Волчок. Кафка. Итоги 2018 года

Волчок

Некий философ вечно бродил там, где играли дети. Увидит мальчика с волчком и насторожится. Едва волчок начнет вертеться, как философ преследует его и силится поймать. Ему было все равно, что дети шумели вокруг него и старались не допустить до их игрушки, и если ему удавалось поймать волчок, пока он вертелся, он был счастлив, но лишь одно мгновенье, затем бросал его наземь и уходил. Он верил, будто достаточно познать любую малость, следовательно и вертящийся волчок, чтобы познать всеобщее. Поэтому он и не занимался большими проблемами, это казалось ему неэкономным. Если же действительно познать мельчайшую малость, то познаешь все, оттого он и интересовался лишь вертящимся волчком. Когда он видел приготовления к запуску волчка, он неизменно начинал надеяться, что теперь-то его наконец ждет удача, а если волчок уже вертелся и он, задыхаясь, бежал за ним, надежда превращалась в уверенность, но когда он наконец держал в руках глупую деревянную вертушку, ему становилось тошно, и крик детей, которого он до сих пор просто не слышал, оглушал его, гнал его прочь, и он уходил, пошатываясь, как волчок от неловких толчков погонялки.

Ф.Кафка

Эмоционально об интернете

Цитаты из статьи А.Поликовского.

Так что же случилось с новой землей Тима Бернерса-Ли? (То есть с интернетом)
Она взорвалась и расширилась, стала разбегающейся Вселенной, шумом и яростью, ложью и звоном, хаосом и чушью, бредом и жизнью. На его изумленных глазах тихое место, которое он создал для общения физиков, превратилось в человейник, где тусуется половина человечества (по данным Internet World Stat, 30 июня этого года 4 208 571 287 землян пользовались интернетом. Население Земли на этот же день — 7 634 758 428 человек).

Тридцать лет он (Тима Бернерса-Ли) наблюдал изменение, искажение и извращение своей чистой идеи. Идея о равноправном общении каждого с каждым очень быстро сменилась вертикальными структурами, где у циклопических серверов и могущественных сервисов миллионы клиентов и рабов. В Сеть, созданную для людей в белых одеждах, играющих в бисер в точном соответствии с заветами Германа Гессе, вперся бизнес. В Сети не продохнуть от бизнеса, вся она теперь состоит из гигантских магазинов, реклам и шопингующих толп. Государства тоже вперлись в Сеть со своими майорами-соглядатаями, хакерами с Лубянки, цензорами из Роскомнадзора и армиями троллей, ведущими каждодневную войну за все самое мерзкое. На глазах Тима Бернерса-Ли и на наших глазах возник совершенно новый вид извращенной человеческой цивилизации, в которой диктатура и торговля слились воедино.

Классический капитализм делал деньги, продавая товары и услуги. Цифровой капитализм потрошит человека и продает его. Чтобы человека продать, его нужно приватизировать, то есть изъять у самого себя. Кортес давал аборигенам бусы и получал от них золото. Цукерберг дает аборигенам возможность общения и берет у них их личные данные во всей их полноте и совокупности. Интернет стал местом вивисекции и продажи человека.

Личные данные — это не только и не просто имя, возраст, город, профессия. И выкачивает их не только Цукерберг. Личные данные — это совокупность всех наших действий в Сети, каждый наш клик, каждый адрес, по которому мы приходим, наши политические, эротические и какие еще угодно пристрастия, все наши маршруты на протяжении месяцев и лет, наши покупки, наш интерес к товарам, пусть даже мы их не купили, время, которое мы проводим на том сайте или на этом, наши реплики в разговорах и картинки, которые мы постим, пусть это даже картинки котов. Каждое наше действие фиксируется, миллионы таких фиксаций дают возможность создать психологический портрет человека, который нужен для того, чтобы манипулировать им. И этим занимаются все с той стороны дисплея — от службы маркетинга до спецслужбы диктатора, от сети универсамов до Cambridge Analytica.

Нам не стоит переоценивать собственную уникальность и исключительность. Все мы, жители Паутины, проданы оптом и гуртом тем, кто классифицирует нас, распределяет по типам поведения и описывает в поведенческих моделях. Мы — часть массы. Массами манипулируют. Их обманывают, грабят, доят, стригут и в награду дают мулечку: инстаграм с картинками.

Где есть вертикальная система подчинения вождь-народ или клиент-сервер, там обязательно есть злоупотребление властью.


Свобода где-то рядом Проект создания изначального, первичного, идеального Интернета называется Solid. Это возвращение к идеалам прошлого, которые должны стать будущим

Предубеждения

Оценивая людей, необходимо искать в них три качества: 

честность, интеллект и энергичность. 

Если человеку не свойственно первое качество, два других могут окаться губительными.

Уоррен Баффет.

"Базовые" предубеждения, присущие человеку с времен животного существования:

• Чрезмерная самоуверенность проявляется в том, что инвесторы убеждены, что они понимают имеющиеся у них данные лучше других и более корректно их интерпретируют.
• Действие гиперрекации проявляется в том, что человеку свойственно остро реагировать на плохие новости и слабо реагировать на хорошие.
• Неприятие потерь проявляется в том, что отрицательные эмоции, которые испытывают инвесторы в случае потери своих денег, в два раза сильнее положительных эмоций от выгодного вложения капитала. Это приводит к чрезмерной консервативности инвесторов.

А это предубеждения в силу индивидуальных свойств человека как совокуности нейронной машины и ее обучения:

"Мы стоим здесь перед тем самым различием, которое испокон веков отделяет глупцов от мудрецов. Умный знает, как легко сделать глупость, он всегда настороже, и в этом его ум. Глупый не сомневается в себе; он считает себя хитрейшим из людей, отсюда завидное спокойствие, с каким он пребывает в глупости. Подобно насекомым, которых никак не выкурить из щелей, глупца нельзя освободить от глупости, вывести хоть на минуту из ослепления, сделать так, чтобы он сравнил свои убогие шаблоны со взглядами других людей. Глупость пожизненна и неизлечима. Вот почему Анатоль Франс сказал, что глупец гораздо хуже мерзавца. Мерзавец иногда отдыхает, глупец — никогда."

Ортега-и-Гассет Хосе. Восстание масс.

* * *

Карта биологии

* * *

Вопрос — что такое реальный мир и что такое реальность? — занимает меня уже много лет. И теперь начинаю понимать. Видимо реальность — это пространство, где притаился Кошмаров. Хорошее определение? Жаль, что он не пришел. Чувствуется — человек незаурядный. Но мы собрались здесь не для того, чтобы фехтовать на отравленных рапирах. Итак, попробуем вместе ответить на некоторые вопросы. Причем, ответы на них подразумевает не просто «да» или «нет», а некоторый анализ. У меня самого однозначных ответов на эти вопросы нет. Хотел бы в первую очередь услышать ваше мнение. Основная тема, если поставить ее широко — это соотношение реальности и имиджа. Меня также интересуют вопросы, связанные с определением того, что такое общественное сознание с точки зрения PR-технологов и где лежат границы допустимого манипулирования этим сознанием.

Я зачитаю. «Информационное пространство переполнено имиджами, которые уже давно живут собственной жизнью. С экономической точки зрения имидж — это коммерческий продукт, имеющий определенную стоимость, причем стоимость тем выше, чем выше эффективность этого имиджа. С другой стороны общество до некоторой степени верит в эти имиджи, считая, что это информационные образы реальности. Но если имидж не отражает реальность, модифицируя ее, его уже нельзя называть имиджем, т.е. образом. Возникает вопрос: если это образ, то образ чего? Мы имеем дело с феноменом труднопостигаемой природы, с отражением, которое существует независимо от отражаемого. Этот феномен правильнее называть не имиджем, а виртуальным информационным объектом. У этого выражения такая же абревиатура, как и у „временно исполняющего обязанности“ — ВРИО. И кроме того, ясно чувствуется связь со словом „врать“.

Вот именно такие виртуальные информационные объекты заполняют центр политической жизни. Голосуя, люди выбирают из их набора. Корректно ли вообще употреблять слово „имидж“ в отношении достаточно произвольной галлюцинации, введенной политтехнологами на основе уловленных ожиданий избирателей? Что это такое — „имидж“? Не получается ли так, что наши родители должны были выбирать из одного полумертвого, но настоящего Брежнева, а мы выбираем из десяти разных галлюцинаций, не зная, что за ними стоит? Можно ли назвать такую систему правления демократией? Не имеем ли мы дело скорее „магократией“, если воспользоваться термином Чеслава Милоша? Или с PR-кратией? Как вы относитесь к тому, что политическая жизнь эволюционирует в эту сторону? К чему, по-вашему, может привести эта эволюция?» То есть вопросы очень общие.

Принято считать, что в светском обществе общественное мнение является высшим моральным критерием и именно в этом его ценность. Это некая главная инстанция, причем иерархически она даже в некотором смысле серьезнее, чем государственная власть. В идеале демократия — это управление обществом на основе общественного мнения. Но мы уже говорили о том, что в реальном мире общественное мнение существует только в качестве медиапродукта или сообщения о состоянии общественного мнения. Я прошу на это обратить внимание. По сути общественное мнение с терминологической точки зрения — это и есть сообщение о состоянии общественного мнения. Насколько ценно для общества сформированное за деньги общественное мнение? Должно ли так быть при демократии? На что мы опираемся на самом деле, когда сначала формируем общественное мнение, а затем говорим, что опираемся на него? То есть попадаем в ситуацию Мюнхгаузена. Как может общество защититься от попыток подделать его мнение?

Виктор Пелевин vs. Generation PR. Интервью, 1999 год

Производная факториала

7 энергетических технологий

1 миллиард долларов на 7 энергетических технологий

The 7 Wild Energy Technologies That Just Got a Billion-Dollar Boost

В борьбе с выбросами углерода, которые как предполается, ведут к изменению климата, группа миллиардеров обязалась выделить 1 миллиард долларов на новые и радикальные энергетические технологии.

Билл Гейтс создал инвестиционный фонд - Breakthrough Energy Ventures (BEV). Можно перевести как - Революционные начинания в энергетике. Билл Гейтс привлек ряд громких инвесторов, в том числе Джефф Безос, Ричард Брэнсон, Джек Ма и Майкл Блумберг.

Итак, 7 предприятий.

Fervo Energy

Применение процесса фрекинга (процесс гидравлического разрыва пласта) для обеспечения работы геотермальных установок в целях обеспечения иделаьного сочетания естественного тепла, воды и проницаемой породы.

QuantumScape

Замена жидкостных электролитических батарей для электромобилей на твердотельные батареи с обеспечением дальности, как минимум, сравнимой с дальностью бензиновых двигателей.
Комерческое производство ожидается к 2025 году.
Volkswagen вложил в компанию 100 миллионов долларов.

CarbonCure

Цементная промышленность является источником выбросов СО2. Но канадская фирма придумала способ сделать цемент, поглощающий углекислый газ, что, кстати, делает бетом более прочный, а парниковый газ превращается в минерал.

Pivot Bio

Несмотря на то, что CO2 является крупнейшим источником изменения климата, выбросы двуокиси азота благодаря широкому использованию азотных удобрений вносят вклад в 300 раз более чем двуокись.

Некоторые почвенные бактерии способны превращать атмосферный азот в молекулы, которые могут использоваться растениями в качестве удобрений, а у некоторых видов бобовых развиваются симбиотические отношения с такими бактериями. Pivot Bio использует синтетическую биологию для создания так называемых азотфиксирующих микробов, чтобы их можно было опрыскивать в почву во время посадки, а затем колонизировать в корни ценных видов сельскохозяйственных культур, таких как кукуруза и пшеница, что, в свою очередь, позволяет снизить потребность в азотных удобрениях.

Zero Mass Water

Подготовка и транспортировка воды в засушливые и безводные районы требует привлечения машин, что в свою очередь порождает "углеродный след".
Что исключить подобное явление Zero Mass Water создает специализированные солнечные батареи, которые могут "высасывать" воду из воздуха.
Схема такая: фотоэлектрическая панель питает вентилятор, который продувает воздух через адсобернт (осушитель), осушитель нагревают солнечными батареями, чтобы испарить воду с осушителя и затем конденсировать водяной пар.

DMC Biotechnologies

Разработка биотоплива с помощью микробов, которые превращают исходное сырье (например, компост) в биотопливо или иную полезную химию.
Фирма заявляет, что она создала стандартизированный подход создания микробов, специализированных для производства заданных молекул.

Form Energy

Фирма работает над новыми видами электрических батарей на основе серы.
Использование дешевой и обильной серы может сделать такие батареи значительно дешевле, чем современная литий-ионная технология. Батарея проточная. В такой батарее жидкий электролит накачивается вокруг электродов. Но необходимость создания потока электролита требует насовов и других громоздких компоненты, что делает батерии большими и непригодными к использованию в таких вещах, как смартфоны. Зато технология является многообещающей для хранения энергии в масштабе сети.

Quidnet Energy

Идея гидроаккумулятора. Предлагается закачивать воды в заброшенные скважины в период избытка электроэнергии и ее использования в периоды повышенного потребления.

* * *

Хотя некоторые из этих технологий могут показаться не слишком тесно связанными с изменением климата, условием для финансирования BEV является возможность сокращения глобальных выбросов парниковых газов не менее чем на 500 млн. метрических тонн в год в одном из пяти секторов: электричество, транспорт, сельское хозяйство, производство и здания.

ИА сейчас и как его видели в 50-х и 60-х

В части мощности машин смею заметить, что машины превысили возможности человека в распознавании образов и в распозновании речи.

Это слайд их курсов open.sap.com

А вот это писали в прошлом.

* * *

Согласно Эшби У.Р. Принципы самоорганизации.

Организация

Как только связь между двумя величинами А и В начинает зависеть от значения или состояния величины С, необходимый компонент "организации" оказывается налицо. Таким образом, теория организации частично совпадает с теорией функций более чем одного переменного.
..."организация" между этими частями определяется отображением f. С изменением f меняется организация.

Исследование "зависимости" (с помощью функций многих переменных, корреляционным анализом, анализом неопределенности или другими способами) приводит нас к пониманию той основной идеии, что сначала имеется абстрактное пространство, - пространство возможностей, - внутри которого находится некоторое подмножество точек, соответствующих действительно происходящим событиям.

Передача информации от А к В необходимо подразумевает наличие некоторых ограничений, некоторой корреляции между событиями в А и В. ...современная теория, основанная на логике обмена информацией, рассматривает организацию как ограничение.

Главная черта пространства возможностей состоит в том, что оно содержит больше, чем существует в реальном физическом мире, поэтому что последний представляет собой ограниченное подмножество в этом пространстве.
Реальный мир образует подмножество, заключающее то, что существует, тогда как пространство возможностей представляет неопределенность, с которой сталкивается наблюдатель.
...существенная часть теории организации касается свойств, которые не являются внутренне присущими реальным объектам, а зависят от отношения между налюдателями и объектами.

Понятие машины

Фундаментальная формулировка понятия "машина", как оказывается, была дана по крайней мере столетие назад, но, насколько я знаю, она почти не использовалась. "Машиной" называется то, что ведет себя "машиноподобно", а это означает, что внутреннее состояние машины и состояние окружающей среды однозначно определяют последующее состояние машины.

(примечание от себя. Если ввести "неожиданное" последующее состояние "машины", то возникает "немашина").

Хорошие и плохие организации

Мы должны признать, что
1) большинство организаций - плохие.
2) следует искать хорошие организации.
3) то, что мы понимаем под "хорошей" организацией, должно быть четко определено (если нужно - в строгом виде) в каждом отдельном случае.
Организация считается "хорошей", тогда и только тогда, когда она действует так, чтобы удерживать определенное множество переменных - "существенные" переменные - в определенных границах. Таковы все механизмы гомеостазиса...
Не существует такой вещи, как "хорошая организация" в каком-то абсолютном смысле.
Зоммергоф показывает, что всегда прежде всего должны быть даны и конкретизированы, во-первых, множество возмущений (значения его "кинетической переменной") и, во-вторых, цель (его "фокальное условие"); возмущения угрожают вывести систему за пределы фокального условия. Тогда смысл "хорошей" организации состоит в некотором отношении между множеством возмущений и целью.

О самоорганизующихся машинах

Каждая динамическая система дает начало совей собственной разумной жизни и является в этом смысле самоорганизующей.
Каждая детерминированная диначеская система, подчиняющаяся неизменяющимися законам, создает "организмы", приспособленные к "окружающей среде".
Изменение нашей оценки состояния равновесия - от тривиального до интересного - зависит просто от масштаба событий.

...когда мы спрашиваем, что явилось необходимым условием возникновения жизни и разума, ответом будет не "углерод" или "аминокислоты", а лишь то, что динамические законы процесса должны быть неизменными, то есть что система должна быть изолированной. В любой изолированной системе неизбежно развиваются жизнь и разум (правда, в вырожденных случаях они могут развиться лишь до нулевой степени).
... в этом смысле каждая машина может считаться "самоорганизующейся", так как она разовьет - в той степени, в какой это допускают ее размеры и сложность, - некоторые функциональные структуры, гомологичные "приспособленному организму".

По Г.Цопфу (мл.). Отношение и контекст.

"Сказать, что система "разумна", - значит сказать лишь то, что мы не можем получить достаточно доказательств для определения ее поведения в некоторых ситуациях по "решению задач".

Об объективности

По Г.Цопфу (мл.). Отношение и контекст.

Не подлежит сомнению, что мы исторически добились значительного успеха в объективизации, "овеществлении" (externalization) сущностей.
Чтобы привести соответствующий пример, укажем, что мы сумели истолковать "порядок" как нечто присущее и принадлежащее системам внешнего мира самого по себе. Порядок и беспорядок, воплотившиеся в энтропии, были превращены в функцию состояния. Отметим, однако, что энтропия является несовершенным понятием. Оно описывает порядок гомоморфно, а не изоморфно. Она становится измеримым, объективным свойством только в предположении произвольного начала отсчета, начальной упорядоченности. Мы не можем говорить просто о порядке, а только об относительном порядке: какую-то максимальную или минимальную мы должны выбрать совершенно произвольно. Поппер мудро заметил, что мы не можем оценить упорядоченность чего-либо, мы можем констатировать, что тот или иной конкретный порядок существует, или же, в некоторых случаях, установить его степень.
В этом мы подобны фильтру, отличаясь от него лишь тем, что нам доступны различные способы обнаружения одного и то же порядка и различные порядки, которые мы можем обнаружить. Но мы не настолько свободны, чтобы отыскивать порядок и упорядочить все, что мы отыскали, мы - ограниченные существа.

Мы как самоорганизующиеся системы

Мы являемся конечными подобластями Вселенной, которая сам может быть либо конечной, либо бесконечной, в следовательно, понятия "разнообразия" Эшби или "информации" Шеннона можно применять только по отношению к нам, но не к миру. Конечно, главной сутью обоих понятий является идея о множестве сообщений, о конечном множестве. Разнообразие, которое мы можем выразить, всегда меньше, чем разнообразие мира. То, что мы выражаем, не может быть чем-либо большим, чем каким-то гоморфизмом мира; только поэтому, что мы можем выбирать (или вынуждены выбирать) среди нескольких описаний или интерпретаций, мы можем рассматривать самих себя как самоорганизующиеся или обнаруживающие упорядоченность системы.

Полезно рассматривать ораганизм не столько как прибор, стремящийся достичь состояния, в котором мир, рассматриваемый как возмущение, является вполне регулируемым, сколько выяснить, каким образом прибор, безастоновочно блуждающий среди контекстов, может составить такое понятие о мире, которое не справедливо ни в одном из них, но каким-то образом оказывается разумным в нескольких контекстах, взятых последовательно или параллельно.

Я думаю, что наша путаница в этом вопросе отчасти объясняется сведЕнием всех видов мышления к логическому. В своем стремлении верить, что для всего имеется аналитическое выражение, и желании найти это выражение в каждом отдельном случае мы ошибаемся в природе этой "высшей" человеческой деятельности. Даже демонстрация того, что наши разумные действия можно имитировать строго детерминистким способом, например комбинационной машиной, говорит только о том, что любое ограниченное поведение, если оно вполне определенно, может быть воспроизведено машиной. Однако это может ничего или почти ничего не дать для понимания совершающихся в нас процессов.

Я не могу придумать ничего более жестого или глупого, чем Природу, которая создала бы своих детей, вооруженных только логикой.

Оливер Селфридж предложил для распознавания образа: "Образ эквивалентен системе правил его распознавания".

Вера в универсальный язык

... может существовать такой расширенный язык; в то, что может существовать такой расширенный язык, в котором то, что не может произойти, не может быть и сказано; язык, в котором любая законная комбинация его символов дает выражение, отображающее действительное или возможное состояние дел в описываемом мире; язык, в котором любое выражение может быть однозначно разложено на основные элементы, отображающие необходимые и достаточные элементы, отображающие необходимые и достаточные атомы описываемого мира.

Некоторые из нас полагали, что таким языком является математика: но математика избыточна в смысле определений; она содержит очень много случаев, которым не может соответствовать никакая реальность, и в рамках формальной структуры не предоставляет нам средств, с помощью которых мы могли бы провести различие между действительным и возможным.

Операционный рычаг

Эффект операционного рычага состоит в том, что изменение выручки сопровождается изменением прибыли.

Если доля постоянных затрат в себестоимости товаров и услуг значительна, предприятие имеет высокий уровень операционного рычага, а следовательно, и делового риска.

Приведем следующую формулу расчета.

Введем следующие переменные:

Q - выручка в натуральном измерении.
P - цена единицы выпуска.
v - закупочная стоимость единицы (или прямые затраты в составе цены единицы выпуска).
FC - постоянные издержки.
D_O - Операционный рычаг (degree of operational leverage).

Формула операционного рычага:

Заметим, что маржинальная прибыль

MP = Q*(P-v).

Тогда

EBIT = MP-FC.

Отсюда

Заметим, что для в условиях нормального функционирования фирм D_O >1.
Вторая формула описывает изменение прибыли как функции маржинальной прибыли и операционного рычага.
Заметим, что можно избыавиться от дроби, если взять обратное значение рычагу, что в данном случае будет описывать долю прибыли в маржинальной прибыли. Но следуя традиции, остановимся на дроби.

Если выпуск характеризуется широкой номенклатурой, возникают трудность с определением Q для каждого артикула. В этом случае эффект операционного рычага определяется посредством стоимостных показателей.

Пусть

R - выручка.
VC - переменные расходы.

Тогда

В свою очередь

EBIT = R-VC-FC.

Теперь

Пример.

Выручка R = 1 млн.
Переменные расходы VC = 0,5 млн
Постоянные расходы FC = 0,25 млн
Тогда EBIT = 0,25 млн.
Эффект операционного рычага D_O = 2.

Если принять постоянной норму маржинальной прибыли

и выразить

VC=RM*R, 

то

Так как D_O = f(R,FC), то можно построить трехмерный график (график построен на основе данных примера):

Также рассматривают финансовый рычаг как долю заемного капитала в капитале предприятия.

где I — сумма выплачиваемых процентов по займам.

А также рассматривают совокупное влияние финансовых рычагов:

Инструменты для работы со стратегией

Стратегия вешь суровая.
Выигрыш оправдывает ее отсутствие или наоборот обосновывает ее наличие.
Между тем выигрыш порой зависит от случая.
И полагаться на случай стоит в условия, когда шансы счастливого случая многократно возрастают.
Взвесить шансы могут помочь, а могут и не помочь (ибо применение модели зависит от исполнителя) следующие инструменты стратегического анализа:

Улучшить же шансы могут помочь стратегические карты.
В иллюстративных ценах приведем следующую модель стратегической карты (представлена на сайте https://www.inventech.ru/pub/methods/metod-0032/)

Куб стратегий

Исходные данные

К сожалению, многие физики-теоретики придерживаются различных (но равноправных с точки зрения эксперимента) точек зрения... Последователи Нильса Бора утверждают, что объективной картины реального мира не существует. С точки зрения квантовой теории «там, вовне» ничего не существует. Реальность же каким-то образом возникает только в связи с результатами «измерений». Согласно этой точке зрения квантовая теория представляет собой лишь вычислительную процедуру и не пытается описывать мир таким, каков он есть в действительности. Такое отношение к теории, на мой взгляд, является пораженческим, и я буду следовать позитивистскому способу рассмотрения, согласно которому объективная физическая реальность может быть описана квантовыми терминами: квантовым состоянием.

author:  Роджер Пенроуз

  book-title: Новый ум короля: О компьютерах, мышлении и законах физики

Деловая активность может быть основана на трех вариантах роста:

1. органический рост, т.е. интенсивное развитие за счет собственных ресурсов (Ж-Ж. Ламбен называет это состояние «интенсивным ростом» или «ростом в пределах базового рынка»);
2. приобретение других предприятий или интегрированное развитие (различают несколько видов интеграции: интеграцию «вперед», «назад», «вертикальную» и «горизонтальную»);
3. диверсификация – уход в другие сферы деятельности, рост, основанный на возможностях, лежащих вне обычной зоны деятельности.

Стратегии роста представляют собой модели управления предприятием путем выбора видов его деловой активности с учетом внутренних и внешних возможностей.

Ансофф предложил очень полезные матрицы «развитие продукта – рынка».

Матрица применима для развивающихся или "стабильных" рынков.

Таблица 1. Матрица Ансоффа.

Данные стратегии можно реализовывать с "опорой на собственные силы", но можно, при наличии достаточных финансовых ресурсов и за счет приобретений.
В рамках реализации приобретений можно предложить следующую матрицу "подстратегий", подчиненных стратегиям матрицы Ансоффа.

Таблица 2. Матрица стратегических решений в части приобретений.

Однако, для падающих рынков матрицу Ансоффа стоит скорректировать.
Например, так

Таблица 3. Матрица стратегических решений на падающем рынке.

Конструирование куба

У нас есть три таблицы. 

Неужели с помощью трех таблиц и 12 клеточек можно отобразить все, или почти все, или хотя бы достаточно много стратегических ситуаций?

Предположим, что нет.

Для того, чтобы увеличить "охват" стратегических ситуаций - нужно умножить число таблиц. Однако при этом хотелось бы сохранить компактность и целостность представления разнообразия стратегических ситуаций.

Для решения этой задачи воспользуемся парадигмой куба.

Для этого нужно выполнить ряд действий.
Во-первых, сконструируем матрицы 3*3.
Определим три градации продуктов:

• Новые продукты
• Свои продукты
• Ликвидируемые продукты.

Также делаются три градации рынков:

• Новые рынки
• Освоенные рынки
• Покидаемые рынки

Теперь у нас есть три варианта трансформации или роста:

• Диверсификация
• Органический рост
• Интеграция

Две матрицы довольно легко сконструировать.

Сшиваем матрицы по вертикальному ребру "Рынки". 

Теперь для верхней грани куба требуется сконструировать матрицу "Продукты" на "Варианты роста".

Например, так (в клетках примерные названия, вы можете самостоятельно дать толкования клеткам матрицы).

Теперь, у нас все имеется для конструирования куба.

Мы определили три матрицы, а куб имеет шесть граней.
Если мы будем рассматривать фронтальную и тыловую грани, верхнюю и нижнюю, правую и левую, то они идентичны по составу. Однако, возможно стоит их различать? Что ж, возможно. Для это заимствуем у McKensey показатель - "сила позиции бизнеса". В этом случае одной из граней можно приписать сильную позицию бизнеса, а противоположной - слабую позицию бизенеса.

Все, теперь построение куба стратегий закончена.

Развивая далее идею куба с помощью кубика Рубика, мы можем определить повороты граней и тем самым перемешать ячейка. Правда, свобода выбора и количество переходов будет диктоваться степенями свободы кубика Рубика, но почему бы и не отождествить данное ограничение с ограничениями переходов из одного состояния.

Мы рассмотрели прямую задачу - построение куба исходя из дедуктивных соображений. Но также мы можем рассмотреть обратную задачу: вначале определить текущее положение фирмы на гранях куба. Это не просто, это не однозначно и требуется следовать целому ряду предпосылок, чтобы получить описание, наиболее точно описывающее положение дел со стратегическим положением фирмы и ее намерение по ее изменению. Тем не менее, в ряде случае задача возможно разрешима, если обратиться к аналогиям в части постановок и решения обратных задач в физике, химии и математике.

Такая вот идея - перевод 2D стратегических матриц в 3D.

Инвестирование по Баффету

Внедрившись в мое я, он обратил бы свои прихоти в мои устои, свое невежество в мою эрудицию, свою ущемленность в мое самолюбие, свои причуды в мои заповеди. 

Сей почтенный квартирант внушил бы мне самоуважение, а самоуважение стало бы основой моего права на жизнь.

Сартр. Слова.

Разумный человек приспосабливается к миру. Неблагоразумный - упорно пытается приспособить мир к себе. Следовательно, прогресс зависит от неблагоразумных людей.

Бернард Шоу.

Баффет изучает отчеты о прибылях и убытках компаний, выясняет их потребности в реинвестировании капитала и определяет возможности компаний с точки зрения получения прибыли.
Один раз в год он проверяет

• - доходность первоначального акционерного капитала.
• - изменение операционной рентабельности, уровня задолженности и потребности в капитальных затратах.
• - способность компании генерировать денежные поступления.

Шаги успешной работы по Баффету.
1. Не обращайте внимания на фондовый рынок.
2. Не беспокойтесь по поводу состояния экономики. (покупать компании, которые обеспечивают возможность получения прибыли на вложенный капитал при любых экономических условиях).
3. Покупайте бизнес-компании, а не ее акции.

• -- достаточно ли прост и понятен бизнес компании? Насколько стабильна история деятельности компании? Насколько благоприятны перспективы развития компании?
• -- функционирует ли компания под управлением честных и компетентных менеджеров, которые рационально распределяют капитал, ведут себя откровенно с акционерами и не поддаются влиянию институционального императива? (дать описание)
• -- Каково экономическое состояние компании? Другими словами, насколько высоки такие показатели деятельности компании, как рентабельность бизнеса, прибыль собственников и соответствие между приростом рыночной стоимости компании и приростом объема нераспределенной прибыли?
• -- доступна ли компания по цене со значительной скидкой к действительной стоимости?

4. Управляйте портфелем бизнесов - теперь у вас акции не одной компании

Варианты стратегических матриц McKinsey

На философию потому рушится бесславие, что не по достоинству берутся за нее: не званные, а избранные должны ею заниматься

Платон.

Матрица Shell/DPM

Direct Policy Matrix, англ. – матрица направленной политики.

Инструмент для стратегического анализа и планирования. Если критерий стратегического выбора в матрице БКГ основан на потоке денежной наличности, а в GE – на оценке отдачи инвестиций, то
Модель DPM предлагает при принятии стратегических решений фокусировать внимание на показателе потока денежной наличности и показателе отдачи инвестиций одновременно.

Матрица 2*2

Матрица 3*3

Стратегии квадратов

1. Сохранение и упрочнение позиции на рынке путем 
• инвестирования и обеспечения роста с максимально возможной скоростью; 
• концентрации усилий по поддержанию сильных сторон бизнеса. 
2. Инвестирование в борьбу за лидерство; выборочное инвестирование в сильные стороны деятельности; укрепление наиболее уязвимых сторон деятельности. 
3. Обеспечение выборочного роста путем 
• специализации на основе сильных сторон деятельности; 
• поиска путей преодоления слабых сторон деятельности; 
• ухода с рынка, если отсутствуют предпосылки приемлемого роста объема продаж. 
4. Крупное инвестирование в наиболее привлекательные рыночные сегменты, поддержание способности противодействовать конкурентам, обеспечение высокой прибыльности путем повышения производительности. 
5. Защита существующих программ рыночной деятельности; концентрация инвестиций в сегментах, где прибыльность является высокой, а риск – относительно низким. 
6. Ограниченное расширение деятельности или сбор урожая за счет поиска путей расширения деятельности, не связанной с высоким риском. При этом следует минимизировать инвестиции и рационализировать все производственно-сбытовые операции. 
7. Сохранение позиции и перефокусировка деятельности путем 
• перенесения акцента на зарабатывание текущих денег; 
• концентрации на привлекательных сегментах; 
• защиты сильных сторон деятельности. 
8. Главный акцент на зарабатывании денег путем 
• защиты позиций в наиболее прибыльных сегментах; 
• модернизации продуктовой линии; 
• минимизации инвестиций. 
9. Уход с рынка. При этом необходимо: 
• вовремя распродать товары по выгодной цене; 
• резко снизить постоянные издержки, избегая при этом инвестирования. 

Ж-Ж. Ламбен несколько по-иному интерпретирует матрицу GE/McKinsey.

Трактовка матрица Ж.Ж.Ламбена

• Зона С соответствует высоким уровням привлекательности рынка товара и конкурентоспособности фирмы; рекомендуемая стратегическая ориентация – агрессивный рост. Данный случай аналогичен «звездам» в матрице БКГ.
• Зона А – привлекательность и преимущества находятся на низком уровне; стратегическая ориентация – продолжение деятельности без инвестиций или деинвестирование, как для «собак».
• Зона В является промежуточной: конкурентное преимущество в ней слабое, но привлекательность рынка высокая. Это типичная ситуация «знака вопроса». Стратегия – селективный рост.
• Зона D – ситуация обратная. Конкурентное преимущество значительное, но привлекательность рынка мала. Стратегия «низкой активности» заключается в защите своего положения без существенных затрат. Это эквивалент «коровы».

И, наконец, развернутая матрица Shell/DPM выглядит следующим образом.

PPM и Data Mining

DM, Data mining - процесс нетривиального извлечения неявной, ранее неизвестной потенциально полезной информации из данных, хранящихся в базах данных.

Вопрос: какие DM-техники (Data Minig техники) комплиментарны управлению портфелем инвестиций?

На рассмотрении следующие техники:

• Dependency Modeling, оно же Association rule learning (https://en.wikipedia.org/wiki/Association_rule_learning), (Моделирование зависимостей, Поиск ассоциативных правил или паттернов (образцов)).
• Change and Deviation Detection (Обнаружение изменений и Определение отклонений или выбросов).
• Classification (Классификация).
• Регрессия.
• Кластеризация.
• Sumarization (Возможно, следует переводить как обобщение и агрегация).

1. Change Detection. В статистическом анализе обнаружение изменений или обнаружение точек, в которых изменяется распределение вероятности случайного процесса или временного ряда. В общем случае проблема касается как обнаружения того, произошло ли изменение, так и произошло ли несколько изменений, и определения времени любых таких изменений. В конкретных приложение это сводится к обнаружению границ, которые могут быть связаны с изменениями среднего значения, дисперсии, корреляции или спектральной плотности исследуемого процесса. Является необходимым этапом для решения задач обнаружение аномального поведения.
2. Deviation Detection. Анализ отклонений – выявление наиболее нехарактерных шаблонов. А также, определение отклонений или выбросов, анализ отклонений или выбросов. Цель решения данной задачи - обнаружение и анализ данных, наиболее отличающихся от общего множества данных, выявление так называемых нехарактерных шаблонов.
3. Классификация. Приписывание кортежей данных (кортеж данных представляет некоторую сущность, элементы кортежа представляют свойства сущности) заранее определенным классам. Применяется в нейронных сетях, в экспертных системах. Классификация позволяет найти общие свойства среди данных системы и размещает объекты в разные классы в соответствии с заранее предоопределенной классификационной моделью. Для этого разработано большое число классификационных правил, в ряду которых дерево решений является быстрым и эффективным методом классификации.
4. Кластерный анализ состоит в делении данных на группы похожих объектов. Каждая группа называется кластером. Группы могут быть иерархически упорядочены (в этом случае строятся дендограммы) и находится на одном уровне, с перекрытием или без перекрытия.
5. Суммаризация предполагает подсуммирование данных для получения общего представления о больших наборах данных. В числе техник здесь же размещаются методы статистической обработки данных, если природа данных позволяет получить статистические характеристики - среднее, медиану, вариацию, дисперсию, моменты, а общем случае - построить эмпирическую функцию распределения. Для разнообразных наборов данных применяется числовая суммаризация и лингвистическая суммаризация.
6. Регрессия подразумевает построение линейных или нелинейных моделей, связывающих некоторые переменные, трактуемые как выход (зависимые переменные), с другими переменными, трактуемыми как вход (независимые переменные).

В каких же ситуациях возможно применить техники DM к управлению портфелем инвестиций.
Очевидно, что для этого нужно иметь большие базы данных в части описания областей применения инвестиций.
Такие базы данных могут быть внутренними, например, данные продаж, так и внешними, например, отраслевые статистические базы данных.
Если "больших данных" нет - нет и основания применять сложные и дорогие продукты, реализующие DM-техники. Достаточно средств "малой автоматизации".

Для применения DM-техник необходимо соответствующим образом подготовленные данные. "Научный подход" подготовки данных изложен в рамках CRISP методологии. Если же говорить по-простому, Вам нужно подготовить данные примерно по такой вот схеме:

Здесь PK - первичный ключ, FK - вторичный ключ, М - метрика.

Если говорить о портфельных данных, то в качестве атрибутов могут выступать виды и категории проектов, инциаторы, кураторы, исполнители, подрядчики проекта, технологии, ресурсы и результаты проектов, графики, - плановые и фактические, - работы, виды работ, затраты проектов, как фактические и плановые. Эти наборы данных содержатся во внутренних базах данных. Для оценки новых проектов, а также для проведения сопоставительного анализа могут привлекаться внешние базы данных.

Имея такие данные, первый этапом могут служить техники классификации, отображения данных на графиках, а также иные способы и подходы визуализации данных.

Следующая технику, которую стоит рассмотреть в части портфельного управление - Поиск ассоциативных правил. Association Rule Mining - ARM. Также этот же метод может называться - Обучение на ассоциативных правилах (Ассоциативные правила, или пиво с подгузниками). Association Rule Learning.
Кстати, это метод легко применять для небольших наборов данных. С ростом объемов данных растут требования к памяти и производительности (по меньшей мере, в экспоненциальном порядке).

Этот метод приобретает очень большое значение в связи с поиском кросс-зависимостей между проектами, которые в явном виде не могут быть сформулированы, но своими результатами оказывают влияние друг на друга. Например, развитие технической базы для выполнения одного проекта в последствие в силу опыта и наработанных технологий позитивно сказывается на успешности реализации последующих проектов, использующих наработанный потенциал, технические, кадровые, организационные и интеллектуальные способности.

Остальные техники к сожалению мало применимы на внутренних данных.
Если же обратится к так называемым "Озерам Данных" (Data Lakes), например, используя Hadoop, то возможно построить бенчмаркинговые модели и сопоставить показатели проектов с проектами отрасли и ее отдельных сегментов.

* * *

Все системы управления функционируют в условиях неопределенности. Неопределенность является особенностью математической модели и не относится к реальному объекту. Одной из причин неопределенности является неполнота знаний о реальном объекте, другая причина - стохастический характер определенных свойств объекта.
Одним из подходов устранения неопреденности является стремление улучшить модель, например, добавляя новые факторы. Такой подход не всегда является рациональным, если неопределенность, вносимая новым фактором увеличивает неопределенность модели. Даже если новый фактор устраняет большую долю неопределенности в выходе по сравнению с присущей новому фактору неопределенности, новый фактор может служить источником паразитной динамики.
Исходя из этого следует эвристическое правило предпочтения более простых моделей сложным, остается только понять, в какой степени повышение неопределенности следует обменивать на понижение сложности модели.

К автоматизации PPM

Метрики

После регистрации проектов и распределения их по соответствующим разделам портфеля проектов естественным желанием является автоматизация управления портфелем.
Для решения задачи автоматизации нужны метрики, так как на них будет базироваться автоматизация управления портфелем.

Метрики строятся на показателях. Показатель означает несколько иное по сравнению с метрикой. Можно сказать, показатель может использоваться более разнообразно, нежели метрика: показатель может выступать как нечто абстрактное, в то время как метрика, это показатель, наделенный способом количественного определения его значения с точки зрения упорядоченности объектов на основании этого значения. Более строго, значение показателя удовлетворяет аксиомам метрического пространства как математического объекта. Метрика, в свою очередь, позволяет сравнивать объекты и оценивать "расстояние" между ними, что и составляет надежную основу для сравнения проектов, для оценки альтернатив, и в конечном итоге, для принятия решений как в "ручном", так и в "автоматизированном" режиме.

В качестве метрик могут выступать:

• доходы (выручка);
• объем реализации;
• маржинальная прибыль;
• затраты и расходы;
• прибыль;
• физические показатели производительности или мощности.

Роль

Управление портфелем (Portfolio Management) помимо прочих задач, должен поддержавать решения и отвечать на следующие вопросы:

• на каких рынках следует проводить инвестиции;
• в какие продукты следует вкладывать капитал;
• какие технологии и способности нужно развивать.

Решение данных вопросов базируется на предвосхищении того, какие проекты смогут обеспечить максимум возврата на инвестированный капитал с одной стороны, и максимум клиентского удовлетворения, подразумевая под клиентами как покупателей, так и поставщиков капитала.

На эти же вопросы отвечают и традиционные технологии управления капиталом, но, в отличии от традиционных техник принятия инвестиционных решений, Portfolio Management подразумевает "непрерывное"  измерение, пересмотр и изменение состава портфеля с учетом поступающей информации. Непрерывность в этом случае подразумевает действия в соответствие с темпом изменения информации о проектах портфеля.

В таких услових Portfolio Management играет центральную роль в принятии решении в режиме реального времени о том, какие проекты следует сохранить, изменить или исключить на основании четко определенных критериев и посредством использования четких и определенных инструментов принятия и реализации решений в части состава портфеля.

Цели

Рассмотрим следующие 4 цели Portfolio Management:

1. Максимизация ценности.
2. Баланс инвестиций.
3. Стратегическая направленность.
4. Правильное число проектов.

Максимизация ценности подразумевает распределение ресурсов (всегда ограниченных) с максимальной отдачей (эффективностью).

Баланс инвестиций означает желаемое соотношение проектов в терминах одного или нескольких балансируемых показателей. Балансируемыми показателями могут выступать 

• риск, 
• доход, 
• распределение ресурсов по функциональных областям или операционным сегментам,
• распреление ресурсов по стратегическим целям или задачам.

 "Правильное число проектов" означает довольное простое правило: у организации не должно быть "стоящих в очереди" проектов, не должно быть отложенных по причине дефицита проектов. То есть, число проектов должно соответствовать наличным ресурсам, а все, что сверх того, является дестабилизирующим фактором.

Инструменты

Кратко охарактеризуем инструменты (и в какой мере, метрики), поддерживающие задачи достижения целей.

Для метризации цели "Максимизация ценности" могут использоваться следующие методы:

• Expected Commercial Value (ECV). Ожидаемая коммерческая ценность, основанная на очень приблизительной оценке математического ожидания дохода с учетом разных сценариев.
• Productivity Index (PI).
• Return of Investment (ROI).

Балансирование инвестиций обычно проводится с помощью метода Scoring model.

Общий метод достижения стратегической направленности - метод стратегический корзин (strategic bucket method), включая strategic aligment, strategic fit, spending breakdown.

Правильное число проектов обеспечивается распределением правильных ресурсов для правильных проектов в соответствии с анализом продуктивности (производительности) ресурсов. В качестве инструментов тут используются матрицы 2*2 или 3*3. Примером таких матриц являются матрицы BCS или McKensey матрицы.

Технология захвата государства

По мнению западных антропологов, русским присущи такие качества, как апатия, ленивое непротивление добру и злу, туманный, бунтарский и вредоносный альтруизм, наивная и жестокая доброта.

Цитаты из Переслегин С.Б. Сумма стратегий.

Разумеется, рейдерский захват одного предприятия – это полузаконная-полубандитская акция, характерная для «третьего мира».

В любом государстве – плохом ли, хорошим ли – всегда есть недовольные. Их претензии могут иметь религиозный характер, могут быть окрашены в национальные «цвета» или иметь социальный оттенок. Чаще всего дело сводится просто к борьбе за власть.

Количество оппозиционеров большого значения не имеет, но для успеха рейдерского захвата «государства Х» желательно, чтобы они проживали более или менее компактно, то есть чтобы их недовольство можно было связать с определенной территорией.

Прежде всего инспирируются активные выступления оппозиции. Желательно, чтобы они были достаточно массовыми, но в современных условиях это не имеет большого значения: существенен не сам новостной повод, а его отражение в мировых СМИ.

На своих митингах оппозиция должна выдвинуть простые, понятные, актуальные и при этом заведомо неприемлемые для властей требования.

После этого перед руководством страны возникает фатальная развилка: никак не реагировать и этим продемонстрировать слабость государства или начать преследование оппозиции, показав «антинародную сущность режима».

...принцип безальтернативности здесь выполняется автоматически – развилка вырождена, и оба варианта приводят к одному и тому же результату.

Сначала в американских и европейских СМИ, затем на трибунах международных организаций начинается обсуждение положения дел с правами человека в «государстве Х». Одновременно происходит переход от скрытого финансирования оппозиции к ее явной поддержке.

Оппозиция начинает акции гражданского неповиновения или сразу переходят к тем или иным формам вооруженного насилия. Естественно, в стране вспыхивают беспорядки, происходят столкновения демонстрантов с полицией и армией, льется кровь.

Можно блокировать все счета «государства Х» в зарубежных банках. С этого момента в стране начинается финансовый и экономический кризис.

Далее, если правительство продолжает упорствовать, Соединенные Штаты приступают к военным операциям. Прежде всего оппозиция снабжается оружием. Затем объявляется режим «закрытого неба» над территорией страны, то есть ВВС США начинают сбивать военные самолеты «государства Х» и уничтожать его военные аэродромы. На следующей стадии США переходят к воздушному наступлению, а после полного уничтожения военной и гражданской инфраструктуры начинается военная операция.

Понятно, что у руководства «государства Х» нет никакой возможности противопоставить «полю» что-то осмысленное.

В конце концов, это руководство уничтожают физически, оппозиция приходит к власти, а активы страны: авуары, природные богатства, инфраструктурные возможности, геополитический потенциал, – поглощаются «полем». При этом, разумеется, присваивается только ликвидная часть государственных активов, остальное передается в пользование оппозиции.

Модель кибернетической системы (модель принятия решения)

Источник:
Принципы самоорганизации. М. Мир, 1966, 621 с.
Статья Ст. Бир. На пути к кибернетическому предприятию

Введение 

«Кибернетическая система отличается тремя характерными чертами. Она чрезвычайно сложна – до такой степени, что ее структура в деталях не поддается определению. Она чрезвычайно вероятноста – до такой степени, что, будучи сложной по строению, она становиться неделимой и каждая траектория движения системы равновероятна. Нереально предполагать, что такого рода система может управляться посредством предписанных извне правил. Дело в том, что такая система по определению не поддается анализу, и поэтому не существует никакого теста, посредством которого соответствие этим правилам могло быть доказано. Третья характерная черта кибернетической системы состоит поэтому в том, что коренное свойство организации, проявляющейся в ней, возникает изнутри: система является самоорганизующейся». 

В данной цитате возможна замена определения «кибернетическая система» одним из следующих определений:

• организационная система,
• нетривиальная система управления,
• интеллектуальная система,
• система искусственного интеллекта,
• целесообразно действующий организм,
• жизнеспособная система. 

Еще один критерий сложной системы, адаптирующей свое поведение с некоторыми целями:

«Людям могут быть понятны интимные взаимоотношения между компанией (системой) и ее окружением, но у них нет формальной модели, чтобы адекватно выразить это».

Познавательный вопрос: 

«Каким образом система, уже способная к жизни в пассивном состоянии, достигает целеустремленной активности».

Ремарка об автоматизированном предприятии. 

«(Автоматизированное предприятие) … напоминает собаку без головного мозга, а с одним лишь спинным мозгом: оно содержит некоторые внутренние соединения и обладает по крайней мере способностью к рефлексам. Когда процесс автоматизации доведен до конца … весь организм может быть настолько специализирован по отношению к определенной среде, что потеряет способность к адаптации, так что радикальное изменение рынка приведет к его гибели».

О конкуренции. 

«Конкуренция в современном обществе вынуждает руководство стремиться к высокой и быстро достигаемой прибыли, в экологических терминах – к преобладанию, доминированию, а с экологическим доминированием связано … уменьшение приспособляемости. Только человеку благодаря появлению сознания и способности к предвидению удалось приостановить эту тенденцию эволюции…., так как человек – это высокоспециализированное существо, которое тем не менее сохранило приспособляемость благодаря большому мозгу и приобретенной способности к волевому управлению собой во взаимодействиях со средой».

Модель искусственного мозга

Модель искуственного мозга опирается на рассмотрение множества входов, выходов и системы, связывающей входы с выходами. При этом отсутствует концепция черного ящика в винеровском смысле, или, как принятого говорит, в терминах терминальных объектов.

Сенсорные входы

Характер входов. 

Уточняется – сенсорные входы.

1. Пусть искусственный мозг имеет пассивную чувствительность, выраженную наличием множества σ сенсорных входов s.

2. Каждый вход может принимать единственное значение x из множества рациональных чисел, эквивалентных множеству рациональных чисел отрезка [0,1].

Утверждение 2 определяет, что сила сенсорного ощущения, во-первых, ограничена, и, во-вторых, значение сенсорного ощущения может быть представлено ограниченным значением разрядов, что исключает из рассмотрения иррациональные числа. Любой отрезок [A,B] может быть приведен к отрезку [0,1] нормировкой (x-A)/(B-A). Однако, в рамках конкретных физических машин данная нормировка может приводить к потере эквивалентности [A,B]~[0,1] за счет ограниченной разрядности физической машины.

3. Множество σ сенсорных входов s конечно и имеет n элементов.

4. Множество σ упорядочено (это возможно в силу его конечности) таким образом, что первые r входов принадлежат самому организму, остальные n-r – внешней среде.

Сенсорная конфигурация

Сенсорный образ, он же сенсорная конфигурация, есть совокупность сенсорный входов, каждый из которых зависит от других входов как своим наличием (структурная зависимость), так и своим значением (параметрическая зависимость).

Пример. Роза – конфигурация зрительных, осязательных и обонятельных ощущений. Искусственная роза – это тот же комплекс, но без запаха.

Сенсорная конфигурация, это прежде всего подмножество множества σ. Но не только. Дело значительно сложнее. Структура может описываться различными моделями.

Пример описания:

1. Булевы соотношения, описывающие возможность и невозможность, условность и безусловность нахождения сенсорных входов в структуре (составе) конфигурации: (s₁∧s₂)∨¬s₃.
2. Функциональные соотношения x(s_i)=f(x(s_j), x(s_k)). Обобщая, можно заметить, что возможно описание общего виде F(x(S)) {≤,<,=} 0, где F=(F₁,…,F_k) – многомерная функция, а S=(s₁,…s_n).
3. Заданием статистических связей между значения входов. Например, корреляционных зависимостей вида M[x(s_j), x(s_k)]→1.

Вопрос: каков полный список описаний? Полнота может пониматься как: а) известные описания, б) теоретически возможные описания.

На уровне отношений полный список описаний строится путем построения декартовых произведений следующего вида: {s_i},{s_i×s_j}, {s_i×s_j×s_k},…,{s₁×…×s_n}.

Аксиомы конфигурации

«… мозг моделирует мир с помощью аксиом относительно различных видов конфигураций».

Под аксиомой Бир вероятно понимает утверждение, принимаемое на веру, опираясь на которое, в дальнейшем происходит получение, преобразование, передача, хранение и уничтожение как значений сенсорных входов, так и результатов их обработки.

Два признака нужны для аксиомы: быть принятой на веру, быть использованной в построениях.

Надо заметить, что аксиомы мозга – это не аксиомы мира науки, и это существенно.

«Такие аксиомы конфигурации задаются на языке моделирующем мир. … на языке самих объектов, а не на синтаксическом языке…»

Вероятно, Бир хочет сказать, что любой синтаксический язык беден по сравнению с возможностями описания всех видов конфигураций и не существует полного списка всех возможных описаний структур, которые можно установить в качестве конфигураций. Здесь нужно применять семантические теории языков.

Обучение устанавливает конфигурации в качестве постоянных черт познаваемого мира.

Пример.
Таблица умножения – сенсорная конфигурация.
Для взрослого мозга – это априорно аналитическое суждение.
Для неопытного мозга – апостериорно синтетическое суждение.

О различии аналитических и синтетических суждений [См. И.Кант. Критика чистого разума].

«Во всех суждениях, в которых мыслится отношение субъекта к предикату, …это отношение может быть двояким. Или предикат В принадлежит субъекту А, как нечто содержащееся (в скрытой форме) в этом понятии А, или же В находится вне понятия А, хотя и стоит в связи с ним. В первом случае я называю суждение аналитическим, а во втором – синтетическим».

«Эмпирические суждения, как таковые, все имеют синтетический характер». 

Не зачем основывать аналитические суждения на опыте, так как они и так содержаться в субъекте.

«Все математические суждения имеют синтетический характер». 

Так как в суждениях соединяются разные понятия или свойства разных понятий.

«Все теоретические науки разума содержат в себе априорные синтетические суждения как принципы».

"Загрузка" мозга

Бир говорит, что если выполнить «загрузку» мозга некоторой системой конфигураций, то они будут аналитическими априорными суждения перед началом работы такого мозга. И в таком случае нет места априорным синтетическим суждением.
(Хотя, почему бы не загрузить структуру, связывающую априорные аналитические и априорные синтетические суждения. Но вот вопрос, а подобная структура будет аналитическим или синтетическим суждением… Все относительно…).

В ходе работы мозга будут возникать апостериорно синтетические суждения. Апостериорно аналитические суждения в этом случае то же необходимы, в частности, для проверки исходной конфигурации. Но ведь они вздор по Канту? Возникает повод покритиковать Канта! И еще одно, не пересматриваются ли априорные суждения во время сна.

Таким образом, при более точном изложении, конфигурации, названные аксиомами, можно было назвать априорными аналитическими и априорными синтетическими суждениями и далее развивать построение а) апостериорных синтетических и апостериорных аналитических (!) суждений.

Структурное построения языка объектов согласно аксиом конфигурации существенно по следующим причинам:

• сильно ограничивается свобода перемещения точки по дереву объектов, что приводит к высокой скорости обработки важного события,
• экономятся затраты на распознавание ситуаций, иначе бы при каждой вариации объекта пришлось бы заново учиться.

Мозг должен иметь механизм моделирования аксиом конфигураций. Отсюда следует зависимость конфигураций от времени.

Множество конфигураций

Далее Бир называет конфигурацией любое подмножество множества σ. Множество всех конфигураций обозначим U(σ)={S₁,…,S_N}.Число элементов – N=2ⁿ.

В ходе обучения любая из этих конфигураций может удалить аксиоматическую структуру на сенсорном входе.

Концепт «аксиоматическая структура на сенсорном входе» имеет дополнительный смысл. Не являются ли аксиоматические структуры фильтром, ограничивающим поток данных внешнего мира. В предположении бесконечного разнообразия реального мира этот фильтр единственное спасение. Так как система конечна и не способна принять все разнообразие, то вне ограничений подобного разнообразие не будет устойчивых структур, обеспечивающих принятие решение. (Утверждение Эшби о необходимости разнообразия управляющего устройства больше разнообразия входов). С другой стороны, перестройка аксиоматических структур на входе не приводит ли открытию иных «миров».

Так как существует «слой сенсоров», он, например, первый, должен существовать слой, соответствующий U(σ). Бир отнес его к четвертому слою. Этот слой определяется множеством гомоморфных отображений: σ→U(σ). Номер слоя σ не указан. Отображение σ→U(σ) отождествлено далее с подмножеством S_b, которое названо сенсорной конфигурацией.

Внимание. Нужно быть внимательным, под подмножеством S_b на самом деле может скрываться отображение.

Так как четвертый слой не резиновый, то в нем содержаться лишь некоторые подмножества.

В некоторый момент времени существует некоторое множество [S] подмножеств S множества σ, которое является подмножеством множества U(σ).

[S]={S_b⊂σ,…, S_r⊂σ}⊂U(σ)

Множество всех подмножеств множества U(σ) обозначим UU(σ)={[S₁],…,[S_NN]}, где NN=2^2NN.

С учетом введенного множества можно записать, что [S]={S_b∈U(σ),…, S_r∈U(σ)}∈UU(σ).

Во взрослом мозге храниться конкретный [S]∈UU(σ). Но избыточность, выраженное двойной степенью двойки вдохновляет. За счет этой избыточности возможна тонкая подстройка в экстремальных ситуациях.

Далее идут рассуждения о том, что сенсорная информация предъявляется нескольким слоям, слои возбуждают или погашают сигналы, образуют корреляции, и все это продолжается до тех пор, пока не возникнет устойчивая точка в пространстве конфигураций. А также, слои могут формировать сенсорные сигналы, которые могут передаваться в «решающий» слой.

Заметка о затухании сигналов. Возможно, что затухание сигналов – это краеугольный механизм распознавания важных сигналов. Важный сигнал передается по кратчайшему пути и поэтому не успевает затухнуть. Второе, что обеспечивает затухание – устранение мусора и готовность к приему новых данных.

Означивание конфигураций

Так как с каждым s ассоциировано значение х, представляющий собой элемент совокупности мер <x>, количественно определяющий s во времени.

Ранее говорилось, что <x>=[0,1]. То, что это теперь совокупность мер, круто меняет дело. Но мера применимо к множеству, а у Бира говорится о элементах. Видимо, это всего лишь оборот речи.

Между сенсорами и множеством мер Бир устанавливает эквивалентность:

S_n={s, s₁, …, s_n}~{<x>,<x₁>, …, <x_n>}=X_n

В момент времени t₀ x∈<x> однозначно определено:

S_n(t₀)={s, s₁, …, s_n}~{x, x₁, …, x_n}=X_n(t₀).

Далее постулируется, что множество X_n имеет вычислимую величину, обозначаемую χ_n.
Для X_n(t₀) можно вычислить

χ_n(t₀) = f( χ, χ₁, ... , χ_n), но χ_n ≠ f( χ, χ₁, ... , χ_n) для всех t с учетом S_n.


Связана это с тем, что соответствие S_n и Х_n не более чем эквивалентность.

Далее на основе введенных же формул Бир провозглашает.

«Х_n имеет вычислимую величину χ_n, определяемую в момент времени t₀ алгебраической функцией… Но эта функция либо не может быть записана для в общем виде для всех t с учетом S_n, либо не может быть записана в специальном виде для фиксированного Sn для всех t”.

«Иначе говоря, если конфигурация сохраняет свою тождественность во времени, то она не может быть выражена общей алгебраической функцией; если же она может быть выражена в таком виде, она не может сохранить свою тождественность. Этот закон называется законом неопределенности структуры конфигураций»

Это "немножко неправильно" придумывать законы для тут же введенных формул.

Свойства величины χ_n:

• вычислима в любой момент времени,
• представляет собой численную «смесь» множества величин.

Вероятно, величина χ_n выражает собой некоторую «силу» сенсорной конфигурации, а смесь суммирует сигналы от сенсорных входов с разными весовыми коэффициентами.

Итак, однозначной (можно сказать аналитической) определенности χ_n для S_n добиться нельзя, тогда попробуем добиться статистической определенности. Для периода квантованного времени построим распределение величин χ_n.

Утверждается, что согласно предыдущим рассуждениям распределение χ_n относительно среднего будет скошенным, если нужно удалить аксиоматические структуры с сенсорных входов.

Не постулируется нахождение статистической однородности, подходящей для обработки данных. Поэтому статистическую однородность нужно искать, преобразовывая числовые данные. (Определение статистической однородности не дается). Используются разные функции преобразования, какие, не определяется.

Почему-то преобразования должны приводиться к нормальному закону...

Преобразование входов - алгоритм работы искусственного мозга

Вводится таблица преобразований.

Пусть задана эквивалентность [S] = {S_b, S_c, ..., S_r}~{ χ_b, χ_c, ..., χ_r}.

То есть, задана набор конфигураций и для каждой из них определена смесь. По сути дела, задается некоторое «небольшое» число конфигураций, которые испытываются в ходе дальнейших преобразований. Как устанавливается «первичный» набор конфигураций ответ смутный – аксиоматически. Каков механизм смены набор конфигураций – тоже неясно. Может быть, это происходит само в результате естественного набора.

Далее вводится таблица ₁Т преобразований, общим числом g. Преобразования применяются последовательно

Вариантов преобразований f. Все преобразования можно представить в виде «кубической» решетки с основанием

В ходе преобразования будет выбран какой-то из вариантов преобразования, так что окончательный вариант, например, может быть представлен в виде: TX_a = { χ_b2g, χ_cfg, ..., χ_r1g}.

Так как непонятно, как выбирать вариант, то определяется способ перехода к вариантам через условные вероятности перехода. То, что переход вероятен, так же страхует машину от «сверхспециализации» на одном варианте преобразования. Далее, можно поручить машине выбирать преобразование в ходе обучения путем формирования условных вероятностей перехода. И это Бир считает важным.

Обозначим через М подмножество преобразований, всего их g, которые должны быть применены к величине х. Обозначения всего множества преобразований опустим. Тогда преобразование обозначим следующим образом:

MT_g: { χ_b, ..., χ_r} → { χ_big, ..., χ_rjg}

Далее, если рассматривать величины χ_n на временной оси, то это будет временной ряд, также содержащий информацию. Далее, вроде все это нужно, чтобы вычислить временную структуру.

Далее множество [X_n] может быть упорядочено не только относительно времени, но и относительно величин путем отображения значений на группу целых чисел, в частности, циклическую группу порядка α:.

φ([X_n]) → R(modα)

Вероятно, вместо R нужно подставлять χ_n, умноженное на некоторый масштабный коэффициент. Масштабным коэффициентом может быть наименьшее общее кратное знаменателей несократимых дробей. Поиск модуля в делении приходиться искать, начиная с двойки. Поиск организуется с помощью матрицы преобразований:

Информация после такого преобразования – СТРУКТУРНАЯ.

Зачем нужна многократность?

«…для цели выделения структуры вполне достаточно единственного гомоморфизма, а альтернативы создают контрольный механизм, обеспечивающий восприимчивость при наличии возмущений и необходимости адаптации».

Но альтернативы здесь выбираются не последовательно, а порознь. Может применяться одно или более преобразований.

Обозначим конкретное множество гомоморфизмов, применяемое к х, через Н. Это подмножество всех гомоморфных отображений h, обозначаемое как U(H).

Множество преобразований, выделяющее временную структуру ценой отказа от точного различения численных значений, можно записать как второе составное многократное преобразование:

HTR: { χ_big, ..., χ_rjg} → { R_bHi, ..., R_rHj}

Отличительной чертой этого отображения является то, что в столбце преобразования выбирается конкретная ячейка, но не одна, а несколько. В матрице статистических отображений преобразования применялись последовательно. В формуле индексы Нi, Нj представляют собой множество модулей в формуле остатков.

Резюме механизма Т-машины:

«Т-машина регистрирует множество всех доступных сенсорных входов s, которые затем смешиваются (f), статистически преобразуются и гомоморфно отображаются на множество [Ξ] выходов ξ».

Характеристики множества [Ξ].

1. Множество [Ξ] эквивалентно множеству конфигураций, а не элементарным входам s.
2. Множество конфигураций эквивалентно [Ξ], а не элементарным выходам ξ.
3. Подмножество Ξ названо выходной конфигурацией, которая расщепляется на ξ: Ξ_b={ξ₁,…,ξ_n}.
4. Множество выходных конфигураций в момент времени t₀: [Ξ_a]={Ξ_b,…., Ξ_r}.
5. Имеет место эквивалентность: [S_n]~[Ξ_n].

Таким образом, исходя из пятой характеристики всем сенсорным конфигурациям найдутся конфигурации выходов.

Пятый пункт не очевиден, требуется аккуратное доказательство.

Моторная область

Повторяются рассуждения сенсорной области, с заменой сенсоров s на моторные реакции d, множества S на D.
Т-машине соответствует V-машина.

Далее  [Ξ]={ξ} заменяется на Z={ζ} и выполняется «эквивалентность структурных и вполне упорядоченных соответствий вход/выход»: [D_n]~[Z_n].

Интеграция

«Как Т-машина, так и V-машина являются устройствами для организации опыта, афферентного и эфферентного соответственно. Каждая из них способна организовывать опыт в двух формах: относящейся к организму и относящейся к среде».

Четыре множества выходов:

[Ξ_о] – сенсорная активность, относящаяся к организму,
[Ξ_e] – сенсорная активность, относящаяся к среде,
[Z_о] – моторная активность, относящаяся к организму,
[Z_e] – моторная активность, относящаяся к среде,

Определим систему следующим образом: [Ξ_о]×[Ξ_e]×[Z_о]×[Z_e]=U_t0.

Элемент u∈U_t0 представляет собой структурное состояние системы в целом
u_t0=(Ξ_оn,Ξ_en,Z_оn,Z_en).

U-машина представляет собой агрегат, правомочный управлять сверхмножеством U. Выход U-машины – сигнал подкрепления, который подается в ответ на элемент u.

Дальнейшее...

Данная конструкция была создано задолго до создания нейронных сетей. Но тем не менее, интуиция и идея сумели опередить даже текущее развитие нейронных сетей и представляет собой подход к реконструкции алгоритма вывода в нейронных сетях.

"Спор о том, может ли машина мыслить, идет, наверно, с тех самых времен, как человек заметил, что мыслит и делает машины. Но сама эта постановка вопроса есть пример одной из тех чудесных несообразностей, которые вытекают из существования языка — главного магического инструмента человека.Вот перед нами два предложения, строго и точно описывающие эмпирическую реальность:Человек мыслит.Машина жужжит.Теперь мы делаем простейшую операцию — меняем местами подлежащие. У нас получились два других предложения: "человек жужжит" и "машина мыслит".Раньше никакой мыслящей машины не было. Сейчас она как бы есть.Именно этот простой фокус и лежит в фундаменте всей истории человечества, безумно разгоняющейся со времен неолита. Сначала человек с помощью слов описывает то, что есть. Затем он меняет порядки слов в предложениях и получает описание того, чего нет. А потом он пробует это сделать. Так появляется "воздушный корабль", "подводная лодка", "конституционная монархия"...Пелевин В. Зенитные кодексы Аль-Эфесби.