3.2.1. Идеальные (абстрактные) модели

Идеальными называются модели, построенные средствам и мышления, сознания. К этим моделям относятся все языковые конструкции, способствующие установлению отношений между людьми.

Существует несколько уровней языковых конструкций, отли­чающихся между собой уровнем абстракции, структурированности и точностью передачи информации. Естественный язык является универсальным средством построения абстрактных конструкций (моделей). Эта универсальность обеспечивается возможностью введения в язык новых слов и возможностью иерархического построения все более развитых языковых моделей (слово — предложение — текст; понятия — отношения — определения — конструкции).

Кроме этого, универсальность языка достигается тем, что языковые конструкции обладают неоднозначностью, расплывчатостью, размытостью. Чтобы убедиться в этом, достаточно заглянуть в любой словарь. Человек преодолевает эту неоднозначность с помощью "понимания", "интерпретации", зависящей от культурной среды, в которой он обитает. Однако, если на бытовом уровне приблизительность языка способствует улучшению отношений среди людей, то при решении ряда практических и научных задач это становится помехой, например, в диалоге с ЭВМ.

Поэтому появляется "профессиональный язык", реализуемый в ограниченных человеческих коллективах: язык медиков, физиков, летчиков и т. д.

Наиболее высокоспециализированным является язык математики,

имеющий максимально достижимую на сегодня определенность и точность. Иммануил Кант отмечал, что "в каждом познании столько науки — сколько есть в нем математики".

Нематематизированность какой-либо науки не означает ее "ненаучность", а просто является следствием ее сложности, недостаточной познанности предмета науки и, следовательно, явлением временным. Наглядным примером этому является изменение взглядов людей на проблему создания "мыслящей машины". Если в 50-х годах нашего столетия разговоры об этом вызывали только улыбки скептиков и гнев официальной науки (кибернетика — лженаука), то в настоящее время появилось целое направление в математике — модели искусственного интеллекта, на которых базируются высокоуровневые автоматизиро­ванные экспертные системы.

Идеальные модели можно разделить на знаковые (семантические') и интуитивные.

По способу представления семантических моделей различают:

математические, логические и графические. Математические модели играют определяющую роль среди других форм знаковых моделей, однако их трудно четко отделить от логических и графических ввиду их тесного переплетения. Поэтому иногда говорят о логико-математических моделях. По вычислимости различных показателей, отношений и т. п. логико-V математические модели делятся на аналитические, алгоритмические и имитационные.

Аполитические модели предполагают реализацию модели в виде алгебраических, дифференциальных, интегральных и других уравнений, I связывающих выходные переменные с входными, дополненными I системой ограничений. При этом предполагается наличие однозначной "вычислительной процедуры получения точного решения уравнений.

При алгоритмическом подходе ^используемая математическая / модель"~не допускает точного решения и вынуждает обращаться к / различным рекуррентным методам, итеративным процедурам поиска \ приближенного решения. Такой подход при создании моделей с/ржных \ систем является типичным.

, V" Основным видом математических моделей сложных систем являются имитационные модели. Имитационная модель представляет собой некоторую вычислительною процедуру, описывающую объект анализа, его признаки и действия (процессы), вызывающие изменение признаков объектов или появление и исчезновение самих объектов. Имитационная модель позволяет с любой заданной точностью воспроизвести параметрически систему любой сложности. Основными ограничениями при создании этих моделей являются ресурсы памяти и времени.

Главным средством реализации имитационных моделей являются ЭВМ.

Имитационное моделирование, являясь своеобразным экспериментированием с моделью реальной системы, открывает широкие возможности адекватного отображения процесса функционирования систем.

Более подробно с имитационным моделированием можно познакомиться, например, в [8, 14].

Графические модели предполагаю г использование графической формы представления информации о логико-математических зависимостях между показателями системы. Современные компьютерные технологии позволяют наглядно представить многомерные формы связи (функциональные, стохастические, логические), используя трехмерное пространство и цветовую палитру.

Интуитивные модели строятся на вербальном (описательном) уровне. Эти модели не устанавливают строгие количественные соотношения между моделируемыми явлениями, ограничиваясь лишь

анализом качественных обобщенных понятий, отражающих лишь общие тенденции развития явлений, направления изменения свойств изучаемых объектов и т.п. Такой подход осуществляется с целью выдвижения различного рода гипотез поведения субъектов сложных систем, формирования эвристик относительно взаимоотношений между активными элементами системы и их развития.

По способу формирования эвристик различают следующие виды ин­туитивных моделей:

• сценарий;

• операционная игра;

• мысленный эксперимент.

Интуитивное моделирование является основным методом моделирования метасистемы.

Классификация описанных кратко видов моделей представлена на рис 3.2