Применение эволюционного подхода к моделированию экономического поведения

Прежде чем начать наш анализ, определимся с используемыми подходами. В качестве теоретического базиса построения методологического подхода к моделированию мы будем использовать эволюционные законы, которые в виде диалектических законов представлены в политэкономии.

Ф. Энгельс отмечает в «Диалектике природы», что «…история природы и человеческого общества – вот откуда абстрагируются законы диалектики. Они как раз не что иное, как наиболее общие законы обеих этих фаз исторического развития, а также самого мышления» [1]. Здесь важно отметить, что вся природа, как живая, так и неживая, а также сам человек подчиняются этим универсальным законам. Это означает, что математические модели, основанные на применении того или иного из этих законов, должны также носить универсальный характер и в силу этого обладать универсальными и, соответственно, схожими результатами моделирования процессов, т.е. приложимыми к различным отраслям науки, как то экономика, психология, социология. И далее Ф. Энгельс указывает, что это: «Закон перехода количества в качество и обратно; Закон взаимного проникновения противоположностей; Закон отрицания отрицания» [2].

Отсутствие понимания универсальности законов диалектики в природе обычно требует для объяснения привлечения всемогущей воли Создателя, т.е. Бога.

Здесь важно также отметить, что противоположности выступают как формы мысленного раздвоения единого на противоположные силы, стороны, тенденции, которые подвергают единое анализу, рассекая его на достаточно понятные и существенные стороны, а с другой стороны, результат анализа – синтез – позволяет получить новое знание о целом, помогая объяснить его сущности, и дает импульс развитию нового знания о будущем изменении целого.

Мысль о единстве и борьбе противоположностей пронизывает всю историю развития человечества, по крайней мере, в оставленных рукописных памятниках. Так, в труде «Дао дэ Цзин»

древнекитайского философа Лао-Цзы (VI–V вв. до н.э.) говорится: «Ущербное становится совершенным, кривое – прямым, пустое – наполненным, ветхое сменяется новым» [3].

Также, по словам М. Элиаде, «полярный антагонизм возводится в ранг космологического принципа; он не просто признается, но становится ключом, с помощью которого раскрывается смысл мира, жизни и человеческого общества. <…> Полярности, сталкиваясь, рождают то, что может быть названо «третьим членом триады», который может быть или новым синтезом, или возвращением к предшествующему состоянию. В истории досистематического мышления редко встречается формула, более разительно напоминающая гегелевскую диалектику, чем индонезийские космологии и символика» [4].

Процесс взаимодействия противоположностей может быть представлен в виде диаграммы Инь и Ян. Отметим, что, по словам М. Элиаде, полярный символизм в изобилии представлен в иконографии шанской бронзы (1400–1122 г. до н.э.).

При этом «все явления окружающего мира, включая человека и природу, интерпретируются <…> как взаимодействие между двумя началами Инь и Ян, представляющими собой различные аспекты единой действительности» [5].

Даосская монада демонстрирует соотношение двух противоположных начал, или, по выражению Ф. Энгельса, закон взаимного проникновения противоположностей. При этом «в сущности все соотносительно, имеется лишь в соотношении» [6], т.е. масштаб монады и взаимное расположение начал Инь – Ян в динамике изменяются.

Исходя из такого представления, в человеке мыслительный процесс может быть представлен набором действующих противоположных механизмов – дихотомии. Дихотомия (от греч. dicha и tome – рассечение на две части) – деление объема понятия на две взаимоисключающие части, полностью исчерпывающие объем делимого понятия [7].

Если обратиться к моделированию на основе общей теории систем, то будет уместно на- помнить ее определение, данное К. Боулдигом: «Общая теория систем – термин, вошедший в употребление для обозначения такого уровня теоретического моделирования, который расположен где-то между крайне абстрактными построениями чистой математики и конкретными теориями специальных дисциплин» [8]. К. Боулдиг дает классификацию систем на основе иерархии по уровню их сложности: технические – биологические – человек – социум. Отметим, что в своей работе «Общая теория систем – скелет науки» К. Боулдинг отмечает: «Еще одним феноменом, имеющим универсальное значение, является рост. Теория роста мыслится как составная часть теории «поведения» индивида, причем рост является одним из важнейших аспектов «поведения». <…> На более сложных уровнях доминирующими становятся структурные проблемы, а в центре внимания оказываются сложные взаимосвязи между ростом и формой. Однако все феномены роста настолько похожи, что предположения о возможности построения общей теории роста отнюдь не являются бессмысленными» [9].

Именно это последнее допущение К. Боулдинга может быть использовано с позиции представления индивида в виде кибернетической системы, «рост» (поведение) которой определяется именно с позиции действия диалектических законов.

Рассматривая с позиции кибернетического представления человека как сложную систему, считаем, что она подчиняется принципу моделируемости: она представима конечным множеством моделей, каждая из которых отражает определенную грань ее сущности. Это принцип дает возможность исследовать определенное свойство или группу свойств сложной системы при помощи упрощенных специализированных моделей. При этом отмечено, что создание полной модели сложной системы с практической стороны бесполезно, так как в силу теоремы Тьюринга такая модель будет столь же сложной, как и система.

Насколько узкоспециализированная модель будет стабильна, отвечает постулату дополнительности, говорит следующее утверждение: «Сложные системы, находясь в различных средах (ситуациях), могут проявлять различные системные свойства, в том числе альтернативные (т.е. несовместимые ни в одной из ситуаций по отдельности)» [10].

В данном случае принцип дополнительности понимается как философское обобщение, сделанное Н. Бором на основе ранее открытого физического принципа дополнительности: электрон в одних взаимодействиях проявляет себя как частица (упругие столкновения), в других – как волна (дифракция).

В реальности процессы взаимодействия системы сложны и едины, и только в силу ограниченности наших средств познания мы вынуждены это единство расчленять.

Постулат неопределенности как аналог квантово-механического для сложных систем гласит, что «повышение точности определения (измерения) какого-либо количественного описываемого свойства сложной системы сверх некоторого предела влечет за собой понижение возможной точности определения (измерения) другого свойства – одновременно измерить значения двух (или более) параметров с точностью, превышающей определенный уровень, невозможно. Иначе говоря, существует область неопределенности, в пределах которой свойства могут быть описаны только вероятностными характеристиками» [11].

Этот принцип хорошо известен из квантовой механики: произведение ошибки в измерении координаты на ошибку в измерении импульса частицы не может быть меньше постоянной Планка. Здесь причина принципа неопределенности состоит в том, что в квантово-механической системе существует внутрисистемный инвариант – постоянная Планка, определяющая минимальный уровень дискретности.

Говоря об изучении природы и сущности неопределенности в контексте квантово-механического представления микромира, следует отметить замечание, сделанное В. Гейзенбергом о невозможности рассмотрения неопределенности и определенности в отрыве друг от друга. Их взаимосвязь создает адекватность представления определенности и неопределенности [12]. Именно такой аспект и предлагает А.Д. Урсул: «Между неопределенностью и определенностью существует глубокая взаимосвязь и взаимообусловленность. Определенность явлений природы существует только на основе их неопределенности, возникает из нее и является ее стороной; неопределенность – это определенность в ее становлении» [13]. Данные таким образом эти понятия находятся в соотношении координации. Направление их действия – через снятие действия противоположной категории. Это может быть и движение от определенности одного состояния через снятие неопределенности в другое состояние определенности. Снятие неопределенности происходит, прежде всего, через получение информации о той или иной возможной ситуации.

Однако следует указать и на логическую ловушку при таком теоретическом построении триады: неопределенность – вероятность – определенность. Мы не можем исчислить математическую вероятность для уникальных явлений в экономике – они не повторяются. И в реальности мы имеем в прошлом или настоящем времени фактическое событие, а если бы мы могли переместиться в завтрашний день, то также имели бы фактическое событие, обладающее уже определенностью. Неопределенность, как и в случае квантово-механической ее интерпретации, появилась в результате попытки строить акт измерения между двумя временными точками: «настоящее» и «будущее».

И еще один момент, о котором обычно умалчивают авторы, пытающиеся опираться для аргументации своих рассуждений на квантовомеханическое соотношение неопределенности: там неопределенность возникла из-за дискретности континуума координаты – время с постоянной Планка.

При анализе системы кроме принципа моделируемости следует также учитывать и принцип целенаправленности. Целенаправленность понимается как функциональная тенденция, направленная на достижение системой некоторого состояния либо на усиление некоторого процесса. Так, «целенаправленность – «стремление» к достижению цели – выражает именно эту тенденцию: сохранения и усиления основного процесса, ведущего к цели» [14].

При этом система является стабильной в том смысле, что способна противостоять внешнему воздействию, а также использовать среду и случайные события. Здесь мы не рассматриваем вопрос об обладании системой «внутренней» целенаправленностью в точном терминологическом смысле.

Следствием принципа целенаправленности является постулат выбора: «Сложные системы обладают присущей им способностью к выбору поведения, и, следовательно, однозначно предсказать ее поведение невозможно ни при каком знании свойств системы и ситуации» [15]. Таким образом, поведение сложной системы можно оценить, основываясь на взаимосвязи с ситуацией, но она неоднозначна. Степень неоднозначности будет зависеть от внешних связей и уровня внешнего воздействия.

Атрибут социальной системы «человек» сам представляет систему высокой сложности. Он ведет себя предсказуемо только в определенных ситуациях, и полной однозначной зависимости внешней реакции на воздействие на него не достигается. Постулат выбора, присущий человеку как системе, позволяет ему в соответствии с его целенаправленностью реализовать встречающиеся маловероятные благоприятные события, возникающие при взаимодействии с окружающей средой, отсеивая остальные события.

В основе возможности моделирования человека как системы лежит и третий принцип – принцип физичности. В соответствии с принципом физичности «всякой системе (независимо от ее природы) присуши физические законы (закономерности), возможно, уникальные, определяющие внутренние причинно-следственные связи, существование и функционирование. Никаких других законов (кроме физических) для объяснения действия систем любой природы (в том числе живых) не требуется» [16].

Рассмотрим возможное деление кибернетической системы «человек» на подсистемы, т.е. основные компоненты системы, определяющие ее функционирование. При этом следует учитывать следующую закономерность – расширение понятия модели, т.е. расширение области его применимости, сопровождается обеднением его содержания. Эта ситуация, например, названа В.С. Тюхтиным как «парадокс универсальности» [17].

Оценим возможное минимальное количество требующихся подсистем и их категориальные характеристики. Если считать, что рассматриваемая система состоит из одной подсистемы, то в этом случае ее можно отождествить с монадой – этим первичным элементом бытия, Абсолютом [18]. При таком представлении система внутренне непротиворечива, но и не содержит внутреннего источника развития.

Рассмотрим следующий вариант – деление системы на две подсистемы. Две подсистемы могут соответствовать двум противоположным сущностям, например, диаде – двойственному, т.е. символу первичной неопределенности, первичной множественности и состоянию минимального выбора. При этом отметим, что аналогом двойственности являются начала Инь и Ян – как два взаимосвязанных, взаимодополняющих аспекта первичного деления единого. Выделение двух начал в виде двух подсистем внутри кибернетической системы «человек» обеспечит диалектическую полярность всех возможных пар оппозиций.

Аналогом диады в квантовой механике является принцип дополнительности Н. Бора: «… слово дополнительность употребляют, чтобы характеризовать связь между данными, которые получены при разных условиях опыта и могут быть наглядно истолкованы лишь на основе взаимно исключающих друг друга представлений» [19].

В работе [20] приведено 27 пар категориальных феноменов двойственности из различных областей науки, из них 8 пар было указано собственно Н. Бором. Высказано допущение, что принцип дополнительности может рассматриваться как обобщенный между рациональной и иррациональной сторонами действительности и ее познания. Аналогичного мнения придерживался В. Гейзенберг, считавший, что «в окончательном состоянии различные культурные традиции, новые и старые, будут сосуществовать, что весьма разнородные человеческие устремления могут быть соединены, для того чтобы образовать новое равновесие между мыслями и действием, между созерцательностью и активностью» [21]. Схожую точку зрения высказывал и другой великий теоретик физики Макс Борн: «Дополнительность <…> проясняет многое и за пределами физики. <…>

Это касается таких пар понятий, как материя и жизнь, тело и душа, необходимость и свобода. Вокруг них ведется философский и теологический спор на протяжении столетия из-за стремления привести все в одну систему. Если теперь оказывается, что даже в самой строгой и самой простой науке – физике – это невозможно, что даже там различные аспекты необходимо рассматривать с позиций дополнительности, то понятно, что того же самого нужно ожидать и везде» [22].

Таким образом, при рассмотрении явлений окружающего нас мира и попытке агрегирования в единое целое – систему следует всегда стремиться выделить два противоположных начала в структуре системы для дальнейшего ее моделирования. Дальнейшее усложнение модели может происходить через удвоение количества подсистем и их взаимодействие.