Реферат: Понятие "познавательная модель реальности"

Например, правила дорожного движения - языковая, структурная модель движения транспорта и пешеходов на дорогах. Пусть B - множество производящих основ существительных, C - множество суффиксов, P - прилагательных, "+" - операция конкатенации слов, ":=" - операция присваивания, "=>" - операция вывода (выводимости новых слов), Z - множество значений (смысловых) прилагательных. Языковая модель M словообразования: <zi><=<pi>:=<bi>+<si>. При bi - "рыб(а)", si - "н(ый)", получаем по этой модели pi - "рыбный", zi - "приготовленный из рыбы".

Модель визуальная, если она позволяет визуализировать отношения и связи моделируемой системы, особенно в динамике.

Например, на экране компьютера часто пользуются визуальной моделью того или иного объекта, например, клавиатуры в программе-тренажере по обучению работе на клавиатуре.

Модель натурная, если она есть материальная копия объекта моделирования.

Модель геометрическая, графическая, если она представима геометрическими образами и объектами.

Например, макет дома является натурной геометрической моделью строящегося дома. Вписанный в окружность многоугольник дает модель окружности. Именно она используется при изображении окружности на экране компьютера. Прямая линия является моделью числовой оси, а плоскость часто изображается как параллелограмм.

Модель клеточно-автоматная, если она представляет систему с помощью клеточного автомата или системы клеточных автоматов. Клеточный автомат - дискретная динамическая система, аналог физического (непрерывного) поля. Клеточно-автоматная геометрия - аналог евклидовой геометрии. Неделимый элемент евклидовой геометрии - точка, на основе ее строятся отрезки, прямые, плоскости. Неделимый элемент клеточно-автоматного поля - клетка, на основе её строятся кластеры клеток и различные конфигурации клеточных структур.

Это «мир» некоторого автомата, исполнителя, структуры. Представляется клеточный автомат равномерной сетью клеток («ячеек») этого поля. Эволюция клеточного автомата разворачивается в дискретном пространстве - клеточном поле. Такие клеточные поля могут быть вещественно-энерго-информационными.

Законы эволюции локальны, то есть динамика системы определяется задаваемым неизменным набором законов или правил, по которым осуществляется вычисление новой клетки эволюции и его материально-энерго-информационной характеристики в зависимости от состояния окружающих ее соседей (правила соседства, как уже сказано, задаются). Смена состояний в клеточно-автоматном поле происходит одновременно и параллельно, а время идет дискретно. Несмотря на кажущуюся простоту их построения, клеточные автоматы могут демонстрировать разнообразное и сложное поведение. В последнее время они широко используются при моделировании не только физических, но и социально-экономических процессов.

Клеточные автоматы (поля) могут быть одномерными, двумерными (с ячейками на плоскости), трехмерными (с ячейками в пространстве) или же многомерными (с ячейками в многомерных пространствах).

Например, классическая клеточно-автоматная модель - игра «Жизнь» Джона Конвея. Она описана во многих книгах. Мы рассмотрим другую клеточно-автоматную модель загрязнения среды, диффузии загрязненителя в некоторой среде. 2D-клеточный автомат (на плоскости) для моделирования загрязнения среды может быть сгенерирован следующими правилами:

- плоскость разбивается на одинаковые клетки: каждая клетка может находиться в одном из двух состояний: состояние 1 - в ней есть диффундирующая частица загрязнителя, и состояние 0 - если ее нет;

- клеточное поле разбивается на блоки 2×2 двумя способами, которые будем называть четным и нечетным разбиениями (у чётного разбиения в кластере или блоке находится четное число точек или клеток поля, у нечетного блока - их нечетное число);

- на очередном шаге эволюции каждый блок четного разбиения поворачивается (по задаваемому правилу распространения загрязнения или генерируемому распределению случайных чисел) на заданный угол (направление поворота выбирается генератором случайных чисел);

- аналогичное правило определяется и для блоков нечетного разбиения;

- процесс продолжается до некоторого момента или до очищения среды.

Пусть единица времени - шаг клеточного автомата, единица длины - размер его клетки. Если перебрать всевозможные сочетания поворотов блоков четного и нечетного разбиения, то видим, что за один шаг частица может переместиться вдоль каждой из координатных осей на расстояние 0, 1 или 2 (без учета направления смещения) с вероятностями, соответственно, p0=1/4, p1=1/2, p2=1/4.

Вероятность попадания частицы в данную точку зависит лишь от ее положения в предыдущий момент времени, поэтому рассматриваем движение частицы вдоль оси х (y) как случайное.

Таким образом, а определенный конкретный исторический период обычно имеет распространение, преобладает одна из познавательных моделей, иногда две.

III. Связь познавательных моделей реальности и системного подхода

Загадка системного подхода и его теоретическая и практическая экспансия во многом объясняются тем, что он является отражением и инструментом тех изменений, которые происходят в самом процессе восприятия людьми окружающего мира.

Системный подход выступает как средство формирования целостного мировоззрения, в котором человек чувствует неразрывную связь со всем окружающим миром [2, с. 6].

Видимо, наука приближается к тому витку своего развития, который аналогичен состоянию знания в античное время, когда существовала целостная, нерасчлененная совокупность знаний о мире, но более высок по уровню, отвечает новому планетарному мышлению.

В чем же суть системного подхода, чем обусловлена его эффективность как метода? «Опыт современного познания, — пишет российский философ и системолог В. Н. Сагатовский, — показывает, что наиболее емкое и экономичное описание объекта получается в том случае, когда он представляется как система» [Цит. по 2, с. 6].

Информация, полученная на основе системного подхода, обладает двумя принципиально важными свойствами: во-первых, исследователю поступает лишь информация необходимая, во-вторых, — информация, достаточная для решения поставленной задачи. Данная особенность системного подхода обусловлена тем, что рассмотрение объекта как системы означает рассмотрение его только в определенном отношении, в том отношении, в котором объект выступает как система.

Системные знания — это результат познания объекта не в целом, а определенного «среза» с него, произведенного в соответствии с системными характеристиками объекта. «Системообразующий принцип всегда что-то «обрубает», «огрубляет», «высекает» из бесконечного разнообразия конечное, но упорядоченное множество элементов и отношений между ними» [5, с. 80].

Категория «система» относится к числу всеобщих категорий, то есть она применима к характеристике любых предметов и явлений, всех объектов. Последние нельзя разделить на системы и не-системы. Любой объект есть в данном отношении система, а в другом — не-система.

Определить объект как систему — значит выделить то отношение, в котором он выступает как система. Однако чем задается данное отношение, в каком отношении явление выступит как система? Как система объект выступает лишь относительно своей цели, той цели, которую он способен реализовать, достигнуть. И в этом отношении объект является целым, представляет собой целостность. В прикладном аспекте «целостность» и «системность» рассматриваются как тождественные свойства явлений.

Цель как бы вычленяет, очерчивает в объекте систему, ибо в последнюю войдет из объекта только то, что определяет свойства, необходимые для достижения цели. Если один и тот же объект может реализовать несколько целей, то относительно каждой он выступит как самостоятельная система. В то же время всякая вещь в каком-то отношении есть система, ибо всегда имеется цель, которая может быть достигнута свойствами данной вещи. Эта закономерность характеризует системный подход как универсальный инструмент познавательной деятельности.

Как системный подход соотносится с комплексным?