Николай Амосов - Книга о счастье и несчастьях. Дневник с воспоминаниями и отступлениями. Книга первая.

Итак, мы познаем истину через моделирование, создание моделей. При этом для сложных объектов обязателен набор моделей разной обобщенности - детальности.

Важнейший вопрос - соотношение сложности модели и объекта. Невозможно сложность выразить просто, если претендовать на полноту. Не можем же мы нарисовать клетку, чтобы обозначить все молекулы! Для сложных объектов пока существуют только обобщенные модели с разной степенью подробности. Часто однобокие, неравномерные. Впрочем, этот вопрос - об отображении сложности в модели - не так прост. Нельзя говорить категорично. Возьмем природу. В генах, в ДНК зародышевой клетки заложена модель будущего организма. Конечно, генов до ста тысяч, и каждый состоит из тысячи нуклеотидов - букв. Это много. Но все равно живая модель из генов неизмеримо проще всего организма.

Как это можно себе представить? В генах заложена компактная модель, в которой отражена структура и технология. Поэтому в принципе можно предполагать создание искусственных моделей, точно описывающих сборку во много раз более сложных объектов. Однако нам еще далеко до природы.

Перейдем теперь к "технологии" - как создавать модель.

Получение моделей как будто представляет собой отражение объекта, если его рассматривать или слушать. Так же, как объектив фотоаппарата рисует на пластинке негатив, так глаз "рисует" узоры из нейронов в коре мозга. Но... не совсем так. Во-первых, существует настройка рецептора - избирательное тонкое восприятие деталей. Получаются неравномерные модели. Во-вторых, выбор объектов. Разум присутствует уже при восприятии, отбирает информацию. По каким признакам? Под влиянием чего? Скажем пока коротко (до рассмотрения человеческого разума). Первичный отбор информации или объектов для моделирования диктуют чувства ("Что интересно") и убеждения ("Что считаем важным"). Таким образом, субъективное начало присутствует с момента восприятия. Именно поэтому одни и те же сложные объекты каждый воспринимает несколько иными и по-разному изображает их.

Понимание истин... Что это такое? Может быть, просто распознавание фигур? Примерно так и есть. Мы распознаем неизвестное путем сравнения с известным - целиком или по частям. Эти известные фигуры-эталоны, взятые для сравнения, заложены в память разума через обучение. Они привязаны к другим, уже имеющим назначение, обозначение, оцененным чувствами. Мы их "знаем". Наоборот, неизвестные фигуры не имеют названия, применения, их некуда "привязать".

Каждый разум старается узнать в незнакомом знакомое. У каждого в памяти свой набор обобщенных и частных моделей (фигур). Их он и накладывает на новую. При этом неважно, что полного совпадения не получается. Если есть уверенность, то неполное совпадение сходит за полное. В этом - субъективность распознавания или понимания истины.

Познание (моделирование) простых систем относительно несложно. Проблемы возникают в познании "живых" систем. Их описательные модели находятся на уровне детских рисунков и игрушек. Масса деталей и ненадежных обобщений. Степень обобщения и крен в ту или иную сторону определяются квалификацией и убежденностью автора, то есть набором моделей-эталонов, которые у него в памяти и которые он "любит". Психологи называют это "установка". Если грубее: "предвзятые идеи". Та или иная степень предвзятости существует у каждого, поскольку у каждого разума есть чувства и память. Нет абсолютно объективных исследователей, когда дело касается сложных систем, где приходится пользоваться обобщенными моделями.

Аппарат человеческого разума для познания сложных систем ограничен. Книжные словесные модели - неподходящий код для количественного моделирования. Подобные модели более простых объектов - в физике и технике - построены с использованием математики и представлены системами уравнений.

Другое дело, например, клетка или общество. Структурных единиц очень много, они скомпонованы в многоэтажную иерархию. Количественно определить зависимости между элементами очень трудно. Цифровые данные недостаточны и противоречивы. Поэтому количественные модели ограничиваются частными задачами.

В то же время без полных или хотя бы обобщенных моделей не всегда понятен даже принцип действия системы. Именно поэтому они необходимы.

Здесь показана простенькая схема, чтобы представить, как примерно выглядит эта самая "действующая" модель некой системы.

Каждый квадратик (А - Е) - это структурная часть, например орган. Каждая стрелка (1-6) - функция. "Выход" одной части является "входом" для другой. Некоторые стрелки замыкают "обратные связи", Теперь к этому термину привыкли, хотя и не все понимают, что говорят. В принципе, это когда часть "выхода" снова замыкается на "вход" и суммируется с ним. Положительная обратная связь (а +) усиливает "вход" и быстро доводит функцию до максимума, отрицательная (в -) уменьшает и способствует плавности перехода с одного режима на другой...

Чтобы создать подобную модель, нужно много труда.

Сначала нужно выбрать цель: для чего? К примеру, для управления или для выяснения скрытых механизмов взаимодействия частей. Потом прикинуть возможности: что мы знаем о структуре объекта, есть ли цифровая информация о функциях? Сколько мы можем сосчитать на наших машинах? От всего этого зависит выбор уровня обобщения, с которого мы воспроизводим объект в модели. Так, организм можно моделировать, начиная с клеток или с органов, или вообще взять его как одно целое, как "черный ящик" с внешними "входами" и "выходами". Практически можно создать модели только на уровне органов, для ее уравнений есть цифры, и объем доступен компьютеру.

Выбор уровня обобщения - это первая грубая прикидка масштаба модели. Следующий шаг состоит в создании непротиворечивой гипотезы о структуре и функциях объекта на данном уровне. Попросту это выражается в составлении схемы вроде той, что показана на рисунке. Дело это нелегкое. По каждой из сложных систем, будь то разум, или организм, или личность, написаны библиотеки книг. Они содержат массу фактов, правильных и ложных. Нужно выбрать из этого множества что-то одно с минимумом противоречий. Тут уже невозможно избежать пристрастий автора.

Гипотеза - это качественная основа модели. Компьютеры требуют только цифр. Поэтому стрелки в схеме нужно заменить уравнениями. Это трудный и самый произвольный этап, потому что мало достоверной количественной информации. Приходится "округлять", исправлять, а некоторые зависимости вообще придумывать исходя из словесных описаний.

Когда все уравнения составлены, начинается мучительная "подгонка" модели под гипотезу. Именно тогда выпирают все противоречия гипотезы, неправильно составленные характеристики (уравнения), и многое приходится изменять.