Введение к работе
Актуальность темы исследования
Успехи в применении метода математического моделирования породили у ряда исследователей уверенность, что для любых проблем и систем возможно построение надежных и объективных математических моделей. Широко известны модели оценки качества труда ученых, модели систем образования, глобальные модели. Появилось своеобразное «кредо научного подхода»: «Покажите мне явление, и я опишу его количественной математической моделью». Как правило, логика поведения этих исследователей такова: если есть переменные, то их всегда можно выразить численно, если есть количественные переменные, то всегда можно количественно определить зависимости между ними и построить модель; если есть компьютер, то в него следует ввести эту модель.
Действительно ли для любых проблем и систем данный подход может оказаться успешным?
«Математически мыслящие» специалисты говорят о подходе к исследованию сложных систем с помощью математических, компьютерных моделей. В частности, американский специалист по прогнозированию Дж. Форрестер считал, что можно сконструировать объективную, определенную до конца модель процесса, полагаясь на математические, формальные процедуры и компьютерное моделирование. Наиболее четко эта точка зрения отражена в работе Дж. Форрестера «Антиинтуитивное поведение социальных систем». Уточняя смысл заглавия, он пишет: «Моя основная задача состоит в том, чтобы показать, что человеческий разум не приспособлен к пониманию того, как ведут себя социальные системы. Наша социальная система относится к классу так называемых нелинейных систем, обладающих множеством цепей обратных связей. До недавнего времени, в течение длительной исторической эволюции у человека не было необходимости понимать такие системы. Эволюционные процессы не дали нам умственного искусства, необходимого для правильного понимания динамического поведения системы, частью, которой мы сейчас стали» [Forrester J.W. Counterintuitive Behavior of Social Systems. – «Technology Review», Cambridge - Mass, 1971. January, p.53]. Именно поэтому, с точки зрения Форрестера, социальная система дезориентирует нас, когда мы основываем свои решения на интуиции. Основной тезис Форрестера состоит в следующем: современные социальные системы настолько сложны, что нельзя рассчитывать на возможность успешного их анализа, если использовать традиционные методы, опирающиеся на опыт и интуицию. «Можно указать на фундаментальные принципы, почему человек не может правильно оценить поведение социальных систем. Зачастую люди приходят к неправильным выводам при встрече со сложными, обладающими сильными внутренними связями, системами, так как при выработке оценок они пользуются обычными методами и интуицией». [Форрестер Дж. Антиинтуитивное поведение социальных систем // Современные проблемы кибернетики. М.,1977, с.9]. Выход из этого затруднительного положения представляется Форрестеру в переходе к новой концепции в исследовании сложных динамических систем с помощью математических, компьютерных моделей. Ведь человек плохо приспособлен для прослеживания сложных и длинных логических цепочек, он способен перерабатывать лишь ограниченный объем информации. Компьютер же легко справляется с подобными задачами. Однако для того, чтобы компьютер смог это сделать, явление должно быть надлежащим образом формализовано. Подчеркивая, что уже имеется возможность строить реалистичные (объективные) модели социальных систем, Форрестер указывает, что «... любая концепция и взаимосвязь, ясно сформулированные на обычном языке, могут быть переведены на язык численной модели» [там же, с.13].
Мы согласны с тезисом Форрестера о том, что нельзя основывать свои решения только на интуиции. В самом деле, во-первых, нашей интуиции нельзя безоговорочно доверять, она нуждается в контроле. Во-вторых, человек не в состоянии интуитивно усвоить и проанализировать огромные массивы исходных данных о сложных объектах, обладающих множеством цепей обратных связей, и здесь действительно необходимо использовать математические средства, математические, компьютерные модели. Однако при этом все же возникают следующие вопросы.
Действительно ли «любая концепция и взаимосвязь, ясно сформулированные на обычном языке, могут быть переведены на язык численной модели», т. е. описаны на языке математики и для них построена надежная и объективная математическая модель? Любое ли явление может быть надлежащим образом формализовано? Существуют ли ситуации, когда социальная система дезориентирует нас, если мы основываем свои решения на результатах математического, компьютерного моделирования?
При анализе сложных систем, когда не все связи описаны на математическом языке, и необходимо отобрать существенные факторы для модели и установить числовые шкалы для них, недостающие зависимости назначаются исходя из интуитивных соображений. Однако после математической обработки и применения компьютера эти интуитивные соображения становятся малозаметными, завуалированными, а решение приобретает видимость математически обоснованного и объективного. Возможно ли элиминировать интуитивно-эвристические компоненты как из моделирования, так и из научно-прогностического процесса вообще? Не являются ли попытки элиминирования интуитивно-эвристических компонентов продуктом фетишизации огромных успехов процесса математизации наук и использования компьютеров для моделирования различных реальных процессов?
Виднейшими представителями антиинтуитивизма во второй половине 19 –20-го века были Ч.С. Пирс, Б. Рассел и И.И. Лапшин. В последнее время исследователи также пытаются элиминировать интуитивный элемент из научного познания в целом. Так, по мнению В.В. Низовцева, для познания реальности не требуется полета мысли и напряжения интуиции, да и «здоровое и способное к развитию научное знание можно строить только в условиях «репрессивных норм» [Низовцев В.В. Время и место физики ХХ века. М., 2000., с.186], ведь «рациональная наука, основанная на строгом методе, озарений не требует» [там же, с.111].
Насколько же правомерен современный антиинтуитивизм?
Также наблюдается в последнее время резкий рост специализации и прикладного прагматизма. Зачастую молодые специалисты придерживаются нетворческого и некритического подхода к науке. Они хотели бы знать только те вещи, которые они могли бы применять со спокойной совестью и без самокопания. Теории и гипотезы, которые являются не «общепризнанными» и проблематичными, не приветствуются, как и само творческое стремление к их созданию. Такая позиция опасна как для науки, так и для нашей цивилизации. Одним из средств преодоления такой позиции могут служить разработка более адекватной современной концепции творческой интуиции, а также методов активизации творчества и методов усовершенствования интуитивного мышления.
В связи со все возрастающим использованием компьютеров для моделирования прогнозируемых объектов и с высокой степенью математизации, формализации современной разработки научных прогнозов особое значение приобретает анализ соотношения математического, компьютерного моделирования и интуитивно-эвристических компонентов в научном прогнозировании. Необходимость дать адекватное решение вопросов, относящихся к этой гносеологической проблеме, становится все настоятельнее по мере того, как в прогнозировании возрастает значение математических, формальных процедур исследования, избавляющих человека от нарастающего объема вычислений и вообще от разнообразных рутинных мыслительных операций, и значение компьютерных технологий, позволяющих конструировать модели различных объектов. Так, один из ведущих отечественных специалистов в области компьютерного моделирования и прогнозирования взаимодействия человека и биосферы, Моисеев Н. Н. подчеркивал, что решение гносеологических проблем прогнозирования, является «одним из важнейших требований развития человеческой культуры» на современном этапе развития человечества [Моисеев Н.Н. Человек, среда, общество. Проблемы формального описания. М.,1982].
В последнее время появилось много работ, связанных с попыткой экстраполяции представлений синергетики как на философию творчества, так и на научное прогнозирование. В этих публикациях творчество рассматривается как хаос, или как продукт хаотических систем [Алетдинова А.А. Творчество как продукт хаотических систем. 2008. (/).; Метафизика креативности. М., 2008.; Шестакова Л. Г. Нелинейное мышление и его формирование у школьников в процессе обучения // Синергетика в психологии профессионального развития: Сб. науч. тр. / Под ред. Э. Ф. Зеера. – Екатеринбург: Рос. гос. проф.- пед. ун-т, 2004.]. Что касается прогнозирования, то утверждается, что синергетика может служить в качестве новой, нетрадиционной методологии в прогнозировании. С ее позиций может быть дано научное обоснование современному взгляду на открытое, желаемое и достижимое будущее. Кроме того, синергетический подход позволяет увидеть реальные черты будущей организации, анализируя наличную пространственную конфигурацию сложных эволюционирующих структур в определенного типа быстрых эволюционных процессах и при известных условиях. [Капица С.П., Курдюмов С.П., Малинецкий Г.Г. Синергетика и прогнозы будущего. М., 2001.; Князева Е.Н, Курдюмов С.П. Будущее и его горизонты: синергетическая методология в прогнозировании. 2005г. =]. Многочисленные попытки применения синергетической методологии создают представление об универсальности применения этой методологии, независимо от природы, уровня организации и глубины изучения системы. При этом, однако, адепты синергетической методологии указывают на то, что неизбежные неопределенности, неустранимые хаотические элементы и имеющиеся странные аттракторы делают будущее принципиально невычислимым и открытым для нас.
Мы не выступаем против науки и синергетики как дисциплины, находящейся в стадии становления. Однако возникают следующие вопросы, в порядке рефлексии, в какой мере обоснован перенос закономерностей, присущих открытым системам термодинамики, на творчество человека и на человеческое прогнозирование? Что этот перенос дает для понимания своеобразия человеческого творчества и человеческого прогнозирования? Заменит ли синергетическая методология, открывшая «эпоху бифуркаций» (Э. Ласло) [Laszlo E. The Age of Bifurcation. New York: Gordon and Breach, 1991; Laszlo E. The Systems View of the World. Cresskill (NJ): Hampton Press, 1996.; Laszlo E. Evolution: The General Theory. Cresskill (NJ): Hampton Press, 1996], человеческую интуицию в научном прогнозировании? Да и верна ли синергетическая интерпретация результатов физических и химических исследований, которые служат фундаментом синергетических представлений?
С возрастанием сложности прогностических проблем их все труднее сводить к чисто математическим задачам, а интуитивные методы в данной ситуации недостаточно эффективны, поскольку человек не в состоянии усвоить и тем более проанализировать огромные массивы исходных данных о сложных объектах прогноза. Каков же выход из этого трудного положения?
В 21 веке научно-прогностические процессы стали выступать ведущими в ситуациях принятия решений человеком в условиях неопределенности. В связи с этим возрос интерес к проблеме роли моделей и интуиции при принятии решений.
Г. Саймон в 20-ом веке выделил в процессе принятия решений три основных этапа: поиск информации, поиск и нахождение альтернатив (в том числе изобретение новых альтернатив) и выбор наилучшей альтернативы из группы альтернатив [Simon H.A. Information-processing models of cognition // J. Amer. Soc. Information Science. Sept.1981. Simon H.A. The New Science of Management Decision. N. Y.: Harper and Row Publishers, 1960.]. На первом этапе собирается вся доступная на момент принятия решения информация: фактические данные, мнение экспертов. Там, где это возможно, строятся математические модели; проводятся социологические опросы; определяются взгляды на проблему со стороны групп людей, влияющих на ее решение. Второй этап связан с определением того, что можно, а что нельзя делать в имеющейся ситуации, т. е. с определением вариантов решений (альтернатив) и изобретением новых альтернатив. И уже третий этап включает в себя сравнение альтернатив и выбор наилучшего варианта (или вариантов) решения. Таким образом, у лица, принимающего решение, должна быть информация о поисковом и нормативном научном прогнозе об объекте прогноза. При этом возникают следующие вопросы.
Всегда ли поведение людей при принятии решений рационально? Каковы особенности поведения человека при принятии решений? Какова роль моделей и интуитивно-эвристических компонентов в процессе принятия решений?
Традиционно считается, что невозможно «выспросить» у эксперта, как он решает те или иные задачи по принятию решений. Ведь одной из наиболее важных характеристик экспертного знания (умения) является его подсознательный характер. Невербализуемость человеческих умений подчеркивал в свое время М. Полани в своей книге «Личностное знание. На пути к посткритической философии». Дж. Кихистром также подчеркивает, что умения людей не поддаются полностью вербализации и объяснению [Kihistrom J. The Cognitive Unconscious // Science. 1987. V. 237.]. Тем не менее, современные исследователи ставят следующий вопрос.
Нельзя ли каким-то образом сохранить экспертные умения для будущих поколений?
Задача построения компьютерных копий экспертных знаний (баз экспертных знаний, умений) является одной из наиболее сложных в области искусственного интеллекта. Да и сама по себе возможность построения искусственной системы, обладающей человеческими умениями решать сложные задачи в тех или иных областях деятельности, весьма привлекательна. Именно в последние 30 лет перенос экспертных баз знаний в компьютер стал одной из центральных проблем искусственного интеллекта. Но на пути решения этой проблемы стоят следующие существенные трудности.
1. Человек не может сообщить общие абстрактные правила, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу, потому что его умения чаще всего хранятся на подсознательном уровне.
2. В любой области деятельности имеется большое количество (десятки и сотни тысяч) возможных практических ситуаций, при анализе которых проявляются умения человека. Желательно, чтобы этими умениями в полном объеме «овладел» компьютер, что может потребовать огромного труда и времени экспертов.
3. Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания и умения, неизбежно ошибаются. Чем бы ни была вызвана конкретная ошибка — усталостью, невнимательностью, трудностью ситуации, — безошибочных экспертов, к сожалению, не бывает.
4. Для построения компьютерных аналогов человеческих умений нужна совокупность различных подходов, потому что существуют разные виды человеческих умений.
Несмотря на все эти трудности, группе специалистов под руководством Ларичева О.И. удалось выработать подход экспертной классификации, позволяющий строить непротиворечивые и достаточно большие базы экспертных знаний (умений) для строго определенного класса задач: задач классификации с явными признаками [Ларичев О.И., Мошкович Е.М., Ребрик С.Б. О возможностях человека в задачах классификации многокритериальных объектов // Системные исследования (ежегодник), 1988; Ларичев О.И. Структуры экспертных знаний // Психологический журнал. 1995. № 3; Ларичев О.И., Болотов А.А. Система ДИФКЛАСС: построение полных и непротиворечивых баз экспертных знаний в задачах дифференциальной классификации // Научно-техническая информация. Сер 2. 1996. № 9; 92; 94;]. При этом возникают следующие вопросы.
Останется ли место человеческой интуиции в процессе принятия решений, если вербализации и компьютеризации поддаются даже экспертные умения решать ряд проблем по принятию решений? При решении каких проблем принятия решений необходима интуиция?
Степень разработанности проблемы
Анализу различных математических процедур и моделированию, используемых в научном прогнозировании и в принятии решений, посвящены многочисленные иссследования (Бестужев-Лада И.В., Блехман И.И., Кристакис А., Ларичев О.И., Лисичкин В.А., Мартино Дж., Медоуз Д.Л., Медоуз Д.Х., Моисеев Н.Н., Мышкис А.Д, Пановко А.Г., Форрестер Дж., Янч Э.и др.). Соотношение же моделирования, математических процедур и интуитивно-эвристических компонентов в процессе разработки научного прогноза практически совсем не исследовано ни отечественными, ни зарубежными специалистами. Данная работа представляет собой попытку такого исследования. Интуитивно-эвристические компоненты в разработке научного прогноза упоминаются в литературе либо «вскользь», либо рассматриваются какие-то отдельные методы, позволяющие «генерировать» новые идеи на основе интуитивного мышления. Поэтому, одной из задач нашего исследования является выявление преимуществ и недостатков (по отношению друг к другу) этих методов и их возможностей на различных этапах процесса разработки научного прогноза. Особой задачей является также выявление возможностей эффективизации интуитивного поиска решения творческих задач.
Вопрос о соотношении интуитивно-эвристических возможностей исследователя и математического моделирования при построении модели объекта поискового прогноза недостаточно разработан: различные авторы либо совсем об этом не упоминают, либо только указывают, что умение правильно выбирать математическую модель находится на грани науки и искусства [Блехман И. И., Мышкис А.Д., Пановко А.Г. Механика и прикладная математика: логика и особенности приложений математики. М., 1990; Блехман И.И., Мышкис А.Д., Пановко А.Г. Прикладная математика: предмет, логика, особенности подходов. М, 2007]. При этом надо ответить на следующие вопросы. Какие типы проблем решаются с помощью методов усовершенствования интуитивного мышления, применяемых в науке и в прогнозировании? На каких этапах процесса разработки поискового прогноза необходимы интуитивные допущения и гипотезы?
Кроме того, необходимо определить типы проблем, при решении которых доминирующую роль играют интуитивно-эвристические компоненты, и типы проблем, при решении которых основную роль играют математические, формальные процедуры. Нужно выяснить также, какой характер имеет интуитивная догадка и нуждается ли она в контроле и проверке.
Соотношение математического моделирования и интуитивно-эвристических компонентов в разработке нормативного прогноза также практически не исследовано. В имеющейся по нормативному прогнозированию литературе, в основном, уделено внимание либо анализу целевых ситуаций и прикладным вопросам нормативного прогнозирования [Бестужев-Лада И.В. Нормативное прогнозирование: возможные пути реализации целей общества. М., 1987], либо описанию различных математических процедур, используемых при разработке данного типа прогноза [Мартино Дж. Технологическое прогнозирование. М., 1977; Янч Э. Прогнозирование научно - технического прогресса. М., 1974, и др. ]. При этом необходимо ответить на вопрос: на каких этапах процесса разработки нормативного прогноза необходимы интуитивные суждения?
Не исследован вопрос о соотношении интуитивно-эвристических компонентов и нетрадиционной методологии моделирования в современном научном прогнозировании и в процессе принятия решений.
Проблемная ситуация (в частности, решение вопроса о том, каковы индивидуальные неформализуемые компоненты интуитивного процесса и возможна ли эффективизация интуитивного поиска решения научных и прогностических задач) существенно усложняется тем, что в настоящий момент существует множество различных интерпретаций природы интуиции, и пока трудно говорить о каких-либо общепризнанных представлениях об этом [Ирина В.Н.. Новиков А.А. В мире научной интуиции. М.. 1978]. Тем не менее, прав У.Г. Ярошевский, говоря о том, что «нужно новое понимание интуиции, такое, которое не ограничивало бы ее актами и эффектами «внезапного схватывания отношений», которое свойственно и обезьяне и гению» [Ярошевский М.Г. О трех способах интерпретации научного творчества // Научное творчество. М., 1969, с. 141]. Это «новое понимание» не может быть выработано без анализа различных концепций интуиции (как в истории философской мысли, так и в психологии мышления) и выявления ценного, рационального в них, тенденций развития понятия интуиции.
Все это обусловило выбор темы данного диссертационного исследования «Модели и интуитивно-эвристические компоненты в науке».
Цели и задачи исследования
Основной целью диссертации является многоаспектное исследование соотношения моделирования и интуитивно-эвристических компонентов в современной науке, в прогнозировании и в принятии решений, и выявление роли и места интуиции и моделей в процессе научного познания, в процессе разработки прогноза и в процессе принятия решений. Достижение этой цели предполагает решение следующих задач:
- выявление места и роли интуиции и теоретических моделей при модификации наличного научного знания;
- критический анализ современного антиинтуитивизма;
- критический анализ концепций интуиции и выделение индивидуальных неформализуемых компонент интуитивного процесса, определение характера интуитивной догадки;
- выделение типов проблем (задач), при решении которых доминирующую роль играет интуиция;
- определение специфики эвристики и интуитивно-эвристических компонентов;
- критический анализ возможностей интуитивно-эвристических компонентов – методов активизации творчества и усовершенствования интуитивного мышления, применяемых в науке, технике, прогнозировании и принятии решений;
- выявление стадий (этапов) процесса разработки научного прогноза, в которых необходимы моделирование и интуитивно-эвристические компоненты;
- установление типов систем, для которых невозможно построение надежных и объективных математических параметрических моделей;
- выделение прогностических проблем, при решении которых необходима как личная интуиция, так и интуитивные экспертные оценки;
- раскрытие соотношения творческой интуиции и нетрадиционной методологии моделирования в научной прогностике и в принятии решений;
- выявление проблем принятия решений, при решении которых необходима интуиция.
Теоретической и методологической основой данного диссертационного исследования является неаприористический подход к проблеме природы интуитивно-эвристических компонентов и системный подход. В работе использованы логический и сравнительный анализы для обоснования сделанных выводов.
В качестве методологической основы в диссертационном исследовании использовались также работы Л. Больцмана, Ж. Дьедонне, Н.Н. Моисеева, Э. Квейда, К. Поппера, В.А. Стеклова, Е.Л. Фейнберга, П. Энгельмейера, М.Г. Ярошевского. Теоретическую базу исследования составили научные работы отечественных и зарубежных философов, психологов, специалистов по моделированию, прогнозированию и принятию решений, в том числе работы Ж. Адамара, Г.С. Альтшуллера, В.Ф. Асмуса, Р. Акофа, Б.В Бирюкова, И. И. Блехмана, Г. Я Буша, М. Вартофского, Р.Г Дея, М.А. Дрюк, П. Голдберга, В.Г. Горохова, Н.И.Жинкина, Б.М. Кедрова, Г. Клэкстона, П.С. Краснощекова, О.И. Ларичева, Василия Леонтьева, В.А. Лисичкина, Е.Н. Львовского, К. Маккина, Г.Г Малинецкого, А.И. Мечитова, Ю.И. Неймарк, Дж. Пейна, А.А. Петрова, Д.А. Поспелова, В.Н. Пушкина, M. Реджестера, Г. Саймона, П. Словик, А.Н Соколова, Сориной Г.В., О.В. Степаносовой, А. Тверски, Р. Уотермана, Т.Н Ушаковой, Т.Н. Хармана, В.А. Штоффа, П. Энгельмейера, K.A. Эриксона, Л. Якокки, Э. Янча и другие. В рамках диссертационного исследования использован очень широкий круг источников на русском и английском языках.
Научная новизна диссертации состоит в анализе роли и места моделей и интуитивно-эвристических компонентов в современной науке, в прогнозировании и в принятии решений. Более конкретно новизну диссертации можно сформулировать в следующих положениях, которые выносятся на защиту.
1. Предложена обобщенная схема, отражающая место и роль интуиции и теоретических моделей при модификации наличного научного знания в условиях появления новых исходных, эмпирических данных, требования семантической оптимизации знания, заключения о достаточности проверки. Схематическое формульное выражение этого таково:
ЭИТС,
где Э – исходные, эмпирические данные, включающие новые факты, И – интуиция, Т – теоретические решения, аксиомы и принципы, С – дедуцируемые из теории, эмпирически проверяемые следствия, – область возможных эмпирических подтверждений теории, относительно которых делаются интуитивные суждения об их достаточности.
2. Выявлены индивидуальные неформализуемые компоненты интуитивного процесса – индивидуальные эвристические системы образов-знаков, обеспечивающие внезапность (быстроту) появления новой интуитивной идеи и способствующих тому, что на суд сознания творческого субъекта выносятся более или менее правдоподобные гипотезы, варианты решения проблем. Доказано, что современный антиинтуитивизм несостоятелен и, что интуиция играет доминирующую роль при решении неструктурированных и слабо структурированных проблем, а математические процедуры играют основную роль при решении хорошо структурированных проблем.
3. Доказано, что такие интуитивно-эвристические компоненты как методы усовершенствования интуитивного мышления позволяют решать следующие слабоструктурированные и неструктурированные задачи:
- выявлять скачкообразные этапы в развитии объекта;
- определять альтернативное развитие процесса;
- выбирать инструментарий для производства конкретного прогноза в условиях большой неопределенности исходных данных;
- определять качественные стороны развития объекта;
- составлять сценарий, в особенности качественных сторон развития объекта;
- прогнозировать развитие объектов, анализ развития которых либо полностью, либо частично не поддается формализации;
- выявлять объективизированное представление о перспективах развития области науки или техники на основе обработки прогнозных оценок репрезентативной группы экспертов;
- осуществлять синтез объекта прогноза, предусматривающим составление многопараметрической модели объекта;
- обеспечивать поиск разработчиком решения изобретательских задач при дефиците информации, т. е. при невозможности использовать логические средства;
- комплексные социально-технические задачи.
4. Выявлено, что исследовательский процесс при разработке научного прогноза характеризуется взаимодополнительностью моделирования, математических процедур и интуитивно-эвристических компонентов. В поисковом прогнозировании интуитивно-эвристические компоненты необходимы в процессе разработки прогноза на этапе формализации исходных данных и на этапе создания гипотетической параметрической модели объекта прогноза; математические процедуры необходимы при проведении компьютерного эксперимента с моделью объекта прогноза. В нормативном прогнозировании интуитивно-эвристические компоненты необходимы при построении «дерева целей», используемого для моделирования процесса достижения цели; при определении численных весовых коэффициентов каждого элемента «дерева целей»; учете взаимозависимых факторов, оказывающих влияние на достижение поставленных целей; выявлении альтернативных путей достижения целей в условиях неопределенности; при выборе критериев оценки альтернативных путей достижения целей; при выборе оптимального пути достижения заданной цели в случае, если целевую функцию не удалось сформулировать на математическом языке. Математические процедуры необходимы в нормативном прогнозировании для расчета вероятности времени наступления событий, являющихся условиями реализации поставленных целей.
5. Установлено, что идея о том, что для любых систем и прогностических проблем возможно построение надежных и объективных математических параметрических моделей, неверна для систем, обладающих «свободой поведения», систем включающих в себя коллективы людей. Доказано, что модели этих систем — это субъективные модели с качественными оценками, ведь исследователь дополняет модель своими интуитивными гипотезами и облекает свои качественные догадки в количественную форму. Необходимо обращаться к исходным интуитивным допущениям при интерпретации результатов, полученных при помощи компьютерного эксперимента с этими моделями объектов прогноза.
6. Доказано, что творческая интуиция человека останется исключительно важной и необходимой компонентой процесса прогнозирования, даже если нетрадиционная синергетическая методология, несмотря на противоречия и трудности стоящие перед ней, докажет свою состоятельность в поисковом прогнозировании, поскольку строить хорошие предсказывающие компьютерные системы во всем многомерном фазовом пространстве «на общих основаниях» не удается.
7. Выдвинута и обоснована гипотеза о том, что решение проблемы соотношения интуитивно-эвристических компонентов и математического моделирования в современной прогностике состоит в создании нетрадиционной постоянно действующей системы прогнозирования – интегрированной человеко-машинной системе, включающей комплекс взаимосвязанных методов интуитивно-экспертной оценки с методами математического моделирования и использующей автоматизированную информационную базу. В целях расширения круга решаемых прогностических задач эта система прогнозирования должна постоянно пополняться новыми методами прогнозирования и исходной базовой информацией.
8. Доказано, что интуиция является необходимым компонентом в процессе решения как слабо структурированных, так и, прежде всего, неструктурированных проблем по принятию решений. Установлено, что, как правило, модели этих проблем — это субъективные модели с качественными оценками. Причем неструктурированные проблемы с качественными переменными — это особые проблемы принятия решений, обладающие следующими общими чертами.
- Они являются проблемами уникального выбора.
- Они связаны с неопределенностью в оценках альтернативных вариантов решения проблемы, которая объективно обусловлена нехваткой информации на момент решения проблемы.
- Оценки альтернативных вариантов решения проблемы имеют качественный характер и чаще всего сформулированы в словесном виде.
- Оценки альтернатив по отдельным критериям могут быть получены только от экспертов.
- Общая оценка альтернатив может быть получена лишь на основе субъективных предпочтений лица, принимающего решение. Интуиция лица, принимающего решение, является основой решающего правила, позволяющего перейти от оценок по отдельным критериям к общей оценке альтернатив.
Применение человеко-машинных систем поддержки принятия коллективных решений не устраняет интуитивно-эвристические компоненты, которые необходимы как при согласовании мнений лиц, принимающих решения, так и для успешной работы консультантов.
Научно-практическое значение результатов исследования.
Результаты диссертационного исследования малоизученной проблемы соотношения моделей и интуитивно-эвристических компонентов в науке, в прогнозировании и в принятии решений могут быть применены в дальнейшей разработке гносеологических и методических аспектов научного познания, прогнозирования и принятия решений. Предложенная в рамках диссертационного исследования схема, отражающая место и роль интуиции и теоретических моделей при модификации наличного научного знания, может найти применение в современной теории познания. Выводы методологического характера, полученные в диссертации, могут использоваться на практике при разработке научного прогноза и оценке его результатов. Прогнозисты должны обращаться к исходным интуитивным допущениям, когда пытаются интерпретировать результаты, полученные при помощи компьютерного эксперимента с моделью объекта прогноза. При разработке прогнозов следует учитывать, что для систем, обладающих «свободой поведения», систем, включающих в себя коллективы людей, не возможно построение надежных и объективных математических параметрических моделей, ибо даже постоянное наблюдение часто не может гарантировать надежность и объективность моделей для таких систем. Поэтому в данной прогностической ситуации, как показано в диссертации, нужно строить, используя интуитивно-эвристические компоненты, субъективные модели с качественными оценками, которые зачастую являются единственным средством анализа слабоструктурированных и неструктурированных прогностических проблем. Полученные в ходе диссертационного исследовани результаты методологического характера могут применяться также и при принятии решений, а именно при решении проблем принятия стратегических решений экономического и политического характера, проблем планирования научных исследований, проблем конкурсного отбора проектов, личных проблем выбора. В таких проблемах основные характеристики носят качественный характер. Кроме того, отсутствуют достаточно надежные и объективные количественные модели этих проблем. Отсюда и вытекает необходимость использования при решении этих проблем интуитивно-эвристических компонентов. Практическое значение для современной и будущей прогностики имеет выдвинутая и обоснованная диссертантом гипотеза о том, что решение проблемы соотношения интуитивно-эвристических компонентов и математического моделирования в современной прогностике состоит в создании нетрадиционной постоянно действующей системы прогнозирования – интегрированной человеко-машинной системе, включающей комплекс взаимосвязанных методов интуитивно-экспертной оценки с методами математического моделирования и использующей автоматизированную информационную базу. Материалы диссертации, ее положения и выводы могут использоваться в учебно-педагогической работе при чтении специальных учебных курсов «Гносеологические и методологические проблемы научного прогнозирования», «Гносеологические и методологические проблемы принятия решений», «Современная теория познания», «Философия творчества», а также в курсе «История и философия науки».
Структура диссертации
Диссертация состоит из введения, 4-х глав (1-ая глава подразделяется на 5 параграфов, 2-ая — на 3 параграфа, 3-я — на 3 параграфа, 4-я — на 3 параграфа), заключения и списка литературы.
