За пределами верхней границы второго эшелона прогнозов экспонента роста численности ученых проходит через точку ожидаемого количества населения Земли. Если экстраполировать неизменной общую тенденцию роста скоростей транспортных средств, то уже к концу века можно было бы получить значения, близкие величине скорости света.

Предварительная формулировка обоснованных логических гипотез, проникновение в "физическую" сущность экстраполируемых процессов, вскрытие на основе содержательного анализа причинно-следственных отношений в изучаемых с помощью статистики явлениях – все это обязательные условия корректного, а зачастую элементарно грамотного использования аппарата математической статистики. Уместно напомнить предупреждение, сделанное статистиком с мировым именем Ф. Миллсом: "Статистическое доказательство само не устанавливает причинность. Статистика устанавливает степень ковариации, но существуют ли причинные связи или нет и каким путем они развиваются, не может быть установлено статистикой"1 В случае использования методов экстраполяции в научно-техническом прогнозировании прямым следствием этого требования является необходимость учета факторов общественного спроса на новые научно-технические разработки, оценки влияния на развитие прогнозируемого объекта политики цен и специфических в разных странах социально-экономических и производственных условий. Так, например, статистика технических решений в сухогрузном морском транспорте Японии и ее основных торговых партнеров явно говорит о тенденции к созданию сверхтоннажных судов. Конъюнктура ввоза и вывоза сырья морским транспортом России принципиально отлична от ситуации, имеющей место в Японии. Это обстоятельство делает неправомерным распространение выводов их экстраполяции подобных данных на соответствующие технические решения российского судостроения.

Еще одним важным методическим обстоятельством рассматриваемых приемов прогнозирования является выбор соотношения глубины ретроспектабельности экстраполируемой тенденции (базы экстраполяции) и дальности экстраполируемого интервала. А.С.Консон считает возможным брать их равными. В.А.Лисичкин рекомендует "выбирать срок прогноза равным 1/3 отчетного ряда данных". Последнее предложение нам представляется более приемлемым, хотя обосновано оно преимущественно эмпирически. Полезным ориентиром и в этом случае будет являться предварительная качественная оценка стабильности процесса и характера определяющих его закономерностей.

Прогноз по методу экстраполяции состоит обычно в том, что в полученную тем или иным способом зависимость y=f(t) представляют интересующие нас даты t и находят соответствующие значения y, которые и принимают за прогноз на данный год. При этом для обоснования прогноза необходимо доказать: что закон (тенденция), найденный на известном промежутке, не изменится и вне его в определенных границах; что сами параметры качественно не изменятся.

Для доказательства обычно используют в качестве предпосылки инерционность прогнозируемой системы. Считают, что в сложных системах изменения происходят сравнительно медленно, поэтому можно ожидать, что ошибки экстраполяции за малые отрезки времени будут незначительными. Такая предпосылка не является достаточно сильной.

Для прогноза часто бывает интересным и важным не столько предсказать конкретное значение изучаемого параметра в таком-то году, сколько своевременно фиксировать объективно намечающиеся сдвиги и симптомы изменений в тенденциях развития.

Подлинно научное отношение к экстраполяции тенденций ничего общего не имеет с фатализмом и слепым преклонением перед статистической оценкой. Даже дальняя экстраполяция до "точек абсурда" – до невозможных ситуаций – не такое уж бессмысленное занятие, если ее результаты рассматривать не как собственно прогноз, а как свидетельство более или менее остро назревших потребностей изменить сложившуюся ранее тенденцию. Кроме того, при экстраполяции системы взаимосвязанных параметров имеется возможность оценить чувствительность конечных данных к равным по масштабу изменениям различных параметров. На основании полученных таким образом сведений формулируются прогнозные рекомендации по управлению процессом развития.

Методом экстраполяции прогнозировались рост объемов научно-технической информации, размеры средств, вкладываемых в науку, и другие вопросы. Заметим, что полученные при этом конкретные оценки логических пределов роста тех или иных характеристик, а также значения разрывов между взаимообусловленными показателями послужили основанием для принятия долгосрочных решений относительно будущей научной политики.

Одно из таких решений – прогнозируемое потребное опережение в темпах роста производительности труда персонала, занятого в научных исследованиях, по сравнению с темпами роста его численности.

Если рассматривать экстраполяцию не как самоцель, а как начало анализа тенденций и прогнозирования, то следует признать, что возможности этого вида методов весьма многочисленны, а практика такого прогнозирования обширна, хотя и связана в большинстве случаев с прогнозами первого эшелона. Для предвидения более отдаленных свершений научно-технического прогресса, как правило, требуется дополнение этого подхода более глубоким проникновением в логику научно-технического развития и будущие возможности фундаментальных естественных наук.

§2.Методы моделирования.

Весьма большие надежды возлагают прогнозисты на решение проблемы моделирования существенных процессов и явлений научного развития. Пристального внимания заслуживают некоторые существующие методы прогнозирования, использующие приемы моделирования. Наиболее давними традициями обладает в этом отношении группа методов прогнозирования по исторической аналогии.

На основе изучения внутренней логики развития конкретной научной дисциплины исследователь конструирует соответствующую ее историко-логическую модель. Затем в соответствии с этой моделью прогнозируется разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней общностью свойств. Популярность логических моделей-образов, конструируемых с помощью метода исторической аналогии, держится не только на традициях, но и на многих хорошо известных историкам естествознания актах преемственности в развитии научных принципов и идей.

Если бы метод исторических аналогий был так универсален, как мы его нередко склонны воспринимать, то научно-техническую политику формировали бы историки, а не специалисты, знающие наилучшим образом современный опыт.

Вместе с тем для прогнозирования и планирования новой техники и новых научно-исследовательских работ весьма важно количественно определенно оценить объем, полноту и эффективность использования накопленного опыта, конкретные тенденции к поглощению данной отраслью техники новых научных результатов, в том числе и полученных фундаментальными науками. Актуальность этой проблемы обусловлена резко возросшими в современную эпоху темпами морального старения технических средств.