Социосферные риски. В. Б. Живетин

Чтение книги онлайн.

СКАЧАТЬ [51]: К идеалу научного знания всегда предъявлялись требования строгой определенности, однозначности и исчерпывающей ясности. Однако научное значение 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 просто как 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 знаний».

      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 М_и, другая – модель М_р, полученная в процессе научных изысканий. Оперируя с моделями и задав их допустимые М_доп и критические М_кр значения, связанные с Z_доп, Z_кр [32], получим следующие вероятности P = (P₁, P₂, P₃):

      P₁ = P₁(Z_и > Z_кр, Z_р < Z_доп),

      P₂ = P₂ (Z_и > Z_кр, Z_р > Z_доп),          (11)

      P₃ = P₃ (Z_и < Ζ_кр, Z_р > Z_доп).

      Как правило, в процессе жизнедеятельности мы оперируем с процессами, моделирование и измерение которых возможно, а области [Z_кр, Z_доп], [Z, Z_кр] часто невозможно установить. Однако иногда (1.1) имеет смысл, и тогда Р₁ есть вероятность события, при котором модель (процесс) находится в критической области. Такая ситуация характерна для автомата без участия наблюдателя, т. е. системы, в которой используется заданная программа, способная воспроизводить идеальный процесс. События P₂ и P₃ соответствуют различным положениям значений процессов Z_и, Z_р относительно Z_доп, Z_кр в момент времени t, различным потерям и соответствующим научным рискам.

      При этом можно условно выделить в области знаний крайние значения: x = x^в_кр, когда научные знания, которых чрезвычайно мало, являются истинными, или действительными, СКАЧАТЬ