«Поясним наше видение процесса полноформатного синергетического моделирования в гуманитарной сфере и междисциплинарном проектировании, в котором мы выделяем следующие этапы:

1. Постановка задачи в дисциплинарных терминах, включая междисциплинарную экспертизу. Этот этап в междисциплинарном проекте предполагает мониторинг и независимую экспертизу проблемы в терминах различных дисциплин-участниц проекта, подобную заключению отдельных врачей-специалистов при прохождении человеком диспансеризации. На этом этапе проблема диагностируется, высвечиваются все коммуникативные разрывы в её понимании разными дисциплинами. Кстати, это могут быть и не дисциплины, а разные концепции, гипотезы, парадигмы, культуры, школы и т. д. На этом этапе первичной коммуникации возникает коллективный субъект междисциплинарного моделирования.

2. Перевод дисциплинарных понятий и эмпирических данных в синергетический тезаурус. На этом этапе царит коммуникативный и семантический хаос, метафорический произвол, смысловая «игра в бисер». Любой языковый денотат, если подобрать нужный контекст, оказывается возможно именовать и аттрактором, и управляющим параметром и т. д. Этот этап создает поле контекстов и возможных первичных связей событий и процессов.

3. Усмотрение базовых процессов, обратных связей, принципов синергетики в эмпирическом материале, что существенно сужает метафоризацию и произвол интерпретаций. Наше восприятие, да и гуманитарные науки фиксируют в первую очередь не элементы и структуры, а процессы, события, факты, явления. Первичны процессуальные онтологии, а элементы и структуры определяются нами как устойчивые, инвариантные объекты по отношению к различным процессам. Принципы синергетики (гомеостатичность, иерархичность, нелинейность, незамкнутость, неустойчивость) помогают выстроить подобные онтологии. Очевидно, что этот этап, как и предыдущий, социально-исторически обусловлен, даже в естественных науках присутствует априорная теоретическая информация, не говоря уже о гуманитарных науках.

4. Согласование, сборка принципов синергетики (таких, как динамическая иерархичность и наблюдаемость) на эмпирическом материале, в результате чего возникает «кольцо принципов». На этом этапе коммуникативный произвол ещё больше ограничивается, что позволяет перейти к системному этапу - выбору конфигуратора. Описанный этап напоминает идеи логического позитивизма, поскольку идея кольца принципов корреспондирует с идеей непротиворечивости молекулярного высказывания-образа для целостного процесса, состоящего из атомарных элементов-высказываний, - в нашем случае из уже проверенных ранее образов-принципов синергетики.

5. Построение структурно-функциональной когнитивной модели. Окончательное предъявление элементов, связей, структуры, функций системы. Это стандартный, но нетривиальный системный этап, с которого обычно начинают моделирование. Напомним, что в механике понятие системы материальных точек тривиально, но если мы моделируем человеческий организм, то выбор системного конфигуратора определяется типом поставленной задачи, точнее -частнодисциплинарной онтологией. Свои конфигураторы у биохимика, цитолога, терапевта, анатома или рефлексолога. Аналогично для общества, которое можно описывать и как систему множества людей-элементов, и как систему идей третьего мира К. Поппера, или культурных традиций и т. д. Поэтому в живых, человекомерных системах, обязательно возникает мультисистемное описание с последующей процедурой онтологического согласования, в идеале, - построение интегральной онтологии.

6. Конструирование формальной динамической модели, фиксирующей тип уравнения, пространства состояний и т.д. Этот этап может также нетривиально навязать неадекватную онтологию системы, так как способ описания с помощью избыточных средств может повлечь за собой предсказания-химеры, которых нет в поле эксперимента и от которых избавляться дольше, чем решать задачу. Например, сегодня подобная проблема существует в теории суперструн единой теории поля.

7. Построение «реальной» модели, т.е. уточнение свободных параметров и коэффициентов из опыта. Относительно хорошо это умеют делать в естествознании, где коэффициенты можно точно измерить, но в социогуманитарных науках количественные характеристики иногда весьма условны, и оперируют понятиями больше-меньше, или тенденциями. Поэтому в гуманитарных науках иногда рассматривают пучки, множества моделей со слегка отличными коэффициентами и изучают качественное поведение сразу пучка моделей, так называемое «мягкое моделирование» (В. Арнольд). Именно так свойство «грубости», структурной устойчивости, т. е. независимости качественных результатов от вариации параметров задачи, в теории катастроф Р. Тома помогло ей укорениться в психологии и социологии.

8. Математическое решение модели. Этот этап наиболее подробно методологически разработан и слишком профессионально нагружен, чтобы обсуждать его в философском издании. Отметим лишь, что если компьютерный эксперимент реализуем, то это обычно дает огромный эффект в понимании, экономит время и средства.

9. Сравнение с экспериментом, интерпретация результатов. Здесь в первую очередь проверяется прогностическая ценность модели, однако, не только во временной динамике модели, но и в детерминации ею ранее не верифицированных свойств системы.

10. Принятие решений, корректировка модели на любом из этапов, замыкание герменевтического круга моделирования. Особые рефлексивные, а часто и философские технологии, работающие с критериями, ценностями, смыслами.

Очевидно, что переходы от одного этапа к другому это, по сути, коллективный творческий процесс конструирования новой коммуникативной реальности, в котором, в принципе, необходимо компетентное участие не только математиков и предметников, но и философов. (В течение XX века философы декларировали, но «по факту» не смогли предложить ни одного метода проектирования или методики креатива… - Прим. И.Л. Викентьева). Здесь необыкновенно велика роль междисциплинарной и межличностной коммуникации, в которой формируется и развивается коллективный субъект познавательной деятельности. Это особые технологии коллективной экспертизы, взаимообучения и принятия решений, причём в процессе синергетического моделирования представлены все формы проектно-исследовательской деятельности и образования».

Аршинов В.И., Буданов В.Г., Синергетика как методология коммуникативного конструктивизма, в Сб.: Конструктивисткий подход в эпистемологии и науках о человеке / Отв. ред. В.А. Лекторский, М., «Канон+», 2009 г., с. 266-268.

Источник — портал VIKENT.RU

Дополнительные материалы:

НАУЧНЫЕ ЗАДАЧИ — плейлист из 25-ти видео

Изображения в статье

Image by Tomislav Jakupec from Pixabay

Image by Gerd Altmann from Pixabay

Для создания визуализации астрофизик Джереми Шниттман (Jeremy Schnittman) из Центра космических полетов имени Годдарда использовал суперкомпьютер Discover Центра моделирования климата NASA. По оценке автора, вычисления, необходимые для создания кадров фильма, на современном настольном компьютере заняли бы около десяти лет.

Вычислив путь, проходимый световыми лучами от аккреционных дисков двух сверхмассивных черных дыр весом 200 и 100 миллионов масс Солнца, Шниттман создал анимацию, на которой видно, как лучи "пробираются" через искривленное пространство-время вокруг черных дыр.

Ученые предполагают, что в космосе существуют такие бинарные системы черных дыр, в которых аккреционные диски могут поддерживать в течение миллионов лет, но до сих пор было неизвестно, как они могут выглядеть в наблюдениях.

"Анимация показывает, как черные дыры искажают и перенаправляют свет, исходящий от водоворота горячего газа, который окружает каждую из них. Если смотреть со стороны плоскости орбиты, то аккреционный диск приобретает характерный двугорбый вид. Но когда одна черная дыра проходит перед другой, гравитация объекта переднего плана превращает ее компаньона в быстро меняющуюся последовательность дуг. Такие искажения проявляются, когда свет от обоих дисков перемещается по запутанной ткани пространства-времени рядом с черными дырами", — рассказывает Джереми Шниттман.

Ролик наглядно демонстрирует такие эффекты, как доплеровское усиление, при котором газ, движущийся к наблюдателю, кажется ярче, чем движущийся от него, и релятивистскую аберрацию — феномен, благодаря которому черные дыры кажутся меньше по мере приближения к зрителю и больше по мере удаления.Эти эффекты исчезают при взгляде на систему сверху, но появляются новые — обе черные дыры создают маленькие изображения-копии своего партнера, которые вращаются вокруг них каждый по своей орбите.

"Поразительный аспект этой новой визуализации — самоподобный характер изображений, созданных с помощью гравитационного линзирования. Увеличение масштаба каждой черной дыры открывает множество искаженных изображений ее партнера", — объясняет Шниттман.

При детальном рассмотрении оказалось, что эти изображения — виды с ребра аккреционного диска. Для их создания свет от черных дыр должен быть перенаправлен на 90 градусов. Это значит, что на одном изображении можно наблюдать черные дыры с двух разных точек зрения одновременно.

Аккреционные диски имеют разные цвета, синий и красный, чтобы упростить отслеживание источников света, но выбор света не случаен. Более горячий газ излучает свет ближе к синему концу спектра, а материал, вращающийся вокруг более мелких черных дыр, испытывает более сильные гравитационные эффекты, вызывающие более высокие температуры. При этом, по мнению ученых, при таких массах оба аккреционных диска будут излучать большую часть света в ультрафиолетовом диапазоне.

Астрономы ожидают, что в ближайшем будущем они смогут обнаружить гравитационные волны от слияния двух сверхмассивных черных дыр в системе, очень похожей на ту, которую изобразил Шниттман.

В последнее время появилось несколько резонансных исследований, в которых авторы пытались определить вероятность того, что мы живем в симулированной реальности.

Хотя перспектива окончательного получения положительного ответа выглядит не слишком радужной – и в принципе не очень приятно осознавать, что ты персонаж чьей-то «компьютерной игры», и отключить могут в любой момент, особенно, если «персонаж» обо всем догадается – странным образом во всех этих исследования прослеживается неявная попытка подыграть сторонникам теории симуляции. Исследователи как будто специально ищут аргументы для того, чтобы вероятность симуляции получилась выше.

А есть ли какие-нибудь аргументы, которые могут снизить эту вероятность, или вообще обнулить?

И, вероятно, самым очевидным кандидатом на роль аргумента-ниспровержителя является полная беспомощность нашей реальности перед постоянно растущей энтропией.

Энтропия в представлении естественных и точных наук обозначает меру необратимого рассеивания энергии (диссипация энергии – переход части энергии упорядоченных процессов в неупорядоченные и, в конечном итоге в теплоту) в замкнутых системах. Так как энтропия во Вселенной (которая неизбежно является замкнутой системой) всегда только возрастает, то ее часто ассоциируют со стрелой времени – необратимость энтропии и способность времени двигаться только в одном направлении неизбежно приводят к представлению об их взаимной связи.

Например, упрощенно эта связь проиллюстрирована в блокбастере Кристофера Нолана «Довод» - там обладание соответствующей технологией напрямую позволяет объектам и людям с инвертированной энтропией двигаться от следствия к причине, то есть назад во времени.

Но энтропия также имеет связь с информацией. Схематично это связь можно обрисовать примерно так: если реальность нашей Вселенной представить в виде комбинации битов информации, сочетание которых в каждый момент времени описывает состояние материи и протекающие с ней процессы, то любой последующий момент времени добавляет новую информацию, что сопровождается ростом энтропии.

Что же это означает с точки зрения теории моделирования? Вроде бы все классно: информация, биты… Бери и пользуйся, моделируй желаемую реальность.

Но почему из этого должна следовать неизбежность энтропии? Ведь создатель симуляции может не только произвольно манипулировать временем (перематывая симуляцию в любом желаемом направлении), но и заложить в своей модели любые способы протекания процессов, в том числе с инвертированной энтропией.

Если мы все-таки живем в симуляции, то есть два варианта объяснения этой странности:

1. Создатель симуляции имеет возможность смоделировать все по-другому, но просто захотел именно так как есть;

2. Создатель симуляции не имеет возможности избежать роста энтропии в своей симуляции.

Сценарий №1

Первое объяснение описывает случай, когда создатель затратил на симуляцию ограниченное количество имеющихся у него вычислительных ресурсов и может вполне «подкинуть в топку дров», но по какой-то причине этого не делает (возможно, пока не делает). Такой сценарий не позволяет нам окончательно разобраться в вопросе «живем ли мы в симуляции?», потому что:

- у нас нет возможности это подтвердить или опровергнуть;

- вопрос о неизбежности энтропии просто переносится на уровень выше, то есть на уровень «вселенной» создателя симуляции.

Это означает, что мы не сможем отследить возможные манипуляции симулятора, если он что-то подправляет в симуляции, так как он легко может корректировать наше восприятие, перепрограммируя его нужным образом. Мы даже не смогли бы заметить, когда симулятор «отматывает» свои модельные сценарии назад во времени, так мы просто ничего не могли бы вспомнить – согласно информационной теории Шеннона снижение энтропии (отмотка во времени назад, как в «Доводе») должна сопровождаться потерей предыдущей информации.

Но это не объясняет необратимость энтропии во Вселенной, ведь второй закон термодинамики справедлив для замкнутых систем, а сценарий с резервом вычислительных мощностей у создателя симуляции дает нам вариант незамкнутой системы – то есть потенциально он может поделиться с нами дополнительной информацией (энергией). И тогда вопрос просто откладывается: если сам создатель существует в замкнутой системе, то как работает энтропия на его «уровне»? А если он тоже существует в незамкнутой системе и над ним тоже есть «некто», то что происходит на том уровне? И так далее, и так далее…

Сценарий №2

В замкнутую систему мы возвращаемся, если объем вычислительных мощностей, затраченных создателем на симуляцию, соответствует его предельным технологическим возможностям и ни сейчас, ни в будущем увеличен быть не может.

Тогда логично предположить, что любое развертывание событий в симуляции ведет к возрастанию объема информации (накопленной о прошлых событиях и текущем состоянии смоделированной системы). К чему это приведет в представлении этой возможной симуляции?

Можно провести аналогию с обычной компьютерной игрой. Когда вы играете на компьютере, максимальные системные характеристики которого соответствуют предельным требованиям, сформулированным создателями игры, то вам приходится выбирать доступные способы снижения нагрузки на систему (например, упрощая отображения игровых персонажей или окружающего мира). Без этого игра будет тормозиться или вообще не запустится.

Вероятно, тоже самое может осуществляться посредством энтропии – она может быть способом «разгрузить симуляцию», избежать сбоев и зависаний.

Что же получается, возрастание энтропии практически доказывает тезис о том, что мы живем в симуляции?

Вернемся к изначальному вопросу, который исходил из того, что если бы мы жили в симуляции, то энтропия не должна была бы считаться неизбежной. В этом контексте, можно только утверждать, что существование энтропии всего лишь не опровергает вариант нашего существования в симулированной реальности, но и не доказывает обратного.

Но, все-таки, энтропия может в итоге стать ключом к решению гипотезы о симуляции, или, по крайней мере, ограничить возможные сценарии возникновения и перспектив таких симуляций. Но это уже тема, требующая отдельного рассмотрения.

Ну, и в завершение кое-что об энтропии: