Моделирование как познавательный процесс

Выше мы описали цикл моделирования как построение модели, ее изучение и возвращение к исходному объекту с применением к нему полученных на модели знаний. В реальности, как правило, исследовательский процесс не исчерпывается одним оборотом этого цикла, а представляет собой последовательность моделей, каждая из которых по сравнению с предыдущей в чем-то модифицирована или же воспроизводит какие-то иные, новые стороны оригинала. В этой серии развивающихся моделей происходит постепенное совершенствование самого процесса моделирования в данной предметной области и достижение более адекватных, информационно насыщенных моделей. Таким образом, моделирование — это не одноразовая процедура, а сложный и длительный исследовательский процесс, в котором возобновляются на более высоких уровнях его основные этапы. Этот процесс включает и привлечение наличных теоретических знаний, и выдвижение гипотез, и текущие корректировки исходя из конкретной ситуации. Примером такого сложного и многоэтапного моделирующего подхода может служить разработка математических моделей в иммунологии. Так, применение математического моделирования в этой области начинается в 70-е гг. XX в.; впервые наиболее полное описание клональной селекции было дано американским исследователем Г. Беллом (1970; 1972). Однако несмотря на содержательность и ценность построенных им моделей, познавательной биологической интерпретации они не дали. Тогда Г. Белл продолжил ра- боту в направлении более абстрактного анализа иммунных процессов. Общая стратегия совершенствования моделей шла от более простых моделей к сложным и от конкретных — к абстрактным; позже идеи Г. Белла были обобщены и развиты другими исследователями (школой Молера - Бруни и др.). Что же касается отдельного цикла моделирования, то здесь следует отметить, что в научной практике не всегда можно четко различить его отдельные этапы; часто этапы моделирования соединяются в единый непрерывный процесс, взаимопроникая и взаимодействуя. Вначале исследователь ищет подходящую модель или исходные принципы, которые следует положить в ее основание (в более выигрышных условиях поиск модели может опираться и на уже имеющиеся модели). В итоге достигается некое первое “очертание” будущей модели, часто достаточно приблизительное, неточное. Сам процесс разработки модели является творческим, огромную роль в нем играют интуиция, исследовательское чутье; ведь универсальных рецептов моделирования не существует. При поиске подходящей модели сначала может выдвигаться много различных кандидатов на эту роль, но в ходе последующего анализа их количество сокращается, а остаются лишь наиболее адекватные. В процессе предварительной разработки модели происходит повторное возвращение к объекту с целью корректировки исходных знаний о нем, уточнение модели, ее переработка, пробная экстраполяция предполагаемых выводов, т.е. процесс моделирования представляет собой достаточно сложное продвижение к оптимальному результату Кроме того, необходимо четко представлять, что описанные выше три этапа моделирования могут быть примерно равноценными во время решения определенных задач, а могут иметь и различную ценность. Иллюстрацией ситуации с приблизительно равной значимостью всех этапов моделирования может служить математическое моделирование управления предприятием с целью его оптимизации. Здесь вначале изучают исходную задачу, подбирают переменные, выделяют начальные условия, т.е. строят адекватную модель; далее эту модель подвергают расчетам по математическим методам оптимизации, проводя вычислительный эксперимент; на завершающей стадии расшифровывают полученные решения, переводят их на содержательный язык и выдвигают практические рекомендации для данного предприятия. Однако во многих случаях на различные этапы моделирования может ложиться различная логическая нагрузка, и тогда они будут иметь неравноценный удельный вес в работе с моделью. Так, в определенных ситуациях может оказаться, что стадия изучения модели настолько незначительна, что кажется выпавшей из общей схемы моделирования, в то время как главная часть работы отведена самому построению модели. В других случаях (например, когда мы используем естественную модель — лабораторное животное) этап построения модели, наоборот, сведен к минимуму или отсутствует. Действительно, с одной стороны, есть случаи, когда особенностью исследовательской ситуации является наличие неизвестных моментов в самой модели, и тогда акцент делается именно на ее изучении (например, ситуация модельного эксперимента), благодаря чему исследователь обнаруживает какие-то важные свойства модели. С другой стороны, есть и ситуации, где само построение модели выступает целью исследователя, в дальнейшем эта модель может уточняться с помощью новых эмпирических и теоретических данных (например, построение стереохимической модели молекулы какого-то вещества).