|
|
Варианты
моделированияДинамика изменения
числа жителей Модель
Тьюринга
|
Моделирование является естественным процессом. Естественным в том смысле, что фактически исходит из самой природы человека. Человек в своей среде обитания постоянно занимается моделированием для принятия решений.
Понятие модели вошло в широкий обиход в процессе развития вычислительных электронных машин. Компьютеры - это аппараты для построения моделей. Мы задаем условия, а компьютер в соответствии с заложенными в него программами осуществляет моделирование. Но компьютерное моделирование является лишь одной из форм построения моделей.
Моделированием пронизана вся наша жизнь. Чтобы оценить это высказывание достаточно представить, как человек переходит улицу. Он оценивает расстояние до машин, их направления и скорости перемещения, а на этом основании принимает решение для перехода улицы. Он смоделировал ситуацию, отбросив все лишнее, что было вокруг.
Вся наша деятельность - это постоянное моделирование ситуаций, хотя мы можем даже не осознавать этого.
Решения могут приниматься без осознанного моделирования, без попытки логически обосновать наши действия. Нас же будут в дальнейшем интересовать модели, построенные с помощью умозаключений. При этом логика умозаключений может быть четкой, как в программировании, а может содержать лишь объяснение, то есть обоснование с точки зрения строгой логики будет размытым.
Моделирование для подготовки решений предполагает наличие исходных условий и правил, по которым делаются умозаключения. Правила должны соответствовать определенным логическим принципам, позволяющим делать выводы, получать результаты, помогать в принятии решений, а то и просто заменять человека в принятии решений.
Описание модели содержит следующие составляющие, сведенные в таблицу ниже.
|
| Начальные условия,
факторы,
данные,
параметры
| Правила,
алгоритмы,
умозаключения
и другое для получения
выводов,
результатов,
сравнительных оценок.
| Выводы,
результаты,
сравнительные оценки
|
|
| характеризует состояние
до принятия решения
и содержит варианты возможных решений
| характеризует порядок
логических правил,
которые неизменны от варианта к варианту
| характеризует результат
на последствия
в зависимости от рассматриваемого решения
|
Модель должна позволять получать результаты на базе проделанных логических умозаключений. Наиболее простые умозаключения - это формулы и алгоритмы, построенные на базе математических вычислений. Подставив в формулу значения (исходные данные), мы получаем результаты, которые являются истинными. Все остальные результаты для этой модели при заданных исходных данных являются ложными или не проверяемыми с помощью математической модели.
Моделирование позволяет выделить результаты, которые являются истинными или ложными. В рамках модели могут оставаться высказываниями, для которых нельзя определить их истинность или ложность. То есть высказывания могут быть недоказуемыми в рамках выбранной модели.
Модель рассматривает не все высказывания, а только те, которые соответствуют данной модели. Иными словами, модель всегда ограничивает круг высказываний, для проверки которых она создана.
Наиболее простые модели строятся с помощью математики. В математике четко определена аксиоматика и логические правила. Она проста в том смысле, что начальные условия и правила для доказательств и расчетов всегда четко определены. Математика минимизирует количество первичных понятий, формулирует аксиомы, а выводы делает на основе единых логических (математических) умозаключений. Но даже в математике результаты зависят от выбранной модели (к примеру, существуют геометрии Евклида, Лобачевского, Римана, которые имеют различную аксиоматическую основу).
Моделирование же в процессе реальной нашей жизнедеятельности чаще всего связано с размытостью понятий и с опорой на предположения, которые не доказаны, но были верны для определенного рода практики. То есть мы в своей повседневной практике не требуем доказательства того, что считаем очевидным. Более того, мы далеко не всегда определяем четко граничные условия для исходных (начальных) условий. К тому же в реальной жизни мы не пользуемся научными определениями понятий, что приводит к еще большей неоднозначности выбранной модели. Это, конечно, подчас приводит к ошибкам при принятии решений, а с другой стороны позволяет сократить время на анализ в ходе подготовки решений. Если бы мы всегда пытались все решения моделировать по строгим правилам, то не смогли бы нормально существовать.
Человек вынужден изучать мир, преобразуя его в те модели, которые ему понятны.
Иными словами, человек моделируя, переводит язык окружающего мира на язык своих ощущений с использованием личного понимания отдельных слов и даже устоявшихся терминов. Ощущения - это природные приборы, которыми человек наделен. В своей практике он создает новые приборы, которые сигналы от природы преобразуют в те ощущения, которые человеку свойственны. Так появились весы, счетчики измерения тока, компасы, часы, телевизоры и многие другие приборы.
При моделировании часто одни координаты переводятся в другие для лучшего восприятия.
Графики отображают расстояния, так как вычерчены на плоскости. Это является для нас естественным, привычным, так как к данному типу моделирования мы обучены с детства. Поэтому мы вынуждены указывать, что на осях графика отображены числовые данные, отображающие время, силу тока, скорость, температуру и так далее. Тем самым мир, имеющий множество измерений, с помощью графиков отображен в модели для визуального восприятия в привычных для нас двухмерных координатах. Реже - в трехмерных. В любом случае в тех координатах, которые для нас понятны.
Отметим еще раз, что алгоритм, который осуществляется с помощью вычислительных программ, является частным случаем моделирования. В нем четко определены все начальные условия и правила, по которым делаются выводы. В других областях все сложнее и менее четко.
А вот фраза, что рост урожая зерновых приведет к снижению цен на продукты питания, взята из учебника по экономике. Вывод может оказаться ложным, если будет принято решение о закупке зерна государством в качестве стратегического запаса. Вывод о цене верен, если другие параметры не будут изменены. Авторами учебника подразумевалось, что используется определенный круг параметров. В частности, государственные запасы зерна в модели не присутствуют. Здесь хочу подчеркнуть, что авторы учебника получают абсолютно верный результат в используемой ими модели. А правительство изменило модель, получив тот результат, который был необходим для поддержания устойчивой экономики.
Мы часто пользуемся моделями, где определенные условия подразумеваются, но не оговариваются. Более того, в исходных позициях одно понятие может фигурировать вместо другого. Обычно подмену замечают лишь люди, обладающие опытом научной работы. А это может приводить к результатам, которые мы не ожидали (не спрогнозировали). За примером далеко ходить не надо, а загляните на страницу о товарных нишах.
Ученые стараются следить за точностью определений и выводов. А в обычной жизни для обычных людей отход от четких правил не редок, так как позволяет упростить и сократить изложение.
На практике часто приходится сталкиваться с ситуацией, когда модель не определена, а решения принимаются. При этом решение изменяет параметр, который не обязательно влияет на результат. Иными словами, решение без определения четкой модели не приводит к желаемым результатам.
К примеру, ограничение продажи спиртных напитков не приводило к снижению алкогольной зависимости. Отсутствие модели, формулирующей причины и следствия, породило решение, которое не привело к достижению цели по снижению уровня алкогольной зависимости населения. Модель для принятия решения не отражала реальность, так как причина алкоголизма не связана со временем продажи водки.
Подобный результат наблюдается при внедрении ЕГЭ, хотя в ходе обсуждения в СМИ были показаны побочные отрицательные результаты. Но авторы ЕГЭ проигнорировали иные модели с другими выводами. И еще один пример, который важен на глобальном уровне. Принимаются решения по борьбе с кризисом, принявшим глобальные масштабы, но даже на совещаниях руководителей государств не сформулированы причины кризиса (начальное условие для моделирования), а уже принимаются решения с объявлением ожидаемого результата.
Ошибки моделирования не всегда приводят к ошибочным результатам. И это не надо забывать.
Данное утверждение проиллюстрировано анекдотом.
Огромное число моделей сложно формализовать с помощью цифровых данных и прямых вычислений. Более того, многие модели оперируют с качественными показателями, а цифровые данные являются лишь средством оценки принятых решений. Для демонстрации связи качественных и цифровых данных сформирован пример, отражающий прогнозы в зависимости от решений, влияющих на демографическую ситуацию для одного из городов России.
| В последние годы было сильнейшее увлечение экономическими науками. Многие государственные решения разрабатывались экономистами без привлечения специалистов из других областей. Как любая наука, экономика исходит из определенных постулатов, которые часто не оговариваются. К примеру, многие экономические теории исходят из того простого правила, что люди стремятся в личном плане принимать решения с наибольшей выгодой для себя. Реально в жизни это не так. Иначе мы не говорили бы об альтруистах и эгоистах. Технологии, которые присутствуют на моем сайте, имеют ту отличительную черту, что экономические расчеты производятся на заключительном этапе принятия решения. Сначала рассматриваются вопросы, которые не носят чисто экономического содержания. Экономические расчеты проводятся лишь с целью, чтобы убедиться, что решение является реально, что оно может быть профинансировано с необходимым уровнем отдачи. Я на следующих страницах сайта еще поясню, почему решения, нацеленные лишь на максимизацию дохода, могут приводить к провалам в перспективе.
|
|
| Обратите внимание на следующую мою позицию:
Экономика в процессе подготовки решений имеет такое же значение, как математика при конструировании физических процессов. Нет сомнений, что каждый физический процесс просчитывается математическими формулами. В том же смысле любое решение должно проверяться на его экономическую состоятельность. Я на страницах сайта уделяю внимание проблеме подмене целей, а здесь хочу подчеркнуть, что подмена одних технологий другими приводит часто к самым плачевным результатам.
Чрезмерное увлечение экономическими теориями без учета мнений других специалистов заканчивается итогами, которые все наблюдали при вводе в жизнь ЕГЭ или при борьбе с кризисом глобальных масштабов.
|
|
Хочу особое место уделить терминам.
Каждый термин формулируется под определенную модель. В бытовой лексике этому обычно значение не придается.
Для принятия решений очень важно понимать те условия, для которых был сформулирован термин. Выводы с использованием тех или иных терминов могут быть совершенно различны, если рассматривать различные модели. Модели, которые верны для бизнеса и экономики XIX века далеко не всегда применимы в XXI веке.
Более того, в слова либерализм, консерватизм, правые, левые часто вкладывают совершенно разные понятия.
Рекомендую в связи с этим почитать книгу Кронгауза и обратиться к странице сайта Словарик от жены Петрова. Это позволит научиться обращаться с языком так, чтобы минимизировать объем неточностей при моделировании.
|
|
|
|
|
|
1
Предисловие
3
Наше сознание
и моделирование
4
Моделирование
и ожидаемые результаты
5
Основа -
согласование подходов
6
Активные
и пассивные решения
7
Структура -
основа моделирования
8
Открытость информации
9
Цели
10
Ниша деятельности
11
Инновации
12
Стандарты
13
Инвестиции
14
Участники процесса
15
Формирование команды
16
Дополнительная литература
17
Проблемы, обсуждаемые в СМИ
18
Анекдоты
по теме
|
