Общая характеристика методов научного познания
С тех пор как человек стал задумываться над устройством и функционированием окружающего объективного мира, его стала интересовать и другая проблема: закономерности развития творческого мышления, позволяющие ему познавать, понимать и преобразовывать этот мир. Рефлексия мышления, связанная со стремлением мысли познать свою собственную природу, начавшись в древности благодаря работам Сократа и его ученика Платона, продолжается и до настоящего времени.
Развитие взглядов на природу творческого мышления носило довольно противоре-чивый характер. Одни ученые считали единственным источником новых знаний и открытий случайность, другие вовсе не отводили места случайности в научном творчестве, которое представляли четко направленным, подчиняющимся строгим законам формальной логики, детерминированным процессом.
Поскольку научное познание представляет собой особую целенаправленную дея-тельность по получению новых, надежно обоснованных знаний, то оно располагает свои-ми специфическими методами, средствами и критериями научности.
Понятие метод (путь к чему-либо) означает совокупность сознательно разработан-ных приемов, операций и определенных действий, применение которых приводит к дости-жению поставленной цели либо приближает к ней.
В первом случае говорят о существовании определенного порядка действий или операций для решения задач. Такие методы в современной науке называют алгоритмами, так как они допускают однозначное, строго детерминированное решение. Чаще всего с алгоритмами имеют дело в математике, где существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнить, чтобы прийти к искомому результату.
|
|
|
Однако не все задачи математики, а тем более сложные проблемы в естественных и гуманитарных науках, допускают алгоритмическое решение. Тем не менее английский мыслитель Ф. Бэкон и его последователи считали возможным создать безошибочный метод поиска новых открытий в науке. Для этой цели ими была предложена индуктивная модель открытия, согласно которой при правильном (строгом) применении законов формальной логики и индукции можно обрабатывать экспериментальные данные так, что открытия будут вытекать из такой обработки сами собой. Однако ни одно из последующих открытий не было сделано на основе одних только индуктивных обобщений экспериментальных данных, так как в сложный процесс научного исследования включается весь интеллектуальный потенциал исследователя: творчество и интуиция, логика и опыт, рассуждения и воображение, знания и талант, которые взаимно дополняют и часто обусловливают друг друга. Поскольку все эти разнородные и сложные факторы не поддаются формализации и алгоритмизации, постольку невозможно и создание логики открытия.
|
|
|
В противовес бэконовской логике открытия в конце ХХ в. К. Бернаром выдвинут новый взгляд на природу научного творчества, согласно которому толчком для открытий служат гипотезы. Как часто бывает в науке, идеи К. Бернара были абсолютизированы его сторонниками, которые стали выразителями другой крайней точки зрения. По их мнению, формальная логика для исследований вообще не нужна и, более того, вредна, поскольку она сковывает творческую мысль.
Так, один из последователей Бернара – Дж. Кэмпбелл – процесс научного творчества подразделяет на два этапа, из которых первый, по его мнению, абсолютно случаен (поиск) и в его основе лежат случайные вариации, не зависящие ни от прошлого опыта, ни от цели поиска и поставленных творческих задач. По Кэмпбеллу, ни удачно найденное решение проблемы, ни открытие «ничего не говорят нам о превосходстве гения одного человека – просто так случилось, что он стоял на том месте, которое внезапно озарила молния».
В качестве иллюстрации такого подхода к творческому мышлению предложен так называемый метод «алгоритма британского музея». Расчеты показывают: путем случайного перебора букв в течение миллиона лет группа обезьян наряду с множеством бессмысленных вариаций создаст и осмысленные произведения, которые сейчас хранятся в британском музее. На основе этого Кэмпбелл приходит к выводу, что между действиями ученого и обезьяны на этапе поиска нет никакой разницы. Разница проявляется только на втором этапе – этапе отбора «слепых вариаций». Чтобы из всего многообразия обезьяньего творчества выделить произведения Шекспира, Шиллера, Толстого и др., необходимо включить талант, опыт, знания, эрудицию множества библиографов. Поэтому процесс отбора в отличие от этапа поиска они считают детерминированным.
|
|
|
Другой последователь Бернара – К. Поппер – утверждал, что научное исследование ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок. «От амебы – до Эйнштейна, – писал он, – рост знания происходит единообразным путем проб и ошибок». Источником подобных выводов и взглядов на природу процесса мышления как сторонников логики открытия, так и сторонников метода проб и ошибок является не преодоленный полностью метафизический способ мышления. Еще Ф. Энгельс указывал на односто-ронность и однозначность такого способа мышления: «…какая-нибудь вещь, какое-либо явление либо случайны, либо детерминированы, но не могут быть и тем, и другим».
|
|
|
Между тем именно совмещение случайных и детерминированных связей лежит в основе успеха научных исследований. Научное исследование представляет собой, в сущности, выбор направлений поиска, важнейшей функцией которого является предсказание, прогноз. Но в то же время для каждого направления остается диапазон непредсказуемых решений. Если процесс научного поиска сильно сузить (детерминировать), то не остается поля для неожиданных, «сумасшедших» идей, с которых всегда начинались научные революции.
С другой стороны, успеха в творчестве достигает не тот, кто методом проб и ошибок перебирает все возможные варианты объяснения нового факта, а тот, кто сумел предварительно определить правильные направления поиска и объективные критерии оценки полученных результатов. И лишь в рамках выбранных направлений можно осуществлять стохастический поиск по методу проб и ошибок, не слишком сужая его границы. В оптимальном сочетании диалектически противоречивых условий стохастичности и детерминированности проявляется истинный талант ученого и этим определяется путь к творческому успеху.
Рассмотренный выше взгляд на природу творческого мышления подкрепляется созданием эвристических программ ЭВМ. Пока машинные программы строились только по правилам формальной логики (детерминированно), машины не способны были прини-мать каких-то решений, выходящих за рамки программ. Чтобы наделить машину эврис-тическими способностями, необходимо было специально вводить в программу шум.
Современная методология науки считает несостоятельными обе крайние точки зрения на процесс научного поиска. Научное исследование не может осуществляться как по каким-то фиксированным правилам, так и вслепую – методом проб и ошибок. Научный поиск предполагает творчество, связанное с абстрагированием и идеализацией, опирающееся на воображение и интуицию. При этом результат всех этих логических рассуждений имеет лишь вероятностно-статистический характер (стохастический), поэтому их можно рассматривать в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют ее достижение. Большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно более систематично, целенаправленно и организованно вести научный поиск, чем с помощью беспорядочных проб и ошибок.
Дата добавления: 2018-02-28; просмотров: 832; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!