Наука и научное мышление. Основные понятия     

Научное мышление и его истоки. Этапы становления науки

С развитием письменности в странах древних цивилизаций накапливались и осмысливались эмпирические знания о природе, человеке и обществе, возникали зачатки математики, логики, геометрии, астрономии, медицины. Предшественниками современных учёных были философы Древней Греции и Рима, для которых размышления и поиск истины становятся основным занятием. В Древней Греции появляются варианты классификации знаний.

Наука в современном понимании начала складываться с XVI—XVII веков. В ходе исторического развития её влияние вышло за рамки развития техники и технологии. Наука превратилась в важнейший социальный, гуманитарный институт, оказывающий значительное влияние на все сферы общества и культуру. Объём научной деятельности с XVII века удваивается примерно каждые 10—15 лет (рост открытий, научной информации, числа научных работников)

Отличие между обыденным и научным мышлением

Можно выделить и другие параметры, по которым обыденное познание отличается от научного. Обыденному познанию присуща субъективность в подборе фактов: искусственно подбираются лишь те факты, которые подтверждают имплицитную «теорию»; противоречащие свидетельства недооцениваются и отбрасываются. Обобщения при обыденном познании безграничны; они имеют тенденцию к глобализации. Научные обобщения обязательно ограничены - генеральной совокупностью, законом, причинным отношением, конкретными явлениями, переменными и т.п. Как и научное, обыденное познание исходит из некой теории. Обыденные теории имплицитны и избыточно абстрактны; их невозможно фальсифицировать; конкретная сфера их действия не обозначена, их объяснения носят всеобщий характер. Научные теории эксплицитны; они основаны на эмпирических данных, поддаются фальсификации, имеют определённую (а не любую) сферу действия; их объяснения распространяются на эту сферу и ограничены этой сферой. Выводы обыденного познания основаны на частных случаях и ситуациях из индивидуального опыта и/или из опыта референтных лиц и групп. Обыденные выводы практически не имеют каких-либо отчётливых (обоснованных) ограничений. Предсказания являются всеобщими и неконкретными. В противоположность обыденным, научные выводы имеют вероятностный характер. Основанием для научных выводов служат эмпирические данные, полученные на выборке и распространённые на генеральную совокупность. Выводы ограничены определёнными условиями. Предсказания конкретны и распространяются на определённую область явлений.

Эти характеристики обыденного и научного познания сведены в новую таблицу:

1.2. Понятие науки. Основные функции науки

Наука — сфера человеческой деятельности, направленной на выработку и теоретическую систематизацию объективных знаний о действительности. Основой этой деятельности является сбор фактов, их постоянное обновление и систематизация, критический анализ и, на этой базе, синтез новых знаний или обобщений, которые не только описывают наблюдаемые природные или общественные явления, но и позволяют построить причинно-следственные связи и, как следствие, — прогнозировать. Те теории и гипотезы, которые подтверждаются фактами или опытами, формулируются в виде законов природы или общества.

Наука в широком смысле включает в себя все условия и компоненты соответствующей деятельности:

разделение и кооперацию научного труда;

научные учреждения, экспериментальное и лабораторное оборудование;

методы научно-исследовательской работы;

понятийный и категориальный аппарат;

систему научной информации;

всю сумму накопленных ранее научных знаний.

Научное сообщество

Совокупность занимающихся наукой людей составляет научное сообщество. Научное сообщество представляет собой сложную самоорганизующуюся систему, в которой действуют и государственные институты, и общественные организации, и неформальные группы. Отличительной чертой этого сообщества является повышенная степень признания авторитета, достигнутого научными успехами, и сниженный уровень признания авторитета властного, что порой приводит к конфликту государства и научного сообщества. Также следует отметить более высокую, чем в других социальных сферах, эффективность неформальных групп и особенно отдельных личностей. Важнейшими функциями научного сообщества являются признание или отрицание новых идей и теорий, обеспечивающее развитие научного знания, а также поддержка системы образования и подготовки новых научных кадров.

Образ жизни и мировоззрение людей научного сообщества могут существенно отличаться от распространённых в обществе. Считается, что сейчас в научном сообществе преобладают атеистические и скептические воззрения. Проведённые в 1990-х годах исследования показали, что лишь 7 % членов американской Национальной академии наук и 3,3 % членов академии наук Великобритании оказались верующими. В то же время, согласно общенациональному опросу, верующими считают себя 68,5 % населения страны. Если брать американских учёных в целом, то количество верующих составляет около 40% и почти не меняется со временем.  Среди преподавателей американских университетов доля верующих составляет уже до 73 %. По данным, опубликованным в июне 2005 года исследователями из университета Чикаго, 76 % американских докторов считают себя верующими. История науки свидетельствует об изменчивости господствующих представлений и доктрин в науке, а также об их зависимости от политической конъюнктуры соответствующего государства и исторического периода.

Учёный — представитель науки, осуществляющий осмысленную деятельность по формированию научной картины мира, чья научная деятельность и квалификация в той или иной форме получили признание со стороны научного сообщества. Основной формальный признак признания квалификации — публикация материалов исследований в авторитетных научных изданиях и доклады на авторитетных научных конференциях. Доклад на национальных и международных научных конференциях приравнивается к научной публикации, однако для соискателей учёной степени существует ряд ограничений. В России и Украине сделана формальная попытка отделить авторитетные научные издания от прочих в виде списка изданий, публикации в которых признаются ВАК. Однако даже среди авторитетных изданий и конференций существует понимаемая не вполне однозначно система приоритетов. Как правило, наибольшим приоритетом пользуются международные издания и конференции, и признание на международном уровне выше национального. Авторитет и признание квалификации учёного связан с его известностью в узких кругах специалистов. Существуют попытки выстроить рейтинги по числу ссылок на работы данного учёного из работ других учёных.

Среди учёных принято любую достаточно длительную работу по исследованию какой-то определенной темы завершать публикацией соответствующей монографии, которая обычно содержит детальное описание методики исследования, изложение результатов проведённой работы, а также их интерпретацию.

В учёном сообществе высоко ценится педагогическая работа. Право читать лекции в престижном учебном заведении является признанием уровня и квалификации учёного. Высоко также ценится создание научной школы, то есть подготовка нескольких учёных, развивающих идеи учителя.

Принадлежность к профессиональной науке и уровень квалификации учёного могут формально определяться местными и национальными квалификационными комиссиями (совет по защите диссертаций, аттестационная комиссия, ВАК). В странах СНГ квалификация учёного формально подтверждается учёной степенью (кандидат или доктор наук) и учёным званием (доцент или профессор). Присвоение как степеней, так и званий контролируется ВАК. Учёные степени присваиваются по направлениям наук, например, кандидат физико-математических наук, кандидат юридических наук и т. п. — в настоящее время ВАК признаёт 22 таких направления. Для получения соответствующей учёной степени необходимо написать и защитить в специализированном совете диссертацию, в виде исключения и при больших научных заслугах диссертация может заменяться докладом о проделанной работе. Исключение делается очень редко, например, для Генеральных конструкторов. Обязательным условием успешной защиты является публикация и апробация результатов научной работы. Под апробацией обычно понимается выступления на конференциях, так как эта форма позволяет дискуссионно обсудить результаты и соответственно получить открытую критику, при несогласии учёного сообщества. Для получения учёного звания (доцента или профессора) кроме учёной степени требуется вести педагогическую работу, в частности иметь учебно-методические публикации. Существуют и более мелкие формальные признаки признания квалификации, например, разрешение руководить научной работой аспирантов является необходимой ступенькой перехода от кандидата к доктору.

Высшая ступень — членство в Академии наук. В Украине, как ранее в СССР, существует две ступени членства: первая — член-корреспондент Академии, и высшая — академик. Академии — самоорганизующиеся научные сообщества, и выбирают академиков и член-корреспондентов на своих собраниях. Кандидатов выдвигают ВУЗы или НИИ. При этом выборы всегда происходили на многоальтернативной основе. В настоящее время в Украине, кроме Академии наук (без уточняющих определений), действуют отраслевые Академии, некоторые из них, например, Академия медицинских наук, имеют многолетнюю историю, другие — возникли относительно недавно. Их организация подобна организации Академии наук, но статус, естественно, ниже.

Научные организации:

В научном сообществе существует довольно большое количество научных организаций. Активную роль в развитии науки играют добровольные научные общества, основной задачей которых является обмен научной информацией, в том числе, в ходе проводимых конференций, и благодаря публикациям в периодических изданиях, выпускаемых обществом. Членство в научных обществах является добровольным, часто свободным и может требовать членских взносов. Государство может оказывать этим обществам различную поддержку, а общество может высказывать согласованную позицию властям. В некоторых случаях деятельность добровольных обществ охватывает и более широкие вопросы, например, стандартизации. Одним из наиболее авторитетных и массовых обществ является IEEE. Международные научные союзы допускают как коллективное, так индивидуальное членство. Национальные академии наук в некоторых странах Европы исторически выросли из национальных научных обществ. В Великобритании, например, роль Академии играет Королевское научное общество.

Первые научные общества появились в Италии в 1560-х годах — это были «Академия тайн природы» (Academia secretorum naturae) в Неаполе (1560), «Академия Линчеев» (Accademia dei Lincei — дословно, «академия рысьеглазых», то есть обладающих особой зоркостью) в Риме (1603), «Академия опытных знаний» («Академии опытов», 1657) во Флоренции. Все эти итальянские академии, в которых участвовало немало значительных мыслителей и общественных деятелей во главе с приглашённым почётным членом Галилео Галилеем, были созданы с целью пропаганды и расширения научных знаний в области физики на основе регулярных встреч, обмена идеями и проведения экспериментов. Бесспорно, они повлияли на развитие европейской науки в целом.

Необходимость ускоренного развития науки и техники потребовала от государства более активного участия в развитии науки. Соответственно, в ряде стран, например, в Украине, Академия создана по указу сверху. Однако в большинстве Академий наук приняты демократические уставы, обеспечивающие им относительную независимость от государства.

Примеры научных организаций

ЮНЕСКО (Организация способствует сотрудничеству учёных и других научных организаций по всему миру).

ИЮПАК (международная организация, способствующая прогрессу в области химии).

Международный астрономический союз (признан в качестве высшей международной инстанции в решении астрономических вопросов, требующих сотрудничества и стандартизации, таких как официальное наименование астрономических тел и деталей на них).

. Но рано или поздно обнаруживаются факты, противоречащие принятым гипотезам, и тогда, согласно тезису Дюгема – Куайна, рушится не одна какая-нибудь изолированная гипотеза, а  всегда только целая группа теорий.

Какие факты попадают в поле зрения науки? Согласно Карлу Попперу только те, которые могут быть описаны языками существующих теорий.  «Точно также, как наши глаза слепы к непредвиденному или неожиданному, так и наши языки не способны описать непредвиденное или неожиданное  (хотя наши языки могут расти подобно нашим органам чувств. Поэтому гипотезы, лежащие в основании научной парадигмы (совокупность фундаментальных научных установок, представлений и терминов, принимаемая и разделяемая научным сообществом), предопределяют отбор фактов в качестве строительного материала теорий. Итак, факты, удовлетворяющие данной гипотезе, порождают теории в виде её следствий, а последние модифицируют язык науки таким образом, чтобы в поле её зрения попадали лишь некоторые факты, которые, опять таки, порождают новые теории, удовлетворяющие данной гипотезе. Когда же заканчивается этот кумулятивный процесс – «нормальная наука» по определению  Томаса Куна? Что должно произойти, чтобы обрушилась целая группа теорий? Кун  проводит аналогию между научной и политической революциями. С одной стороны в обществе возникает потребность изменить существующую парадигму (появляется альтернативная гипотеза мироустройства), а с другой – существующая парадигма сама по себе запрещает подобное изменение. Таким образом, зародышем тех процессов, которые ведут к смене парадигмы, является некая альтернативная гипотеза, из которой следует иная по отношению к существующей «нормальная наука». Сама по себе возможность в рамках научного метода подвергать сомнению любые, в том числе и наиболее принципиальные  утверждения, разительно контрастирует с религиозно-мистической формой познания, отрицающей критический анализ и саму мысль о возможности альтернатив религиозным догмам. Однако подобная возможность, также как способность женщины к рождению ребёнка, может сколь угодно долго оставаться нереализованной. Спрашивается, зарождение альтернативной гипотезы происходит вследствие случайного стечения обстоятельств или является неизбежным этапом развития науки? Анализируя взаимодействие проблем, относящихся к культуре как целому, и внутренних концептуальных  проблем естествознания И.Пригожин и И.Стенгерс приводят в  книге «Порядок из хаоса», ставшей бестселлером в научном мире, следующие строки, написанные Эрвином Шрёдингером: «…Существует тенденция забывать, что все естественные науки связаны с общечеловеческой культурой и что научные открытия, даже кажущиеся в настоящий момент наиболее передовыми и доступными пониманию немногих избранных, всё же бессмысленны вне своего культурного контекста. Та теоретическая наука, которая не признаёт, что её построения, актуальнейшие и важнейшие, служат в итоге для включения в концепции, предназначенные для надёжного усвоения образованной прослойкой общества и превращения в органическую часть общей картины мира; теоретическая наука, повторяю, представители которой внушают друг другу идеи на языке, в лучшем случае понятном лишь малой группе близких попутчиков, - такая наука непременно оторвётся от остальной человеческой культуры; в перспективе она обречена на бессилие и паралич, сколько бы ни продолжался и как бы упрямо ни поддерживался этот стиль для избранных, в пределах этих изолированных групп, специалистов». Катастрофическое выпадение науки из собственного культурного контекста, столь эмоционально охарактеризованное одним из тех, кто стоял у истоков квантовой механики, является не случайным итогом кумулятивности «нормальной науки». Следствия, выводимые из замкнутой системы гипотез, постепенно усложняются, требуют всё более изощрённого языка, который становится недоступным для понимания большей части образованной прослойки общества. И тогда вызревают объективные условия для выдвижения альтернативной гипотезы. Её отдалённые следствия ещё не изучены, а те, которые просматриваются, достаточно просты для понимания и пока ещё не требуют специального языка, понятного немногим. В этом её главное преимущество. Но, тем не менее, альтернативная гипотеза далеко не сразу попадает в поле зрения науки. Николай Коперник увидел напечатанной свою книгу «Об обращениях небесных сфер»  уже будучи прикованным к постели, за несколько дней  до смерти. А вскоре (после того как Галилей, Джордано Бруно и др. развили философские следствия из его гипотезы) сочинение Коперника  было надолго запрещено инквизицией.  Анализируя препятствия на пути рождения новой парадигмы, Кун акцентирует внимание на том, что альтернатива лишь тогда принимается научным сообществом к рассмотрению, когда появляется действительная необходимость пересмотра исходных положений и аксиом «Как и в производстве, в науке смена инструментов – крайняя мера, к которой прибегают лишь в случае действительной необходимости». Но драматизм посягательства на первоосновы в том и состоит, что, зачастую, альтернативные гипотезы рождаются значительно раньше того времени, когда они могут быть приняты. Неприятие альтернативной идеи мироустройства, которая долго вызревала и уже успела занять некое место в интеллектуальной жизни её создателя, порождает драматическую ситуацию с непредсказуемым исходом. В отличие от грустной, но оптимистичной  сказки Андерсена у «гадкого утёнка», заражённого подобной альтернативной гипотезой,  мизерные шансы быть  принятым «лебединой стаей» научного сообщества. История  чиновника патентного бюро,  эксперта третьего класса -  автора самой отвлечённой из теорий, ознаменовавшей совершеннолетие науки – возможно, лишь счастливое  исключение из общего правила, угаданное великим сказочником. Но мысль, отвергаемая  элитой, укрепляется в одиночестве и если не умирает раньше её автора, то обретает достаточный потенциал для опрокидывания сложившихся представлений об устройстве мира.

1.5. Специфика  научной базы информационных технологий

Современная научная база информационных технологий позиционируется на достижениях кибернетики, теории конечных и бесконечных автоматов, достижениях в области создания компьютерных интеллектуальных и антропоморфных систем.

Теория автоматического управления обрела своё современное содержание и смысл во второй половине 19-го века в работах Дж. Максвелла,
И.А. Вышнеградского, А.Стодолы. Трудами этих учёных были заложены основы теории автоматического  регулирования, сформулирован принцип обратной связи. Людвиг Больцман обратил внимание на универсальность языка дифференциальных уравнений по отношению к разным явлениям и процессам. Термин «кибернетика» изначально ввел в научный оборот в 1830 году Андре-Мари Ампер, который в своем фундаментальном труде «Опыт о философии наук» (1834—1843) определил кибернетику как науку об управлении государством, которая должна обеспечить гражданам разнообразные блага. В современной трактовке, впервые предложенной Норбертом Винером в 1948 году, кибернетика рассматривается как наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации в машинах, живых организмах и обществе. Она включает изучение обратной связи, чёрных ящиков и производных концептов, таких как управление и коммуникация в живых организмах, машинах и организациях, включая самоорганизации. Она фокусирует внимание на том, как что-либо (цифровое, механическое или биологическое) обрабатывает информацию, реагирует на неё и изменяется или может быть изменено, для того чтобы лучше выполнять первые две задачи. В современном понимании кибернетики ею учитываются  потоки информации «из любых источников», начиная со звёзд и заканчивая мозгом. Кибернетические методы применяются при исследовании случая, когда действие системы вызывает некоторое изменение в окружающей среде, а это изменение проявляется на системе через обратную связь, что вызывает изменения в способе поведения системы. В исследовании этих «петель обратной связи» и заключаются методы кибернетики.

Современная кибернетика зарождалась как междисциплинарные исследования, объединяя области систем управления, теории электрических цепей, машиностроения, математического моделирования, математической логики, эволюционной биологии, неврологии, антропологии.

Во второй половине 19-го века был создан прообраз современных вычислительных машин. Создателем первого программно управляемого вычислительного устройства стал английский математик Чарльз Беббидж. Он впервые использовал в качестве носителя программ и данных перфокарту «подсмотрев» этот принцип у ткачей, которые с помощью перфокарт управляли подачей нитей на ткацких станках. Первым в мире программистом стала его соавтор Ада Лавлейс дочь великого английского поэта лорда Байрона. Это ею впервые были разработаны основы программирования, в том числе, методы ветвления и вложения программ, предложены идеи программных циклов, программных операторов. В её честь назван «Ада» один из современных языков программирования (1980г.).

Интересно, что ещё до работ Винера наш соотечественник, профессор Екатеринославского горного училища Яков Иванович Грдина опубликовал в 1910…1916 гг. ряд работ об управлении и динамике в живых организмах. Им было сформулировано понятие «волевых связей», которыми следует дополнить классические уравнения механики для того, чтобы последние могли описывать движение живых существ. К сожалению, Я.И. Грдине не удалось создать теорию, которая бы учитывала волевые связи для любых живых организмов, но уже в начале 50-х годов 20-го века было создано первое антропоморфное устройство искусственного интеллекта – черепашка Уолтера Грея. Черепашка могла самостоятельно передвигаться и «ощущать» нехватку энергии, что заставляло её осуществлять поиск ближайшего источника энергии, целенаправленное движение к нему и осуществление подзарядки. Подобные антропоморфные механизмы подтвердили возможность в ряде случаев определить и использовать «волевые связи». В 1960 г. вышла статья А.И. Кухтенко «О динамике устройств, имитирующих живые организмы», в которой была продемонстрирована возможность использования математических формализмов Я.И. Грдины.

Принципиальные положения математической теории автоматических систем были заложены в работах Дж. фон Неймана. Р.Калмана, А. Арбиба. Весомый вклад в теорию автоматов внёс ленинградский учёный Михаил Львович Цетлин. Им, в частности, были исследованы важные аспекты моделирования поведения автоматов в случайных средах, а также модели коллективного поведения автоматов в математических играх и системах массового обслуживания. Эти и многие другие исследования формировали блок теорий, кумулятивно направленный в область искусственного интеллекта  и интеллектуальных систем управления.

Фундаментальные исследования интеллектуальных систем управления сосредоточены, в основном, вокруг проблемы искусственного интеллекта (ИИ), под которым понимают имитацию различных аспектов деятельности человеческого разума при помощи машин. При этом интересы специалистов в области ИИ направлены на решения задач:
- создания и исследования экспертных систем, построенных на базе списков фактических данных с полной системой перекрёстных ссылок
- создания и исследования интеллектуальных устройств в инженерных приложениях (робототехника), способных выполнять интеллектуальные операции, сложность которых требует обычно вмешательства человека.

Кроме того, используются модели ИИ в психологии, и анализируется философский аспект проблемы ИИ.

Одной из несомненных удач прикладной разработки в области ИИ явилась программа К.М. Колби – «Элиза Дулитл» (примерно 1960 г.) Программа была названа именем героини пьесы Бернарда Шоу «Пигмалион», что указывало на «рукотворный» характер её интеллектуальных возможностей. Эта программа выполняла функции врача психотерапевта настолько правдоподобно, что испытуемые люди отказывались верить в то, что они общаются с автоматом.

В некотором смысле программа К.М.  Колби частично удовлетворяла тесту Алана Тьюринга (1950г.). Согласно этому тесту эксперт должен признать, что он действительно имеет дело с искусственным интеллектом, если в результате неограниченного количества вопросов и ответов он не сможет однозначно ответить на вопрос, с кем  он общался – человеком или машиной.

 К настоящему времени уже имеется достаточно много интеллектуальных программ, среди которых выделяются шахматные программы, такие например, как Deep Blue, которой в 1997г. проиграл Г. Каспаров со счётом 3,5:2,5.

Перспективным направлением ИИ, получившим развитие в последние годы явилось моделирование научной деятельности. Так созданный в 2009г. робот АДАМ (A Discovery Machine) совершил первое научное открытие – нашёл кодирующие гены для ферментов пекарских дрожжей. Этот робот способен выполнять и анализировать до 1000 экспериментов в день.

К направлению ИИ примыкают также совсем недавние работы двух групп Юкиясу Камитани и Джека Гэланта по распознаванию зрительных образов, возникающих в мозге человека. Особенность этих работ в том, что исходные данные активности областей мозга, полученные с помощью энцефалографа и магнито – резонансного томографа обрабатываются обучаемой системой распознавания образов.

Для того чтобы дать представление о проблемах ИИ в философии приведём пример одной дискуссии из книги Роджера Пенроуза «Новый ум короля».

Возможно, что человеческий разум может быть и в самом деле смоделирован с большой степенью точности вычислительными машинами. Возможно, что эти устройства действительно будут думать, чувствовать, иметь собственный интеллект. Или же наоборот, они не будут разумными, и потребуются какие-то новые принципы взаимоотношений с ними, которых мы сегодня не имеем.

Существует точка зрения, называемая сильным ИИ, которая занимает весьма радикальную позицию по этим вопросам. Согласно теории сильного ИИ, не только вышеупомянутые устройства будут разумны и наделены интеллектом,  - свойства разума могут быть присущи логическим действиям любого вычислительного устройства, даже простейшим из них, механическим, как, например, термостат. Основная идея заключается в том, что умственная деятельность – это просто выполнение некоторой хорошо определённой последовательности операций, часто называемой алгоритмом. Разница между деятельностью мозга и работой термостата лишь в степени сложности алгоритма. Возможно создать такой, пусть даже очень сложный, алгоритм, который пройдёт тест Тьюринга. Наиболее остро критиковал эту точку зрения  американский философ Джон Серл. Он приводил в пример ситуации, когда должным образом запрограммированный компьютер проходил упрощённый тест Тьюринга, и всё же «понимание» ситуации как свойство интеллекта, отсутствовало. Один из таких примеров базируется на компьютерной программе, разработанной Роджером Шенком. Задачей программы была имитация понимания простых историй типа: «Мужчина вошёл в ресторан и заказал гамбургер…». Программа Шенка справилась с поставленной задачей.  Серл  в качестве альтернативы предложил свою концепцию «Китайской комнаты». Идея Серла состояла в том, что он сам выполняет по предписанному алгоритму все операции, которые должен выполнять компьютер Шенка, но с одним условием. Он помещён в закрытой комнате и все инструкции, содержащие описание распознаваемой ситуации подаются ему записками на китайском языке, которого Серл не знает. Он также как и компьютер Шенка справится с задачей, но при этом о каком-либо «понимании» не может быть и речи. Серл утверждает, что биологические объекты могут обладать «ментальностью» и «семантикой», которые он считает основополагающими для умственной деятельности и не доступными для алгоритмического описания.

В стороне от подобных дискуссий стоят те, кто рассматривает проблему ИИ исключительно с прагматической точки зрения – лишь как средство оптимизации условий существования человека.

Варианты классификации знаний в древней Греции

Отличие между обыденным и научным мышлением

Наука

	Классификация наук по Аристотелю

			Классификация наук по Фрэнсису Бэкону
			Современная класификация

Выдающиеся учёные в области кибернетики и информатики

Циклическое развитие науки