Естественно-научное познание: структура и динамика. Основы методологии естественно-научного познания

Простое разложение каких-либо объектов на отдельные части, не имеющее целью понимание объекта как целого, строго говоря, не является аналитическим процессом. Ребенок, разбивающий игрушку для того, чтобы выяснить, что у нее внутри, не осуществляет анализа, а делает возможным только доступ к объекту познания. Иное дело, когда исследователь осуществляет расчленение образца для изучения, скажем, его химического состава. Состав образца выступает уже как целостная его характеристика. В этом случае уместно говорить о процессе анализа.

По своей сущности анализ всегда выступает как метод познания целого, а не просто отдельных его элементов. Поэтому он не только невозможен без синтеза, но с самого начала его предполагает. Изучение же отдельных элементов есть только момент в процессе познания целого.

Сам переход от анализа фактов к теоретическому синтезу осуществляется с помощью методов, которые, дополняя друг друга, составляют содержание этого сложного скачка. Одним из таких методов является индукция - метод перехода от знания отдельных фактов к знанию общего, к эмпирическому обобщению и установлению общего положения, отражающего закон или другую существенную связь. Характерным для опытных наук методом исследования является индукция. В основе индукции лежат индуктивные умозаключения.

Непосредственная основа индуктивного умозаключения - повторяемость признаков в ряду предметов определенного класса. Заключение по индукции представляет собой вывод об общих свойствах всех предметов, относящихся к данному классу, на основании наблюдения достаточно широкого множества единичных фактов. В индукции использовано положение о том, что во всяком научном явлении есть нечто общее, выступающее как объективная закономерность. Индуктивный вывод направлен на выявление этой закономерности.

Принято различать полную и неполную индукцию. В свою очередь, последняя подразделяется на следующие виды: 1) индукция через простое перечисление (популярная индукция); 2) индукция через отбор фактов из общей массы по определенному правилу; 3) научная индукция, осуществляемая на основе знания причинных связей явлений в рамках изучаемого класса.

В полной индукции общий вывод строится на основании исследования всех предметов (явлений) данного класса. Поскольку изучению подлежит полный набор предметов из заданного класса, то полученное умозаключение имеет характер достоверного вывода.

Метод неполной индукции в форме популярной индукции применяется в слабо формализованных научных дисциплинах. Суть популярной (перечислительной) индукции заключается в следующем: общий вывод строится на основании наблюдения ограниченного множества фактов, если среди последних нет таких, которые противоречат индуктивному обобщению. Поэтому достигнутая таким путем истина неполна, ибо всегда остается возможность натолкнуться на факт, опровергающий вывод.

Индукция через отбор фактов по заранее заданному правилу находит широкое применение в статистических методах оценки. Так, при оценке качества партии товаров, как правило, нет необходимости проверять все изделия, входящие в партию. Для этого по определенным правилам формируют некоторую контрольную группу и по результатам ее изучения судят о качестве всей партии изделий.

Как бы ни были развиты методы индукции, научное познание не может обойтись без дедуктивного метода, состоящего в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам - следствиям. Умозаключение по дедукции построено по следующей схеме: все предметы класса М обладают свойством Р, а предмет m относится к классу М, значит, m обладает свойством Р.

Не совсем верно сводить дедуктивный метод лишь к дедуктивному заключению. Направленность мысли от общего к частному может характеризовать целую систему научных исследований. Так, вся классическая механика с ее приложениями к явлениям природы и техники построена на основе трех законов И. Ньютона,

Под дедукцией понимают метод перехода от общих суждений к частным, а также необходимое следование из одних высказываний - посылок - других высказываний с помощью законов и правил логики. Необходимый характер следования делает получаемое знание не вероятным, а достоверным.

Возрастание роли дедукции в научном познании связано с тем, что научное исследование все чаще сталкивается с явлениями, недоступными непосредственному восприятию (микромир, метагалактики, минувшие эпохи в развитии человечества и т.д.). В процессе исследования такого рода явлений все чаще обращаются к постулированию каких-либо общих положений, выдвижению различного рода научных гипотез и теорий с тем, чтобы дедуктивно выводимые из них следствия можно было сопоставить с наблюдаемыми или экспериментально устанавливаемыми фактами, В подобных случаях дедукция незаменима. Она выгодно отличается от других методов познания тем, что при истинности исходного знания, представленного в форме посылок, она дает возможность получить новое истинное знание.

Хотя в современном научном познании наблюдается расширение сферы применения дедуктивных методов, их роль не следует преувеличивать, равно как и роль индуктивных методов. Роль дедуктивных методов ограничена тем, что они не позволяют получить содержательно нового знания. В дедуктивном выводе, по сути дела, нет ничего такого, что не содержалось бы уже в посылках. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания некоторой системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания принятых посылок.

В процессе научного познания индуктивные и дедуктивные методы тесно связаны. Индуктивные методы имеют большое значение в науках, непосредственно опирающихся на опыт, в то время как дедуктивные методы имеют первостепенное значение в теоретических науках как. средство их логического упорядочения и построения, как методы объяснения и предсказания.

Для обработки и обобщения фактов в научном исследовании широко применяются классификационные методы. Классификация позволяет решать целый ряд познавательных задач: свести много-образие материала к сравнительно небольшому числу образований (классов, типов, форм, видов, групп и т.д.); выявить исходные единицы анализа и разработать систему соответствующих понятий и терминов; обнаружить регулярности, устойчивые признаки и отношения, в конечном счете, - эмпирические закономерности, подвести итоги предшествующих исследований и предсказать существование ранее неизвестных объектов или их свойств, вскрыть новые связи и зависимости между уже известными объектами.

"Хорошей" классификацией принято считать ту, которая объединяет в один класс объекты, максимально сходные друг с другом в существенных признаках, является устойчивой и гибкой для своего сохранения в условиях появления новых объектов исследования. Одновременно она должна быть удобна в обращении и обеспечивать сравнительно легкий поиск нужных объектов или нужной информации о них.

Классификации выражаются в виде текстов на естественном языке, различного рода таблиц, схем. Значение классификации велико в науках, связанных с многообразием исследуемых объектов (биология, география, геология и т.д.). С помощью классификации фиксируются закономерные связи между классами объектов для определения места объекта в системе, обобщаются результаты в развитии определенной области знания, осуществляется переход от эмпирического этапа в развитии науки к теоретическому, предсказываются свойства еще не найденных в действительности элементов. Яркий пример -периодическая система химических элементов Д.И. Менделеева, которая дала возможность предсказать свойства еще не открытых химических элементов.

Одним из методов научного познания является аналогия, посредством которой достигается знание о предметах и явлениях на основании того, что они имеют сходство с другими. Степень вероятности (достоверности) умозаключений по аналогии зависит от количества сходных признаков у сравниваемых явлений (чем их больше, тем большую вероятность имеет заключение).

Применение метода аналогии в познавательном процессе требует определенной осторожности. Четкое выявление условий его эффективного функционирования не так просто. История науки свидетельствует о различном отношении к заключению по аналогии как методу получения новых знаний со стороны исследователей. Одни из них видели в нем надежное средство получения достоверных знаний, тем более, что сталкиваться с аналогией, по сути дела, приходится в любом научном исследовании.

Другие исследователи отказывали заключению по аналогии в роли надежного средства познания, Отрицательное отношение к нему обусловлено отсутствием жестких процедур, позволяющих осуществить перенос знания с одного сравниваемого объекта на другой. Возможность их разработки для любых познавательных ситуаций представляется проблематичной и поныне.

Аналогия находится в основании метода моделирования. Модель есть аналог своего прототипа и при переносе знания с модели на прототип, по сути дела, используется умозаключение по аналогии.

В тех случаях, когда возможна разработка четко сформулированных правил переноса знаний с модели на прототип, умозаключение по аналогии обретает доказательную силу. В качестве таковой системы правил в технических науках широко используется теория подобия. Поэтому в ряде областей знания, применительно к определенным типам задач, метод аналогии может быть строгим и достоверным. В общем же случае этого сказать нельзя, но необходимо стремиться выявлять условия аналогии, при которых корректность вывода по аналогии повышается.

В научном познании выделяются качественная аналогия, количественная аналогия, структурно-логическая аналогия. Ценность метода аналогии существенно возрастает при его использовании совместно с другими методами научного исследования.

Применение рассмотренных методов обработки фактического материала может привести к обнаружению некоторой объективной закономерности, к обобщениям на эмпирическом уровне. Однако исследователь все еще остается на эмпирическом уровне познания, поскольку и гипотеза, и закон - это пока эмпирические формы знания. В чем их гносеологические особенности?

Специфика эмпирической гипотезы состоит в том, что она является вероятностным знанием; носит описательный характер, т.е. содержит предположение о том, как ведет себя объект, но не объясняет почему; обобщает результаты непосредственного наблюдения и выдвигает предположение о характере эмпирических зависимостей; формулируется средствами языка, содержащего термины наблюдения. Примеры таких гипотез: "чем сильнее трение, тем большее количество тепла выделяется", "металлы расширяются при нагревании" и др.

Эмпирический закон - это наиболее развитая форма эмпирического знания, фиксирующего количественные и иные зависимости, полученные опытным путем, при сопоставлении фактов наблюдения и эксперимента. В этом его отличие как формы знания от теоретического закона, который формулируется в результате теоретических рассуждений.

Исследования последних десятилетий |показали, что теорию нельзя получить в результате индуктивного обобщения и систематизации фактов, она не возникает как логическое следствие, механизмы ее создания и построения имеют иную природу, предполагают скачок,, переход на качественно иной уровень познания, требующий творчества и таланта исследователя.

К теоретическому уровню познания относят все те формы отражения, в которых в логически связанной форме отражаются объективные законы и другие всеобщие, необходимые и существенные связи объективного мира, а также получаемые с помощью логических средств выводы или вытекающие из теоретических посылок следствия. Теоретический уровень представляет собой различные этапы, шаги, ступени опосредованного познания действительности.

Методы и формы познания теоретического уровня также можно разбить на две группы и отразить в таблицах.

Первая группа - это методы и формы познания, с помощью которых создается идеализированный объект, в котором сущностные отношения предстают как бы в "чистом" виде. Вторая группа - методы построения, обоснования и проверки гипотезы, приобретающей статус теории.

К методам построения и исследования теоретического объекта здесь относятся абстрагирование, идеализация, формализация, мысленный эксперимент и моделирование. Формы теоретического познания представлены понятиями, идеями и принципами, идеальными моделями, законами, а также аксиомами и постулатами.

Абстрагирование - есть мысленное отвлечение от несущественных свойств, связей, отношений предметов и выделение сторон, интересующих исследователя. Абстрагирование, как правило, осуществляется в два этапа. На первом этапе определяются существенные свойства, связи и т.д. На втором -исследуемый объект заменяют другим, более простым, представляющим собой упрощенную модель, сохраняющую главное. Ни одно исследование не обходится без абстракции, так как абстракция дает возможность, исследуя получившийся идеальный объект, ставший представителем класса объектов, переносить полученные данные на весь класс.

Очевидно, что в зависимости от цели, предмета, а также исходной концепции исследования создаются различные абстракции одного и того же объекта. В этих случаях мы имеем дело с различными способами идеализации реальных объектов. В методологии науки существует метод идеализации, основанный на абстрагировании, но предполагающий мысленное конструирование таких объектов, в которых то или иное свойство, состояние представлены в предельном виде.

Идеализация - это мысленное конструирование объектов, которые практически неосуществимы (например, идеальный газ, абсолютно твердое тело). В результате идеализации реальные объекты лишаются некоторых присущих им свойств и наделяются гипотетическими свойствами.

С такими же объектами имеет дело и мысленный эксперимент - специфический теоретический метод, конструирующий идеализирован-ные, неосуществимые ситуации и состояния, исследующий процессы в "чистом виде" Особенность этого метода в том, что он позволяет ученому опереться на чувственные представления, сделать наглядными идеализированный объект и процесс, понятия теории наполнить чувственным содержанием. В мысленном эксперименте, например, может участвовать тележка, движущаяся без сопротивления окружающей среды; ракеты, летящие со скоростью света; лифты, падающие в безвоздушное пространство и т п.

В тех случаях, когда изучаемый объект недоступен для прямого вмешательства исследователя или такое вмешательство по ряду причин нецелесообразно, прибегают к методу моделирования. Сущность моделирования как метода познания заключается в замещении объекта исследования моделью. В качестве модели могут быть использованы объекты как естественного, так и искусственного происхождения. Моделирование предполагает перенос исследовательской деятельности на другой объект, выступающий в роли заместителя изучаемого объекта. Объект-заместитель называется моделью, а объект исследования - оригиналом (прототипом).

Для всех научных моделей характерно то, что они выступают заместителем объекта исследования, Модели находятся с последним в таком сходстве (соответствии), которое позволяет получить новое знание о данном объекте. Абстрактно-теоретически возможны любые виды моделей. Традиционным является разделение моделей на материальные и идеальные. Вместе с тем, такое разделение дополняется делением их на предметно-подобные (вещественные, субстанциональные и т.д.) и символические (математические, знаковые и т.д.), Модели можно подразделять на объектные (сходство устанавливается между объектом-моделью и объектом-прототипом) и деятельностные (сходство устанавливается между видами деятельности, в которые включены модель и прототип).

Универсальность метода моделирования означает его применимость ко всем областям и этапам научного исследования,

Мысленные модели подразделяются на образные (иконические) и знаковые (символические). Примером образной модели может служить планетарная модель атома, а знаковой - структурные формулы классической химии. Выделяют также смешанные модели, сочетающие элементы изобразительности и знаковости.

Мысленные модели выполняют одновременно функции упрощения, идеализации, отображения и замещения реально существующих сложных объектов. По мере утверждения, дополнения, детализации мысленные модели становятся основой научной теории (модели атомов, газов и т.д.). Подобные модели применяются и в общественных дисциплинах (модель простого товарного хозяйства и т.д.).

Важнейшим средством построения и исследования идеализированного теоретического объекта является формализация. Формализация представляет собой отображение объекта или явления в знаковой форме какого-либо искусственного языка (математики, химии и т.д.) и обеспечение возможности исследования реальных объектов и их свойств через исследование соответствующих знаков.

Введение символики обеспечивает полноту обозрения определенной области проблем, краткость и четкость фиксации знание позволяет избежать многозначности терминов.

Создание алгоритмических формализованных описаний имеет не только собственно познавательную ценность, но является условием для использования на теоретическом уровне научного познания математического моделирования. Математическая модель есть знаковая структура, имеющая дело с абстрактными объектами - математическими величинами, понятиями, отношениями, которые допускают различные интерпретации. Одна и та же модель может применяться в различных науках. Значение математической модели при разработке теории определяется тем, что она, отображая определенные свойства и отношения оригинала, замещает его в определенном отношении и дает новую, более глубокую и полную информацию об оригинале. Математическая модель, как правило, имеет вид уравнения или системы уравнений различного типа вместе с необходимыми для ее решения начальными и граничными условиями, значениями коэффициентов уравнений и другими параметрами. Построение идеального объекта и последующее его исследование завершают переход от эмпирического уровня к теоретическому.

Теоретическое исследование объекта ориентировано на использование аксиоматического, гипотетико-дедуктивного, исторического методов и метода научного доказательства.

Аксиоматический метод представляет собой способ построения теории, при котором в ее основу кладутся некоторые ее положения - аксиомы или постулаты - из которых все остальные положения теории выводятся путем рассуждений, называемых доказательствами.

Правила, по которым должны проводиться эти рассуждения, рассматриваются в логике - в учении о дедукции. Все понятия, с которыми имеют дело в доказательствах, кроме небольшого числа первоначальных понятий, вводятся на основе определений, разъясняющих их смысл через ранее введенные или известные понятия.

В аксиоматическом методе некоторые утверждения (аксиомы) принимаются без доказательств и затем используются для получения остальных знаний по определенным логическим правилам. Общеизвестной, например, является аксиома о параллельных линиях (не пересекаются), которая принята в геометрии без доказательства.

Аксиоматические системы построены для всех основных разделов современной математики и логики. Если аксиоматический метод применяется к эмпирическому - естественнонаучному и общественно-научному знанию, то в качестве исходных положений используются гипотезы, то есть утверждения, относительно которых в ходе развития теории может быть доказана их истинность или ложность.

При применении к эмпирическому знанию аксиоматический метод выступает как гипотетико-дедуктивный метод. Данный метод находит широкое применение в биологии, психологии, лингвистике.

Сущность гипотетико-дедуктивного метода развертывания и обоснования теории состоит в следующем. Объяснение причин и закономерностей эмпирически исследуемых явлений высказывается первоначально в вероятностной, предположительной форме, то есть в виде одной или нескольких конкурирующих гипотез. Условия проверяемости гипотезы предполагают ее дедуктивное развертывание: из положений-посылок гипотезы по правилам дедуктивного вывода получают следствия, принципиально проверяемые в эксперименте. Необходимость таких процедур объясняется тем, что высказываются суждения о сущностных отношениях, непосредственно недоступных наблюдению, требующих догадки, воображения.

Гипотетический метод познания предполагает разработку научной гипотезы на основе изучения физической, химической и т.п. сущности исследуемого явления с помощью описанных выше способов познания и затем формулирование гипотезы, составление расчетной схемы алгоритма (модели), ее изучение, анализ, разработку теоретических положений,

Как в социально-экономических и гуманитарных, так и в естественных и технических науках часто используют исторический метод познания. Этот метод предполагает исследование возникновения, формирования и развития объектов в хронологической последовательности, в результате чего исследователь получает дополнительные знания об изучаемом объекте (явлении) в процессе его развития.

Исторический метод требует мысленного воспроизведения конкретного исторического процесса развития. Его специфика обусловливается особенностями самого исторического процесса: последовательностью событий во времени и проявлением исторической необходимости через множество случайных событий.

Необходимо подчеркнуть, что науки, строящие теорию на основе диалектики исторического и логического, сохраняющие тесную связь с эмпирией, не имеющие возможности вводить математические модели, пользоваться гипотетико-дедуктивным методом, не должны оцениваться как несовершенные, "не дотягивающие" до строгой научности. Можно лишь говорить о специфике познавательных средств и методов этих наук.

Доказательность - основное требование научного знания. Под доказательством в широком смысле слова понимают любую процедуру установления истинности какого-либо суждения при помощи логических рассуждений или посредством чувственного восприятия некоторых физических предметов и явлений. В узком смысле доказательство предполагает установление объективной истины посредством всего аппарата методологических средств.

Доказательства в широком смысле часто используются в гуманитарных науках, к ним относятся и эмпирические доказательства в естественных науках, основанные на данных наблюдений и экспериментов.

Доказательства в узком смысле слова обычно используются в логике, математике, теоретической физике. Такие доказательства представляют собой цепочки правильных умозаключений, ведущих от истинных посылок (исходных для данного доказательства суждений) к доказываемым (заключительным) тезисам. Истинность посылок при этом не обосновывается в самом доказательстве, а каким-либо образом устанавливается заранее.

3. Общенаучные подходы как методологические принципы познания целостных объектов: системный, структурный, функциональный, информационный и др.

В современном научном познании особое значение приобретают общенаучные подходы. Они задают определенную направленность научного исследования, фиксируют определенный его аспект, жестко не указывая на специфику конкретных исследовательских средств. Такими подходами являются системный, структурный, функциональный, вероятностный, информационный и другие. Фиксируемый данными подходами аспект исследования ясен из самого названия. Он тесно связан с соответствующей общенаучной категорией (система, структура, функция, вероятность, информация), дающей представление о том, какая именно форма действительности прежде всего интересует исследователя В понятии подхода логически всегда акцентируется основное направление исследования, своеобразный "угол зрения" на объект изучения.

Важнейшая черта названных подходов - принципиальная применимость к исследованию любых явлений и любой сферы действительности. Они могут работать во всех без исключения научных дисциплинах. Это обусловлено общенаучным характером категорий, лежащих в основании данных подходов.

Каждый из общенаучных подходов, взятый сам по себе, не должен Абсолютизироваться. Подходы базируются на какой-то одной категории, отражающей лишь одну (хотя и существенную) сторону объекта познания. Общенаучные подходы - эффективные и адекватные пути исследования реальности при условии их совместного применения с другими подходами, а также с традиционными средствами.

Структурный подход ориентирует на изучение внутреннего строения системы, выявление закономерностей процесса упорядочения элементов в системе, анализ характера и специфики связей между элементами. Структурный подход в научном исследовании применяется там, где характер поставленных задач требует расчленения предмета изучения на отдельные составляющие. Расчленяя предмет, исследователь временно нарушает его целостность, абстрагируясь от нее.

Функциональный подход ориентирует на выявление особенностей функционирования систем. Система в рамках данного подхода рассматривается с позиции внешнего аспекта. Функциональный подход отвлекается от содержания, структуры системы, сосредотачиваясь на задаче обнаружения функциональных зависимостей между входными и выходными параметрами системы.

Функциональный подход является общенаучным подходом, т.е. может быть применен в любой области знания. Но область адекватного его использования составляют объекты, для которых связи и отношения с окружающей средой являются существенными, определяющими как изменения, так и устойчивость, и сохранение объектов. Функциональный подход - необходимое условие исследования феномена управления и связанных с ним информационных процессов. Управление и информация проявляют себя как типично функциональные свойства систем.

В настоящее время широкое распространение получил системный подход. Известно, что масштабность, многообразие связей и отношений природных, технических, социальных процессов требуют их изучения не по отдельности, а как единого целого, с привлечением знаний из самых различных областей. Именно такой подход в познавательном процессе призван обеспечить системные исследования, отличительными чертами которых являются следующие:

- системные исследования опираются не на одну научную дисциплину, а используют знания из различных областей, необходимые для целостного познания объектов. Они носят междисциплинарный характер. Им приходится иметь дело со сложными объектами, связи и отношения между которыми подчиняются различным законам и не могут быть выяснены с помощью какой-либо одной науки;

- конечным пунктом системного исследования является формирование целостной, интегративной модели изучаемого объекта. В ходе него отдельные компоненты анализируются не ради их собственного познания, а с целью последующего их сведения в единое целое, выяснения роли этих компонентов в образовании целостного объекта, поддержания его устойчивости и стабильности;

- системные исследования имеют дело с выделенными из окружающей среды относительно самостоятельными объектами. Поэтому и познание имеет расчлененную, двуединую направленность. С одной стороны, исследованию подлежат внутренние связи и зависимости, характеризующие данный объект как автономное целое. С другой стороны, всякий целостный объект, взаимодействующий с внешним миром, зависим от других систем. Это делает необходимым исследование влияния окружающей среды на целостность системы, ее сохранность или разрушение. Глубокий анализ внутренних и внешних связей объекта позволяет создать о нем целостную научную картину;

- специфичной является логика системного исследования. При аналитическом исследовании осуществляется расщепление предмета, а затем изучается каждый из составляющих его компонентов. Причем каждый из элементов познается до бесконечности вглубь от одной сущности к другой. Логика системного исследования иная. Здесь разделение объекта и анализ его компонентов осуществляется вглубь не до бесконечности, а до определенного предела. Критерием является такая глубина проникновения в структурные компоненты, которая необходима для научного объяснения и описания объекта как определенной целостности;

- системные исследования достигают своей цели только тогда, когда сам познавательный процесс организован по законам целостности, подчинен получению интегративного знания. Применяемые методологические принципы, категориально-понятийный аппарат, исследовательские процедуры, методы и приемы должны быть подобраны так, чтобы они обеспечивали создание интегративной модели.

Таким образом, системные исследования представляют собой особый вид познавательной деятельности, изучающей объект как целостность, располагающую собственным арсеналом познавательных средств, имеющих междисциплинарный характер.

Системный подход является методологией системного исследования. Он сосредоточивает внимание на получении универсального знания о системных объектах, их качественной определенности, закономерностях существования, механизмах взаимодействия, образующих целостность компонентов, характере и содержании их связей и отношений.

Основные положения системного подхода определяются в общей теории систем, которая изучает закономерности, принципы и методы функционирований и развития целостных объектов реального мира, Теория систем включает в себя системологию и системные исследования.

Системология - специфическое направление общей теории систем, которое представляет конкретные процессы и явления в качестве систем, обосновывает наличие определенных системообразующих признаков у конкретных объектов, классифицирует и описывает их.

Теория систем в настоящее время развивается в нескольких направлениях: теория жестких систем, имеющих прочные и устойчивые связи и отношения. К таким системам относятся системы неживой природы; теория мягких систем, имеющих собственную структуру, реагирующих на внешние воздействия, но сохраняющих внутреннюю сущность и способность к функционированию и развитию; теория самоорганизации. Самоорганизующиеся системы - это самовосстанавливающиеся системы, к которым относятся все живые системы. Изучением самоорганизующихся систем занимается перспективная отрасль научного знания - синергетика.

Алгоритмический подход тесно связан с кибернетикой и конструктивным направлением в математике. Широко используется при описании процессов функционирования систем управления, информационных процессов, сложных систем и т.д. Особо важную роль играет в науках о поведении, психике и обучении. В науках, имеющих дело с интеллектом, алгоритмический подход выступает как некоторая система предписаний, в соответствии с которыми исследователь подходит к изучению процесса переработки информации человеком, а также как средство, язык, применяемый в рамках различных приемов самого исследования (наблюдение, эксперимент, моделирование).

При описании процессов переработки информации человеком приходится говорить об алгоритме лишь в форме алгоритмического предписания. Для алгоритмов, применяемых в математической логике, характерно отвлечение от человеческого фактора и формализация приемов рассуждения. Применение алгоритмического подхода целесообразно в тех случаях, когда существует возможность представить изучаемое явление в виде процесса, подчиняющегося строгим правилам.

Вероятностный подход основывается на понятии вероятности и ориентирует исследователя на изучение процессов как некоторых статистических ансамблей. Применение вероятностного подхода к исследованию процессов нацелено на выявление статистических закономерностей. Наложение большого числа случайных обстоятельств. порождающих статистические закономерности, во многих случаях приводит к результатам, практически не зависящим от случая, что дает право говорить о закономерностях.

Информационный подход - выделение и исследование информационного аспекта различных явлений действительности. Наукой все глубже осознается факт, что без изучения феномена информации познание мира не может считаться сколько-нибудь полным и адекватным. В рамках информационного подхода живые системы изучаются как устройства для переработки информации Основные задачи исследования заключаются в определении потоков информации, их объемов, способов кодирования, алгоритмов переработки. Данный подход не принимает во внимание внутреннее строение систем, если они одинаковым образом перерабатывают информацию и оказываются эквивалентными в информационном смысле.

4. Современные тенденции развития

методологии естественно-научного познания

Итак, в современных естественно-научных исследованиях используются самые различные методы и методологические приемы.

Следует отметить, что вопросы методологии естественнонаучного анализа (да и вообще мето-дологии науки) и совокупность используемых методов ана-лиза не выступают застывшими, раз и навсегда данными. Напротив, в разные исторические периоды и в разных науч-ных контекстах на первый план выходят различные методо-логические принципы и разные группы методов. Отчасти это зависит от предпочтений конкретных деятелей науки, иссле-дователей, но в большей мере все же от существа стоящих перед исследователем задач, от специфики самих объектов научного анализа.

Положение в области методологии резко меняется в ходе научных революций, время от времени происходящих в на-уке вообще, и в научном естествознании, в частности. В ходе таких революций меняются не только какие-то блоки, секто-ра научных методологий, но даже сама так называемая «па-радигмам науки, по выражению американского историка науки Т. Куна (1922--1996). Под парадигмой науки обычно понимают совокупность убеждений, ценностей, норм и тех-нических средств, принятых научным сообществом и обеспе-чивающих существование научной традиции. Например, к парадигмам, по мнению Т. Куна, можно отнести аристоте-левскую динамику, птолемеевскую астрономию, ньютоновс-кую механику.

Периоды спокойного, нормального развития науки исто-рически сменяются особыми "скачками", приводящими к смене господствующих парадигм. В результате перед учены-ми встают сложные задачи верного выбора в своем исследо-вании конкретной научной парадигмы, а в ряде случаев и умения творчески использовать разные наборы методологи-ческих программ и приемов. И это вовсе не проявление мето-дологической неграмотности, методологического "анархизма", беспринципности отдельных ученых, как считали ранее не-которые борцы за "чистоту" научной методологии, а ско-рее естественное стремление современных ученых использо-вать весь разнообразный арсенал действенных научных мето-дов при изучении сложных, многокачественных и многофунк-циональных объектов. Разумеется, при этом всегда остается и проблема корректности и обоснованности использования учеными конкретных групп методов в рамках данного иссле-дования. Важно и то, что сам объект, его качественная специ-фика как бы "задают тон" научного исследования.

Развивая этот аспект анализа, можно зафиксировать не-которые принципиальные особенности современной методо-логии научного естествознания

Прежде всего исследователи отмечают широкое распрос-транение идей и методов синергетики -- теории самооргани-зации и развития сложных систем любой природы. В синер-гетике убедительно показано, что современная наука имеет дело с очень сложноорганизованными системами разных уров-ней организации, связь между которыми осуществляется че-рез взаимопереходы гармонии и хаоса. Отличие синергетического взгляда от традиционного, очевидно, состоит в пере-ходе от исследования простых систем к сложным, от закры-тых к открытым, от линейности к нелинейности, от равно-весных форм к неравновесным, от господства стабильности к господству нестабильности.

Среди ключевых идей синергетики, существенно влияю-щих на методологию изучения природных процессов и явле-ний, можно выделить следующие:

- для современного реального мира существенной его ха-рактеристикой является эволюционность, необратимый харак-тер процессов развития, а также возможность решающего вли-яния малых событий и действий на общее течение событий;

- для сложноорганизованных целостных систем харак-терна не единственность, а множественность путей развития, что не исключает момент их строгой количественной заданности, а также возможность выбора из общего числа вариан-тов неких оптимальных;

- сложноорганизованным системам нельзя навязывать пути развития, а необходимо понять, как можно способствовать проявлению их собственных тенденций развития;

- в развитии сложных систем встречаются некие точки бифуркации, где возможны различные варианты дальнейше-го развития, где происходит ветвление дальнейших направ-лений развития;

- взаимодействие системы с внешним миром, ее погруже-ние в неравновесные состояния может стать исходным пунк-том в формировании новых динамических состояний - диссипативных структур;

- на всех уровнях самоорганизации источником порядка является неравновесность, которая есть то, что порождает «по-рядок из хаоса», вызывает возникновение нового единства;

- хаос может выступать в качестве созидающего начала, конструктивного механизма эволюции;

- по мере усложнения организации систем происходит одновременное ускорение процессов развития и понижение уровня их стабильности;

- зная основные тенденции самоорганизации системы, мож-но в какой-то мере регулировать процесс ее дальнейшей эво-люции, ускорять или замедлять, оптимизировать формы про-текания процессов.

Как нетрудно видеть, идеи синергетики существенно ме-няют общие исследовательские подходы к сложным объек-там науки. Хотя, разумеется, синергетику нельзя рассматри-вать как некую "панацею" современной науки, и использовать ее необходимо в единстве с традиционными методами научного познания.

Еще одним принципиальным методологическим моментом современного естествознания выступает укрепление парадигмы целостности, то есть осознание необходимости глобального всесто-роннего взгляда на мир. Здесь фиксируется единство общества, биосферы, ноосферы, техносферы и т.п., макро-, микро- и мегамиров. Вся Вселенная предстает при этом единой, подчиняю-щейся действию неких пока малопознанных законов, когда господствует единство ритмов и гармонических рядов.

В современной науке укрепляется и находит все более широкое применение идея эволюционизма - глобального, локального, универсального, а также родственная ей идея коэволюции, то есть сопряженного, взаимообусловленного изме-нения систем или частей внутри целого. Идея эволюциониз-ма подчеркивает определенный характер процессов развития современных систем, где на первый план выходит момент саморазвития, саморегулирования. В свою очередь, идея коэ-волюции сегодня предстает поистине универсальной, прони-зывающей все мыслимые эволюционные процессы. Важно и то, что в процессе коэволюции разных систем и подсистем, как правило, не наблюдается подавление одними из них дру-гих, а происходит их взаимная адаптация, "мягкая притир-ка" друг к другу.

Исследователи отмечают также принципиальное измене-ние характера объекта исследования и усиление роли меж-дисциплинарных комплексных подходов к его изучению. Поскольку объектами современной науки стали, как прави-ло, сложные системы, постольку они предстают многокаче-ственными и полифункциональными, требующими при изу-чении их свойств и тенденций развития использования средств разных научных дисциплин, формирования особых научных коллективов, включающих в себя представителей самых раз-ных научных направлений.

Объектом современной науки (и естествознания в том чис-ле) становятся сегодня так называемые "человекоразмерные" системы: медико-биологические, экологические, системы "человек - машина" и т.п.

Происходит также самое широкое включение в поле зре-ния естествознания человеческой деятельности, соединение объективного мира и мира человека, преодоление разрыва объекта и субъекта.

В естествознании XX века формируется и получает все более широкое распространение так называемый "антропный" принцип. Именно этот принцип устанавливает связь суще-ствования человека (как наблюдателя) с физическими пара-метрами Вселенной и Солнечной системы, а также с универ-сальными константами взаимодействия и массами элемен-тарных частиц.

Согласно антропному принципу. Вселенная должна рассматриваться как сложная самоорганизующаяся система, при-чем включенность в нее фактора человека не может быть от-брошена как некое проявление научного романтизма или эк-стремизма. Здесь следует подчеркнуть, что человекоориентированный подход вполне логично вытекает из общей тенден-ции гуманизации современной науки.

Заключение.

Наука все более отказывается от так называемого "неза-висимого наблюдателя" как идеального типа деятеля науки. Напротив, человек, его цели и ценности прямо и косвенно становятся в центр любого научного исследования, как бы далеко оно не отстояло, на первый взгляд, от собственно гу-манистической проблематики.

Следует отметить и то, что в современной естественной науке постоянно усиливается уровень математизации тео-рий на фоне роста уровня их абстрактности и сложности. Это привело к тому, что работа с новыми естественнонауч-ными теориями из-за высокого уровня абстракций вводи-мых в них понятий превратилась в новый и своеобразный вид деятельности. В этой связи некоторые ученые говорят, в частности, об угрозе превращения теоретической физики в математическую теорию. Компьютеризация, усиление аль-тернативности и сложности науки сопровождается измене-нием и ее "эмпирической" составляющей. Речь идет о том, что появляются все чаще сложные, дорогостоящие прибор-ные комплексы, которые обслуживают исследовательские коллективы и функционируют аналогично средствам про-мышленного производства.

В современной науке резко возросло значение вычисли-тельной математики, ставшей самостоятельной ветвью мате-матики, т.к. ответ на поставленную задачу зачастую требует-ся дать в числовой форме. Поэтому важнейшим элементом современного научного прогресса становится математическое моделирование, суть которого в том, что осуществляется за-мена исходного объекта соответствующей математической моделью и в дальнейшем ее изучение, экспериментирование с нею на ЭВМ и с помощью вычислительно-логических алго-ритмов. Особенно важна связка математического моделиро-вания с синергетикой в связи с ростом зоны неопределеннос-ти, хаосомности процессов, идущих во Вселенной в целом и в отдельных ее секторах.

Таковы основные концептуальные феномены, происходящие в структуре методологии современного естествознания.

Литература:

1. ** Идеалы и нормы научного исследования. Минск, 1981.

2. ** Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоор-ганизации сложных систем. М., 1994.

3. ** Концепция самоорганизации. Становление нового образа научного мышления. М., 1994.

4. ** Кравец А.С. Методология науки. Воронеж, 1991.

5. ** Лешкевич Т.Г. Философия науки. Ростов-на-Дону, 1999.

6. * Концепции современного естествознания / Под ред. С.И. Самыгина. Ростов н/Д, 2001.

7. ** Лучшие рефераты. Концепции современного естествознания. Ростов н/Д, 2002.

8. * Найдыш В.М. Концепции современного естествознания. М., 2002.

9. ** Скопин А.Ю. Концепции современного естествознания. М., 2003.

10. * Соломатин В.А. История и концепции современного естествознания. М., 2002.

11. Идеалы и нормы научного исследования. Минск, 1981.

12. ** Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоор-ганизации сложных систем. М., 1994.

13. ** Концепция самоорганизации. Становление нового образа научного мышления. М., 1994.

14. ** Кравец А.С. Методология науки. Воронеж, 1991.

15. ** Лешкевич Т.Г. Философия науки. Ростов-на-Дону, 1999.