Реклама



Рефераты по философии

Философские аспекты моделирования как метода познания

(страница 4)

Анализ биологических систем с помощью кибернетического моделирования обычно связывают с необходимостью объяснения некоторых механизмов их функционирования (убедимся в этом ниже, рассматривая моделирование психической деятельности человека). В этом случае система кибернетических понятий и принципов оказывается источником гипотез относительно любых самоуправляемых систем, т.к. идеи связей и управления верны для этой области применения идей.

Характеризуя процесс кибернетического моделирования (2 с200), обращают внимание на следующие обстоятельства. Модель, будучи аналогом исследуемого явления, никогда не может достигнуть степени сложности последнего. При построении модели прибегают к известным упрощениям, цель которых – стремление отобразить не весь объект, а с максимальной полнотой охарактеризовать некоторый его "срез". Задача заключается в том, чтобы путем введения ряда упрощающих допущений выделить важные для исследования свойства. Создавая кибернетические модели, выделяют информационно - управленческие свойства. Все иные стороны этого объекта остаются вне рассмотрения. На чрезвычайную важность поисков путей исследования сложных систем методом наложения определенных упрощающих предположений указывает P.Эшби. "В прошлом, - отмечает он, - наблюдалось некоторое пренебрежение к упрощениям . Однако мы, занимающиеся исследованием сложных систем, не можем себе позволить такого пренебрежения. Исследователи сложных систем должны заниматься упрощенными формами, ибо всеобъемлющие исследования бывают зачастую совершенно невозможны".

Анализируя процесс приложения кибернетического моделирования в различных областях знания, можно заметить расширение сферы применения кибернетических моделей: использование в науках о мозге, в социологии, в искусстве, в ряде технических наук. В частности, в современной измерительной технике нашли приложение информационные модели.(3 с172). Возникшая на их основе информационная теория измерения и измерительных устройств – это новый подраздел современной прикладной метрологии.

В задачах самых различных классов используется принцип обратной связи. В частности Дейч предложил модель мотивации поведения, основанную на этом принципе. Эта модель позволила уточнить некоторые механизмы поведения животных. По мнению Дейча (10 с180), обучение животного в лабиринте состоит не в выработке ряда реакций, а в установлении последовательности ряда субцелей, поочередное достижение которых приводит к окончательной цели – кормушке. Здесь имеет место не обучение, а регуляция уже выученных реакций. Чтобы объяснить это, Дейч разработал гипотетическую схему, основанную на мотивационной модели с обратной связью и использующей также принципы общих причинных факторов, цепных реакций и тормозных связей.

2.2.2. Моделирование мыслительной деятельности человека.

Для исследования мозга важны методы классической физиологии высшей нервной деятельности, морфофизиологии, электрофизиологии, биохимии и т.д. Однако возникла потребность в новых методах, раскрывающих деятельность мозга с иной стороны – с точки зрения закономерностей процессов управления и переработки информации.

Попытки системного исследования мозга не новы. Еще Н.М.Сеченов поставил задачу вскрыть сущность механизма деятельности мозга путем отыскания лежащих в основе этой деятельности принципов. Им был открыт один из них – принцип рефлексов. И.П.Павлов исследовал принципы управления динамикой высших нервных центров, анализа и синтеза, поступающих из вне сигналов и показал, каковы особенности деятельности мозга при различных состояниях последнего. Как отмечает Н.Кочергин (6 с151), "для изучения мозга как сложной функциональной системы важное значение приобретает метод моделирования, позволяющий вскрыть структуру мозга, форму связей нейронов и различных участков мозга между собой, принципы нейронной организации, закономерности переработки, передачи, хранения и кодирования информации в мозге и т.д." Использование ЭВМ в моделировании деятельности мозга позволяет отражать процессы в их динамике, но у этого метода в данном приложении есть свои сильные и слабые стороны. Наряду с общими чертами, присущими мозгу и моделирующему его работу устройству, такими, как:

¨ материальность;

¨ закономерный характер всех процессов;

¨ общность некоторых форм движения материи;

¨ отражение;

¨ принадлежность к классу самоорганизующихся динамических систем, в которых заложены:

a) принцип обратной связи;

b) структурно - функциональная аналогия;

c) способность накапливать информацию (4 с67).

Есть существенные отличия, такие как:

1. моделирующему устройству присущи лишь низшие формы движения – физическое, химическое, а мозгу кроме того – социальное, биологическое;

2. процесс отражения в мозге человека проявляется в субъективно-сознательном восприятии внешних воздействий. Мышление возникает в результате взаимодействия субъекта познания с объектом в условиях социальной среды;

3. В языке человека и машины. Язык человека носит понятийный характер. Свойства предметов и явлений обобщаются с помощью языка. Моделирующее устройство имеет дело с электрическими импульсами, которые соотнесены человеком с буквами, числами. Таким образом, машина "говорит" не на понятийном языке, а на системе правил, которая по своему характеру является формальной, не имеющей предметного содержания.

Использование математических методов при анализе процессов отражательной деятельности мозга стало возможным благодаря некоторым допущениям, сформулированным Маккаллоком и Питтсом. В их основе – абстрагирование от свойств естественного нейрона, от характера обмена веществ и т.д. – нейрон рассматривается с чисто функциональной стороны. Существующие модели, имитирующие деятельность мозга (Ферли, Кларка, Неймана, Комбертсона, Уолтера, Джоржа, Шеннона, Аттли, Берля и др.) отвлечены от качественной специфики естественных нейронов. Однако с точки зрения изучения функциональной стороны деятельности мозга это оказывается несущественным.

В литературе (4,6,8) существует ряд подходов к изучению мозговой деятельности:

¨ теория автоматического регулирования (живые системы рассматриваются в качестве своеобразного идеального объекта);

¨ информационный (пришел на смену энергетическому подходу).

Его основные принципы:

a) выделение информационных связей внутри системы;

b) выделение сигнала из шума;

c) вероятностный характер.

Успехи, полученные при изучении деятельности мозга в информационном аспекте на основе моделирования, по мнению Н.М.Амосова, создали иллюзию, что проблема закономерностей функционирования мозга может быть решена лишь с помощью этого метода. Однако по его же мнению, любая модель связана с упрощением, в частности:

¨ не все функции и специфические свойства учитываются;

¨ отвлечение от социального, нейродинамического характера.

Таким образом, делается вывод о критическом отношении к данному методу (нельзя переоценивать его возможности, но вместе с тем, необходимо его широкое применение в данной области с учетом разумных ограничений).

Список литературы

1. Амосов Н.М. "Моделирование мышления и психики" М.: Наука, 1965

2. Батороев К.Б. "Кибернетика и метод аналогий" М.: Высшая школа, 1974 год

3. Бир С. "Кибернетика и управление производством" М.: Наука, 1965

4. Веденов А.А. "Моделирование элементов мышления" М.: Наука, 1988

5. Девдориани А.С., Грейсух В.С. "Поль кибернетических методов в изучении преобразований природных комплексов" М.: Известия

6. Кочергин А.Н. "Моделирование мышления" М.: Наука, 1969

7. Михай Н.Г., Граневский В.В. "Методологические и мировоззренческие проблемы естественнонаучного знания" Кишинев: Шнитица, 1987

8. "Проблемы методологии социального познания" Л.: ЛГУ, 1985

9. Фролов И.Т. "Гносеологические проблемы моделирования" М.: Наука, 1961 год

12345

Название: Философские аспекты моделирования как метода познания
Дата: 2007-05-31
Просмотрено 14936 раз