Синергетическая парадигма строения науки

Синергетика - междисциплинарное направление науки, изучающее общие закономерности явлений и процессов в сложных неравновесных системах (физических, химических, биологических, экологических, социальных и других) на основе присущих им принципов самоорганизации.

Основное понятие синергетики — определение структуры как состояния, возникающего в результате поведения многоэлементной или многофакторной среды, не демонстрирующей стремления к усреднению термодинамического типа.

Определение термина «синергетика», близкое к современному пониманию, ввёл Герман Хакен в 1977 году в своей книге «Синергетика».

Синергетический подход к науке:

· Наука имеет дело с системами разных уровней организации, связь между ними осуществляется через хаос

· Когда системы объединяются, целое не равно сумме частей

· Общее для всех систем: спонтанное образование, изменения на макроскопическом уровне, возникновение новых качеств, этап самоорганизации. При переходе от неупорядоченного состояния к состоянию порядка все системы ведут себя одинаково

· Неравновесность в системе является источником появления новой организации (порядка)

· Системы всегда открыты и обмениваются энергией с внешней средой

· Процессы локальной упорядоченности совершаются за счет притока энергии извне

· В сильно неравновесных условиях системы начинают воспринимать те факторы, которые они бы не восприняли в более равновесном состоянии

· В неравновесных условиях независимость элементов уступает место корпоративному поведению

· Вдали от равновесия согласованность поведения элементов возрастает. В равновесии молекула видит только своих соседей, вдали равновесия – видит всю систему целиком. Примеры: костная материя - коммуникация посредством сигналов, работа головного мозга.

· В условиях, далеких от равновесия, в системах действуют бифуркационные механизмы – наличие точек раздвоения продолжения развития. Варианты развития системы практически не предсказуемы.

Бифуркация – это выбор пути.

Точка бифуркации – это точка ветвления путей системы (путей решений).

Флуктуация – случайное отклонение мгновенных значений величины от их средних значений.

И немного по Пригожину:

Синергетика нацелена, по словам И. Пригожина, не на существующее, а на возникающее, например на моменты возникновения порядка из хаоса. Для этого в ней постулируются несколько типов хаоса: равновесный, динамический, неравномерный, турбулентный и статистический, а также специально вводится термин "бифуркация" - точка ветвления, в которой открываются несколько возможных путей развития и нет ничего предопределенного. Тем самым усиливается отход от классической модели бытия.в сравнении с предшествующей наукой синергетика позволяет увидеть мир из "другой системы координат", поскольку принимает за исходные открытость, нестабильность, неравновесность, нелинейность. Линейность, стабильность, равновесность оказываются моментами этой нестабильности и неравномерности.

36. Современная когнитивная теория о роли научного знания.

Под когнитивный подходом понимается решение традиционных для данной науки проблем методами, учитывающими когнитивные аспекты, в которые включаются процессы восприятия, мышления, познания, объяснения и понимания. Когнитивный подход в любой предметной области акцентирует внимание на "знаниях", вернее, на процессах их представления, хранения, обработки, интерпретации и производстве новых знаний. Когнитивный подход имеет десятки ракурсов. Большое внимание уделяется вопросам понимания естественного языка, компьютерного перевода, проблемам компьютеризации общества и теории искусственного интеллекта. Когнитивные проблемы — восприятие, познание и понимание действительности — волновали философов и психологов во все времена. Но начавшееся после второй мировой войны бурное развитие кибернетики и вычислительной техники, появление в 50-е годы первых "думающих" машин, пытающихся решать логические задачи, играть в шахматы, понимать устную и письменную речь, переводить ее на другие языки, вынудили по-новому взглянуть на процессы мышления, познания и понимания. В середине 50-х годов в центре внимания оказался феномен знания и связанные с ним проблемы получения, хранения, обработки и репрезентации знаний как в голове человека, так и в компьютерной системе. Психологи вынуждены были пересмотреть свои взгляды на восприятие, память, воображение, рассматривая их сквозь призму компьютерной метафоры деятельности мозга — устройства по переработке и хранению информации. Историки полагают, что в 50-60-е годы в науке произошла когнитивная революция — смена научной парадигмы по Т.Куну. Как писал в 1991 г. известный специалист по теории искусственного интеллекта и когнитивной лингвистике Н.Хомский, "Когнитивная революция относится к состояниям разума/мозга и тому, как они обуславливают поведение человека, особенно — когнитивным состояниям: состояниям знания, понимания, интерпретаций, верований и т.п. Подход к человеческому мышлению и поступкам в этих терминах делает психологию и такой ее раздел, как лингвистика, частью естественных наук, занимающихся природой человека и ее проявлениями и в первую очередь — мозгом".Впервые центр когнитивных исследований был создан в Гарварде в 1960 г. К этой дате относят зарождение когнитивной науки (когнитологии) — междисциплинарного научного направления, объединяющего философию (теория познания), когнитивную психологию, нейрофизиологию, антропологию, лингвистику и теорию искусственного интеллекта. Г. Гарднер предложил схему взаимосвязей внутри когнитивной науки, приведенную на рис. 3.1 (сильные связи — сплошные линии, слабые — штриховые).

Локомотивом когнитивного содружества, конечно, является теория искусственного интеллекта — ведь за ней стоят стремительно развивающиеся отрасли промышленности, связанные с производством компьютеров и электроники, развитием сети телекоммуникаций. Поэтому в когнитологии доминирует технологический подход к изучению знаний, а критерием качества когнитивных теорий является практическая реализация. Теория искусственного интеллекта в когнитологии понимается весьма широко и включает в себя теорию информации, теорию принятия решений и в последнее время — теоретическую информатику. Развитие методов искусственного интеллекта являлось одним из условий создания пятого поколения ЭВМ. Однако период эйфории от успехов искусственного интеллекта, создания экспертных систем, полностью заменяющих человека в решении практических задач, в основном завершился, и в настоящее время ставятся более реалистические задачи — обеспечение технологического синтеза интеллектуальных возможностей человека и ЭВМ, разработка интерактивных систем визуализации информации, систем поддержки принятия решений. Что же такое "знание"? С точки зрения специалистов по инженерии знаний достаточно следующего определения: " Знание — это основные закономерности предметной области, позволяющие человеку решать конкретные производственные, научные и другие задачи, т.е. факты, понятия, взаимосвязи, оценки, правила, эвристики (иначе фактические знания), а также стратегии принятия решений в этой области (иначе стратегические знания)". Наиболее распространено деление знаний на декларативные (знание — что) и процедурные (знание — как). Декларативное знание относится к знанию теоретического типа и предполагает умение объяснить, почему что-либо происходит. Процедурное знание является практическим знанием и означает какие-либо умения, навыки. Например, можно хорошо ездить на велосипеде, но не уметь научить кого-либо и не знать устройства велосипеда. Казалось бы, декларативное знание предполагает и владение практическими навыками. То, что это далеко не всегда верно, следует из примера, который любят приводить американские когнитологи: прекрасные профессора экономики, начав практическую деятельность на рынке, моментально разоряются и, наоборот, преуспевающие бизнесмены, пытаясь передать свой опыт молодежи, не могут внятно прочитать ни одной лекции. Как же хранятся знания в голове человека? Когнитологи делят системы представления знаний на три основных типа: системы правил, семантические сети и структуры отношений. Модели репрезентации знаний первого типа включают понятия и процедуры, закодированные в виде правил типа условие — действие. Правила могут использоваться для определения категориальной принадлежности объектов и для предсказания того, как члены категории будут меняться в ответ на какие-либо воздействия. Модели этого типа чаще всего применяются в промышленных экспертных системах. В моделях семантической организации знаний предполагается, что понятия существуют в памяти как независимые единицы, связанные сложной сетью связей (род — вид, часть — целое, логические и функциональные связи). Среди структур отношений — третий тип представления знаний — наиболее популярна теория фреймов М.Минского, в которой предполагается, что "человек, пытаясь познать новую для себя ситуацию или по-новому взглянуть на уже привычные вещи, выбирает из своей памяти некоторую структуру данных (образ, прототип), называемую фреймом, с таким расчетом, чтобы путем изменения в ней отдельных деталей (слотов) сделать ее пригодной для понимания более широкого класса явлений или процессов".