Идеальное моделирование

Идеальное моделирование разделяют на два основных типа: интуитивное и научное.

В качестве наиболее яркого примера интуитивной модели окружающего мира можно считать жизненный опыт любого человека. К данному типу моделирования можно отнести умения и знания, накопленные многовековым опытом и передающиеся от поколения к поколению (например, умение лечить болезни с использованием трав и приемов народной медицины). Любое эмпирическое (т.е. полученное из эксперимента или в процессе наблюдения) знание без объяснения причин и механизмов наблюдаемого явления также следует считать интуитивным.

Интуитивное моделирование — это моделирование, основанное на интуитивном (не обоснованном с позиций формальной логики) представлении об объекте исследования, не поддающимся формализации или не нуждающимся в ней.

Необходимо подчеркнуть чрезвычайно важную роль интуиции, интуитивных моделей в науке, без них не обходится ни одно новое знание. Последнее недостижимо только методами формальной логики.

Научное моделирование — это всегда логически обоснованное моделирование, использующее минимальное число предположений, принятых в качестве гипотез на основании наблюдений за объектом моделирования.

Главное отличие научного моделирования от интуитивного заключается не только в умении выполнять необходимые операции и действия по собственно моделированию, но и в знании «внутренних» механизмов, которые используются при этом. Можно сказать, что научное моделирование знает не только, как необходимо моделировать, но и почему так нужно делать.

Необходимо заметить, что в основе любого логического рассуждения лежат гипотезы или аксиомы, принимаемые на веру и не противоречащие имеющемуся опыту или эксперименту. Поэтому можно говорить об интуитивной первооснове любого научного знания. В то же время следует подчеркнуть, что во многих областях знаний, особенно в естественных науках, аксиомы являются, как правило, обобщением огромного количества накопленных эмпирических данных.

В результате познания человек разбирается в причинах тех или иных явлений, отодвигая границы своих интуитивных представлений об окружающем мире. Учитывая бесконечность этого процесса, можно предположить, что интуитивная первооснова у любого научного знания будет присутствовать всегда. О мере интуитивности знания можно судить по числу использованных гипотез и аксиом. В указанном смысле деление моделирования на интуитивное и научное следует признать относительным.

Знаковым называют моделирование, использующее в качестве моделей знаковые изображения какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, иероглифы, руны, наборы символов, включающее также совокупность законов и правил, по которым можно оперировать с выбранными знаковыми образованиями и элементами. В качестве примеров таких моделей можно назвать любой язык, например: устного и письменного человеческого общения, алгоритмический, химических формул, живописи, нот для записи музыкальных произведений и т.д. Знаковая форма используется для передачи как научного, так и интуитивного знания. Моделирование с помощью математических соотношений также является примером знакового моделирования.

Интуитивное и научное (теоретическое) моделирование ни в коей мере нельзя противопоставлять одно другому. Они хорошо дополняют друг друга, разделяя области своего применения. Привычная буквенно-цифровая (знаковая) форма представления научного знания исторически сложилась как технология «передела» готового знания. Создание же качественно нового знания, рождение принципиально новых научных идей не может быть сведено к процессу чистой дедукции, к процессу формально-логического вывода следствий из множества уже открытых, готовых фактов, гипотез и теорий, составляющих информационную базу данных сегодняшней науки. «Подлинной ценностью, — говорил А. Эйнштейн, — является, в сущности, только интуиция. Для меня не подлежит сомнению, что наше мышление протекает, в основном минуя символы (слова) и к тому же бессознательно».

Итак, интуитивное знание является генератором нового знания. Однако далеко не все догадки и идеи выдерживают последующую проверку экспериментом и методами формальной логики, свойственными научному подходу, выступающему в виде своеобразного фильтра для выделения наиболее ценных знаний.

Говоря о научном моделировании, следует пояснить смысл таких терминов, как «модель» и «теория». В современной научной литературе данные понятия трактуются неоднозначно, а граница между ними размыта. В методологии науки признаны в настоящее время следующие трактовки:

Модель — инструмент, ориентированный в первую очередь на исследование поведения и свойств конкретного объекта в целях управления им или предсказания его свойств.

Теория — более абстрактное, чем модель, средство, основной целью которого является объяснение поведения или свойств не конкретного объекта, а некоторого класса объектов. Можно сказать, что теория содержит конечную или даже бесконечную совокупность конкретных моделей.

Например, для описания течения ньютоновской или нелинейно-вязкой жидкости в канале заданной формы разрабатывается соответствующая модель. При создании конкретной модели используются законы и уравнения соответствующей теории, в данном случае — механики жидкостей. Можно сказать, что модель дает ответы на вопросы: «Каким образом?» и «Почему?» для конкретного объекта, а теория - для целого семейства объектов, обладающих схожими свойствами. Следует, однако, отметить, что при разработке моделей сложных процессов и явлений зачастую приходится использовать понятия и соотношения нескольких теорий, относящихся к различным разделам, дисциплинам и даже областям знаний.

Поиск по сайту: