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

смысле может быть представлен некоторым алгоритмом данного стандартного вида. Тезис этот означает, что любой алгоритм в содержательном (интуитивном) смысле этого понятия может быть — во всяком случае с теоретической точки зрения — «переведен» в алгоритм в смысле данного уточнения. Однако нередким в науке является другой слу­ чай: когда экспликат не всегда — не во всех контекстах, в которых встречается уточняемое понятие или предложе­ ние, не во всех аспектах его содержания и т. п.— может заменять эксшшканд (Б. В. Бирюков, С. Н. Плотников, 1966). Примером может служить содержательное поня­ тие логически правильного рассуждения, для которого до сих пор нет достаточно п о л но уточняющего его точ­ ного понятия логического вывода, и поэтому в логике, при характеристике логически правильного рассуждения, на­ ряду с его экспликацией в «обычной» теории доказатель­ ства (как дедуктивного вывода, отвечающего опреде­ ленным формальным требованиям), приходится прибе­ гать к введению модальностей, разных видов «следования по смыслу» и других средств, выходящих за пределы нынешней теории (логико-математического) доказатель­ ства.

С ситуацией этого рода мы сталкиваемся и в случае понятия информации: все уточнения содержательного по­ нятия информации, имевшиеся до сих пор, идут по линии его п р и б л и ж е н н о й характеристики. Это замечание многое объясняет в развитии теорий информации и их приложений. Необходимость для науки понятия информа­ ции как общенаучного понятия была осознана сразу же после оформления кибернетики и возникновения теории К. Шеннона. Шенноновская теория информации явилась теорией первого экспликата понятия информации — точ­ ного понятия количества информации. Но экспликация общенаучного понятия информации в шенноновской тео­ рии далеко не была исчерпывающей. В этом отношении судьба «информации» оказалась гораздо «многострадаль­ нее», чем судьба «алгоритма»,— ведь последнее поня­ тие уже в первых теориях алгоритмов получило доста­ точно полную экспликацию. Недостаточность статисти­

209

мантической информации, по теории, уточняющей поня­ тие ценности информации для получателя и т. д. (см.

ниже, гл. III).

Для уяснения такого рода методологических ситуа­ ций весьма ценными являются идеи С. А. Яновской об

рос был рассмотрен ею на материале проблемы значения (смысла) языковых выражений. «Уточнение через рас­ щепление» понятия значения состоит в его разделении на такие понятия, как денотат и смысл (теория Г. Фреге — А. Чёрча) или экстенсионал и интенсионал (Р. Карнап),— понятий, являющихся обобщениями понятий объема по­

ления понятия (на два или большее число) является од­ ним из наиболее важных способов уточнения смысла вы­ ражений. «Этот метод постоянно используется наукой, когда речь идет именно о логическом анализе значения выражений и уточнении их смысла в соответствии с требо­ ваниями науки» (С. А. Яновская, 1959, стр. 11); такой анализ имеет целью обнаружить не только различие в тож­ дестве, но и тождество в различии. Между тем многие трудности семантического анализа (например, у Карнапа), замечает она, возникают в результате забвения того, что во всяком тождестве (Карнап: «Метод экстенсионала и интенсионала нуждается только в одном выражении, что­ бы говорить как о свойстве, так и о классе»,— Р. Карнап, 1959, стр. 29) есть различие, однако от этого различия (в данном контексте, данном исследовании, и не более!) можно отвлечься.

Исследование экспликации понятия «информация» предпринял И. И. Гришкин (1968), который показал, что в уточнении «информации» проявляются особенности экс­ пликации как теоретико-познавательной процедуры. Экс­ пликация и в данном случае идет по пути «расщепления» уточняемого понятия на экспликаты, коими являются, прежде всего, понятия синтаксической, семантической и прагматической информации; построение этих экспликатов осуществляется и на качественном, и на количественном уровнях (в теориях, и з м е р я ю щ и х количество, смысл или ценность информации).

210

Следует подчеркнуть, что экспликация через «расщеп­ ление понятий» эффективна только тогда, когда возника­ ющие в результате «расщепления» экспликанды могут быть охвачены некоторой единой теорией (примером могут служить экстенсионал и интенсионал в семантичес­ кой теории Р. Карнапа) или же когда между теориями, в которых фигурируют экспликаты данного экспликанда, могут быть установлены достаточно тесные связи (та|к обстоит дело с теориями информации, в том числе и се­ мантическими: между центральными понятиями этих тео­ рий — экспликатами феномена информации методоло­ гический анализ обнаруживает Целую сеть отношений; см. подробнее в гл. III).

Но зачем вообще нужно уточнять понятия (и предло­ жения), зачем вообще нужна логическая строгость в ма­ тематике и других науках? На этот вопрос, естественно возникающий в связи с процедурой экспликации, четкий ответ был дан той же С. А. Яновской. Суть дела состоит в том, что (математическая) строгость — как и вообще логика — раширяет возможность применения критерия практики: позволяет заменить его применение в случаях, непосредственно недоступных практической проверке, при­ менением к случаям, доступным ей. «Фактически это нам приходится делать постоянно, когда, например, мы хотим восстановить прошлое по его следам в настоящем, доступ­ ным опытной, практической, проверке; хотим узнать хи­ мический состав звезды по ее спектру или поставить диаг­ ноз по рентгенограмме, или... да, в сущности, всегда и вез­ де именно логика позволяет нам заменить применение кри­ терия практики в сложных и трудных случаях его приме­ нением в значительно более простых. «Простота» при этом и состоит в доступности непосредственной практичес­ кой проверке и поэтому сама зависит от технических воз­ можностей, которыми мы располагаем (хотя бы,— как в случае, когда мы допускаем, например, так называемую абстракцию потенциальной осуществимости,— и в обоб­ щенном идеализированном виде)» (С. А. Яновская, 1966, стр. 180—181). При этом речь идет только о той логиче­ ской строгости, в которой действительно нуждается наука па данной ступени своего развития. Полемизируя с И. М. Бохенским, который в своем труде «Формальная логика» — комментированном собрании текстов по истории логики —- изобразил Декарта подлинным «несчастьем» для логики

211

(J. M. Bochenski, 1956), С. А. Яновская подчеркнула, что действительное творческое развитие математики, в том числе и в эпоху Декарта, было связано не с отказом от требований логической строгости, а с новым, более глу­ боким пониманием этих требований: «....пока еще не было электронных вычислительных машин, которые доляшы вы­ полнять и некоторые логические выводы, не было и под­ линной нужды строить эти выводы в точности по формаль­ ным правилам какого-нибудь логического исчисления»

(С. А. Яновская, 1966, стр. 175).

В наше время, мы зпаем, научная строгость все более предполагает возможнесть — не только теоретическую, в смысле абстракции потенциальной осуществимости, но и непосредственно практическую — доведения соответствую­ щих процедур до «формально-машинного» вида. Между прочим, это заставляет по-иному взглянуть на тот крите­ рий оценки качества экспликации, который называют «принципом простоты». Иногда, не проводя принципиаль­ ной грани между субъективистским «принципом эконо­ мии мышления» и позитивным методологическим «кри­ терием простоты» (родственным известной «бритве Оккама»), отказывают последнему в праве быть средством (одним из средств!) оценки добротности экспликации. Тем примечательнее процитированное замечание С. А. Янов­ ской: в его свете становятся ясными методологические преимущества «более простых» экспликаций — экспли­ каций, более близких машинно-математическим и кибер­ нетическим реализациям, — и, значит, рациональный смысл «принципа простоты» как одного из критериев экс­ пликации.

14. Об одном новом направлении науковедческих исследований

Развертывающаяся ныне научно-техническая револю­ ция делает весьма актуальной задачу комплексного изуче­ ния развития науки, т. е. тот круг проблем, который ныне объединяется термином «науковедение». Связь науковед­ ческих исследований с циклом дисциплин и комплексом по­ нятий и методов, объединяемых термином «киберпетика», осуществляется по нескольким направлениям. Прежде всего в самом науковедении налицо определенная кибер­ нетическая струя. В изучении научно-технического про­

2 П

гресса все шире применяются технические средства кибер­ нетики, особенно электронно-вычислительная техника; тео­ ретические идеи и математический аппарат кибернетики оказывают большое влияние на направление пауковедческих работ. Например, они питают активно развиваемый ныне информационный подход к науке.

Имеется, однако, один «стык» кибернетики и наукове­ дения, который привлекает еще мало внимания. Мы имеем в виду анализ тех т е н д е н ц и й в н а у ч н о м р а з в и ­ тии, которые связаны с кибернетикой.

Как мы показали в этой главе, кибернетика внесла много нового в методы научного исследования. Разумеется, она не претендует на вытеспение тех познавательных при­ емов, которые издавна изучаются в гносеологии и логике; не отвергает она, конечно, и традиционные «причинно-суб­ стратные» методы различных конкретпых наук. Ее мето­ дологическое значение в другом: она присоединяет к ар­ сеналу всех этих средств свои методы, причем непосред­ ственно предполагается, что в общем контексте научного познания эти методы надлежит применять в органическом единстве со всем многообразием средств познания.

Кибернетические методы все органичнее входят в на­ учные исследования, и учет в науковедении тех тенден­ ций в науке, которые связаны с кибернетикой, становится все более необходимым. Новые, идущие от кибернетики и связанных с ней дисциплин, общенаучные методы иссле­ дования и общенаучные понятия ждут своего изучения в реальной «ткани» познания. Ведь эти новые методы и по нятия становятся все более весомыми. Очевидно, что раз­ витие науки состоит не только в накоплении знаний, но и в трансформации самих методов научного исследования. Очерченные нами процессы — процессы внедрения в раз­ личные науки математических средств, методов модели­ рования, формализации, алгоритмизации, семиотизации и т. и., взаимопроникновения экспериментально-эмпиричес­ кого и дедуктивно-математического знания, усиления вза­ имодействия науки и техники, «приближения» критерия практики к самым абстрактным научным дисциплинам и т. д. — заслуживают того, чтобы сделать их предметом бо­ лее тщательного изучения. Во всяком случае, такое изу­ чение необходимо, если мы хотим представить себе лик науки ближайших десятилетий. Общие соображения о раз­ витии машинной математики, кибернетики, информацион-

213

ных исследований и т. д., связанные с превращением нау­ ки в непосредственную производительную силу общества, здесь недостаточны. Речь идет о ф а к т и ч е с к о м изуче­ нии упомянутых процессов, дающем к а ч е с т в е н н у ю и к о л и ч е с т в е н н у ю к а р т и н у их д и н а м и к и .

Как можно объективно изучать (и измерять) процессы внедрения ів различные науки математических средств, методов моделирования, алгоритмизации и т. и., взаимо­ проникновение экспериментально-эмпирического и дедук­ тивно-математического начал знания? Это возможно, нап­ ример, путем изучения п у б л и к а ц и й в соответствующих областях, выделения публикаций, в которых применяются те или иные методы логики и математики; при этом при­ дется разработать определенные характеристики публи­ каций в соответствии с некоторой методикой. Такую рабо­ ту можно было бы начать, например, в науке о языке, в ряде разделов биолого-медицинских наук и др. Вряд ли можно сомневаться, что такое изучение дало бы показа­ тельную картину, на основании которой можно было бы сделать ряд обобщений относительно имеющихся тенден­ ций и наметившихся сдвигов в различных науках в сто­ рону применения в них точных математико-логических методов.

Существенно при этом, что на этом пути были бы полу­ чены доказательные заключения, исключающие «вкусо­ вые» оценки, а также заключения, полезные для убежде­ ния тех ученых — их еще немало и в науках о жизни, и в науках гуманитарных,— которые не замечают (или ста­ раются не замечать) очерченпые выше тенденции разви­ тия методов науки. Такие исследования могли бы дать важный материал для обобщающих обзорных трудов, де­ монстрирующих рост применения указанных методов в различных науках. В Научном совете по кибернетике АН СССР имеется уже определенный опыт подготовки та­ кого рода обзорных трудов13. Постановка предлагаемых91

19 См., например: «Кибернетику — на службу коммунизму». Сбор­ ник статей. Под ред. А. И. Берга, т. 5. М., 1967; «Кибернетика». Проблемная записка «О работе Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» Академии наук СССР за 1959— 1967 гг.».— «Информационные материалы». Издание Научного совета по комплексной проблеме «Кибернетика» АН СССР. М., 1967, №11; см. также ежегодные отчеты-обзоры, помещаемые в «Информационных материалах», вып. 19а (М., июнь 1968), 32а (М, июль 1969), 11-12 (М., 1970), 8 (55) (М., 1972).

214