ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 16.10.2024
Просмотров: 154
Скачиваний: 1
кибернетических устройств и программ для ЭЦВМ, про являющих способности к обучению и самообучению, само настройке и самоорганизации; создание автоматов, способ ных к опознаванию образов и выработке машинных ана логов абстрактных понятий; конструирование преобразо вателей информации, осуществляющих машинное выведе ние логических следствий и построение доказательств теорем; создание автоматов, способных к имитации форм «коллективного поведения» и к самовоспроизведению, и т. п. Перспективность этих методов — в принципиально методологическом плане — следует видеть в том, что они соединяют воедино моделирование в его двух упомянутых в предыдущем параграфе типов: моделирование с о д е р
жа н и я интеллектуальной деятельности и моделирование
ееф у н к ц и о н а л ь н ы х механизмов. Развитие такого —
синтетического — моделирования интеллектуальных про цессов, строящегося на прочной основе конкретных нейро физиологических, психологических и содержательно-логи ческих данных, и дает возможность надеяться на дальней шее продвижение в раскрытии феномена интеллекта.
Математическое и техническое моделирование мысли тельной работы человека лежит в основе автоматизации интеллектуальных процедур. Такая автоматизация состав ляет настоятельную необходимость для современной науки и техники, общества в целом. В ходе нее создаются маши ны и машинные программы, позволяющие восполнять не достатки человеческого познавательного аппарата (связан ные, например, с недостаточным быстродействием челове ческой психики, ее ограниченной надежностью, изъянами в точности при решении многих задач и т. п.), расширять возможности интеллекта с помощью кибернетических «усилителей мыслительных способностей». Относительно возможностей такого рода «усилителей» — их еще называ ют, быть может не очень удачно, устройствами «искусст венного интеллекта» или «искусственным мозгом» — не правомерно, конечно, выдвигать какие-либо априорные ограничения.
Следует подчеркнуть, что упомянутые работы вовсе нс ставят своей целью «замену» человека или «подмену» его мышления — с присущими последнему чертами активности и творчества — работой машины. На место псевдопроблемы «человек или кибернетическая машина» (которая иногда рбсуждается в литературе), как отметил В. М. Глушков,
118
СйеДуеД поставить проблему «человека с кибернетической машиной или без нее», решение которой очевидно: человек, работающий в «содружестве» с кибернетическими устрой ствами, мыслит и действует лучше и иначе, чем человек, вынужденный ограничиваться лишь примитивными ору диями механизации своего умственного труда (см. кн.: «Ленин и современное естествознание». М., 1969, стр. 371). Кибернетика вооружает познание мощными техническими средствами переработки информации, и очевидно, что в пер спективе это позволит человеку-исследователю сосредото чить внимание не на поиске информации (как нередко бывает в настоящее время), а на научном и инженерном т в о р ч е с т в е .
Кибернетика дает новые аргументы в пользу тезиса о громадном значении машин как продолжении естественных сил человека, о машинах — помощниках человека, служа щих для умножения его сил в различных сферах деятель ности. Кибернетика приводит к выводу о том, что при ре шении вопроса о реальных возможностях и значении ма шинного моделирования процессов мышления (в том числе и процессов, приводящих к открыванию нового) следует учитывать социальную обусловленность мышления, созна ния, психической жизни человека и его деятельности, орга ническим результатам которой являются кибернетические устройства.
Гл а в а II
МЕТОДЫ
Новая наука вызвала существенные сдвиги в мето дах научного исследования. Она привела к проникновению в познание широкой гаммы приемов моделирования, фор мализации, алгоритмизации и связанных с ними понятий, к своеобразной экспансии функционального подхода в научных разработках. Именно методы и понятия, идущие от кибернетики, во многом определяют ряд новых тенден ций в развитии науки и техники — тенденций, которые, вне всякого сомнения, в обозримом будущем будут только усиливаться. В настоящей главе и пойдет речь о расширя ющемся применении в науках о природе, обществе и чело веке некоторых общих логико-кибернетических методов исследования. Ее задача в том, чтобы показать тенденции развития методологии научного исследования в естествен нонаучных и гуманитарных областях, порожденные ки бернетизацией и идущими рука об руку с ней логизацией и математизацией знания.
1. О методах науки
Термин «наука» применяется как для обозначения всей развивающейся системы человеческих знаний, получаемой на пути специальных исследований, доказательств, экспе риментов и т. п., так и для указания на отдельные области этой системы знаний — на отдельные науки (в этом слу чае этот термин используется с соответствующими прила гательными) . Современная паука в целом — это развет вленная система научных дисциплин, научных направле ний и теорий, делящихся на виды и подвиды и находящих ся в сложных отношениях друг с другом.
При рассмотрении структуры науки приходится учи тывать много разных сторон: виды наук по их предмету и
120
взаимоотношения между ними (то, что обычно называют классификацией наук); виды наук по их методам (описа тельные, эмпирические, экспериментальные, дедуктивные, точные и т. и. науки); виды наук по отношению к практи ке (науки «теоретические», «чистые» и науки прикладные) и т. д. Для нас существенно, что различные науки и науч ные дисциплины отличаются друг от друга не только объ ектом своего исследования, но и характером тех приемов изучения материала, которые находят в них преимущест венное применение,— своими м е т о д а м и .
Что мы здесь имеем в виду под методом? Понятие ме тода (приема, способа) исследования достаточно широко и не всегда определенно. Это многозначное, «диффузное» понятие, применяющееся в различных, хотя и связанных друг с другом, смыслах. Ясно, скажем, что микроскопия есть определенный метод исследования; микроскоп произ вел революцию в биологии, его появление принесло в науку о живой природе новый способ, прием исследования си стем и процессов живого. Но микроскопия — не общёбиологический и тем более не общенаучный метод. Она не везде применима. Например, микроскоп бессилен при изу • чении экономических явлений.
Нетрудно, однако, заметить, что понятие метода при лагают не только к способам исследования, применяемым в одной какой-либо науке (или области науки, или науч ном направлении) или в ограниченной группе наук и сфер приложения. Его используют и в применении к предельно общим, вытекающим из научного мировоззрения, подхо дам к изучению действительности. В этом смысле говорят о методе материалистической диалектики, а также о более частных — но тем не менее философских, имеющих глубо кое основание в мировоззрении — методах, таких, как анализ и синтез (рассматриваемые в их единстве) или ме тод восхождения от абстрактного к конкретному. От этих методов — методов философских (т. е. рассматриваемых в философии) — отличается группа методов, которые можно
назвать |
о б щ е н а у ч н ы м и . Это — приемы исследова |
тельской |
работы, которые, не будучи философскими, тем |
не менее используются (или могут использоваться) в са мых разнообразных областях (эта широта роднит их с фи лософскими методами), причем их применение связано с разработкой или использованием каких-либо точных «языцрв науки», источником которых обычно служат матема-
121
тика, логика и кибернетика. Вот о таких методах научного исследования широкого диапазона — общенаучных мето дах — и о тенденциях развития, к ним относящимся, мы и будем говорить. Именно к ним мы в дальнейшем будем прилагать термин «метод». При этом нас будут интересо вать преимущественно те аспекты использования такого рода методов в естественных и гуманитарных науках, ко торые связаны с проникновением в эти науки кибернетиче ских идей и средств.
Методы научного исследования (включая частные мето ды, рассматриваемые в философии) многообразны, однако они могут быть — с интересующей нас точки зрения, — грубо говоря, подразделены на методы познания, носящие главным образом теоретический, логический, понятийный и т. п. характер, и методы, в которых центр тяжести лежит не на логической — в широком смысле — стороне дела, а на реальном оперировании с материальными объектами.
К методам п е р в о г о р о д а относится логическая дедукция — в самом общем смысле этого понятия. Это — широко известные приемы анализа и синтеза; выведения логических следствий из принятых предпосылок; форму лирования гипотез и прослеживания вытекающих из них заключений; это также методы образования научных поня тий — абстрагирование, обобщение, идеализация, конструктивизация. К методам того же рода принадлежит и аксиоматический метод, который, вопреки распространен ному предрассудку, вовсе не является специфически математическим методом, и генетический (конструктив ный) метод построения научных теорий. При этом, говоря о приемах дедукции — в широком смысле: как любой про цедуры опосредствованного получения достаточно сложных научных заключений, как всякого процесса формализации и конструктивизации познаваемого содержания,— мы име ем в виду все богатство ее форм и градаций «силы». На пример, к дедукции относятся приемы анализа и синтеза «вообще», но дедуктивную природу имеют и анализ и син тез автоматов, которые при всем их внешнем отличии от употребляемого в философии и методологии науки смыс ла терминов «анализ» и «синтез» действительно являют ся примерами такого анализа и синтеза. К методам в т о
ро г о р о д а — эмпирическим методам — следует отнести экспериментальный метод и метод наблюдений, особенно
ри с т е м а т и ч е с к и X, а также и наблюдений, соверша-
№