Философское моделирование как метод познания окружающего мира

СОДЕРЖАНИЕ:

Введение

1 часть. Философские аспекты моделирования как метода познания окружающего мира

1. Гносеологическая специфика модели и ее определение

2. Классификация моделей и виды моделирования

3. Основные функции моделей

3.1. Моделирование как средство экспериментального исследования

3.2. Моделирование и проблема истины

2 часть. Применение моделирования в различных отраслях человеческого знания и деятельности

1. Моделирование в биологии

2. О кибернетическом моделировании и моделировании мыслительной деятельности человека А. Особенности кибернетического моделирования Б. Моделирование мыслительной деятельности

3. Использование моделирования в исследованиях экономических систем

А. Модели агрегированной экономики

Б. Имитационное моделирование в исследованиях экономических систем

ЛИТЕРАТУРА

ВВЕДЕНИЕ

Растущий интерес философии и методологии познания к теме моделирования был вызван тем значением, которое метод моделирования получил в современной науке, и в особенности в таких ее разделах, как физика, химия, биология, кибернетика, не говоря уже о многих технических науках.

Однако моделирование как специфическое средство и форма научного познания не является изобретением 19 или 20 века.

Достаточно указать на представления Демокрита и Эпикура об атомах, их форме, и способах соединения, об атомных вихрях и ливнях, объяснения физических свойств различных веществ с помощью представления о круглых и гладких или крючковатых частицах, сцепленных между собой. Эти представления являются прообразами современных моделей, отражающих ядерно-электронное строение атома вещества.

20 век принес методу моделирования новые успехи, но одновременно поставил его перед серьезными испытаниями. С одной стороны, кибернетика обнаружила новые возможности и перспективы этого метода в раскрытии общих закономерностей и структурных особенностей систем различной физической природы, принадлежащих к разным уровням организации материи, формам движения. С другой же стороны, теория относительности и в особенности, квантовая механика, указали на неабсолютный, относительный характер механических моделей, на трудности, связанные с моделированием.

Многочисленные факты, свидетельствующие о широком применении метода моделирования в исследованиях, некоторые противоречия, которые при этом возникают, потребовали глубокого теоретического осмысления данного метода познания, поисков его места в теории познания.

Этим можно объяснить большое внимание, которое уделяется философами различных стран этому вопросу в многочисленных работах.

ФИЛОСОФСКИЕ АСПЕКТЫ МОДЕЛИРОВАНИЯ КАК МЕТОДА ПОЗНАНИЯ ОКРУЖАЮЩЕГО МИРА.

I. Гносеологическая специфика модели и ее определение.

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

Слово "модель" произошло от латинского слова "modelium", 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" (20, с7) . По мнению многих авторов (6,10,20) , 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 данная 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" (20 с8) .

Подмоделью 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.

Во многих дискуссиях, посвященных гносеологической роли и методологическому значению моделирования, термин "моделирование" употреблялся как синоним познания, теории, гипотезы и т.п.

Например, часто модель употребляется как синоним теории в случае, когда теория еще недостаточно разработана, в ней мало дедуктивных шагов, много упрощений, неясностей (физика: термин "модель" может здесь употребляться для обозначения предварительного наброска или варианта будущей теории при условии значительных упрощений, вводимых с целью обеспечения поиска путей, ведущих к построению более точной и совершенной теории.

Иногда этот термин употребляют в качестве синонима любой количественной теории, математического описания.

Несостоятельность такого употребления с гносеологической точки зрения, по мнению В. А. IIIтоффа, в том, "что такое словоупотребление не вызывает никаких новых гносеологических проблем, которые были бы специфичны для моделей" (20 с10) .

Существенным признаком, отличающим модель от теории (по словам И. Т. Фролова) (16 с122) является не уровень упрощения, не степень абстракции, и следовательно, не количество этих достигнутых абстракций и отвлечений, а способ выражения этих абстракций, упрощений и отвлечений, характерный для модели.

В философской литературе, посвященной вопросам моделирования, предлагаются различные определения модели. А. А. Зиновьев и И. И. Ревзин дают следующее определение: "Пусть X есть некоторое множество суждений, описывающих соотношение элементов некоторых сложных объектов А и В. Пусть Y есть некоторое множество суждений, получаемых путем изучения А и отличных от суждения Х. Пусть есть некоторое множество суждений, относящихся к В и также отличных от Х. Если выводится из конъюнкции Х и Y по правилам логики, то А есть модель В, а В есть оригинал модели. " (3 с15) Здесь модель - лишь средство получения знаний, а не сами знания, не гносеологический образ, следовательно, из рассмотрения выпадают идеальные модели (мысленные) , т.к. их значение в качестве элементов знания реальных объектов отрицать нельзя. Определение И. Т. Фролова: "Моделирование означает материальное или мысленное имитирование реально существующей системы путем специального конструирования аналогов (моделей) , в которых воспроизводятся принципы организации и функционирования этой системы". (16 с20) Здесь в основе мысль, что модель средство познания, главный ее признак - отображение.

Немецкий философ Фюстнек: "К сущности понятия модели относится то, что в ней представлено отношение между тремя компонентами, что модель как таковая может быть определена в отношении одного определенного оригинала и определенного "субъекта" (16 с22) . Он расширяет понятие модель тем, что делает вывод о независимости модельного отношения от его специального теоретико-познавательного применения.

На наш взгляд, наиболее полное определение понятия "модель" дает В. А. IIIтофф в своей книге "Моделирование 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". (20 с22) При дальнейшем рассмотрении моделей и процесса моделирования будем исходить из того, что общим свойством всех моделей является их способность так или иначе отображать действительность. В зависимости от того, какими средствами, при каких условиях, по отношению к каким объектам познания это их общее свойство реализуется, возникает большое разнообразие моделей, а вместе с ним и проблема классификации моделей.

II. Классификация моделей и виды моделирования.

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

Так, в (20 с23) называются такие признаки, как: 1. способ построения (форма модели) 2. 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.

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 чувственно наглядных элементов.

б) знаковые. В этих моделях элементы отношения и свойства моделируемых 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 (10) предлагает рассматривать и такие классификационные признаки, как: природа моделируемых явлений, степень точности, объем отображаемых свойств и др.

Теперь перейдем к рассмотрению вопросов, связанных непосредственно с самим моделированием. Философский энциклопедический словарь определяет его так: "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. " (21 с421) Ниже, когда мы будем говорить об использовании метода моделирования в конкретных областях, будут определены и виды моделирования.

Теперь же остановимся на них в самом общем виде.

Моделирование может быть:

- предметным (исследование объекта на модели основных геометрических, физических, динамических, функциональных его характеристик)

- физическое (воспроизведение физических процессов) предметно-математическое (исследование физического процесса путем опытного изучения каких-либо явлений иной физической природы, но описываемых теми же математическими соотношениями, что и моделируемый процесс)

- знаковое (расчетное моделирование, абстрактно-математическое) .

Прежде чем переходить к вопросам применения моделирования, рассмотрим основные функции моделей.

III. Основные функции моделей.

3.1 Моделирование как средство экспериментального исследования.

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.

Превращение эксперимента в одну из основных форм практики, происходившее параллельно с развитием науки, стало фактом с тех пор, как в производстве сделалось возможным широкое применение естествознания, что в свою очередь было результатом первой промышленной революции, открывшей эпоху машинного производства.

"Специфика эксперимента как формы практической деятельности в том, что эксперимент выражает активное отношение человека к действительности. В силу этого, в марксистской гносеологии проводится четкое различие между экспериментом и научным познанием. Хотя всякий эксперимент включает и наблюдение как необходимую стадию исследования. Однако в эксперименте помимо наблюдения содержится и такой существенный для революционной практики признак как активное вмешательство в ход изучаемого процесса.

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. "(20 с301) Существует особая форма эксперимента, для которой характерно использование действующих материальных моделей в качестве специальных средств экспериментального исследования. Такая форма называется модельным экспериментом.

В отличие 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 ряда авторов (20,19,3) , характерны следующие основные операции:

1. переход от натурального объекта к модели - построение модели (моделирование в собственном смысле слова) .

2. экспериментальное исследование модели.

3. 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, она может замещать и 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.

В. А. IIIтофф в своей книге "Моделирование и философия" говорит о том, что теоретической основой модельного эксперимента, главным образом в области физического моделирования, является теория подобия.

Она ограничивается установлением между качественно однородными явлениями, между системами, относящимися к одной и той же форме движения материи. Она дает правила моделирования для случаев, когда модель и натура обладают одинаковой(или почти одинаковой) физической природой. (20 с31) Но в настоящее время практика моделирования вышла за пределы сравнительно ограниченного круга механических явлений и вообще, отношения системы в пределах одной формы движения материи. Возникающие математические модели, которые отличаются по своей физической природе от моделируемого объекта, позволили преодолеть ограниченные возможности физического моделирования. При математическом моделировании основой соотношения модель - натура является такое обобщение теории подобия, которое учитывает качественную разнородность модели и объекта, принадлежность их разным формам движения материи. Такое обобщение принимает форму более абстрактной теории изоморфизма систем.

3.2 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" (20 с178) , 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:

1. знание самой модели (ее структуры, процессов, функций) как системы, созданной с целью воспроизведения некоторого объекта.

2. 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 процессе моделирования выделяются специальные этапы - этап верификации модели и оценка ее адекватности) . 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.

"И в этом отношении материальная модель является гносеологически вторичной, выступает как элемент гносеологического отражения"(20 с180) .

Важнейший аспект, связанный с ролью моделирования в установлении истинности той или иной формы теоретического знания (аксиоматической теории, гипотезы и т.д.) . 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.

Теперь, когда были рассмотрены основные теоретические аспекты моделей, моделирования, можно перейти к рассмотрению конкретных примеров широкого применения моделирования, как средства познания в различных областях человеческой деятельности.

ПРИМЕНЕНИЕ МОДЕЛИРОВАНИЯ В РАЗЛИЧНЫХ ОТРАСЛЯХ ЧЕЛОВЕЧЕСКОГО ЗНАНИЯ И ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

I. Моделирование в биологии.

Метод моделирования в биологии является средством, позволяющим устанавливать все более глубокие и сложные взаимосвязи между биологической теорией и опытом.

В последнее столетие экспериментальный метод в биологии начал наталкиваться на определенные границы, и выяснилось, что целый ряд исследований невозможен без моделирования. Если остановиться на некоторых примерах ограничений области применения эксперимента в биологии, то они будут в основном следующими: (17 с15) а) эксперименты могут проводиться лишь на ныне существующих объектах (невозможность распространения эксперимента в область прошлого) ; б) вмешательство в биологические системы иногда имеет такой характер, что невозможно установить причины появившихся изменений (вследствие вмешательства или по другим причинам) ; в) некоторые теоретически возможные эксперименты неосуществимы вследствие низкого уровня развития экспериментальной техники; г) большую группу экспериментов, связанных с экспериментированием на человеке, следует отклонить по морально-этическим соображениям.

Но моделирование находит широкое применение в области биологии не только из-за того, что может заменить эксперимент. Оно имеет большое самостоятельное значение, которое выражается, по мнению ряда авторов (1,6,17) , в целом ряде преимуществ:

1. с помощью метода моделирования на одном комплексе данных можно разработать целый ряд различных моделей, по-разному интерпретировать исследуемое явление, и выбрать наиболее плодотворную из них для теоретического истолкования.

2. в процессе построения модели можно сделать различные дополнения к исследуемой гипотезе и получить ее упрощение.

3. в случае сложных математических моделей можно применять ЭВМ.

4. открывается возможность проведения модельных экспериментов (синтез аминокислот по Миллеру, модельные эксперименты на подопытных животных) (17 с152) .

Все это ясно показывает, что моделирование выполняет в биологии самостоятельные функции и становится все более необходимой ступенью в процессе создания теории. Однако моделирование сохраняет свое эвристическое значение только тогда, когда учитываются границы применения всякой модели. Особенно выразительно это показано Р. С. Карпинской (12 с54) на модели минимальной клетки. Эта модель возникла как результат познания биохимической универсальности жизни и имеет методологическое значение для моделирования основных ее закономерностей. Минимальная клетка представляет собой модель основной единицы жизни и охватывает лишь мембранную, репродукционную системы и систему снабжения энергией. Таким образом, задача состоит в том, чтобы с ее помощью воспроизвести наиболее общие жизненные структуры.

И хотя при этом остается неучтенным аспект развития, модель минимальной клетки имеет огромное значение для доказательства единства органического мира. Однако эта модель не выходит за границы биохимического подхода к жизни, который преимущественно "направлен на доказательство ее стабильных, универсальных и неизменных характеристик" (17 с51) . С другой стороны, модель минимальной клетки может быть использована и для разграничения определенных качественных ступеней процесса развития. Она, - как и любая другая модель, имеет свою область применимости и позволяет распознавать и реконструировать определенные закономерности. Тем самым эта модель выполняет существенные функции в процессе разработки теории.

Для более глубокого понимания значения и сущности моделирования в биологии следует остановиться на проблемах моделирования в истории биологической науки.

Моделирование как научный метод в биологии было впервые описано и сознательно использовано Отто Бючии и Стефаном Ледуком в 1892 году (17 с146) . С точки зрения истории науки интересно, что методы моделирования в биологии стали применяться сознательно лишь тогда, когда благодаря появлению эволюционной теории Дарвина и созданию генетики в развитии биологической теории был сделан крупный скачок, и биология преступила к исследованию все более сложных биотических связей.

Так, например, возникновение популяционной генетики тесно связано с моделью Харди и Вейнберга. Глубокое проникновение в объективные связи на макро- и микроуровнях живого, а также переход к изучению надорганизменных систем вынудили исследователей обратиться к методу моделирования. Все изменения, происходящие в естественных популяциях, имеют очень сложную природу из-за взаимодействия многих факторов эволюции, так что только исследование более простых моделей может дать представление о значении отдельных эволюционных факторов.

Существенную роль моделирование играло и играет в развитии молекулярной биологии. Одним из известных примеров применения методов моделирования является разработка структурной модели ДНК, которую создали на основе ренгеноструктурного анализа и химических исследований, и интерпретировали Уотсон и Крик (1953 г.) . Эта модель особенно выразительно показывает взаимосвязь между экспериментальными методами и методами моделирования при дальнейшем развитии биологической теории. Вопросы, связанные с дальнейшим применением моделирования в молекулярной биологии широко рассматриваются в работе немецкого исследователя Э. Томаса (21) .

II. О кибернетическом моделировании и моделировании мыслительной деятельности человека.

а. 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. " (3 с169) 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. (4,8) .

IIIирокое использование кибернетического моделирования позволяет рассматривать этот "логико-методологический" феномен как неотъемлемый элемент "интеллектуального климата" современной науки" (3 с170) . В этой связи говорят об особом "кибернетическом стиле мышления", о "кибернетизации" научного знания. С кибернетическим моделированием связываются возможные направления роста процессов теоретизации различных наук, повышение уровня теоретических исследований. Рассмотрим некоторые примеры, характеризующие включение кибернетических идей в другие понятийные системы.

Анализ биологических систем с помощью кибернетического моделирования обычно связывают с необходимостью объяснения некоторых механизмов их функционирования (убедимся в этом ниже, рассматривая моделирование психической деятельности человека) . В этом случае система кибернетических понятий и принципов оказывается источником гипотез относительно любых самоуправляемых систем, т.к. идеи связей и управления верны для этой области применения идей, новые классы факторов.

Характеризуя процесс кибернетического моделирования (3 с200) , 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 указывает Р. Эшби. "В прошлом, - отмечает он, 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. (4 с172) . Возникшая на их основе информационная теория измерения и измерительных устройств - это новый подраздел современной прикладной метрологии.

В задачах самых различных классов используется принцип обратной связи. В частности Дейч предложил модель мотивации поведения, основанную на этом принципе. Эта модель позволила уточнить некоторые механизмы поведения животных. По мнению Дейча (17 с180) , обучение животного в лабиринте состоит не в выработке ряда реакций, а в установлении последовательности ряда субцелей, поочередное достижение которых приводит к окончательной цели - кормушке. Здесь имеет место не обучение, а регуляция уже выученных реакций. Чтобы объяснить это, Дейч разработал гипотетическую схему, основанную на мотивационной модели с обратной связью и использующей также принципы общих причинных факторов, цепных реакций и тормозных связей.

Важность принципа обратной связи отмечает в изучении проблем биогеоценологии отмечают ряд исследователей.

6. Моделирование мыслительной деятельности человека.

Для исследования мозга важны методы классической физиологии высшей нервной деятельности, морфофизиологии, электрофизиологии, биохимии и т.д. Однако возникла потребность в новых методах, раскрывающих деятельность мозга с иной стороны - с точки зрения закономерностей процессов управления и переработки информации.

Попытки системного исследования мозга не новы. Еще Н. М. Сеченов поставил задачу вскрыть сущность механизма деятельности мозга путем отыскания лежащих в основе этой деятельности принципов. Им был открыт один из них - принцип рефлексов.

И. П. Павлов исследовал принципы управления динамикой высших нервных центров, анализа и синтеза поступающих из вне сигналов и показал, каковы особенности деятельности мозга при различных состояниях последнего. Учение о деятельности мозга обогатили и исследования П. К. Анохина.

Как отмечает Н. Кочергин (10 с151) , "для изучения мозга как сложной функциональной системы важное значение приобретает метод моделирования, позволяющий вскрыть структуру мозга, форму связей нейронов и различных участков мозга между собой, принципы нейронной организации, закономерности переработки, передачи, хранения и кодирования информации в мозге и т.д. " 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 материи - отражение - принадлежность к классу самоорганизующихся динамических систем, в которых заложены: а) принцип обратной связи б) структурно-функциональная аналогия в) способность накапливать информацию (6 с67) 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.

В литературе (6,10,13) существует ряд подходов к изучению мозговой деятельности: - теория автоматического регулирования (живые системы рассматриваются в качестве своеобразного идеального объекта) - информационный (пришел на смену энергетическому подходу) Его основные принципы:

а) выделение информационных связей внутри системы

б) выделение сигнала из шума в) вероятностный характер

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) .

3. Использование моделирования в исследованиях экономических систем.

а. Модели агрегированной экономики.

Экономико-математическое моделирование является неотъемлемой частью любого исследования в области экономики. Бурное развитие математического анализа, исследования операций, теории вероятностей и математической статистики способствовало формированию различного рода моделей экономики.

Почему можно говорить об эффективности применения методов моделирования в этой области? Во-первых, экономические объекты различного уровня (начиная с уровня простого предприятия и кончая макроуровнем экономикой страны или даже мировой экономикой) можно рассматривать с позиций системного подхода. Во-вторых, такие характеристики поведения экономических систем: - изменчивость (динамичность) противоречивость поведения - тенденция к ухудшению характеристик - подверженность воздействию окружающей среды предопределяют выбор метода их исследования.

За последние 30-40 лет методы моделирования экономики разрабатывались очень интенсивно. Они строились для теоретических целей экономического анализа и для практических целей планирования, управления и прогноза. Содержательно модели экономики объединяют такие основные процессы: производство, планирование, управление, финансы и т.д. Однако в соответствующих моделях всегда упор делается на какой-нибудь один процесс (например, процесс планирования) , тогда как все остальные представляются в упрощенном виде.

В литературе, посвященной вопросам экономико-математического моделирования, в зависимости от учета различных факторов (времени, способов его представления в моделях; случайных факторов и т.п.) выделяют, например, такие классы моделей:

1. статистические и динамические

2. дискретные и непрерывные

3. детерминированные и стохастические.

Если же рассматривать характер метода, на основе которого строится экономико-математическая модель, то можно выделить два основных типа моделей: математические - имитационные.

Развитие первого направления в мировой и отечественной науке связано с такими именами, как Л. Н. Канторович, Дж. Ф. Нейман, В. С. Немчинов, Н. А. Новожилов, Л. Н. Леонтьев и многие другие. Большой интерес в этом направлении представляют модели агрегированной экономики, где рассматривается отраслевой, народнохозяйственный уровень. Динамические народнохозяйственные модели используются в роли верхних координирующих звеньев систем экономико-математических моделей.

С ростом временного горизонта увеличивается разнообразие вариантов перспективного развития экономики и возрастает число степеней свободы для выбора оптимальных решений, поскольку уменьшается влияние ограниченности ресурсов, неизбежно предопределяемой предшествующим развитием. Однако с ростом временного горизонта фактор неопределенности также начинает играть все возрастающую роль. По мнению Ю. Н. Черемных (18 с25) , "укрупненная номенклатура динамических моделей регламентируется в первую очередь качеством информационного обеспечения. Переход к такой номенклатуре для сокращения размерности может быть продиктован недостаточно мощным алгоритмическим и машинным обеспечением. " Для отыскания оптимальных траекторий динамических народнохозяйственных моделей используются как конечные, так и бесконечные методы, предложенные для решения задач математического программирования. Большое теоретическое и прикладное значение динамических моделей стимулировало многих авторов на разработку специальных методов поиска оптимальных траекторий. Предложенные методы учитывают явно или не явно блочную структуру ограничений динамических моделей и строятся обычно без учета конкретных особенностей оптимальных траекторий.

б. Имитационное моделирование и исследование экономических систем.

Теперь хотелось бы подробнее остановиться на применении имитационного моделирования экономических систем, процессов.

По словам крупного ученого в этой области Р. Шеннона, "идея имитационного моделирования проста и интуитивно привлекательна, позволяет экспериментировать с системами, когда на реальном объекте этого сделать нельзя. " (19 с7) . В основе этого метода - теория вычислительных систем, статистика, теория вероятностей, математика.

Все имитационные модели построены по типу "черного ящика", т.е.

сама система (ее элементы, структура) представлены в виде "черного ящика"; есть какой-то вход в него, который описывается экзогенными переменными (возникают вне системы, под воздействием внешних причин) , и выход (описывается выходными переменными) , который характеризует результат действия системы.

В имитационном исследовании большое значение имеет этап оценки модели, который включает в себя следующие шаги:

1. Верификация модели (модель ведет себя так, как это было задумано исследователем) .

2. Оценка адекватности (проверка соответствия модели реальной системе) .

3. Проблемный анализ (формирование статистически значимых выводов на основе данных, полученных в результате экспериментов с моделью) .

Большой интерес представляет концепция в имитационном моделировании - метод системной динамики - разработанная одним из крупнейших специалистов в области теории управления, профессором в школе управления Альфреда П. Слоуна в Массачусетском технологическом институте, Джеймсом Форрестером. Его первая книга в этой области "Кибернетика предприятия" вызвала огромный интерес мировой науки к методу системной динамики в имитационном моделировании.

Начало глобальному моделированию положил другой труд Дж. Форрестера "Мировая динамика" (15) . Здесь он рассматривает мир как единое целое, как единую систему различных взаимодействующих процессов: демографических, промышленных, процессов исчерпания природных ресурсов и загрязнения окружающей среды, процесса производства продуктов питания. Расчеты показали, что при сохранении развития общества, точнее сегодняшних тенденций его развития, неизбежен серьезный кризис во взаимодействии человека и окружающей среды. Этот кризис объясняется противоречием между ограниченностью земных ресурсов, конечностью пригодных для сельскохозяйственной обработки площадей и все растущими темпами потребления увеличивающегося населения. Рост населения, промышленного и сельскохозяйственного производства приводит к кризису: быстрому загрязнению окружающей среды, истощению природных ресурсов, упадку производства и повышению смертности. На основании анализа этих результатов делается вывод о необходимости стабилизации промышленного роста и материального потребления.

Дж. Форрестер продолжал развитие своей концепции в книге "Динамика развития города" (14) . В ней описана модель города, посредством которой он пытается исследовать развитие города с момента его возникновения и на протяжении многих десятилетий. Город является сложной системой, в которой зависимости между элементами не могут быть описаны линейными функциями. Эти отношения существенно не линейны. Это обстоятельство позволяет применять к исследованию города хорошо развитый аналитический аппарат современной математики, который более приспособлен для исследования именно линейных зависимостей, присущих простым системам. С другой стороны, процессы, протекающие в сложных системах, недетерминированы, стохастичны и не допускают точного однозначного описания. Сложные системы характеризуются огромным количеством обратных связей - положительных и отрицательных между взаимообусловленно влияющими друг на друга элементами системы. Поэтому эффективность применения в этой предметной области метода системной динамики несомненна.

Модель Форрестера обладает высокой степенью общности: в ней отражена специфика американских городов, с проблемами: стихийностью градообразования, застройки и использования городских территорий, остротой социальных противоречий, экономической помощью и развитием современного строительства на всей территории города и т.п. Однако, несмотря на совершенно определенный тип города, описанный Дж. Форрестером, основные результаты его исследования имеют общий характер. За полученными частными результатами можно увидеть общие закономерности.

При это чем проще, яснее, прозрачнее структура модели, тем более фундаментальны учтенные в ней закономерности, тем более достоверны будут и результаты.

Рассматривая в книге Форрестера (14) различные аспекты административных программ, мы видим, что первые же результаты применения модели дают основание предполагать, что большинство из того, что предпринимается в США для решения "городских проблем" не только не приносит сколько-нибудь серьезных успехов в плане улучшения ситуации, но часто бывает совершенно не функционально, хотя, казалось бы, желаемая цель достигнута, независимо от того, была ли намеченная цель выражена в виде улучшения жизнеспособности города в целом или же в улучшении условий существования городской бедноты. На основании экспериментария со своей моделью Дж. Форрестер разрабатывает ряд конкретных рекомендаций для развития градострoительной науки (14 с20) .

Исследования Дж. Форрестера, Р. Шеннона, Дж. Шрайбера и многих других ученых в области имитационного моделирования позволяет сделать вывод о перспективности использования этого метода в области экономики.

ЛИТЕРАТУРА

1. Амосов Н. М. "Моделирование мышления и психики" М.: Наука, 1965

2. Ашманов С. А. "Введение в математическую экономику" М.: Наука, 1984 год

3. Батороев К. Б. "Кибернетика и метод аналогий" М.: Высшая школа, 1974 год

4. Бир С. "Кибернетика и управление производством" М.: Наука, 1965

5. Богомолов А. С. "Античная философия" М.: МГУ, 1985

6. Веденов А. А. "Моделирование элементов мышления" М.: Наука, 1988

7. Гернштейн Г. М. "Моделирование полей методом электростатической индукции" М.: Наука, 1976

8. Девдориани А. С., Грейсух В. С. "Роль кибернетических методов в изучении преобразований природных комплексов" М.: Известия АН СССР, 1978

9. Клаус Г. "Кибернетика и философия" М.: Наука, 1963

10. Кочергин А. Н. "Моделирoвание мышления" М.: Наука, 1969

11. Лотов А. В. "Введение в экономико-метематическое моделирование" М.: Наука, 1984

12. Михай Н. Г., Граневский В. В. "Методологические и моровоззренческие проблемы естественнонаучного знания" Кишинев: Шнитица, 1987

13. "Проблемы методологии социального познания" Л.: ЛГУ, 1985

14. Форрестер Дж. "Динамика развития города" М.: Прогресс, 1974

15. Форрестер Дж. "Мировая динамика" М.: Наука, 1978

16. Фролов И. Т. "Гносеологические проблемы моделирования" М.: Наука, 1961 год

17. Фролов И. Т. "Жизнь и познание. О диалектике в современной биологии" М.: Мысль, 1981

18. Черемных Ю. Н. "Анализ поведения траекторий динамики народнохозяйственных моделей" М.: Наука, 1982

19. Шеннон Р. "Имитационное моделирование систем - искусство и наука" М.: Мир, 1978

20. Штофф В. А. "Моделирование и философия" М.: Наука, 1966

21. "Эксперимент. Модель. Теория. " М. - Берлин: Наука, 1982

22. Энциклопедия кибернетики. Т. 2 Киев: 1975

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки