Модель (франц.modele, от лат.modulus - мера, образец) - в широком смысле - любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления (оригинала данной модели), используемый в качестве его "заместителя", "представителя".
Впервые я столкнулся с этим понятием в 1986 году. Комитет ВЛКСМ УПИ им.С.М.Кирова выписывал огромное количество самой разной прессы. В Литературной газете моё внимание привлекла статья академика Н.Л.Амосова "Реальности, идеалы, модели", посвященная этому вопросу. Собственно с этой статьи и начались мои размышления на эту тему.
Чему необходимо учить: знаниям или пониманию?
Знания - это модели, а понимание не возможно, если не установлены точные соответствия между частями модели, или связанными (смежными) моделями.
Сама жизнь не оставляет нам времени и возможностей для того, чтобы стать специалистом широкого профиля, человеком с широким кругозором. Мы не можем освоить за время жизни все специальности-профессии, приобрести все знания. Некоторые из нас являются "узкими специалистами" с ограниченным кругозором (картинкой мира). Закономерно то, что даже президенты в своей работе принимают во внимание мнение экспертов (авторитетов в той или иной области). Это закономерно, логично, естественно, но если эксперт допустит ошибку, то это чревато большими последствиями. Бывают ситуации, где лидеры не прислушиваются к мнению экспертов. В качестве примера "Тайны Сталинской экономики" или что именно сломал Н.С.Хрущев в экономике, которую построили при И.В.Сталине. Сломав экономику, запустили механизм деградации людей - их убеждений, что мы сейчас и наблюдаем в нашей стране.
Зачастую люди не обращают внимание на важные детали, которые очевидны для специалиста. См. парадокс Льюиса Кэрола. К сожалению такие люди часто делают неверные умозаключения. Подчеркну еще раз: им не хватает знаний в той ли иной области, знания деталей, которые для специалиста крайне важны, но даже узкие специалисты могут "сесть в лужу" в той области, где они ничего не понимают. Как же быть обычным людям? Ответ казалось бы очевиден, доверять настоящим специалистам (Авторитетам, экспертам).
Если вычленить суть этого понятия, то в сухом остатке будем иметь слово – описание. Модель – это описание чего-либо (кого-либо). Музыкальные произведения, все без исключения, независимо от того какие характеры, персонажи, состояния, времена года и т.д. в них описаны, относятся к моделям. Стихи, поэмы и романы, новеллы и фельетоны, произведения живописцев и графиков, народные и современные танцы, балет, математические формулы, при помощи которых записаны законы физики классической и квантовой, кинофильмы документальные и художественные, фотографии, язык жестов глухонемых и т.д., - все это примеры описаний, а значит моделей.
Конечно, можно давать иную классификацию моделей, не по видам искусств, а, например, в соответствии с видами информационных каналов человека: визуальные, аудиальные, кинестетические, или можно делить модели на научные и религиозные, но сейчас интереснее другое.
Согласитесь, что всю свою жизнь мы работаем с моделями, мы занимаемся моделированием. Может быть, кто-то об этом и не подозревал, но суть от этого не меняется. Ребенок, который еще не умеет говорить, тем не менее, может описать свое состояние таким образом, что, по крайней мере, будет понятно, все ли у него в порядке, или его что-то не устраивает. Правда, иногда бывает сложно понять, что именно его не устраивает, но о коммутации моделей поговорим несколько позже. Сейчас хотелось бы в первом приближении остановиться на одном отрицательном свойстве точных моделей.
Очевидно, что точные модели обладают свойством прогнозности – они позволяют получать ответы на самые разные вопросы путем вычислений, а не опытным путем и они предсказывают будущее (позволяют "посмотреть" будущие состояния системы/объекта/субъекта/процесса). Правда, при одном условии, если обстоятельства существенным образом не меняются. Например, обладание точными моделями баллистики позволяет специалистам получать реальные результаты при запуске и стыковке космических кораблей - это стало уже привычным явлением - к МКС регулярно летают транспортные корабли и стыкуются со станцией.
Очевидно, что лучше осуществлять какое-то дело, опираясь на точные модели. Хирург не вырежет вместо аппендицита печень, если он обучался по правильным (точным) учебникам, анатомическим атласам и у хороших педагогов. Ему будет легче, если он будет получать в реальном времени "подсказки" от аппаратуры. В путешествие, лучше отправляться, имея точные карты. Это даст возможность не заблудиться. А ведь заблуждения чреваты лишними затратами сил, энергии, средств - одним словом - ресурсов.
Обладание точными моделями дает возможность быть минимаксным при достижении цели, позволяет прогнозировать результат, а не ставить натурные эксперименты на себе и других по всякому поводу и без повода.
Не случайно, в русском языке слова "описать" и "описать" отличаются только ударением. В лучшем случае, если хватит мочи, мы сможем описать объект только поверхностно. Да и то, такое описание не будет учитывать динамику изменений объекта, его внутреннюю структуру, а если будет учитывать это, так окажется неучтенным что-нибудь другое. А что говорить об объектах более динамичных, чем мы.
Представьте, что вы с помощью слов пытаетесь описать объект, у которого скорость изменений больше, нежели скорость вашего описания. Неблагодарное это занятие. Документальный фильм, что может быть точнее? Но если событие имело длительность большую, чем фильм, значит описание уже фрагментарное. Допустим, на пленку заснято все событие от и до. Означает ли это, что мы имеем полную визуальную информацию об этом событии? Нет, конечно же, нет, т.к. огромное количество информации остается "за кадром", например, точки зрения с других ракурсов. Не попадает в "кадр" информация кинестетическая: вкус, запах, ощущения, а что говорить о чувствах и эмоциях, мыслях?
Так чем же чревата "неполнота" (неполноценность) моделей? А тем, что ни одно из существующих на Земле описаний, включая религиозные и научные, не может дать ответы на все вопросы, т.к. модели, которые мы используем, являются узкоспециализированными. Поясню на примере специалистов, изучающих воду. Одни изучают пресную воду, другие морскую (имеется в виду химический состав воды и ее свойства). Другие изучают течения в морях и океанах. Третьи, изучают влияние таяния льдов на уровень воды в океанах и т.д., и т.д. Предполагаю, что специалистов-универсалов не очень много, увы. Необходимо принять во внимание еще и то, что у твердой, жидкой, газообразной, плазменной форм материи разная динамика: материки двигаются медленно, а воздушные массы быстро, и мощность этих процессов может быть очень разной. Но гораздо важнее то, что многие научные дисциплины оказываются "смежниками". Выбросы вулканов могут оказать влияние на погоду в глобальных масштабах, а если они будут мощными, то и на климат.
Возникает вопрос: а что же мешает уточнять и дальше эти модели? Дело в том, что точные модели имеют узкие области применения. Баллистика занимается вычислением траекторий при запусках и спусках космических кораблей, и очень неплохо это делает, иначе не было бы стыковок на орбите станций и пилотируемых кораблей, доставляющих туда грузы и космонавтов. Но прогнозами погоды занимается совсем другая наука – метеорология, а здесь успехи более скромные, т.к. для того чтобы давать точные прогнозы, помимо математического аппарата (моделей) необходимо загрузить в него исходные данные, которые имеют "срок годности" - они достаточно быстро устаревают. Чтобы иметь точные данные о температуре, давлении, влажности воздуха, направлении движения воздушных масс и других параметрах, потребуется покрыть всю планету огромным количеством датчиков, регистрирующих эти параметры, но в идеале это надо делать не только на поверхности земли, но и в самых разных слоях атмосферы и океанов. Сложно себе представить датчики, которые были бы статично размещены в самых разных слоях атмосферы, т.е. как бы погода не менялась, они все время оставались бы на месте и передавали свои показания в центры обработки информации. Теоретически можно себе представить нанодатчики, умеющие летать, заряжающиеся от солнца, умеющие противостоять стихиям, умеющие сканировать пространство на предмет летательных аппаратов, птиц, насекомых и т.д., чтобы избегать с ними столкновений. Но дело осложняется еще и тем, что на изменения в атмосфере влияют и другие процессы, в частности, процессы, происходящие в мировом океане, а также на Солнце и других планетах солнечной системы. Это означает, что придется зондировать мировой океан на предмет изменения температур, направления и скорости течений.
Чтобы измерить влияние вспышек на Солнце на изменение магнитного поля Земли тоже придется размещать датчики, но уже не только на поверхности земли, но и в космосе. Очевидно, что одного-двух орбитальных спутников здесь будет недостаточно, т.к. магнитные потоки, приходящие от солнца, будут идти неравномерно. Допустим, что все эти трудности преодолели, такие многофункциональные датчики создали и разместили в нужном количестве и в нужных местах - теперь они собирают необходимые данные и в реальном времени снабжают ими вычислительные центры. Все? Happy and?
Создать модели, описывающие зависимость одного параметра от другого, например, проводимость металла в зависимости от температуры, как в сторону ее повышения, так и понижения, сложно, но возможно.
Пример: синоптики создали сложные модели, они используют в своей работе большие электронно-вычислительные машины, но существует концептуальная проблема: точные модели основаны на прошлом опыте, т.е. на событиях прошлого, а ответы они должны давать о будущем состоянии системы /процесса/субъекта/объекта. Объект управления действует в каком-то игровом поле (жидкая, твердая, газообразная среда), Эка невидаль? Так всю жизнь было, но именно сейчас от науки требуют "дальних" прогнозов, причем, точных. Но эти среды ведут себя совершенно по разному: если сравнить скорость перемещения материков, океанов, и воздушных масс, то сложнее всего окажется климатологам и метеорологам, а они должны давать прогнозы смежникам
"Теория запрещает нам прогнозировать погоду больше чем на 2 недели вперед. Сейчас практическая предсказуемость составляет 5 -6 дней, через пару лет на 7-8 дней вперед можно будет прогнозировать погоду. Но за этот предел невозможно перескочить. Более долгосрочные прогнозы редко оправдываются. Либо надо обладать сверхъестественными знаниями. Среди профессиональных синоптиков такими знаниями никто не обладает",- уточнил Роман Вильфанд. Интервью полностью.
Термодинамика позволяет предсказать, например, за какое время растает лед в ванной, заполненной водой с определенной температурой. Но представим себе, что вы обнаружили на полу в комнате лужу (или две), и допустим, вы даже знаете, что это растаяла ледяная фигура (две ледяных фигурки). Но что это были за фигуры: снеговик или дед Мороз, кто их принёс, зачем (с какой целью) и т.д.?
На этот и множество других вопросов вы не сможете ответить в принципе, если организаторы эксперимента не вели его видеозапись.
Будущее мы худо-бедно можем предсказывать, но с прошлым все гораздо сложнее. Как это не звучит фантастически, но если кто-то из ныне живущих на Земле людей знает, кто и какую ледяную фигуру принес в комнату (был непосредственным свидетелем), то вы можете попытаться узнать, что это были за фигуры. Для этого придется заняться моделированием. А то, что в данной ситуации будет слишком много неопределенностей, вас не должно останавливать. Как происходят обучение людей, которые учатся моделировать и получать точную информацию в подобных ситуациях, можно посмотреть здесь: тест "Машина времени. История предмета".
