5.4.1. Определение модели. Классификация

5.4.2. Основные функции моделей

5.4.3. Моделирование и проблема истины

5.4.4. Особенности кибернетического моделирования

5.4.1. Определение модели. Классификация

Исследование значения моделирования должно начинаться с определения понятия "модель".

Слово "модель" означает: мера, образ, способ и т.д. Его первоначальное значение было связано со строительным искусством, и почти во всех европейских языках оно употреблялось для обозначения образа или прообраза, или вещи, сходной в каком-то отношении с другой вещью. По мнению многих авторов, модель использовалась первоначально как изоморфная теория. После создания Декартом и Ферма аналитической геометрии моделью стало понятие подразумевающее теорию, которая обладает структурным подобием по отношению к другой теории. Две такие теории называются изоморфными, если одна из них выступает как модель другой, и наоборот.

С другой стороны, в таких науках о природе, как астрономия, механика, физика, химия, термин "модель" стал применяться для обозначения того, к чему даннная теория относится или может относиться, того, что она описывает. В А.Штофф отмечает, что здесь со словом "модель" связаны два близких, но несколько различных понятия . Под моделью в широком смысле понимают мысленно или практически созданную структуру, воспроизводящую часть действительности в упрощенной и наглядной форме. Таковы, в частности представления Анаксимандра о Земле как плоском цилиндре, вокруг которого вращаются наполненные огнем полые трубки с отверстиями. Модель в этом смысле выступает как некоторая идеализация, упрощение действительности, хотя сам характер и степень упрощения, вносимые моделью, могут со временем меняться.

В более узком смысле термин "модель" применяют тогда, когда хотят изобразить некоторую область явлений с помощью другой, более хорошо изученной, легче понимаемой. Так, физики 18 века пытались изобразить оптические и электрические явления посредством механических ("планетарная модель атома" - строение атома изображалось как строение солнечной системы).

Таким образом, в этих двух случаях под моделью понимается либо конкретный образ изучаемого объекта, в котором отображаются реальные или предполагаемые свойства, строение и т.д., либо другой объект, реально существующий наряду с изучаемым и сходный с ним в отношении некоторых определенных свойств или структурных особенностей. В этом смысле модель - не теория, а то, что описывается данной теорией - своеобразный предмет данной теории.

В научной литературе анализируется несколько понятий модели, но наиболее полное определение понятия "модель" дает В. А. Штофф в своей книге "Моделироваеие и философия". Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализуемая система, которая отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию об этом объекте.

В литературе, посвященной философским аспектам моделирования представлены различные классификационные признаки, по которым выделены различные типы моделей. Остановимся на некоторых из них.

Так называются такие признаки, как:

  • способ построения (форма модели),
  • качественная специфика (содержание модели).

По способу построения модели бывают материальные и идеальные. Остановимся на группе материальных моделей. Несмотря на то, что эти модели созданы человеком, но они существуют объективно. Их назначение специфическое -воспроизведение структуры, характера, протекания, сущности изучаемого процесса:

  • отразить пространственные свойства,
  • отразить динамику изучаемых процессов, зависимости и связи.

Материальные модели неразрывно связаны с объектами отношением аналогии В этом свете материальные модели делятся на мысленные и материальные.

Материальные модели неразрывно связаны с воображаемыми (даже, прежде, чем что-либо построить - сначала теоретическое представление, обоснование) эти модели остаются мысленными даже в том случае, если они воплощены в какой-либо материальной форме. Большинство этих моделей не претендует на материальное воплощение. По форме они могут быть:

а) Образные, построенные из чувтсвенно наглядных элементов.

б) Знаковые. В этих моделях элементы отноения и свойтсва моделиуемых явлений выражены при помощи определенных знаков.

в) Смешанные, сочетающие свойства и образных, и знаковых моделей.

Достоинства данной классификации в том, что она дает хорошую основу для анализа двух основных функций модели:

  • практической (в качестве орудия и средства научного эксперимента),
  • теоретической (в качестве специфического образа действительности, в котором содержатся элементы логического и чувственного, абстрактного и конкретного, общего и единичного).

Другая классификация есть у Б. А. Глинского в его книге "Моделирование как метод научного исследования", где наряду с обычным делением моделей по способу их реализации, они делятся и по характеру воспроизведения сторон оригинала:

  • субстанциональные,
  • структурные,
  • функциональные,
  • смешанные.

А.Н. Кочергин предлагает рассматривать и такие классификационные признаки, как: природа моделируемых явлений, степень точности, объем отображаемых свойств и др.

Дадим определение понятия моделирование. Моделирование - метод исследования объектов познания на их моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (органических и неорганических систем, инженерных устройств, разнообразных процессов - физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов для определения либо улучшения их характеристик, рационализации способов их построения, управления и т.п. Моделирование может быть:

  • предметным ( исследование объекта на модели основных геометрических,физических, динамических, функциональных его характкристик),
  • физическим (воспроизведение физических процессов),
  • предметно-математическим ( исследование физического процесса путем опытного изучения каких-либо явлений иной физической природы,но описываемых те ми же математическими соотношениями, что и моделируемый процесс),
  • знаковым (расчетное моделирование, абстрактно-математическое).

5.4.2. Основные функции моделей

Выясним, в чем специфика модели в качестве средства экспериментального исследования в сравнении с другими экспериментальными средствами. Рассмотрение материальных моделей в качестве средств, орудий экспериментальной деятельности вызывает потребность выяснить, чем отличаются те эксперименты, в которых используются модели, от тех, где они не применяются. Возникает вопрос о той специфике, которую вносит в эксперимент применение в нем модели.

Под экспериментом понимается вид деятельности, предпринимаемой в целях научного познания, открытия объективных закономерностей и состоящий в воздействии на изучаемый объект( процесс) посредством специальных инструментов и приборов.

Существует особая форма эксперимента, для которой характерно использование действующих материальных моделей в качестве специальных средств экспериментального исследования. Такая форма называется модельным экспериментом.

В отличии от обычного эксперимента, где средства эксперимента так или иначе взаимодействуют с объектом исследования, здесь взаимодействия нет, так как экспериментируют не с самим объектом, а с его заместителем При этом объект-заместитель и экспериментальная установка объединяются, сливаются в действующей модели в одно целое. Таким образом, обнаруживается двоякая роль, которую модель выполняет в эксперименте: она одновременно является и объектом изучения и экспериментальным средством.

Для модельного эксперимента, по мнению исследователей характерны следующие основные операции:

  • переход от натурального объекта к модели - построение модели (моделирование в собственном смысле слова),
  • экспериментальное исследование модели,
  • переход от модели к натуральному объекту, состоящий в перенесении результатов, полученных при исследовании, на этот объект.

Модель входит в эксперимент, не только замещая объект исследования, но и замещая условия, в которых изучается некоторый объект обычного эксперимента.

Обычный эксперимент предполагает наличие теоретического момента лишь в начальный момент исследования - выдвижение гипотезы, ее оценку и т.д. Теоретические соображения, связанные с конструированием установки, а также на завершающей стадии - обсуждение и интерпретация полученных данных, их обобщение; в модельном эксперименте необходимо также обосновать отношение подобия между моделью и натуральным объектом и возможность экстраполировать на этот объект полученные данные.

5.4.3. Моделирование и проблема истины

Интересен вопрос о том, какую роль играет само моделирование, то есть построение моделей, их изучение и проверка в процессе доказательства истинности и поисков истинного знания.

Интересен вопрос о том, какую роль играет само моделирование, то есть построение моделей, их изучение и проверка в процессе доказательства истинности и поисков истинного знания.

Что же следует понимать под истинностью модели? Если истинность вообще -соотношение наших знаний объективной действительности , то истинность модели означает соответствие модели объекту, а ложность модели -отсутствие такого соответствия. Такое определение является необходимым, но недостаточным. Требуются дальнейшие уточнения, основанные на принятие во внимание условий, на основе которых модель того или иного типа воспроизводит изучаемое явление. Например, условия сходства модели и объекта в математическом моделировании, основанном на физических аналогиях, предполагающих при различии физических процессов в модели и объекте тождество математической формы, в которой выражаются их общие закономерности, являются более общими, более абстрактными.

Таким образом, при построении тех или иных моделей всегда сознательно отвлекаются от некоторых сторон, свойств и даже отношений, в силу чего, заведомо допускается несохранение сходства между моделью и оригиналом по ряду параметров, которые вообще не входят в формулирование условий сходства Так планетарная модель атома Резерфорда оказалась истинной в рамках(и только в этих рамках) исследования электронной структуры атома, а модель Дж.Дж. Томпсона оказалась ложной, так как ее структура не совпадала с электронной структурой. Истинность - свойство знания, а объекты материального мира не истинны, не ложны, просто существуют. Можно ли говорить об истинности материальных моделей, если они - вещи, существующие объективно, материально? Этот вопрос связан с вопросом: на каком основании можно считать материальную модель гносеологическим образом? В модели реализованы двоякого рода знания:

  • знание самой модели (ее структуры, процессов, функций) как системы, созданной с целью воспроизведения некоторого объекта,
  • теоретические знания, посредством которых модель была построена.

Имея в виду именно теоретические соображения и методы, лежащие в основе построения модели, можно ставить вопросы о том, на сколько верно данная модель отражает объект и насколько полно она его отражает. В таком случае возникает мысль о сравнимости любого созданного человеком предмета с аналогичными природными объектами и об истинности этого предмета. Но это имеет смысл лишь в том случае, если подобные предметы создаются со специальной целью изобразить, скопировать, воспроизвести определенные черты естественного предмета.

Таким образом, можно говорить о том, истинность присуща материальным моделям:

  • в силу связи их с определенными знаниями;
  • в силу наличия (или отсутствия) изоморфизма ее структуры со структурой моделируемого процесса или явления,
  • в силу отношения модели к моделируемому объекту, которое делает ее частью познавательного процесса и позволяет решать определенные познавательные задачи.

Важнейший аспект, связанный с ролью моделирования в установлении истинности той или иной формы теоретического знания. Здесь модель можно рассматривать не только как орудие проверки того, действительно ли существуют такие связи, отношения, структуры, закономерности, которые формулируются в данной теории и выполняются в модели Успешная работа модели есть практическое доказательство истинности теории, то есть это часть экспериментального доказательства истинности этой теории

5.4.4. Особенности кибернетического моделирования

В современном научном знании весьма широко распространена тенденция построения кибернетических моделей объектов самых различных классов. Кибернетический этап в исследовании сложных систем ознаменован существенным преобразованием "языка науки", характеризуется возможностью выражения основных особенностей этих систем в терминах теории информации и управления. Это сделало доступным их математический анализ. Кибернетическое моделирование используется и как общее эвристическое средство, и как искусственный организм, и как система-заменитель, и в функции демонстрационной. Использование кибернетической теории связи и управления для построения моделей в соответствующих областях основывается на максимальной общности ее законов и принципов: для объектов живой природы, социальных систем и технических систем.

Характеризуя процесс кибернетического моделирования , обращают внимание на следующие обстоятельства. Модель, будучи аналогом исследуемого явления, никогда не может достигнуть степени сложности последнего. При построении модели прибегают к известным упрощениям, цель которых -стремление отобразить не весь объект, а с максимальной полнотой охарактеризовать некоторый его "срез". Задача заключается в том, чтобы путем введения ряда упрощающих допущений выделить важные для исследования свойства.

Создавая кибернетические модели, выделяют информационно-управленческие свойства. Все иные стороны этого объекта остаются вне рассмотрения На чрезвычайную важность поисков путей исследования сложных систем методом наложения определенных упрощающих предположений Р. Эшби указывает, что в прошлом наблюдалось некоторое пренебрежение к упрощениям. Однако мы, занимающиеся исследованием сложных систем, не можем себе позволить такого пренебрежения. Исследователи сложных систем должны заниматься упрощенными формами, ибо всеобъемлющие исследования бывают зачастую совершенно невозможны. Анализируя процесс приложения кибернетического моделирования в различных областях знания, можно заметить расширение сферы применения кибернетических моделей: использование в науках о мозге, в социологии, в искусстве, в ряде технических наук. В частности, в современной измерительной технике нашли приложение информационные модели.

Использование ЭВМ в моделировании деятельности мозга позволяет отражать процессы в их динамике, но у этого метода в данном приложении есть свои сильные и слабые стороны. Наряду с общими чертами, присущими мозгу и моделирующему его работу устройству, такими, как:

  • материальность,
  • закономерный характер всех процессов,
  • общность некоторых форм движения метерии,
  • отражение,
  • принадлежность к классу самоорганизующихся динамических систем, в которых заложены:

а) принцип обратной связи

б) структурно-функциональная аналогия

в) способность накапливать информацию есть существенные отличия, такие как:

1. моделирующему устройству присущи лишь низшие формы движения -физическое, химическое, а мозгу кроме того - социальное, биологическое;

2. процесс отражения в мозге человека проявляется в субъективно-сознательном восприятии внешних воздействий. Мышление возникает в результате взаимодействия субъекта познания с объектом в условиях социальной среды;

3. в языке человека и машины. Язык человека носит понятийный характер.

Свойства предметов и явлений обобщаются с помощью языка. Моделирующее устройство имеет дело с электрическими импульсами, которые соотнесены человеком с буквами, числами. Таким образом, машина "говорит" не на понятийном языке, а на системе правил, которая по своему характеру является формальной, не имеющей предметного содержания.

Использование математических методов при анализе процессов отражательной деятельности мозга стало возможным благодаря некоторым допущениям, сформулированным Маккаллоком и Питтсом. В их основе - абстрагирование от свойств естественного нейрона, от характера обмена веществ и т.д. - нейрон рассматривается с чисто функциональной стороны. Существующие модели, имитирующие деятельность мозга (Ферли, Кларка, Неймана, Комбертсона, Уолтера, Джоржа, Шеннона, Аттли, Берля и др.) отвлечены от качественной специфики естественных нейронов. Однако, с точки зрения изучения функциональной стороны деятельности мозга это оказывается несущественным

Успехи, полученные при изучении деятельности мозга в информационном аспекте на основе моделирования, по мнению Н.М.Амосова, создали иллюзию, что проблема закономерностей функционирования мозга может быть решена лишь с помощью этого метода. Однако, по его же мнению, любая модель связана с упрощением, в частности:

  • не все функции и специфические свойства учитываются,
  • отвлечение от социального, нейродинамического характера.

Таким образом, делается вывод о критическом отношении к данному методу. Нельзя переоценивать его возможности, но вместе с тем, необходимо его широкое применение в данной области с учетом разумных ограничений.

Итак, моделирование является достаточно мощным инструментом в познании окружающего мира, ведь невозможно наблюдать какое-нибудь явление тогда когда это необходимо человеку, а моделирование этого процесса пусть и не полно, но отражает его сущность и дает возможность при исследовании явления обратить внимание на более мелкие детали процесса или те которые не удалось отобразить в модели. В добавок к этому человек мысленно тоже у себя в голове строит модель процесса которого он исследует.

С появлением компьютеров в моделировании и философии открылись новые горизонты, проблема искусственной жизни, моделирование работы человеческого мозга, генетические алгоритмы, виртуальная реальность и т.д. Появилась возможность моделировать на компьютере те процессы для которых нельзя сделать явно физическую модель (из-за несовершенства технологий, дороговизны и т.д.), многократно повторять эксперименты изменяя различные входные данные.