Как методы научного познания

Знания, как правило, не являются человеку в готовом виде. Их приобретение есть долгий и трудоемкий процесс. Общий метод познания, выработанный наукой, основан на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке. Он может быть назван гипотетико-теоретиче-ским методом. С основными его положениями вы знакомы из курсов физики, химии, обществознания. Напомним, в чем заключается его суть.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и эк­спериментов формируется гипотеза, то есть предположе­ние о природе или о закономерностях какого-либо явления.

Эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теорети­ческую — на соответствие модели явления ему самому, и эк­спериментальную — на отсутствие противоречий с извест­ными экспериментальными фактами.

Таким образом, эксперимент используется, как источник возникновения гипотез (рис. 4.1.1) и как средство проверки гипотез (рис 4.1.2).

Рис. 4.1.1

Эксперимент как источник возникновения гипотез

Рис. 4.1.2

Эксперимент как средство проверки гипотез

Пример. Знаменитым экспериментом, положившим начало совре­менным физическим представлениям о мире, был экспе­римент Майкельсона-Морли по определению относите­льной скорости света. Этот эксперимент подтвердил гипотезу, что скорость света — постоянная величина, которая не зависит от скорости движения источника све­та.

Пример. Выдающийся швейцарский психолог Ж. Пиаже, в тече­ние долгого времени проводивший эксперименты по установлению законов формирования человеческого ин­теллекта, высказал предположение, что маленький ребе­нок воспринимает скорость движения иначе, чем взрос­лые: не как расстояние, пройденное за данное время. Подтверждением этой гипотезы служит следующий экс­перимент.

Ребенку показывают две трубки разной длины (рис. 4.1.3). В разговоре он правильно отмечает, что одна из них длин­нее другой. Теперь через трубки пропускают куколок на палочках. Вводят их туда одновременно, и их движение рассчитано таким образом, что и выходят они из трубок в одно время. Ребенок считает, что куколки двигались с одинаковой скоростью, поскольку вышли из трубок одно­временно.

Рис. 4.1.3

Иллюстрация к эксперименту Ж. Пиаже

Примечание. Подумайте, отличались бы ответы детей, если бы ситуация с трубками и игрушками моделирова­лась на экране дисплея или обычного телевизора.

Пример. Пусть вы умеете работать в графическом и текстовом ре­дакторах и начинаете изучать электронные таблицы. Если вам известно, что пользовательский интерфейс этих программ похож, то вы можете заранее предполо-

жить (выдвинуть гипотезу), что назначение многих тер­минов, пиктограмм, горячих клавиш будет таким же, как и у уже изученных вами программ. В процессе прак­тической работы это предположение подтвердится или опровергнется.

Пример. Интересные эксперименты можно провести с геометри­ческими объектами.

Используя пластилин, можно показать, что из «бубли­ка» (в математике он называется тором) можно сделать чашку с ручкой (рис. 4.1.4 а). В то же время попытка сделать такую же чашку из «кренделя» (рис. 4.1.4 б) не удается. Можно сформулировать гипотезу, что это сде­лать невозможно. Доказать ее довольно сложно - для этого нужно использовать методы специальной матема­тической дисциплины, которая называется топологией.

Рис. 4.1.4

Изготовление чашки из пластилина

Примечание. Подумайте, как можно было бы организо­вать этот эксперимент на компьютере. Как вы думаете, доверие к результатам экспериментов (манипуляций) на компьютере такое же, как при реальном использовании пластилина?

Многие эксперименты в наше время проводятся при ак­тивном использовании компьютера. С его помощью выявля­ются закономерности, подтверждаются или опровергаются гипотезы, доказываются теоремы.

Современное научное познание направлено в основном на изучение больших и сложных систем. Причем работа ведет­ся по двум направлениям. Первое — это синтез сложных си­стем, второе — их анализ.

Создание нового заповедника, разработка автоматизиро­ванной производственной линии, получение новых материа­лов, создание информационно-вычислительной системы — с научной точки зрения все это примеры синтеза (конструи­рования) сложных систем. Основная задача научных иссле­дований в этом случае — поиск оптимального решения проб­лемы, то есть выбор способа построения системы, наилучшим образом приспособленной для выполнения за­данных функций.

Пример. Задача синтеза информационно-вычислительной систе­мы (ИВС) — компьютера, локальной сети, автоматиче­ской линии и пр. — связана с определением оптималь­ной структуры системы (тип, количество устройств, способы связи между ними) и выбором оптимальной стратегии управления вычислительными процессами. Исходными данными в этой задаче синтеза являются:

• назначение и функции ИВС, определяемые перечнем прикладных задач, для решения которых создается система;

• перечень ограничений на характеристики системы, например, на время решения задач, производитель­ность системы, стоимость оборудования, сложность обслуживания;

• критерии эффективности, которые задают способы оценки качества работы системы;

• информация о существующих типовых ИВС, их до­стоинствах и недостатках и др.

Анализ — это процесс определения (исследования) свойств, присущих системе.

Типичная задача анализа состоит в следующем. Пусть известны функции и характеристики элементов, входящих в состав системы, и определена ее структура. Необходимо определить функции или характеристики всей системы в целом.

Задача анализа включает три этапа.

На первом этапе нужно выявить причинно-следственные связи, присущие анализируемому объекту, и построить мо­дель, в которой будет отражена сущность происходящих в нем процессов (такая модель называется концептуальной).

На втором этапе на основе полученной информации стро­ится модель, в которой описываются количественные соот­ношения между характеристиками и параметрами объекта. Чаще всего это математическая модель, таблица или граф.

Поскольку построение модели производится формальны­ми методами, то необходимо проверить, достоверна ли мо­дель и можно ли доверять результатам, полученным при ее исследовании. Проверка осуществляется на третьем этапе анализа.

Пример. Мы привыкли к тому, что только в естественных науках и математике существуют твердо установленные законы. Однако это далеко не так. Проводя, например, многочис­ленные эксперименты с самыми обычными текстами из книг, газет, научных журналов, можно обнаружить уди­вительные закономерности.

В литературоведении широко используется лингвистиче­ский анализ литературных произведений. Основная идея (концептуальная модель) заключается в том, что у каждого автора свой неповторимый стиль, который мож­но проследить, в частности, по тому, какие части речи чаще использует автор, много ли он употребляет эпите­тов, какие предлоги предпочитает, какова структура бо­льшинства фраз и т. п. При исследовании конкретного литературного произведения все эти характеристики и соотношения между ними подсчитываются (в настоящее время с помощью специальных компьютерных про­грамм) и строится модель произведения (математиче­ская модель). Изучение этой модели позволяет ответить на вопросы, принадлежит ли данное произведение перу данного автора, в какой период творческой жизни оно было написано и пр.

Но результаты лингвистического анализа могут исполь­зоваться иначе. Например, такие модели лежат в основе синтеза систем искусственного интеллекта, способных создавать стихи, сказки, то есть в основе компьютерного «сочинительства». Построение и изучение таких систем, в свою очередь, дает новый интересный материал для лингвистов.

Результатом анализа является получение информаци­онной модели процессов, происходящих в системе, и их зако­номерностей.

Анализируют системы исходя из познавательных (узнать новое об изучаемом объекте) и практических целей. На практике результаты анализа применяют для постановки задачи синтеза — конструирования новых сложных систем.

Системный анализ широко используется и при подготов­ке решений в процессе управления, в том числе и в управле­нии сложными социальными системами.

Пример. Всесторонний и качественный анализ ситуации, сложив­шейся на рынке сырья, помогает предприятиям выбрать поставщиков. Маркетинговые исследования, связанные с анализом спроса и предложения на рынке товаров, по­зволят запланировать выпуск продукции, которая не бу­дет залеживаться на складах. Анализ рынка труда (по­требность предприятий в специалистах определенного профиля) позволяет вузам перестроить программу подго­товки так, чтобы их специалисты были востребованы.

Таким образом, исследование свойств систем начинается с анализа их свойств, способов организации системы в це­лом и основных подсистем, выявления различных стратегий управления процессами в системе, определения параметров

и характеристик системы. При этом строятся и исследуются различные модели системы и протекающих в ней процессов. Результаты анализа способствуют пониманию сущности этих процессов, их закономерностей.

При синтезе систем решается задача выбора параметров системы, при которых удовлетворяются заданные требова­ния к характеристикам процессов. Решение задачи синтеза сводится к оптимизации системы по заданному критерию эффективности с учетом ограничений, которые могут быть наложены на некоторые ее характеристики и параметры.

Метод — способ деятельности, направленный на достиже­ние определенной цели.

Цели научного исследования — описать, понять, пред­сказать.

Научное познание основано на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и экс­периментов формируется гипотеза, то есть предположение о природе или о закономерностях какого-либо явления. Затем эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теоретиче­скую — на соответствие модели явления ему самому, и экспе­риментальную — на отсутствие противоречий ее следствий с известными экспериментальными фактами.

Эксперимент используется как источник возникновения гипотез и как средство проверки гипотез.

Важными методами научного познания являются анализ и синтез.

Системный анализ — совокупность методов, используе­мых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера.

Современный системный анализ объединяет в себе мето­ды системного, информационного, модельного подходов, а также многие математические методы и современные мето­ды управления.

Этапы системного анализа:

1. Важнейший этап системного анализа — построение обоб­щенной (концептуальной) модели, отражающей причин-

но-следственные взаимовязи в реальной ситуации, сущ­ность происходящих процессов.

2. На втором этапе выявляются количественные соотноше­ния между параметрами и характеристиками объекта, строится, а затем исследуется информационная модель, отражающая выявленные соотношения.

3. Третий этап — проверка достоверности результатов, по­лученных в процессе исследования.

В кибернетике системный анализ широко используется для анализа функционирования систем управления, а также на всех основных этапах проектирования сложных систем.

Задачи синтеза связаны с созданием (конструированием) новых систем.

При создании сложных систем необходимо:

• выполнить требования, обусловленные назначением сис­темы;

• учесть ограничения, которые накладываются на парамет­ры системы (надежность, устойчивость, производитель­ность, стоимость и пр.);

• выбрать оптимальные параметры деятельности системы, при которых соблюдаются все требования и ограничения.

Задание 1

Вспомните все разделы (темы), которые вы изучали в курсе ин­форматики и определите к какому виду деятельности (получе­ние, представление, преобразование или применение информа­ции) относятся вопросы, рассматривавшиеся в этих разделах. 1, Например, при изучении раздела «Электронные таблицы» ваша деятельность была связана с представлением и применением ин­формации, а преобразование информации выполнялось компью­тером. Работа с геоинформационными системами связана, в основном, с получением информации. Алгоритмизация — это преобразование информации и так далее.

Задание 2

Приведите примеры известных вам экспериментов в области ин­форматики, биологии, истории и физики. Какие гипотезы прове­рялись в ходе этих экспериментов?

Задание 3

В школе аналогом научных исследований является работа над учебными проектами, например, изучение экологической ситуа­ции в районе.

Проведите системный анализ этой ситуации по следующей схе­ме:

выявление противоречий -> формулировка проблемы -» опреде­ление цели исследования — > формирование критериев «идеаль­ной» (желаемой) ситуации -> выявление воздействий внешней среды — > формирование гипотез о возможных путях разрешения проблемы (генерирование альтернатив) — > построение моделей — > исследование моделей -» исследование ресурсных возможностей и ограничений — > оптимизация решения -> рекомендации по ре­зультатам анализа.

Примечание. Под внешней средой в данном случае можно пони­мать традиции природопользования, законодательные акты, от­ношение населения к проблеме и пр.

Какие этапы этого исследования целесообразно проводить с при­менением компьютера и какие программные средства Вам для этого могут понадобиться?

Задание 4

На основании серии проведенных экспериментов были сформу­лированы две приведенные ниже гипотезы. Оцените их правдо­подобие и постарайтесь на основе тех же данных сформулиро­вать более правдоподобную гипотезу.

а) Как показывает статистика (применение методов которой в
данном случае можно рассматривать как поисковый экспери­
мент) большинство дорожных происшествий приходится на ма­
шины, которые едут со средней скоростью. Можно предполо­
жить, что движение с большой скоростью является более
безопасным;

б) та же статистика показывает, что большинство происшествий
происходит с автомобилистами недалеко от их дома. Можно
предположить, что поездки на дальние расстояния являются бо­
лее безопасными.

Задание 5

Компьютер и его программное обеспечение сами по себе пред­ставляют столь сложный объект, что многие его возможности могут стать предметом осмысления в процессе экспериментов с компьютером (таких экспериментов, объектом которых являет­ся сам компьютер).

На основе анализа архитектуры компьютера постройте модель движения и преобразования информации (сигналов) от момента нажатия на клавиатуре на какой-либо клавиши, например, «Z» до появления ее изображения на экране дисплея.

Задание 6

На основе анализа функций операционной системы сформули­руйте общие принципы (постройте концептуальную модель), за­ложенные в основу таких технологий, как Plug and Play («под­ключи и используй» — обеспечивает работу периферийных устройств — принтера, сканера и пр.), Drag and Drop («перетащи и положи» — обеспечивает копирование и перемещение выде­ленных фрагментов текста).

В основе научных исследований лежит эксперимент. Но насколько сами экспериментальные методы научно обосно­ваны? И. Пригожий и И. Стенгерс в книге «Порядок из хао­са» отмечают, что экспериментальный метод является поис­тине искусством. Будучи искусством, он никогда не гарантирует успех и не может исключить риск зайти в ту­пик или вывести неверное суждение в ходе научного иссле­дования. Экспериментальный метод есть искусство поста­новки интересного вопроса и перебора всех ответов, которые может дать природа на выбранном экспериментатором тео­ретическом языке.

Ученый, иследователь — это человек, у которого сложи­лись свои представления об окружающем его мире — своя мировоззренческая модель. Исходя из этой модели, он и на­чинает изучать интересующие его проблемы. Общие пред­ставления, которыми он руководствуется, называются мето­дологией исследования или основными подходами к организации исследования.

В современной науке самыми распространенными явля­ются три подхода — информационный, системный, синерге-тический.

Суть информационного подхода к научным исследовани­ям заключается в том, что при изучении любого объекта, процесса или явления (природного или социального) в пер-

вую очередь выявляются и анализируются его информаци­онные характеристики. При этом часто удается выяснить такие ранее незамеченные свойсва, которые оказываются принципиально важными для понимания глубинной сущно­сти явлений и закономерностей их дальнейшего развития. Анализ информационной среды, в которой находится изуча­емый объект, также помогает исследователю выявить при­чины многих явлений, в глубине которых, как правило, оказываются скрытыми информационные процессы.

О системном подходе речь шла в первой главе, а вот о си-нергетическом подходе, который становится ведущим в со­временных фундаментальных научных исследованиях, сто­ит поговорить подробнее.

Во второй половине XX века большинство фундаменталь­ных научных дисциплин приступили к изучению самоорга­низующихся и саморазвивающихся систем.

Раньше при изучении свойств объекта он рассматривался как закрытая, замкнутая система. Изучались те процессы, которые происходили внутри этой системы. Затем стали изучать, как происходит взаимодействие объекта с внешней средой, как он реагирует на внешние воздействия, но сам объект рассматривался все же как изолированный от среды.

Согласно синергетическому видению мира большинство существующих в природе систем — системы открытого типа. Между ними и окружающей средой постоянно проис­ходит обмен энергией, веществом, информацией. Поэтому для сложноорганизованных систем открытого типа харак­терна постоянная изменчивость, стохастичность. Дальней­шее поведение таких систем можно определить лишь с опре­деленной долей вероятности, даже если эти системы хорошо изучены.

В неравновесных условиях (в ситуациях неустойчивости) процессы самоорганизации в системе определяются взаимо­действием между случайностью и необходимостью, вероят­ностными (стохастическими) и вполне определенными (де­терминированными) законами.

В условиях неустойчивости системы основную роль игра­ют случайные взаимодействия (флуктуации), тогда как в си­туациях равновесия преобладают детерминированные связи. Следовательно, пути развития самоорганизующихся систем не предопределены. Вероятность выступает не как порожде­ние нашего незнания, а как неизбежное выражение хаоса. Будущее при таком подходе перестает быть данным; оно не заложено более в настоящем.

Наиболее известные работы в этой области связаны с име­нами Г. Хакена, И. Пригожина, И. Стенгерс.

Если воспользоваться терминологией И. Пригожина, мож­но сказать, что все системы содержат подсистемы, которые постоянно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация или комбинация флуктуации может стать (в результате положи­тельной обратной связи) настолько сильной, что существовав­шая прежде организация не выдерживает и разрушается. В этот переломный момент принципиально невозможно пред­сказать, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы еще более хаотиче­ским, или она перейдет на новый, более высокий уровень упорядоченности, или организации, который Пригожий на­зывает диссипативной структурой.

Отличительные особенности диссипативных структур:

1. Диссипативные структуры когерентны: они ведут себя как единое целое и структурируются так, как если бы, например, каждая молекула, входящая в макросистему, была «информирована» о состоянии системы в целом.

2. Происходящие в системе флуктуации вместо того чтобы затухать, могут усиливаться, и система эволюционирует в направлении «спонтанной» самоорганизации. Модели «порядка через флуктуации» открывают перед нами неу­стойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия.

3. Диссипативные структуры способны «запоминать» нача­льные условия своего формирования и, проходя через точки неустойчивости, «выбирать» одно из нескольких возможных направлений дальнейшей эволюции.

4. Эволюция таких систем содержит как детерминирован­ные, так и стохастические элементы, представляя собой смесь необходимости и случайности.

5. Неравновесность как исходное состояние представляет собой источник самодвижения системы.

6. Время оказывается не безразличным для системы внеш­ним параметром, как это было в классической или кван­товой механике, а внутренней характеристикой физиче­ских систем, выражающих необратимость процессов в этих системах.

В настоящее время развитие теории самоорганизации связано с философским осмыслением результатов естествен­нонаучных исследований необратимых процессов и происхо­дящим на основе этого изменением мировоззренческих и ме­тодологических принципов освоения и постижения мира.

В свою очередь, это означает конец классического идеала всеведения и делает необходимым пересмотр рационализма как господствующего принципа научного объяснения дейст­вительности.

Если исходить из современной научной картины мира, в которой Вселенная — это открытая сверхсложная система, со всеми ее свойствами (неравновесностью, необратимостью, стохастичностыо, самоорганизацией, взаимосвязанностью, когерентностью элементов), то действительность больше не является некой неизменной данностью.

В открытом, необратимом мире, где будущее не может быть с точностью предопределено, а настоящее имеет не­сколько потенциальных линий развития, человек находит­ся в ситуации постоянного выбора, поиска наиболее опти­мального решения в соответствии с изменяющимися условиями..

Мышление не может полностью «догнать» действитель­ность: последняя всегда богаче, чем наше понимание ее. Действительность обладает способностью удивлять, а мыш­ление обладает способностью создавать, реально влиять на ход событий, изменяя их.