Александр РУДИНСКИЙ

Безусловно, сильнейшим импульсом к переосмыслению результатов РВД послужили недостатки, выявленные во время операции по принуждению Грузии к миру в августе 2008 г. Практически все аналитики в первую очередь отмечали тогда слабые возможности разведки и связи, низкую степень автоматизации процессов управления войсками и оружием, отсутствие системы информационного обеспечения войск. То есть речь шла как раз о тех компонентах, которые, по определению американского адмирала Уильяма Оуэнса, вместе с высокоточным оружием являются ключевыми технологиями РВД. Объединение этих компонент в сеть, по словам того же Оуэнса, создает «мощный синергетический эффект, …намного превышающий сумму компонентов, что обеспечит три условия успеха на поле боя: подавляющее преимущество в разведданных о боевом пространстве, практически безошибочную постановку боевых задач, мгновенную и всестороннюю оценку обстановки».

«Испытания» сетецентрического подхода ведения войны на территории Югославии и Ирака подтвердили ожидания командования США. Дальнейшее совершенствование сетецентрических технологий оттачивается сейчас в Ливии, ибо теория РВД допускает «усиление экспедиционных возможностей, позволяющих Западу осуществлять военное вмешательство в дела обанкротившихся или находящихся на грани банкротства стран».

А что в России?

В сентябре 2006 г. были завершены комплексные и государственные испытания новой системы автоматизированного управления воинскими формированиями, созданной Концерном «Созвездие». Система тактического уровня имеет в своей основе программно-технические комплексы для всех звеньев управления от солдата до командира дивизии, которые включают в себя средства целеуказания, системы управления огнем, средства связи, обеспечивающие обмен информацией в реальном масштабе времени, благодаря чему командир дивизии получает полное представление о картине боя для принятия решения.

Внедрение этой системы началось в 2006 г., но почему-то она не применялась в 2008 г. в Грузии. Министерство обороны упустило прекрасный шанс провести испытания системы в реальных боевых условиях.

Очевидно, что эта система реализует три основных положения «системы-систем» адмирала Оуэнса, но с очень важным отличием: американская система обеспечивает, как было сказано выше, «практически безошибочную постановку боевых задач, мгновенную и всестороннюю оценку обстановки», а российская система возлагает этот анализ на командира дивизии. Возможно, это связано с тем, что анализ ситуаций представляет собой наиболее сложную задачу теории принятия решений, что объясняется следующими причинами:

1. Задачи этого класса трудно поддаются формализации и требуют специального математического аппарата, позволяющего работать с переменными семиотическими системами, содержащими процедуры изменения элементов описания формальных (отвечающих за формальный логический вывод) и квазиаксиоматических систем (содержащих аксиомы, верные лишь для данной предметной области или для определения ситуаций в этой области).

2. Даже формально ситуационные задачи нельзя решать с помощью аппарата теории вероятности, ибо все вероятностные расчеты, основанные на понятии полноты группы событий, перечеркиваются событиями, которые обычно формулируются так: «Противник принял неожиданное решение», «Природа приготовила неожиданный сюрприз», «Правящая партия сделала неожиданный ход». И все расчеты приходится начинать заново и, чаще всего, с тем же успехом. Альтернативой такому подходу может служить только отказ от фундаментального соотношения теории вероятности, утверждающего, что сумма противоположных событий равна единице, но в этом случае класс получаемых решений лежит уже не в области теории вероятности, а в области теории возможности.

3. Уход от вероятностных решений подкрепляется еще и тем обстоятельством, что при решении ситуационных задач те переменные, которые используются в задаче, не являются статистически подтвержденными. То есть число опытов, как правило, не стремится к бесконечности, а представляет весьма короткие выборки, ставящие под сомнение вероятностные оценки того или иного параметра, а, следовательно, и выводы относительно ситуационного эпизода, в котором этот параметр участвует.

4. Отсутствует важнейшее требование теории вероятности о проведении испытаний в одинаковых условиях. В самом деле, например в условиях современного боя, трудно представить повторяемость ситуации хотя бы два раза, или при проведении выборов поведение электората меняется по многим причинам на различных этапах предвыборной гонки.

5. Переход к решениям в области возможного требует обращения с функциями принадлежности, а не с функциями плотности вероятности. Чрезвычайно сложная задача, ибо функция принадлежности базируется на экспертных оценках того или иного параметра, того или иного события, участвующих в текущем тактическом эпизоде. Разработкой функции принадлежности обычно заняты лучшие специалисты той или иной области знаний, ибо именно функция принадлежности позволяет получить численные оценки продукций при работе с логико-продукционными правилами, описывающими тактические эпизоды.

6. Сложность решения определяется количеством логико-продукционных правил в системе, ибо с ростом сложности решаемой задачи постепенно падает способность лица, принимающего решение (ЛПР), делать точные и одновременно значащие утверждения относительно текущей ситуации. В том случае, если ЛПР достигает некоторого порога, за которым точность и значимость становятся почти взаимоисключающими характеристиками, число ошибочных решений ЛПР, как правило, возрастает.

Таким порогом является известное правило Мюллера, утверждающее, что человек может правильно обрабатывать 7±2 единицы разрозненной информации. Очевидно, что ЛПР, работающему с циркулирующими в сетецентрических системах потоках информации, принятие правильного решения с учетом всех текущих параметров системы является непосильной задачей, а, следовательно, требует использования нейросетевых технологий для принятия решений с применением логико-продукционных правил.

7. Известно, что функция принадлежности определяется экспертом или руководителем. Причем, если эксперту не известны объективные закономерности, то он вынужден опираться на свой опыт и формулировать в явном или не явном виде свои предпочтения.

Полученная с большим трудом функция принадлежности не имеет силы объективного закона, а изменяется во времени в соответствии с изменением входящих в нее параметров, а значит требует новых экспертных оценок, которые приведут к новому виду функции принадлежности. Например, появление новых видов вооружений приводит к новым тактическим решениям, связанным с применением этого нового вида вооружений или появлением новых военных технологий.

Наличие в сетецентрической системе США действующей системы анализа ситуаций говорит о том, США нашли способ приемлемого решения задачи ситуационного анализа, что, впрочем, не удивительно, ибо над этой проблемой трудились такие всемирно признанные ученые в области многопараметрического анализа, как Р. Кини, Г. Райфа, Р. Шляйфер и другие. Хотелось бы верить, что наше Министерство обороны также проводит эти работы, хотя пока и безуспешно (в приведенной тактической системе ситуацию оценивает командир).

Естественно, что анализ ситуации всегда сопровождается последующей выработкой необходимых управляющих воздействий, направленных на объект управления во всех звеньях механизма принятия решений, начиная с тактического звена до управления войной в целом (через управление конкретными боевыми действиями). Более того, концепция сетецентрических войн предусматривает разработку системы принятия решения на всех уровнях государственной системы: политическом, высшем командном, стратегическом, оперативном и тактическом. Создание такой многоуровневой системы потребует и организации потоков информации, соответствующих каждому уровню и обеспечивающих принятия решения в конкретной обстановке и в конкретный момент, то есть информационное превосходство должно быть поддержано и превосходством интеллектуальным.

Каким образом можно обеспечить это соответствие?

Ответ однозначен – использовать системы искусственного интеллекта, которые позволяют преодолеть информационный порог закона Мюллера, выявлять проблемные ситуации и формировать управляющие воздействия на реагирующую часть системы с конечной (глобальной) целью обеспечения устойчивого (согласованного) развития системы в условиях изменяющейся внешней обстановки. Это требование устойчивости функционирования систем предъявляется к системам принятия решения, построенных как на нейросетевых принципах, так и на брейнпьютинговой основе, и тем самым обеспечивает стабильность работы систем принятия решения на любом уровне функционирования сетецентрической системы.

Таким образом, решение двух важнейших задач для любого уровня сетецентрической системы (анализ ситуаций и принятия решений) требует использования методов искусственного интеллекта, реализация которых является инновационной задачей для учреждений любого уровня (НИИ, университеты), любого подчинения (гражданские и военные) и любой формы собственности (государственные и частные).

Разработка системы искусственного интеллекта для создания российской глобальной сетецентрической системы становится важнейшей военно-политической задачей, от успешного решения которой зависит паритетность отношений не только с США, но и с НАТО и Китаем.

Александр Вадимович РУДИНСКИЙ – доктор технических наук