ПРЕДИСЛОВИЕ
Этот материал был представлен в виде ознакомительного доклада группе ВВС США, посетившей RAND. Его ограниченная цель — элементарное изложение некоторых концептуальных вопросов, имеющих отношение к критическому пониманию системного анализа. Многие концептуальные тонкости и все вопросы аналитической техники опущены.
Доклады на эту тему нескольких коллег из RAND были свободно использованы без конкретных ссылок, особенно доклады К. Дж. Хитча (C. J. Hitch, An Appreciation of Systems Analysis, The RAND Corporation, P-699), Р. Н. МакКина (R. N. McKean), Р. Д. Шпехта (R. D. Specht) и А. Дж. Уолстеттера (A. J. Wohlstetter), и я особенно признателен Н. М. Каплану (N. M. Kaplan) за полезную критику.
ВВЕДЕНИЕ В СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ
Разговор о системном анализе следует начинать с определения этого термина. К сожалению, точного, общепринятого определения не существует. На данный момент позвольте мне просто сказать, что под системным анализом мы подразумеваем систематическое изучение проблемы выбора, при котором каждый шаг анализа делается явным, где это возможно. Следовательно, мы противопоставляем системный анализ способу принятия решений, который в значительной степени интуитивен, возможно, несистематичен, и в котором большая часть неявной аргументации остается скрытой в сознании лица, принимающего решение, или его советника.
Системный анализ является развитием исследования операций времен Второй мировой войны, хотя обычно он имеет дело с выборами, касающимися операций, отстоящих дальше во времени, и рассматривает проблемы военного выбора несколько шире. Анализы в RAND, например, обычно рассматривают, какое оборудование закупать и разрабатывать для ВВС будущего. Следовательно, релевантные анализы значительно отличаются от исследования операций времен Второй мировой войны. Имея дело с будущим, мы менее ограничены конкретным оборудованием и режимами операций, которые у нас есть на данный момент. У нас больше гибкости и диапазон выбора.
Это различие между исследованием операций времен Второй мировой войны и системным анализом является скорее вопросом степени, чем существа. Рассмотрим, например, покупку дома. Если нас интересует покупка старого дома, то будет задействовано сопутствующее решение о мебели. Одним из аспектов этого решения может быть выбор холодильника, и мы можем обнаружить, что на кухне есть место только для холодильника шириной 30 дюймов, что дом подключен только к сети 115 вольт, и что газопровода нет. Следовательно, наш выбор холодильников очень ограничен, и по этой причине проблема выбора может быть довольно легкой. С другой стороны, если мы покупаем новый дом, который еще предстоит спроектировать, наш выбор холодильника — совершенно другая проблема. Если мы сядем за чертежную доску с изобретательным архитектором, тип дома, который мы можем иметь, включая холодильник, широко открыт. Мы больше не ограничены тем, что холодильник должен быть не шире 30 дюймов, и можем рассмотреть альтернативу газового холодильника вместо электрического, или даже электрического холодильника, который будет использовать ток 220 вольт вместо 115 вольт, если эта альтернатива актуальна. В этих обстоятельствах наш диапазон выбора гораздо шире, и количество релевантных альтернатив, следовательно, гораздо больше.
Говорим ли мы о выборе холодильников или военных систем, вовлечены некоторые общие концептуальные элементы. Всякий раз, когда мы выбираем рационально, мы пытаемся сбалансировать цели, которых мы хотим достичь, с затратами на их достижение. При этом всегда возникают определенные общие вопросы. Во-первых, каковы вообще релевантные альтернативы? Во-вторых, каков в принципе тест предпочтительности, который мы должны применить при выборе между альтернативами? Другими словами, каков наш критерий выбора? И, в-третьих, как мы подходим к фактическому процессу взвешивания целей против затрат при выборе между альтернативами? Используя слово, которое мы обсудим чуть позже, какова наша «модель» ситуации? Как мы ее применяем и как интерпретируем результаты?
Обратимся сначала к вопросу о релевантных альтернативах. Здесь можно совершить две классические ошибки. Каждая состоит в том, чтобы впасть в необоснованную крайность. Рассмотрим сначала одну ошибку, которая заключается в рассмотрении неоправданно ограниченного диапазона альтернатив.
Мы совершили бы эту ошибку, если бы, в терминах нашей бытовой иллюстрации, проектировали новый дом так, как если бы холодильник для него должен был быть ограничен всеми специфическими ограничениями уже существующей старомодной конструкции. Конечно, есть определенные преимущества в произвольном сужении нашего диапазона выбора таким образом. Это, вероятно, делает анализ гораздо более удобным. Гораздо меньше альтернатив для рассмотрения, и нас меньше мучает проблема выбора. Но мы можем заплатить очень высокую цену за такое удобство. Когда мы произвольно накладываем наши ограничения, некоторые из исключенных альтернатив могут быть намного лучше тех, что остались на выбор. Это хороший способ получить плохой холодильник.
Это столь же хороший способ получить плохую военную систему. Рассмотрим эту возможность в качестве иллюстрации. Для авиаконструктора, раздираемого сомнениями относительно размера и других релевантных характеристик полезной нагрузки, которую его самолет будет нести много лет спустя, очень удобно просто предположить, что физическая конфигурация бомбы тогда будет примерно такой же, как сегодня. Точно так же конструктору бомб может быть очень удобно предполагать, что бомбоотсеки будущего будут иметь ту же вместимость, что и у существующих моделей. Но посмотрите, к чему может привести такое общее удобство. Конструктор самолета может полагать, что его самолет должен быть большим, чтобы нести бомбу размером с нынешние. В свою очередь, место для посадки, будь то стационарное или плавучее, возможно, должно быть большим. В итоге мы получаем комбинацию большой бомбы, большого самолета и большого места для посадки. Тем не менее, вполне возможно, что более эффективная система в целом могла бы быть разработана путем сочетания бомбы малого размера, если не по мощности взрыва, с небольшим самолетом, действующим с существующих небольших аэродромов или авианосцев. Возможно, такая лучшая система была бы невозможна, но суть, которую мы хотим здесь подчеркнуть, заключается просто в том, что возможно это или нет, можно установить, только рассмотрев это. Более того, анализ, проведенный таким узким образом, не рассмотрел бы и альтернативные системы, использующие бомбы гораздо большего размера, чем существующие модели. Если мы с самого начала рассматриваем неоправданно узкий диапазон альтернатив, мы можем даже никогда не поставить вопрос правильно. А получение точного ответа на неправильный вопрос может быть хуже, чем неполный ответ на правильный вопрос.
Мы можем избежать ошибки рассмотрения неоправданно узкого диапазона альтернатив, указав, что для сравнения мы будем рассматривать только широкие системы, и что будут рассмотрены все альтернативы, релевантные в широкой системе. В терминах приведенной выше иллюстрации мы можем попытаться рассмотреть все возможные комбинации бомб будущего с самолетами и базами будущего. Большая трудность, которую создает эта процедура, конечно, заключается в ее осуществимости. Чем более всеобъемлющей является система, тем больше релевантных альтернатив и тем больше трудностей сравнения.
Слишком мало людей ценят многообразие альтернатив, доступных при рассмотрении относительно неограниченной ситуации. Рассмотрим простейшую арифметическую иллюстрацию. Задаваясь вопросом, какой бомбардировщик мы должны спроектировать на будущее, давайте произвольно сосредоточимся на данный момент только на трех очевидно релевантных характеристиках — дальность, скорость и полезная нагрузка. Большее значение любого из них, очевидно, само по себе хорошо. Мы хотели бы летать дальше, быстрее и с большей полезной нагрузкой. Но, конечно, мы не достигаем ничего из этого бесплатно. Действительно, в релевантных случаях мы, вероятно, можем достичь большего значения любой из этих характеристик производительности только за счет двух других, не говоря уже о стоимости других соображений. Если мы хотим лететь быстрее, мы должны смириться с некоторым штрафом по дальности, и так далее. Но предположим, у нас есть только эти три характеристики для рассмотрения, и предположим, опять же совершенно произвольно, что каждой из них мы присваиваем только «высокое» или «низкое» значение. У нас может быть быстрый самолет или не такой быстрый, и так далее. Сколько же альтернативных комбинаций этих трех характеристик у нас есть? Мы можем ответить на этот вопрос, используя простую диаграмму (прим. пер.: диаграммы из оригинала опущены). Если мы возьмем любую из этих характеристик в качестве отправной точки, она может принимать любое из двух своих значений — высокое или низкое. Каждое из этих значений, в свою очередь, может быть сопоставлено либо с высоким, либо с низким значением второй характеристики, так что у нас есть четыре различные комбинации. Каждая из этих комбинаций, в свою очередь, может быть сопоставлена либо с высоким, либо с низким значением третьей характеристики. В итоге мы получаем (2)(2)(2) или 8 комбинаций.
Число интересующих комбинаций — это не два, умноженное на три, то есть шесть, а два в третьей степени, что равно восьми.
Число комбинаций растет экспоненциально, а не простой мультипликацией. Теперь это не имеет большого значения, когда разница составляет всего лишь между шестью и восемью. Но очевидно, что нас интересует гораздо больше характеристик нашего самолета. Как насчет места для экипажа, посадочных средств и электронного оборудования, например? Тем не менее, если мы включим только десять характеристик, представляющих интерес, и все еще ограничимся всего двумя значениями каждой, количество релевантных комбинаций составит (2)10 или около 1000. Разница между 6 и 8 комбинациями мала, но разница между 20 (2 умножить на 10) и 1000 велика. Обычно, когда мы начинаем с чистых чертежных досок и вольны рассматривать все интересующие альтернативы в проблеме будущего, существует много миллионов возможных альтернатив. Проблема заключается в разумном выборе из этого большого числа. Учитывая такую ситуацию, явно абсурдно кому-либо говорить, что мы должны разработать все альтернативы в виде реальных образцов, посмотреть, как они работают, а затем выбрать из них. Крайне необходимо найти более дешевый способ их сравнения. Основная масса альтернатив должна быть исключена путем сравнения, использующего немногие, если вообще какие-либо, инструменты, кроме карандашей, бумаги и проницательного мышления. Учитывая, что такова ситуация, безусловно, есть смысл делать выбор на бумаге настолько тщательно и умело, насколько это возможно. Отсюда и желательность системного анализа.
Вы заметили, что все, что я сделал при обсуждении диапазона альтернатив, — это указал на ошибку впадения в любую из крайностей. Неоправданно узкий анализ может исключить действительно интересные альтернативы. Невозможно широкий сравнительный анализ просто невозможен. Никто, кроме дурака или шарлатана, никогда не претендует на то, чтобы охватить всю вселенную и решить все проблемы одновременно, даже если в принципе эти проблемы взаимозависимы. В общей дискуссии очень мало что можно сказать положительно о том, насколько большим должен быть контекст проблемы. Это зависит от конкретной рассматриваемой проблемы. Все, что можно сказать, это то, что аналитик должен быть очень осторожен, чтобы не сделать свой анализ ни слишком маленьким, ни слишком большим, что означает лишь то, что суждение на этом самом раннем этапе имеет важное значение.
Проблема критерия, или теста предпочтительности, который следует использовать в конкретной проблеме, всегда стоит перед нами. Чтобы взять один аспект нашей военной проблемы в качестве примера, давайте рассмотрим вопрос о предпочтительном двигателе для бомбардировщика будущего. Предположим, опять же произвольно, что речь идет только о турбореактивных двигателях. Одним из возможных критериев выбора между альтернативными двигателями является фунт тяги на фунт веса двигателя. Очевидно, желательна большая тяга; столь же очевидно, желательны легкие двигатели. Мы можем сбалансировать одну характеристику относительно другой для альтернативных двигателей, которые, как мы думаем, у нас могли бы быть. Результат сравнения может выглядеть как на некоторой диаграмме (прим. пер.: диаграммы из оригинала опущены).
На основании одного только этого сравнения мы предпочли бы двигатель А двигателю Б. Но любой здравомыслящий инженер немедленно возразит, что это слишком простой критерий для выбора двигателя. Он не учитывает многие важные характеристики, и нет никакой гарантии, что эти другие характеристики будут влиять на решение в том же направлении, что и две рассматриваемые характеристики — тяга и вес двигателя. Инженер немедленно спросит: «Двигатель А долговечнее, чем Б? Ниже ли его удельный расход топлива? Дешевле ли его производство?» Безусловно, это релевантные вопросы, и они не отвечают сами на себя. Возможно, что двигатель Б значительно превосходит А по одной или нескольким из этих дополнительных характеристик, и, несомненно, существуют и другие релевантные характеристики.
Более того, мы можем мимоходом отметить, что есть еще один вопрос, который, безусловно, следует задать. Какой размер двигателя в абсолютном выражении получается при следовании такому критерию до упора? Возможно, мы получим двигатель с тягой 60 000 фунтов, настолько большой, что он нас вообще не заинтересует. Использование отношения в качестве критерия выбора не дает гарантии, что абсолютный масштаб рассматриваемой операции будет интересным или релевантным.
Учитывая трудности, в которые мы можем попасть с очевидно неполным критерием, что мы собираемся с этим делать? Единственный способ решить этот вопрос — рассмотреть сравнение в контексте более широкой системы, где мы можем применить более полный критерий к проблеме. Например, мы можем рассмотреть контекст системы стратегических бомбардировок в целом. Предположим, мы возьмем «разумный» список советских целей для кампании стратегических бомбардировок и оговорим, что целью всех сравниваемых систем является приобретение как можно большей способности уничтожать эти цели при заданном общем бюджете. (Вы заметите, что я избегаю всякого вопроса о том, что составляет «разумную» цель.) Какая система, которую можно разработать, будет обладать наибольшей способностью при заданном бюджетном ограничении?
По мере того, как мы экспериментируем в нашем бумажном сравнении с различными системами бомбардировок, мы вольны выбирать между типами двигателей. Мы постараемся выбрать тот двигатель, который, будучи сопряжен со всеми другими желательными компонентами системы бомбардировок, соответствует наибольшей боевой способности. Вопрос между двигателем А и двигателем Б теперь будет иметь тенденцию к разрешению. Если бы мы только перечислили технические характеристики двигателей А и Б, вполне вероятно, что у нас было бы две колонки: одна колонка характеристик, в которых двигатель А превосходил двигатель Б, и вторая колонка других характеристик, в которых двигатель Б превосходил двигатель А. В таком выражении нет общего знаменателя, по которому можно было бы сравнить эти различные характеристики. Такой список был бы достаточен для выбора только в том случае, если бы один двигатель единообразно доминировал над другим, то есть был бы лучше по каждой характеристике. В интересной проблеме такого доминирования просто не ожидаешь. Интересные проблемы обычно не так просты. Следовательно, чтобы выбрать между двумя двигателями, мы должны найти способ свести их разнообразные достоинства и недостатки к общей основе. Контекст системы стратегических бомбардировок в целом позволяет нам найти этот общий знаменатель. Каждое достоинство конкретного типа двигателя имеет тенденцию оказывать свое влияние в виде вклада в большую способность поражать цели. Наоборот, каждый недостаток имеет тенденцию оказывать свое влияние в виде снижения способности. Чистый эффект достоинств и недостатков каждого приведет к окончательному вкладу в общую способность системы. Их различия могут быть выражены в терминах общего знаменателя целей, и какой двигатель лучше, можно установить при заданном бюджетном ограничении.
Как мы можем определить соответствующий масштаб рассматриваемой кампании бомбардировок? Насколько большим должен быть бюджет, который мы накладываем в качестве ограничения? Вполне возможно, что мы не сможем ответить на этот вопрос с какой-либо точностью. В таком случае все, что мы можем сделать, это попробовать несколько уровней бюджета и посмотреть, что произойдет на каждом уровне. Если нам повезет, мы обнаружим, что наше предпочтение одного типа двигателя другому не зависит от уровня бюджета. То есть выбор между ними не чувствителен к изменению масштаба кампании. Если так, мы можем дать твердую рекомендацию по этому двигателю.
Критерий в нашем сравнении кампании бомбардировок выражен в терминах максимальной способности поражать цели при заданном общем бюджете. Критерий мог бы быть столь же хорошо выражен и наоборот, в терминах минимального общего бюджета для заданной способности поражать цели. В любом конкретном масштабе эти два выражения обычно означают одно и то же.* Если мы выразим критерий одним способом, мы получим результат, подобный показанному на одной из диаграмм; если другим способом, мы получим результат, подобный другой диаграмме. В любом случае перевес систем, использующих двигатель Б, над системами, использующими двигатель А, примерно одинаков. Результат нашего сравнения в контексте более широкой системы заключается в исправлении вводящего в заблуждение впечатления о техническом превосходстве двигателя А над Б, которое было создано чрезмерно простым критерием максимальной тяги на фунт веса двигателя.
Сравнение на диаграммах дано в терминах масштаба бюджета в 1 миллиард долларов или 100 целей. По мере того, как мы пробуем разные масштабы усилий, обратите внимание, что происходит. На каждом масштабе, который мы пробуем, скажем, 1 миллиард долларов, 2 миллиарда долларов и так далее, мы попытаемся определить ту систему, которая обладает максимальной способностью поражать цели. Как только эта система найдена, ее стоимость может быть перенесена на другую диаграмму, которая будет отображать зависимость между количеством целей, которые могут быть уничтожены, и общей стоимостью, необходимой для их уничтожения.
Кстати, такая диаграмма служит для демонстрации ошибочности одного часто встречающегося критерия. Что это значит, если кто-то говорит, что критерий для этой работы — получить максимум за минимум? «Минимум» в данном случае означает более низкую долларовую стоимость, что означает движение влево на диаграмме. Но получение «максимума» означает, что мы уничтожаем больше всего целей, что означает движение вверх. Но мы не можем одновременно двигаться вверх и влево на этой диаграмме. Более высокая способность означает более высокую стоимость, как только мы определили эффективные системы, которые должны использоваться при различных масштабах усилий. Такой критерий вовлекает нас в простое словесное противоречие. Чтобы преобразовать его в осмысленное предложение, мы должны перефразировать его, сказав: «Получите максимум за установленную стоимость; или, альтернативно, для установленной цели получите самую низкую стоимость, которую вы можете».
МОДЕЛИРОВАНИЕ И НЕОПРЕДЕЛЕННОСТЬ
До сих пор я игнорировал жизненно важные вопросы того, как вы подходите к фактическому процессу сравнения в системном анализе. Мы должны имитировать реальную производительность альтернативных систем, и, естественно, мы хотим сделать имитацию как можно более реалистичной для важных факторов, рассматриваемых в вопросе. Я подчеркиваю слово «важный». В любом анализе совершенно очевидно, что мы не можем учесть все. Что-то должно быть опущено, чтобы сделать анализ выполнимым. Учитывая, что мы должны что-то исключить, мы постараемся исключить менее важное.
Иногда проблемы наших военных анализов сравнивают с проблемой владельца скаковой конюшни, который хочет выиграть скачки, которые состоятся много лет спустя, на еще не построенной трассе, между еще не родившимися лошадьми. Все согласятся, что предсказание вида травы, которая будет расти во внутреннем поле ипподрома, совершенно неважно для анализа и не должно включаться. Но кто-то, безусловно, поспорит с неспособностью учесть состав самой беговой дорожки. Любители скачек говорят мне, что некоторые ипподромы быстрее других, и что некоторые лошади показывают себя относительно намного лучше на медленных дорожках, чем на быстрых. Опять же, мы указываем только на что-то одновременно важное и трудное; мы не говорим вам, как это сделать. Как вы решаете, какие факторы подавить, а какие включить? И все же анализ не только по необходимости подавляет некоторые вещи; он агрегирует многие из очевидно важных вещей, которые остаются. Множество мелких вещей должно быть агрегировано в небольшое количество управляемых больших вещей. Только когда мы сделаем это, проблема сравнения сведется к управляемым размерам. Следовательно, мы будем имитировать реальную жизнь неполностью, концентрируясь только на тех вещах, которые мы считаем важными, и абстрагируясь от неважных. Другими словами, мы создадим «модель».
Большая часть фактической работы в любом анализе будет связана, конечно, с выбором факторов для включения в модель и их количественной оценкой. Огромная важность тщательной, квалифицированной оценки очевидна. Если мы хотим построить лучший дом, мы спрашиваем, как альтернативные строительные материалы сравниваются по прочности, весу, эстетической привлекательности и стоимости. Если мы хотим построить лучший бомбардировщик, мы спрашиваем, какие характеристики производительности достижимы в рамках ожидаемого уровня техники в авиастроении, какие релевантные компромиссы могут быть сделаны между этими характеристиками, и с какими средствами защиты могут столкнуться будущие бомбардировщики. В любом случае можно было бы перечислить гораздо больше релевантных вопросов. На все нужно ответить наилучшим образом, чтобы сделать сравнение возможным, и чем лучше ответы, тем лучше анализ в целом. На уровне общих принципов мало что еще можно сказать, кроме того, что важно выражать различные степени уверенности, с которыми оцениваются конкретные факторы, и что дисперсия, связанная с конкретными оценками, важна так же, как и лучшие предположения об ожидаемых величинах.
Учитывая общий знаменатель, с помощью которого можно сравнивать физически разнообразные вещи, вся или значительная часть модели обычно будет количественной по своему характеру. Следовательно, таланты математика, ценные и в других частях анализа, на этом этапе незаменимы. Мы обращаемся к математику не столько за его умением выполнять массовые вычисления, сколько за его изобретательностью в их избежании. С помощью суждения можно свести неработоспособно большое количество альтернатив к числу, которое, хотя и является устрашающе большим, все же управляемо. С помощью изобретательности можно заменить сложную математическую манипуляцию упрощенной. Когда все честные приемы ремесла, позволяющие такое сокращение, были использованы, у нас есть электронный калькулятор, на который можно положиться для обработки масс вычислений. Усовершенствования в искусстве математических манипуляций и разработка электронного калькулятора внесли большой вклад в потенциал полезных системных анализов.
До сих пор мы говорили о нескольких общих концептуальных элементах, которые входят в любую проблему выбора. Но за всеми ними стоит один неприятный элемент, о котором вы все знаете. Когда мы говорим о будущем, мы говорим о будущем, в значительной степени неизвестном. Любой анализ текущих решений, которые свяжут нас в будущем, страдает от трудностей, вызванных неопределенностью. Для военных исследований, каким будет враг в будущем? Насколько хороши наши прогнозы технологических усовершенствований, которые станут возможными, если мы только дадим зеленый свет сейчас определенным программам разработки и производства? И в случае, если наши военные устройства действительно будут применены в будущем, какие случайные элементы помогут определить их успех? Насколько удачливы или неудачливы мы будем в конкретных ситуациях?
Мы не уверены во всех этих вещах, и наша неопределенность создает для нас двойную проблему. Поскольку мы так не уверены в величинах многих важных факторов, мы не знаем, как довести сравнение между альтернативами до окончательного вывода, даже когда у нас есть определенный критерий выбора между ними. Как будто этого было недостаточно, формулировка критерия выбора в неопределенных ситуациях сама по себе может быть неуловимой. Чтобы взять простейший пример, разные люди могут дать разные ответы на вопрос, предпочли бы они определенность получения 5 долларов или один шанс из двадцати получить 100 долларов. Тем не менее, математическое ожидание выигрыша в обоих случаях одинаково. Мы не можем установить один определенный критерий выбора между этими двумя вариантами, который будет применяться ко всем индивидуумам.
Учитывая, что неопределенность имеет тенденцию быть всепроникающей, что мы можем с этим поделать в системном анализе? Ну, во-первых, мы можем сделать то же самое, что мы делали, столкнувшись с неопределенностью относительно уровня бюджета в нашем примере. Как только у нас есть конкретный результат, основанный на одном наборе предположений, этот результат можно проверить на его чувствительность к изменениям многих факторов, входящих в анализ. Мы можем попробовать измененный масштаб усилий, предположив другой бюджет, мы можем удвоить силу предполагаемой обороны противника и так далее, и посмотреть, как такие тесты влияют на наш выбор. Одним из существенных элементов большинства системных анализов является батарея тестов на чувствительность, которые показывают, как результаты зависят от различных факторов. Если нам повезет, мы получим результат, который сравнительно нечувствителен к широкому диапазону изменений многих критических элементов анализа. Если нам не повезет, мы получим в лучшем случае двусмысленные рекомендации, хотя факторы, от которых критически зависит выбор, и конкретные неопределенности, которые важно попытаться разрешить, будут прояснены.
Для работы с неопределенностью некоторые виды статистической неопределенности можно явно учесть в модели. Эта возможность поднимает технические вопросы, в которые я не предлагаю здесь вдаваться, кроме как отметив, что критерий можно выразить в несколько иной форме. Вместо того, чтобы искать систему с минимальной стоимостью среди систем, все из которых имеют ожидание достижения определенной способности, критерий можно перефразировать, например, в терминах уровня достоверности: «Выберите наименее затратную из систем, которые имеют 90-процентную уверенность в том, что смогут выполнить установленную работу». Учитывая этот иной вид критерия, могут потребоваться другие манипуляции с моделью, и можно получить несколько иное решение.
Наконец, и, вероятно, самое важное из всего, мы можем попытаться встроить в наши анализы положение о хеджировании наших ставок. Мы можем попытаться защитить некоторые ставки, которые мы делаем на неопределенное будущее, делая другие в противоположных направлениях. Таким образом, нас могут не застать врасплох конкретные повороты судьбы. Например, если мы даем рекомендации по новым типам оборудования на довольно ранней стадии разработки, мы можем захотеть рекомендовать несколько программ: не «А предпочтительнее Б», а «разработать по крайней мере и А, и Б из гораздо большего числа возможных альтернатив». Если разрабатываются оба, мы гораздо менее подвержены катастрофе, чем если бы мы поставили все только на А или Б. Шанс, что оба потерпят неудачу, возможно, намного ниже, чем шанс, что любой из них потерпит неудачу, если мы сосредоточимся исключительно на нем. Возвращаясь к нашей аналогии с будущими скачками, можно захотеть тщательно проанализировать выбор предпочтительного племенного поголовья, но предпочесть искать более одного жеребенка от более чем одного набора родителей. Но не, конечно, без ограничений. Плата за случку и цены на племенных кобыл высоки для линий с доказанными достоинствами. А разработка современного оборудования для военного применения тоже недешева.
Принцип хеджирования можно распространить вплоть до решений о составе сил и их применении. Можно убедительно доказывать в пользу систем смешанных типов вооружений на том основании, что мы менее не уверены в получении приемлемых результатов, чем в случае чистой системы одного типа, даже в случаях, когда наша лучшая догадка о вероятных результатах склоняет нас к чистой системе. Но стоимость этого типа хеджирования возрастает по мере того, как мы переходим от ранних стадий исследований и разработок к закупкам и использованию, и мы можем позволить себе его все меньше. Более того, по мере перехода от ранних к поздним стадиям разработки бремя неопределенности уменьшается, и хеджирование теряет часть своей большой ценности. Кстати, это соображение предполагает, что мы дополняем наше хеджирование тем, что не принимаем конкретные решения преждевременно. Если нет необходимости выбирать двигатель сейчас, потому что рассматриваемая программа вооружений все равно будет задержана на длительный период времени из-за необходимости разработки системы наведения, может быть очень желательно отложить наш выбор двигателя до времени, когда наше решение может быть лучше.
Вы заметили, что ни один из этих комментариев не говорит вам точно, что делать в конкретных ситуациях. Совершенно очевидно, что системный анализ в том виде, в каком он практикуется в настоящее время, и, вероятно, будет практиковаться в будущем, является гораздо большим искусством, чем наукой. Безусловно, аналитик должен использовать любые доступные научные инструменты, уместные в конкретных местах анализа, но его операции в целом не характерны для «Науки» с большой буквы «Н». Мы подчеркнули ту роль, которую суждение играет на каждом этапе системного анализа. Какой масштаб должен охватывать анализ; какой соответствующий баланс, избегающий как чрезмерной амбициозности, так и неоправданной ограниченности? Какой критерий следует применять? Какие факторы можно подавить в анализе? Из тех, что остаются, какая степень агрегации конкретных факторов допустима? Как ими манипулировать? Как интерпретировать результат?
Более того, само наше разделение системного анализа на «этапы» носит слишком формальный характер, хотя это разделение полезно для того, чтобы говорить о некоторых концептуальных вопросах поочередно. На практике никто, скорее всего, не даст вам проблему, аккуратно и правильно сформулированную, с идентификацией релевантных альтернатив, сводящейся к простому перечислению, и остальными этапами, следующими друг за другом. Один из наших старших практиков искусства системного анализа настаивает, что сам термин неудачен и должен быть заменен на «Проектирование систем» (Systems Design). По его мнению, восприятие проблемы и нахождение релевантных альтернатив являются ключевыми творческими частями исследования, и использование термина «Проектирование» призвано подчеркнуть эти части. Воображение, чтобы воспринять важную проблему до того, как другие осознают ее неизбежность, и изобретательность, чтобы разработать новые альтернативы для ее решения, являются, пожалуй, самыми важными качествами, необходимыми системному аналитику. И, как и требуемое здравое суждение, эти качества нельзя преподать в терминах общих принципов или установленных правил. Можно лишь повторять увещевания: «Системный анализ не заменяет здравый смысл» и «Нет ни предписаний, ни заменителей изобретательности в анализе».
Иногда, когда должным образом подчеркиваются все трудности, исключающие окончательный анализ проблем принятия решений в терминах полноценной научной дисциплины, встречается следующая реакция на исследование: «В ситуации так много невесомых факторов, так много неопределенностей, что я просто не верю в результаты, вытекающие из всей этой массы данных и обсуждений. Я предпочитаю избегать этого, и поэтому я избегаю системного анализа». На это понятное возражение есть прямой ответ. Трудности присущи природе изучаемых проблем. Это не трудности, которые прививаются к проблемам только потому, что к ним применяются конкретные методы. То же бремя неопределенности должен нести каждый, кто пытается рационально прийти к решениям. Человек, который решает сложные проблемы за пять минут на интуитивной основе «здравого» военного или делового суждения и опыта, и это, безусловно, возможно, может затем забыть об этом и спокойно спать ночью. В противоположность этому, человек, который два года работал над сложным системным анализом той же проблемы, может спать плохо, но только потому, что он остро осознал все подводные камни проблемы.
В RAND мы склонны верить, что системный анализ может справиться со многими проблемами гораздо лучше, чем традиционная штабная работа в военной организации или, если на то пошло, где-либо еще в правительстве или промышленности. Если вы возьмете умных людей, которые научно подготовлены, которые отстранены от конкретной проблемы и, следовательно, не имеют предубеждений, и дадите им достаточно времени и возможностей, чтобы использовать свой объединенный разнообразный опыт для решения проблем, они, безусловно, должны быть в состоянии сделать значительно лучше, чем один измученный «индеец», которому дается, скажем, три месяца на решение невозможной большой проблемы с небольшой помощью. И они должны справиться лучше, даже когда сравнение будет более справедливым.
Не следует переоценивать трудности поиска наилучшего решения сложных проблем путем анализа, даже если эти трудности велики. Безусловно, многие проблемы по самой своей природе настолько сложны, что никогда нельзя быть уверенным, что найден наилучший результат. В то же время могут быть достигнуты очень полезные результаты. В частности, можно взяться за проблему, чтобы найти лучшее, а не наилучшее решение. Вместо того, чтобы начинать с чистого листа, рассматривая все релевантные альтернативы, которые можно обнаружить, и стремясь найти наилучшую, можно взять за отправную точку существующую программу или схему решений, которые, если их вскоре не изменить, свяжут будущее. Взяв это за отправную точку, в каких отношениях программа кажется явно плохой? Если такие аспекты можно найти, можно перейти к демонстрации того, что они плохи. Ищется альтернативная программа, от которой можно ожидать лучших результатов в вероятном варианте развития событий, и при этом она будет лучше приспособлена к маловероятным, но возможным непредвиденным обстоятельствам. Вероятно, во многих проблемах нам было бы целесообразнее заниматься проектированием лучших систем, а не абстрактным анализом наилучших. Если бы мы так делали, мы могли бы давать полезные рекомендации, которые иначе ускользнули бы от нас, ибо мы увязли бы в неразрешимых трудностях, если бы гнались за лучшим из всех возможных миров. В худшем случае, окончательные рекомендации могут быть невозможны, но анализ, по крайней мере, сделает более явными для лица, принимающего решение, многие элементы, относящиеся к его решению, о которых он недостаточно осведомлен. В лучшем случае, можно добиться гораздо большего. Могут быть выработаны явно важные и надежные рекомендации.
Справедливости ради стоит добавить, что хотя системный анализ может и должен быть намного лучше традиционной штабной работы, он может быть и хуже. Многие системные анализы имеют внушительный фасад. Техническое обсуждение длинное и сложное, диаграммы элегантны, математические приложения внушительны, и наблюдается большое щеголяние техническим жаргоном и виртуозностью. Такой фасад может скрывать очень хорошие анализы, а может скрывать и очень плохие. Если он скрывает плохие, это может быть хуже, чем вообще никакого анализа. Трудности понимания технического изложения могут скорее препятствовать, чем способствовать релевантной критике. Вся сложная структура может скрывать большую грубую ошибку или большую предвзятость с точки зрения произвольно исключенных альтернатив, неправильного критерия, плохого выполнения анализа или неверной интерпретации результатов. Но все инструменты можно использовать правильно или неправильно. Возможность злоупотребления не должна и не может лишать нас возможности эффективно использовать доступные инструменты. В конце концов, «Заменой плохого анализа является хороший анализ». Как еще узнать, что он плохой?