Для чего человеку нужны модели
Что такое модель и зачем она нужна
Настало время немножко вернуться к циклу материалов, которые обсуждались прошлым летом. Это нужно для того, чтобы сегодняшним материалом поставить точку в том цикле (и со спокойной душой начать новый).
Итак, что было летом?
При этом, по удивительному стечению обстоятельств, мы обошли стороной вопрос: «А что же такое модель?».
Что такое модель?
В общем смысле модель — это некое описание процесса или события. В бизнесе наиболее известны бизнес-модели (описание того, как именно собственник заработает деньги своим бизнесом) и модели бизнес-процессов (например, описание как именно, когда, кому и почему Фатима на кассе Макдональдса должна предложить пирожок).
Моделей может быть большое количество. Но для решения прикладных задач в начале будет достаточно простых моделей.
Чтобы не усложнять себе жизнь при работе с моделями, полезно придерживаться следующих критериев:
Для чего нужны модели?
Когда наш мозг сталкивается с хаосом, то автоматически (!) начинает создавать системы, чтобы этот хаос распознать, структурировать или хотя бы получить по возможности полную картину происходящего. Именно поэтому люди всегда находят объяснения случившемуся (что заводит в дебри мифов вроде молний с неба, как знака гнева богов). То есть это происходит независимо от нас. Люди просто не могут не реагировать. Неокортекс работает постоянно, достраивая картину будущего и постоянно стараясь предсказать будущее. Это элемент эволюции, который постоянно заводит нас в тупики инерции мышления и инструментальной слепоты.
Модели же помогают нам облегчить эту задачу. Потому что построение моделей — сознательный процесс. Он заставляет отбросить второстепенное и сконцентрироваться на самом главном.
Критики любят подчеркивать, что модели не отражают реальной действительности. Это верно. Но неправильно утверждать, что модели способствуют стандартизации мышления. Наоборот, модель — это результат логического мышления, которое требует сознательных активных усилий. И именно поэтому построение новой или применение уже существующей модели часто помогает выйти за рамки инерции мышления. В этом важность модели.
Два подхода в использовании моделей
Существует два подхода использовать модели. Так называемые «американский метод» и «европейский метод».
Американцы обожают совершать пробы и делать ошибки. Идеал такого подхода — Эдисон. Эталон такого подхода — совершить как можно большее количество ошибок в единицу времени. Это обучение полностью на практике. Попытка, неудача, выводы, новая попытка. Это далеко не всегда продуктивно (а в решении сложных задач вообще непродуктивно).
Европейцы же склонны сначала ознакомиться с теорией, а потом уже что-то сделать и потерпеть неудачу. После чего они анализируют сделанное, исправляют ошибки и повторяют попытку. Тут процесс несколько другой. Сначала читаем инструкцию, затем применяем на практике, если терпим неудачу — делаем выводы, внимательнее изучаем теорию и снова применяем на практике. Применение такого подхода в решении простых задач избыточно по ресурсам. Но зато позволяет изящнее решать сложные задачи.
Подходы не хороши и не плохи. Они просто есть. И важно помнить главное правило:
Каждая модель хороша лишь настолько, насколько хорош ее исполнитель.
Что такое модели и моделирование — 5 этапов моделирования, когда и какие модели применяются
Здравствуйте, уважаемые читатели блога KtoNaNovenkogo.ru. Что общего между девушкой на подиуме, игрушечной машинкой и изображением атома на экране монитора? Во всех случаях мы говорим о моделях.
Это понятие плотно вошло в повседневную речь, но немногие понимают его подлинное значение и умеют применять осознанно.
Без всякого занудства я расскажу о моделях и моделировании все, что нужно знать.
Что такое модель
Термин образовался от латинского слова modulus — «мера, аналог, образец».
Под «моделью» понимается образ некого объекта или явления, который отражает лишь отдельные свойства.
Например, глобус – это модель земного шара. Он статичен, а не вращается вокруг солнца. Не может похвастаться собственной силой притяжения. Не имеет атмосферы. На поверхности глобуса не живут крошечные человечки. Он воспроизводит внешний вид нашей планеты, не затрагивая другие характеристики.
Военачальник разрабатывает план сражения. Чтобы обозначить ландшафт, он создает модель поля боя на своем столе. Вот этот камень будет горой, коробок спичек – вражеским танком, а зеленый платок – лесом.
При моделировании важна степень соответствия модели и реального объекта.
Поставив камешек не туда, можно проиграть настоящую битву.
Но избыточная схожесть также вредит делу — усложняет процесс и отвлекает от сути.
Стратег слишком увлекся, потратил время на воспроизведение полной копии танка в миниатюре. Враг начал наступление, застал военачальника врасплох, пока тот собирал макет.
Американский словарь английского языка дает такое определение:
«Модель — это упрощенное описание сложного объекта или явления».
Земля имеет шарообразную форму, но для простоты говорят, что она круглая.
Моделирование — это.
Моделирование — это метод познания. Он заключается в исследовании предметов, систем, процессов и явлений на основе их моделей.
Вот мы возвели небоскреб в зоне с высокой сейсмической активностью. Теперь хотим выяснить, выдержит ли постройка толчки земной коры. Как это сделать? Проведем эксперимент: произведем подрыв, чтобы вызвать землетрясение. Если здание устоит — все хорошо.
Но вот проблема — затея дорогостоящая, может привести к человеческим жертвам, уничтожить сам предмет исследования. Гораздо проще создать модель небоскреба в компьютерной программе, задать силу виртуального землетрясения и проверить устойчивость, не вставая с дивана.
Что можно моделировать:
5 этапов моделирования
Процесс состоит из 5 этапов:
Исследователь выбирает те части, которые его интересуют, а остальные отбрасывает, чтобы не мешались. Один объект может иметь несколько моделей, каждая из которых отображает некоторые из его особенностей.
Например, мы хотим изучить человека:
Получаются 3 разных описания человека, которые только частично замещают оригинал.
Моделирование — это циклический процесс. Исследователь возвращается к самому началу, снова строит модель, но уже более точную.
С каждым кругом он получает все больше информации о предмете изучения.
Моделирование – это воссоздание и изучение фрагмента реальности для исследовательских целей.
Метод применяется, когда необходимо:
Когда применяется моделирование
Зачем экспериментировать с моделями, когда есть оригинал?
Существуют ситуации, когда без построения модели не обойтись:
Какие бывают модели (их виды)
По своему характеру они делятся на 2 вида: материальные и информационные.
Материальные модели можно потрогать, увидеть, услышать, понюхать. Они воспроизводят физические особенности изучаемой системы, явления или процесса.
Деревянный макет здания – это изделие, которое отражает некоторые свойства реальной постройки. Плюшевый мишка – упрощенное представление большого медведя. Маленький ребенок приходит в зоопарк и легко узнает в грозном животном прообраз своей игрушки.
Информационные модели не существуют в реальном мире. Это набор информации, выраженный определенным образом – вербальным или знаковым.
Примерами знакового обозначения могут быть математические формулы, схемы, графики и рисунки. Вербальное представление – это слова или мысли. Например, модель поведения при переходе регулируемого перекрестка: посмотреть на светофор, если горит зеленый человечек, нужно убедиться, что нет машин. Только потом можно идти.
Более подробно на эту тему смотрите в видео:
Удачи вам! До скорых встреч на страницах блога KtoNaNovenkogo.ru
Эта статья относится к рубрикам:
Комментарии и отзывы (2)
Компьютерное моделирование вряд ли сможет заменить полноценный эксперимент с физической моделью, тем более, что программу пишут люди, а они могут ошибаться. На модели же можно проверить, к примеру, аэродинамические качества объекта, поместив уменьшенную копию в аэродинамическую трубу, чего нельзя сделать с реальным объектом, например, пассажирским самолётом. Потому модели будут существовать всегда.
Раньше и дети моделированием увлекались, самолеты небольшие конструировали, а сейчас только в компьютерные стрелялки играют.
Что такое моделизм и зачем он нужен ребёнку
Сборка моделей, или моделизм, что это такое?
Моделизм.
Фото предоставлено рекламодателем
Видео
Фактор времени
По данной характеристике различают два вида моделей:
Уже, судя по одному названию, не трудно догадаться, что первый вид отражает функционирование, развитие и изменение какого-либо объекта во времени. Статическая наоборот способна описать объект в какой-то конкретный момент времени. Этот вид иногда называют структурным, так как модель отражает строение и параметры объекта, то есть дает срез информации о нем.
Примерами статистической модели служат:
ов моделирования
Процесс состоит из 5 этапов:
Исследователь выбирает те части, которые его интересуют, а остальные отбрасывает, чтобы не мешались. Один объект может иметь несколько моделей, каждая из которых отображает некоторые из его особенностей.
Например, мы хотим изучить человека:
Получаются 3 разных описания человека, которые только частично замещают оригинал.
Моделирование — это циклический процесс. Исследователь возвращается к самому началу, снова строит модель, но уже более точную.
С каждым кругом он получает все больше информации о предмете изучения.
Моделирование – это воссоздание и изучение фрагмента реальности для исследовательских целей.
Метод применяется, когда необходимо:
Виды и цели моделирования в информатике
Моделирование в информатике не происходит просто так, оно всегда преследует цель решить какую-то поставленную задачу. Задачи, которые решает моделирование, делятся на 2 большие группы:
Два подхода в использовании моделей
Существует два подхода использовать модели. Так называемые «американский метод» и «европейский метод».
Американцы обожают совершать пробы и делать ошибки. Идеал такого подхода — Эдисон. Эталон такого подхода — совершить как можно большее количество ошибок в единицу времени. Это обучение полностью на практике. Попытка, неудача, выводы, новая попытка. Это далеко не всегда продуктивно (а в ).
Европейцы же склонны сначала ознакомиться с теорией, а потом уже что-то сделать и потерпеть неудачу. После чего они анализируют сделанное, исправляют ошибки и повторяют попытку. Тут процесс несколько другой. Сначала читаем инструкцию, затем применяем на практике, если терпим неудачу — делаем выводы, внимательнее изучаем теорию и снова применяем на практике. Применение такого подхода в решении простых задач избыточно по ресурсам. Но зато позволяет изящнее решать сложные задачи.
Подходы не хороши и не плохи. Они просто есть. И важно помнить главное правило:Каждая модель хороша лишь настолько, насколько хорош ее исполнитель.
Для чего создают модели?
Для чего создают модели? Если Вы ищете ответ на этот вопрос, то после прочтения данной статьи обязательно его найдете.
Для чего используются модели?
Модели обычно применяются для нужд познания (созерцания, анализа и синтеза) и конструирования. Как модель может выступать отображения, схема, копия, макет, изображения.
Модели создают для того, чтобы изобразить, или воспроизвести определенный объект, конструкцию, которая показывает признаки, или свойства объекта. Каждый из нас видел глобус — который является уменьшенной моделью Земли. Глобус создали для знакомства с реальным миром.
Модели используются для того, чтобы воссоздать принципы внутренней организации или функционирования, определенные свойства, признаки объекта исследования или воспроизведение объекта по оригиналу.
Существует множество видов моделей, например: табличные, иерархические, графические, сетевые информационные модели, объектно-ориентированные модели и натурные модели.
Модель в конструировании (промышленный дизайн) — изделие, или деталь, которая повторяет форму и свойства определенного изделия или детали. Модель обычно стоит дешевле, и ее можно быстрее изготовить, чем моделируемое изделие.
Модель — изделие из материала, который легко подлежит обработке, с которого берется основа (форма) для воспроизведения в другом материале. Пример таких моделей — лекала, шаблоны и пр.
Модель в моделизме — уменьшенная копия определенного изделия, например, изготовленная в масштабе модель машины, сооружения, здания и тому подобное.
Модель в 3D-графике — объемный объект, созданный для отображения объектов в виртуальном мире (компьютерные игры).
Классификация моделей:
• по способу представления,
• по отраслям использования,
• по фактору времени,
• за инструментом реализации.
ЗАЧЕМ НУЖНЫ МОДЕЛИ?
Первая причина, побуждающая нас к моделированию политического поведения, состоит в том, что модель помогает формализовать происходящие в обществе события. Дело в том, что политическая жизнь достаточно регулярна, для того чтобы упрощенная неформальная модель ее могла принести определенную пользу. Большая часть того, что случается в области политики, как правило, не [c.475] является совсем уж неожиданным – на самом деле наличие элемента неожиданности указывает на то, что у нас имеются априорные представления о том, как могут развиваться события, и мы в состоянии осознать факт неожиданного поворота дел. Значит, у нас в мозгу имеются своего рода ментальные модели функционирования политических систем, даже если мы ни разу не пытались выразить их эксплицитно. Математические модели как раз и помогают эксплицировать подобные неформальные модели.
В качестве примера ментальной модели можно привести следующий. Предположим, что на предстоящих президентских выборах один из кандидатов набирает 95% всех голосов. Очевидно, что это никак не противоречит ни конституции, ни устоявшимся избирательным процедурам. Однако мы будем склонны рассматривать такой факт как крайне маловероятный в силу целого ряда причин. Во-первых, мы допускаем, что со стороны каждой партии наберется достаточное число избирателей, чтобы свести к минимуму возможность чисто случайного результата голосования.
Все подобные допущения упрощают действительность. Мы не знаем, каково точное число избирателей, да нам это и не надо – мы просто знаем, что оно очень велико. Мы не знаем, какие конкретно особенности кандидата делают его приемлемым для одних избирателей и неприемлемым для других, но мы исходим из того, что совсем уж непопулярные кандидаты не будут выдвинуты на голосование. Мало у кого есть личный опыт в деле подсчета голосов, достаточный для того, чтобы знать, честно ли проводятся выборы, но весь опыт прошлого дает основания считать, что фальсификации на выборах места не имеют2. Поскольку эти допущения не столь уж часто приводят нас к неверным выводам, мы можем использовать эту модель [c.476] политической системы для неформального прогнозирования будущего. В действительности те случаи, когда какой-либо кандидат получает 95% голосов, вызывают у населения сильное недоверие, иногда вплоть до требований о расследовании, так что наша модель отчасти определяет также поступки и отношения людей.
Другой причиной применения математического моделирования является необходимость эксплицитно описать механизмы, объясняющие наши неформальные прогнозы. Несмотря на то, что все индивиды знают, чего можно, а чего нельзя ожидать от данной политической системы, они зачастую не в состоянии определить точно, почему и что конкретно они от нее ожидают. Формальная модель как раз и помогает преодолеть чересчур свободные формулировки допущений неформальной модели и дать точный, а подчас и поддающийся проверке прогноз.
Вышеприведенный пример выводится из модели Даунса, которую мы будем рассматривать ниже в данной главе.
Порой, кажется, что математические модели всего лишь подтверждают и так очевидные вещи. На самом деле это неотъемлемая особенность любых моделей постольку, поскольку от них ожидается, что они в той или иной степени должны воспроизводить все происходящее в каждодневной политической реальности. Однако люди, как правило, очень смутно представляют себе, что такое “очевидное”. Рассмотрение ряда противоречащих друг другу афоризмов (“волк волка чует издалека” и “крайности сходятся”, “с [c.477] глаз долой – из сердца вон” и “чем дальше с глаз, тем ближе к сердцу” и т.п.) убеждает нас в том, что здравый смысл часто оказывается правильным именно потому, что он настолько расплывчат, что попросту не может быть неверным.
Строгость формальных моделей, напротив, означает как раз то, что они могут быть неверными, и в результате у модели “спортивные показатели” могут быть подчас хуже, чем у более неоднозначного здравого смысла. Однако это вовсе не слабость, а, наоборот, достоинство моделирования, ибо допущения и прогнозы модели оказываются достаточно точными, чтобы их можно было проверить, а также указать, в каком месте и как произошла возможная ошибка. Та модель, которая устояла против целого ряда попыток ее искажения, вполне вероятно, и в будущем будет давать правильные прогнозы.
Короче говоря, модель бывает полезной только в том случае, если в принципе, возможно, продемонстрировать ее ошибочность. Если невозможно показать, что модель неверна, то невозможно также доказать, что она верна, а отсюда следует вывод о бесполезности такой модели. Неформальная интуитивная модель, позволяющая уходить от всевозможных ошибок, может быть большим тактическим подспорьем на переговорах, но она бессильна помочь нам яснее понять механизм политического поведения.
Третьим преимуществом формальных моделей, но сравнению с голой интуицией или даже с тщательно обоснованной аргументацией на естественном языке является их способность систематически оперировать с сущностями более высокого уровня сложности. Естественные языки (подобно английскому) возникли как средства общения, а не как средства логического вывода. Математика, напротив, изначально была задумана как средство логического вывода и систематического оперирования понятиями. И опыт показал, что математика в этом отношении – очень полезное орудие. Политологи со своей стороны только сейчас начинают осознавать, что может дать моделирование для более углубленного понимания политического поведения, а в ряде случаев должны были развиться целые отрасли математики (самый заметный пример – [c.478] теория игр), прежде чем обществоведы смогли увидеть нечто общее в разрозненных типах социального поведения. Математическое моделирование социального поведения насчитывает не более 20 лет от роду, и пока нет оснований считать, что оно уже достигло пределов своего развития.
И наконец, преимуществом математического моделирования является также то, что оно позволяет различным научным дисциплинам обмениваться своими исследовательскими средствами и приемами. Тому можно привести много примеров: в моделях, используемых в политологии, задействованы не только основные математические средства, но и масса методик, заимствованных из эконометрики, социологии и биологии.
Помимо стимулирования междисциплинарного обмена методами и идеями, математические модели полезны также тем, что позволяют увидеть глубинную однородность явлений, которые на первый взгляд не имеют между собой ничего общего. Следующий пример, сам по себе довольно тривиальный, наглядно демонстрирует такой тип обобщения.
Представим себе нехитрую игру, в которой два игрока по очереди берут со стола фишки, пронумерованные от 1 до 9:
Выигрывает тот, кто первым наберет фишек на сумму, равную 15. Играя в эту игру, вы, несомненно, обнаружите, что в ней есть свои приемы – в частности, в порядке защитного приема вы можете забирать со стола именно те фишки, которые нужны второму игроку для получения окончательной суммы, – однако общая стратегия игры, по-видимому, не совсем очевидна. Чтобы обобщить игру, перепишем номера фишек следующим образом: