29. Наука в конце XIX – первой половине хх ст.: достижения физики как следствие диалектизации естественнонаучного знания.

К началу XX в. появляются научные учреждения нового типа: специализированные исследовательские лаборатории и институты. Например в СССР в 20–30-е гг. возникают: Институт физико-химического анализа, Радиевый институт, Физико-математический институт и др. Возникают академические и прикладные научно-исследовательские институты, лаборатории.

А в середине XX в. появляются принципиально новые научные образования: коллективы ученых работающих над той или иной сложной проблемой. Здесь возникала потребность объединения в одну группу ученых разных специальностей

. К началу XX столетия возникла проблема трудностей с овладением накопленной информации, ее хранением и передачей в силу резко увеличивавшихся ее объемов. На помощь пришла компьютерная техника. Происходит революция в вопросах производства, хранения, переработки, поиска и использования научной информации.

Компьютеризация науки позволила увеличить творческий потенциал научного работника за счет уменьшения затрат на поиск нужной информации (по подсчетам специалистов на это уходит 40 % рабочего времени), а также ускорить процесс включения новых научных идей "в оборот" (промышленность, сельское хозяйство, образование).

Работа с ЭВМ (постановка задачи на нечетком языке с его дальнейшей формализацией, отслеживание последовательности действий от начала до конца) формирует такие качества мышления, как точность, строгость, логичность. Эти качества, как известно, являются очень важными в науке.

Информатика уже сейчас может многое, завтра сможет еще больше. Но информация не цель, а лишь средство удовлетворения возрастающих информационных потребностей (каждые двадцать месяцев объем информации на земле удваивается). Она есть "мостик", связывающий людей в обществе, и является в итоге одним из средств повышения эффективности организации общественных процессов вообще и научной деятельности в частности.

Однако компьютеризация науки – процесс сложный. Автоматизированный процесс накопления информации может "срезать" неудобную для машины информацию, но для ученого эта информация может оказаться очень важной. Создание так называемых экспертных систем позволило ввести в информационный оборот личностные знания в форме невербализованных навыков, что ценится иногда значительно выше, чем общепринятые книжные знания, зафиксированные в точных формулировках.

Подобный нужный опыт и знания приобретаются в процессе общения с учителями, наставниками, коллегами, оппонентами, т.е. способом непосредственного общения, и могут быть выражены формулой: "Делай (или не делай) как я". То есть это фактически один из вариантов подражания как способ передачи знаний.

Данная информация составляет значительный объем человеческих знаний. Например, инженерные знания во многом остаются личным, не обобщенным опытом. При этом они не всегда и осознаются тем, кто ими обладает, а следовательно, остаются не документированными, неформализуемыми знаниями, не введенными в систему информационного обслуживания.

В связи с этим появляется необходимость и умение адекватно формализовать подобного рода информацию, находить равновесие между формализованным и неформализованным знанием. Возникает потребность в наличии такого качества, как "информационная культура".

Важным показателем информационной культуры мышления является умение представлять знания. Существует ряд наук, которые этим занимаются и помогают получить знания в этом вопросе: логика -наука о законах мышления, отвлеченных от конкретного содержания мысли; семиотика – наука о знаковых системах; вычислительная лингвистика – наука об автоматизированной обработке текстовой информации; документалистика; теория кодирования; теория классификации. Все эти науки по своему предмету сближаются с гносеологией и методологией познания, но имеют чисто прикладной характер.

Успешность передачи и хранения информации зависит от того, насколько удачно закодировано, сконструировано знание в виде знаков, символов. Показателем успешности этой процедуры является понятность и переводимость научного знания.

Не менее важным моментом является умение декодировать информацию, т. е. извлекать из знаковой формы сведения имеющийся там смысл. Несмотря на то, что эффективность данной процедуры сильно зависит от личностной информационной картины мира, а она каждый раз индивидуальна, здесь, как и в случае кодирования, недопустима многозначность. Многозначность может привести к искажению как формализации знаний, так и их деформализации, что влечет за собой неадекватное осознание пользователем своих потребностей и запросов к выработке отрицательной установки по отношению к системе информационного обслуживания.

Поэтому даже в хорошо организованной информационной среде необходимо знать, какая информация где находится, что в ней представлено, и какие знания отсутствуют.

Однако компьютеризация науки не должна заслонять и исключать уже сложившиеся традиционные средства передачи научной информации, получившие развитие в XX столетии: монографии, научная периодика, научные семинары, конференции и т. Д

Во второй половине XX в. изменяется не только объект инженерной деятельности (вместо отдельного технического устройства, механизма, машины и т. п. объектом исследования и проектирования становится сложная социально-техническая система), но и сама инженерная де­ятельность, которая стала весьма сложной, требующей организации и управления.

Другими словами, наряду с прогрессирующей дифференциацией инженерной деятельности по различным ее отраслям и видам, нарас­тает процесс ее интеграции. А для осуществления такой интеграции требуются особые специалисты — инженеры-системотехники и соот­ветствующие теоретические разработки. Последние привели к появле­нию новой научно-технической дисциплины, охватывающей вопросы проектирования, создания, испытания и эксплуатации сложных сис­тем — системотехники.

При разработке сложных систем возникают проблемы, относящие­ся не только к свойствам их составных частей (элементов, подсистем), но также и к закономерностям функционирования объекта в целом (общесистемные проблемы); появляется широкий круг специфичес­ких задач, таких как определение общей структуры системы, организа­ция взаимодействия между подсистемами и элементами, учет влияния внешней среды, выбор оптимальных режимов функционирования, оп­тимальное управление системой и т. д. По мере усложнения систем все более значительное место отводится общесистемным вопросам, они и составляют основное содержание системотехники. Научной, глав­ным образом математической базой системотехники служит сравни­тельно новая научная дисциплина — теория сложных систем.