год 2010-й - более 30.000.000 обращений

В настоящее время, как это хорошо известно из многочисленных выступлений руководителей стран, дипломатов, ученых в области политических наук, деятелей различных общественных организаций, а также из материалов прессы, растет осознание того, что современный мир переживает период все ускоряющейся трансформации. В процессе изменений мировое сообщество сталкивается с необходимостью решения все более и более сложных задач, никогда ранее не стоявших на повестке дня. К ним можно отнести задачи поддержания устойчивого развития (sustainable development), проблемы будущего мирового порядка, рождение новых систем коллективной безопасности в Европе после расширения НАТО и многие другие.

Приоритет в постановке и осознании таких проблем безусловно принадлежит специалистам , непосредственно работающим в них и принимающих решения. Однако для получения решения и даже адекватной качественной оценки ситуации одних лишь их усилий недостаточно. Это связано с тем, что современный мир становится все более сложным объектом с увеличивающимся числом связей между государствами. Динамика жизни на первый взгляд становится все более и более запутанной и непредсказуемой. Поэтому наряду с традиционными методами политики и социальных наук в настоящее время привлекается все более широко и арсенал средств , созданных в других областях науки и техники.

Безусловно первое место по значимости занимают новые информационные технологии. К ним, в частности, можно отнести средства хранения, сбора и переработки информации, методы обучения, разрешения конфликтов, методы и средства информационного обеспечения безопасности и др. В частности, к ним относятся и различные средства моделирования соответствующих процессов. Настоящее сообщение посвящено изложению некоторых подходов к информационной поддержке рассмотрения глобальных вопросов, в частности связанных с геополитическими отношениями, а также с различными конфликтными ситуациями.

Геополитическим отношениям ввиду их важности для жизни любого государства на международной арене посвящено большое число исследований как отечественных, так и зарубежных авторов. Грубо говоря при их рассмотрении решаются вопросы влияния государств на мировой арене, их каолиций, союзов и т.п. К ним тесно примыкают задачи, рассматриваемые в теории конфликтов. Информационному обеспечению рассмотрения таких проблем и особенно прогнозированию посвящено большое количество разработок. Однако задача прогнозирования все еще далека от разрешения в силу многих причин: сложности международных отношений как целостного объекта, существенных изменений на относительно коротком историческом промежутке, необходимости учета ментальности вовлеченных во взаимодействие народов и многих других факторов. Для учета таких особенностей в информационном обеспечении необходимо создание развитых моделей, построенных с учетом всех накопленных современной наукой возможностей.

В настоящее время в работах автора [1 2] и др . развивается подход ,позволяющий строить модели общественных процессов , учитывающие вышеупомянутые факторы и позволяющие формализовать их с последующим применением развитых ранее для других разделов математизированных методов. Oпишем вкратце развиваемый подход к построению моделей.

Для построения моделей прежде всего следует выбрать уровень описания составляющих элементов . Спектр возможностей достаточно широк - от глобальных моделей Д.Форрестера и Д.Медоуза до все более и более детальных . Но необходимость построения теории конфликта с учетом государств ведет к выбору государства в качестве базовой единицы .Далее выбранный базовый элемент следует охарактеризовать набором параметров . В качестве таковых можно взять как экономические параметры ,так и политические, социологические и др. Следуя исследованиям по международным отношениям можно выбрать мощь государства в качестве простейшего параметра. Современное мировое собщество является достаточно сложным объектом со множеством связей между его компонентами - транспортными, экономическими, информационными и другими . Поэтому для его характеризации следует задать все эти связи . Весь набор связей между элементами общества можно назвать матрицей связей .

Состояния элементов и величины связей в данный момент времени составляют как бы срез сообщества. Назовем его «паттерном» (в дословном переводе - картинка) Уже паттерн представляет собой значительный интерес, особенно с учетом пространственного расположения элементов. Однако наиболее интересными (в том числе для конфликтологии) являются вопросы поведения сообщества во времени. В то время как вопросы количественного описания паттернов в определенной степени решались и традиционными методами , вопрос о динамических закономерностях поведения сообщества, особенно с количественными критериями был практически не решен .

Анализ закономерностей поведения системы государств как целого и способов описания сложных систем из большого числа элементов (как физических ,так и индивидуумов) позволил выдвинуть новые принципы построения моделей. Ведущими являются следующие соображения. Система государств развивается в рамках небольшого числа очень устойчивых структур. Далее изменение состояния отдельного государства , его поведение в значительной степени определяется его окружением (некоторым усредненным влиянием). Анализ существующих в настоящее время подходов в кибернетике, информатике, физике, биологии к описанию сложных систем из большого числа элементов позволил автору подобрать модели из совершенно нового класса, который возник из изучения процессов деятельности человеческого мозга и которые называются искусственными нейронными сетями.

Подробности подхода и более детальная аргументация в его пользу приведены в работах [1,2]. Нейросетевые модели, наиболее известной из которых является модель Хопфилда [3], автоматически по специальным формулам вычисляет связи между элементами в соответствии с предъявляемыми обучающими паттернами так, что в дальнейшем при предъявлении на входе нейросетевой модели новой картинки (паттерна) происходит ее распознавание путем ее деформации к одной из обучающих картинок (в простейшей модели).

3. Приведенный подход был реализован применительно к задачам экономики, глобальной экологии, эпидемиологии , жизненного цикла организаций и товаров на рынке, геополитике [4-7].Причем в последнем случае подход был реализован в виде комплекса компьютерных программ, по которым получены некоторые геополитические прогнозы. Предварительные расчеты показали некоторае любопытные результаты. Так в расчетах было обнаружено стремление Австрии к НАТО, стремление Беларуссии к России. Отчетливо просматривается неопределенный статус Украины в настоящее время. В некоторых вариантах расчетов несмотря на слабо негативное отношение России к НАТО страны НАТО там не менее консолидуются в одну структуру. В то же время резко отрицательное отношение России может привести к воссозданию биполярной структуры. Уменьшение внутренней устойчивости западных стран может привести к конфигурации, сходной с предшествующей 1-й мировой войне (Миттельевропа во главе с Германией). Следует отметить, что использование современных электронных графических средств для представленгия результатов в картографическом виде (например MAPINFO) позволяет представлять результаты в виде легко воспринимаемых карт.

4. Таким образом в предыдущих разделах описан новый подход к описанию геополитических отношений и конфликтов . Можно указать вкратце несколько областей применения указанных результатов. Как уже было указано, подход был реализован к геополитическим проблемам. Там удалось вычислить сравнительную силу блоков. Аналогично рассматриваются вопросы коалиций партий и депутатские группы в парламенте. Можно рассмотреть региональные конфликты , например конфликт по распределению воды между Турцией, Израилем и Сирией. В настоящее время рассматривается процесс выборов как частично конфликтный процесс.

Приведенные модели могут предоставить хорошую дополнительною базу для рассмотрения многих аспектов обеспечения безопасности. Так они могут быть использованы при планировании обеспечения в первую очередь внешнеполитической безопасности отдельной страны путем рассмотрения вариантов прогнозов для последующего осмысления. Модели могут быть использованы в качестве дополнительного средства при ведении переговоров как для совместной оценки ситуации, так и для смягчения противоречий между сторонами и убеждения друг друга. Результаты прогнозирования в вышеуказанном виде (карты) очень хорошо подходят для использования в других важных компонентах обеспечения безопасности и разрешения конфликтов - а именно для освещения в средствах массовой информации в качестве способа убеждения лидеров и населения. Они представляют собой также идеальное обучеющее средство в области международных отношений , которое к тому же легко использовать в игровых подходах, обеспечивая виртуальную внешнеполитическую среду. Приведенные подходы также удобно использовать и в качестве базы данных по международным отношениям, так как они очень хорошо стыкуются с современными геоинформационными системами.

В заключение хотелось бы выразить благодарность С.Левкову, В.Мельнику, А.Власюку,В.Доброногову, Е.Самородову за плодотворное сотрудничество и В.А.Гречанинову и О.А.Кокошинскому за ценные обсуждения результатов. 1. Макаренко А.С. Модели глобальных социо- экономических процессов 1. Принципы построения. Препринт. К: КПИ, 1993. 38с.
2. Макаренко А.С. О построении моделей глобальных социо- экономических процессов типа ассоциативной памяти. Докл. НАНУ. 1994. 12. С.85-88.
3. Лоскутов А.Ю., Михайлов А.С. Введение в синергетику. М: Наука, 1988. 160с.
4. Klestova Z., Makarenko A. New class of Global Models of Associative Memory Type as a Tool for Considering Global Environmental Change. Proceed. Workshop: Environmental Change, Adaptation and Security (Budapesht, Oct. 1997) (in prepearing).
5. Levkov S, Makarenko A. Geopolitical relations in post USSR Europe as a subject of mathematical modeling and control. Proceed. 7 IFAC/IFORS/IMACS Symposium: Large Scale Systems. London, 1995. Vol.2, p. 983-987.
6. Dobronogov A., Levkov S., Makarenko A., Nikshich D., Plostak M. Associative memory approach to modeling geopolitical structures. World Congress on Neural Networks, San- Diego, California, 1996. Proc. P.749-752