Сходства.

Истинность. Также как в случае различия, сходство не может быть абсолютным: только в практическом соотнесении модели с отображаемой ею натурой выявляется степень истинности. При этом изменение условий, в которых ведется сравнение, весьма существенно влияет на его результат: именно из-за этого возможно существование двух различных, даже противоречивых, но “одинаково” истинных моделей одного объекта. Яркий пример этого – волновая и корпускулярная модели света и электрона; эти модели различны, противоположны и истинны, каждая в своих условиях.

Важно отметить, что каждая модель явно или неявно содержит условия своей истинности, и одна из опасностей в практике моделирования состоит в применении модели без проверки выполнения этих условий. В инженерной практике такая ситуация встречается чаще, чем принято думать. Для обработки экспериментальных данных часто употребляют статистические процедуры, не проверяя условий их применимости, скажем – нормальности или независимости. Иногда это делается вынужденно, ибо не всякое условие можно проверить, но тогда и к полученным результатам должно быть осторожное, условное отношение, что, к сожалению, не всегда имеет место. Такие ситуации выдвинули перед исследователями специальную проблему – создание устойчивых моделей, применимость которых сохраняется в некотором диапазоне условий; например, в математической статистике этому соответствуют непараметрические и робастые процедуры обработки данных, в численных методах – регуляризация алгоритмов.

Еще один важный аспект соотношения истинного (т.е. определенно известного и правильного) с предполагаемым (т.е. возможным, но не обязательно действительным) при построении моделей состоит в том, что ошибки в предположениях имеют разные последствия для прагматических и познавательных целей. Если эти ошибки вредны и даже губительны при использовании прагматических моделей, то при создании познавательных моделей поисковые предположения, истинность которых еще предстоит проверить – единственный способ оторваться от обузы фактов. Роль гипотез в науке настолько важна, что образно можно сказать – вся научная работа состоит в выдвижении и проверке гипотез. А. Эйнштейн писал: ”Воображение важнее знания, ибо знание ограничено. Воображение же охватывает все на свете, стимулирует прогресс и является источником его эволюции”.

Среди других аспектов проблемы правильности моделей, истинности знаний важен уровень истинности:

- что известно точно и достоверно;

- что – с оцениваемой степенью неопределенности;

- что – с неопределенностью, не поддающейся оценке;

- что может считаться достоверным только при выполнении определенных условий;

- что именно известно о том, что неизвестно;

- наконец – известно лишь только то, что ничего не известно (“дело ясное, что дело – темное”).