Filosofa.net

Социальный эксперимент выполняет две функции: исследовательскую и управленческую. Применяется как в науках, исследующих различные социальные сферы (экономика, педагогика, социальная психология и др.,) так и в социальном управлении, где проектируются и внедряются новые и совершенствуются имеющиеся социальные формы.

Социальный эксперимент имеет ограничения:

- невозможность воздействовать на изучаемые объекты (в исторических исследованиях изучаемые процессы, события безвозвратно отошли в прошлое);

- в случае принципиальной доступности экспериментальных воздействий на изучаемый социальный объект, необходимо считаться с возможностью отрицательных последствий;

- трудно создать желаемый вариант экспериментальной ситуации, перевод объекта в новые состояния в ходе социального эксперимента не должен нарушать его функционирования;

- сложно применение экспериментального метода при исследовании социально-политических вопросов, поскольку надолго и полностью “отгородить” какую-либо группу людей от всей совокупности общественных связей, поставив их в особые условия жизни и управления, является довольно затруднительно;

- общественные действия личностей, тем более их чувства, настроения и т. п. трудно поддаются экспериментальному изучению.

Трудности осуществления экспериментов в процессе социального познания требовали соответствующих методологических решений. Они побудили исследователей ко все более широкому использованию модельного экспериментирования, в котором реальные социальные объекты замещают их моделями. Применение моделей позволяет проводить контролируемые эксперименты в ситуациях, - весьма характерных для социального познания, - где экспериментирование на реальных объектах является практически невозможным или по каким-то причинам (экономическим, нравственным и т. д.) нецелесообразным.

Математические методы и модели продемонстрировали свою плодотворность при изучении самых различных социальных явлений - демографических, социально-политических и т. д. Но их применение началось с экономической сферы, затем стала развиваться математическая школа в политэкономия, в конце ХIХ- начале ХХ в.в. получило развитие статистическое направление. Его главной задачей было изучение экономических циклов и прогнозирование хозяйственной конъюнктуры на основе методов математической статистики.

Технология имитационного моделирования сводится к конструированию мысленной модели, имитирующей объекты или процессы по нужным, но не полным показателям. Именно неполнота описания объекта, процесса делает имитационную модель принципиально отличной от математической в традиционном понимании. Это приобретает особую значимость при моделировании социальных процессов, характеризующихся чрезвычайной сложностью как из-за большого числа различных факторов и их взаимосвязей, так и из-за присутствия среди них особых, субъективных факторов.

При помощи имитационного моделирования получены плодотворные результаты в различных областях социального познания (коммерческой деятельности, маркетинге, политике, системе образования, криминалистике и т. д.).

Огромный объем информации, характеризующий объекты социального познания, трудности учета большого числа факторов, логических взаимосвязей и количественных соотношений между ними делают непосильным для человека-исследователя оперирование мысленными моделями социальных процессов. Отсюда возникает необходимость привлечения для моделирования социальных процессов информационных возможностей современной электронно - вычислительной техники.

Так возникло важное направление в научном познании, основанное, с одной стороны, на использовании принципиально новых математических моделей, а с другой - на применении ЭВМ для экспериментирования с этими моделями.

Развитие ЭВМ и методологии системного анализа обеспечивает возможности для изучения все более широкомасштабных социальных процессов. Возникает так называемое глобальное моделирование и на его основе - прогнозирование мировых социальных явлений.

Основоположником и “идейным отцом” такого рода исследований считается Дж. Форрестор. В своей работе “Мировая динамика” (1971 г.) он сделал успешную попытку использовать математические методы и компьютерную технику для создания варианта модели экономического развития общества с учетом двух важнейших факторов - численности населения и загрязнения окружающей среды.

В 80-х годах появляются оригинальные работы в области глобального моделирования в Советском Союзе. Группой ученых под руководством Н.Н.Моисеева, была сделана попытка проанализировать математическими методами структуру международной конфликтной ситуации.

Основной вывод, который был следовал из анализа составленной модели, состоял в следующем. Несмотря на сложную зависимость целевой функции, общей для всех партнеров (функции риска ядерной войны), в действиях участников конфликта, в такой сверхсложной и сверхопасной ситуации, какой является гонка ядерных вооружений, существует взаимовыгодный и эффективный компромисс. (Моисеев Н.Н. Новое мышление - институт согласия // “Известия”, 14 февраля 1987 г. с.5. Моисеев Н.Н. Человек и ноосфера. М.,1990. с.300-302.)

Моделирование общественно-исторических процессов еще сравнительно молодо. Но в его рамках уже достигнуты весьма интересные результаты, наметились принципиально новые взгляды на пути дальнейшего развития цивилизации.

2.5. Прогнозирование развития природы и общества

На современном этапе развития науки и техники большое значение приобретают задачи предсказания, управления, распознавания и т. п. в условиях неустранимой информативной неопределенности. Очень часто эти задачи необходимо решать в реальном масштабе времени, что является дополнительным весьма существенным ограничением.

Метод эволюционного моделирования возник при попытке воспроизведения на ЭВМ поведения человека. При предсказании поведения объекта и управления им, учеными Л. Фогелем, А. Оуэнсом и Л. Уолшем в 60-х годах была высказана идея моделирования естественного процесса эволюции.

Это был период романтического развития кибернетики. На ЭВМ программировались различные логические игры (шахматы, шашки, карточные игры), процессы задач символической логики, создавались программы машинного перевода.

Именно эта область исследований, в которой традиционный кибернетический подход с использованием ЭВМ применялся для воспроизведения разумного поведения, а также мыслительных процессов, получила название “искусственный интеллект”. Эволюционное моделирование было предложено как альтернатива эвристическому и бионическому подходу, моделировавшему мозг человека в нейронных структурах и сетях.

При этом основная идея эволюционного моделирования звучала так: заменить процесс моделирования интеллекта моделированием процесса его эволюции.

Своей грандиозностью идея моделирования эволюции поразила всех и вызвала естественную критику. Известный специалист по эвристическому программированию Дж. Слейгл писал: “Одна из трудностей использования этого подхода состоит в том, что механизмы естественной эволюции еще не вполне понятны”. Однако проведенные исследования и разработки не были напрасны: они определили те области, где эвристические программы могут быть эффективны, и внесли вклад в прогрессивное развитие кибернетики. Лишь в процессе серьезной разработки идеи эволюционного моделирования, направленной на решение конкретных практических задач, можно установить ее плодотворность и получить ответ на всевозможные критические замечания и сомнения, в том числе и на слова кибернетика Н. Нильсона: “Хотя такой подход дает возможность свести несколько первых миллионов лет эволюции к нескольким дням вычислительного времени, создается впечатление, что важные средние и поздняя стадии эволюции связаны со столь сложными структурами (хотя и не являющимися еще “разумными”), что их эволюция уже не может быть устроена путем моделирования на вычислительной машине”.

Эволюционное моделирование, осуществляющее синтез сложных моделей, является дальнейшим развитием метода машинного моделирования. Необходимость такого развития обусловлена развитием практики, ставящей все более сложные и важные задачи, в которых известные методы недостаточно эффективны.