ВИДЕНИЕ БУДУЩЕГО — УДЕЛ ПОБЕДИТЕЛЕЙ - Наука - zn.ua

ВИДЕНИЕ БУДУЩЕГО — УДЕЛ ПОБЕДИТЕЛЕЙ

6 июля, 2001, 00:00 Распечатать

В течение всей истории человечества множество мыслителей и провидцев пытались «заглянуть» в будущее, чтобы получить представление о его возможном дальнейшем развитии...

В течение всей истории человечества множество мыслителей и провидцев пытались «заглянуть» в будущее, чтобы получить представление о его возможном дальнейшем развитии. Для этого использовались самые разнообразные методы — от различного рода хиромантии и колдовства до астрологических и научно-фантастических предвидений. Они были исключительно субъективными и не выдерживали ни малейшей критики со стороны естественных наук.

В связи с угрозами, все чаще возникающими перед современным обществом, появилась необходимость на объективных принципах предсказывать хотя бы приблизительные сценарии будущих событий. Это нужно для формирования рациональной и менее ошибочной стратегии развития любого организованного сообщества (нации, страны, организации или компании) в мире жесткой конкуренции.

Актуальность
и цель технологического предвидения

 

Указанная проблема приобретает еще большую актуальность сейчас, на грани тысячелетий. В условиях уменьшения запасов органического топлива и природных ресурсов, ускорения процессов мировой экономической глобализации с их негативными последствиями, такими как потеря национальной идентичности для развивающихся стран, упадок национальных экономик, резкая поляризация между супербогатством меньшинства и сверхбедностью большинства населения планеты, обострение общественных и межэтнических отношений, — человечество пребывает в ожидании новой эпохи, в основе которой лежала бы иная социальная, экономическая и научно-технологическая платформа.

Первые попытки получить объективные знания о будущем были связаны преимущественно с разработкой новых и применением традиционных методов математики и статистики. В результате создана целая группа мощных методик, как-то метод временных рядов, методы регрессионного анализа, как одномерного, так и множественного имитационного моделирования, эконометрические модели и др.

Все они относятся к классу т.н. методов количественного прогнозирования и применяются для приблизительного «определения» будущего поведения определенной переменной величины или системы взаимосвязанных переменных величин на заранее известном временном интервале.

Несмотря на широчайшую практику использования этих методов и наличие огромных вычислительных мощностей, их практическое применение принципиально ограничивается лишь случаями обработки ретроспективных данных количественного характера, монотонно изменяющихся, или, в отдельных ситуациях, т.н. «размытых» данных. Иначе говоря, при применении методов прогнозирования происходит описание будущего, фактически являющегося продолжением или экстраполяцией прошлого. Это обстоятельство существенно ограничивает возможности указанных методов. Прежде всего потому, что мы живем в мире, где постоянно происходят качественно новые, не присущие прошлому события. Сюда прежде всего относятся разнообразные изломо- и скачкообразные изменения, связанные с разрывами монотонности процессов и имеющие характер существенно нелинейных явлений.

Например, на грани XX и XXI веков такими явлениями были распад Советского Союза и «мгновенное» изменение геополитического равновесия в мире, бурное развитие информационного общества. С помощью методов количественного прогнозирования подобные явления предусмотреть невозможно. Популярное в 60-е годы прогнозирование с течением времени начало терять значение универсальной методологии. Это связано прежде всего с тем, что его методами не удалось предсказать мировой нефтяной кризис начала 70-х годов с его разрушительными последствиями и даже взрывоподобное развитие информационных технологий в 90-х годах.

Поэтому в современных условиях все более актуальной становится новая задача — репрезентовать будущее, которое не может интерпретироваться как обыкновенное продолжение прошлого в связи с тем, что это будущее может приобретать принципиально отличные формы и структуры по сравнению с тем, что было известно в прошлом.

 

Отмеченная проблема получила название предвидения [Jesus E. Arape M. 2001]. Этот термин еще в конце 50-х годов использовал Гастон Бергер (Gaston Berger) в известном журнале «Два мира», но формирование предвидения как отдельной, самостоятельной проблемы состоялось лишь в начале девяностых годов XX века.

Следует отметить: универсальных и совершенных подходов к разрешению этой проблемы сегодня не существует. Есть лишь попытки построения возможных сценариев развития тех или иных явлений в будущем. Но принципиальным отличием от прежней практики решения подобных задач является то, что использующиеся для этого методы имеют не количественный, а качественный характер. Причем отдельные из них были известны уже довольно давно как разрабатываемые и используемые для решения специальных, предметно ориентированных задач. Например, еще в 60-е годы американская компания Rand Corporation создала методику, позволяющую облегчить т. н. визуализацию сценариев разработки и применения нового оружия во всех технологических аспектах. Она получила название «Дэлфи» (в честь знаменитого греческого мыслителя и провидца Delphos).

Сегодня известны и другие методы качественного характера, которые в той или иной степени могут использоваться на отдельных этапах предвидения явлений будущего. Но в полном объеме ни один из них не разрешает эту проблему.

Можно считать, что предвидение — это процесс применения отдельных методов в определенной последовательности с установлением четко определенных взаимосвязей между ними. Этот процесс формируется с помощью более универсальной методологии, известной как системный анализ.

Отметим, что, поскольку понятие «предвидение» будет применяться только для технологического сегмента развития общества, в дальнейшем будем пользоваться термином «технологическое предвидение». Неопровержимым является тот факт, что технологические изменения в обществе стимулируют развитие всех его сфер. Так, изобретение паровой машины, открытие электрического тока и революционные изменения в отрасли информационных и телекоммуникационных технологий сыграли существенную роль в общественном развитии. Например, современные информационные и телекоммуникационные технологии не только ведут к радикальным преобразованиям в структуре международной торговли, но и коренным образом изменяют всю экономическую деятельность общества. Из классической экономической теории известно, что традиционными факторами производства являются земля, капитал и труд. В современных производственных условиях большое значение приобретают новые знания, начинающие существенно изменять саму суть производственного фактора. В частности, в сфере информационных технологий разработка математического и программного обеспечения является их основой (бэкбоном). Поэтому знания становятся важнейшим производственным фактором при создании подобных технологий. С другой стороны, развитие информационных технологий фактически породило новую сферу экономической деятельности, создав экономику знаний, или т. н. «невесомую» экономику.

Учитывая современные тенденции трансформации производственного фактора, каждая страна мира не только может, но и должна развивать технологическое предвидение как фундаментальный инструмент разработки своей политики и стратегии в условиях значительных изменений, новых вызовов и больших рисков, которые несет человечеству будущее.

Больше того, не только страны и нации, но и отдельные организации, учреждения, компании, независимо от их политических или экономических моделей и форм собственности, нуждаются в новых знаниях, чтобы иметь хотя бы приблизительное представление о наиболее актуальных направлениях технологического развития. Эта потребность вызвана следующими двумя основными причинами:

1) не отставать от технологических достижений, которые будут определять развитие будущего общества;

2) иметь возможность своевременно понять преимущества тех технологических достижений, которые позволят достичь максимальной выгоды странам, организациям или компаниям в конкурентной борьбе по правилам современного мира.

 

Анализ некоторых методов, используемых для технологического предвидения

 

Опишем некоторые методы, используемые для выполнения комплекса работ по технологическому предвидению. Отметим, что ни один из них сам по себе не разрешает эту проблему. Они могут рассматриваться как составные более полной системной методологии, определяющей последовательность использования этих методов, устанавливающей взаимные связи между ними и в целом формирующей процесс технологического предвидения.

Все рассматриваемые методы основываются на использовании т. н. выводов экспертов в конкретной сфере знаний. Т. е. главными исходными для использования этих методов являются данные экспертами оценки значений той или иной переменной. С учетом этого рассматриваемые методы относятся к группе методов качественного анализа независимо от использования математических моделей или даже количественных вычислений для обработки отдельных сегментов информации.

Метод Дэлфи. В отечественной литературе известен как метод экспертных оценок. За более чем сорокалетнюю историю своего существования он получил значительное развитие, разнообразные интерпретации и широкое практическое применение. Но, несмотря на свой долгий век и многочисленные модификации, его главная идея оставалась неизменной. Она состоит в необходимости получения вывода группы экспертов о поведении в будущем одной или нескольких связанных между собой характеристик интересующей системы. Полученные результаты используются для построения возможных сценариев поведения исследуемой системы. С этой целью на первом этапе разрабатываются т. н. опросные формы. Они используются для сбора оптимальных оценок значений исследуемых характеристик, предложенных экспертами.

Практическое применение метода Дэлфи сводится к выполнению следующих задач:

1. Подбор группы экспертов в соответствии с характером и темой исследуемой проблемы.

2. Формулирование цели, которую предполагается достичь в результате разрешения проблемы.

3. Разработка опросной формы для сформированной группы экспертов.

4. Опрос экспертов в соответствии с разработанной формой.

5. Статистическая обработка данных опроса с целью синтеза новых результатов.

6. Анализ каждым экспертом полученных результатов и предоставление ему возможности учесть ответы и вывод всей группы.

7. На случай, если некоторые эксперты корректируют свои ответы, после пункта 6 выполняется повторная обработка данных опроса в соответствии с пунктом 5.

8. Пункты 5—7 выполняются до тех пор, пока эксперты не прекратят корректировать свои ответы. Полученный после этот результат считается консенсусным. В отдельных случаях после многократного выполнения пунктов 5—7 в ответах экспертов не достигается стабильность. Это указывает на невозможность разрешения сформулированной проблемы или на не вполне удачный подбор экспертов — необходимо вернуться к пункту 1 и повторить пункты 1—8.

9. Консенсусное решение эксперты анализируют дополнительно для его интерпретации и разработки сценариев развития исследуемой системы.

Метод перекрестного влияния на первом этапе также основывается на использовании экспертных оценок по поводу событий, которые могли бы охарактеризовать будущее на определенном отрезке времени. Например, пытаясь исследовать будущее развитие индустрии телекоммуникаций, прежде всего необходимо определить, какие важные события, которые могут произойти, наиболее полно отражали бы сценарии развития этого сектора промышленности.

Как только будут определены важнейшие события Пі,=1,... ,N, способные адекватно охарактеризовать сценарии будущего в конкретном секторе промышленности, производится оценка вероятностей осуществления каждого из этих событий. Они определяются как простые или исходные вероятности Po(П1),... ,Po(Пn).

Следующим шагом является построение т. н. матрицы перекрестного влияния. Она имеет размерность N x N, где N — количество выбранных событий. Эта матрица определяет взаимовлияние событий.

Например, если осуществлялось предвидение относительно развития условной отрасли промышленности, для которой были определены четыре важных будущих события, то матрица перекрестного влияния может иметь следующий вид (рис.1):

По мнению экспертов, с которыми проводились консультации, первое событие (П1) влияет на третье событие (П3). Второе событие (П2) влияет на четвертое (П4), которое в свою очередь влияет на второе (П2). После этого проводится оценка вероятностей того, что определенные события произойдут: (РП(Пі)), и = 1,...,N.

Для этого используются методы моделирования сложных систем, в частности имитационного моделирования, стохастического моделирования и некоторые другие. После того как оценки вероятностей (РП(Пі)), и = 1,...,N получены, проводится еще один этап моделирования с применением одних и тех же методов получения оценок реализации каждого возможного сценария (Pc(Cj)), j = 1,...,2n, количество которых определяется числом 2n.

Отметим, что приведенная методика на первом этапе фактически основывается на применении метода Дэлфи, результаты которого используются для вычисления оценок вероятностей возможных сценариев развития будущего в соответствии с описанной процедурой. Набор наиболее вероятных сценариев и составляет основу для предвидения будущего.

Метод Саати разработан американским математиком Томасом Л.Саати (Thomas L. Saaty) и базируется на его известных результатах в сфере «неструктурированного принятия решений» (Non-structured Decision Making). Несмотря на то, что метод Саати на ранних этапах применения (начало девяностых годов) рассматривался исключительно как вспомогательный инструмент для принятия решений, со временем его начали использовать при решении задач «визуализации будущего», что делает его довольно интересным для технологического предвидения.

В отличие от других методов, использующихся в этой сфере знаний, идея метода Саати состоит в обязательном условии «фокусирования» или «схождения» к чему-то единому по отношению к выводам экспертов и действиям многочисленных исполнителей сложного предполагаемого процесса. То есть в этом случае метод основывается на «причинной» перспективе процессов, закладываемых в основу разработки сценариев будущего.

Применение метода базируется на использовании т. н. иерархических сетей при построении модели, предназначенной для расчета вероятностей возникновения каждого возможного сценария в будущем. Причем на первом этапе группа специалистов, руководящая выполнением исследований, должна хотя бы вербально (в словесной форме) определить, чем являются реально возможные сценарии будущего. Вероятность возникновения или степень неопределенности каждого возможного сценария определяется применением алгоритмов этого метода и модели иерархических сетей. Модель используемой для этого типа задач иерархической сети показано на рис.2

Метод морфологического анализа был предложен в 1969 г. швейцарским математиком и астрономом Фрицем Звиски (Fritz Zwicky) для изучения новых геометрических форм, которые могут приобретать создаваемые технологические системы. Метод основывается на применении системного подхода, и в этом отношении требует идентификации т. н. характеризующих параметров Пі. , и = 1,... ,К для изучаемых систем.

Рассмотрим конкретный случай. В автомобильную отрасль с целью создания нового поколения автомобилей осуществляется инвестирование. При этом прежде всего следует определиться с группой характеризующих параметров, в наибольшей степени влияющих на достижение новых качеств создаваемого автомобиля. Например, некоторые из важных характеризующих параметров могут быть заложены в следующие блоки автомобиля: П1 — подвижная система (колеса и прочее); П2 — система торможения; П3 — двигатель; П4 — система передач; П5 — компьютерная система управления; П6 — система электрического питания автомобиля.

После проведения набора характеризующих параметров необходимо определиться с множествами значений каждого из них или с т. н. возможными морфологическими пространствами. Например, для характеризующего параметра «П3 — двигатель» возможное морфологическое пространство имеет следующий вид:

М{П3}={внутреннего сгорания; электрический; турбоэлектрический}.

Общее возможное морфологическое пространство для создаваемой системы определяется как пересечение возможных морфологических пространств для всех характеризующих параметров М{системы}= М{П1}VМ{П2}V…V М{ПK}.

Пусть для условного автомобиля имеем следующее количество характеризующих параметров: П1=2; П2=3; П3=3; П4=4; П5=4; П6=5. Тогда морфологическое пространство будет составлять 2x3x3x4x4x5=1440 возможных решений.

Из возможного морфологического пространства создаваемой системы М{системы} выделяется т. н. морфологическое пространство реального достижения МРД{системы}Н М{системы}, в котором в качестве решения останутся только те элементы, которые могут быть реально достигнуты. Таким образом, разрешение проблемы технологического предвидения с применением метода морфологического анализа достигается тогда, когда элементы возможных морфологических пространств для различных характеризующих параметров совместимы, т. е. пересечение этих пространств не является пустым пространством М{системы} 0.

Метод применения модели Байеса (Bayesian model technique), в отличие от предыдущих, в меньшей степени направлен на предвидение возможных сценариев будущего. В чем его особенность? Для группы предварительно определенных сценариев следует провести оценку того, какие из них более, а какие менее реальны. То есть этот метод можно рассматривать как инструмент для поддержки принятия решений, что позволит максимально точно и реалистично сориентировать исследователей.

Применение метода сводится к следующим шагам:

1. Для конкретной проблемы по технологическому предвидению формулируются возможные сценарии будущего на определенном временном интервале (Cj, j = 1,...,2n). Это формулирование или описание осуществляется либо путем применения иных методов технологического предвидения, либо вербально (словами описывается то, что может произойти).

Причем это описание должно соответствовать двум необходимым условиям:

а) Рассматриваемые сценарии должны взаимно исключать друг друга, то есть возникновение одного из них обязательно предопределяет невозможность возникновения других.

б) Все возможные сценарии будущего должны возможно полнее учитывать весь спектр того, что может произойти в будущем, т. е. быть максимально полными и исчерпывающими.

2. Используя всю имеющуюся информацию о возможных сценариях будущего, провести оценку априорных или исходных вероятностей возникновения каждого из этих сценариев, Po (Cj); j = 1,... ,2n. Это может быть сделано, например, путем применения метода Дэлфи.

3. Определить перечень наиболее важных событий Пі, и = 1,...,N, которые могут произойти при условии осуществления сформулированных возможных сценариев будущего.

4. Повторно оценить вероятность возникновения каждого из сформулированных сценариев с учетом определенных в п.3 наиболее важных событий и с использованием широко известных расчетных формул Байеса.

Полученные вероятности называются откорректированными и имеют характер условных.

5. Для визуализации тенденций, связанных с каждым из возможных сценариев будущего, полученные результаты целесообразно изобразить графически. На основании анализа этих результатов с привлечением экспертов сделать окончательные выводы о том, какие из исследуемых сценариев наиболее реалистичны.

 

Системное применение методов качественного анализа в задачах технологического предвидения

 

Важно еще раз подчеркнуть, что при решении приближенных к реальности задач технологического предвидения должны использоваться различные методы качественного анализа в одной процедуре. Это необходимо делать с учетом недостатков и преимуществ каждого метода, особенностей исследуемой системы в плане топологии взаимосвязей между ее внутренними элементами, характера информации, циркулирующей в системе (количественной или качественной), противоречивости критериев, на множестве которых решается задача степени неопределенности информации и других аспектов. Разрешение проблем подобного типа возможно лишь на основании применения системного подхода, когда учитывается вся совокупность свойств и характеристик исследуемых систем, как и особенностей методов и процедур, использующихся для их создания.

Например, довольно эффективным системным применением рассмотренных методов качественного анализа является использование двух групп методов на двух этапах процесса предвидения. На первом для определения возможных сценариев будущего целесообразно синхронно применять метод Дэлфи в комбинации с методами Саати, перекрестного влияния или морфологического анализа, в зависимости от особенностей проблемы, а на втором — метод моделей Байеса для выявления наиболее реалистичных сценариев.

На основании сравнения характеристик методов качественного анализа, требований к их применению, недостатков и преимуществ каждого из них исследователи проблем технологического предвидения должны выбрать оптимальную комбинацию методов, установить правильную последовательность их использования с учетом всей совокупности требований к исследуемым системам и особенностей решаемых задач.

Анализируя особенности рассмотренных методов, можно сделать следующие выводы об их свойствах и особенностях применения.

 

Все рассмотренные методы, независимо от сложности заложенных в их основу математических моделей и особенностей вычислительных процедур, по определению имеют качественный характер. Это связано с тем, что исходными данными для них являются выводы экспертов или аналитиков, привлеченных к решению конкретных задач технологического предвидения. К подобным выводам всегда приходят на основании знаний, опыта, интуиции и здравого смысла профессионалов в той или иной отрасли. Поэтому все результаты, полученные с помощью рассмотренных методов, являются лишь приближениями (или аппроксимациями) к тому, что должно произойти реально. В связи с этим методы можно рассматривать в качестве эффективного и мощного инструмента для построения сценария, возможно более близкого к настоящим событиям и сценариям в будущем, которое мы пытаемся предсказать. В этом плане ни один из полученных таким способом результатов не может рассматриваться как абсолютно определенный факт в будущем.

При разрешении проблем технологического предвидения чрезвычайно важным является подбор группы экспертов среди наиболее квалифицированных специалистов в конкретной предметной области, а также применение новейшего математического обеспечения и мощных информационных технологий. Это должно обеспечить высшую точность и адекватность возможных сценариев будущего.

 

Инновационное развитие общества на основе технологического предвидения

 

Современные тенденции общественного прогресса в наиболее развитых странах мира связаны с постепенным переходом от процессов произвольного, иногда спонтанного развития научно-технических исследований и технологий к концепции стратегического планирования и управления ими. Они основываются на методологии технологического предвидения и характеризуют современные условия экономической глобализации и доминирования экономики, построенной на знаниях.

В социальном плане целью технологического предвидения является определение общественно и экономически наиболее выгодных технологий.

Важно отметить, что в истории человечества едва ли не самым ярким примером применения методологии технологического предвидения, начиная с середины пятидесятых годов, было формирование и осуществление космической программы Советского Союза. Ее результаты не превзойдены до сих пор.

Однако в качестве неотъемлемой составной развития национальных экономик на постоянной системной основе эта методология начала использоваться в конце восьмидесятых — начале девяностых годов прежде всего такими странами, как Япония, США, Великобритания, Германия. Со временем ее стали применять в Нидерландах, Франции, Австралии и ряде других развитых стран.

Этого требовали следующие факторы:

1. Постоянный рост конкуренции в условиях ограничения энергетических и природных ресурсов.

2. Ограничение общественных затрат, вызванное необходимостью правительств стран балансировать свои бюджеты в условиях старения населения в развитых странах и достижения политически лимитированных пределов налогов. То есть дальнейшее повышение налогов в этих странах приведет к нарушению политического равновесия и оттоку капиталов в оффшорные зоны.

3. Возрастание сложности общественных систем, связанное с усилением связей и более тесным взаимодействием социально-политических и экономических систем различного типа (национальных и региональных, государственных и частных и т.д.).

4. Возрастание роли научно-технической компетенции обусловлено тем, что научно-технические знания становятся стратегическим ресурсом для стран и компаний. Они также являются основным фактором повышения качества жизни.

В общественном аспекте технологическое предвидение имеет следующие характерные свойства.

Во-первых, предвидение — это процесс, который может объединять участников различных заинтересованных групп (научная общественность, правительство, промышленность, негосударственные организации и т.п.) для обсуждения вопроса, какой мир они хотели бы создать в течение ближайших десятилетий.

Во-вторых, чтобы попытки заглянуть в будущее можно было считать предвидением, они должны быть систематическими.

В-третьих, эти попытки должны иметь характер долгосрочного предвидения (на период от 5 до 30 и более лет).

В-четвертых, успех предвидения основывается на сбалансированности достижений в определенной научно-технологической сфере с экономическим прогрессом общества.

В-пятых, предпочтение следует отдавать выявлению т. н. сгенерированных технологий, то есть технологий, находящихся на предконкурентной стадии своего развития, но основывающихся на прогрессивных идеях и новых эффектах, поэтому имеющих основания для государственного финансирования на этом этапе.

И последнее. Формирующиеся технологии должны не только положительно влиять на развитие промышленности и экономики, но и быть социально затребованными с точки зрения экологических, медицинских, образовательных и прочих признаков. Эти свойства технологического предвидения приводят к изменению социальных взаимоотношений между наукой и техникой с одной стороны и системой государственного управления — с другой. Так, в течение примерно сорока лет после Второй мировой войны модель «научного прорыва» играла доминирующую роль в политике финансирования научных исследований. В соответствии с этой моделью прогресс в фундаментальных исследованиях открывал новые возможности для прикладных разработок, что в свою очередь способствовало развитию новых технологий и инноваций. Таким образом, общество поддерживало фундаментальные исследования, рассчитывая, что они со временем принесут практические результаты (повышение материальных благ, улучшение здоровья людей, укрепление национальной безопасности и т.п.). В то же время органы государственного управления не очень интересовало, в какой форме осуществятся ожидаемые результаты и когда это произойдет.

На новом этапе, столкнувшись с растущей конкуренцией в промышленности, жесткими финансовыми ограничениями и требованиями отчетности, правительства стран ожидают более конкретных результатов от науки в ответ на капиталовложения в эту сферу. Поэтому технологическое предвидение в настоящее время является одним из подходов к согласованию интересов научной общественности при проведении наиболее перспективных исследований с потребностями промышленности и общества в целом по отношению к новым технологиям и инновациям.

Это предопределяет еще одно обстоятельство, в соответствии с которым правительства постепенно вынуждены «втягиваться» в процесс технологического предвидения. Оно состоит в том, что успешное использование достижений науки и техники во все большей степени зависит от создания эффективных связей между промышленностью, научными заведениями и ветвями власти, отвечающими за технологическое развитие общества. Технологическое предвидение является основой для установления и укрепления подобных связей. Оно способствует и согласованию национальной и региональных инновационных систем, повышая их эффективность.

Одна из причин того, что все большее количество стран в течение последнего десятилетия пользуется методологией технологического предвидения, связана с концепцией национальной или региональной системы инноваций. В состав такой системы входит ряд участников-компаний, предприятий, научных учреждений, правительственных структур. При этом с позиций системного анализа очень важными являются взаимосвязи между этими участниками. Например, национальная или региональная система инновационного развития, состоящая из участников, которые не обязательно являются очень мощными, но имеют хорошо налаженные взаимосвязи, может действовать более эффективно (с точки зрения генерирования инноваций), чем другая система с мощными участниками, но слабыми взаимосвязями. Если в стране или регионе внедрена система инновационного развития, то важнейшей задачей является укрепление и оптимизация связей между различными компонентами этой системы.

Технологическое предвидение предлагает механизм для достижения подобной цели. Оно способствует общению участников системы, обсуждению проблем, имеющих долгосрочный взаимный интерес, координации соответствующих стратегий и в некоторых случаях — сотрудничеству. Таким образом, технологическое предвидение становится средством активизации национальной и региональных систем инновационного развития.

Здесь можно провести аналогию с развитием мозга ребенка. Мозгу необходимы стимулы, чтобы развивать связи между нейронами и таким образом активизировать свою деятельность, что в дальнейшем позволяет ему быстрее и эффективнее воспринимать новое. Аналогично для национальной системы инновационного развития нужны процессы и стимулы, которые способствовали бы налаживанию связей между отдельными участниками. Чем больше связаны между собой отдельные компоненты, тем эффективнее национальная система инновационного развития с точки зрения восприятия нового и обновления. Поэтому технологическое предвидение является средством достижения этой цели.

 

Некоторые выводы

Первое. Технологическое предвидение — важный инструмент, помогающий принимать решения в сфере научной и технологической политики, что является одной из главных составляющих социально-экономического развития общества как на национальном или региональном уровнях, так и на уровне отдельных отраслей производства, крупных организаций и компаний.

Второе. Применение методологии технологического предвидения должно фокусироваться только на т. н. «критических» проблемах для конкретных учреждений, организаций, компаний или стран, то есть на принципиально важных проблемах для стратегий их развития. Поэтому подобные исследования целесообразно связывать с формированием политики и стратегии общественных, бизнесных, государственных и других институтов общества.

В связи с системным характером исследований в сфере технологического предвидения напрасно надеяться на желаемый эффект при их применении для разрешения локальных или «изолированных» проблем. Подобные исследования должны быть мощным инструментом в подготовке к принятию решений по поводу комплексных проблем в сложных взаимосвязанных системах.

Третье. Несмотря на то, что технологическое предвидение — это попытка заглянуть в будущее, оно должно базироваться на реалистичном фундаменте. Поэтому при осуществлении процесса технологического предвидения необходимо выполнять следующее условие:

любой желаемый объект материальной культуры, создание которого предполагается, должен быть ожидаемым обществом, то есть затребованным на данном этапе его развития, а сама материальная культура — способной создать этот объект.

Четвертое. Методы и порядок их применения при осуществлении технологического предвидения в той или иной сфере человеческой деятельности чрезвычайно разнообразны. Постоянными для этого подхода являются методология системного анализа и философия инновации и обновления. Это обязывает готовить новое поколение специалистов, способных к масштабному, междисциплинарному, системному мышлению, умеющих эффективно применять технологическое предвидение и разрешать проблемы инновационного развития страны, региона или предприятия.

Пятое. У стран, которые только начинают применять технологическое предвидение, в том числе и Украины, может возникнуть вопрос: поскольку эта методология сложна и ее практическое воплощение связано со значительными затратами, то, возможно, не стоит этим и заниматься, не проще ли купить результаты применения технологического предвидения в аналогичных отраслях у других стран и использовать их для себя? Это — невозможно. Группы участников инновационного развития и связи между ними в каждой стране имеют свои специфические особенности, поэтому практически невозможно найти в мире две подобные системы. Как следствие — результаты технологического предвидения и выводы для различных систем будут принципиально отличаться. Поэтому каждая страна, и прежде всего Украина, обречены заниматься проблемой своего инновационного развития самостоятельно.

И последнее. Сгенерированные технологии, которые будут создаваться с помощью такого подхода, революционно повлияют на промышленность, экономику, общество и окружающую среду в течение ближайших десятилетий. Эти технологии непосредственно зависят от научно-технологического прогресса, который, в свою очередь, определяется ими же.

Если эти технологии будут предусмотрены на ранних стадиях, то правительство и прочие заинтересованные стороны смогут направить свои ресурсы на стратегические исследования и подготовку соответствующей материальной базы для быстрого инновационного развития общества. Это и является главной целью технологического предвидения.

Оставайтесь в курсе последних событий! Подписывайтесь на наш канал в Telegram
Заметили ошибку?
Пожалуйста, выделите ее мышкой и нажмите Ctrl+Enter
Добавить комментарий
Осталось символов: 2000
Авторизуйтесь, чтобы иметь возможность комментировать материалы
Всего комментариев: 0
Выпуск №15, 21 апреля-27 апреля Архив номеров | Содержание номера < >
Вам также будет интересно