Общелогические методы научного исследования

Общелогические методы применяются преимущественно на теоретическом уровне научного исследования, хотя некоторые из них могут применяться и на эмпирическом уровне. Какие же это методы и в чем их сущность?

Одним из них, широко применяемым в научном исследовании, является метод анализа (от греч. analysis — разложение, расчленение) — метод научного познания, представляющий собой мысленное расчленение исследуемого объекта на составные элементы с целью изучения его структуры, отдельных признаков, свойств, внутренних связей, отношений.

Анализ дает возможность исследователю проникать в сущность изучаемого явления путем расчленения его на составляющие элементы и выявлять главное, существенное. Анализ как логическая операция входит составной частью во всякое научное исследование и обычно образует его первую стадию, когда исследователь переходит от нерасчлененного описания изучаемого объекта к выявлению его строения, состава, а также его свойств, связей. Анализ присутствует уже на чувственной ступени познания, включается в процесс ощущения и восприятия. На теоретическом уровне познания начинает функционировать высшая форма анализа — мысленный, или абстрактно- логический анализ, который возникает вместе с навыками материально-практического расчленения предметов в процессе труда. Постепенно человек овладел способностью предварять материально-практический анализ в мысленный анализ.

Следует подчеркнуть, что, будучи необходимым приемом познания, анализ является лишь одним из моментов процесса научного исследования. Невозможно познать суть предмета, только расчленяя его на элементы, из которых он состоит. Например, химик, по словам Гегеля, помещает кусок мяса в свою реторту, подвергает его разнообразным операциям, а затем заявляет: я нашел, что мясо состоит из кислорода, углерода, водорода и т. д. Но эти вещества — элементы уже не суть мяса.

В каждой области знания есть как бы свой предел членения объекта, за которым мы переходим к иному характеру свойств и закономерностей. Когда путем анализа частности изучены, наступает следующая стадия познания — синтез.

Синтез (от греч. synthesis — соединение, сочетание, составление) — это метод научного познания, представляющий собой мысленное соединение составных сторон, элементов, свойств, связей исследуемого объекта, расчлененных в результате анализа, и изучение этого объекта как единого целого.

Синтез — это не произвольное, эклектическое соединение частей, элементов целого, а диалектическое целое с выделением сущности. Результатом синтеза является совершенно новое образование, свойства которого не есть только внешнее соединение этих компонентов, но также результат их внутренней взаимосвязи и взаимозависимости.

Анализ фиксирует в основном то специфическое, что отличает части друг от друга. Синтез же вскрывает то существенное общее, что связывает части в единое целое.

Исследователь мысленно расчленяет предмет на составные части для того, чтобы сначала обнаружить сами эти части, узнать, из чего состоит целое, а затем рассмотреть его как состоящий из этих частей, уже обследованных в отдельности. Анализ и синтез находятся в диалектическом единстве: наше мышление столь же аналитично, сколь и синтетично.

Анализ и синтез берут свое начало в практической деятельности. Постоянно расчленяя в своей практической деятельности различные предметы на их составные части, человек постепенно учился разделять предметы и мысленно. Практическая деятельность складывалась не только из расчленения предметов, но и из воссоединения частей в единое целое. На этой основе постепенно возникал мысленный анализ и синтез.

В зависимости от характера исследования объекта и глубины проникновения в его сущность применяются различные виды анализа и синтеза.

1. Прямой или эмпирический анализ и синтез — применяется, как правило, на стадии поверхностного ознакомления с объектом. Этот вид анализа и синтеза дает возможность познать явления изучаемого объекта.

2. Элементарно-теоретический анализ и синтез — широко используется как мощное орудие познания сущности исследуемого явления. Результатом применения такого анализа и синтеза является установление причинно-следственных связей, выявление различных закономерностей.

3. Структурно-генетический анализ и синтез — позволяет наиболее глубоко приникнуть в сущность изучаемого объекта. Этот вид анализа и синтеза требует вычленения в сложном явлении таких элементов, которые представляют самое главное, существенное и оказывают решающее влияние на все остальные стороны изучаемого объекта.

Методы анализа и синтеза в процессе научного исследования функционируют в неразрывной связи с методом абстрагирования.

Абстрагирование (от лат. abstractio — отвлечение) — это общелогический метод научного познания, представляющий собой мысленное отвлечение от несущественных свойств, связей, отношений изучаемых предметов с одновременным мысленным выделением существенных, интересующих исследователя сторон, свойств, связей этих предметов. Суть его состоит в том, что вещь, свойство или отношение мысленно выделяются и одновременно отвлекаются от других вещей, свойств, отношений и рассматривается как бы в "чистом виде".

Абстрагирование в умственной деятельности человека имеет универсальный характер, ибо каждый шаг мысли связан с этим процессом, или с использованием его результатов. Сущность данного метода состоит в том, что он позволяет мысленно отвлекаться от несущественных, второстепенных свойств, связей, отношений предметов и одновременно мысленно выделять, фиксировать интересующие исследования стороны, свойства, связи этих предметов.

Различают процесс абстрагирования и результат этого процесса, который называется абстракцией. Обычно под результатом абстрагирования понимается знание о некоторых сторонах изучаемых объектов. Процесс абстрагирования — это совокупность логических операций, ведущих к получению такого результата (абстракции). Примерами абстракций могут служить бесчисленные понятия, которыми оперирует человек не только в науке, но и в обыденной жизни.

Вопрос о том, что в объективной действительности выделяется абстрагирующей работой мышления и от чего мышление отвлекается, в каждом конкретном случае решается в зависимости от природы изучаемого объекта, а также от задач исследования. В ходе своего исторического развития наука восходит от одного уровня абстрактности к другому, более высокому. Развитие науки в данном аспекте — это, по выражению В. Гейзенберга, "развертывание абстрактных структур". Решающий шаг в сферу абстракции был сделан тогда, когда люди освоили счет (число), тем самым открыв путь, ведущий к математике и математическому естествознанию. В этой связи В. Гейзенберг отмечает: "Понятия, первоначально полученные путем абстрагирования от конкретного опыта, обретают собственную жизнь. Они оказываются более содержательными и продуктивными, чем можно было ожидать поначалу. В последующем развитии они обнаруживают собственные конструктивные возможности: они способствуют построению новых форм и понятий, позволяют установить связи между ними и могут быть в известных пределах применимы в наших попытках понять мир явлений" [24, с. 243].

Краткий анализ позволяет утверждать, что абстрагирование- это одна из наиболее фундаментальных познавательных логических операций. Поэтому оно выступает важнейшим методом научного исследования. С методом абстрагирования тесно связан и метод обобщения.

Обобщение — логический процесс и результат мысленного перехода от единичного к общему, от менее общего к более общему.

Научное обобщение — это не просто мысленное выделение и синтезирование сходных признаков, а проникновение в сущность вещи: усмотрение единого в многообразном, общего в единичном, закономерного в случайном, а также объединение предметов по сходным свойствам или связям в однородные группы, классы.

В процессе обобщения совершается переход от единичных понятий к общим, от менее общих понятий — к более общим, от единичных суждений — к общим, от суждений меньшей общности — к суждением большей общности. Примерами такого обобщения могут быть: мысленный переход от понятия "механическая форма движения материи" к понятию "форма движения материи" и вообще "движение"; от понятия "ель" к понятию "хвойное растение" и вообще "растение"; от суждения "этот металл электропроводен" к суждению "все металлы электропроводны".

В научном исследовании наиболее часто применяют следующие виды обобщения: индуктивное, когда исследователь идет от отдельных (единичных) фактов, событий к их общему выражению в мыслях; логическое, когда исследователь идет от одной, менее общей, мысли к другой, более общей. Пределом обобщения являются философские категории, которые нельзя обобщить, поскольку они не имеют родового понятия.

Логический переход от более общей мысли к менее общей есть процесс ограничения. Иначе говоря, это логическая операция, обратная обобщению.

Необходимо подчеркнуть, что способность человека к абстрагированию и обобщению сложилась и развилась на основе общественной практики и взаимного общения людей. Она имеет большое значение как в познавательной деятельности людей, так и в общем прогрессе материальной и духовной культуры общества.

Индукция (от лат. i nductio — наведение) — метод научного познания, в котором общий вывод представляет собой знание о всем классе предметов, полученное в результате исследования отдельных элементов этого класса. В индукции мысль исследователя идет от частного, единичного через особенное к общему и всеобщему. Индукция, как логический прием исследования, связана с обобщением результатов наблюдений и экспериментов, с движением мысли от единичного к общему. Поскольку опыт всегда бесконечен и не полон, то индуктивные выводы всегда имеют проблематичный (вероятностный) характер. Индуктивные обобщения обычно рассматривают как опытные истины или эмпирические законы. Непосредственной основой индукции является повторяемость явлений реальной действительности и их признаков. Обнаруживая сходные черты у многих предметов определенного класса, приходим к выводу о том, что эти черты присущи всем предметам этого класса.

По характеру вывода различают следующие основные группы индуктивных умозаключений:

1. Полная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на основании изучения всех предметов данного класса. Полная индукция дает достоверные выводы, в силу чего она широко используется в качестве доказательства в научном исследовании.

2. Неполная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод получают из посылок, не охватывающих всех предметов данного класса. Различают два вида неполной индукции: популярную, или индукцию через простое перечисление. Она представляет собой умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на том основании, что среди наблюдаемых фактов не встретилось ни одного, противоречащего обобщению; научную, т. е. умозаключение, в котором общий вывод о всех предметах класса делается на основании знания о необходимых признаках или причинных связях у части предметов данного класса. Научная индукция может давать не только вероятностные, но и достоверные выводы. Научной индукции присущи свои методы познания. Дело в том, что установить причинную связь явлений очень сложно. Однако в ряде случаев эту связь можно установить с помощью логических приемов, называемых методами установления причинно-следственной связи, или методами научной индукции. Таких методов пять:

1. Метод единственного сходства: если два или более случаев исследуемого явления имеют общим лишь одно обстоятельство, а все, остальные обстоятельства различны, то это единственное сходное обстоятельство и есть причина данного явления:

АВС - авс

ADE - аде

Следовательно -+ А есть причина а.

Иначе говоря, если предшествующие обстоятельства АВС вызывают явления авс, а обстоятельства ADE — явления aдe, то делается заключение, что А — причина а (или что явление А и а причинно связаны).

2. Метод единственного различия: если случаи, при которых явление наступает или не наступает, различаются только в одном:— предшествующем обстоятельстве, а все другие обстоятельства тождественные, то это одно обстоятельство и есть причина данного явления:

АВС - авс

ВС - вс

Следовательно А есть причина а.

Другими словами, если предшествующие обстоятельства АВС вызывают явление авс, а обстоятельства ВС (явление А устраняется в ходе эксперимента) вызывают явление вс, то делается заключение, что А есть причина а. Основанием такого заключения служит исчезновение а при устранении А.

3. Объединенный метод сходства и различия представляет собой комбинацию первых двух методов.

4. Метод сопутствующих изменений: если возникновение или изменение одного явления всякий раз необходимо вызывает определенное изменение другого явления, то оба эти явления находятся в причинной связи друг с другом:

Изменение А изменение а

Неизменение В, С

Следовательно А есть причина а.

Иначе говоря, если при изменении предшествующего явления А изменяется и наблюдаемое явление а, а остальные предшествующие явления остаются неизменными, то можно заключить, что А является причиной а.

5. Метод остатков: если известно, что причиной исследуемого явления не служат необходимые для него обстоятельства, кроме одного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, причина данного явления. Используя метод остатков, французский астроном Неверье предсказал существование планеты Нептун, которую вскоре и открыл немецкий астроном Галле.

Рассмотренные методы научной индукции по установлению причинных связей чаще всего применяются не изолировано, а во взаимосвязи, дополняя друг друга. Их ценность зависит главным образом от той степени вероятности заключения, которую дает тот или иной метод. Считается, что наиболее сильным методом является метод различия, а наиболее слабым — метод сходства. Остальные три метода занимают промежуточное положение. Это различие в ценности методов основывается главным образом на том, что метод сходства связан в основном с наблюдением, а метод различия — с экспериментом.

Даже краткая характеристика метода индукции позволяет удостовериться в его достоинстве и важности. Значимость этого метода состоит прежде всего в тесной связи с фактами, экспериментом, с практикой. В этой связи Ф. Бэкон писал: "Если мы имеем в виду проникнуть в природу вещей, то мы всюду обращаемся к индукции. Ибо мы полагаем, что индукция есть настоящая форма доказательства, оберегающая чувства от всякого рода заблуждений, близко следящая за природой, граничащая и почти сливающаяся с практикой" [16, с. 76 — 77].

В современной логике индукция рассматривается как теория вероятностного вывода. Делаются попытки формализации индуктивного метода на основе идей теории вероятностей, что поможет более четко уяснить логические проблемы данного метода, а также определить его эвристическую ценность.

Дедукция (от лат. deductio — выведение) — мыслительный процесс, в котором знание об элементе класса выводятся из знания общих свойств всего класса. Иными словами, мысль исследователя в дедукции идет от общего к частному (единичному). Например: "Все планеты Солнечной системы движутся вокруг Солнца"; "Земля— планета"; следовательно: "Земля движется вокруг Солнца". В этом примере мысль движется от общего (первая посылка) к частному (вывод). Таким образом, дедуктивное умозаключение позволяет лучше познать единичное, так как с его помощью мы получаем новое знание (выводное) о том, что данный предмет обладает признаком, присущим всему классу.

Объективной основой дедукции является то, что каждый предмет сочетает в себе единство общего и единичного. Эта связь — неразрывная, диалектическая, что и позволяет познавать единичное на базе знания общего. Причем если посылки дедуктивного умозаключения истинные и правильно связаны между собой, то вывод - заключение непременно будет истинным. Данной особенностью дедукция выгодно отличается от других методов познания. Дело в том, что общие принципы и законы не дают исследователю в процессе дедуктивного познания сбиться с пути, они помогают правильно понять отдельные явления реальной действительности. Однако было бы неверно на этом основании переоценивать научную значимость дедуктивного метода. Ведь для того, чтобы вступила в свои права формальная сила умозаключения, нужны исходные знания, общие посылки, которыми пользуются в процессе дедукции, а приобретение их в науке представляет собой задачу большой сложности.

Важное познавательное значение дедукции проявляется тогда, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а какое-то гипотетическое предположение, например новая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет построение новых индуктивных обобщений.

Все это создает реальные предпосылки для неуклонного возрастания роли дедукции в научном исследовании. Наука все чаще сталкивается с такими объектами, которые недоступны чувственному восприятию (например микромир, Вселенная, прошлое человечества и т. д.). При познании такого рода объектов значительно чаще приходится обращаться к силе мысли, нежели к силе наблюдения и эксперимента. Дедукция незаменима во всех областях знания, где теоретические положения формулируются для описания формальных, а не реальных систем, например, в математике. Поскольку формализация в современной науке применяется все больше и шире, то и роль дедукции в научном познании соответственно возрастает.

Однако роль дедукции в научном исследовании нельзя абсолютизировать, а тем более — противопоставлять индукции и другим методам научного познания. Недопустимы крайности как метафизического, так и рационалистического характера. Напротив, дедукция и индукция теснейшим образом взаимосвязаны и дополняют друг друга. Индуктивное исследование предполагает использование общих теорий, законов, принципов, т. е. включает в себя момент дедукции, а дедукция невозможна без общих положений, получаемых индуктивным путем. Иными словами, индукция и дедукция связаны между собой столь же необходимым образом, как и анализ и синтез. Надо стараться применять каждую из них на своем месте, а этого можно добиться лишь в том случае, если не упускать из виду их связь между собой, их взаимное дополнение друг друга. "Великие открытия, — отмечает Л. де Бройль, — скачки научной мысли вперед создаются индукцией, рисковым, но истинно творческим методом... Конечно, не нужно делать вывод о том, что строгость дедуктивного рассуждения не имеет никакой ценности. На самом деле лишь она мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Лишь одна дедукция может обеспечить проверку гипотез и служить ценным противоядием против не в меру разыгравшейся фантазии" [13, с. 178]. При таком диалектическом подходе каждый из упомянутых и других методов научного познания сможет в полной мере проявить все свои достоинства.

Аналогия. Изучая свойства, признаки, связи предметов и явлений реальной действительности, мы не можем познать их сразу, целиком, во всем объеме, а изучаем их постепенно, раскрывая шаг за шагом все новые и новые свойства. Изучив некоторые из свойств предмета, мы можем обнаружить, что они совпадают со свойствами другого, уже хорошо изученного предмета. Установив такое сходство и обнаружив множество совпадающих признаков, можно предположить, что и другие свойства этих предметов также совпадают. Ход такого рассуждения составляет основы аналогии.

Аналогия — это такой метод научного исследования, с помощью которого от сходства объектов данного класса в одних признаках делают вывод об их сходстве в других признаках. Суть аналогии можно выразить с помощью формулы:

А имеет признаки aecd

В имеет признаки авс

Следовательно, В, по-видимому, имеет признак d.

Иначе говоря, в аналогии мысль исследователя идет от знания известной общности к знанию такой же общности, или, другими словами, — от частного к частному.

Относительно конкретных объектов выводы, получаемые по аналогии, носят, как правило, лишь правдоподобный характер: они являются одним из источников научных гипотез, индуктивных рассуждений и играют важную роль в научных открытиях. Например, химический состав Солнца сходен с химическим составом Земли по многим признакам. Поэтому когда на Солнце обнаружили не известный еще на Земле элемент гелий, то по аналогии сделали вывод, что подобный элемент должен быть и на Земле. Правильность этого вывода была установлена и подтверждена позже. Подобным же образом Л. де Бройль, предположив определенное сходство между частицами вещества и полем, пришел к выводу о волновой природе частиц вещества.

Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы:

• были выявлены не только внешние свойства сопоставляемых объектов, а главным образом внутренние;
• эти объекты были подобны в важнейших и существенных признаках, а не в случайных и второстепенных;
• круг совпадающих признаков был как можно шире;
• учитывались не только сходство, но и различия — чтобы последние не перенести на другой объект.

Метод аналогии дает наиболее ценные результаты тогда, когда устанавливается органическая взаимосвязь не только между сходными признаками, но и с тем признаком, который переносится на исследуемый объект.

Истинность выводов по аналогии можно сравнить с истинностью выводов по методу неполной индукции. В обоих случаях можно получить достоверные выводы, но только тогда, когда каждый из этих методов применяется не изолированно от других методов научного познания, а в неразрывной диалектической связи с ними.

Метод аналогии, понимаемый предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляет гносеологическую основу моделирования.

Моделирование — метод научного познания, с помощью которого изучение объекта (оригинала) осуществляется путем создания его копии (модели), замещающей оригинал, которая затем познается с определенных сторон, интересующих исследователя.

Сущность метода моделирования заключается в воспроизведении свойств объекта познания на специально созданном аналоге, модели. Что такое модель?

Модель (от лат. modulus — мера, образ, норма) — это условный образ какого-либо объекта (оригинала), определенный способ выражения свойств, связей предметов и явлений реальной действительности на основе аналогии, установления между ними сходства и на этой основе воспроизведение их на материальном или идеальном объекте— подобии. Другими словами, модель есть аналог, "заместитель" объекта-оригинала, который в познании и практике служит для приобретения и расширения знания (информации) об оригинале в целях конструирования оригинала, преобразования или управления им.

Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций, поведения изучаемого объекта, его структуры и т. д. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в результате исследования модели, на оригинал.

Поскольку моделирование имеет большое сходство с методом аналогии, то логическая структура умозаключения по аналогии является как бы организующим фактором, объединяющим все моменты моделирования в единый, целенаправленный процесс. Можно даже сказать, что в известном смысле моделирование есть разновидность аналогии. Метод аналогии как бы служит логическим основанием для выводов, которые делаются при моделировании. Например, на основании принадлежности модели А признаков abcd и принадлежности оригиналу А свойств авс делается вывод о том, что обнаруженное в модели А свойство d также принадлежит оригиналу А.

Использование моделирования диктуется необходимостью раскрыть такие стороны объектов, которые либо невозможно постигнуть путем непосредственного изучения, либо невыгодно изучать из чисто экономических соображений. Человек, например, не может непосредственно наблюдать процесс естественного образования алмазов, зарождения и развития жизни на Земле, целый ряд явлений микро- и мегамира. Поэтому приходится прибегать к искусственному воспроизведению подобных явлений в форме, удобной для наблюдения и изучения. В ряде же случаев бывает гораздо выгоднее и экономичнее вместо непосредственного экспериментирования с объектом построить и изучить его модель.

Моделирование широко применяется для расчета траекторий баллистических ракет, при изучении режима работы машин и даже целых предприятий, а также в управлении предприятиями, в распределении материальных ресурсов, в исследовании жизненных процессов в организме, в обществе.

Применяемые в обыденном и научном познании модели, делятся на два больших класса: вещественные, или материальные, и логические (мысленные), или идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам. Они в более или менее наглядной форме материально воспроизводят предмет исследования. Логические модели представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики и математики. Важное значение знаковых моделей состоит в том, что они с помощью символов дают возможность раскрыть такие связи и отношения действительности, которые другими средствами обнаружить практически невозможно.

На современном этапе научно-технического прогресса большое распространение в науке и в различных областях практики получило компьютерное моделирование. Компьютер, работающий по специальной программе, способен моделировать самые различные процессы, например, колебание рыночных цен, рост народонаселения, взлет и выход на орбиту искусственного спутника Земли, химические реакции и т. д. Исследование каждого такого процесса осуществляется посредством соответствующей компьютерной модели.

Системный метод. Современный этап научного познания характеризуется все возрастающим значением теоретического мышления и теоретических наук. Важное место среди наук занимает теория систем, анализирующая системные методы исследования. В системном методе познания находит наиболее адекватное выражение диалектика развития предметов и явлений реальной действительности.

Системный метод — это совокупность общенаучных методологических принципов и способов исследования, в основе которых лежит ориентация на раскрытие целостности объекта как системы.

Основу системного метода составляет система и структура, которые можно определить следующим образом.

Система (от греч. systema — целое, составленное из частей; соединение) — это общенаучное положение, выражающее совокупность элементов, взаимосвязанных как между собой, так и со средой и образующих определенную целостность, единство изучаемого объекта. Типы систем весьма многообразны: материальные и духовные, неорганические и живые, механические и органические, биологические и социальные, статичные и динамичные и т. д. Причем любая система представляет собой совокупность разнообразных элементов, составляющих ее определенную структуру. Что такое структура?

Структура ( от лат. structura — строение, расположение, порядок) — это относительно устойчивый способ (закон) связи элементов объекта, который обеспечивает целостность той или иной сложной системы.

Специфика системного подхода определяется тем, что он ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта и обеспечивающих ее механизмов, на выявление многообразных типов связей сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину.

Основным принципом общей теории систем является принцип системной целостности, означающий рассмотрение природы, в том числе и общества, как большой и сложной системы, распадающейся на подсистемы, выступающие при определенных условиях в качестве относительно самостоятельных систем.

Все разнообразие концепций и подходов в общей теории систем можно при известной степени абстрагирования разделить на два больших класса теорий: эмпирико-интуитивные и абстрактно-дедуктивные.

1. В эмпирико-интуитивных концепциях в качестве первичного объекта исследования рассматриваются конкретные, реально существующие объекты. В процессе восхождения от конкретно-единичного к общему формулируются понятия системы и системные принципы исследования разного уровня. Этот метод имеет внешнее сходство с переходом от единичного к общему в эмпирическом познании, но за внешним сходством скрывается определенное различие. Оно состоит в том, что если эмпирический метод исходит из признания первичности элементов, то системный подход исходит из признания первичности систем. В системном подходе в качестве начала исследования принимаются системы как целостное образование, состоящее из множества элементов вместе с их связями и отношениями, подчиняющимися определенным законам; эмпирический метод ограничивается формулированием законов, выражающих взаимоотношения между элементами данного объекта или данного уровня явлений. И хотя в этих законах имеется момент общности, данная общность, однако, относится к узкому классу большей частью одноименных объектов.

2. В абстрактно-дедуктивных концепциях в качестве исходного начала исследования принимаются абстрактные объекты — системы, характеризующиеся предельно общими свойствами и отношениями. Дальнейшее нисхождение от предельно общих систем ко все более конкретным сопровождается одновременно формулированием таких системных принципов, которые применяются к конкретно определенным классам систем.

Эмпирико-интуитивный и абстрактно-дедуктивный подходы одинаково правомерны, они не противопоставляются друг другу, а наоборот — их совместное использование открывает чрезвычайно большие познавательные возможности.

Системный метод позволяет научно интерпретировать принципы организованности систем. Объективно существующий мир выступает как мир определенных систем. Такая система характеризуется не только наличием взаимосвязанных компонентов и элементов, но и определенной их упорядоченностью, организованностью на основе определенной совокупности законов. Поэтому системы являются не хаотическими, а определенным образом упорядоченными и организованными.

В процессе исследования можно, конечно, "восходить" от элементов к целостным системам, как и наоборот — от целостных систем к элементам. Но при всех обстоятельствах исследование не может быть обособлено от системных связей и отношений. Игнорирование таких связей неизбежно ведет к односторонним или ошибочным выводам. Не случайно, что в истории познания прямолинейный и односторонний механицизм в объяснении биологических и социальных явлений сползал на позиции признания первотолчка и духовной субстанции.

Исходя из сказанного можно выделить следующие основные требования системного метода:

• выявление зависимости каждого элемента от его места и функций в системе с учетом того, что свойства целого не сводимы к сумме свойств его элементов;

• анализ того, насколько поведение системы обусловлено как особенностями ее отдельных элементов, так и свойствами ее структуры;

• исследование механизма взаимозависимости, взаимодействия системы и среды;

• изучение характера иерархичности, присущего данной системе;

• обеспечение множественности описаний с целью многоаспектного охвата системы;

• рассмотрение динамизма системы, представление ее как развивающейся целостности.

Важным понятием системного подхода является понятие "самоорганизация". Оно характеризует процесс создания, воспроизведения или совершенствования организации сложной, открытой, динамичной, саморазвивающейся системы, связи между элементами которой имеют не жесткий, а вероятностный характер. Свойства самоорганизации присущи объектам самой различной природы: живой клетке, организму, биологической популяции, человеческим коллективам.

Класс систем, способных к самоорганизации, — это открытые и нелинейные системы. Открытость системы означает наличие в ней источников и стоков, обмена веществом и энергией с окружающей средой. Однако не всякая открытая система самоорганизуется, строит структуры, ибо все зависит от соотношения двух начал — от основы, созидающей структуру, и от основы, рассеивающей, размывающей это начало.

В современной науке самоорганизующиеся системы являются специальным предметом исследования синергетики — общенаучной теории самоорганизации, ориентированной на поиск законов эволюции открытых неравновесных систем любой базовой основы — природной, социальной, когнитивной (познавательной).

В настоящее время системный метод приобретает все более возрастающее методологическое значение в решении естественнонаучных, общественно-исторических, психологических и других проблем. Он широко используется практически всеми науками, что обусловлено насущными гносеологическими и практическими потребностями развития науки на современном этапе.

Вероятностные (статистические) методы — это такие методы, с помощью которых изучается действие множества случайных факторов, характеризующихся устойчивой частотой, что позволяет обнаружить необходимость, "пробивающуюся" сквозь совокупное действие множества случайностей.

Вероятностные методы формируются на основе теории вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном, а в представлении многих ученых вероятность и случайность практически нерасторжимы. Категории необходимости и случайности отнюдь не устарели, напротив — их роль в современной науке неизмеримо возросла. Как показала история познания, "мы лишь теперь начинаем по достоинству оценивать значение всего круга проблем, связанных с необходимостью и случайностью" [78, с. 50].

Для понимания существа вероятностных методов необходимо рассмотреть их базовые понятия: "динамические закономерности", "статистические закономерности" и "вероятность". Означенные два вида закономерностей различаются по характеру вытекающих из них предсказаний.

В законах динамического типа предсказания имеют однозначный характер. Динамические законы характеризуют поведение относительно изолированных объектов, состоящих из небольшого числа элементов, в которых можно абстрагироваться от целого ряда случайных факторов, что и создает возможность более точно предсказать, например, в классической механике.

В статистических законах предсказания носят не достоверный, а лишь вероятностный характер. Подобный характер предсказаний обусловлен действием множества случайных факторов, имеющих место в статистических явлениях или массовых событиях, например, большое число молекул в газе, число особей в популяциях, число людей в больших коллективах и т. д.

Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих объект — систему, и поэтому характеризует не столько поведение отдельного элемента, сколько объекта в целом. Необходимость, проявляющаяся в статистических законах, возникает вследствие взаимной компенсации и уравновешивания множества случайных факторов. "Хотя статистические закономерности и могут привести к утверждениям, степень вероятности которых столь высока, что она граничит с достоверностью, тем не менее принципиально всегда возможны исключения" [24, с. 125].

Статистические законы, хотя и не дают однозначных и достоверных предсказаний, тем не менее являются единственно возможными при исследовании массовых явлений случайного характера. За совокупным действием различных факторов случайного характера, которые практически невозможно охватить, статистические законы обнаруживают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Они служат подтверждением диалектики перехода случайного в необходимое. Динамические законы оказываются предельным случаем статистических, когда вероятность становится практически достоверностью.

Вероятность — понятие, характеризующее количественную меру (степень) возможности появления некоторого случайного события при определенных условиях, которые могут многократно повторяться. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов.

Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых явлений, особенно в таких научных дисциплинах, как математическая статистика, статистическая физика, квантовая механика, кибернетика, синергетика.