Роль приборов в современном научном познании

Наблюдение и эксперимент и, пожалуй, вообще все методы современного научного познания связаны с использованием приборов. Дело в том, что наши природные познавательные способности, воплощенные как в чувственной, так и в рациональной форме, являются ограниченными, а поэтому в решении многих научных проблем — совершенно недостаточными. Разрешающая возможность, константность восприятия (громкости, размера, формы, яркости, цвета), объем восприятия, острота зрения, диапазон воспринимаемых стимулов, реактивность и другие характеристики деятельности наших органов чувств, как показывают психофизиологические исследования, вполне конкретны и конечны. Равным образом конечны и наши речевые способности, наша память и наши мыслительные способности. В данном случае мы можем обосновать это утверждение посредством пусть грубых, приближенных, но тем не менее эмпирических данных, полученных с помощью тестов по определению так называемого коэффициента интеллекта (10). Таким образом, если воспользоваться словами одного из основателей кибернетики, английского ученого У. Р. Эшби, мы нуждаемся и в усилителях мыслительных способностей.

Именно так можно определить роль приборов в научном познании. Приборы, во-первых, усиливают — в самом общем значении этого слова — имеющиеся у нас органы чувств, расширяя диапазон их действия в различных отношениях (чувствительность, реактивность, точность и т.д.). Во-вторых, они дополняют наши органы чувств новыми модальностями, предоставляя возможность воспринимать такие явления, которые мы без них осознанно не воспринимаем, например магнитные поля. Наконец, компьютеры, представляющие собой особый вид приборов, позволяют нам на основе их использования совместно с другими приборами существенно обогатить и повысить эффективность названных двух функций. Кроме того, они позволяют также ввести совершенно новую функцию, связанную с экономией времени при получении, отборе, хранении и переработке информации и с автоматизацией некоторых мыслительных операций.

Таким образом, в настоящее время никак нельзя недооценивать роль приборов в познании, считая их, так сказать, чем-то вспомогательным. Причем это касается как эмпирического, так и теоретического уровней научного познания. И если уточнить, в чем заключается роль приборов, то можно сказать так: приборы представляют собой материализованный метод познания. В самом деле, всякий прибор основан на некотором принципе действия, а это и есть не что иное, как метод, т.е. апробированный и систематизированный прием (или совокупность приемов), который благодаря усилиям разработчиков — конструкторов и технологов, удалось воплотить в особое устройство. И когда на том или ином этапе научного познания используются те или иные приборы, то это есть использование накопленного практического и познавательного опыта. При этом приборы расширяют границы той части реальности, которая доступна нашему познанию, — расширяют в самом общем значении этого слова, а не просто в смысле пространственно-временной области, называемой лабораторией.

Но, разумеется, роль приборов в познании нельзя и переоценивать — в том смысле, что их использование вообще устраняет какие бы то ни было ограничения познания или избавляет исследователя от ошибок. Это не так. Прежде всего прибор служит материализованным методом, а поскольку никакой метод не может быть безупречным, идеальным, безошибочным, постольку таковым не является и всякий, пусть самый лучший, прибор. В нем всегда заложена инструментальная погрешность, причем здесь следует учесть не только погрешности соответствующего метода, воплощенного в принципе действия прибора, но и погрешности технологии изготовления. Далее, прибором пользуется исследователь, так что возможности совершения всех тех ошибок, на которые он только способен, не будучи вооруженным приборами, в принципе сохраняются, пусть и в несколько иной форме.

Кроме того, при использовании приборов в познании возникают и специфические осложнения. Дело в том, что приборы неизбежно вносят в изучаемые явления определенные возмущения. Например, нередко возникает такая ситуация, в которой теряется возможность одновременного фиксирования и измерения нескольких характеристик изучаемого явления.

В этом отношении особенно показателен принцип неопределенности Гейзенберга в теории атома: чем точнее производится измерение координаты частицы, тем с меньшей точностью можно предсказать результат измерения ее импульса. Можно, скажем, точно определить импульс электрона (а значит, и его уровень энергии) на какой-нибудь его орбите, но при этом его местонахождение будет совершенно неопределенно. И заметим, дело здесь вовсе не в разуме, терпении или технике. Мысленно можно вообразить, что нам удалось построить сверхмикроскоп для наблюдения электрона. Будет ли тогда уверенность в том, что координаты и импульс электрона одновременно измеримы? Нет. В любом таком сверхмикроскопе должен использоваться тот или иной свет: чтобы мы могли увидеть электрон в таком сверхмикроскопе, на электроне должен рассеяться хотя бы один квант света. Однако столкновение электрона с этим квантом приводило бы к изменению движения электрона, вызывая непредсказуемое изменение его импульса (так называемый эффект Комптона).

Такого же рода осложнения имеют место и в явлениях, изучаемых другими науками. Так, например, точное изображение ткани, получаемое с помощью электронного микроскопа, одновременно убивает эту ткань. Зоолог, который проводит опыты с живыми организмами, никогда не имеет дела с абсолютно здоровым, нормальным экземпляром, потому что сам акт экспериментирования и использование аппаратуры приводят к изменениям в организме и в поведении исследуемого существа. Те же осложнения — и у этнографа, пришедшего изучать первобытное мышление, и в наблюдении, осуществляемом в социологии посредством опроса групп населения.

16.Методы и средства теоретического познания: Абстрагирование и идеализация, формализация и аксиоматизация.

Абстрагирование

Если принять достаточно естественное предположение о неисчерпаемости свойств и связей каждого фрагмента реальности, то познание, в том числе научное познание, этого фрагмента обязательно предполагает отвлечение (абстрагирование) на каждом этапе его познания от множества его свойств и связей. В связи с этим обычно говорят: процесс научного познания предполагает сосредоточение исследовательских усилий на существенных сторонах изучаемого объекта и абстрагирование от множества несущественных для решаемой в данный момент проблемы его свойств и связей. Абстрагирование есть один из основных путей преобразования объекта познания в предмет познания. Через абстрагирование происходит замещение чувственно данного объекта абстрактным (идеальным) объектом, мысленным конструктом. Характер и количество свойств и связей объекта, от которых абстрагируется (отвлекается), субъект познания, определяется гносеологической установкой этого субъекта познания и решаемой им задачей. Так например, решая механическую задачу, мы абстрагируемся от многих физических свойств исследуемого объекта, тем более, — от его химических, биологических и т. д. свойств, от истории его становления. Мы замещаем реальный объект его механической моделью, механическим объектом, наделённым только механическими характеристиками: массой, размерами, скоростью, ускорением и т. д. Разумеется, при этом за пределами механического описания и объяснения остаётся множество свойств и связей реального объекта. Иногда по этой причине научное познание и знание подвергается резкой критике: поскольку научное познание существенно опирается на абстрагирование и абстракции, поскольку научное знание характеризуется как одностороннее, неполное, бедное описание действительности. Конечно, абстрагирование ведёт к неполноте знания. Однако, во-первых, полнота описания и объяснения действительности – это в принципе недостижимый идеал. Во-вторых, правомерные абстракции позволяют науке (той же механике) давать строгое, количественное решение огромного массива задач, важных и в теоретическом и практическом отношении. В-третьих, наука не есть нечто законченное, застывшее; она динамично развивается. Это развитие осуществляется, в том числе, через совершенствование и обогащение системы абстракций, применяемых ею. В ходе такого совершенствования и обогащения научные модели начинают описывать и объяснять многие свойства и отношения изучаемого объекта, от которых наука абстрагировалась ранее.

Основанием правомерности абстрагирования является не только то, что интерес исследователя всегда специфицирован, то есть всегда определяется социокультурным контекстом и избранной им научной проблемой, но и достаточно весомые онтологические соображения. Речь идёт, во-первых, о том, что любой реальный объект находится в определённых условиях, в некотором окружении. В этих условиях, в этом окружении более отчётливо проявляется вполне определённый круг свойств данного объекта. Другие его свойства в этих условиях почти незаметны, а третьи и вовсе не наблюдаемы. Уже это позволяет подводить под процедуру научного абстрагирования не только субъектные (субъективные) основания, но и основания объективные. Ещё более существенно то, что у объекта есть свойства, которые проявляются различным образом в разных условиях («вариативные свойства»), а есть те свойства, которые устойчиво воспроизводятся объектом в самых разных условиях (инвариантные свойства). Наука в первую очередь нацелена на выявление именно таких – инвариантных – свойств объекта. Это также служит объективным основанием правомерности процедуры научного абстрагирования.

Чаще всего научные абстракции, служащие для описания определённой предметной области, объединены в определённую систему: в научную теорию или концепцию. Абстракции, входящие в такую систему, определяются друг через друга. Их связи с этой предметной областью задаются правилами соответствия и интерпретационными предположениями. Правомерность использования некоторой абстракции, какой бы естественной, привычной простой и понятной она ни казалась, вне соответствующего концептуального контекста весьма проблематична. Поэтому можно говорить о пределах применимости той или иной научной абстракции. Некоторые авторы в связи с этим говорят также об интервале абстракции. Иначе говоря, в некотором интервале условий, масштабов и т. п. данная абстракция (температура, евклидово пространство, общественно-экономическая формация и т. д.) является правомерной, работающей. За пределами этого интервала она перестаёт быть таковой. Так, например, абстракции ньютоновской механики (абсолютное пространство, абсолютное время, абсолютная одновремённость), вполне успешно работающие в области применимости названной теории, дают сбой в области скоростей близких к скорости света и заменяются абстракциями релятивистской механики: четырёхмерный пространственно-временной континуум, относительная одновремённость и т. д.

Идеализация

В научном познании с методом абстрагирования тесно связан метод идеализации. Действительно, те примеры абстракций, которые мы приводили только что, являются также примерами идеальных объектов. Разница процедур абстрагирования и идеализации заключается, можно сказать, в степени активности рассудка и разума в осуществлении этих процедур. Первую процедуру (процедуру абстрагирования) осуществляет преимущественно рассудок. Эта процедура сводится к учёту или неучёту тех или иных свойств эмпирического объекта в содержании создаваемой абстракции. Так, создавая какую-либо математическую абстракцию, например, абстракцию конуса мы будем отвлекаться от множества свойств эмпирических объектов (химического состава, температуры, размеров …) и будем принимать во внимание только форму соответствующих эмпирических объектов. Казалось бы, на этом пути мы получим готовый математический объект (конус). Однако, по всей видимости, таким образом, мы пройдём только часть пути к создаваемому математическому объекту. Другую часть пути к этому объекту можно пройти только посредством конструктивной деятельности разума. В данном случае эта деятельность разума заключается в том, что, подхватывая эстафету абстрагирующей деятельности рассудка, — освобождённую от вещественных наполнений форму соответствующих эмпирических объектов, — разум «из самого себя» определяет, что есть конус (коническая поверхность). Иначе говоря, разум творит, созидает идеальный объект. Но это созидание не есть произвольная игра разума. Это созидание опирается на свойства соответствующих эмпирических объектов и результат абстрагирующей деятельности рассудка.

В только что сказанном содержится в общем виде решение фундаментальной эпистемологической проблемы обоснования объективности идеальных объектов. Иначе говоря, здесь в общем виде раскрыты основания того, что «свободные творения разума», каковыми являются идеальные объекты, могут достаточно адекватно (для решения определённого класса задач) описывать и объяснять соответствующей фрагмент действительности. Ещё один класс оснований этого связан с «онтологией разума»: разум человека сформировался и бытийствует как часть познаваемой им действительности, а потому даже в своей свободной, творческой деятельности он в тех или иных формах определяется ею, соответствует ей.

Именно потому, что идеальные объекты созданы разумом, он может уверенно ими оперировать. Чем строже и точнее идеальные объекты определяются разумом, тем надёжнее разум комбинирует и соединяет их в систему (в теорию, в концепцию). Такими – строго и точно определёнными – являются, в частности, математические объекты.

Как видим, абстрагирование, и идеализация в научном познании работают в единстве. Они нуждаются друг в друге и дополняют друг друга. Результатом их совместных усилий является создание абстрактных, идеальных, теоретических объектов. Самих по себе идеальных объектов нет вне конструктивной деятельности разума. Они не могут воплотиться. Эмпирический объект, казалось бы, чрезвычайно близкий по своим свойствам к идеальному объекту, и сам этот идеальный объект принадлежит разным мирам; они принципиально отличаются друг от друга. Идеализация состоит в фиксации разумом в чистом виде такого признака, такой сущности, каких в реальности не существует. В реальности существуют лишь некоторые несовершенные, частичные воплощения их (этого признака, этой сущности). Математические объекты (точка, линия, сфера, треугольник ….), теоретические объекты физики (абсолютно твёрдое тело, материальная точка, идеальный газ, абсолютно чёрное тело ….), конструкты социальных наук (традиционное общество, рыночное общество, рабочий класс, интеллигенция, право, религия …) – вот примеры идеальных объектов. Вообще, теоретический уровень научного познания и знания не может ни проявиться, ни существовать, ни развиваться без наличия идеальных объектов. Поэтому именно с появлением таких объектов можно связывать становление науки.

Формализация – оперирование со знаками, сведёнными в обобщенные модели, абстрактно-математические формулы. Вывод одних формул из других осуществляется по строгим правилам логики и математики, что является формальным исследованием основных структурных характеристик изучаемого объекта.

Формализация – понимается особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков)

Примером формализации является широко использованные в науке математические описания различных объектов, плюсом является то, что краткость, чёткость научной информации.

Аксиоматический метод это способ построения научной теории, при котором в основу кладутся некоторые исходные положения – аксиомы, из которых все остальные утверждения этой теории выводятся из чисто логическим путём, посредством доказательства

17.Роль моделей в познании, их классификация.

Модели – могут быть материальными и идеальными. Видеальные входят математические и знаковые, иногда в качестве моделей теории модель – система замещает изучаемый объект. Модель в существенных свойствах сходна с изучаемым объектом. Изучая модель – получаем информацию об интересующем нас объекте. Принижение моделей вызывается тем, что изучение многих объектов, это опасное дорогостоящая и очень трудоёмкая процедура.

Материальные объекты (модели), действительно построенные модели, самолётов, судов, экономичность, удобство, лёгкость оперирования с ними. Пример – капельная модель ядра.

Идеальные объекты (модели). Математические: можно промоделировать эволюцию звезды, изменение количества особей в популяции; глобальные модели характеризующие человеческое общество, они были сделаны по заказу Римского клуба; демографический взрыв, ядерная проблема. Моделирование развивает метод аналогий – суть: изучая одну систему, можно опираться на опыт другой системы сходной. Модель замещает оригинал, и она может быть самой различной природы – модель внутреннего строения земли, эволюции галактики. Модели применяются очень широко и повсюду.

Рассмотрим следующую группу предметов: арбуз, воздушный шар, футбольный мяч, глобус и шарикоподшипник. По какому признаку мы можем объединить их в один класс вещей? У всех у них разная масса, цвет, химический состав, функциональное назначение. Единственное, что их может объединить, так это то что они сходны по «форме». Очевидно, что все они «шарообразны». Нашу интуитивную убеждённость в сходстве этих вещей по форме, которую мы черпаем из показаний наших органов чувств, мы можем перевести на язык рационального рассуждения. Мы скажем: указанный класс вещей имеет форму шара.

Исследованием геометрических форм и их соотношений занимается специальная наука геометрия. Как же геометрия выделяет объекты своего исследования и каково соотношение этих теоретических объектов с их эмпирическими прообразами? Вопрос этот занимает философскую мысль со времён Платона и Аристотеля.

Чем отличается объект геометрии – точка, прямая, плоскость, круг, шар, конус и т. д. от соответствующего ему эмпирического коррелята? Во-первых, геометрический объект, например, шар, отличается от мяча, глобуса и т. п. тем, что он не предполагает наличие у себя физических, химических и прочих свойств, за исключением геометрических. На практике объекты с такими странными особенностями, как известно, не встречаются. В силу этого факта и принято говорить, что объект математической теории есть объект теоретический, а не эмпирический, что он есть конструкт, а не реальная вещь.

Во-вторых, теоретический объект отличается от своего эмпирического прообраза тем, что даже те свойства вещи, которые мы сохраняем в теоретическом объекте после процесса модификации образа (в данном случае геометрические свойства), не могут мыслиться такими, какими мы их встречаем в опыте. Не приведёт ли прогресс техники и процедур измерения к тому, что человек сможет физически воспроизвести тот или иной геометрический конструкт? Природа вещей такова, что такая возможность в принципе нереализуема. Нельзя вырастить арбуз, который по своей форме был столь же «правильным», как подшипник, этому препятствуют законы живого. Нельзя создать такой подшипник, который бы абсолютно точно соответствовал геометрическому шару, этому препятствует молекулярная природа вещества. Отсюда следует, что хотя на практике мы можем создавать вещи, которые по своим геометрическим свойствам всё больше и больше приближаются к идеальным структурам математики, всё же надо помнить, что на любом этапе такого приближения между реальным объектом и теоретическим конструктом лежит бесконечность.

Из сказанного вытекает, что точность и совершенство математических конструкций является чем-то эмпирически недостижимым. Поэтому, для того, чтобы создать конструкт, мы должны произвести ещё одну модификацию нашего мысленного образа вещи. Мы не только должны трансформировать объект, мысленно выделив одни свойства и отбросив другие, мы должны к тому же выделенные свойства подвергнуть такому преобразованию, что теоретический объект приобретает свойства, которые в эмпирическом опыте не встречаются.

Какой же эмпирический смысл (т. е. смысл, отображающий эмпирически обнаруживаемые познавательные ситуации) вкладывается тезис, когда утверждается, что никакая материальная конструкция ни когда не может приблизиться к идеально точному математическому объекту? На практике это может означать, что какого бы полного согласия на опыте между математической абстракцией и конкретной фигурой мы ни имели, всякий раз может случиться, что повышение точности наших средств измерения приведёт к обнаружению расхождения между свойствами реальной модели и её идеального образца. Однако, повысив качество обработки материала, мы можем ликвидировать это расхождение. Это, тем не менее, не меняет ситуации в принципе, а лишь подвигает на один шаг проблему дальше, ведь повысив точность измерения, мы вновь обнаруживаем указанное расхождение. Принципиально важным является то, что существует абсолютный предел (обусловленный законами природы) приближения любой материальной модели к её идеальному образцу. Ведь даже траектория светового луча не может представлять собой идеальную прямую, ибо свет есть поток квантов, а движение кванта, как учит квантовая механика, не может быть соотнесено с какой-то определённой, классически понимаемой траекторией.

Вот тут-то и происходит, согласно традиционной концепции, скачок мысли, скачок к абсолютно точному конструкту. Любая точка, которую мы достигаем на практике, ничто по сравнению с точностью мысленной конструкции, ибо их разделяет бесконечность. При всей своей бесконечной точности математика ни на йоту не может повысить точность эмпирически поставленной задачи, но она гарантирует полное сохранение исходной эмпирической точности в процессе математических манипуляций с данными величинами.

Таким образом, никакого предельного перехода от конечного к бесконечному в прямом смысле этого слова нет. Перед нами просто два ряда объектов – реальных и формальных. Свойства одних заданы эмпирически «природой вещей», свойства других заданы нами, т. е. чисто формально, их точность абсолютна, но она не имеет никакого реального метрического смысла. Их конечная цель – служить средством описания эмпирических объектов. Наука (особенно современная) демонстрирует нам многочисленные примеры, когда вначале создаётся теоретическая конструкция, а уж за тем удаётся подыскать соответствующий ей класс реальных объектов или процессов.

Математическое моделирование

Математическая модель представляет собой абстрактную систему, состоящую из набора математических объектов. В самом общем виде под математическими объектами современная философия математики подразумевает множества и отношения между множествами и их элементами. Различия между отдельными объектами главными образом определяются тем, какими дополнительными свойствами (т. е. какой структурой) обладают рассматриваемые множества и соответствующие отношения.

В простейшем случае в качестве модели выступает отдельный математический объект, т. е. такая формальная структура, с помощью которой от эмпирически полученных значений одних параметров исследуемого материального объекта переходить к значению других без обращению к эксперименту. Например, измерив окружность шарообразного предмета, по формуле объема шара вычисляют объём данного предмета.

Очевидно, ценность математической модели для конкретных наук и технических приложений состоит в том, что благодаря восполнению её конкретно-физическим или каким-либо другим предметным содержанием она может быть применена к реальности в качестве средства получения информации. С другой стороны, только благодаря тому, что нам удаётся подбирать такие объекты (процессы, явления), которые обладают способностью служить восполнением модели, мы можем посредством данной модели получить о них полезную информацию.

По существу, любая математическая структура (или абстрактная система) приобретает статус модели только тогда, когда удаётся констатировать факт определённой аналогии структурного, субстратного или функционального характера между нею и исследуемым объектам (или системой). Другими словами, должна существовать известная согласованность, получаемая в результате подбора и «взаимной подгонки» модели и соответствующего «фрагмента реальности». Для того, чтобы исследовать реальную систему, мы замещаем её (с точностью до изоморфизма) абстрактной системой с теми же отношениями; таким образом, задача становиться чисто математической. Например, чертёж может служить моделью для отображения геометрических свойств моста, а совокупность формул, положенных в основу расчёта размеров моста, его прочности, возникающих в нём напряжений и т. д., может служить моделью для отображения физических свойств моста.

Что представляют собой в гносеологическом смысле математические модели, т. е. математические структуры (по выражению Н. Бурбаки), по отношению к реальности независимо от их конкретной интерпретации?

Версия номинализма, согласно которой математика есть просто язык, сам по себе не имеющий никакого онтологического содержания, кажется, кажется, даёт слишком лёгкое решение вопроса. Если математические уравнения, которые мы накладываем на определённую экспериментально фиксируемую область с целью упорядочения фактуальной информации и перевода её на точный количественный язык, — если эти уравнения есть лишь чисто ментальная конструкция ума, то чем объяснить их поразительную «предопределённость», приспособленность к фактическим ситуациям? Если об абстрактных объектах ничего не известно, кроме соотношений, которые существуют между ними в рамках формальной системы и, следовательно, их природа не даёт указаний на какую бы то ни было связь с внеязыковой реальностью, если их единственная спецификация состоит в том, что они согласуются со структурой системы, определяемой исходными аксиомами, то всё же остаётся вопрос: «Что побуждает нас принять за основу определённую избранную нами систему аксиом? Непротиворечивость для этого необходима, но не достаточна.

То, что математика есть некий особый язык, используемый человеком в процессе познания, это очевидно. Поэтому уже один только перевод какой-либо качественной задачи на чёткий, однозначный и богатый по своим возможностям язык математики позволяет увидеть задачу в новом свете, прояснить её содержание.

Однако математика даёт и нечто большее. Характерным для математического способа познания является использование «дедуктивного звена», т. е. манипулирование с объектами по определённым правилам и получение таким путём новых результатов. И наконец, любая нетривиальная система математических объектов заключает в себя явно или неявно некоторую исходную семантику, некоторый способ «видения мира». Именно этим в первую очередь определяется ценность математического моделирования реальности. Два типа математических моделей: модели описания и модели объяснения. Обращение к истории науки позволяет выделить два типа теоретических схем основанных на двух видах математических моделей, применяемых в конкретных науках и технических приложениях, — моделях описания и моделях объяснения. В истории науки примером модели первого вида может служить схема эксцентрических кругов и эпициклов Птолемея. Математический формализм ньютоновской теории тяготения является соответствующим примером модели второго вида.

Модель описания, не предполагает каких бы то ни было содержательных утверждений о сущности изучаемого круга явлений. Известно, что птолемеевская модель обеспечивала в течение почти двух тысяч лет возможность поразительно точного вычисления будущих наблюдений астрономических объектов. Ошибочность птолемеевской системы заключалась вовсе не в самой математической модели, а в том, что с используемой моделью связывались физические гипотезы, и к тому же такие, которые лишены научного содержания (в частности, тезис о «совершенном» характере движения небесных тел).

Для моделей описания характерно то, что здесь соответствие между формальной и физической структурой не обусловлено какой-либо закономерностью и носит характер единичного факта. Отсюда глубина восполнения модели описания для каждого объекта или системы различна и не может быть предсказана теоретически. Задача определения глубины восполнения решается поэтому всегда эмпирически.

Применимо ли понятие истины и лжи для моделей описания? В строгом смысле по видимому, нет. К ним применим скорее критерий полезности, чем истинности. Модели описания бывают «хорошими» и «плохими». «Плохая» модель – это либо слишком элементарная модель (в этом случае она тривиальна), либо слишком сложная (и тогда она малоэффективна ввиду своей громоздкости). «Хорошая модель – это модель, сочетающая в себе достаточную простоту и достаточную эффективность.

Модели объяснения представляет собой качественно иной вид познавательных моделей. Речь идёт о тех случаях, когда структура объекта (или система) находит себе соответствие в математическом образе в силу внутренней необходимости. Здесь модель есть уже нечто большее, чем простая эмпирическая подгонка, ибо она обладает способностью объяснения. Если математический формализм адекватно выражает физическое содержание теории и выступает моделью объяснения, то он становиться не только орудием вычисления и решения задач в уже известной области опыта, но и средством генерирования новых физических представлений, средством обобщения и предсказания. Например, из уравнений Ньютона можно вывести закон сохранения импульса, из уравнений Максвелла – идею о физическом родстве электромагнитных и оптических явлений, из уравнений Дирака – существование позитрона и т. д. Этот эпистемологический феномен Ю. Б. Румер и М.С. Рывкин называют «принципом гносеологического продолжения».

Рассмотренные характерные гносеологические свойства моделей объяснения.

1. Способность к кумулятивному обобщению. Хотя любая модель в своём становлении в качестве объясняющей теории имеет вначале весьма ограниченную эмпирическую базу, её гносеологическая ценность обнаруживается в том, что она способна к экстенсивному расширению, к экстраполяции на новые области фактов. Механизм обобщения при этом не предполагает изменения исходной семантики теории или порождения новой семантики.

2. Способность к предсказанию. В отличие от моделей описания (которые способны лишь к количественному предсказанию), объясняющие модели способны к предсказанию принципиально новых качественных эффектов, сторон, элементов. Благодаря тому, что модель представляет собой целостную концептуальную систему, она заключает в себе всю полноту своих элементов, сторон, отношений. Поскольку, с другой стороны, наш опыт всегда неполон, незакончен, то модель оказывается «богаче», чем имеющийся в нашем распоряжении эмпирический материал. Иначе говоря, концептуальная система в своей внутренней структуре может содержать такие элементы, стороны, связи, которые ещё не обнаружил опыт. Модель, таким образом, позволяет предвосхитить новые факты. Известно, например, что в конце прошлого века Г. С. Фёдоров на основе исследования полной симметрии кристаллов предсказал существование новых кристаллических форм. Более того, кристаллическая модель оказалась орудием установления множества всех возможных в природе кристаллов. Поскольку было установлено, что множество всех мыслимых кристаллов должно подчиняться определённым математическим соотношением, то кристаллография оказалась способной к точному прогнозированию того, какого рода кристаллы могут быть созданы том или ином случае. Эшби подчёркивает: «Когда мы определяем кристалл как нечто, обладающее определёнными свойствами симметрии, то, по сути дела, утверждаем, что кристалл должен иметь некоторые другие свойства симметрии, что последнее необходимо вытекает из первых, иначе говоря, что они суть те же свойства, но рассматриваемые с другой точки зрения. Таким образом, математическая кристаллография образует своего рода основу или структуру, более ёмкую и богатую, чем эмпирический материал…».

3. Способность к адаптации. Это свойство модели проявляется в том, Пуанкре назвал «гибкостью» теорий. Истинная теория должна заключать в себе возможность видоизменяться и совершенствоваться под влиянием новых экспериментальных фактов. Если форма модели настолько жестка, что не поддаётся никаким модификациям, то это есть признак её малой жизнеспособности. Модели описания, как правило, являются жёсткими. Напротив, модель, претендующая на объяснение, путём отдельных видоизменений может сохранить свою силу, несмотря на возражения и контрпримеры. «Возражения, — констатирует Пуанкаре, — скорее идут на пользу теории, чем во вред ей, потому что позволяют раскрыть всю внутреннюю истину, заложенную в теории».

4. Способность к трансформированию обобщению. Модель объяснения, как правило может быть подвергнута обобщению с изменением исходной семантики обобщаемой теории. Формализм более общей теории может иметь законченное выражение независимо от менее общей, но он должен содержать формализм старой теории в качестве предельного случая. Так, в волновой оптике электромагнитные волны описываются векторами электрического и магнитного полей, удовлетворяющими определённой системе линейных дифференциальных уравнений (уравнений Максвелла). Предельный переход от волновой оптики к геометрической соответствует тем случаям, когда мы имеем малую длину волн, что математически выражается большой величиной изменения фазы на малых расстояниях.

Анализ показывает, что глубина восполнения модели описания может быть установлена только эмпирически для каждого отдельного случая. Что касается модели объяснения, то при её трансформационном обобщении глубина восполнения исходной модели может быть строго установлена теоретически. Этот факт имеет фундаментальное гносеологическое значение.

В одной из основных статей В. Гейзенберг обращает внимание на то, что в истории естествознания встречаются два типа теорий. К первому типу относится так называемые «феноменологические» теории. Для них характерна такая формулировка закономерностей в области наблюдаемых физических явлений, в которой не делается попытка свести описываемые связи к лежащим в их основе общим законам природы, через которые они могли бы быть понятными. (Например, в химии – правила валентности, в оптике — формулы дисперсионной теории Друде). Ко второму типу относятся теории, которые обеспечивают «истинное познание явлений» (например, ньютоновская физика, квантовая механика и др.).

Гносеологическая особенность феноменологических теорий состоит в том, «что хотя они делают возможным описание наблюдаемых явлений, и, в частности, нередко позволяют очень точно предвычислить новые эксперименты или последующие наблюдения, все же они не дают истинного познания явлений». Существуют два рода феноменологических теорий: 1) теории первого рода используют главным образом формальные связи, например, теория Птолемея использовала чисто формальные возможности представлять периодические явления через ряды Фурье; 2) теории второго рода дают качественные формулировки того часто ещё неизвестного, что обозначают через сознательно неопределённое выражение – «физическая сущность», например, феноменологическая термодинамика XIX века, опиравшаяся на понятие «энтропии». Феноменологические теории это и есть модели описания. Модели же объяснения – это то, что Гейзенберг называет теориями, дающими истинное познание явлений.

18.Роль интуиции в процессе выдвижения научных идей и гипотез.

Процесс поиска и творчества в науке представляет собой весьма сложную и комплексную проблему. Многими исследователями в области творческой деятельности отмечалось, что научный поиск характеризуется рядом внешних и внутренних, объективных и субъективных особенностей. К ним относятся, в частности, новизна, эмоциональность, различный характер мыслительной деятельности на различных этапах научного поиска, особая роль интуиции, кажущаяся случайность, неожиданность, внезапность догадки. Интерес к вопросам научного познания вспыхивает в эпоху Нового времени. Это связано со становлением и оформлением естественных наук, отделившихся от философии. Физика, химия, астрономия, математика, механика превращаются в самостоятельные науки. Если конкретные частные науки открывают законы природы, то философия призвана обнаружить законы мышления, действующие во всех науках.

Многие вопросы, поставленные философией того времени, остаются открытыми и по сей день. Одним из них является вопрос о соотношении логического и интуитивного компонента в процессе научного творчества. Каждая философская школа имела свою теорию познания, где этим компонентам отводилась различная роль. Нам представляется целесообразным провести краткий обзор основных взглядов на процесс научного поиска.

Наиболее старой и традиционной точкой зрения на процесс возникновения новых научных идей и теорий является концепция эмпиризма. Обычно различают две ее формы. Сторонники индуктивно-эмпирического подхода считают, что новые открытия в науке возникают путем индуктивного обобщения эмпирических фактов, выдвижения различных альтернативных гипотез и последующим исключением тех из них, которые не соответствуют фактам. С помощью индуктивной логики они считали возможным делать открытия в науке независимо от таланта, интуиции, подготовки и опыта исследователя.

С дальнейшим развитием науки, однако, выяснилось, что с помощь индуктивной логики можно было находить простейшие эмпирические гипотезы и законы о взаимосвязях между непосредственно наблюдаемыми свойствами явлений.

Сторонники так называемого дескриптивного, или описательного, эмпиризма рассматривают новое знание как систематизированное описание опыта, а законы науки считают выражением функционального отношения между переменными, характеризующими эмпирически измеряемые величины явлений.

Дальнейший прогресс науки, проникновение познания в более глубокую сущность явлений убедительно свидетельствовали о том, что никакого непосредственного логического пути от опыта к теории не существует. Поэтому нельзя было надеяться на построение какого-либо алгоритма, с помощью которого можно было бы открывать новые истины в науке.

С течением времени индуктивно-эмпирический подход к развитию научного познания сменяется гипотетико-дедуктивным. В нем почти все внимание уделяется методам логического анализа, обоснования и проверки уже существующих гипотез. Как приходят к самим гипотезам, как вообще генерируются новые идеи в науке — все это считается не относящимся к философии, т.к. не поддается логическому анализу.

В наибольшей степени такое резкое противопоставление процесса открытия, возникновения новых идей их обоснованию и проверке характерно для логического позитивизма.

Сторонники критического рационализма во главе с К.Поппером, хотя и выступали против некоторых идей логических позитивистов, тем не менее поддерживали их основную точку зрения на задачи философии науки. Последняя должна заниматься обоснованием уже существующих гипотез и теорий, а не их генезисом.

Что касается процесса генерирования новых гипотез и научных идей вообще, то рационалисты XVII-XVIIIвв. считали их источником интеллектуальную интуицию, которую они противопоставляли логике и дискурсивному мышлению в целом, конечно, интуиция, догадка, озарение играют огромную роль в творческом мышлении, но нельзя их противопоставлять дискурсивному мышлению, опирающимся на логику, а тем более рассматривать как чисто иррациональные процессы, не поддающиеся какому-либо анализу. Между тем сторонники интуитивизма как в прошлом, так и теперь считают процесс научного открытия и творчества в целом не только не анализируемым рациональными методами, но и не требующим такого анализа мистическим процессом.

Коренной недостаток отмеченных подходов к проблеме научного открытия и творчества состоит, во-первых, в том, что они рассматривают научное познание не в развитии, не в движении от незнания к знанию, от неполного знания к более полному, т.е. не как процесс исследования, а как нечто готовое, ставшее как результат. Во-вторых, в таком сложном диалектически-противоречивом процессе, каким является научное исследование, они выделяют лишь частные его аспекты. Конечно, это аспекты весьма важны для исследования, но они никоим образом не исчерпывают всего процесса и даже не выражают его существенных особенностей с гносеологической точки зрения. В-третьих, они не обращают внимание на тот факт, что такое решение всегда связано с решением научных проблем, являющихся закономерным результатом существующего на данный момент научного знания.

Современные исследователи, поняв ошибки и недостатки предшествующих взглядов на природу научного открытия, наконец-то пришли к мысли о том, что нельзя построить некий универсальный алгоритм, следуя которому ученый может делать научные открытия. Более того, не существует даже такого алгоритма, благодаря которому, скажем школьник, сможет сформулировать и доказать теорему Пифагора без посторонней помощи, т.е. совершить субъективное открытие. Поэтому наша задача состоит в том, чтобы построить такую общую модель процесса научного поиска и исследования, в которой возникновение нового научного знания и открытия было бы закономерным результатом всего процесса научного поиска, начиная от выдвижения научной проблемы и кончая ее решением в виде новой научной идеи, закона или даже целой теории. Это, однако, вовсе не означает того, что такая модель будет отображать весь сложный процесс поиска со всеми его деталями и случайностями. Как и всякая модель она раскрывает лишь существенные его особенности с точки зрения используемых в ходе исследования эвристических и логических методов.

Без интуиции мы бы все еще находились в пещерах, — говорил писатель-футурист Мэрилин Фергюсон. Альберт Эйнштейн утверждал; Действительно ценный фактор – это интуиция. Согласно Карлу Юнгу, интуиция – это один из четырех параметров личности.

Роль интуиции в научном творчестве является темой исследований ученых различных сфер научных интересов от математиков и физиков до социологов и психологов. Но вначале рассмотрим, что нам известно об интуиции.Интуиция (лат. Intueri – пристально смотреть) – способность непосредственного постижения истины. В домарксистской философии интуиция рассматривалась как особая форма познавательной деятельности. Декарт, например, считал, что дедуктивная форма доказательства покоится на аксиомах, последние же постигаются чисто интуитивно, без всякого доказательства. Интуиция, по Декарту, в соединении с дедуктивным методом, служит всеобщим критерием полной достоверности. Большое место занимает интуиция в философии Спинозы, который считал её третьим родом познания, наиболее достоверным и важным познанием, схватывающим сущность вещей». В зарубежной философии и психологии интуиция длительное время рассматривалась как мистическая способность знания, несовместимая с логикой и жизненной практикой (Интуитивизм).

Считается, что психологический механизм интуиции ещё мало изучен, но имеющиеся экспериментальные данные позволяют считать, что в его основе лежит способность индивида отражать в ходе информационного, сигнального взаимодействия с окружающим наряду с прямым (осознанным) и побочный (неосознанный) продукт. При определённых условиях эта (ранее не осознанная) часть результата действия становится ключом к решению творческой задачи. Результаты интуитивного познания со временем логически доказываются и проверяются практикой.

В научной сфере известен Интуитивизм, какидеалистическое течение, получившее большое распространение в зарубежной философии. Рациональному познанию интуитивизм противопоставляет непосредственное постижение действительности, основанное на интуиции, понимаемой как особая способность сознания, несводимая к чувственному опыту и дискурсивному, логическому мышлению. Интуитивизм прямо смыкается с мистицизмом.

В справочниках выделяется и интуиция политическая– знание как результат непосредственного усмотрения, то есть знание, возникающее без осознания путей и условий его получения. Политическая интуиция является частью механизма творческой политической деятельности и обнаруживается в способности как целостного охватывания условий проблемной политической ситуации, так и предвидения возможных сценариев и результатов её развития. С позиции философии интуитивизма политическая интуиция трактуется как скрытая в глубинах бессознательного первопричина творческого политического акта. В политической психологии интуиция рассматривается как необходимый, внутренне обусловленный природой творчества момент выхода за границы сложившихся стереотипов поведения и, в частности, логических программ поиска решения политических задач. Вместе с тем подчёркивается, что интуитивное знание опосредованно опытом практической и познавательной деятельности политических субъектов, что позволяет говорить о профессиональной интуиции как необходимой составляющей политического творчества.

В данной работе предпринята попытка рассмотреть роль интуиции в научном творчестве через генезис введения понятия интуиция в научную сферу в ХХ веке.

Случайные записи:

Олег Соколов о Египетском походе Наполеона


Похожие статьи:

Добавьте постоянную ссылку в закладки. Вы можете следить за комментариями через RSS-ленту этой статьи.
Комментарии и трекбеки сейчас закрыты.