K Задания для самостоятельной работы. 1. Покажите соотношение отражения и освоения предмета в процессе познания.

1. Покажите соотношение отражения и освоения предмета в процессе познания.

2. Охарактеризуйте познание как деятельность субъекта.

3. Оцените значение опыта в познании действительности.

4. Покажите состав знания как результат познавательной деятельности.

5. Обозначьте границы теоретических спекуляций и интеллектуальной фантазии.

K Литература

1. Бряник Н. В. Введение в современную теорию познания. – М., 2003.

2. Рассел Б. Проблемы философии. – М., 2000.

3. Основы современной философии. – СПб., 1999.

Глава 6

Методы и формы научного познания

етодология. Метод (греч. method) – это путь познания и преобразования какого-либо объекта, независимо от того, природное это тело, искусственное устройство или же мысль. Метод всегда опирается на некоторую совокупность ранее полученных общих знаний. Методология – это учение о методах познания и исследования, проектирования и конструирования, преобразования объектов разного рода; это система принципов и способов организации и создания теорий, а также практической деятельности, включая инженерную.

Методологию можно разделить на содержательную и формальную. Первая занимается проблемами структуры научного знания вообще и особенно научных теорий. Она изучает вопросы возникновения научных теорий, их функционирование в науке, а также их развитие. Для нее важно описать понятийный базис науки и отдельных теорий, характер объяснения, структуру и способы операций со знанием (методы). Она должна прояснить вопрос о том, что же научно, а что ненаучно, какова роль практического и прикладного знания в его связи с теоретическим, формы и виды деятельности, действий и операций любого рода. Вторая занимается анализом языка науки, формальной стороной описания, объяснения и анализом формальных и формализованных методов, в том числе вопросов о том, как строить научную теорию, при каких условиях она истинна, каковы типы систем знания в науке, какова логика структуры научного знания.

Поскольку метод связан с предварительными знаниями, то методологию обычно делят на две части: во-первых, учение об основных, исходных понятиях и принципах познания и преобразования и, во-вторых, учение о способах познания, исследования и преобразования объектов. Методологию часто отождествляют с логикой научного исследования. На самом деле содержание методологии шире. Она включает в себя и логические методы исследования, и исходные принципы познания и преобразования, и методики, способы подготовки и проведения наблюдений, измерений и экспериментов, проектирования, планирования и конструирования, а также пути формирования общих научных понятий, законов, принципов, целых научных теорий и дисциплин. Фактически методология – специализированная часть теории познания и преобразования мира. Она – предмет особых забот ученых, инженеров, проектировщиков. Английский философ XVII века Ф. Бэкон сравнил роль методологии с фонарем, освещающим дорогу путника в темноте.

В чем же особенности научного познания, инженерной деятельности и проектирования в настоящее время?

1. Значения знания, результатов и масштабов научных исследований, проектов и инженерной деятельности настолько увеличились, что зачастую являются государственными, а затраты на них сопоставимы с затратами крупнейших отраслей экономики целых государств.

2. Объем научных и инженерных знаний так возрос, что появилась потребность в их систематизации. А для этого нужна методология научного познания и практики.

3. Возрастают дифференциация науки и многообразие информации. Заметим, что 90 % ученых во всей истории человечества работали в ХХ веке, и 90 % всей научной и научно-технической информации человечества добыто тоже в XX веке, а ее рост идет по экспоненте. Это означает, что нужны новые современные способы обработки, доступа, хранения и передачи информации. В этой связи неоценимо значение банков данных и сетей связи типа Интернета.

4. Экологические и вообще глобальные проблемы современности требуют от ученых и практиков особого, системного и оптимизационного мышления и подхода, поскольку здесь всюду речь идет о поведении сложных систем разного рода. Решение этих проблем – одна из задач научной методологии.

5. В целом возрастают роль и значение синтеза научного знания, междисциплинарного взаимодействия, широты мышления ученых, инженеров, проектировщиков и др. Важно также, чтобы науки не дублировали друг друга и излагали бы свои основные положения и результаты в максимально сжатом виде. Но это одна сторона дела. Другая заключается в том, что необходима дальнейшая разработка способов приобретения и осмысления новых знаний и эвристики, способов быстрого овладения ими. Синтез знаний возможен лишь на основе каких-то общих представлений о мире и методах познания и овладения миром. То есть нужны более современная картина мира и новейшие методологии. Без этого синтез знаний неосуществим.

Значение научной методологии состоит еще и в том, что она позволяет:

– выяснить подлинно философскую основу научного познания и практики;

– произвести на этой основе систематизацию всего объема научного познания и знания;

– создать условия для разработки эффективных методов научных исследований, методик, технологий проектирования и конструирования.

Существует проблема предмета научного исследования. Для научного познания и методологии основными положениями считаются: признание существования объекта исследования, наличия у него определенных аспектов, интересующих нас в соответствии с нашими целями и задачами, и рассмотрение познания как отражения объекта субъектом познания посредством понятий, суждений и умозаключений, включая специальные понятия науки, модели, гипотезы, законы, принципы и теории разного рода.

Следует отметить и то, что во всех описываемых процессах исследователь, проектировщик, практик имеют дело не столько с самими объектами, сколько с их отражениями – своими восприятиями, показаниями приборов или описаниями (информацией об объектах). В ходе логической обработки фактов познания и конструируемых моделей исследователь, конструктор или практик стремятся понять и отобразить объективные связи между явлениями, свойствами и характеристиками, в том числе те, которые недоступны непосредственному наблюдению. А это значит, что в ходе логической обработки наблюдаемых фактов и моделей идеального порядка они должны конструировать понятия и логические структуры, соответствующие глубинным объективным сущностям и их связям. Такие понятия и структуры выражают внутреннюю сущность объектов, какими бы они ни были по природе. При этом строятся схемы, чертежи, графики, натурные и теоретические модели, используются специальная символика, математические уравнения, компьютерные отображения разного рода («виртуальная реальность») и др.

Рассмотрим в этой связи понятия субъекта и объекта познания. Субъект – познающая и целенаправленно практически и теоретически действующая сущность: человек, группа людей или общество в целом. Объект – та часть материальной или идеальной действительности, которая почему-то интересует субъекта. В этой связи объектом может быть и отображение объекта условным образом самим человеком, т. е. слова, мысли, знаки, символы, их системы разного рода.

Чтобы точнее выразить познаваемое или преобразуемое, можно ввести понятие «Предмета познания и преобразования». Предмет – это лишь определенный аспект объекта, на который направлены внимание и действие субъекта. Им могут быть отдельные вещи и тела (например, атомы, химические вещества, детали машин и разных устройств, процессы, технологии, они в целом и их части, живые организмы и сообщества, а также их части, люди и их сообщества и др., – вообще, – любые совокупности, включая идеальные по природе, вроде слов, мыслей, образов и т.п.), либо отдельные свойства и стороны (сопротивление, теплопроводность, реагентная способность, прочность, совместимость и др.), наконец, их условное выражение в знании. В этом смысле каждая наука имеет свой предмет исследования, как имеются и предметы проектирования, моделирования и преобразования.

Чтобы все это могло происходить, необходимы средства познания и преобразования. Надо четко понимать различие между предметом и средствами подобной деятельности. Дело в том, что, приступая впервые к изучению или преобразованию какого-либо объекта в определенном аспекте (т. е. предмета), мы вначале имеем или общие смутные представления о нем или вовсе не имеем их. Пользуясь средствами научного познания и преобразования, мы получим в итоге более определенное количественное и качественное представление о предмете.

Наиболее простой предмет научного познания и преобразования – это отдельные явления, отдельные сущности, а также их различные свойства, стороны. Средства их познания формируются за счет наших восприятий в виде простых суждений, описывающих результаты наблюдений: «теплота никогда не передается от менее нагретого тела к более нагретому», «повышение температуры проводника увеличивает его электрическое сопротивление» и т. д. Более сложный вопрос, каковы связи и отношения между явлениями и свойствами. Средствами выражения первых служат эмпирические научные понятия и модели, элементарные логические формы и простые математические отношения типа больше, меньше, равно, пропорционально и др. Связи и отношения, особенно сложные, выражаются при помощи теоретических понятий и более сложных моделей, логических форм и сложных математических уравнений. При помощи простых конструктов выражают эмпирические законы и правила. При помощи более сложных – общетеоретические законы и принципы науки, а также гипотезы и целые теории.

Одной из основных проблем методологии научного познания является проблема источника знания, которая связана с вопросом, что считается предметом научного знания и познания. Вопрос об источнике познания вообще – предмет давних философских споров между эмпиризмом (Бэкон, Гоббс, Локк и др.) и рационализмом (Декарт, Спиноза, Лейбниц и др.). Как известно из теории познания, первое направление считало источником знания только опыт, чувства (сенсуализм), которые и создают по их мысли основу для описания, второе – разум. Для первого критерий истинности – в опыте, для второго – в разуме, в логичности, что неизбежно вело к выводу о существовании у человека доопытных, врожденных идей – к так называемому «априоризму» (у Декарта и Канта). Оба направления – крайности. Вообще, вопрос усложняется, когда предметом познания становятся мысли, фигуры логики, теоретическое знание. Налицо – знание о знании и познание знания. А такое и в самом деле характерно для всего теоретического, в том числе философского знания и познания. В этой связи различают науки, в которых предмет познания – данные опыта (эмпирические науки), и такие, где этот предмет дан уже в теоретической форме, обобщен, а деятельность целиком теоретическая (как в логике, математике, в теоретической физике, философии и др.). В процессе развития науки крайности обоих учений постепенно преодолевались, в каждом из них было свое рациональное зерно, что указывает на необходимость диалектического подхода к процессу познания. Отсюда естественно сделать вывод о наличии двух источников научного знания. Один из них лежит в основе эмпирических средств и методов исследования и преобразования, он связан с обыденным знанием и знанием теоретическим, предварительно освоенным (предпосылочным); второй – в основе теоретических средств и методов исследования, он связан с логикой, математикой и философией. Оба они через деятельность уходят в практику или обращены к новым, возникающим теориям.

В ходе развития науки стало также ясно, что в построении научного знания данные опыта играют исходную роль. Опыт, однако, – ведущая сила «опытных» наук и практики. Заслуга эмпиризма и сенсуализма в том, что они выдвинули опыт в качестве источника знания. Но эмпиризм абсолютизировал опыт в качестве источника знания, игнорировал теоретическое познание. В итоге и роль философии в развитии научного познания эмпиризмом была сведена до нуля, а значение чувственной ступени познания непомерно раздуто. Рационализм обратил внимание на теоретический источник знания, но повторил методологическую ошибку эмпириков. Заметим, что приверженность эмпиризму или рационализму – это не вопрос истории: эти взгляды вновь и вновь воспроизводятся и сегодня в научной и инженерной среде.

Современная методология стремится не противопоставить их друг другу и не абсолютизировать каждый из них, так как на самом деле они взаимосвязаны и взаимно дополнительны. Они образуют две ступени, два уровня познания и деятельности – эмпирический и теоретический. Даже в случае простейшего эмпирического исследования – наблюдения – необходимо иметь сознательно поставленные цели и задачи после того, как осмыслено наличие познавательной или практической проблемы, надо осмыслить также результаты наблюдения и действий на основе теоретических понятий и представлений. В истории науки ими часто были не только обыденные и практические обобщения и выводы, но и философские идеи. В результате применения особых научных методов полученные в опыте знания формулируются более точно и строго в научных понятиях и терминах в рамках определенной концепции. Следовательно, даже при чисто эмпирическом исследовании нельзя обойтись без определенных форм логического мышления и теоретических конструкт, что указывает на взаимосвязь опыта и теории.

Напротив, в теоретическом познании существует правило избегать ненаблюдаемое, опираться на факты наблюдения, измерений и эксперимента. Но все же в методологии науки и сегодня нет единого понимания того, какие научные знания следует относить к эмпирическим, а какие – к теоретическим знаниям. Так, многие исследователи, связывая понятие эмпирического только с чувственным содержанием опыта, слишком сужают его содержание, расширяя тем самым непомерно область теоретического и его смысл. При этом допускаются две ошибки: не учитывают, что термины «эмпирический» и «теоретический» относятся к знаниям, а любые знания всегда выражаются в логико-теоретических формах. Или же не принимается во внимание, что сами знания по происхождению могут быть двух видов – эмпирические и теоретические.

Чтобы правильно понять особенности эмпирического и теоретического знания, надо учесть, что первое есть знание о явлении, а второе – о сущности явления. Однако и это не решает вопрос до конца, так как некоторые явления могут познаваться и теоретически, а некоторые сущности – эмпирически.

Эмпирический и теоретический уровни исследования можно понять как две противоположности, присущие научному познанию. Одна из них исходит из наиболее общего частного и конкретного научного знания – базисного эмпирического знания. Другая же – из наиболее общего теоретического знания, связанного с обобщающей научной картиной мира. При этом, чтобы их рассматривать как противоположности, следует отвлечься от способов получения базовых знаний. Тогда эмпирическое исследование состоит в переходе от частного к общему, а теоретическое – от общего к частному, т. е. в конкретизации общего научного знания.

В процессе научного познания и преобразования обе противоположности находятся в противоречии, ведущем в конечном счете к новым знаниям и объектам разного рода. Так, данные опыта, возникая в известном смысле независимо от теории и тем самым как бы противопоставляя себя ей, рано или поздно охватываются теорией и становятся знаниями, выводимыми из нее. Научные теории, возникая на своей особой теоретической основе, строятся относительно самостоятельно, вне жесткой и однозначной зависимости от эмпирических знаний, но подчиняются им и контролируются ими.

Важнейшая проблема познания – проблема истинности науки. Критерием истинности здесь являются практика, опыт. Они могут рассматриваться в трех аспектах:

– проверка истинности теоретических положений в наблюдениях, измерениях и эксперименте;

– внедрение научных и инженерных открытий и изобретений;

– проверка на практике любых положений науки, технического знания и технологии (в том числе и наиболее общих).

Непосредственно в научном познании наиболее часто применяется первый из этих критериев. Однако относительно окончательным критерием истины является последний, практический. При этом сама практика исторична. Подтверждение в эксперименте – еще не абсолютный критерий истины. Сам эксперимент нуждается в проверке при помощи первого и третьего критериев, так что почти всегда прибегают, если это возможно, к перепроверке эксперимента новыми экспериментами.

В XX веке методология и логика науки складывались в целом в самостоятельную научную дисциплину. Помимо общенаучных методов, о которых мы и будем дальше в основном рассуждать, существуют и частнонаучные методы и методики. О них идет речь при изучении частных научных дисциплин. При этом методология практической деятельности оформилась в особую ветвь – праксиологию (от греч. praktikos – деятельный + …логия).

Эмпирические методы. К методам эмпирического исследования в науке и технике относятся наряду с некоторыми другими наблюдение, сравнение, измерение и эксперимент.

Под наблюдением понимается систематическое и целенаправленное восприятие интересующего нас почему-то объекта: вещи, явления, свойства, состояния, аспектов целого – как материальной, так и идеальной природы. Это наиболее простой метод, выступающий, как правило, в составе других эмпирических методов, хотя в ряде наук он выступает самостоятельно или в роли главного (как в наблюдении погоды, в наблюдательной астрономии и др.). Изобретение телескопа позволило человеку распространить наблюдение на ранее недоступную область мегамира, создание микроскопа ознаменовало вторжение в микромир. Рентгеновский аппарат, радиолокатор, генератор ультразвука и много других технических средств наблюдения привели к невиданному росту научной и практической ценности этого метода исследования. Существуют также способы и методики самонаблюдения и самоконтроля (в психологии, медицине, физкультуре и спорте и др.).

Само понятие наблюдения в теории познания обобщенно выступает в форме понятия «созерцания», оно связано с категориями деятельности и активности субъекта.

Чтобы быть плодотворным и продуктивным, наблюдение должно удовлетворять следующим требованиям:

– быть преднамеренным, т. е. вестись для решения вполне определенных задач в рамках общей цели (целей) научной деятельности и практики;

– планомерным, т. е. состоять из наблюдений, идущих по определенному плану, схеме, вытекающих из характера объекта, а также целей и задач исследования;

– целенаправленным, т. е. фиксировать внимание наблюдателя лишь на интересующих его объектах и не останавливаться на тех, которые выпадают из задач наблюдения. Наблюдение, направленное на восприятие отдельных деталей, сторон, аспектов, частей объекта называют фиксирующим, а охватывающее целое при условии повторного наблюдения (возвратного) – флуктуирующим. Соединение этих видов наблюдения в итоге и дает целостную картину объекта;

– быть активным, т. е. таким, когда наблюдатель целенаправленно ищет нужные для его задач объекты среди некоторого их множества, рассматривает отдельные интересующие его стороны, свойства, аспекты этих объектов, опираясь при этом на запас собственных знаний, опыта и навыков;

– систематическим, т. е. таким, когда наблюдатель ведет свое наблюдение непрерывно, а не случайно и спорадически (как при простом созерцании), по определенной, продуманной заранее схеме, в разнообразных или же строго оговоренных условиях.

Наблюдение как метод научного познания и практики дает нам факты в форме совокупности эмпирических утверждений об объектах. Эти факты образуют первичную информацию об объектах познания и изучения. Заметим, что всамой действительности никаких фактов нет: она просто существует. Факты – в головах людей. Описание научных фактов происходит на основе определенного научного языка, идей, картин мира, теорий, гипотез и моделей. Именно они и определяют первичную схематизацию представления о данном объекте. Собственно, именно при таких условиях и возникает «объект науки» (который не надо путать с объектом самой действительности, так как второй есть теоретическое описание первого!).

Многие ученые специально развивали у себя способность к наблюдению, т. е. наблюдательность. Ч. Дарвин говорил, что он обязан своими успехами тому, что усиленно развивал в себе это качество.

Сравнение – это один из наиболее распространенных и универсальных методов познания. Известный афоризм: «Все познается в сравнении» – лучшее тому доказательство. Сравнением называют установление сходства (тождества) и различия предметов и явлений разного рода, их сторон и др., вообще – объектов исследования. В результате сравнения устанавливается то общее, что присуще двум и более объектам – в данный момент или в их истории. В науках исторического характера сравнение было развито до уровня основного метода исследования, который получил название сравнительно-исторического. Выявление общего, повторяющегося в явлениях, как известно, – ступень на пути к познанию закономерного.

Для того чтобы сравнение было плодотворным, оно должно удовлетворять двум основным требованиям: сравниваться должны лишь такие стороны и аспекты, объекты в целом, между которыми существует объективная общность; сравнение должно идти по наиболее важным, существенным в данной исследовательской или другой задаче признакам. Сравнение по несущественным признакам может привести лишь к заблуждениям и ошибкам. В этой связи надо осторожно относиться к умозаключениям «по аналогии». Французы даже говорят, что «сравнение – не доказательство!».

Интересующие исследователя, инженера, конструктора объекты могут сравниваться или непосредственно или опосредованно – через третий объект. В первом случае получают качественные оценки типа: больше – меньше, светлее – темнее, выше – ниже, ближе – дальше и др. Правда, и здесь можно получить простейшие количественные характеристики: «выше в два раза», «тяжелее в два раза» и др. Когда же имеется еще и третий объект в роли эталона, мерки, масштаба, то получают особо ценные и более точные количественные характеристики. Такое сравнение через посредствующий объект называют измерением. Сравнение подготавливает основу и для ряда теоретических методов. Само оно опирается часто на умозаключения по аналогии, о которых мы будем говорить дальше.

Измерение исторически развивалось из наблюдений и сравнения. Однако в отличие от простого сравнения оно более результативно и точно. Современное естествознание, начало которому было положено Леонардо да Винчи, Галилеем и Ньютоном, своим расцветом обязано применению измерений. Именно Галилей провозгласил принцип количественного подхода к явлениям, согласно которому описание физических явлений должно опираться на величины, имеющие количественную меру – число. Он считал, что книга природы написана на языке математики. Инженерия, проектирование и конструирование в своих методах продолжают эту же линию. Мы будем здесь рассматривать измерение в отличие от других авторов, объединяющих измерение с экспериментом, как самостоятельный метод.

Измерение – это процедура определения численного значения некоторой характеристики объекта посредством сравнения ее с единицей измерения, принятой как стандарт данным исследователем или всеми учеными и практиками. Как известно, существуют международные и национальные единицы измерения основных характеристик различных классов объектов, такие как час, метр, грамм, вольт, бит и др.; день, пуд, фунт, верста, миля и др. Измерение предполагает наличие следующих основных элементов: объекта измерения, единицы измерения, т. е. масштаба, мерки, эталона; измерительного устройства; метода измерения; наблюдателя.

Измерения бывают прямые и косвенные. При прямом измерении результат получается непосредственно из самого процесса измерения (например, используя меры длины, времени, веса и т. д.). При косвенном измерении искомая величина определяется математическим путем на основе других величин, полученных ранее прямым измерением. Так получают, например, удельный вес, площадь и объем тел правильной формы, скорость и ускорение тела, мощность и др.

Измерение позволяет находить и формулировать эмпирические законы и фундаментальные мировые константы. В связи с этим оно может служить источником формирования даже целых научных теорий. Так, многолетние измерения движения планет Тихо де Браге позволили потом Кеплеру создать обобщения в виде известных трех эмпирических законов движения планет. Измерение атомных весов в химии явилось одной из основ формулирования Менделеевым своего знаменитого периодического закона в химии и т. п. Измерение дает не только точные количественные сведения о действительности, но и позволяет вносить новые качественные соображения в теорию. Так произошло в итоге с измерением скорости света Майкельсоном в ходе развития Эйнштейновской теории относительности. Примеры можно продолжить.

Важнейшим показателем ценности измерения является его точность. Благодаря ей могут быть открыты факты, которые не согласуются с ныне существующими теориями. В свое время, например, отклонения в величине перигелия Меркурия от расчетного (т. е. согласного с законами Кеплера и Ньютона) на 13 секунд в столетие смогли объяснить, только создав новую, релятивистскую концепцию мира в общей теории относительности.

Точность измерений зависит от имеющихся приборов, их возможностей и качества, от применяемых методов и самой подготовки исследователя. На измерения часто тратятся большие средства, нередко их готовят длительное время, в них участвует множество людей, а результат может оказаться или нулевым или неубедительным. Нередко к полученным результатам исследователи бывают не готовы, потому что разделяют определенную концепцию, теорию, а она не может включить этот результат. Так, в начале XX века ученый Ландольт очень точно проверил закон сохранения веса веществ в химии и убедился в его справедливости. Если бы его методика была бы усовершенствована (и точность увеличена на 2–3 порядка), то можно было бы вывести известное соотношение Эйнштейна между массой и энергией: E = mc ². Но было бы это убедительным для научного мира того времени? Вряд ли! Наука еще не была готова к этому. В XX веке, когда, определяя массы радиоактивных изотопов по отклонению ионного пучка, английский физик Ф. Астон подтвердил теоретический вывод Эйнштейна, это было воспринято в науке как естественный результат.

Следует иметь в виду, что существуют определенные требования к уровню точности. Он должен находиться в соответствии с природой объектов и с требованиями познавательной, проектировочной, конструкторской или инженерной задачи. Так, в технике и строительстве постоянно имеют дело с измерением массы (т. е. веса), длиной (размером) и др. Но в большинстве случаев абсолютная точность здесь не требуется, более того, она выглядела бы вообще смешно, если бы, скажем, вес опорной колонны для здания проверялся до тысячных или еще меньших долей грамма! Существует и проблема измерения массовидного материала, связанного со случайными отклонениями, как это бывает в больших совокупностях. Такие явления характерны для объектов микромира, для биологических, социальных, экономических и других подобных объектов. Здесь применимы поиски статистического среднего и методы, специально ориентированные на обработку случайного и его распределений в виде вероятностных методов и др.

Для исключения случайных и систематических ошибок измерения, выявления ошибок и погрешностей, связанных с природой приборов и самого наблюдателя (человека), развита специальная математическая теория ошибок.

Особое значение в XX веке приобрели в связи с развитием техники методы измерения в условиях быстрого протекания процессов в агрессивных средах, где исключается присутствие наблюдателя, и т. п. На помощь здесь пришли методы авто- и электрометрии, а также компьютерной обработки информации и управления процессами измерения. В их разработке выдающуюся роль сыграли разработки ученых Новосибирского института автоматики и электрометрии СО РАН, а также НГТУ (НЭТИ). Это были результаты мирового класса.

Измерение наряду с наблюдением и сравнением широко используется на эмпирическом уровне познания и деятельности человека вообще, оно входит в состав наиболее развитого, сложного и значимого метода – экспериментального.

Под экспериментом понимается такой метод изучения и преобразования объектов, когда исследователь активно воздействует на них путем создания искусственных условий, необходимых для выявления каких-либо интересующих его свойств, характеристик, аспектов, сознательно изменяя течение естественных процессов, ведя при этом регулирование, измерение и наблюдение. Основным средством создания таких условий являются разнообразные приборыи искусственныеустройства, о которых мы еще поговорим ниже. Эксперимент представляет собой наиболее сложный, комплексный и эффективный метод эмпирического познания и преобразования объектов разного рода. Но сущность его не в сложности, а в целенаправленности, преднамеренности и вмешательстве путем регулирования и управления в течение изучаемых и преобразуемых процессов и состояний объектов.

Основателем экспериментальной науки и экспериментального метода считается Галилей. Опыт как главный путь для естествознания обозначил впервые в конце XVI – начале XVII века английский философ Френсис Бэкон. Опыт – главный путь и для инженерии, и для технологий.

Отличительными признаками эксперимента считают возможность изучения и преобразования того или иного объекта в относительно чистом виде, когда все побочные факторы, затемняющие суть дела, устраняются почти целиком. Это дает возможность исследования объектов действительности в экстремальных условиях, т. е. при сверхнизких и сверхвысоких температурах, давлениях и энергиях, величинах скорости процессов, напряженности электрических и магнитных полей, энергиях взаимодействия и др. В этих условиях можно выявить неожиданные и удивительные свойства у обычных объектов и тем самым глубже проникнуть в их сущность и механизмы преобразований (экстремальный эксперимент и анализ).

Примерами явлений, открытых в экстремальных условиях, служат сверхтекучесть и сверхпроводимость при низких температурах. Важнейшим достоинством эксперимента стала его повторяемость, когда наблюдения, измерения, испытания свойств объектов проводятся многократно при варьировании условий, чтобы повысить точность, достоверность и практическую значимость ранее полученных результатов, убедиться вообще в существовании нового явления.

К эксперименту обращаются в следующих ситуациях:

– когда пытаются обнаружить у объекта ранее неизвестные свойства и характеристики – это исследовательский эксперимент;

– когда проверяют правильность тех или иных теоретических положений, выводов и гипотез – проверочный к теории эксперимент;

– когда проверяют правильность ранее произведенных экспериментов – проверочный (к экспериментам) эксперимент;

– учебно-демонстрационный эксперимент.

Любой из этих видов эксперимента может быть проведен как непосредственно с обследуемым объектом, так и с его заместителем – моделями разного рода. Эксперименты первого типа называют натурными, второго – модельными (моделирование). К примерам экспериментов второго типа относятся исследования гипотетической первичной атмосферы Земли на моделях из смеси газов и паров воды. Опыты Миллера и Абельсона подтвердили возможность образования при электрических разрядах в модели первичной атмосферы органических образований, соединений, а это в свою очередь стало проверкой теории Опарина и Холдейна о происхождении жизни. Другой пример – модельные эксперименты на компьютерах, получающие все большее распространение во всех науках. В этой связи физики сегодня говорят о возникновении «вычислительной физики» (работа компьютера базируется на математических программах и вычислительных операциях).

Достоинством эксперимента можно считать и возможность изучения объектов в более широком диапазоне условий, чем это допускает оригинал, что особенно заметно в медицине, где нельзя проводить опыты, нарушающие здоровье человека. Тогда прибегают к помощи живых и неживых моделей, повторяющих или имитирующих особенности человека и его органов. Эксперименты можно вести как над вещественно-полевыми и информационными объектами, так и с их идеальными копиями; в последнем случае перед нами мысленный эксперимент, в том числе вычислительный как идеальная форма реального эксперимента (компьютерное моделирование эксперимента).

В настоящее время значительное внимание обращено на социологические эксперименты. Но здесь существуют особенности, ограничивающие возможности подобных экспериментов согласно законам и принципам гуманности, которые находят отражение в концепциях и соглашениях ООН и международного права. Так, никто, кроме преступников, не станет планировать экспериментальные войны, эпидемии и т. п., чтобы изучить их последствия. В этой связи сценарии ракетно-ядерной войны и следствия из нее в виде «ядерной зимы» проигрывались на компьютерах в России и в США. Вывод из этого эксперимента: ядерная война принесет неизбежно гибель всего челове­чества и всего живого на Земле. Велико значение экономических экспериментов, но и здесь безответственность и политическая ангажи­рованность политиков могут привести и приводят к катастрофическим результатам.

Наблюдения, измерения и эксперименты в основном базируются на различных приборах. Что же такое прибор с точки зрения его роли для исследования? В широком смысле слова под приборами понимают искусственные, технические средства и разного рода устройства, которые позволяют вести исследование какого-либо интересующего нас явления, свойства, состояния, характеристики с количественной и/или качественной стороны, а также создавать строго определенные условия для их обнаружения, реализации и регулирования; устройства, позволяющие вместе с тем вести наблюдение и измерение.

Не менее важно при этом выбрать систему отсчета, создать ее специально в приборе. Под системами отсчета понимают объекты, которые мысленно принимают за исходные, базисные и физически покоящиеся, неподвижные. Это хорошо видно при измерениях, осуществляющихся с помощью разных шкал для отсчета. Например, в астрономических наблюдениях – это Земля, Солнце, другие тела, неподвижные (условно) звезды и др. Физики называют «лабораторной» ту систему отсчета, объект, которые совпадают с местом наблюдения и измерения в пространственно-временном отношении. В самом приборе система отсчета – это важная часть измерительного устройства, условно проградуированная на шкале отсчета, где наблюдателем фиксируется, например, отклонение стрелки или светового сигнала от начала шкалы. В цифровых системах измерения мы все равно имеем начало отсчета, известное наблюдателю на основе знания особенностей применяемого здесь счетного множества единиц измерения. Простые и понятные шкалы, например, у линеек, часов с циферблатом, у большинства электро- и теплоизмерительных приборов.

В классический период науки среди требований к приборам были, во-первых, чувствительность к воздействию внешнего измеряемого фактора для измерения и регулирования условий эксперимента; во-вторых, так называемая «разрешающая способность» – т. е. границы точности и поддержания заданных условий для изучаемого процесса в экспериментальном устройстве. При этом считалось, что в ходе прогресса науки их все удастся улучшить и увеличить. В XX веке, благодаря развитию физики микромира, обнаружили, что существует нижний предел делимости вещества и поля (кванты и др.), имеется нижнее значение величины электрического заряда и т.п. Все это вызвало пересмотр прежних требований к приборам и привлекло особое внимание к системам физических и других единиц, известных каждому из школьного курса физики.

Одним из основных условий объективности описания объектов считалась также принципиальная возможность абстрагироваться, отвлекаться от систем отсчета путем или выбора так называемой «естественной системы отсчета», или путем обнаружения таких свойств у объектов, которые не зависят от выбора систем отсчета. В науке их называют «инвариантами». В самой природе не так уж и много подобных инвариантов: это вес атома водорода (и он стал мерой, единицей для измерения веса других химических атомов), это электрический заряд, так называемое «действие» в механике и в физике (его размерность – энергия ´ время), Планковский квант действия (в квантовой механике), гравитационная постоянная, скорость света и др. На рубеже XIX и XX веков наука выяснила, казалось, парадоксальные вещи: масса, длина, время – относительны, они зависят от скорости движения частиц вещества и полей и, конечно, от положения наблюдателя в системе отсчета. В специальной теории относительности в итоге был найден особый инвариант – «четырехмерный интервал».

Значение и роль исследований систем отсчета и инвариантов в течение всего XX века возрастали, особенно при изучении экстремальных условий, характера и скорости протекания процессов, таких как сверхвысокие энергии, низкие и сверхнизкие температуры, быстропротекающие процессы и т. п. Но и сегодня остается важной проблема точности измерения. Все приборы, применяемые в науке и технике, можно разделить на наблюдательные, измерительные и экспериментальные. Их несколько видов и подвидов по их назначению и функциям в исследовании. Перечислим их.

1. Измерительные проборы разного рода с двумя подвидами:

а) прямого измерения (линейки, мерные сосуды и др.);

б) косвенного, опосредованного измерения (например, пирометры, измеряющие температуру тела через измерение энергии излучения; тензометрические приборы и датчики – давление через электрические процессы в самом приборе и др.).

2. Усиливающие естественные органы человека, но не меняющие сущности и природы наблюдаемой и измеряемой характеристики. Таковы оптические приборы (от очков до телескопа), многие акустические приборы и др.

3. Преобразующие естественные процессы и явления из одного вида в другой, доступный наблюдателю и/или его наблюдательным и измерительным устройствам. Таковы рентгеновский аппарат, сцинтилляционные датчики и т. п.

4.Экспериментальные приборы и устройства, а также их системы, включающие наблюдательные и измерительные приборы как свою неотъемлемую часть. Диапазон таких приборов простирается до размеров гигантских ускорителей частиц, например, ускоритель Серпуховского. В них процессы и объекты разного рода относительно изолированы от среды, они регулируются, управляются, а явления выделяются в максимально чистом виде (т. е. без других посторонних явлений и процессов, помех, возмущающих факторов и т. п.).

5. Демонстрационные приборы, которые служат для наглядного показа свойств, явлений и закономерностей разного рода при обучении. К ним можно отнести также испытательные стенды и тренажеры различного вида, поскольку они обладают наглядностью, а также часто имитируют те или иные явления.

Различают также приборы и устройства: а) исследовательского назначения (для нас здесь они главные) и б) массового потребительского назначения. Прогресс приборостроения – это забота не только ученых, но также конструкторов и инженеров-приборостроителей в первую очередь.

Можно назвать также приборы-модели, как бы продолжение всех предыдущих в виде их заместителей, а также уменьшенные копии и макеты реальных приборов и устройств, природных объектов. Примером моделей первого рода будут кибернетические и компьютерные имитации реальных, позволяющие изучать и проектировать реальные объекты, часто в широком диапазоне сходных в чем-то систем (в управлении и связи, проектировании систем и коммуникаций, сетей разного рода, в САПР). Примеры моделей второго рода – вещественные модели моста, самолета, плотины, балки, машины и ее узлов, любого устройства.

В широком смысле прибор – это не только искусственное образование, но это и среда, в которой протекает какой-либо процесс. В роли последней может выступать и компьютер. Тогда говорят, что перед нами вычислительный эксперимент(при оперировании числами).

У вычислительного эксперимента как метода большое будущее, так как часто экспериментатор имеет дело с многофакторными и коллективными процессами, где часто используется статистика. Экспериментатор также имеет дело с агрессивными средами и процессами, опасными для человека и живого вообще (в связи с последним существуют экологические проблемы научного и инженерного эксперимента).

Развитие физики микромира показало, что в своем теоретическом описании объектов микромира мы в принципе не можем избавиться от влияния прибора на искомый ответ. Более того, здесь мы в принципе не можем одновременно измерять координаты и импульсы микрочастицы и др.; после измерения приходится строить взаимодополнительные описания поведения частицы за счет показаний разных приборов и неодновременных описаний данных измерений (принципы неопределенностей В. Гейзенберга и принцип дополнительности Н. Бора).

Прогресс в приборостроении нередко создает подлинную революцию в той или иной науке. Классическими являются примеры открытий, сделанные благодаря изобретению микроскопа, телескопа, рентгеновского аппарата, спектроскопа и спектрометра, созданию спутниковых лабораторий, выносу приборов в космос на спутниках и т. п. Расходы на приборы и эксперименты во многих НИИ составляют часто значительную долю их бюджетов. Сегодня много примеров, когда эксперименты не по карману целым немаленьким странам, и поэтому они идут на научную кооперацию (как ЦЕРН в Швейцарии, в космических программах и др.).

В ходе развития науки роль приборов нередко искажается, преувеличивается. Так в философии, в связи с особенностями эксперимента в микромире, о чем говорилось выше, возникла идея, что в этой области все наши знания целиком приборного происхождения. Прибор, как бы продолжая субъекта познания, вмешивается в объективный ход событий. Отсюда делается вывод: все наше знание об объектах микромира субъективно, оно приборного происхождения. В итоге в науке XX века возникло целое направление философии – приборный идеализм или операционализм (П. Бриджмен). Конечно, последовала ответная критика, но подобная идея распространена среди ученых до сих пор. Во многом она возникла из-за недооценки теоретического знания и познания, а также его возможностей.

Прежде чем перейти к нему, отметим: создание приборов и изобретение новых как для измерений, так и для экспериментов – это издавна особая область деятельности ученых и инженеров, требующая огромного опыта и таланта. Сегодня – это также и современная, все более активно развивающаяся отрасль производства, торговли и соответствующего маркетинга. Сами приборы и устройства как продукты технологий, научного и технического приборостроения, их качество и количество – по сути дела показатель степени развитости той или иной страны и ее экономики.

Теоретические методы. Методы теоретического познания – это абстрагирование, анализ и синтез, индукция и дедукция, идеализация, аналогия, формализация, моделирование, методы гипотез и аксиоматический, системный метод и подход и др.

Сущность абстрагирования состоит в мысленном отвлечении от несущественных свойств, отношений и связей в объекте и между ними при одновременной фиксации отдельных сторон, аспектов этих предметов в соответствии с целями познания и задачами исследования, конструирования и преобразования. Результатом процесса абстрагирования будут абстракции – понятия естественного языка и понятия
науки.

Метод абстрагирования включает два момента. Сначала производится отделение существенного от несущественного, наиболее важного в познавательной задаче. Затем производится оценка различных аспектов объекта, действующих факторов, условий, устанавливается наличие общего, принадлежность к определенным классам явлений, объектов и т. п. Необходимой стороной является установление независимости или пренебрежимо малой зависимости от определенных факторов. Далее производится замещение некоторого объекта идеальной или материальной природы, подвергающегося изучению, другим, менее богатым свойствами, имеющим ограниченное число параметров и характеристик. Полученный объект выступает в роли модели первого. Например, в астрономических расчетах планеты замещаются абстракциями вроде «материальной точки», реальные взаимодействия – силами и т. п. То же самое мы находим не только в небесной механике, но во всей механике, во всей науке вообще.

Следует заметить, что операция абстрагирования может применяться как к реальным, так и к абстрактным объектам, которые сами уже были результатом предшествующего абстрагирования. При этом мы как бы удаляемся от конкретности и богатства свойств исходного объекта, обедняем его. Но иначе мы не смогли бы охватить широкие классы объектов и их общую сущность, взаимосвязь, форму, строение и т. п. Роль полученной в итоге абстракции состоит в том, что она позволяет в познании назвать казавшиеся ранее разными предметы (объекты) одним именем, заменить сложное простым, классифицировать многообразие по общим признакам, т. е. выйти в итоге к обобщению, а значит, к закону.

Науке известны: 1) абстракция отождествления, при которой образование понятий происходит путем объединения многих объектов и их аспектов в особый класс; 2) изолирующая абстракция, когда производится выделение какого-либо свойства или отношения, связанного с объектом, обозначение их определенным термином и придание ему статуса самостоятельного (например, твердость, упругость, электропроводность, растворимость, устойчивость и т. п.); 3)абстракция конструктивизации, когда, отвлекаясь от неопределенности границ в свойствах объектов, как бы огрубляют действительное, реальное, благодаря чему получают возможность сформулировать некоторые законы, понять реальное в первом приближении, при этом в итоге дальнейшего движения мысли исходное упрощение снимается; 4) в специальных науках существуют свои специальные виды абстракции. Так, в математике и логике – это абстракция актуальной бесконечности и потенциальной осуществимости; в кибернетике – «черного ящика» и др. Они обладают особыми чертами и в то же время сходными свойствами с перечисленными выше видами абстракции.

Обратимся к методам анализа и синтеза.

Анализ – это мысленное разделение интересующего нас объекта или его аспектов на отдельные части с целью их систематического изучения. В их роли могут выступать отдельные материальные и/или идеальные элементы, свойства, отношения и т. д.

Синтез – мысленное соединение ранее изученных элементов в единое целое.

Из приведенных определений уже видно, что это взаимно предполагающие и дополняющие друг друга методы. В зависимости от степени исследованости, глубины проникновения в сущность объекта или его аспектов применяются анализ и синтез различного рода или вида:

– прямой, или эмпирический анализ и синтез, которые пригодны на стадии первого, еще поверхностного ознакомления с объектом исследования и его аспектами, особенно при изучении сложного объекта;

– возвратный, или элементарно-теоретический анализ и синтез, которые пригодны для постижения моментов, сторон, аспектов сущности, овладения определенными причинно-следственными зависимостями;

– структурно-генетический анализ и синтез, которые позволяют выделять в объекте исследования самое главное, центральное, решающее, ведущее к развертыванию объекта в целое; они охватывают генетические связи и опосредования; их целые цепочки ведут к полноте охвата частей и их содержания или к целостному видению и описанию объекта.

Анализ и синтез тесно связаны друг с другом: анализ подготавливает синтез, синтез завершает анализ. Они связаны и с другими методами. Так, возвратный анализ и синтез связаны со сравнением, наблюдением, измерением, экспериментом, индукцией и дедукцией, другими методами. Такой анализ предполагает абстрагирование от несущественного. Следует иметь в виду, что уровни расчленения и объединения в целое зависят от познавательных задач, а поэтому они могут быть лишь ограниченными не бесконечными, беспредельными. Оба метода – следствие философского положения о том, что целое по своим свойствам суть иное качество, чем его части, что оно больше суммы частей, но оно все же ограничено ими.

Индукция и дедукция – следующие два метода – подобно предыдущим парные и взаимодополняющие. Они занимают особое положение в системе научных методов и включают в себя применение чисто формальных логических правил умозаключения и вывода – дедуктивного и индуктивного. Начнем с разъяснения смысла индукции.

Под индукцией понимают умозаключение от частного к общему, когда на основе знания о части предметов делается вывод о свойствах всего класса в целом. При этом можно выделить такие виды индукции:

– полная индукция, когда делается вывод о свойствах данного объекта на основе перебора (и анализа) всех объектов данного класса. Это совершенно достоверное знание. Всякая наука стремится к его получению и использует в роли доказательства достоверности ее выводов, их неопровержимости;

– неполная индукция, когда общий вывод делается из посылок, не охватывающий всех объектов или аспектов данного класса. В ней присутствует, таким образом, момент гипотезы. Ее доказательность слабее предыдущей, ибо нет правил без исключения.

Исторически первой была так называемая перечислительная (или популярная) индукция. Она используется, когда на опыте замечена какая-нибудь регулярность, повторяемость, о чем и формулируют суждение. Если не будет противоречащих примеров, то тогда делается общий вывод в форме умозаключения. Такую индукцию относят к полной. Неполную индукцию иначе называют еще «научной», так как она дает не только формальный результат, но и доказательство не случайности найденной регулярности. Такая индукция позволяет «уловить» и причинно-следственные связи (что было установлено еще Бэконом и обосновано Дж. Миллем в Англии).

Пример полной индукции: последовательно проверенные металлы, один, другой, третий и т. д., обладают электропроводностью, из чего следует вывод, что все металлы электропроводны и т. д. Пример неполной индукции: последовательно взятые, каждое четное число делится на два, и хотя их всех бесконечно большое множество, мы все же делаем вывод о кратности всех четных чисел двум, и т. п.

Привлекательность и сила индукции очевидны. Отметим, что все опытные науки по преимуществу индуктивные науки. Значение индукции приходится переоценивать в связи с развитием вычислительной математики и ее приложений. Еще Бэкон писал, что если мы хотим проникнуть в природу вещей, то всюду обращаемся к индукции. Впоследствии в науке сложилось направление всеиндуктивистов (В. Уевелл, Дж. Ст. Милль и др.).

Дедуктивным называется умозаключение, в котором вывод о свойствах объекта и о нем самом делается на основании знания общих свойств и характеристик (всего множества).

Пример. 1) Все металлы проводят электрический ток.

2) Вольфрам – металл.

Вывод: вольфрам электропроводен.

Роль дедукции в современном научном познании и знании резко возросла. Это связано с тем, что современная наука и инженерная практика сталкиваются с объектами, недоступными обычному чувственному восприятию (микромир, Вселенная, прошлое человечества, его будущее, очень сложные системы разного рода и др.), поэтому все чаще приходится обращаться к мыслям, нежели к наблюдениям и экспериментам. Особое значение дедукция имеет для формализации и аксиоматизации знания, построения гипотез и др. (в математике, теоретической физике, теории управления и принятия решений, экономике, информатике, экологии и др.). Классическая математика – типично дедуктивная наука. Дедукция отличается от других методов тем, что при истинности исходного знания она дает истинное же выводное знание. Однако нельзя и переоценивать силу дедукции. Прежде чем ее применять, надо получить истинное исходное знание, общие посылки, а поэтому особое значение остается за методами получения такого знания, о которых говорилось выше.

Идеализация. Для целей научного познания, конструирования, проектирования и преобразования широко используются так называемые «идеальные объекты». Они не существуют в действительности, принципиально не реализуются на практике, но без них невозможны теоретическое знание и его приложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело, точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно черное тело и многие другие. Науку без них нельзя представить. Мысленное конструирование таких объектов называетсяидеализацией.

Чтобы идеализация протекала успешно, необходима абстрагирующая деятельность субъекта, а также другие мыслительные операции: индукция, синтез и др. При этом мы ставим себе следующие задачи: мысленно лишаем реальные объекты некоторых свойств; наделяем (мысленно) эти объекты определенными нереальными предельными свойствами; именуем полученный объект. Чтобы выполнить эти задачи, прибегают к многоступенчатому абстрагированию. Например, отвлекаясь от толщины реального предмета, получают плоскость; лишая плоскость одного измерения, получают линию; лишая линию единственного ее измерения, получают точку, и т.п. А как перейти к предельному свойству? Расположим, к примеру, известные нам тела в ряд в соответствии с увеличением их твердости. Тогда, в пределе, мы получим абсолютно твердое тело. Примеры легко можно продолжить. Такой идеальный объект, как несжимаемость, сконструирован теоретически, когда свойство сжимаемости принимается равным нулю. Абсолютно черное тело мы получим, если припишем ему полное поглощение поступающей энергии.

Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасывается, иначе мы не получим идеального объекта.

Большое значение имеет вопрос о правомерности тех или иных идеализаций. Оправдать идеализацию путем непосредственного созерцания реального объекта трудно, не всегда помогают и измерения. Правомерность идеализации доказывается применимостью на практике той теории, которая создана на базе одной или нескольких идеализаций, включая заимствованные и ранее созданные. Любая идеализация верна лишь в определенных пределах. Так, представление об идеальной жидкости (без вязкости и несжимаемости), пригодное в гидростатике, непригодно при анализе движения твердых тел в ней, так как здесь при решении задач существенны вязкость и турбулентность.

Метод аналогий. В науке, особенно в астрономии вместе с космологией, в физике, в бионике и др., многие построения возникли на основе аналогий, которые прокладывают потом дорогу как моделированию, так и различным научным гипотезам. Это один из методов познания, когда из сходства некоторых признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве других признаков и свойств этих объектов.

Построим аналогию. Известно, что Солнце – рядовая звезда нашей Галактики, в которой порядка 100 млрд таких звезд. У этих светил много общего: огромные массы (до 100 масс Солнца), высокая температура, определенная светимость, спектр излучения и т. д. У них есть спутники – планеты. По аналогии с нашей солнечной системой ученые делают вывод, что кроме нашей, в Галактике есть еще обитаемые миры, что мы не одиноки во Вселенной.

Примеры подобных рассуждений можно продолжить. Но дело не в них. Важно, что метод аналогий прокладывает дорогу к моделированию как более сложному методу, о котором мы еще будем говорить. Заметим вместе с тем, что аналогия не дает абсолютной достоверности для вывода: в ней всегда есть элемент догадки, предположения. И только опыт и практика могут вынести окончательный приговор той или иной аналогии.

Перейдем к формализации. Сам этот термин неоднозначен и применяется в разных значениях. Первое – как метод решения специальных проблем в математике и логике. Например, доказательство непротиворечивости математических теорий, независимости аксиом и др. Вопросы такого рода решаются путем использования специальной символики, что позволяет оперировать не с утверждениями теории в их содержательном виде, а с набором символов, формул разного рода и др. Второе – в широком смысле – под формализацией понимается метод изучения разнообразных проблем путем отображения их содержания, структуры, отношений и функций при помощи различных искусственных языков: математики, формальной логики и других наук.

В чем состоит роль формализации в науке? Прежде всего формализация обеспечивает полноту обозрения определенных проблем, обобщенность подхода к ним. Далее благодаря символике с чем формализация неизбежно связана, исключаются многозначность (полисемия) и размытость терминов обычного языка. В результате чего рассуждения становятся четкими и строгими, а выводы доказательными. И, наконец, формализация обеспечивает упрощение изучаемых объектов, заменяет их исследование изучением моделей: возникает как бы моделирование на основе символики и формализмов. Это помогает успешнее решать различные познавательные, проектировочные, конструкторские и другие задачи.

Из сказанного видно, что формализация связана с моделированием, она связана также с абстрагированием, идеализацией и другими методами. По отношению к моделированию она носит вспомогательный характер. Абстрагирование и идеализация, наоборот, – предпосылки для формализации.

Моделирование. Во второй части главы уже рассматривались модели разного рода, в том числе натурные. Между тем моделирование как мощный и эффективный метод применяется и на теоретическом уровне. Здесь он, будучи комплексным, опирается на предыдущие методы.

Различают аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описываются одинаковыми математическими уравнениями, формулами, схемами и т. п. Таким путем может быть представлена как гипотеза, так и закон, которые выступают предварительно качественно в виде простых отношений. В науке и технике часто поступают именно так. Сложнее – знаковое моделирование. Здесь в роли моделей – заместителей реальных объектов – служат числа, схемы, символы и др. Собственно, и технический проект в значительной своей части выражается именно таким способом. Но этот вид моделирования получает дальнейшее свое развитие благодаря математике и логике в виде логико-математического моделирования. Здесь операции, действия с вещами, процессами, явлениями, свойствами и отношениями заменены знаковыми конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе динамики объектов, их функций и др. Еще одним шагом вперед стало развитие модельного представления информации на компьютерах (компьютерное моделирование). Построенные при этом модели опираются на дискретное представление информации об объектах. Открывается возможность моделировать в режиме реального времени, строить виртуальную реальность.

Для успеха моделирования необходимо наличие и таких форм знания как язык (термины) науки, гипотеза, закон, теория.

Но прежде рассмотрим аксиоматический метод. Это – метод организации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в математике и математизированных дисциплинах. При использовании этого метода ряд простых идей, ранее доказанных или очевидных, вводится в основы теории в виде исходных положений (в рамках данной теории они не доказываются). В математике их называют аксиомами, в теоретической физике и химии – «началами» или принципами. Все остальное знание – все теоремы, все законы и следствия – выводятся из них по определенным логическим правилам (по дедукции).

Утверждение аксиоматического метода в науке связывают с появлением знаменитых «Начал» Евклида. Но элементы аксиоматики встречались и раньше. С развитием науки этот метод проникает в разные науки из математики и логики, где он главенствует. Примерами таких наук и теорий будут также аналитическая механика (у Лагранжа, Гамильтона, Герца и др.), теория электромагнитного поля Максвелла, теория относительности и др.

Основные требования к данному методу таковы: непротиворечивость аксиом, т. е. в системе аксиом или начал не должны одновременно присутствовать некоторое утверждение и его отрицание; полнота, т. е. аксиом без следствий не должно быть и их количество должно дать нам все следствия или их отрицания; независимость, когда любая аксиома не должна быть выводима из других. К данной системе добавить больше нечего.

Достоинства аксиоматического метода состоят в следующем. Аксиоматизация требует точного определения используемых понятий и строгости рассуждений. Она упорядочивает знание, исключает из него ненужные элементы, устраняет двусмысленность и противоречия, позволяет по-новому взглянуть на прежде достигнутое знание в рамках определенной теоретической системы. Правда, применение этого метода ограничено. В нематематизированных науках такой метод играет лишь вспомогательную роль. Но и в рамках математики он тоже имеет определенные границы. В выяснении этого вопроса выдающуюся роль сыграла доказанная К. Геделем теорема о принципиальной неполноте развитых формальных систем знания. Суть ее в том, что в рамках данной системы можно сформулировать такие утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть без выхода данной аксиоматизированной системы (в метатеорию). Для всей математики такую роль играет арифметика. Результат Геделя привел к краху иллюзии математиков о всеобщей аксиоматизации математики.

Системный метод и системный подход появились в арсенале человеческого знания и деятельности в XX веке благодаря в первую очередь Л. фон Берталанфи, австрийскому биологу-теоретику (с 1949 г. жил и работал в США и Канаде), и оформились в «Общую теорию систем» (ОТС). Развитие этой теории бурно протекало начиная с 50-х гг. XX века. Однако в зрелом виде, еще в самом начале нашего века, эти идеи (как и идеи кибернетики) изложил в своей всеобщей организационной науке «тектологии» русский ученый А. А. Богданов (Малиновский). Сейчас происходит буквально второе открытие работ Богданова. Ранее идеи системности развивались не как универсальные, а как частные идеи, относящиеся к организации знания, к математическим объектам (в теориях множеств, групп), объектам механики. Большую роль в XX веке сыграли работы французских структуралистов: биологов, этнографов и лингвистов. Все же главный стержень системных идей создали работы биологов и философская концепция органицизма, ведущая традицию из глубокой древности.

Онтология систем. Заметим, что в рамках позитивизма существование онтологии систем оспаривалось. Между тем объективно мир состоит из систем, сот, сетей, хаоса и пленумов (непрерывных сущностей), взаимно проникающих друг в друга и взаимодействующих. Но что такое система? Кучу песка, камней или толпу на улице вряд ли кто-нибудь назовет системой. Это скорее агрегаты. Их свойства можно определить как сумму свойств частей (в науке говорят, что они аддитивны). Рабочее определение системы таково: система – это множество элементов, находящихся в отношениях или связях друг с другом и образующих целостность или органическое единство (Дж. Клир). Богданов в своей тектологии показал, что существуют два способа образования систем. Во-первых, система возникает из соединения как минимум двух объектов посредством третьей сущности – связи. Во-вторых, образование систем происходит за счет распада ранее существовавших. Особенно наглядно оба эти способа видны в химии, в двух видах химических реакций: соединения и разложения.

Истинная система интегральна, а не аддитивна. При этом понятия «элемент», «отношение», «система» и др. используются в самом широком смысле. Так, отношение – это и некое ограничение, и сцепление, и связь, и соединение, и взаимосвязь, и зависимость, и корреляция, и др. Элементы, т. е. некие первоначально как бы независимые сущности, образуют основу любой системы, ее субстрат. Систем без элементов и отношений не бывает, как не существует элементов, если они вне системы: элемент тогда элемент, если он часть целого – системы.

Важными понятиями системного анализа являются понятия структуры и орга