Джей Форрестер - Основы кибернетики предприятия

Третья сложность, с которой сталкивались многие, пытаясь разобраться в правилах принятия решений, является результатом того, что опускается одна из ступеней последовательного абстрагирования, связанного с процессом принятия решений. Ранее мы исходили из предположения, что действия на низшем уровне процесса принятия решений являются случайными и иррациональными. Для второго уровня характерны разумные и рациональные действия, однако здесь еще не ясно, какие руководящие правила лежат в основе этих действий. На третьем уровне, с тех пор как существует писаная история, человек уже имеет по крайней мере словесную описательную модель рациональных правил, создающих поток индивидуальных решений. Это важнейший участок на пути к формулированию точных количественных решений, определяемых политикой. На этом этапе развития процесса принятия решений для лучшего понимания лежащих в их основе правил используется искусство и интуитивные суждения человека. Искусство и интуиция на этом новом этапе более не применяются к индивидуальным, изолированным решениям, а используются при определении правил, управляющих потоком индивидуальных решений. На этом этапе методы абстрагирования еще только начинают применяться: здесь уже можно отметить многочисленные удачные примеры, хотя согласие в вопросе о методе пока еще отсутствует. На данной стадии абстрагирования отсутствует описательная литература по вопросу о том, из чего складывается искусство, связанное с определением правил принятия решений. Несмотря на пробелы в этом искусстве, естественные для первого этапа абстрагирования, многие экономисты пытались перескочить на следующий этап абстрагирования. Они пытались использовать статистические методы для того, чтобы вывести из количественных данных о системе правила, регулирующие принятие решений. Это уже другой уровень абстрагирования, когда интуитивное мастерство и суждения применяются для установления строгих правил, с помощью которых определяется формальная политика принятия решений. Я считаю, что мы не готовы для перехода к следующему этапу абстрагирования. Этого нельзя будет сделать до тех пор, пока мы не добьемся признанного успеха в мастерстве, искусстве суждений и использовании интуиции при формулировании правил принятия решений. После того как мы хорошо разберемся в этом процессе, станет возможным превращение анализа деятельности организации в систему твердо установленных правил. Предшествующий опыт свидетельствует о том, что в каждый данный момент следует применять один из уровней абстрагирования. В каждый данный момент мастерство и искусство суждений служат установлению правил, с помощью которых низший уровень может быть автоматизирован.

В качестве примера можно привести развитие программирования на вычислительных машинах. Десять лет тому назад был составлен специальный код для машины с целью решения одной определенной задачи. Следующей стадией абстрагирования было составление программы, состоящей из логических инструкций, сообщающих машине, как создать свою собственную программу для формулирования специальной проблемы. Абстрагирование в программировании в настоящее время углубляется. На новом этапе разрабатываются концепции, которые позволяют вычислительной машине сформулировать специфическое изложение проблемы, которое другая программа вычислительной машины в свою очередь изложит на языке машины. С философской точки зрения это эквивалентно описанной выше последовательности формальных правил, связанных с принятием решений.

Чтобы приступить к рассмотрению динамических характеристик общественной системы, нам необходимо представить по крайней мере, базовую структуру принятия решений. Для этого необходимо иметь возможность уяснить хотя бы приближенно руководящие правила в каждом значительном пункте принятия решений в системе. Такое понимание правил может быть достигнуто, если мы:

— имеем правильное представление о сущности решений и о значении правил, описывающих процесс их принятия;

— располагаем правильной структурой, связывающей состояние системы с правилами, решениями и действиями;

— отдаем себе отчет в том, что процесс может быть искажен и что мы не добьемся (и в этом не будет необходимости) большой точности отображения процесса принятия решения;

— полностью используем значительный опыт и описательную информацию, которая, по всей вероятности, содержит 98 % существенной информации в области принятия решений. Остальные 2 % мы получим из формальных статистических и цифровых данных. Мы отдаем себе отчет, что формальное математическое изложение правил не" имеет в виду абсолютной точности того или иного пути. Мы можем дать формальное математическое изложение любого положения, которое поддается словесному описанию. Недостаточная точность описания не является препятствием для количественного определения наших представлений относительно правил принятия решений. Обычный взгляд, что мы якобы не в состоянии количественно определить правила принятия решений, поскольку не располагаем достаточно точным описанием, смешивает два абсолютно различных соображения. Мы можем математически определить наши представления, не принимая пока во внимание точность получаемых количественных результатов, а уже потом решить вопрос о том, какая точность является достаточной.