CERTICOM    
 

Бир С. Мозг фирмы

Часть 1. Концептуальная

Когда мы обращаемся к управлению - будь то фирма или страна, или международные дела, то встречаемся все с той же проблемой - проблемой приспособления.
Фактов, касающихся состояния дел, великое множество. Их число растет с каждой прошедшей минутой. Большинство из них бесполезно в том смысле, что не требует управляющего решения, фиксируя их, сортируя по-разному, ничего полезного не достигнешь. Наоборот, руководители потонут в море бесполезных фактов. Без сомнения, важные факты в этом море есть, но они теряются в нем бесследно. Руководителю нужна информация, а не факты, а факты становятся информацией, если что-то изменяется.
Руководитель есть инструмент для изменений, т. е. его работа состоит в том, чтобы управлять. Это означает, что он ни в коем случае не должен создавать систему обработки данных, а должен создавать систему управления. Но если использовать компьютер просто для того, чтобы создать увеличенный вариант старой системы управления, которая была неадекватной из-за отсутствия компьютеров, то положение не станет лучше прежнего.
Если мы хотим ответить на вопрос о природе и цели предприятия, то система управления им должна демонстрировать, на какой идее оно создано. Этого можно добиться в том случае, если не ограничивать управление только внутрифирменной экономикой, а охватить связи предприятия с внешним миром.
В наше время наука управления стала самостоятельной областью, известной как кибернетика.
Короче говоря, я хочу способствовать изучению управления на более высоком уровне, где природа вещей и их структурные отношения нас будут интересовать больше, чем текущие дела, которые всегда строго последовательны.
Высшая задача управления - разработка курса дальнейшего развития фирмы.
Нам предстоит посмотреть на компьютер как на нечто большее, оценить возможность его значительно более разумного использования. При всем его кажущемся "слабоумии", его способности хранить огромные объемы информации, его фантастической способности находить в них нужные сведения и его значительно превосходящей человеческую способность быстро разбираться среди тысяч количественно выраженных переменных, компьютер предлагает человеку инструмент, который превращает его в равного человеку партнера.
Поведение есть функция законов управления, с помощью которых управление может быть организовано так, чтобы и мозг, и компьютер заработали в согласии. (Гл.1)

Первый принцип управления сводится к тому, что управляющий является частью управляемой им системы. Управляющий не является человеком, посаженным над системой высшей властью, который в дальнейшем реализует свои полномочия.
Будем далее определять состояние системы по ее поведению, т.е. выделять в поведении то, что можно считать типичным для любой действующей системы. Примем систему как данное. Определим набор частей как систему, поскольку все ее части выступают как действующие в единстве. Примем обычную деятельность системы за примерное отображение ее естественной динамики. Иначе говоря, рассмотрим тот случай, когда части системы действуют типичным образом. Далее посмотрим, что произойдет, если мы вмешаемся - воткнем палку в систему, прикрикнем на нее или изменим температуру ее окружающей среды. Если система как-то ответит на эти стимулы, то можно сказать, что это действующая система.
Ясно, что за стимул следует принимать такое вмешательство, которое так или иначе отразится на действиях системы, будучи не слишком незначительным, чтобы не отразиться на ее деятельности, и не слишком сильным, чтобы ее разрушить. За реакцию системы примем некоторое ее изменение, имеющее смысл только результата воздействия использованного стимула.
В общем, это означает, что система избегает стимулов или как-то по-другому противодействует стимулам, нарушающим ее деятельность, и воспринимает или стремится усилить стимулы, способствующие ее деятельности. Если она подтверждает такое свое поведение при всех обстоятельствах, мы будем называть ее действующей.
Действенность по-прежнему не эквивалентна самосознанию; система не обязана судить о важности стимулов. Все, что ей нужно, так это механизм, регистрирующий полезность или вредность стимулов, но эти термины в данном случае не несут этической нагрузки. Если система обладает критерием устойчивой работы, она может быть организована для работы по благоприятному для нее критерию.
Системы существуют, и они работают; если - нет, то они не системы. Управление есть то, что способствует существованию и работе систем.
Критерием хорошей работы является критерий, основанный на внутренней стабильности.
Управляющее действие является ответом на внутреннее изменение, после того как система так или иначе его зарегистрировала.
То, в чем действительно нуждается система, и это все, в чем она нуждается, так это в способе измерения ее собственной внутренней тенденции отклоняться от стабильного состояния, а также в наборе правил проведения экспериментальной проверки ее реакций, которые возвращают ее к внутреннему равновесию.
Система, которая может выполнить это, которая может справиться со случайным и непредвиденным вмешательством, известна в кибернетике как сверхстабильная система (по классификации Эшби).
Сенсорное устройство, входящее в систему, может регистрировать наличие стимулов и классифицировать их. Управляющее устройство в нем должно либо усиливать (+), либо уменьшать (-) действие стимулов в зависимости от того, помогают они деятельности системы в целом или нарушают ее.
Стимулы возникают вне системы. Стимул может возникнуть и по внутренним причинам, но наше утверждение сохраняет силу - должно быть устройство, регистрирующее, что что-то произошло, и переводить происшедшее, каким бы оно ни было, в термины, имеющие смысл для управляющего устройства. Такое устройство есть часть системы - оно является не стимулом, а тем, что его обнаруживает. Оно называется преобразователем, т.е. устройством, которое следит за стимулами для всей системы.
Когда преобразователь сработал, сообщение о стимуле поступило в систему. Канал, по которому сообщение о стимулах поступает в систему, называется сенсорным каналом ввода. Эти сообщения являются сенсорными входными данными. Другая половина цепи управления, ее замыкающая, является моторным каналом выхода (МОС). Соответствующий "мотор" связан с выходом, потому что выходные данные имеют смысл постольку, поскольку выходной сигнал вызывает действия. Таким образом, моторный выход ведет к эффектам, способности действовать в зависимости от стимулов.
Функция преобразования математически указывает, какого сорта преобразования происходят между сенсорными и моторными узлами в цепи управления. Она математически описывается дифференциальным уравнением и может быть весьма сложной.
При рассмотрении управления системой в целом, что является нашей конечной целью, мы вполне можем столкнуться с тем, что не удастся даже опознать отдельные входные и выходные каналы, а удастся идентифицировать лишь их целые связки. Еще меньше наши возможности в отношении идентификации индивидуальных переключателей, преобразующие функции которых по этой причине не могут быть исследованы и еще менее могут быть измерены. Проблема переключения, следовательно, охватывает весь набор входящих и весь набор выходящих импульсов. Следовательно, вместо одного переключателя между ними необходимо иметь сложную узловую соединительную сеть. Множество ветвей такой сети взаимодействуют целесообразно, но невозможно разобраться в том, как поступает туда сигнал. Это означает, что каналы вывода заканчиваются как дельта реки - множество потоков вливается в море и такие потоки, кроме того, часто переплетаются один с другим. Нет никакой возможности проследить, каким путем данная пригоршня воды попадает в море, как нет способа указать на то, из какого протока или источника она туда поступает.
Важно подчеркнуть следующее: стимулы возбуждают целую колонию входных преобразователей или сенсоров, а реакция системы осуществляется через целую колонию выходных преобразователей (или эффекторов). Оба этих набора преобразователей служат передатчиками импульсов через множество каналов.
Прежде всего заметим, что было бы ошибкой принять связь между стимулом и ответной реакцией за систему обратной связи. Этот термин стал настолько вольно использоваться в ряде мест, что почти всякая реакция на любое действие принимается за обратную связь.
В системе есть входные и выходные сигналы. То, что происходит внутри системы и превращает первое во второе, уже было названо преобразованием и описывается функцией преобразования.
В цепи обратной связи должна быть обеспечена своя собственная функция преобразования, и она должна быть умно реализована, чтобы скорее подавлять, чем усиливать флуктуации на входе.
Мы должны обратиться к первичной соединительной сети и сети обратной связи, которые управляются этими двумя функциями соответственно. "Сеть"- по-прежнему подходящий для нас термин, поскольку реальные системы значительно сложнее простых из числа здесь рассмотренных, в которых можно разглядеть единичные линии и цепи.
Отрицательная обратная связь во всех случаях корректирует величину на выходе в соответствии с флуктуациями на входе. Неважно, какого сорта шум действует на систему, как он велик по сравнению с входным сигналом, насколько он хаотичен и почему возник. Система стремится подавить его влияние. (Гл.2)

Всякая система управления состоит из трех основных частей: входного устройства, выходного устройства и сети связи, которая соединяет их.
Прежде всего должен быть организован вход, начиная с набора рецепторов, которые передают информацию о некоторых аспектах состояния внешнего мира в эффективно действующие каналы, и кончая сенсорным регистратором (или сенсориумом), в котором эта информация собирается.
Совершенно очевидно, что способности различать детали на каждом конце входного устройства (рецептора и сенсориума) должны быть равными для обеспечения эффективной работы системы. Так, если сенсориум обладает большей возможностью различать детали, чем рецептор, то эта его способность будет потеряна, поскольку приниматься будет лишь часть сигналов, генерируемых передающим устройством. Если же, наоборот, рецептор будет более мощным в смысле различения деталей и эта детальная информация будет передана сенсориуму с худшей разрешающей способностью, то некоторые детали будут просто утрачены. Другое очевидное заключение сводится к тому, что пропускная способность любых каналов, используемых для передачи информации между рецепторами и сенсориумом, должна быть достаточной, чтобы передать ее всю.
Но то, что справедливо в отношении входа, справедливо и в отношении выхода - второго компонента любой системы управления. Возьмем моторную плату, которая передает команды набору эффекторов. Здесь мы вновь столкнемся с тем, что нет смысла располагать большей разрешающей способностью на одном конце, чем на другом. Какими бы ни были наши порывы действовать, но если их нельзя ни передать дальше по имеющимся каналам, ни превратить затем в соответствующие действия, они бесполезны в любом случае.
Рассматривая систему управления в целом, мы видим, что необходимые мощности на входе и выходе должны быть равными. Основания для этого все те же, если мы по-прежнему исходим из того, что критерием является эффективность системы. Обычная ситуация, когда, например, в каналах передачи информации из-за их физических свойств информация искажается, должна рассматриваться по-другому. В таком случае потребуется большее, чем должно было бы быть, количество входных данных, а избыток будет использован для компенсации ухудшения каналов связи. Например, если посыльный, которого мы направляем с письмом, с вероятностью 0,5 будет по дороге убит, то мы обязаны посылать по крайней мере двух человек с письмом одинакового содержания, хотя, конечно, на другом конце необходимо только одно письмо.
В кибернетике число различаемых объектов (или различаемых состояний того же объекта) называется "разнообразием". Тогда, подводя итог вышесказанному, можно считать, что разнообразие на входе должно (по крайней мере) соответствовать разнообразию на выходе для системы в целом, но для входного и выходного устройства оно решается самостоятельно. Это существенно важное следствие закона Эшби о разнообразии систем, которое гласит, что управление может быть обеспечено только в том случае, если разнообразие средств управляющего (в данном случае всей системы управления) по крайней мере не меньше, чем разнообразие управляемой им ситуации.
Все проблемы, относятся ли они к распознаванию, классификации или к самому решению, - проблемы неопределенности. Если нет неопределенности в отношении промышленной ситуации, то руководителю не нужно принимать решения.
Ситуациями с большей неопределенностью трудно управлять именно потому, что мера их разнообразия и есть мера их неопределенности.

Как бы ни была велика проблема, ее разнообразие, в принципе, может быть уменьшено в два раза с помощью одного решающего элемента. Разница между "да" и "нет", между 0 и 1 является элементом решения. Руководители могут уклониться от ответственности, давая двусмысленные или расплывчатые решения: если захотят, могут пробормотать что-то, чтобы отмахнуться, но когда дело доходит до серьезного, ответ всегда двоичен, фактически руководители всегда используют процесс дихотомической классификации.
Этот процесс будет продолжаться как успешное разделение спектра возможных решений на все новые половины, пока в один прекрасный день руководителю представится возможность сказать "да" или "нет" относительно заключительного предложения. Можно математически показать, что наиболее эффективный путь преодоления последовательности решений такого рода заключается в том, чтобы разделять возможности на две части, причем совершенно не важно, равны ли эти части.
Элементарное решение как выбор между "да" и "нет", между 0 и 1 является исходным в теории управления. Оно называется двоичной единицей, или сокращенно битом. Измеряя масштабы проблем, при обсуждении их сложности удобно использовать биты как единицу измерения, поскольку они для этого и предназначены. Если ситуация характеризуется 1024 разнообразными состояниями, то единственное достоинство в знании этого числа заключается в возможности сказать, что нужно принять 10 решений, чтобы рассеять неопределенность, заключенную в этом разнообразии, поскольку 1024 равно 2, перемноженном 10 раз. Это просто означает, что для получения одного-единственного ответа мы можем разделять проблему пополам 10 раз. Такова природа фундаментального механизма, позволяющего нам как жителям этого мира или как руководителям предприятий справляться с огромным разнообразием, встречающимся в жизни.
Реальная проблема управления, которую необходимо решать мозгу, сводится к проблеме сопоставления положения на входе с положением на выходе, с помощью узловой соединительной сети.
Любая система управления генерирует столь большое разнообразие, что буквально нет никакой возможности его проанализировать и, следовательно, нет способа (как кажется) соединения сети. Если это так, то не следует и надеяться, что в один прекрасный день появятся достаточно мощные и быстродействующие компьютеры, позволяющие решать задачи, которые решить нельзя.
Мозг фирмы, как и мозг человека, потенциально может быть в стольких состояниях, что их никогда не удастся проанализировать или исследовать с учетом всех факторов - их немыслимо большое число. Не может и возникать вопроса о нахождении абсолютного оптимума поведения как для человека, так и для фирмы, поскольку нельзя проверить все альтернативы. Из законов природы следует, что это невозможно в принципе. Нужно что-то предпринимать, чтобы управлять всей системой. Должен быть представлен рост разнообразия, его потенциал должен быть уменьшен и становиться все меньше и меньше, хотя нам неизвестен лучший способ его уменьшения. Нет даже разумного пути фиксирования и поиска информации в системе такого масштаба, не говоря уже о ее обработке на компьютере.
Полное управление растущим разнообразием совершенно невозможно для человеческого ума или мозга фирмы. Однако как человек, так и фирма фактически работают. Для этого они уменьшают, они должны уменьшать разнообразие их бесчисленных состояний. (Гл.3)

Алгоритм - это метод (или механизм), который предписывает, каким образом достичь поставленной цели.
Компьютер может делать лишь то, что ему точно указано. Программист, следовательно, должен точно написать алгоритм, который бы точно определил работу компьютера в наборе имеющихся в нем данных и команд.
Другой термин, который нам понадобится, - эвристический. Это не столь часто употребляемое имя прилагательное означает "обеспечивающий открытие", нередко превращается в имя существительное при переходе от эвристического метода к "эвристике".
Эвристика определяет метод поведения, помогающий достижению цели, но который не может быть четко охарактеризован, поскольку мы знаем, чего хотим, но не знаем, как этого достичь, где лежит решение.
Эвристика предписывает общие правила для достижения общих целей и в типичных случаях не предписывает точного маршрута к обозначенной цели, как это делается в случае алгоритма.
Эти два термина - весьма важные понятия в кибернетике, поскольку когда дело идет о немыслимых системах, то, как правило, невозможно составить полную спецификацию всех целей, а тогда нельзя и написать алгоритм. Но обычно не так уж трудно составить классификацию целей, так чтобы двигаясь в общем направлении, улучшить свое положение (по определенному критерию) по сравнению с первоначальным.
Отдавать предпочтение эвристическим методам перед алгоритмическими - это средство справиться с растущим разнообразием. Вместо того, чтобы пытаться организовать все детально, вы организуете лишь часть, после чего динамика системы вынесет вас туда, куда Вы стремились.
"Знай, к чему стремишься, и организуйся так, чтобы этого достичь" - таков должен быть наш лозунг, как и лозунг фирмы. Однако мы не знаем нашего будущего и весьма приблизительно представляем себе то, к чему стремимся сами, как и наша фирма, и мы недостаточно глубоко понимаем наше окружение, чтобы уверенно манипулировать событиями. Недопонимание роли эвристики в больших системах заставляет глубже задуматься о компьютере.
Если цель нельзя представить во всех деталях, то нужно прибегнуть к эвристике, и тогда компьютер должен быть снабжен алгоритмом эвристической природы. Компьютер должен обучаться на собственном опыте. Обучаться чему? Мы не знаем ответа, мы просто считаем, что компьютер через некоторое время должен найти методом проб и ошибок такой курс действий, который даст лучший результат управления. Но мы должны сказать, какой результат лучше и какой хуже, а компьютер должен определить лучшую, чем уже известна, стратегию, лучшую систему управления. Конечно, он может это сделать, поскольку его алгоритм (то, что запрограммировано) эвристический, по определению. Немного измените решение, которое Вы ранее использовали, - подсказывает алгоритм, - и сравните результат с предыдущим.
Если этот алгоритм обеспечивает большую прибыль или удешевляет производство, или чем-то иным устраивает нас, то принимайте его. Так и продолжайте, пока не достигнете такого положения, при котором любой вариант даст худший результат, чем раньше. Тогда придерживайтесь этой стратегии до тех пор, пока ситуация не изменится, после чего Вы сможете вновь искать лучшую стратегию, рассмотрев ее новые варианты.

Существует несколько важных постулатов относительно эвристических методов управления.
1. Эвристика ведет нас к цели, которую мы не в состоянии ясно выразить и, возможно, узнать, сумев ее достигнуть. Алгоритм (типа "чтобы достичь высшей точки, попытайтесь сделать по одному шагу во всех направлениях и передвиньтесь к следующей более высокой точке") определяет эвристическое условие выработки правильной стратегии.

2. Если мы обеспечим компьютер эвристическим алгоритмом и подождем, пока он выработает стратегию, то обнаружим, что компьютер создал стратегию, превышающую наше понимание. Такое вполне возможно, поскольку компьютер осуществляет свои пробные шаги значительно быстрее, систематичнее и точнее, чем можем мы с Вами, без остановки на развлечения и отдых и не забывает результатов.

3. Но если так, то пришло время признать смысл, в силу которого человек изобрел машину, "более умную", чем он сам. Если машина вырабатывает стратегию, лучшую, чем можем сообразить мы, и если мы не можем понять, почему она лучше, хотя и признаем это, то слабым утешением служит то, что мы научили ее эвристическим трюкам с помощью алгоритма.

4. Утверждение, что "компьютер может делать только то, что мы ему приказали", верно, но весьма обманчиво. Этим предполагается, что мы должны оставаться слабоумными рабами наших изобретений. Верно, мы приказали компьютерам учиться, предоставляя им тренировочный алгоритм, но они учатся быстрее, эффективнее нас и должны превзойти наши возможности в создании эвристического управления.

5. Заявление, что результат деятельности компьютера настолько хорош, насколько хорош ввод, суммирован в поговорке "мусор на входе - мусор на выходе", и справедливо для алгоритмов, определяющих алгоритм, но не для алгоритмов, определяющих эвристику. Дело в том, что легче указать (алгоритмически) компьютеру поставить под сомнение (эвристически) результат его работы - проверить логичность результата.

6. Здесь цепь обратной связи корректирует ошибку с помощью сравнения действительного положения с идеальным. Эта разница измерима, но не в смысле выходных данных, преобразованных с помощью функции преобразования, а в смысле способности системы в целом улучшить результат ее деятельности, измеряемый на другом языке. Это язык, на котором мы указываем на необходимость увеличить или уменьшить значение результата, чего замкнутая система сама не может знать. Например, если результатом измерения системы является уровень прибыли, а система включает эвристический элемент, который допускает колебания прибыли, и она обучена тому, как ее уменьшить или увеличить, то, значит, ей необходимо "сказать", что большая прибыль лучше, а меньшая хуже. Сама по себе она может научиться лишь узнавать, какие жизненные события увеличивают прибыль, а какие ее уменьшают.

7. Кроме того, обратная связь осуществляется не по заранее заданной функции преобразования. Она осуществляется благодаря организации черного ящика, в котором содержится функция преобразования. Иными словами, она экспериментирует соединениями в соединительной сети "вход-выход". Возникает эффективная структура, которая уменьшает возможное разнообразие состояний системы.

8. Сохраняет силу вывод, что обратная связь становится главным фактором работы системы. Все зависит от критерия на другом языке (см. выше п. 6), позволяющем системе решить, чему ей учиться, а чему нет.

9. Возможно, мы не стали теперь достаточно умными, чтобы обозначить на другом языке критерии, которыми она должна руководствоваться теперь. Мы уже не в состоянии понимать, в чем суть этих критериев. В таком случае должна присутствовать вторая система управления, использующая результат (выходную величину) первой Системы как величину на своем входе и работающая иначе: Эта высшего порядка, другого языка, система станет экспериментировать с колеблющейся выходной величиной первой системы и давать новую выходную величину (результат) по иному критерию. Ее сигнал обратной связи (сравненный с иным критерием) определит смысл того, что вкладывается в слова "лучше" или "хуже" для первой системы. Например, первая система могла бы управлять производством всего предприятия, выпускающего большее или меньшее количество разной продукции. Вторая система стала бы оценивать ее деятельность исходя из спроса рынка, подсчитывать результат (на ее выходе) как прибыль и сообщила бы первой системе, обучаться ли ей стратегии увеличения или уменьшения производства каждого из выпускаемых товаров.

10. Но критерий прибыльности, в свою очередь, может быть не очень ясным. Человеческий ум склонен отказываться от эфемерной попытки сравнивать краткосрочную и долгосрочную прибыльности. Краткосрочная, максимально прибыльная стратегия может подорвать репутацию фирмы и привести ее к банкротству. Ясно тогда, что вторая система нуждается в третьей системе, которая бы оценивала систему на языке еще более высокого порядка и сообщала бы о том, что считать большей или меньшей прибылью. Эта третья система проводила бы эвристические эксперименты с экономическими оценками второй системы.

11. Этот довод остается справедливым до тех пор, пока иерархия систем и уровни их языков не достигнет некоторого, предельного критерия. Что же это за критерий? Им может быть только выживаемость. Фирма (как и человек) поступает так, чтобы получить вознаграждение, прибыль, чтобы был стимул действовать дальше и дальше, чтобы по возможности расширить область своей деятельности, чтобы ... продолжить свое существование.

12. Тогда, если мы говорим, что эвристика организует систему так, чтобы она училась путем проверки новых вариантов стратегий управления ее деятельностью, то в равной мере можно сказать, что эвристика организует целое семейство развивающихся систем путем испытаний новых мутаций в своей генетической стратегии. Цель всего этого процесса - приспособляемость - одна для всех систем.

Система настолько хороша, насколько полно приспособилась к окружению, но в случае его внезапного и грубого изменения система теряет свою гибкость, необходимую для адаптации.
Такое состояние дел высвечивает необходимость в постоянной заботе о наличии ошибки (как мы ее обычно называем) в любой обучающейся, адаптивной, эволюционной системе.
Важный вывод заключается в том, что мутации в получаемом результате всегда должны позволяться. Ошибка, контролируемая на разумном уровне, не есть абсолютный порок, как нам внушают. Наоборот, ошибка является предварительным условием выживаемости.
Импульс, вызванный ошибкой, заставляет цепь алгедонической обратной связи подстроиться и быть готовой признать необходимость перемены.
В фирме любая ошибка предается анафеме. Этим не утверждается, что ошибку нельзя допускать. Но она встречается враждебно, без учета того, что и она имеет цену сама по себе. Проницательный управляющий должен рассматривать любую ошибку, сделанную его подчиненными, как мутацию и поставить себя в положение восприимчивого к алгедоническому сигналу обратной связи, который порожден ошибкой. Однако в поведении управляющих наблюдается тенденция полностью сконцентрироваться на исправлении недостатка. Тогда ошибка системы потеряна как стимул к перемене, а сама перемена редко признается в этом духе. Прославляются всякие усилия управляющего, направленные на исправление ошибки, а не на извлечение из нее урока. В свою очередь, сами ошибки рассматриваются в основном как недостаток. Соответственно этому к моменту, когда необходимость в перемене действительно понята (по тем или иным причинам), люди ей сопротивляются, поскольку попытки ввести изменения автоматически увеличивают число ошибок на время, пока эта "мутация" проходит испытание. (Гл.4)

В деловом мире отделы координируются подразделениями, подразделения координируются отделениями, а отделения - гигантскими корпорациями. Различные уровни такого управления в значительной степени автономны, а управление ими в основном осуществляется алгедонически. Никто из нас не в состоянии влиять более чем на одну или две системы выше нашей, и поэтому обычно мы принимаем алгедонический результат деятельности вышестоящего уровня как говорящий на языке "приказа".
Интересно начать анализ структур иерархического управления, задавшись вопросом о базисных решающих элементах, которые в общем случае формируют и отдают команды. В промышленности или в правительстве, фактически в любой тесно связанной социальной группе, таким элементом является любой начальник, любой руководитель.
Для управляющего фундаментальная задача сводится к тому, чтобы сказать да или нет.
Чтобы выбрать между да и нет, между 0 и 1, решающий элемент вынужден установить порог принятия решения. Можно представить, что он выдает сообщение 0 до тех пор, пока обстоятельства не заставят его сообщить о скачке в 1. Это будет разрешающий тип управления, при котором решающий элемент ничего не делает, пока обстоятельства не заставят его действовать. Он и не должен реагировать на всякий случайный импульс или шум, и это обстоятельство предопределяет необходимость в таком пороге.
Решающий элемент в системе управления состоит в принципе из входящей (или афферентной) и выходной (или эфферентной) подсистемы информации, соединенной с помощью узловой сети. Но этот узел как решающий элемент обусловлен (в смысле путей его изучения) метасистемой, использующей эвристический метод поощрения и наказания, который мы назвали алгедоническим. (Гл.5)

Это конспект 1-й части книги (всего четыре), в ней Бир представил главные принципы управления организациями на научной основе - теории информации и кибернетике. Все это весьма актуально. И несомненно, такой подход к науке об управлении (и соответственно, к менеджменту) дает хорошие перспективы на ее успешное развитие в дальнейшем.

Перейти к Части 2 книги "Мозг фирмы".


© Сертиком,
2006-2012
Главная | Предлагаемые услуги | Системно-процессное управление | Практические рекомендации - ISO 9001 | Полезная информация | НАССР - пищевая отрасль | О сертификации | Наши клиенты | Интересные сайты |