7. Метод моделей Байєса

Оцінка ймовірностей подій для кожного сценарію у методології сценарного аналізу виконується ще й із застосуванням методу Байєса, що полягає у визначенні умовних ймовірностей здійснення тої чи іншої події

Р^С = ,

де P^С( ) – умовна імовірність здійснення сценарію С; P⁰( ) – апріорна імовірність виникнення кожного із сценаріїв.

Застосування методу зводиться до наступних кроків.

Для конкретної проблеми по передбаченню сформулювати можливі сценарії майбутнього на визначеному інтервалі часу (С_і, і = ). Це формулювання виконується або шляхом застосування інших методів передбачення, або вербально (словами описується те, що може відбутися). Причому формулювання повинне відповідати двом необхідним умовам:

• сценарії, що розглядаються, повинні взаємно виключати один одного, тобто виникнення одного з них обов’язково визначає неможливість виникнення другого;

• всі можливі сценарії майбутнього повинні якомога повніше враховувати увесь спектр того, що може відбутися, тобто бути максимально повними та вичерпними.

Використовуючи усю наявну інформацію про можливі сценарії майбутнього, оцінити апріорні імовірності виникнення кожного із цих сценаріїв P⁰(С_і,), і = . Це, доречи, можна зробити дельфійським методом.

Визначити перелік найбільш важливих подій П_і, і = , що можуть відбутися при умові здійснення сформульованих можливих сценаріїв майбутнього.

Повторно оцінити імовірності виникнення кожного з сформульованих сценаріїв із урахуванням визначених п. 3. найбільш важливих подій та з використанням широко відомих розрахункових формул Байєса. Отримані імовірності називаються відкоригованими й мають характер умовних.

Для візуалізації тенденцій, що зв’язані з кожним із можливих сценаріїв майбутнього, отримані результати зображають графічно. На підставі аналізу цих результатів із залученням експертів роблять остаточний висновок про реалістичність досліджуваних сценаріїв.

8. Людино-машинні системи та вибір

Вже добре усвідомлено, що основною причиною виникнення системного аналізу як науки була необхідність вирішення проблем, що виникають у процесі керування складними системами. Багато суттєвих особливостей подолання складностей можна прослідкувати й на прикладі конкретного етапу, що являє собою хоча й важливу, проте лише складову частину управління, етапу вибору (прийняття рішення).

Як би не сприймалася складність, простота розуміється однаково: простим являється випадок, коли стороння допомога не вимагається. У складних випадках, особливо якщо той, хто приймає рішення, стикається зі складністю у важких умовах дефіциту часу або інших екстремальних обставин, йому потрібна кваліфікована допомога в оцінці альтернатив.

Допомога експертів неоціненна: кожний військовий начальник має штаб, ректор Вузу або директор НДІ – вчену раду, міністр – колегію; в окремих випадках створюють одноразову групу експертів для розгляду конкретної ситуації.

Однак існують істотні границі людських здібностей при сприйманні та обробленні інформації. Роботу експертів обмежують не лише між особові стосунки, але й внутрішні психологічні та фізіологічні причини. Одні говорять швидко, інші повільно, одні голосно, інші тихо тощо. Стиль розмови змінити практично неможливо – він закладений генетично. З’ясовується, що людина одночасно може оперувати лише із невеликим числом операндів (понять, ідей, моделей, альтернатив тощо) – психологи, кажучи про границі можливостей, іноді називають це законом „сім плюс-мінус два” (так зване число Інгве – Міллера, встановлене американськими вченими – лінгвістом Інгве та психологом Міллером при дослідженні причини низької засвоюваності команд у військово-морському флоті США). Окрім того, стикнувшись, наприклад, з багатокритеріальною задачею, експерт часто проявляє непостійність, невпевненість, нелогічність, прагнення до спрощення задачі. Нарешті, у ряді випадків грає роль й низька швидкодія нервової та м’язової системи людини.

В усіх цих відношеннях можливості комп’ютера перевершують особливості людини, і виникає проста, але дуже плідна ідея створення єдиної системи, що поєднала б достоїнства людини та комп’ютера, компенсуючи їх недоліки. Так, Н. Вінер відмічав: „Обчислювальна машина дуже гарна при швидкій роботі, що виконується однозначним шляхом над повністю представленими даними. Обчислювальна машина не може порівнятися із людською істотою при опрацюванні ще не викристалізуваних даних. Якщо назвати це інтуїцією, то я не сказав би, що інтуїція недосяжна обчислювальній машині, але в неї вона менше, а економічно невигідно заставляти машину робити те, що людина робить краще.”

Навряд чи можливо, та й не варто створювати універсальну систему на усі випадки життя. На практиці йдуть шляхом створення людино-машинних систем, що називаються проблемно-орієнтованими. Навіть у порівняно конкретній сфері прийняття рішень спостерігаються розвинуті типи систем за типами задач вибору. Існує декілька самостійних напрямків цього розвитку.