Когнитивная экономика: методологические основы. Копунова Э.Э., Кулиш С.М

Как правило, экономика не связана с традиционными научными дисциплинами, но это может измениться из-за тесного взаимодействия всех научных отраслей. Эту дисциплину часто путают с поведенческой экономикой (изучением нашего поведения в контексте экономических решений). Когнитивная же экономика - это наука о том, как мы думаем.

Ли Колдуэлл, автор блога об этой дисциплине, пишет о ней: «Когнитивная (или финансовая) экономика… обращает внимание на то, что на самом деле происходит в разуме человека, когда он делает выбор. Что представляет собой внутренняя структура принятия решения, что на это влияет, какую информацию в этот момент воспринимает разум и как она обрабатывается, какие у человека внутренние формы предпочтения и, в конечном счете, как все эти процессы находят отражение в поведении?».

Иными словами, учёные начинают свои исследования на низшем, упрощённом уровне, и формируют микромодели принципов принятия решений для разработки модели масштабного экономического поведения. Часто эта научная дисциплина взаимодействует со смежными областями, например, вычислительной экономикой или когнитивной наукой.

10. Пластиковая электроника

Обычно электроника связана с инертными и неорганическими проводниками и полупроводниками вроде меди и кремния. Но новая отрасль электроники использует проводящие полимеры и проводящие небольшие молекулы, основой которых является углерод. Органическая электроника включает в себя разработку, синтез и обработку функциональных органических и неорганических материалов наряду с развитием передовых микро- и нанотехнологий.

По правде говоря, это не такая уж и новая отрасль науки, первые разработки были сделаны ещё в 1970-х годах. Однако свести все наработанные данные воедино получилось только недавно, в частности, за счёт нанотехнологической революции. Благодаря органической электронике у нас скоро могут появиться органические солнечные батареи, самоорганизующиеся монослои в электронных устройствах и органические протезы, которые в перспективе смогут заменить человеку повреждённые конечности: в будущем так называемые киборги, вполне возможно, будут состоять в большей степени из органики, чем из синтетических частей.

11. Вычислительная биология

Если вам одинаково нравятся математика и биология, то эта дисциплина как раз для вас. Вычислительная биология стремится понять биологические процессы посредством языка математики. Это в равной степени используется и для других количественных систем, например, физики и информатики. Учёные из Университета Оттавы объясняют, как это стало возможным:

«По мере развития биологического приборостроения и лёгкому доступу к вычислительным мощностям, биологии как таковой приходится оперировать всё большим количеством данным, а скорость получаемых знаний при этом только растёт. Таким образом, осмысление данных теперь требует вычислительного подхода. В то же время, с точки зрения физиков и математиков, биология доросла до такого уровня, когда теоретические модели биологических механизмов могут быть проверены экспериментально. Это и привело к развитию вычислительной биологии.»

Ученые, работающие в этой области, анализируют и измеряют всё, начиная от молекул и заканчивая экосистемами.

Предлагаемая статья посвящена вопросу когнитивного технологического обеспечения предложенной А.А. Аузаном концепции действия фактора продуктивных ценностей (культурных кодов экономики) при решении задач перехода России на более высокую траекторию экономического развития. А.А. Аузан считает, что задачу необходимого изменения культурных кодов может решать образование. Статья рассматривается нами как анонс идеи сетевого проекта такой национальной технологической инициативы. Формируя рассматриваемую нами систему связанных контекстов - когнитивную матрицу ресурсного подхода стратегического когнитивного менеджмента, мы ставим задачу разработки пакетов высоких когнитивных технологий, обеспечивающих необходимую для перехода России на более высокую траекторию экономического развития трансляцию продуктивных культурных кодов.

Исходной позицией для формирования такой технологической инициативы стал для нас организованный нами в Институте философии РАН семинар "Когнитивная экономика. Проблемы нередуцируемой сложности". Этот семинар является примером сетевой технологии предлагаемой нами технологической инициативы. Семинар работает с трансдисциплинарными и трансмодальными форматами знания, структурируемыми в когнитивных матрицах (системах связываемых контекстов).

Трансдисциплинарность мы понимаем как модель знания, формируемого в трансдисциплинарных процессах, участниками которых являются власть, бизнес, производство, общество, образование и наука. Трансмодальность мы понимаем как участие в знании модальностей кодифицированного формального знания, неотделимого личностного знания специалистов и коллективов, внутреннего опыта человека, управляющих кодов культуры, перцептивных и транзатных баз субъекта, факторов нейробиологии, антропологии и др. Когнитивную матрицу мы понимаем как систему контекстов, в которых понимается текст – понятие берется из лингвистики.

Мы обнаруживаем, что новые поколения средств коммуникации 21-го века создали новые модальности и новые форматы специального и научного знания, которых не было ещѐ несколько лет назад.

Когнитивные матрицы сетевого специального и научного знания.

Таким новым продуктом работы семинара в формате сетевого научного знания является формирующаяся в сети сетевая когнитивная матрица ресурсного подхода стратегического когнитивного менеджмента – системы контекстов, в которых понимается стратегический когнитивный менеджмент. Страница нашего семинара и является одним из форматов такой сетевой трансдисциплинарной и трансмодальной когнитивной матрицы.

Эта матрица хорошо идентифицируется в Яндексе. Я предполагаю, что в качестве сетевого продукта её создали своей поисковой активностью работающие в Яндексе студенты-экономисты:

Вместе с «когнитивная экономика. проблемы нередуцируемой сложности.» ищут: когнитивный менеджмент нейрокогнитивные технологии неотделимое знание

буров владимир алексеевич когнитивная катастрофа когнитивные ресурсы нередуцируемая сложность когнитивные технологии персональный менеджмент когнитивное поведение

Вместе с «когнитивный менеджмент» ищут: когнитивные ресурсы

когнитивная экономика когнитивное поведение неотделимое знание

буров владимир алексеевич нейрокогнитивные технологии нередуцируемая сложность

когнитивные технологии персональный менеджмент когнитивная катастрофа

Вместе с «когнитивные ресурсы» ищут: нейрокогнитивные технологии когнитивная экономика

неотделимое знание когнитивный менеджмент персональный менеджмент когнитивное поведение нередуцируемая сложность когнитивные технологии буров владимир алексеевич иф ран официальный сайт

Эта матрица является форматом специального научного знания. То, что сетевой процесс еѐ формирования был инициирован нами (такая инициация – новый сетевой формат сетевой научной работы), легко определить по устойчивости еѐ ядра, наличию во всех справках в начале этого процесса идентификаторов «буров владимир алексеевич» и «иф ран официальный сайт», которые постепенно вытесняются содержательными идентификаторами. Ещѐ одним индикатором этой инициации является лидирующее положение текстов нашего семинара в ответах Яндекса на входящие в эту матрицу запросы. Показательна и оказавшаяся совершенно несоответствующей содержанию работы нашего института, в котором нет экономической тематики, матрица:

Вместе с «иф ран официальный сайт» ищут: буров владимир алексеевич

иф роше каталог когнитивный менеджмент

нейрокогнитивные технологии мгу философский факультет когнитивная экономика когнитивные ресурсы

ив роше официальный сайт неотделимое знание нередуцируемая сложность

Очень непонятный статистический результат для сайта с 10000 просмотров в день и института, в котором работают почти 300 сотрудников с совершенно иной тематикой. Ив Роше оказался важным для этого сайта статистическим барьером, непреодолимым для всех остальных когнитивных матриц сайта. Он обеспечил четкое отделение нашего продукта в этой статистике. Без этого оказавшегося уникальной константой нашей статистики барьера идентификация нашего продукта оказалась бы под большим вопросом. Мы отслеживаем наш продукт числом вхождений в матрицу из 10 рекомендуемых ссылок, что было бы невозможно при одновременном вхождении в эту десятку нескольких когнитивных матриц. Кроме Ив Роше здесь только одна отслеживаемая нами когнитивная матрица ресурсного подхода и используемые в ней экономические понятия.

Когнитивные катастрофы.

Но проблема стратегического когнитивного менеджмента не только в переходе России на более высокую траекторию экономического развития. Для стран с подобной российской траекторией экономического развития характерны глубокие падения экономики, а это значит, что возможно и то, что мы ещѐ не достигли дна.

Сложившуюся в СССР в 1980-х ситуацию, повлекшую распад СССР и системы социализма, доктор философских наук Г. С. Смирнов (Ивановский государственный университет) рассмотрел с точки зрения имевшихся тогда когнитивных ресурсов корпуса специалистов в науке, во власти и в обществе и определил как когнитивную катастрофу. Мы попытались развить такой когнитивный ресурсный контекст рассмотрения происходящих процессов российского затяжного, непрерывно углубляющегося общего системного кризиса применительно к имеющейся сегодня ситуации в когнитивной сфере, которую с этих позиций можно охарактеризовать как: дефицит и измельчение когнитивных ресурсов, вымывание в результате этого дефицита сложных задач из действующих когнитивных практик, приводящая к значительным непродуктивным издержкам на поддержание ритуалов, сбивающая динамику и блокирующая доступ к новым когнитивным ресурсам сформировавшаяся в научных и образовательных сообществах ритуальность науки и образования, оппортунистическое когнитивное поведение специалистов и размывание бюджетов когнитивной сферы производства.

Становится всё более понятным, что необходима разработка и реализация новых поколений высоких технологий стратегического когнитивного менеджмента, как для перехода на более высокую траекторию экономического развития, так и для остановки углубляющегося кризиса. Реальная работа по управлению когнитивными ресурсами оказалась подменена ритуалами и сама собой эта проблема патологии когнитивной сферы российского развития, опасной для дальнейшего существования России как самостоятельного независимого государства, не решится.

Когнитивную катастрофу мы рассматриваем как проблему, когда человек (школьник, студент, специалист) или группа не могут воспользоваться имеющимся знанием для постановки и решения сложных задач и в осуществляемых ими выборах идут на редукцию системных уровней к доступному им малоресурсному уровню. Дефицит и измельчение когнитивных ресурсов приводит к тому, что решаются только малоресурсные задачи, а сложные системные вопросы не рассматриваются или рассматриваются в катастрофически редуцированных контекстах.

Культурные коды и когнитивные ресурсы экономики.

Определяющими для системообразования экономики когнитивными факторами по мнению А.А. Аузана являются управляющие культурные коды - когнитивные ресурсы культуры.

Вопросы работы с управляющими культурными кодами определились для меня в 1994 году в результате бесед с профессором В. Лефевром (Калифорния). Работая с выходцами из СССР в США, В. Лефевр определил, что российские культурные коды крайне эффективны, когда надо победить врага, но крайне неэффективны для реализации модели рыночной экономики. Эту проблему необходимых изменений культурных кодов в российской экономике рассматривал А.А. Аузан, указывая на возможность такого перехода за 10-15 лет. Но, согласно В. Лефевру, при такой замене культурных кодов Россия потеряет способность к защите национальных интересов. Мы получаем патовую ситуацию, ведущую к дальнейшей когнитивной и системной катастрофе. Для выхода из неѐ необходим высокотехнологичный стратегический когнитивный менеджмент, к вопросам которого и были обращены наши опыты работы с культурными кодами, когнитивного и нейрокогнитивного коучинга в образовании, измерения и трансляции паттернов продуктивного когнитивного и нейрокогнитивного поведения со студентами, школьниками и специалистами высшей квалификации .

Мною с А.В. Куликовской (учитель русского языка и литературы) были проведены необходимые для когнитивной технологической разработки концепции А.А. Аузана исследования вопросов трансляции в образовании необходимых для современного развития продуктивных ценностей. Были получены результаты, показывающие, что используемые в образовании методики такую трансляцию не обеспечивают (контрольные группы). Были разработаны когнитивные технологии и проведены опыты на уроках в школе по изменению управляющих культурных кодов (актуализация ценности индивидуальности как управляющего культурного кода постиндустриального общества с опорой на внутренний опыт). Эти опыты (экспериментальные группы) показали возможность более быстрого, чем полагает А. Аузан, технологического решения поставленной им проблемы экспорта продуктивных культурных кодов экономики как проблемы ускоренной трансляции продуктивных ценностей в образовании. При этом в результате работы с А.-В.Буровой (факультет психологии МГУ им. М.В.Ломоносова) нами была определена возможность выхода из обозначенной нами патовой ситуации в постановке задач управления культурными кодами на совершенно иной подход. Мы определили возможность перехода на новый системный уровень знания и недоступную на более низких системных уровнях актуализацию когнитивных ресурсов экономики и культуры за счет использования разработанных нами пакетов когнитивных и нейрокогнитивных технологий. Ключом здесь являются управляющие культурными кодами субъектные миры человека (что хорошо видно при обучении наших студентов в западных университетах) и нейрокогнитивные технологии передачи выделенного В.Л.Макаровым наиболее ценного ресурса неотделимого знания .

Этими технологиями мы создаём субъектные миры человека и общества с совершенно новыми возможностями социального, технологического и экономического развития.

Этот подход мы определяем как когнитивную экономику.

Когнитивная экономика – это экономика, в которой осуществляется актуализация и движение когнитивных ресурсов, что обеспечивает решение задач, недоступных более ранним моделям экономики и менеджмента из-за высокой нередуцируемой сложности.

Нередуцируемая сложность задач и знания – это пороговая характеристика сложности представления, ниже которой перестают наблюдаться основные системные свойства представляемой реальности. То, что человек находится ниже этого порога, легко идентифицировать по индикатору наличия такого порога: проводимым им профанным редукциям – отбрасыванию при решении очевидно значимых фактов и сторон рассматриваемой им задачи для приведения задачи к доступному ему уровню сложности.

Остановимся на наших ключевых опытах, определивших заявляемую нами позицию о возможности решения поставленной А.А. Аузаном проблемы стратегического когнитивного менеджмента – управление переходом экономики на более высокую траекторию экономического развития.

Предельные интеллектуальные возможности субъекта.

Одним из изучаемых нами когнитивных ресурсных факторов затруднения экономического развития стали предельные интеллектуальные возможности субъекта специального знания и научного познания. Индикатором этих ограничений является переживание субъектом ситуации восприятия им реальности или текста как когнитивного хаоса: мир или текст представляются непонятными, не имеющими логики и связей, разорванными, уходящими из нормального дискурса. Для тестирования возникновения таких состояний при обращении к сложным задачам мы воспользовались предъявлением испытуемым специалистам высшей квалификации (экспертам) в качестве стимульного материала "предлагаемых на экспертизу" научных текстов, построенных на новых более высоких системных уровнях.

В опыте приняли участие 5 экспертов высшей квалификации, занимающих ключевые позиции в экспертном сообществе. Позже к нашим опытам присоединились и другие участники, существенно увеличив выборку. Проведенный опыт показал, что почти все (4 из 5) эксперты высшей квалификации при предъявлении им стимульного материала редуцировали системные уровни и оказались в ситуации когнитивного хаоса. А это значит, что по отношению к новым сложным задачам корпус специалистов и экспертное сообщество более чем на 80% сегодня оказались в состоянии редукций новых трансдисциплинарных и трансмодальных системных уровней и такого когнитивного хаоса и производят уже неэффективную сегодня когнитивную продукцию низкого системного уровня. С позиций нейрокогнитологии такое когнитивное поведение экспертов при предъявлении им сложного текста связано с неосознанно используемым ими только одним нейрокогнитивным форматом знания - особенностями работы мозга. В автоматически выбираемом ими нейрокогнитивном формате при усложнении задачи увеличивается удельный вес левополушарного паттерна доминантности - усиливается работа с сильными определениями и их формальными представлениями и ослабляется работа со слабыми определениями и их образными представлениями. Как показывают наши исследования, такое когнитивное и нейрокогнитивное поведение экспертов является типичным, не позволяет им работать на трансдисциплинарном и трансмодальном уровне, оперируя с использующими правополушарный паттерн доминантности трансдисциплинарными и трансмодальными когнитивными матрицами. Этот опыт показывает когнитивную и нейрокогнитивную неэффективность сохранения в современных условиях доставшейся нам от СССР классической модели науки и научной квалификации с нормированным ограничением используемых форматов знания и структуры интеллекта. В этой модели мы получаем сообщество с очень ограниченными когнитивными ресурсами, ориентированное на решение только доступных им малоресурсных задач.

Следующим шагом этого исследования когнитивного поведения специалистов стало размещение наших стимульных материалов в Интернете. Свои страницы в Интернете мы построили как методологический продукт, добавляемый к доступной в Интернете специальной литературе по когнитивной экономике и когнитивному менеджменту. Этот сетевой продукт сразу встроился в сетевое пространство знаний по когнитивной экономике и когнитивному менеджменту, дав уже представленные нами матрицы корреляций поисковых запросов.

Тексты этого продукта строятся на основе операций не с формальными определениями, а с когнитивными матрицами - системами контекстов, быструю и эффективную работу с которыми обеспечивает Интернет. В бумажном варианте специальных и научных текстов такие возможности крайне малы, можно считать, что в старых научных форматах они минимальны.

Число пользователей сети (полагаю, что статистика получена по студентам-экономистам), способных работать с трансдисциплинарными и трансмодальными текстами, оказалось статистически значимым. Это показывает, что мы в начале 21-го века при смене поколений специалистов имеем дело с важными культурно- антропологическими изменениями в когнитивной сфере человека, преодолевающими потолок сложности, доступной нормативному интеллекту действующей старой модели специалиста. Обнаруженные нами процессы культурно-антропологических изменений когнитивной сферы оказались для нас неожиданными. Но это говорит о том, что, как и предполагает А.А. Аузан, новое поколение сменит неформальные институты и ценности, которые сегодня определяют выборы специалиста.

Интернет позволяет отследить формат включения нашего методологического дополнения в процесс становления в сети системы контекстов когнитивной матрицы когнитивной экономики и когнитивного менеджмента - влияние представленных этим продуктом наших трансдисциплинарных и трансмодальных когнитивных технологий на формирующийся в сети образ когнитивной экономики. Такое влияние мы определяем как новый современный тип специального и научного знания - сетевые результаты, некодифицированные знания, неотделимые знания сетевых сообществ. Здесь происходит производство нового формата выделенного В.Л.Макаровым в качестве ресурса экономики неотделимого знания. Мы убедились, что нормативно требуемые сегодня бумажные публикации не обеспечивают необходимой динамики сетевой работы и отложенным пользованием сдерживают формирование когнитивных ресурсов. Для развития когнитивной экономики необходимы быстрые, выполненные в современном трансдисциплинарном и трансмодальном формате электронные публикации, к которым участники сети сразу получают доступ.

Статистика запросов в Яндексе показывает, что именно наши электронные тексты (статистические лидеры - оказавшиеся в первых строчках ответов на запросы пользователей сети) стимулировали в сети формирование новой когнитивной матрицы когнитивной экономики и когнитивного менеджмента - матрицы когнитивного ресурсного подхода с достаточно плотным ядром из связанных в запросах не столько понятий, сколько когнитивных матриц - контекстов, в центре которого находится представление о когнитивных ресурсах. В сети сформировался статистически значимый навигатор как составляющая сложного трансдисциплинарного и трансмодального знания. Эта матрица позволяет осуществлять навигацию в очень сложном трансдисциплинарном пространстве относящихся к когнитивной экономике вопросов, привязываясь к определившемуся здесь ядру и выходя за пределы этого ядра в другие специальные области. Формирование такого сетевого навигатора - это возникший в начале 21-го века новый значимый формат современного сетевого специального и научного знания.

Когнитивный коучинг в образовании.

Другие опыты проводились нами со студентами и школьниками. В этих опытах мы вводим в образование работу с когнитивными ресурсами и когнитивными проблемами обучающихся – когнитивный коучинг.

Первая серия опытов связана с поставленной А.А.Аузаном проблемой трансляции продуктивных ценностей в образовании. Опыты проводились с младшими подростками. Результаты отслеживались 5 лет.

Опыт проводила учитель русского языка и литературы А.В.Куликовская. Нами были взяты два шестых класса – младшие подростки, начало подросткового кризиса. В период этого кризиса происходит формирование личности, осознание своей индивидуальности, растет напряженность отношений со сверстниками и взрослыми, падает дисциплина, снижаются учебные интересы и успеваемость. Но происходит и стремительное становление индивидуальности увлеченных детей - в спорте, музыке, в самых разных областях деятельности.

В качестве экспериментального мы выбирали наиболее трудный шестой класс. Проведенная в начале учебного года социометрия дала результаты соотношения положительных и отрицательных (отвержение) выборов в шестых классах: 207/229 в первом и 228/81 во втором. Как видно, в первой группе отношения оказались очень напряжены, установки на отвержение доминировали и отвергнутых у ученика оказывалось больше чем принятых, а вторая группа только входила в кризис и была сравнительно спокойной (установки на принятие почти втрое сильнее, чем на отвержение).

Опыт организации знания, направленной на принятие учащимися ценности индивидуальности, осуществлялся в более сложном по напряженности отношений классе.

В качестве стимульного материала в эксперименте использовались изучаемые на уроке литературные произведения.

Мы взяли входящие в программу рассказы «Любовь к жизни» Джека Лондона и «Каникулы» Рэя Брэдбери. Исходя из широко представленного в современной школе опыта формального образования, мы полагали, что при простом прочтении этих текстов или обычной для школы «литературоведческой» методике их изучения социальная и личностная интеграция их как носителей культуры значительно ослаблена. При изучении литературы по принятой в науке модели знания стороннего наблюдателя не «производится» присутствие реальностей самого читателя в открываемом художественным произведением пласте культуры. Простое прочтение текстов позволяет переключать гештальты – видимые школьниками фигуры реальности, но не позволяет развивать эти спонтанно происходящие переключения в новую для подростка структуру реальности.

В контрольной группе изучение произведений велось без изменения принятой литературоведческой методики. А в экспериментальной группе добавлялось воздействие по актуализации опыта сходных с опытом героя переживаний. Для этого выстраивались процессы обращения к собственному опыту и поддержки такого обращения группой.

Школьникам предлагалось «вспомнить», когда они переживали и действовали как герой литературного произведения. Выполняя задание эксперимента, учащиеся получали опыт работы на уроке в ассоциированном состоянии сознания (связанном с присутствием и непосредственным чувствованием реальности и доступом к своему внутреннему психическому опыту). Отвечая на поставленные им вопросы, учащиеся вспоминали случаи из своей жизни, ассоциировавшиеся у них с опытом героя произведения, рассказывали об этом своем опыте классу, представляли его в своих сочинениях. Истинность оценки ими своего опыта подтверждалась принятием его в группе.

Процесс обращения к собственному опыту включался при обсуждении рассказа и при написании сочинений. Сочинения в экспериментальной группе были нарративами - повествованиями, переструктурирующими внутренний опыт подростков. Обсуждения на уроке выполняли также функцию дискурсивной практики – согласования в группе системы значений и способов определения истинности.

В результате такого опосредования структурировалось сознание учащегося. Категоризация этого опыта на занятиях переводила смутные образы состояний, отношений и переживаний младших подростков в четкие осознаваемые формы представлений о себе и об окружающих как о самостоятельных нравственных субъектах и креативных индивидуальностях. Первоначально виртуальные впечатления в течение учебного года, опосредуясь в педагогическом общении и в отношениях в учебной группе, обретали постоянный статус.

Учащиеся погружались в новую для них гуманистическую систему значений и способов определения истинности. Если определение истинности ранее было представлено для них внешними декларациями, что и соответствует гетерономной нравственности подростка, то теперь истина сверялась каждым учеником со своим позитивным внутренним опытом. В группе складывался дискурс, построенный на этой системе значений и этом способе определения истинности.

Заметим, что здесь происходит не просто интеллектуальное развитие школьника, а формирование у него новой перцептивной системы (восприятия) - перцепций и интуиций его чувствительности к собственному опыту.

Открытие подростком мира новых перцепций и интуиций в обращении к позитивному опыту порождает состояние особого подъема, переживание своих сверхвозможностей в действии. И учащимся, и учителю становится как-то особенно легко и хорошо. Переживается эмоциональный подъем, меняются статусы всех основных реальностей: телесности, сознания, личности, воли. Прочитанное произведение используется школьниками не в формате формального знания по литературе, а в качестве средства репрезентации собственного позитивного опыта, образуя важнейшее неотделимое личностное знание.

Проведенная после нашего воздействия в конце учебного года социометрия дала результат: 240/97 в экспериментальной группе и 265/202 в контрольной. Экспериментальная группа неожиданно вышла из только начинающегося кризиса (сокращение отвержений с 229 до 97), а в контрольной шло его закономерное развитие (число отвержений выросло с 81 до 202). Школьники экспериментальной группы сделали практически вдвое меньше заявлений об отвержении ими одноклассников, чем в контрольной группе.

Нам был интересен и еще один вопрос, который возник у нас только в конце учебного года. Сработает ли при освоении школьниками нового культурного образца автопоэзиса глубоко заложенная в этих произведениях медиация к еще одному коду американской культуры – к первой этической системе, определенной калифорнийским профессором В. Лефевром. С ним мы встречались и обсуждали эти вопросы в Москве. Переход в первую этическую систему - это эффект, на который мы не работали. Его проявление говорило бы о передаче более богатой субъектной структуры знания американской литературы, чем было в программе эксперимента.

Речь идет о моральном состоянии субъекта в конфликте при движении к компромиссу. В определяемой В. Лефевром первой этической системе человек получает моральное удовлетворение от складывающихся у него отношений взаимопонимания и сотрудничества с другими людьми, что для него более важно, чем позиционные отношения – чем «поставить другого на место» (вторая этическая система). Эти вопросы не ставились перед школьниками. Но в ассоциированном сознании могли начать работать сами рассказы как культурные медиаторы.

В конце учебного года школьникам было предложено ответить на вопрос о выборе ими стратегии поведения в конфликте: «Если мой товарищ мне не нравится, то я...». Предлагалось оставить две из пяти стратегий:

1. Я заставляю себя с ним общаться, хотя и не хочу – «общаюсь через силу».

2. Я общаюсь с ним, но не так, как с другими – «изменяю форму общения».

3. Я допускаю по отношению к нему недружелюбные действия – «перехожу в конфликтные отношения».

4. Я не общаюсь с такими – «ухожу от общения».

5. Я пытаюсь хорошо относиться к нему – «пытаюсь изменить свое отношение к партнеру».

Из предложенных пяти стратегий поведения в конфликте только пятая соответствует первой этической системе по В. Лефевру. Школьникам предлагалось оставить две, наиболее приемлемые для них стратегии. Определялось наличие среди выбранных стратегий пятой, интерпретировавшейся как принятие подростком принципов первой по Лефевру этической системы.

В экспериментальной группе пятую стратегию – попытку относиться к непринимаемому сверстнику хорошо, выбрали 82% школьников, тогда как в контрольной группе – только 13%. Это интерпретируется нами как формирование в экспериментальной группе принципов первой этической системы по Лефевру.

Школьникам также был предложен профориентационный опросник, определяющий выбор сферы интересов по Е.А.Климову (техника, природа, знаковые системы, человек, художественный образ). Опросник включает в себя 31 утверждение. Приведем здесь некоторые из них:

1. Легко (без скованности) знакомлюсь с новыми людьми.

2. Охотно и подолгу могу что-нибудь мастерить (или шить, чинить, вязать).

3. С охотой хожу в музеи, театры, на концерты и художественные выставки.

4. Охотно и постоянно слежу и ухаживаю за растениями (или животными).

5. Охотно и подолгу могу что-нибудь подсчитывать, вычислять или чертить.

Учащиеся должны были согласиться с утверждением или отвергнуть его. Это соответствовало наличию или отсутствию познавательных интересов по выделенным Е.А.Климовым направлениям профессиональной деятельности. Мы исследовали другой вопрос – вопрос об отвержении школьником интересов по данному опроснику.

В экспериментальной группе в среднем отвергалось 8 утверждений из 31 (отвергнуто 25% утверждений). В контрольной группе это число было – 15,3 (отвергнуто 49% утверждений).

Таким образом, число отвержений интересов по этому опроснику в экспериментальной группе оказалось практически вдвое ниже, чем в контрольной. Это можно интерпретировать как большее принятие реальностей мира в экспериментальной группе.

Итак, результат изменений в этической системе школьников проявился в сокращении отвержений по различным тестам.

Результаты всех измерений показывают существенные позитивные изменения установок на принятие реальностей человека и мира у школьников в экспериментальной группе по сравнению с контрольной. Такое изменение установок соответствует изменению основных нравственных принципов – этической системы. Школьники из экспериментальной группы в осуществляемой ими сборке себя как субъекта оказались включены в новую для них этическую систему, определяющую более высокую ценность человеческой индивидуальности и всех реальностей мира.

Прошло время. Учащиеся нашей школы были включены в другой, более широкий эксперимент наряду со школьниками из других школ района. Им было предложено написать рецензии на некоторые спектакли, бесплатный просмотр которых организовала для учащихся администрация театра. Так вот, работы прошедшей через наши уроки группы школьников были выделены психологом, ведущим эксперимент с театром, как «удивительно позитивный взгляд на мир».

Интересны «экспертные» оценки этих классов другими учителями. Позитивные установки, сформированные нами в экспериментальной группе, и более высокую успешность в учебе они относили к различию социальных групп – «интеллигентности семей» «собранных» в эту группу детей.

Климат в экспериментальной группе заметно улучшился, школьники стали относиться друг к другу внимательнее, уважительнее, заботливее. Улучшилось их самоощущение, они почувствовали себя увереннее, возросла уверенность в собственных силах, возможностях, появилась вера в успех.

Приведем некоторые примеры перехода участвовавших в эксперименте младших подростков в более эффективный для учебы и жизни культурный образец жизни.

Вот как об этом рассказывает А.В.Куликовская:

В экспериментальный класс, где я стала классным руководителем, пришла девочка, переехавшая в Москву из провинции. Она была очень замкнутой, закрытой, молчаливой. Из бесед с ней я узнала, что в школе, где она училась ранее, к ней относились и учителя, и учащиеся снисходительно, считая ее «слабой», тугодумом, «серенькой», ничем не интересной. Девочка за пять лет пребывания в такой «серой» школьной виртуальной реальности привыкла к своей «серой» участи: чувствовала себя никудышным человеком. В ней постепенно стали развиваться апатия, равнодушие, безразличие к учебе, людям, окружающему миру.

Пройдя через наши уроки, девочка полностью изменилась: она поняла свое место в жизни, свое назначение, в ней проявилась масса способностей, хороших наклонностей, талантов. И уже ни одно мероприятие в школьной жизни не могло обойтись без ее участия, у нее появились друзья, шестой класс она закончила на пятерки и четверки. Учителя удивлялись, что так могло изменить эту девочку.

Нейрокогнитивный коучинг.

Ещё одна группа опытов была связана со статистикой ЕГЭ.

Я очень внимательно изучил статистику ЕГЭ за последние несколько лет. Наибольший интерес у меня вызвала статистика ЕГЭ по математике. Во-первых, это был обязательный для всех выпускников экзамен. Во- вторых, число справляющихся со сложными заданиями и получивших от 91 до 100 баллов сначала держалось около 0,2%, а в 2013 году резко поднялось до 0,7%. В 2010-2012г.г. в это задание входили задачи высокой сложности, которые в 2013г. были упрощены.

В пособии для экзамена 2011 года была дана статистика решения каждого типа задач на экзамене 2010 года. И здесь в этой статистике высвечивалась очень интересная ситуация по задачам раздела С. В раздел С были включены 6 задач. Первую (С1) решал один из пяти школьников. Вторую (С2) – один из двадцати. Это - один школьник из класса. Третью (С3) – один из ста. А это – уже только один школьник из двух школ. Каждую из следующих трѐх задач (С4, С5, С6) решал только один из пятисот. Это – только один школьник из десяти школ.

Логика приведённой в пособии статистики показывала, что из группы С на уроках в школе разбирали только задачу С1. Тратить время урока даже на С3 (еѐ на экзамене решает один школьник из двух школ) не имеет смысла. Я обратился к знакомому директору школы, и она мне сказала, что задачи С4, С5, С6 собираются вывести из экзамена в том виде, в котором они были: из-за их чрезмерной сложности они практически школе недоступны.

Возникал вопрос, чем руководствовались составители ЕГЭ, включая в экзамен последнюю группу задач. И почему эту группу в 2013 году пришлось упростить.

Я полагаю, что составители ЕГЭ, даже получив статистику 2010 года, рассчитывали, что школа адаптируется к этим типовым задачам. Но этого не произошло, ни в 2011, ни в 2012 году. И это очень интересный момент: сложность заданий С4, С5, С6 оказалась за границей возможности адаптации для действующей модели образования.

Обнаружилась граница сложности, доступной действующей модели образования. И была получена статистика числа людей, которые выходят за эту границу: 0,2%.

Но такая граница доступной сложности и такая статистика тех, кто переходит через этот порог после окончания школы, является характеристикой возможностей дальнейшего развития всего техногенного мира – производства, экономики и общества. Уже несколько десятилетий мы находимся в затянувшемся общем системном кризисе, выхода из которого не видно.

Мы стали анализировать задания всех групп и обнаружили, что статистика выполнения заданий связана с их различной нередуцируемой сложностью: необходимой для их выполнения структурой интеллекта, минимальным числом одновременно задействуемых для выполнения задания разделов учебной программы, минимальным уровнем необходимого напряжения (как энергетической активности мозга) и минимальным числом задействуемых в этой активности составляющих структуры интеллекта. Такая минимальная сложность работы при выполнении каждого из заданий не может быть ниже некоторого уровня - ниже которого используемое школьное знание не обретает системные свойства, необходимые для выполнения этого задания.

Понимание статистики ЕГЭ с позиций нередуцируемой сложности заданий экзамена открыло нам то, что задания, выполняемые одним из ста и одним из пятисот выпускников (один выпускник на две или десять московских школ), находятся на уровне требований к структуре интеллекта и системным свойствам знания, выход на которые не обеспечен методами и технологиями современного образования. Этот необходимый нам уровень требований оказался отнесѐн в образовании и в практике профессиональной жизни к категории генетически детерминированных нейробиологических различий, редких природных врождѐнных способностей, особой внутренней организации психики и активности мозга, для формирования которой (как модальности и системного уровня знания) в школах и университетах нет технологий. Мы предположили, что дело не в генетически детерминированных нейробиологических различиях у 0,2% выпускников, а в когнитивных технологиях и использующем их когнитивном интеллекте. Обеспечить массовое решение наиболее сложных задач ЕГЭ (переход от 0,2% к 20% справляющихся со сложными заданиями) могли новые нейрокогнитивные методы их решения, управляющие на уровне паттернов активности мозга незадействованными в школьных методиках ресурсами интеллекта. Эта задача была определена нами как задача нейрокогнитивного интеллекта.

При таком заданном верхней планкой ЕГЭ повышении требований к подготовке перед нами возникла необходимость разработки нового поколения образовательных технологий: формирования необходимой нам структуры интеллекта, модальностей и системных свойств знания.

К этому моменту у нас уже были наработки по технологиям под эту задачу: мониторинга образования как производства культурных образцов жизни, работы с управляющими культурными кодами и критическая технология - работа с нейробиологическим резонансом. Эти технологии формируют новый системный уровень знания и радикально изменяют способность человека работать со сложностью. Они уже рассматривались нами как критические для когнитивного менеджмента экономики знаний.

Практической реализацией технологических идей стала работа с готовившейся к сдаче ЕГЭ и поступлению в университет А.

Здесь нами и был осуществлён опыт перехода через обнаруженную границу доступной без специальных технологий управления знанием сложности.

В центре собранной нами группы новых технологических подходов к управлению знанием лежат открытия когнитивных наук - зеркальная система человека и неотделимое знание: нейробиологический резонанс как передача неотделимого «живого» знания.

Нейрональный формат знания затрагивают несколько технологических подходов этого комплекса, но эффективность всех этих методов обеспечивается использованием механизма нейрокогнитивной коммуникации - прямой нейрокогнитивной симуляции учеником внутреннего действия учителя при индивидуальной работе с учителем и в групповом процессе. Во всех этих подходах необходим персональный контакт с учителем для осуществления этой прямой нейрокогнитивной симуляции и передачи от учителя ученику нейронального формата неотделимого знания.

Кроме технологий нейронального формата, психологии состояний, специальных перцепций и транзакций необходим был комплекс технологий личностного радикала. Здесь активно использовались принципы производства присутствия и работы с культурными медиаторами и внутренним опытом, представленные в описанном нами эксперименте А.В.Куликовской. Нам были полезны работы многих российских психологов по проблемам экзистенциональной психологии и психологии личности. Выстраивая мотивацию, мы опирались на идею самоактуализации А. Маслоу.

Важен был и социальный радикал, формирование которого у А. происходило во взаимодействии со школьными друзьями и учителями.

Трудно сказать, какие из использованных нами технологических подходов были наиболее важны. Но мы полагаем, что результат невозможно получить без задействования резонанса зеркальных систем в определившемся в этой нашей практике нейрокогнитивном коучинге, без прямой передачи определяющего эффективность неотделимого знания.

Подготовку, для которой мы создали наш комплекс технологий стратегического когнитивного и нейрокогнитивного коучинга, вполне можно сравнить с подготовкой космонавтов. Технологические подходы в работе с неотделимым знанием являются результатом нескольких десятилетий исследований и опираются на наше собственное неотделимое знание

Созданный нами технологический комплекс персонального когнитивного менеджмента и коучинга когнитивного и нейрокогнитивного поведения оказался достаточным, и запланированные результаты выхода в 0,2% лучших, оснащѐнного высокими технологиями работы со структурой неотделимого знания, были получены. Важно то, что наш очень маленький шаг в зонах статистики ЕГЭ был технологическим переходом через границу технологических возможностей действующей модели образования. Этот технологический шаг делает возможным такой переход в реализации своих скрытых способностей для всех. Он даёт новую модель массового специалиста, близкого по эффективности к элитам.

Вот уже полвека в когнитивной подготовке производства мы упорно наступаем на грабли когнитивных катастроф и дефицита когнитивных ресурсов, погружаясь во всѐ более глубокий системный кризис с его уже системными катастрофами. Хорошо работавшие в индустриальном обществе середины 20-го века когнитивные стратегии поиска редких талантов уже не обеспечивают подготовку необходимого для нового технологического уклада количества высокоэффективных специалистов. Не пора ли для выхода из этой непрерывающейся когнитивной катастрофы сменить стратегию когнитивного обеспечения социального развития, экономики и производства и заняться стратегическим когнитивным менеджментом когнитивной экономики в новых технологических укладах, требующих многократно больших когнитивных ресурсов?

Список литературы

1. Аузан, А. А. Институциональная экономика. Учебник. / А.А.Аузан. - М. Инфра-М, 2006. – 415 с.

2. Аузан, А.А. Экономика всего. Как институты определяют нашу жизнь./ А.А.Аузан. - М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014. – 160 с.

3. Буров, В.А. Когнитивные коммуникации в онтологии сложности. Передача неотделимого знания. / В.А.Буров. - М.: ООО НИЦ "Инженер", 2014. – 128 с.

4. Климов, Е. А. Образ мира в разнотипных профессиях: Учеб. пособие / Е.А.Климов. - М.: Изд-во МГУ, 1995. – 224 с.

5. Лефевр, В.А. Алгебра совести. / В.А. Лефевр. – М.: Издательство «Когито-Центр», 2003. – 426 с.

6. Макаров, В.Л. Экономика знаний: уроки для России. / В.Л.Макаров. // Вестник Российской академии наук. – 2003. - Том 73, № 5. - с. 450-456.

7. Смирнов, Г.С. Когнитивные катастрофы в ноосферном развитии. / Г.С. Смирнов. // Актуальные проблемы современной когнитивной науки. Материалы международной научно-практической конференции (21-22 октября 2010 года). - Иваново: ОАО «Изд-во «Иваново»», 2011. – с.176-179.

8. Burov, V. The Man on the Border of the Potential and Actual: The Performance of Knowledge, Technology of the Second Order. / V. Burov, A.-V. Burova. // Procedia - Social and Behavioral Sciences. – 2013. – Vol.86, (10 October 2013). - Издательство Elsevier (United States). - P 165-171.

Среди всего хайпа вокруг криптовалют самым необычным феноменом за последние пару лет можно считать сильнейшую негативную реакцию некоторых людей в адрес этой технологии. Криптовалюты предложили нам пищу для размышлений не только над понятием валюты как таковой, но и по поводу многих психологических аспектов вроде синдрома упущенной выгоды или неприятия потерь.

В своей статье инвестор Фил Глэйзер попробовал рассмотреть реакцию на криптовалюты со стороны разных социально-экономических групп, таких как государства, банки и инвесторы, через призму поведенческой экономики - раздела психологи, изучающего процессы принятия решений отдельными людьми и институтами в финансовой сфере, не приводя аргументы за или против принятия криптовалют или комментировать текущую ценовую динамику.

Когнитивные искажения

Документально подтверждено, что у людей существует множество провалов в понимании происходящего, которые чаще всего заполняются когнитивными искажениями. Последние появляются из-за невозможности справиться с большими объёмами информации, необходимости давать среде быстрый ответ и ограниченности памяти.

Понимание таких искажений помогает объяснить поведение, которое нельзя назвать рациональным. Можно привести список когнитивных искажений, которые чаще всего встречаются в криптовалютной сфере.

Отклонение в сторону статус-кво: предпочтительное отношение к нынешнему положению дел. Текущая ситуация (или статус-кво) берётся в качестве контрольной точки, любое отклонение от которой видится либо маловероятным, либо неблагоприятным.

Неприятие потери: тенденция людей к уклонению от потерь вместо получения эквивалентных выгод (лучше не потерять $5, чем найти $5).

Эгоцентрическое искажение: тенденция полагаться на собственное мнение и иметь завышенную самооценку.

Реакция банков

Некоторые из самых громких критиков криптовалют пришли из высших эшелонов банковской системы, и вполне понятно, почему: если криптовалютам удастся выполнить хотя бы часть обещанного, банки могут потерять свои позиции. Криптовалюты позволят производить многие виды транзакций за пределами традиционных финансовых институтов, лишая их дохода.

Здесь вступает в игру неприятие потери : банкиры живо представляют себе боль от потери текущих позиций и не хотят думать о том, что сами могли бы воспользоваться новыми, более дешёвыми и всеобъемлющими инструментами (и их клиентам это пришлось бы по душе). Вдобавок к этому большую роль играет подчинение авторитету (хотя, скорее, следствие из него).

Подумайте сами: технологию, которая обещает изменить мир, предложило сообщество по большей части анонимных разработчиков, минуя сеть сложившихся институтов (финансовых инженеров, университетские лаборатории и т.д.). Конечно же, это не позволяет оценивать инновации по достоинству.

Реакция государств

Государства насторожены криптовалютой из-за возможностей, которые открываются перед криминальными элементами с появлением анонимных денежных транзакций, а также из-за прямой угрозы государственной фиатной валюте.

Здесь сильно отклонение в сторону статус-кво. Всё довольно просто: криптовалюты создают головную боль, представляя собой совершенно новую технологию. Всякий раз, когда появляется новая технология, люди постепенно находят способы использовать её для того, чтобы делать вещи, которые не были возможны ранее, способами, которые невозможно было даже представить. А это значит, что регулирующим органам придётся держать ухо востро или даже играть на опережение.

Помимо этого, в 2017-м криптовалюты стали настоящим мейнстримом, что подняло вопросы о защите прав потребителей: цифровые валюты отличаются сильнейшей волатильностью, а значит, инвесторы могут потерять крупные суммы. Как и банки, государства подвержены подчинению авторитету. Им тяжело всерьёз воспринимать технологию с учётом её истоков.

Реакция инвесторов

Многие инвесторы ещё не до конца понимают, что такое криптовалюта. Это действительно валюта? Или же это новый вид активов? Что-то совершенно новое? Очевидно одно: многие инвесторы (по крайней мере самые громогласные) оказались во власти эгоцентрического искажения.

Вне зависимости от того, считают ли инвесторы, что криптоактивы недооценены и взлетят до небес в течение пары лет или же что они переоценены и пузырь вот-вот взорвётся, их позиция непоколебима и «единственно верная». Мало того, они готовы делиться ей со всеми. Исторически люди давали ужасно неточные прогнозы относительно перспектив новых технологий. Неизвестно, какое будущее ждёт криптовалюты, но можно точно сказать, что уверенность инвесторов в собственных прогнозах завышена.

Самое честное мнение состоит в том, что никто не знает наверняка, как поведут себя криптовалюты. С учётом того, сколько умных людей занимаются технологией, будет разумно не отворачиваться от неё после первых провалов и дать возможность закрепиться платформам, обещающим изменить нашу жизнь к лучшему (а криптовалюты действительно способны на это, если отбросить ценовые спекуляции).

Заключение

Только время покажет, как криптовалюты повлияют на нашу жизнь. Если они пришли всерьёз и надолго, самые интересные инновации и разработки ещё впереди, так как мы находимся в самом начале пути. Пока же важно понять реакцию различных групп, с уважением относясь к их позициям и предубеждениям, которые демонстрируют многогранность человеческого мышления.

Основная цель - улучшение в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова качества образовательных услуг и обеспечение уровня образования, сопоставимого с образованием ведущих университетов мира. В результате создания учебного курса будет разработан и введен в учебный процесс новый учебный курс "Когнитивная экономика", разработана программа этого учебного курса, подготовлен учебник "Когнитивная экономика", комплект учебно-методических материалов (список экзаменационных вопросов, перечень тем для практических занятий и тем курсовых работ), программное обеспечение учебного курса, включающее лабораторные работы для овладения навыками использования интеллектуальных технологий и когнитивных методов при решении управленческих задач в различных областях экономики, а также компьютерная версия учебника. Реализация проекта приведет к повышению уровня качества образовательных услуг и усовершенствованию организации учебного процесса. Курс предназначен для подготовки магистров по направлению экономика, а также для широкого круга специалистов, заинтересованных в применении интеллектуальных систем и когнитивных методов для решения задач менеджмента. Для повышения эффективности такой подготовки необходимо совершенствование учебного плана и программ с апробациями различных дисциплин специализации. Программа включает содержание курса, списки основной и дополнительной литературы, перечень примерных вопросов к экзамену, тематический расчет часов.

Приведенный ниже текст получен путем автоматического извлечения из оригинального PDF-документа и предназначен для предварительного просмотра.
Изображения (картинки, формулы, графики) отсутствуют.

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НАЦИОНАЛЬНЫЙ ФОНД ПОДГОТОВКИ КАДРОВ ИННОВАЦИОННЫЙ ПРОЕКТ РАЗВИТИЯ ОБРАЗОВАНИЯ Программа “Совершенствование преподавания социально-экономических дисциплин в вузах” Российская экономическая академия им. Г.В. Плеханова Программа дисциплины Когнитивная экономика Москва 2003 Программа дисциплины “Когнитивная экономика” составлена в соответствии с требованиями (федеральный компонент) к обязательному минимуму содержания и уровню подготовки дипломированного специалиста (бакалавра, магистра) по циклу “Общие гуманитарные и социально-экономические дисциплины” государственных образовательных стандартов высшего профессионального образования второго поколения, а также требованиями, предъявляемыми НФПК к новым и модернизированным программам учебных курсов, разработанным в рамках программы “Совершенствование преподавания социально-экономических дисциплин в вузах” Инновационного проекта развития образования. Программа подготовлена при содействии НФПК – Национального Фонда подготовки кадров в рамках программы “Совершенствование преподавания социально- экономических дисциплин в вузах” Инновационного проекта развития образования. Авторы (составитель) д.э.н., профессор Данько Т.П. , РЭА им. Г.В.Плеханова д.т.н., профессор Абдикеев Нияз Мустякимович, РЭА им. Г.В.Плеханова Научный редактор д.э.н., профессор, Академик РАН Львов Д.С., академик-секретарь Отделения экономики РАН ____________________________________________________________ (ФИО, ученая степень, ученое звание, вуз) Рецензенты: __________________________________________________________________ (ФИО, ученая степень, ученое звание, вуз) 2 I. Организационно-методический раздел 1. Цель курса Основная цель – улучшение в Российской экономической академии им. Г.В. Плеханова качества образовательных услуг и обеспечение уровня образования, сопоставимого с образованием ведущих университетов мира. Специфические цели: Разработка учебного курса “Когнитивная экономика”, отвечающего современным требованиям и международным стандартам, в том числе: разработка новой программы учебного курса “Когнитивная экономика”; подготовка учебника “Когнитивная экономика”; подготовка комплекта учебно-методических материалов (перечень тем практических занятий, тем для написания рефератов и выполнения курсовых работ, экзаменационные вопросы); разработка программного обеспечения лабораторных работ, предназначенных для овладения навыками использования интеллектуальных технологий и когнитивных методов при решении управленческих задач в различных областях экономики; апробация нового курса; сбор материалов по итогам апробации, рецензий и экспертных заключений; подготовка текста учебника с целью последующей публикации; распространение всех учебных материалов членам УМО и участникам программ Инновационного проекта развития образования; передача всех разработанных материалов в готовой для распространения и использования форме в НФПК. 2. Задачи курса В результате создания учебного курса будет разработан и введен в учебный процесс новый учебный курс “Когнитивная экономика”, разработана программа этого учебного курса, подготовлен учебник “Когнитивная экономика”, комплект учебно-методических материалов (список экзаменационных вопросов, перечень тем для практических занятий и тем курсовых работ), программное обеспечение учебного курса, включающее лабораторные работы для овладения навыками использования интеллектуальных технологий и когнитивных методов при решении управленческих задач в различных областях экономики, а также компьютерная версия учебника. Реализация проекта приведет к повышению уровня качества образовательных услуг и усовершенствованию организации учебного процесса. В результате изучения дисциплины студент должен: - иметь представление об интеллектуальных когнитивных технологиях и наиболее перспективных прикладных сферах их применения; - знать основные методы разработки интеллектуальных информационных систем (ИИС) и специфику актуальных проблемных областей; - уметь работать с различными моделями представления знаний и обосновывать выбор той или иной модели в зависимости от характера предметной области и специфики решаемых задач, компоновать структуру прикладной ИИС; - владеть навыками работы с основными инструментальными средствами для проектирования ИИС; - получить опыт проектирования и разработки демонстрационного прототипа ИИС для конкретной предметной области; - иметь представление о перспективных прикладных сферах применения когнитивных технологий; - знать основные методы разработки ИИС с учетом специфики актуальных 3 предметных областей и специфики решаемых задач; - разрабатывать функциональную структуру прикладной ИИС используя новую технологию решения задач управления; - использовать интеллектуальные технологии и модели представления и обработки знаний и эвристик при разработке автоматизированных интеллектуальных информационных систем (АИИС) и систем поддержки решений; - владеть навыками работы с основными инструментальными средствами для проектирования ИИС. Курс предназначен для подготовки магистров по направлению экономика, а также для широкого круга специалистов, заинтересованных в применении интеллектуальных систем и когнитивных методов для решения задач менеджмента. Для повышения эффективности такой подготовки необходимо совершенствование учебного плана и программ с апробациями различных дисциплин специализации. 3. Методическая новизна курса (новые методики, формы работы, авторские приемы в преподавании курса)1 1. Впервые изложение принципов построения систем поддержки решений для производства, бизнеса, маркетинга и финансового менеджмента сочетается как с рассмотрением задач, характерных для предметных областей, так и с анализом особенностей самих предметных областей возможного применения экспертных систем. 2. Впервые в учебно-методической литературе вопросы разработки систем поддержки решений рассмотрены системно, с единых методических позиций использования когнитивных методов и систем управления знаниями для различных областей экономики: реального производственного сектора, финансовой сферы, фондового рынка. 3. Впервые будет разработан курс “Когнитивная экономика” с пакетом учебно- методических материалов: программа курса, учебник, экзаменационные вопросы, перечень тем рефератов и курсовых работ, программное обеспечение для решения практических учебных задач, что позволит использовать новые подходы в экономическом образовании на базе современных информационных технологий. Для проведения практических занятий разработаны темы заданий и обеспечивающее программное обеспечение лабораторных работ и кейс-технологий, предназначенных для овладения навыками использования интеллектуальных технологий и когнитивных методов при решении управленческих задач в различных областях экономики, что будет способствовать пониманию и закреплению у студентов как теоретического материала, так и практических навыков исследования реальных процессов и ситуаций с использованием фактических данных. Это позволит формировать и развивать у слушателей навыки решения конкретных проблем анализа и управления в различных областях экономики. 4. Место курса в системе социогуманитарного образования Современные информационные процессы обязывают по-новому взглянуть на информационные технологии с позиций менеджера, предпринимателя, конечного пользователя. 1 Особое внимание при составлении программ необходимо уделить пунктам выделенным жирным курсивом. 4 Системы управления в бизнесе строятся на основе экономико-организационных моделей, так как управляющая система должна иметь представление об образе объекта. И поскольку модель в некоторой форме отражает реально протекающие процессы, возникает проблема ее адекватности. Традиционные детерминированные и стохастические модели все чаще не позволяют эффективно решать проблемы адекватности и учета трудно формализуемых факторов и рисков. Поэтому в настоящее время все большее распространение получают лингвистические и когнитивные модели, в частности, нечеткие и нейронные модели, а также модели искусственного интеллекта с использованием эвристик и знаний управленца высокой квалификации – эксперта. Менеджер ведет систематический поиск информации и создает свою предпринимательскую базу знаний, которая формируется на основе информации и знаний об изменениях рыночной ситуации и среды функционирования. Таким образом, возникает проблема управления этой базой, т.е. менеджмент базы знаний корпорации (Knowledge Management). Понимание этого факта привело к развитию специализированных программных систем - интеллектуальных систем. Подклассом таких систем являются экспертные системы (ЭС), каждая из которых является экспертом в некоторой достаточно узкой предметной области. Технологию построения ЭС часто называют “инженерией знаний”. С помощью интеллектуальных систем решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных. При этом на основе базы знаний автоматически определяются не только факты, но генерируются новые знания путем логического вывода. ЭС часто используются как советчики в системах управления и поддержки решений и в качестве консультантов в гуманитарных и политологических системах. Изменение технологии решения информационных задач связано с интенсивным развитием и внедрением в процессы решения управленческих задач новых информационных и глобальных сетевых технологий. В связи с этим, на современном этапе развития информационных технологий и информатизации в сфере экономики и бизнеса важными проблемами являются: - разработка адекватных моделей проблемных сред для систем поддержки решений в различных областях предпринимательства на основе “мягких” вычислений (Soft computing): нечеткая логика (Fuzzy logic), нейронные сети (Neural networks), эволюционное программирование и генетические алгоритмы, интеллектуальный анализ данных (Data mining), обучающиеся алгоритмы, прогнозирование и вывод в условиях неопределенности на основе Байесовского подхода (Bayesian approach) ; - моделирование знаний, эвристик, представлений и восприятий менеджера или эксперта в сфере своей деятельности на основе когнитивных методов, с целью разработки высокоэффективных систем поддержки этих решений; - применение идей, средств и методов новой информационной технологии для интеллектуализации информационных систем в различных областях экономики и бизнеса и создания систем эффективного управления знаниями корпорации (Knowledge Management); - развитие методов экспертно-аналитического анализа информации (метод матричного позиционирования, методы качественно-экспертного прогнозирования) на основе принципов рефлективного поведения, самооценки и саморегулирования, для задач стратегического планирования и управления корпорацией на основе оценки и анализа рисков; - развитие электронного бизнеса и коммерции (E-commerce), внедрение новых технологий построения глобальных корпоративных сетей на основе вычислительных решеток (сетей) Grid (G-commerce) для задач стратегического планирования, управления и прогнозирования; - разработка систем анализа, оценки и прогнозирования финансовых, коммерческих и 5 производственных рисков (риск-менеджмент) на основе Байесовских и интеллектуальных подходов; - внедрение интеллектуальных технологий управления обеспечивающими цепочками (Supply chain management) для задач маркетинга и менеджмента. Важное значение приобретает анализ проблемных областей, в которых интеграция интеллектуальных технологий и информационных систем принесла бы ощутимый эффект. Наиболее перспективными областями экономики и бизнеса, где когнитивные и интеллектуальные технологии наиболее эффективны, являются: управление производством; производственное и внутрифирменное планирование; управление маркетингом и сбытом; финансовый менеджмент; риск-менеджмент; банковская сфера; торговля; фондовый рынок. Разработчики систем искусственного интеллекта и интеллектуальных систем ставят своей задачей изменения традиционных подходов к системе взаимодействия человека и компьютера при решении задач принятия решений, обеспечения удобства и комфорта пользователя, повышения эффективности взаимодействия таких систем на основе когнитивных методов, возможности эффективного менеджмента глобальными информационными ресурсами и базами знаний корпорации для принятия эффективных решений, использование развитых сетевых технологий и новых форм ведения электронного бизнеса. Таким образом, речь идет о переосмыслении всей технологии обработки, хранения и представления информации пользователю с позиций новой информационной технологии. Поэтому актуальным и своевременным является подготовки учебного курса “Когнитивная экономика”, в котором рассматриваются вышеназванные передовые технологии и подходы для управления современной экономикой и получения эффективных бизнес-решений. Эта дисциплина займет доминирующее место в группе дисциплин экономико-математического профиля в системе экономического образования при подготовке специалистов для современной Российской экономики. 5. Требования к уровню освоения содержания курса Высокие. II. Содержание курса 1. Новизна курса (научная, содержательная; сравнительный анализ с подобными курсами в России и за рубежом) Новизна курса и учебника состоит в следующем: 1. Впервые в научной литературе, посвященной управлению и принятию решений в экономике появится учебник, системно отражающий особенности применения интеллектуальных технологий и когнитивных методов при управлении сложными проблемными средами и предметными областями в экономике в условиях неопределенности, случайных возмущений и рисков. 2. Впервые при рассмотрении принципов построения систем принятия экономических решений учитываются такие факторы, как сложность проблемной области, размеры пространства состояний системы, степень влияния неопределенности и случайности при принятии решений, необходимость учета и оценки рисков, большие объемы трудно формализуемой и эвристической информации, необходимость получения прогнозов, принятие решений при дефиците времени. 3. Впервые в учебной литературе рассматриваются модели прогнозирования и анализа сценариев и рисков в условиях неопределенности с использованием имитационного моделирования, байесовского подхода и интеллектуальных технологий. 4. Впервые в рамках курса6рассмотрены методы искусственного интеллекта применительно к фондовому рынку при анализе и оценке рисков. В этой связи рассматриваются задачи управления портфелем ценных бумаг и анализа и прогнозирования фондового рынка. В связи с потребностями многократно возросшего спроса рынка труда на бизнес- аналитиков и специалистов по информационным технологиям, многие зарубежные вузы значительно увеличили объем часов, отводимых на изучение таких дисциплин, как информатика в экономике, экспертные системы, инженерия знаний, интеллектуальные информационные системы, управление базами данных и знаний, информационные системы менеджмента, электронный бизнес. К числу таких университетов относятся в первую очередь, Калифорнийские университеты Беркли и Санта Барбара, Стэнфорд, Принстонский университет, Массачусетский Институт Технологии (США); университеты Токио и Киото, университет Токай, университет коммерции и бизнес-администрирования г.Нагоя (Япония); Лондонский университет (Великобритания) и другие. К настоящему времени накоплен и некоторый опыт преподавания таких курсов, как прикладные интеллектуальные системы, экспертные системы, инженерия знаний, инструментальные средства искусственного интеллекта и другие также и в России (МИФИ, МИРЭА, МЭСИ, МЭИ, МИЭМ, РГГУ и др.). Учебный курс “Когнитивная экономика” учитывает требования национальной системы образования и опирается на результаты научных стажировок в ведущие университеты США, Канады и Европы, анализа учебных программ и материалов упомянутых университетов, информацию, представленную на сайтах в сети Интернет. Предполагается, что курс войдет в учебные планы экономических вузов при подготовке магистров по направлению экономика. Предлагаемый к разработке новый курс и учебник по содержанию и структуре материала принципиально отличается от существующих. В нем впервые изложение принципов построения интеллектуальных систем на основе когнитивных методов для производства, маркетинга, бизнеса и финансового менеджмента сочетается как с рассмотрением задач, характерных для предметных областей, так и с анализом характера и особенностей самих предметных областей возможного применения таких систем. В этом смысле при проектировании интеллектуальных систем учитываются такие факторы, как сложность проблемной области, размеры пространства состояний системы, степень влияния неопределенности и случайности при принятии решений, необходимость учета и оценки рисков, большие объемы трудно формализуемой и эвристической информации, необходимость получения прогнозов, принятие решений при дефиците времени. В экономически развитых странах в практике корпоративного планирования, прогнозирования и управления достаточно активно используются интеллектуальные технологии, системы анализа и управления рисками, системы управление базами знаний (Knowledge management), технологии глобальных корпоративных сетей, электронный бизнес, менеджмент обеспечивающих цепочек (Supply chain management) для управления маркетингом, производством и финансовыми транзакциями в многомерных экономических системах массового обслуживания. Поэтому актуальность и своевременность подготовки учебного курса “Когнитивная экономика”, в котором рассматриваются вышеназванные передовые технологии и подходы для управления современной экономикой и получения эффективных бизнес-решений, не вызывает сомнений. 2. Разделы и темы курса и краткое содержание Раздел 1. Тенденции и проблемы развития систем управления в экономике. Роль и место информационных систем в управлении. Современные подходы к реализации корпоративных информационных систем и систем поддержки решений. Новая информационная технология. Интеллектуальные технологии решения задач управления на основе когнитивных методов и искусственного интеллекта. 7 Психологические и философские основы когнитивных методов. Восприятие и ощущения в философии Аристотеля, основателя психологической науки. Декарт - основоположник понятия рефлекса. Рассудок, воображение и разум в философии Канта. Представление и рефлексия. Проблема представления в “Критике чистого разума”. Рефлексия в учении о сущности Гегеля. Анализ созерцания, представления и мышления в “Философии духа”. Рефлекторная природа сознательного и бессознательного Сеченова. Теория условных рефлексов Павлова. Бихевиоризм; мышление и интуиция; целеустремленные системы. Гештальтпсихология. Знаки, образы, понятия, восприятия, представления. Описание и обработка представлений и восприятий. Развитие когнитивной психологии. Теории Выготского, Пиаже, Рассела, Брунера Когнитология (Cognitive science) - наука, изучающая процессы восприятия, познания, понимания, представления, мышления и обучения, и моделирующая принципы организации и работы естественных и искусственных интеллектуальных систем. Раздел 2. Когнитивные модели, методы и средства искусственного интеллекта. Моделирование знаний и представлений в интеллектуальных системах. Проблема моделирования знаний; отличие знаний от данных; от данных к информации и знаниям; типы знаний; основные модели представления знаний. Моделирование и анализ; статические и динамические модели; определенность, неопределенность и риск; эвристическое программирование; имитационное моделирование. Обработка знаний и представлений. Вывод решений в интеллектуальных системах. Методы поиска решений в пространстве состояний в продукционных системах. Выводы на фреймах и в семантических сетях. Поиск решений в условиях неопределенности. Анализ решений нескольких альтернатив (деревья решений). Обработка лингвистических представлений и восприятий. Приближенные рассуждения. Разработка интеллектуальных информационных систем. Анализ предметной области и методы приобретения знаний; процесс извлечения знаний и формирования модели. Архитектура интеллектуальных систем: база знаний (БЗ), метазнания, рабочая область; объяснение, обоснование и прогнозирование; верификация; стратегия управления и механизмы вывода. Раздел 3. Поддержка решений на основе систем управления знаниями. Источники данных; качество данных; хранилища данных; поиск и интеллектуальный анализ данных; оперативная аналитическая обработка данных (OLAP). Поиск, открытие и анализ знаний; управление знаниями; корпоративные базы знаний и организационное обучение. Бизнес и знание. Эволюция инфраструктуры: анализ, проектирование и развитие системы управления знаниями. Соотнесение стратегии бизнеса с управлением знаниями. Технологические компоненты архитектуры системы управления знаниями. Аудит и анализ знаний. Раздел 4. Нейронные сети, генетические алгоритмы, байесовский подход, нечеткая логика и гибридные интеллектуальные системы. Нейронные сети. Нейрон как простой вычислительный элемент; персептрон; многослойные нейронные сети; ускоренное обучение в многослойных нейронных сетях; сеть Хопфилда; самоорганизующиеся нейронные сети. Имитация естественной эволюции; генетические алгоритмы; эволюционные стратегии; генетическое программирование. Байесовский подход. Управление неопределенностью в системах, основанных на знаниях; байесовский вывод; прогнозирование на основе байесовского накопления событий. Нечеткие множества; лингвистические переменные и критерии; операции над нечеткими множествами; нечеткие правила и логический вывод. Гибридные интеллектуальные системы. Раздел 5. Когнитивные методы в глобальных сетевых технологиях. Интернет, Интранет и Экстранет; Интеллектуальные агенты в Интернет. 8 Электронный бизнес; основы электронной коммерции (E-commerce); межорганизационные системы и электронные рынки; взаимодействия “бизнес к потребителю” (В2С),“бизнес к бизнесу” (В2В): электронные банковские технологии, биржевая торговля и финансовые инвестиции в сети, интранет-коммерция, электронный обмен данными. Глобальные корпоративные сетевые технологии на основе вычислительных решеток Grid (G-commerce) для задач стратегического планирования, управления и прогнозирования; Раздел 6. Реинжиниринг бизнес процессов (РБП). Базовые концепции и необходимость РБП. Принципы РБП и роль интеллектуальных технологий. Моделирование бизнеса. Основные этапы РБП. Реструктуризация организации. Структура сетевой организации. Виртуальные корпорации: определение и характеристики; межорганизационные информационные системы. Полное управление качеством и реинжиниринг. Построение системы поддержки решений. Раздел 7. Корпоративные стратегии управления. Система принципов управления. Ценностно-ориентированные принципы корпоративного управления. Концептуально-регулирующие принципы, определяющие стратегическое корпоративное поведение в условиях риска и неопределенности. Принципы тактического анализа и проектирования функционирования корпорации в конкретных рыночных условиях. Организационные структуры управления корпорацией. Матричный метод распределения задач и ответственности. Анализ и проектирование организационных структур управления. Процессы корпоративного управления. Методов экспертно-аналитического анализа информации при управлении (метод матричного позиционирования, методы качественно-экспертного прогнозирования) на основе принципов рефлективного поведения, самооценки и саморегулирования. Корпоративные стратегии. Стратегии в условиях рыночных рисков. Конкурентные стратегии; оценка конкурентного положения корпорации на рынке. Позиционные стратегии. Стратегии диверсификации. Раздел 8. Менеджмент обеспечивающих цепочек. Функциональные информационные системы; информационные системы обработки транзакций; управление продукцией / операциями. Менеджмент обеспечивающих цепочек (направленных к потребителю и включающих дистрибьюторов и розницу). Управление ресурсами и внутренняя логистика; планирование потребностей в материалах; планирование производственных ресурсов. Система точно-в-срок (Just-in-time Systems). Интегрированное производство (Computer-Integrated Manufacturing). Управление маркетингом и продажами; канальные системы. Управление финансовыми транзакциями; финансовое планирование и прогнозирование; финансовое и экономическое прогнозирование; управление инвестициями. Управляемый риск в обеспечивающих цепочках. Интегрированная информационная система обеспечивающих цепочек. Раздел 9. Риск-менеджмент. Источники рисков в экономических системах, виды и классификации рисков; методы оценки и минимизации рисков; основные принципы управления риском; экспертные процедуры и методы субъективных оценок риска; моделирование рисковых ситуаций в экономике и бизнесе. Финансовые решения в условиях риска; теория и практика риск- менеджмента. Сценарный анализ и оценка риска на основе моделирования и прогнозирования экономических процессов с использованием аналитических, статистических, имитационных моделей, байесовского подхода, а также моделей искусственного интеллекта; Раздел 10. Применение когнитивных методов в прикладных интеллектуальных системах в экономике. Интеллектуальная система планирования производства. Задачи внутрифирменного 9 планирования; характеристика основных функциональных модулей; использование имитационного моделирования для реализации расчетных функций и функций прогнозирования реализуемости планов. Динамическая экспертная система диспетчерского управления предприятием. Работа в реальном времени; когнитивная модель представления знаний в системе; имитационное моделирование для реализации функций прогнозирования. Финансовых анализ и планирование с помощью нейронных сетей и самоорганизующихся карт. Управление, целеобразование и анализ; формализация процессов достижения целей предприятия; алгоритм и нейросетевая модель самоорганизующейся карты; проектирование блоков тестирования отчетной документации; структура системы и ее работа. Стратегическое планирование и управление маркетингом на основе метода матричного позиционирования.. Основные задачи, решаемые системой; уровень определенности решаемых задач и среды функционирования системы; важность задач планирования и прогнозирования; соответствие стратегии рыночной конъюнктуре; последовательность действий маркетолога при принятии решений о стратегическом плане деятельности компании; реализация задачи стратегического планирования и программы маркетинга. Интеллектуальная система управления инвестиционным портфелем и риск- менеджмента. Цели, функции и структура системы; подсистема формирования портфеля; подсистемы технического анализа рыночной информации и мониторинга портфеля. Разработка базы знаний фундаментального анализа. Риск-менеджмент при управлении инвестиционным портфелем; применение байесовского подхода для генерации гипотез, анализа сценариев и оценки рисков; интеллектуальный мониторинг рынка. 3. Перечень примерных контрольных вопросов и заданий для самостоятельной работы 1. Классификация информационных технологий в зависимости от типа обрабатываемой информации. 2. Наиболее распространенные информационные технологии. 3. Фреймово-продукционная БЗ в ЭС управления сложным объектом. 4. Системы прогнозирования в ЭС. 5. Статистические и динамические ЭС. Специфика и отличительные особенности. 6. Автоматизированное извлечение знаний у эксперта. 7. Имитационное моделирование сложных систем как инструмент прогнозирования. 8. Нечеткие сети Петри для моделирования сложных производственных систем в условиях неопределенности. 9. Описание технологического процесса с использованием теории нечетких множеств. 10. Оценка информационных потоков и объемов статистической информации в ИИС управления маркетингом. 11. Прогнозирование продаж и разработка системы ценообразования в ИИС управления маркетингом. 12. Принципы построения базы знаний для АИИС внутреннего аудита с использованием продукционной модели знаний. 13. Основы риск-менеджмента. 14. Минимизация рисков в ИИС оценки инвестиционных проектов. 15. Прогнозирование ситуаций и анализ сценариев в ИИС рынка ценных бумаг. 16. Методы реализации системы анализа кредитоспособности заемщика. 17. Методы оценки эффективности инвестиционных проектов банка. 10

Феномены когнитивной экономики

Сегодня мы продолжим формировать интеллектуальную базу когнитивной экономики. Неделю назад мы выяснили, почему рыночная идеология и маркетинг (который сегодня понимается как рыночное военное и дипломатическое искусство) больше не могут давать нам надежных ориентиров. Мир меняется и рыночная экономика сменяется когнитивной. В новой экономике товары и услуги больше не отличаются от идей, производство и перераспределение не отличается от смены образов в индивидуальном или массовом сознании и последовательности восприятий - много интересного. Вероятно, вам это пока сложно понять, но нужно время, чтобы вы смогли привыкнуть. Далее мы будем исследовать отдельные необычные феномены когнитивной экономики и как они могут использоваться в науке развития бизнеса.

И прежде всего нам следует избавиться от материалистических предрассудков - принципа Дерихле и объектной картины мира.

Принцип Дерихле

Пожалуй, первый феномен, о котором нам нужно поговорить - это недействительность законов сохранения и принципа Дерихле для когнитивной экономики. Товары рыночной экономики имели сугубо материальную природу, поэтому они подчинялись материальным законам природы: чем больше товаров, тем больше на их производство нужно ресурсов. Товар не мог возникнуть из неоткуда, не мог и исчезнуть в никуда. В целом для рыночных товаров безусловно выполнялись физические законы сохранения. Другое важное свойство - соблюдение принципа Дерихле в рыночной экономике. По-простому это означает, что в сто ящиков невозможно упаковать сто один товар так, чтобы все товары оказались упакованными. Из этого принципа, в частности, вытекает такое важное свойство рынка, как его ограниченность. На устойчивом рынке невозможно увеличить свою долю не потеснив другого. Вы должны знать, что классический маркетинг большую часть своих теорий основывает как раз на идее ограниченности рынков и необходимости конкуренции.

Когнитивная экономика свободна и от законов сохранения и от принципа Дерихле. Ценности: товары и идеи (а мы не различаем их здесь) могут возникать неоткуда и исчезать в никуда - без затрат ресурсов и не оставляя после себя никакого вторсырья. На производство миллиона товаров может уйти столько же ресурсов, что и на производство одного-единственного. Конкуренция превращается не в борьбу за долю на ограниченных рынках, в которой может победить одна из сторон, а в форму энергичного и взаимовыгодного партнерства, обогащающую каждую из сторон. Вы найдете примеры сами, если вообще способны к пониманию когнитивной экономики.

Диффузия

Объектная картина мира - это деление всего на предметы, между которыми пролегают твердые и однозначные границы. Так и в рыночной экономике все участники и объекты рынка четко разделены и различимы. Один производитель ясно отличим от другого, один товар ясно отличается от другого, покупатель и продавец непреодолимо разделены прилавком.

В когнитивной экономике границы становятся условными или исчезают вовсе. Материальная сторона товаров (исходное сырье, комплектующие) становится общей для всех производителей, так что различия между ними превращаются в чисто идейные. А идеи не имеют четких границ, они взаимосвязаны и переплетены в когнитивные конгломераты, над которыми никто не имеет эксклюзивной власти.

Взаимодействие покупателя и продавца в когнитивной экономике не сводится к краткому акту покупки, после которого они расходятся каждый по-своему обогащенный. Их взаимодействие начинается задолго до покупки и продолжается долго после нее. Покупатель и продавец перестают быть антиподами, а становятся двумя смежными звеньями сложной технологической цепи, по которой в обе стороны движутся ценности, ресурсы и информация.

На первое место выходят не рыночные объекты, а связи, потоки, процессы, вовлекающие всех, кто оказывается на пути. Когнитивная экономика - это океан, образованный миллиардами великих и крохотных когнитивных течений, в которых дрейфует сознание людей. Если бизнес включается в мощное течение, если он оказывается в потоке живых когнитивных связей с другими людьми или организациями, он имеет ценность в когнитивной экономике.

мне понравилось.