Вознюк О.М.
старший консультант,
Шарко В.П.
головний спеціаліст

Інтелектуальні системи
в державному керуванні

 

Одним із найважливіших чинників, що може виступати критерієм успішності реалізації державної політики в області формування важелів керування різними сферами розвитку товариства, є забезпечення сталості державного керування (ДК). “Поняття сталості державного керування не має загальновизнаного і суворого визначення. Його можна розглядати як синонімічне до понять безпечного розвитку, стійкого розвитку.”[1] Узагальнюючи вищесказане, можна виділити показник розвитку інформаційної сфери як один з основних, через котрий “явно визначається стан сталості державного керування і безпека розвитку суспільства” [1].

Адекватна оцінка подій, що відбуваються, передбачення й оптимізований вихід із конфліктних і кризових ситуацій в галузі соціальної і фінансової політики, соціологічні дослідження суспільної думки, оцінка на державному рівні можливих наслідків прийнятих рішень, виявлення нових тенденцій і закономірностей у розвитку подій, контроль і оцінка ефективності виконання державних програм, вибір оптимального варіанта з множини альтернативних державних рішень, виявлення тих ключових моментів, вплив на який дозволить змінювати характер і напрямок політичного процесу - такі питання вирішуються при створенні інформаційних систем (ІС) підтримки процесів ДК. Особлива увага приділяється перебуванню зв'язків між “впливом суб'єкта політики на середовище і зворотну реакцію навколишнього середовища” [2].

У рамках ИС знаходять своє застосування технології інтелектуального аналізу даних (ІАД), реалізовані в інтелектуальних системах (ІнС). Галузі використання ІнС охоплюють найрізноманітніші сфери людської діяльності - науці, інженерній справі і предприємницької діяльності, банківському і страховому бізнесі, маркетингових дослідженнях, сфері державного керування й ін. В даний час існує велике число виробників ІнС, що реалізують у своїх продуктах уже відомі алгоритми (нейронні мережі (НМ), нечітка логіка, регрессійний аналіз, генетичні алгоритми й ін.) або використовують власні розробки. Практична цінність отриманих за допомогою ІнС результатів прямо залежить від об'єму вихідної інформації і ступеню її достовірності.

Перевагами таких систем є

У ІнС закладаються як дедуктивні логіко-математичні, так і індуктивні алгоритми.

Дедуктивні методи мають більш високий пріоритет у випадках досить простих задач моделювання, коли добре відома теорія що моделюється об'єкта і, отже, можливо розробити модель виходячи з реальних знань про фізичні, соціальні й інші процеси, що протікають у цім об'єкті.

Однак більшість проблем не може бути вирішено дедуктивними логіко-математичними методами з прийнятною точністю. Ці задачі зв'язані з великим числом змінних, малим числом спостережень, невідомими або погано вивченими зв'язками між перемінними, нечіткою формалізацією вихідних даних. Такого роду задачі характерні при прийнятті рішень, при аналізі процесів у макроекономіці, фінансовому прогнозуванні, соціальній політиці державного керування. У цьому випадку перебування моделі на основі експериментальних вимірів має перевагу для об'єктів, що містять мінімальні апріорні знання або не мають чітко визначеної теорії.

Алгоритм рішення задачі за допомогою ІнС може бути приблизно таким.

    1. Визначення мети і конкретної задачі, що необхідно вирішити. Наприклад, задачою може бути оцінка можливих наслідків прийнятих державних рішень, мета - одержання бажаного результату й усунення небажаних ефектів.
    2. Вибір підхожого набору програмних засобів (СКБД, програмного забезпечення, засоби візуалізації і інструментарію для створення кінцевих додатків). Вимоги до швидкодії в данім випадку можуть дуже високі.
    3. Збір і завантаження в інформаційне сховище необхідних даних, на множині яких буде вирішуватися задача. Цей етап є одним із самих складних і важливих етапів рішення задачі засобами ІнС. Він прямо визначає якість одержання результату. Варто провести ретельний аналіз різних джерел даних і вибрати серед них найбільше оптимальні. Аналіз джерел даних потрібно робити виходячи з позиції інформативності даних, тобто значимості їхнього внеску в кінцевий результат. Це необхідно робити для запобігання накопичення великої кількості неінформативних даних. Джерелами даних можуть бути оцінки експертів, офіційні статистичні дані і т.д. Для рішення деяких задач необхідно мати два набори даних (дуже часто в задачах прогнозування, наприклад, результатів голосування). Один набір даних призначений для навчання і налагодження системи ІАД.
      Ці дані повинні містити в собі уже відомий результат. Інший набір даних безпосередньо призначений для роботи системи й одержання результату.
    4. Визначення типу представлення вихідних даних.
    5. Опрацювання вихідних даних відповідно до алгоритмів обраної ІнС. Зазвичай це ітераційний процес, що вимагає повернення до четвертого або до третього етапу у випадку одержання незадовільних результатів. Якщо набір вихідних даних, призначений для роботи, сильно відрізняється від даних, на яких було проведено навчання ІнС, то в результаті роботи ІнС можна одержати лише уявлення про тенденцію зміни вихідного параметра.
    6. Аналіз отриманих результатів і їхнє оформлення.

Як приклад застосування ІнС у сфері економіки можна привести успішне рішення задачі прогнозування показників української макроекономіки. Дана задача була вирішена в Кібернетичному Центрі НАН України. Основою прогнозу були офіційні дані Міністерства статистики України за 1996 рік. На підставі зазначених даних був отриманий покроковий прогноз для реального валового внутрішнього продукту (ВВП) на кінець 1997 року. Отримано модель, що прогнозує. Порівнюючи в кожному кварталі 1997 року реальний ВВП із прогнозованим обчислили максимальну помилку прогнозу - 1.8%. Для прогнозування застосовувався Метод Групового Врахування Аргументів (МГВА).

У [3] описана задача завбачення перемоги правлячої або опозиційної партії і її рішення за допомогою НМ. Інформація для навчання і роботи НМ бралася з опитів експертів.

Ще одним прикладом ІнС є система “Консультант”, розроблена в Республіканському міжгалузевому інституті підвищення кваліфікації керівників при Раді міністрів УРСР у 1990 році. Система допомагає користувачу в рішенні задач наступного типу. “Є кінцеве число альтернативних варіантів. Кожний варіант заданий числовими значеннями кінцевого числа критеріїв. Для кожного критерію, виходячи з його техніко-економічного змісту можна зазначити, яке його поводження бажано для користувача( збільшення (максимізація) або зменшення (мінімізація).” [4] Завдання полягає в знаходженні кращого варіанта (альтернативи). Система “Консультант” виконує функцію “цілеспрямованого збору потрібної в даній ситуації інформації про переваги користувача, швидкого математичного її опрацювання і показу користувачу отриманих результатів” [4], що носять рекомендаційний характер для користувача. Система дає користувачу зручний спосіб аналізу проблеми і впевненість в слушності прийнятого рішення. Рішення задачі вибору відбувається в два етапи:

    1. Користувач упорядковує перелік альтернатив, у підсумку він одержує перелік досліджуваних варіантів по ступеню їхньої важливості, першим указується найбільш прийнятний варіант. На цьому користувач може закінчити роботу із системою.
    2. Для більш глибокого аналізу проблеми і знаходження оптимального варіанта користувач може продовжити роботу із системою.

Спектр задач, розв'язуваних цією ІнС досить широкий - від побутових до задач загальнодержавного значення. Ця ІнС відноситься до класу систем підтримки прийняття рішень.

“Зараз багато говорять про інформаційну зброю і навіть нове обличчя війни. Основна теза перебуває в тому, що війну можна вести більш професійно і "цивілізовано". Замість того, щоб вводити в стан супротивника танки ворога можна послабити більш ефективно і навіть жорстоко, акуратно порушуючи інформаційний механізм керування, що складається в нього, розкриваючи фінансові комунікації, направляючи в бажаний для нападаючого напрямок розвиток інформаційної сфери шляхом упровадження застарілих інформаційних технологій (ІТ). Наприклад, завдяки прогалинам у законодавчій базі супротивника можна в окремо узятім об'єкті керування (галузі, регіоні) некоректно ввести електронні гроші, і, тим самим, створити окремий і досить замкнутий на себе ринок продуктів і послуг, породити можливість відхилення від податків, створити небажану погрозу сепаратизму, а також порушити систему валютного обігу, митні порядки.”[1]

Невмілі дії в інформаційній політиці, неврахування її закономірностей може мати глибокі негативні наслідки для розвитку об'єкта керування. Люди не повинні ставати жертвами невдалих масштабних експериментів, мета, що намічається, повинна бути досягнута. Рішення цієї проблеми ускладнюється тим, що до виявлення інформаційно-управлінських закономірностей приступили не дуже давно. “ІТ зараз приносять революційну і, на думку ряду дослідників, не завжди безпечну хвилю в соціально-економічні процеси - безпека інформаційної революції для суспільства може бути гарантована за рахунок коректного керування інформаційними процесами. ”[1] Завдяки впровадженню сучасних ІТ і “міжнародних інформаційно-телекомунікаційних систем можна вже говорити про цілісність інформаційної сфери, про інформаційну стихію, що розвивається відповідно до передбачених закономірностей”[1].

 

Література

  1. А.Райков “Сталість державного керування і відкритість інформаційної сфери”, “Відкриті системи” №6 1996.
  2. О.Ф.Шабров “Системний підхід і комп'ютерне моделювання в політологічному дослідженні”, “Суспільні науки і сучасність” №2 1996.
  3. А.Н.Горбань “Нейроінформатика”. Красноярськ: Видавництво КГТУ, 1998.
  4. Прийняття рішень із використанням ПЭВМ( Збірник задач/ Сост. Тронь А.П., Тронь В.П., Чередниченко Л.С., Подхваліт В.М.- К.( РМ ІПК РР при КМ УРСР, 1990.- 68с.