В процессе подготовки спецвыпуска по итогам конференции ICCS 2025, тема которой в прошлом году звучала как “Making Complex Systems Tractable through Computational Science”, возник вопрос, а что такое “tractable”? Термин переводится по-разному (“разрешимый”, “трактуемый”, “управляемый”, “контролируемый”) и применяется как в очень конкретном смысле (математическая разрешимость), так и в крайне общем понимании при анализе систем различных классов. В итоге получается так (а более развернуто - в префэйсе к спецвыпуску [1]):

1️⃣ Вычислительная разрешимость (computational tractability) — самое “классическое” значение: снижение затрат (времени, памяти, энергии), необходимых для симуляции, оптимизации или анализа системы с комбинаторно или непрерывно большим пространством состояний. [2]

2️⃣ Эпистемическая разрешимость (epistemic tractability) — про извлечение из модели интерпретируемого, пригодного к действию знания. Модель, которая успешно считается, но остаётся непрозрачной для эксперта, который должен на её основе принимать решение, разрешима лишь частично — это так называемая opacity problem [3]. Сюда же тесно примыкает tractable cognition thesis [4,5]: ограничения вычислительной сложности переносятся на само человеческое рассуждение с переходом от вычислительной и эпистемической разрешимости. А на практике - к дизайну интерфейсов, объяснений и систем поддержки решений.

3️⃣ Социальная разрешимость (social tractability) — могут ли выходы модели быть встроены в реальный процесс принятия решений с достаточной своевременностью, разрешением и институциональной легитимностью [6]. Это уровень, на котором модель перестаёть быть «верной» абстрактно и становится пригодной к использованию здесь и сейчас.

🤔 При этом варианты 2 и 3 очень ярко проявляются в гибридных системах, в которых, во-первых, явно возникает вопрос переноса информации из модели или ИИ - человеку, а во-вторых, в масштабе такие системы (как агентные системы ИИ, так и системы человек-ИИ) сами начинают требовать своей разрешимости. А если эти инструменты (модели/ИИ) сами требут разрешимости, возникает следующий уровень в иерархии разрешимости (а может и не один).

Ссылки:
[1] Making Complex Systems Tractable through Computational Science
[2] Cognition and Intractability: A Guide to Classical and Parameterized Complexity Analysis
[3] Scientific Inference with Interpretable Machine Learning
[4] Harnessing Computational Complexity Theory to Model Human Decision-making and Cognition
[5] The Tractable Cognition Thesis
[6] The Future of Computational Social Science