Почему применение моделей влияет на границы применимости. Причинность и взаимодействие в физике. границы применимости теории
Определение границ через оценку целесообразности и издержек
Границы применимости для моделей определяются на основе ограничений на внедрение, выявленных в предыдущей секции. Как уже было сказано, каждое из них влияет на один из главных ограничивающих факторов (или на оба сразу) - экономическую эффективность (увеличивая издержки внедрения) или целесообразность (уменьшая значимость полученных результатов для компании).
Цель данной секции - сформулировать рекомендации относительно того, для каких компаний та или иная модель является применимой. Очевидно, что применимость модели сильно зависит от индивидуальных условий - стратегических приоритетов компании, особенностей ее структуры и стиля управления,финансовых ресурсов и тому подобного. Однако представляется возможным определить первичные примерные границы путем решения следующих подзадач (определение более точных границ может быть предметом будущих практических исследований):
· Выявление потенциальных конфликтов целей компании и ограничений этого уровня
· Определение точек возникновения дополнительных издержек внедрения для тех или иных моделей (через уже выявленные факторы-ограничения)
· Примерная оценка издержек, где это возможно
Рекомендации в отношении первой задачи уже содержатся в формулировке соответсвующего ограничения, которое возникает на уровне цели «Выбор партнера для взаимодействия» и распространяется на модели «Schillo», «Вычислимая модель доверия и репутации». Цели компании должны включать в себя цель внедряемой модели. Для указанного выше примера цели и модели очевиден конфликт в ситуации монопольного рынка у поставщика - фирма-потребитель не может выбрать партнера для поставки с использованием моделей, так как вариант всего один. Для уточнения наличия этого отношения компании может потребоваться декомпозировать свои цели, используя дерево целей - объект, широко используемый в УБП .
В ходе анализа классификации, разработанной в предыдущей секции, и литературы по репутационным моделям и частным случаям их внедрения были выявлены следующие точки возникновения дополнительных издержек:
Сбор данных о репутации контрагентов. Возникает в ограничении «Входные данные», на уровне модели. Во внимание здесь принимается конечное значение репутации, которое может быть рассчитано внутри компании (путем внедрения модели с соотетствующей целью) или приобретено у провайдеров соответствующих услуг. В первом случае возникают издержки на внедрение двух моделей вместо одной, однако и потенциальных выгод может быть больше за счет функционала модели по расчету репутации (решение, таким образом, упирается в набор задач, которые компании необходимо достигнуть, используя репутацию). Во втором случае издержки формируются из цены использования инструментов извлечения нужных данных. Многое здесь зависит от бизнес-окружения компании. Для компаний, работающих внутри репутационных систем (например, продавцов на EBay) существует возможность использовать API этих систем, в который зачастую уже «зашиты» необходимые функции (как, например, в Контентом API Яндекс-маркета) и использование которого относительно дешево. Не стоит также упускать из виду издержки на оплату рабочего времени сотрудников, использующих API, или автоматизацию этих процессов. В случае, когда репутация агентов не рассчитывается централизованно, возникает проблема извлечения ее из неструктурированных данных, таких как отзывы (из разных источников, разного формата - например, все большую популярность набирают видео-обзоры на YouTube, так же являющиеся формой отзыва), сообщения во внутрикорпоративных сетях. Инструменты, решающие эти задачи, являются более дорогостоящими - и цена их тем выше, чем большее количество источников данных они в состоянии обработать. Ресурсами для разработки продуктов соответствующей сложности обладают очень немногие компании, что так же сказывается на стоимости. Кроме того, в случае анализа внутренних данных (например, корпоративной переписки) компании необходимо обладать необходимыми данными (генерировать их), а значит и технологиями их хранения. При невыполнении этого условия возникают новые ограничения, значительно удорожающие внедрение и влияющие на целесообразность. Сравнение различных инструментов для сбора данных о репутации приведено в таблице ниже:
Таблица 6. Сравнение инструментов извлечения данных о репутации
|
Название инструмента |
Цена за мес. использования, тыс. руб. |
|
API репутационных систем |
|
|
Бесплатно |
|
|
Контентный API Яндекс-маркета |
Бесплатно/20(для непродающих на Я-м) |
|
Инструменты извлечения репутации из неструктурированных данных |
|
|
Sidorin Lab (sidorinlab.ru) |
|
|
Brandspotter (brandspotter.ru) |
|
|
Brand Analytics (br-analytics.ru) |
150-515 (зависит от глубины ретроспективы) |
|
Semantic Force (semanticforce.net) |
|
|
SAP HANA, Event Steam Processing на базе Hadoop |
От 370 (учитывается только стоимость лицензии в пересчете на месяц) |
Как видно из таблицы, большинство инструментов, анализирующих внешние данные, доступны по цене даже для небольших компаний (например, маленьких интернет-магазинов; средняя месячная прибыль предприятия e-commerce здесь считается 750 тыс. руб., как в ). Действительно дорогие решения связаны с анализом большого количества данных, генерируемых компаниями, которые могут позволить себе соответсвующую стоимость. Стоит также отметить, что большинство из недорогих решений ориентированы на работу с репутацией компании во внешней ей среде (на рынке, в публичном пространстве). Таким образом, при решении задач по управлению персоналом (см. приложения организационного подхода, гл 2, Рис. 8), где нужно анализировать объекты во внутренней среде компании, на выбор остаются только дорогие решения.
Сбор труднодоступных входных данных. К таким данным можно отнести входные данные модели «Репутация с точки зрения потребителей», а именно данные о структуре издержек конкурентов. Для их получения есть два пути: принять приблизительные данные (например, принять свою структуру издержек) или купить данные у провайдеров соответствующих услуг. Первый случай подходит для компаний на однородных по продукции и продавцам рынках, близких к совершенной конкуренции, но даже там эта предпосылка может привести к серьезному снижению качества получаемого результата. Выходом может служить использование выходных данных модели в качестве аргумента функции принятия решения, которая будет учитывать различные факторы с весами. Второй случай относится к анализу конкурентной среды, который входит в комплекс услуг маркетингового анализа, широко распространенных на рынке. Примеры стоимости таких услуг перечислены в таблице ниже.
Даже учитывая то, что качество информации может напрямую зависеть от стоимости, услуги конкурентного анализа являются доступными для широкого круга компаний. Стоит, однако, отметить, что чем динамичней рынок, чем меньше там барьеры для входа, тем быстрее растет количество конкурентов и их разнообразие - и тем чаще надо проводить конкурентный анализ, тем выше его стоимость в пересчете на период.
Обеспечение качества данных. В случае труднодоступности входных жанных для модели есть и другой путь - пользоваться приближенными данными. Например, для случая с удельными переменными издержками конкурентов представляется возможным в модели использовать издержки компании, реализующей ее. Для того, чтобы избежать негативных эффектов неточности данных, достаточно использовать несколько источников данных (что не является проблемой, так как в большинстве потенциальных случаев внедрения моделей, по видению автора данной работы, так как механизмы принятия соответсвующих решений / решения задач / достижения целей, очевидно, существуют в компаниях и без вовлечения репутации). В дополнение можно присваивать этим источникам веса в зависимости от достоверности используемых данных. Этот путь, однако, сопряжен с дополнительными издержками для лица, принимающего решения, или для автоматизации этого процесса. Также для многих моделей (например, Sporas) необходима защита от недобросовестных транзакций и оценок. Это может быть решено путем внедрения сертифицированной репутации или методами OERM. Например, к таким методам можно отнести оперативную реакцию на негативные отзывы или создание искусственного положительного фона в оценках / отзывах. Издержки, с которыми сопряжены методы OERM, сравнимы с издержками на сбор данных о репутации - чем глубже анализ / больше данных о компании, тем дороже услуги. Сертифицированная репутация внедряется обычно на уровне репутационной системы - как в случае с TripAdvisor - таким образом, все, что может сделать здесь компания - это правильно выбрать систему или модель, для которой уровень защиты будет приемлимым.
Сложность вычислений. Возникает на уровне моделей, в соответствующем ограничении. Из рассмотренных моделей наиболее релевантны ему использующие рефлексию - это «Поставщик и посредник», «Репутация с точки зрения потребителей», «Модель фирм, конкурирующих на рынке». В производимых там расчетах используются фантомные агенты - агенты, которые существуют лишь в сознании других агентов (в том числе и фантомных, определяется рангом рефлексии). Дополнительные вычисления требуют дополнительных мощностей. В связи с разнообразностью услуг по предоставлению таких мощностей, а так же требований к ним, не связанных напрямую с рассматриваемой ситуацией (например, размеры оборудования, виртуальность, требования к безопасности данных), дать стоимостную оценку издержкам сложно. Однозначно можно сказать лишь одно - чем больше агентов или чем выше ранг рефлексии, тем более сложны вычисления в модели. Таким образом, модели с рефлексией лучше всего подходят компаниям, оперирующим на рынке с небольшим числом игроков (олигополией).
Стоимость изменений. Если обратиться к ограничениям, возникающим на уровне процессов (потенциально охватывающим все модели), можно заметить, что почти все они связаны с изменениями в компании - в процессах, связях между ними, различных внутренних структурах. Эти изменения провести тем сложнее, чем больше сама компания - соответственно, чем больше компания, тем более дорогим является внедрение репутационных моделей. Для точной оценки необходимы данные аудита большого числа компаний (для оценки стоимости возможных изменений) и данные по практическим кейсам внедрения (для уточнения и последующего обощения). Все это может стать направлениями дальнейших исследований.
Результаты
Результатом в данной секции является список моделей с соответствующими им рекомендациями по применению. По результатам анализа основными аспектами здесь оказались стоимость необходимых услуг для компании, ее внутренняя структура и параметры внешнего окружения.
0. Все модели - Чем больше компания, чем сложней ей даются изменения во внутренней структуре, тем менее применимы модели для нее.
1. SPORAS - необходимо извлекать информацию для расчета репутации. Хорошо применима для компаний внутри репутационных систем, для остальных возникают издержки пропорциональные объему необходимых к обработке данных. Требует много предпосылок к техинческой реализации, для их обеспечения может быть внедрена совместно с другим моделями (например, моделями сертифицированной репутации)
2. Schillo - требует на вход специфические данные, стоимость пропорциональна количеству игроков на рынке. Для олигополий или нишевых рынков. Кроме того, шкала оценок - бинарная, что приводит к неточности данных - может требоваться коррекция решения.
3. Модель E-bay. Простое суммирование - необходимо извлекать информацию для расчета репутации. Хорошо применима для компаний внутри репутационных систем, для остальных возникают издержки пропорциональные объему необходимых к обработке данных.
4. Вычислительная модель доверия и репутации - необходимо извлекать информацию для расчета репутации. Хорошо применима для компаний внутри репутационных систем, для остальных возникают издержки пропорциональные объему необходимых к обработке данных. В случае монополий у партнеров применение нецелесообразно. Кроме того, шкала оценок - бинарная, что приводит к неточности данных - может требоваться коррекция решения.
5. Модель фирм, конкурирующих на рынке - наилучшим образом подходит для рынков с олигополией или нишевых рынков. Чем больше игроков, тем менее применима.
6. Репутация с точки зрения потребителей (без динамики) - наилучшим образом подходит для рынков с олигополией или нишевых рынков. Чем больше игроков, тем менее применима, т.к. использует рефлексию и требует на вход специфические данные, которые тем дороже, чем больше игроков.
7. Репутация с точки зрения потребителей (с динамикой) - наилучшим образом подходит для рынков с олигополией или нишевых рынков. Чем больше игроков, тем менее применима.
8. ReMSA - необходимо извлекать информацию для расчета репутации. Средне применима для компаний внутри репутационных систем, так как учитывает данные, которые могут не собираться внутри системы. Для остальных компаний возникают издержки пропорциональные объему необходимых к обработке данных.
9. Модель сертифицированной репутации для Trip advisor - для компаний внутри репутационных систем или других сетей с установленным механизмом оценивания контрагентами друг друга. Для других бизнес-условий (например, когда контрагенты оценивают друг друга в свободной форме) менее применима.
Таблица 7. Визуализация границ применимости
|
Относит. реп. систем |
Много контрагентов |
Доп. изд. на обесп. кач. дан. |
|
|
Простое суммирование / среднее |
Вне / Внутри |
||
|
Вне / Внутри |
|||
|
Вне / Внутри |
|||
|
Вне / Внутри |
|||
|
Выч. модель доверия и репутации |
Вне / Внутри |
||
|
Фирмы, конкурирующие на рынке |
Вне / Внутри |
||
|
Репутация в глазах потребителей (стат.) |
Вне / Внутри |
||
|
Репутация в глазах потребителей (дин.) |
Вне / Внутри |
||
|
Сертифиц. реп. для TripAdvisor |
Вне / Внутри |
Обозначения:
· Зеленый - хорошая применимость
· Желтый - применима с ограничениями / издержками
· Красный - применима со значительными ограничениями / издержками
Виктор Кулигин
Раскрытие содержания и конкретизация понятий должны опираться на ту или иную конкретную модель взаимной связи понятий. Модель, объективно отражая определенную сторону связи, имеет границы применимости, за пределами которых ее использование ведет к ложным выводам, но в границах своей применимости она должна обладать не только образностью, наглядностью и конкретностью, но и иметь эвристическую ценность.
Многообразие проявлений причинно-следственных связей в материальном мире обусловило существование нескольких моделей причинно-следственных отношений. Исторически сложилось так, что любая модель этих отношений может быть сведена к одному из двух основных типов моделей или их сочетанию.
а) Модели, опирающиеся на временной подход (эволюционные модели). Здесь главное внимание акцентируется на временной стороне причинно-следственных отношений. Одно событие – «причина» – порождает другое событие – «следствие», которое во времени отстает от причины (запаздывает). Запаздывание – отличительный признак эволюционного подхода. Причина и следствие взаимообусловлены. Однако ссылка на порождение следствия причиной (генезис), хотя и законна, но привносится в определение причинно-следственной связи как бы со стороны, извне. Она фиксирует внешнюю сторону этой связи, не захватывая глубоко сущности.
Эволюционный подход развивался Ф. Бэконом, Дж. Миллем и др. Крайней полярной точкой эволюционного подхода явилась позиция Юма. Юм игнорировал генезис, отрицая объективный характер причинности, и сводил причинную связь к простой регулярности событий.
б) Модели, опирающиеся на понятие «взаимодействие» (структурные или диалектические модели). Смысл названий мы выясним позже. Главное внимание здесь уделяется взаимодействию как источнику причинно-следственных отношений. В роли причины выступает само взаимодействие. Большое внимание этому подходу уделял Кант, но наиболее четкую форму диалектический подход к причинности приобрел в работах Гегеля. Из современных советских философов этот подход развивал Г.А. Свечников , который стремился дать материалистическую трактовку одной из структурных моделей причинно-следственной связи.
Существующие и использующиеся в настоящее время модели различным образом вскрывают механизм причинно-следственных отношений, что приводит к разногласиям и создает основу для философских дискуссий. Острота обсуждения и полярный характер точек зрения свидетельствуют об их актуальности .
Выделим некоторые из дискутируемых проблем.
а) Проблема одновременности причины и следствия. Это основная проблема. Одновременны ли причина и следствие или разделены интервалом времени? Если причина и следствие одновременны, то почему причина порождает следствие, а не наоборот? Если же причина и следствие неодновременны, может ли существовать «чистая» причина, т.е. причина без следствия, которое еще не наступило, и «чистое» следствие, когда действие причины кончилось, а следствие еще продолжается? Что происходит в интервале между причиной и следствием, если они разделены во времени, и т.д.?
б) Проблема однозначности причинно-следственных отношений. Порождает ли одна и та же причина одно и то же следствие или же одна причина может порождать любое следствие из нескольких потенциально возможных? Может ли одно и то же следствие быть порожденным любой из нескольких причин?
в) Проблема обратного воздействия следствия на свою причину.
г) Проблема связи причины, повода и условий. Могут ли при определенных обстоятельствах причина и условие меняться ролями: причина стать условием, а условие – причиной? Какова объективная взаимосвязь и отличительные признаки причины, повода и условия?
Решение этих проблем зависит от выбранной модели, т.е. в значительной степени от того, какое содержание будет заложено в исходные категории «причина» и «следствие». Дефиниционный характер многих трудностей проявляется, например, уже в том, что нет единого ответа на вопрос, что следует понимать под «причиной». Одни исследователи под причиной мыслят материальный объект, другие – явление, третьи – изменение состояния, четвертые – взаимодействие и т.д.
К решению проблемы не ведут попытки выйти за рамки модельного представления и дать общее, универсальное определение причинно-следственной связи. В качестве примера можно привести следующее определение: «Причинность – это такая генетическая связь явлений, в которой одно явление, называемое причиной, при наличии определенных условий неизбежно порождает, вызывает, приводит к жизни другое явление, называемое следствием» . Это определение формально справедливо для большинства моделей, но, не опираясь на модель, оно не может разрешить поставленных проблем (например, проблему одновременности) и потому имеет ограниченную теоретико-познавательную ценность.
Решая упомянутые выше проблемы, большинство авторов стремятся исходить из современной физической картины мира и, как правило, несколько меньше внимания уделяют гносеологии. Между тем, на наш взгляд, здесь существуют две проблемы, имеющие важное значение: проблема удаления элементов антропоморфизма из понятия причинности и проблема непричинных связей в естествознании. Суть первой проблемы в том, что причинность как объективная философская категория должна иметь объективный характер, не зависящий от познающего субъекта и его активности. Суть второй проблемы: признавать ли причинные связи в естествознании всеобщими и универсальными или считать, что такие связи имеют ограниченный характер и существуют связи непричинного типа, отрицающие причинность и ограничивающие пределы применимости принципа причинности? Мы считаем, что принцип причинности имеет всеобщий и объективный характер и его применение не знает ограничений.
Итак, два типа моделей, объективно отражая некоторые важные стороны и черты причинно-следственных связей, находятся в известной степени в противоречии, поскольку различным образом решают проблемы одновременности, однозначности и др., но вместе с тем, объективно отражая некоторые стороны причинно-следственных отношений, они должны находиться во взаимной связи. Наша первая задача – выявить эту связь и уточнить модели.
Граница применимости моделей
Попытаемся установить границу применимости моделей эволюционного типа. Причинно-следственные цепи, удовлетворяющие эволюционным моделям, как правило, обладают свойством транзитивности . Если событие А есть причина события В (В – следствие А), если, в свою очередь, событие В есть причина события С, то событие А есть причина события С. Если А → В и В → С, то А → С. Таким способом составляются простейшие причинно-следственные цепи. Событие В может выступать в одном случае причиной, в другом – следствием. Эту закономерность отмечал Ф. Энгельс: «... причина и следствие суть представления, которые имеют значение, как таковые, только в применении к данному отдельному случаю: но как только мы будем рассматривать этот отдельный случай в общей связи со всем мировым целым, эти представления сходятся и переплетаются в представлении универсального взаимодействия, в котором причины и следствия постоянно меняются местами; то, что здесь или теперь является причиной, становится там или тогда следствием и наоборот» (т. 20, с. 22).
Свойство транзитивности позволяет провести детальный анализ причинной цепи. Он состоит в расчленении конечной цепи на более простые причинно-следственные звенья. Если А, то А → В1, В1 → В2,..., Вn → C. Но обладает ли конечная причинно-следственная цепь свойством бесконечной делимости? Может ли число звеньев конечной цепи N стремиться к бесконечности?
Опираясь на закон перехода количественных изменений в качественные, можно утверждать, что при расчленении конечной причинно-следственной цепи мы столкнемся с таким содержанием отдельных звеньев цепи, когда дальнейшее деление станет бессмысленным. Заметим, что бесконечную делимость, отрицающую закон перехода количественных изменений в качественные, Гегель именовал «дурной бесконечностью»
Переход количественных изменений в качественные возникает, например, при делении куска графита. При разъединении молекул вплоть до образования одноатомного газа химический состав не меняется. Дальнейшее деление вещества без изменения его химического состава уже невозможно, поскольку следующий этап – расщепление атомов углерода. Здесь с физико-химической точки зрения количественные изменения приводят к качественным.
В приведенном выше высказывании Ф. Энгельса отчетливо прослеживается мысль о том, что в основе причинно-следственных связей лежит не самопроизвольное волеизъявление, не прихоть случая и не божественный перст, а универсальное взаимодействие. В природе нет самопроизвольного возникновения и уничтожения движения, есть взаимные переходы одних форм движения материи в другие, от одних материальных объектов к другим, и эти переходы не могут происходить иначе, чем через посредство взаимодействия материальных объектов. Такие переходы, обусловленные взаимодействием, порождают новые явления, изменяя состояние взаимодействующих объектов.
Взаимодействие универсально и составляет основу причинности. Как справедливо отмечал Гегель, «взаимодействие есть причинное отношение, положенное в его полном развитии» . Еще более четко сформулировал эту мысль Ф. Энгельс: «Взаимодействие – вот первое, что выступает перед нами, когда мы рассматриваем движущуюся материю в целом с точки, зрения теперешнего естествознания... Так естествознанием подтверждается то... что взаимодействие является истинной causa finalis вещей. Мы не можем пойти дальше познания этого взаимодействия именно потому, что позади его нечего больше познавать» (т. 20, с. 546).
Поскольку взаимодействие составляет основу причинности, рассмотрим взаимодействие двух материальных объектов, схема которого приведена на рис. 1. Данный пример не нарушает общности рассуждений, поскольку взаимодействие нескольких объектов сводится к парным взаимодействиям и может быть рассмотрено аналогичным способом.
Нетрудно видеть, что при взаимодействии оба объекта одновременно воздействуют друг на друга (взаимность действия). При этом происходит изменение состояния каждого из.взаимодействующих объектов. Нет взаимодействия – нет изменения состояния . Поэтому изменение состояния какого-либо одного из взаимодействующих объектов можно рассматривать как частное следствие причины – взаимодействия. Изменение состояний всех объектов в их совокупности составит полное следствие.
Очевидно, что такая причинно-следственная модель элементарного звена эволюционной модели принадлежит классу структурных (диалектических). Следует подчеркнуть, что данная модель не сводится к подходу, развивавшемуся Г.А. Свечниковым, поскольку под следствием Г.А. Свечников, по словам В.Г. Иванова, понимал «...изменение одного или всех взаимодействовавших объектов или изменение характера самого взаимодействия, вплоть до его распада или преобразования» . Что касается изменения состояний, то это изменение Г.А. Свечников относил к непричинному виду связи.
Итак, мы установили, что эволюционные модели в качестве элементарного, первичного звена содержат структурную (диалектическую) модель, опирающуюся на взаимодействие и изменение состояний. Несколько позже мы вернемся к анализу взаимной связи, этих моделей и исследованию свойств эволюционной модели. Здесь нам хотелось бы отметить, что в полном соответствии с точкой зрения Ф. Энгельса смена явлений в эволюционных моделях, отражающих объективную реальность, происходит не в силу простой регулярности событий (как у Д. Юма), а в силу обусловленности, порожденной взаимодействием (генезис). Поэтому хотя ссылки на порождение (генезис) и привносятся в определение причинно-следственных отношений в эволюционных моделях, но они отражают объективную природу этих отношений и имеют законное основание.
Pис. 2. Структурная (диалектическая) модель причинности
Вернемся к структурной модели. По своей структуре и смыслу она превосходно согласуется с первым законом диалектики – законом единства и борьбы противоположностей, если интерпретировать:
– единство – как существование объектов в их взаимной связи (взаимодействии);
– противоположности – как взаимоисключающие тенденции и характеристики состояний, обусловленные взаимодействием;
– борьбу – как взаимодействие;
– развитие – как изменение состояния каждого из взаимодействующих материальных объектов.
Поэтому структурная модель, опирающаяся на взаимодействие как причину, может быть названа также диалектической моделью причинности. Из аналогии структурной модели и первого закона диалектики следует, что причинность выступает как отражение объективных диалектических противоречий в самой природе, в отличие от субъективных диалектических противоречий, возникающих в сознании человека. Структурная модель причинности есть отражение объективной диалектики природы.
Рассмотрим пример, иллюстрирующий применение структурной модели причинно-следственных отношений. Таких примеров, которые объясняются с помощью данной модели, можно найти достаточно много в естественных науках (физике, химии и др.), поскольку понятие «взаимодействие» является основополагающим в естествознании.
Возьмем в качестве примера упругое столкновение двух шаров: движущегося шара А и неподвижного шара В. До столкновения состояние каждого из шаров определялось совокупностью признаков Сa и Сb (импульс, кинетическая энергия и т.д.). После столкновения (взаимодействия) состояния этих шаров изменились. Обозначим новые состояния С"a и С"b. Причиной изменения состояний (Сa → С"a и Сb → С"b) явилось взаимодействие шаров (столкновение); следствием этого столкновения стало изменение состояния каждого шара.
Как уже говорилось, эволюционная модель в данном случае малопригодна, поскольку мы имеем дело не с причинной цепью, а с элементарным причинно-следственным звеном, структура которого не сводится к эволюционной модели. Чтобы показать это, проиллюстрируем данный пример объяснением с позиции эволюционной модели: «До столкновения шар А покоился, поэтому причиной его движения является шар В, который ударил по нему». Здесь шар В выступает причиной, а движение шара А – следствием. Но с тех же самых позиций можно дать и такое объяснение: «До столкновения шар В двигался равномерно по прямолинейной траектории. Если бы не шар А, то характер движения шара В не изменился бы». Здесь причиной уже выступает шар А, а следствием – состояние шара В. Приведенный пример показывает:
а) определенную субъективность, которая возникает при применении эволюционной модели за пределами границ ее применимости: причиной может выступать либо шар А, либо шар В; такое положение связано с тем, что эволюционная модель выхватывает одну частную ветвь следствия и ограничивается ее интерпретацией;
б) типичную гносеологическую ошибку. В приведенных выше объяснениях с позиции эволюционной модели один из однотипных материальных объектов выступает в качестве «активного», а другой – в качестве «страдательного» начала. Получается так, будто один из шаров наделен (по сравнению с другим) «активностью», «волей», «желанием», подобно человеку. Следовательно, только благодаря этой «воле» мы и имеем причинное отношение. Подобная гносеологическая ошибка определяется не только моделью причинности, но и образностью, присущей живой человеческой речи, и типичным психологическим переносом свойств, характерных для сложной причинности (о ней мы будем говорить ниже) на простое причинно-следственное звено. И такие ошибки весьма характерны при использовании эволюционной модели за пределами границ ее применимости. Они встречаются в некоторых определениях причинности. Например: «Итак, причинность определяется как такое воздействие одного объекта на другой, при котором изменение первого объекта (причина) предшествует изменению другого объекта и необходимым, однозначным образом порождает изменение другого объекта (следствие)» . Трудно согласиться с таким определением, поскольку совершенно не ясно, почему при взаимодействии (взаимном действии!) объекты должны деформироваться не одновременно, а друг за другом? Какой из объектов должен деформироваться первым, а какой вторым (проблема приоритета)?
Качества модели
Рассмотрим теперь, какие качества удерживает в себе структурная модель причинности. Отметим среди них следующие: объективность, универсальность, непротиворечивость, однозначность.
Объективность причинности проявляется в том, что взаимодействие выступает как объективная причина, по отношению к которой взаимодействующие объекты являются равноправными. Здесь не остается возможности для антропоморфного истолкования. Универсальность обусловлена тем, что в основе причинности всегда лежит взаимодействие. Причинность универсальна, как универсально само взаимодействие. Непротиворечивость обусловлена тем, что, хотя причина и следствие (взаимодействие и изменение состояний) совпадают во времени, они отражают различные стороны причинно-следственных отношений. Взаимодействие предполагает пространственную связь объектов, изменение состояния – связь состояний каждого из взаимодействующих объектов во времени.
Помимо этого структурная модель устанавливает однозначную связь в причинно-следственных отношениях независимо от способа математического описания взаимодействия. Более того, структурная модель, будучи объективной и универсальной, не предписывает естествознанию ограничений на характер взаимодействий. В рамках данной модели справедливы и мгновенное дально- или близкодействие, и взаимодействие с любыми конечными скоростями. Появление подобного ограничения в определении причинно-следственных отношений явилось бы типичной метафизической догмой, раз и навсегда постулирующей характер взаимодействия любых систем, навязывая физике и другим наукам натурфилософские рамки со стороны философии, либо ограничило пределы применимости модели настолько, что польза от такой модели оказалась бы весьма скромной.
Здесь уместно было бы остановиться на вопросах, связанных с конечностью скорости распространения взаимодействий. Рассмотрим пример. Пусть имеются два неподвижных заряда. Если один из зарядов начал двигаться с ускорением, то электромагнитная волна подойдет ко второму заряду с запаздыванием. Не противоречит ли данный пример структурной модели и, в частности, свойству взаимности действия, поскольку при
Похожие рефераты:
Время в динамике процессов. Формирование стрелы времени.
Идеальная модель гибкой технологии проектирования (ГТП). Цели исследования в ГТП - принципы диалектического метода познания. Принципы диалектического метода познания. Система модулей ГТП.
Адроны, в отличие от лептонов (например, электрона), фотонов и векторных бозонов (переносчиков слабого взаимодействия), не относятся к истинно элементарным частицам, а состоят из более фундаментальных микроскопических объектов - кварков и глюонов.
Рассмотрена общая схема эволюции материи (от "элементарных" взаимодействий до уровня социальных связей). Обосновывается утверждение об отсутствии как сторонней "направляющей силы", так и универсального критерия направленности развития.
Все беспредельное многообразие явлений природы сведено в современной физике к четырем фундаментальным взаимодействиям. Первым был открыт закон всемирного тяготения, затем – электромагнитные, и наконец –сильные (ядерные) и слабые взаимодействия.
Границы применимости физических законов и теорий
Все физические законы и теории являются приближением к действительности, поскольку при построении теорий используется определенная модель явлений и процессов. Поэтому как законы, так и теории имеют определенные границы применимости .
Например, классическая механика, основанная на трех законах Ньютона и законе всемирного тяготения , справедлива только при движении тел со скоростями, намного меньшими скорости света. Если же скорости тел становятся сравнимыми со скоростью света (например, удаленные от нас космические объекты или элементарные частицы в ускорителях), предсказания классической механики становятся неправильными. Тут в «игру» вступает специальная теория относительности , созданная в начале 20-го века Эйнштейном.
Второй пример: поведение мельчайших частиц вещества - так называемых элементарных частиц, а также строение атома не могут быть поняты в рамках классической механики: оказалось, что явления, происходящие на очень малых расстояниях и в очень короткие промежутки времени, находятся вне границ ее применимости. И в начале 20-го века для объяснения атомных явлений трудами нескольких ученых была создана квантовая механика .
Третий пример: хорошо знакомая вам из курса физики основной школы геометрическая оптика, основанная на представлении о световых лучах, прекрасно согласуется с опытом, если размеры предметов, с которыми взаимодействует свет, намного больше длины световой волны. Но если размеры предметов сравнимы с длиной световой волны или намного меньше ее, вступает в силу волновая теория света , в основе которой лежит представление о световых волнах.
Физика и научный метод познания. 2014
- Границы применимости
Интересное о физике -> Энциклопедия по физике - Научный метод познания
Учебник по Физике для 10 класса -> - Условие применимости законов геометрической оптики
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - Принцип соответствия
Учебник по Физике для 10 класса -> Физика и научный метод познания - Научный закон и научная теория
Учебник по Физике для 10 класса -> Физика и научный метод познания - ЭРСТЕД ГАНС ХРИСТИАН (1777-1851)
Интересное о физике -> - СТОЛЕТОВ АЛЕКСАНДР ГРИГОРЬЕВИЧ (1839 - 1896)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ГЕРЦ ГЕНРИХ (1857-1894)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ГАЛИЛЕЙ ГАЛИЛЕО (1564-1642)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - БОЙЛЬ РОБЕРТ (1627 – 1691)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - Где используются физические знания и методы?
Учебник по Физике для 10 класса -> Физика и научный метод познания - 1. Развитие представлений о природе света
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - Специальная теория относительности
Интересное о физике -> Энциклопедия по физике - ЮНГ ТОМАС (1773-1829)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ФРАНКЛИН БЕНДЖАМИН (1706 - 1790)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ФЕРМИ ЭНРИКО (1901-1954)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ФАРАДЕЙ МАЙКЛ (1791-1867)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - СКЛОДОВСКАЯ-КЮРИ МАРИЯ (1867-1934)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ПЛАНК МАКС (1858-1947)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ОМ ГЕОРГ СИМОН (1789-1854)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - МАКСВЕЛЛ ДЖЕЙМС КЛЕРК (1831-1879)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ЛЕНЦ ЭМИЛИЙ ХРИСТИАНОВИЧ (1804 - 1865)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ГЕРШЕЛЬ УИЛЬЯМ (1738-1822)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ГАМОВ ДЖОРДЖ (ГЕОРГИЙ АНТОНОВИЧ) (1904-1968)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - ВАВИЛОВ СЕРГЕЙ ИВАНОВИЧ (1891-1951)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - НЬЮТОН ИСААК
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - КОРОЛЕВ СЕРГЕЙ ПАВЛОВИЧ (1907–1966)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - КОПЕРНИК НИКОЛАЙ (1473-1543)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - КЕПЛЕР ИОГАНН (1571-1630)
Интересное о физике -> Рассказы об ученых по физике - Общий закон сохранения энергии
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - § 19. Механическая энергия. Закон сохранения механической энергии
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Вопросы к параграфу § 16. Импульс. Закон сохранения импульса
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Глава 3. Законы сохранения в механике
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Движение земных и небесных тел подчиняется одним и тем же законам
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Формулировка второго закона Ньютона
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Формулировка первого закона Ньютона
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - § 6. Первый закон Ньютона
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Глава 2. Динамика
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Научные модели и научная идеализация
Учебник по Физике для 10 класса -> Физика и научный метод познания - Прямолинейное равномерное движение
Учебник по Физике для 10 класса -> Механика - Предмет физики как науки
Учебник по Физике для 10 класса -> Физика и научный метод познания - Чем объясняется разнообразие звезд?
Учебник по Физике для 11 класса -> Строение и эволюция Вселенной - 2. Теория фотоэффекта
Учебник по Физике для 11 класса -> Квантовая физика - Почему мы видим такой узкий участок спектра?
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - Как волновая теория объясняет законы отражения и преломления света?
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - Вопросы и задания к параграфу § 19. Природа света. Законы геометрической оптики
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - Когда преломленных лучей нет?
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика - И частицы, и волны!
Учебник по Физике для 11 класса -> Электродинамика
Учебное кино, телевидение и видеозапись имеют много общего. Эти средства дают возможность показать явление в динамике, что в принципе недоступно статическим экранным средствам. Данная особенность всеми исследователями в области технических средств обучения ставится на первый план.
Движение в кинематографе нельзя сводить только к механическому перемещению объектов по экрану. Так, во многих фильмах по искусству и архитектуре динамика складывается из отдельных статичных изображений, когда изменяется не сам объект съемки, а положение камеры, масштаб, происходит наложение одного изображения на другое, например, на схему задания накладывается его фотография. За счет использования специфических возможностей кино во многих фильмах можно увидеть «ожившие» рукописи, в которых строки текста появляются из-под невидимого (или видимого) пера. Таким образом, динамика в кинематографе - это и динамика познания, мыли, логических построений.
Огромное значение имеют такие свойства данных средств обучения, как замедление и ускорение течения времени, изменение пространства, превращение невидимых объектов в видимые. Особый язык кинематографа, на котором «говорят» не только фильмы, снятые на кинопленке, но и сообщения, созданные и переданные средствами телевидения или «законсервированные» в видеокассете, определяет ситуации на уроке, когда использование кино (понимаемого в широком смысле) оказывается дидактически оправданным. Так, Н.М. Шахмаев выделяет 11 случаев, указывая при этом, что это не исчерпывающий список.
1. Изучение объектов и процессов, наблюдаемых с помощью оптических и электронных микроскопов, не доступных в настоящее время для школы. В этом случае киноматериалы, снятые в специальных лабораториях и снабженные квалифицированными комментариями учителя или диктора, обладают научной достоверностью и могут быть показаны всему классу.
2. При изучении принципиально невидимых объектов, как, например, как элементарные частицы и поля, окружающие их. Используя мультипликацию, можно показать модель объекта и даже его структуру. Педагогическая ценность подобных модельных представлений огромна, ибо они создают в сознании учащихся определенные образы объектов и механизмов сложных явлений, чем облегчают понимание учебного материала.
3. При изучении таких объектов и явлений, которые в силу своей специфик не могут быть видимы одновременно всем учащимся в классе. Применяя специальную оптику и выбирая наиболее выгодные точки съемки, можно эти объекты снять крупным планом, кинематографически выделить и объяснить.
4. При изучении быстро или медленно протекающих явлений. Ускоренная или замедленная
съемка в сочетании с нормальной скоростью проекции трансформирует течение времени и делает эти процессы доступными для наблюдения.
5. При изучении процессов, протекающих в недоступных для непосредственного наблюдения местах (жерло вулкана; подводный мир рек, морей и океанов; зоны радиации; космические тела и т.п.). В этом случае только кино и телевидение могут предоставить в распоряжение учителя необходимую научную документацию, которая выполняет роль учебного пособия.
6. При изучении объектов и явлений, наблюдаемых в тех областях спектра электромагнитных волн, которые не воспринимаются непосредственно человеческим глазом (ультрафиолетовые, инфракрасные и рентгеновские лучи). Съемка через фильтры с узкой полосой пропускания на специальные виды пленок, а также съемка с люминесцирующих экранов позволяют трансформировать невидимое изображение в видимое.
7. При объяснении таких основополагающих опытов, постановка которых в условиях учебного процесса затруднена из-за сложности или громоздкости установок, дороговизны оборудования, продолжительности опыта и т.п. Киносъемка таких опытов позволяет не только продемонстрировать ход и результаты, но и дать необходимые пояснения. Существенно и то, что опыты показываются с наиболее удачной точки, в наиболее удачном ракурсе, чего нельзя обеспечить без кино.
8. При объяснении устройства сложных объектов (строение внутренних органов человека, конструкции машин и механизмов, структура молекул и т.п.). В этом случае с помощью мультипликации, путем постепенного заполнения и трансформации изображения можно перейти от простейшей схемы к конкретному конструктивному решению.
9. При изучении творчества писателей, поэтов. Кино дает возможность воспроизвести характерные черты эпохи, в которой жил и творил художник, но и показать его творческий путь, процесс рождения поэтического образа, манеру работы, связь творчества с исторической эпохой.
10. При изучении исторических событий. Фильмы, построенные на хроникальном материале, помимо своей научной значимости обладают огромной силой эмоционального воздействия на учащихся, что чрезвычайно важно для глубокого понимания исторических событий. В специальных игровых фильмах благодаря специфическим возможностям кино удается воссоздать исторические эпизоды, относящиеся к давно прошедшим временам. Исторические точное воспроизведение предметов материальной культуры, характеров исторических личностей, экономики, особенностей быта помогает созданию у учеников реального представления о тех событиях, о которых они узнают из учебников и из рассказа учителя. История приобретает осязаемые формы, становится ярким, эмоционально окрашенным фактом, входящим в интеллектуальный строй мысли школьника.
11. Для решения большого комплекса воспитательных задач.
Определение границ применения кино, телевидения и видеозаписи таит в себе опасность совершения ошибок. Ошибка неправомерного расширения возможностей использования этих средств обучения в учебном процессе может быть проиллюстрирована словами одного из персонажей фильма «Москва слезам не верит»: «Скоро ничего не будет. Будет сплошное телевидение». Жизнь показала, что сохранились и книги, и театр, и кино. И что самое главное - непосредственный информационный контакт учителя и учащихся.
С другой стороны, возможна ошибка необоснованного сужения дидактических функций экранно-звуковых средств обучения. Это происходит в том случае, когда киноили видеофильм, телевизионная передача рассматриваются только в качестве разновидности наглядного пособия, обладающего возможностью динамического представления изучаемого материала. Безусловно, это так. Но кроме этого есть еще один аспект: в дидактических материалах, предъявляемых учащимся с помощью кинопроектора, видеомагнитофона и телевизора, конкретные задачи обучения решаются не только силами техники, но и помощью изобразительных средств, присущих тому или иному виду искусства. Поэтому экранное учебное пособие приобретает хорошо видимые черты произведения искусства, даже если оно создавалось для учебного предмета, относимого к естественно-математическому циклу.
Следует помнить, что ни кинофильм, ни видеозапись, ни телевидение не могут создать длительных и прочных мотивов учения, равно как не могут заменить других средств наглядности. Проведенный непосредственно в классе опыт с водородом (взрыв гремучего газа в металлической консервной банке) во много раз нагляднее этого же опыта, продемонстрированного на экране.
1. Кому впервые удалось продемонстрировать движущиеся рисованные картинки на экране одновременно многим зрителям?
2. Как был устроен кинетоскоп Т. Эдисона?
4. Опишите строение черно-белой киноплёнки.
5. Какие виды съёмки используются в производстве кинофильмов?
6. Какие особенности характеризуют учебные кинои видеофильмы?
7. Перечислите требования к учебному фильму.
8. На какие виды можно разделить кинофильмы?
9. Для чего служит обтюратор?
10. Какие виды фонограмм используются в производстве кинофильмов?
ВОЕННАЯ МЫСЛЬ № 10/2011, стр. 49-53
Полковник О.В. ТИХАНЫЧЕВ ,
кандидат технических наук
ТИХАНЫЧЕВ Олег Васильевич родился 30 октября 1965 года в городе Шуя Ивановской области. Окончил Казанское высшее военное командно-инженерное училище (1988), Михайловскую артиллерийскую академию (1997). Проходил службу в должностях командира взвода, заместителя командира батареи в ГСВГ и СКВО. С 1997 года - в 27 ЦНИИ МО РФ на должностях научного сотрудника, начальника отдела, ведущего научного сотрудника научно-исследовательского управления.
В 2005 году защитил диссертацию кандидата технических наук. Автор более 100 научных трудов. Профессор Академии военных наук.
АННОТАЦИЯ . Проанализирован опыт разработки математических моделей для автоматизированных систем управления и применения макетных образцов программ математических моделей на мероприятиях оперативной подготовки. Обоснована необходимость совершенствования порядка разработки математических моделей с целью снижения влияния субъективных факторов на эффективность их применения. КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА : математическое моделирование, порядок разработки моделей, опыт мероприятий оперативной подготовки, объективные и субъективные факторы, совершенствование организации разработки моделей. SUMMARY. The author analyzes the experience of developing mathematical models for automated control systems and application of software prototypes of mathematical models for operational training activities. The necessity of improving the procedure of development of mathematical models is reasoned to reduce the influence of human factors on the effectiveness of their application. KEYWORDS: mathematical simulation, modeling procedure, experience of operational training activities, objective and human factors, improving the modeling organization. |
В СОВРЕМЕННЫХ условиях приоритетным направлением реформирования Вооруженных Сил Российской Федерации является повышение эффективности их применения, в том числе за счет автоматизации управления войсками (силами). Под автоматизацией управления войсками (силами) понимается процесс оснащения штабов, пунктов управления и боевых комплексов средствами электронно-вычислительной техники и использования их в работе органов управления.
Интеллектуальной составляющей комплекса средств автоматизации автоматизированной системы управления войсками (АСУВ) является программное обеспечение, которое делится на общее, общесистемное и специальное. Специальное программное обеспечение (СПО) АСУВ состоит из расчетных, информационных задач и математических моделей. Последние выполняют существенную роль в процессе планирования операций (боевых действий) и управлении войсками (силами), обеспечивая прогнозирование развития обстановки и сравнительную оценку эффективности принимаемых решений.
В статье «Моделирование вооруженного противоборства: перспективы развития» был рассмотрен ряд важных аспектов применения математического моделирования в военном деле. Но «за кадром» остались субъективные факторы, хотя на практике они оказывают существенное влияние на использование математического моделирования в процессе организации операций (боевых действий). Субъективные причины ограниченного применения математического моделирования в практической работе штабов не получили должного освещения в последующих публикациях, касающихся математического моделирования. Так, в статье «Проблемы автоматизации интеллектуальной поддержки принятия решений общевойсковыми командирами в тактическом звене» отмечается, что математические модели должны являться важнейшим компонентом АСУВ, но они так и не нашли широкого применения в процессе принятия решения на бой и управления им. Почему это произошло, не уточняется. Рассматриваются преимущественно недостатки существующих моделей и объективные технологические факторы, мешающие использованию математического моделирования. Субъективные причины упоминаются вскользь.
Вместе с тем в военной области, характеризуемой ожесточенным противоборством и высокой личной ответственностью лица, принимающего решения, наличие субъективного фактора представляет собой не просто неизбежное, а и закономерное явление. В условиях неполной информации опытные командиры (начальники) способны формулировать правильные решения на интуитивном уровне. При этом обычно они исходят из своих субъективных представлений о важности различных критериев оптимальности и эффективности возможных альтернатив принимаемых решений. Именно это часто порождает субъективное неприятие результатов математического моделирования, что в конечном счете может приводить к серьезным ошибкам в планировании и боевом управлении.
Таким образом, наличие субъективных факторов, сдерживающих применение математического моделирования в военном деле, - реальный факт, требующий осмысления и принятия соответствующих мер.
Чем же конкретно определяются случаи субъективного неприятия применения математического моделирования должностными лицами органов военного управления (ОВУ)? Причин много, и проявляются они как на этапах разработки, так и на этапе использования математических моделей.
Основными причинами неприятия любого новшества, как уверяют психологи, являются непонимание его сущности, незнание особенностей и неумение его применять.
Существующий порядок применения СПО АСУВ подразумевает, что должностное лицо - пользователь АСУВ достоверно знает принятые при разработке СПО ограничения и допущения, границы применимости математических моделей из состава СПО. Именно в этих границах проводятся проверки и испытания элементов СПО, подтверждающие его работоспособность и адекватность. Это в полной мере относится к математическим моделям как составной части СПО. Теоретически должностные лица ОВУ, применяющие компоненты СПО в своей практической деятельности, должны понять границы применимости математической модели при внимательном изучении эксплуатационной документации на составляющие части СПО. Понять, запомнить и всегда ими руководствоваться. К сожалению, эта идеальная ситуация на практике реализуется не всегда, в первую очередь из-за несовершенства организации процесса обучения должностных лиц ОВУ работе на средствах автоматизации.
Еще одна проблема - проблема разделения ответственности за принимаемые решения между пользователем модели и разработчиком ее математического аппарата. Если в технических системах разделение ответственности за ошибки эксплуатации между разработчиком и пользователем прописано в соответствующих ГОСТах и технических регламентах, то для программных средств таких документов пока нет. Высокая степень ответственности должностных лиц ОВУ за результаты своей деятельности вкупе с неуверенным пониманием границ применимости моделей порождает у должностных лиц определенные опасения при использовании математического моделирования в практике планирования реальных операций (боевых действий). Без решения этой проблемы обеспечить полноценное использование математического моделирования в практике работы ОВУ невозможно.
Существенно влияет на внедрение математического моделирования в практику деятельности ОВУ нерациональность компоновки интерфейсов создаваемых промышленностью математических моделей. В настоящее время при разработке программ этому аспекту уделяется недостаточно внимания. Не добавляют оптимизма инженерная психология и эргономика: занимаются они преимущественно режимами работы оператора и оборудованием рабочих мест, но не качеством интерфейсов программ.
В то же время с развитием информационных технологий, повышением возможностей вычислительной техники звеном, замедляющим принятие решений в автоматизированных системах управления, все чаще становится человек. И причиной здесь является интерфейс программы, тормозящий как процесс ввода исходных данных, так и анализ результатов моделирования. Ведь именно интерфейс - основной элемент общения пользователя и программы. Зачастую именно удобством интерфейса определяется, будет ли пользователь в критические моменты обращаться к программе, сможет ли он быстро провести расчеты и проанализировать их результаты.
Плохо, что творческая и «штучная» работа по созданию интерфейсов программ и выработке подходов по их унификации, выполнить которую может только специалист с широким оперативным и техническим кругозором, вообще не относится к научной деятельности. При этом отсутствие унифицированных подходов к интерфейсной реализации математических моделей и информационно-расчетных задач существенно снижает их пользовательские свойства, затрудняет освоение должностными лицами и внедрение в деятельность ОВУ.
В соответствии с руководящими документами в создании интерфейсов моделей и задач из состава СПО АСУВ принимают участие две категории разработчиков: сотрудники НИУ Министерства обороны, ведущие военно-научное сопровождение создания АСУВ, и разработчики программного обеспечения на предприятиях промышленности. Все они как минимум специалисты в использовании компьютерных технологий. Но эти навыки могут играть и отрицательную роль. Специалист неосознанно создает интерфейс модели «под себя», а не под офицера штаба, работающего в условиях жесткого дефицита времени и являющегося специалистом в военной области. Да и логика программиста зачастую отличается от логики обычного человека. Недаром шутят, что нормальный человек считает, что в килобайте 1000 байт, а программист уверен, что в килограмме 1024 грамма. В результате этих различий простота интерфейса при разработке часто жертвуется в угоду некоторым дополнительным качествам и возможностям, которые кажутся необходимыми программисту. Как следствие - трудности в освоении интерфейсов моделей и задач должностными лицами ОВУ, нежелание работать с ними при решении практических задач.
Устранить негативное влияние данного фактора можно только изменением существующего порядка разработки СМПО, обеспечив более тесное участие в процессе разработки конечного пользователя математической модели. Для этого целесообразно ввести обязательный этап (этапы) опытной эксплуатации элементов СПО в макетном исполнении с привлечением должностных лиц ОВУ. По итогам этапа необходимо предусматривать доработку элементов СПО в части организации интерфейса программ. Кстати, мировой опыт разработки программных средств показывает, что любая используемая при этом технология (каскадная, спиральная или макетная) обязательно содержит этап макетирования, по результатам которого дорабатывается программное обеспечение, в том числе его интерфейсная часть.
Немаловажно и личное отношение каждого должностного лица к результатам математического моделирования. Отношение это может выражаться в общем недоверии к результатам, полученным с применением неизвестного математического аппарата, и формироваться в ходе «общения» с моделями. На последнем следует остановиться особо.
Не секрет, что порой должностные лица ОВУ, не удовлетворенные результатами моделирования, пытаются различными способами их скорректировать. Хорошо знающий модель пользователь (оператор) может «сыграть» различными факторами так, чтобы повлиять на результаты в нужную сторону. Когда же он становится лицом, принимающим решение, у него создается мнение, что модель может показать любой результат, было бы только желание. Мнение это глубоко ошибочное и возникает от незнания особенностей математического моделирования. Да, результат моделирования можно слегка подкорректировать, изменив какие-либо исходные условия организации действий противоборствующих группировок, относящиеся к категории неопределенных и выбираемых оператором в установленных границах. Но вот подтасовать результаты, не меняя исходные данные, невозможно, особенно, если модель используется для сравнительного анализа вариантов применения войск (сил) при прочих равных условиях. Сами результаты могут меняться, а вот тенденцию изменения ситуации модель все равно покажет верную.
Подход к разрешению этой ситуации, на наш взгляд, тот же - привлечение должностных лиц к разработке математического аппарата, который закладывается в СМПО, создаваемое для автоматизации их деятельности. В первую очередь это относится к формализации моделируемого процесса и формированию системы допусков и ограничений.
Привлечение должностных лиц ОВУ к разработке СМПО, в частности для описания аппарата математических моделей, является непростым путем. Это требует от заказчика и промышленности определенных усилий не только технического, но и организационного, а порой и образовательного плана. Но имеющийся в 27 ЦНИИ Минобороны практический опыт подобной работы свидетельствует о эффективности такого метода. Разработка ряда методик оперативных расчетов совместно с офицерами ОВУ показала, что впоследствии программные средства, реализующие совместно созданный математический аппарат, воспринимаются должностными лицами намного лучше. Знание применяемого в программных средствах математического аппарата, границ его применимости обеспечивает доверие к результатам моделирования.
Таким образом, анализ субъективных факторов, мешающих применению математического моделирования в практической работе ОВУ, показывает, что имеющиеся недостатки являются системными. Они не зависят от конкретного разработчика СПО и выбранного им подхода к созданию СПО АСУВ: функционального, структурного или процессного. Для их устранения необходимо менять порядок как создания математических моделей, вводя обязательные этапы, предусматривающие участие будущих пользователей моделей в их разработке, так и порядок подготовки должностных лиц ОВУ к работе с ними.
Кроме того, стоит остановиться еще на одном субъективном факторе недоверия к математическому моделированию, возникающему в случаях, когда представители промышленности необоснованно часто дорабатывают математические модели или пытаются их внедрять там, где в этом нет объективной необходимости.
Анализ зарубежного опыта показывает, что наиболее приемлемым является постепенное наращивание возможностей математических моделей за счет их модернизации без кардинальной переделки математического «ядра» и, конечно, применение математического моделирования для планирования операций (боевых действий) только там, где это действительно необходимо, где для этого есть условия. К сожалению, у нас нередко все происходит с точностью до наоборот. Необоснованно частая доработка моделей, распространение математического моделирования на сферы, где оно не применимо (например, на уровень «батальон - рота (батарея) - взвод»), субъективно снижает доверие к процессу применения моделей при планировании военных действий, дискредитирует саму идею математического моделирования.
Итак, в целях уменьшения негативного влияния субъективных факторов на применение математического моделирования в практике работы ОВУ необходимо повысить знания и умения пользователей СМПО и преодолеть нежелание разработчиков учесть их требования (преодолеть под твердым руководством заказчика АСУВ, при помощи ОВУ и организаций, осуществляющих военно-научное сопровождение работ).
Для этого необходимо:
совершенствование порядка разработки математических моделей, включение в процесс разработки обязательных этапов макетирования и апробации макетов в ОВУ; изменение отношения (повышенное внимание) к созданию программных интерфейсов математических моделей из состава СМПО АСУВ;
корректировка руководящих документов, определяющих содержание этапов разработки математических моделей;
оптимизация процесса подготовки должностных лиц, применяющих математические модели в составе СПО комплектов средств автоматизации пунктов управления.
Реализация этих мероприятий позволит математическому моделированию занять достойное, подобающее ему место в процессе организации операций (боевых действий) и управлении войсками (силами).
Военная Мысль. 2009. № 7. С. 12-20.
Военная Мысль. 2009. № 9. С. 43-53.
Зарубежное военное обозрение. 2006. № 6. С. 17-23; 2008. № 11. С. 27-32.
Для комментирования необходимо зарегистрироваться на сайте
