Когнитивная экономика в эпоху инноваций

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА

Д-р техн. наук Н. М. Абдикеев канд. физ.-мат. наук А. Н. Аверкин Н. А. Ефремова

КОГНИТИВНАЯ ЭКОНОМИКА В ЭПОХУ ИННОВАЦИЙ

В статье дается обобщение концепции когнитивной экономики на основе включения в эту область некоторых разделов интеллектуальных систем в экономике, моделей, основанных на знаниях, мягких вычислений и управления знаниями в экономике.

Ключевые слова: когнитивная экономика, интеллектуальные информационные системы, мягкие вычисления, управление знаниями, когнитивная бизнес-аналитика.

Структура проблемной области

Когнитивная экономика (от лат. со§ш1;ю - знание, познание) является одним из перспективных направлений развития экономики и прикладной когнитивной науки1. Она изучает процессы оценки, выбора и принятия решений человеком в экономической деятельности и объясняет природу эволюции организаций и социальных институтов в условиях структурной неопределенности. Подобно психологии, нейробио-логии и философии, когнитивная экономика опирается на понимание умственной активности человека и разрабатывает свои модели в связи с этими науками и их прогрессом.

Структурно, методологически и технологически когнитивная экономика связана с методами искусственного интеллекта и управления знаниями в экономике. Как сфера исследований и человеческой деятельности, она включает в себя три основные области. Объединение этих областей, представленное на рис. 1, назовем когнитивной экономикой в широком смысле.

Область интеллектуальных (когнитивных) систем в экономике (ИСЭ) связана с использованием в экономике, производственной сфере и бизнесе методов и моделей искусственного интеллекта, интеллектуальных информационных систем (ИИС), систем поддержки принятия решений (СППР), интеллектуальной обработки данных и т. д.2 Важным

1 См.: Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н. Когнитивная экономика: теория и практика //

1 Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - М., 2008. - С. 11-13.

2 См.: Алиев Р. А., Абдикеев Н. М. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. - М. : Радио и связь, 1990.

аспектом поддержки управленческих решений в экономике является развитие методов экономического моделирования, основанных на знаниях и моделях когнитивной бизнес-аналитики1.

Рис. 1. Когнитивная экономика в широком смысле

Среди примеров применения когнитивных методов в прикладных интеллектуальных системах в экономике следует отметить интеллектуальные системы планирования производства, динамические экспертные системы диспетчерского управления предприятием, финансовый анализ и планирование с помощью нейронных сетей и эволюционных алгоритмов, интеллектуальные системы управления инвестиционным портфелем и риск-менеджмента2.

Область управления знаниями в экономике (УЗЭ) - ключевой элемент экономики знаний, или новой экономики. Кроме собственно управления, эта область тесно связана с инновационной экономикой, интеллектуальным капиталом, со знаниями как экономической категорией, управлением изменениями, реинжинирингом и т. д., т. е. со всем,

1 См.: Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н. и др. Когнитивная бизнес-аналитика / под ред. Н. М. Абдикеева. - М. : Инфра-М, 2010.

2 См.: Абдикеев Н. М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. - М. : Экзамен, 2004.

что связано с экономическими знаниями в широком смысле1. К основным социальным положениям новой экономики относятся такие понятия, как важность интеллектуального капитала, создание информационного общества, новые формы ведения бизнеса на основе сетевых технологий, интенсивное развитие электронного бизнеса и электронной коммерции, развитие инновационных ресурсосберегающих технологий и альтернативных, экологически чистых источников энергии и т. д. На первый план выходят проблемы инновационного развития экономики и социума на основе прогнозирования тенденций в экономике, обществе, технологической сфере и цивилизации в целом.

Область когнитивной экономики (в узком смысле), которую мы в дальнейшем будем называть просто когнитивной экономикой, основана на применении когнитивной науки к экономике. Она изучает модели принятия экономических решений в сознании человека. Сюда относятся собственно сама когнитивная экономика, экспериментальная и поведенческая экономики. В этой области в научных исследованиях используются методы нейрофизиологии, психологии, лингвистики, антропологии, а также весь аппарат современных компьютерных наук вплоть до робототехники и моделирования мозга на суперкомпьютере. Все эти направления так или иначе связаны с представлением знаний в мозге человека.

Новые направления в когнитивной экономике в широком смысле возникают в зонах пересечения трех рассмотренных областей. На пересечении областей интеллектуальных систем в экономике и управления знаниями в экономике (зона 1) лежат бизнес-аналитика, data mining (интеллектуальный анализ данных), text mining (интеллектуальный анализ текстов), web mining (интеллектуальный веб-анализ), business intelligence (системы бизнес-интеллекта). Эта зона связана с созданием систем поддержки принятия решений и обработки данных для инновационных бизнес-процессов.

На пересечении областей интеллектуальных систем в экономике и когнитивной экономики (в узком смысле) (зона 2) лежат гибридные интеллектуальные системы с настройкой на сознание и логику эксперта. Они состоят из когнитивной и аналитической частей, причем нижний уровень (когнитивный) предоставляет информацию для обработки верхним (аналитическим) уровнем.

На пересечении областей управления знаниями в экономике и когнитивной экономики (в узком смысле) (зона 3) находятся такие направ-

1 См.: Абдикеев Н. М., Киселев А. Д. Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса. - М. : Инфра-М, 2010.

ления, как прямое использование когнитивных методов в бизнес-процессах, например, когнитивный маркетинг1.

На пересечении областей управления знаниями в экономике, когнитивной экономики (в узком смысле) и интеллектуальных систем в экономике (зона 4) лежат системы бизнес-аналитики для экономики знаний на основе интеллектуальных систем поддержки принятия решений, использующие когнитивные методы анализа сознания людей, вовлеченных в эти процессы, а также тестирование качества лиц, принимающих решение, по их мозговой активности для параметрической настройки интеллектуальных систем поддержки принятия решений.

Работы в этой области ведутся на кафедре когнитивной экономики факультета информатики Российской экономической академии имени Г. В. Плеханова, в том числе в рамках научного сотрудничества с когнитивной лабораторией Высшей школы информатики Киотского университета (Япония)2.

Предложенная систематизация может стать основой для создания ряда перспективных гибридных научных направлений на стыках областей управления знаниями в экономике, когнитивной экономики (в узком смысле), интеллектуальных систем и когнитивного моделирования3.

Интеллектуальные системы в экономике

Область интеллектуальных систем в экономике связана с использованием моделей представления знаний в системах поддержки принятия решений, в интеллектуальной обработке данных, мягких вычислениях, когнитивном моделировании и т. д.

Поскольку модель в некоторой форме отражает реально протекающие процессы, возникает проблема ее адекватности. Традиционные детерминированные и стохастические модели 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, не-

1 См.: Юлдашева О. У. Когнитивный маркетинг: от продвижения продуктов к продвижению технологий потребления // Маркетинговые коммуникации. - 2004. - № 5, 6; Уфимцев Р. Магия когнитивного маркетинга // Новый маркетинг. - 2008. - № 2, 3.

2 См.: Abdikeev N., Tarasenko S. Cognitive Decision Support System Architecture // Cognitive Modeling in Linguistics : The VIII International Conference. - Varna, 2005; Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. The Golden Ratio Characteristics of Decision-Making without Prior Information // The 5th Conference Japanese Society for Cognitive Psychology. - Kyoto, 2007; Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Sub-functions of Human Learning Process During a Sequential Task // CogSci 2008 : The 30th Annual Conference of the Cognitive Science Society. - Washington, D. C., 2008.

3 См.: Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н., Ефремова Н. А. Когнитивная экономика: инновационный подход // II Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - М., 2009.

четкие и нейронные модели, а также модели искусственного интеллекта с использованием эвристик и знаний менеджера высокой квалификации - эксперта. Эксперт ведет систематический поиск информации и создает базу знаний, которая формируется на основе информации и знаний об изменениях рыночной ситуации и среды функционирования.

Понимание этого факта привело к развитию специализированных программных систем - интеллектуальных. Подклассом таких систем являются экспертные системы (ЭС), каждая из которых выступает экспертом в некоторой достаточно узкой предметной области. С помощью интеллектуальных систем решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных. При этом на основе базы знаний не только автоматически определяются факты, но и генерируются новые знания путем логического вывода. ЭС часто используются как советчики в системах управления и поддержки решений и в качестве консультантов в экономических, гуманитарных и социально-политических системах.

Таким образом, на современном этапе развития интеллектуальных информационных технологий и информатизации в сфере экономики и бизнеса необходима разработка адекватных моделей проблемных сред для систем поддержки решений в сложных экономических системах в условиях неопределенности, таких, как нечеткая логика, нейронные сети, генетические алгоритмы и генетическое программирование, эволюционное программирование и эволюционные стратегии, искусственные иммунные системы, системы с нелинейной динамикой, с хаотическим поведением, фрактальные системы, мягкие измерения и вычисления, прогнозирование и вывод в условиях неопределенности на основе байесовского подхода.

Большое значение приобретает анализ проблемных областей, в которых интеграция интеллектуальных технологий и информационных систем принесла бы ощутимый эффект. К наиболее перспективным областям экономики и бизнеса, где когнитивные и интеллектуальные технологии наиболее эффективны, относятся управление производством, производственное и внутрифирменное планирование, управление маркетингом и сбытом, финансовый менеджмент, риск-менеджмент, банковская сфера, торговля, фондовый рынок.

Основным типом интеллектуальных систем, используемых в экономике, являются экспертные системы, ERP и data mining. Множество предприятий устанавливают ЭС для решения задач в таких областях, как торги на фондовой бирже, автоматическое понимание и анализ новостей, кредитный анализ, управление рисками, построение портфелей кредитов и инвестиций, оценка рейтинга банков, автоматизация аудита, предсказание изменений на финансовом рынке и т. д.

Разработчики интеллектуальных систем ставят своей задачей изменение традиционных подходов к системе взаимодействия человека и компьютера при решении задач принятия решений. Среди них можно отметить повышение удобства и комфорта пользователя, увеличение продуктивности таких систем за счет использования когнитивных методов, повышение эффективности менеджмента глобальными информационными ресурсами и базами знаний корпорации при принятии эффективных решений, использование развитых сетевых технологий и новых форм ведения электронного бизнеса. То есть речь идет о переосмыслении всей технологии обработки, хранения и представления информации пользователю с позиций новых когнитивных и информационных технологий.

Важным аспектом поддержки управленческих решений в экономике является развитие экономических моделей, основанных на знаниях, и моделей когнитивной бизнес-аналитики и бизнес-интеллекта. Особую роль в интеллектуальных системах в экономике играют гибридные интеллектуальные модели, лежащие на стыке с системами data mining и отражающие двойственную логико-гештальтную природу и разную степень когнитивности соответствующих процессов у человека. Пример таких гибридов - нейро-нечеткие модели, способные извлекать знания из данных о некотором процессе в виде продукционных правил.

Научно-исследовательские работы по интеграции моделей прогноза и оценивания неструктурированных ситуаций на основе подходов когнитивного моделирования и иерархического оценивания ведутся на кафедре когнитивной экономики Российской экономической академии имени Г. В. Плеханова совместно с отделом интеллектуальных систем Вычислительного центра РАН. Такие модели охватывают все этапы процесса поддержки принятия решений (от анализа ситуации до выбора лучшей альтернативы) и предназначены для поддержки деятельности аналитиков в условиях неопределенности. Они ориентированы на моделирование знаний экспертов о ситуации в аспекте его представлений и предпочтений относительно цели управления и динамических свойств ситуации.

Для принятия решений в плохо определенных динамических ситуациях используются динамические модели, также основанные на знаниях эксперта. В настоящее время существуют методологии получения от эксперта знаний о динамических свойствах ситуаций (причинно-следственные отношения). Для фиксации этих знаний используется модель представления знаний в виде так называемой когнитивной карты - динамической модели в графическом представлении, основанной на знаниях человека об экономических, политических или социальных процессах, происходящих в реальности.

Для принятия решений в статических ситуациях разработаны методы поддержки принятия решений, основанные на теории выбора. Их смысл заключается в упорядочивании множества возможных вариантов решения задачи (альтернатив), предложенных человеком, и выбора лучшей альтернативы с использованием ее субъективной функции полезности. Эти методы обеспечивают поддержку принятия решений на разных этапах процесса и дополняют друг друга.

Методология когнитивного моделирования и анализа отражает знания субъекта о законах развития ситуации, а модель представляется в виде нечеткого орграфа, в котором вершины - это факторы ситуации, а взвешенные дуги - причинно-следственные отношения, вес которых отражает силу влияния факторов ситуации. Для каждого фактора ситуации определена шкала - упорядоченное множество лингвистических или числовых значений. В модели иерархического оценивания цель управления, сформулированная в самом общем виде, представляется в виде иерархической структуры - дерева критериев, в котором цель управления декомпозируется на подкритерии. Для интеграции этих моделей ситуации необходимо обеспечить, во-первых, пересечение факторов ситуации, описываемой в каждой из перечисленных моделей, во-вторых, отображение значений факторов ситуации, полученной в когнитивной модели, в значения листовых критериев модели оценивания1.

Управление знаниями

Концепция управления знаниями тесно связана с экономикой знаний, новой, инновационной экономикой, обучаемыми организациями, интеллектуальным капиталом, управлением изменениями и реинжинирингом бизнес-процессов. Никакие ограничения на формализацию этих знаний не накладываются. Диапазон их представлений необычайно широк - от знаний в широком смысле (как совокупности понятий, теоретических построений и представлений) до знаний в узком смысле (ограниченного объема информации, направленного на решение конкретной задачи). Некоторые ученые и практики подчеркивают, что знания представляют собой результат мыслительной деятельности и существуют только в головах людей, что любая форма представления знаний

1 См.: Аверкин А. Н., Титова Н. В., Черемисина Е. Н. Модели представления знаний в системах поддержки принятия управленческих решений в слабоструктурированной предметной области (в природопользовании) // Вестник РАЕН. - 2005. - Т. 5. - № 1; Аверкин А. Н., Кузнецов О. П., Кулинич А. А., Титова Н. В. Поддержка принятия решений в слабоструктурированных предметных областях: анализ ситуаций и оценка альтернатив // Теория и системы управления. Известия РАН. - 2006. - № 3; Аверкин А. Н., Аграфонова Т. В., Титова Н. В. Гибридные системы поддержки принятия решений в сложноструктурируемых областях. - Серия «Сообщения по прикладной математике» / Учреждение Российской академии наук Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН. - М., 2009.

(твердая копия, магнитный носитель, человек) лишь в определенных условиях может стать знаниями в голове получателя этой информации. Мы видим тут принципиальное отличие от применения понятия знания в системах искусственного интеллекта и в информационных технологиях. Важнейшей частью управления знаниями выступают технологии распространения, адаптации, конвертации и использования неявных знаний, которые тесно переплетены с эмоциями, принципами, приверженностью и др.1

Экономика знаний как научная дисциплина изучает под определенным (когнитивным) углом зрения все уровни и подразделения народного хозяйства. В настоящее время наиболее активно в теоретическом плане развивается макроэкономика знаний, главным образом в аспекте взаимоотношений роста объема знаний в экономике и макроэкономического роста, а в прикладном - управление знаниями на уровне фирмы.

Инструментальные системы управления знаниями служат для поддержки принятия решений и включают в себя источники данных; качество данных; хранилища данных; поиск и интеллектуальный анализ данных; оперативную аналитическую обработку данных (OLAP); поиск, открытие и анализ знаний; управление знаниями; корпоративные базы знаний и организационное обучение; изучение эволюции инфраструктуры; анализ, проектирование и развитие систем управления знаниями; соотнесение стратегии бизнеса с управлением знаниями; технологические компоненты архитектуры системы управления знаниями; аудит и анализ знаний.

Когнитивная экономика

Когнитивная экономика - комплекс методов когнитивной науки, применяемых в экономической науке. Основными проблемами когнитивной экономики стали индивидуальная и коллективная рациональность, когнитивные модели и институты, социальный капитал, доверие и социальные сети, непрерывное повышение компетенций и обучение, ценности и институциональные изменения. Когнитивная экономика -одна из основополагающих концепций современного социально-экономического развития.

Основные направления развития современной когнитивной экономики достаточно широко освещены в англоязычной литературе . Ак-

1 См.: Нонака И. Компания - создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / И. Нонака, Х. Такеучи : пер. с англ. - М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

2 См., например: Topol R., Walliser B. Cognitive Economics: New Trends. - Elsevier Science, 2007; Walliser B. Cognitive Economics. - Springer, 2008; Ross D. Economic Theory and Cognitive Science: Microexplanation. - MIT Press, 2005.

тивно разработкой данного направления занимается итальянская шко-ла1. Особо стоит отметить работу Бернарда Валлисера «Когнитивная экономика», которая является первым фундаментальным трудом, посвященным данному направлению, и содержит структурированное описание основных течений в когнитивной экономике.

В течение последних 50 лет экономическая наука столкнулась с критикой двух основных направлений, на которых она базировалась: понятий человеческой рациональности и коллективного равновесия. С одной стороны, поведение человека слишком идеализируется, так как основывается на понятии рационализма, не описывая соответствующих ментальных процессов, лежащих в его основе. С другой стороны, коллективное равновесие кажется величиной мнимой, так как гласит, что индивиды координируют свои действия в некоем равновесии, не указывая, однако, каким образом это равновесие достигается. В ответ на эту критику были разработаны две исследовательские программы, привнесшие в экономические модели два дополнительных измерения индивидуальных человеческих сущностей: ментальное и временное2.

Эпистемическая (от греч. ер1Б1еше - относящийся к знаниям) программа делает упор на когнитивных достижениях индивида как на основном факторе, объясняющем его поведение, и соответственно на экономических феноменах, основывающихся на этих предположениях. Каждый индивид наделен набором собственных знаний об окружающем мире, которые выступают в качестве посредников между информацией, которую он получает, и его ожиданиями. Коллективно все индивиды объединены в информационную сеть, структурирующую их постоянные отношения, которая выступает порой как поддержка для их материальных ожиданий, но чаще - как средство для обмена информацией.

Эволюционистская программа делает упор на динамическое обучение индивидов как на важный компонент их взаимодействия и соответственно на экономические изменения, вытекающие из него. Каждый индивид делает собственные умозаключения, модифицирующие его внутренние убеждения, которые действуют в качестве посредника между его предположениями и действиями, которые он собирается сделать. Коллективно все индивиды подвержены адаптивным процессам, обусловливаемым их окружением, которые позволяют им развиваться совместно и могут глобально порождать некоторые новые структуры.

1 Cm., HanpuMep: Dimitri N., Basili M., Gilboa I. Cognitive Processes and Economic Behaviour. -New York : Routledge, 2003; Rizzello S. Cognitive Developments in Economics. - New York : Routledge, 2003.

2 Cm.: Topol R., Walliser B. Cognitive Economics: New Trends.

В последнее время с развитием когнитивного веяния, оказавшего влияние на все социальные науки, эти две программы объединились в одно направление, названное когнитивной экономикой. Это новое совместное направление включает как ментальную, так и динамическую точку зрения на вопрос.

Понятие «экономический человек» (homo economicus) было заменено на понятие «человек мыслящий/адаптирующийся» (homo cogitans/ adaptans), для которого рекуррентное течение времени может заменять его ограниченные познавательные возможности. Традиционное состояние равновесия было заменено на самоорганизующиеся механизмы (self-organizing mechanisms). Таким образом, когнитивная экономика может быть определена как изучение принципов умозаключений и адаптационных процессов, происходящих с экономическими индивидами в интерактивной и динамической среде.

Совмещение эпистемического и эволюционистского подходов ведет, в сущности, к взаимосвязанному развитию как индивидуального поведения, так и коллективной координации. Они работают и как заместители при принятии индивидом решений в условиях нехватки времени и других подобных случаях, и как взаимодополняющие друг друга механизмы при использовании индивидом более сознательных механизмов принятия решений. Адам Смит, «официальный основатель» экономики, сравнивал поведение индивида в процессе получения материальных благ и в процессе получения знаний. Многие другие экономисты также делали ударение на когнитивные основы экономики и экономические ограничения в познании.

С одной стороны, когнитивные принципы были достаточно быстро применены к основным экономическим сущностям для объяснения феноменов, для которых они являются значимыми факторами. Например, Дж. М. Кейнс подчеркивал влияние дифференцированной информации, степени анализа предпочтений и их устойчивости для условных значений на случай возникновения неопределенности1. Ф. фон Хайек (Нобелевский лауреат 1974 г.) привлек внимание к распределенным характеристикам ценовых сигналов при обмене на рынках и к влиянию эволюционных процессов на эмерджентных рынках2. Т. Шеллинг подчеркивал важность учета пересекающихся предпочтений между игроками в стратегическом контексте , а Р. Ауманн делал ударение на координационной роли, играемой этими предпочтениями при существова-

1 См.: Keynes J. M. The Economic Consequences of the Peace. - New York : Harcourt, Brace and Howe Inc., 1920.

2 См.: Hayek F. A. The Use of Knowledge in Society // American Economic Review. - 1945. -Vol. 35. - N 4. - P. 519-530.

3 См.: Шеллинг Т. Стратегия конфликта. - М. : ИРИСЭН, 2007.

нии и выборе в состоянии равновесия1. Р. Ауманн и Т. Шеллинг в 2005 г. получили Нобелевскую премию за углубление понимания сути конфликта и сотрудничества путем анализа теории игр.

С другой стороны, экономические принципы применялись к познавательным способностям индивида, рассматривая последние в качестве редких ресурсов для демонстрации способов эффективного управления. Например, А. Маршалл предполагал, что фирмы должны использовать определенные производственные процессы, постепенно адаптируемые с течением времени для экономного использования других когнитивных ресурсов2. Г. Саймон (Нобелевская премия 1978 г. за исследования процесса принятия решений в рамках экономических организаций) анализирует внутренние когнитивные ограничения, с которыми индивид сталкивается при сборе и обработке информации, и приложения его ограниченной рациональности к планированию в мультиа-гентных организациях3. Д. Стиглер (Нобелевский лауреат 1982 г.) изучал проблему восприятия информации из внешних источников в терминах обмена между ее стоимостью и ожидаемой полезностью4. Дж. Мут исследовал проблему оптимального использования информации при формировании ожиданий (теория рациональных ожиданий)5.

Когнитивная экономика может быть применена как на уровне абстракции (в теории игр), так и на уровне конкретики (применительно к биржевым операциям). Она смягчает и обогащает взгляд на традиционную экономическую теорию, разделяемую остальными социальными науками. Более того, эмпирическое измерение познания растет одновременно с быстрым развитием экспериментальной теории игр и экономики знаний .

С когнитивной экономикой (в узком смысле) тесно связаны основные области гетеродоксальной экономики (альтернативной, неортодоксальной): поведенческая экономика, экспериментальная экономика, экономическая психология и нейроэкономика (рис. 2).

Поведенческая экономика - применение психологических методов к экономическим задачам. Она повышает объяснительную способность традиционной теории за счет обеспечения более реалистичного психологического основания исходных предпосылок анализа последней (отличительные черты модели «экономического человека», представление о его рациональности, движущих мотивах деятельности, способах ко-

1 См.: Ауманн Р. Значения для неатомистических игр. - М. : Мир, 1977.

2 См.: Маршалл А. Принципы экономической науки : пер. с англ : в 3 т. - М. : Прогресс, 1993.

3 См.: Саймон Г. Науки об искусственном : пер. с англ. - М. : Эдиториал УРСС, 2004.

4 См.: Stigler G. J. Memoirs of an Unregulated Economist. - New York : Basic Books, 1988.

5 См.: The New Classical Macroeconomics. - Brighton, 1994.

6 См.: Ross D. Economic Theory and Cognitive Science: Microexplanation.

ординации и т. д.). Другими словами, в своей основе поведенческая экономика исходит из убеждения, что, увеличивая реализм психологических оснований экономического анализа как такового, мы тем самым будем повышать качество экономической теории в ее же собственных границах. Данный процесс будет способствовать появлению различных теоретических конструкций, которые в свою очередь будут генерировать лучшие предсказания наблюдаемых явлений, феноменов и предлагать объяснения, практические рекомендации, наиболее подходящие в каждом конкретном случае1.

Рис. 2. Основные направления гетеродоксальной экономики, связанные с когнитивной экономикой

Одним из основоположников психологической (поведенческой) экономической теории является Д. Канеман, получивший в 2002 г. Нобелевскую премию по экономике за применение психологической методики в экономической науке, в особенности при исследовании формирования суждений и принятия решений в условиях неопределенности. Он доказал, что принимаемые людьми решения существенно отклоняются от того, что предписано стандартной моделью «экономического человека». Критикой этой модели занимались также Г. Саймон2 и Нобелевский лауреат М. Алле , но именно Д. Канеман и его коллеги впервые начали систематически изучать психологию принятия решений

1 Cm.: Loewenstein G. Exotic Preferences: Behavioural Economics and Human Motivation. - Oxford : Oxford University Press, 2008.

2 Cm.: Simon H. A. Administrative Behavior: A Study of Decision-Making Processes in Administrative Organizations. - 4th ed. - New York : Free Press, 1997.

3 Cm.: Allais M. Cardinal Utility and General Random Choice Theory. - Dordrecht, 1989.

и представили результаты огромного количества опытов, в ходе которых людям предлагалось совершать выбор между различными альтернативами. Эти эксперименты доказали, что люди не могут рационально оценивать ни величины ожидаемых выгод или потерь, ни их вероятности.

Цель, которую преследуют сторонники поведенческой экономической теории, выдвигая и обосновывая новые теоретические конструкции, состоит в значительном улучшении предсказательных возможностей традиционных моделей и концепций. Это способствует уменьшению разрыва между нормативным исследованием поведения индивида и позитивным, дескриптивным подходом, который акцентирует внимание именно на выявлении реальных фактов и закономерностей, присущих людям в процессе принятия решений, и их последующем объяснении путем изменения, модификации ортодоксальной теории.

К основным областям экономического анализа, для которых в русле поведенческой экономической теории были разработаны альтернативные концепции, можно отнести выбор в условиях риска и неопределенности, межвременной выбор, поведенческую теорию игр.

Выбор в условиях риска и неопределенности: теория перспектив (Prospect theory) Д. Канемана и А. Тверски. Классической работой в данной области принято считать статью «Теория перспектив: анализ принятия решений в условиях риска», опубликованную в журнале «Эконометрика» в 1979 г.1 Данная работа является наиболее цитируемой в современной экономической литературе, касающейся вопросов принятия решений в условиях риска и неопределенности. В 1992 г. ученые опубликовали еще одну статью «Достижения в теории перспектив: обобщенное представление неопределенности», в которой они обобщили результаты предыдущих многолетних исследований в данной сфере и представили аксиоматическую трактовку теории2. Они открыли систематические человеческие когнитивные отклонения в обращении с риском.

Межвременной выбор. Теория межвременного выбора всегда привлекала к себе пристальное внимание со стороны экономистов. На то были и остаются серьезные основания. Решения, принимаемые индивидами и включающие в себя соизмерение понесенных издержек и получаемых выгод, которые относились бы к различным периодам времени, являются центральными в области исследования сбережений и

1 Cm.: Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica. - 1979. - N 47. - P. 313-327.

2 Cm.: Tversky A., Kahneman D. Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty // Journal of Risk and Uncertainty. - 1992. - N 5.

инвестиций, потребительского поведения, а в конечном счете проблем, связанных с общественным благосостоянием той или иной нации. Поэтому вовсе не случайно, что известные экономисты прошлого (И. Фишер1, Нобелевский лауреат 1970 г. П. Самуэльсон2 и многие другие) уделяли серьезное внимание проблеме теоретического анализа факторов, влияющих на поведение экономических субъектов в ситуациях принятия решений, когда последствия, а точнее, результаты действий становятся известными спустя определенное время. Теоретической основой для последующих более чем полувековых исследований в этой области стала модель дисконтированной полезности (МДП), предложенная ее автором П. Самуэльсоном в 1937 г. и получившая со временем аксиоматическую трактовку в работах Т. Купманса3 (Нобелевский лауреат 1975 г.). Модель определяет межвременные предпочтения лица, принимающего решение, между различными конфигурациями потребительских планов. С течением времени МДП нашла применение в таких разнообразных разделах экономики, как теория сбережений, предложение труда, оценка инвестиционных проектов с точки зрения рисков и доходов, поведение индивидов, касающееся образования и преступности. Данная модель обеспечила простую и в то же время мощную аналитическую схему для рассмотрения широкого спектра хозяйственных решений, последствия которых неизвестны в момент совершения действий.

Поведенческая теория игр. Использование математического аппарата теории игр в области экономической науки во второй половине прошлого столетия оказалось чрезвычайно плодотворным. В наибольшей степени это проявилось в тех разделах, объектом рассмотрения которых было стратегическое взаимодействие экономических агентов между собой (индивидов, фирм, государств) в различных условиях и стремление наиболее оптимальным образом разрешить возникшую конфликтную ситуацию. Предложенные формальные концепции анализа (равновесие Дж. Нэша, вектор Л. Шэпли, процедура трассирования Дж. Харшаньи - Р. Зельтена и др.4) получили широкое применение в качестве теорий, как объясняющих реальное поведение участников, так и способных предсказывать определенные последствия5.

1 См.: Fisher I. Making of Index Numbers. - New York : Augustus M Kelley Pubs., 1967.

2 См.: Самуэльсон П. Экономика. - М. : Алгон; Машиностроение, 1993.

3 См.: Koopmans T. C. Three Essays on the State of Economic Science. - New York : McGraw Hill, 1957.

4 Дж. Нэш, Дж. Харшаньи и Р. Зельтен в 1994 г. получили Нобелевскую премию за анализ равновесия в теории некоалиционных игр.

5 См.: Павлов И. А. Поведенческая экономическая теория - позитивный подход к исследованию человеческого поведения. - М. : ИЭ РАН, 2007.

Экспериментальная экономика - развивающееся направление в экономике и бизнес-администрировании. Оно предоставляет средства тестирования различных теоретических предсказаний, исследования поведения человека в специфическом экономическом окружении в различных условиях, планирования создания учреждений и дает консультации по стратегии поведения. Ученые все больше внимания уделяют экспериментальному изучению распределенных коллективных когнитивных процессов, знаний и представлений. Так, одновременно с Д. Канеманом Нобелевскую премию по экономике в 2002 г. получил американский экономист В. Смит1 за лабораторные эксперименты как средство в эмпирическом экономическом анализе, в особенности в анализе альтернативных рыночных механизмов.

Экономическая психология - отрасль психологии, изучающая психологические явления и процессы, связанные с производственными отношениями, и решающая задачи повышения эффективности экономической деятельности людей психологическими методами. Предметом экономической психологии является прежде всего экономическое сознание, понимаемое как высший уровень психического отражения экономических отношений общественно развитым человеком. Составными частями предмета выступают экономическое мышление, экономическое самосознание и экономическое поведение участников рыночных отношений. Экономическая психология взаимодействует с общей, социальной, возрастной, экспериментальной, юридической психологией, а также с психологией менеджмента, маркетинга и рекламы.

Нейроэкономика - новое научное направление, использующее методы исследования, основанные на достижениях современной нейрофизиологии и приложений психологии, тем или иным образом применимым к экономике. Нейронаука использует визуализацию мозговой деятельности и другие техники измерений для того, чтобы делать выводы о том, как функционирует мозг, и использовать результаты наблюдений для расширения существующих экономических дисциплин и формирования новых направлений, таких как нейромаркетинг2.

Существуют четыре основных метода визуализации процессов головного мозга: электроэнцефалограмма, позитронно-эмиссионная томография, магнитно-резонансная томография, функциональная магнитно-

1 Cm.: Smith V. L. Investment and Production. - Cambridge : Harvard University Press, 1961.

2 Cm.: Camerer C., Loewenstein G., Prelec D. Neuroeconomics: How Neuroscience Can Inform Economics // Journal of Economic Literature. - 2005. - Vol. XLIII; Camerer C. Neuroeconomics: Using Neuroscience to Make Economic Predictions // Hahn Lecture, Royal Economic Society. -Nottingham, 2006; Sanfey A., Loewenstein G., McClure S., Cohen J. Neuroeconomics: Cross-current in Research on Decision-Making // Trends in Cognitive Sciences. - 2006. - Vol. 10. -N 3.

резонансная томография. Сочетание этих методов и их использование наряду с традиционными методиками (например, измерение биометрических параметров) позволяют составить подробную карту зон активации головного мозга в процессе принятия решений.

Результаты нейронауки заинтересовали экономистов. Они стали использовать методы и средства нейронауки, чтобы заглянуть в «черный ящик» мозга уже со своими вопросами. Им прежде всего хотелось бы глубже понять механизмы принятия решений и экономического поведения людей. Картины активации специализированных зон мозга в конкретных ситуациях принятия решений позволяют, например, объяснить отклонения их выбора от рациональной модели. Эти и другие аспекты обозначили новую область исследований - нейроэкономику. Ее цель - создать базис для экономической теории, который бы детально объяснял принципы работы человеческого мозга в процессе принятия решений, стратегическом планировании и т. д.

В экономической и финансовой теории психологические характеристики индивида описываются поведенческими параметрами модели (например, эластичностью отношения к риску и нормой временного дисконта). Они обычно считаются постоянными, однако подвержены случайным внешним воздействиям. Понимание механизмов принятия решений и принципов взаимодействия разных систем позволяет строить прогнозы поведения человека при принятии решений в области экономики.

В заключение необходимо отметить, что инновационное развитие экономики во многом опирается на знания, интеллектуальные ресурсы, компетенции работников знаний, интеллектуальный капитал организации, научные исследования (как прикладные, так и фундаментальные). Эти составляющие современных экономических реалий и являются предметом исследования, развития и управления в когнитивной экономике. Поэтому приоритетными векторами развития прикладной когнитивной экономики выступают исследования поведенческих, психологических и нейрофизиологических аспектов деятельности человека в экономике, интеллектуальные системы поддержки принятия решений в условиях неполной определенности и рисков, управление знаниями и интеллектуальными ресурсами организации, развитие новых технологий и форм ведения бизнеса, в том числе на основе глобальных интеллектуальных сетевых технологий, и другие актуальные проблемы.

Список литературы

1. Абдикеев Н. М. Проектирование интеллектуальных систем в экономике. - М. : Экзамен, 2004.

2. Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н. Когнитивная экономика: теория и практика // I Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. - М., 2008.

3. Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н. и др. Когнитивная бизнес-аналитика / под ред. Н. М. Абдикеева. - М. : Инфра-М, 2010.

4. Абдикеев Н. М., Аверкин А. Н., Ефремова Н. А. Когнитивная экономика: инновационный подход // II Международная научно-практическая конференция «Инновационное развитие российской экономики» / Моск. гос. ун-т экономики, статистики и информатики. -М., 2009.

5. Абдикеев Н. М., Киселев А. Д. Управление знаниями корпорации и реинжиниринг бизнеса. - М. : Инфра-М, 2010.

6. Аверкин А. Н. Аграфонова Т. В., Титова Н. В. Гибридные системы поддержки принятия решений в сложноструктурируемых областях. - Серия «Сообщения по прикладной математике» / Учреждение Российской академии наук Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН. - М., 2009.

7. Аверкин А. Н., Кузнецов О. П., Кулинич А. А., Титова Н. В. Поддержка принятия решений в слабоструктурированных предметных областях: анализ ситуаций и оценка альтернатив // Теория и системы управления. Известия РАН. - 2006. - № 3.

8. Аверкин А. Н., Титова Н. В., Черемисина Е. Н. Модели представления знаний в системах поддержки принятия управленческих решений в слабоструктурированной предметной области (в природопользовании) // Вестник РАЕН. - 2005. - Т. 5. - № 1.

9. Алиев Р. А., Абдикеев Н. М. и др. Производственные системы с искусственным интеллектом. - М. : Радио и связь, 1990.

10. Нонака И. Компания - создатель знания. Зарождение и развитие инноваций в японских фирмах / И. Нонака, Х. Такеучи : пер. с англ. - М. : ЗАО «Олимп-Бизнес», 2003.

11. Павлов И. А. Поведенческая экономическая теория - позитивный подход к исследованию человеческого поведения - М. : ИЭ РАН, 2007.

12. Abdikeev N., Tarasenko S. Cognitive Decision Support System Architecture // Cognitive Modeling in Linguistics : The VIII International Conference. - Varna, 2005.

13. Camerer C. Neuroeconomics: Using Neuroscience to Make

Economic Predictions // Hahn Lecture, Royal Economic Society. -Nottingham, 2006.

14. Camerer C., Loewenstein G., Prelec D. Neuroeconomics: How Neuroscience Can Inform Economics // Journal of Economic Literature. -2005. - Vol. XLIII.

15. Dmitri N., Basili M., Gilboa I. Cognitive Processes and Economic Behaviour. - New York : Routledge, 2003.

16. Kahneman D., Tversky A. Prospect Theory: An Analysis of Decision under Risk // Econometrica. - 1979. - N 47.

17. Loewenstein G. Exotic Preferences: Behavioural Economics and Human Motivation. - Oxford : Oxford University Press, 2008.

18. Rizzello S. Cognitive Developments in Economics. - New York : Routledge, 2003.

19. Ross D. Economic Theory and Cognitive Science: Microexplanation. - MIT Press, 2005.

20. Sanfey A., Loewenstein G., McClure S., Cohen J. Neuroeconomics: Cross-current in Research on Decision-Making // Trends in Cognitive Sciences. - 2006. - Vol. 10. - N 3.

21. Simon H. A. Administrative Behavior: A Study of Decision-Making Processes in Administrative Organizations. - 4th ed. - New York : Free Press, 1997.

22. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. Sub-functions of Human Learning Process during a Sequential Task // CogSci 2008 : The 30th Annual Conference of the Cognitive Science Society. - Washington, D. C., 2008.

23. Tarasenko S., Inui T., Abdikeev N. The Golden Ratio Characteristics of Decision-Making without Prior Information // The 5th Conference Japanese Society for Cognitive Psychology. - Kyoto, 2007.

24. Topol R., Walliser B. Cognitive Economics: New Trends. -Elsevier Science, 2007.

25. Tversky A., Kahneman D. Advances in Prospect Theory: Cumulative Representation of Uncertainty // Journal of Risk and Uncertainty. - 1992. - N 5.

26. Walliser B. Cognitive Economics. - Springer, 2008.