Стохастические модели в исторических исследованиях.

0 693

"Ты всё придумал", "Это фантазии" - иногда слышу в адрес некоторых своих статей. Так и есть. В мыслях не было исследовать объективную историческую реальность. Это невозможно сделать на общеизвестной фактологической базе академическими методами. Источников мало, они не надёжны, противоречивы. 

"Ну и ладно. Мы построим свой бар..." 

@Бендер. 

Благо, современные научные методы дарят нам уникальную возможность работы с вероятностными моделями. Модель способна полностью соответствовать известным научным фактам, но быть свободной от необходимости что-то кому-то доказывать. Похоже на реальность... Но не реальность же! Чего же вы хотите? 

Критериев "похожести" модели на объективную реальность только два: 1. Модель демонстрирует как именно могут протекать те или иные процессы для получения именно таких объективных научных общеизвестных результатов какие мы имеем. 

2. Модель может давать объективные прогнозы по тем фактам, которые мы не знаем.

Вероятностное стохастическое моделирование широко применяется в физике, теплотехнике, социологии, экономике. Метод родился из алгоритма Бюффона в 1777 году. Связать стохастические процессы с дифференциальными уравнениями придумал Энрико Ферми в 1930-х. Годом рождения термина «метод Монте-Карло» считается 1949, когда в свет вышла статья Николаса Метрополиса и Станислава Улама «Метод Монте-Карло».

Стохастичность (др.-греч. στόχος — цель, предположение). 

В качестве примера, стохастическим методом определена причина аварии на Чернобыльской АЭС: "..Количество введенных стержней СУЗ определялось с применением теории возмущений. Начальное распределение стержней СУЗ по высоте моделировалось методом Монте-Карло.."

Как видим, стохастические методы вошли в современную науку на достаточно прочных основаниях. Отрицать "научность" метода не получится. Разве только в силу ограниченных умственных ресурсов, или недостаточного образования. Вероятностные модели применяются при распознавании отпечатков пальцев, лиц, голосовых команд, символов, штрих-кодов. Ни один алгоритм распознавания не даёт 100% уверенности. Но и 90% вполне достаточно, что бы сделать верную выборку известных результатов. В исторической практике картина чем-то похожа. Набор результатов для выборки есть, он широко известен. А вот причины могут варьироваться в широких пределах.

Замкнутая система. 

Моделирование взрыва Чернобыльской АЭС происходило внутри реактора. В физике такая система считается замкнутой: внешними факторами можно пренебречь, как ничтожными по силе влияния на рассматриваемые процессы.

Евразия, и часть Африки - условно замкнутая система для индоевропейской культуры. Если рассматривать отдалённые племена Амазонки, то, вероятно, всю деревню можно отнести к замкнутой системе. 

Определить границы замкнутых систем в исторической парадигме одна из базовых задач, если мы говорим о вероятностных стохастических методах.

Генератор случайных чисел или фантазия? 

Человеческое мышление - вот  среда рождения и смерти исторических эпох. Очевидно, что человеческое мышление далеко не соответствует компьютерной модели: 

 1. Известная гипотеза лингвистической относительности говорит о том, что от языка зависит мышление. См. статью А. Ф. Лосева "О типах грамматического предложения в связи с историей мышления". В ней Лосев обосновывает, как именно язык, вернее, его грамматическая структура, связаны с мышлением. Он анализирует эволюцию грамматического предложения на примерах разных языков, возникших в разные исторические эпохи. 

2. Архаичные общества имели эргативный строй языка, по этой причине мышление древних значительно отличалось от мышления современного человека. Современный номинативный строй вошёл не только в наше сознание. На этом принципе построена работа всех современных ЭВМ. Объектно-ориентированное программирование это и есть объектная номинация в чистом виде. Применение стохастических методов разбора событий глубокой древности не представляется возможным. Для этого требуется разработать особую архитектуру системы, специализированный "софт", имитирующий работу архаичного мышления человека. 

3. Процесс электронной дискретизации исторических процессов выходит на проблему интерпретации. В каком контексте интерпретировать буквы? Это звуки? Образы? Боги? Части семиотических систем? Сокращения иероглифов? Вряд ли древние люди задумывались над тем что бы чётко разделять эти понятия. Клубника может быть одновременно красной, сладкой, летней, вареньем, продукцией эротического содержания, освежителем воздуха и пр.. Между тем, для работы ЭВМ без точного разделения образа не обойтись: для каждого предположения нужна своя модель. Т.е. попытка свести историю к численным методам выливается в титанический объём данных, перечеркивающий все плюсы оценочного моделирования.

4. Если же предоставить анализ исторических данных аутентичной среде - человеческому сознанию - то все вышеперечисленные сложности автоматически снимаются. Нужно только соответственным образом подготовиться: понять картину мифического мироздания эпохи, изучить символику принятых образов, понять какая грамматика преобладала в текстах рассматриваемой эпохи, раскрепостить сознание к принятию необычных ходов мысли. 

Можем сделать вывод, что человеческое сознание, настроенное на мировоззрение и философию изучаемой эпохи, справится с моделированием исторических процессов гораздо эффективнее плоских компьютерных схем. Тому подспорьем внутренние творческие ресурсы, глубина образного мышления человека. 

Дополнительным инструментом в работе над стохастическим моделированием в исторической парадигме может служить опыт изучения теории творчества. Вопрос этот далеко не так прост как может показаться на первый взгляд. Подтверждением тому огромное количество теорий на сей счёт:

1. Психоаналитическая теория творчества (3. Фрейд, К.Юнг)

2.  Когнитивная теория творчества Джорджа Келли.

3. Взгляд на творчество представителей гуманистической психологии (Альфред Адлер, Э. Фромм, Г. Олпорт, Абрахам Маслоу, Карл Роджерс).

4. Концепция креативности Джоя Гилфорда и Элиса Торранса.

5. Теория ТРИЗ (теория решения изобретательских задач) Генриха Самуиловича Альтшуллера. 

6. Концепция психологического моделирования творческой деятельности — автор концепции российский психолог Яков Алекандрович Пономарев

7. Исследования В.И. Андреева

8. Теория творчества Щедровицкого

Жорж-Луи Леклерк, граф де Бюффон (фр. Georges-Louis Leclerc, Comte de Buffon) или просто Бюффон; 7 сентября 1707, Монбар, Бургундия — 16 апреля 1788, Париж) — французский натуралист, биолог, математик, естествоиспытатель и писатель XVIII века.

 


Стихийная тяга к майдану

Особенности развития внешнеполитических процессов последнего десятилетия привели к концентрации внимания российского общества на Украине. Часто это приводит к комическим ситуациям. Весь...

Они ТАМ есть: «кому нужнее»

Ответственность – это то, что не дает спокойно жить, когда ты знаешь, что не выполнил должное. Пусть не от тебя это зависело, но просто так скинуть мысли о том, что не смог, забыть и сп...