5. Различия и сходство между моделью и реальностью

Между моделью и действительностью есть и сходство, и различия.

Главные различия между моделью и действительностью состоят в том, что модель является конечной, упрощенной и приближенной по сравнению с действительностью.

Любая модель будет конечной, т.к. конечны ресурсы моделирования и любая модель будет конечной потому, что она по определению должна отображать оригинал в ограниченном числе взаимосвязей.

Если конечность абстрактных моделей бесспорна (они сразу наделяются строго фиксированным числом свойств), то реальные модели - это ведь некоторые вещественные объекты, а как всякие объекты, они бесконечны.

Здесь и сказывается различие между самим объектом и тем же объектом, используемым в качестве модели другого объекта.

Из необозримого множества свойств объекта-модели выбираются и используются лишь некоторые свойства, подобные интересующим нас свойствам объекта-оригинала.

И если конечность абстрактных моделей является заданной, т.к. уже при создании мы наделяем их строго фиксированным числом свойств, то с реальными моделями дело обстоит несколько сложнее.

Реальная модель - это некий реальный объект, и, как любой реальный объект, он бесконечен.

Но тут-то и проявляется различие между объектом-оригиналом и объектом-моделью.

Согласно определению, из бесконечного множества свойств оригинала мы сознательно отбираем лишь интересующие нас свойства.

Ярким примером конечности реальной модели является цветок на окне явочной квартиры Штирлица, который означал провал явки. Для того чтобы это понять, не нужно было знать физиологии растений, цветоводства, правил икебаны и т.д. Достаточно, чтобы цветок стоял на окне.

Реальные модели, обладающие свойствами непрерывности, уж точно не являются конечными, поскольку непрерывность, как известно, - одно из проявлений бесконечности.

6. Сходство моделей и действительности

Поскольку различия между моделью и реальностью принципиально неизбежны, и устранить их невозможно, значит, есть предел правильности знаний, заложенных в тех или иных моделях.

Существует две истины: абсолютная и относительная.

Относительная истина – это объективное, но неполное содержание знания. Она может пополняться и тем самым приближаться к абсолютной истине, причем принципиального предела этому приближению не существует. Степень же истинности приобретаемых знаний при этом проверяется практикой.

Истинность моделей показывает, насколько знания, полученные с ее использованием, соответствуют действительности.

Однако бывает и так, что даже заведомо неправильная модель может быть достаточной для достижения цели моделирования. В этом случае говорят уже не об истинности, а об адекватности модели.

Модель, с помощью которой успешно достигается поставленная цель, называется адекватной этой цели.

Причем в большинстве случаев адекватность модели можно оценить количественно, т.е. указать, насколько данная модель соответствует цели моделирования.

3. Алгоритмизация моделирования и естественная эволюция моделей

Стремление к совершенству требует алгоритмизации, и для многих исследователей исходным стремлением было найти наиболее эффективную последовательность этапов в работе с моделями.

В практике моделирования не удается строго выдержать рекомендуемую последовательность действий.

Более того, стало очевидным, что вообще не существует какого-то единого, пригодного для всех случаев алгоритма работы с моделями. Это вызвано разными причинами.

Во-первых, как мы знаем, модель функционирует в культурной среде, и конкретное окружение каждой модели может настолько отличаться, что опыт работы с одной моделью не может без изменений переноситься на другую.

Во-вторых, требования, предъявляемые к модели, противоречивы:

• полнота модели противоречит ее простоте,

• точность модели - ее размерности,

• эффективность - затратам на реализацию.

Многое в истории данной модели зависит от того, какой именно компромисс выбран между этими противоречащими критериями.

В-третьих, с самого начала невозможно предусмотреть все детали того, что произойдет в будущем с любой моделью.

Моделирование призвано устранить неопределенность, но существует неопределенность и в том, что именно надо устранять.

Начальные цели впоследствии могут оказываться неполными.

Например, по результатам испытаний опытного образца часто приходится вносить изменения в техническое задание и снова возвращаться к этапам проектирования образца. Приведем другой пример: после интер­претации результатов имитационного моделирования цели уточняются, в модель вносятся изменения и моделирование повторяется. Недостатки моде­ли проще и легче обнаружить и исправить в ходе моделирования, чем предусмотреть их заранее. Это еще одна причина динамичности моделей.

Однако среди всех причин невозможности полной алгоритмизации процесса моделирования особо выделяются еще две, последние по счету, но не по важности. Они различаются тем, насколько большой вес придается роли отдельного человека в развитии модели.

Путь неформализуемого развития модели - это ее эволюционная динамика в среде, которой она ингерентна.

Эволюционный тип развития моделей это тип при котором вклад отдельных личностей мал, случаен, но в целом приводит к прогрессу модели.

Неформализуемость основных этапов построения модели, превращающая этот вид деятельности в искусство, не означает, что наука вообще и алгоритмизация в частности непричастны к этому, что нельзя дать никаких полезных и конкретных рекомендаций, повышающих эффективность моделирования.

Семинарское занятие 3

Тема Методы и модели теории систем. Роль моделей и моделирования в изучении систем

1. Практическая значимость ценности моделей и моделирования.

2. Фундаментальные свойства моделей.

3. Что произойдет с моделью в случае отсутствия ингерентности?

4. Перечислите главные отличия модели и моделируемой реальности.

5. Объясните сходство модели и моделируемой реальности.

Индивидуальные задания к семинару 3

Задание №1

1. Что заставляет нас пользоваться моделями вместо самих моделируемых объектов?

2. Какие функции выполняют модели во всякой целесообразной деятельности?

3. Возможна ли деятельность без моделирования?

4. В каком смысле модель – “окно”, через которое мышление постигает мир?

Задание №2

1. В каких областях знаний и практической деятельности модельное познание играет важную роль?

2. Докажите важность и необходимость моделирования в решении социальных, экономических и экологических проблем.

Задание №3

1. Какие средства и приемы используются в процессе моделирования систем?

2. Какое значение имеет ингерентность в процессе реализации свойств модели?

3. Приведите примеры в истории человечества, когда модели систем не были реализованы по причине отсутствия ингерентности.

Задание №4

1. Почему моделирование является неразрывным сплавом науки и искусства?

2. Каковы причины того, что любая модель со временем меняется?

3. Приведите примеры эволюции теоретических моделей в истории человечества.