Владимир Живетин - Человеческий риск (системные основы управления)

• Название: Человеческий риск (системные основы управления)
• Автор: Владимир Живетин
• Жанр: Математика
• Год: 2012
• ISBN: 978-5-986640-70-9, 978-5-905883-13-2

Монография посвящена постижению органической целостности человеческой деятельности, реализующей максимальную эффективность и минимальные риски, а в итоге духовное совершенство и материальную обеспеченность.

Риски и безопасность обусловлены взаимоотношением человека с социо-природной системой при реализации потребностей человека и среды согласно возможностям человека и среды.

В монографии излагаются основные фрагменты расчета человеческих рисков на системном уровне, когда система синтезирована на структурно-функциональном уровне.

---

1.5. Модели окружающего мира и их достоверность

Человеческий риск связан прежде всего с жизнедеятельностью человека в окружающей среде, в том числе в социальной, государственно-правовой, финансовой средах.

Обратимся к истории создания моделей отдельных подсистем окружающего мира и возможности применять их для целей жизнедеятельности с позиции их достоверности. В чем состоят проблемы достоверности, как они решаются? Возможна ли истинная модель? И нужна ли она?

Наиболее образно по этому поводу сказал А. Эйнштейн: «В нашем стремлении понять реальность мы подобны человеку, который хочет понять механизм закрытых часов. Он видит циферблат и движущиеся стрелки, даже слышит тиканье, но не имеет средств открыть их. Если он остроумен, он может нарисовать себе картину механизма, но он никогда не может быть вполне уверен в том, что его картина единственная, которая могла бы объяснить его наблюдения. Он никогда не будет в состоянии сравнить свою картину с реальным механизмом, и он не может даже представить себе возможность и смысл такого сравнения» [43].

Согласно сказанному, наука изучает явления, происходящие в окружающем мире, которые представляют собой процессы, порожденные некоторой системой, включенной в общий комплекс систем мироздания. По известным состояниям процесса Z(t) в некоторые моменты времени мы хотим знать его предысторию и будущее. С этой целью нам нужна истинная модель Ми подсистемы, породившей процесс Z(t), т. е. нам нужна модель Ми(Z(t)). В приведенном примере мы знаем Z(t) – перемещение стрелки, но как воспроизвести этот процесс, с помощью какого механизма – не знаем, т. е. не знаем модель Ми. Тогда наука поступает так: строит модель Мр (расчетную или оценочную Mo = Mp) таким образом, чтобы отличие истинного процесса Z(t) от реализованного Zр(t) на выходе модели Мр(Zр(t)) было в каком-то смысле минимальным. При этом сразу же предполагается: в силу отличия Ми от Мр процессы Zи(t) и Zр(t) отличаются, т. е. модель работает с погрешностью δ(t). В зависимости от способности человека, создавшего модель Мр, погрешность δ(t) будет иметь различные значения. Итак, модель Мр зависит от человека θч, создающего эту модель, от его возможностей, в том числе состояния или уровня научных знаний Зн, накопленных человечеством, информационного обмена между людьми и других факторов. В результате имеем Zр = f (Мр, Ми, θч, Зн, δ).

О том, как же наука строит Zр(t) или Мр, хорошо сказал крупнейший американский физик Р. Фейнман: «Вот почему наука не достоверна. Как только Вы скажете что-нибудь из области опыта, с которым непосредственно не соприкасались, Вы сразу же лишаетесь уверенности. Но мы обязательно должны говорить о тех областях, которые мы никогда не видели, иначе от науки не будет проку… Поэтому, если мы хотим, чтобы от науки была какая-то польза, мы должны строить догадки. Чтобы наука не превратилась в простые протоколы проделанных опытов, мы должны выдвигать законы, простирающиеся на еще не известные области. Ничего дурного тут нет, только наука оказывается из-за этого недостоверной, а если Вы думали, что наука достоверна, Вы ошибались» [16]. Итак, задача науки – открывать новое, формировать новые законы, объяснять, почему в данный момент времени на выходе системы возникло именно это значение Z(t), а не другое.

Чем дальше мы проникаем в суть явления, тем сложнее становятся модели Ми, тем тоньше явления, а сами процессы Z(t) более чувствительны к погрешностям, вносимым при построении Мр. При этом необходимо каким-то образом обнаруживать эти погрешности, не имея возможности вскрывать часы, а также испытывая ограничения в точности существующих средств измерения. По этому поводу один из творцов квантовой механики В. Гейзенберг писал: «Микромир нужно наблюдать по его действиям посредством высоко совершенной экспериментальной техники. Однако он уже не будет предметом нашего непосредственного чувственного восприятия. Естествоиспытатели должны здесь отказаться от мысли о непосредственной связи основных понятий, на которых он строит свою науку, с миром чувственных восприятий. Наши усложненные эксперименты представляют собой природу не саму по себе, а измененную и преобразованную под влиянием нашей деятельности в процессе исследования… Следовательно, здесь мы также вплотную наталкиваемся на непреодолимые границы человеческого познания» [16].

Как много сказано о границах человеческого познания! Такие границы существуют и зависят от состояния науки на текущий момент времени; от финансовых возможностей человечества; от ограниченности срока жизни ученых и т. д. Об ограниченности познания можно говорить не только в микромире, но и в такой области, как авиация. Так, модель, описывающая движение самолета, существует, как правило, в эксплуатационной области состояния параметров движения и редко на границе критических значений этих параметров. Как только параметры движения или часть их превышают критические значения и самолет переходит, например, в штопор, надежные модели отсутствуют. При этом возникают чрезвычайно тонкие аэродинамические процессы, описать которые и тем более измерить в полете, т. е. предсказать полную картину движения самолета в таком режиме, сложно, как правило, невозможно.

Истинная модель Ми и порожденный ею процесс Zи(t) скрыты от нас и непостижимы. Как только мы не учтем факт ограниченности научных знаний, мы потеряем много: окажемся в области риска и соответствующих потерь. При этом, как и во всем нашем мире, наука простирается между истинными знаниями и незнанием. Между этими границами расположены знания и, в частности, модели, построенные при различных допущениях.

По поводу последнего в коллективном труде «Логика научного исследования», созданном под руководством директора Института философии П.В. Копнина, сказано: «К идеалу научного знания всегда предъявлялись требования строгой определенности, однозначности и исчерпывающей ясности. Однако научное знание всякой эпохи, стремившееся к этому идеалу, тем не менее не достигло его. Получилось, что в любом самом строгом научном построении всегда содержатся такие элементы, обоснованность и строгость которых находились в вопиющем противоречии с требованиями идеала. И что особенно знаменательно: к такого рода элементам принадлежали зачастую самые глубокие и фундаментальные принципы данного научного построения. Наличие такого рода элементов воспринималось обычно как просто результат несовершенства знания данного периода. В соответствии с такими мнениями в истории науки неоднократно предпринимались и до сих пор предпринимаются энергичные попытки полностью устранить из науки такого рода элементы. Однако эти попытки не привели к успеху. В настоящее время можно считать доказанной несводимость знания к идеалу абсолютной строгости. К выводу о невозможности полностью изгнать даже из самой строгой науки – математики – «нестрогие» положения после длительной и упорной борьбы вынуждены были прийти и «логицисты»… Все это свидетельствует не только о том, что любая система человеческого знания включает в себя элементы, не могущие быть обоснованными теоретическими средствами вообще, но и о том, что без наличия подобного рода элементов не может существовать никакая научная система знания» [30].

Итак, мы должны признать наличие двух моделей системы мироздания и ее подсистем, с которыми имеет дело человек в процессе жизнедеятельности. Одна из них есть истинная модель Ми, другая модель – расчетная Мр, полученная в процессе научных изысканий.

Построив модель Мр с погрешностями, которая создает процесс Zр также с погрешностями, мы проводим эксперимент с целью подтвердить правильность построенной модели Мр, сравнивая процессы Zр и Zи (истинный).