- •Тема 1 Что такое наука и естествознание?
- •Характерные черты науки
- •Отличие науки от других отраслей культуры
- •Наука и религия
- •Наука и философия
- •Становление науки
- •Что такое естествознание?
- •Эволюция и место науки в системе культуры
- •Естественнонаучная и гуманитарная культура
- •Противоречия современной науки
- •Значение науки в эпоху нтр
- •Тема 2 Структура естественнонаучного познания
- •Уровни естественнонаучного познания
- •Соотношение эмпирического и теоретического уровней исследования
- •Тема 3 Методы и динамика естественнонаучного познания
- •Методы научного познания
- •Применение математических методов в естествознании
- •Внутренняя логика и динамика развития естествознания
- •Естественнонаучная картина мира
- •Тема 4 Расширяющаяся Вселенная
- •Происхождение Вселенной
- •Модель расширяющейся Вселенной
- •Эволюция и строение галактик
- •Астрономия и космонавтика
- •Тема 5 Строение и эволюция звезд и планет
- •Строение и эволюция звезд
- •Солнечная система и ее происхождение
- •Строение и эволюция Земли
- •Тема 6 Релятивистская физика: теория относительности
- •Физика и редукционизм
- •Физика и наглядность
- •Теория относительности
- •Тема 7 Вероятностный подход: квантовая механика
- •Квантовая механика
- •Вглубь материи
- •Физические взаимодействия
- •Тема 8 Науки о сложных системах: кибернетика
- •Понятие сложной системы
- •Понятие обратной связи
- •Понятие целесообразности
- •Кибернетика
- •Эвм и персональные компьютеры
- •Модели мира
- •Тема 9 Науки о сложных системах: синергетика
- •Сложные системы в химии
- •Неравновесные системы
- •Эволюция и ее особенности
- •От термодинамики закрытых систем к синергетике
- •Гипотеза рождения материи
- •Тема 10 Происхождение и эволюция жизни
- •Отличие живого от неживого
- •Концепции возникновения жизни
- •Вещественная основа жизни
- •Земля в период возникновения жизни
- •Начало жизни на Земле
- •Эволюция форм жизни.
- •Тема 11 Генетика и самовоспроизводство жизни
- •Значение клетки
- •Воспроизводство жизни
- •Генетика.
- •Тема 12 Экология и учение о биосфере
- •Отличия растений от животных
- •Учение Вернадского о биосфере
- •Эмпирические обобщения Вернадского
- •Экология
- •Закономерности развития экосистем
- •Синтетическая теория эволюции
- •Концепция коэволюции
- •Тема 13 Происхождение и эволюция человека
- •Человек как предмет естественнонаучного познания
- •Проблема появления человека на Земле
- •Сходства и отличия человека от животных
- •Антропология
- •Эволюция культуры
- •Тема 14 Поведение и высшая нервная деятельность
- •Раздражимость и нервная система
- •Типы поведения
- •Рефлексы и бихевиоризм.
- •Тема 15 Этология и социобиология
- •Инстинкт и научение
- •Формы сообществ
- •Поведение и гены
- •Тема 16 Вклад естествознания в изучение человека
- •Вклад социобиологии в изучение человека
- •Этология и человек
- •Этнология
- •Социальная экология
- •Ноосфера
- •Тема 17 Мозг, сознание, бессознательное
- •Изучение мозга человека
- •Психоанализ Фрейда
- •Аналитическая психология Юнга
- •Сознание и бессознательное
- •Парапсихология
- •Особенности психологии мужчин и женщин
- •Тема 18 Расширяющееся сознание и углубляющаяся нравственность
- •Классическая и холотропная модели сознания
- •Естественнонаучное обоснование нравственности
- •Тема 19. Современная естественнонаучная картина мира и будущее науки
- •Общие закономерности современного естествознания
- •Современная естественнонаучная картина мира
- •Трудности и парадоксы в развитии науки
- •Наука как эволюционный процесс
- •Приложения
- •Высказывания выдающихся ученых
- •Вопросы к семинарам
- •Темы для докладов на семинарах и контрольных работ
- •Вопросы к зачету и экзамену
- •Список литературы по всему курсу
- •Словарь терминов
- •Персоналии
Модели мира
Благодаря кибернетике и созданию ЭВМ одним из основных способов познания, наравне с наблюдением и экспериментом, стал метод моделирования. Применяемые модели становятся все более масштабными: от моделей функционирования предприятия и экономической отрасли до комплексных моделей управления биогеоценозами, эколого-экономических моделей рационального природопользования в пределах целых регионов, до глобальных моделей.
В 1972 году на основе метода «системной динамики» Дж. Форрестера были построены первые так называемые «модели мира», нацеленные на выработку сценариев развития всего человечества в его взаимоотношениях с биосферой. Их недостатки заключались в чрезмерно высокой степени обобщения переменных, характеризующих процессы, протекающие в мире; отсутствии данных об особенностях и традициях различных культур и т. д. Однако, это оказалось очень многообещающим направлением. Постепенно указанные недостатки преодолевались в процессе создания последующих глобальных моделей, которые принимали все более конструктивный характер, ориентируясь на рассмотрение вопросов улучшения существующего эколого-экономического положения на планете.
М. Месаровичем и Э. Пестелем были построены глобальные модели на основе теории иерархических систем, а В. Леонтьевым — на основе разработанного им в экономике метода «затраты — выпуск». Дальнейший прогресс в глобальном моделировании ожидается на путях построения моделей, все более адекватных реальности, сочетающих в себе глобальный, региональные и локальные моменты.
Споры относительно эффективности применения кибернетических моделей в глобальных исследованиях не умолкают и поныне. Создатель метода системной динамики Дж. Форрестер выдвинул так называемый «контринтуитивный принцип», в соответствии с которым сложные системы функционируют таким образом, что это принципиально противоречит человеческой интуиции, и таким образом машины могут дать более точный прогноз их поведения, чем человек. Другие исследователи считают, что «контринтуитивное поведение» свойственно тем системам, которые находятся в критической ситуации.
Трудности формализации многих важных данных, необходимых для построения глобальных моделей, а также ряд других моментов свидетельствуют о том, что значение машинного моделирования не следует абсолютизировать. Моделирование может принести наибольшую пользу в том случае, если будет сочетаться с другими видами исследований.
Простираясь на изучение все более сложных систем метод моделирования становится необходимым средством как познания, так и преобразования действительности. В настоящее время можно говорить как об одной из основных о преобразовательной функции моделирования, выполняя которую оно вносит прямой вклад в оптимизацию сложных систем. Преобразовательная функция моделирования способствует уточнению целей и средств реконструкции реальности. Свойственная моделированию трансляционная функция способствует синтезу знаний — задаче, имеющей первостепенное значение на современном этапе изучения мира.
Прогресс в области моделирования следует ожидать не на пути противопоставления одних типов моделей другим, а на основе их синтеза. Универсальный характер моделирования на ЭВМ дает возможность синтеза самых разнообразных знаний, а свойственный моделированию на ЭВМ функциональный подход служит целям управления сложными системами.