Типи моделей соціальних явищ і процесів.

Основні типи моделей. Розрізняють такі типи моделей: статичні та динамічні; макромоделі (з великою кількістю параметрів, що описують складні сутності суспільних явищ) та мікромоделі (які досить докладно характеризують окремий об'єкт), моделі одного рівня збільшення.

При дослідженні моделей слід дотримуватися певної ізольованості. Проте це можливо лише до певного моменту. Соціальна реальність утворює систему взаємодіючих процесів. Тому і пізнання її має бути спрямоване на більш-менш одночасне виявлення всіх взаємопов'язаних сторін, що на практиці зробити досить складно. Звідси таким необхідним стає опис статичних та динамічних соціальних об'єктів з різною кількістю параметрів, що в кінцевому рахунку дасть змогу спрогнозувати і скеровувати поведінку мікроструктур і суспільства в цілому.

Моделі вибудовуються двома шляхами: "знизу" (через певну низку емпіричних узагальнень, що стосуються вузького кола даних) та "згори" (теоретичні побудови співвідносяться з емпіричними вихідними). Тобто перший шлях — індуктивний, а другий — дедуктивний.

Цікавим є питання про типи моделей соціальних явищ та процесів. Як зазначалося вище, модель — явище багатопланове і має чимало різних значень. Модель може бути подана як рівняння, набір правил, таблиця відповідностей між значеннями певних ознак тощо. В такому разі модель перетворює значення одних ознак, обраних як незалежні, на значення інших ознак, обраних як залежні. Характер передбачення моделі може оцінюватися за тим, наскільки точно вона прогнозує аналізовані явища (залежні ознаки) за нових значень незалежних ознак.

У соціальному моделюванні застосовуються трендові та імітаційні типи моделей.

Трендові моделі. Набули поширення в прогнозуванні різних соціальних процесів. Залежними ознаками в трендових моделях є певні характеристики модельованого процесу. Єдиною незалежною характеристикою є час, який найчастіше вимірюється календарним роком. Вихідними даними для побудови моделі є значення модельованої ознаки в послідовні періоди часу. Як правило, трендові моделі будуються у вигляді математичних функцій і не можуть бути засобом виявлення причинно-наслідкових зв'язків. Основна мета їх застосування — визначення тенденції досліджуваного процесу і прогнозування його розвитку в майбутньому. Головна передумова застосування трендових моделей — незмінність тенденції розвитку процесу, закладеної в його динаміці. Зміна динаміки розвитку процесу завжди зумовлена дією певної системи соціальних та економічних факторів, але саме ці фактори ніяк не фіксуються у трендовій моделі.

Головною позитивною ознакою трендових моделей є те, що вони досить об'єктивно відображають динаміку розвитку процесу. Прогнози на основі цих моделей будуються на період від одного-двох до кількох десятків років. Проте до довгострокових прогнозів на основі трендових моделей слід ставитися обережно. Як свідчить практика, в таких випадках дуже велика вірогідність непередбачуваних змін у дії факторів, що визначають перебіг часу.

Імітаційні моделі. Як і трендові, відображають розвиток досліджуваних процесів у часі, але крім часу в них враховується чимало інших факторів, а також структура і функціонування певної системи, що зумовлює досліджувані явища. Імітаційна модель відображає взаємодію між різними факторами та об'єктами, які пов'язані з досліджуваним процесом. Предметом імітаційного моделювання може бути взаємодія людей у малих групах, взаємодія соціально-економічних факторів, що впливають на розвиток країн та регіонів, взаємодія сторін-учасниць якогось конфлікту, взаємодія учасників процесу прийняття колективного рішення та ін.

Зазвичай імітаційна модель подається графічно у вигляді блок-схем, які відображають структуру взаємозв'язку її елементів, а також у вигляді рівнянь, що описують відносини між вказаними ознаками, і реалізується у вигляді електронно-обчислювальних програм. Імітаційне моделювання дає змогу розв'язати проблеми експерименту в соціологічному дослідженні, оскільки можна "програвати" різноманітні варіанти розвитку процесу, прогнозувати його перебіг за різних запрограмованих умов.

8. Штучний інтелект та "івент-аналіз".

Шту́чний інтеле́кт (англ. Artificial intelligence, AI) — розділ комп'ютерної лінгвістики та інформатики, що займається формалізацією проблем та завдань, які нагадують завдання, виконувані людиною. При цьому, у більшості випадків алгоритм розв'язання завдання невідомий наперед. Точного визначення цієї науки немає, оскільки у філософії не розв'язане питання про природу і статус людського інтелекту. Немає і точного критерію досягнення комп'ютером «розумності», хоча перед штучним інтелектом було запропоновано низку гіпотез, наприклад, тест Тюринга або гіпотеза Ньюела-Саймона. Нині існує багато підходів як до розуміння задач штучного інтелекту, так і до створення інтелектуальних систем.

Одна з класифікацій виділяє два підходи до розробки штучного інтелекту:

· нисхідний, семіотичний — створення символьних систем, що моделюють високорівневі психічні процеси: мислення, судження, мову, емоції, творчістьі т. д.;

· висхідний, біологічний — вивчення нейронних мереж і еволюційні обчислення, що моделюють інтелектуальну поведінку на основі менших «неінтелектуальних» елементів.

Ця наука пов'язана з психологією, нейрофізіологією, трансгуманізмом та іншими. Як і всі комп'ютерні науки, вона використовує математичний апарат. Особливе значення для неї мають філософія і робототехніка.

Штучний інтелект — дуже молода область досліджень, започаткована 1956 року. Її історичний шлях нагадує синусоїду, кожен «зліт» якої ініціювався деякою новою ідеєю. На сьогодні її розвиток перебуває на «спаді», поступаючись застосуванню вже досягнутих результатів в інших областях науки, промисловості,бізнесі та навіть повсякденному житті.