Владимир Живетин - Человеческий риск (системные основы управления)

Истинная модель М и и порожденный ею процесс Z и ( t ) скрыты от нас и непостижимы. Как только мы не учтем факт ограниченности научных знаний, мы потеряем много: окажемся в области риска и соответствующих потерь. При этом, как и во всем нашем мире, наука простирается между истинными знаниями и незнанием. Между этими границами расположены знания и, в частности, модели, построенные при различных допущениях.

По поводу последнего в коллективном труде «Логика научного исследования», созданном под руководством директора Института философии П.В. Копнина, сказано: «К идеалу научного знания всегда предъявлялись требования строгой определенности, однозначности и исчерпывающей ясности. Однако научное знание всякой эпохи, стремившееся к этому идеалу, тем не менее не достигло его. Получилось, что в любом самом строгом научном построении всегда содержатся такие элементы, обоснованность и строгость которых находились в вопиющем противоречии с требованиями идеала. И что особенно знаменательно: к такого рода элементам принадлежали зачастую самые глубокие и фундаментальные принципы данного научного построения. Наличие такого рода элементов воспринималось обычно как просто результат несовершенства знания данного периода. В соответствии с такими мнениями в истории науки неоднократно предпринимались и до сих пор предпринимаются энергичные попытки полностью устранить из науки такого рода элементы. Однако эти попытки не привели к успеху. В настоящее время можно считать доказанной несводимость знания к идеалу абсолютной строгости. К выводу о невозможности полностью изгнать даже из самой строгой науки – математики – «нестрогие» положения после длительной и упорной борьбы вынуждены были прийти и «логицисты»… Все это свидетельствует не только о том, что любая система человеческого знания включает в себя элементы, не могущие быть обоснованными теоретическими средствами вообще, но и о том, что без наличия подобного рода элементов не может существовать никакая научная система знания» [30].

Итак, мы должны признать наличие двух моделей системы мироздания и ее подсистем, с которыми имеет дело человек в процессе жизнедеятельности. Одна из них есть истинная модель М и , другая модель – расчетная М р , полученная в процессе научных изысканий.

Построив модель М р с погрешностями, которая создает процесс Z р также с погрешностями, мы проводим эксперимент с целью подтвердить правильность построенной модели М р , сравнивая процессы Z р и Z и (истинный).

При этом мы наблюдаем ситуации, создаваемые моделью М и изучаемого объекта А и построенной нами моделью, делая вывод о достоверности модели М р .

Изучаемый объект А и процесс Z и может как принадлежать области допустимых состояний Ω доп , так и не принадлежать ей. В последнем случае модель М р теряет свое прикладное значение.

В процессе испытаний, на основе которых делаются выводы о правильности М р , возможны различные ситуации, которые в силу случайных свойств Z р , Z и будем характеризовать численно вероятностями вида:

Р 1 = Р 1{ Z u Ω доп , Z p Ω доп };

Р 2 = Р 2{ Z u Ω доп, Z p Ω доп };

Р 3 = Р 3{ Z u Ω доп , Z p Ω доп };

Р 4 = Р { Z u Ω доп , Z p Ω доп }.

При этом вероятность Р 1характеризует ситуацию, когда верная модель включается в число достоверных знаний; Р 2характеризует ошибки знаний, когда верная модель отклоняется; Р 3 – неверная модель принимается за верную; Р 4характеризует ситуацию, когда неверная модель отклоняется.

При этом можно условно выделить в области знаний крайние значения: верхнее значение x = x в кр , когда научные знания, которых чрезвычайно мало, являются истинными или действительными; нижнее значение x = x н кр , когда случайная погрешность δ( t ) настолько велика, что мы о том или ином процессе, явлении не имеем достоверной информации. Таким образом, область значений между ( x н кр , x в кр ) заполнена моделями с допущениями, включающими в себя различные предположения, «догадки», подтвержденные кем-то и когда-то, гипотезы, находящиеся в процессе осмысления. При этом значимость «абсолютных» или истинных знаний для процессов жизнедеятельности невелика. В основном мы используем все, что расположено внутри ( x н кр , x в кр ).

По мере развития науки, усложнения решаемых ею проблем возрастает область ( x н кр , x в кр ) и порождаются новые проблемы, увеличивая наши незнания.

В.И. Вернадский так оценивал процесс познания истины, развития науки: «Создается единый общеобязательный, неоспоримый в людском обществе комплекс знаний и понятий для всех времен и для всех народов. Эта общеобязательность и непреклонность выводов охватывает только часть научного знания – математическую мысль и эмпирическую основу знаний – эмпирические понятия, выраженные в фактах и обобщениях. Ни научные гипотезы, ни научные модели в космогонии, ни научные теории, возбуждающие столько страстных споров, привлекающие к себе философские мысли, этой общеобязательностью не обладают. Они необходимы и неизбежны, без них научная мысль работать не может. Но они преходящи и в значительной, непреодолимой для современников степени неверны и двусмысленны» [12].

В чем же причины такого состояния науки, которая развивается вместе с человеком? Почему человек, коллективы людей – в современном понимании школы – допускают ошибки? Приведем одну мысль по поводу развития науки, принадлежащую современному русскому ученому В.В. Налимову: «Рост науки – это не столько накопление знаний, сколько непрерывная переоценка накопленного – создание новых гипотез, опровергающих предыдущие. Но тогда научный прогресс есть не что иное, как последовательный процесс разрушения ранее существующего незнания. На каждом шагу старое незнание разрушается путем построения нового, более сильного незнания, разрушить которое в свою очередь со временем становится все труднее (по многим причинам, и прежде всего – сложности и экономической стоимости).