философия научное познание

Проблема реальности в современной науке.

Одной из особенностей современной науки является ее теоретизация, что обусловлено переходом от эмпирической стадии развития науки к теоретической.

Посредством упрощения, абстрагирования и идеализации каждая научная дисциплина вырывает из живой целостности мира объект познания и строит систему идеализированных объектов.

Природа исследуемой реальности связана не только с объективной реальностью самой по себе, но и с деятельностью человека.

Эйнштейн ввел термин «физическая реальность» и выделил два аспекта этого термина. Первое его значение использовалось им для характеристики объективного мира, существующего вне и независимо от сознания. Во втором своем значении термин «физическая реальность» используется для рассмотрения теоретизированного мира.

Реальность в научном исследовании – это не объективная реальность в смысле философской категории материи, а когнитивное образование, содержание которого наполняется объективно-реальными факторами и вместе с тем субъективными факторами – теоретической и экспериментальной деятельностью исследователя.

Законы, формулируемые в рамках теории и относящиеся к идеализированной реальности должны быть конкретизированы при их применении к изучению реальной действительности.

Трансформации объекта и идеала объективности. Проблема преодоление разрыва объекта и субъекта познания.

Классическая традиция европейской гносеологии, идущая от Аристотеля и Декарта, полагает объективность идеалом знания.

Классическое естествознание отождествляет объективность и объектность, предполагая, что к объективности ведет лишь только объектный способ рассмотрения вещей.

Развитие науки показало, что исключить субъективное вообще из познания полностью невозможно, даже там, где субъект играет крайне незначительную роль.

«Неклассическая» научная рациональность отказывается от принципов классической науки, которая исходила из относительности объекта к средствам, операциям и методам познавательной деятельности. Она утверждает, что не элиминация, а экспликация этих

средств выступает как условие истинности знаний. Связь субъективного и объективного в знании более глубокая. Научное познание включает в себя программу условий, поддающихся проверке и репродукции, при которых осуществляется познание его предмета.

Изменения в понимании объекта научного познания имеют двоякий характер. Во-первых, расширяется и усложняется объектная сфера науки за счет включения в нее новых объектов, во-вторых, что мышление о таких объектах (о таком мире) неразрывно связано с характеристиками познающего субъекта.

Изменение идеалов и норм описания, объяснения, понимания.

Наука XX в. формирует новые идеалы и нормы описания и объяснения исследуемых объектов.

В современной науке сформировался особый вид описания – дополнительный способ описания, который был предложен Н. Бором. Он ввёл в методологию физики такие понятия как «способ описания», «принцип описания».

Суть его можно сформулировать так: для воспроизведения целостности явления на определённом этапе его познания необходимо применять взаимозаключающие и взаимноограничивающие друг друга классы понятий.

В методологии современной науки активно обсуждается проблема соотношения описания и объяснения как функций науки.

Реальной проблемой методологии современной науки является проблема соотношения объяснения и понимания. Длительное время существовало противопоставление между естественными и гуманитарными науками. Естествознание ориентировалось на постижение природы самой по себе. Его задачей было достижение объективно истинного знания. Гуманитарные же науки были ориентированы на постижение человека, человеческого духа, культуры. Для них приоритетное значение имело раскрытие смысла; не столько объяснение, сколько понимание.

Формализация современной науки.

Особенности формализации современной науки.

Процесс теоретизации современной науки тесно связан с процессом ее формализации.

Формализация – это совокупность познавательных операций, обеспечивающих отвлечение от значения понятий и смысла выражений научной теории с целью исследования ее логических особенностей. При этом результаты мышления отображаются в точных понятиях и утверждениях.

Метод формализации – это перевод содержательных фрагментов знания (в математике, физике, логике, химии) на искусственные символические, логико-математические и математические языки, подчиненные четким правилам построения формул и их преобразований.

Для построения любой формальной системы необходимо:

а) задание алфавита;

б) задание правил, по которым получены «слова», «формулы»;

в) задание правил, по которым можно переходить к другим словам и формулам.

Этапы формализации:

• запись исходных данных на некотором общепонятном языке, исключающем различные толкования;

• переработка исходной записи на основе некоторых точных правил;

• сравнение полученного решения с реальностью;

• оценка эффективности формализации.

Формализация позволяет:

• однозначно определить входные термины, уяснить существенные связи и

отношения в структуре научного знания;

• вычленить и уточнить логическую структуру теории (аксиомы, фундаментальные принципы или законы);

• обеспечить стандартизацию используемого языка и понятийного аппарата, который используются в данной теории;

• постановку новых проблем и поиск их решения.

Формализация играет важную роль в:

• выявлении и уточнении содержания научной теории;

• систематизации той суммы знаний, которая накоплена содержательной

теорией;

• синтезе смежных наук.

Различают два типа формализованных теорий: полностью и частично формализованные теории.

Возможности и границы формализации (философский

смысл теорем Гёделя, Тарского).

В понимании основных проблем формализации – ее сущности, познавательной ценности, условий и границ применимости – среди философов, логиков и историков науки отсутствует единое мнение.

Давид Гильберт (1862-1943), основатель формалистической школы в математике, предполагал, что все наше знание, и прежде всего математическое, может быть полностью формализовано. Идеи Гильберта приняли многие талантливые математики: П. Бернайс, Дж. Гербрандт, В. Аккерман, Дж. фон Нейман.

Однако в 1931 г. Курт Гёдель в статье «О формально неразрешимых предложениях «Principia Mathematica» и родственных систем» доказал известную теорему о неполноте формализованной арифметики. Он доказал, что в любой формальной системе, способной выразить арифметику натуральных чисел, имеются недоказуемые предложения. Теорема Гёделя свидетельствует о том, что арифметика натуральных чисел включает содержание, которое не может быть выражено исключительно на основе логических правил образования и преобразования соответствующей формальной системы. Таким образом, непротиворечивости нельзя достичь, используя инструменты, принадлежащие к той же формальной системе. Это было настоящее поражение программы Гильберта.

Кроме этого, Гёдель дал строго логическое обоснование невыполнимости идеи Р. Карнапа о создании единого, универсального, формализованного «физикалистского» языка науки.

Результаты работ Гёделя вызвали интенсивные исследования ограниченности формальных систем (работы А. Черча, С. Клини, А. Тарского).

Альфред Тарский в своих теоремах доказал внутреннюю ограниченность выразительных возможностей формализованных теорий – невозможность строго формальными методами передать все то познавательное содержание, которое выражается достаточно богатыми содержательными научными теориями, подвергшимися формализации. Теоремы Черча, Тарского и Гёделя также ещё называют ограничительными.

Математизация современной науки.

Усиление процессов теоретизации и формализации научного познания органично связано с его математизацией – проникновением математических методов и языка математики в разные науки.

Роль математики в развитии познания была осознана довольно давно, ещё в античности.

Развитие науки – особенно в наше время – убедительно показывает, что математика – действенный инструмент познания, обладающий «непостижимой эффективностью».

Вместе с тем стало очевидным эффективность математизации, зависящая от двух основных обстоятельств:

• от специфики развития данной науки;

• от совершенства самого математического аппарата.

Определяющей причиной математизации современной науки является переход многих её отраслей на теоретический уровень исследования, изучение более глубоких внутренних механизмов, процессов, происходящих в природе и обществе.

Вторая причина математизации научного знания связана с разработкой нового математического аппарата, который даёт возможность выражать количественные и структурные закономерности объектов познания современной науки.

Важной причиной математизации современной науки является возможность использовать электронно-вычислительную технику.

Основные методы математизации научного знания.

Можно выделить два основных направления математизации современной науки. Одно из них основывается на использовании математических моделей, которые опираются на численные измерения величин – метрическое направление. Другое направление – неметрическое – основывается на использовании моделей структурного типа, где измерения величин не играют существенной роли.

В них исследуются системно-структурные свойства и отношения явлений.

Оба направления используют математическое моделирование, которое связано с заменой исходного объекта соответствующей математической моделью и с дальнейшим её изучением.

В современной науке математическое моделирование приобретает новые особенности, связанные с успехами синергетики.

Метрическое направление математизации.

В XX в. в науке все больше распространение получают вероятностно-статистические методы исследования. Это обусловлено тем, что наука перешла к исследованию процессов массового характера. Оказалось, что целый ряд случайных событий обладает устойчивой частотой.

В конце XX в. появились новые, неклассические методы математики для исследования количественных отношений в социально-экономических науках и управлении – теория игр, теория принятия решений.

Метрическое направление математизации научного знания является доминирующим в большинстве применений математики к объектам естествознания и техники, потому что при исследовании количественных закономерностей в этих науках чаще всего приходится обращаться к различным математическим функциям.

Эффективность математизации всегда основывается на глубоком анализе качественных особенностей исследуемых явлений, ибо только в таком случае возможно обнаружить качественно однородное и существенно общее в них.

Неметрическое направление математизации.

Неметрические модели позволяют исследовать разнообразные структурные характеристики и отношения систем. Математические методы при этом таковы: проективная геометрия, теория групп, топология, теория множеств. Они дают возможность исследовать системы и процессы в теоретической физике, квантовой химии, молекулярной биологии, структурной лингвистике.

Математика как язык науки.

Математика не только наука, но и язык науки. Она является средством для точного выражения научной мысли, формулирования законов.

Преимущества языка математики:

• более точный и краткий по сравнению с естественным языком;

• позволяет точно и однозначно формулировать количественные закономерности исследуемых явлений.

Количественный язык уравнений, функций и других понятий служит для описания разнообразных процессов, изучаемых в конкретных науках. Он играет основную роль в математизации этих наук. Но наряду с ним и в математике, и в ее приложениях используются различные формализованные языки. Формализованный язык для логико-математического анализа научных теорий, их структуры, доказательств.

Творцы науки убеждены, что роль математики в частных науках будет возрастать по мере их развития.

Роль новейших информационных технологий в современной науке. Особенности компьютеризации научного познания.

Особую роль в современной науке играют новейшие информационные технологии и компьютерная техника. Использование компьютерной техники приводит к:

• возникновению новых методов исследования;

• развитию средств и методов формализации и математизации науки;

• возникновению новых научных направлений исследования;

• изменению характера научного поиска.

В силу затруднений практического характера или невозможности проведения реального эксперимента обычный эксперимент заменяется вычислительным экспериментом (исследование ряда проблем освоения космоса, эксперименты по управлению климатом). В подобных случаях именно вычислительный эксперимент открывает широкие перспективы, поскольку он сравнительно дешев, легко управляем, в нем можно «создавать» условия, недостижимые в лабораториях.

Возникновение вычислительного эксперимента стало возможным, во-первых, благодаря появлению компьютеров, работающих в режиме диалога; во-вторых, усовершенствованию теории и практики программирования и разработки теории численных методов и алгоритмов решения математических задач и, в-третьих, развитию и усовершенствованию методов построения

математических моделей, использованию языка математики.

Структура вычислительного эксперимента:

• построение математической модели исследуемых процессов;

• нахождение приближенного численного метода решения задачи, сформу-

лированной при построении математической модели;

• программирование вычислительного алгоритма для ЭВМ;

• расчет на ЭВМ;

• анализ и интерпретация результатов, полученных в ходе исследования атематической модели, ее соответствие действительности, сопоставление с данными наблюдений и натурных экспериментов.

Аналитическое программирование позволило ЭВМ непосредственно работать с математическими формулами, совершая преобразования.

Создание и применение компьютерной графики позволило визуализацировать многие виды научной информации и создало принципиально новые возможности для исследования, поскольку не всегда результаты научных исследований можно выразить в текстовой форме.

Компьютеры включаются в научный поиск на всех стадиях, что приводит к повышению эффективности и качества научного поиска и проведения научного эксперимента.