6.2. Загальний підхід.

Формалізована модель і її аналіз є основою наукового підходу в природничих науках і науках про суспільство. Модель — це наближений опис реальності, що враховує суттєві, з нашого погляду, параметри об’єкта, характеризуючи його в контексті даного дослідження. Моделі можуть формулюватися на будь-яких умовах: людських (українській, англійській і т. п.), математичній, біологічній, алгоритмічній, графічній, програмування та ін. Але завжди треба пам'ятати, що не досить знати синтаксис і семантику мови, вміти правильно будувати мовні конструкції, потрібно ще знати, що сказати на цій мові, тобто розумі­тись у прикладній царині досліджень і вміти сформулювати чи, принаймні, зро­зуміти постановку завдання. Ось чому я наполягаю на тому, і завжди повчаю своїх студентів, що ІТ-фахівець обо­в'язково повинен стати спеціалістом у прикладній царині використання комп'ю­терних технологій. Це принципово, ос­кільки комп'ютерні технології — це інструмент загального використовуван­ня, а завдання здебільше треба вирі­шувати конкретні.

З точки зору дослідження форма­лізованих моделей, найбільш благодатні галузі знань — фізика і техніка, як найбільш математизовані. Можна сміли­во стверджувати, що всі досягнення в цих галузях базуються на поєднанні та взаємному доповненні фізичного та математичного чи імітаційного моделю­вання. Цікаво, що дуже часто резуль­тати саме нефізичного моделювання слугують єдиним джерелом корисної інформації, нових знань чи гіпотез про природні явища. Структура атома, ядерні процеси, турбулентність, фла­тер, входження супутника в атмосфе­ру ніколи не могли б бути вивчені лише засобами фізичного експерименту. Слід зазначити, що інколи навіть логічно про­зорі моделі і прості рутинні процедури переробки інформації при дуже вели­ких розмірностях об'єктів пере­творюються на якісно нові інструменти досліджень, без яких принципово не­можливо вирішити деякі технічні і нау­кові проблеми. Автор, за фахом кон­структор ЕОМ, не раз брав участь у створенні складних функціональних схем електронних пристроїв. Коли їх складність сягала кількох десятків ти­сяч елементів, ще якось було можли­вим аналізувати їх безпомилкову ро­боту ручними (жах!) або напів-автоматизованими засобами. Але коли кількість елементів в одному кристалі становить приблизно ЗО млн.. одиниць (як в процесорі Реntium IV), задача без комп’ютерного моделювання принципо­во не розв'язується.

Ще один приклад, де комп'ютеру немає альтернативи — так звані задачі реального часу. Тут керуючі дії повинні застосовуватись адекватно до швидкос­ті поточного процесу. Такі задачі роз­в'язуються передусім за рахунок вели­кої швидкодії комп'ютерних систем. Хіба ж можливо вручну здійснити той вели­чезний обсяг обчислень при запуску чи поверненні людини з космосу, коли три­валість процесу вимірюється секундами?

Нині вельми часто говорять про "системний аналіз", "системний підхід", "теорію систем". І це не випадково. Наука вступила у ту фазу свого розвит­ку, коли стало необхідно мати діло з явищами не просто складними, а й ком­плексними, в основі яких лежать проце­си різної природи і для аналізу яких повинні використовуватись різні, але пов'язані між собою моделі. Яскрави­ми прикладами системного підходу (широкого охоплення фактів та їх де­тального аналізу) насичені праці В.І. Вернадського, який першим вста­новив єдність органічної та неорганіч­ної природи і необхідність вивчення біосфери як єдиного комплексу.

Сьогодні проблеми взаємодії люди­ни і біосфери вкрай актуальні. Матема­тики та ІТ-спеціалісти у вивченні цих процесів відіграють не меншу роль, ніж в еволюції фізики та техніки. Організа­ція таких досліджень надзвичайно складна, оскільки потребує участі спе­ціалістів різних галузей, які говорять на різних "професійних мовах". Система формальних моделей може стати єди­ним інтерпретатором, здатним створи­ти "загальну мову", сформулювати ви­моги до інформації і, врешті-решт, бути архітектором тих систем, що стануть скелетом міждисциплінарного харак­теру.

Означений підхід носить загальний характер. Тріумф молекулярної біології в останні роки, успіхи у дослідженні генетичного коду, моделювання окре­мих функцій людського організму, ро­ботизація, пошуки в галузі штучного інтелекту, макро- і мікроекономічні си­стеми — усе це досягнення галузевих наук методами системного підходу та інформаційних технологій.

Поки що йшлося про природничі науки. А як виглядають справи в гума­нітарних і соціальних науках, де вольо­вий людський фактор має суттєвий вплив і погано піддається формалізації?

Плутанина і суперечності, характерні для широкого спектра неприродничих наук, дають всі підстави стверджувати, що процеси в цих науках також по­винні розглядатись як "складні систе­ми" з відповідними інформаційними мо­делями.

Хід будь-якого суспільного проце­су залежить тією чи іншою мірою від людей, від їх поведінки і рішень. Але дії людей, врешті-решт, не такі вже довільні, ніж це може здаватися, і мо­тивація цих дій лежить у матеріальній єдності життя. Видатний фізик-теоретик Е. Шредінгер у своїй книжці "Що таке життя з точки зору фізики" дійшов висновку, що найбільшу ймовірність реалізації має той процес, який є най­більш економічним з погляду енерге­тики. Такими процесами є стабільні про­цеси. Саме тому прагнення зберегти стабільність свого колективу, фірми, свого класу, національної спільноти є однією з найпотужніших пружин, що підтримують функціонування механізму суспільної еволюції.

Це класичні системи зі зворотними зв'язками і визначеною цільовою функ­цією. Незважаючи на великі труднощі врахування "вольового фактору", такі системи, як і суто фізичні, піддаються моделюванню з різними траєкторіями перебігу процесу залежно від цього самого вольового впливу. Для цього вже існують і розвиваються матема­тична теорія ігор, теорія розпізнаван­ня, системна динаміка та ін. Враховую­чи світові тенденції до інтеграції та гло­балізації, можна припустити, що в май­бутньому суспільні системи будуть тільки ускладнюватись, і їх "математиза­ція" є єдиною альтернативою більш-менш оптимального розвитку.

У цьому коротенькому огляді зроблено акцент не лише на одній думці: на людство звалилася така злива інформації, а об’єкти досліджень стали настільки складними, що одного життя людини вже не вистачає для засвоєння накопичених пращурами знань, а там більше для їх поглиблення. Потрібен невмирущий “машинний” розум у вигляді баз даних, баз знань, моделей об’єктів і процесів. Поки що це не абсолют, але лише тенденція, але тенденція в усіх без винятку сферах людської діяльності, і тільки той досягне успіху, хто “впишеться” в цю тенденцію.