Человеческий риск (системные основы управления). В. Б. Живетин

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 знания» [30].

      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 – расчетная М_р, полученная в процессе научных изысканий.

      Построив модель М_р с погрешностями, которая создает процесс Z_р также с погрешностями, мы проводим эксперимент с целью подтвердить правильность построенной модели М_р, сравнивая процессы Z_р и Z_и (истинный).

      При этом мы наблюдаем ситуации, создаваемые моделью М_и изучаемого объекта А и построенной нами моделью, делая вывод о достоверности модели М_р.

      Изучаемый объект А и процесс Z_и может как принадлежать области допустимых состояний Ω_доп, так и не принадлежать ей. В последнем случае модель М_р теряет свое прикладное значение.

      В процессе испытаний, на основе которых делаются выводы о правильности М_р, возможны различные ситуации, которые в силу случайных свойств Z_р, Z_и будем характеризовать численно вероятностями вида:

      Р₁ = Р₁{Z_u

Ω_доп, Z_p

Ω_доп};

      Р₂ = Р₂{Z_u

Ω_доп, Z_p

Ω_доп};

      Р₃ = Р₃{Z_u

Ω_доп};

      Р₄ = Р{Z_u

Ω_доп, Z_p

Ω_доп}.

      При этом вероятность Р₁ характеризует ситуацию, когда верная модель включается в число достоверных знаний; Р₂ характеризует ошибки знаний, когда верная модель отклоняется; Р₃ – неверная модель принимается за верную; Р₄ характеризует ситуацию, когда неверная модель отклоняется.

      При этом можно условно выделить в области знаний крайние значения: верхнее значение x = x^в_кр, когда научные знания, которых чрезвычайно мало, являются истинными или действительными; нижнее значение x = x^н_кр, когда случайная погрешность δ(t) настолько велика, что мы о том или ином процессе, явлении не имеем достоверной информации. Таким образом, область значений между (x^н_кр, x^в_кр) заполнена моделями с допущениями, включающими в себя различные предположения, «догадки», подтвержденные кем-то и когда-то, гипотезы, находящиеся в процессе осмысления. При этом значимость «абсолютных» или истинных знаний для процессов жизнедеятельности невелика. В основном мы используем все, что расположено внутри (x^н_кр, x^в_кр).

      По мере развития науки, усложнения