Моделирование и прогнозирование

Понятие «модель» широко употребляется в научном мире. Происходит оно от латинского слова modelium – мера, способ и т. д. Первоначально это понятие было связано со строительным искусством, почти во всех европейских языках слово «модель» означало схожесть в каких-то отношениях образа или вещи с другой вещью. Со временем это понятие расширилось и этот термин начал использоваться как синоним познания, теории, гипотезы. Г.П. Щедровицкий в работе «О различных планах изучения моделей и моделирования» пишет, что, «рассматривая вопрос о моделях и моделировании, необходимо различать: (А) решение специально-предметных научных задач путем построения моделей и (В) получение различных знаний, обслуживающих моделирование» [9, с. 631].

В.А. Штофф дает следующее определение: «Под моделью понимается такая мысленно представляемая или материально реализуемая система, которая, отображая или воспроизводя объект исследования, способна замещать его так, что ее изучение дает нам новую информацию об этом объекте» [8, с. 22]. Неслучайно в теме о системе и системном подходе использовалось понятие «конструктив», которое обозначало некое логическое построение представлений о системе. В основе модели лежит теория подобия, которая подразумевает, что модель и натура обладают одинаковой (или почти одинаковой) природой. Отсюда вытекает двоякость понятия модели:

1) модель как воспроизведение некоторого объекта;

2) модель теоретических знаний как упорядочение получения и обработки информации об объектах.

И в том и в другом случае экспериментирование с моделью означает поиск ошибки в действии модели при заданных условиях. Моделирование – это процесс, при котором происходит замещение одного объекта другим с целью получения информации о важнейших свойствах объекта-оригинала с помощью объекта-модели. В отличие от системного подхода, моделирование, с наибольшей достоверностью воспроизводя реальный объект исследования, выявляет несоответствие искусственно созданной и модели реально действующего объекта.

По мнению Г.П. Щедровицкого, «возможны две исследовательские «позиции» при разработке средств, обслуживающих моделирование: а) исследователь «видит» объекты своей деятельности, изменения и преобразования их материала или отношений к другим объектам; б) исследователь «видит» саму деятельность, функции объектов в деятельности и смену их, средства и процедуры деятельности. В зависимости от «позиции» исследователь будет по-разному «видеть» модели и моделирование, выделять в них разные составляющие и давать им разные определения» [9, с. 632]. Но на какой бы позиции ни находился исследователь, он все равно будет сочетать в своем моделировании два рода знаний, реализуемых в модели: знание самой модели (ее структуры, процессов, функций) и теоретические знания, посредством которых была создана модель. Только характер выстраиваемой модели показывает, с чем мы имеем дело: либо это модель – конструкция, механизм, схема; либо это теория. Сам же процесс моделирования, подчеркнем еще раз, вбирает в себя и моделирование как познавательный процесс, и моделирование как построение некоторой системы-модели.

Какое значение понятия модель и моделирование имеют в теории деловых игр? Прежде всего при создании игрового пространства мы постоянно используем модель: модель игровой процедуры, модель реального поведения акторов, модель организации творческого процесса. Разработка перечисленных моделей помогает прогнозировать и проектировать игру, ее продуктивную деятельность. Если алгоритмы системного подхода помогают выстраивать логику действий: творческой активации, мыследеятельности, абстрактных построений, то модель помогает избегать тех ошибок, которые скрыты в процедурах применения системного подхода. Мы приводили в качестве примера структуру высшего учебного заведения и показали, что она неоднозначна. Если при системном анализе мы смешали компоненты различных структур, наше видение системы не изменится, но ошибку можно найти при анализе действия модели. Другим примером может служить тот факт, что наличие заранее продуманных моделей поведения группы, индивида помогает управлять эмоциональным пространством игры, способствует снижению агрессии и установлению доброжелательных отношений, необходимых для творчества. Имея модель научных представлений об объекте исследования, можно снизить вероятность ухода от реальности при использовании приемов «упрощения», «оптимизации» и «идеализации».

Наивысшую реализацию степени своей значимости модель и моделирование получили в математической теории игр. Абстрагируя логические структуры рассматриваемых ситуаций, она создает общие модели различных типов социальных взаимодействий.

В отличие от математической игры, в теории деловых игр тоже существует устоявшаяся общая модель игры в целом. Но поскольку ни одна игра не может повториться абсолютно тождественно сыгранной ранее, любую разработанную модель мы вынуждены помещать каждый раз в новые условия, которые меняются благодаря присутствию новых акторов, новой обстановки, новых условий, выставленных заказчиками, и т. д. Поэтому, казалось бы, уже отработанную модель мы снова вводим в область экспериментирования.

Специфика игрового действа заключается в том, что при всем наличии разработок, заготовок моделей и т. д. мы тратим большую часть своих усилий для создания хаоса. Здесь проявляется противоречивая природа игры, которая стремится к свободе, к неизвестности, но при этом требует наличия правил и реальных образов. Чем больше стремление к хаосу, к неизвестности, к свободе, тем более тщательно должны быть разработаны и продуманы игровые модели во всех трех пространствах игры.

Главным инструментом, помогающим методологам управлять этим состоянием хаоса, является интуиция. Но нельзя надеяться на «врожденную» интуицию или ждать годы, когда эта интуиция выработается, моделирование позволяет развить это чувство быстрее. Чем сложнее ситуация, тем необходимее становится вычленение «промежуточных звеньев» между игровыми и реальными объектами. Здесь и приходит на помощь моделирование, которое облегчает задачу методологу, оснастив его множеством версий выхода из различных ситуаций.

Практически создавая игру, мы должны учитывать, что любая деловая игра – это часть социума, поэтому в нем наличествует гораздо большее количество элементов, чем мы учитываем при разработке игры. Находясь в состоянии между порядком и хаосом, игра может быть разрушена даже при незначительном возмущении одного из элементов, которое спровоцирует цепную реакцию. Это относится ко всем трем игровым пространствам: в межличностном общении – конфликт между игроками, конфликт игроков и методологов, конфликт акторов и игровых ролей; в игровом – уход игроков только в игровые действия, неприятие игры в целом; в предметном – уход от предмета исследования, «въезжание» в проложенную колею стереотипного мышления, разрыв с реальностью и уход в абстракции. Поэтому в арсенале каждого игротехника, игрометодолога должен быть некий «социальный модуль», насыщенный многочисленными и совершенно различными по характеру и содержанию моделями. И в этот социальный модуль должны входить и модели социального кода определенной социальной группы, включенной в игру, социальной среды, социальной ситуации.

Секрет технологии использования той или иной модели кроется в обоснованности. Как отмечает А.И. Уемов, «многообразие логических типов моделей означает многообразие оснований, по которым объекты могут быть использованы в качестве моделей» [6, с. 53]. Таким образом, возникает проблема выбора модели. Основание выбора должно строиться не на принципе аналогии с происходившим ранее, а на принципе необходимости для решения поставленных игрой задач, поэтому в, казалось бы, совершенно идентичных ситуациях игрометодологи прибегают к использованию отличных друг от друга моделей.

Так же как и в системном подходе, в моделировании тоже существует свой алгоритм. Если «понятие моделирования предполагает существование двух объектов – модели и прототипа», то исследование одного позволяет делать выводы о другом [6, с. 54]. То есть наши выводы будут выводами на основании аналогии. В своей работе «Логические основы метода моделирования» А.И. Уемов отмечает, что «выводы по аналогии вообще – это выводы, в которых посылки относятся к одному объекту, а заключения к другому» [6, с. 54]. В гипертекстовом пространстве игрового действия – при наличии такого количества составляющих: модели игровых пространств, модели научных знаний, модели поведения, комплекта моделей социального модуля – выручает овладение правилами вывода по аналогии.

Первое правило гласит, что сопоставляемые друг с другом свойства сравниваемых предметов должны быть точечными [6, с. 163]. В качестве таких точек могут выступать ключевые слова. Найденное и выделенное с помощью системного подхода ключевое слово должно быть проверено на его целесообразность и достоверность путем применения его в конкретной исследуемой модели.

Второе правило заключается в том, что «вероятность индуктивного вывода тем больше, чем длиннее ряд исследованных случаев» [6, с. 164]. Моделирование, как уже отмечалось, не только способствует развитию нашей интуиции, но и служит основным орудием доказательства правильности сделанных выводов. Это тем более важно для игры, поскольку игра – это всегда работа в нереальности, с абстракциями, единственным способом контролировать связь с реальностью остается модель.

Правило третье состоит в требовании «случайности в подборе предметов, данные о которых выражены в посылках» [6, с. 166]. Само игровое действие на практике изобилует этими случайностями, а вот рассуждения акторов чаще всего соответствуют принятым стереотипам. Поэтому создание игрометодологом размытой картины представлений способствует формированию индуктивного вывода, освобождает мышление от старых оков знаний и позволяет выстраивать новую модель.

Правило четвертое: «…для того чтобы добиться действительно случайного характера отбора посылок, меньше всего можно полагаться на волю случая» [6, с. 166]. В процессе расшатывания стереотипов мышления игрометодологи заранее очень тщательно выбирают основные модели стереотипов, и подбор случайных посылок опирается на принципы: родства, схожести по каким-то отдельным параметрам и от противного. Задача состоит в том, чтобы расширить горизонт мышления, поэтому «признаки, общность которых дана основанием», должны максимально отличаться друг от друга.

Правило пятое. Другим средством отбора посылок для аналогии «является исследование наиболее типичных, характерных для соответствующего класса предметов» [6, с. 167]. После разрушения привычных представлений игроки должны нащупать новую почву под ногами. Единственным способом для этого является поиск новых устоев, новых опор. С этой целью и используется данное правило.

Правило шестое: «свойства сравниваемых предметов… должны быть возможно более однородными, однотипными» [6, с. 168]. Казалось бы, чего проще, но жизнь показывает, что в новом пространстве неизвестного поиск схожего весьма затруднителен. Очень часто сравниваются нерядоположенные объекты, а параметры сравнения не имеют единой методологической основы.

Правило седьмое. Правдоподобие вывода по аналогии будет настолько достоверно, насколько будет использовано как можно больше информации о сравниваемых предметах. Сам же вывод, чтобы быть правдоподобным, «должен заключать в себе меньшую информацию» [6, с. 169]. В работе методологов широко используется язык символов. Каждый символ представляет собой информационный модуль. Такая техника анализа позволяет одновременно удерживать в сознании большой объем информации и следить за динамикой развития выстраиваемой модели нового знания. Символический язык приучил акторов к выделению главного, сущностного в рассуждениях, сравнениях, поэтому выводы они чаще всего делают также в емкой форме символики. Проблема заключается в расшифровке этих «посланий». Потоки информации в игре сходятся с двух сторон: со стороны игрометодологов и консультантов, изучивших предварительно предмет исследования, и со стороны игроков, имевших практические знания или общие представления о предмете исследования. Согласно этому правилу, задача состоит в том, чтобы наиболее полно раскрыть и использовать этот информационный ресурс.

И здесь тоже существует свой определенный алгоритм. Это четыре составляющие познавательной функции системного моделирования:

1) целостное отображение моделируемого оригинала;

2) необходимое для целей познания упрощение сложного объекта (апроксимация);

3) получение сведений о будущем оригинала (прогностическая экстраполяция);

4) междисциплинарный синтез (совокупность рассмотрения сложного реального объекта с помощью различных наук) [4, с. 32].

Остановимся на процессе прогнозирования поведения сложных систем. Поскольку прогнозирование изучает явления, в настоящий момент не существующие, оно близко игре, которая ищет ответ на настоящее, реальное из неизвестного, нереального. В данном контексте ничего, кроме моделирования, нельзя использовать. Реальным же прототипом модели будущего может служить только прошлое и настоящее прогнозируемых объектов. При этом следует осознавать, что «ни одну, даже самую совершенную и адекватную модель нельзя рассматривать как выражение абсолютной истины даже в рамках познания некоторой ограниченности области» [6, с. 241]. В разработке неизвестного, будущего эта зона риска истины увеличивается за счет применяемых и в системном подходе, и в моделировании приемов упрощения и апроксимации объектов. Отсутствие той или иной детали, тенденции, казавшейся неважной, со временем может привести к серьезным ошибкам, так как наличие именно этой детали или тенденции определяло будущее.

1. Амосов И.А. Моделирование мышления и психики. – М.: Наука, 1965.

2. Веденов А.А. Моделирование элементов мышления. – М.: Наука, 1988.

3. Давыдов А.А. Модулирование и конструктирование социума. – М.: ИС РАН, 2000.

4. Кацура А.В., Келле В.В., Новик И.Б. Философско-гносеологические аспекты системного моделирования. – М., 1982.

5. Кочергин А.Н. Моделирование мышления. – М.: Наука, 1969.

6. Уемов А.И. Логические основы метода моделирования. – М.: Мысль, 1971.

7. Фролов И.Т. Гносеологические проблемы моделирования. – М.: Наука, 1961.

8. Штоф В.А. Моделирование и философия. – М.: Наука, 1966.

9. Щедровицкий Г.П. О различных планах изучения моделей и моделирования // Избранные труды. – М., 1995. С. 631–633.