В качестве одного из ведущих критериев для периодизации истории геронтологии может быть рассмотрен факт появления нового типа моделей, применяемых для представления и получения геронтологического знания. Его значимость можно обосновать следующим.
Во-первых, как справедливо указал Н.М.Амосов, «вся эволюция организмов и история человечества связана с информацией и моделями» [3]. Поэтому в скрытом виде проблемы, связанные е созданием и исследованием моделей, не могут не быть тронуты в любом историческом исследовании, рассматривающем развитие биологических наук за большой временной период. Перевод такого рассмотрения из скрытой формы в явную может способствовать большему пониманию закономерностей исторического развития.
Во-вторых, по сути любое знание представляет собой модель реальности, так как любая научная дисциплина всегда имеет дело только с приближенным (т. е. модельным) описанием [80]. При зтом процесс познания может быть рассмотрен как процесс построения моделей [93], где построение математической модели означает достижение наивысшей точки индуктивного обобщения экспериментальных данных и теоретических построений [18]. Более того, психика человека, реализующая процесс познания, также представляет собой моделирующую систему [100]. Таким образом, выбор данного критерия для описания развития научного знания вполне естественен и находится в русле общего подхода к рассмотрению познания как информационного процесса.
В-третьих, считается, что изменение моделей является одним из ведущих факторов исторического прогрессе [3]. И действительно, как будет показано ниже, наиболее существенные изменения в геронтологии, вызванные накоплением эмпирических данных, развитием методологии их анализа (частью которой являются используемые типы моделей) и открытием новых законов, сопровождались появлением нового типа моделей. Наличие такой зависимос- ти позволяет считать выбранный критерий хорошим индикатором революционных перестроек в геронтологии. При этом, однако, следует понимать, что, безусловно, основой ее периодизации являются сами эти перестройки, а изменение типов моделей является лишь одной из их составных частей и служит концентрированным выражением и итогом развития всей системы геронтологического знания. Таким образом, данный критерий, помимо обшего похода к познанию природы и ее истории, отражает и частный подход -познание закономерностей исторического развития геронтологии.
В-четвертых, применение методов кибернетики исключительно важно для познания живой природы в целом. Вот что писал об этом А.А. Ляпунов: «Основные задачи биологии естественным образом выступают как характерные кибернетические задачи ... параллелизм проблематики при изучении больших систем и при изучении живой природы при более детальном и более полном исследовании позволит представить всю биологию в значительно более цельном виде, чем это делается в настоящее время» [75]. Еще более радикально высказывание выдающегося отечественного физиолога Н.А. Бернштейна: «Биокибернетике суждено стать в дальнейшем не одной из ветвей биологии, а очередной ступенью развития всей биологии в целом» [24]. Из всех методов кибернетики именно моделирование является наиболее адекватным методом для изучения сложных систем, каковыми являются большинство биологических систем [18]. Поэтому, по всей вероятности, как наиболее полное познание феноменов жизни, старения, психики, так и реализация эффективных методов продления жизни будут связаны с широким применением технологии компьютерного моделирования. Следовательно, широкое внедрение в геронтологию модельного подхода (в том числе и рассмотрение ее истории с такой точки зрения) представляется весьма актуальным.
Для построения и исследования моделей, представляющих ге-ронтологическое знание, необходимы: 1) соответствующие эмпирические данные (таблицы продолжительности жизни, статистические данные о возрастной динамике причин смерти и т.п.); 2) общие законы биологии, имеющие отношение к геронтологии (т. е. законы, описывающие эволюцию, наследственность, обмен веществ и т.п.); 3) частные законы предметной области - т.е. собственно геронтологические законы (уравнение Гомпертца-Мейкема и т.п.); 4) методология моделирования (используемый тип моделей, математические методы, применяемые для их исследования, алгоритмы анализа исходных данных и верификации получаемых результатов и т. п.). Именно эти четыре аспекта, существенные для рассмотрения геронтологии с точки зрения теории моделей, а так- же методы продления жизни, разработанные в рамках данного набора данных и теорий и при использовании существующей методологии, будут определяющими при рассмотрении исторического развития геронтологии.
Идеальные (т. е. не физические, не натурные) модели разделяют на концептуальные (называемые также дескриптивными, описательными, содержательными, символическими и т.д.) и математические. Главное их отличие состоит в том, что формализм последних позволяет с высокой точностью прогнозировать повеление системы посредством применения математических методов {28, 80, i 18].
Концептуальные модели делятся на качественные и количественные [118]. Необходимо отметить, что во многих случаях даже при качественном описании неизбежно использоваиие численных параметров (например, продолжительность жизни выражается в количестве прожитых лет). Однако в данном типе моделей такие параметры не играют существенной роли, к тому же зачастую они являются результатом приблизительных оценок или устанавливаются в результате единичных измерений (т. е. не являются достоверными). Поэтому эти модели не пригодны для сколько-нибудь значимого количественного анализа. Численные же параметры количественных моделей получаются в результате точных измерений или предварительной обработки большого количества данных, при которой используются статистические методы, являющиеся первым этапом использования математики в биологии [23]. По сравнению с качественными моделями подобные процедуры делают описание биологических систем гораздо более точным (к примеру, по таблицам продолжительности жизни можно с высокой степенью достоверности рассчитать среднюю продолжительность жизни). Однако способ такого описания (концептуальная, слабо формализованная модель) все еще не позволяет применять математические методы для прогнозирования поведения системы.
Математические модели подразделяются на аналитические и имитационные [107, 18]. В аналитической модели в качестве описания используются различные функциональные соотношения (алгебраические, интегро-дифференциальные. конечно-разностные и т.п.) или логические условия, допускающие их исследование средствами математического анализа или численными и другими математическими методами. В имитационной модели реализующий ее алгоритм воспроизводит процесс функционирования моделируемой системы во времени через имитацию поведения элементов системы и взаимодействия между ними. По сравнению с аналитическими имитационные модели позволяют решать более сложные задачи, и сейчас они являются наиболее эффективным методом ис- следования сложных систем. Поскольку термин имитационный вне контекста моделирования имеет скорее негативный оттенок и интуитивно не понятен неспециалисту в области моделирования, ниже вместо него будет использоваться термин кибернетический, так как для построения и исследования имитационных моделей в основном применяются методы кибернетики и в ряде работ имитационные модели действительно называют кибернетическими.
См. также:
1.1.2. Периодизация истории геронтологии с позиции теории моделей
1.1.3. Другие варианты периодизации геронтологии
Обсудить на форуме
