Понятия и элементы теории научно-технических прогнозов
Введение.
Вам не приходилось вестимашину по незнакомой горной дороге? Если скорость движения велика, а машинатяжело гружена, успешно управлять ею невозможно без информации о предстоящемучастке пути, без компаса и карты. Интуиция многоопытных рулевых наук ещепозволяет избегать аварийных положений, но уже весьма частыми и типичнымиявляются случаи, когда в какой-то отрасли исследований «проехали»поворот на путь, наилучшим образом ведущей к цели, или не набралипредварительную скорость, необходимую для начавшегося в мировой науке очередногокрутого подъема.
В области техническоготворчества и непосредственно в сфере производства не менее характерна ситуация,когда на недавно построенных шахте или заводе обнаруживаются «узкие»места, требующие реконструкции вновь введенного в строй предприятия. Причинаэтого — несоответствие ряда воплощенных решений новой технике и технологии,появившимся за 10-12 (а иногда и более) лет, отделяющих стадию проектированияот завершения строительства крупного современного предприятия.
Наличие информации опредстоящих потребностях, возможных результатах и последствиях управляющихвоздействий — необходимая предпосылка оптимального управления любой системой.Именно поэтому непременным элементом всякого и каждого вида целесообразнойдеятельности человека является более или менее развитое предвидение результатовпредпринимаемых действий. "… Самый плохой архитектор, — отмечал К. Маркс,- от наилучшей пчелы с самого начала отличается тем, что, в своей голове".В особенности прогностическая функция присуща научным системам знания. Однакоследует сразу отметить, что многолетний опыт реализации наукой этой ее функции относитсяпочти исключительно к объектам научного изучения. Что же касается предвидениябудущего самой науки и, в частности, организационных форм ее жизнедеятельности,то такого рода прогнозирование стало возможным лишь на основе научного подходак изучению самой науки и научно-исследовательской деятельности.Научно-техническая прогностика является одним из важнейших разделовсовременного науковедения, создающего теоретические основы управлениянаучно-техническим прогрессом.
Прогностика как наукавозникла в наши дни в условиях научно-технической революции. Но как областьпоиска она берет начало в глубокой древности. «Прогностика» — терминдревнегреческий. Напомним о написанной более 2 тыс. лет назад книге великогодревнегреческого врача Гиппократа «Прогностика». В наиболее общемсмысле это понятие обозначало искусство формулирование диагнозов и прогнозовпроцессов и явлений. В отличие от предсказаний оракулов и пифий прогностикатого времени касались в основном способов определения, различных болезней, ихпротекания и исходов. Искусство предвидения базировалось только на интуициипрорицателей, а чаще — на приметах, догадках и других столь же «научных»основаниях.
Необходимость предвидетьбудущее осознавалось во все времена. Но особенна велика потребность в прогнозахв наш век — век стремительных темпов общественного развития, гигантского взлетанауки и техники, бурного развития производства. Прогнозов, основанных наинтуиции, сейчас, разумеется, недостаточно. Необходимо прогнозирование,базирующееся на объективных закономерностях, на переработке информации построгим правилам логики и математики с применением ЭВМ. Современная прогностика- это система научного знания. Поэтому, заимствовав у древних сам термин мы темне менее можем говорить о новом рождении прогностики.
История хранит множествопримеров гениальных предвидений выдающихся мыслителей и новаторов техники всехвремен и народов. Так, еще в условиях феодального строя, заглядывая более чемна шесть столетий вперед, английский ученый Роджер Бэкон предсказал появление иширокое распространение в будущем таких видов техники, как средства самоходноготранспорта для передвижения по суше, воде и воздуху.
Гениальный итальянскийученый, инженер и художник Леонардо да Винчи предвосхитил идею колебательногодвижения как основу для объяснения природы световых, звуковых и магнитныхявлений. Им же были сделаны казавшиеся многим современникам беспочвеннофантастическими эскизы проектов ткацких станков, печатных машин, подводныхлодок и летательных аппаратов тяжелее воздуха.
Корифей отечественной науки,академик В.И.Вернадский, одним из первых предвидел последствия начавшегося в товремя проникновения в тайны атома. Он говорил: «Перед намиоткрылись источники энергии, перед которыми по силе и значению бледнеют силапара, сила электричества, сила взрывчатых химических процессов. Мы, дети XIXвека, на каждом шагу свыкались с силой пара и электричества, мы знаем, какглубоко они изменили и изменяют всю социальную структуру человеческогообщества, больше того — как глубоко они меняют более мелкую бытовую обстановкучеловеческой личности… А теперь перед нами открываются в явленияхрадиоактивности источники атомной энергии, в миллионы раз превышающие все теисточники сил, какие рисовались человеческому воображению». Впоследствии,развивая свои мысли о будущем использовании атомной энергии, Вернандскийдобавил: «Это может случится через столетие. Но ясно, что этодолжно быть. Сумеет ли человек воспользоваться этой силой, направить ее надобро, а не на самоуничтожение? Ученые не должны закрывать глаза на возможныепоследствия их научной работы, научного прогресса. Они должны чувствовать себяответственными за последствия их открытий. Они должны связать свою работу случшей организацией всего человечества».
Прогнозы научно-техническогопрогресса — дело весьма сложное и ответственное. Оно требует не толькоглубокого проникновения в сущность и закономерности развития науки и техники,но и ясного представления о взаимодействии их с общественными условиями жизнилюдей.
Глава 1. Понятия и элементы теории научно-техническихпрогнозов.
§1. Научно-технические прогнозы.
Ныне известны различнойнаправленности прогнозы: ресурсов, общественных потребностей, промышленногопотенциала, развития социальных условий, демографические, комплексные прогнозыразвития экономики и другие, имеющие тенденцию складываться во взаимосвязаннуюсистему представлений.
Научно-технические прогнозынепосредственно примыкают к системе прогнозов социально-экономическихпроцессов. Они с полным основанием могут трактоваться как ее подсистема,сохраняя при этом всю свою специфику, вытекающую из своеобразия объектов, целейи методов прогнозирования.
Тесная связьнаучно-технического прогнозирования с экономикой, а через нее с социологиейвыражается не только в использовании элементов социально-экономического анализапри оценке исходных позиций прогнозирования, в процессе его и при выборерезультирующих вариантов, но и прежде всего в том, что сам прогнозируемыйнаучно-технический прогресс является определяющим фактором эффективностипроцесса общественного производства.
Существенные отличиянаучно-технического прогноза от прогноза экономического развития находятся науровне различий между понятиями наука и техника, с одной стороны, ипромышленность, сельское хозяйство, медицина и т.п. — с другой.
Типология научно-техническихпрогнозов весьма представительна. Можно, например, классифицировать прогнозынауки и техники по масштабам, уровню комплексности, времени упреждения, порегионам и т. д. Существенно при этом различать и научное предвидение таких взаимосвязанныхобъектов: развитие науки как системы знаний; развитиеорганизационной системы науки; развитие техники, в котором выделяют в свою очередьуровень промышленно освоенных технических средств и уровень новых техническихразработок.
Особое место в исходныхпозициях прогностики занимает вопрос о возможности (в принципе) прогнозироватьнаучные открытия. Крайняя точка зрения на этот вопрос сводится к попыткампоставить знак равенства между предвидением открытия в науке и самим фактомоткрытия нового явления или закона. На этом основании формулируется «диагнозпрогнозу», отрицающий само право на существование прогнозов в науке.
Анализ подобного рода «диагнозов»и самих процессов познания, реализуемых естествоиспытателями, говорит как разоб обратном: в абсолютном большинстве случаев научному открытию обязательнопредшествует (с разными интервалами упреждения — от минут до столетий)возникновение прогнозной гипотезы в возможном открытии. Известны и примеры,когда на основе строго научных систем представлений о закономерных причинно-следственныхсвязях между явлениями объективного мира ученым удавалось высказыватьпрогнозные идеи о возможном существовании и возможных свойствах неизвестныхастрономических объектов, химических элементов, биологических видов и др.Последующий ход истории науки приводил к действительному открытию такого родаобъектов, и авторами открытий считались, естественно, те, кто реальноустановил, доказал или продемонстрировал их существование.
Случаи предвидения научныхоткрытий — весьма редкое явление. Гораздо чаще ученые предвидят назревающий «прорыв»на том или ином участке научного фронта, опыт и интуиция позволяют им судить оперспективности взаимодействия различных научных направлений, овзаимооплодотворении их идеями, методами и новыми возможностями. Этипредвидения лежат в сфере компетентности и ответственности прежде всего тех илииных специальных наук, на опыт которых опирается науковед-прогнозист.Научно-техническое прогнозирование выработало и осуществляет специальныепроцедуры сбора, анализа и синтеза подобного рода объективной и интуитивнойинформации, дополняя ее специальными сведениями организационно-научногохарактера.
Быстро прогрессирующиевозможности современных систем переработки информации, в особенности реализацияна ЭВМ методов эвристической самоорганизации моделей, открывают новыемногообещающие перспективы на этом пути содействия подлинным творцам прогрессанауки.
«Значит ли сказанное выше, что кибернетика научитсявскоре предсказывать открытия, а это значит, что и планировать их? — ставитвопрос один из теоретиков кибернетики, А.Г.Ивахенко, много работающий в областиметодики и практики научного прогнозирования. — Речь может идти лишь опрогнозировании эффекта будущих открытий, их влияния на общий научный итехнический потенциал. Что касается дат открытий, то в самом деле их можнопредсказать и даже с достаточно высокой точностью. Нельзя предсказать сутиоткрытия, но его влияние на ход прогресса — можно… в моделировании всегда то,что кажется невозможным, становится возможным, если подняться на более высокийуровень описания моделируемого процесса на некотором языке более высокогопорядка — так называемом „метаязыке“ — и перейти к объективнымметодам самоорганизации. При этом учитывается масса факторов, неизвестныхчеловеку-заказчику: экономических, социальных и др.». И далее в той жемонографии он дает развернутое изложение методов, критериев и алгоритмовоткрытия законов, поведения объектов и систем физической природы.
Обобщая опыт прогнозных разработокИнститута кибернетики, в том числе в использовании данных фундаментальных наукдля прогнозирования перспектив научно-технических предложений, академикВ.М.Глушков констатирует возможность «определенно утверждать, что нетникаких препятствий к тому, чтобы решать и обратную задачу — выдвигать вопросыи проблемы для научного поиска в области фундаментальных исследований и такимобразом осуществлять прогноз дальнейшего их развития. Если верно, чторезультаты фундаментальных исследований в настоящее время являются основой длярешения прикладных вопросов, то верно и обратное — многие достиженияфундаментальных исследований невозможны без решения специальных прикладныхпроблем».
Связь между различнымиобъектами прогнозирования носит сложный диалектический характер, ввиду чего напрактике деление научно-технических прогнозов на прогнозы науки и прогнозытехники нередко оказывается весьма условным. Развитие научных представлений можетпривести к формулировке новых взглядов на будущее технических средств, адолгосрочный прогноз направлений развития техники требует, как правило, учетатенденций развития науки как системы знаний.
§2. Классификация прогнозов.
Изложим далее функциональнуюклассификацию научно-технических прогнозов как инструмента управления развитиемнауки и техники. В основе ее положена идея, вытекающая и принятого определенияпрогноза как комплекса взаимосвязанных оценок: целей, путей их достижения ипотребностей в ресурсах. Каждый из типов прогнозов является фактическирезультатом специального этапа прогнозных работ, использующих своиспецифические методы.
Прогноз первого типа,опирающийся на познание тенденции и закономерности, на накопленный опытконкретных наук, призван выявить и сформулировать новые возможности иперспективные направления научно-технического развития. Этот тип прогноза внаучной прогностике назван исследовательским прогнозом (ИП). Его наиболеетрудный и ответственный, чаще всего заключительной фазой является оценкагипотетической результативности или, обобщенно говоря, значимости возможныхвариантов развития. Полученные таким образом сведения являются существеннойчастью формируемой с участием научной прогностики концепции будущего науки итехники.
Второй типнаучно-технического прогноза назван программным прогнозом (ПП). Он исходит изпознанных общественных потребностей, тенденций и закономерностейнаучно-технического развития, а также данных, полученных ИП. Он призван придатьэтим знаниям прикладной характер: сформулировать программу возможных путей, мери условий для достижения целей и решения задач развития науки и техники.Сформулировав гипотезу о перспективных для данных условий возможностяхвзаимного влияния различных факторов, ПП (чаще всего на заключительной своейстадии) стремится дать оценку гипотетических сроков и очередности достиженияразличных возможных целей. Тем самым ПП завершает начатую на этапе ИПформулировку возможностей развития.
Уместно отметить, что если ИПимел своим объектом намечающиеся внутренние возможности научно-техническогоразвития, то ПП имеет дело больше с проблемами, обусловленными потребностямипрактики (техника, медицина, сельское хозяйство и т.п.).
Так, прогноз складывающихсяперспектив развития кибернетики, тенденций роста быстродействия ЭВМ, увеличенияобъема их памяти расширения диапазона логических возможностей — это типичноисследовательский прогноз. Его основная цель — раскрыть гамму принципиальновозможных перспектив. С другой стороны, прогноз, ранжирующий по оси будущеговремени ряд важнейших ожидаемых событий прогресса кибернетики и вычислительнойтехники, фиксирующий наиболее перспективные связи этого процесса и возможныепути его реализации,- это типично программный прогноз.
Организационный прогноз (ОП)основывается на знаниях и представлениях об общих закономерностях и тенденцияхразвития науки (как организационной системы), в том числе полученных ИП и ПП.Он исходит из представлений о наличных экономических ресурсах и накопленномнаучном потенциале. ОП призван сформулировать обоснованную гипотезуотносительно объемов и состава ресурсов, требующихся, чтобы теми или инымипутями (ПП) достигнуть тех или иных целей (ИП). Понятие ресурс трактуется нетолько в смысле время, деньги, люди, а также в случае необходимости и каккомплекс организационных и социально-экономических предпосылок эффективнойреализации прогнозируемого состава ресурсов.
Обычно наиболее трудной иответственной фазой ОП является оценка гипотетических размеров требуемойфинансовой поддержки различных программ исследований и разработок.
Выступая в комплексе,охарактеризованные выше три этапа прогнозирования взаимно дополняют друг друга,предоставляя в распоряжение принимающих решения особо ценную систему данных.Заметим, однако, что мера управляемости ходом реализации прогнозов, возможностинепосредственного влияния на них организационных и экономических факторов исоответственно возможности предвидения хода развития существенно различны. Вэтом отношении ОП > ПП > ИП.
Чтобы логически завершитьприведенный выше пример, укажем в качестве иллюстрации на возможность получениякомплексного прогноза ЭВМ будущего. В свое время на смену ламповых ЭВМ первогопоколения пришли полупроводниковые ЭВМ второго поколения. Ныне ихзакономерность меняют ЭВМ с интегральными схемами высоким быстродействием идругими важными признаками и существенно новыми свойствами. Научно обоснованныйпрогноз ЭВМ четвертого и частично пятого поколений должен дать оценкиотносительной значимости различных необходимых для их создания событий,представления о вероятности свершения таких событий во времени, а такжеориентировочную оценку размеров и структуры относящихся к этой проблемересурсов.
В таком комплексном прогнозеважное место заняла бы аргументация организационно-технических мер: исключениеряда промежуточных стадий развития, параллельное осуществление некоторых другихсобытий, использования новых возможностей резкого повышения «интеллектуальноймощи» ЭВМ (например, агрегатирование, создание однородных вычислительныхсистем, территориальной сети вычислительных центров и др.). На основе этихданных можно было бы попытаться спланировать стратегию ускоренного достижениявысших уровней научно-технического прогресса в этой важной области.
Каждый научно обоснованныйпрогресс содержит как бы сплав времен: прошлого (тенденции развития),настоящего (потребности и возможности). В зависимости от того, на какой срок вбудущее делаются прогнозы, они имеют различный характер, существенно отличаютсяпо достоверности и по-разному используются в практике принятия решений.
В научно-техническойпрогностике можно довольно четко выделить три типичных интервала упреждения,названных нами эшелонами прогнозирования. Прогнозы первого эшелона рассчитаныобычно на срок до 15-20 лет. При сложившихся темпах развития за указанныйпериод произойдет одно-два удвоения общей численности выполненных научныхработ, удвоится количество технических средств производства, окончится срокдействия большинства нынешних патентов и т. д. Очень важным обстоятельствомявляется то, что в этот интервал времени укладываются типичные и имеющиетенденцию к сокращению сроки, в течение которых установленные наукой факты,явления и принципы переходят из фундаментальных наук в прикладные, оттуда — кразработчикам и через опытно-промышленную проверку — к стадии массовогопроизводственного использования основанных на них технических средств.
Существенно также и тообстоятельство, что за этот период времени на передовую линиюнаучно-технического прогресса выходит новое поколение специалистов,составляющих к концу периода абсолютное большинство по отношению к тем, кто былучастником работ в его начале. За подобный отрезок времени в прошлые годыпроисходило два удвоения численности ученых и по крайней мере три разаудваивалась численность инженерно-технических работников.
Прогнозы этого эшелонаисходят обычно из вполне определившихся в настоящее время (во всяком случаетеоретически) возможностей научно-технического прогресса. В них присутствуют нетолько качественный (содержательный), но и, как правило, количественные оценки.
Прогнозы второго эшелонарассчитаны на срок от сегодняшнего дня до 40-45 лет в будущее. Это времяупреждения характеризуется удвоением большей части принятых в современной наукеконцепций, теорий и трактовок. За это время произойдут удвоение численностинаселения мира (~35 лет) и полная смена поколений творцовнаучно-технического прогресса (~40 лет — оценка длительности периода самостоятельнойтворческой деятельности человека).
В прогнозах, относящихся кэтому периоду (первое десятилетие 21 века), количественные оценки все чащеуступают место качественным. Видимыми ограничительными пределами подобныхпрогнозов не редко считают уже не экономические возможности, а обычно лишьвыкристаллизовавшиеся к настоящему времени фундаментальные законы и принципыестествознания. К тому же ученый, вырабатывающий прогноз такой дальности, ужене может ограничится представлениями, присущими его конкретной отрасли знания(эти представления будут существенно обновлены), а обязан базироваться на болееширокой системе научных представлений.
Прогнозы третьего эшелонаориентированы на срок от настоящего времени до ста лет, а иногда и далее вбудущее. Такие прогнозы носят, как правило, чисто гипотетический характер.Отдавая себе отчет, что творцы научно-технического прогресса столь отдаленногобудущего будут исходить из выработанной ими системы научных представлений,неизвестной нам пока во многих своих существенных аспектах, современныйпрогнозист в этом случае полагается скорее на свое мировоззрение и творческуюфантазию, чем на определенную систему естественнонаучных представлений.
Количественные оценки здесь,как правило, отсутствуют, а качественные оценки и предположения ограничиваютсялишь рамками наиболее общих законов логики, мировоззрения и естествознания.
Любые прогнозы всегдасодержат в себе элементы предположительности. Жизнь, успехи наук, возможностейи потребностей практики вносят в них каждый день существенные коррективы. На ихсудьбу в решающей степени влияют развитие социальной жизни общества и раскрытияновых тайн природы. Все это заметно определяет дискуссионный характердолгосрочных прогнозов третьего эшелона. Если бы авторы прогнозовнаучно-технического прогресса не ограничивали размах своей мечты определеннымирамками сложившихся научных представлений о развитии общества, экономики,естествознания и техники, их выводы лишены были бы для нас доказательной силы,т. е. научной ценности. Обзор литературы, посвященной научно-техническимпрогнозам, позволяет выделить три основные группы таких представлений,оказывающих определяющее влияние на степень реальности научного предвидения: а)научные представления о социально-экономической целесообразности ихозяйственной возможности реализации прогнозируемых научно-технических решений; б)законы и принципы естествознания, значительная часть которых нередконазывается, по меткому выражению Джорджа Томпсона, «принципаминевозможности»; в) наиболее общие законы природы и развития общества,формулируемые обычно в виде основ мировоззрения ученого.
Авторы прогнозов первогоэшелона, как правило, стремятся учитывать все эти три группы пределов. Этим иобъясняется в большей степени их относительно высокая точность. При переходе кпрогнозам второго эшелона авторы в известной мере абстрагируются от условий,накладываемых экономическими категориями, а в прогнозах третьего эшелонаучитывают к тому же историческою относительность ряда ныне принятых положенийнауки.
Прогнозы всегда имеютгипотетический характер. Делая на основании анализа информации о прошлом инастоящем выводы о будущем, прогнозист не может учесть многие существенныефакторы, которые возникнут и будут влиять на развитие прогнозируемого процессав будущем. При этом из многолетнего опыта науки известно, что чем большеудастся ей решить проблем, тем большее количество новых задач возникает передисследователями.
Наша итоговая оценкаоптимальной дальности интервалов упреждения, сформированная на основе всехрассмотренных выше данных, состоит в том, что для конкретизированных прогнозовс преобладанием оценок прикладных научно-технических решений Топт=10-15лет, а для более обобщенных прогнозов научно-технического развития в связи с наличнымиприродными ресурсами и социально-демографическими процессами — Топт=35-40лет. Естественно,что разные области и объекты прогнозирования требуют различной глубиныпрогнозирования. Периодизацию эшелонов прогнозирования не следует отождествлятьс выбором конкретного горизонта прогнозирования применительно к а) своеобразиюобъекта, прогноза; б) специфике управленческих задач, ради которыхпредпринято само это прогнозное исследование; в)методам,которыми будет производиться разработка данного прогноза.
Современные представлениянаучно-технической прогностики по этому вопросу с учетом последних данных обуправленческих требованиях и специфике объекта (пункты а и б) сведены в табл. 1.
Таблица 1Области и объекты прогнозирования Требуемая глубина прогнозных оценок, лет Обычно достигаемая глубина, лет Объем доступных природных ресурсов 50 и более 25-35 Нововведения и технические средства с сильно выраженными социальными последствиями (автоматизация, массовые средства связи, транспорт, проекты городов и др.) 30-40 8-12 Ядерная энергия 25-30 12-15 Космические программы 20-30 10-12 Средства вооружения 20-25 10-12 Национальная экономика 20-25 7-10 Массовое и крупносерийное производство технических средств (например, в электронике, химии и др.) 10-20 7-10 Производство новых потребительских товаров 5-10 3-5
Из приведенных в таблице сведений виден разрыв междутребуемой и достигаемой ныне глубиной прогнозирования. Отсюда вытекаетактуальность совершенствования методов научно-технической прогностики.
Что касается определениякраткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов с позиций спецификиметодов прогнозирования (пункт в), то это может быть сделано, например, наоснове корреляционных соображений. Если взять за основу время сдвига в рядуданных стационарном случайном процессе, в пределах которого автокорреляционнаяфункция существенно отличается от нуля (так называемое время когерентности — Тк),то прогнозы с упреждением (0,1-0,2) Тк относят к краткосрочным, прогнозы супреждением (0,2-1,0) Тк к среднесрочным и с упреждением >Тк-к долгосрочным.
При прогнозировании на основепатентной информации исходным обстоятельством для периодизации времениупреждения будет оценка длительности жизненного цикла данного классатехнических средств и т. д.
Практически всегда следуетпринимать во внимание все группы указанных обстоятельств.
Глава 2. Современные методы научно-техническогопрогнозирования.
§1. Методы экстраполяции.
Научная прогностиканасчитывает в настоящее время около 140 различных по уровню, масштабам инаучной обоснованности методов и приемов прогнозирования научно-техническогоразвития. Главные направления, в которых идет развитие методическогообеспечения прогнозных работ, состоят:
· в углубленной теоретической иприкладной разработке нескольких групп методик, отвечающих требованиям разныхобъектов и различных видов прогнозных работ;
· в разработке и реализации напрактике системных способах и процедур использования различных методическихприемов в ходе одного конкретного прогнозного исследования;
· в поиске путей и способовалгоритмизации методик и реализации их с использованием современных ЭВМ.
Наиболее давняя гипотезабудущего — это представление о нем как о прямом и непосредственном продолжениинастоящего. На предположении о неизменности или хотя бы относительнойстабильности наличных тенденций развития базируются все приемы экстраполяции.Экстраполироваться могут и тенденции, формулируемые на описательном уровне, ночаще всего это делается относительно статически складывающихся тенденцийизменения тех или иных количественных характеристик науки, техники иорганизационной системы науки.
Степень реальности такогорода прогнозов и мера доверия к ним в решающей степени обусловливаютсяаргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия«измерителей» сущности рассматриваемого явления. Эти измерителизачастую оказываются несопоставимыми в больших масштабах времени — второго итретьего эшелонов прогнозирования. В подобных случаях экстраполяция нередкоприводит к спорным или даже абсурдным результатам. Вот несколько примеров.
За пределами верхней границывторого эшелона прогнозов экспонента роста численности ученых проходит черезточку ожидаемого количества населения Земли. Если экстраполировать неизменнойобщую тенденцию роста скоростей транспортных средств, то уже к концу века можнобыло бы получить значения, близкие величине скорости света.
Предварительная формулировкаобоснованных логических гипотез, проникновение в «физическую»сущность экстраполируемых процессов, вскрытие на основе содержательного анализапричинно-следственных отношений в изучаемых с помощью статистики явлениях — всеэто обязательные условия корректного, а зачастую элементарно грамотногоиспользования аппарата математической статистики. Уместно напомнитьпредупреждение, сделанное статистиком с мировым именем Ф. Миллсом: «Статистическоедоказательство само не устанавливает причинность. Статистика устанавливаетстепень ковариации, но существуют ли причинные связи или нет и каким путем ониразвиваются, не может быть установлено статистикой». В случаеиспользования методов экстраполяции в научно-техническом прогнозировании прямымследствием этого требования является необходимость учета факторов общественногоспроса на новые научно-технические разработки, оценки влияния на развитиепрогнозируемого объекта политики цен и специфических в разных странахсоциально-экономических и производственных условий. Так, например, статистикатехнических решений в сухогрузном морском транспорте Японии и ее основныхторговых партнеров явно говорит о тенденции к созданию сверхтоннажных судов.Конъюнктура ввоза и вывоза сырья морским транспортом России принципиальноотлична от ситуации, имеющей место в Японии. Это обстоятельство делаетнеправомерным распространение выводов их экстраполяции подобных данных насоответствующие технические решения российского судостроения.
Еще одним важным методическимобстоятельством рассматриваемых приемов прогнозирования является выборсоотношения глубины ретроспектабельности экстраполируемой тенденции (базыэкстраполяции) и дальности экстраполируемого интервала. А.С.Консон считаетвозможным брать их равными. В.А.Лисичкин рекомендует «выбирать срокпрогноза равным 1/3 отчетного ряда данных». Последнее предложение нампредставляется более приемлемым, хотя обосновано оно преимущественноэмпирически. Полезным ориентиром и в этом случае будет являться предварительнаякачественная оценка стабильности процесса и характера определяющих егозакономерностей.
Прогноз по методуэкстраполяции состоит обычно в том, что в полученную тем или иным способомзависимость y=f(t) представляют интересующие нас даты t и находятсоответствующие значения y, которые и принимают за прогноз на данный год. Приэтом для обоснования прогноза необходимо доказать: что закон (тенденция),найденный на известном промежутке, не изменится и вне его в определенныхграницах; что сами параметры качественно не изменятся.
Для доказательства обычноиспользуют в качестве предпосылки инерционность прогнозируемой системы.Считают, что в сложных системах изменения происходят сравнительно медленно,поэтому можно ожидать, что ошибки экстраполяции за малые отрезки времени будутнезначительными. Такая предпосылка не является достаточно сильной.
Для прогноза часто бываетинтересным и важным не столько предсказать конкретное значение изучаемогопараметра в таком-то году, сколько своевременно фиксировать объективнонамечающиеся сдвиги и симптомы изменений в тенденциях развития.
Подлинно научное отношение кэкстраполяции тенденций ничего общего не имеет с фатализмом и слепымпреклонением перед статистической оценкой. Даже дальняя экстраполяция до «точекабсурда» — до невозможных ситуаций — не такое уж бессмысленное занятие,если ее результаты рассматривать не как собственно прогноз, а как свидетельствоболее или менее остро назревших потребностей изменить сложившуюся ранеетенденцию. Кроме того, при экстраполяции системы взаимосвязанных параметровимеется возможность оценить чувствительность конечных данных к равным помасштабу изменениям различных параметров. На основании полученных таким образомсведений формулируются прогнозные рекомендации по управлению процессомразвития.
Методом экстраполяциипрогнозировались рост объемов научно-технической информации, размеры средств,вкладываемых в науку, и другие вопросы. Заметим, что полученные при этомконкретные оценки логических пределов роста тех или иных характеристик, а такжезначения разрывов между взаимообусловленными показателями послужили основаниемдля принятия долгосрочных решений относительно будущей научной политики.
Одно из таких решений — прогнозируемое потребное опережение в темпах роста производительности трудаперсонала, занятого в научных исследованиях, по сравнению с темпами роста егочисленности.
Если рассматриватьэкстраполяцию не как самоцель, а как начало анализа тенденций ипрогнозирования, то следует признать, что возможности этого вида методов весьмамногочисленны, а практика такого прогнозирования обширна, хотя и связана вбольшинстве случаев с прогнозами первого эшелона. Для предвидения болееотдаленных свершений научно-технического прогресса, как правило, требуетсядополнение этого подхода более глубоким проникновением в логикунаучно-технического развития и будущие возможности фундаментальных естественныхнаук.
§2.Методы моделирования.
Весьма большие надеждывозлагают прогнозисты на решение проблемы моделирования существенных процессови явлений научного развития. Пристального внимания заслуживают некоторыесуществующие методы прогнозирования, использующие приемы моделирования.Наиболее давними традициями обладает в этом отношении группа методовпрогнозирования по исторической аналогии.
На основе изучения внутреннейлогики развития конкретной научной дисциплины исследователь конструирует соответствующуюее историко-логическую модель. Затем в соответствии с этой модельюпрогнозируется разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с нейобщностью свойств. Популярность логических моделей-образов, конструируемых спомощью метода исторической аналогии, держится не только на традициях, но и намногих хорошо известных историкам естествознания актах преемственности вразвитии научных принципов и идей.
Если бы метод историческиханалогий был так универсален, как мы его нередко склонны воспринимать, тонаучно-техническую политику формировали бы историки, а не специалисты, знающиенаилучшим образом современный опыт.
Вместе с тем дляпрогнозирования и планирования новой техники и новых научно-исследовательскихработ весьма важно количественно определенно оценить объем, полноту иэффективность использования накопленного опыта, конкретные тенденции кпоглощению данной отраслью техники новых научных результатов, в том числе иполученных фундаментальными науками. Актуальность этой проблемы обусловленарезко возросшими в современную эпоху темпами морального старения техническихсредств.
В ряде случаевнепосредственному долгосрочному планированию научно-технического развитияпредшествует логическое моделирование комплексного образа будущей научно-техническойполитики, включающее в себя: сформулированные экономические, политические идругие цели данного государства, описание ряда научных и техническихвозможностей их достижения, характеристику ресурсов и потребностей,обусловливающих целесообразность принятия тех или иных государственных решений.Такой описательный документ в научной прогностике называется сценариембудущего. Обычно он составляется на основе обобщения данных предварительновыполненного качественного и количественного анализа: общественных потребностейв развитии данной проблемной области; ее сложившихся внутреннихвозможностей и противоречий развития; «фона»научно-технической проблематики, определяющего внешние воздействия,стимулирующие и тормозящие развитие прогнозируемой области науки и техники.
Особую форму приобретаюттакого рода феноменологические модели, как сценарии будущего, в случаепрогнозов в области теоретических и фундаментальных исследований.
В начале 70-х годовспециалисты А.И. Покровский и Б.А. Старостин сформулировали важную дляметодологии прогнозирования такого рода объектов концепцию фундаментальногонаучного эффекта (ФЭ) и недостающего для его получения базиса знаний. Этаконцепция исходит из того, что предметом исследования в прогностике является несамо будущее открытие как таковое, а фундаментальный научный эффект, понимаемыйкак системная целостность данных, которая может с некоторой вероятностьюпривести к сдвигам в научных представлениях значительного теоретического ипотенциального прикладного масштаба.
Конечно, и само открытиеможет стать для ряда дальнейших открытий фундаментальным научным эффектом иливажнейшим компонентом такового. В этом плане следует рассматривать, например,отношение между Периодическим законом Менделеева (1869) и предсказанными на егооснове химическими элементами или между открытием электромагнитных волн Герцем(1889) и развитием радиотехники с ее разнообразными применениями, включаярадиолокацию и т. д.
Совокупность целей, средств ипредпосылок для разрешения тех или иных научных проблем может быть представленаи более строго интерпретированной моделью — прогнозным графом. Каждыйполученный элемент модели (событие) состоит: из описания (на языкесоответствующего классификатора); системы количественных оценок данного события(условная вероятность, время свершения, значимость, стоимость);определителей причинно-следственных связей данного события с событиями верхнегои нижнего по отношению к нему уровней. Из такого рода элементов строится модельнаучно-технического прогресса, представляющая собой ориентированный граф.
Модель описанного видареализована в практике прогнозных работ Института кибернетики. Она позволяетследить за ходом научно-технического развития конкретной проблемной области,анализировать тенденции и оценивать совокупности задач (ситуации),синтезировать прогнозные варианты тех или иных изменений в ситуациях иоценивать следствия этих изменений. Математическое обеспечение моделибазируется на вычислительных процедурах и алгоритмах «метода максимальныхвозможностей».
Специфически важная роль вовсей излагаемой концепции прогнозирования принадлежит методам информационногомоделирования. Характерные свойства массовых потоков научно-техническойинформации предопределяют ряд возможностей анализа тенденций прогресса науки и техникипо «информационным сигналам» — по изменению количественных иструктурных параметров этих потоков.
Известны попытки разработатьметоды анализа информационных сигналов, содержащихся в потоках выданныхпатентных документов о мировом техническом опыте. Закодировав информацию,содержащуюся в патентах по определенному классу технических средств, можноопределить те элементы и типы технических решений, по которым ускорение приростановых данных существенно отлично от средних значений. Это явление предложенорассматривать как сигнал о том, что через 5-8 лет такого рода решения будутобновлять соответствующие характеристики практически применяемых средствтехники.
В дальнейшем предстоитпроверить прогнозное значение инженерно-технических выводов, вытекающих изподобного анализа патентных данных. Процедура классификации содержания патентови оценки прироста данных нуждается в совершенствовании с учетом существующихпринципиальных различий в национальных системах патентования и в побудительныхмотивах к патентованию новых идей, а также влияния на этот процесс конъюнктурымирового рынка.
Интересные идеи пришли вобласть информационных методов анализа развития науки в связи с появившейся возможностьюавтоматизированного составления индексов связей (ИНС) между различными научнымипубликациями.
Подобным образом составляютсяежегодно издаваемые перекрестные библиографические указатели информации поважнейшим разделам науки. Однако, как это нередко бывает в науке, очень скоровыяснились и другие его возможности, специфически важные для науковедения. ИНСоказался мощным и перспективным инструментом анализа тенденций развития науки,диагноза состояния междисциплинарных связей и прогнозирования ряда явлений вжизнедеятельности организма науки. Исходная предпосылка этих ценных длянауковедения свойств ИНС содержится в том факте, что сеть фактическоговзаимовлияния, построенная по данным ИНС, является информационным отображением- моделью историко-логической сети связей реального процесса развития науки.
Используя хорошо известныесейчас математические методы, можно производить анализ информационных сетейлюбой сложности, получая объективные данные о фактическом взаимовлиянии,тенденциях в перераспределении усилий исследователей, интенсивности инаправленности миграции научной информации из одних областей исследований вомногие другие и т. п.
В типичных для нашего времениусловиях широкого фронта научно-исследовательских работ, колоссальных объемовинформации и все возрастающего значения взаимодействия наук даже хорошоинформированному и компетентному исследователю трудно оперативно уследить заизменениями в тактике решения научной проблемы, происходящими в разных странах.Изменения в структуре потоков информации — их чувствительный индикатор. Наоснове анализа этих изменений можно прогнозировать предстоящие потребности ввозникновении новых специализированных научных учреждений, необходимость всуществующих и новых журналах, назревающее обособление новых относительносамостоятельных научных направлений. Структура, интенсивность и направленностьсетей фактического взаимовлияния позволяют также прогнозировать ожидаемые вотдельных областях крупные научные сдвиги, а иногда дают материал дляобъяснения причин низкой результативности тех или иных направлений.
В последние годы вниманиенауковедов привлекают возможности использования для анализа опыта развитиянауки методов исследования операций. Применительно к задачам программных иорганизационных прогнозов подобный подход начинает складываться в попыткисоздания экономико-математических моделей выбора вариантов развития ицелесообразного распределения ресурсов, что весьма актуально с точки зренияпоследующего использования прогнозных данных.
В целом развитие методовмоделирования, используемых прогнозистами науки и техники, идет по пути синтезарациональных элементов всех методов и подходов. Это весьма перспективный путь,так как он открывает возможность создания единых комплексных методов дляпоследовательной разработки исследовательских, программных и организационныхпрогнозов.
Заключение.
Поставив перед страной задачувсемерного повышения эффективности научно-технического прогресса, правительствоважную роль при ее решении отводит совершенствованию дела организации иуправления научно-техническим прогрессом.
В этом исторически важномделе науковедению, обратившему аппарат научного анализа на изучение процессовнаучно-технического развития, принадлежит исключительная роль. Оно должно статьподлинной теоретической основой государственного управления прогрессом науки итехники.
Внимательно изучая урокипрошлого, глубоко анализируя современный опыт, науковедение стремится познатьбудущее науки. Всеми своими результатами оно призвано служить более успешномупрокладыванию наукой путей в будущее. В особенности функция конкретизациипредставлении о будущем науки и техники присуща вновь формирующейся ветвинауковедения.
Науковеды-прогнозисты представляют собой лишь небольшойотряд исследователей в огромной армии российских ученых. Они отнюдь непретендуют на роль проводника науки, а только стремятся стать деловыми иполезными помощниками людей и коллективов, непосредственно творящих будущеенауки и техники. Мы помним мудрое высказывание В. И. Ленина о том, что «умдесятков миллионов творцов создает нечто неизмеримо более высокое, чем самоевеликое и гениальное предвидение». Роль науковеда-прогнозиста вколлективном процессе предвидения будущего представляется нам в следующихосновных чертах. Прежде всего такой ученый выступает как организатор группспециалистов, располагающих знаниями, опытом и интуицией, необходимыми длякомплексных прогнозных разработок. Прогнозист участвует в этой работе как исследователь,имеющий в своем распоряжении развитый арсенал специальных методов изученияпроцессов научно-технического развития. Вместе с тем на нем лежит непременнаяобязанность постоянно обобщать реальный опыт прогнозирования, развивать еготеоретические основы и совершенствовать специальные методы и процедуры.
Будущее нашей отрасли знания- в тесном сотрудничестве со специалистами всех отраслей науки, в познанииспецифики их творческого труда и обогащении науковедения ценнейшим опытоморганизации научного прогресса, каждодневно накапливаемым в науке.