Методы научного познания

Метод познания можно определить как некоторую специфическую процедуру, состоящую из последовательности опреде-

1. Popper Karl. Objective Knowledge.. An Evolutionary approach. Oxford Univ. Press, 1975,-P.33

2. Popper Karl. Objective knowledge. – p. 35

³ Там же.

ленных действий или операций, применение которых приводит либо к достижению поставленной цели, либо приближает к ней. В первом случае говорят о существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Такое представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают определенную последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке подобные методы характеризуют как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами мы встречаемся в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая операциями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнить, чтобы прийти к искомому результату. Но из математики известно, что не все ее задачи и проблемы допускают алгоритмическое решение. Например, как показал К. Гедель, даже не все содержательно доказанные теоремы элементарной арифметики могут быть получены чисто формальным путем из аксиом, проще говоря, — алгоритмически. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и общественной практикой.

Однако и в этих науках существуют не только эмпирические, но и теоретические методы, так что исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявляет, например, К. Поппер. Он даже придает такой цепи статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.

«От амебы — до Эйнштейна, — писал К. Поппер, — рост знания происходит единообразным путем проб и ошибок»¹. Поппер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких, как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска новых истин в науке. Но сам он также слишком упрощенно пред-

Popper К. Conjectures and Refutations.The Growth of Scientific Knowledge. — N.Y.: |Hatpertordibook, 1965.—P. 313.

ставлял процесс научного поиска, обращая скорее внимание на внешние аналогии, чем существенные отличия между приспо-собительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он верно подчеркивает, что «Эйнштейн сознательно стремится к элиминации ошибок»¹. Но именно такой сознательный подход принципиально отличается от бессознательных, инстинктивных попыток приспособления к среде, присущих животным, в осо-бенности таким низшим, как амебы. Более того, такое принци-пиальное отличие человека от других живых существ позволило ему, по признанию самого Поппера, создать новый третий мир, куда он относит мифы, идеи, научные теории и т. п., т.е. мир человеческого познания, рассматриваемый в объективном, безличностном смысле². Первым миром он считает физический мир, а вторым — ментальный мир состояний сознания.

Научное исследование представляет собой наиболее развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам.

Поиск отличается от такой механической процедуры, как каноны открытия причинных зависимостей Бэкона—Милля тем, что предполагает творчество, связанное с абстрагированием и идеализацией, опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, аналогия, статистические и другие способы рассуждений, заключения которых имеют лишь вероятностный, или правдоподобный характер, используются в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют ее достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно более систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск, чем с помощью беспорядочных проб и ошибок.

Научное познание отличается от обыденного именно своей системностью и последовательностью как в процессе поиска новых знаний, так и упорядочения всего найденного, наличного знания. Каждый последующий шаг в науке опирается на предыдущий, каждое новое открытие становится научной истиной, когда оно

1 Popper К. Objective Knowledge. P.25. 2Тамже.-Р-154.

входит в качестве элемента в состав определенной системы, чаще всего — теории как наиболее развитой формы рационального знания. В отличие от этого, обыденное знание имеет разрозненный, случайный и неорганизованный характер, в котором преобладают несвязанные друг с другом отдельные факты либо их простейшие индуктивные обобщения.

Последовательность научного знания наиболее ярко выра-жается в его логическом построении, исключении противоречий между отдельными его элементами, а самое главное— в стремлении к минимизации исходных посылок, из которых все последующие знания могут быть выведены в качестве следствий. Эта тенденция к экономии интеллектуальных усилий, более известная под названием «экономия мышления», играет значительную роль в развитии науки и несправедливо была раскритикована в отечественной философской литературе. Наиболее известным средством минимизации исходных посылок является аксиоматический метод, впервые использованный в III в. до н. э. Евклидом для построения элементарной геометрии, в которой все теоремы доказывались, т.е. логически выводились из небольшого числа аксиом, утверждений, принимаемых без логических доказательств. Доказательность, убедительность и изящество аксиоматического метода были настолько привлекательны, что его принципы были использованы не только для построения математических дисциплин или класси-ческой механики (в «Принципах натуральной философии» И. Ньютона), но даже в политической экономии (в трудах К. Родбертуса) и «Этике» Б. Спинозы. Однако аксиоматический метод получил наибольшее распространение в так называемых точных науках (астрономия, теоретическая механика, физика), где понятия и утверждения обладают значительной стабильностью. Кроме того, этот метод служит скорее способом построения уже существующего, готового знания, чем поиска | нового знания.

Таким образом, в науке применяются, во-первъгх, методы поиска нового знания, открытия новых истин, которые имеют эвристический характер, и опираются не столько на правила, сколько на интуицию, воображение и творчество. Во-вторых, поскольку научные знания в отличие от обыденных характери-зуются особой надежностью, убедительностью и последователь-ностью, то в науке используются специфические методы построения, систематизации и обоснования знания. Кроме упо-

мянутого выше аксиоматического метода, систематизация осуществляется с помощью различных логических средств, например, обобщения фактов с помощью различных форм индукции (полной, математической и проблематической), дедукции одних утверждений из других, когда приходится, скажем, выводить следствия из гипотезы или теоретической системы для их эмпирической проверки и т.п. Пожалуй, наиболее развитой формой систематизации знаний в каждой конкретной области исследования является научная теория, которая дает целостное, системное отображение определенной области действительности. Можно сказать поэтому, что теория представляет собой концептуальную систему, в которой в форме связей между ее понятиями и утверждениями отображаются свойства и отношения элементов реальных систем.

Дальнейший процесс систематизации находит свое продол-жение в объединений теорий в рамках отдельных научных дис-циплин, а последних — в междисциплинарных направлениях исследования. Как известно, из междисциплинарных исследо-ваний в последние десятилетия возникли сначала кибернетика, а потом синергетика. Хотя процессы управления изучались в разных науках и до появления кибернетики, но именно она впервые четко сформулировала их, придала им недостающую общность и разработала единую терминологию и язык, что значительно облегчило общение и взаимопонимание между учеными разных специальностей. Аналогично этому проблемы самоорганизации исследовались на конкретном материале биоло-гических, экономических и социально-гуманитарных наук, но только синергетика выдвинула новую общую концепцию самоор-ганизации и тем самым сформулировала ее общие принципы, которые применимы в разных областях исследования. Ее важная заслуга состоит в том, что она впервые показала, что при наличии определенных предпосылок и условий самоорганиза­ция может начаться уже в простейших неорганических системах, т. е. в самом «фундаменте здания материи».

Такая тенденция к интеграции научного знания, значительный импульс которой придало развернувшееся после второй мировой войны системное движение, преодолевает негативные последствия противоположной тенденции к дифференциации знания, направлений на обособленное изучение отдельных явлений, процессов, частей и областей реального мира. Разумеется, тщательный анализ отдельных свойств и отношений предметов,

явлений и процессов действительности играет значительную роль в прогрессе науки, так как позволяет глубже и точнее исследовать их. Тем не менее, чтобы отразить единЬтво и целост-ность мира и отдельных его систем, необходимо интегрировать их в рамках соответствующих концептуальных систем.

Системность научного знания непосредственно связана с его обоснованием, которое осуществляется как на эмпирии-ческом, так и теоретическом уровне. На эмпирическом уровне обоснование связано с непосредственной проверкой научных гипотез и теорий данными систематических наблюдений, ре-зультатами экспериментов и общественно-производственной прак-тики. В процессе проверки эмпирическими данными разъясняется, подтверждается или опровергается та или иная гипотеза.

Методы познания могут классифицироваться и по другим основаниям деления, например, по уровню познания (эмпирии-ческие и теоретические), по точности предсказаний (детерминистические и стохастические, или вероятностно-статистические), по функциям, которые они осуществляют в познании (методы систематизации, объяснения и предсказания), по конкретным областям исследования (физические, биологические, социальные) и т. д.

Все эти методы анализируются в рамках особой философской дисциплины, которую называют методологией науки. Нередко, однако, она понимается либо слишком широко, либо очень узко. Иногда методология отождествляется с теорией научного познания и даже с философией вообще, так как именно последняя служит мировоззренческой ее основой. При слишком узком взгляде методология рассматривается как теоретическая основа некоторых частных и специальных приемов и средств анализа. Иногда, например, говорят о методологии эксперимента, ценообразования, расчетов на устойчивость и т.п., тогда как правильнее во всех этих и подобных случаях говорить о методике соответствующих действий.

Главная цель методологии науки — изучение тех методов, средств и приемов, с помощью которых приобретается и обос-новывается новое знание в науке. Но кроме этой основной за-дачи методология изучает также структуру научного знания во-обще, место и роль в нем различных форм познания и методы анализа и построения различных систем научного знания. Отсюда становится ясным, что в методологии науки целесообразно различать динамический и статический аспекты рассмотре-

ния. Если динамический аспект анализирует проблемы генезиса, роста и развития научного знания, то статический — имеет дело с готовым, имеющимся знанием. Соответственно этому в первом случае говорят о методологии научного исследования, ориентированной на поиск нового знания, во втором — о методологии структуры существующего знания. Этот второй аспект методологического анализа смыкается с логикой науки, вследствие чего ее иногда отождествляют с методологией.

Однако логика науки занимается исследованием научного языка с помощью понятий и принципов современной логики вообще и логической семантики в особенности. Еще теснее связана методология с гносеологией, или теорией познания в целом, и научного познания в особенности. Некоторые авторы даже считают ее специальным разделом гносеологии¹. Конечно, все указанные разграничения имеют лишь относительный характер, ибо такую сложноорганизованную систему, как наука, нельзя понять, не исследовав все ее части во взаимосвязи и взаимодействии друг с другом.