ABC - abc > А есть причина а

Иначе говоря, если предшествующие обстоятельства ABC вызывают явление abc, а обстоятельства ВС (явление А ус-

траняется в ходе эксперимента) вызывают явление be, то делается заключение, что А есть причина а. Основанием та­кого заключения служит исчезновение а при устранении А.

в. Объединенный метод сходства и различия образуется как подтверждение результата, полученного с помощью метода единственного сходства, применением к нему мето­да единственного различия: это комбинация первых двух методов.

г. Метод сопутствующих изменений', если изменение од­ного обстоятельства всегда вызывает изменение другого, то первое обстоятельство есть причина второго. При этом ос­тальные предшествующие явления остаются неизменными.

Изм. А изм. a I

А есть причина а неизмен,

Иначе говоря, если при изменении предшествующего явления А изменяется и наблюдаемое явление а, а осталь­ные предшествующие явления остаются неизменными, то отсюда можно заключить, что А является причиной а.

д. Метод остатков: если известно, что причиной ис­следуемого явления не служат необходимые для него об­стоятельства, кроме одного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, причина данного явления.

Пусть изучаемое сложное явление К распадается на а, Ь, с, d. При этом известно, что ему предшествуют обстоя­тельства А, В, С, где А — причина а, В — причина Ь, С — причина с. Следовательно, D — причина d — остатка изу­чаемого явления К. При этом предполагается, что D долж­но существовать среди предшествующих обстоятельств.

Метод остатков основывается на анализе сложных (со­ставных) причин. Если нам известно, что такое явление зависит от составной причины С, частями которой служат причины С, и С₂, тогда если причина С вызывает действие Е, можно предположить, что если С, вызывает действие Ер тогда оставшаяся причина С₂ должна вызвать действие

Е2. Другими словами, оставшаяся причина может быть най­дена путем «вычитания» ее из составной причины. Исполь­зуя метод остатков, французский астроном Левердье пред­сказал существование планеты Нептун, которую вскоре и открыл немецкий астроном Галле.

Рассмотренные методы установления причинных связей чаще всего применяются не изолированно, а во взаимосвя­зи, дополняя друг друга. При этом нельзя допускать ошиб­ку: «после этого по причине этого».

8. Дедукция (лат. — выведение): а) переход в процессе познания от общего к единичному (частному); выведение единичного из общего; б) процесс логического вывода, т. е. перехода по тем или иным правилам логики от неко­торых данных предложений — посылок к их следствиям (зак­лючениям). Как один из приемов научного познания тес­но связан с индукцией, это диалектически взаимосвязан­ные способы движения мысли. «Великие открытия, скач­ки научной мысли вперед создаются индукцией, рискован­ным, но истинно творческим методом... Из этого, конеч­но, не нужно делать вывод о том, что строгость дедуктивно­го рассуждения не имеет никакой ценности. На самом деле лишь она мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исход­ных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фак­тами. Лишь одна дедукция может обеспечить проверку ги­потез и служить ценным противоядием против Не в меру разыгравшейся фантазии».¹

9. Аналогия (греч. — соответствие, сходство) — при выводе по аналогии знание, полученное из рассмотрения какого-либо объекта («модели») переносится на другой, ме­нее изученный и менее доступный для исследования объект. Заключения по аналогии являются правдоподобными: на­пример, когда на основе сходства двух объектов по каким-то одним параметрам делается вывод об их сходстве по дру­гим параметрам.

Брошь Луи де. По тропам науки. С. 178.

Схема аналогии

а имеет признаки Р, Q, S, Т

b имеет признаки Р, Q, S, ...

Ь, по-видимому, имеет признак Т.

Аналогия не дает достоверного знания: если посылки рассуждения по аналогии истинны, это еще не значит, что и его заключение будет истинным. Для повышения веро­ятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы:

а) были схвачены внутренние, а не внешние свойства сопоставляемых объектов;

б) эти объекты были подобны в важнейших и существен­ных признаках, а не в случайных и второстепенных;

в) круг совпадающих признаков был как можно шире;

г) учитывалось не только сходство, но и различия — чтобы последние не перенести на другой объект.

10. Моделирование. Умозаключения по аналогии, по­нимаемые предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляют гносеологичес­кую основу моделирования — метода исследования объек­тов на их моделях.

Модель (лат. — мера, образец, норма) — в логике и методологии науки — аналог определенного фрагмента ре­альности, порождения человеческой культуры, концепту­ально-теоретических образов и т. п. — оригинала модели. Этот аналог — «представитель», «заместитель» оригинала в познании и практике. Он служит для хранения и расшире­ния знания (информации) об оригинале, конструирования оригинала, преобразования или управления им.

Между моделью и оригиналом должно существовать из­вестное сходство (отношение подобия): физических харак­теристик, функций; поведения изучаемого объекта и его математического описания; структуры и др. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, получен­ную в результате исследования модели, на оригинал.

Формы моделирования разнообразны и зависят от исполь­зуемых моделей и сферы применения моделирования. По

характеру моделей выделяют материальное (предметное) и идеальное моделирование, выраженное в соответствующей знаковой форме. Материальные модели являются природ­ными объектами, подчиняющимися в своем функциониро­вании естественным законам — физики, механики и т. п. При физическом (предметном) моделировании конкретно­го объекта его изучение заменяется исследованием некото­рой модели, имеющей ту же физическую природу, что и оригинал (модели самолетов, кораблей и т. п.). При иде­альном (знаковом) моделировании модели выступают в виде схем, графиков, чертежей, формул, системы уравнений, предложений естественного и искусственного (символы) языка и т. п. В настоящее время широкое распространение получило математическое (компьютерное) моделирование.

11. Системный подход — совокупность общенаучных ме­тодологических принципов (требований), в основе которых лежит рассмотрение объектов как систем.

Система (греч. — целое) — общенаучное понятие, выра­жающее совокупность элементов, находящихся в отношениях и связях друг с другом и со средой, образующих определен­ную целостность, единство. Типы систем весьма многооб­разны: материальные и духовные, неорганические и живые, механические и органические, биологические и социальные, статичные и динамичные, открытые и замкнутые и т. д. Любая система представляет собой множество разнообраз­ных элементов, обладающих структурой и организацией.

Структура: а) совокупность устойчивых связей объек­та, обеспечивающих его целостность и тождественность са­мому себе; б) относительно устойчивый способ (закон) связи элементов того или иного сложного целого.

Специфика системного подхода определяется тем, что он ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта и обеспечивающих ее механизмов, на выявление многообразных типов связей сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину.

К числу основных требований системного подхода отно­сятся следующие:

а) выявление зависимости каждого элемента от его мес­та и функций в системе с учетом того, что свойства целого несводимы к сумме свойств его элементов; б) анализ того, насколько поведение системы обусловлено как особеннос­тями ее отдельных элементов, так и свойствами ее структу­ры; в) исследование механизма взаимозависимости, взаи­модействия системы и среды; г) изучение характера иерар­хичности, присущего данной системе; д) обеспечение мно­жественности описаний с целью многоаспектного охвата системы; е) рассмотрение динамизма системы, представ­ление ее как развивающейся целостности.

Важным понятием системного подхода является поня­тие «самоорганизация». Данное понятие характеризует про­цесс создания, воспроизведения или совершенствования организации сложной, открытой, динамичной, саморазви­вающейся системы, связи между элементами которой име­ют не жесткий, а вероятностный характер. Свойства само­организации присущи объектам самой различной природы: живой клетке, организму, биологической популяции, био­геоценозу, человеческим коллективам. Класс систем, спо­собных к самоорганизации — это открытые и нелинейные системы. Открытость системы означает наличие в ней ис­точников и стоков, обмена веществом и энергией с окру­жающей средой. Однако не всякая открытая система само­организуется, строит структуры, ибо все зависит от соотно­шения двух начал: создающего структуры и рассеивающе­го, размывающего их.

В современной науке самоорганизующиеся системы яв­ляются специальным предметом исследования синергети­ки — общенаучной теории самоорганизации, ориентиро­ванной на поиск законов эволюции открытых неравновес­ных систем любой природы — природных, социальных, когнитивных (познавательных).

Ориентация системного подхода на структуру, связи и отношения не означает, что он несовместим с принципом историзма. Наоборот — он очень тесно связан с ним в силу

прежде всего «онтологических обстоятельств». Дело в том, что системный подход имеет дело главным образом с раз­вивающимися системами, т. е. включающими в качестве своей важнейшей характеристики время.

Говоря о единстве генетического (исторического) и сис­темно-структурного подходов, надо иметь в виду следующее.

Во-первых, положение обоих неодинаково, ибо ведущей стороной (и по уровню, и по значимости) здесь является историзм. Данный принцип требует даже «устойчивое» рас­крывать через «изменяемое» (хотя анализ истории того или иного предмета может не являться в данных условиях специ­альной задачей исследования) и представлять структурную характеристику в качестве динамической, т. е. исследовать структуру в ее историческом развитии, а не сначала структу­ру, а потом историю в их раздельности и рядоположенности.

Во-вторых, изучая структуру «ставшей» целостности, ее настоящее (а тем более ее генезис и эволюцию), надо исхо­дить из того, что эта структура (даже и «ставшая») не ста­тична, не «окаменелое состояние», а процесс, «история современности». Поэтому исторично не только прошлое, но и настоящее, исторична не только диахрония, но и син­хрония. Система, изъятая из потока времени с целью бо­лее глубокого изучения ее структуры, функций и т, п., дол­жна быть снова возвращена в него. Это «изъятие» лишь преходящий этап в процессе познания, снимаемый даль­нейшим движением последнего.

В-третьих, следует иметь в виду, что системно-структур­ные методы наиболее широко и плодотворно применяются на эмпирическом этапе познания, при изучении вещных, субстратных характеристик тех или иных систем (особенно органических), и поэтому внеисторичность таких методов на данном этапе вполне допустима. При переходе на тео­ретический (а тем более методологический) уровень эти ме­тоды должны быть подчинены задаче выявления процессу­альных характеристик данных систем, закономерностей их изменения, существенных особенностей их истории.

На вопрос — «структура или история» (хотя его поста­новка, да еще в такой форме неправомерна уже потому, что данные понятия относятся к разным методологическим уровням) возможны такие ответы: а) история без структу­ры — плоскоэволюционный «историзм»; б) структура без истории — структурализм; в) с одной стороны — история, с другой — структура — эклектический подход; г) со всех сторон, в целом история, включающая в себя структуру на всех этапах рассмотрения этой истории — диалектический, последовательно конкретно-исторический подход.

12. Вероятностные (статистические) методы —- осно­ваны на учете действия множества случайных факторов, ко­торые характеризуются устойчивой частотой. Это и позво­ляет вскрыть необходимость, которая «пробивается» через совокупное действие множества случайностей.

Вероятностные методы опираются на теорию вероятно­стей, которую зачастую называют наукой о случайном, а в представлении многих ученых вероятность и случайность практически нерасторжимы. Есть даже утверждение о том, что ныне случайность предстает как «самостоятельное на­чало мира, его строения и эволюции». Категории необхо­димости и случайности отнюдь не устарели, напротив — их роль в современной науке неизмеримо возросла. Как пока­зала история познания, «мы лишь теперь начинаем по дос­тоинству оценивать значение всего круга проблем, связан­ных с необходимостью и случайностью».¹

Для понимания существа названных методов необходи­мо рассмотреть понятия «динамические закономерности», «статистические закономерности» и «вероятность». Указан­ные два вида закономерностей различаются по такому кри­терию как характер вытекающих из них предсказаний.

В законах динамического типа предсказания имеют точ­но определенный однозначный характер. Динамические за-

1 Пригожий И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диа­лог человека с природой. С. 50.

коны характеризуют поведение относительно изолирован­ных объектов, состоящих из небольшого числа элементов, в которых можно абстрагироваться от целого ряда случай­ных факторов (например, в классической механике).

В статистических законах, предсказания носят не дос­товерный, а лишь вероятностный характер. Подобный ха­рактер предсказаний обусловлен действием множества слу­чайных факторов, которые имеют место в статистических коллективах или массовых событиях (большое число моле­кул в газе, число особей в популяциях, число людей в оп­ределенных коллективах и т. д.).

Статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих коллектив, и поэтому характеризует не столько поведение отдельного элемента, сколько коллектива в целом. Необ­ходимость, проявляющаяся в статистических законах, воз­никает вследствие взаимной компенсации и уравновеши­вания множества случайных факторов. «Хотя статистичес­кие закономерности и могут привести к утверждениям, сте­пень вероятности которых столь высока, что она граничит с достоверностью, тем не менее принципиально всегда воз­можны исключения»¹.

Статистические законы, хотя и не дают однозначных и достоверных предсказаний, тем не менее являются един­ственно возможными при исследовании массовых явлений случайного характера. За совокупным действием различ­ных факторов случайного характера, которые практически невозможно охватить, статистические законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Они слу­жат подтверждением диалектики превращения случайного в необходимое. Динамические законы оказываются пре­дельным случаем статистических, когда вероятность стано­вится практически достоверностью.

Вероятность — понятие, характеризующее количествен­ную меру (степень) возможности появления некоторого

Гейзенберг В. Шаги за горизонт. С. 125.

случайного события при определенных условиях, которые могут многократно повторяться. Одна из основных задач теории вероятностей состоит в выяснении закономернос­тей, возникающих при взаимодействии большого числа слу­чайных факторов.

Вероятностно-статистические методы широко применя­ются при изучении массовых явлений — особенно в таких научных дисциплинах, как математическая статистика, ста­тистическая физика, квантовая механика, кибернетика, синергетика и т. д.