Страница 4 из 6
Дискурсивное... то есть, последовательно выводящее одно из другого, когда предыдущие утверждения становятся причиной последующих. Линейная схема - одна из самых простейших. Одномерная. Проще - только точечная фиксация факта. Эммм... Неужели вам неизвестно массовое явление, когда следствие является причиной причины? Неужели не помните? Это - замысел. Любой замысел. То, что мы получим вследствие его исполнения - причина самого замысла. Теперь понятно? Вот и весь дискурс закруглился в колечко... А ведь мы забыли и схемы сетей, где каждое событие - следствие многих событий, и также причина для многих других. И ещё забыли её величество Случайность, у которой нет причин вообще! Без неё ничего хорошего не получится, почему - расскажу позже.
Рефлексивно-критическое - это, во-первых, обращенное на самого себя, на собственные рассуждения, а, во-вторых - сомневающееся в них и - "внутри себя" - ищущее ошибку. Да блинский же нафиг! Глядя на собственный пуп - видишь только его и ничего больше. Разбирая собственные рассуждения - видишь только их, а вовсе не соответствие или несоответствие их реальному положению вещей. Если прогнозы по построенной модели оказались неверными, проверку модели следует начинать со входных данных, из которых делались такие далекоидущие выводы, а не с рассуждений! Если намеряли херню - херня в результате и будет, хоть ты трижды взад-вперёд всё заново пересчитай.
Если входные данные репрезентативны (а не подобраны под предполагаемый результат) и верно зафиксированы, если погрешность не превышает результат на порядок-два (увы, в истории такое не единожды случалось), а в случае с обыденной обработкой информации - подозрения и фантазии не выдаются за факты, то смотрим, как мы их сопоставляли. Поскольку процесс совмещения слайдов идёт в обход сознания, то следует его повторить "на ручном управлении", то есть, в трансе, имитирующем тэта-сон (если умеете - дельта-сон, основной признак которого - теряется чувство времени и места, схема тела и ощущение верха и низа). Думать в нём можно (и нужно), мало того - это весьма эффективно, когда данных полно, а никакой модели и даже намёка на неё не вырисовывается, а вот писать или чертить - не получится. По достижению понимания ситуации возникают настолько яркие чувства, что сознание из транса просто выкидывает в реальность. Не обольщайтесь - это ещё далеко не результат, потому как ваше понимание как-то зафиксировать надо. Хоть зарисовать значками и графами. А когда начинаете корябать эти значки, осознаёте, что для половины из них придется придумывать названия и определения, и эти названия и определения, увы, отражают где-то десятую часть смысла. И только после этого начинаете заново устанавливать причинно-следственные связи.
23) Только так, проходя заново всю цепочку "на ручном управлении", а не рефлексируя над собственными выкладками, можно проверить если не правильность модели, то, хотя бы, правильность пути к ней. А правильность модели можно проверить только на практике - проверяя соответствие прогнозируемого реально происходящему. Но я забыла рассказать вам, что происходит после того, как выработаны собирательные образы или - предпочтительнее - абстракции для объектов, их свойств, их связей внутри системы и связанных с этим свойств моделируемой системы. Тут, опять же, движемся не только от частного к общему, а ещё и от общего к частному, причем, одновременно - вроде как с двух сторон навстречу самому себе (вот для этих-то одновременных "движений" и желательно иметь регистры повышенной разрядности).
24) Почему так? Потому что мы одновременно имеем образы/представления составных частей системы, образы/представления их свойств и связей и при этом имеем образ всей системы. В идеальном случае остаётся только поставить всё на обозначенные места и проверить в действии. К сожалению, идеальных случаев не бывает. Нам известна только часть того, другого и третьего, а образ системы размыт и нечеток. В результате мы имеем многомерный пазл некоего графа. Нужно подставить то, в чём мы уверены, на их правильные места, а потом подумать, что из оставшихся кусков куда вписывается. Собственно, методов собирания пазлов несколько, и все их можно приспособить к собиранию целостной модели.
Первый - подбор "кусочков" по форме. В применении к построению моделей реальности - по внешним проявлениям объектов этой системы. Хороша для небольших моделей либо моделей с малой детализацией. При небольших моделях реально тут же сверять "местоположение объекта" с общей схемой, особое внимание обращая на связи. При моделях с малой детализацией пристраеваемые в схему объекты являются системами, у которых мы проигнорировали строение, обращая внимание только на функционирование (так называемые "черные ящики"), в результате чего упростилась схема, но сама модель стала более грубой и, возможно, потом придётся уточнять либо строение этих подсистем, либо их функционирование в нестандартных режимах.
Второй - "по цветам", в нашем случае - по содержанию и строению фрагментов (объектов или подсистем моделируемой системы). То есть, нам требуется хорошо знать деталировку самих объектов, чтобы знать, на что они способны, как и с кем взаимодействуют внутри системы. При моделировании малых систем - просто идеальный способ, поскольку мало знать, кто на что способен, надо ещё выяснить, что из этих "способностей" может, а что не может проявиться внутри данной системы. Используя этот способ в больших системах, мы рискуем насмерть увязнуть в деталях и потерять логику системы. Поэтому придется одновременно с этим использовать и третий способ.
Третий путь сборки пазла - идём от целого, от системы, её внутренней логики. Сперва определяем, какие процессы в ней происходят, а потом - ищем детали, которые могут это делать. Только вот кандидатов либо не находится очевидных, либо находятся - но сразу несколько. В результате приходится одновременно с этим использовать и первые два способа.
25) Именно тут матлогика и используется, но несколько ограниченно. Основная проблема, которая не даст мышлению использовать матлогику для моделирования в полном объёме - это несоответствие и недостаточность её синтакса для нашей семантики. Семантика тех моделей, что мы строим, принципиально больше используемого в матлогике синтаксиса. Мало того, мы и в обычном языке для многих подсистем, моделирующих реально происходящие процессы - названий не найдём. Лексический запас любых естественных языков весьма ограничен, по причине их происхождения и целей первоначального использования. От языков не требовалось "передать мысль", от них требовалось "уговорить сородича сделать то-то и то-то", а большая часть мыслей обходилась без слов. Это уже много позже мы стали пытаться и даже иногда удачно растолковывать сородичам, как и почему мы на это конкретное дело хотим их подвигнуть. А искусственные языки оказались ещё более ограничены решением узкоспециализированных задач.
Вторая проблема - наличие фактора случайности и нечеткая логика процессов (а как иначе представить "высказывание А для объекта N более-менее верно"? А классическое нечеткое отрицание "Да нет, наверно"?). Поэтому в нашем графе, который мы собираем из кусочков, связи будут рисоваться "разным нажимом" - от "жирной сплошной" до "пунктирной волосяной" линии. Иначе не получится.
Третья проблема - запутанная причинность. Нет, вообще-то, причинность имеет одно направление, которое совпадает со "стрелой времени", но, во-первых, мыслящие существа умудряются виртуально замыкать её в кольца, строя модели и замыслы, а, во-вторых, иной раз сложно определить, что же перед нами - причина и следствие или же два разнесённых по времени следствия неизвестной нам причины. Если нельзя детально разобрать механизм этих событий, то придётся просто инициировать то событие, в котором мы подозреваем причину и посмотреть - произойдёт ли то, что мы считаем следствием? Если, конечно, это возможно. А иногда можно пронаблюдать настоящий эффект нелокальности (и не только с элементарными частицами), когда причинность - налицо, а связь отследить не удаётся. Впрочем, скорее всего, это говорит просто о крайнем несовершенстве наших представлений о материи. Почему я говорю не о "представлениях о пространстве-времени"? Да потому что пространство и время - идеальные, придуманные категории, больше говорящие о нашем восприятии и мышлении, чем о материи, которую в этих категориях представляют. Я недавно на спор заморочилась и вчерне построила картину мира без этих двух категорий (пространство и время), используя более интуитивно понятные: объект, состояние, изменение, количество (число), конечность (сосчитываемость), бесконечность, наименьшее-неделимое. Интересная, кстати, картинка получилась, не скажу, что она чем-то лучше имеющейся, но - факт - она возможна и даже временами удобнее для построения моделей.