Понятия и элементы теории научно-технических прогнозов

     В таком  комплексном прогнозе важное место  заняла бы аргументация организационно-технических мер: исключение ряда промежуточных стадий развития, параллельное осуществление некоторых других событий, использования новых возможностей резкого повышения интеллектуальной мощи ЭВМ (например, агрегатирование, создание однородных вычислительных систем, территориальной сети вычислительных центров и др.). На основе этих данных можно было бы попытаться спланировать стратегию ускоренного достижения высших уровней научно-технического прогресса в этой важной области.

     Каждый научно обоснованный прогресс содержит как бы сплав времен: прошлого (тенденции развития), настоящего (потребности и возможности). В зависимости от того, на какой срок в будущее делаются прогнозы, они имеют различный характер, существенно отличаются по достоверности и по-разному используются в практике принятия решений.

     В научно-технической  прогностике можно довольно четко  выделить три типичных интервала  упреждения, названных нами эшелонами  прогнозирования. Прогнозы первого  эшелона рассчитаны обычно на срок до 15-20 лет. При сложившихся темпах развития за указанный период произойдет одно-два удвоения общей численности выполненных научных работ, удвоится количество технических средств производства, окончится срок действия большинства нынешних патентов и т. д. Очень важным обстоятельством является то, что в этот интервал времени укладываются типичные и имеющие тенденцию к сокращению сроки, в течение которых установленные наукой факты, явления и принципы переходят из фундаментальных наук в прикладные, оттуда - к разработчикам и через опытно-промышленную проверку - к стадии массового производственного использования основанных на них технических средств.

     Существенно также и то обстоятельство, что  за этот период времени на передовую  линию научно-технического прогресса выходит новое поколение специалистов, составляющих к концу периода абсолютное большинство по отношению к тем, кто был участником работ в его начале. За подобный отрезок времени в прошлые годы происходило два удвоения численности ученых и по крайней мере три раза удваивалась численность инженерно-технических работников.

     Прогнозы  этого эшелона исходят обычно из вполне определившихся в настоящее  время (во всяком случае теоретически) возможностей научно-технического прогресса. В них присутствуют не только качественный (содержательный), но и, как правило, количественные оценки.

     Прогнозы  второго эшелона рассчитаны на срок от сегодняшнего дня до 40-45 лет в  будущее. Это время упреждения характеризуется  удвоением большей части принятых в современной науке концепций, теорий и трактовок. За это время произойдут удвоение численности населения мира ( ~ 35 лет) и полная смена поколений творцов научно-технического прогресса ( ~ 40 лет - оценка длительности периода самостоятельной творческой деятельности человека).

     В прогнозах, относящихся к этому периоду (первое десятилетие 21 века), количественные оценки все чаще уступают место качественным. Видимыми ограничительными пределами  подобных прогнозов не редко считают  уже не экономические возможности, а обычно лишь выкристаллизовавшиеся к настоящему времени фундаментальные законы и принципы естествознания. К тому же ученый, вырабатывающий прогноз такой дальности, уже не может ограничится представлениями, присущими его конкретной отрасли знания (эти представления будут существенно обновлены), а обязан базироваться на более широкой системе научных представлений.

     Прогнозы  третьего эшелона ориентированы  на срок от настоящего времени до ста  лет, а иногда и далее в будущее. Такие прогнозы носят, как правило, чисто гипотетический характер. Отдавая себе отчет, что творцы научно-технического прогресса столь отдаленного будущего будут исходить из выработанной ими системы научных представлений, неизвестной нам пока во многих своих существенных аспектах, современный прогнозист в этом случае полагается скорее на свое мировоззрение и творческую фантазию, чем на определенную систему естественнонаучных представлений.

     Количественные  оценки здесь, как правило, отсутствуют, а качественные оценки и предположения  ограничиваются лишь рамками наиболее общих законов логики, мировоззрения и естествознания.

     Любые прогнозы всегда содержат в себе элементы предположительности. Жизнь, успехи наук, возможностей и потребностей практики вносят в них каждый день существенные коррективы. На их судьбу в решающей степени влияют развитие социальной жизни общества и раскрытия новых тайн природы. Все это заметно определяет дискуссионный характер долгосрочных прогнозов третьего эшелона. Если бы авторы прогнозов научно-технического прогресса не ограничивали размах своей мечты определенными рамками сложившихся научных представлений о развитии общества, экономики, естествознания и техники, их выводы лишены были бы для нас доказательной силы, т. е. научной ценности. Обзор литературы, посвященной научно-техническим прогнозам, позволяет выделить три основные группы таких представлений, оказывающих определяющее влияние на степень реальности научного предвидения:

     а) научные  представления о социально-экономической  целесообразности и хозяйственной  возможности реализации прогнозируемых научно-технических решений;

     б) законы и принципы естествознания, значительная часть которых нередко называется, по меткому выражению Джорджа  Томпсона, принципами невозможности;

     в) наиболее общие законы природы и развития общества, формулируемые обычно в виде основ мировоззрения ученого.

     Авторы  прогнозов первого эшелона, как  правило, стремятся учитывать все  эти три группы пределов. Этим и  объясняется в большей степени  их относительно высокая точность. При переходе к прогнозам второго  эшелона авторы в известной мере абстрагируются от условий, накладываемых экономическими категориями, а в прогнозах третьего эшелона учитывают к тому же историческою относительность ряда ныне принятых положений науки.

     Прогнозы  всегда имеют гипотетический характер. Делая на основании анализа информации о прошлом и настоящем выводы о будущем, прогнозист не может учесть многие существенные факторы, которые возникнут и будут влиять на развитие прогнозируемого процесса в будущем. При этом из многолетнего опыта науки известно, что чем больше удастся ей решить проблем, тем большее количество новых задач возникает перед исследователями.

     Наша  итоговая оценка оптимальной дальности  интервалов упреждения, сформированная на основе всех рассмотренных выше данных, состоит в том, что для конкретизированных прогнозов с преобладанием оценок прикладных научно-технических решений Т_опт=10-15 лет, а для более обобщенных прогнозов научно-технического развития в связи с наличными природными ресурсами и социально-демографическими процессами - Т_опт=35-40 лет. Естественно, что разные области и объекты прогнозирования требуют различной глубины прогнозирования. Периодизацию эшелонов прогнозирования не следует отождествлять с выбором конкретного горизонта прогнозирования применительно к а) своеобразию объекта, прогноза ; б) специфике управленческих задач, ради которых предпринято само это прогнозное исследование ; в) методам, которыми будет производиться разработка данного прогноза.

     Современные представления научно-технической  прогностики по этому вопросу  с учетом последних данных об управленческих требованиях и специфике объекта (пункты а и б) сведены в табл. 1.

Таблица 1

     Из  приведенных в таблице сведений виден разрыв между требуемой  и достигаемой ныне глубиной прогнозирования. Отсюда вытекает актуальность совершенствования методов научно-технической прогностики.

     Что касается определения краткосрочных, среднесрочных и долгосрочных прогнозов  с позиций специфики методов  прогнозирования (пункт в), то это  может быть сделано, например, на основе корреляционных соображений. Если взять за основу время сдвига в ряду данных стационарном случайном процессе, в пределах которого автокорреляционная функция существенно отличается от нуля (так называемое время когерентности - Тк), то прогнозы с упреждением (0,1-0,2) Тк относят к краткосрочным, прогнозы с упреждением (0,2-1,0) Тк к среднесрочным и с упреждением > Тк -к долгосрочным.

     При прогнозировании на основе патентной  информации исходным обстоятельством  для периодизации времени упреждения будет оценка длительности жизненного цикла данного класса технических средств и т. д.

     Практически всегда следует принимать во внимание все группы указанных обстоятельств.

     Глава 2. Современные методы научно-технического прогнозирования.

     § 1. Методы экстраполяции.

   Научная прогностика  насчитывает в настоящее время  около 140 различных по уровню, масштабам  и научной обоснованности методов  и приемов прогнозирования научно-технического развития. Главные направления, в  которых идет развитие методического обеспечения прогнозных работ, состоят:

• в углубленной теоретической и прикладной разработке нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и различных видов прогнозных работ;
• в разработке и реализации на практике системных способах и процедур использования различных методических приемов в ходе одного конкретного прогнозного исследования;
• в поиске путей и способов алгоритмизации методик и реализации их с использованием современных компьютеров.

   Наиболее  давняя гипотеза будущего - это представление о нем как о прямом и непосредственном продолжении настоящего. На предположении о неизменности или хотя бы относительной стабильности наличных тенденций развития базируются все приемы экстраполяции. Экстраполироваться могут и тенденции, формулируемые на описательном уровне, но чаще всего это делается относительно статически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик науки, техники и организационной системы науки.

   Степень реальности такого рода прогнозов и мера доверия к ним в решающей степени обусловливаются аргументированностью выбора пределов экстраполяции и стабильностью соответствия измерителей сущности рассматриваемого явления. Эти измерители зачастую оказываются несопоставимыми в больших масштабах времени - второго и третьего эшелонов прогнозирования. В подобных случаях экстраполяция нередко приводит к спорным или даже абсурдным результатам. Вот несколько примеров.

   За пределами  верхней границы второго эшелона  прогнозов экспонента роста численности  ученых проходит через точку ожидаемого количества населения Земли. Если экстраполировать неизменной общую тенденцию роста скоростей транспортных средств, то уже к концу века можно было бы получить значения, близкие величине скорости света.

   Предварительная формулировка обоснованных логических гипотез, проникновение в физическую сущность экстраполируемых процессов, вскрытие на основе содержательного анализа причинно-следственных отношений в изучаемых с помощью статистики явлениях - все это обязательные условия корректного, а зачастую элементарно грамотного использования аппарата математической статистики. Уместно напомнить предупреждение, сделанное статистиком с мировым именем Ф. Миллсом: - «Статистическое доказательство само не устанавливает причинность. Статистика устанавливает степень ковариации, но существуют ли причинные связи или нет и каким путем они развиваются, не может быть установлено статистикой». В случае использования методов экстраполяции в научно-техническом прогнозировании прямым следствием этого требования является необходимость учета факторов общественного спроса на новые научно-технические разработки, оценки влияния на развитие прогнозируемого объекта политики цен и специфических в разных странах социально-экономических и производственных условий. Так, например, статистика технических решений в сухогрузном морском транспорте Японии и ее основных торговых партнеров явно говорит о тенденции к созданию сверхтоннажных судов. Конъюнктура ввоза и вывоза сырья морским транспортом России принципиально отлична от ситуации, имеющей место в Японии. Это обстоятельство делает неправомерным распространение выводов их экстраполяции подобных данных на соответствующие технические решения российского судостроения.

   Еще одним  важным методическим обстоятельством  рассматриваемых приемов прогнозирования является выбор соотношения глубины ретроспектабельности экстраполируемой тенденции (базы экстраполяции) и дальности экстраполируемого интервала. А.С.Консон считает возможным брать их равными. В.А.Лисичкин рекомендует выбирать срок прогноза равным 1/3 отчетного ряда данных. Последнее предложение нам представляется более приемлемым, хотя обосновано оно преимущественно эмпирически. Полезным ориентиром и в этом случае будет являться предварительная качественная оценка стабильности процесса и характера определяющих его закономерностей.