Философия научных революций Т Куна

      В первой половине XIX века некоторые логики и философы науки ясно осознали бесперспективность попыток построения логики открытия. Вместо этого они стали призывать к исследованию логических следствий из предложенных в ходе исследования гипотез, их оценке и проверке с помощью эмпирических наблюдений и экспериментов. «Научное открытие, – отмечал известный историк науки У. Уэвелл, – должно зависеть от счастливой мысли, проследить происхождение которой мы не можем. Поэтому некоторые благоприятные повороты мысли выше всяких правил и, следовательно, нельзя дать никаких правил, которые бы неизбежно приводили к открытию».

      Таким образом, в эмпирических науках вместо индуктивной логики, ориентирующейся на открытие новых научных истин, с середины прошлого века все настойчивее выдвигается дедуктивная логика для обоснования существующих догадок, предложений и гипотез. В связи с этим все большее распространение получает гипотетико-дедуктивная модель анализа структуры исследования. Согласно этой модели, проблема генезиса, или происхождения самих гипотез, способов их получения или формирования не имеют никакого отношения к методологии и философии науки. Последние должны заниматься только логическим анализом существующих гипотез или их систем, а именно выведением из них логических следствий и проверкой последних с помощью результатов наблюдений и экспериментов. Наиболее четко такое противопоставление контекста обоснования контексту открытия сформулировал в своей книге «Опыт и предсказание» Г. Рейхенбах. «Акт открытия, – считает он, – не поддается логическому анализу, Не дело логика объяснять научные открытия; все, что он может сделать, – это анализировать отношения между фактами и теорией… Я ввожу термины контекст открытия и контекст обоснования, чтобы провести такое различие. Тогда мы должны сказать, что эпистемология занимается только рассмотрением контекста обоснования». Под эпистемологией подразумевается учение о научном знании и его развитии, которое отличается от психологии тем, что рассматривает «скорее логическую реконструкцию, чем реальную модель познания».

      Такая  замена  реального  процесса  исследования его логической реконструкцией составляет суть позитивистского подхода к  анализу  науки,  при  котором  почти  все  внимание уде проблемам верификации новых гипотез и теоретических систем, т.е.  их обоснованию,  а не открытию.  Поппер,  решительно выступавший против критерия верификации позитивистов, тем не менее разделял их общий взгляд на задачи логики и философы науки: «Вопрос о путях, по которым новая идея – будь то музыкальная тема, драматический  конфликт   или   научная теория – может представлять существенный интерес для эмпирической психологии, но он совершенно не относится логическому анализу научного  знания.   Логический  анализ не затрагивает вопросов о фактах (кантовского quid facti), а касается только вопросов об оправдании или обоснованности (кантовского quid juris)... В соответствии со сказанным я буду различать   процесс   создания   новой   идеи, с одной стороны, и методы и результаты  ее  логического   исследования с другой».

      Гипотетико-дедуктивная   модель   развития   научного   знания доминировала  в западной философии науки почти до 60-х гг. XX века. Она даже получила название  «стандартной модели», но постепенно возникли сомнения в ее адекватности и все настойчивее стали раздаваться возражения против нее со       стороны не только философов других направлений, но и специалистов-естествоиспытателей и гуманитариев. После отказа от «стандартной модели» возникло множество альтернативных концепций развития научного знания. Наибольший интерес среди них вызывают те, которые по-новому освещают процессы открытия, разработки и обоснования научных идей.

      Что касается разработки конкретных проблем  методологии открытия, то мнения здесь  расходятся. Одни авторы сосредотачивают свое внимание на процессе генерирования новых научных идей и гипотез, относящихся главным образом к предварительной оценке их перспективности в приращении научного знания. Другие полагают, что разработка гипотез охватывает как процесс их генерирования, так и дальнейший логический и эпистемологический анализ тех стадий исследования проблемы, для решения которой построена гипотеза. Третьи интересуются специфическими особенностями умозаключений, которые используются в ходе разработки гипотез, обращая особое внимание на правдоподобные и эвристические методы рассуждений. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      4 Методы научного познания  

      Метод познания можно определить как некоторую  специфическую процедуру, состоящую из последовательности определенных действий или операций, применение которых либо приводит к достижению поставленной цели, либо приближает к ней.

      В первом случае говорят л существовании  определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Первоначально представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают некоторую последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке эти методы характеризуются как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами встречаются в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая исчислениями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнять, чтобы прийти к искомому результату.

      Но  уже из той же математики известно, что не все ее задачи проблемы допускают  алгоритмическое решение. 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 в целом. Однако и в этих науках существуют свои эмпирические и теоретические методы, ибо исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявлял, например, К. Поппер. Он даже придает такому способу статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.

      «От амебы до Энштейна, – считал он, –  рост знаний происходит единообразным путем», т.е. путем проб и ошибок. 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 несколько упрощенно представлял процесс научного поиска, обращая внимание скорее на внешние аналогии, чем на существенные различия между приспособительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он справедливо подчеркивает, что «Энштейн сознательно стремится к элиминации ошибок». Именно сознательный подход человека принципиально отличает его от инстинктивных попыток, присущих животным, в особенности таким низшим организмам, как амебы.

      Научное исследование представляет собой развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам. Научный поиск тем и отличается от таких механических процедур, как способ проб и ошибок или даже каноны нахождения простейших причинных связей Бэкона – Милля, которые изучают в логике, что он предполагает наличие творчества, допускающего абстрагирование и идеализацию и 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,  используется в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют его достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск.

      Научное познание отличается от обыденного системностью и последовательностью как в процессе поиска новых знаний, так и при упорядочении всего найденного, наличного знания. Каждый последующий шаг в науке опирается на шаг предыдущий, каждое новое открытие получает свое обоснование, когда становится элементом определенной системы. Чаще всего такой системой служит теория как наиболее развитая форма рационального знания.

      В отличие от научного, обыденное знание имеет разрозненный, случайный и неорганизованный характер, в котором преобладают не связанные друг с другом отдельные факты либо их простейшие индуктивные обобщения. Дальнейший процесс систематизации результатов научного познания находит свое продолжение в объединении теорий в рамках отдельных научных дисциплин, а последних – в междисциплинарных направлениях исследования.

      В качестве примера междисциплинарных  исследований, возникших в последние десятилетия, можно указать сначала на кибернетику, а затем синергетику. Известно, что процессы и принципы управления изучались в разных науках и до появления кибернетики, но именно она впервые четко сформулировала их, придала недостающую общность и разработала единую терминологию и язык, что значительно облегчило общение и взаимопонимание между учеными разных специальностей. Аналогично этому проблемы самоорганизации исследовались на материале биологических, экономических и социально-гума-нитарных наук, но только синергетика выдвинула новую общую концепцию самоорганизации и тем самым сформулировала ее общие принципы, которые используются в разных областях исследования.  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      5 Общие закономерности развития науки по Т. Куну 

      В последнее десятилетие заметно  возрос интерес к обсуждению общих проблем научного прогресса, причем такое обсуждение не ограничивается анализом взаимодействия внешних и внутренних факторов в развитии науки – все глубже начинают исследоваться конкретные механизмы и модели роста знания. Не подлежит сомнению, что наука возникла под воздействием стремления к практическому и теоретическому процессу, которое и в дальнейшем продолжают влиять на ее развитие. Было бы упрощением м вульгаризацией сводить все стимулы ее развития только к обслуживанию потребностей производства, экономики и других внешних явлений. Такой экстерналисткий или внешний, взгляд на развитие науки, настойчиво защищавшейся сторонниками экономического детерминизма, уходит  уже в прошлое, Теперь все признают, что в эволюции науки огромную роль играет преемственность идей, проявляющаяся в сохранении и дальнейшем развитии всего твердо обоснованного и проверенного научного знания, унаследованного от предшественников.

      Такая преемственность наиболее отчетливо  видна в абстрактных, теоретических науках, например в чистой математике, которые не имеют непосредственного контакта с эмпирическим материалом. На первый взгляд может даже показаться, что они развиваются чисто логическим путем обобщения, спецификации и построения умозаключений, основанных на прежнем материале. По мере возрастания теоретического уровня эмпирических  наук и возникновения в них математических методов исследования и в этих отраслях науки нередко возникает иллюзия о независимом от внешнего мира, автономном их развитии. Такой чисто интерналистский  подход (изнутри) сводит развитие науки к чистой филиации идей, который в лучшем случае допускает возможность возникновения исходных ее понятий и идей из внешнего мира. Однако в дальнейшем подобный подход, как правило, приходит к отрицанию какой-либо связи теории с реальным миром, считая, что все последующее развитие науки осуществляется путем чисто теоретической и логической разработки ее идей.

      Не  вдаваясь в подробную критику этих двух крайних точек отметим, что они односторонне преувеличивают роль и значение одних действительно важных факторов перед другими, не видят всей сложности и противоречивости развития такой сложноорганизованной   системы,  какой является наука.

      Сам процесс развития науки также понимается далеко неоднозначно.   Долгое время он рассматривался в виде  простого приращения научного знания, постепенного накопления все новых факторов, открытий и объясняющих их законов и теорий. Такой взгляд, получивший название кумулятивистского (лат.comulatio – увеличение,  накопление),  по сути дела, сводит на нет и даже игнорирует качественные изменения, которые происходят в структуре научного знания и вызываются изменением основных  понятий  и  принципов  науки,   особенно в ходе научных революций. Но  именно  эти революции представляют собой поворотные пункты в развитии науки, меняющие взгляды ученых на изучаемый ими мир и определяющие перспективы дальнейшего его исследования. Не случайно поэтому в последние десятилетия так резко возрос интерес к этим проблемам со стороны не только философов и методологов науки, но и самих ученых.

      Значительную  роль в этом деле сыграла дискуссия, развернувшаяся в западной, а позднее и в нашей философской литературе вокруг книги Т. Куна «Структура научных революций». В ней он обращает внимание на то, что представления об истории науки, встречающиеся в современных учебниках, по которым обучаются будущие специалисты, искажают реальную картину научных открытий, возникновения новых идей и теорий.