9.2. Факторы интеграции и дифференциации науки.

Первоначально научное знание зародилось в рамках единой, нерасчлененной, недифференцированной науки в форме, философии. Это был абстрактный, натурфилософский взгляд на мир, не опиравшийся на знание законов каких-либо конкретных явлений природы и общества. Этот взгляд хорошо передает положение греческого философа Гераклита "все течет, все изменяется". Уже в конце античности - в так называемый послеклассический (александрийский) период - наметилась первая дифференциация научного знания. Но только в эпоху Возрождения она получила достаточное развитие: из прежде единой философской науки сначала выделилась группа математических наук (математика, механика и астрономия, последняя - в качестве механики небесных тел). В XVII в. отделились физика и химия, в XVIII и начале XIX в. - геология и биология, в XIX в. -антропология. Тенденция к дифференциации наук явно преобладала над тенденцией к синтетическому их объединению, интеграции.

Если рассмотреть историю науки в целом, то можно отметить, что всю историю науки пронизывает сложное, диалектическое сочетание процессов дифференциации и интеграции: освоение все новых областей реальности и углубление познания приводят к дифференциации науки, к дроблению ее на все более специализированные области знания; вместе с тем потребность в синтезе знания постепенно находит выражение в тенденции к интеграции науки. Интеграция наук - установление между науками внутренних связей, создание обобщенных междисциплинарных подходов и концепций.

Во второй половине XIX в. тенденция к синтезу наук, к их интеграции проявляется все сильнее и резче, в XX в. она становится доминирующей. В конце XIX в., а особенно в XX в. наметившиеся переходы на месте прежних резких разграничительных линий между науками стали быстро развиваться. Переход между физикой и химией составила физическая химия, между химией и биологией - биохимия, между химией и геологией - геохимия. Чем дальше шел прогресс естествознания, тем больше заполнялись промежуточные области между основными фундаментальными науками, тем сильнее продолжающаяся дифференциация наук сопровождалась их синтетическим объединением, их интеграцией. Вновь возникающие междисциплинарные отрасли естественно­научного знания связывали собой основные науки.

Прогресс науки и техники привел к созданию множества новых наук и научных дисциплин, стоящих на грани между ранее разобщенными областями знания или же пронизывающих их собой. При этом дальнейшая дифференциация наук в современных условиях приводит не к их разобщению, как это было раньше, а, напротив, к их интеграции. Так при определенных условиях противоположности переходят друг в друга.

Для современной науки становится все более характерным переход от предметной к проблемной ориентации, когда новые области знания возникают в связи с выдвижением определенной крупной теоретической или практической проблемы.

Важные интегрирующие функции по отношению к отдельным отраслям науки выполняют философия, а также такие научные дисциплины, как математика, логика, информатика, вооружающие науку системой единых методов. В результате развития научной деятельности происходит накопление знаний. Это обстоятельство стало объективной основой для формирования кумулятивистской модели развития науки.

Кумулятивизм (от лат. cumulo - накапливаю) - это модель, которая все развитие науки сводит только к накоплению знаний, делая вывод, что в науке не возникает ничего принципиально нового, что новь научные знания непосредственно вытекают из уже известного.

Согласно этой модели каждый последующий шаг в науке можно сделать, лишь опираясь на предыдущие достижения; новое знание всегда совершеннее, лучше старого, оно точнее, адекватнее воспроизводит действительность, а потому все предыдущее развитие науки можно рассматривать лишь как предысторию, как подготовку современного состояния. В прошлом значение имеют только те элементы научного знания, которые соответствуют современным научным теориям. Идеи и принципы, которые были отвергнуты современным состоянием науки, являются ошибочными, и в истории представляют собой заблуждения, недоразумения, зигзаги в сторону от столбовой дороги ее развития. В противоположность кумулятивизму представители антикумулятивизма считают, что только отказ от устоявшихся представлений способен стимулировать научные открытия. В развитии науки происходит ж столько усложнение, корректировка научного знания, сколько опровержение новыми теориями старых. В истории науки постоянно пересматриваются имеющиеся представления, которые заменяются новыми. Таким образом, антикумулятивизм - это модель развития науки, в которой главное место занимает разрушение старого знания, полный отказ от него и возникновение нового знания.

На протяжении истории человеческого познания не было ни одной "абсолютно истинной" научной теории. Теории возникали, совершенствовались, затем ограничивали сферу своей применимости или отвергались и на смену им приходили новые.

Исследователей всегда интересовал вопрос, как же происходит смена научных теорий? Почему одна теория перестает удовлетворять ученых, и они вынуждены разрабатывать новую теорию? Для ответа на эти вопросы необходимо знать, как ученые рассматривают вопросы подтверждения научных теорий. Развитие науки, и особенно естествознания, тесно связано с эмпирическими методами исследования. Осознание их значения произошло в эпоху Возрождения. Одним из главных идеологов эмпирических методов был английский философ Ф. Бэкон. Он резко выступил против книжной науки схоластов и их догматического мышления, провозгласив величие опыта и призвав учиться читать книгу самой Природы. Ф. Бэкон ставил перед собой огромную задачу - добиться того, "чтобы, наконец, после стольких веков существования мира философия и науки более не были висящими в воздухе, а опирались на прочное основание разнородного и притом хорошо взвешенного опыта". Подлинные знания о мире, по его мнению, можно получить только на основании наблюдений и экспериментов. Чисто логические рассуждения не могут привести к открытиям ни новых явлений, ни новых закономерностей.

Особое значение в познании имеет эксперимент. Чувства могут обманывать нас, в чем каждый может убедиться на собственном опыте. К тому же они и ограничены в своих возможностях постигать природу. Как писал Ф. Бэкон, "природа вещей лучше обнаруживает себя в состоянии искусственной стесненности, чем в естественной свободе".

В постижении природы нужно опираться на индуктивный метод. Подлинный путь познания природы по Ф. Бэкону - постепенное движение от частностей ко все большим обобщениям. Он, конечно, не легок и требует немало терпения, зато прочен и надежен в полученных результатах.

Однако доводы Ф. Бэкона, которыми он обосновывал эффективность эмпирических методов, не показались убедительными другому выдающемуся представителю этой великой эпохи - французскому математику и философу - Р. Декарту. Р. Декарт был убежден в том, что наука по сути своей должна представлять достоверное знание. Однако то, что именовалось научным в его время, лишь в очень незначительной степени соответствовало этому качеству. Р. Декарт писал: "Смертными владеет любопытство настолько слепое, что часто они ведут свои умы по неизведанным путям без всякого основания для надежды, но только для того, чтобы проверить, не лежит ли там то, чего они ищут; как если бы кто загорелся настолько безрассудным желанием найти сокровище, что беспрерывно бродил бы по дорогам, высматривая, не найдет ли он случайно какое-нибудь сокровище, потерянное путником".

Р. Декарт считал, что необходим метод, применяя который можно было бы осуществлять рациональный поиск новых знаний и гарантировать их достоверность. Как найти такой метод? Нужно обратиться к самой науке и посмотреть, где ей удается успешно решать эту задачу. Очевидно, этим требованиям отвечают арифметика и геометрия, только они "остаются не тронутыми никаким пороком лжи и недостоверности". Эти науки опираются на интуицию и дедукцию. Интуиция дает нам возможность усмотреть в реальности не вызывающие никаких сомнений простые истины. Применение дедукции позволяет вывести из очевидных истин знания, которые уже не могут с непосредственной ясностью постигаться нашим умом. Однако эти знания являются вполне обоснованными и тем самым достоверными в силу самого способа их получения. По мнению Р. Декарта, дедукция, проводящаяся по стро­гим правилам, не может приводить к заблуждениям.

В истории науки можно выделить несколько моделей научного познания: индуктивную, дедуктивную, гипотетико-дедуктивную. Индуктивная модель опирается на идеи, которые выдвинул еще Ф. Бэкон, о том, что нельзя познать действительность, не наблюдая, не экспериментируя. Эта модель кажется вполне естественной: научное познание действительности осуществляется только тогда, когда мы имеем возможность ее наблюдать, экспериментировать с нею. Однако такая модель в свете современных представлений оказывается совершенно несостоятельной. Б. Рассел, английский философ, логик, математик, в свое время так выразил свое недоверие к индуктивной модели познания. Он говорил, что верить в индуктивные обобщения - это значит уподобляться курице, которая на каждый зов хозяйки выбегает ей навстречу в надежде на то, что ее покормят зерном. Однако рано или поздно дело оканчивается тем, что хозяйка сворачивает ей шею.

Но если говорить всерьез, то индукция не может приводить к суждениям, верным для любой ситуации, в которых выражаются закономерности. Конечно, в опыте можно зафиксировать определенную повторяемость, однако никакой опыт не может гарантировать, что она сохранится за пределами непосредственно наблюдаемого. Индуктивные обобщения находятся на уровне непосредственно эмпирических обобщений, и они не могут осуществить скачок от эмпирии к теории.

Вторая модель научного познания - дедуктивная, опирающаяся на идеи Р. Декарта. В современном теоретическом мышлении огромна роль дедукции. Несомненно, ученый в каком-то смысле интуитивно усматривает основные принципы теории. Однако модель Р. Декарта не отражает роли эмпирических исследований в научном познании.

Обе модели познания не предполагают, что в науке может содержаться вероятностное знание. Развитие науки демонстрирует огромную эффективность использования вероятностных представлений. Современные эмпирические модели изучаемых явлений просто немыслимы без статистической обработки. Практически во всех областях науки строятся вероятностные модели изучаемых явлений. Подавляющее большинство современных научных теорий являются вероятностно-статистическими.

В первой половине XX в. одной из наиболее популярных становится гипотетико-дедуктивная модель научного познания. Еще в прошлом веке прекратились попытки построения различного рода логик открытия, так как была понята полная их несостоятельность. Алгоритма открытия не существует. А это значит, нельзя сказать, что сам процесс получения нового знания гарантирует его истинность. Но если не существует никаких алгоритмов открытия, то в науку проникают утверждения, носящие гипотетический характер. Они требуют испытания на непротиворечивость, а главное на соответствие опытным данным. Свободное творчество в процессе выдвижения различного рода обобщений, таким образом, получает вполне естественное ограничение. Складывалось следующее представление о процессе научного познания:

- ученый выдвигает гипотетическое обобщение, из него дедуктивно выводятся различного рода следствия, которые затем сопоставляются с эмпирическими данными;

- те гипотезы, которые противоречат опытным данным, отбрасываются, а подтвержденные утверждаются в качестве научного знания;

- теоретическое утверждение о том, чтобы быть научным, обязательно должно иметь возможность соотноситься с опытом и подтверждаться им.

Однако когда мы говорим, что истинность того или иного утверждения известна из опыта, мы фактически ссылаемся на принцип индукции, которым, как отмечалось выше, невозможно установить истинность обобщающего суждения. Сколько бы раз ни испытывался какой-либо закон, не существует гарантий, что не появятся новые наблюдения, которые будут ему противоречить. Австро-английский философ и социолог Карл Поппер в начале XX в. задался вопросом, как провести различие между наукой и псевдонаукой, прекрасно понимая, что наука часто ошибается, а псевдонаука может случайно натолкнуться на истину. Он обратил внимание на то, что процедуры подтверждения и опровержения имеют совершенно различный познавательный статус. Приведем пример, ярко подтверждающий это положение. Никакое количество наблюдаемых белых лебедей не является достаточным основанием для установления истинности утверждения "все лебеди белые". Вместе с тем достаточно увидеть одного черного лебедя, чтобы признать это утверждение ложным. Эта асимметрия, как показывает К. Поппер, имеет решающее значение для понимания процесса научного познания.

Основные свои идеи, связанные с пониманием оценки научных гипотез, он изложил следующим образом:

• Легко получить подтверждения почти для каждой теории, если мы ищем подтверждений.

• Каждая "хорошая" научная теория является некоторым запрещением: она запрещает появление определенных событий. Чем больше теория запрещает, тем она лучше.

• Теория, не опровержимая никаким мыслимым событием, является ненаучной. Неопровержимость представляет собой не достоинство теории (как часто думают), а ее порок.

• Каждая настоящая проверка теории является попыткой ее фальсифицировать; при этом существуют степени опровержимости: одни теории более проверяемы, т.е. в большей степени опровержимы, чем другие.

• Подтверждающее теорию свидетельство есть результат серьезной, но безуспешной попытки опровергнуть теорию.

• Некоторые теории после того, как обнаружена возможность их опровержения, все-таки поддерживаются их сторонниками с помощью введения вспомогательных допущений, которые "спасают" теорию. Однако ее научный статус резко уменьшается.

Все сказанное можно суммировать в следующем утверждении: критериями научного статуса теории являются ее фальсифицируемость, опровержимость или проверяемость.

Однако история науки показывает, что теории живут, развиваются и даже процветают, невзирая на противоречия с экспериментальными данными. В 1788 г. великий Лагранж, французский математик и механик, писал об уравнениях Эйлера (математика, механика и физика), долгое время жившего в Петербурге: "Мы обязаны Эйлеру первыми общими формулами для движения жидкостей... записанными в простой и ясной символике частных производных... Благодаря этому открытию вся механика жидкостей свелась к вопросу анализа, и будь эти уравнения интегрируемыми, можно было бы в любом случае полностью опре­делить движение жидкости под воздействием любых сил..." Надежды Лагранжа не оправдались: в ряде случаев уравнения Эйлера были проинтегрированы, но результаты расчетов резко расходились с наблюдениями. Привело ли это к отказу от уравнений Эйлера? Ни в коем случае. Ученые объяснили данное расхождение отличием реальных жидкостей от идеальных, для которых и составлены уравнения Эйлера.

Недостатки теории Поппера в своей концепции исследовательских программ пытался преодолеть И. Лакатос, английский философ и историк науки. При достаточной находчивости, полагал он, можно на протяжении длительного времени защищать любую теорию, даже если эта теория ложна. "Природа может крикнуть: "Нет!", но человеческая изобретательность... всегда способна крикнуть еще громче". Ни один эксперимент не является решающим и достаточным для опровержения теории.

Согласно И. Лакатосу, развитие науки представляет собой конкуренцию научно-исследовательских программ. Главное в научном исследовании - выдвижение исследовательской программы. Под научно-исследовательской программой понимается теория, способная защищать себя в ситуациях столкновения с противоречащими ей эмпирическими данными. В исследовательской программе И. Лакатос выделяет ее ядро, т.е. основные принципы или законы и "защитные пояса", которыми ядро защищает себя в случае эмпирических затруднений. Приведем конкретный пример. Допустим, что, опираясь на законы Ньютона (в данном случае они образуют ядро исследовательской программы), мы рассчитали орбиты планет Солнечной системы и обнаружили» что это противоречит астрономическим наблюдениям. Отбросим ли мы законы Ньютона? Нет, мы выдвинем дополнительное предположение для того, чтобы объяснить обнаруженные расхождения. Как известно, именно это и произошло в реальной истории: в 1845 г. Леверье, занимаясь неправильностями в движении Урана, выдвигает гипотезу о существовании еще одной планеты Солнечной системы, которая и была открыта И. Галле в сентябре 1846 г. Гипотеза Леверье и выступает в данном случае как защитный пояс. Но допустим, что гипотеза не получила бы подтверждения и новую планету не удалось обнаружить. Отбросили бы мы в таком случае законы Ньютона? Нет, была бы построена какая-то новая гипотеза. Как долго это может продолжаться? Лакатос полагает, что теория никогда не фальсифицируется, а только замещается другой, лучшей теорией.

И. Лакатос подчеркивает большую устойчивость исследовательской программы: "Ни логическое доказательство противоречивости, ни вердикт ученых об экспериментально обнаруженной аномалии не могут одним ударом уничтожить исследовательскую программу". Главная ценность программы - ее способность пополнять знания, предсказывать новые факты. Противоречия же и трудности в объяснении каких-либо явлений не влияют существенно на отношение к ней ученых. Известно, что И. Ньютон не мог на основании механики объяснить стабильность Солнечной системы и утверждал, что Бог исправляет отклонения в движении планет, вызванные различного рода возмущениями. Несмотря на то, что такое объяснение вообще никого не удовлетворяло, кроме, может быть, самого Ньютона, который был, как известно, очень религиозным человеком (он считал, что его исследования в теологии не менее значимы, чем в математике и механике), небесная механика в целом успешно развивалась. Эту проблему удалось решить только в начале XIX в.

Еще один классический пример. Ч. Дарвин не мог объяснить так называемого "кошмара Дженкинса". Теория Ч. Дарвина базируется на трех факторах: изменчивости, наследственности и отборе. У любого организма имеется изменчивость, осуществляющаяся ненаправленным образом. В силу этого изменчивость только в небольшом количестве случаев может быть благоприятной для приспособления данного организма к окружающей среде. По Ч. Дарвину, особое значение для будущего имеют организмы, наследующие такого рода изменения, которые дают им большую возможность для приспособления к окружающей среде. Такие организмы лучше выживают и становятся основой для нового шага эволюции.

А теперь представим себе, что белый человек попал на африканский континент. Признаки белого, в том числе и "белизна", будут, по Ч. Дарвину, передаваться следующим образом. Если он женится на негритянке, то у детей половина крови будет "белой". Поскольку на континенте белый один, то его дети будут вступать в брак с неграми. Но в таком случае доля "белизны" будет убывать и, в конце концов, исчезнет. Эволюционного значения она иметь не может. Такого рода соображения высказал Дженкинс. Он обратил внимание на то, что положи тельные качества, которые способствуют приспособлению организма к среде, встречаются крайне редко. И, следовательно, организм, который будет иметь эти качества, заведомо встретится с организмом, который этих качеств не будет иметь, и в последующих поколениях положительный признак рассеется. Следовательно, он не может иметь эволюционное значение.

Ч. Дарвин не мог справиться с этой проблемой. Не случайно это рассуждение получило название "кошмара Дженкинса". У дарвинской теории были еще и другие трудности. К учению Ч. Дарвина на разных этапах относились по-разному, но дарвинизм никогда не умирал, всегда у него были последователи. Современная теория эволюции базируется на идеях Ч. Дарвина, соединенных с концепцией наследственности Г. Менделя, которая и ликвидировала "кошмар Дженкинса". В рамках концепции И. Лакатоса становится особенно очевидной важность теории и связанной с ней исследовательской программы для деятельности ученого. Вне ее ученый просто не в состоянии работать. Главным источником развития науки является не взаимодействие теории и эмпирических данных, а конкуренция исследовательских программ в деле лучшего описания и объяснения наблюдаемых явлений и, самое главное, предсказания новых фактов. Поэтому при изучении закономерностей в науке необходимо особое внимание уделять форми­рованию, развитию и взаимодействию исследовательских программ. И. Лакатос показывает, что достаточно богатую научную программу всегда можно защитить от любого ее видимого несоответствия с эмпирическими данными.

Исследовательская программа может быть либо прогрессирующей, либо регрессирующей. Она прогрессирует, если ее теоретический рост предвосхищает рост эмпирический, т.е. она с успехом предсказывает новые факты. Она регрессирует, если новые факты появляются неожиданно, а программа только дает им запоздалые объяснения. В этом случае теоретический рост отстает от эмпирического роста. Если одна исследовательская программа прогрессивно объясняет больше, чем другая, с ней конкурирующая, то первая вытесняет вторую.

С точки зрения И. Лакатоса можно придерживаться регрессирующей программы до тех пор, пока ее не обгонит конкурирующая программа и даже после этого. Всегда существует надежда на временность неудач. Однако представители регрессирующих программ неминуемо будут сталкиваться со всевозрастающими социально-психологическими и экономическими проблемами. Конечно, никто не запрещает ученому разрабатывать ту программу, которая ему нравится. Однако общество не будет оказывать ему поддержки. Редакторы научных журналов, как считает И. Лакатос, станут отказываться публиковать статьи ученых, которые будут содержать либо переформулировки их позиций, отражающих регрессирующую программу, либо изложение контрпримеров, ставящих под сомнение прогрессирующую программу. Организации, субсидирующие науку, будут отказывать им в финансировании. В развитии научного знания можно выделить периоды эволюционного развития и революционного. Под эволюцией науки понимают постепенное развитие процесса познания. Под научной революцией - глубокое качественное изменение в развитии познания.

Крутой поворот в подходе к изучению науки совершил американский историк физики Томас Кун в своей работе "Структура научных революций", которая появилась в 1962 г. В своей работе Т.Кун показал, что в истории любой науки можно выделить периоды "нормальной" науки и научных революций. Нормальная наука - это исследования, осуществляемые научным сообществом с опорой на крупные научные достижения, которые в течение некоторого времени признаются как основа дальнейшей деятельности. В качестве примера можно сослаться на работы Н. Коперника, И. Ньютона, А. Эйнштейна, Ч. Дарвина. Они определяют, как отмечает Т. Кун, так называемые парадигмы научной деятельности.

Именно Т. Кун ввел в широкое обращение термин "парадигма". Под парадигмами им подразумеваются признанные всеми научные достижения, которые в течение определенного времени дают научному сообществу модель постановки проблем и их решений. Задача нормальной науки состоит в том, чтобы выявить весь познавательный потенциал, который заложен в новых идеях, определяющих видение реальности и способов ее постижения. Парадигма заставляет ученых исследовать некоторый фрагмент природы так детально и глубоко, как это было бы немыслимо при других обстоятельствах.

Здесь необходимы не только упорство, но и изобретательность, и талант исследователя. Перед ним постоянно возникают новые проблемы, которые раньше никто не мог даже и вообразить. Однако они всегда таковы, что не выходят за границы, определяемые парадигмой. Поэтому Т. Кун называет их задачами-головоломками.

Следует иметь в виду, что ни одна теория не в состоянии решить в данный момент всех проблем, которые перед ней стоят. Поэтому нормальная наука, конечно, существует в условиях определенной интеллектуальной напряженности.

Однако ни у кого не вызывает сомнения, что все возникающие трудности будут преодолены. Ясно, что в рамках нормальной науки происходит эволюционное развитие процесса научного познания.

Рано или поздно в научном познании возникают кризисные явления, связанные с появлением трудностей в развитии нормальной науки. Это связано прежде всего с выявлением новых данных, которые в рамках принятой парадигмы выглядят аномалиями. В этих условиях ученые будут стараться модифицировать принятую теорию, давать такую интерпретацию новому явлению, которая бы не противоречила исходным принципам.

Возрастание числа таких аномалий создает новую атмосферу в науке. Появляются подозрения в ее принципиальной неэффективности. Круг аномальных явлений расширяется за счет того, что теперь видятся старые трудности теории, на которые раньше закрывали глаза. Что прощалось и даже не замечалось у парадигмы в пору ее расцвета, теперь становится предметом пристального внимания. В этих условиях ученые начинают по-разному относиться к парадигме и соответственно меняется характер их исследований. Т. Кун пишет: "Увеличение конкурирующих вариантов, готовность опробовать что-то еще, выражение явного недовольства, обращение за помощью к философии и обсуждение фундаментальных положений - все это симптомы перехода от нормального исследования к экстраординарному". Таким образом возникает кризисная ситуация. Она разрешается тем, что возникает новая парадигма. Тем самым в науке происходит подлинная революция. И вновь создаются условия для функционирования нормальной науки.

Важно обратить внимание на то, что переход к новой парадигме представляет собой некоторый социальный процесс. Т. Кун пишет, что решение отказаться от парадигмы всегда одновременно есть решение принять другую парадигму, что включает не только сопоставление обеих парадигм с природой; но и сравнение парадигм друг с другом.

Процесс смены парадигм занимает значительное время. Он представляет собой не только мучительные попытки сторонников старой парадигмы справиться с возникшими трудностями, но и полные вдохновения и энергии стремления новаторов развить и укрепить основания новых взглядов. Это и борьба убеждений, осуществление и крушение надежд.

Отказ от старых взглядов, конечно, не прост. Люди, которые отваживаются на это, обычно либо молоды, либо являются новичками в этой области науки. Утверждение новой парадигмы, как отмечает Т. Кун, осуществляется в условиях, когда большинство ученых еще не в состоянии мыслить по-новому, понятийный аппарат науки неадекватен новому содержанию. В это время новаторские идеи оказываются не принятыми всей наукой. Однако вся эта перестройка неизбежна. Отечественный ученый СР. Микулинский предлагает объемную схему развития науки. Плоскости а,б,в,г и т.д. отражают определенный уровень развития той или иной науки. После того как в ней сложились определенные методы исследования и создана теория, обобщившая и систематизировавшая накопленные факты, эти методы или теория находят довольно широкое применение при изучении все новых и новых объектов в различных областях науки и практики. По мере накопления новых данных на каком-то участке этой плоскости большей частью в результате обнаружения фактов, не укладывающихся в рамки существующей теории, начинает возникать новое направление в науке и происходит сначала скачок, переход к изучению явления с новой стороны, в новом аспекте. Это - новые направления прогресса в развитии науки, узловые моменты в ее истории, знаменующие революционные преобразования в ней и переход исследования в иную плоскость, на новый уровень. Параллельно в течение известного времени продолжается изучение новых объектов с помощью прежних методов и теорий и расширение сферы их применения в практике, что отражено в схеме про­должением плоскостей а, б, в, г. Тот путь, который в предложенной СР. Микулинским схеме выражается плоскостями а, б, в, г, может быть назван эволюционным, а периоды, выраженные линиями А, Б, В, Г, - линиями перехода к новому горизонту - революционными.

Преимущества этой схемы в том, что она не линейная, а объемная. Она отражает смену эволюционных периодов в развитии науки революционными, когда осуществляется выход науки на качественно новый уровень. Схема позволяет отразить длительность периодов плавного, эволюционного роста науки и сокращение длительности этих периодов по мере развития науки, так как научные революции не бывают мгновенными. Революционные перестройки в науке занимают определенное время и притом различное, иногда исчисляемое десятками лет. В схеме выражена преемственность в развитии науки, непосредственная, прямая связь эволюционных периодов и периодов революций в науке