Знаковые модели и сигналы

Ранее в списке моделей условного подобия были упомянуты сигналы.

Сигналы – это специфические модели условного подобия. Они применяются в технических устройствах без участия человека. (Правила использования сигналов: код, кодирование декодирования. Теория кодирования).

Модели условного подобия в науках, изучающих создание и использование этих моделей самим человеком имеют свою особенность и называются знаками.

Семиотика изучает знаки системно, то есть как входящие в знаковые системы с 3-мя основными группами отношений:

- синтаксис (греч. «построение, порядок») – отношения между разными знаками, позволяющие отличать их и строить из них знаковые конструкции все более высокой сложности;

- семантика – (греч. «обозначение») – отношение между знаками и тем, что они обозначают (вложенный, изначальный смысл знаков);

- прагматика – (греч. «дело, действие») – отношения между знаками и теми, кто их использует в своей деятельности (понятый смысл знаков).

По сути дела языкознание, криптография, графология, техническое черчение, информатика, литературоведение - это модели условного подобия.

Для того, чтобы модель отвечала своему назначению, то есть обладала модельными свойствами, рассмотрим необходимые для этого условия.

Условие согласованности с культурной средой (деньги «соответствующие правовые нормы, финансовые учреждения, изобретение самолета, вертолета ® соответствующий уровень знания и технологии и тому подобное). (ингерентность < inherent – внутренний, собственный, связанный).

Определенная степень соответствия между моделью и действительностью

Предыдущее условия является внешним условием актуализации моделей. Не менее важны качества моделей, которые определяют ценность самого моделирования, то есть отношение модели и действительности. Фактически эти отношения определяются степенью различия между моделью и отображаемым объектом.

Главными различиями являются:

- конечность модели

- упрощенность модели

- приближенность модели

Конечность модели.

Мир, познаваемый человеком бесконечен в пространстве, во времени, в своих связях с другими объектами (к любому числу отношений, в которых рассматривается данный объект, можно добавить еще одно. Однако познавать мир мы вынуждены конечными средствами. Способ преодоления этого противоречия и состоит в построении моделей.

Конечность абстрактных моделей очевидна, так как они сразу наделяются строго фиксированным числом свойств.

Реальные модели, как вещественные объекты бесконечны, однако при моделировании из множества свойств объекта модели выбираются и используются лишь те, что подобны интересующим нас свойствам объекта-оригинала.

Упрощенность моделей – есть следствие их конечности. Эта упрощенность в человеческой практике является допустимой. Более того, для конкретных целей такое упрощение является необходимым.

Условия реализации модельных свойств

Упрощенность моделей основана:

· на свойствах мышления;

· ресурсах моделирования;

· свойствах самой природы.

Упрощения модели неизбежны и необходимы в связи со следующими обстоятельствами.

- Упрощение является сильным средством для выявления главных эффектов в исследуемом явлении: идеальный газ, математический маятник, абсолютно черное тело, абсолютно твердое тело, пружина без массы и т.п.

- Вынужденное упрощение модели обусловлено необходимостью оперирования с ней. Например, линеаризация нелинейных уравнений, уменьшение размерности, замена переменных величин постоянными.

- В каком-то смысле «загадочный» [1] аспект упрощенности моделей. Из двух моделей, одинаково хорошо описывающих данное явление, та, которая проще, оказывается ближе к природе отображаемого явления (яркий пример в науке – переход от геоцентрической модели Птолемея к гелиоцентрической модели Коперника).

Для сравнения: эвристический критерий физиков – если уравнение красивое, то оно, скорее всего, правильное. Возможно, что простота правильных моделей отражает некое глубинное свойство природы («природа – проста (Ньютон) и не существует причинами вещей, «простота – печать истины (схоласты)).

Приближенность моделей – второй важный фактор, позволяющий преодолевать бесконечность мира в конечном познании. Это проявляется даже в расплывчатости терминов языка («больше – меньше», «лучше – хуже»).

Приближенность моделей может быть очень высокой, в других случаях она очевидна. Следует отличать, что само по себе различие не может быть ни большим, ни малым (оно либо есть, либо нет). Величина, мера, степень приемлемости имеет смысл лишь в соотнесении с целью моделирования, например, точность наручных часов).

Адекватность моделей – качество, с помощью которого достигается поставленная цель.

Модель, с помощью которой цель успешно достигается, называется адекватной целью. Адекватность не полностью совпадает с требованиями полноты, точности и правильности (истинности).

Адекватность означает, что эти требования выполнены не вообще (абсолютно), а лишь в той мере, которая достаточна для достижения цели. Пример: геоцентрическая модель Птолемея, христианская модель поведения, врачевание шамана.).

Мера адекватности степень успешности достижения цели (особенно, если возможно это выразить количественно).

Соответствие между моделью и действительностью

Сходство – предмет философских споров, подвергавших сомнению преодоления предела истинности наших знаний спор о доступности объективной истины субъективному познанию (у софистов: «что кому как является, так оно и есть для того, кому является», - агностики – диамат (относительная и абсолютная истина).

Истинность – также философский вопрос. Говорить об истинности, правильности или сложности модели самой по себе вне практики бессмысленно.

Изменение условий сравнения влияет на результат, поэтому возможны противоречивые по одинаково и истинные модели (например, корпускулярная и волновая концепции).

Каждая модель неявно содержит условия своей истинности одна из опасностей, возникающей при моделировании – применение модели без проверки этих условий (например – статистические процедуры, использующиеся без проверки закона распределения).

Любая модель, таким образом, содержит в себе истинное и ложное.

Динамика моделей: некоторые модели могут существовать долго (усовершенствоваться, усложниться, например, познавательные модели и др.), другие должны быть завершены в определенный срок, то есть процесс моделирования должен быть максимально эффективным.