Методы научного познания

,ес^„™ ™Г «- «когорт _{спсцифи}„ V д дуру, состоящую из последовательности опреде-

¹ Popper Karl. Objective Knowledge An Evolutionary Approach,— Oxford, Univ. press,
1975.-P.33.

² Popper Karl. Objective Knowledge.—P.35

³ Там же.

ленных действий или операций, применение которых приводит либо к достижению поставленной цели, либо приближает к ней. В первом случае говорят о существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Такое пред­ставление о методе возникло в рамках практической деятель­ности, где под ним подразумевают определенную последова­тельность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке подобные методы характеризуют как алго­ритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами мы встречаем­ся в математике, где для решения многих задач, начиная от че­тырех действий элементарной арифметики и кончая операция­ми высшей математики, существует свой набор правил, кото­рые надо последовательно выполнить, чтобы прийти к иско­мому результату. Но из математики известно, что не все ее за­дачи и проблемы допускают алгоритмическое решение. Напри­мер, как показал К. Гедель, даже не все содержательно дока­занные теоремы элементарной арифметики могут быть получе­ны чисто формальным путем из аксиом, проще говоря, — алго­ритмически. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гума­нитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и обще­ственной практикой.

Однако и в этих науках существуют не только эмпириче­ские, но и теоретические методы, так что исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявляет, например, К. Поппер. Он даже придает такой цепи статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.

«От амебы — до Эйнштейна, — писал К. Поппер, — рост знания происходит единообразным путем проб и ошибок»¹. Поп­пер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких, как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска но­вых истин в науке. Но сам он также слишком упрощенно пред-

¹ Popper К. Conjectures and Refutations.The Growth of Scientific Knowledge. — N.Y.: Haipertorchbook, 1965,—P. 313.

ставлял процесс научного поиска, обращая скорее внимание на внешние аналогии, чем существенные отличия между приспо­собительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он верно подчеркивает, что «Эйнштейн сознательно стремится к элиминации ошибок»¹. Но именно такой сознательный подход принципиально отличается от бессознательных, инстинктивных попыток приспособления к среде, присущих животным, в осо­бенности таким низшим, как амебы. Более того, такое принци­пиальное отличие человека от других живых существ позволило ему, по признанию самого Поппера, создать новый третий мир, куда он относит мифы, идеи, научные теории и т. п., т.е. мир человеческого познания, рассматриваемый в объективном, безличностном смысле². Первым миром он считает физический мир, а вторым — ментальный мир состояний сознания.

Научное исследование представляет собой наиболее развитую форму рациональной деятельности, которая не может осущест­вляться по каким-то фиксированным правилам.

Поиск отличается от такой механической процедуры, как каноны открытия причинных зависимостей Бэкона—Милля тем, что предполагает творчество, связанное с абстрагировани­ем и идеализацией, опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, ана­логия, статистические и другие способы рассуждений, заключе­ния которых имеют лишь вероятностный, или правдоподобный характер, используются в качестве эвристических средств от­крытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют ее достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно более систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск, чем с помощью беспорядочных проб и ошибок.

Научное познание отличается от обыденного именно своей си­стемностью и последовательностью как в процессе поиска новых знаний, так и упорядочения всего найденного, наличного знания. Каждый последующий шаг в науке опирается на предыдущий, каждое новое открытие становится научной истиной, когда оно

¹ Popper К. Objective Knowledge. P.25.

² Там же.—Р. 154.

входит в качестве элемента в состав определенной системы, чаще всего — теории как наиболее развитой формы рационального зна­ния. В отличие от этого, обыденное знание имеет разрозненный, случайный и неорганизованный характер, в котором преобладают несвязанные друг с другом отдельные факты либо их простейшие индуктивные обобщения.

Последовательность научного знания наиболее ярко выра­жается в его логическом построении, исключении противоре­чий между отдельными его элементами, а самое главное— в стремлении к минимизации исходных посылок, из которых все последующие знания могут быть выведены в качестве след­ствий. Эта тенденция к экономии интеллектуальных усилий, более известная под названием «экономия мышления», играет значительную роль в развитии науки и несправедливо была раскритикована в отечественной философской литературе. Наиболее известным средством минимизации исходных посы­лок является аксиоматический метод, впервые использованный в III в. до н. э. Евклидом для построения элементарной гео­метрии, в которой все теоремы доказывались, т.е. логически выводились из небольшого числа аксиом, утверждений, прини­маемых без логических доказательств. Доказательность, убеди­тельность и изящество аксиоматического метода были настоль­ко привлекательны, что его принципы были использованы не только для построения математических дисциплин или класси­ческой механики (в «Принципах натуральной философии» И. Ньютона), но даже в политической экономии (в трудах К. Родбертуса) и «Этике» Б. Спинозы. Однако аксиоматиче­ский метод получил наибольшее распространение в так назы­ваемых точных науках (астрономия, теоретическая механика, физика), где понятия и утверждения обладают значительной стабильностью. Кроме того, этот метод служит скорее способом построения уже существующего, готового знания, чем поиска

нового знания.

Таким образом, в науке применяются, во-первых, методы поиска нового знания, открытия новых истин, которые имеют эвристический характер, и опираются не столько на правила, сколько на интуицию, воображение и творчество. Во-вторых, поскольку научные знания в отличие от обыденных характери­зуются особой надежностью, убедительностью и последова­тельностью, то в науке используются специфические методы построения, систематизации и обоснования знания. Кроме упо-

мянутого выше аксиоматического метода, систематизация осу­ществляется с помощью различных логических средств, напри­мер, обобщения фактов с помощью различных форм индукции (полной, математической и проблематической), дедукции одних утверждений из других, когда приходится, скажем, выводить следствия из гипотезы или теоретической системы для их эм­пирической проверки и т.п. Пожалуй, наиболее развитой фор­мой систематизации знаний в каждой конкретной области ис­следования является научная теория, которая дает целостное, системное отображение определенной области действитель­ности. Можно сказать поэтому, что теория представляет собой концептуальную систему, в которой в форме связей между ее понятиями и утверждениями отображаются свойства и отноше­ния элементов реальных систем.

Дальнейший процесс систематизации находит свое продол­жение в объединении теорий в рамках отдельных научных дис­циплин, а последних — в междисциплинарных направлениях исследования. Как известно, из междисциплинарных исследо­ваний в последние десятилетия возникли сначала кибернетика, а потом синергетика. Хотя процессы управления изучались в разных науках и до появления кибернетики, но именно она впервые четко сформулировала их, придала им недостающую общность и разработала единую терминологию и язык, что зна­чительно облегчило общение и взаимопонимание между уче­ными разных специальностей. Аналогично этому проблемы са­моорганизации исследовались на конкретном материале биоло­гических, экономических и социально-гуманитарных наук, но только синергетика выдвинула новую общую концепцию самоор­ганизации и тем самым сформулировала ее общие принципы, которые применимы в разных областях исследования. Ее важ­ная заслуга состоит в том, что она впервые показала, что при наличии определенных предпосылок и условий самоорганиза­ция может начаться уже в простейших неорганических систе­мах, т. е. в самом «фундаменте здания материи».

Такая тенденция к интеграции научного знания, значительный импульс которой придало развернувшееся после второй миро­вой войны системное движение, преодолевает негативные по­следствия противоположной тенденции к дифференциации зна­ния, направлений на обособленное изучение отдельных явле­ний, процессов, частей и областей реального мира. Разумеется, тщательный анализ отдельных свойств и отношений предметов,

явлений и процессов действительности играет значительную роль в прогрессе науки, так как позволяет глубже и точнее ис­следовать их. Тем не менее, чтобы отразить единство и целост­ность мира и отдельных его систем, необходимо интегрировать их в рамках соответствующих концептуальных систем.

Системность научного знания непосредственно связана с его обоснованием, которое осуществляется как на эмпири­ческом, так и теоретическом уровне. На эмпирическом уровне обоснование связано с непосредственной проверкой научных гипотез и теорий данными систематических наблюдений, ре­зультатами экспериментов и общественно-производственной прак­тики. В процессе проверки эмпирическими данными разъясняет­ся, Подтверждается или опровергается та или иная гипотеза.

Методы познания могут классифицироваться и по другим основаниям деления, например, по уровню познания (эмпири­ческие и теоретические), по точности предсказаний (детерми­нистические и стохастические, или вероятностно-статистичес­кие), по функциям, которые они осуществляют в познании (методы систематизации, объяснения и предсказания), по кон­кретным областям исследования (физические, биологические, социальные) и т. д.

Все эти методы анализируются в рамках особой философ­ской дисциплины, которую называют методологией науки. Не­редко, однако, она понимается либо слишком широко, либо очень узко. Иногда методология отождествляется с теорией на­учного познания и даже с философией вообще, так как именно последняя служит мировоззренческой ее основой. При слиш­ком узком взгляде методология рассматривается как теоретиче­ская основа некоторых частных и специальных приемов и средств анализа. Иногда, например, говорят о методологии эксперимента, ценообразования, расчетов на устойчивость и т. п., тогда как правильнее во всех этих и подобных случаях го­ворить о методике соответствующих действий.

Главная цель методологии науки — изучение, тех методов, средств и приемов, с помощью которых приобретается и обос­новывается новое знание в науке. Но кроме этой основной за­дачи методология изучает также структуру научного знания во­обще, место и роль в нем различных форм познания и методы анализа и построения различных систем научного знания.

Отсюда становится ясным, что в методологии науки целесооб­разно различать динамический и статический аспекты рассмотре-

II

ния. Если динамический аспект анализирует проблемы генезиса, роста и развития научного знания, то статический — имеет дело с готовым, имеющимся знанием. Соответственно этому в первом случае говорят о методологии научного исследования, ориентиро­ванной на поиск нового знания, во втором — о методологии структуры существующего знания. Этот второй аспект методоло­гического анализа смыкается с логикой науки, вследствие чего ее иногда отождествляют с методологией.

Однако логика науки занимается исследованием научного языка с помощью понятий и принципов современной логики вообще и логической семантики в особенности. Еще теснее связана методология с гносеологией, win теорией познания в целом, и научного познания в особенности. Некоторые авторы даже считают ее специальным разделом гносеологии¹. Конечно, все указанные разграничения имеют лишь относительный ха­рактер, ибо такую сложноорганизованную систему, как наука, нельзя понять, не исследовав все ее части во взаимосвязи и взаимодействии друг с другом.