Широкое распространение в административном аппарате информационных систем может привести к двум серьезным опасностям.
Первая из них связана со стремлением к выражению всех данных в количественном виде, с сбору любой количественной информации. Эту опасность можно заметить на примере США, где в ЭВМ вводится множество так называемых числовых индикаторов, на базе которых и строятся псевдообъективные модели. Однако громадный объем неподдающихся анализу данных ничем не улучшает процесс принятия решений. И.Гус приводит пример работы транспортной комиссии в Калифорнии, для нужд которой была создана информационная система на современных ЭВМ, включающая огромное количество данных (1100 магнитных лент!). В итоге работы комиссии транспортные проблемы не получили надлежащего решения. Руководителя обычно захлестывает поток информации, и он, как говорит Р.Хилсмен, "не в состоянии даже прочесть ее, не говоря уже о ее разумной использовании".
Вторая опасность состоит в том, что наличие "передового средства управления" в ряде случаев может позволить сотрудникам административного аппарата не проводить основной работы по улучшению методов подготовки принимаемых решений. Наличие или отсутствие ЭВМ может оказаться дезориентирующим критерием качества управления.
Итак, информационные системы в их традиционном виде мало что могут дать для решения проблем сложного выбора в уникальных ситуациях. Это естественно, так как каждая из таких проблем требует специальных способов получения необходимой информации. Существенная часть этой информации представляет собой качественные суждения экспертов. Наряду с этим могут иметь место и количественные данные объективного характера. Если необходимая информация получена, ее нужно хранить, особенно если речь идет о сотнях и тысячах альтернатив. Для этих целей следует, конечно, использовать ЭВМ. Но она выступает при этом лишь как большое и удобное устройство для хранения и вспомогательной обработки необходимой информации.
После второй мировой войны началась эпоха применения математических моделей для решения самых разнообразных проблем, возникающих в человеческой деятельности. Появление и распространение ЭВМ сделало возможным использование математических моделей для решения экономических задач, начиная от перевозки одного продукта в масштабах района и кончая моделированием национальной экономики. Разрабатываются модели городов, рынков, войн, так называемые глобальные модели развития вселенной. Если модель построена и ее создатели верят в ее адекватность, то она используется далее для решения различных задач - прогнозирования, принятия простых и сложных решений. Как правило, применение моделей связано с использованием ЭВМ. Математические модели в настоящее время претендуют на роль универсального средства решения любых проблем.
Мы рассмотрим далее математические модели только с одной точки зрения: их непосредственной применимости для решения проблемы выбора в уникальных ситуациях.
Математические модели издавна использовались физиками для описания основных свойств объективно существующего мира. Модели менялись с углублением знаний о наблюдаемых явлениях, но каждый раз существовало общепринятое средство их проверки эксперимент.
У инженеров модели используются при конструировании сложных искусственных объектов. Так, при расчета систем автоматического управления ракетой используются дифференциальные уравнения, описывающие ее поведение. На основе этих уравнений делается расчет, определяющий, каким должен быть регулятор, чтобы движение ракеты было устойчивым, удовлетворяло совокупности заданных требований, либо было оптимальным по заданным критериям.
Общим в рассматриваемых случаях является взгляд на модель как на способ описания объективно существующих явлений, поддающийся проверке при эксперименте. Исследователь уверен в отсутствии "свободы поведения" у описываемых явлений, поскольку они обусловлены законами природы и конструкцией объектов. Задача исследователя - правильно угадать наиболее подходящую структуру модели.
Несколько иной тип моделей принесло с собой исследование операций. Исследование операций использует общую схему системного подхода. В качестве вспомогательного средства сравнения альтернатив в ней применяются математические модели. В отличии от физических и инженерных моделей в исследовании операций модели описывают поведение систем, включающих в себя во многих случаях коллективы людей. При этом предполагается, что люди ведут себя определенным рациональным образом, который может быть адекватно описан. Критерий сравнения альтернатив (критерий оптимизации) обычно рассматривается как единственный и очевидный. В данном случае модель отражает веру исследователя, что данная ситуация определяет именно это, а не другое поведение людей, и что в этом плане описание приближается к объективному. В подобных случаях руководитель с его свободой в принятии решений является неотъемлемой составляющей рассматриваемой ситуации. Исключение его из рассмотрения, попытка рассмотрения ситуации выбора как "объективно существующей" приводит к крайней ненадежности результатов при использовании математических моделей.
Прежде всего отметим, что упоминавшиеся выше методы исследования операций предназначены для хорошоструктуризованных проблем. Слова "хорошоструктуризованные проблемы" совсем не означают, что эти проблемы легки. Построение математической модели, отражающей основные черты проблемы, часто представляет значительные трудности, не говоря уже о математических методах решения задач исследований операций, которым посвящены многочисленные труды.
Большинство неструктуризованных проблем решается эвристическими методами, в которых отсутствует какая-либо упорядоченная логическая процедура отыскания решения, а сам метод целиком зависит от личности исследователя, решающего задачу. Чаще всего эти методы интуитивных догадок, основанных на прошлом :"не знаю как, но я могу это сделать".
Важнейшая особенность слабоструктуризованных проблем заключается в том, что их модель может быть построена только на основании дополнительной информации, получаемой от человека, участвующего в решении проблемы. При этом исчезает почва для построения беспристрастных объективных моделей. Непонимание этого обстоятельства явилось причиной неудач в применении многих "объективных" математических моделей.
Многие системы, включающие в себя людей очень трудны для изучения. Характеристики и поведение таких систем известно весьма неточно. Социологи и психологи, исследующие эти системы, обычно выдвигают качественные гипотезы об их поведении, которые иногда можно проверить путем специальных обследований.
Так как граница между классами хорошо- и слабоструктуризованных систем не является четкой и однозначной, некоторые исследователи наряду с общей схемой системного подхода использовали и "объективные" математические модели. Так появились модели сложных человеческих систем - здравоохранения, воспитания и т.д. Записанные в математическом виде взаимосвязи не стали более объективными, однако, некоторые исследователи искренне верили, что можно построить объективную модель сложных социальных систем. Так, известный американский ученый, профессор Дж. Форрестер пишет: "Наши социальные системы несравненно более сложны и труднопонимаемы, чем технологические. Почему же тогда мы не используем аналогичный подход создания моделей социальных систем и проведения лабораторных экспериментов на них перед тем, как опробовать новые законы и программы в жизни?". И далее: "Сейчас имеется возможность конструировать модели социальных систем. Конечно, такие модели являются упрощением реальных социальных систем, но они могут быть значительно более понятными, чем прежние подходы.
Другие ученые не столь категоричны, понимая, что при построении моделей вносятся и субъективные оценки. Но часто модель начинала жить своей жизнью не зависимо от намерений ее создателей, выступая, как нечто, представляющее реальную ситуацию. Между тем, многие зависимости в сложных моделях отражают веру групп (иногда многочисленных) людей, что связи между определенными параметрами имеют такой-то (а не иной) вид, что причинно-следственные зависимости выхваченные из реальной жизни, остаются справедливыми и в модели.
В известной модели мировой динамики Дж.Форрестера и Д.Медоуза используются пять основных переменных: ресурсы, население, уровень жизни, капиталовложения, загрязнение среды. На основе построенной модели делаются выводы о кризисных ситуациях, которые ожидают мир в конце нашего века. Работы Дж.Форрестера и Д.Медоуза важны тем, что привлекали общественное внимание к опасным процессам, происходящим в окружающем нас мире и взаимозависимости этих процессов. Но методология, на базе которой были проведены эти исследования, имеет серьезные дефекты и не раз подвергалась критике, основанной главным образом на том, что в настоящее время мы не располагаем информацией, необходимой для построения сколько-либо надежных и объективных моделей. Подвергаются сомнению даже основные причинно-следственные связи. Так, согласно данным одного исследования, в ближайшие годы изменения в технологии, вкусах потребителей, международных отношениях будут играть большую роль в истощении ресурсов и загрязнении среды, чем рост населения.