История и философия науки

Ответы к контрольной 02.02.2011

I. Методы эмпирического познания

Общее. Эмпирическое знание можно получить при помощи операционального (такая эмпирическая процедура, которая позволяет решить, осмысленно ли применение понятия в конкретной ситуации) и экспериментального (особым образом выстроенный «диалог» с природой) способов.

1. Наблюдение

Наблюдение - чувственное отражение предметов и явлений внешнего мира, имеющее замысел, цели и средства. Позволяет получить первичную информацию об объектах окружающей действительности. Требования к наблюдению: чёткая постановка цели; выбор методики и разработка плана; систематичность; контроль за корректностью и надёжностью результатов.

Научные наблюдения всегда сопровождаются описанием объекта познания, которое представляет собой фиксацию средствами естественного или искусственного языка сведений об объектах. С помощью описания наблюдаемое явление переводится на язык понятий, знаков и цифр, принимая тем самым однозначным образом обнаруженную форму. Последнее достигается за счёт уточнения. Фундаментальная гносеологическая функция – перевод наблюдаемой объективной ситуации в область сознания, её превращение в нечто идеальное.

2. Сравнение

Сравнение признано сделать наблюдение эффективным. Сравнивая два предмета, есть две возможности: 1) А и Б тождественны и 2) А и Б различны; во втором случае 2.1) А > Б и 2.2) А < Б. Сравнивать предметы можно только по какому-либо признаку в рамках заданного интервала абстракции. Надо выделить сравниваемое отношение и зафиксировать условия, в которых мы сравниваем.

3. Измерение

Измерение – процедура сравнения двух величин, в результате которой экспериментально устанавливается отношение между величиной измеряемой и принятой за единицу. Развивает и уточняет сравнение, насколько именно отличаются предметы. Существует прямое измерение (объект сравнивается с эталоном либо при помощи измерительного прибора) и косвенное (прямое измерение производится с другими величинами, связанными с эталонной величиной некоей зависимостью). Измерение помогает анализу и установлению законов.

4. Эксперимент

Эксперимент нужен, когда надо изучить состояние предмета наблюдения, не всегда присущее ему в естественных условиях или не всегда доступно субъекту. Исследователь воздействует в его ходе так, что вызывает к жизни нужное ему состояние объекта. Для превращения эксперимента в средство познания надо располагать: 1) принципами и следствиями теорий; 2) идеализированной картиной поведения объектов; 3) практическим отождествлением этой картины с некоторой материальной конструкцией.

Эксперимент бывает исследовательским (поиск неизвестных зависимостей между параметрами объекта) и проверочным (подтверждение либо опровержение теории). Важный момент – при исследовательском эксперименте учёный имеет несколько равновероятных возможностей поведения объекта и не может предпочесть какую-либо; в проверочном такая возможность существует, и учёный проверяет именно ту гипотезу, которая ему интересна.

5. Абстрагирование

Абстрагирование – важнейший метод научного познания реальности. Результатом этого метода является абстракция. Процесс научного освоения мира человеком необходимо предполагает выработку соответствующих концептуальных элементов знания – абстрактных объектов, понятий, категорий.

Абстрагирование никогда не бывает беспредельным и имеет определенный интервал абстракции; эксперимент, проводимый исследователем, всегда оказывается «срезом» реальности в некоей интервальной ситуации.

6. Индукция

Индукция – это метод движения мысли от менее общего к более общему знанию. Перечислительная индукция – такая, при которой известные свойства некоторых объектов какого-либо класса распространяется на все остальные объекты данного класса. Она бывает полной (класс конечен и обозрим) и неполной (класс бесконечен и/или необозрим). Бывает также индукция через элиминацию (выдвижение гипотез и последующее их опровержение; та, что осталась – истинна), индукция как обратная дедукция (выдвижение гипотез и выбор тех, которые дедуктивно подтверждаются) и подтверждающая индукция (логическое отношение между А и Б, когда Б логически не следует из А, а А может как следовать из Б, так и нет).

7. Фальсификация

Фальсификация – совокупность приёмов и процесс доказательства ложности теории на основе установления в опыте ложности вытекающих из неё логических следствий.

8. Экстраполяция

Экстраполяция – экстенсивное приращение знания путём распространения следствий какой-либо гипотезы или теории с одной сферы описываемых явлений на другие сферы.

II. Методы теоретического познания

Представляют собой множество правил, средств, приемов деятельности мышления по построению научных теорий, развитию их содержания, его обоснованию и использованию.

1. Идеализация

Важнейшим методом теоретического познания является идеализация. Идеализация представляет собой мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследований. В результате таких изменений могут быть, например, исключены из рассмотрения какие-то свойства, стороны, признаки объектов. Например, в механике идеализация, именуемая материальной точкой, подразумевает тело, лишенное всяких размеров.

Или наоборот, изменения объекта, достигаемые в процессе идеализации, могут производиться также и путем наделения его какими-то особыми свойствами, в реальной действительности неосуществимыми. Примером может случить абсолютно черное тело в физике (такое тело наделяется несуществующим в природе свойством поглощать абсолютно всю попадающую на него лучистую энергию, ничего не отражая и ничего не пропуская сквозь себя). Идеализацию целесообразно использовать в тех случаях, когда необходимо исключить некоторые свойства исследуемого объекта, которые затемняют существо протекающих в нем процессов; делают невозможным использование имеющихся теоретических средств для его изучения; или не влияют на сущность объекта в рамках данного исследования.

Основное положительное значение идеализации как метода научного познания заключается в том, что получаемые на ее основе теоретические построения позволяют затем эффективно исследовать реальные объекты и явления. Вместе с тем, во многих случаях использование данного метода имеет ограничения.

2. Формализация

Формализация - особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, и описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).

Этот прием заключается в построении абстрактно-математических моделей, раскрывающих сущность изучаемых процессов действительности. Рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами). Отношения знаков заменяют собой высказывания о свойствах и отношениях предметов.

Для построения любой формальной системы необходимо:

а) задание алфавита;

б) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»;

в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).

В результате создается формальная знаковая система в виде определенного искусственного языка, в рамках которой можно проводить исследования какого-либо объекта чисто формальным путем без непосредственного обращения к этому объекту. Однако при использовании метода формализации нужно иметь в виду, что для той или иной теории она возможна только при учете ее содержательной стороны.

3. Математическое моделирование

Математическая модель представляет собой абстрактную систему, состоящую из набора математических объектов, как правило, множества и их элементы. Математическое моделирование позволяет получить полезную информацию об объекте, используя четкий математический язык. Помимо этого математика дает возможность познать скрытые сущности объекта, составить «картину мира», сделать предсказания.

Выделяют два типа математических моделей: модели описания и модели объяснения. Различия их в том, что ставятся различные задачи, т.е. математические гипотезы.

Модели описания не предполагают каких бы то ни было содержательных утверждений о сущности изучаемого круга явлений. Математическая гипотеза таких моделей сводится к эмпирической подгонке. Такие модели бывают «плохими» и «хорошими». «Плохая» модель – это либо слишком элементарная (тривиальная), либо слишком сложная (малоэффективная в виду громоздкости). «Хорошая» модель – это модель, сочетающая в себе достаточную простоту и достаточную эффективность.

III. Методы метатеоретического познания

Совсем кратко:

К методам метатеоретического познания относятся выдвижение и формулировка общенаучных принципов, картинг мира, выявление и выделение философских и социокультурных оснований отдельных наук и парадигмальных теорий.

Предметом метатеорий является не изучение непосредственно эмпирических явлений или теоретических категорий, а «конкретно-научные» теории, с точки соответствия их определённым стандартам познания.

Задача – обеспечение понимания смысла теорий и их оценка с точки зрения выполнения основных функций:

- объяснительной (эмпирическая применимость);

- предсказательной (в т.ч. в сравнении с конкурирующими теориями);

- доказательной (логическая непротиворечивость, доказуемость);

- систематизирующей;

- мировоззренческой (вклад в научную картину мира);

- общекультурной (культурный резонанс теории);

- практической (практический резонанс).

Методы. Очень многое зависит от искусства исследователя. Нет чёткого следования каким-либо алгоритмам:

- построение метатеорий;

- разработка концепции понимания и оценки теории (с т.з. соответствия принятым научным сообществом стандартам);

- философская интерпретация (выявление/приписывание теории определённых философских оснований с т.з. методологии, гносеологии, онтологии, аксиологии);

- экспертная оценка реальной применимости теорий;

- философская оценка мировоззренческой и общекультурной значимости теории.

Метатеории делятся на

- конкретно-научные (описанные в рамках специфических, не философских терминов. Например, общая теория относительности, квантовая механика);

- философские (когда в роли метатеории выступает философская теория).

Обобщённая характеристика методов метатеоретического познания – рефлексия – обращение познание в себя. Существует 3 типа рефлексии:

- рефлексия над результатами познания;

- анализ средств и процедур познания;

- выявление философских и культурно-исторических оснований.

На метатеоретической ступени рефлексии происходит разграничение объектного и метатеоретического знания, его «удвоение».

IV. Научное объяснение, его структура и виды

Научное объяснение – это подведение высказываний о каком-либо объекте, его свойствах или отношениях под определённый научный закон, как частных случаев проявления такого закона. Общая логическая структура объяснения состоит из экспланандума (эмпирический факт, требующий объяснение) и эксплананс (совокупность объясняющих положений). Например, экспланандум «медь электропроводна» требует в качестве эксплананса конъюнкции «медь – металл» и «все металлы электропроводны».

В зависимости от типа законов, лежащих в основе объяснения как логической процедуры (логического вывода) различают номологические, статистические, причинные, целевые, функциональные, системные и другие виды объяснений.

V. Научные законы и их классификация

Научный закон – форма организации научного знания, состоящая в формулировке всеобщих утверждений о свойствах и отношениях исследуемой предметной области.

Логической формой научных законов является следующая: , где - квантор всеобщности («для всех»); х – определенная переменная, областью значения которой является некоторый неопределенно-конечный или бесконечный класс; А, В – имена для обозначения некоторых свойств или отношений; - знак импликации.

Адаптивно-биологический смысл введения категории «научный закон» в структуру научного знания состоит в возможности моделирования, «конденсации», «сжатия» множества (часто в принципе бесконечного) повторяющихся, сходных свойств и отношений в краткой логической форме.

VI. Гипотеза как форма развития научного знания

Гипотеза – это форма развития знаний, представляющая собой обоснованное предположение, выдвигаемое с целью выяснения свойств и причин исследуемых явлений.

Виды гипотез

По функции в познавательном процессе различают:

1. Описательные гипотезы – это предположение о присущих исследуемому объекту свойствах.

2. Объяснительные гипотезы – это предположения о причинах возникновения объекта исследований.

В зависимости от степени общности научные гипотезы можно разделить на общие, частные и единичные.

1. Общей гипотезой называют обоснованное предположение о закономерных связях в природе и обществе и об эмпирических регулярностях, а также закономерностях психической деятельности человека.

2. Частная гипотеза - это обоснованное предположение о происхождении и свойствах единичных фактов, конкретных событий и явлений.

3. Единичная гипотеза - научно обоснованное предположение о причинах, происхождении и взаимосвязях единичных фактов, конкретных событий или явлений.

Построение гипотезы

Гипотезы строятся тогда, когда возникает потребность объяснить ряд новых фактов, которые не укладываются в рамки известных ранее научных теорий или других их объяснений. Три этапа построения гипотезы: анализ фактов, синтез фактов (мысленное объединение аналитически выделенных признаков в единстве, при отвлечении от случайных), выдвижение предположения.

Условия состоятельности гипотезы.

1. Гипотеза должна быть непротиворечивой.

2. Гипотеза должна быть принципиально проверяемой

3. Гипотеза считается состоятельной, если она эмпирически и творчески обоснована.

4. Познавательная, или эвристическая ценность гипотезы определяется ее информированностью, которая выражается в предсказательной и объяснительной силе гипотезы

Проверка гипотезы: дедуктивное выведение следствий и подтверждение версии.

Роль гипотезы в познании

В ходе доказательства общей, частной и единичной гипотезы люди строят рабочие гипотезы. Рабочая гипотеза – это выдвигаемое с первых шагов исследования предположение, которое служит условным допущением, позволяющим сгруппировать результаты наблюдений и дать им первоначальное объяснение. В науке, обыденном мышлении мы идем от незнания к знанию, от неполного знания к более полному; нам приходиться выдвигать и затем обосновывать различные предположения для объяснения явлений и их связи с другими явлениями.

VII. Эксперимент, его виды и функции в научном познании

К постановке эксперимента исследователь прибегает в тех случаях, когда необходимо изучить некоторое состояние наблюдаемого предмета, которое в естественных условиях не всегда присуще объекту или доступно субъекту. Воздействуя на предмет в специальных условиях, вызывается к жизни нужное состояние, а затем изучается. Таким образом, структура эксперимента удваивается: один этап – это деятельность, цель которой – достижение нужного состояния предмета, другой – собственное наблюдение.

Существуют два типа экспериментальных задач:

1. Исследовательский эксперимент; связан с поиском неизвестных зависимостей между нескольких параметрами объекта;

С помощью эксперимента требуется найти зависимость, характерную для объекта исследования и никак не вытекающую из уже имеющегося знания – такой тип эксперимента называется исследовательским.

2. Проверочный эксперимент; применяется тогда, когда необходимо подтвердить или опровергнуть те или иные следствия теории.

Эксперимент, задачей которого является подтверждение истинности отдельного научного утверждения, сформулированного в рамках теории, называется проверочным.

Итог:

- экспериментальный вопрос, который проверяется экспериментом, рождается в теории;

- техническая реализация замысла (предполагает материальную деятельность человека);

- измерение эксперимента;

- интерпретация эксперимента в общих своих чертах предопределена предыдущими операциями.

Положительный результат – подтверждение одного из следствий теории и принятие системы интерпретации;

Отрицательный результат – отклонение теории вместе с принципами интерпретации.

VIII. Индукция как метод научного познания. Индукция и вероятность

Индукция - это метод движения мысли от менее общего знания к более общему. Посылками индуктивных выводов выступают или множество высказываний о единичных наблюдениях, или множество фактов. Заключением же индуктивных выводов часто являются универсальные высказывания об эмпирических законах.

Перечислительная индукция – такая, при которой известные свойства некоторых объектов какого-либо класса распространяется на все остальные объекты данного класса. Она бывает полной (класс конечен и обозрим) и неполной (класс бесконечен и/или необозрим). Бывает также индукция через элиминацию (выдвижение гипотез и последующее их опровержение; та, что осталась – истинна), индукция как обратная дедукция (выдвижение гипотез и выбор тех, которые дедуктивно подтверждаются) и подтверждающая индукция (логическое отношение между А и Б, когда Б логически не следует из А, а А может как следовать из Б, так и нет).

Индукция и вероятность

Ст. Джевонс считает понятия «индукция» и «вероятность» органически связанными; в его гипотетико-дедуктивной модели научного познания индукции четко отводится роль только метода подтверждения научных законов и теорий, а само подтверждение интерпретируется как вероятностная оценка (функция) по самой своей природе.

В философии науки XX в. понимание индукции изменяется в зависимости от понимания категории «подтверждение»:

- традиционное (способ аргументации от частного к общему): любой способ аргументации от А к В, когда обратный способ аргументации от В к А является дедукцией; именно такое понимание «подтверждения» имеет место, когда говорят, что некоторый закон или теория «подтверждены» или «хорошо подтверждены» фактами или что теория А «лучше подтверждена» определенными фактами, чем теория В;

- неоидуктивизм логического позитивзима Дж. Кемени, Р. Карнапа и др.: логические отношения между А и Б, когда между ними нет логического противоречия, и к тому же Б логически не следует из А, а А может как следовать, так и не следовать из Б. С этой точки зрения, если между любыми двумя высказываниями определенной языковой системы нет противоречия, то они находятся в отношении взаимного «подтверждения», каково бы ни было их содержание.

Одна из первых попыток связан индукцию и вероятность принадлежит Г. Рейхенбаху, который исходит из допущения перечислительной концепции индукции и статистической (частотной) интерпретации вероятности как степени подтверждения гипотезы данными наблюдения. Принимая за p предельно-частотную интерпретацию вероятности, за m – относительную частоту появления одних событий в классе других (n), он приводит выражение . При определении вероятности гипотезы в качестве n принимается число известных фактов, а качестве m те из них, которые выводятся из неё.

- индукция как логическое отношение между высказываниями (Р. Карнап и др.), характеризующего степень выводимости одного высказывания h (гипотезы) из другого е (подтверждающих его данные). При этом и высказывание h, и высказывание е могут быть сколь угодно логически сложными, а степень подтверждения между h и е мыслилась как логическая функция (с), аналогичная дедукции, а именно как неполная или ослабленная дедукция. Р. Карнап полагал, что логическая функция может быть промоделирована как вероятностная функция и назвал такую вероятность логической.

IX. Дедукция как метод науки и его функции

Дедукция имеет два основных значения:

- вывод от общего знания к менее общему, частному и даже единичному (с помощью правила подстановки вместо общих терминов их конкретных значений);

- всякий логический вывод, т.е., когда независимо от степени общности посылок и заключения заключение следует с необходимостью из посылок ( с точки зрения такого понимания как классическая полная индукция, а тем более – математическая индукция являются особыми формаим дедуктивного вывода).

Функции: синтезирующая, конкретизирующая.

X. Моделирование как метод научного познания. Метод математической гипотезы.

Моделирование – один из важнейших методов теоретического познания. Моделирование – это исследование объектов познания на их абстрактных моделях; построение и изучение моделей реально существующих предметов, процессов или явлений с целью получения объяснений этих явлений, а также для предсказания явлений, интересующих исследователя.

Моделирование бывает следующих видов: математическое, физическое, психологическое, экономико-математическое, компьютерное и т.д. Наиболее распространенным методом является математическое моделирование. Математическая модель представляет собой абстрактную систему, состоящую из набора математических объектов, как правило, множества и их элементы. Математическое моделирование позволяет получить полезную информацию об объекте, используя четкий математический язык. Помимо этого математика дает возможность познать скрытые сущности объекта, составить «картину мира», сделать предсказания.

Выделяют два типа математических моделей: модели описания и модели объяснения. Различия их в том, что ставятся различные задачи, т.е. математические гипотезы.

Модели описания не предполагают каких бы то ни было содержательных утверждений о сущности изучаемого круга явлений. Математическая гипотеза таких моделей сводится к эмпирической подгонке. Такие модели бывают «плохими» и «хорошими». «Плохая» модель – это либо слишком элементарная (тривиальная), либо слишком сложная (малоэффективная в виду громоздкости). «Хорошая» модель – это модель, сочетающая в себе достаточную простоту и достаточную эффективность.

Модели объяснения выражают не только формальное содержание, но и обладают способностью объяснения, которое может генерировать новые представления и предсказания. Модели объяснения имеют следующие гносеологические свойства:

1. Способность к кумулятивному обобщению. Это способность к экстенсивному расширению, к экстраполяции на новые области фактов.

2. Способность к предсказанию. Имеется в виду не только количественные предсказания, но и качественные, что позволяет предвосхитить новые факты, находящиеся над эмпирическим материалом.

3. Способность к адаптации. Пуанкаре назвал это «гибкостью» теории. Истинная теория должна иметь способность видоизменяться и совершенствоваться под влиянием новых экспериментальных фактов.

4. Способность к трансформационному обобщению. Модель объяснения может быть подвергнута обобщению с изменением исходной семантики обобщаемой теории.

XI. Системно-структурный метод

Это взгляд на предмет научного изучения как некоторую систему. Данная система должна отражать реальность, информацию о которой можно получить на основе систематических наблюдений и эксперимента. Системное познание состоит из последовательных мыслительных операций и формирует мыслительную систему, более или менее адекватную системе объективной реальности. В центре внимания при системном подходе находится изучение не элементов как таковых, а прежде всего структуры объекта и места элементов в ней.

Цель системно-структурного метода познания - исследование новых связей и отношений объектов и явлений. Связи и отношения должны быть исследованы таким образом, чтобы изучаемые объекты стали бы более управляемыми, изучаемыми, а «вскрытый» в результате исследования механизм взаимодействия этих объектов – более применимым к другим объектам и явлениям.

В целом же основные моменты системного подхода следующие:

1. Изучение феномена целостности и установление состава целого, его элементов.

2. Исследование закономерностей соединения элементов в систему, т.е. структуры объекта, что образует ядро системного подхода.

3. В тесной связи с изучением структуры необходимо изучение функций системы и ее составляющих, т.е. структурно-функциональный анализ системы.

4. Исследование генезиса системы, ее границ и связей с другими системами.

Задачи и принципы системного подхода не зависят от природы объектов и явлений.

XII. Функции научной теории

К числу основных функций теории можно отнести следующие:

1. Синтетическая функция - объединение отдельных достоверных знаний в единую, целостную систему.

2. Объяснительная функция - выявление причинных и иных зависимостей, многообразия связей данного явления, его существенных характеристик, законов его происхождения и развития, и т.п.

3. Методологическая функция - на базе теории формулируются многообразные методы, способы и приемы исследовательской деятельности.

4. Предсказательная - функция предвидения. На основании теоретических представлений о "наличном" состоянии известных явлений делаются выводы о существовании неизвестных ранее фактов, объектов или их свойств, связей между явлениями и т.д. Предсказание о будущем состоянии явлений (в отличие от тех, которые существуют, но пока не выявлены) называют научным предвидением.

5. Практическая функция. Конечное предназначение любой теории - быть воплощенной в практику, быть "руководством к действию" по изменению реальной действительности.

Функции научной теории:

· научная теория – ядро научного мировоззрения.

· парадигмальная функция (парадигма – концептуальная схема, лежащая в основе научной картины мира, общепризнанной в рамках научного сообщества и задающей общее видение мира. Парадигма формирует модели постановки научных проблем и способы их решения научным сообществом в рамках принятой научной картины мира);

· нормативная функция (зада?т систему установок и принципов познания мира, влияет на формирование социокультурных и методических норм научного исследования);

· интегративная функция (устанавливает взаимосвязи между разными науками, помогает находить комплексное решение научных проблем, с привлечением возможностей различных наук; обеспечивает синтез знаний, содержащихся в различных научных дисциплинах).