Как методы научного познания

Знания, как правило, не являются человеку в готовом виде. Их приобретение есть долгий и трудоемкий процесс. Общий метод познания, выработанный наукой, основан на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке.

Он может быть назван гипотетико-теоретиче-ским методом. С основными его положениями вы знакомы из курсов физики, химии, обществознания. Напомним, в чем заключается его суть.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и экспериментов формируется гипотеза, то есть предположение о природе или о закономерностях какого-либо явления.

Эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теоретическую — на соответствие модели явления ему самому, и экспериментальную — на отсутствие противоречий с известными экспериментальными фактами.

Таким образом, эксперимент используется, как источник возникновения гипотез (рис. 4.1.1) и как средство проверки гипотез (рис 4.1.2).

Рис. 4.1.1

Эксперимент как источник возникновения гипотез

Рис. 4.1.2

Эксперимент как средство проверки гипотез

Пример.Знаменитым экспериментом, положившим начало современным физическим представлениям о мире, был эксперимент Майкельсона-Морли по определению относительной скорости света. Этот эксперимент подтвердил гипотезу, что скорость света — постоянная величина, которая не зависит от скорости движения источника света.

Пример.Выдающийся швейцарский психолог Ж. Пиаже, в течение долгого времени проводивший эксперименты по установлению законов формирования человеческого интеллекта, высказал предположение, что маленький ребенок воспринимает скорость движения иначе, чем взрослые: не как расстояние, пройденное за данное время. Подтверждением этой гипотезы служит следующий эксперимент.

Ребенку показывают две трубки разной длины (рис. 4.1.3). В разговоре он правильно отмечает, что одна из них длиннее другой. Теперь через трубки пропускают куколок на палочках. Вводят их туда одновременно, и их движение рассчитано таким образом, что и выходят они из трубок в одно время.

Ребенок считает, что куколки двигались с одинаковой скоростью, поскольку вышли из трубок одновременно.

Рис. 4.1.3

Иллюстрация к эксперименту Ж. Пиаже

Примечание. Подумайте, отличались бы ответы детей, если бы ситуация с трубками и игрушками моделировалась на экране дисплея или обычного телевизора.

Пример.Пусть вы умеете работать в графическом и текстовом редакторах и начинаете изучать электронные таблицы. Если вам известно, что пользовательский интерфейс этих программ похож, то вы можете заранее предполо-

жить (выдвинуть гипотезу), что назначение многих терминов, пиктограмм, горячих клавиш будет таким же, как и у уже изученных вами программ. В процессе практической работы это предположение подтвердится или опровергнется.

Пример. Интересные эксперименты можно провести с геометрическими объектами.

Используя пластилин, можно показать, что из «бублика» (в математике он называется тором) можно сделать чашку с ручкой (рис. 4.1.4 а). В то же время попытка сделать такую же чашку из «кренделя» (рис. 4.1.4 б) не удается. Можно сформулировать гипотезу, что это сделать невозможно.

Доказать ее довольно сложно — для этого нужно использовать методы специальной математической дисциплины, которая называется топологией.

Рис. 4.1.4

Изготовление чашки из пластилина

Примечание. Подумайте, как можно было бы организовать этот эксперимент на компьютере. Как вы думаете, доверие к результатам экспериментов (манипуляций) на компьютере такое же, как при реальном использовании пластилина?

Многие эксперименты в наше время проводятся при активном использовании компьютера. С его помощью выявляются закономерности, подтверждаются или опровергаются гипотезы, доказываются теоремы.

Современное научное познание направлено в основном на изучение больших и сложных систем. Причем работа ведется по двум направлениям. Первое — это синтез сложных систем, второе — их анализ.

Создание нового заповедника, разработка автоматизированной производственной линии, получение новых материалов, создание информационно-вычислительной системы — с научной точки зрения все это примеры синтеза (конструирования) сложных систем. Основная задача научных исследований в этом случае — поиск оптимального решения проблемы, то есть выбор способа построения системы, наилучшим образом приспособленной для выполнения заданных функций.

Пример.Задача синтеза информационно-вычислительной системы (ИВС) — компьютера, локальной сети, автоматической линии и пр. — связана с определением оптимальной структуры системы (тип, количество устройств, способы связи между ними) и выбором оптимальной стратегии управления вычислительными процессами. Исходными данными в этой задаче синтеза являются:

• назначение и функции ИВС, определяемые перечнем прикладных задач, для решения которых создается система;

• перечень ограничений на характеристики системы, например, на время решения задач, производительность системы, стоимость оборудования, сложность обслуживания;

• критерии эффективности, которые задают способы оценки качества работы системы;

• информация о существующих типовых ИВС, их достоинствах и недостатках и др.

Анализ — это процесс определения (исследования) свойств, присущих системе.

Типичная задача анализа состоит в следующем. Пусть известны функции и характеристики элементов, входящих в состав системы, и определена ее структура. Необходимо определить функции или характеристики всей системы в целом.

Задача анализа включает три этапа.

На первом этапе нужно выявить причинно-следственные связи, присущие анализируемому объекту, и построить модель, в которой будет отражена сущность происходящих в нем процессов (такая модель называется концептуальной).

На втором этапе на основе полученной информации строится модель, в которой описываются количественные соотношения между характеристиками и параметрами объекта. Чаще всего это математическая модель, таблица или граф.

Поскольку построение модели производится формальными методами, то необходимо проверить, достоверна ли модель и можно ли доверять результатам, полученным при ее исследовании. Проверка осуществляется на третьем этапе анализа.

Пример.Мы привыкли к тому, что только в естественных науках и математике существуют твердо установленные законы. Однако это далеко не так. Проводя, например, многочисленные эксперименты с самыми обычными текстами из книг, газет, научных журналов, можно обнаружить удивительные закономерности.

В литературоведении широко используется лингвистический анализ литературных произведений. Основная идея (концептуальная модель) заключается в том, что у каждого автора свой неповторимый стиль, который можно проследить, в частности, по тому, какие части речи чаще использует автор, много ли он употребляет эпитетов, какие предлоги предпочитает, какова структура большинства фраз и т. п. При исследовании конкретного литературного произведения все эти характеристики и соотношения между ними подсчитываются (в настоящее время с помощью специальных компьютерных программ) и строится модель произведения (математическая модель). Изучение этой модели позволяет ответить на вопросы, принадлежит ли данное произведение перу данного автора, в какой период творческой жизни оно было написано и пр.

Но результаты лингвистического анализа могут использоваться иначе. Например, такие модели лежат в основе синтеза систем искусственного интеллекта, способных создавать стихи, сказки, то есть в основе компьютерного «сочинительства». Построение и изучение таких систем, в свою очередь, дает новый интересный материал для лингвистов.

Результатом анализа является получение информационной модели процессов, происходящих в системе, и их закономерностей.

Анализируют системы исходя из познавательных (узнать новое об изучаемом объекте) и практических целей. На практике результаты анализа применяют для постановки задачи синтеза — конструирования новых сложных систем.

Системный анализ широко используется и при подготовке решений в процессе управления, в том числе и в управлении сложными социальными системами.

Пример.Всесторонний и качественный анализ ситуации, сложившейся на рынке сырья, помогает предприятиям выбрать поставщиков. Маркетинговые исследования, связанные с анализом спроса и предложения на рынке товаров, позволят запланировать выпуск продукции, которая не будет залеживаться на складах. Анализ рынка труда (потребность предприятий в специалистах определенного профиля) позволяет вузам перестроить программу подготовки так, чтобы их специалисты были востребованы.

Таким образом, исследование свойств систем начинается с анализа их свойств, способов организации системы в целом и основных подсистем, выявления различных стратегий управления процессами в системе, определения параметров

и характеристик системы. Приэтом строятся и исследуются различные модели системы и протекающих в ней процессов. Результаты анализа способствуют пониманию сущности этих процессов, их закономерностей.

При синтезе систем решается задача выбора параметров системы, при которых удовлетворяются заданные требования к характеристикам процессов. Решение задачи синтеза сводится к оптимизации системы по заданному критерию эффективности с учетом ограничений, которые могут быть наложены на некоторые ее характеристики и параметры.

Метод— способ деятельности, направленный на достижение определенной цели.

Цели научного исследования — описать, понять, предсказать.

Научное познание основано на наблюдении, выдвижении гипотез и их экспериментальной проверке.

На основе наблюдений, теоретических рассуждений и экспериментов формируется гипотеза,то есть предположение о природе или о закономерностях какого-либо явления. Затем эта гипотеза проходит всестороннюю проверку: теоретическую — на соответствие модели явления ему самому, и экспериментальную — на отсутствие противоречий ее следствий с известными экспериментальными фактами.

Эксперимент используется как источник возникновения гипотез и как средство проверки гипотез.

Важными методами научного познания являются анализ и синтез.

Системный анализ— совокупность методов, используемых для подготовки и обоснования решений по сложным проблемам различного характера.

Современный системный анализ объединяет в себе методы системного, информационного, модельного подходов, а также многие математические методы и современные методы управления.

Этапы системного анализа:

1.Важнейший этап системного анализа — построение обобщенной (концептуальной) модели, отражающей причин-

но-следственные взаимовязи в реальной ситуации, сущность происходящих процессов.

2. На втором этапе выявляются количественные соотношения между параметрами и характеристиками объекта, строится, а затем исследуется информационная модель, отражающая выявленные соотношения.

3. Третий этап — проверка достоверности результатов, полученных в процессе исследования.

В кибернетике системный анализ широко используется для анализа функционирования систем управления, а также на всех основных этапах проектирования сложных систем.

Задачи синтеза связаны с созданием (конструированием) новых систем.

При создании сложных систем необходимо:

• выполнить требования, обусловленные назначением системы;

• учесть ограничения, которые накладываются на параметры системы (надежность, устойчивость, производительность, стоимость и пр.);

• выбрать оптимальные параметры деятельности системы, при которых соблюдаются все требования и ограничения.

Задание 1

Вспомните все разделы (темы), которые вы изучали в курсе информатики и определите к какому виду деятельности (получение, представление, преобразование или применение информации) относятся вопросы, рассматривавшиеся в этих разделах. 1, Например, при изучении раздела «Электронные таблицы» ваша деятельность была связана с представлением и применением информации, а преобразование информации выполнялось компьютером.

Работа с геоинформационными системами связана, в основном, с получением информации. Алгоритмизация — это преобразование информации и так далее.

Задание 2

Приведите примеры известных вам экспериментов в области информатики, биологии, истории и физики. Какие гипотезы проверялись в ходе этих экспериментов?

Задание 3

В школе аналогом научных исследований является работа над учебными проектами, например, изучение экологической ситуации в районе.

Проведите системный анализ этой ситуации по следующей схеме:

выявление противоречий -> формулировка проблемы -» определение цели исследования —> формирование критериев «идеальной» (желаемой) ситуации -> выявление воздействий внешней среды —> формирование гипотез о возможных путях разрешения проблемы (генерирование альтернатив) —> построение моделей —> исследование моделей -» исследование ресурсных возможностей и ограничений —> оптимизация решения -> рекомендации по результатам анализа.

Примечание. Под внешней средой в данном случае можно понимать традиции природопользования, законодательные акты, отношение населения к проблеме и пр.

Какие этапы этого исследования целесообразно проводить с применением компьютера и какие программные средства Вам для этого могут понадобиться?

Задание 4

На основании серии проведенных экспериментов были сформулированы две приведенные ниже гипотезы. Оцените их правдоподобие и постарайтесь на основе тех же данных сформулировать более правдоподобную гипотезу.

а) Как показывает статистика (применение методов которой в
данном случае можно рассматривать как поисковый экспери
мент) большинство дорожных происшествий приходится на ма
шины, которые едут со средней скоростью. Можно предполо
жить, что движение с большой скоростью является более
безопасным;

б) та же статистика показывает, что большинство происшествий
происходит с автомобилистами недалеко от их дома. Можно
предположить, что поездки на дальние расстояния являются бо
лее безопасными.

Задание 5

Компьютер и его программное обеспечение сами по себе представляют столь сложный объект, что многие его возможности могут стать предметом осмысления в процессе экспериментов с компьютером (таких экспериментов, объектом которых является сам компьютер).

На основе анализа архитектуры компьютера постройте модель движения и преобразования информации (сигналов) от момента нажатия на клавиатуре на какой-либо клавиши, например, «Z» до появления ее изображения на экране дисплея.

Задание 6

На основе анализа функций операционной системы сформулируйте общие принципы (постройте концептуальную модель), заложенные в основу таких технологий, как Plug and Play («подключи и используй» — обеспечивает работу периферийных устройств — принтера, сканера и пр.), Drag and Drop («перетащи и положи» — обеспечивает копирование и перемещение выделенных фрагментов текста).

В основе научных исследований лежит эксперимент. Но насколько сами экспериментальные методы научно обоснованы? И. Пригожий и И. Стенгерс в книге «Порядок из хаоса» отмечают, что экспериментальный метод является поистине искусством. Будучи искусством, он никогда не гарантирует успех и не может исключить риск зайти в тупик или вывести неверное суждение в ходе научного исследования.

Экспериментальный метод есть искусство постановки интересного вопроса и перебора всех ответов, которые может дать природа на выбранном экспериментатором теоретическом языке.

Ученый, иследователь — это человек, у которого сложились свои представления об окружающем его мире — своя мировоззренческая модель. Исходя из этой модели, он и начинает изучать интересующие его проблемы. Общие представления, которыми он руководствуется, называются методологией исследования или основными подходами к организации исследования.

В современной науке самыми распространенными являются три подхода — информационный, системный, синерге-тический.

Суть информационного подхода к научным исследованиямзаключается в том, что при изучении любого объекта, процесса или явления (природного или социального) в пер-

вую очередь выявляются и анализируются егоинформационные характеристики. При этом часто удается выяснить такие ранее незамеченные свойсва, которые оказываются принципиально важными для понимания глубинной сущности явлений и закономерностей их дальнейшего развития. Анализ информационной среды, в которой находится изучаемый объект, также помогает исследователю выявить причины многих явлений, в глубине которых, как правило, оказываются скрытыми информационные процессы.

О системном подходеречь шла в первой главе, а вот о си-нергетическом подходе,который становится ведущим в современных фундаментальных научных исследованиях, стоит поговорить подробнее.

Во второй половине XX века большинство фундаментальных научных дисциплин приступили к изучению самоорганизующихся и саморазвивающихся систем.

Раньше при изучении свойств объекта он рассматривался как закрытая, замкнутая система. Изучались те процессы, которые происходили внутри этой системы. Затем стали изучать, как происходит взаимодействие объекта с внешней средой, как он реагирует на внешние воздействия, но сам объект рассматривался все же как изолированный от среды.

Согласно синергетическому видению мира большинство существующих в природе систем — системы открытого типа. Между ними и окружающей средой постоянно происходит обмен энергией, веществом, информацией. Поэтому для сложноорганизованных систем открытого типа характерна постоянная изменчивость, стохастичность.

Дальнейшее поведение таких систем можно определить лишь с определенной долей вероятности, даже если эти системы хорошо изучены.

В неравновесных условиях (в ситуациях неустойчивости) процессы самоорганизации в системе определяются взаимодействием между случайностью и необходимостью, вероятностными (стохастическими) и вполне определенными (детерминированными) законами.

В условиях неустойчивости системы основную роль играют случайные взаимодействия (флуктуации), тогда как в ситуациях равновесия преобладают детерминированные связи. Следовательно, пути развития самоорганизующихся систем не предопределены. Вероятность выступает не как порождение нашего незнания, а как неизбежное выражение хаоса.

Будущее при таком подходе перестает быть данным; ононе заложено более в настоящем.

Наиболее известные работы в этой области связаны с именами Г. Хакена, И. Пригожина, И. Стенгерс.

Если воспользоваться терминологией И. Пригожина, можно сказать, что все системы содержат подсистемы, которые постоянно флуктуируют. Иногда отдельная флуктуация или комбинация флуктуации может стать (в результате положительной обратной связи) настолько сильной, что существовавшая прежде организация не выдерживает и разрушается. В этот переломный момент принципиально невозможно предсказать, в каком направлении будет происходить дальнейшее развитие: станет ли состояние системы еще более хаотическим, или она перейдет на новый, более высокий уровень упорядоченности, или организации, который Пригожий называет диссипативной структурой.

Отличительные особенности диссипативных структур:

1. Диссипативные структуры когерентны: они ведут себя как единое целое и структурируются так, как если бы, например, каждая молекула, входящая в макросистему, была «информирована» о состоянии системы в целом.

2. Происходящие в системе флуктуации вместо того чтобы затухать, могут усиливаться, и система эволюционирует в направлении «спонтанной» самоорганизации. Модели «порядка через флуктуации» открывают перед нами неустойчивый мир, в котором малые причины порождают большие следствия.

3. Диссипативные структуры способны «запоминать» начальные условия своего формирования и, проходя через точки неустойчивости, «выбирать» одно из нескольких возможных направлений дальнейшей эволюции.

4. Эволюция таких систем содержит как детерминированные, так и стохастические элементы, представляя собой смесь необходимости и случайности.

5. Неравновесность как исходное состояние представляет собой источник самодвижения системы.

6. Время оказывается не безразличным для системы внешним параметром, как это было в классической или квантовой механике, а внутренней характеристикой физических систем, выражающих необратимость процессов в этих системах.

В настоящее время развитие теории самоорганизации связано с философским осмыслением результатов естественнонаучных исследований необратимых процессов и происходящим на основе этого изменением мировоззренческих и методологических принципов освоения и постижения мира.

В свою очередь, это означает конец классического идеала всеведения и делает необходимым пересмотр рационализма как господствующего принципа научного объяснения действительности.

Если исходить из современной научной картины мира, в которой Вселенная — это открытая сверхсложная система, со всеми ее свойствами (неравновесностью, необратимостью, стохастичностыо, самоорганизацией, взаимосвязанностью, когерентностью элементов), то действительность больше не является некой неизменной данностью.

В открытом, необратимом мире, где будущее не может быть с точностью предопределено, а настоящее имеет несколько потенциальных линий развития, человек находится в ситуации постоянного выбора, поиска наиболее оптимального решения в соответствии с изменяющимися условиями..

Мышление не может полностью «догнать» действительность: последняя всегда богаче, чем наше понимание ее. Действительность обладает способностью удивлять, а мышление обладает способностью создавать, реально влиять на ход событий, изменяя их.

Рандомно подобранные статьи с сайта:

Методы научного познания. Урок 67


Похожие статьи:

admin