в истории, т.е. достоверно измеримых величин, которые могли бы быть значимыми на всем ее протяжении.

Согласно данным демографии, обобщенным и проанализированным С.П. Капицей, зависимость численности человечества от времени на протяжении почти всей его истории следовала так называемого гиперболическому закону. Это означает, что скорость роста народонаселения пропорциональна не численности живущих людей, как полагал Мальтус, а ее квадрату. Почему? С чем связана эта нелинейная зависимость? По-мнению С.П. Капицы она объясняется так называемым информационным взаимодействием, а его интенсивность пропорционально числу возможных связей между людьми, а она, естественно, пропорциональна квадрату их числа.

Однако на наших глазах происходит крутой перелом. В течение последних двух десятилетий скорость роста народонаселения стала уменьшаться. Этот процесс получил название демографического перехода . И здесь теория моего соавтора и коллеги сталкивается с серьезной трудностью. Сергей Петрович объясняет, что население растет так быстро, что это самое взаимодействие не успевает подстраиваться. Однако результатом этого может стать лишь прекращение дальнейшего увеличения скорости роста, а вовсе не ее уменьшение, поскольку уже возникшее информационное взаимодействие никуда не девается.

Более разумным и реалистичным мне представляется объяснение, появившееся после выхода книги и предложенное А.В. Подлазовым , . В соответствии с ним наши демографические возможности определяются технологическим императивом, т.н. жизнесберегающими технологиями. Эти технологии позволяют уменьшить смертность и коренным образом зависят от того, каково число людей.

Рассмотрим для примера ситуацию встречи человека с крупным хищником. Если человек один, то он, скорее всего, просто будет съеден. Однако если людей десяток, то часть из них разбежится и уцелеет, в то время как сотня уже сумеет отбиться. Для тысячи человек не составит проблемы организовать охрану своего поселения, а для десяти тысяч — сформировать отряды для охоты на зверя. Сто тысяч человек просто изведут всех его собратьев в округе, а если и не всех, то дойдя в численности до миллиона, переловят оставшихся для зверинца…

Таким образом, в зависимости от числа людей меняется их реакция на конкретную опасность и, что особенно важно, относительный уровень потерь от нее. Будь человек животным, описанная цепочка оборвалась бы где-то на десятке-сотне человек, а так ее легко можно продолжить вплоть до борьбы за сохранения несчастного зверька как вида (с занесением его в Красную книгу) и даже далее.

С этой точки зрения демографический переход объясняется насыщением жизнесберегающих технологий. Это не означает замедления технологического развития, как такового. Действует закон Мура, обороты компаний высокотехнологического сектора, да и всех остальных секторов, в общем-то растут, однако создаваемые технологии имеют все меньшее отношение к сбережению жизни.

Но и теория С.П. Капицы, и теория А.В. Подлазова предрекает один финал — выход населения нашей планеты на постоянное значение. Так думают и многие другие демографы. Это значение оценивается в диапазоне 10ё12 млрд. Но это совершенно другой мир. Эпоха экстенсивного роста кончается. Представьте себе город, в котором год от года, век от века живет примерно одно и то же число людей. Такое уже бывало в истории — в Средневековье. Но это совершенно другая культура, мораль, императивы развития.

Поэтому вполне естественно желание всмотреться в историю, не ограничиваясь прекрасными легендами и обсуждением проблем датировки. Это тем более важно, поскольку те решения, которые принимаются сейчас, вероятно, меняют не только политические, экономические, но и исторические траектории этносов, регионов, цивилизаций.

Почти десять лет назад меня попросили подумать о структуре нашего незнания, о «несозданных науках», о том, что было бы важно и нужно узнать. И среди таковых я назвал «теоретическую историю» — науку, имеющую дело с моделями исторических процессов, с возможными альтернативами2. Необходимость в такой дисциплине связана с тем, что, занимаясь стратегическим планированием, очень важно понимать, между чем нам приходится выбирать.

Естественно, я обсуждал такую исследовательскую программу с историками. Запомнился один семинар. Конечно, коллеги гуманитарии всё одобрили и поддержали. Но объяснили, что с математиками работать нет смысла так как

• они не знают как правильно ставить ударение в имени великого историка: Тацит или Тацит;
• они категорически не хотят видеть в истории прикладную науку;
• число в историю уже ввел великий Фернан Бродель, и «модели» тут ничего не добавят.

С первым аргументом я, конечно, согласился. Второе утверждение, полагаю, неверно — мы находимся в слишком серьёзной ситуации, чтобы не извлекать исторических уроков. И синергетика вместе с прикладной математикой должна помочь делать это более эффективно.

Ну а ответ на третий вопрос мне пришлось отложить почти на 10 лет. И сейчас понятно, каким он должен быть. Во-первых, появляется возможность анализировать процессы в динамике, оценивать влияние разных факторов на темп и направление происходивших (а в перспективе и будущих) изменений. Во-вторых, проследить что и как в главном меняется не только во времени, но и в пространстве. В-третьих, это ключ к анализу исторических альтернатив.

И, наконец, то направление исследований, о котором тогда мечталось, сейчас активно развивается и у нас в Институте прикладной математики, и на Физтехе.
Большой класс исторических процессов описывают так называемыми моделями языковых войн, предложенных несколько лет назад Д.С. Чернавским . Эти модели описывают конкуренцию различных типов информации. В одних случаях это действительно могут быть языки (см. рис. 2),

Рис. 2. Карта распространения языков Европы и СредиземноморьяРезультаты моделирования приведены для трех моментов времени.Вверху слева — начальное состояние (IV-й век, справа- промежуточное (X -й век), а внизу — состояние, близкое к нынешнему (XVI-й век)

в других — зоны влияния различных валют, в третьих — цивилизации, в четверных — области, занятые вооруженными силами противоборствующих сторон. Ничего не поделаешь, это проявление универсальности, характерной для многих нелинейных систем, изучаемых синергетикой.

Этот раздел хочется завершить замечательной моделью развития Шелкового пути, построенной А.С. Малковым (см. рис. 3).

Рис. 3. Различные эпохи истории Шелкового путиСлева розовым показаны основные империи трех эпох, описанных в тексте.Справа — траектории пути. Они замечательно стыкуются с реальными историческими данными

В истории Великого Шелкового пути имеются три основные эпохи

1. Эпоха раннего Шелкового пути (II в. до н.э. — II в. н.э.). После этой эры произошло почти одновременное падение Римской империи и Ханьской династии, что практически свело на нет торговлю по Ш.П., она возродилась только в следующую эру.
2. Эпоха Исламских завоеваний (VI-VIII вв.). Основные действующие лица: Византийская Империя, Исламский мир (пока еще достаточно единый), Династия Тан в Китае (сумевшая объединить раздробленный Китай на несколько столетий). Шелковый путь меняется с учетом отсутствия большого спроса на шелк в Европе с одной стороны, и наличием Византии — с другой. Упадок Танской династии, дробление Исламских государств привели к упадку и Пути. Он возродился только при Монголах.
3. Эпоха Монгольских завоеваний (XII-XIV вв.). Монгольская империя — самая крупная империя за всю историю человечества. Монголы — не только удачно сражались. Будучи кочевниками, они прекрасно ориентировались в географии, поддерживали связь империи, благоприятствовали торговле. При них Шелковый путь возродился в последний раз. Одно из примечательных событий — появление «третьего шелкового пути» — такого в истории еще не было. Он шел к северу от Каспия через территорию Золотой Орды. Одним из активных торговых агентов в Европе стала Венеция. После Монголов Шелковый путь окончательно пришел в упадок. После того как основанная Хубилаем монгольская династия Юань в Китае была свергнута, следующая династия Мин, стала вести националистическую политику, в частности сильно ограничила доступ иноземных торговцев в страну, что подорвало Путь, а также запретила морские экспедиции, что в конечном счете привело к почти беспрепятственному проникновению в акваторию Восточной Азии европейцев. Именно европейцы, судя по всему (и в частности по модели) привели к тому, что Шелковый путь больше никогда с тех пор не возродился.

Известный писатель и оригинальный философ Джон Фаулз сформулировал суть образовательной системы в следующих словах: «У хорошего образования должно быть четыре основные цели. Первая предвосхищает все нынешние образовательные системы: подготовка ученика к экономической роли в обществе. Вторая — познание природы, общества и человеческого государства. Третья — постижение всего богатства существования. И четвертая — заложить основы того чувства относительной компенсации, которое человек, в отличие от других разновидностей одушевленной жизни, давно-давно утратил. Проще говоря, нам нужно подготовить студента к добыванию средств существования, затем — к жизни среди людей, затем — к наслаждению собственной жизнью и, наконец, к пониманию цели (и в конечном счёте справедливости) существования в человеческом облике». Мудро сказано. И обобщающе, как это принято в гуманитарных науках. Но чтобы формулировать стратегию или планировать реформы нужна большая конкретность.

А именно такая потребность возникла в 1994 году. Тогда мы жили во времена «шоковой хирургии» и звучали в Государственной Думе и высоких коридорах голоса о сокращении расходов на образование вдвое или втрое. С другой стороны «заокеанский дядюшка» в лице Международного банка реконструкции и развития предлагал России кредит на «реструктуризацию системы образования» в размере — двух миллиардов долларов.

Условия тоже серьёзные, — оставить на федеральном уровне и финансировании только 50 вузов, фактически ликвидировать систему техникумов, по множеству дисциплин перейти на американские стандарты и учебники и т.д. Тогда сотрудники Института прикладной математики им. М.В. Келдыша РАН и Ярославского государственного университета им. П.Г. Демидова разбирались, писали уравнения, обсуждали полученные результаты, оценивали последствия предполагаемых реформ. Кредит удалось не взять. Часть результатов той работы нашла отражение в упомянутой книге.

В качестве трёх целей системы образования в нашей работе рассматривались следующие.

• Поиск новых источников развития, отличных от вывоза полезных ископаемых, и подготовка кадров для того, чтобы использовать эти источники (это задача для всей системы образование + наука).
• Воспроизводство культурного ядра «генетического кода нации» — необходимого для сохранения мира России, выработки системообразующих смыслов и ценностей, сверхусилий, которые необходимы для выхода из нынешнего кризиса.
• Подготовка национальной элиты, готовой принять те геоэкономические, геополитические, военно-стратегические вызовы, с которыми столкнулось наше отечество.

Ведь именно этому поколению предстоит или найти место России в современном мире, либо сойти с исторических подмостков, растворившись в других цивилизациях.
Не буду говорить о частностях, процентах и миллиардах. Главный вывод состоял в том, что при сохранении тогдашней образовательной политики и наметившихся тенденций, при инерционном сценарии развития высшей школы её ждёт дальнейшая деградация и понижение качества образования. К сожалению, сделанные прогнозы оправдались.

Из построенной тогда макромодели следовало, что система «наука плюс образование» может сыграть существенную роль. Может обеспечить переход от «экономики трубы» к инновационной экономике или к «экономике, основанной на знаниях», как её сейчас называют. Но для этого нужно не только в разы увеличить финансирование этой системы, но и повысить восприимчивость экономики к нововведениям. Результаты нескольких характерных расчетов представлены на рис. 4.

Рис. 4. Типичный вариант развития страны, имеющей богатые ресурсыВ модели есть два параметра. Один — доля национального продукта, идущего на науку и образование, второй отражает восприимчивость экономики к нововведениям.Слева — экономика невосприимчива к нововведениям. В конце концов страна оказывается в положении банановой республики, живущей за счет возобновляемых ресурсов.В центре — восприимчивость экономики гораздо выше, и страна совершает «технологический рывок», выводящий ее в число развитых стран. Справа — усвоение новаций то же, что и на рисунке в центре, но финансирование интеллектуальной сферы урезано вдвое. В результате к критическому моменту начала спада производства развитие интеллектуальной сферы не достигло необходимого уровня и не смогло оказать заметного влияния на развитие общества. Результаты — почти те же, что и на рисунке слева.Длинный пунктир — ресурсы, сплошная линия — объем производства, короткий пунктир — научно-технический потенциал. Время в годах

Проводившиеся реформы не повысили эту восприимчивость, контур воспроизводства инноваций в России замкнуть не удалось. Кадры для высокотехнологичного сектора экономики, которые продолжают готовить наши вузы, оказываются в массе своей невостребованны в этом секторе и либо уходят в другие сферы деятельности, либо уезжают за рубеж. Поэтому пока реализуется «инерционный сценарий» со всеми издержками, которые с ним связаны. Модели среднего уровня описывали возникшие тогда кадровые проблемы в профессорско-преподавательском корпусе (см. рис. 5)

Рис. 5. Изменение возрастной структуры профессорско-преподавательского корпуса со временем, когда в течение первых 15 лет финансирование резко ухудшается, а затем восстанавливаетсяРассматривались три возрастные группы: молодежь и аспиранты (23?27 лет), ассистенты (27?35 лет), доценты и профессора (от 35 лет).Графики слева показывают начальную стадию процесса. На этой стадии резко уменьшалось число доцентов. По этому сценарию развитие шло в начале реформ.Графики справа — переходный процесс и возрождение высшей школы.По оси абсцисс указан возраст, величина, отложенная по оси ординат, характеризует численность сотрудников разных возрастов.

В частности, «проблему сильного доцента», — быстрое уменьшение численности высококвалифицированных преподавателей в возрасте от 30 до 45 лет. Именно эта категория в нормальной ситуации берет на себя основную учебную нагрузку, выполняет научную работу и использует её результаты в учебном процессе. Сокращение этой категории сотрудников или её «внутренняя эмиграция», когда возможность уделять время основной работе намного уменьшается, может привести к «разрыву поколений». Во многих вузах произошло и это. Предсказанную «проблему сильного профессора» — отсутствие кадров для чтения базовых курсов, — когда писалась книга, многие воспринимали как фантастику. Сейчас эта проблема в полный рост встала не только перед периферийными, но и перед ведущими столичными вузами.

Сейчас выполненная тогда работа, связанная с моделированием высшей школы, не вызывает удовлетворения. Ни модели, ни результаты, ни созданный тогда задел не были использованы в должной мере, не получили необходимого развития в отсутствие социального заказа.

С тех пор в Министерстве образования были запущены новые проекты радикальных реформ. Они связанны с введением Единого государственного экзамена (ЕГЭ), государственных именных финансовых обязательств (ГИФО, или образовательных ваучеров), с переходом к 12?летнему образованию. Реформы такого масштаба имеют большие экономические и социальные последствия, существенно меняют потенциал всей системы образования. Поэтому, казалось бы, что прежде, чем проводить их в жизнь, разумно было бы оценить их последствия, используя результаты компьютерного моделирования . Нам неизвестно, проводились ли такие исследования, хотя масштабы нынешних реформа несравнимы с предыдущими, которые мы анализировали. Ведь нынешние реформы затрагивают среднюю школу, а значит всю страну. В науке давно существует понятие вычислительного эксперимента. Чтобы совершенствовать, скажем, ядерное оружие, не нужно каждый раз взрывать бомбу, — что-то можно и посчитать. Наш министр образования любит говорить про эксперимент, проводимый в десятках субъектов Федерации. Может, и тут стоит сначала поэкспериментировать с моделями, а не с миллионами учеников.

Не хотелось бы кончать этот раздел на минорной ноте. Когда останавливается рост ствола, начинают быстро развиваться боковые ветви. Синергетика и компьютерное моделирование начали активно использоваться в решении других задач, связанных с образованием.
Многие эксперты считают, что если ХХ век был веком high-tech — высоких технологий в сфере производства, управления и распределения, то XXI век станет веком high-hume. Под последним понимают технологии, направленные на развитие и наиболее полное использование потенциала личности и коллектива.
Для этого очень важно научить людей быстро и качественно учиться. В Аризонском университете на медицинском факультете мне рассказали, что между поступлением в университет будущего врача и моментом, когда он, к примеру, начнет оперировать на сердце, в среднем проходит 15 лет. По-моему, это почти предел для продолжительности профессионального образования. Поэтому важно понять, что из многочисленных фолиантов или своего большого опыта использует успешный профессионал. Выявить его профессиональные знания.

С одной стороны, именно на них естественно сделать акцент в процессе обучения. С другой, построить компьютерные alter ego профессионала, незаменимое в тех случаях, когда к самому профессионалу обратиться невозможно.

Это типичная задача, связанная с системным синтезом. Заметные успехи были достигнуты в задачах изучения и формализации профессиональных знаний и опыта врачей. В Институте прикладной математики им М.В. Келдыша РАН Ю.Б. Котовым для этого используется и развивается техника диагностических игр, предложенная в своё время академиком И.М. Гельфандом . В ходе таких игр математик, вооруженный историей болезни, беседует с врачом и с помощью ряда процедур выясняет, какие данные на самом деле понадобились врачу для постановки диагноза. Другой подход, в большей мере связанный с идеями теории принятия решений и искусственным интеллектом, развивается в научной школе недавно ушедшего от нас академика О.И. Ларичева. Перспективы работ этого направления очень велики, поскольку «компьютерное бессмертие» выдающихся профессионалов в ряде областей во многих случаях было бы просто неоценимо.

Большим искусством профессора является гармоничное построение курса. Семинары, лекции, решение задач, контрольные должны быть разумно согласованы. Если это есть, то студент от лекции к лекции понимает всё больше и больше. Если нет, то всё меньше и меньше. Поэтому очень интересны компьютерные модели, построения курсов точных наук, предложенные преподавателем Физтеха М.А. Капустиным . Ключевым в них являются способы обеспечить «скачок понимания» (типичный нелинейный эффект, близкий к синтезу образа по фрагментам, которым занималась гештальтпсихология), обеспечивающий выход на более высокий уровень. Эксперименты психологов показывают, что такой скачок крайне важен, например, при обучении операторов атомных электростанций.

При чтении многочисленных документов про компьютеризацию и информатизацию невольно возникает ощущение, что авторы этих прожектов представляют компьютер только как калькулятор, почту и газету в одном флаконе. Но может быть для системы образования этого маловато? Например, используя компьютер, можно научить школьников задавать глубокие вопросы о природе и обществе и получать на них ответы. В компьютерной школе, которая больше десятка лет работает при нашем институте, этим занимаются всерьез и очень успешно, но это требует больших усилий от тех, кто уже умеет вопросы задавать — активно работающих ученых.
Кроме того, мои младшие коллеги убедили меня, что компьютер не бесполезен для того, чтобы развивать математическое, а точнее — алгоритмическое мышление. После того, как мой аспирант А. Ворожцов в качестве тренера вывел сборную Физтеха по программированию за год с 54?го места на 6?ое, я понял, что в таком взгляде что-то есть .

Очень часто на педагогических посиделках говорится ритуальная фраза, что обучение неотделимо от воспитания, и, конечно, подразумевается, что в деле воспитания синергетика, математика и компьютерное моделирование уж точно ни при чем. Говоря о воспитании, нужно иметь в виду такие вещи как мораль, нравственность, совесть, другие высокие материи. Но и здесь математики преуспели. В теории рефлексивного управления большую популярность получила концепция В. Лефевра. Развивая ее студентка нашей кафедры трактует эпизод из «Братьев Карамазовых», природу тоталитарных сект и христианский принцип «не унывай» . А тут уже и до воспитания не далеко.

Все эти задачи, интересные и важные сами по себе, показывают возможности компьютерного моделирования и синергетики в сфере, связанной с образованием. Но они не имеют отношения к образовательной стратегии. По-моему ощущению, государственные структуры утратили интерес к этой теме. Но такое положение дел может существенно измениться.

Страницы: 1 2