Соответствие между моделью и действительностью в аспекте сходство

 

Вопрос о сходстве между моделью и оригиналом более трудный по сравнению с проблемой различий. Поскольку различия между моделью и реальностью принципиально неизбежны и неустранимы, существует предел истинности, правильности наших знаний, сконцентрированных в моделях. Является ли этот предел вечным, принципиально неотодвигаемым или имеется возможность неограниченно уменьшать «зазор» между моделью и реальностью. Или, говоря философским языком, доступна ли объективная истина субъективному познанию?

 

Истинность моделей

 

Степень правильности относительных истин обычно проверяется практикой. Однако следует подчеркнуть, что об истинности, правильности или ложности модели самой по себе говорить бессмысленно: только в практическом соотнесении модели с отображаемой ею натурой выявляется степень истинности. При этом изменение условий, в которых ведется сравнение, весьма существенно влияет на результат. Именно из-за этого возможно существование двух противоречивых, но одинаково истинных моделей одного объекта. Яркий пример этого – волновая и корпускулярная теории света. Одна из опасностей подстерегающей исследователя –применение модели без проверки выполнения условий ее истинности. Например, при обработке экспериментальных данных часто применяют статистические процедуры, не проверяя условия их применимости. Иногда это делается вынужденно, т.к. не всегда такая проверка доступна. Но тогда и к полученным результатам должно быть осторожное отношение.

 

О сочетании истинного и ложного в модели

 

Еще один важный аспект «истина-ложь» модели состоит в том, что ошибки в предположениях имеют разные последствия для прагматических и познавательных целей. Если ошибки в предположениях вредны и даже губительны при использовании прагматических моделей, то при создании познавательных моделей поисковые предположения, истинность которых еще предстоит проверить – единственный способ оторваться от фактов. Роль гипотез в научном познании окружающего мира трудно переоценить. А.Эйнштейн писал: воображение важнее знания, ибо знание ограничено. Воображение же охватывает все на свете, стимулирует прогресс и является источником его эволюции.

 

Сложности алгоритмизации моделирования

 

Огромный опыт работы с моделями показывает, что не существует универсального, пригодного для всех случаев жизни алгоритма работы с моделями. Это вызвано разными причинами:

1) Каждая модель функционирует в определенной среде. Конкретное окружение каждой модели может настолько отличаться, что опыт работы с одной моделью не доступен для переноса на другую.

2) Требования, предъявляемые к модели противоречивы: полнота модели противоречит ее простоте, точность модели – ее размерности, эффективность – затратам на реализацию. Многое зависит от того, какой именно компромисс выбран между этими противоречивыми критериями.

3) С самого начала невозможно предусмотреть все детали того, что произойдет в будущем, начальные цели впоследствии могут оказаться неполными, например, после испытаний опытного образца часто приходится вводить изменения в ТЗ. Таким образом, налицо интерактивность процесса моделирования.

4) Создание моделей и сам процесс моделирования осуществляется людьми и следует признать, что кроме осознанных формализованных, технических и научных приемов огромную роль играет то, что мы называем творчеством, интуицией. В этом одна из главных причин невозможности полной алгоритмизации процесса моделирования. Как результат, каждый исследователь должен сам определить соотношение между формальным и эвристическим элементами в конкретной ситуации.

5) Определяющие влияние на создание модели оказывает уровень развития общества, т.е. среда, в которой создается модель (рис. 1.4).

 

Рис.1.4 Схема, отображающая модель как многоместное отношение

 

Основные типы моделей