Добавил:
ivanov666
Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз:
Предмет:
Файл:История и философия техники. Учебное пособие
.pdf
развитии человека и человечества. Технологический о
птимиз
м уходит кор
нями в характерные для эпохи Просвещения (XVII I в.) представления о
совпадении пр
инцип
ов гуманизма и научной рациона
льности
, о совпадении
объективных тенде
нций н
аучно-техни
ческого, социа
льного и нравств
енно
го развития. Он полагает научно-техни
ческий прогресс основным сред
ством решения глобальных проблем человечества
.
ТЕХНОЛОГИЧЕСКИЙ ПЕ
СС
ИМИЗМ (от лат. наихуд
ший)
– отри
цательная оценка перспектив научно-техни
ческого прогресса и его роли в
развитии человечества. Он подчёркивает про
тив
оречивость экологических,
социально-полити
ческих, антропологических последс
твий
ра
звития н
ауки и
техники, смыкаясь с а
нтисциентиз
мом.
УРОВНИ ТЕХНИЧЕСКОГО ЗНАНИЯ – качественно-ра
зличн
ые о
предмету, методам и функциям виды технического знания, объединённые в
единую систему в рамках отде
льн
ых прикладных дис
циплин
. В технозна
-
нии выделяются два уровня ана
лиз
а – эмпирический и теоретический. Эм
пирический уровень – система знания, полученного преимущественно на
основе опыта (от наблюдения и эксперимента к непосредственно производ
ству), где выявляются определенные обобща
ющи
е характеристики техно
генного объекта или процесса. Теоретический уровень знания предполагае
т
использование не столько эмпирического материала, сколько закономерно
стей, выявленных на основе логического познания.
Эти
уро
вни позн
ания
находятся в диалектической взаимосвязи. В техническом зна
нии эмпи
риче
ский уровень познания выполняет бо
льшую нагруз
ку, но усложнение задач,
требующих решения в рамках технического знания, повышает тенденцию
его теоретиза
ции
. В технознании соотношение эмпирического и теоретиче
-
ского знания сохраняет иное значение, чем в естествозна
нии, г
де степень
теоретизации выше. Первонача
льно техни
ческое знание ра
звивалось на эмпирической базе. Теоретическое знание формировалось в процессе ответа
на вопросы, возникающие при созда
нии и эксплуатации
конкретных техни
-
ческих объектов. Формирование технической теории осущес
твляет
ся на ос
-
нове соответствующих эмпирических исследова
ний. П
ромежуточным зве
-
ном между эмпирическим и теоретическим уровнем построения теории вы
-
91
ступает процесс идеализа
ции эмпири
ческого знания, т.е. выявление в нем
теоретической составляющей.
Э
ТАПЫ ТВОРЧЕСКОГО ПРОЦЕ
ССА
– 1) перенос неадекватного
для стоящей задачи ранее выработанного решения; 2) осмысление неудач
-
ной попытки решения, преобразование представления об условиях задачи;
3) приложение широкого круга научных зна
ний, в
ыработка
гипотети
ческих
программ решения; 4) интуитивное решение задачи; 5) верба
лизаци
я инту
-
итивного решения; 6) формализация верба
лизованног
о решения.
Э
ТАПЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ТВОРЧЕСТВА: 1) кр
ити
ческое осмыс
-
ление существующего положения вещей на базе эксперимента
льн
ых мате
-
риалов и логических рассужде
ний
, формирование проблемной ситуации,
результатом чего является формулировка конкретной технической задачи,
которая может служ
ить
основой да
льнейших тв
орческих поисков; 2) этап
«рождения» и вынашивания новой технической идеи как резу
льтат
а скачка
в новое качество при реализа
ции пои
ска решения определенной техниче
-
ской задачи (это еще не техническое изобретение и не идеа
льн
ая модель
нового, но уже выход за рамки непосредственно данного), для чего приме
-
няется набор методов поиска нового (при этом рациона
льн
ые методы, со
-
ставляющие логическую основу процесса, не исключают дейс
тви
я фантазии
и интуиции при рожде
нии т
ехнической идеи); 3) этап разработки вообража
-
емой реальности идеальной модели как резу
льтат
а схема
тизации
новой
технической идеи, как структурной и функциона
льной
схемы будущего
технического объекта, где выражается ак
тивн
ая созидате
льн
ая деяте
льност
ь
субъекта, учитывается необходимость её последу
ющей
материализации,
строится будущий объект не в чувственно воспр
ини
маемой форме (на этом
этапе протекает процесс обоснования, продумывания и создания образца
будущего технического объекта; 4) этап конструирования, перехода о
т
мысленного построения к реальным разработкам, резу
льтат
ы которого вы
-
ражаются в эскизном и техническом проектах, в рабочих чертежах или мо
-
дельно-макетном воплоще
нии (начинает
ся разрешение про
тив
оречий меж
-
ду материальным и идеальным, теорией и практикой, т.е. происходит дви
-
жение от изобретения в форме идеа
льной
модели
или патент
а до рабочих
92
чертежей или специфика
ций и
далее – до действу
ющи
х моделей, экспери
-
ментальных или производственных образцов); 5) этап воплощения изобре
-
тения в новом техническом объекте, который включает в себя ряд стадий: а
)
на начальной стадии – создается эксперимента
льный
образец, который
предоставляет на основе данных экспериментов сделать доработку и довод
-
ку конструкторско-технологических разработок б) затем для испытаний ар
-
тефактов в промышленных условиях создается промышленный образец; в
)
новая техника и технология запускается в сер
ийн
ое
или
массовое производ
-
ство (на этом этапе завершается процесс разрешения про
тив
оречий между
теорией и практикой и одновременно во
зникают нов
ые технические задачи,
новые противоречия).
Гл
ава II . Методологические аспекты технознани
я
ИНЖИНИРИНГ – это: 1) осущес
твлени
е работ, включа
ющи
х прове
-
дение предпроектных, инженерно-из
ыскательских работ, научных исследо
-
ваний, составление технических зада
ний, п
роектных предложе
ний и
техни
-
ко-э
кономических обоснований строительства промышленных и других
объектов, разработка технической документа
ции, п
роектирование и кон
-
структорская проработка объектов техники и техноло
гии
, консу
льт
ации и
авторский надзор при монтаже, пусконаладочных работах, консультации
экономического, финансового
или иног
о характера; 2)
ин
женерно
-
консультационные услуги; обособленный в самостояте
льную
сферу дея
-
тельности комплекс услуг коммерческого характера, обеспечива
ющих лю-
бую часть (раздел)
ци
кла техноэво
люции
: а) проведение научно
-
исследовательских и опытно-конструкторских работ по созда
нию
новых
изделий, техноло
гий
, материалов; б) процессы подготовки про
изв
одства,
обеспечения наладки, контроля, испыта
ний и
реа
лизации п
родук
ции
; в) раз-
работка проектной документации на строительство, рас
ширени
е, техниче
-
ское перевооружение, модер
низацию п
ромышленности, инфраструктурных
и любых других техноценозов; г) оценка и прогноз потребностей, объемов
продукции и требова
ний
к потребительским свойствам. Продажа инжи
-
93
ниринговых услуг может быть связана с продажей изде
лий, технологи
и, ма
-
териалов крупными фирмами.
Инжиниринг
может выступать и самостоя
-
тельно на рынке товаров и услуг.
МЕТОД МОЗГОВОЙ АТАКИ – коллек
тивный
метод поиска новых
технических идей и реше
ний. Цель
данного метода – получение бо
льш
ого
количества различных идей и предложе
ний в ограниченн
ое время (обычно
20-40 мин). Мозговая атака состоит из двух фаз: генера
ции идей и
их по
следующей оценки. Рациональной основой метода мозговой атаки является
усиление эвристичности за счёт испо
льзовани
я случайности, которая во
з-
никает вследствие пр
инципиальной неп
редсказуемости ассоциа
тивн
ых ря
дов, возникающих в группе людей, появления да
льни
х ассоциа
тивных
свя
з
ей из-за присутствия в группе
людей
с ра
зличной п
рофессиона
льной
ори
ентацией. Психологической основой метода мозговой атаки является снятие
барьера психологической инер
ции в
резу
льтате запрет
а кр
итики и поощре-
ния самых неординарных высказыва
ний
. Создание благоприятного повы
шенного эмоционального фона, необходимого для получения качественно
новых идей, дос
тиг
ается в благожелате
льной
, дружелюбной атмосфере.
Большая роль отводится ведущему, который должен иметь гибкий план
управления спонтанным процессом генера
ции идей
, а также своим остро
-
умием и дружелюбием стимулировать во
зникновение повышенного э
моци
-
онального уровня и поддерживать его. Вторая фаза мозговой атаки заклю
-
чается в осуществляемом группой экспертов ана
лизе в
ысказанных идей,
з
афиксированных в протоколе мозговой атаки. Эта фаза представляет собой
работу высокого творческого уровня, заключа
ющую
ся в преобразовании
неожиданных, а иногда фантастических идей в реа
льн
ые технические пред
-
ложения. В качестве экспертов могут выступать учас
тники
мозговой атаки.
Существуют разновидности мозговой атаки: прямая, обратная (поиск не
-
достатков технической системы), двойная, комб
инированн
ая. В научной
литературе мозговая атака имеет и другие названия: мозговой штурм, кон
-
ференция иде
й.
МЕТОД СИНЕКТИКИ – вариант целенаправленного испо
льзов
ания
для поиска новых идей методов мозговой атаки и анало
гии
. Высокая эф
-
94
фективность найденных реше
ний
дос
тигает
ся за счет последовательного
отхода, отчуждения от решаемой проблемы, получения ее новых образов в
процессе формулирования символической анало
гии. На перв
ом этапе ис
-
пользования данного метода (цель которого – исключение тр
ивиал
ьных
идей, группой синекторов) проводится спонтанная мозговая атака, завер
-
шающаяся формулировкой проблемы «как она понята», после чего начина
-
ется собственно решение задачи. Далее следуют процедуры систематиче
-
ского отчуждения от проблемы путем последовате
льного пров
едения ана
-
логий: прямой анало
гии
, личной анало
гии или эмпатии
, фантастической
аналогии, символической анало
гии
. Возврат и формулировка окончатель
-
ного технического решения осущес
твляет
ся после проведения прямой ана
логии с техническим решением, сформулированным ранее на основе одной
или нескольких символических анало
гий. Указанн
ая структура процедур
синектики с учётом психологических сложностей, во
зникающих при
орга
низации и проведе
нии
мозговой атаки, обусло
вливает т
руднодоступность
этого метода. Участник сеанса синектики должен обладать ра
звит
ым мета
форическим мышлением, не только хорошо разбираться в технических
проблемах, но и обладать художественными способностями. В России ме
тод синектики пока не получил широкого распространения.
МЕТОД СИНТЕЗА ОПТИМ
АЛ
ЬНЫХ ФОРМ – метод поиска опти
мальных форм элементов технических систем с помо
щью
ком
пьют
ера. Ос
новная идея метода заключается в моделирова
нии эволюции
форм живых
организмов по закону Дарвина. Суть данного метода состоит в том, что не
-
которая исходная форма (прото
тип) эл
емента тех. системы подвергается ча
стичному случайному локал
ьно
му измене
нию
. Если это изменение недопу
стимо (нарушаются ограничения)
или
ухудшается критерий качества, то
порожденная форма уничтожается. Если порожденная форма допустима и
характеризуется лучшим критерием качества, то она закрепляется и стано
-
вится исходным прото
тип
ом для да
льнейшег
о случайного
или
детер
-
минированного изменения. В резу
льтате т
акой эво
люции
форма элемента
монотонно улучшается до определенного предела – лока
льного ил
и гло
-
бального экстремума. При этом найденная форма может представлять со
-
95
бой новое патентоспособное техническое решение. Метод с
интез
а опти
-
мальных форм относится к классу методов математического программиро
-
вания. Этот метод проводится в два этапа: 1) выбирается такое у
ниверсаль-
ное пространство параметров, в котором для рассматриваемой задачи мож
-
но описать всё множество возможных форм, в том числе и новых; 2) реали
-
з
уется алгоритм поиска экстремума в случайно выбираемых подпростран
-
ствах.
МЕТОД ТЕНЕВОЙ МОЗГОВОЙ
АТА
КИ – метод орга
низ
ации
коллективного генерирования новых идей, явля
ющий
ся разновидностью
мозгового штурма (мозговой атаки) и разработанный преимущественно для
использования в целях обучения и тре
нинга тв
орческих способностей. Ме
-
тод позволяет вовлечь в процесс коллек
тивного тв
орчества всех участников
учебного процесса без ограниче
ний
, которые накладывает на подбор уча
-
стников метод мозгового штурма. Для его проведения в аудитории (классе
)
формируется группа активных генераторов идей из 5-7 человек, которая ра
-
ботает по правилам обычного мозгового штурма. Из оста
льн
ых участников
учебного процесса формируется одна
или н
есколько групп «теневого каби
-
нета» (между ними может быть орга
низован
о соревнование). Генераторы
«теневого кабинета» следят за ходом работы ак
тивн
ых генераторов, вос
принимая и фиксируя выдвигаемые ими идеи и решения, но, не высказывая
своих предложе
ний
вслух. «Теневые» и ак
тивн
ые генераторы идей во время
проведения теневой мозговой атаки могут наход
ить
ся в одном
или
различ
ных помещениях (в последнем случае «теневой кабинет» следит за ходом
работы активных генераторов по видеомо
нит
ору). При ана
лиз
е резу
льтат
ов
и развитии выдвинутых идей пр
ивл
екают
известн
ые методы. Данный метод
широко применяется в школах изобретательства.
МЕТОДЫ ПОЗНАНИЯ В ТЕХНОЗНАНИИ – это общенаучные
стандартные способы получения технического знания. Среди методов тех
-
нических наук особое значение придаётся системному подходу (системно
-
му анализу) и методам моделирования. В рамках системного подхода по
-
зн
авательный процесс орие
нти
руется на раскрытие целостности исследуе
-
мого объекта, выявление типов связей между его подсистемами.
Онтол
оги
-
96
ческим основанием интегра
тивн
ых функ
ций
системного подхода служи
т
целостный характер объективной реа
льности
. Технические объекты рас
-
сматриваются как элементы
или
системы, взаимодейству
ющи
е с другими
элементами (или системами). Системный ана
лиз
– более частный по отно
-
шению к системному подходу метод. Он направлен не выбор о
птимал
ьного
варианта решения конкретной задачи. Основной процедурой этого анализа
является математическое моделирование. Применение системного анализа
обусловливает процесс матема
тизации технологи
ческого знания, т.е. ис
-
пользование математики в описа
нии
соответству
ющих проц
ессов. Модели
-
рование – метод замещения реа
льног
о объекта
(или проц
есса) естественной
(и
ли искусственной) системой, способной дать о нем адекватную информа
-
цию. Результаты моделирования
интерпретируют
ся приме
нительн
о к реаль
-
ному объекту. Моделирование в технозна
нии носит
более конкретный
(п
рикладной) характер по сравне
нию
с применением соответству
ющ
их ме
-
тодов в естествозна
нии. Р
азличают две формы моделирования в технозна
-
нии – физическое и математическое моделирование. При ф
изи
ческом моде
лировании изучаемый объект (процесс) заменяется подобной моделью с
измененным геометрическим соотношением. При математическом (инфор
мационном) моделирова
нии иссл
едуемый объект, характеризуемый опре
деленными количественными параметрами, изучается с помо
щью Э
ВМ. В
основе моделирования лежит решение проблемы «чёрного ящика», специ
фика её моделирования технических систем заключается в следу
ющ
ем: за
даются данные на «входе» и на «выходе» системы, а задача исследователя
состоит в выявле
нии
о
пти
мальных показателей системы, обеспечива
ющ
их
з
аданные характеристики объекта (процесса). Эта задача распадается на два
этапа: создание исходного образца и его о
птимизаци
я. Модель позволяе
т
решить техническую проблему в соответс
твии
с первонача
льн
о сформули
рованными условиями. Из нескольких вариантов решения выбирается пре
имущественно тот, который наиболее экономичен
или
социа
льн
о ориен
-
тирован.
Физи
ческое моделирование имеет более узкую область примене
ния по сравнению с математическим
(ин
формационным) моделированием,
которое незаменимо в тех сферах, где другая форма моделирования просто
97
невозможна. Моделирование поведения технических систем в условиях
космического полета. Математическое
(ин
формационное) моделирование
отнюдь не заменяет моделирование ф
изи
ческое (эксперимента
льное)
. Экс
периментальное моделирование дает основание для математического моде
лирования. Более того, именно на его основе проверяются резу
льтат
ы ма
-
тематического моделирования технических систем и объектов.
МЕТОДЫ РАЗРЕШЕНИЯ ПРОТИВОРЕЧИЙ – методы устранения
противоречий, возникающих при постановке и реше
нии з
адач технического
творчества, когда проблему, характеризуемую множеством пр
изн
аков тре
буется преобразовать в искомое решение, которое характеризуется множе
ством признаков и набором не
известн
ых новых пр
изн
аков. Разрешение
противоречий достигается при добавле
нии нов
ых пр
изн
аков
или и
сключе
нии существующих признаков, измене
нии зн
аче
ний п
оказателей признаков,
др. упорядоче
нии и
звестных пр
изн
аков. Для обнаружения пр
изн
аков и ра
з-
решения противоречий используются следу
ющи
е методы: 1) эвристические
стратегии и методы, обобщающие эмпирический опыт многих творческих
личностей (алгоритм решения изобретательских задач, матрица техниче
ских противоречий, метод эвристических приемов и др.); 2) математические
модели технических систем; 3) ана
лиз против
оречий с по
зиции
ра
зли
чных
з
аконов и закономерностей техники, которые могут подсказать перспектив
ные и эффективные решения, в том числе и за счёт «исправления» выяв
ленных наруше
ний
закономерностей. Особое
внимани
е следует уделить за
конам и закономерностям раз
вития техники, истори
ческому методу, изуче
нию эволю
ции
техники; 4) ана
лиз против
оречий на ра
зличн
ых уровнях аб
страктного представления технической системы: на уровне функ
циональ-
ной структуры, пр
инцип
а дейс
тви
я, технического решения.
МЕТОДЫ ПОИСКА ОПТИМ
АЛ
ЬНЫХ ПАРАМЕТРОВ – методы
определения оптимальных параметров технической системы. При поста
новке задачи определения оптима
льн
ых параметров выделяют и описываю
т
один или несколько критериев эффек
тивности (
качества) технической си
стемы, которые позволяют из нескольких а
льтернативн
ых вариантов тех.
системы выбрать лучший; оптим
изи
руемые параметры, которые можно и
з-
98
менять и от которых зависят критерии эффек
тивности
; ограничения на па
раметры и их соотношения, которые должны быть выполнены. Задачи по
иска оптимальных параметров чаще всего представляют собой сложные за
-
дачи математического программирования. Методы поиска о
птимал
ьных
параметров делятся на детерминированные, в которых испо
льзуют
ся стро
гие мат. подходы, и статистические, испо
льзующие эл
ементы случайного
поиска.
МОДЕЛИ СООТНОШЕНИЯ НАУКИ И ТЕХНИКИ – основные
концепции развития техники. Ра
зличают сл
еду
ющи
е две основных модели
соотношения науки и техники: 1)
линейн
ая (один из наиболее ярких пред
ставителей О. Майер), особенно распространенная в 50-60-е гг. X X в., рас
сматривающая технику в качестве простого приложения науки, т.е. как
прикладную науку, которая за наукой пр
изнает
ся функ
цию произв
одства
зн
ания, а за техникой – лишь его применение, доказывая, что наука и тех
ника представляют различные функ
ции, выполн
яемые одним и тем же со
обществом; 2) эволюционная (предста
вител
ем которой является американ
ский философ Г. Сколимовский), которая ра
звития н
ауки и техники рас
сматривала как автономные, независимые друг от друга, но скоординиро
ванные процессы, решая вопрос о соотноше
нии н
ауки и техники следую
щим образом: а) наука на некоторых стадиях своего ра
звития исп
ользуе
т
технику инструментально, а техника испо
льзует н
аучные резу
льтат
ы также
в качестве инструмента для достижения своих целей; б) техника задае
т
условия для выбора научных вариантов, а наука в свою очередь – техниче
ских. В эволюционной модели соотношения науки и техники выделяются
три взаимосвязанные, но самостояте
льн
ые сферы: наука, техника и прои
з-
водство (внутре
нний инн
овационный процесс происходит в каждой из этих
сфер по эволюционной схеме). Иногда считают, что главное ра
зличи
е меж
ду наукой и техникой – лишь в
широт
е кругозора и в степени общности
проблем: технические проблемы более узки и более специфичны. Однако в
действительности наука и техника составляют ра
зличн
ые сообщества, каж
дое из которых различно осознает свои цели и систему ценностей. Такая
упрощенная линейная модель техноло
гии
как прикладной науки, т.е. мо
-
99
дель, постулирующая линейную, последовате
льную т
раекторию – от науч
ного знания к техническому откры
тию и инновации
– бо
льшинств
ом спе
циалистов признана сегодня неадекватной. Технику не
льз
я рассматривать
как прикладную науку, а прогресс в ней – в качестве простого придатка
научных откры
тий
. Такая точка зрения является односторонней. Но не ме
-
нее односторонней является и про
тивоположн
ая по
зици
я, которая акценти
-
рует лишь эмпирический характер технического знания. Современная тех
-
ника немыслима без глубоких теоретических исследова
ний
, которые про
водятся сегодня не только в естественных, но и в особых – технических –
науках.
МОДЕЛИРОВАНИЕ ТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ – упрощенное ото
-
бражение реального изделия и его описания с це
лью
оценки соответствия
его какому-либо требованию или осущес
твления в
ыбора наилучшего изде
лия из нескольких альтернат
ивн
ых вариантов. Обычно испо
льзуют три
спо
соба моделирования технических систем: 1) мысленное моделирование
технических систем, в ходе которого человек, изучая изделие, его проек
т
или др. описание, инту
итивн
о оце
нивает
соответс
тви
е определенным тре
бованиям или выбор наилучшего варианта; 2) математическое моделирова
ние технических систем связано с разработкой способов расчета и компью
терных программ для получения необходимых оценок; 3) ф
изи
ческое моде
лирование технических систем связано с
изготовлени
ем и испытанием
упрощенных физических моделей реа
льного издели
я. Мысленное модели
рование технических систем основывается на знаниях и, главное, на соб
ственном опыте проектирования и эксплуата
ции
данного класса тех. систем
и представляет собой одно из средств моделирования технических систем.
Точность мысленного моделирования зависит от личного опыта и природ
-
ных способностей эксперта и для мало изученных технических систем мо
-
жет превосходить точность математической модели. Основные преиму
-
щества мысленного моделирования: малое время и
низ
кая стоимость оцен
-
ки. Умение осуществлять быстрое и точное мысленное моделирование яв
-
ляется одним из необходимых качеств изобретателей и творческих лично
-
стей, которые должны его раз
вивать и
совершенствовать. При ф
изи
ческом
100
Соседние файлы в предмете [НЕСОРТИРОВАННОЕ]