Ситуационные центры развития как интеграторы государственного управления в саморазвивающихся полисубъектных средах - страница 24

Явно меняются подходы к проведению научных исследований. Так, все больше проявляются такие явления, как «наука данных», в науку вмешивается краудсорсинг. Весомые научные результаты получаются на основе анализа больших данных в определенной предметной области. Для этого накапливаются соответствующие массивы данных в геологии, здравоохранении, астрономии, физике, энергетике[37], биоинформатике, мониторинге климата, в исследованиях на основе численного моделирования и др.[38]. Вместе с тем есть риск, что анализ больших данных не позволит найти оригинального решения, ведь изобретение является продуктом инсайта человека или группы людей[39]. А инсайт происходит, как правило, в иной ситуации, даже не смежной. Анализ больших данных загоняет процесс поиска в экстраполяционном направлении, ведь нейронные структуры и статистические подходы свои прогнозы строят на основе предыдущей истории, и, как правило, в шорах сложившегося конечного базиса факторов. На получение же прорывного результата прошлый опыт может накладывать существенные ограничения.

Основные причины проявления таких ограничений лежат в инерционности логического склада мышления, диктате имеющихся нормативов, невозможности устранения междисциплинарных барьеров, потребности формирования новых институтов на основе разрушения старых, необходимости сокращения рабочих мест и набором сотрудников с новыми компетенциями и многом другом. Примерами появления принципиально новых решений служат давние прорывы с созданием радио, самолета и трактора, а сейчас – социальные сети, смартфоны, туманные вычисления, блокчейн, квантовые семантики, оптические компьютеры, голографические процессоры и др. Некоторые из новых технологий пока только очень избирательно обсуждаются в узких научных кругах, а некоторые вообще не обсуждаются и находятся на уровне фантазий середины прошлого века, например, Айзека Азимова.

В связи с запуском и реализацией во многих ипостасях в России национального проекта по цифровой экономике, включая разработку дорожных карт по сквозным цифровым технологиям (СЦТ), растут ожидания в получении весомого социально-экономического эффекта, что России сейчас очень нужно на фоне затянувшейся экономической стагнации. Есть надежда, что вложение больших инвестиций в СЦТ (порядка 1 % от ВВП) позволит осуществить ожидаемый экономический прорыв. Однако, следует заметить, что планируемые показатели эффекта от цифровизации приводятся без обоснования с применением научного моделирования, что не создает должного уровня доверия к этим показателям. Причем некоторые показатели выглядят просто упаднически, достаточно посмотреть, например, на планируемый рост числа объектов интеллектуальной собственности, где предельное значение числа подготовленных патентов в сотни раз меньше, чем в Китае или США. Возможно, причина выбора столь пессимистического сценария развития лежит в отсутствии адекватных и совсем новых методов, которые помогли бы выбрать нестандартные решения, обеспечивающие прорыв.

Таким образом, складывающаяся глобальная, политическая, экономическая и рыночная ситуация подразумевают необходимость принципиальной смены управленческих правил игры. Требуется некое кумулятивное решение проблемы обеспечения прорывного роста российской экономики, значительного повышения показателей качества жизни и производительности труда, создания ресурса обеспечения глобальной конкурентоспособности российской продукции. Очевидно, что только цифровыми приемами и технологиями, пассивной диффузией новаторских новшеств эти проблемы не решить. Необходимо многоаспектное, с участием различных дисциплин, включая социологию, философию, психологию, математику, физику, нейрофизиологию, биологию и другие науки, переосмысление подходов и методов к ситуационному управлению.