Вывод отсюда только один: нужны действующие модели большой сложности, то есть принципиально новый код внешних моделей. Математика предлагает аппарат для такого кода, но она статична, и хотя формулы могут отразить динамику объекта, но ручные расчеты по ним весьма ограничивают пределы сложности.
Электроника и ее воплощение в компьютерах предоставляют нам принципиально новые средства создания сложных действующих моделей. Во-первых, они усиливают традиционную математику, поскольку ускоряют счет. Во-вторых, они дают новые возможности для коллективного творчества в виде объединения моделей в единое действующее целое, которое, в пределе, может стать недоступным для полного понимания каждым из участников создания моделей. И наконец, появилась возможность самоорганизации и саморасширения моделей, когда они из средств выражения человеческого разума сами приобретают его качества — способность создания новых моделей.
Действующие модели сложных систем — новый и высший этап оптимального управления этими системами. До тех пор, пока их модели представлены в книгах и «оживают» только в мозге человека, управление остается ограниченным и будет сопровождаться ошибками.
К сожалению, построение таких моделей сопряжено с исключительными трудностями. Дело в том, что они должны быть количественными, как это имеет место в реальных объектах. Существующие ныне науки о сложных системах «типа живых» являются в основном описательными. Они даже не имеют непротиворечивых гипотез по самым основным вопросам функций, не говоря уже о крайней скудости количественных сведений. Первое связано со вторым: для доказательства гипотезы нужно много сопряженных количественных данных, а для их сопоставления, сопряжения необходима модель, то есть обобщенная гипотеза.
Становление любой науки можно представить в такой последовательности:
а) наблюдения объекта органами чувств и словесное описание его структуры и функции;
б) измерения функций и уточнение структур — сбор разрозненной количественной информации;
в) синтез «полной» модели объекта, представляющей его теорию с различной степенью обобщенности. Я называю эту модель реальной.
Все науки о живых системах находятся приблизительно между второй и третьей фазами: сведений уже много, а полные модели только начинают создаваться. Процесс этот оказался очень трудным. По существу, еще нет ни одной полной модели. Мне кажется, что нужен новый подход к этой проблеме. Мы предлагаем его в виде метода эвристического моделирования.
Метод эвристического моделирования
Принцип метода состоит в том, что создается математическая модель объекта на основании описательной гипотезы о его структуре и функциях с использованием имеющихся в литературе количественных данных и добавлением недостающих путем предположений, построенных исходя из гипотезы и качественных сведений. Естественно спросить: зачем нужна такая модель и чем она лучше словесного описания. Конечно, она не является реальной моделью. Однако создание ее имеет смысл и представляется мне неизбежным этапом на пути построения реальной модели. Значение эвристической модели в следующем :
а) она требует формулирования более или менее непротиворечивой гипотезы. Противоречия неизбежно вскрываются, когда при построении модели слова приходится заменять цифрами, а также при дальнейшем исследовании готовой модели. Важно, чтобы она вела себя адекватно объекту по возможности в широком диапазоне режимов;
б) создается язык будущей реальной модели;
в) модель четко формулирует задачи для экспериментов: нужно получить определенную количественную информацию для уточнения наиболее спорных мест;