close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Оценка интеллектуальной составляющей социально-экономических систем.

код для вставкиСкачать
Наука и образование
принципов реализация пиковой производительности в многоядерных процессорах и системах
массового параллелизма (кластерах) на реальных приложениях будет проблематичной.
Автор располагает Актом о реализации указанных принципов повышения реальной производительности в четырех вычислительных системах реального времени предыдущих поколений с эффектом от двух раз.
Для реализации потенциала повышения реальной производительности в полном объеме
(вторая половина от ускорения на 1-2 порядка) потребуется изменение принципов создания
программных продуктов и создания новых систем программирования, реализующих большую
исходную продуктивность кода. В рамках этого подхода на отдаленную перспективу могут
рассматриваться вопросы создания отечественных систем программирования, операционных
систем и приложений, реализующих потенциал аппаратных платформ во всех сегментах рынка,
включая стратегический (суперкомпьютеры).
Как самостоятельный программный продукт автор может предложить монитор реальной
производительности SPEEDPROGRAF, созданный по желанию заказчика для различных аппаратных и программных платформ (рис. 7).
Для публикации последних результатов исследований по теме реальной производительности современных программно-аппаратных решений автор готовит книгу и ищет издательство,
которое может опубликовать указанные материалы.
Литература
1. Фролов А., Семенов А., Корж А., Эйсымонт Л. Программа создания перспективных суперкомпьютеров // Открытые системы. – 2007. – № 9. – C. 20-29.
2. Касперски К. Техника оптимизации программ. Эффективное использование памяти. – СПб.: БХВПетербург, 2003. – 464 с.
3. Суворов Д.А. Роль организации вычислений в реализации потенциала современных компьютеров //
Матер. междунар. конф. «Наука и наше будущее: идеи, которые изменят мир» / ГГМ им. .И.Вернадского
РАН. – М., 2004. – С. 186-187.
ОЦЕНКА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОСТАВЛЯЮЩЕЙ
СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМ
Н.В. Новожилова, к.э.н., доц., зав. каф.
Тел.: (8352) 42-67-95; E-mail: mallin@mail.ru
В.Х. Федотов, к.х.н., доц.
Тел.: (8352) 42-67-95; E-mail: fvh@inbox.ru
Кафедра Информационных систем
Чувашский госуниверситет им. И.Н. Ульянова
http://www.chuvsu.ru
The method is designed to, calculate some features of intellectual component of socialeconomic systems, which can be used as measures of their information evolution.
Разработана методика, позволяющая рассчитать некоторые характеристики интеллектуальной
составляющей социально-экономических систем, которые могут быть использованы в качестве меры
их информационной эволюции.
Ключевые слова: интеллект, взаимодействие, мера, информационное общество, эволюция.
Keywords: intellect, connection, measer, information society, evolution.
Прогресс в развитии социально-экономических систем (СЭС) связан с представлениями об
их интеллектуальности. В конце 2008 г. Президент России Д. Медведев подписал Указ о создании Совета по развитию информационного общества в России для организации взаимодействия
федеральных и региональных органов власти, научных и других организаций в области развития информационного общества в РФ. В задачи Совета входит изучение проблем развития информационного общества (ИО), определение способов и форм их решения, оценка эффектив-
Открытое образование •6/2009
65
Наука и образование
ности мер по развитию ИО, подготовка предложений по совершенствованию деятельности в
этой области и др. [1].
Целью настоящей работы является
определение
возможных
показателей
оценки уровня интеллектуальности общественных систем на основе выделения
различных групп (видов) профессиональной деятельности. Разработанная методика позволяет рассчитать количественные
характеристики интеллектуальной составляющей СЭС, которые можно использовать в качестве меры их информационной
эволюции [2].
Профессиональную
деятельность
разделим на три качественно различные группы: физическая деятельность (physical activity –
FA), интеллектуальная деятельность (intellectual activity – IA) и деятельность взаимодействия
(communication activity – CA). Под физической активностью будем понимать профессиональные
действия, связанные преимущественно (на 90%) с затратами мускульной энергии человека (рабочие); под интеллектуальной – профессиональные действия людей, занимающихся в основном
(на 90%) «умственным» трудом (служащие). Деятельность взаимодействия («коммуникативность») – это новое понятие, которое мы вводим для выделения и обозначения принципиально
иной характеристики общества, отражающей уровень доступного информационного контакта
(с использованием средств телекоммуникации и Интернета). Этим видом деятельности, как
правило, занимается часть группы, профессионально занятой интеллектуальной деятельностью.
Введем количественную оценку FA, IA и CA в виде меры соответствующей группы деятельности. Получим следующие общие соотношения между этими группами
mes(FA) < или > mes(IA),
(1)
mes(IA) ≥ или ≈ mes(CA),
(2)
где mes(FA), mes(IA) и mes(CA) – меры физической, интеллектуальной и коммуникационной активности соответственно.
Примечание. Под мерой понимается любая единица измерения количественных или качественных характеристик объектов.
Общие соотношения (1) и (2) можно детализировать применительно к различным типам
общественного развития. Так, для аграрного общества они примут вид
mes(FA) >> mes(IA) >> mes(CA) → 0;
(3)
для индустриального типа общества запишем их в виде
mes(FA) > mes(IA) >> mes(CA) >> 0
(4)
и, наконец, для информационного общества могут быть записаны как
0 ← mes(FA) < mes(СA) ≤ mes(IA).
(5)
Как видно из приведенных соотношений, ключевая роль, с точки зрения оценок параметров интеллектуальности общества, принадлежит величине mes(IA), которая стремительно растет пропорционально «качеству» общества. Для информационного общества характерен высокий уровень «коммуникативной» составляющей mes(СA) интеллектуальной активности и низкий уровень физической активности.
Отметим, что развитие информационного общества может изменить и соотношение между
IA и СA, например, за счет совмещения частью общества функций физической и коммуникативной активности
0 ← mes(FA) < mes(IA) ≤ mes(СA). (5′)
Попытаемся придать введенным величинам эффективный смысл, позволяющий использовать их для
сравнительных количественных оценок уровня интеллектуальности общества. Рассмотрим простую модель информационного общества из трех объектов
(людей) в виде семантической сети (рис. 1). Выделим
простые (парные, бинарные) связи, отражающие наиболее существенную часть деятельности
взаимодействия.
66
Открытое образование •6/2009
Наука и образование
(6)
Тогда мера интеллектуальной активности общества «парных» взаимодействий может быть
рассчитана как mes(IA2)=min(q1,q2,q3) + (1–min(q1,q2,q3))K2. Мера коммуникативной активности
этого общества mes(CA2) = min(kij) + (1 – min(kij))K2; i,j=1,2,3.
В сообществе из трех индивидуумов можно рассматривать и коэффициент «тройного»
(тернарного) взаимодействия kijl , (i,j,l = 1,2,3), который может быть записан в виде
K3 = ∑∑∑(Kijl )
i
j >i l > j
qi q j ql
1
, i, j, l =1,2,3,
(7)
так как в группе из трех объектов можно образовать только одно тройное взаимодействие.
Соответствующие меры тройных взаимодействий примут вид
mes(IA3)=min(q1, q2, q3)+(1–min(q1, q2, q3))K3 и mes(CA3)=min(kijl)+(1–min(kijl))K3. (8)
Для данного примера модельного сообщества из трех человек введенные выше количественные характеристики исчерпаны. Имеет смысл оценить средние меры оценки интеллектуальной и коммуникативной активности, которые можно рассматривать как результирующие оценки
уровня интеллектуальности общества из трех объектов
mes(IA) = (mes(IA2) + mes(IA3))/2,
(9)
mes(СA) = (mes(СA2) + mes(СA3))/2.
(10)
Пример 1. Рассмотрим пример модельного сообщества из трех индивидуумов, заданного
следующими параметрами:
Тогда K2=(q1q2k12+q1q3k13+q2q1k21+q2q3k23+q3q1k31+q1q2k12)/6. С учетом симметрии матрицы
Kij, получим K2 = 2(q1q2k12+q1q3k13+q2q3k23)/6 = (0,5×0,8+0,1×0,2+0,05×0,5)/3 ≈ 0,15. Далее находим mes(IA2) = 0,1 + 0,9 × 0,15 = 0,235; mes(CA2) = 0,2 + 0,8 × 0,15 = 0,32; К3 = (0,1×0,05)/1=
0,005; mes(IA3) = 0,1+0,9×0,005= 0,1045; mes(CA3) = 0,1 + 0,9×0,005 = 0,1045. И, наконец, mes(IA)
= (0,235+0,1045)/2 ≈ 0,2; mes(CA) = (0,32+0,1045)/2 ≈ 0,2.
Как видно, для модельного сообщества из трех объектов со средними характеристиками и
коэффициентами взаимодействия средний показатель интеллекта общества (0,2) оказался ниже
среднего значения (0,5) индивидуальных показателей, а средний показатель взаимодействия
(0,2) – ниже среднего значения (0,5) коэффициентов «парных» взаимодействий. Меры CA и IА
примерно одинаковы. Такие параметры характерны для начальной фазы информационного общества.
Пример 2. Рассмотрим более развитую фазу общества, когда коэффициент интеллектуальной активности и взаимодействия более половины его членов высок.
Тогда K2=(0,8+0,08+0,8+0,08+0,05+0,05)/6=1,86/6=0,31; mes(IA2) = 0,1 + 0,9 × 0,31 = 0,379;
mes(CA2) = 0,5+0,5×0,31 = 0,655; mes(IA3) = 0,1+ 0,9 × 0,9 = 0,91; K3=(0,6×0,1)/1=0,6; mes(CA3) =
0,6 + 0,4 × 0,6 = 0,3; mes(IA) = 0,65; mes(CA) = 0,47. Такие значения параметров характерны,
скорее, для более развитого информационного общества.
Таким образом, введенные показатели
приемлемы для использования в качестве оценок интеллектуальности социально-экономических систем. Обобщим их
для n-мерных сообществ. Это позволит
использовать их для выборок произвольных размеров и разработать необходимые расчетные алгоритмы для интересующих нас
показателей. Модель «n-мерного» информационного общества может быть изображена в виде
графа с парными взаимодействиями Ki j (i=1,…,n; j=1,…,n; i ≠j), рис.2, где: qi (i=1,…,n;) – коэффициент интеллектуальной активности i-го индивидуума.
Открытое образование •6/2009
67
Наука и образование
В первом приближении, общественный индивидуум может быть задан парой (qi, ki j),
удовлетворяющей следующим соотношениям: qi ≤1, (i=1,…,n;) ki j≤1, (i=1,…,n; j=1,…,n; i ≠j).
Коэффициенты взаимодействия индивидуума с самим собой удобно принять равными нулю,
так как они несущественны для нас, с точки зрения оценки мер взаимодействий, то есть
kiij=kijj=0, (i=1,…,n; j=1,…,n). Число парных взаимодействий (прямых или обратных) С2=С 2n
=n!/(n-2)!2!, где С 2n – число сочетаний из n по 2. Кроме того, примем для простоты, что прямые и обратные взаимодействия равноправны (симметричны) kiij= kijj, (i=1,…,n; j=1,…,n). С математической точки зрения это означает, что матрица коэффициентов взаимодействия kij симметричная и с нулевой диагональю. Данное предположение не умаляет общности рассуждений
и постановки задачи, так как дифференцированный учет обратных взаимодействий может быть
легко осуществлен при необходимости. В целом полученная модель может рассматриваться как
первое (линейное) приближение к реальной модели информационного общества.
В краткой форме эта модель может быть записана в виде линейной расширенной матрицы
общества парных коммуникаций:
(11)
Такие матрицы могут быть приведены к диагональному виду:
,
где kij, qi (надчеркнутые) − некоторые функции исходных коэффициентов kij, qi.
(12)
Кроме того, ее собственные значения действительны и свойства пространства собственных
векторов хорошо исследованы. Важно также и то, что соотношение (11) или (12) может быть
рассмотрено как модель некоторой n-мерной системы линейных уравнений относительно неизвестных переменных xi (i=1,…,n) вида (в векторной форме)
KX=Q.
(12′)
Будем считать, что решение этой системы единственно и существует. Решение системы
(12) или (12′) представляет собой ненулевой вектор X=(x1,x2,…,xn), отражающий равновесное
состояние информационного общества (в линейном приближении). По аналогии с теорией динамических систем его можно назвать стационарным состоянием. Это состояние показывает
сложившийся в данный момент времени (экономическую эпоху) баланс взаимодействий индивидуумов – членов общества. Экономический смысл вектора X состоит в том, что его компоненты показывают, при каких коэффициентах интеллектуальной активности достигается требуемый данными соотношениями баланс. Другими словами, это те значения, которые могли бы
обеспечить заданный уровень информатизации общества, с точки зрения необходимых для этого коэффициентов интеллектуальности, но в первом (линейном) приближении. Такое значение
обязательно должно существовать и иметь единственное значение.
Пример 3. Для примера 1 соотношение (12) примет вид:
(13)
Можно описать и линеаризованную динамическую модель информационного общества,
учитывающую фактор времени
X′ (t)=K Х(t) − Q,
(14)
где K=(kij) − матрица коэффициентов парного взаимодействия; X(t) − вектор текущего состояния
информационного общества в момент времени t.
В качестве «моментов» времени могут быть выбраны и дискретные отрезки, соответствующие целям описываемой модели, − годы, десятилетия, века и т.д. Анализ таких моделей
68
Открытое образование •6/2009
Наука и образование
относится к теории динамических систем и здесь не рассматривается.
В качестве следующего шага в построении модели информационного общества целесообразно рассмотреть более «точные» (нелинейные) приближения. Это может быть осуществлено
за счет учета не только парных взаимодействий, но и взаимодействий более «высокого» порядка (тернарных и т.д.). Рассмотрим тернарные (тройные) взаимодействия. Соответствующие коэффициенты тройных взаимодействий обозначим
ki1,i2,i3,
(15)
где i1, i2, i3=1, 2, ... , n.
Для этого случая общее число взаимодействий может быть рассчитано по формуле
C3= С3n =n!/(n−3)!3!,
(16)
где С3n − число сочетаний из n по 3.
Продолжая аналогично степень делинеаризации модели, можно исчерпать все возможные
варианты частных (≤ n) взаимодействий n-мерного общества. Выпишем в общем виде количественные характеристики информационного общества. Коэффициент изменения интеллектуальной и коммуникативной активности (с учетом симметрии):
qi qi ...qi × ki ,i , ...,i
,
(17)
Kk = ∑∑... ∑
1
i1 i2 >i1
ik >ik −1
2
k
1
2
k
Cnk
где k - уровень взаимодействия (бинарное и т.д.).
Мера интеллектуальной активности общества
mes(IAk)=min(qi1,qi2,…,qik)+
+(1−min(qi1,qi2,…,qik))×Kk.
Мера коммуникативной активности k-го порядка
mes(CAk)=min(ki1,i2,…,ik)+
+(1−min(ki1,i2,…,ik))×Kk.
Средние меры
mes(IA)=∑ mes(IAk)/(n−1),
mes(CA)=∑ mes(CAk)/(n−1),
(18)
(19)
(20)
(21)
где n − число индивидуумов; ik=1,...,n − номер индивидуума; k − порядок нелинейности модели (k=2
−линейная, k=3 − квадратичная, ...); Cnk − число сочетаний из n по k.
Соотношения (17)-(21) позволяют рассчитать параметры интеллектуальности общества
разного «уровня» развития, которые можно использовать для оценки меры их информационной
эволюции. Предельные случаи рассмотрены в следующих примерах.
Примеры. 1) Модель «нуль-общества»:
qi=ki1,i2,…,ik=0, Kk=0; mes(IAk) = =mes(CAk) =0; mes(IA) = mes(CA) = 0.
(22)
2) Модель общества «равных возможностей»
qi=q0; ki1,i2,…,ik =k0, Kk=∑∑…∑ q0n×k0/Cnk = q0n×k0×Cnk /Cnk= q0n×k0.
mes(IAk)=q0+(1-q0)×q0n×k0=mes(IA), mes(СAk)=k0+(1-k0)×q0n×k0=mes(CA).
(23)
В частном случае общества 100%-ных равных возможностей, получим:
q0 = k0 = 1, Kk = 1; mes(IAk) = mes(IA) =1; mes(CAk) = mes(CA) = 1.
(24)
Нами разработана программа, реализующая описанную методику, позволяющая рассчитать количественные меры интеллектуальности общества, исходные параметры qi и К для которого известны. Вопрос о методах оценки качества выбора исходных параметров в данной работе не рассматривается, т.е. предполагается, что они заведомо известны, например, из экспертных оценок или эвристических соображений. Отметим только, что это нетривиальная задача.
Возможными подходами к ее решению, на наш взгляд, являются технологии мягких вычислений. Кроме того, важное значение имеет методика сбора и подготовки исходных данных.
Литература
1. Сайт президента РФ (www.kremlin.ru),
2. Новожилова Н.В. Интеллектуализация труда в системе экономических отношений. – ЙошкарОла: Вертикаль, 2006.
Открытое образование •6/2009
69
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
11
Размер файла
775 Кб
Теги
экономическая, оценки, интеллектуальной, социальная, система, составляющие
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа