2. Общенаучное знание и его методологические проблемы (проблемы вероятностных и статистических методов, теории систем, теории информации, кибернетики и синергетики)

Общенаучное знание состоит из следующих элементов: 1) частнонаучная и общенаучная картины мира, 2) частнонаучные и общенаучные гносеологические, методологические, логические и аксиологические принципы. Особо важное значение метатеоретический уровень знания играет в таком классе наук, как логико-математические. Показателем этой важности является то, что он оформился в этих науках даже в виде самостоятельных дисциплин – метаматематики и металогики. Предметом последних является исследование математических и логических теорий для решения проблем их непротиворечивости, полноты, независимости аксиом, доказательности, конструктивности. В естественно-научных и в социально-гуманитарных дисциплинах метатеоретический уровень существует в виде соответствующих частнонаучных и общенаучных принципов. При рассмотрении метатеоретического уровня научного знания важно иметь в виду, что оно имеет гранулированный, дискретный характер, хотя и значительно менее разнообразно по содержанию по сравнению с множеством научных теорий. Тем не менее необходимо подчеркнуть, что в современной науке не существует какого-то единого по содержанию, одинакового для всех научных дисциплин метатеоретического знания. Последнее всегда конкретизировано и в существенной степени «привязано» к особенностям научных теорий. Частнонаучная картина мира – господствующие в какой-либо науке общие представления о мире, представляющие экстраполяцию на него знаний о той предметной области, которая является основной для данной науки (физическая, химическая, биологическая и другие картины мира). Как правило, эти знания состоят из онтологических принципов парадигмальной для данной науки теории. Например, основу физической картины мира классического естествознания составляли следующие онтологические принципы:

1) представление о дискретном характере реальности, состоящей из отдельных тел, между которыми имеет место взаимодействие с помощью некоторых сил (притяжение, отталкивание и т.д.);

2) все изменения в реальности управляются законами, имеющими строго однозначный характер;

3) все процессы протекают в абсолютном пространстве и времени, свойства которых никак не зависят ни от содержания этих процессов, ни от выбора системы отсчета для их описания;

4) все воздействия одного тела на другое передаются мгновенно;

5) необходимость первична, случайность вторична; случайность – лишь проявление необходимости в определенных взаимодействиях (точка пересечения независимых причинных рядов); во всех остальных ситуациях «случайность» понимается как мера незнания «истинного положения дел».

Общенаучное знание включает:

• вероятностные и статистические методы

Вероятностно-статистические методы — основаны на уче­те действия множества случайных факторов, которые харак­теризуются устойчивой частотой. Это и позволяет вскрыть не­обходимость (закон), которая «пробивается» через совокупное действие множества случайностей. Названные методы опи­раются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном.

Вероятность — количественная мера (степень) возможности появления некоторого явления, события при определенных усло­виях. Диапазон вероятности от нуля (невозможность) до едини­цы (действительность). Одна из основных задач теории вероятно­стей состоит в выяснении закономерностей, возникающих при взаимодействии большого числа случайных факторов. Для пони­мания существа названных методов необходимо рассмотреть по­нятия «динамические закономерности», «статистические законо­мерности».

Динамический закон — это закон, управляющий поведением индивидуального объекта и позволяющий установить однозначную связь его состояний. Пример тому — законы механики; на их основе прогно­зируются, помимо прочего, солнечные затмения на многие годы вперед с высокой степенью точности. Знание динамического закона позволяет однозначно предсказывать на основе известного состояния объекта все его будущие состояния.

Вероятностно-статистический закон — это закон, управляющий по­ведением больших совокупностей и в отношении индивидуального объекта позволяющий делать лишь вероятностные (неоднозначные) заключения о его поведении. Обратим внимание: он характеризует поведение не отдельного элемента в этом коллективе, а поведение коллектива в целом. Знание статистической закономерности не позволяет однознач­но предсказывать поведение отдельных индивидуальных объектов, входящих в коллектив. В отношении отдельных элементов такие пред­сказания имеют только вероятностный характер. Хороший тому пример — максвелловский закон распределения молекул по скоростям. Этот закон, как отмечают физики, ничего не говорит определенного о скорости каждой отдельно взятой молекулы в определенное время; он лишь устанавливает долю молекул, которые обладают совершенно определенной скоростью, среди других имеющихся в данном объеме молекул; единственное, что можно сказать о скорости некоторой определенной молекулы, это — указать на вероятность того, что она облагает такой скоростью. Классическая физика в основном имела дело с законами динамического типа, и абсолютизация этого типа законов вела к концепции лапласовского, механического детерминизма; считалось, что подлин­ными законами природы могут быть только динамические законы, а статистические законы возникают как результат неполноты нашего знания. С возникновением квантовой механики ситуация радикально из­менилась. Оказалось, что поведение квантово-механических объектов в принципе характеризуется действием статистических, вероятностных законов. Основное уравнение квантовой механики позволяет из знания вероятности нахождения микрообъекта в один момент предсказать вероятность его пространственной локализации в другой момент. Все попытки построить квантовую механику на законах динамического типа успеха не принесли.

В статистических законах предсказания носят не достоверный, а лишь вероятностный характер. Подобный характер предсказа­ний обусловлен действием множества случайных факторов, кото­рые имеют место в статистических коллективах или массовых со­бытиях (большое число молекул в газе, число особей в популяци­ях, число людей в определенных коллективах и т. д.).

Статистическая закономерность возникает как результат вза­имодействия большого числа элементов, составляющих коллек­тив, и поэтому характеризует не столько поведение отдельного элемента, сколько коллектива в целом.

Статистические законы, хотя и не дают однозначных и досто­верных предсказаний, тем не менее являются единственно воз­можными при исследовании массовых явлений случайного ха­рактера. За совокупным действием различных факторов случай­ного характера, которые практически невозможно охватить, ста­тистические законы вскрывают нечто устойчивое, необходимое, повторяющееся. Они служат подтверждением диалектики превра­щения случайного в необходимое. Динамические законы оказы­ваются предельным случаем статистических, когда вероятность становится практически достоверностью.

В статистических законах предсказания носят не достоверный, а лишь вероятностный характер, который обусловлен действием множества случайных факторов, через сложное переплетение ко­торых и выражается необходимость.

Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых, а не отдельных явлений случайного ха­рактера (квантовая механика, статистическая физика, синергети­ка, социология и др.). Сегодня все чаще говорят о проникновении в науку вероятностного стиля мышления.

• теорию систем

• теорию информации

Проблема философской интерпретации понятия информации была подлинной и трудной. Если информацию можно измерять, считали некоторые советские ученые, тогда она должна обладать объективной реальностью. Еще в 1927 г. Р. В. Л. Хартли отмечал, что количество информации, заключенной в любом сообщении, тесно связано с количеством возможностей, сообщением исключающихся. Таким образом, фраза «яблоки красные» несет намного больше информации, чем фразы «фрукты красные» или «яблоки цветные», так как первая фраза исключает все фрукты, кроме яблок, и все цвета, кроме красного. Это исключение других возможностей повышает информационное содержание[ 3 ]. Позднее основной принцип, предложенный Хартли, был улучшен и разработан на математической основе. В 1949 г, в фундаментально важном труде «Математическая теория связи» Клод Шеннон и Уоррен Уивер представили формулу вычисления количества информации, в которой информация возрастала с уменьшением вероятности отдельного сообщения. В этом методе информация определяется как мера свободы чьего-либо (или какой-либо системы) выбора в выделении сообщения. Таким образом, в ситуации, когда количество возможных сообщений, из которых можно выбирать, большое, количество информации, производимое этой системой, тоже большое, Если быть более точными, количество информации определяется (в простых ситуациях) как логарифм доступных выборов.

Некоторые ученые считали возможные применения этого совпадения огромными. Возможность какой-либо аналогии или даже структурного совпадения энтропии и информации вызвало оживленные обсуждения среди физиков, философов и инженеров многих стран. Уивер комментировал: «Встречая понятие энтропии в теории связи, человек имеет право волноваться, подозревая, что он обладает чем-то основополагающим /280/ и важным». Луи де Бройль считал вывод о глубокой аналогии между энтропией и информацией «самой важной и привлекательной из идей, выдвинутых кибернетикой»[ 6 ].

Если будет доказано, что связь между негоэнтропией и информацией — это больше, чем функциональное сходство или, более того, идентичность, то конструкция общей теории материи, согласно которой все сложные системы — неорганические и органические, включая человека, — могут быть математически описаны, становится, по меньшей мере, возможной. Диалектические материалисты начали более смело приветствовать такую возможность, так как она казалась им оправданием материалистического монизма. Попытка четко изложить три основных закона диалектики в терминах кибернетики была предпринята автором неопубликованной докторской диссертации в Московском университете[ 7 ]. Более ортодоксальное большинство, однако, было обеспокоено трудностями подгонки такой честолюбивой теории к принципам диалектического материализма.

• кибернетику

Кибернетика соответствовала материализму и оптимизму марксизма, но способствовала также постановке ряда серьезных философских и социологических проблем. Она имела ряд очевидных приложений в нескольких областях: психологии, эконометрии, педагогической теории, логике, физиологии и биологии — дисциплинах, испытавших ограничения при Сталине. Эти связи a priori подтвердили уязвимость предмета. В начале 50-х годов советские идеологи были определенно враждебными по отношению к кибернетике, несмотря на то что общее число статей, прямо направленных против кибернетики, не превышало, кажется, трех или четырех[ 1 ]. Это число было намного меньше, чем число идеологически воинствующих публикаций, появившихся в других спорах, описываемых в этой книге, что объясняется, без сомнения, обстоятельствами того времени: к моменту, когда кибернетика стала широко известной, худшие времена идеологического вторжения в советскую науку прошли. С другой стороны, советские ученые и инженеры в течение многих лет работали над математическими и физиологическими основаниями кибернетики. Такие советские ученые, как И.П. Павлов, А.Н. Колмогоров, Н.М. Крылов и Н.Н. Боголюбов, должны быть включены в число тех, кто подготовил почву для развития кибернетики, хотя они не выдвинули обобщенной теории процессов управления.

Тремя важными вопросами, которые поставила кибернетика перед философами, были: 1. Что есть кибернетика и насколько общим является ее применение? 2. Можно ли воспроизвести жизненные процессы? /274/ 3. Что есть «информация» и как она связана с термодинамикой? На ранних стадиях дискуссии по кибернетике в Советском Союзе наибольшее внимание привлекали первые два взаимосвязанных вопроса. Однако по достижении определенного уровня осмысления наиболее обсуждаемым стал вопрос об информации. В самом деле, проблема информации, которая может показаться достаточно узкой с первого взгляда, была основной для обсуждения в целом; ответы на этот вопрос неожиданным образом повлияли на первые два ответа

• синергетику: одна их отраслей науки, предложившая модели отражения феномена самоорганизации неживой, живой, соц.-организованной материи

Синергетика развивается в результате синтеза предметного знания, философской рефлексии и математического моделирования. У моделирования многовековой опыт анализа процессов, идущих в разных временных масштабах. Выделение быстрых и медленных переменных давно стало классикой. Развитие синергетики позволило увидеть множество других процессов во времени. Это прообразы, вспомогательные инструменты, используя которые можно описывать различные сущности.

Синергетика открывает необычные стороны мира: его нестабильность и режимы с обострением (режимы гиперболического роста, когда характерные величины многократно, вплоть до бесконечности возрастают за конечный промежуток времени), нелинейность и открытость (различные варианты будущего), возрастающую сложность формообразований и способов их объединения в эволюционирующие целостности (законы коэволюции).

Сегодня внедрение методов синергетики идёт интенсивно во все области исследований. По своей масштабности открытие механизмов самоорганизации систем и закономерностей универсального эволюционизма стало научной революцией, более мощной, чем научные революции начала XX века, связанные со становлением теории относительности и квантовой механики. Синергетика даёт новый образ мира как открытой системы, развивающейся по нелинейным законам, раскрывает двойственную природу хаоса, его созидающее и деструктивное начала.

Синергетическое мышление, развивающее и конкретизирующее методологию системных исследований, открывает новые возможности познания закономерностей исторического процесса и предвидения перспектив его дальнейшего движения.

В настоящий момент модели, построенные синергетикой, наиболее реалистичны, более адекватно описывают особенности развития окружающего мира. Но вовсе не исключено, что в будущем найдутся новые, усовершенные модели и подходы к его описанию.