Георгий Борский - Философский «Бэнкси» нашего времени!
Известный блоггер и историк науки из Голландии.

vk fb

envelope

написать автору:
gmborski@gmail.com

 

Фазы развития моделей

Для тех, кто уже подзабыл: в прошлый раз я постарался убедить вас в полезности понятия «модели». 
 
«Познай самого себя» - говорили мудрые древние греки, но и современные авторитеты нисколько не сомневаются, что они были правы. Как ни рассуждай, копая вовнутрь, можно выудить много чего полезного для наружной жизни. Посудите сами, даже с точки зрения религии, человек создан по образу и подобию Бога, следовательно, изучая его, мы познаем вечное и беспредельное. И материалисты-дарвинисты согласятся с этим, но по другой причине. Для них человек, как вид, развился и победил в жестокой эволюционной борьбе во многом благодаря тому, что его метод познания оказался наиболее адекватен реальности. 
 
Как было уже сказано ранее, человек мыслит в категориях известных ему моделей. Но всякая ли модель заслуживает эпитета «научной»? В настоящее время модели (или в другой терминологии «теории») обычно делят на две основные категории – научные и все прочие. К научным моделям выдвигаются повышенные требования – например, они должны быть непротиворечивы, фальсифицируемы, полезны, быть основаны на большом количестве фактов и т.д.. Мы же с Вами пойдем впереди планеты всей и предложим следующие фазы развития моделей: 
 
• Фаза нулевая – как понятно из названия это означает, что модель еще отсутствует. Идет отбор интересующих нас фактов/феноменов и формирование вопроса к мирозданию, образование собственно предмета для моделирования. Новые факты в нашей базе данных при этом могут появляться как путем созерцания, так и активным, экспериментальным образом. Помимо этого, чтобы начать строить правильную модель, сперва необходимо задать грамотный вопрос. Дело в том, что постановкой задачи мы зачастую уже определяем те модели, среди которых будет производиться поиск. Давайте например вспомним вопрос Карлсена, адресованный Фрекен Бок: «Ты уже перестала пить коньяк по утрам?». А вот и позитив - Альберт Эйнштейн, создавая теорию относительности, не проводил никаких дополнительных опытов, а всего лишь отказался от предрассудков в изначальной формулировке проблемы. 
 
• Фаза начальная – первые гипотезы, попытки интерпретации собранных фактов «на пальцах», «как-то так это должно работать». Созданная таким образом модель «как-то» объясняет факты, но практически не может быть использована для предсказания будущего (а ведь это самое важное с прагматической точки зрения). Мифологические объяснения природы есть модели, остановившиеся на этой стадии. Сюда же относится большинство не осознаваемых нами моделей, которыми мы пользуемся каждый день. Скажем для объяснения факта головной боли может быть предложена гипотеза «Наверное, съел что-нибудь». 
 
• Фаза каузальная – в собранных фактах замечаются первые регулярности. Формируются первые обобщения и выдвигаются гипотезы (обычно индуктивным путем – анализируя множество фактов). Однако механизм действия замеченных регулярностей еще непонятен. Модель может быть еще противоречива с самой собой и не согласована с другими моделями. Как ни странно, многие считающимися полноценно научными теории, например, дарвинизм, на самом деле пребывают где-то на этой стадии. Или в обычной жизни: «Вилка упамши, кто это к нам пришедши, уж не братец ли Ваш, подлец?». Post hoc ergo propter hoc (после этого, значит вследствие этого) – типичная логическая ошибка индуктивного вывода домохозяйки. 
 
• Фаза конструктивная – предлагается механизм работы регулярностей, модель заметно усложняется. Появляются первые цифры и формулы. Из модели убираются противоречия, начинается согласование модели с другими известными моделями, определяется область ее действия - домен. Модели на этой стадии уже требуют всяческого респекта и уважухи. К этой категории могут относиться и научные, и многие прикладные (инженерные) модели. А вот нашим с Вами бытовым моделям до этой стадии не добраться никогда. До идеала тем временем уже рукой подать... 
 
• Фаза финальная – сложная, как правило, математическая (или компьютерная) модель. Математики - забавные люди. Они профессионально занимаются именно созданием моделей и более ничем. При этом зачастую еще совершенно непонятно, найдется ли для их модели хоть какое-то применение в реальной жизни. С моделью играются так и эдак, пока она не окажется полностью понятной. Зато если в будущем эта модель окажется полезной… Такая модель полностью непротиворечива, согласована с другими известными моделями. Домен модели четко определен. Идеальным примером этой фазы в естественных науках являются прежде всего модели, используемые в физике. 
Безусловно, реальность значительно сложнее предложенной нами метамодели развития моделей. В реальной жизни у модели могут присутствовать черты сразу нескольких фаз. Все, что я пытался показать, это как в процессе своего развития модели становятся все сложнее, все определеннее, все точнее. 
 
Далеко не каждой модели суждено дойти до финиша – большинство сходят с дистанции уже на начальной стадии. 
 

 
Ну вот, теперь мы с Вами более-менее экипированы для первого экскурса в прошлое … готовы? Следите за нашими следующими публикациями.