ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 26.04.2024
Просмотров: 458
Скачиваний: 0
СОДЕРЖАНИЕ
Определение философии. Философия и мировоззрение
Полисемия концепта «наука» и многообразие его определений.
по дисциплине «История и философия науки»
Определение ключевых эпистемологических категорий
Типология знания. Эпистемологическая специфика науки
Онтология бытия и онтология реальности
Что такое сознания и как оно существует?
ГОУ ВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
ОНТОЛОГИЧЕСКИЕ ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОЙ ФИЛОСОФИИ И НАУКИ
Альтернативы реальности: множественные и возможные миры
ГОУ ВПО «ДОНЕЦКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Доклассическая наука: античность
Доклассическая наука: Средневековье
Рождение классической науки (вторая половина XVI –XVII вв.)
Эволюция классической науки (XVIII – конец XIX вв.)
Рост научного знания и концепт «научная революция»
Причины и типология научных революций
Изменение научной картины мира в результате научных революций
Мысленный эксперимент можно рассматривать и как модель, «основан- ную на абстракции потенциальной осуществимости» (С. В. Илларионов). Но это не произвольная абстракция, а удовлетворяющая требованиям непустоты классов объектов, целостности, согласованности, системности. Мысленный эксперимент, отмечает В. П. Филатов, отличается интерсубъективностью. Его идеализации и общий дизайн должны быть ясно представлены, чтобы ситуацию мог воспроизвести и проанализировать любой квалифицированный человек. Воображение должно ограничивается рамками законов и фактов, установленных в науке, а также правилами логики. Мысленный эксперимент, как и реальный, задает определенный вопрос, на который должен следовать однозначный ответ – «да» или «нет».2
Мысленные эксперименты делятся на 1) ставящие под сомнение налич- ное знание или пытающиеся указать на непроясненность, неполноту, поня- тийную неадекватность некоторых его фрагментов (пример – эксперимент, результатом которого является парадокс Эйнштейна-Подольского-Розена), 2) претендующие на обнаружение нового знания (пример – цикл Карно, положивший начало термодинамике).
Моделирование (лат. modus – мера, образ, способ) – это наблюдение и экспериментирование, объектом которого является модель (артефакт), за- мещающая другой объект (оригинал, прототип). Модель копирует (ими- тирует) свойства, отношения, функции оригинала. Общенаучную значимость моделирование приобрело в ХХ в. Его сущность в том, что естественный или искусственный объект-посредник, имея существенные сходства с прототи- пом, подвергается эмпирическому исследованию, с целью получения новой информации об оригинале. К структурным элементам наблюдения и эксперимента добавляется новый – модель. Благодаря ней обновляются, изменяются, корректируются исходные знания об объекте. Собственно моделирование включает создание модели, ее изучение и экстраполяцию знаний о ней на прототип. Кроме материальных моделей существуют модели идеальные (графические, логические, математические). Здесь моделирование уже переходит на теоретический уровень познания. Теоретические модели – это абстрактные объекты, в современной науке – преимущественно объекты математики. С помощью математической модели отображаются наиболее значимые количественные и структурные связи между частями. Результаты вычислений сравниваются с данными реальных наблюдений и экспери- ментов. Расхождения устраняется путем корректировки исходной модели. О том, какое широкое распространение в современной науке получило ком- пьютерное моделирование, не стоит и напоминать.
Теорию тоже нередко именуют моделью – фрагмента материального мира или конгломерата явлений. Перед нами обычная полисемия, ибо такая модель не является методом, а результатом использования методов. Теория – сложная конструкция, проверенная и подтвержденная, модель (в методоло- гическом смысле) – конструкция «точечная», упрощенная и гипотетическая, хотя и способная дать точное знание. «Различие между теорией и моделью состоит в том, что модель не выводится из наиболее полной теории, а как бы пристраивается к ней»1.
Модель не должна полностью соответствовать реальности. Ее задача ре- презентировать сущностные черты ее различных уровней. «Насыщенность реальности информационным шумом, делающим маловероятным отыскание таких высокоуровневых универсальных законов, которые описывали бы все нюансы того или иного типа объектов, как раз и заставляет ученых прибегать к моделям в тех областях науки, где рассматриваются разного рода сложные системы»2. Одной из таких систем является человек, поэтому моделирование применимо не только в математизированном естествознании, но и в со- циально-гуманитарных науках, а в последние годы и в философии, где оно успешно дополняют мысленные эксперименты.
К вспомогательным, но важным эмпирическим методам относятся опи- сание, сравнение, измерение. Выполнению этих операций предшествуют методы, описанные выше, ибо чтобы, например, сравнить два объекта, их необходимо, как минимум, наблюдать. Описание – один из этапов обработки эмпирических данных, представляющий собой их репрезентацию на естественном языке преимущественно в форме фактуальных суждений. С логической точки зрения, эти суждения являются атрибутивными, ассерто рическими, единичными или частными по количеству. С их помощью фиксируются условия, в которых находится изучаемый объект и его ка- чественные характеристики, проводится предварительная идентификация объекта и его отнесение к определенному классу. Большую роль описание продолжает играть в биологических, геологических науках, географии, антропологии, этнографии.
В современной философии истории и историографии распространение получили нарративные (повествовательные) схемы и нарративность как представление прошлого. Важнейшие требования к нарративу: когерент- ность, целостность, наличие объяснительной силы. Все большую роль в нар- ративной истории играют воображение ученого, «делающего историю», построение сюжета, фигуры речи и полная методологическая свобода. Ф. Ан- керсмит, например, считает, что нарративность – это форма, которая содер- жит множество специальных моделей дискурса; для трансляции прошлого нет никаких правил. Нарратив не подпадает под действие принципа дву- значности. «Мы не можем говорить об «истинности или ложности нарра- тивов» в том смысле, в каком мы говорим об истинности или ложности высказываний»
1. Методологические идеи и процедуры, невозможные в естествознании, допустимы в гуманитарных науках. Полное описание исто- рического события, отмечает А. Данто, невозможно без нарратива, но его создает историк. «Использование повествовательной организации логически предполагает непреодолимый субъективный фактор. В этом есть элемент чистой произвольности»2. Эмпирического в таких описаниях остается мало.
Сравнение объектов познания осуществляется в суждениях отношения. На помощь приходят аналогия и методы научной индукции. Один и тот же признак, обнаруживаемый у объектов, может иметь разную степень выра- женности. На первых этапах исследования, при отсутствии точных критериев и однозначных определений, невозможности использовать язык математики, сравнение – незаменимый метод. Фиксация качественных отношений (теп- лее, светлее, ярче, устойчивее, убедительнее) – первых шаг к точности и структурной упорядоченности. Во многих гуманитарных науках, он же – и последний. Благодаря сравнению строятся шкалы с определенной, пусть и произвольной, структурой. В некоторых разделах астрономии, геологии, биологии, искусствоведения – сравнение выступает доминирующей проце- дурой, со своими правилами, рекомендациями, принципами. В этом случае говорят уже об организованном сравнительном методе.
Измерение – более совершенная процедура, дающая количественные характеристики эмпирического материала. В отличие от счета, измерение дает значения, выражаемые иррациональными числами, это позволяет при- влекать такое мощное средство как математический анализ. Измерения могут быть прямые и косвенные. Последние – вероятно, изобретение Г. Галилея. Они предполагают вычисления, так как искомая величина определяется через другую величину. Измерение включает как объективные так и конвен- циональные составляющие. Оно осуществляется по жестко заданным клише, с использованием соответствующих методик; включает метрические шкалы, единицы измерения, предполагает наличие измерительных инструментов. И, конечно, правила измерения, которые определяют «как приписывается неко- торое число определенному телу или процессу, так, чтобы мы могли сказать, что это число представляет значение величины для рассматриваемого тела»3.
Итак, в результате измерения, объекту, рассматриваемому как
величина, приписываются количественные характеристики, выражаемые в суждении отношения; фиксируемая величина сравнивается с некоторым принятым научным сообществом эталоном. Величина, говоря простым языком, это измеряемое свойство. Имеется два типа величин. Аддитивные (лат. additivus – прибавляемый): значение величины, соответствующее объекту как целому, сводимо к сумме значений величин, соответствующих его частям. Примеры: длина, масса, время. Неаддитивные (интенсивные) – соответственно, не сводимо. Такие величины характеризуют не свойства упорядоченного целого, а статистически фиксируемые параметры не суммируемого относительного целого. Примеры: температура, плотность, удельное сопротивление. Величи- ны также подразделяют на скалярные, векторные, тензорные.
Точность – один из критериев достоверности знания, она регулирует процессы воспроизведения (отражения) объекта в рамках теории. Точность измерения характеризует степень организации знания и его соответствия реальности, способность зафиксировать значение величины, имеющей ре- ферент в действительности. Любая такая величина измеряется с некоторой степенью точности. Имеются независимые от субъекта познания пределы точности, достаточно вспомнить принцип неопределенности В. Гейзенберга.
Кроме метрической точности, есть точность логико-математическая и гносеологическая. Метрическая точность – дитя первой научной революции, во время которой появляются инструменты. Как пишет А. Койре, они, в отличие от «полезных предметов», создаваемых ремесленниками, не были тривиальным «продолжением органов чувств», а «воплощением разума, материализации мысли». Инструменты разрушили традиционный мир «при- близительности», создали условия для появления презиционных машин1. Необходимо различать точность и презиционность инструмента (устройства). Если повторные измерения не отличаются радикально, дают незначительный разброс значений (а, следовательно, среднее значение в дальнейшем будет сходиться быстрее), говорят о прецизионности. Она – мера уровня измен- чивости и схожести результата. Точность говорит о том, насколько среднее значение отличается от правильного результата, вносит ли инструмент сме- щение. Систематическая погрешность – неустранима, она управляет точ ностью измерений. Статистическая погрешность влияет на прецизионность. В идеале измерения должны быть и прецизионными, и точными, тогда абсолютная погрешность будет незначительной.