Модели в мире
Все модели неверны, но некоторые полезны
--
Джордж Бокс,
математик, член лондонского королевского общества
Тема моделей стала часто появляться в обсуждениях, так что запишу мысли тут, чтобы давать ссылку.
И вы давайте ссылку ;)
Модель — это описание системы, достаточное для того, чтобы взаимодействовать с этой системой
Сложность модели определяется количеством параметров, которыми оперирует модель.
Сложные модели тяжелее (трудозатратнее, дольше) «обрабатывать».
Модель не равна системе.
Тезис Альфреда Коржибски: карта не есть территория — как раз про это.
Для разного взаимодействия с системой нужна разная сложность модели
Модель обладает прогностической силой (снижает неопределённость).
Модель говорит нам: если на вход системы подать вектор Input{}, то на выходе получится вектор результатов Output{}.
Модель обладает свойством ретродукции.
Модель даёт понимание, какой вектор Input{} нужно использовать, чтобы получить заданный вектор результатов Output{}
На дальних горизонтах сложные модели снижают точность предсказания. На ближних горизонтах сложные модели точнее.
На дальних горизонтах простые модели могут быть достаточно точны. На ближних горизонтах простые модели менее точные.
Качество модели определяется её прогностической способностью.
Нужно найти баланс между скоростью обработки модели, горизонтом планирования и точностью (в идеале нужна: простая модель с большим горизонтом и высокой точностью)
Три критерия хорошей модели (в заданных условиях, для заданной цели):
1. Высокая прогностическая сила — модель точно и далеко во времени предсказывает результат.
2. Высокая ретродуктивная способность — модель хорошо помогает подобрать действия (input), чтобы достичь желаемого результата (output).
3. Эффективность — баланс между точностью, скоростью обработки и устойчивостью к шуму.
Лучшее развитие (профессиональное и личное) — это развитие своих моделей, то есть развитие своего понимания устройства мира, то есть развитие своих прогностических способностей: что сделать, чтобы достичь целей.
Какой нужен Input{}, чтобы получить желаемый Output{}.
Самый простой известный мне способ описать модель — онтология.
В онтологии фиксируются:
— Сущности (или концепции). Например: Доктор, Пациент, Диагноз, Лекарство, Заболевание
— Отношения между ними (или связи). Например: Доктор ставит Диагноз. Доктор выписывает Лекарство, Пациент принимает Лекарство
— Атрибуты сущностей. Например: Пациент.Возраст, Доктор.Специализация
— Правила. Например: "Пациент не может одновременно иметь два атрибута: беременный=да и пол=мужчина"
P.s. Так как стратегия работает с дальним горизонтом планирования, она должна быть простой. Такая модель стратегии понятнее и даёт достаточно хороший прогноз при небольших умственных усилиях.
То есть хорошая стратегия — это , а не
P.p.s. Всё, что написано в этом посте — тоже модель, которая описывает модели. Метамодель, получается
