Вернуться к списку статей

Школа прикладной аналитики: сложность в прикладной аналитике

 

photo_2023-03-25_08-15-45

Понкин Игорь Владиславович – доктор юридических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления Института государственной службы и управления РАНХиГС при Президенте РФ, профессор; Консорциум «Аналитика. Право. Цифра».


За простоту по эту сторону сложности я не дам вам ничего. Но за простоту по ту сторону сложности я готов отдать всё, что у меня есть.

Оливер Уэнделл Холмс (писатель, отец судьи Оливера Уэнделла Холмса-мл.) [1, с. 187].

Когда люди пеняют вам на вашу сложность, они забывают, как сами ранее пеняли вам на вашу простоту.

Майкл Бэсси Джонсон

Сложность (франц. – «complexité»; испан. – «complejidad»; англ. – «complexity») в прикладной аналитике, её онтология, её понимание и толкование, её оправданность (приемлемость) и её размерность – всё это один из сложнейших интегральных вопросов общей теории прикладной аналитики (см.: [2; 3]).

Когда мы говорим о сложности, то не имеем в виду произвольные и эпатирующие навороты редундантно (чрезмерно избыточно) и неоправданно (зачастую, без смысла) «многоэтажных и многоспиральных фраз» «безграмотными, случайными полулитераторами» [4, с.79,9] и тому подобные их эпистолярные упражнения.

Речь совершенно об ином – о познании, осмыслении и аналитическом препарировании реальности, которая объективно почти всегда крайне далека от простых форм и простого содержания. Многие вещи объективно, по природе своей весьма сложны для осмысления и понимания, то есть являются сложными с когнитивной точки зрения (их невозможно описать ни языком А.С. Пушкина, ни в модальности «а давайте-ка попроще, ибо мы не понимаем, а в словари лезть нам лень»). Неосновательно, произвольное упрощённое восприятие и отображение (интерпретация, визуализация) таких вещей – это зачастую упущение немалого числа деталей, многие из которых могут оказаться существенно важными, или же это неспособность увидеть всю картину в целом.

Согласно Стефану Лупаско, в принципе, реально существуют только системы систем, тогда как простая система является всего лишь дидактической абстракцией [5, с. 186 и др.]. При этом, по Блезу Паскалю, сложности возрастают по мере их рассмотрения, а непрояснённых мест становится всё больше по мере накопления комментариев к ним [6, с. 378].

Прикладная аналитика серьёзного уровня почти никогда не имеет дело с простыми вещами и упрощёнными схематизациями, напротив, почти всегда предметно-объектной областью прикладной аналитики выступают сложные (очень часто децентрализованные или распределённые, либо даже с элементами энтропии в порядках и в корреляциях) системы сложных систем сложных объектов (см. образный пример на рис. 1), а применяемым арсеналом выступают сложные прикладные аналитические методы и инструменты, оперируемые зачастую в нечёткой логике.

Тем более сложность в прикладной аналитике экспоненциально возрастает сегодня и прогнозируемо будет нелинейно расти в обозримом будущем.

Времена терпимости и снисходительности к убогим имитациям и симуляциям безвозвратно прошли.

Рис. 1. Пример сложности топологии, структурируемой графами знаний (англ. – «knowledge graph») и не поддающейся оперированию (без критического искажения) упрощёнными инструментами.

«Художникам, которые не видят цветов, будет очень сложно передать всё богатство оттенков, необходимых для хорошего натюрморта», – писал Дэвид Буркус [7, с. 169].

Но равным образом, практик-аналитик, не способный увидеть всю многогранность (полилатеральность) и многоаспектность, всю сложную онтологию причинно-следственных связей и взаимных влияний, всё сложное переплетение интересов акторов, все особенности предметно-объектной области аналитической обработки, просто не в состоянии создать адекватную и релевантную аналитическую картину или модель высокого качества.

В этом сравнении намеренное использование максимально большого числа оттенков цветов карандашей или красок (то есть очень богатой цветовой палитры) может быть соотнесено с целенаправленной работой практика-аналитика посредством исследовательских инструментариев тонкой настройки, осознавая, что только так можно преодолеть сложности.

В противном случае, это, действительно, было бы похоже на то, как если бы художник писал натюрморт двумя лишь цветами краски (рис. 2) – понять, что изображено, возможно (особенно, если художник хороший), но множество деталей и аспектов пропало.

Рис. 2. Образное отображение результата отказа аналитика от учёта множества аспектов исследуемой предметно-объектной области – в бездумном избегании «слишком сложного».

Это лишь сочинительство (публицистика) может быть простым. И «блогерство» псевдо-экспертов никогда не поднимется выше примитива.

Но военная аналитика, разведывательная аналитика, правовая аналитика, фармацевтическая аналитика, химическая аналитика и др. – никогда не простые и не упрощённые. По своей природе эти направления прикладной аналитики априорно презюмируют сложность всего того, с чем обращаются, чем оперируют. Практик-аналитик оперирует объектами высоких уровней сложности, общности, разнообразия, имеет дело со сложностями и сложными взаимозависимостями реального мира.

Практику аналитику сколь-нибудь серьёзного уровня, говоря словами Моргана Скотта Пека, придётся (приходится) «отказаться от стремления всё упрощать, искать лёгкие формулы и ответы и начать мыслить многомерно, начать получать удовлетворение от неизведанностей и парадоксов жизни, не смущаться множеством причин и следствий, присущих каждому опыту, ценить тот факт, что жизнь сложна» [8].

Сам творческий процесс (в научных исследованиях и в прикладных аналитических исследованиях) гораздо сложнее, чем простое высказывание идей, и сложность может заключаться не в людях и не в задачах, а в сочетании первых и вторых, то есть порождаться сочетанием разных факторов; заданные рамки могут делать задачу сложнее, но эта сложность заставляет подключать творческий потенциал [7, с. 142, 82, 160]. Как писал Бенуа Мандельброт, за улучшение качества описания приходится «платить» возросшей сложностью, и порою разнообразие конкретных конфигураций настолько велико, что становится очень сложно подобрать или даже придумать новые названия для них; сложные проблемы, в принципе, неизбежно сопутствуют всякой попытке междисциплинарного подхода в науке [9, с. 140, 155, 560].

Умножить 5 на 9 – это ещё не аналитика, совсем не аналитика. Посмотрев в окно на тучи, предположить возможность дождя в ближайшее время – это тоже слишком просто, чтобы подпадать под понятие аналитики. Следует провести некоторые границы, отражающие критериальные параметры сложности процесса и продукта аналитики, ниже которых процесс и результат интеллектуально-мыслительной деятельности аналитикой нет оснований и даже нерационально признавать. Но тогда что же мы обоснованно можем минимально начать относить к аналитике? Ведь даже внутри онтологии аналитики могут быть разные уровни сложности, и потребность в них будет определяться исходными задачами на производство работ.

В прикладной аналитике презюмируется аналитический охват достаточно больших объёмов исходных материалов (да ещё разнородных и бессвязных, и всё равно неполных), высокие степени глубины осмысления и аналитико-синтетической переработки исходных материалов, со сложным финализирующим аналитическим продуктом, новым и полезным с прикладной точки зрения.

По Η.Μ. Амосову, «чем выше уровень сознания, тем по большему числу параллельных и взаимодействующих каналов анализируется информация. Этот анализ может осуществляться на уровне сознания или в подсознании, автоматически, неосознанно» [10, с. 41]. Джон Стюарт Милль писал: «Разнообразие тех обстоятельств, от которых зависит в различных случаях результат, может быть настолько велико, что искусство не будет в состоянии указать ни одного правила, кроме того, что следует замечать обстоятельства каждого отдельного случая и приноровлять наши поступки к тем следствиям, которые, как гласит наука, вытекают из этих обстоятельств» [11, с. 651].

С этого всего, надо полагать, и начинается аналитика.

Как пишет Райли Эванс, начинающий аналитик (и тем более неквалифицированное лицо) смотрит просто на вещи по той причине, что это единственный способ, посредством которого он способен смотреть на вещи. Он не увязнет во всей сложности, скорее всего, потому, что не знает, что такая сложность вообще существует. На этой стороне сложности всё чёрно-белое [12].

Согласно Рудольфу фон Иерингу, абстрагирующее упрощение фактов в интересах доказательства (разделение разрешимых элементов в форме независимых понятий и отношений)  есть абстрактная передача понятия [13, с. viii–ix]. И это не всегда пригодно и применимо в прикладной аналитике. Как пишут Джозеф О’Коннор и Иан Макдермотт, действительность намного сложнее, чем может показаться, поскольку любые системы, связанные с людьми, отличаются высокой сложностью, а поведение сложной системы трудно предсказать, только лишь глядя на то, что происходит с её частями [14, с. 98, 142, 24]. По Ю.Т. Рубанику, «пытаясь вникнуть в суть волнующих нас проблем, выбрать рациональную стратегию поведения и сформулировать план действий, мы сталкиваемся с хитросплетением большого числа разнородных факторов и связей, которые не вмещаются в человеческое сознание, не охватываются им. Для того чтобы преодолеть барьер сложности, мы начинаем упрощать интересующие нас жизненные явления, делим их на части, поочерёдно рассматриваем различные аспекты, стороны проблемы. В результате получается несколько картинок, проекций, различных точек зрения на один и тот же объект. Возможно, некоторые из них всё ещё выглядят слишком сложными и запутанными. Тогда мы делим на части и эти картинки, рассматриваем их с разных сторон и так далее, до тех пор, пока они не окажутся достаточно простыми для понимания… Проблема в том, что в результате такого «расчленяющего» подхода приходится иметь дело с разрозненным, фрагментарным видением интересующего нас явления. Да, мы имеем набор снимков, взглядов на ситуацию с разных сторон. Вопрос в том, как все эти снимки, проекции связаны между собой. Чтобы представить себе характер возникающей при этом проблемы, вообразим, что нам нужно сложить большую мозаику, вынимая из коробки её отдельные кусочки и при этом не имея в голове образа того целого, которое должно получиться» [14, с. 9–10].

Упрощение – один из типовых рабочих инструментов в прикладной аналитике, но никак не самоцель, не панацея и не «священная» догма.

Сложность может пониматься как запутанность, но, как правило, вводит в заблуждение и запутывает не, сама по себе, сложность вещей, а неверные действия или необоснованное бездействие самого человека.

Равно как и достигнутая на выходе прикладных аналитических работ простота далеко не всегда является достоинством результирующего прикладного аналитического продукта.

Например, дефектность поиска и сбора практиком-аналитиком исходных данных может повлечь вынужденную примитивизированность задействуемых исследовательских подходов и, как следствие, примитивизированность результата (рис. 3).

Рис. 3. Образное отображение ситуации с наличием в распоряжении мастера-ювелира (под его работы) исключительно только неподходящих рабочих материалов (осколки бутылочного стекла, детские игрушечные «стекляшки», повреждённые стразы из горного хрусталя, просто камушки), из которых, в принципе, мастеру-ювелиру невозможно создать ничего сложного и ценного.

Как пишут Джозеф О’Коннор и Иан Макдермотт, «сложность чего бы то ни было может проявляться двумя различными путями. Называя что-либо сложным, мы, как правило, представляем себе очень много различных частей. Это сложность, вызванная детализацией, количеством рассматриваемых элементов. Когда перед нами мозаика, составленная из тысячи кусочков, мы имеем дело со сложностью детализации… Сложность другого типа – динамическая. Она возникает в тех случаях, когда элементы могут вступать между собой в самые разнообразные отношения. Поскольку каждый из них способен пребывать во множестве различных состояний, то даже при небольшом числе элементов они могут быть соединены бессчётным множеством способов. Нельзя судить о сложности, руководствуясь количеством элементов, а не возможными способами их соединения. Далеко не всегда верно, что чем меньше элементов входит в систему, тем проще её понять и контролировать. Всё зависит от степени динамической сложности… Новые связи между образующими систему частями увеличивают сложность, а появление ещё одного элемента может привести к созданию множества дополнительных связей. При этом их количество увеличивается не на единицу. Число возможных связей может вырасти экспоненциально — иными словами, добавление каждого последующего элемента увеличивает количество связей в большей степени, чем добавление предыдущего… Очень сложная система может состоять из множества элементов или подсистем, и все они способны пребывать в разных состояниях, которые будут меняться в ответ на то, что происходит с другими частями. Построить схему такого рода сложной системы – всё равно что найти путь в лабиринте, который полностью изменяется в зависимости от избранного нами направления» [14, с. 37–38]. Но описанное выше – это и есть то, чем приходится в большинстве своём заниматься практикам-аналитикам.

При этом внутри сложности есть свои градации. Есть сложность статическая, есть сложность динамическая. Есть сложность явная, есть сложность имплицитная. Есть размерность сложности. Есть сложность понимаемая, есть неподвластная пониманию человека сложность.

Как пишут Джозеф О’Коннор и Иан Макдермотт, «можно различать два типа сложности: подлинная, неустранимая, и внешняя, видимая. Подлинная сложность есть свойство реальности – это проявление “темной” стороны хаоса… Внешняя, видимая сложность – есть “светлая” сторона хаоса. Он выглядит сложным, но в нем есть порядок, иногда очень простой. Для тех, кто интересуется системным мышлением, важно находить структуры, паттерны в видимом проявлении сложности. Собственная, неустранимая сложность – область исследования теоретиков хаоса и применения суперкомпьютеров» [14, с. 105].

При правильной организации работы практика-аналитика более чем сложна, сама по себе, окружающая его и обслуживающая его аналитическая рабочая среда (англ. – «analytic work environment»), включающая общую сеть коммуникаций между практиками-аналитиками, предоставленные им в распоряжение совместимые аналитические инструментарии, общие базы данных для незавершённых и уже готовых прикладных аналитических продуктов.

Причём сложность растёт в современной прикладной аналитике в связи с растущими масштабностью и вычислительной сложностью аналитических задач, со скоростями изменения окружающей действительности.

Достижения в области технологий, сами по себе, уже сделали работу по сбору и обработке технической информации чрезвычайно сложной. Всё сложнее становятся и обрабатываемые практиками-аналитиками данные. По некоторым прикидочным оценкам, релевантная информация каждое десятилетие, как минимум, удваивается для большинства аналитических отчётов [15, с. 5,401].

Дополнительные усложнения искусственно привносятся в прикладной аналитический процесс при реализации субъективистски-мотивированных требований от руководства, например – требования «срежь свои потери» (англ. – «cut your losses»), то есть избавиться от слабо-перспективных или «токсичных» (например, слишком затратных, либо субъективно оцениваемых как слишком неоднозначные) направлений или массивов «шумов», но такие бездумно и скоропалительно обрубаемые и сбрасываемые интеллектуальные активы (наработки) могут быть исходно субъективно ошибочно оценены как не обладающие ценностью (хотя на самом деле это может быть не так), а их сброс может привести к запутыванию, усложнению.

В контексте обсуждения проблемы сложности в прикладной аналитике невозможно не поднять вопрос о важности аналитической интерпретации – в доступной для конечного потребителя прикладного аналитического продукта форме (см.: [16]). И это – дополнительная сложность, сама по себе, в работе практика-аналитика: после «переваливания через рубеж» сложности приступить к упрощению (подчеркнём – ни в коем случае не примитивизации) итоговых форм в прикладном аналитическом продукте, в числе прочего – методом онтологического упрощения, методом аналитического свёртывания или иным методом.


Источники, литература

1. Biblical hermeneutics: five views [Библейская герменевтика: пять взглядов] / Edited by Stanley E. Porter, Beth M. Stovell. – Downers Grove (Illinois, USA): InterVarsity Press Academic, 2012.

2. Понкин И.В., Лаптева А.И. Методология научных исследований и прикладной аналитики: Учебник. Изд. 3-е, дополн. и перераб. / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 754 с. https://state-religion.ru/index.php?p=post&id=74

3. Понкин И.В. Военная аналитика. Военное применение искусственного интеллекта и цифры / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 106 с. https://moscou-ecole.ru/ponkin_milit_ai/

4. Галь Н. Слово живое и мёртвое. Из опыта переводчика и редактора. – М.: Книга, 1975. – 196 с.

5. Lupasco S. L’énergie et la matière vivante [Энергия и живая материя]. – Paris: Julliard, 1974. – 353 p.

6. Паскаль Б. Мысли: Пер. с франц., вступ. статья, коммент. Ю.А. Гинзбург. –  М.: Изд-во им. Сабашниковых, 1995. – 480 с.

7. Буркус Д. Муза не придёт: Правда и мифы о том, как рождаются гениальные идеи. – М.: Альпина Паблишер, 2015. – 208 с.

8. M. Scott Peck: On the Wisdom and the Meaning of Life [M. Скотт Пек: О мудрости и смысле жизни] // <https://excellencereporter.com/2019/05/27/m-scott-peck-on-the-wisdom-and-the-meaning-of-life/>. – 27.05.2019.

9. Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. – М.: Институт компьютерных исследований, 2002. – 656 с.

10. Амосов Η.Μ. Моделирование сложных систем. – Киев: Наукова думка, 1968. – 88 с.

11. Милль Д.С. Система логики силлогистической и индуктивной: Изложение принципов доказательства в связи с методами научного исследования: Пер. с англ. / Предисл. и прил. В.К. Финна. Изд. 5-е, испр. и доп. – М.: ЛЕНАНД, 2011. – 832 с.

12. Evans R. Third-Level Thinking: The beauty of getting through complexity [Мышление третьего уровня: Красота преодоления сложности] // <https://rampitup.substack.com/p/third-level-thinking>.

13. Jhering, von R. Geist des römischen Rechts auf den verschiedenen Stufen seiner Entwicklung [Дух римского права на разных этапах его развития]. Teil 3. Bd. 1. – Leipzig, 1865.

14. О’Коннор Дж., Макдермотт И. Искусство системного мышления: Необходимые знания о системах и творческом подходе к решению проблем: Пер. с англ. 7-е изд. – М.: Альпина Паблишер, 2013. – 254 с.

15. Robb C.S., Silberman L.H., Levin R.C., et alThe Commission on the Intelligence Capabilities of the United States regarding Weapons of Mass Destruction: Report to the President of the United States [Комиссия по возможностям разведки США в отношении оружия массового уничтожения: Доклад президенту США]. – Washington (D.C., USA): Government Printing Office, 2005. – xi; 601 p.

16. Понкин И.В. Короткие простые формы в прикладном аналитическом продукте // Вопросы культурологии. – 2023. – Т. XX. – № 2. – С. 132–141.