Правильный критерий экономического успеха

В компьютерном анализе и машинном обучении очень многое зависит от того, насколько правильно подготовлены данные и насколько правильно сформулирована цель. Всё остальное — дело техники, в буквальном смысле.

Компьютер всего лишь оперирует цифровыми данными, но всю творческую задачу делает именно человек. И самая творческая часть программиста заключается в выделении значимых информационных признаков изучаемого явления.

Что такое признак? Есть множество признаков: размер, цвет, форма и т. д. И эти признаки придумывает (обнаруживает, выделяет, называет) сам человек. По сути, это и есть единица информации. Компьютеру мы подаем уже готовые наборы признаков. Сам компьютер не может придумать признак.

А в чем тут проблема? Неужели так трудно придумать признак? И как это получается у человека?

Любой признак, если мы задумаемся, - это результат сравнения. В самом примитивном случае это бинарная операция: верх-низ, больше-меньше и т. д. В более сложном варианте — это шкала значений, где каждый признак имеет своё место и числовой показатель. Ну и, наконец, высший уровень сложности — это набор независимых признаков, которые невозможно между собой сравнить, а можно их только перечислить. Например, мы не можем сравнивать килограммы с километрами, это просто разные величины, разные измерения.

К чему всё это было сказано, и какое отношение это имеет к заявленной теме?

Дело в том, что математически, а значит и программно, задача может быть решена лишь в том случае, когда наблюдается сходимость, некая замкнутость признаков, которая обеспечивает возможность их численно выразить и обнаружить причинно-следственную взаимосвязь. А если мы имеем дело с независимыми признаками, то каким образом мы можем установить между ними подобную связь? А именно с такими признаками мы сталкиваемся при решении экономических задач. И что в таких случаях делают математики? Они пытаются соединить независимые признаки в линейную или нелинейную зависимость, выразив их через числа. А это неправильный подход.

Поясню на примере. Предприниматель хочет получить программу, которая помогает принимать правильное бизнес-решение. Программист должен сформулировать для компьютера, что такое правильное решение. Он делает так: множество известных данных он считает входными параметрами для программы, а на выходе должно получиться некое число, которое чем больше, тем лучше. Как правило, с точки зрения бизнеса, это величина прибыли в денежном выражении. Вот и получается, что эффективность экономики мы всегда оцениваем в денежном выражении — чем больше прибыль, тем лучше. А так ли это на самом деле? Ведь это не снимает вопрос: «Что делать с этой прибылью? Куда её инвестировать, во что вложить, чтобы деньги «не сгорели»?» и т.д.

С точки зрения здравого смысла целью человеческой деятельности не может быть накопление денег. Главные человеческие ценности не могут быть выражены в деньгах, но они все же могут быть выражены математически через признаки, которые имеют значение для человека.

Допустим, мы пытаемся оценить экономическую эффективность какого-то предприятия или государства в целом. Как мы можем это сделать, если не в деньгах? Какой подход мы можем предложить взамен?

Прежде всего, любая деятельность начинается с принятия решения. И мы должны оценить, насколько удачно то или иное решение по его последствиям. Для этого, нам необходимо зафиксировать состояние системы на момент принятия решения и затем проследить изменения, которые наступили по прошествии некоторого времени. Вот тут необходимо проявить максимум творчества и изобретательности, чтобы сформулировать те признаки, по которым мы будем оценивать эффективность решения. И этих признаков может быть очень много. Например, если речь идет об экономической деятельности государства или административного округа, то нам важны такие показатели как уровень безработицы, преступности, заболеваемости, состояние инфраструктуры, обеспеченность жильем, уровень образования, культурный уровень, экологическое состояние региона и т. д. Если какое-то экономическое решение привело к ухудшению данных показателей, то не имеет значения размер полученной прибыли. Даже если оно принесло в казну большие деньги, это было плохое, неправильное, неэффективное решение, и от него следует отказаться.

Такие методы анализа можно реализовать с помощью нейросетевых алгоритмов, которые отличаются тем, что могут анализировать огромное множество независимых признаков и находить между ними взаимосвязи.

И тогда мы сможем понять, что то или иное решение было хорошим, не потому что оно принесло кому-то прибыль, а потому что оно было правильным, системным, эффективным, необходимым для развития системы в целом. Мы сможем увидеть не только прямую зависимость (последствия от решения), но и обратную (как хорошие последствия влияют на дальнейшие решения). Тем самым, мы создаём ту самую сходимость, которая позволяет принимать правильные, закономерные решения в дальнейшем. Мы не ищем эту сходимость в числах, потому что её там просто нет, а создаём её сами. И в этом состоит отличие творческого человека от обычной аналитической программы. Мы созданы не анализировать окружающий мир, а реализовывать, быть его творцами.