Проблемы и перспективы теории и методологии научного познания и автоматизированный системно-когнитивный анализ как автоматизированный метод научного познания, обеспечивающий содержательное феноменологическое моделирование
Познаваемость с применением разных форм и методов познания и при разных формах сознания. Основные векторы динамики процесса познания. Перспективы применения научного метода к постановке и решению философских проблем. Множественность адекватных моделей.
| Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
| Вид | научная работа |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 26.05.2017 |
| Размер файла | 1,1 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Размещено на http://www.allbest.ru/
Кубанский государственный аграрный университет имени И.Т. Трубилина
ПРОБЛЕМЫ И ПЕРСПЕКТИВЫ ТЕОРИИ И МЕТОДОЛОГИИ НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ И АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ КАК АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ, ОБЕСПЕЧИВАЮЩИЙ СОДЕРЖАТЕЛЬНОЕ ФЕНОМЕНОЛОГИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
Луценко Евгений Вениаминович
д.э.н., к.т.н., профессор
Краснодар
В авторской интерпретации рассматриваются основные понятия и методы науки, такие как наука, познание, модель, гностицизм и агностицизм, принцип Эшби, факты, эмпирическая закономерность, эмпирический закон, научный закон и другие. Формулируется основная проблема науки, заключающая в том, что когнитивные возможности человека ограничены и не обеспечивают эффективного познания при очень большом объеме исходных данных. Решение этой проблемы предлагается искать на пути автоматизации научных исследований. Традиционно для этого используются информационно-измерительные системы и автоматизированные системы научных исследований (АСНИ). Однако математические методы, применяемые в этих системах, предъявляют жесткие практически невыполнимые требования к исходным данным, что резко снижает эффективность и применимость этих систем на практике. Вместо того, чтобы предъявлять к исходным данным практически неосуществимые требования (вроде нормальности распределения, абсолютной точности и полных повторностей всех сочетаний значений факторов и их полной независимости и аддитивности), автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) предлагает без какой-либо предварительной обработки осмыслить эти данные и тем самым преобразовать их в информацию, а затем преобразовать эту информацию в знания путем ее применения для достижения целей (т.е. для управления) и решения задач классификации, поддержки принятия решений и содержательного эмпирического исследования моделируемой предметно области. АСК-анализ представляет собой системный анализ, рассматриваемый как метод научного познания. Это высокоавтоматизированный метод научного познания, имеющий свой развитый и постоянно совершенствуемый программный инструментарий - интеллектуальную систему «Эйдос». Система «Эйдос» разработана в универсальной постановке, не зависящей от предметной области, и может быть применена во всех предметных областях, в которых человек применяет свой естественный интеллект. Система «Эйдос» является инструментом познания, многократно увеличивающим возможности естественного интеллекта, примерно как микроскоп и телескоп многократно увеличивают возможности зрения, правда только в том случае, если оно есть. Предлагается новый вид моделей: содержательные феноменологические модели, которые в настоящее время представлены только системно-когнитивными моделями и занимают промежуточное положение между эмпирическим и теоретическим познанием. Система «Эйдос» рассматривается как инструмент автоматизации процесса познания, обеспечивающий синтез содержательных феноменологических моделей непосредственно на основе эмпирических данных
Ключевые слова: АВТОМАТИЗИРОВАННЫЙ СИСТЕМНО-КОГНИТИВНЫЙ АНАЛИЗ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ И СИСТЕМА «ЭЙДОС» КАК ИНСТРУМЕНТ ПОЗНАНИЯ
Содержание
1. Что такое познание и наука
2. Познание как моделирование
3. Основная проблема науки - проблема познаваемости
3.1 Гностицизм и агностицизм
3.2 Количественная неограниченность и качественная ограниченность любой конкретной формы познания
3.3 Познаваемость с применением различных форм и методов познания и при различных формах сознания
3.4 Принцип Уильяма Росса Эшби
3.5 Основная проблема науки и подходы к ее решению
4. Основные векторы динамики процесса познания
4.1 Движение познания от эмпирического к теоретическому, от феноменологических моделей к содержательным, от формы к содержанию, от явления к сущности. От частного к общему и всеобщему, от познания локальных в пространстве-времени закономерностей, к познанию глобальных закономерностей. Принцип относительности и принцип аналогии
4.1.1 Факты
4.1.2 Эмпирические закономерности
4.1.3 Эмпирические законы (феноменологические модели и модель «Черного ящика»)
4.1.4 Научные законы (движение от феноменологических моделей к содержательным, от эмпирического к теоретическому познанию)
4.1.5 Философское обобщение
4.1.7 Перспективы применения научного метода к постановке и решению философских проблем и конец философии
4.2 АСК-анализ как автоматизированный метод научного познания
4.2.1 Кратко об АСК-анализе
4.2.2 Движение познания от эмпирических данных к информации, а от нее к знаниям
4.2.3 Когнитивные функции
4.2.4 Автоматизированный SWOT- и PEST-анализ
4.2.5 Системно-когнитивные модели как содержательные эмпирические модели (выводы)
4.3 Движение познания от частных и менее адекватных моделей объекта познания к более общим и более адекватным: принцип соответствия
4.3.1 Множественность адекватных моделей
4.3.2 Принцип соответствия
4.4 Движение познания от моделей низкого уровня формализации к моделям более высокого уровня формализации
5. Проблемы современных форм и методов познания и некоторые перспективы познания
5.1 Гипостазирование моделей и его отрицательные последствия. Познание без гипостазирования
5.2 Диалектика смены научных парадигм по Т. Куну. На сколько научно утверждение о лженаучности
5.3 Диалектика смены мировоззренческих парадигм
5.4 О соотношении Науки и Веры. Не противоречит ли науке «вера в научный метод» и «вера в аксиомы и аксиоматический метод»? Существует ли монополия на истину и на право искать ее? Принцип Поппера
5.5 Будущая наука не привязанная к одному методу познания и к одной форме сознания
6. Кратко о программном инструментарии АСК-анализа - интеллектуальной системе «Эйдос»
7. Выводы
Литература
1. Что такое познание и наука
познание сознание философский модель
Познание - это процесс получения новых знаний.
Наука - это социальный институт основной целью существования которого является получение новых знаний.
Наука делится на фундаментальную, открывающие новые знания о человек, обществе и природе, и прикладную, доводящую эти знания до уровня инноваций, т.е. формы, готовой для применения на практике.
Процесс научного познания движется:
1. От данных к информации, а от нее к знаниям.
2. От эмпирического к теоретическому, от феноменологических моделей к содержательным; от формы к содержанию, от явления к сущности, от данных к информации, а от нее к знаниям.
3. От частного к общему и всеобщему (принцип относительности и принцип аналогии), от познания локальных в пространстве-времени закономерностей, к познанию глобальных закономерностей.
4. От менее адекватных моделей объекта познания к более адекватным (принцип наблюдаемости и принцип соответствия).
5. От моделей низкого уровня формализации к моделям более высокого уровня формализации.
2. Познание как моделирование
Научное познание осуществляется путем создания модели объекта познания и исследования его модели.
Модель объекта познания - это его отображение в другую систему, чаще всего символическую (за исключением аналоговых моделей), т.е. на другой носитель, которым легче манипулировать, чем самим объектом, отображение, которое верно отражает основные свойства и отношения моделируемого объекта внутри него и в окружающей среде, и которым поэтому целесообразно пользоваться для замены объекта в процессе его исследования.
Осознаем мы это или нет, но познание всегда осуществляется путем создания модели объекта познания и исследования этой модели. Чаще всего это субъективные модели, чувственные, интеллектуальные и интуитивные. Непосредственное познание объекта познания невозможно.
Существует много различных видов моделей, которые можно классифицировать по различным признакам, в частности: по использованию времени, по области использования, по предметной области (области знаний), по способу реализации, по степени формализации (способу представления).
В контексте данной работы для нас наибольший интерес представляет классификация моделей на феноменологические и содержательные, а также по степени формализации, т.к. повышение степени формализации моделей представляет собой одно из направлений развития процесса познания, что мы рассмотрим ниже в соответствующем разделе.
3. Основная проблема науки - проблема познаваемости
Возникает вопрос о том, на сколько правомерно заменять объект познания его моделью. По мнению автора, модель объекта познания корректно использовать для его познания путем исследования его модели только в том случае, если модель адекватна, т.е. верно отражает основные свойства и отношения моделируемого объекта внутри него и в окружающей среде. Только в этом случае выводы, сделанные на основе познания модели, можно с полным правом отнести к самому моделируемому объекту познания.
Поэтому возникают вопросы о методе построения адекватных моделей, т.е. о том:
- как построить адекватную модель объекта познания;
- как измерить степень адекватности модели объекта познания;
- и вообще о том, возможно ли все это хотя бы в принципе.
Здесь необходимо отметить, что очень часто исследователями вообще не осознается сам факт того, что они строят и изучают модели объектов познания, а не непосредственно сами эти объекты познания, т.е. иначе говоря они принимают за реальность свои модели реальности [1, 2]. Вопрос о степени адекватности этих моделей, измерении этой степени адекватности, методах построения более адекватных моделей и т.п. в этом случае не просто не решается, но даже и не ставится. Чаще всего люди даже не осознают, что то, что они принимают за реальность, на самом деле представляет собой лишь модель реальности, созданную их подсознанием и сознанием на основе информации от органов восприятия того тела, которое является носителем их сознания в данный момент (обычно это физическое тело, но не всегда, т.к. есть, например, внетелесный опыт Чтобы получить информацию об этом достаточно сделать запрос в любой поисковой системе: «доктор Моуди», «доктор Монро» и опыт высших форм сознания [3]). Чаще всего свойства моделей объектов познания неоправданно и необоснованно приписываются самим объектам моделирования (гипостазирование).
3.1 Гностицизм и агностицизм
Известно Ссылки не приводятся, т.к. информацию об этом легко найти в Internet по запросу: «Гностицизм и агностицизм», что существует две крайних полярных точки зрения на познаваемость мира: гностицизм и агностицизм. Гностики считают, что не существует никаких принципиальных ограничений познания, т.е. что все познаваемо, а агностики, что познавательные возможности человека принципиально ограничены и есть вещи, которые мы не только никогда не познаем, но и даже никогда не узнаем об их существовании или не существовании.
Точка зрения автора по этому вопросу состоит в том, что в принципе мир неограниченно познаваем, но фактически на практике на этом пути существует ряд ограничений самих методов познания, накладываемых текущим уровнем развития технологий познания и существующими формами сознания и неограниченность познания может быть реализована только путем преодоления этих ограничений.
Что же это конкретно за ограничения?
Процесс познания можно рассматривать как процесс передачи информации об объекте познания по некоторому каналу связи (источника) к субъекту познания (приемнику) с последующей записью этой информации на определенные носители информации в приемнике.
В случае эмпирического познания, которое является основой для последующего познания, сама информация об объекте познания получается с помощью измерения степени выраженности у объекта познания тех или иных свойств и формируется с помощью датчиков информационно измерительных систем [46], в частности в простейшем случае с помощью органов восприятия физического организма.
Все эти датчики, каналы связи и т.д. имеют ограниченные возможности. Например, датчики измеряют лишь определенные параметры и в определенном диапазоне их изменения с определенной точностью. Каналы связи имеют определенную пропускную способность (например, измеряемую в Мбит/с), затухание, зашумленность и т.п. Ясно, что получение «абсолютно точной информации об объекте познания» невозможно не только потому, что даже теоретически вообще непонятно что это такое, но и просто из-за ограничений информационно-измерительной техники и каналов связи. Достаточно отметить, что абсолютно точная информация имеет бесконечный объем, и на ее получение и передачу по каналу связи необходимо бесконечное время, а для ее записи в приемнике необходим бесконечно большой объем носителей информации.
Поэтому среди основных ограничений процесса познания можно назвать ограниченность темпа и времени познания. Кроме того безусловно есть технологические ограничения на диапазон восприятия органов восприятия и датчиков информационно-измерительных систем. Эти ограничения отличаются для каждой страны и для каждого периода ее развития и имеют тенденцию к ослаблению в процесс исторического развития, т.е. сегодня точность и диапазон измерений значительно шире, чем в прошлом и позапрошлом веке, не говоря уже о средних веках или эпохе античности.
В качестве примера можно привести исследования экзопланет пригодных для жизни нашего типа с помощью орбитальных телескопов «Хабл» и «Кеплер», за само утверждение о существовании которых Джордано Бруно заплатил мученической смертью на костре http://www.aif.ru/society/science/zemlya_i_ee_kopii_vo_vselennoy_milliardy_planet_prigodnyh_dlya_zhizni . А сегодня их открывают регулярно.
3.2 Количественная неограниченность и качественная ограниченность любой конкретной формы познания
С одной стороны мир (природу, общество и человека) можно исследовать бесконечно (по крайней мере, столько, сколько на это есть времени), накапливая при этом все новые и новые знания. С другой стороны эти новые знания будут касаться не всей природы, общества и человека, а только тех их аспектов, которые окажутся доступными для исследования с помощью тех технологий, форм и методов познания, которые при этом использовались.
О чем идет речь?
Представим себе, что при обычной форме сознания, поддерживаемой физическим телом, человек может использовать для чувственного познания путем наблюдения следующие пять органов чувств: зрение, слух, осязание, обоняние и вкусовые ощущения. Спрашивается, можно ли бесконечно познавать мир (природу, общество и человека) используя, например, вкусовые ощущения? Количественно вроде да, хотя ясно, что все полизать все равно не удастся, какое бы сверхлюбопытство не управляло исследователем.
Например, познание в этой форме прекратиться сразу же, после попытки познать вкус цианистого калия. Если попытаться полизать полозья санок на морозе или зажженную спичку, то тоже познаешь только то, что таким способом познания эти объекты познания не познаешь.
Но у любой формы познания есть и более принципиальные качественные ограничения.
Например, никогда не познаешь что такое интеграл, материальная точка или физический вакуум, если пытаться их лизать или нюхать. Очевидно, что для того чтобы познать что такое интеграл необходимо не лизать или нюхать его, а применить для этого более адекватную для данного предмета познания интеллектуальную форму познания. С помощью лизания невозможно также познать психическую сущность человека, его личностные свойства, что такое стоимость и т.д., и т.п. Хотя, честно говоря, это проблематично познать и с помощью других форм познания, в т.ч. интеллектуальной. Достаточно посмотреть сколько существует различных «теорий стоимости». Автор тоже приложил руку к увеличению их количестве, предложив в 1979-1981 годах «Информационную теорию стоимости» [3, 4], основанную на информационно-функциональной теории труда. Примерно на 15-20 лет позже теорию стоимости с тем же названием (не ссылаясь на автора) еще раз предложил Вальтух К.К.
3.3 Познаваемость с применением различных форм и методов познания и при различных формах сознания
Итак, то, что не познаваемого с помощью одной формы познания, вполне может быть вполне познаваемо при помощи другой формы познания. Например, сущность явлений непосредственно чувственно не воспринимаема при физической формы сознания, но вполне познаваема даже и при этой форме сознания с помощью интеллектуальной формы познания.
Обычно ученые представляют себе дело таким образом, что все формы эмпирического (чувственного) познания известны и связаны с пятью известными органами чувств. Кроме эмпирических форм познания существует всего лишь одна форма теоретического познания, основанная на абстрактном мышлении и логике, т.е. на интеллекте. Интеллект тоже имеет ряд разных проявлений, отличающихся уровнем его развития, возможностями и степенью выраженности: рассудок, интеллект, разум, мудрость. «Человек рассудочный» ничего не знает, и не знает об этом, и, соответственно, обычно ошибочно думает, что знает. «Человек интеллектуальный» тоже ничего не знает, но уже знает об этом (Сократ). «Человек разумный» уже знает, но еще не знает об этом. «Человек мудрый» знает, и знает об этом.
Однако, все это так лишь при физической форме сознания. А между тем известны древние классификации форм сознания, включающие аж 92 формы сознания. Даже в работе [3] приводится современная несколько упрощенная периодическая критериальная классификация 49 форм сознания. И при каждой форме сознания свои формы и методы эмпирического и теоретического познания. Причем часто одна и та же форма познания, например интеллектуальная, при физической форме сознания является теоретической формой познания, а при одной из более высоких форм сознания (через одну после физического по классификации Е.В.Луценко) эта же форма познания является эмпирической, т.е. сущность явлений или интеллектуальная истина, познаваемая сейчас нами теоретически, причем не во всей полноте, а лишь асимптотически, при той форме сознания является непосредственно воспринимаемой во всей полноте и многогранности.
Таким образом, если учитывать наличие многих форм сознания с различными возможностями познания, то необходимо по крайней мере признать, что:
- известными сейчас нам формами познания их перечень далеко не исчерпывается и в процессе эволюции людьми будут использоваться новые формы и методы познания, характерные для более высоких форм сознания;
- при переходе в высшие формы сознания изменяется соотношение между ранее имевшимися формами познания, в частности между практическим и теоретическим, например, познаваемое сейчас лишь теоретически будет чувственно восприниматься и использоваться практически.
Тем более вызывает по меньшей мере удивление и недоумение тот факт, что в западных философских системах есть теория познания (гносеология), но отсутствует теория сознания, рассматривающая различные его формы и переходы между ними, в частности эволюцию сознания. А между тем известно [3], что при различных формах сознания человек использует различные формы и методы познания. Этот очень серьезный недостаток отсутствует практически во всех восточных философских системах, например индийских. Поэтому западные философы, даже самые выдающиеся и талантливые, выглядят как заносчивые молодые выскочки и недоучки по сравнению с восточными мудрецами. Автор в ряде работ пытался что-то сделать для преодоления этого недостатка или хотя бы для создания почвы для этого [3].
Но главное ограничение на возможности познания, по мнению автора, накладывает известный принцип Эшби.
3.4 Принцип Уильяма Росса Эшби
В работе [5] автором предложено нелинейное обобщение принципа Эшби.
Начнем с понятия сложности, т.к. интуитивно понятно, что чем сложнее система, тем сложнее ее познать. Фундаментальный принцип, раскрывающий природу взаимосвязи между сложностью системы и проблематичностью ее познания и применения знаний о ней для управления ею предложен одним из основателей кибернетики Уильямом Россом Эшби и в современной науке носит его имя.
Принцип Эшби не означает, что если модель объекта управления отражает не все действующие на него факторы Факторы, действующие на объект управления делятся на внутренние и внешние, а внешние в свою очередь на технологические факторы, т.е. факторы зависящие от управляющей системы, и факторы окружающей среды, независящие от нее., то управление им будет невозможно, а означает лишь, что в этом случае управление будет не полным, не детерминистским. При этом под фактором фактически понимается значение фактора и неявно предполагается, что каждое будущее состояние объекта управления детерминируется одним значением фактора и между значениями факторов и состояниями существует взаимно-однозначное соответствие, т.е. по сути, предполагается, что модель объекта управления является детерминистской, факторы не зависят друг от друга (ортонормированны) и не взаимодействуют друг с другом, т.е. по сути, образуют множество, а не систему факторов, а сама система линейна.
Рассмотрим цикл управления (рисунок 1):
Рисунок 1 Объект управления как система в цикле управления
Однако если рассматривать объект управления как систему в цикле управления (рисунок 1), то можно интерпретировать признаки как значения факторов, воздействующих на систему, а классы как эмерджентные свойства системы или ее будущие состояния, некоторые из которых являются целевыми, а некоторые нежелательными:
Это означает, что принцип Эшби может быть обобщен с учетом системных представлений следующим образом:
«Для того чтобы управление было полным (детерминистским) модель объекта управления должна описывать силу и направление влияния на объект управления не меньшего суммарного количества различных сочетаний значений факторов, чем количество возможных будущих состояний объекта управления».
Предлагается также следующая формулировка системного обобщения принципа Эшби: «Чем больше различных сочетаний значений факторов действует на объект управления, тем выше степень детерминированности управления им».
Из приведенной выше формулировки системного обобщения принципа Эшби вытекает следствие: «Степень детерминированности управления системой тем выше, чем выше ее эмерджентность (уровень системности), количественно измеряемая коэффициентом эмерджентности Хартли» [6-14].
Если в классическом принципе Эшби объект управления рассматривается как многофакторный линейный черный ящик, т.е. черный ящик со многими входами и многими выходами не имеющий никакой внутренней структуры, то в системном обобщении принципа Эшби объект управления рассматривается как система однофакторных черных ящиков, каждый из которых имеет один вход и один выход, взаимодействующих между собой и образующих подсистемы, что приводит к нарушению линейности объекта управления. Таким образом, системное обобщение принципа Эшби основано на введении внутренней иерархической структуры черного ящика.
Объект управления называется линейным, если результат совместного действия на него совокупности факторов равен сумме результатов влияния на него каждого из этих факторов по отдельности (т.е. факторы действуют на объект управления независимо друг от друга и аддитивно).
Это означает, что в линейном объекте управления факторы не взаимодействуют между собой внутри объекта управления, не образуют подсистем детерминации, т.е. по сути, являются не системой, а множеством факторов. В нелинейных объектах управления факторы образуют систему с определенным уровнем системности, с новыми эмерджентными (системными) свойствами, не сводящимися к свойствам факторов, рассматриваемым по отдельности. Чем ниже уровень системности (эмерджентность) объекта управления, тем он как система ближе к множеству и к линейности [6-14].
Для того, чтобы из принципа Эшби сделать выводы об ограниченности возможностей познания, необходимо учитывать, что сложность систем связана с их уровнем системности и то, что чем сложнее система, ем сложнее ее познавать.
Таким образом, из предложенного в [5] системного обобщения принципа Эшби вытекает, что если две системы взаимодействуют, то они отражают друг друга и при этом более сложная система адекватно отражает в себе более простую, а более простая - неадекватно отражает в себе более сложную, т.е. отражает, но лишь в форме проекции.
По этому поводу уместно вспомнить одну восточную притчу про ученика, который всю жизнь искал Учителя, а когда нашел его, то оказалось, что он с детства жил рядом с Учителем, видел его почти каждый день, и при этом совершенно не догадывался о том, кого он видит Сь., также: https://yandex.ru/search/?msid=1488300814.5932.22881.8876&text=клейн%20повесть%20о%20неврубающемся&lr=35 . Видел не видя, и слышал не слыша…
Проекция - это отображение многомерного объекта в пространство меньшего числа измерений. Проекция - это неадекватное отображение, т.к. при ней происходит необратимая потеря информации об отображаемом объекте. Так как сложность мира несопоставимо выше сложности человека, как субъекта познания, то отображение реального мира в нашем сознании также имеет характер проекции и при этом неизбежно происходит потеря информации об объекте познания. Наиболее ярко эту форму ограниченности возможностей нашего познания описал величайший греческий философ Платон в знаменитом Мифе о Пещере https://yandex.ru/search/?text=Платон%20миф%20о%20пещере&lr=35 .
Это хорошо объясняет тот факт, что учеными до сих пор не создана сколько-нибудь адекватная теория высших форм сознания и перспектив развития человека, технологии и общества. Более того, даже не выработано терминологии понятий, адекватных для решения этой чрезвычайно перспективной проблемы. Автор в ряде работ пытался что-то сделать для решения этих проблем или хотя бы для создания почвы для этого [3]. Дело в том, что обычно ученые работают физической форме сознания и людей в высших формах сознания осознают в своих упрощенных, ограниченных и ущербных моделях, имеющих характер проекций более полных и адекватных реальности, характерных для высших форм сознания. Примерно по тем же причинам не только кошки, но даже и львы и тигры не могут построить адекватной модели развития человеческого общества и смены технологических укладов, организационных, экономических и политических структур, смены научных и мировоззренческих парадигм в развитии человечества.
3.5 Основная проблема науки и подходы к ее решению
Таким образом, основная проблема науки заключается в ограниченности когнитивных возможностей человека и используемых им технологий познания, которые ограничены уровнем развития сознания самого человека и уровнем развития технологий в обществе, и не обеспечивают эффективного познания при очень большом объеме исходных данных.
Решение этой проблемы предлагается искать как на пути перехода в высшие формы сознания [1-3], так и на пути автоматизации научных исследований. Но данная работа посвящена в основном второму пути.
Традиционно для этого используются информационно-измерительные системы и автоматизированные системы научных исследований (АСНИ). Однако математические методы, применяемые в этих системах, предъявляют жесткие практически невыполнимые требования к исходным данным, что резко снижает эффективность и применимость этих систем на практике. Вместо того, чтобы предъявлять к исходным данным практически неосуществимые требования (вроде нормальности распределения, абсолютной точности и полных повторностей всех сочетаний значений факторов и полной их независимости и аддитивности) автоматизированный системно-когнитивный анализ (АСК-анализ) предлагает без какой-либо предварительной обработки осмыслить эти данные и тем самым преобразовать их в информацию, а затем преобразовать эту информацию в знания путем ее применения для достижения целей (т.е. для управления) и решения задач классификации, поддержки принятия решений и содержательного эмпирического исследования моделируемой предметной области путем исследования ее модели.
АСК-анализ представляет собой системный анализ, рассматриваемый как метод научного познания. Это высокоавтоматизированный метод научного познания, он имеет свой развитый и постоянно совершенствующийся программный инструментарий - интеллектуальную систему «Эйдос». Система «Эйдос» разработана в универсальной постановке, не зависящей от предметной области и может быть применена во всех предметных областях, в которых человек применяет свой естественный интеллект. Система «Эйдос» является инструментом познания, многократно увеличивающим возможности естественного интеллекта, примерно как микроскоп и телескоп многократно увеличивают возможности зрения, правда только в том случае, если оно есть. Предлагается новый вид моделей: содержательные феноменологические системно-когнитивные модели.
4. Основные векторы динамики процесса познания
4.1 Движение познания от эмпирического к теоретическому, от феноменологических моделей к содержательным, от формы к содержанию, от явления к сущности. От частного к общему и всеобщему, от познания локальных в пространстве-времени закономерностей, к познанию глобальных закономерностей. Принцип относительности и принцип аналогии
В процессе познания современная наука использует различные формы познания: эмпирическое познание (чувственное познание, наблюдение, эксперимент), и интеллектуальную форму познания (логику и абстрактное мышление). Научные гении явно используют еще также и интуицию.
4.1.1 Факты
Факт как онтология, соответствие общего и особенного, дискретного и континуального, экстенсионального и интенсионального [6]. Область действия факта локальна, т.е. факт описывает нечто, произошедшее в определенном месте и в определенное время, «здесь и сейчас».
Понятие факта связано с понятиями измерения и классификации, определения степени выраженности свойства объекта и определения принадлежности объекта к определенной группе.
Факт - это не описание того, что было в действительности (как часто ошибочно думают), а описание того, как наблюдатель или исследователь понял или не понял то, что было в действительности. Интересно, что Ориген говорил, что чудеса противоречат не законам природы, а лишь нашим представлениям о законах природы. Поэтому если наблюдаемые факты противоречат законам природы, то значит у нас неверное представление об этих законах, неверная теория, которую надо развивать. Таким образом, описание факта всегда отражает не только саму наблюдаемую реальность, но и самого исследователя, прежде всего его уровень компетенции.
На эмпирическом этапе познания описания новых фактов всегда первоначально делается в старых понятиях, которыми владеют исследователи, и, поэтому, является неадекватным. И лишь на более позднем теоретическом этапе научного познания формируются новые адекватные понятия для описания новых фактов (К.Маркс). Таким образом описание факта содержит не только описание реальности, но всегда несет отпечаток времени и места, где жил его наблюдатель и присущих ему ограничений.
Сохранилось легенды папуасов Океании, описывающие прибытие каравелл европейцев. Они описывают, что в бухте неожиданно появилось несколько маленьких островов с крутыми берегами. На островах было по 2-3 высоких прямых дерева без листьев, опутанных паутиной. На этих островах также были существа, напоминавшие людей, но другой формы тела, достающие из тела и засовывающие обратно в него какие-то предметы. Эти существа ели сырое мясо крокодилов и выбрасывали их шкуру в море (арбузы), кроме того они дышали дымом. На кораблях были мачты и снасти, испанцы были в одежде с карманами, они ели арбузы и курили. Надо сказать, что описание, данное аборигенами, является довольно точным, но в тоже время очевидно, что они совершенно не поняли, что же они видели. Примерно так же и по аналогичным причинам люди описывали плоскую Землю, встающее утром из-за горизонта и садящееся вечером за горизонтом Солнце, метеориты, отколовшиеся от небесной сферы, примерно также и мы описываем НЛО.
Таким образом старые понятия могут и не быть адекватным инструментом для описания фактов. В этом случае описание фактов с их применением получится неадекватным и для их адекватного описания необходимо выработать адекватные для этой задачи «новые термины и понятия».
Таким образом, существует зависимость терминологической формулировки фактов от господствующей теории у тех исследователей, кто их выявляет. Это значит, что когда информация о фактах вербализуется, то по сути факты при этом интерпретируются, т.е. невольно теоретически осмысливаются с позиций господствующей теории. Поэтому в формулировках фактов есть информация не только о том, что наблюдалось эмпирически, но и том, как эти наблюдения поняли наблюдатели. Примеры Солнцем, метеоритами, кораблем и аборигенами.
Но от наблюдателя зависит не только описание фактов, но в ряде случаев и сами факты. Дело в том, что наблюдатель (непосредственно или с помощью измерительных приборов) получает информацию о факте в процессе взаимодействия с объектом познания, при этом не только объект познания влияет на него, но и он влияет на объект познания. В качестве примера можно привести эксперименты о зависимости физических свойств электронов, проявляющихся при их интерференции на щелях, от их наблюдения с помощью света (Комптон-эффекта) [15] См., например: http://vivovoco.astronet.ru/VV/Q_PROJECT/FEYNMAN/LECTURE6.HTM .
4.1.2 Эмпирические закономерности
Это закономерности, обнаруженные одним исследователем в собранных им фактах. Область действия эмпирических закономерностей это сами факты, на которых они обнаружены (действие в узкой эмпирической области).
4.1.3 Эмпирические законы (феноменологические модели и модель «Черного ящика»)
Это эмпирическое закономерности, обнаруженные и подтвержденные многими исследователями на собранных ими фактах, работающими в разных местах и в разное время. На основе эмпирического исследования строится феноменологическая модель объекта исследования (модель «черного ящика») и формулируется эмпирический закон. Область действия эмпирического закона шире, чем эмпирической закономерности и расширяется с фактически исследованной предметной области на всю область, которая в принципе может быть эмпирически исследована.
Иногда факты определяют как явления или их свойства, установленные эмпирически и допускающие проверку другими исследователями в другом месте и в другое время (верификацию) и успешно прошедшие такую проверку. Только тогда факты считаются существующими и достоверными.
По мнению автора, в это определение факта является некорректным по двум причинам:
1. Так как в начале этого определения говорится о том, что это определение фактов, а в конце о том, что оно касается фактов, существование которых установлено достоверно. В результате вообще непонятно что определяется в данном определении: просто факты или только достоверно установленные объективно существующие факты. Очевидно, что из этого следует необходимость доработки или уточнения данного определения.
2. В данном определении фактов активно используются развитые теоретические представления о принципе наблюдаемости и принципе относительности, которые сами описывают свойства фактов в зависимости от условий их наблюдения. Таким образом, в данном определении допущена логическая ошибка, которая называется «логический круг» или определение неизвестных понятий друг через друга (т.е. определение одного неизвестного через другое неизвестное), а не через другие известные более простые и более фундаментальные понятия. Пример такой логической ошибки мы видим при определении понятий «бутерброд», «хлеб», «масло». 1-е определение: «Бутерброд - это хлеб с маслом». 2-е определение: «Масло это то, что намазывают на хлеб, когда делают бутерброд». 3-е определение: «Хлеб - это то, на что намазывают масло, когда делают бутерброд». Нельзя не отметить, что примерно так же в философии определяются категории «Материя» и «Сознание»: «Материя - это то, что существует независимо от сознания», а «Сознание это то, что отражает материю».
Принцип наблюдаемости утверждает, что объективное существование может считаться установленным только для тех процессов и явлений, которые наблюдались несколькими, по крайней мере двумя, независимыми способами.
По мнению автора, измерение - это построение модели объекта на основе наблюдений и исследование этой модели для установления ненаблюдаемых характеристик объекта [46, 35]. Чем больше независимых способом (или датчиков) используется при измерении величины, чем тем меньше погрешность измерения и выше достоверность с которой установлено ее существование и значение.
Например, заряд электрона получается одинаковым и при его определении путем исследования прохождения токов в электролитах, и путем наблюдения отклонений траекторий электронов в магнитном поле. Это является основание для утверждения об объективном существовании такого заряда.
Если же какое-то свойство наблюдается только одним способом, то невозможно понять, является ли это свойство свойством наблюдаемого объекта или оно наблюдается вследствие постоянной погрешности самого способа его наблюдения. Например, непонятно (пока не снимешь очки), действительно ли в Изумрудном городе полно изумрудов или просто стекляшки выглядят как изумруды из-за зеленых очков.
Принцип наблюдаемости играет важную методологическую роль не только в физике. В работе [16] тотальная ложь рассматривается как стратегическое информационное оружие общества периода глобализации и дополненной реальности. Рассматривается возможность применения в современном обществе принципа наблюдаемости, как общепринятого в физике критерия реальности. Показано, в каких случаях применение данного принципа в исследованиях общества приводит к общественным иллюзиям, а когда дает адекватные результаты. Предлагаются понятие: «Степень виртуализации общества» и количественная шкала для ее измерения, а также вводится понятие «Общественный умвельт» под которым понимается область общества, существенно отличающаяся от остальных своими фундаментальными закономерностями.
Таким образом по сути дела принцип наблюдаемости дает критерий достоверности факта, присвоить фактам объективный или субъективный статус [3, 16].
Принципы относительности утверждает, что природа устроена таким образом, что все физические явления и процессы протекают совершенно одинаково во всех системах отсчета, движущихся по инерции.
Из принцип относительности вытекает много следствий, на нем основаны фундаментальные физические теории (СТО и ОТО). Однако сам он не имеет какого-либо обоснования, кроме философско-эстетического предположения, что природа должна быть устроена просто и красиво (которое, по-видимому, правильно).
Мы отметим два следствия из принципа относительности.
Во-первых, если проводить эмпирические исследования в одном месте и в одно время, то результатами этих исследований можно воспользоваться в другом месте и в другое время. По сути, этот принцип позволяет расшить область действия фактов с локальной на глобальную, делокализовать факты. Во многом именно поэтому и имеет смысл проводить исследования.
Во-вторых, появляется невозможность определить, движется ли лаборатория или покоится, проводя любые физические эксперименты внутри нее. Если имеются в виду только механические эксперименты, то речь идет о принципе относительности Галилея, если кроме того и оптические (электромагнитные) - то о принципе относительности Галилея-Эйнштейна, если об информационных, психологических и социально-экономических процессах и явлениях - то о принципе относительности Луценко [17, 18].
Применимость принципов наблюдаемости и принципов относительности в социально-экономических явлениях.
В работе [17] автором сделана попытка расширить область применения принципов, аналогичных принципам относительности Галилея и Эйнштейна и рассматривать их как важнейшие методологические принципы не только для физики, но и для других наук, т.е. как фундаментальные общенаучные методологические принципы. В этой связи необходимо отметить, что в некоторых других науках также были выработаны аналогичные по смыслу методологические принципы. Например в статистике и социально-экономических науках применяются понятия исследуемой и тестовой выборки и генеральной совокупности, рассматриваются вопросы репрезентативности исследуемой выборки по отношению к генеральной совокупности, а также вопросы такого изменения исследуемой выборки, которое позволяет расширить отражаемую ей генеральную совокупность. В теории временных рядов развито также расширение понятий «репрезентативная выборка» и «генеральная совокупность» (которые ассоциируются с пространственными понятиями «локальное множество» и «делокализация») на временную область. Если закономерности, выявленные на каком-то отрезке временного ряда (т.е. исследуемая выборка) действуют для него и далее определенный период времени, то этот период называется «период эргодичности» (т.е. генеральная совокупность). Эргодичность процесса нарушается в точке бифуркации, в которой качественно изменяются и начинают действовать новые закономерности, ранее исследуемая выборка теряет репрезентативность и модели, созданные на ее основе, теряют адекватность.
Принцип аналогии по смыслу сходен с принципами относительности и известен с глубокой древности. Достаточно сказать, что величайшему мудрецу древнего Египта Гермесу Трисмегисту («Трижды Величайший»), впоследствии обожествленному как бог Тот, приписываются такие слова, записанные на изумрудной скрижали существует легенда, согласно которой изумрудной скрижалью Гермеса Трисмегиста владел Александр Македонский, но знал ли он ее сокровенный смысл остается неизвестным.: «Что вверху, то и внизу, каждая нить в великой ткани мироздания проходит от самого верха до самого низа».
В работе [17] предложен обобщенный принцип относительности, аналогичный принципу относительности Галилея-Эйнштейна, но для всех видов реальных и виртуальных систем, а не только физических, высказана гипотеза о его взаимосвязи с теоремой Эмми Нётер и законами сохранения энергии, импульса и момента импульса в социально-экономических и психологических системах. На основе информационной теории времени и информационной теории стоимости (Е.В. Луценко, 1979) сделаны выводы о неравномерности хода времени в социальных системах, неоднородности и анизотропности экономического пространства и нарушении законов сохранения энергии, импульса и момента импульса в социальных системах, и соответственно, о невыполнении или лишь частичном выполнении для них обобщенного принципа относительности. Предложены новые понятия физического и социально-экономического умвельта и с их использованием сформулированы физический и социально-экономический антропные принципы [3].
Итак, принципы наблюдаемости и относительности позволяют установить степень достоверности фактов и расшить область их применения, т.е. по сути перейти от исследования эмпирических закономерностей к формулировке эмпирических законов, выраженных форме феноменологических моделей.
...Подобные документы
Экономико-математическое моделирование как метод научного познания, классификация его процессов. Экономико-математическое моделирование транспортировки нефти нефтяными компаниями на примере ОАО "Лукойл". Моделирование личного процесса принятия решений.
курсовая работа [770,1 K], добавлен 06.12.2014Особенности и сущность моделей системной динамики. Характеристика контуров с положительной и отрицательной обратной связью. Моделирование S-образного роста. Разработка модели запаздывания и ее построение. Основные разновидности моделей мировой динамики.
реферат [134,7 K], добавлен 22.02.2013Методология анализа сложных объектов, изучения и познания процессов. Основные принципы системного подхода к анализу проблем и основные понятия о системах. Декомпозиция, анализ подпроблем и их решение, выявление альтернатив и выбор оптимальных решений.
контрольная работа [47,5 K], добавлен 04.08.2010Математическое моделирование как теоретико-экспериментальный метод позновательно-созидательной деятельности, особенности его практического применения. Основные понятия и принципы моделирования. Классификация экономико-математических методов и моделей.
курсовая работа [794,7 K], добавлен 13.09.2011Понятие системы управления, ее назначение и целевые функции. Суть параметрического метода исследования на основе научного аппарата системного анализа. Проведение исследования системы управления на предприятии "Атлант", выявление динамики объема продаж.
курсовая работа [367,1 K], добавлен 09.06.2010Использование различных ресурсов для производства изделия с применением математических методов и построением функциональной зависимости. Математическая идеализация процентного изменения спроса. Составление модели межотраслевого баланса разных отраслей.
контрольная работа [195,4 K], добавлен 19.08.2009Структурные единицы научного направления, элементы исследований. Способы и приемы анализа априорной информации, получение научных результатов с использованием метода проб и ошибок, основные типы задач, топологические уравнения, приближенные модели.
контрольная работа [77,3 K], добавлен 15.11.2010Разработка модели авторегрессии скользящего среднего, которая описывает и объясняет динамику объема грузов, перевозимых основными видами транспорта. Применение этой модели для прогнозирования развития всей грузовой транспортной системы Украины.
статья [514,3 K], добавлен 30.06.2012Регламентация основ разработки сложных систем. Классификация структурных методологий и их примеры. Основные этапы подхода Мартина. Методологии структурного анализа Йодана/Де Марко и Гейна-Сарсона. Сравнительный анализ SADT-моделей и потоковых моделей.
реферат [81,5 K], добавлен 05.10.2012Построение математических моделей по определению плана выпуска изделий, обеспечивающего максимальную прибыль, с помощью графического и симплексного метода. Построение моделей по решению транспортных задач при применении метода минимальной стоимости.
задача [169,2 K], добавлен 06.01.2012Суть математического моделирования процессов и теории оптимизации. Метод дихотомии и золотого сечения. Поиск точки min методом правильного симплекса. Графическое решение задачи линейного программирования, моделирование и оптимизация трёхмерного объекта.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 15.01.2010Сущность и содержание метода моделирования, понятие модели. Применение математических методов для прогноза и анализа экономических явлений, создания теоретических моделей. Принципиальные черты, характерные для построения экономико-математической модели.
контрольная работа [141,5 K], добавлен 02.02.2013Сбор первичной научной информации, ее фиксация и хранение. Основные формы представления результатов исследовательской деятельности. Структура доклада, рецензии, научного отчета и реферата. Прожиточный минимум и сферы его использования. Анализ результатов.
отчет по практике [36,4 K], добавлен 03.05.2013Основы структурного системного анализа, принципы и вопросы создания функциональных моделей по методологии IDEF0: истоки структурного моделирования, границы системы, точка зрения модели, синтаксис графических диаграмм. Функциональные блоки, дуги.
учебное пособие [514,6 K], добавлен 17.06.2011Разработка теории динамического программирования, сетевого планирования и управления изготовлением продукта. Составляющие части теории игр в задачах моделирования экономических процессов. Элементы практического применения теории массового обслуживания.
практическая работа [102,3 K], добавлен 08.01.2011Математическое моделирование как метод оптимизации процессов. Расчет сушилок, баланс влаги. Моделирование процесса радиационно-конвективной сушки. Уравнение переноса массы. Период условно-постоянной скорости. Градиент влагосодержания и температуры.
реферат [2,7 M], добавлен 26.12.2013Исторический обзор теории финансового инвестирования. Применение методологического аппарата нелинейной динамики к моделированию и анализу процессов, протекающих на рынках ценных бумаг. Исследование фрактальных свойств американского фондового рынка.
дипломная работа [2,3 M], добавлен 04.02.2011Создание математической модели для оперативного мониторинга продажи услуг в Региональном филиале ОАО "Сибирьтелеком"-"Томсктелеком". Преимущества, стоимость и основные перспективы развития услуг ISDN. Математическое моделирование dial-up подключений.
дипломная работа [2,8 M], добавлен 20.09.2010Общая характеристика и классификация экономико-математических методов. Стохастическое моделирование и анализ факторных систем хозяйственной деятельности. Балансовые методы и модели в анализе связей внутризаводских подразделений, в расчетах и цен.
курсовая работа [200,8 K], добавлен 16.06.2014Основные понятия и типы моделей, их классификация и цели создания. Особенности применяемых экономико-математических методов. Общая характеристика основных этапов экономико-математического моделирования. Применение стохастических моделей в экономике.
реферат [91,1 K], добавлен 16.05.2012
