Студопедия

Главная страница Случайная страница

Разделы сайта

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника






Глава 6. Методы и формы научного познания. 3 страница






 

 



 


иначе называют еще “научной”, так как она дает не только формальный ре-


зультат, но и доказательство не случайности найденной регулярности. Такая


индукция позволяет “уловить” и причинно-следственные связи (что было ус-


тановлено 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 опыт-


ные науки по преимуществу индуктивные науки. Значение индукции прихо-


дится переоценивать в связи с развитием вычислительной математики и ее


приложений. Еще Бэкон писал, что если мы хотим проникнуть в природу ве-


щей, то всюду обращаемся к индукции. Впоследствии в науке сложилось на-


правление 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 харак-


теристик (всего множества).


Пример: 1) Все металлы проводят электрический ток.


2) Вольфрам — металл.


Вывод: вольфрам электропроводен.


Роль дедукции в современном научно познании и знании резко возросла.


Это связано с тем, что современная наука и инженерная практика сталкива-


ется с объектами, недоступными обычному чувственному восприятию (мик-


ромир, Вселенная, прошлое человечества, его будущее, очень сложные сис-


темы разного рода и др.), поэтому все чаще приходится обращаться к силе


мысли, нежели к силе наблюдения и эксперимента. Особое значение дедук-


ция имеет для формализации и аксиоматизации знания, построения гипотез и


др. (в математике, теоретической физике, теории управления и принятия ре-


шений, 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 зна-


ние. Однако нельзя и переоценивать силу дедукции. Прежде чем ее приме-


нять, надо получить истинное исходное знание, общие посылки, а поэтому


особое значение остается за методами получение такого знания, о которых


говорилось выше.


Идеализация. Для целей научного познания, конструирования, проекти-


рования и преобразования широко используются так называемые “ идеальные


объекты ”. Они не существуют в действительности, принципиально не реали-


зуются на практике, но без них невозможно теоретическое знание и его при-


ложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело,


точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно

 


153


 


черное тело и многие другие. Науку без них нельзя представить. Мысленное


конструирование таких объектов называется идеализацией.


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 оп-


ределенными нереальными предельными свойствами; именуем полученный


объект. Чтобы выполнить эти задачи прибегают к многоступенчатому абст-


рагированию. Например, отвлекаясь от толщины реального предмета, полу-


чают 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 аб-


солютно твердое тело. Примеры легко можно продолжить. Такие идеальные


объекты, как несжимаемость, сконструированы теоретически, когда свойство


сжимаемости принимается равным нулю. Абсолютно черное тело мы полу-


чим, если припишем ему полное поглощение поступающей энергии.


Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно


приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасыва-


ется, иначе мы не получим идеального объекта.


Большое значение имеет вопрос о правомерности тех или иных идеали-


заций. Оправдать идеализацию путем непосредственного созерцания реаль-


ного объекта трудно, не всегда помогают и измерения. Правомерность идеа-


лизации доказывается применимостью на практике той теории, которая соз-


дана 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 турбулент-


ность.


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 такой метод познания, когда из сходства некоторых


признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве дру-


гих признаков и свойств этих объектов.


Построим аналогию. Известно, что Солнце — рядовая звезда нашей Га-


лактики, в которой порядка 100 миллиардов таких звезд. У этих светил много


общего: огромные массы (до 100 масс Солнца), высокая температура, опре-


деленная светимость, спектр излучения и т.д. У них есть спутники — плане-


ты. 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 не в них дело.


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 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 применяет-


ся в разных значениях. Первое — как метод решения специальных проблем в


математике и логике. Например, доказательство непротиворечивости мате-


матических теорий, независимости аксиом и др. Вопросы такого рода реша-


ются путем использования специальной символики, что позволяет опериро-


вать не с утверждениями теории в их содержательном виде, а с набором сим-


волов, формул разного рода и др. Второе — в широком смысле — под фор-


мализацией понимается метод изучения разнообразных проблем путем ото-


бражения 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 под-


хода к ним. Далее, благодаря символике, с чем формализация неизбежно свя-


зана, исключается многозначность (полисемия) и размытость терминов


обычного языка. В результате чего рассуждения становятся четкими и стро-


гими, а выводы доказательными. И, наконец, формализация обеспечивает


упрощение изучаемых объектов, заменяет их исследование изучением моде-


лей: возникает как бы моделирование на основе символики и формализмов.


Это помогает успешнее решать различные познавательные, проектировоч-


ные, конструкторские и др. задачи.


Из сказанного уже видно, что формализация связана с моделированием,


она связана также с абстрагированием, идеализацией и другими методами.


По отношению к моделированию она носит вспомогательный характер. Аб-


страгирование и идеализация, наоборот, — предпосылки для формализации.


Моделирование. Во втором разделе главы уже говорилось о моделях


разного рода, в том числе натурных. Между тем, моделирование, как мощ-


ный и эффективный метод применяется и на теоретическом уровне. Здесь он,


будучи комплексным, опирается на предыдущие методы.


Различают аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описы-


ваются 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 сво-


ей 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 замещены знаковыми


конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе ди-


намики объектов, их функций и др. Еще одним шагом вперед стало развитие


модельного представления информации на компьютерах (компьютерное мо-


делирование). Построенные здесь модели опираются на дискретное пред-


ставление 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 органи-


зации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в


математике и математизированных дисциплинах. При применении этого ме-


тода ряд идей, ранее доказанных или очевидных, простых вводится в основы


теории в виде исходных положений (в рамках данной теории они не доказы-


ваются). 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 матема-


тики 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, то есть в системе аксиом или начал не должны одновременно при-


сутствовать некоторое утверждение и его отрицание; полнота, то есть аксиом


без следствий не должно быть и их количество должно дать нам все следст-


вия 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. Аксиома-


тизация требует точного определения используемых понятий и строгости


рассуждений. Она упорядочивает знание, исключает из него ненужные эле-


менты, устраняет двусмысленность и противоречия, позволяет по-новому


взглянуть на прежде достигнутое знание в рамках определенной теоретиче-


ской системы. Правда, применение этого метода ограничено. В нематемати-


зированных 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.Гёделем теорема о принци-


пиальной неполноте развитых формальных систем знания. Суть ее в том, что


в рамках данной системы можно сформулировать такие утверждения, кото-


рые нельзя ни доказать, ни опровергнуть без выхода данной аксиоматизиро-


ванной системы (в метатеорию). Для всей математики такую роль играет

 

 



 


арифметика. Результат Гёделя привел к краху иллюзии математиков о все-


общей аксиоматизации математики.


Системный метод и системный подход появились в арсенале человече-


ского 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), оформилась 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) из-


ложил в своей всеобщей организационной науке “ тектологии ” русский уче-


ный А.А. Богданов (Малиновский). Сейчас происходит буквально второе от-


крытие работ Богданова. Ранее идеи системности развивались не как универ-


сальные, а как частные идеи, относящиеся к организации знания, к математи-


ческим 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 час-


тей (в науке говорят, что они аддитивны). Рабочее определение системы та-


ково: система это множество элементов, находящихся в отношениях или


связях друг с другом и образующих целостность или органическое единств о


(Дж. Клир). Богданов в своей тектологии показал, что существуют два спосо-


ба образования систем. Согласно первому система возникает из соединения


как минимум двух объектов посредством третьей сущности — связи. Второй


способ — образование систем за счет распада ранее существовавших. Осо-


бенно наглядно оба эти способа видны в химии, в двух видах химических ре-


акций: соединения и разложения.


Истинная система интегральна, а не аддитивна. При этом понятия “эле-


мент”, “отношение”, “система” и др. используются в самом широком смысле.


Так, отношение — это и некое ограничение, и сцепление, и связь, и соедине-


ние, и взаимосвязь, и зависимость, и корреляция, и др. Элементы, то есть не-


кие 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 организации. Структурой называют чаще всего строение отношений и свя-


зей в системе, ее архитектуру, форму, устойчивую композицию, а организа-


цией — совокупность структуры и программы поведения системы, меняю-

 

 



 


щейся или постоянной. Многие авторы нередко отождествляют понятия


структуры и организации. Заметим, что внутренняя форма системы — это


ее каркас и опора.


Существует многообразие видов систем: 1) по форме — это централист-


ские и ацентрические (звездные); 2) по природе — материальные и идеаль-


ные, включая информационные; биокосные и живые; природные и искусст-


венные (вроде технических и др.); 3) по видам движения — вещественные и


полевые, в том числе физические, химические, биологические и социальные;


4) по взаимосвязи с окружением — изолированные и открытые; 5) по актив-


ности — активные и пассивные; 6) по функциям — моно- и многофункцио-


нальные; 7) по структуре и количеству — неорганизованные (хаотичные,


вроде газов) и организованные, а также малые и большие, простые и слож-


ные; 8) по направленности — нецелевые (подчиненные естественным зако-


нам или инвариантам, вроде минералов, жидкостей, планет; алгоритмические


и имеющие естественно возникшие программы, вроде машин, биологических


организмов и т.п.) и целевые (как человек и общество); 8) по обусловленнсти


— вероятностные (связанные со случайностью) и жестко детерминированые;


и др.


Система и её актуальная среда противостоят друг другу и взаимодейст-


вуют, абсолютно изолированных систем не бывает. В силу этого любая сис-


тема внешне ограничена, в том числе по ресурсам. Кроме того, она всегда


локализована в пространстве и времени, имеет четкие или нечеткие границы


жизнедеятельности. Бесконечно больших и вечных систем не бывает: все ис-


тинные системы имеют верхние пределы по количеству компонентов, числу


уровней, сложности, по разнообразию свойств, то есть они всегда внутренне


ограничены.


Рассмотрим простые и сложные системы. Простейшая система состоит


как минимум из двух элементов, компонентов вообще, объединенных в целое


каким-либо отношением, связью, как, например, протон и электрон в атоме


водорода. Но свойства возникшего целого резко отличаются от свойств эле-


ментов. Система — это новое, иное качество, не равное сумме свойств ее


элементов (эмерджентность). Формально, сети (вроде ячеистой структуры


Галактики, колонии организмов, сети связи и коммуникаций, расселение лю-


дей, размещение производства на территориях, схемы управления и др.), со-


ты (вроде кристаллов, совокупности клеток в тканях организмов, определен-


ные конструкции в технике и в технологических схемах, ритмы и регулярные


процессы и др.), агломерации (вроде кучи песка, груды камней, толпы и др.),


а также хаос и пленумы (непрерывные сущности, вроде вакуума, жидкостей,


газов и др.) можно рассматривать как “вырожденные” случаи истинных сис-


тем, обусловленные характером компонентов и, главное, их отношений.


О сложных системах. Важнейшей проблемой науки конца XX века, пе-


реходящей в XXI век, является проблема описания и объяснения механизмов


существования, изменения, сохранения свойств, упадка и гибели (катастроф)


сложных систем, особенно обладающих собственным поведением (так назы-

 

 



 


ваемых “бихевиоральных систем”). К их числу относятся все живые орга-


низмы, их сообщества и биосфера в целом, человек и его различные группы и


объединения (народы, государства и др.), а также гибридные (смешанные)


системы вроде биогеосистем, человекомашинных, экономических, экологи-


ческих и др. систем. Все они — открытые системы, обладающие собствен-


ным поведением, основанном на вещественном, энергетическом и информа-


ционном обмене со средой. Это — иерархические по структуре образования.


Им присущи прямые и обратные связи, управление, функциональность, са-


моорганизация, отражение, память, адаптивность, избирательность, направ-


ленность, алгоритмичность, агрессия в среду и обмен со средой, другие свой-


ства.


Познание систем, начиная с их простоты и сложности, других характе-


ристик, согласно У.Р. Эшби, связано прямо со способностями человека вос-


принимать, хранить в памяти и перерабатывать поступившие сигналы, кото-


рые оцениваются в нервной системе человека и оформляются в осмысленную


информацию. Оно связано с возможностями его инструментальных средств,


а также с целями и задачами познания, конструирования, планирования и


действий. В этой связи находится оценка человеком таких характеристик


систем как их величина и масштабы, количество компонентов, простота и


сложность, степень интенсивности качеств, свойств и процессов, трудность


или легкость действий, быстрота и медленность, и др. Субъективность вос-


приятия получаемой при этом информации несомненна, как несомненна от-


носительность, а также неоднозначность понимания подобных характери-


стик. Но несомненна при этом и эвристическая сила сопоставления, анало-


гий, анализа, вероятностных методов и статистики, гипотез, других методов.


Заметим, что большое значение для познания неизвестного может иг-


рать, развитый впервые в бихевиоризме и примененный затем в кибернетике,


метод “черного ящика ”. Суть его в следующем. Если мы, изучая какую-либо


сложную или даже сверхсложную систему, узнали параметры входных воз-


действий (“возмущений”) или сигналов разного рода, а также информации,


то нам совсем не обязательно знать, что происходит внутри системы. Нам


достаточно знать характер выходных сигналов, а также информации. Сопос-


тавив то и другое, сравнив это всё с известными аналогичными случаями по-


ведения других систем, мы сравнительно легко делаем умозаключение по


аналогии о том, что можно ожидать от этой системы в дальнейшем. Конечно,


при этом должны быть тщательно изучены условия, в которых находится


изучаемая система, они тоже должны быть сопоставлены с известными, дру-


гими случаями, особенно, в связи с изменением условий и характеристик


входа и выхода.


В качестве таких “черных ящиков” могут выступать сложные системы


любого рода и их модели — вещественно-полевые, энергетические, инфор-


мационные, такие как физические процессы сложного характера и большой


интенсивности (экстремальные), химические реакции, организмы, популя-


ции, экосистемы, технические системы, соответствующие модели, а также

 

 



 


человеческо-деятельностные системы, вроде экономических, финансовых,


производственных, социальных, а также сам человек и разные группы, сооб-


щества, государства и их ассоциации, человечество в целом. Овладение ме-


тодологией “черного ящика” исключительно актуально в связи с современ-


ным состоянием взаимоотношений сообществ людей друг с другом, а, глав-


ное, с природой. Конечно, при этом необходимо накопить разными способа-


ми часто огромную информацию, обработать ее эффективно, например, на


основе статистики и вероятностного подхода, а также компьютерной техно-


логии и построения кибернетико - информационных моделей.


Системный метод и системный подход вытекают из предыдущего и из


природы систем, системности как свойства. Их суть в следующем:


1. Фундаментальная роль системного метода состоит в том, что на его


основе достигается продвижение науки и всего человеческого познания к


единству, целостному мировидению.


2. Специфическим для общей теории систем (ОТС), для системного ме-


тода и подхода является вопрос о порождении свойства целостности из


свойств элементов, а также компонентов и уровней строения в сложных сис-


темах. И, наоборот, существует проблема порождения свойств составляющих


целое частей из характеристик этой целостности.


3. Источник преобразований системы или ее функций обычно лежит в


ней самой. Это связано с ее внутренними противоречиями и направленным


поведением (например, зависящим от естественных законов и ими же на-


правляемым, алгоритмическим, целевым и др.). При этом особенность бихе-


виоральных систем — их самоорганизация, самоуправление и т.д.


4. В системном исследовании и ОТС важен принцип универсальности


системных законов, не исключающий вместе с тем специфики систем разно-


го рода. Это означает возможность строить не простые аналогии, а аналогии


органицистского характера (вроде, государство — организм с управляющими


и управляемыми структурами, человечество — популяция организмов в виде


народов и государств и т.п.).


5. Согласно ОТС и системному подходу один и тот же “материал” или


субстрат обладает фактически в одно и то же время разными свойствами, па-


раметрами, функциями и принципами строения и развития. Это проявляется


в иерархичности сложных систем и специфике управления в таких системах.


6. Системный подход невозможен без анализа условий существования и


факторов актуальной для них среды.


7. ОТС и системный метод чисто причинное объяснение рассматривают


как недостаточное. Для больших классов систем, таких как бихевиоральные,


характерны целесообразность, целеположенность и др. особенности, отли-


чающие их радикально от физических и химических систем.


8. При создании систем важен принцип: система есть то, что получается


в результате оптимизации конструкции создаваемой системы путем всесто-


роннего анализа взаимосвязанных факторов, влияющих на ее существенные


характеристики (теорема Б. Байцера).

 

 



 


9. С позиций системности можно правильно подойти к решению такого


важного для науки вопроса, как редукция объяснения одних уровней строе-


ния материи и механизмов ее изменения на основе предшествующего уровня.


Редукция всегда допустима, когда ищут источник, причину тех или иных яв-


лений: социальных на основе биологического субстрата, биологических — на


основе химических реакций, химических — на основе физических законов и


взаимодействий. Но при этом нельзя забывать эмерджентность каждого из


уровней строения, специфику их собственных законов и т.п.


10. Системный анализ возник на основе математизированной ветви ОТС


— системологии и системных методов. Из этого факта вытекают главные ус-


тановки системного анализа: решая проблемы управления в системах, надо


стремиться максимально полно учесть все входные и выходные характери-


стики объекта; использовать междисциплинарный подход; строить исследо-


вания, разработки, проекты и действия в ключе проблемной и “задачной”


ориентации, а не просто функционального подхода (начальник приказал — я


выполнил!). Системный анализ конкретизируется в виде своего прикладного






© 2023 :: MyLektsii.ru :: Мои Лекции
Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав.
Копирование текстов разрешено только с указанием индексируемой ссылки на источник.