Вывод по аналогии включает интерпретацию информации, полученной исследованием модели. Такой вывод не сводится к экстраполяции информации с одного объекта на другой. Главное заключается в том, чтобы объяснить информацию, осмыслить ее, определить и выразить результат исследования модели в терминах предмета-оригинала. Интерпретацию и подтверждение результатов моделирования следует рассматривать как основной аргумент в пользу тезиса о том, что аналогия и ее частный случай - подобие - есть объективное и логическое основание метода моделирования.
Вообще, аналогия это среднее, опосредующее звено между моделью и объектом. Функция такого звена заключается:
а) в сопоставлении различных объектов, обнаружении и анализе объективного сходства определенных свойств, отношений, присущих этим объектам;
б) в операциях рассуждения и выводах по аналогии, т. е. в умозаключениях по аналогии.
Особенность способа получения выводов по аналогии в логической литературе получила название традукция - перенос отношений (свойств, функций и т. д.) от одних предметов на другие. Традуктивный способ рассуждений используется при сопоставлении различных предметов по количеству, качеству, пространственному положению, временной характеристике, поведению, функциональным параметрам структуры и т. д.
Нормативные условия, соблюдение которых повышает степень достоверности заключения по аналогии и обеспечивает правильность умозаключений:
1. Чем больше общих свойств или сходных признаков у сравниваемых предметов, тем вероятнее их одинаковость и в других отношениях.
2. Чем существеннее найденные общие свойства, тем выше степень правомерности вывода.
3. Чем глубже познана взаимная закономерная связь сходных признаков, тем вывод ближе к достоверности.
4. Существуют условия ограничения, запрещающие переносить на предмет результаты действия времени, если таковые не связаны с предметами по существу или по его происхождению.
5. Общие свойства должны быть возможно более характерными для сравниваемых предметов.
6. Переносимые свойства должны быть того же типа, что и общие свойства.
7. Предметы должны сравниваться по любым случайно выбранным свойствам.
В общем случае под подобием понимается такое взаимооднозначное соответствие между сопоставляемыми объектами (процессами), при которых функции или правила перехода от параметров, характеризующих в том или ином смысле один из объектов, к параметрам, в том же смысле характеризующим другой объект, известны, а математические описания (если они имеются или потенциально могут быть получены) допускают их преобразование к тождественному виду.
2. Роль моделирования в познавательной и практической деятельности. Феноменологический метод познания.
2.1. Моделирование как способ и средство
описания мира
Понятие “модель” возникло в процессе опытного изучения мира, а само слово “модель” произошло от латинских слов modus, modulus, означающих меру, образ, способ. Первоначальное развитие модели получили в строительном искусстве. Различные вещи, сделанные на основе каких-либо измерений, воспроизводящих что-либо или являющиеся прообразом чего-то, какими-то образцами для других вещей, стали называть моделями.
Можно много привести примеров моделей, при помощи которых описываются и изучаются те или иные явления.
Так например, на моделях стали изучать течение водяных потоков, различные гидродинамические явления, происходящие при мощных взрывах, при землетрясениях.
Модель дает возможность наблюдать такие явления как, извержение вулкана, возникновение и исчезновение горных систем. Модели широко применяются в кораблестроении, самолетостроении, ядерной физике, а также строительстве.
Способы создания моделей различны: физические, математические, физико-математические.
Физическое моделирование характеризуется прежде всего тем, что исследования проводятся на установках, обладающих физическим подобием, т. е. сохраняющих полностью или хотя бы в основном природу явлений. Если осуществлено полное или неполное физическое моделирование, то по характеристикам модели можно получить все характеристики оригинала пересчетом через масштабные коэффициенты.
Математическое моделирование обладает более широкими возможностями. Под этим видом моделирования понимают способ исследования различных процессов путем изучения явлений, имеющих различное физическое содержание, но описываемых одинаковыми математическими моделями. Например, колебания и волны различной природы ( колебания маятника и колебания в электрической цепи аналогичны).
К математическим моделям можно отнести алгоритмы и программы, составленные для вычислительных машин. Эти программы в условных знаках отражают (моделируют) определенные процессы, описанные дифференциальными уравнениями, положенными в основу алгоритмов.
Математическое моделирование имеет огромное преимущество.
Поскольку при этом способе моделирования нет необходимости сохранять размеры сооружении, нагрузки на элементы конструкции, имеется возможность получить существенный выигрыш во времени и стоимости исследования.
Физико-математическое моделирование соединяет в себе элементы и физического и математического моделирования.
Таким образом моделирование превращается в один из универсальных методов познания, применяемых во всех современных науках, как естественных, так и общественных, как теоретических, так и экспериментальных, технических.
В практической деятельности моделирование играет немаловажную роль. Это обучающие программы для летчиков, космонавтов, компьютерные обучающие программы в самых различных вариантах, программы - дизайнеры, игровые и многие другие. Возможности компьютерных технологий трудно описать в нескольких словах и заслуживают отдельного разговора.
2.2. Модель и эксперимент. Достоверность модели
В целом при решении любой задачи основную роль играют эксперимент и модель, а также анализ полученных результатов. Для исследователя эти элементы неотделимы друг от друга. Модель дает правильно поставленный эксперимент, а эксперимент уточняет модель. Например, при сооружении железнодорожных мостов Д.И. Журавский применил миниэксперимент для определения размеров составных частей ферм мостов. Ранее для их определения применялись упрощенные приемы и все раскосы и тяжи каждой фермы делались одного и того же размера. Выводы о том, что их нагрузки неодинаковы, сначала казались неправдоподобными и были проверены на модели из металической проволоки. На этой модели оказалось возможным, проводя смычком от скрипки по проволокам модели, расположенным вблизи опоры фермы, получать более высокий тон, чем на проволоках, расположенных в середине; следовательно, оказалось ясно, что первые нужно натянуть значительно сильнее вторых.
Моделирование по сути является методологией эксперимента.
Оно указывает как ставить эксперимент и как обрабатывать его данные, чтобы получить результат, не только достоверный в данном частном случае, но и распространяющийся на группу подобных явлений.
Эксперимент имеет два направления:
- планирование эксперимента - методика проведения наблюдений за явлениями (пассивный эксперимент) и одновременно такую стимуляцию изучаемых явлений (активный эксперимент), которая позволила бы наиболее быстро, с меньшим числом опытов найти наиболее характерные зависимости или точки (активный - экстремальный эксперимент). Кроме того, центральное место занимают вопросы организации опытов при учете не одного, а многих влияющих факторов. Такой многофакторный эксперимент должен проводиться согласно четкой схеме, предусматривающей экстремальный и вероятностный подходы к исследованиям;
- обработка данных - методика расчета и построения достоверных характеристик на основе опытных данных, что неизбежно имеет погрешности, отражающиеся, в частности, в “разбросе” опытных точек.
Вероятностный подход предлагает не преодолевать случайные, вероятностные ситуации, а, напротив искусственно создавать их.
Экстремальный подход направлен на быстрое выявление наиболее существенных характеристик и их точек. Предлагает проводить опыты в любой сложной, нелинейной системе, сначала находя ее линейное приближение.
Достоверность модели достигается посредством наблюдения в нормальных условиях, восприятия или экспериментального исследования объектов познания, логически правильной обработки опытных данных, полученных таким путем, и кроме того посредством логических выводов из имеющегося знания.
2.3. Моделирование в технике.
“Виртуальная” реальность
Область применения моделей все время расширяется: в экономике, биологии, медицине, исторических и других общественных науках, т. е. в самых разнообразных процессах. Оказалось, что как правило, описание такого рода процессов н е з а м к н у т о, в моделях присутствуют “свободные параметры” или функции, которые не определены. Другими словами, такие процессы должны управляться человеком и возникает проблема моделирования комплекса “человек-машина” с отражением в нем “модели человеческих функций”. Таким образом, сложность и комплексность объектов, которые могут изучаться методами моделирования в технике, практически не ограничены.
В последние десятилетия все крупные сооружения исследовались на моделях. Например, гидроэнергетические объекты (плотины, каналы, гидротурбины для таких станций как Волжская, Волгоградская, Братская, Красноярская ГЭС) исследовались на физических моделях, изображающих в уменьшенном масштабе эти грандиозные сооружения. Большое значение для сооружения электрических систем и дальних электропередач имели исследования их режимов на физических моделях, создаваемых в стадии проектирования и позволяющих проверить теоретические положения, лежащие в основе расчетов, и действие различных регулирующих устройств, аппаратуры, релейной защиты и т. д. При создании и совершенствовании межконтинентальных и космических ракет на физических моделях успешно проводились исследования аэродинамических свойств ракет, влияние ионизации воздуха впереди головной части ракеты и т. д.
Широко распространенные специальные модели, обычно выполняемые в виде сочетания физической и математической модели с натурными приборами, стали применяться для наладки приборов управления и тренировки персонала, управляющего различными сложными объектами. В первом случае эти модели стали называться - испытательными стендами , а во втором - тренажерами. Тренажеры применяются для обучения различного эксплуатационного персонала; особое значение они имеют при подготовке летчиков, космонавтов, подводников в экстремальных ситуациях и просто тренировке. В будущем тренажеры должны найти применение и при подготовке персонала для энергосистем.
Обычно приборы и органы управления в тренажерах сохраняются нормальными, применяемыми в практике. Например, тренажеры для летчиков воспроизводят у обучаемого все физические ощущения, связанные с полетом в любом направлении, подъемом, спуском.
Моделирование очень важно еще и для того, чтобы определить практику. Например, когда первая в мире электропередача 500 кВт только проектировалась - на модели уже была изучена ее работа, первый пассажирский сверхзвуковой самолет еще только создавался, а его будущие пилоты уже проводили тренировки по управлению машиной. “Водить” еще не построенный самолет учились на моделе-стенде. Он являлся копией кабины летчиков со всеми приборами, устройствами управления и связи. Имелся также пульт, с которого инструктор мог задавать условия “полета” и контролировать действия экипажа. Телевизионная аппаратура, магнитофоны, блоки имитации тряски предназначались для создания соответствующей “летной” обстановки. Мозгом модели-стенда являлась вычислительная машина, решавшая дифференциальные уравнения движения самолета.
Моделирование возможно и в военной сфере - это хорошо известные маневры, в которых моделируется применение оружия и взаимодействия с противником. Хотя, как указывается в [12], окончательное принятие решения зависит от “гения” полководца.
В последнее время особое значение приобрело моделирование биологических и физиологических процессов. Так создаются протезы тех или иных органов человека, управляемые биотоками. Разрабатываются установки, моделирующие условия, необходимые для развития живых тканей и организмов.
Некоторые функции человеческого мозга и нервной системы моделируются с помощью специальных моделей (функциональных или, как их иначе называют, кибернетических). Не отражая внутренней структуры объекта, такие модели в определенных условиях воспроизводят его функции. Например, модели сердца и легких, выполняющие некоторые функции этих органов, применяются во время операций.
Большое развитие получает новая наука- бионика , в которой значительную роль играет кибернетическое - функциональное моделирование живых организмов, осуществляемое средствами современной электроники.
2.4. моделирование общественно-исторических процессов.
Ученые, работающие в сфере естествознания, техники, математики, выполняют в своих областях знания такие исследования, которые имеют прямой выход в социальную сферу. Например, исследования влияния промышленного развития и испытаний оружия массового поражения на сейсмичность земных недр, климат и биологию имеет большое социальное значение.
Свидетельством объективно происходящих процессов взаимопроникновения и усиления взаимосвязей между общественными и естественными науками является обмен методами между ними. Естествознание, например, уже давно не может обойтись без исторического метода. В то же время, экспериментальный метод исследования и точные количественные методы (которые раньше были прерогативой только естественнонаучного познания) теперь все шире используются в познании социальном. Прогресс социальных наук в ХХ столетии в немалой степени связан с применением метода социального экспериментирования, формализацией знаний, все расширяющимся использованием моделирования, электронно-вычислительной техники и т. д.
Социальный эксперимент выполняет две функции: исследовательскую и управленческую. Применяется как в науках, исследующих различные социальные сферы (экономика, педагогика, социальная психология и др.,) так и в социальном управлении, где проектируются и внедряются новые и совершенствуются имеющиеся социальные формы.
Социальный эксперимент имеет ограничения:
- невозможность воздействовать на изучаемые объекты (в исторических исследованиях изучаемые процессы, события безвозвратно отошли в прошлое);
- в случае принципиальной доступности экспериментальных воздействий на изучаемый социальный объект, необходимо считаться с возможностью отрицательных последствий;
- трудно создать желаемый вариант экспериментальной ситуации, перевод объекта в новые состояния в ходе социального эксперимента не должен нарушать его функционирования;
- сложно применение экспериментального метода при исследовании социально-политических вопросов, поскольку надолго и полностью “отгородить” какую-либо группу людей от всей совокупности общественных связей, поставив их в особые условия жизни и управления, является довольно затруднительно;
- общественные действия личностей, тем более их чувства, настроения и т. п. трудно поддаются экспериментальному изучению.
Трудности осуществления экспериментов в процессе социального познания требовали соответствующих методологических решений. Они побудили исследователей ко все более широкому использованию модельного экспериментирования, в котором реальные социальные объекты замещают их моделями. Применение моделей позволяет проводить контролируемые эксперименты в ситуациях, - весьма характерных для социального познания, - где экспериментирование на реальных объектах является практически невозможным или по каким-то причинам (экономическим, нравственным и т. д.) нецелесообразным.
Математические методы и модели продемонстрировали свою плодотворность при изучении самых различных социальных явлений - демографических, социально-политических и т. д. Но их применение началось с экономической сферы, затем стала развиваться математическая школа в политэкономия, в конце ХIХ- начале ХХ в.в. получило развитие статистическое направление. Его главной задачей было изучение экономических циклов и прогнозирование хозяйственной конъюнктуры на основе методов математической статистики.
Технология имитационного моделирования сводится к конструированию мысленной модели, имитирующей объекты или процессы по нужным, но не полным показателям. Именно неполнота описания объекта, процесса делает имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном понимании. Это приобретает особую значимость при моделировании социальных процессов, характеризующихся чрезвычайной сложностью как из-за большого числа различных факторов и их взаимосвязей, так и из-за присутствия среди них особых, субъективных факторов.
При помощи имитационного моделирования получены плодотворные результаты в различных областях социального познания (коммерческой деятельности, маркетинге, политике, системе образования, криминалистике и т. д.).
Огромный объем информации, характеризующий объекты социального познания, трудности учета большого числа факторов, логических взаимосвязей и количественных соотношений между ними делают непосильным для человека-исследователя оперирование мысленными моделями социальных процессов. Отсюда возникает необходимость привлечения для моделирования социальных процессов информационных возможностей современной электронно - вычислительной техники.
Так возникло важное направление в научном познании, основанное, с одной стороны, на использовании принципиально новых математических моделей, а с другой - на применении ЭВМ для экспериментирования с этими моделями.
Развитие ЭВМ и методологии системного анализа обеспечивает возможности для изучения все более широкомасштабных социальных процессов. Возникает так называемое глобальное моделирование и на его основе - прогнозирование мировых социальных явлений.
Основоположником и “идейным отцом” такого рода исследований считается Дж. Форрестор. В своей работе “Мировая динамика” (1971 г.) он сделал успешную попытку использовать математические методы и компьютерную технику для создания варианта модели экономического развития общества с учетом двух важнейших факторов - численности населения и загрязнения окружающей среды.
В 80-х годах появляются оригинальные работы в области глобального моделирования в Советском Союзе. Группой ученых под руководством Н.Н.Моисеева, была сделана попытка проанализировать математическими методами структуру международной конфликтной ситуации.
Основной вывод, который был следовал из анализа составленной модели, состоял в следующем. Несмотря на сложную зависимость целевой функции, общей для всех партнеров (функции риска ядерной войны), в действиях участников конфликта, в такой сверхсложной и сверхопасной ситуации, какой является гонка ядерных вооружений, существует взаимовыгодный и эффективный компромисс. (Моисеев Н.Н. Новое мышление - институт согласия // “Известия”, 14 февраля 1987 г. с.5. Моисеев Н.Н. Человек и ноосфера. М.,1990. с.300-302.)
Моделирование общественно-исторических процессов еще сравнительно молодо. Но в его рамках уже достигнуты весьма интересные результаты, наметились принципиально новые взгляды на пути дальнейшего развития цивилизации.
2.5. Прогнозирование развития природы и общества
На современном этапе развития науки и техники большое значение приобретают задачи предсказания, управления, распознавания и т. п. в условиях неустранимой информативной неопределенности. Очень часто эти задачи необходимо решать в реальном масштабе времени, что является дополнительным весьма существенным ограничением.
Метод эволюционного моделирования возник при попытке воспроизведения на ЭВМ поведения человека. При предсказании поведения объекта и управления им, учеными Л. Фогелем, А. Оуэнсом и Л. Уолшем в 60-х годах была высказана идея моделирования естественного процесса эволюции.
Это был период романтического развития кибернетики. На ЭВМ программировались различные логические игры (шахматы, шашки, карточные игры), процессы задач символической логики, создавались программы машинного перевода.
Именно эта область исследований, в которой традиционный кибернетический подход с использованием ЭВМ применялся для воспроизведения разумного поведения, а также мыслительных процессов, получила название “искусственный интеллект”. Эволюционное моделирование было предложено как альтернатива эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему мозг человека в нейронных структурах и сетях.
При этом основная идея эволюционного моделирования звучала так: заменить процесс моделирования интеллекта моделированием процесса его эволюции.
Своей грандиозностью идея моделирования эволюции поразила всех и вызвала естественную критику. Известный специалист по эвристическому программированию Дж. Слейгл писал: “Одна из трудностей использования этого подхода состоит в том, что механизмы естественной эволюции еще не вполне понятны”. Однако проведенные исследования и разработки не были напрасны: они
10-09-2015, 22:31