Файл: Бирюков, Б. В. Кибернетика и методология науки.pdf

емьіх с помощью соответствующей технической и научной аппаратуры; сюда же относятся логические средства ин­ дукции, аналогии и иных правдоподобных заключений, используемые для их «логического обеспечения».

Конечно, эти два типа научных методов — не взаимо­ исключающие. Противопоставлять их друг другу бессмыс­ ленно. Ведь логические — в широком смысле — методы всегда, в той или иной мере, предполагают действия и с реальными объектами, действия, пусть состоящие в запи­ сях, построении чертежей и т. н. Что останется от матема­ тики, если лишить ее права пользоваться знаковыми кон­ струкциям (а ныне еще и ЭЦВМ)?! С другой стороны, эмпирические методы необходимо требуют применения ло­ гического мышления. Имеется также (и это существенно для нашего изложения) группа методов, в которых важную роль играют обе стороны: теоретико-понятийная и экспе­ риментально-описательная. Среди них ведущую роль иг­ рает гипотетико-дедуктивный метод, в четкой форме сложившийся в математическом естествознании Нового времени.

Совокупность очерченных методов составляет тот арсе­ нал общегносеологических средств, с помощью которого в современной науке в целом — и в каждой данной отрасли знания в отдельности — происходит открытие и доказа­ тельство ее истин. В разных областях упомянутые методы имеют различный «удельный вес». Вес этот определяется спецификой предмета соответствующей области знания, а также достигнутым уровнем проникновения этой науки в свой предмет. Есть науки, где преобладают методы дедук­ тивного (логического, понятийного) рода. Такие науки на­ зывают д е д у к т и в н ы м и . Классической дедуктивной наукой является математика, в которой вообще не допуска­ ются недедуктивные методы как способы д о к а з а т е л ь ­ с т в а . Эта черта математики связана с характером ее как науки: в математике непосредственным предметом иссле­ дования являются не чувственно воспринимаемые (или ре­ гистрируемые с помощью приборов) вещи (свойства и от­ ношения вещей), а получающиеся в результате сложного многоступенчатого абстрагирования и идеализации так называемые абстрактные объекты — числа, геометриче­ ские фигуры, функции и т. п., свойства которых и отноше­ ния между которыми, доказываемые в математике, явля­ ются идеализированными отображениями свойств и отно-

123

Шеңий конкретных, чувственно-воснринимаемых и разно­ качественных вещей действительности. Недедуктивные ме­ тоды применяются в математическом познании только для отыскания предположительных утверждений, которые за­ тем доказываются дедуктивно (о тех сдвигах в этой сфере, которые намечаются в математике в связи с кибернетикой, см. ниже). Все дедуктивные науки (а также дедуктивные части в целом недедуктивных наук) — такие, как теорети­ ческая механика, многие разделы теоретической физики, космологии, теоретической кибернетики, математическая логика и др.,— строятся па основе идей и методов мате­ матики.

От дедуктивных наук отличны науки, в которых преоб­ ладают экспериментальные методы или методы наблюде­ ния. Таково большинство наук о природе и обществе; ведь они добывают свой «фактический материал» с помощью экспериментальных методов и наблюдений, а не (одних лишь) логических рассуждений. К числу подобных наук относятся такие науки, как биология, химия, геология, география и т. д.

Важные особенности, вызывающие различия между науками, обусловлены отличиями в характере тех исход­ ных положений, которые кладутся в основания тех или иных дисциплин. Эти отличия связаны, во-первых, с зада­ чами систематизации науки (решаемыми для разных ти­ пов наук разными способами), а во-вторых,— и это самое главное — с той формой, в которой проявляется в данной науке роль практики как основы познания и критерия ис­ тины. Для наук экспериментальных и наук, основываю­ щихся главным образом на наблюдениях (такие науки иногда называют описательными) в качестве исходных по­ ложений, как правило, выступают истины, полученные пу­ тем оперирования с чувственно-воспринимаемыми предме­ тами, предметами, к которым непосредственно относимы выведенные в этой науке предложения. Это — науки, в ко­ торых, наряду с иными, имеются и предложения низших ступеней абстракции, непосредственно основанные на чув­ ственно-практическом обращении с объектами реаль­ ности. Несколько иная ситуация имеет место в науках, в которых преобладают дедуктивно-математический и аб­ страктно-логический моменты. Истины таких наук содер­ жат, как правило, понятия, получаемые на более высоких ступенях абстракции. Практика как основа познания вхо­

124

дит в эти науки лишь в существенно опосредствованной форме — через оправданные многовековой практикой че­ ловека и его мышления приемы образования общих поня­ тий высоких ступеней абстракции. Проверка результатов таких наук па практике обычно также носит опосредство­ ванный характер и часто происходит через их приложения в других, менее абстрактных, областях знания В этих науках обычно возникает проблема логической система­ тизации данной пауки в целом, выделения тех исходных положений — аксиом, постулатов, принципов, тезисов, а также основных понятий,— которые можно рассматривать в качестве базовых при построении данной науки. Эта систематизация может происходить различными способа­ ми, из которых наиболее важное значение имеют упомя­ нутые выше аксиоматический метод и генетический способ развития теории.

Различие между дедуктивными и недедуктивными нау­ ками есть тот исходный пункт, с которого мы начнем ана­ лиз кибернетико-логических и математических методов исследования и происходящих в сфере методологии науки новейших сдвигов и тенденций.

2.Сближение дедуктивного

и«фактического» начал дознания. Моделирование

Противопоставление наук дедуктивных наукам неде­ дуктивным верно лишь в самом первом приближении. Уже гипотетико-дедуктивный метод не укладывается в рамки такого противопоставления. Ныне же налицо явная тен­ денция к стиранию этой «противоположности»: все боль­ шее значение приобретают методы, в которых обе сторо­ ны — экспериментально-описательная и математико-логи­ ко-дедуктивная — играют существенно важную роль.

Итак, одну из тенденций развития методов научного исследования (в том числе в гуманитарных науках) сле­ дует видеть в формировании и укреплении таких приемов исследования, в которых налицо тесное взаимопроникно­ вение дедуктивной и фактической — основанной на экспе­ риментах, наблюдениях и описаниях реальных объектов и

1 О роли практики в дедуктивных науках подробнее см. статью автора, 1970.

125

Процессов — сторон. Представляется обоснованным тезис о том, что по мере развития науки все большее значение приобретают методы, в которых некогда противопоставля­ вшиеся друг другу стороны исследовательской работы в науке — «теоретическая» и «опытная» — взаимодействуют все более и более органично. К числу таких методов отно­ сятся, в частности, экспериментальные индуктивные мето­ ды в их современной форме (а не в виде, например, тех форм индукции, которые были рассмотрены Дж. Ст. Мил­ лем), различные виды моделирования, опирающиеся на экспериментальное исследование методы построения и про­ верки гипотез и аналогий, метод построения математиче­ ских гипотез, для которых затем «подбираются» соответст­ вующие «прообразы» из числа фрагментов реальности и т. д.

Примером науки, в которой весьма тесно слиты, с од­ ной стороны, дедуктивно-математические, абстрактно-ло­ гические приемы исследования, а с другой стороны, мето­ ды экспериментального исследования — исследования, ос­ нованного на всем мощном арсенале современной научной техники,— может служить физика. Последняя является — среди наук о природе — ведущей наукой современности, раскрывающей наиболее важные в настоящее время для человеческой практики черты природы. Не удивительно, поэтому, что в физико-методологической литературе все ча­ ще подчеркивается глубокое изменение отношения между прикладной (связанной с техникой, производством) и «чи­ стой» науками. Так, Д. Томсону, начавшему книгу «Дух науки» (1970) с необоснованно резкого противопоставле­ ния теоретической науки технике, возражает автор после­ словия к русскому переводу этой книги — С. П. Капица, подчеркивающий, что границы между ними сме­ стились и перепутались так, что прежние рубежи давно исчезли. В физике твердого тела, в оптике, где теперь реализуется глубокое понимание физических явлений, до­ стигнутое квантовой теорией, многие успехи иногда спра­ ведливо называют научным изобретательством. Явления и методы, найденные и созданные в поисках«чистого» зна­ ния, давно уже стали служить практическим целям. Не нужно обладать большой прозорливостью, говорит С. П. Капица, чтобы видеть, что мы присутствуем при сме­ не этапов в развитии науки, и это хорошо видно в физике. Ее методы усложнились до невероятного. Современный

126

физик оперирует колоссальным объемом информации, ко­ торую он и его многочисленные коллеги получают от слож­ нейшей, уникальной аппаратуры; успех исследователь­ ского поиска ныне во многом зависит от технической осна­ щенности национальных и международных научных цен­ тров (С. П. Капица, 1970).

Аналогичный процесс (об этом мы уже говорили в связи с кибернетическим подходом к биоэволюции) проис­ ходит и в б и о л о г и и . Одним из его выражений являет­ ся применение в биологических исследованиях идей и ап­ парата теории информации. При этом сразу было осознано то, что исследование жизненных процессов на «информа­ ционном языке» — в терминах кодирования и переработки информации — является одним из важнейших путей, ве­ дущих биологию к тому «рубежу точности», за которым «теоретическое» становится в значительной мере синони­ мом «математизированного».

Реализация этого выхода «к рубежу точности» в зна­ чительной мере осуществляется через такие общие при­ емы научного исследования, как дедуктивно-аксиоматиче­ ский метод, приемы формализации, алгоритмизации, моде­ лирования и т. п. В философском плане эти приемы инте­ ресны именно с точки зрения процесса взаимопроникнове­ ния прикладного и теоретического аспектов науки, сближения дедуктивных и эмпирических наук, усиления взаимодействия науки и техники, «приближения» крите­ рия практики к самым абстрактным научным дисципли­ нам — процесса, который резко ускоряется благодаря раз­ витию машинной математики, кибернетики и т. д.

Одним из методов, в которых воплощается единство экспериментального и дедуктивного, является моделиро­ вание. Сразу же заметим, что понятие моделирования многозначно. Этот термин — так же как и термин «мо­ дель» — применяется при характеристике очень широкого спектра приемов исследования (Ю. А. Гастев, 1946; Л. Б. Баженов с соавт., 1964). В связи с этим подчас даже выражают сомнение в оправданности выделения модели­ рования в качестве особого метода. Эти сомнения неосно­ вательны, ибо все «виды» моделирования — при всем их многообразии и различиях между собой — несут в себе не­ что общее. Во всяком случае фактом остается то, что самые разнообразные науки — из гуманитарных наук это прежде всего экономическая наука, наука о языке и псң-

137

хология — все шире обращаются к приемам исследования, которые они считают «моделированием». Эти приемы на­ чинают буквально пронизывать самые различные сферы исследовательской деятельности. Вряд ли можно сомне­ ваться в том, что «триумфальное шествие» моделирования будет продолжаться и далее, захватывая все новые области,

вчастности области наук о человеке и обществе.

Вчем причина этого? Она в том, что наше время есть время возрастания сложности во всех сферах человеческой деятельности. Сложные системы, которые изучает наука, которые используются в технике, складываются в социаль­ ной жизни и т. п., невозможно изучать, не прибегая к «военным хитростям», в частности, не стараясь одолеть сложность, «напустив» на нее ее противоположность — простоту. К сложному приходится идти через простое 2 —

ные», искусственно воспроизведенные, математически опи­ санные и т. п.) системы. Исследовав последние («моде­ ли»), ученый знание, полученное из этого изучения, пере­ носит на исходные объекты — оригиналы. В таком модель­ ном исследовании, т. е. исследовании объектов познания на их моделях, методы эксперимента тесно переплетаются с математическими и логическими выкладками, индукция не отделяется от дедукции.

В очерченной схеме моделирования последнее предста­ ет перед нами как некоторый о б щ е н а у ч н ы й метод. Хотя моделирование появилось давно, фактически вместо с возникновением точного естествознания Нового време­ ни 3, общенаучный характер оно приобрело лишь в наши' дни, в связи с кибернетикой. Именно последняя продемоп-

2 Примечательно, что этот подход дополняется в известном

частиц) исследователь стремится понять как сложное, из чего то боЛее простого построенное. Проявляется это и в математи­ ке — в исследованиях по ее логическим основаниям, смысл ко­ торых как раз и состоит в анализе простейших, первоначальных понятий этой науки, таких, как «множество», «функция», «(на­

128

стрировала глубокие связи этого метода со всей методо­ логией научного познания на современном этапе. При­ ложения кибернетики открыли широкую дорогу это­ му методу в такие области знания и практической деятельности, в которых моделирование до этого пе играло какой-либо роли. Это, в частности, было связано с созда­ нием новых мощных технических средств реализации мо­ делей, их машинно-математического представления. Новые и старые дисциплины, составляющие теоретическое ядро кибернетики, а также математика и логика дали разви­ тые средства описания моделей и обоснования правомер­ ности переноса зпания с модели па оригинал 4.

Кибернетика сделала важнейшим предметом модели­ рования с и с т е м ы у п р а в л е н и я различной природы. Иначе говоря, она привела к возникновению кибернетичес­ кого моделирования. При этом, следуя своему подходу, она при моделировании обращает главное внимание па отобра­ жение в моделях тех информационных процессов, которые протекают в сложнодинамических системах. Моделирова­ ние в кибернетике обычно является вместе с тем и матема­ тическим моделированием. Под «математическим» при этом имеется в виду такое моделирование, которое осуще­ ствляется с помощью знакового аппарата математики (и математической логики) и реализацией которого являются процедуры в современных вычислительных машипах и ав­ томатах (например, в управляющих машинах).

Внедрение методов моделирования в ту или иную об­ ласть науки или прикладных разработок связано с дости­ жением соответствующей наукой определенной «зрелости», прежде всего с ее м а т е м а т и з а ц и е й . Происходящее при этом неизбежное изменение стиля мышления хорошо выражено И. А. Полетаевым: математическое моделирова­ ние, говорит он, не допускает «полузнания», пробелов в системе гипотез. Исследователь оказывается вынужден­ ным исчерпывающим образом ответить на все возникаю­ щие перед ним вопросы, предложить соответствующие ги­ потезы, прежде чем построить законченную модель. «Часто одна лишь попытка построить математическую модель приводит к выявлению и постановке целого ряда сущест-

4 Обращаем впимание на то, что в нашем изложении термин «мо­ дель» имеет другой смысл, чем в работах по семантике логиче­ ских исчислений или в логико-алгебраической «теории моде­ лей».

венных вопросов и проблем относительно объекта исследо­ вания» (И. А. Полетаев, 1968, стр. 130).

Естественно, что прогресс в математизации во многом определяется уровнем достигнутой в данной области зна­ ния абстрактности ее построений (разумеется, при усло­ вии, что в этой области накоплен достаточный фактический материал, имеются развитые качественные теории, опи­ сывающие соответствующий фрагмепт реальности). Для многих областей знания — таких, как лингвистика, биоло­ гические науки, наука об экономических структурах, в ко­ торых фактический материал весьма богат,— развитие при­ менений в них методов математики (и современной фор­ мальной логики), столь существенное для использования в них метода моделирования, оказалось исторически обус­ ловлено именно кибернетикой. Правда, па пути примене­ ния математики обычно возникает ряд специфических трудностей. Об этих трудностях — трудностях математиза­ ции, формализации, алгоритмизации — мы будем далее го­

частности, В. В. Чавчанидзе и О. Я. Гельмапом), что про­ цессы построения моделей и их последующего применения на современном уровне недостаточно формализованы. Это приводит к ситуации, когда исследователям в разных об­ ластях приходится каждый раз заново и почти независимо друг от друга проделывать сходную работу по «адаптации» математических методов и разрабатывать модели, часто однотипные, которые предназначены для решения далеко не сходных задач. То обстоятельство, что эффективность подобной работы сильно зависит от математической подго­ товки исследователя (в частности, от его умения совместно применять идейный и технический аппарат различных ма­ тематических теорий), чрезвычайно усложняет продвиже­ ние модельно-математических приемов исследования в педедуктивные области (В. В. Чавчанидзе, О. Я. Гельман, 1966). Между тем в настоящее время не ясно, каковы пер­ спективы попыток «стандартизации» приемов построения и применения моделей в науках о природе, обществе и человеке.

130