«Ветеранские вести» дали советы по военной аналитике

Доктор юридических наук, профессор кафедры государственного и муниципального управления Института государственной службы и управления РАНХиГС при Президенте РФ, профессор Игорь Понкин провел военную аналитику для портала «Ветеранские вести».

Введение

Как гласит древняя китайская мудрость, умный человек даже в выгодном положении держит в виду возможный вред, а в положении невыгодном видит потенциальные возможности. Опасность и возможности сосуществуют всегда. Преодолев опасность, получишь возможность. Сила в уверенности. Чем больше трудностей, тем важнее уверенность. [1]

В России в нынешних условиях экспоненциально растёт спрос на прикладную аналитику высокого уровня качества – будь то военная аналитика (франц. – «analytique militaire»; испан. – «analítica militar»; англ. – «military analytics»), финансовая аналитика, правовая аналитика, развед-аналитика, политическая предиктивная (прогностическая) аналитика.

Особенно в связи с известными текущими военными и международно-политическими событиями пересматривается отношение к военной аналитике. Военная аналитика постепенно обретает второе дыхание, спрос на такого рода высококвалифицированных профессионалов весьма высок.

Согласно недавним исследованиям на основе базы данных аналитики вакансий GlobalData, доля компаний, занимающихся военным оборудованием и военными технологиями, нанимающих на должности, связанные с аналитикой данных, выросла в марте 2022 года по сравнению с аналогичным месяцем прошлого года: 85,3 % компаний, включённых в это исследование, наняли хотя бы на одну такую ​​должность. Этот последний показатель был выше, чем 80,5 % компаний, которые нанимали сотрудников для работы, связанной с аналитикой данных, год назад, и такой же, как показатель 85,3 % в феврале 2022 года [2].

В США и других государствах НАТО активно действуют многочисленные эшелонированные и сетецентрические контуры (системы) распределённых аналитических центров («фабрик аналитики» – «Think Tanks» (см.: [3, с. 199–202])), предназначенных под вынесенное (внешнее по отношению к ключевым госорганам в этой сфере, обеспечительное) массированное производство военной прикладной аналитики в сферах международного военного противостояния и международного военного сотрудничества, военных индустрий, рынков вооружений и боеприпасов, прогнозирования их состояния и развития, а равно прогнозирования состояний и трансформаций военной политики и военных потенциалов государств мира.

В России подобного рода центров по производству военной прикладной аналитики почти нет (по качеству, по масштабам работ и объёмам их финансового обеспечения, объективному качеству результирующих продуктов), за самыми редчайшими исключениями, не влияющими на общую тенденцию (отдельные очаговые вкрапления действительно работоспособных аналитических центров общей картины не меняют). А востребована прикладная аналитика тотально и перманентно особенно в военной сфере, на сегодня очень сильно обеднённой в части обеспеченности военной прикладной аналитикой.

Нет в России и систематически выстроенной и надлежащей подготовки в прикладной аналитике. Но наладить такую подготовку вполне возможно.
К слову, из числа получивших инвалидности раненых в боях 2022 года (и ранее) российских офицеров можно было бы начать формировать костяк будущих группировок сил (центров) военных практиков-аналитиков, проведя их интенсивную специализированную профессиональную подготовку в этом ремесле и искусстве (а не обучая их на потенциальную некондицию из числа предлагаемых профессий, никак не обеспечивающих их безбедного и активного будущего на перспективу). Военное образование как подложка (твёрдая основа), военные смекалка и упорство, отчаянное стремление найти своё место в профессиональной жизни в условиях своей искалеченности – могут дать хорошие предпосылки. И это был бы глубоко нравственный поступок по отношению к ним: когда человек – физически инвалид, это никакими льготами не возместить, а вот рывок на интеллектуальном уровне в таких условиях для многих стал бы реальным залогом морального выживания. Не всем эта профессия будет по плечу. Но всем им такая подготовка явно более подойдёт, нежели переучиваться на бухгалтеров, пропагандистов и т.п. Понятно, что готовить следует не только из числа лиц вышеуказанной социальной группы, и делать это следует в привязке к конкретным целевым предназначениям обучаемых практиков-аналитиков.

Соответственно, таким путём была бы решена задача формирования столь необходимых стране аналитических ресурсов, «фабрик аналитики» (с этим ныне беда, масштабы интеллектуальной импотенции просто огромны).

Но это не должна быть профанация. Если просто «я тебя слепила из того, что было» на основе вуза под рукой, где «пустые места» будут вещать что-то лишённое смысла и ценности, заливая учебное время содержательной «пустотой», и готовить себе подобных (с общим диагнозом – «казаться, а не быть»), а не высококвалифицированных профи – практиков-аналитиков, то на выходе будут обманутые ожидания и бессмысленное сжигание бюджетных и личных средств.

Поскольку военная прикладная аналитика составляет неотъемлемый элемент и важнейшую часть военного управления, государственного управления в сфере военного строительства, обеспечения обороноспособности и национальной безопасности, сегодня, в принципе, насущно необходима разработка концепции воссоздания и интенсивного массированного наращивания аналитического потенциала военной прикладной аналитики. Необходимо формирование общей теории и свода технологий и инструментов военной прикладной аналитики.

Но что есть военная аналитика, что таковая включает в себя?

Содержание понятия военной аналитики

Прикладная аналитика – это не просто текстовка, не «голая» фактография, не репортаж с места событий, не публицистика, не сами по себе колонки цифр и диаграммы, не само по себе блогерство, не философствование. Прикладная аналитика – это сложно-онтологический инжиниринг данных.

В самом общем значении, согласно нашей авторской дефиниции, аналитика – реализуемый в интеллектуально-мыслительной деятельности активный комплексный исследовательско-интерпретационный подход, направленный (сфокусированный) на выявление (обнаружение), исследование, измерение (оценку), референцирование и сопоставление значимых (как правило – имплицитных) данных, выявление, исследование и моделирование природы и онтологий вещей и процессов, закономерностей и тенденций, на экстрактирование субстратов смыслов, образов и онтологий, а также процесс обработки указанного познаваемого (осмысливаемого) с высокой степенью его аналитико-синтетической переработки и с его трансформацией в характеризующиеся формализованностью, прикладной новизной и релевантностью предиктивные сценарии (модели) и прогнозы, рекомендации и предписания для принятия релевантных, эффективных решений [3, с. 103]. Не видим необходимости и особого смысла отдельно перелицовывать эту дефиницию под привязку именно и конкретно к военной предметно-объектной области.

Военная прикладная аналитика масштабируема и мультимодальна. Это может быть аналитика, обеспечивающая обучение снайперскому мастерству (специальную огневую подготовку), это может быть (в приложении к уровням на порядки выше) плотная насыщенная аналитика, обеспечивающая оперативно-тактическое военное планирование. Здесь множество может быть разных примеров.

Военная прикладная аналитика включает в себя следующие направления, мультимодально и масштабируемо реализуется в них (перечень не является исчерпывающим; ряд из приведённых позиций не разграничен чёткими линиями, будучи в немалой степени интерсекциональным, то есть пересекающимся):

1) текущее аналитическое (в том числе предиктивное) сопровождение и обеспечение военных действий (специальных военных операций, контртеррористических операций, полицейских операций, миротворческих операций и др.):

– тактическая, оперативно-тактическая и стратегическая военная аналитика боевых действий (чем, собственно, призваны заниматься и занимаются штабы, обеспечивая тактическое, оперативно-тактическое и стратегическое военное планирование, принятие решений), включая аналитику военного управления, предиктивные сценирование и моделирование боевых действий, аналитику сил и средств, диспозиций и результатов рекогносцировок, навигационного и иного обеспечения, определение нарядов сил и средств на огневое поражение объектов и сил противника, определение нарядов сил и средств противника на тех или иных направлениях, определение скрытности, защищённости и живучести (и напротив, уязвимости) своих объектов и сил, аналитику радиоэлектронной борьбы и мн. др.;
– тактическая, оперативно-тактическая и стратегическая военная развед-аналитика;
– аналитика, обеспечивающая боевую подготовку;
– военная контрразвед-аналитика;
– противодиверсионная и контртеррористическая аналитика;
– текущая и предиктивная военно-тыловая аналитика, включая аналитику тыловой логистики, оценку и прогнозирование расхода и необходимого возмещения боекомплектов (боеприпасов), оценку и прогнозирование необходимости ремонта транспортных средств и замены их частей и мн. др.;
– текущая и предиктивная военно-медицинская аналитика, включая оценку и прогнозирование военных потерь, оценку и прогнозирование медицинской помощи, которая потребуются войсковому подразделению в конкретном боевом «сценарии», расхода и необходимого возмещения медикаментов;
– визуально-обеспечительная (когнитивно-графическая) прикладная аналитика (с соответствующим техническим оснащением) в текущем оценивании и планировании боевых действий, в боевой подготовке и обеспечении боевой слаженности войсковых подразделений, в том числе прогнозирование эффективности и боевой слаженности действий военнослужащих, боевых подразделений в смоделированных (аппроксимированно к реальным) боевых сценариях, на основе моделирующего воспроизведения («проигрывания») и тестирования их действий в виртуальной среде – в цифровых моделях-двойниках и в кибер-мета-вселенных (см.: [4; 5];
– военно-кадровая аналитика;

2) глобальная (геополитическая) военная аналитика:

– предиктивная аналитика военных угроз и рисков, предпосылок, условий, причин и поводов полномасштабных или локальных войн (тех или иных модальностей и интенсивности, включая неклассические [6]), приграничных вооружённых конфликтов в тех или иных регионах мира, предиктивные сценирование и моделирование таких войн, их течения, исходов и последствий;
– аналитика военных, военно-технических, военно-управленческих, военно-мобилизационных и духовно-нравственных потенциалов (мощи) государств мира и межгосударственных военных блоков, в том числе потенциалов ядерного и неядерного стратегического сдерживания и превосходства, уровней военной безопасности с учётом потенциалов стратегического сдерживания и упреждения;
– аналитика целей, инструментов, процессов, эффективности и перспектив военных модернизаций и реформ, перспектив внедрения передовых военных технологий, вооружений, военной техники, передовых способов боевой подготовки;
– аналитика текущего состояния и динамических изменений балансов и иных соотношений военных сил и средств, потенциалов военного стратегирования и его военного развед-обеспечения, потенциалов и логистики оперативной переброски личного состава боевых подразделений, вооружений и боекомплектов, а равно уровней существенно значимых для всего этого военных и невоенных факторов, в том числе тех, которые могут стать критичными;
– международная военно-политическая аналитика – аналитика международных военно-политических событий, процессов, тенденций, аналитика межгосударственного военного противостояния и международного военного взаимодействия и сотрудничества, оценка и прогнозирование состояний и трансформаций военной политики и военно-политической обстановки;
– военно-дипломатическая аналитика;

3) военно-экономическая аналитика:

– международная военно-экономическая аналитика – аналитика потенциалов военных промышленностей и в целом военных экономик зарубежных государств и межгосударственных военных блоков, программ оборонных закупок и военной помощи, объёмов и распределений («траекторий») расходов на оборону и на обеспечение государственной безопасности, мировых рынков вооружений, боеприпасов, военной техники, прогнозирование их состояния и развития;
– национального уровня военно-экономическая аналитика – аналитика экономики госзакупок вооружений, военной техники, амуниции и т.д., конституционная экономика государственного управления в условиях военного времени, военно-экономическая политика в долгосрочной перспективе и мн. др.;

4) военно-техническая аналитика:

– военно-техническая экспертиза и оценка конкретных образцов вооружений и военной техники, заложенных в них конструкторско-технических решений;
– военно-техническая и военно-промышленная развед-аналитика;
– аналитика горизонта новейших научных открытий, изобретений, решений, наработок – на предмет установления потенциальной применимости в военной сфере и релевантности для военных целей;
– проектировочно-аналитическое воссоздание методами обратного инжиниринга иностранных военных технологий (по добытому образцу);
– военная кибер-аналитика, военная криптографическая аналитика;

5) военная правовая аналитика (в рамках военного права, международного гуманитарного права, публичного права и управления и др.): 

– норморайтерско-проектировочная и нормотворчески-производственная обеспечительная правовая аналитика;
– правовая критика и оценка; правовое прогнозирование и моделирование; правовая экспертиза, правовая рекомендация и др.;
– аналитика в сфере инструментов обеспечения военной тайны;
– аналитика межгосударственных юридических войн по предметам, имеющим отношение к военной тематике;

6) военно-психологическая аналитика:

– аналитика морально-психологического состояния и мотивированности личного состава войсковых подразделений;
– аналитика информационно-когнитивных войн;
– военная HR-аналитика (в психологической и социологической её составляющих), включая психологическое тестирование, выявление и подтверждение у военнослужащих искомых свойств (способностей) под задачи целевого их отбора и под задачи корригирования боевой подготовки;
– аналитика информационно-психологического обеспечения и сопровождения военных действий и др.

Каждая из этих позиций детализируется в определённым числе подпозиций в несколько ярусов.

Не следует приведённый перечень понимать как относимый в полном объёме к любому подразделению, всё зависит от специфики задач.

Предиктивная военная аналитика с применением технических средств

Военная аналитика – это, в первую очередь, интеллектуальная человеческая её составляющая. Но в равной мере сегодня это и её техническое обеспечение и достраивание.

Войсковым подразделениям в условиях колоссальных объёмов и потоков данных, доступных на поле боя и необходимых для военного управления, уже просто невозможно (во всяком случае – крайне затруднительно) обходиться без машинных средств поддержки военной аналитики.

Сопоставление практики и опыта разных государств, разных научных школ даёт весьма полезный опыт и полезные данные, существенно обогащающие выстраиваемую картину. Именно поэтому обращение к зарубежному опыту полезно.

Как пишет Крис Янг, «большие данные (Big Data) ныне есть неотъемлемая часть поля боя и глобального ландшафта безопасности… На поле боя время, необходимое для доступа к разведданным, может быть вопросом жизни или смерти. Сбор, анализ и быстрое преобразование больших данных в полезную информацию – валюта для военных» [7].

Например, средства для перевода экспериментальных знаний и научной теории – баз коллективных знаний – в доступное для кончиков пальцев приложение искусственного интеллекта для военных задач, позволяющее обеспечивать исследования операций для систематизации экспертных данных о военном оборудовании и для применения этих знаний для устранения неполадок вооружений и военного оборудования в боевых ситуациях [8, с. 2]. Или компьютерно-программные модели, позволяющие оперативно получать и интегрировать сверхбольшие объёмы динамически меняющихся данных, полученных из множества источников: баз данных, коллекций, от датчиков и систем (например, с разведывательных дронов) и др., – с помощью масштабируемых платформ аналитики данных, эффективно обрабатывая миллиарды записей структурированных и неструктурированных, чётких и нечётких данных, чтобы оперативно отвечать на критические вопросы с помощью мощной визуальной аналитики, обеспечивая исключительную производительность, масштабируемость и отказоустойчивость [9].

При этом нередко необходим человек-интерпретатор машинной военной аналитики, выступающий связующим звеном с принимающим решения лицом или иным потребителем этой аналитики.

Сценирование будущего – это предиктивное (относительно детализированное) позиционирование и описание альтернативных предполагаемых будущих результатов (исходов, состояний, модальностей, векторов развития), каждый из которых является правдоподобным вариантом возможного в будущем при определённых условиях. Этот инструмент применяется не столько для точнейшего предсказания какого-либо одного результата, сколько для фиксации спектра возможных вариантов будущего (с атрибутированием им вероятностных параметров), опираясь на необходимые и достаточные объёмы эмпирических данных и принятых предположений о тенденциях.

Военные, по словам Миллисенты Абадицио, всегда были в авангарде передовых технологий. Некоторые из наиболее важных приложений, которые мы повседневно используем (например – Интернет) изначально были разработаны военными или для использования в военных целях. Тем не менее, военные акторы внедряют предиктивную аналитику, по-видимому, более медленными темпами, чем это делается в индустрии, хотя, вероятно, есть области и достижения применения этой технологии, которые они предпочитают не предавать огласке. По определению, предиктивная аналитика прогнозирует будущие события на основе того, что произошло в прошлом. Это не обязательно требует искусственного интеллекта или машинного обучения. В самой простой её форме просто требуется немного здравого смысла. Однако когда всё существенно усложняется, не всегда легко определить ключевую информацию и закономерности, которые помогут сделать точные прогнозы и, соответственно, принять адекватные решения. Алгоритмы машинного обучения полезны, когда необходимо использовать более сложные и всеобъемлющие методы и статистические модели, чтобы выделить их из доступных данных. Проблема заключается в объёмах поступающих необработанных данных [10].

Неслучайно одной из самых распространённых причин сбоев в принятии решений военными США в боевой обстановке является информационная перегрузка (перегруженность) и редундантно (чрезмерно-избыточно) интенсивная многозадачность, объективно характеризующие такие ситуации и способные очень существенно затруднить различение и отграничение надлежащей и полезной информации от неверной или иным образом дефектной; и информационная перегрузка существует на всех уровнях вооруженных сил – от генерала до солдата на местах [11].

Вместо заключения. О необходимости обучения ремеслу, мастерству и искусству военной аналитики

На долгую перспективу – никакая машина не заменит в полном объёме человеческого интеллекта в производстве прикладной аналитики, хотя и сможет существенно помочь.

Сегодня школьный учитель, вузовский преподаватель, инструктор прикладной аналитики – именно они выигрывают (создают предпосылки для выигрыша) войны будущего и войны за будущее.
Конечно, нельзя исключать, что и без специальной подготовки некоторые люди сумеют дойти до всего сами в прикладной аналитике, за долгие годы и даже десятилетия тренировок на конкретных аналитических делах («кейсах»), но этот путь проб и ошибок не может быть признан эффективным.

Да, некоторый объём текста (и порою неплохого) может быть составлен по наитию, в отрыве от артикулированного применения тех или иных исследовательских методов (впрочем, отрицание их применения не означает их действительного неприменения, если человек по факту их применяет, но не знает этого, или не артикулирует на этом внимания или не желает признаться себе в этом). Как правило, составление текста в таком случае идёт путём набрасывания мыслей, увязывания их посредством «слепого блуждания» и приблизительного совмещения, многочисленных проб и ошибок, просеивания и отфильтровывания субъективно кажущегося более (даже – наиболее) подходящим и депозиции (отсеивания, отбрасывания) кажущегося ненужным или реально явно дефектного, далее – приспосабливая и подлаживая кажущееся более подходящим, двигаясь путём случайного нахождения решения. Но этот путь – далеко не самый результативный, далеко не эффективный. А в масштабной раскладке (по распределению множеств практиков-аналитиков) такой путь влечёт множественные негативные результаты. Да и не для всех людей такой путь к сколь-нибудь высокому уровню личного интеллектуального аналитического мастерства подходит, очень многие из вставших на него не поднимаются выше, в лучшем случае, публицистики или вообще уровня производителей «словесных каш и салатов», неосновательно и надуманно выдаваемых за прикладную аналитику.

И собственно, второй путь – это задействование исследовательских методов и инструментариев как в науке (общенаучных или частнонаучных), так и в прикладной аналитике (универсальных или специальных). Интуитивные исследовательские методы в науке и в прикладной аналитике – это иного рода подход, как раз, предполагающий задействование исследовательских методов. И этот второй подход много более точен, более экономен, рационален, релевантен и эффективен.

Сказанное вполне справедливо и для сферы военной аналитики.

Ремеслу, мастерству и искусству мыслительной и познавательной деятельности можно учить посредством погружения непосредственно в такую работу. Неслучайно Мартин Хайдеггер писал: «То, что, например, “называется” плаванием мы узнаем не из какого-либо трактата о плавании. О том, что такое плавание, скажет нам только прыжок в реку» [12, с. 45]. Но если даже тот же Мартин Хайдеггер говорит, что на вопрос о том, что называется мышлением, «нельзя получить ответ посредством того, что мы дадим понятийное определение мышления, его дефиницию и будем прилежно развертывать её содержание. Мы не будем размышлять над мышлением. Мы остаемся вне голой рефлексии, которая делает мышление своим предметом» [12, с. 45], то исследовательским методам научить как раз вполне возможно. Джордж Бокс писал: «По сути дела, все модели неточны, но некоторые из них – полезны» [13]. Если не задирать планку до уровня недостижимого идеала, а ориентироваться на меру необходимого и достаточного, эта цель вполне достижима. Но и её достижение непросто.

Согласно Т.В. Барсову, «конечно не может быть ни малейшего спора о том, что каждый преподаватель, как хозяин своей науки, может располагать содержание последней по плану, какой представляется ему более удобным, рациональным и целесообразным. Во всяком случае и относительно этого существуют общие и обязательные требования: во первых, чтобы весь план науки представлял последовательное и постепенное развитие одной общей мысли, проникающей и объединяющей всю систему, во вторых, чтобы предполагаемый план науки по возможности обнимал всё, что необходимо должно входить в содержание последней, согласно её задаче и целям преподавания, и ставил всякий вошедший в науку предмет на своём месте» [14, с. 536–537].

Основу такой подготовки военных практиков-аналитиков должны составить учебные дисциплины (в сложных интерсекциональных раскладках):

– общая теория прикладной аналитики;
– логика (классическая, многозначная, нечёткая);
– исследовательская методология;
– проектирование и руководство исследовательскими работами в прикладной аналитике;
– методы и технологии поисковой аналитики (интеллектуализированного поиска, сбора и обработки данных);
– теория, методы и технологии сценирования, моделирования и прогнозирования;
– теория, методы и технологии аргументации и контраргументации;
– теория, методы и технологии критики;
– нестандартное и нелинейное мышление, интуиция;
– аналитическая работа в условиях неопределённостей, неполной и нечёткой информации;
– теория, методы и технологии развед-аналитики;
– стили научного и прикладного аналитического письма;
– риторика;
– искусство задавать вопросы и искусство слушать;
– технологии командной прикладной аналитической работы;
– техническое обеспечение прикладной аналитики (управление базами данных, технически обеспеченные визуальные методы в аналитике и др.).

Главным представляется возбуждение интереса у обучающихся к процессу обучения, что явится залогом его продуктивности. Совмещение хороших учителей и хороших учеников даст на выходе нужные результаты.

Представленные выше мысли далеко не исчерпывают предмета настоящей статьи, а только пролагают дорогу к его должной проработке.

Литература
1. Си Цзиньпин рассказал, как мир может справиться с кризисом. Глава Китая Си Цзиньпин поделился мудростью, которая поможет миру справиться с кризисом // <https://ria.ru/20220617/krizis-1796283749.html>. – 17.06.2022.
2. Data analytics hiring levels in the military industry rose in March 2022 [Уровень найма специалистов по анализу данных в военной промышленности вырос в марте 2022 г.] // <https://www.army-technology.com/analysis/data-analytics-hiring-levels-in-the-military-industry-rose-in-march-2022/>. – 29.04.2022.
3. Понкин И.В., Лаптева А.И. Методология научных исследований и прикладной аналитики: Учебник. Изд. 3-е, дополн. и перераб. / Консорциум «Аналитика. Право. Цифра». – М.: Буки Веди, 2022. – 754 с. – С. 199–202. <https://moscou-ecole.ru/2022/03/31/methodology_research_analytics_3_ed/>.
4. Понкин И.В. Предиктивная военно-техническая аналитика: некоторые наброски концепта построения и применения основанных на искусственном интеллекте технологий цифровых динамических моделей-двойников районов боевых действий // Ветеранские вести. – 26.05.2022. <https://vvesti.com/nauka/boevoe-voennoe-primenenie-iskusstvennogo-intellekta>.
5. Понкин И.В. Предиктивная военно-техническая аналитика: некоторые наброски концепта «кибер-мета-вселенная поля боя» // Ветеранские вести. – 06.06.2022. <https://vvesti.com/innovatsii/voennoe-primenenie-iskusstvennogo-intellekta>.
6. Понкин И.В. Неклассические войны. – М.: ИНФРА-М, 2019. – 87 с. <https://infra-m.ru/catalog/voennoe_delo_oruzhie_spetssluzhby/neklassicheskie_voyny_1/>.
7. Young C. Military Intelligence Redefined: Big Data in the Battlefield [Переопределение военной разведки: большие данные на поле боя] // <https://www.forbes.com/sites/techonomy/2012/03/12/military-intelligence-redefined-big-data-in-the-battlefield/?sh=51f77b464080>.
8. Aebischer D. Bayesian Networks for Descriptive Analytics in Military Equipment Applications [Байесовские сети для дескриптивной аналитики в приложениях военной техники] // Military Applications of Data Analytics [Военные приложения аналитики данных] / Edited by Kevin Huggins. – Boca Raton (FL, USA): CRC Press; Taylor & Francis Group, 2019.
9. Military Analytics [Военная аналитика] // <https://datawalk.com/defense/>.
10. Abadicio M. Predictive Analytics in the Military – Current Applications [Предиктивная аналитика в военной сфере – современные приложения] // <https://emerj.com/ai-sector-overviews/predictive-analytics-in-the-military-current-applications/>. – 25.03.2019.
11. Shanker T., Richtel M. In New Military, Data Overload Can Be Deadly [В новой армии перегрузка данными может быть смертельной] // <https://www.nytimes.com/2011/01/17/technology/17brain.html>. – 16.01.2011.
12. Хайдеггер М. Что зовётся мышлением? / Пер. Э. Сагетдинова. – М.: Территория будущего, 2006. – 320 с.
13. Essentially, all models are wrong, but some are useful [По сути, все модели неточны, но некоторые из них полезны] // <https://www.quantumdiaries.org/2014/07/04/wrong/>.
14. Барсовъ Т.В. О преподаванiи церковнаго права въ нашихъ университетахъ // Христiанское чтенiе. – 1876. – № 3–4. – С. 529–540.