ПРОГНОЗИРОВАНИЕ – в узком значении специальные научные исследования конкретных перспектив развития какого-либо явления. Как одна из форм конкретизации научного предвидения в социальной сфере находится во взаимосвязи с планированием, программированием, проектированием, управлением. Выделяют три класса методов прогнозирования: экстраполяция, моделирование, опрос экспертов.

Существует множество определений модели, в зависимости от той сферы, в которой она строится. Вот лишь некоторые примеры,

1) Устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого («моделируемого») устройства в научных, производственных (при испытаниях) или спортивных целях.

2) В широком смысле любой образ, аналог (мысленный или условный: изображение, описание, схема, чертеж, график, план, карта и т.п.) какого-либо объекта, процесса или явления («оригинала» данной модели), используемый в качестве его «заместителя», «представителя».

3) В математике и логике моделью какой-либо системы аксиом называют любую совокупность (абстрактных) объектов, свойства которых и отношения между которыми удовлетворяют данным аксиомам, служащим тем самым совместным (неявным) определением такой совокупности.

4) Модель в языкознании, абстрактное понятие эталона или образца какой-либо системы (фонологической, грамматической и т.п.), представление самых общих характеристик какого-либо языкового явления; общая схема описания системы языка или какой-либо его подсистемы.

Но, несмотря на такое разнообразие формулировок, все же попытаемся дать моделированию надлежащее определение.

Итак, моделирование – это исследование каких-либо явлений, процессов или систем объектов путем построения и изучения их моделей; использование моделей для определения или уточнения характеристик и рационализации способов построения вновь конструируемых объектов. Моделирование одна из основных категорий теории познания: на идее моделирования по существу базируется любой метод научного исследования как теоретической (при котором используются различного рода знаковые, абстрактные модели), так и экспериментальный (использующий предметные модели).

Построение моделей как одна из сторон диалектической пары противоположностей анализ-синтез имеет много аспектов, из которых некоторый выдвигается на первый план.

Особенно существенным при построении моделей является аспект отражения, понимаемого в смысле теории познания.

Каждая модель хранит знания в надлежащей форме; при этом запоминание знаний, как правило, связано с уменьшением избыточности. Поэтому каждая модель имеет также языковую функцию. Содержание знаний является семантической стороной; способы, с помощью которых знания вводятся в модель, кодируются в ней, являются синтаксической стороной. Последний языковой компонент имеет большое значение при активизации модели при каждом приведении ее в действие.

Но в то же время модель в своей функции как структура для хранения знаний является связующим звеном между теоретическим и эмпирическим познанием. Фразу «нет ничего проще хорошей теории» следует воспринимать дословно. Формализованная теория позволяет описать большое число частных фактов с помощью наибольшего числа основных результатов. Следовательно, главное назначение теории – в уменьшении избыточности, обусловленной изобилием частных фактов, и связанных с этим более глубоким познанием закономерных связей.

В основе каждой модели лежит более или менее развитая теория отображаемого объекта; эта теория укладывается в синтаксически установленные рамки, в концепцию системы, положенную в основу конкретного построения модели.

Системная концепция фиксирует общие рамки модели, иначе говоря, определяет структуру памяти модели. Конкретная форма модели, в которой она может действовать в качестве замены только одного конкретного объекта, получается благодаря тому, что экспериментальные, то есть эмпирические, данные приводятся в соответствии с этими рамками, то есть для параметров модели, ее степеней свободы шаг за шагом устанавливаются все более достоверные значения. В этом смысле каждая разработанная модель выражает компромисс между теорией и практикой, между теоретическими познаниями и эмпирическими данными.

Следует отметить некоторые вещи и процессы, используемые в процессе моделирования.

Например, гибридная вычислительная система – комплекс из нескольких ЭВМ или вычислительных устройств (аналоговых и цифровых), объединенных единой системой управления. Ее применяют при моделировании сложных систем, для оптимизации систем автоматического управления, решения нелинейных уравнений в частных производных и т.д.

Следует также упомянуть идеализацию – процесс идеализации, мыслительное конструирование понятий об объектах, процессах и явлениях, не существующих в действительности, но таких, для которых имеются прообразы в реальном мире (например, «точка», «абсолютно твердое тело», «идеальный газ»). Идеализация позволяет формулировать законы, строить абстрактные схемы реальных процессов.

Наконец, вероятностный автомат – устройство (система), автоматически изменяющее свое состояние в зависимости от последовательности предыдущих состояний и случайных входных сигналов. Вероятностный автомат используют при моделировании сложных процессов, например систем автоматического управления движением транспорта на перекрестке двух улиц.

Языки программирования также тесно связаны с моделированием. Это формальные языки для описания данных (информации) и алгоритма (программы) их обработки на ЭВМ. Основу языков программирования составляют алгоритмические языки. Первыми языками программирования были машинные языки, представляющие собой системы команд для конкретных ЭВМ. С развитием вычислительной техники появились более сложные языки программирования, ориентированные на решение различных задач: обработка экономической информации (КОБОЛ), инженерные и научные расчеты (Фортран), обучение программированию (алгол-60, Паскаль), моделирование (сленг, стимула) и другие.

Важный аспект построения моделей заключается в том, что модель должна быть в приблизительном смысле заменителем реального положения вещей, реальной системы. Следовательно, речь идет не только об уменьшении избыточности запоминания информации, но и о такой семантике и о таком синтаксисе модели, при котором ее поведение оказывается сравнимым с поведением реального объекта. Так представляется роль модели как замены объекта, по крайней мере, при моделировании реальных типов поведения. При постановке других целей моделирования роль модели, заключающаяся в том, чтобы быть в какой-то степени адекватной исходному объекту, должна пониматься аналогично.

Оптимизация описывает аспект управления или аспект синтеза. Поскольку речь идет о том, чтобы «не объяснить мир, но изменить его», то едва ли можно, теоретико-познавательную сторону моделирования отделить от функции управления, присущей модели, поэтому в духе компромисса на практике иногда приходится отказываться от возможного выигрыша в знаниях в пользу большей целенаправленности модели. Модель, построенная на основе системного анализа, должна быть существенным вспомогательным средством для отыскания решений.