Методы построения и исследования идеализированного объекта. Абстрагирование, идеализация, формализация, моделирование как методы научного познания

К особенным методам научного познания относятся процедуры абстрагирования и идеализации, в ходе которых образуются научные понятия.

Абстрагирование - мысленное отвлечение от всех свойств, связей и отношений изучаемого объекта, которые представляются несущественными для данной теории.

Результат процесса абстрагирования называется абстракцией. Примером абстракций являются такие понятия, как точка, прямая, множество и т.д.

Идеализация - это операция мысленного выделения какого-либо одного, важного для данной теории свойства или отношения (не обязательно, чтобы это свойство существовало реально), и мысленного конструирования объекта, наделенного этим свойством.

Именно посредством идеализации образуются такие понятия, как «абсолютно черное тело», «идеальный газ», «атом» в классической физике и т.д. Полученные таким образом идеальные объекты в действительности не существуют, так как в природе не может быть предметов и явлений, имеющих только одно свойство или качество. В этом состоит главное отличие идеальных объектов от абстрактных.

Формализация - использование специальной символики вместо реальных объектов.

Ярким примером формализации является широкое использование математической символики и математических методов в естествознании. Формализация дает возможность исследовать объект без непосредственного обращения к нему и записывать полученные результаты в краткой и четкой форме.

Использование символики обеспечивает полноту обозрения определенной области проблем, краткость и четкость фиксации знания, позволяет избежать многозначности терминов. Познавательная ценность формализации состоит в том, что она является средством систематизации и уточнения логической структуры теории. Одно из наиболее ценных достоинств формализации - ее эвристические возможности, в частности возможность обнаружения и доказательства ранее неизвестных свойств изучаемых объектов. Различают два типа формализованных теорий: полностью формализованные и частично формализованные теории. Полностью формализованные теории строятся в аксиоматически дедуктивной форме с явным указанием языка формализации и использованием четких логических средств. В частично формализованных теориях язык и логические средства, используемые для развития данной научной дисциплины, явным образом не фиксируются. На современном этапе развития науки в ней преобладают частично формализованные теории. В методе формализации заложены большие эвристические возможности. Процесс формализаций носит творческий характер. Отталкиваясь от определенного уровня обобщения научных фактов, формализация преобразует их, выявляет в них такие особенности, которые не были зафиксированы на содержательно-интуитивном уровне. Идеализация, абстрагирование - замена отдельных свойств предмета или всего предмета символом или знаком, мысленное отвлечение от чего-то с целью выделения чего-то другого. Идеальные объекты в науке отражают устойчивые связи и свойства объектов: массу, скорость, силу и др. Но идеальные объекты могут и не иметь реальных прообразов в предметном мире, т.е. по мере развития научного знания одни абстракции могут образовываться из других без обращения к практике. Поэтому различают эмпирические и идеальные теоретические объекты. Идеализация является необходимым предварительным условием построения теории, поскольку система идеализированных, абстрактных образов и определяет специфику данной теории.

Моделирование. Модель - мысленное или материальное замещение наиболее существенных сторон изучаемого объекта. Модель - это специально созданный человеком предмет или система, устройство, которое в определенном отношении имитирует, воспроизводит реально существующие предметы или системы, являющиеся объектом научного исследования. В моделировании опираются на аналогии свойств и отношений между оригиналом и моделью. Изучив взаимосвязи, существующие между величинами, описывающими модель, их затем переносят на оригинал и таким образом делают правдоподобное заключение об особенностях поведения последнего. Моделирование как метод, научного познания основано на способности человека абстрагировать изучаемые признаки или свойства у различных предметов, явлений и устанавливать определенные соотношения между ними. Хотя ученые давно пользовались этим методом, только с середины XIX в. моделирование завоевывает прочное, признание у ученых и инженеров. В связи с развитием электроники и кибернетики моделирование превращается в чрезвычайно эффективный метод исследования. Благодаря применению моделирования закономерностей действительности, которые могли в оригинале изучаться лишь, путем наблюдения, они становятся доступными экспериментальному исследованию. Возникает возможность многократного повторения в модели явлений, соответствующих уникальным процессам природы или общественной жизни. Если рассматривать историю науки и техники с точки зрения применения тех или иных моделей, то можно констатировать, что на первых порах развития науки и техники применялись материальные, наглядные модели. В последующем они постепенно утрачивали одну за другой конкретные черты оригинала, их соответствие оригиналу приобретало все более абстрактный характер. В настоящее время все боль­шее значение приобретает поиск моделей, базирующихся на логических основаниях. Существует множество вариантов классификации моделей. На наш взгляд, наиболее убедительным является следующий вариант: а) естественно-природные модели (существующие в природе в естественном виде). Пока ни одна из конструкций, созданная человеком, не может конкурировать с природными конструкциями по сложности решаемых задач. Существует наука бионика, цель которой - исследование уникальных природных моделей с целью дальнейшего использования полученных знаний при создании искусственных устройств. Известно например, что создатели модели формы подводной лодки в качестве аналога взяли форму тела дельфина, при конструировании первых летательных аппаратов использовалась модель размаха крыльев птиц и т.д.; б) вещественно-технические модели (в уменьшенном или увеличенном виде полностью воспроизводящие оригинал). При этом эксперты различают а) модели, создаваемые для того, чтобы воспроизвести пространственные свойства изучаемого объекта (макеты домов, застройки районов и т.д.); б) модели воспроизводящие динамику изучаемых объектов, закономерные связи, величины, параметры (модели самолетов, кораблей, платан и т.д.). Наконец существует третий вид моделей - в) знаковые модели, в том числе математические. Знаковое моделирование позволяет упростить изучаемый предмет, выделить в нем те структурные отношения, которые больше всего интересуют исследователя. Проигрывая вещественно-техническим моделям в наглядности, знаковые модели выигрывают за счет более глубокого проникновения в структуру изучаемого фрагмента объективной реальности. Так, с помощью знаковых систем удается понять сущность таких сложных явлений, как устройство атомного ядра, элементарных частиц, Вселенной. Поэтому применение знаковых моделей особенно важно в тех областях науки, техники, где имеют дело с изучением предельно общих связей, отношений, структур. Особенно расширились возможности знакового моделирования в связи с появлением компьютеров. Появились варианты построения сложных знаково-математических моделей, позволяющих выбирать наиболее оптимальные значения величин сложных изучаемых реальных процессов и осуществлять длительные эксперименты над ними. В ходе исследования часто возникает необходимость построения разнообразных моделей изучаемых процессов, начиная от вещественных и кончая концептуальными и математическими моделями. В целом «построение моделей не только наглядных, но и концептуальных, математических сопровождает процесс научного поиска от его начала до конца, давая возможность охватить в единой системе наглядных и абстрактных образов основные особенности исследуемых процессов» (70. С. 96). Метод исторического и логического: первый воспроизводит развитие объекта с учетом всех действующих на него факторов, второй воспроизводит только общее, главное в предмете в процессе развития.

Методы теоретического познания – это абстрагирование, анализ и синтез, индукция и дедукция, идеализация, аналогия, формализация, моделирование, методы гипотез и аксиоматический, системный метод и подход и т. д.

Абстрагирование . Сущность абстрагирования состоит в мысленном отвлечении от несущественных свойств, отношений и связей в объекте и между ними при одновременной фиксации отдельных сторон, аспектов этих предметов в соответствии с целями познания и задачами исследования, конструирования и преобразования. Результатом процесса абстрагирования будут абстракции – понятия естественного языка и понятия науки.

Метод абстрагирования включает два момента. Сначала производится отделение существенного от несущественного, важного от второстепенного в познавательной задаче. Затем производится оценка различных аспектов объекта, действующих факторов, условий, устанавливается наличие общего, принадлежность к определенным классам явлений, объектов и т. п. Необходимой стороной абстрагирования является установление независимости или пренебрежимо малой зависимости от определенных факторов. Далее производится замещение некоторого объекта идеальной или материальной природы, подвергающегося изучению, другим, менее богатым свойствами, имеющим ограниченное число параметров и характеристик. Полученный объект выступает в роли модели первого.

Следует заметить, что операция абстрагирования может применяться как к реальным, так и к абстрактным объектам, которые сами уже были результатом предшествующего абстрагирования. При этом мы как бы удаляемся от конкретности и богатства свойств исходного объекта, обедняем его, но иначе мы не смогли бы охватить широкие классы объектов и их общую сущность, взаимосвязь, форму, строение и т. п. Роль полученной в итоге абстракции состоит в том, что она позволяет в познании назвать казавшиеся ранее разными предметы одним именем, заменить сложное простым, классифицировать многообразие по общим признакам, т. е. выйти в итоге к обобщению, а значит – к закону.

Анализ – это мысленное разделение интересующего нас объекта или его аспектов на отдельные части с целью их систематического изучения. В их роли могут выступать отдельные материальные или идеальные элементы, свойства, отношения и т. д.

Синтез – мысленное соединение ранее изученных элементов в единое целое.

Из приведенных определений уже видно, что это взаимно предполагающие и дополняющие друг друга методы. В зависимости от степени исследованности, глубины проникновения в сущность объекта или его аспектов применяются анализ и синтез различного рода или вида: прямой, или эмпирический, анализ и синтез, которые пригодны на стадии первого, еще поверхностного ознакомления с объектом исследования и его аспектами, особенно при изучении сложного объекта; возвратный, или элементарно-теоретический, анализ и синтез, которые пригодны для постижения моментов, сторон, аспектов сущности, овладения определенными причинно-следственными зависимостями; структурно-генетический анализ и синтез, которые позволяют выделять в объекте исследования самое главное, центральное, решающее, ведущее к развертыванию объекта в целое; они охватывают генетические связи и опосредствования; их целые цепочки ведут к полноте охвата частей и их содержания или к системному видению и описанию объекта.

Индукция и дедукция – следующие два метода – подобно предыдущим парные и взаимодополняющие. Они занимают особое положение в системе научных методов и включают в себя применение чисто формальных логических правил умозаключения и вывода – дедуктивного и индуктивного. Начнем с разъяснения смысла индукции.

Под индукцией понимают умозаключение от частного к общему, когда на основе знания о части предметов делается вывод о свойствах всего класса в целом. При этом можно выделить следующие виды индукции. Полная индукция , когда делается вывод о свойствах данного объекта на основе перебора всех объектов данного класса. Это совершенно достоверное знание. Всякая наука стремится к его получению и использует в роли доказательства достоверности ее выводов, их неопровержимости.

Неполная индукция , когда общий вывод делается из посылок, не охватывающих всех объектов или аспектов данного класса. В ней присутствует, таким образом, момент гипотезы. Ее доказательность слабее предыдущей, ибо нет правил без исключения.

Исторически первой была так называемая перечислительная (или популярная) индукция. Она используется, когда на опыте замечена какая-нибудь регулярность, повторяемость, о чем и формулируют суждение. Если не будет опровергающих примеров, то тогда делается общий вывод в форме умозаключения. Такую индукцию относят к полной. Полную индукцию иначе называют еще научной, так как она дает не только формальный результат, но и доказательство неслучайности найденной регулярности. Такая индукция позволяет уловить и причинно-следственные связи. Пример полной индукции: последовательно проверенные металлы – один, другой, третий и т. д. – обладают электропроводностью, из чего следует вывод, что все металлы электропроводны и т. д. Пример неполной индукции: каждое четное число делится на два, и хотя их всех бесконечно большое множество, мы все же делаем вывод о кратности всех четных чисел двум, и т. п.

Дедуктивным называется умозаключение, в котором вывод о свойствах объекта и о нем самом делается на основании знания общих свойств и характеристик всего множества. Роль дедукции в современном научном познании и знании резко возросла. Это связано с тем, что современная наука и инженерная практика сталкиваются с объектами, недоступными обычному чувственному восприятию (микромир, Вселенная, прошлое человечества, его будущее, очень сложные системы разного рода и т. п.), поэтому все чаще приходится обращаться к мыслям, нежели к наблюдениям и экспериментам. Особое значение дедукция имеет для формализации и аксиоматизации знания, построения гипотез в математике, теоретической физике, теории управления и принятия решений, экономике, информатике, экологии и т. д. Классическая математика – типично дедуктивная наука. Дедукция отличается от других методов тем, что при истинности исходного знания она дает истинное же выводное знание. Однако нельзя и переоценивать силу дедукции. Прежде чем ее применять, надо получить истинное исходное знание, общие посылки, а поэтому особое значение остается за методами получения такого знания, о которых говорилось выше.

Идеализация . Для целей научного познания, конструирования, проектирования и преобразования широко используются так называемые «идеальные объекты». Они не существуют в действительности, принципиально не реализуются на практике, но без них невозможны теоретическое знание и его приложения. К их числу относятся точка, линия, число, абсолютно твердое тело, точечный электрический заряд, заряд вообще, идеальный газ, абсолютно черное тело и многие другие. Науку без них нельзя представить. Мысленное конструирование таких объектов называется идеализацией.

Чтобы идеализация протекала успешно, необходима абстрагирующая деятельность субъекта, а также другие мыслительные операции: индукция, синтез и т. д. При этом мы ставим себе следующие задачи: мысленно лишаем реальные объекты некоторых свойств; наделяем мысленно эти объекты определенными нереальными предельными свойствами; именуем полученный объект. Чтобы выполнить эти задачи, прибегают к многоступенчатому абстрагированию. Например, отвлекаясь от толщины реального предмета, получают плоскость; лишая плоскость одного измерения, получают линию; лишая линию единственного ее измерения, получают точку, и т. п. А как перейти к предельному свойству? Расположим, к примеру, известные нам тела в ряд в соответствии с увеличением их твердости. Тогда, в пределе, мы получим абсолютно твердое тело. Примеры легко можно продолжить. Такой идеальный объект, как несжимаемость, сконструирован теоретически, когда свойство сжимаемости принимается равным нулю. Абсолютно черное тело мы получим, если припишем ему полное поглощение поступающей энергии.

Заметим, что абстрагирование от любого из свойств есть обязательно приписывание ему противоположного свойства, причем прежнее отбрасывается, иначе мы не получим идеального объекта.

Аналогия . Это один из методов познания, когда из сходства некоторых признаков, аспектов у двух или более объектов делают вывод о сходстве других признаков и свойств этих объектов.

Построим аналогию. Известно, что Солнце – рядовая звезда нашей Галактики, в которой порядка 100 млрд таких звезд. У этих светил много общего: огромные массы, высокая температура, определенная светимость, спектр излучения и т. д. У них есть спутники – планеты. По аналогии с нашей Солнечной системой ученые делают вывод, что кроме нашей в галактике есть еще обитаемые миры, что мы не одиноки во Вселенной. Аналогия не дает абсолютной достоверности для вывода: в ней всегда есть элемент догадки, предположения, и только опыт и практика могут вынести окончательный приговор той или иной аналогии.

Формализация . Сам этот термин неоднозначен и применяется в разных значениях. Первое – как метод решения специальных проблем в математике и логике. Например, доказательство непротиворечивости математических теорий, независимости аксиом и т. п. Вопросы такого рода решаются путем использования специальной символики, что позволяет оперировать не с утверждениями теории в их содержательном виде, а с набором символов, формул разного рода. Второе – в широком смысле – под формализацией понимается метод изучения разнообразных проблем путем отображения их содержания, структуры, отношений и функций при помощи различных искусственных языков: математики, формальной логики и других наук.

В чем состоит роль формализации в науке? Прежде всего формализация обеспечивает полноту обозрения определенных проблем, обобщенность подхода к ним. Далее благодаря символике, с чем формализация неизбежно связана, исключаются многозначность (полисемия) и размытость терминов обычного языка, в результате чего рассуждения становятся четкими и строгими, а выводы доказательными. И, наконец, формализация обеспечивает упрощение изучаемых объектов, заменяет их исследование изучением моделей: возникает как бы моделирование на основе символики и формализмов. Это помогает успешнее решать различные познавательные, проектировочные, конструкторские и другие задачи. Из сказанного видно, что формализация связана с моделированием, она связана также с абстрагированием, идеализацией и другими методами.

Моделирование . Моделирование как мощный и эффективный метод применяется эмпирически в виде макетов и на теоретическом уровне в виде знаковых построений. Различают аналоговое моделирование, когда оригинал и модель описываются одинаковыми математическими уравнениями, формулами, схемами и т. п. Сложнее – знаковое моделирование. Здесь в роли моделей – заместителей реальных объектов – служат числа, схемы, символы и т. п. Собственно, и технический проект в значительной своей части выражается именно таким способом. Но этот вид моделирования получает дальнейшее свое развитие благодаря математике и логике в виде логико-математического моделирования. Здесь операции, действия с вещами, процессами, явлениями, свойствами и отношениями заменены знаковыми конструкциями, структурой их отношений, выражением на этой основе динамики объектов и их функций.

Еще одним шагом вперед стало развитие модельного представления информации на компьютерах: компьютерного моделирования. Построенные при этом модели опираются на дискретное представление информации об объектах. Открывается возможность моделировать в режиме реального времени, строить виртуальную реальность.

Аксиоматический метод – это метод организации наличного знания в дедуктивную систему. Он широко применяется в математике и математизированных дисциплинах. При использовании этого метода ряд простых идей, ранее доказанных или очевидных, вводится в основы теории в виде исходных положений. В математике их называют аксиомами, в теоретической физике и химии – «началами» или принципами. Все остальное знание – все теоремы, все законы и их следствия – выводятся из них по определенным логическим правилам, т. е. дедуктивно.

Утверждение аксиоматического метода в науке связывают с появлением знаменитых «Начал» Евклида. Основные требования к данному методу таковы: непротиворечивость аксиом, т. е. в системе аксиом или начал не должны одновременно присутствовать некоторое утверждение и его отрицание; полнота, т. е. аксиом без следствий не должно быть, и их количество должно дать нам все следствия или их отрицания; независимость, когда любая аксиома не должна быть выводима из других. К данной системе добавить нечего.

Достоинства аксиоматического метода состоят в том, что аксиоматизация требует точного определения используемых понятий и строгости рассуждений. Она упорядочивает знание, исключает из него ненужные элементы, устраняет двусмысленность и противоречия, позволяет по-новому взглянуть на прежде достигнутое знание в рамках определенной теоретической системы. Правда, применение этого метода ограничено, и в рамках математики он тоже имеет определенные границы. В выяснении этого вопроса выдающуюся роль сыграла доказанная Куртом Геделем теорема о принципиальной неполноте развитых формальных систем знания. Суть ее в том, что в рамках данной системы можно сформулировать такие утверждения, которые нельзя ни доказать, ни опровергнуть без выхода из данной аксиоматизированной системы в метатеорию. Для всей математики такую роль играет арифметика. Результат Геделя привел к краху иллюзии математиков о всеобщей аксиоматизации математики.

Абстрагирование и формализация

Абстрагирование – это метод научного исследования, основанный на том, что при изучении некоторого объекта отвлекаются от его несущественных в данной ситуации сторон, признаков. Это позволяет упрощать картину исследуемого явления и рассматривать его в «чистом» виде. Абстрагирование связано с представлением об относительной независимости явлений и их сторон, что позволяет отделить существенные стороны от несущественных. При этом, как правило, производится замещение первоначального предмета исследования другим – эквивалентным, исходя из условий данной задачи. Например, при исследовании работы какого-либо механизма анализируют расчетную схему, которая отображает основные, существенные свойства механизма.

Различают следующие виды абстрагирования:

– отождествление (образование понятий путем объединения предметов, связанных по своим свойствам в особый класс). Т. е. на основе одинаковости некоторого множества предметов, сходных в некотором отношении, производится построение абстрактного предмета. Например, в результате обобщения-свойства электронных, магнитных, электромашинных, релейных, гидравлических, пневматических устройств усиливать входные сигналы возникла такая обобщенная абстракция (абстрактный предмет), как усилитель. Он является представителем свойств приравненных в определенном отношении разнокачественных предметов.

– изолирование (выделение свойств, неразрывно связанных с предметами). Изолирующая абстракция производится для вычленения и четкой фиксации исследуемого явления. Примером может служить абстракция действительной суммарной силы, действующей на границе подвижного жидкого элемента. Число этих сил, как и число свойств, жидкого элемента, бесконечно. Однако из этого разнообразия можно вычленить силы давления и трения путем мысленного выделения на границе потока элемента поверхности, через которую внешняя: среда действует на поток с некоторой силой (причинами возникновения такой силы в данном случае исследователь не интересуется). Мысленно разложив силу на две составляющие, силу давления можно определить как нормальную составляющую внешнего воздействия, а силу трения – как касательную.

– идеализация соответствует цели замещения реальной ситуации идеализированной схемой для упрощения изучаемой ситуации и более эффективного использования методов и средств исследования. Процесс идеализации – это мысленное конструирование понятий об объектах несуществующих и неосуществимых, но имеющих прообразы в реальном мире. Например, идеальный газ, абсолютно твердое тело, материальная точка и т.п. В результате идеализации реальные объекты лишаются некоторых присущих им свойств и наделяются гипотетическими свойствами.

Современный исследователь часто с самого начала ставит задачу упрощения изучаемого явления и построения его абстрактной идеализированной модели. Идеализация выступает здесь как исходный пункт в построении теории. Критерием плодотворности идеализации является удовлетворительное во многих случаях совпадение теоретических и эмпирических результатов исследования.

Формализация – метод изучения некоторых областей знания в формализованных системах с помощью искусственных языков. Таковы, например, формализованные языки химии, математики, логики. Формализованные языки позволяют кратко и четко фиксировать знания, избегать многозначности терминов естественного языка. Формализацию, основой которой являются абстрагирование и идеализация, можно рассматривать как разновидность моделирования (знаковое моделирование).

Методы научного познания – «совокупность приемов и операций практического и теоретического освоения действительности»

Принято делить методы познания на эмпирические и теоретические.

Абстрагирование, идеализация, формализация, моделирование относится к теоретическому познанию и направлено на формирование целостной картины процесса, познание сущности исследуемых объектов.

Идеализация, абстрагирование – замена отдельных свойств предмета или всего предмета символом или знаком, мысленное отвлечение от чего-то, с целью выделения чего-то другого. Идеальные объекты в науке отражают устойчивые связи и свойства объектов: массу, скорость, силу и др. Но идеальные объекты могут и не иметь реальных прообразов в предметном мире, т.е. по мере развития научного знания одни абстракции могут образовываться из других без обращения к практике. Поэтому различают эмпирические и идеальные теоретические объекты.

Идеализация является необходимым предварительным условием построения теории , поскольку система идеализированных, абстрактных образов и определяет специфику данной теории. В системе теории выделяют основные и производные идеализированные понятия. Например, в классической механике таким главным идеализированным объектом выступает механическая система как взаимодействие материальных точек.

В целом идеализация позволяет точно очертить признаки предмета, отвлечься от малосущественных и расплывчатых свойств. Это обеспечивает огромную емкость выражения мыслей. В связи с этим формируются специальные языки науки , что способствует построению сложных абстрактных теорий и в целом процессу познания.

Формализация – оперирование со знаками, сведенными в обобщенные модели, абстрактно-математические формулы. Вывод одних формул из других осуществляется по строгим правилам логики и математики, что и является формальным исследованием основных структурных характеристик изучаемого объекта.

Моделирование. Модель – мысленное или материальное замещение наиболее существенных сторон изучаемого объекта. Модель – это специально созданный человеком предмет или система, устройство, которое в определенном отношении имитирует , воспроизводит реально существующие предметы или системы, являющиеся объектом научного исследования.

В моделировании опираются на аналогии свойств и отношений между оригиналом и моделью. Изучив взаимосвязи, существующие между величинами, описывающими модель, их затем переносят на оригинал и таким образом делают правдоподобное заключение об особенностях поведения последнего.

Моделирование как метод научного познания основано на способности человека абстрагировать изучаемые признаки или свойства у различных предметов, явлений и устанавливать определенные соотношения между ними.

Хотя ученые давно пользовались этим методом, только с середины XIX в. моделирование завоевывает прочное признание у ученых и инженеров. В связи с развитием электроники и кибернетики моделирование превращается в чрезвычайно эффективный метод исследования.

Благодаря применению моделирования закономерностей действительности, которые могли в оригинале изучаться лишь путем наблюдения , они становятся доступными экспериментальному исследованию. Возникает возможность многократного повторения в модели явлений, соответствующих уникальным процессам природы или общественной жизни.

Если рассматривать историю науки и техники с точки зрения применения тех или иных моделей, то можно констатировать, что на первых порах развития науки и техники применялись материальные, наглядные модели. В последующем они постепенно утрачивали одну за другой конкретные черты оригинала, их соответствие оригиналу приобретало все более абстрактный характер. В настоящее время все большее значение приобретает поиск моделей, базирующихся на логических основаниях . Существует множество вариантов классификации моделей. На наш взгляд, наиболее убедительным является следующий вариант:

а) естественно-природные модели (существующие в природе в естественном виде). Пока ни одна из конструкций, созданная человеком, не может конкурировать с природными конструкциями по сложности решаемых задач. Существует наука бионика, цель которой – исследование уникальных природных моделей с целью дальнейшего использования полученных знаний при создании искусственных устройств . Известно например, что создатели модели формы подводной лодки в качестве аналога взяли форму тела дельфина, при конструировании первых летальных аппаратов использовалась модель размаха крыльев птиц и т.д.;

б) вещественно-технические модели (в уменьшенном или увеличенном виде полностью воспроизводящие оригинал). При этом эксперты различают: а) модели, создаваемые для того, чтобы воспроизвести пространственные свойства изучаемого объекта (макеты домов, застройки районов и т.д.); б) модели, воспроизводящие динамику изучаемых объектов, закономерные связи, величины, параметры (модели самолетов, кораблей, платин и т.д.).

Наконец существует третий вид моделей – в) знаковые модели , в том числе математические. Знаковое моделирование позволяет упростить изучаемый предмет, выделить в нем те структурные отношения, которые больше всего интересуют исследователя. Проигрывая вещественно-техническим моделям в наглядности , знаковые модели выигрывают за счет более глубокого проникновения в структуру изучаемого фрагмента объективной реальности.

Так, с помощью знаковых систем удается понять сущность таких сложных явлений , как устройство атомного ядра, элементарных частиц, Вселенной. Поэтому применение знаковых моделей особенно важно в тех областях науки, техники, где имеют дело с изучением предельно общих связей, отношений, структур.

Особенно расширились возможности знакового моделирования в связи с появлением компьютеров. Появились варианты построения сложных знаково-математических моделей, позволяющих выбирать наиболее оптимальные значения величин сложных изучаемых реальных процессов и осуществлять вычислительные эксперименты над ними.

В ходе исследования часто возникает необходимость построения разнообразных моделей изучаемых процессов, начиная от вещественных и кончая концептуальными и математическими моделями.

В целом «построение моделей не только наглядных, но и концептуальных, математических сопровождает процесс научного поиска от его начала до конца, давая возможность охватить в единой системе наглядных и абстрактных образов основные особенности исследуемых процессов».

15. Уровни научного знания: факты, идея, гипотеза, теория, научная картина мира.

Наука - это форма духовной деятельности людей, направленная на производство знаний о природе, обществе и о самом познании, имеющая непосредственной целью постижение истины и открытие объективных законов на основе обобщения реальных фактов в их взаимосвязи, для того чтобы предвидеть тенденции развития действительности и способствовать ее изменению.

На эмпирическом уровне преобладает живое созерцание (чувственное познание), рациональный момент и его формы (суждения, понятия) здесь присутствуют, но имеют подчиненное значение. Признаки эмпирического познания: сбор фактов, их обобщение, описание наблюдаемых и экспериментальных данных, их систематизация.

Теоретический уровень познания характеризуется преобладанием понятий, теорий, законов. Чувственное познание не устраняется, а становится подчиненным аспектом.

Элементарной формой научного знания является научный факт. Как категория науки факт может рассматриваться как достоверное знание о единичном. Научные факты генетически связаны с практической деятельностью человека, отбор фактов, составляющих фундамент науки, так же связан с повседневным опытом человека. В науке фактом признается не всякий полученный результат, поскольку, чтобы прийти к объективному знанию о явлении, необходимо произвести множество исследовательских процедур и их статистическую обработку.

Идея представляет собой неразделимое единство субъективной формы понятия и его объективной формы. Достигается такое единство в высокоразвитых живых организмах. Такой организм, с одной стороны, является реальным объектом, а с другой, он действует только на основе своего субъективного представления о самом себе и об окружающем его мире.

Гипотеза – это предполагаемое решение проблемы. Как правило, гипотеза является предварительным, условным знанием о закономерности в исследуемой предметной области или о существовании некоторого объекта. Главное условие, которому должна удовлетворять гипотеза в науке, - ее обоснованность, этим свойством гипотеза отличается от мнения.

Теория – высшая, самая развитая форма организации научных знаний, которая дает целостное отображение закономерностей некоей сферы действительности и представляет собой знаковую модель этой сферы. Эта модель строится таким образом, что характеристики, имеющие наиболее общую природу, составляют основу модели, другие же подчиняются основным положениям или выводятся из них по логическим законам.

Научная картина мира - это система научных теорий, описывающая реальность. Научная теория - это систематизированные знания в их совокупности. Научные теории объясняют множество накопленных научных фактов и описывают определенный фрагмент реальности (например, электрические явления, механическое движение, превращение веществ, эволюцию видов и т.п.) посредством системы законов. Главное отличие теории от гипотезы - достоверность, доказанность. сам термин теория имеет множество смыслов. Теория в строго научном смысле - это система уже подтвержденного знания, всесторонне раскрывающая структуру, функционирование и развитие изучаемого объекта, взаимоотношение всех его элементов, сторон и теорий.

Функции науки.

Наука – это исторически сложившаяся форма человеческой деятельности, направлена на познание и преобразование объективной действительности, такое духовное производство, которое имеет своим результатом целенаправленно отобранные и систематизированные факты, логически выверенные гипотезы, обобщающие теории, фундаментальные и частные законы, а также методы исследования. Наука – это одновременно и система знаний и их духовное производство, и практическая деятельность на их основе.

Функции науки выделяют в зависимости от общего назначения ее отраслей и их роли в освоении окружающего мира с конструктивной целью.

Функции науки выделяются по основным видам деятельности исследователей, их основным задачам, а также сфере применения полученных знаний. Таким образом, основные функции науки можно определить как познавательную, мировоззренческую, производственную, социальную и культурную.

Познавательная функция является основополагающей, заданной самой сутью науки, назначение которой заключается в познании природы, человека и общества в целом, а также в рационально-теоретическом постижении мира, объяснении процессов и явлений, открытии закономерностей и законов, осуществлении прогнозирования и т.д. Данная функция сводится к производству новых научных знаний.

Мировоззренческая функция во многом переплетается с познавательной. Они взаимосвязаны, поскольку ее целью является разработка научной картины мира и соответствующего ей мировоззрения. Также эта функция подразумевает исследование рационалистического отношения человека к миру, разработку научного миропонимания, что означает, что ученые (наряду с философами) должны разрабатывать научные мировоззренческие универсалии и соответствующее ценностные ориентации.

Производственная функция, которую также можно назвать технико-технологической функцией, необходима для внедрения инноваций, новых форм организаций процессов, технологий и научных нововведений в производственные отрасли. В связи с этим наука превращается в производительную силу, работающую на благо общества, своего рода цех , в котором разрабатываются и внедряются новые идеи и их воплощения. В этом плане ученых даже иногда относят к производственным работникам, что как нельзя более полно характеризует производственную функцию науки.

Социальная функция начала выделяться особенно существенно в последнее время. Это связано с достижениями научно-технической революции. В связи с этим наука превращается в социальную силу. Это проявляется в ситуациях, когда данные науки используются в разработках программ социального и экономического развития. Поскольку такие планы и программы имеют комплексный характер, то их разработка предполагает тесное взаимодействие различных отраслей естественных, общественных и технических наук.

Культурные функции науки (или образовательные) сводится к тому, что наука является своего рода феноменом культуры, важным фактором развития людей, их образования и воспитания. Достижения науки существенно влияют на учебно-воспитательный процесс, содержание программ образования, технологии, методы и форму обучения. Эта функция реализуется через систему образования, СМИ, публицистическую и просветительную деятельность ученых.

Кроме перечисленных функций нельзя забывать и группы   присущих ей традиционных функций. Среди них:

Описательная функция – сбор и накопление данных, фактов. С этой функции (этапа) начинается любая наука, т.к. она может базироваться только на большом количестве фактического материала. Так, например, научная химия могла появиться только тогда, когда ее предшественниками – алхимиками был накоплен огромный фактический материал о химических свойствах различных веществ.

Объяснительная функция – направлена на выявление причинно-следственных связей и зависимостей, построение так называемых «мировых линий» (объяснение явлений и процессов, их внутренних механизмов)

Гносеологическая функция; нацелена на построение системы объективных знаний о свойствах отношений и процессов объективной реальности. Гносеологическая функция органически присуща науке как творческой деятельности по добыванию новых знаний. Задачей науки является объяснение – раскрытие сущности объясняемого объекта, которое может быть осуществлено лишь через познание её отношений и связей с другими сущностями или её внутренних отношений и связей. Познание может проявляться и в форме житейских знаний, художественного и даже религиозного освоения мира

Обобщающая функция – формулирование законов и закономерностей, систематизирующих и вбирающих в себя многочисленные разрозненные явления и факты. В качестве классических примеров можно привести классификацию биологических видов К. Линнея, теорию эволюции Ч. Дарвина, периодический закон Д.И. Менделева.

Предсказательная функция – научные знания позволяют заблаговременно предвидеть неизвестные ранее новые процессы и явления. Так, например, были открыты планеты Уран, Нептун, Плутон, с точностью до секунд астрономы могут рассчитать столкновение Земли с какой-либо кометой и т.д. Позиция науки по отношению к практике, как правило, опережающая. Наука всегда была базой техники и технологии. Так, например, применение компьютеров, лазеров, методов электрохимической обработки, композиционных материалов и т.д. стало возможным только благодаря научным исследованиям. В то же время в области гуманитарных, общественных наук опережающая функция науки может быть реализована далеко не всегда в силу чрезвычайно сложного объекта исследования. Или прогностическая функция проявляется в создании по критериям научной рациональности перспективных моделей изучаемых, любых возможных объектов.

Абстрагирование - это мысленное выделение, вычленение некоторых элементов конкретного множества и отвлечение их от прочих элементов данного множества. Это один из основных процессов умственной деятельности человека, опирающийся на знаковое опосредствование и позволяющий превратить в объект рассмотрения разные свойства предметов. Это теоретическое обобщение позволяет отразить основные закономерности исследуемых объектов или явлений, изучать их, а так же прогнозировать новые, неизвестные закономерности. В качестве абстрактных объектов выступают целостные образования, составляющие непосредственное содержание человеческого мышления - понятия, суждения, умозаключения, законы, математические структуры и др.

Идеализация . Мыслительная деятельность исследователя в процессе научного познания включает в себя особый вид абстрагирования, который называют идеализацией. Идеализация представляет собой мысленное внесение определенных изменений в изучаемый объект в соответствии с целями исследований.

В результате таких изменений могут быть, например, исключены из рассмотрения какие-то свойства, стороны, признаки объектов. Изменения объекта, достигаемые в процессе идеализации, могут производиться также и путем наделения его какими-то особыми свойствами, в реальной действительности неосуществимыми. Примером может служить введенная путем идеализации в физику абстракция, известная под названием абсолютно черного тела (такое тело наделяется несуществующим в природе свойством поглощать абсолютно всю попадающую на него лучистую энергию, ничего не отражая и ничего не пропуская сквозь себя).

Под формализацией понимается особый подход в научном познании, который заключается в использовании специальной символики, позволяющей отвлечься от изучения реальных объектов, от содержания описывающих их теоретических положений и оперировать вместо этого некоторым множеством символов (знаков).

Этот прием заключается в построении абстрактно-математических моделей, раскрывающих сущность изучаемых процессов действительности. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами).

Ярким примером формализации являются широко используемые в науке математические описания различных объектов, явлений, основывающиеся на соответствующих содержательных теориях. При этом используемая математическая символика не только помогает закрепить уже имеющиеся знания об исследуемых объектах, явлениях, но и выступает своего рода инструментом в процессе дальнейшего их познания.

Для построения любой формальной системы необходимо: а) задание алфавита, т. е. определенного набора знаков; б) задание правил, по которым из исходных знаков этого алфавита могут быть получены «слова», «формулы»; в) задание правил, по которым от одних слов, формул данной системы можно переходить к другим словам и формулам (так называемые правила вывода).

Модель и ее типы

Модель - некоторый материальный или мысленно представляемый объект или явление, замещающий оригинальный объект или явление, сохраняя только некоторые важные его свойства, например, в процессе познания (созерцания, анализа и синтеза) или конструирования.

Все существующие модели подразделяются на материальные (механические образцы, различные копии оригиналов и т.п.) и идеальные (знаковые). К знаковым моделям относятся вербальные (словесные) и математические (разнообразные схемы, чертежи, графики, формулы). В системном анализе преимущество имеют математические модели (это математическое представление реальности)