Читать книгу Математическое моделирование исторической динамики - Олег Евгеньевич Царьков - Страница 8

„Если ты в меньшинстве – и даже в единственном числе, – это не значит, что ты безумен”.(Дж. Оруэлл)

Из шести уровней человеческого знания пять низших имеют доступную для понимания форму. Все они могут быть представлены в порядке усложнения:

1. Самый низкий, биологический уровень представляет собой чувственное восприятие, наивная, чаще всего, иррациональная реакция на опыт.

2. Формальное знание соответствует представлениям об опыте через аксиоматический наследственный принцип.

3. Отдельное, справедливое революционно-аксиоматическое открытие, именуемое гипотезой и низвергающее совокупность формальных знаний.

4. Высшая гипотеза или канторовский тип, порожденный последовательностью и упорядочением справедливых гипотез в единое множество.

5. Представление о поддающейся упорядочению последовательности высших гипотез различных качеств, именуемое „выдвижением гипотезы высшей гипотезы”95.

6. Уверенность в существовании высшего, вневременного порядка, который включает выдвижение гипотезы высшей гипотезы таким образом, каким высшая гипотеза включает гипотезу.

Область знания превращается в точную науку только тогда, когда она обретает свой математический аппарат, позволяющий осуществлять переход с одного уровня познания на другой. Он становится необходим при достижении третьего уровня, когда научная дисциплина сталкивается с количественным описанием динамических процессов, протекающих в сложных системах96. На рубеже XIX века достижения в области классической механики были настолько впечатляющими, что научное сообщество пришло к определённому консенсусу о Вселенной, как единой системе. Эту доктрину сформулировал Лаплас97: „Состояние системы природы в настоящем есть, очевидно, следствие того, каким оно было в предыдущий момент, и если мы представим себе разум, который в данное мгновение постиг все связи между объектами вселенной, то он сможет установить соответствующие положения, движения и общие воздействия этих объектов в любое время в прошлом и ли будущем”.

Понадобился длительный путь развития науки, чтобы изменить мировоззрение и поставить под сомнение лапласовское представление о мироздании. В области общественно-социальных дисциплин долгое время научный детерминизм сохранял свои позиции, не считая возможным использовать динамические модели. Причиной этому было не столько академическое филистёрство, сколько политизация социальных наук. Системный анализ общественных проблем, использующий математическое моделирование, только частично позволяет преодолеть эти догмы и предубеждения.

Как показывает опыт, расчленение единого целого на части позволяет явление изучать в деталях и формализовать протекающие процессы в виде формул и алгоритмов, реализованных в моделях. Независимо от своей природы любая из них упрощает реальность. Таким образом, модель может быть оценена не столько по степени своей сложности, сколько в сравнении со своими аналогами по степени адекватности и экономичности. Первой по этому пути пошла физика, которая традиционно имела дело с системами и явлениями, имеющие немного взаимодействующих идентичных элементов, изолированных от внешней среды. Эта относительная простота позволила установить фундаментальные законы природы и делать точные количественные предсказания, проверяемые экспериментально, в том числе и для относительно сложных систем. Подобный путь развития знания, основанный на выделении и изолированном изучении простых объектов, в социальных науках был до недавнего времени не применялся.

В естествознании имеется много примеров моделей, в основе которых лежит отрицание очевидного98. История не является исключением из общего правила. По мере своего развития, она разделилась в ряд смежных дисциплин, изучающих при помощи моделирования отдельные аспекты процесса: социальные, экономические, демографические, информационные и т.д. Для истории периодические, циклические процессы очень естественны и органичны. В зависимости от их природы их длительнось может составлять века, десятки лет или месяцы. С их появлением устанавливается естественный временный масштаб – период колебаний, описываемый математическим аппаратом, поскольку выход на периодический режим можно описать системой двух простых дифференциальных уравнений.

Следуя бритве Оккама, даже наиболее простые имитации исторического процесса могут дать некоторый позитивный результат. Любое моделируемое общество состоит одного вида схожих элементов- индивидов, они образуют внутри него сложные комбинации в виде различных групп, которые по-разному взаимодействуют между собой и подвергаются воздействию внешней среды. Таким образом, использование динамических моделей для имитации исторических процессов открывает большие возможности для формализации исторической науки. Предполагая, что исторический процесс имеет общую основу с остальными природными явлениями и, следовательно, схожие законы, можно сформулировать задачу построения обобщённой модели развития социума и выделить научные дисциплины, результатами которых можно использовать для моделирования исторических процессов. Это – экономические дисциплины, история99, этнография, социология, информатика и теория управления100. Каждая из указанных областей знания имеет свою аксиоматику и методологический аппарат, которые могут быть взаимно увязаны. В частности, „экономистам принадлежит та заслуга, что они первыми отметили произвольный характер общественной жизни, что они показали, как под влиянием принуждения она уклоняется от естественного направления, вытекая нормально не из навязанного извне порядка, но из свободной внутренней работы” 101.

Все используемые модели условно можно разделить на линейные и нелинейные. Первые из них наиболее распространены и имеют множество приложений в инженерных и социальных науках, что является их несомненным достоинством. Например, неформальные вербальные модели могут использоваться при прогнозировании в тех случаях, когда предполагается, что социальные механизмы действуют линейно. Вследствие своей простоты линейные модели имеют слабые места и множество других недостатков. В частности, к ним относится неопределённость в выборе длины идентификационного интервала, разнообразие критериев оптимальности и, как следствие, невозможность качественного сравнения. Многофакторность и многовариантность социально-экономических процессов102 не позволяют выработать чёткий алгоритм, оптимизирующий плавный переход системы из одного состояния в другое. Естественно, что использование линейной модели при анализе подобных явлений сразу выдаёт ошибку.

Математическая модель управления переходом из одного состояния в другое, которая содержит элементы, реагирующие на неустойчивость, не нарушая её стабильности, является более продуктивной. На практике этот эффект реализуется посредством установления обратной связи (ОС), которая теоретически должна сглаживать негативные тенденции, возникающие вследствие непредсказуемости воздействия внешней среды. Одновременно с ОС следует установить пределы вмешательства общественного регулятора, которым в последнее время всё чаще выступает государство или механизмы, заменяющие и дополняющие его. При некоторой идеализации изучаемой системы и её причинно-следственные связи, она может быть представлена в виде сложной системы и, в частности, описана с помощью аппарата теории игр103.

По степени своей сложности модели можно разделить на два типа: локальные и глобальные. Первые из них ориентированы на изучение конкретных задач, в то время как вторые пытаются представить картину некоего социума в целом. Представляя собой многоуровневую систему, подобные модели воспроизводят не только её динамику, но и поведение входящих в неё подсистем, что подразумевает их изоморфизм. При его отсутствии многоуровневых систем следует разделять на блоки, охватывающие один-два уровня и только после их раздельного анализа объединять.

Функционирование этносоциальных и экономических систем представляет собой самообучающийся процесс, переводящий их с одной эволюционной траектории на другую. Наличие нескольких из них предполагает возможность выбора. Следовательно, выработка оптимальных многовариантных оптимальных стратегий регулятора на основании анализа предыдущих итераций должна операться на принцип Беллмана104. Для описания всего процесса функционирования такой системы применим аппарат процессов Маркова, Байесовское программирование и другие подобные им процедуры, позволяющие учитывать многовариантность и стохастичность всей системы и её элементов.

При анализе этносоциальные процессы целесообразно опираться на принципы фальсификационизма и на его основании критически пересмотреть современные теории и связанные с ними дисциплины. Не отрицая наличие рационального звена в современных экономических моделях и теориях, их следует их „вывернуть на изнанку”, переосмыслить и использовать их в построении принципиально новой модели социальной системы и переход к другим методам управления ею105.

События 2022-23 годов показали, что изначальный тезис экономической теории о том, что экономический базис определяет надстройку, а марксистский тезис, что „Политика есть концентрированное выражение экономики “106, оказались неверными. Предугадав это явление, Жан Бодрийяр107 вёл в обиход понятия гиперреальность и симулякр. В его понимании, повторение любого события или действия существует в трех формах: копии, функционального аналога и собственно симулякра. Последнее явление является всего лишь подражанием и работает по принципу символического обмена108. Эпоха гиперреальности характеризуется утратой реальности: надстройка определяет базис, труд не производит, а социализирует, представительная власть уже никого не представляет. Учитывая все эти обстоятельства, „единственное незатронутое дело – это смерть, на чем зиждется власть и экономия”.109