|
Реферат: Наука о сложных системах (Естествознание)
ПЛАН
Понятие сложной системы
Понятие обратной связи
Понятие целесообразности
Кибернетика
ЭВМ и персональные компьютеры
Модели мира
Понятие сложной системы
Теория относительности, изучающая универсальные физические
закономерности, относящиеся ко всей Вселенной, и квантовая механика,
изучающая законы микромира, нелегки для понимания, и тем не менее они имеют
дело с системами, которые с точки зрения современного естествознания
считаются простыми. Простыми в том смысле, что в них входит небольшое число
переменных, и поэтому взаимоотношение между ними поддается математической
обработке и выведению универсальных законов.
Однако, помимо простых, существуют сложные системы, которые состоят из
большого числа переменных и стало быть большого количества связей между
ними. Чем оно больше, тем труднее поддается предмет исследования достижению
конечного результата — выведению закономерностей функционирования данного
объекта. Трудности изучения данных систем связаны и с тем обстоятельством,
что чем сложнее система, тем больше у нее так называемых эмерджентных
свойств, т. е. свойств, которых нет у ее частей и которые являются
следствием эффекта целостности системы.
Такие сложные системы изучает, например, метеорология — наука о
климатических процессах. Именно потому, что метеорология изучает сложные
системы, процессы образования погоды гораздо менее известны, чем
гравитационные процессы, что, на первый взгляд, кажется парадоксом.
Действительно, почему мы точно можем определить, в какой точке будет
находиться Земля или какое-либо другое небесное тело через миллионы лет, но
не можем точно предсказать погоду на завтра? Потому, что климатические
процессы представляют гораздо более сложные системы, состоящие из огромного
количества переменных и взаимодействий между ними.
Разделение систем на простые и сложные является фундаментальным в
естествознании. Среди всех сложных систем наибольший интерес представляют
системы с так называемой «обратной связью». Это еще одно важное понятие
современного естествознания.
Понятие обратной связи
Если мы ударим по бильярдному шару, то он полетит в том направлении, в
котором мы его направили, и с той скоростью, с которой мы хотели. Полет
брошенного камня тоже соответствует нашему желанию, если ничего не
препятствует этому. Сам камень совершенно индифферентен по отношению к нам.
Он не сопротивляется, если только не иметь в виду закона инерции.
Совсем иным будет поведение кошки, которая активно реагирует на наше
воздействие. Так вот, если поведение объекта (поведением будем называть
любое изменение объекта по отношению к окружающей среде) зависит от
воздействия на него, мы говорим, что в такой системе имеется обратная связь
— между воздействием и ее реакцией.
Поведение системы может усиливать внешнее воздействие: это называется
положительной обратной связью. Если же оно уменьшает внешнее воздействие,
то это отрицательная обратная связь. Особый случай — гомеостатические
обратные связи, которые действуют, чтобы свести внешнее воздействие к нулю.
Пример: температура тела человека, которая остается постоянной благодаря
гомеостатическим обратным связям. Таких механизмов в живом теле огромное
количество. Свойство системы, остающееся без изменений в потоке событий,
называется инвариантом системы.
В любом нашем движении с определенной целью участвуют механизмы
обратной связи. Мы не замечаем их действия, потому что они включаются
автоматически. Но иногда мы пользуемся ими сознательно. Скажем, один
человек предлагает место встречи, а другой повторяет: да, мы встречаемся
там-то и во столько-то. Это обратная связь, делающая договоренность более
надежной. Механизм обратной связи и призван сделать систему более
устойчивой, надежной и эффективной.
В широком смысле понятие обратной связи «означает, что часть выходной
энергии аппарата или машины возвращается на вход... Положительная обратная
связь прибавляется к входным сигналам, она не корректирует их. Термин
«обратная связь» применяется также в более узком смысле для обозначения
того, что поведение объекта управляется величиной ошибки в положении
объекта по Отношению к некоторой специфической цели» (Н. Винер.
Кибернетика.-М., 1968.- С.288). Механизм обратной связи делает систему
принципиально иной, повышая степень ее внутренней организованности и давая
возможность говорить о самоорганизации в данной системе.
Итак, все системы можно разделить на системы с обратной связью и без
таковой. Наличие механизма обратной связи позволяет заключить о том, что
система преследует какие-то цели, т. е. что ее поведение целесообразно.
Понятие целесообразности
Активное поведение системы может быть случайным или целесообразным,
если «действие или поведение допускает истолкование как направленное на
достижение некоторой цели, т. е. некоторого конечного состояния, при
котором объект вступает в определенную связь в пространстве или во времени
с некоторым другим объектом или событием. Нецеленаправленным поведением
является такое, которое нельзя истолковать подобным образом» (Там же.- С.
286).
Для обозначения машин с внутренне целенаправленным поведением был
специально выкован термин «сервомеханизмы». Например, торпеда, снабженная
механизмом поиска цели. Всякое целенаправленное поведение требует
отрицательной обратной связи. Оно может быть предсказывающим или
непредсказывающим. Предсказание может быть первого, второго и последующих
порядков в зависимости от того, на сколько параметров распространяется
предсказание. Чем их больше, тем совершеннее система.
Понятие целесообразности претерпело длительную эволюцию в истории
человеческой культуры. Во времена господства мифологического мышления
деятельность любых, в том числе неживых, тел могла быть признана
целесообразной на основе антропоморфизма, т. е. приписывания явлениям
природы причин по аналогии с деятельностью человека. Философ Аристотель в
числе причин функционирования мира, наряду с материальной, формальной,
действующей, назвал и целевую. Религиозное понимание целесообразности
основывается на представлении о том, что Бог создал мир с определенной
целью, и стало быть мир в целом целесообразен.
Научное понимание целесообразности строилось на обнаружении в
изучаемых предметах объективных механизмов целепола-гания. Поскольку в
Новое время наука изучала простые системы, постольку она скептически
относилась к понятию цели. Положение изменилось в XX веке, когда
естествознание перешло к изучению сложных систем с обратной связью, так как
именно в таких системах существует внутренний механизм целеполагания.
Наука, которая первой начала исследование подобных систем, получила
название кибернетики.
Кибернетика
Кибернетика (от греч. kybernetike - искусство управления) — это наука
об управлении сложными системами с обратной связью. Она возникла на стыке
математики, техники и нейрофизиологии, и ее интересовал целый класс систем,
как живых, так и неживых, в которых существовал механизм обратной связи.
Основателем кибернетики по праву считается американский математик Н. Винер
(1894-1964), выпустивший в 1948 году книгу, которая так и называлась
«Кибернетика».
Оригинальность этой науки заключается в том, что она изучает не
вещественный состав систем и не их структуру (строение), а результат работы
данного класса систем. В кибернетике впервые было сформулировано понятие
«черного ящика» как устройства, которое выполняет определенную операцию над
настоящим и прошлым входного потенциала, но для которого мы не обязательно
располагаем информацией о структуре, обеспечивающей выполнение этой
операции.
Системы изучаются в кибернетике по их реакциям на внешние воздействия,
другими словами, по тем функциям, которые они выполняют. Наряду с
субстратным (вещественным) и структурным подходом, кибернетика ввела в
научный обиход функциональный подход как еще один вариант системного
подхода в широком смысле слова.
Если XVII столетие и начало XVIII столетия — век часов, а конец XVII и
все XIX столетие — век паровых машин, то настоящее время есть век связи и
управления. В изучение этих процессов кибернетика внесла значительный
вклад. Она изучает способы связи и модели управления, и в этом исследовании
ей понадобилось еще одно понятие, которое было давно известным, но впервые
получило фундаментальный статус в естествознании — понятие информации (от
лат. informatio — ознакомление, разъяснение) как меры организованности
системы в противоположность понятию энтропии как меры неорганизованности.
Чтобы яснее стало значение информации, рассмотрим деятельность
идеального существа, получившего название «демон Максвелла». Идею такого
существа, нарушающего второе начало термодинамики, Максвелл изложил в
«Теории теплоты» вышедшей в 1871 году. «Когда частица со скоростью выше
средней подходит к дверце из отделения А или частица со скоростью ниже
средней подходит к дверце из отделения В, привратник открывает дверцу и
частица проходит через отверстие; когда же частица со скоростью ниже
средней подходит из отделения А или частица со скоростью выше средней
подходит из отделения В, дверца закрывается. Таким образом, частицы большей
скорости сосредоточиваются в отделении В, а в отделении А их концентрация
уменьшается. Это вызывает очевидное уменьшение энтропии, и если соединить
оба отделения тепловым двигателем, мы, как будто, получим вечный двигатель
второго рода» (Там же.- С. 112).
Может ли действовать «демон Максвелла»? Да, если получает от
приближающихся частиц информацию об их скорости и точке удара о стенку. Это
и дает возможность связать информацию с энтропией. Возможно в живых
системах действуют аналоги таких «демонов» (на это могут претендовать, к
примеру, ферменты). Понятие информации имеет такое большое значение, что
оно вошло в заглавие нового научного направления, возникшего на базе
кибернетики — информатики (название произошло из соединения слов информация
и математика).
Кибернетика выявляет зависимости между информацией и другими
характеристиками систем. Работа «демона Максвелла» позволяет установить
обратно пропорциональную зависимость между информацией и энтропией. С
повышением энтропии уменьшается информация (поскольку все усредняется) и
наоборот, понижение энтропии увеличивает информацию. Связь информации с
энтропией свидетельствует и о связи информации с энергией.
Энергия (от греч. energeia — деятельность) характеризует общую меру
различных видов движения и взаимодействия в формах: механической, тепловой,
электромагнитной, химической, гравитационной, ядерной. Информация
характеризует меру разнообразия систем. Эти два фундаментальных параметра
системы (наравне с ее вещественным составом) относительно обособлены друг
от друга. Точность сигнала, передающего информацию, не зависит от
количества энергии, которая используется для передачи сигнала. Тем не менее
энергия и информация связаны между собой. Винер приводит такой пример:
«Кровь, оттекающая от мозга, на долю градуса теплее, чем кровь, притекающая
к нему» (Там же.- С. 201).
Информация растет с повышением разнообразия системы, но на этом ее
связь с разнообразием не кончается. Одним из основных законов кибернетики
является закон «необходимого разнообразия». В соответствии с ним
эффективное управление какой-либо системой возможно только в том случае,
когда разнообразие управляющей системы больше разнообразия управляемой
системы. Учитывая связь между разнообразием и управлением, можно сказать,
что чем больше мы имеем информации о системе, которой собираемся управлять,
тем эффективнее будет этот процесс.
Общее значение кибернетики обозначается в следующих направлениях:
1. Философское значение, поскольку кибернетика дает новое
представление о мире, основанное на роли связи, управления,
информации, организованности, обратной связи, целесообразности,
вероятности.
2. Социальное значение, поскольку киоернетика дает новое представление
об обществе как организованном целом. О пользе кибернетики для изучения
общества немало было сказано уже в момент возникновения этой науки.
3. Общенаучное значение в трех смыслах: во-первых, потому что
кибернетика дает общенаучные понятия, которые оказываются важными в других
областях науки — понятия управления, сложно-динамической системы и т. п.;
во-вторых, потому что дает науке новые методы исследования: вероятностные,
стохастические, моделирования на ЭВМ и т. д.; в-третьих, потому что на
основе функционального подхода «сигнал — отклик» кибернетика формирует
гипотезы о внутреннем составе и строении систем, которые затем могут быть
проверены в процессе содержательного исследования. Например, в кибернетике
выработано правило (впервые для технических систем), в соответствии с
которым для того, чтобы найти ошибку в работе системы, необходима проверка
работы трех одинаковых систем. По работе двух находят ошибку в третьей.
Возможно так действует и мозг.
4. Методологическое значение кибернетики определяется тем
обстоятельством, что изучение функционирования более простых технических
систем используется для выдвижения гипотез о механизме работы качественно
более сложных систем (живых организмов, мышления человека) с целью познания
происходящих в них процессов — воспроизводства жизни, обучения и т. п.
Подобное кибернетическое моделирование особенно важно в настоящее время во
многих областях науки, поскольку отсутствуют математические теории
процессов, протекающих в сложных системах и приходится ограничиваться их
простыми моделями.
5. Наиболее известно техническое значение кибернетики — создание на
основе кибернетических принципов электронно-вычислительных машин, роботов,
персональных компьютеров, породившее тенденцию кибернетизации и
информатизации не только научного познания, но и всех сфер жизни.
ЭВМ и персональные компьютеры
Точно так же, как разнообразные машины и механизмы облегчают
физический труд людей, ЭВМ и персональные компьютеры облегчают его
умственный труд, заменяя человеческий мозг в его наиболее простых и
рутинных функциях. ЭВМ действуют по принципу «да-нет», и этого оказалось
достаточно для того, чтобы создать вычислительные машины, хотя и уступающие
человеческому мозгу в гибкости, но превосходящие его по быстроте выполнения
вычислительных операций. Аналогия между ЭВМ и мозгом человека дополняется
тем,' что ЭВМ как бы выполняет роль центральной нервной системы для
устройств автоматического управления.
Введенное чуть позже в кибернетике понятие самообучающихся машин
аналогично воспроизводству живых систем. И то, и другое есть созидание себя
(в себе и в другом), возможное в отношении машин, как и живых систем.
Обучение онтогенетически есть то же, что и самовоспроизводство
филогенетически.
Как бы не протекал процесс воспроизводства, «это — динамический
процесс, включающий какие-то силы или их эквиваленты. Один из возможных
способов представления этих сил состоит в том, чтобы поместить активный
носитель специфики молекулы в частотном строении ее молекулярного
излучения, значительная часть которого лежит, по-видимому, в области
инфракрасных электромагнитных частот или даже ниже. Может оказаться, что
специфические вещества вируса при некоторых обстоятельствах излучают
инфракрасные колебания, которые обладают способностью содействовать
формированию других молекул вируса из неопределенной магмы аминокислот и
нуклеиновых кислот. Вполне возможно, что такое явление позволительно
рассматривать как некоторое притягательное взаимодействие частот» (Там же.-
С. 281-282).
Такова гипотеза воспроизводства Винера, которая позволяет предложить
единый механизм самовоспроизводства для живых и неживых систем.
Современные ЭВМ значительно превосходят те, которые появились на заре
кибернетики. Еще 10 лет назад специалисты сомневались, что шахматный
компьютер когда-нибудь сможет обыграть приличного шахматиста, но теперь он
почти на равных сражается с чемпионом мира. То, что машина чуть было не
выиграла у Каспарова за счет громадной скорости перебора вариантов (100
млн. в сек. против двух у человека) остро ставит вопрос не только о
возможностях ЭВМ, но и о том, что такое человеческий разум.
Предполагалось два десятилетия назад, что ЭВМ будут с годами все более
мощными и массивными, но вопреки прогнозам крупнейших ученых, были созданы
персональные компьютеры, которые стали повсеместным атрибутом нашей жизни.
В перспективе нас ждет всеобщая компьютеризация и создание человекоподобных
роботов.
Надо, впрочем, иметь в виду, что человек не только логически мыслящее
существо, но и творческое, и эта способность — результат всей
предшествующей эволюции. Если же будут построены не просто человекоподобные
роботы, но и превосходящие его по уму, то это повод не только для
радости, но и для беспокойства, связанного как с роботизацией самого
человека, так и с проблемой возможного «бунта машин», выхода их из-под
контроля людей и даже порабощения ими человека. Конечно, в XX веке это не
более, чем далекая от реальности фантастика.
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.
Список литературы
Винер Н. Кибернетика. М., 1968.
Кендрью Дж. Нить жизни. М., 1968.
Эшби У. Р. Конструкция мозга. М., 1964.
Эшби У. Р. Введение в кибернетику. М., 1959.
Реферат на тему: Научный метод
Содержание
Введение 3
1. Научный метод 4
1.1. Уровни или стороны естествознания 4
1.2. Функции эмпирической, теоретической и прикладной сторон
естествознания 7
1.3. Общие, особенные и частные методы естествознания 10
1.4. Истина – предмет познания 12
1.5. Принципы научного познания 14
1.6. Антинаучные тенденции в развитии науки 16
1.7. Рациональная и реальная картины мира и познаваемость природы 17
Заключение 20
2. Задача 21
Список литературы 22
Введение
Наука явилась главной причиной столь бурно протекающей НТР, перехода
к постиндустриальному обществу, повсеместному внедрению информационных
технологий, появления «новой экономики», для которой не действуют законы
классической экономической теории, начала переноса знаний человечества в
электронную форму, столь удобную для хранения, систематизации, поиска и
обработки, и мн.др.
Все это убедительно доказывает, что основная форма человеческого
познания – наука в наши дни становиться все более и более значимой и
существенной частью реальности.
Однако наука не была бы столь продуктивной, если бы не имела столь
присущую ей развитую систему методов, принципов и императивов познания.
Именно правильно выбранный метод наряду с талантом ученого помогает ему
познавать глубинную связь явлений, вскрывать их сущность, открывать законы
и закономерности. Количество методов, которые разрабатывает наука для
познания действительности постоянно увеличивается. Точное их количество,
пожалуй, трудно определить. Ведь в мире существует около 15000 наук и
каждая из них имеет свои специфические методы и предмет исследования.
Цель данной работы – рассмотреть основы методов научного познания.
Для достижения поставленной цели, будут решены следующие задачи:
- Рассмотреть структуру и функции естествознания;
- Рассмотреть общие, особенные и частные методы научного познания;
- Рассмотреть предмет и принципы научного познания;
- Рассмотреть антинаучные тенденции в развитии науки и современные
картины мира.
1. Научный метод
1.1. Уровни или стороны естествознания
Основными элементами естествознания являются:
. твердо установленные факты;
. закономерности, обобщающие группы фактов;
. теории, как правило, представляющие собой системы закономерностей,
в совокупности описывающих некий фрагмент реальности;
. научные картины мира, рисующие обобщенные образы всей реальности, в
которых сведены в некое системное единство все теории, допускающие
взаимное согласование.
Проблема различия теоретического и эмпирического уровней научного
познания коренится в разнице способов идеального воспроизведения
объективной реальности, подходов к построению системного знания. Отсюда
вытекают и другие, уже производные отличия этих двух уровней. За
эмпирическим знанием, в частности, исторически и логически закрепилась
функция сбора, накопления и первичной рациональной обработки данных опыта.
Его главная задача — фиксация фактов. Объяснение же, интерпретация их —
дело теории. [4, с.56]
Методологические программы сыграли свою важную историческую роль. Во-
первых, они стимулировали огромное множество конкретных научных
исследований, а во-вторых, «высекли искру» некоторого понимания структуры
научного познания. Выяснилось, что оно как бы «двухэтажно». И хотя занятый
теорией «верхний этаж» вроде бы надстроен над «нижним» (эмпирией) и без
последнего должен рассыпаться, но между ними почему-то нет прямой и удобной
лестницы. Из нижнего этажа на верхний можно попасть только «скачком» в
прямом и переносном смысле. При этом, как бы ни была важна база, основа
(нижний эмпирический этаж нашего знания), решения, определяющие судьбу
постройки, принимаются все-таки наверху, во владениях теории.
В наше время стандартная модель строения научного знания выглядит
примерно так. Познание начинается с установления путем наблюдения или
экспериментов различных фактов. Если среди этих фактов обнаруживается некая
регулярность, повторяемость, то в принципе можно утверждать, что найден
эмпирический закон, первичное эмпирическое обобщение. И все бы хорошо, но,
как правило, рано или поздно отыскиваются такие факты, которые никак не
встраиваются в обнаруженную регулярность. Тут на помощь призывается
творческий интеллект ученого, его умение мысленно перестроить известную
реальность так, чтобы выпадающие из общего ряда факты вписались, наконец, в
некую единую схему и перестали противоречить найденной эмпирической
закономерности.
Обнаружить эту новую схему наблюдением уже нельзя, ее нужно
придумать, сотворить умозрительно, представив первоначально в виде
теоретической гипотезы. Если гипотеза удачна и снимает найденное между
фактами противоречие, а еще лучше — позволяет предсказывать получение
новых, нетривиальных фактов, это значит, что родилась новая теория, найден
теоретический закон.
Известно, к примеру, что эволюционная теория Ч. Дарвина долгое время
находилась под угрозой краха из-за распространенных в XIX в. представлений
о наследственности. Считалось, что передача наследственных признаков
происходит по принципу «смешивания», т.е. родительские признаки переходят к
потомству в некоем промежуточном варианте. Если скрестить, допустим,
растения с белыми и красными цветками, то у полученного гибрида цветки
должны быть розовыми. В большинстве случаев так оно и есть. Это эмпирически
установленное обобщение на основе множества совершенно достоверных
эмпирических фактов. [4, с.58]
Но из этого, между прочим, следовало, что все наследуемые признаки
при скрещивании должны усредняться. Значит, любой, даже самый выгодный для
организма признак, появившийся в результате мутации (внезапного изменения
наследственных структур), со временем должен исчезнуть, раствориться в
популяции. А это в свою очередь доказывало, что естественный отбор работать
не должен! Британский инженер Ф. Дженкин доказал это строго математически.
Ч. Дарвину данный «кошмар Дженкина» отравлял жизнь с 1867 г., но
убедительного ответа он так и не нашел. (Хотя ответ уже был найден. Дарвин
просто о нем не знал.)
Дело в том, что из стройного ряда эмпирических фактов, рисующих
убедительную в целом картину усреднения наследуемых признаков, упорно
выбивались не менее четко фиксируемые эмпирические факты иного порядка. При
скрещивании растений с красными и белыми цветками, пусть не часто, но все
равно будут появляться гибриды с чисто белыми или красными цветками. Однако
при усредняющем наследовании признаков такого просто не может быть — смешав
кофе с молоком, нельзя получить черную или белую жидкость! Обрати Ч. Дарвин
внимание на это противоречие, наверняка, к его славе прибавилась бы еще и
слава создателя генетики. Но не обратил. Как, впрочем, и большинство его
современников, считавших это противоречие несущественным. И зря.
Ведь такие «выпирающие» факты портили всю убедительность
эмпирического правила промежуточного характера наследования признаков.
Чтобы эти факты вписать в общую картину, нужна была какая-то иная схема
механизма наследования. Она не обнаруживалась прямым индуктивным обобщением
фактов, не давалась непосредственному наблюдению. Ее нужно было «узреть
умом», угадать, вообразить и соответственно сформулировать в виде
теоретической гипотезы. [4, с.60]
Эту задачу, как известно, блестяще решил Г. Мендель. Суть
предложенной им гипотезы можно выразить так: наследование носит не
промежуточный, а дискретный характер. Наследуемые признаки передаются
дискретными частицами (сегодня мы называем их генами). Поэтому при передаче
факторов наследственности от поколения к поколению идет их расщепление, а
не смешивание. Эта гениально простая схема, развившаяся впоследствии в
стройную теорию, объяснила разом все эмпирические факты. Наследование
признаков идет в режиме расщепления, и поэтому возможно появление гибридов
с «несмешивающимися» признаками. А наблюдаемое в большинстве случаев
«смешивание» вызвано тем, что за наследование признака отвечает, как
правило, не один, а множество генов, что и «смазывает» менделевское
расщепление. Принцип естественного отбора был спасен, «кошмар Дженкина»
рассеялся.
Таким образом, традиционная модель строения научного знания
предполагает движение по цепочке: установление эмпирических фактов —
первичное эмпирическое обобщение — обнаружение отклоняющихся от правила
фактов — изобретение теоретической гипотезы с новой схемой объяснения —
логический вывод (дедукция) из гипотезы всех наблюдаемых фактов, что и
является ее проверкой на истинность. Подтверждение гипотезы конституирует
ее в теоретический закон. Такая модель научного знания называется
гипотетико-дедуктивной. Считается, что большая часть современного научного
знания построена именно таким способом. [4, с.61]
1.2. Функции эмпирической, теоретической и прикладной сторон естествознания
Главная опора, фундамент науки — это, конечно, установленные факты.
Если они установлены правильно (подтверждены многочисленными
свидетельствами наблюдений, экспериментов, проверок и т.д.), то считаются
бесспорными и обязательными. Это эмпирический, т.е. опытный базис науки.
Количество накопленных наукой фактов непрерывно возрастает. Естественно,
они подвергаются первичному эмпирическому обобщению, приводятся в различные
системы и классификации. Обнаруженные в опыте общность фактов, их
единообразие свидетельствуют о том, что найден некий эмпирический закон,
общее правило, которому подчиняются непосредственно наблюдаемые явления.
Но значит ли это, что наука выполнила свою главную задачу, состоящую,
как известно, в установлении законов? К сожалению, нет. Ведь фиксируемые на
эмпирическом уровне закономерности, как правило, мало что объясняют.
Обнаружили, к примеру, древние наблюдатели, что большинство светящихся
объектов на ночном небе движется по четким кругообразным траекториям, а
несколько других совершают какие-то петлеобразные движения. Общее правило
для тех и других, стало быть, есть, только как его объяснить? А объяснить
непросто, если не знать, что первые — это звезды, а вторые — планеты, и их
«неправильное» поведение в небе вызвано совместным с Землей вращением
вокруг Солнца.
Кроме того, эмпирические закономерности обычно малоэвристичны, т.е.
не открывают дальнейших направлений научного поиска. Эти задачи решаются
уже на другом уровне познания — теоретическом.
Проблема различения двух уровней научного познания — теоретического и
эмпирического (опытного) — вытекает из одной специфической особенности его
организации. Суть этой особенности заключается в существовании различных
типов обобщения доступного изучению материала. Наука ведь устанавливает
законы. А закон — есть существенная, необходимая, устойчивая, повторяющаяся
связь явлений, т.е. нечто общее, а если строже — то и всеобщее для того или
иного фрагмента реальности. [1, с.34]
Общее же (или всеобщее) в вещах устанавливается путем
абстрагирования, отвлечения от них тех свойств, признаков, характеристик,
которые повторяются, являются сходными, одинаковыми во множестве вещей
одного класса. Суть формально-логического обобщения как раз и заключается в
отвлечении от предметов такой «одинаковости», инвариантности. Данный способ
обобщения называют «абстрактно-всеобщим». Это связано с тем, что выделяемый
общий признак может быть взят совершенно произвольно, случайно и никак не
выражать сути изучаемого явления.
Например, известное античное определение человека как существа
«двуногого и без перьев» в принципе применимо к любому индивиду и,
следовательно, является абстрактно-общей его характеристикой. Но разве оно
что-нибудь дает для понимания сущности человека и его истории? Определение
же, гласящее, что человек — это существо, производящее орудия труда,
напротив, формально к большинству людей неприменимо. Однако именно оно
позволяет построить некую теоретическую конструкцию, в общем
удовлетворительно объясняющую историю становления и развития человека.
Здесь мы имеем дело уже с принципиально иным видом обобщения,
позволяющим выделять всеобщее в предметах не номинально, а по существу. В
этом случае всеобщее понимается не как простая одинаковость предметов,
многократный повтор в них одного и того же признака, а как закономерная
связь многих предметов, превращающая их в моменты, стороны единой
целостности, системы. А внутри этой системы всеобщность, т.е.
принадлежность к системе, включает не только одинаковость, но и различия, и
даже противоположности. Общность предметов реализуется здесь не во внешней
похожести, а в единстве генезиса, общем принципе их связи и развития.
Именно эта разница в способах отыскания общего в вещах, т.е.
установления закономерностей, и разводит эмпирический и теоретический
уровни познания. На уровне чувственно-практического опыта (эмпирическом)
возможно фиксирование только внешних общих признаков вещей и явлений.
Существенные же внутренние их признаки здесь можно только угадать, схватить
случайно. Объяснить же их и обосновать позволяет лишь теоретический уровень
познания. [1, с.36]
В теории происходит переорганизация или переструктуризация добытого
эмпирического материала на основе некоторых исходных принципов. Это вроде
игры в детские кубики с фрагментами разных картинок. Для того чтобы
беспорядочно разбросанные кубики сложились в единую картинку, нужен некий
общий замысел, принцип их сложения. В детской игре этот принцип задан в
виде готовой картинки-трафаретки. А вот как такие исходные принципы
организации построения научного знания отыскиваются в теории — великая
тайна научного творчества.
Наука потому и считается делом сложным и творческим, что от эмпирии к
теории нет прямого перехода. Теория не строится путем непосредственного
индуктивного обобщения опыта. Это, конечно, не означает, что теория вообще
не связана с опытом. Изначальный толчок к созданию любой теоретической
конструкции дает как раз практический опыт. И проверяется истинность
теоретических выводов опять-таки их практическими приложениями. Однако сам
процесс построения теории и ее дальнейшее развитие осуществляется от
практики относительно независимо.
1.3. Общие, особенные и частные методы естествознания
Различаются рассматриваемые уровни познания и по объектам
исследования. Проводя исследование на эмпирическом уровне, ученый имеет
дело непосредственно с природными и социальными объектами. Теория же
оперирует исключительно с идеализированными объектами (материальная точка,
идеальный газ, абсолютно твердое тело и пр.). Все это обусловливает и
существенную разницу в применяемых методах исследования. Для эмпирического
уровня обычны такие методы, как наблюдение, описание, измерение,
эксперимент и др. Теория же предпочитает пользоваться аксиоматическим
методом, системным, структурно-функциональным анализом, математическим
моделированием и т.д.
Существуют, конечно, и методы, применяемые на всех уровнях научного
познания: абстрагирование, обобщение, аналогия, анализ и синтез и др. Но
все же разница в методах, применяемых на теоретическом и эмпирическом
уровнях, не случайна. [3, с.67]
Более того, именно проблема метода была исходной в процессе осознания
особенностей теоретического знания. В XVII в., в эпоху зарождения
классического естествознания, Ф. Бэкон и Р. Декарт сформулировали две
разнонаправленные методологические программы развития науки: эмпирическую
(индукционистскую) и рационалистическую (дедукционистскую).
Под индукцией принято понимать такой способ рассуждения, при котором
общий вывод делается на основе обобщения частных посылок. Проще говоря, это
движение познания от частного к общему. Движение в противоположном
направлении, от общего к частному, получило название дедукции.
Логика противостояния эмпиризма и рационализма в вопросе о ведущем
методе получения нового знания в общем проста.
Эмпиризм. Действительное и хоть сколько-нибудь практичное знание о
мире можно получить только из опыта, т.е. на основании наблюдений и
экспериментов. А всякое наблюдение или эксперимент — единичны. Поэтому
единственно возможный путь познания природы — движение от частных случаев
ко все более широким обобщениям, т.е. индукция. Другой способ отыскания
законов природы, когда сначала строят самые общие основания, а потом к ним
приспосабливаются и посредством их проверяют частные выводы, есть, по Ф.
Бэкону, «матерь заблуждений и бедствие всех наук».
Рационализм. До сих пор самыми надежными и успешными были
математические науки. А таковыми они стали истому, что применяют самые
эффективные и достоверные методы дознания: интеллектуальную интуицию и
дедукцию. Интуиция позволяет усмотреть в реальности такие простые и
самоочевидные истины, что усомниться в них невозможно. Дедукция же
обеспечивает выведение из этих простых истин более сложного знания. И если
она проводится по строгим правилам, то всегда будет приводить только к
истине, и никогда — к заблуждениям. Индуктивные же рассуждения, конечно,
тоже бывают хороши, но они не могут приводить ко всеобщим суждениям, в
которых выражаются законы.
Эти методологические программы ныне считаются устаревшими и
неадекватными. Эмпиризм недостаточен потому, что индукция и в самом деле
никогда не приведет к универсальным суждениям, поскольку в большинстве
ситуаций принципиально невозможно охватить все бесконечное множество
частных случаев, на основе которых делаются общие выводы. И ни одна крупная
современная теория не построена путем прямого индуктивного обобщения.
Рационализм же оказался исчерпанным, поскольку современная наука занялась
такими областями реальности (в микро- и мегамире), в которых требуемая
«самоочевидность» простых истин исчезла окончательно. Да и роль опытных
методов познания оказалась здесь недооцененной. [3, с.69]
1.4. Истина – предмет познания
Теория является высшей формой организации научного знания, дающей
целостное представление о существенных связях и отношениях в какой-либо
области реальности. Разработка теории сопровождается, как правило,
введением понятий, фиксирующих непосредственно не наблюдаемые стороны
объективной реальности. Поэтому проверка истинности теории не может быть
непосредственно осуществлена прямым наблюдением и экспериментом. Такой
«отрыв» теории от непосредственно наблюдаемой реальности породил в XX в.
немало дискуссий на тему о том, какое же знание можно и нужно признать
научным, а какому в этом статусе отказать. Проблема заключалась в том, что
относительная независимость теоретического знания от его эмпирического
базиса, свобода построения различных теоретических конструкций невольно
создают иллюзию немыслимой легкости изобретения универсальных
объяснительных схем и полной научной безнаказанности авторов за свои
сногсшибательные идеи. Заслуженный авторитет науки зачастую используется
для придания большего веса откровениям всякого рода пророков, целителей,
исследователей «астральных сущностей», следов внеземных пришельцев и т.п.
Внешняя наукообразная форма и использование полунаучной терминологии
создают впечатление причастности к достижениям большой науки и еще
непознанным тайнам Вселенной одновременно.
Критические же замечания в адрес «нетрадиционных» воззрений
отбиваются нехитрым, но надежным способом: традиционная наука по природе
своей консервативна и склонна устраивать гонения на все новое и необычное —
и Джордано Бруно ведь сожгли, и Менделя не поняли и пр. Возникает вопрос:
можно ли четко отграничить псевдонаучные идеи от идей собственно науки?
При этом можно отметить, что сами работающие в науке ученые считают
вопрос о разграничении науки и ненауки не слишком сложным. Дело в том, что
они интуитивно чувствуют подлинно и псевдонаучный характер знания, так как
ориентируются на определенные нормы и идеалы научности, некие эталоны
исследовательской работы. В этих идеалах и нормах науки выражены
представления о целях научной деятельности и способах их достижения. Хотя
они исторически изменчивы, ко все же во все эпохи сохраняется некий
инвариант таких норм, обуслоапенный единством стиля мышления,
сформированного еще в Древней Греции. Его принято называть рациональным.
Этот стиль мышления основан по сути на двух фундаментальных идеях:
• природной упорядоченности, т.е. признании существования
универсальных, закономерных и доступных разуму причинных связей;
• формального доказательства как главного средства обоснованности
знания.
В рамках рационального стиля мышления научное знание характеризуют
следующие методологические критерии:
• универсальность, т.е. исключение любой конкретики — места,
времени, субъекта и т.п.;
• согласованность или непротиворечивость, обеспечиваемая
дедуктивным способом развертывания системы знания;
• простота; хорошей считается та теория, которая объясняет
максимально широкий круг явлений, опираясь на минимальное количество
научных принципов;
• объяснительный потенциал;
• наличие предсказательной силы.
Эти общие критерии, или нормы научности, входят в эталон научного
знания постоянно. Более же конкретные нормы, определяющие схемы
исследовательской деятельности, зависят от предметных областей науки и от
социально-культурного контекста рождения той или иной теории. [6, с.107]
1.5. Принципы научного познания
Для этих целей разными направлениями методологии науки сформулировано
несколько принципов. Один из них получил название принципа верификации:
какое-либо понятие или суждение имеет значение, если оно сводимо к
непосредственному опыту или высказываниям о нем, т.е. эмпирически
проверяемо. Если же найти нечто эмпирически фиксируемое для такого суждения
не удается, то оно либо представляет собой тавтологию, либо лишено смысла.
Поскольку понятия развитой теории, как правило, не сводимы к данным опыта,
то для них сделано послабление: возможна и косвенная верификация. Скажем,
указать опытный аналог понятию «кварк» невозможно. Но кварковая теория
предсказывает ряд явлений, которые уже можно зафиксировать опытным путем,
экспериментально. И тем самым косвенно верифицировать саму теорию.
Принцип верификации позволяет в первом приближении отграничить
научное знание от явно вненаучного. Однако он не может помочь там, где
система идей скроена так, что решительно все возможные эмпирические факты в
состоянии истолковать в свою пользу — идеология, религия, астрология и т.п.
В таких случаях полезно прибегнуть еще к одному принципу разграничения
науки и ненауки, предложенному крупнейшим философом XX в. К. Поппером, —
принципу фальсификации. Он гласит: критерием научного статуса теории
является ее фальсифицируемость или опровержимость. Иначе говоря, только то
знание может претендовать на звание «научного», которое в принципе
опровержимо.
Несмотря на внешне парадоксальную форму, а, может быть, и благодаря
ей, этот принцип имеет простой и глубокий смысл. К. Поппер обратил внимание
на значительную асимметрию процедур подтверждения и опровержения в
познании. Никакое количество падающих яблок не является достаточным для
окончательного подтверждения истинности закона всемирного тяготения. Однако
достаточно всего лишь одного яблока, полетевшего прочь от Земли, чтобы этот
закон признать ложным. Поэтому именно попытки фальсифицировать, т.е.
опровергнуть теорию, должны быть наиболее эффективны в плане подтверждения
ее истинности и научности.
Теория, неопровержимая в принципе, не может быть научной. Идея
божественного творения мира в принципе неопровержима. Ибо любую попытку ее
опровержения можно представить как результат действия все того же
божественного замысла, вся сложность и непредсказуемость которого нам
просто не по зубам. Но раз эта идея неопровержима, значит, она вне науки.
Можно, правда, заметить, что последовательно проведенный принцип
фальсификации делает любое знание гипотетичным, т.е. лишает его
законченности, абсолютности, неизменности. Но это, наверное, и неплохо:
именно постоянная угроза фальсификации держит науку «в тонусе», не дает ей
застояться, почить на лаврах. Критицизм является важнейшим источником роста
науки и неотъемлемой чертой ее имиджа. [7, с.97]
1.6. Антинаучные тенденции в развитии науки
Достижения научного метода огромны и неоспоримы. С его помощью
человечество не без комфорта обустроилось на всей планете, поставило себе
на службу энергию воды, пара, электричества, атома, начало осваивать
околоземное космическое пространство и т.п. Если к тому же не забывать, что
подавляющая часть всех достижений науки получена за последние полторы сотни
лет, то эффект получается колоссальный — человечество самым очевидным
образом ускоряет свое развитие с помощью науки. И это, возможно, только
начало. Если наука и дальше будет развиваться с таким ускорением, какие
удивительные перспективы ожидают человечество! Примерно такие настроения
владели цивилизованным миром в 60-70-е гг. нашего века. Однако ближе к его
концу блистательные перспективы немножко потускнели, восторженных ожиданий
поубавилось и даже появилось некоторое разочарование: с обеспечением
всеобщего благополучия наука явно не справлялась.
Сегодня общество смотрит на науку куда более трезво. Оно начинает
постепенно осознавать, что у научного метода есть свои издержки, область
действия и границы применимости. Самой науке это было ясно уже давно. В
методологии науки вопрос о границах научного метода дебатируется по крайней
мере со времен И. Канта. То, что развитие науки непрерывно наталкивается на
всевозможные преграды и границы, — естественно. На то и разрабатываются
научные методы, чтобы их преодолевать. Но, к сожалению, некоторые из этих
границ пришлось признать фундаментальными. Преодолеть их, вероятно, не
удастся никогда.
Одну из таких границ очерчивает наш опыт. Как ни критикуй эмпиризм за
неполноту или односторонность, исходная его посылка все-таки верна:
конечным источником любого человеческого знания является опыт (во всех
возможных формах). А опыт наш, хоть и велик, но неизбежно ограничен. Хотя
бы временем существования человечества. Десятки тысяч лет общественно-
исторической практики — это, конечно, немало, но что это по сравнению с
вечностью? И можно ли закономерности, подтверждаемые лишь ограниченным
человеческим опытом, распространять на всю безграничную Вселенную?
Распространять-то, конечно, можно, только вот истинность конечных выводов в
приложении к тому, что находится за пределами опыта, всегда останется не
более чем вероятностной.
Причем и с противником эмпиризма — рационализмом, отстаивающим
дедуктивную модель развертывания знания, положение не лучше. Ведь в этом
случае все частные утверждения и законы теории выводятся из общих первичных
допущений, постулатов, аксиом и пр. Однако эти первичные постулаты и
аксиомы, не выводимые и, следовательно, не доказуемые в рамках данной
теории, всегда чреваты возможностью опровержения. Это относится и ко всем
фундаментальным, т.е. наиболее общим теориям. Таковы, в частности,
постулаты бесконечности мира, его материальности, симметричности и пр.
Нельзя сказать, что эти утверждения вовсе бездоказательны. Они доказываются
хотя бы тем, что все выводимые из них следствия не противоречат друг другу
и реальности. Но ведь речь может идти только об изученной нами реальности.
За ее пределами истинность таких постулатов из однозначной превращается
опять-таки в вероятностную. Так что сами основания науки не имеют
абсолютного характера и в принципе в любой момент могут быть поколеблены.
Таким образом, можно подвести своеобразный итог сказанному: наш
«познавательный аппарат» при переходе к областям реальности, далеким от
повседневного опыта, теряет свою надежность. Ученые вроде бы нашли выход:
для описания недоступной опыту реальности они перешли на язык абстрактных
обозначений и математики. [2, с.121]
1.7. Рациональная и реальная картины мира и познаваемость природы
Другой пограничный барьер на пути к всемогуществу науки возвела
природа человека. Загвоздка оказалась в том, что человек — существо
макромира (т.е. мира предметов, сопоставимых по своим размерам с
человеком). И средства, используемые учеными в научном поиске — приборы,
язык описания и пр., — того же масштаба. Когда же человек со своими
макроприборами и макропредставлениями о реальности начинает штурмовать
микро- или мегамир, то неизбежно возникают нестыковки. Наши
макропредставления не подходят к этим мирам, никаких прямых аналогов
привычным нам вещам там нет, и поэтому сформировать макрообраз, полностью
адекватный микромиру, невозможно. Для нас, к примеру, все электроны
одинаковы, они неразличимы ни в каком эксперименте. Возможно, что это и не
так, но чтобы научиться их различать, надо самому человеку стать размером с
электрон. А это невозможно.
Что такое, например, «аромат» или «цвет» кварка? Совершенно
определенные физические понятия? Это некие физические состояния
субэлементарных частиц, которым соответствуют определенные математические
параметры. Больше о них ничего сказать нельзя. Реальность исчезла, когда
дело дошло до математических формул. И дело не только в том, что это не
слишком удобно: представьте себе, что фразу «солнце всходит и заходит»
пришлось бы передавать окружающим с помощью системы ньютоновских уравнений.
Сложность ситуации в том, что сами логика и математика родом из привычного
нам макромира. На тех «этажах» реальности, до которых сумел добраться
ученый мир, они работают. А вот сработают ли на следующих?!
Другую пограничную полосу наука соорудила себе сама. Мы привыкли к
выражениям типа: «наука расширяет горизонты». Это, конечно, верно. Но не
менее верно и обратное утверждение: наука не только расширяет, но и
значительно сужает горизонты человеческого воображения. Любая теория,
разрешая одни явления, как правило, запрещает другие. Классическая
термодинамика запретила вечный двигатель, теория относительности наложила
строжайший запрет на превышение скорости света, генетика не разрешает
наследование приобретенных признаков и т.п. К. Поппер даже отважился на
утверждение: чем больше теория запрещает, тем она лучше. [5, с.88]
Открывая человеку большие возможности, наука одновременно высвечивает
и области невозможного. И чем более развита наука, тем больше «площадь»
этих запрещенных областей. Наука — не волшебница. И хотя мечтать, как
говорится, не вредно, делать это рекомендуется исключительно в разрешенных
наукой направлениях.
И наконец, еще одно значимое ограничение потенциала научного метода
связано с его инструментальной по сути природой. Научный метод — инструмент
в руках человека, обладающего свободой воли. Он может подсказать человеку,
как добиться того или иного результата, но он ничего не может сказать о
том, что именно надо человеку делать. Человечество за два последних
столетия настолько укрепилось в своем доверии к науке, что стало ожидать от
нее рекомендаций практически на все случаи жизни. И во многом эти ожидания
оправдываются. Наука может существенно поднять комфортность существования
человека, избавить от голода, многих болезней и даже клонировать его почти
готова. Она знает или будет знать, как это сделать. А вот во имя чего все
это надо делать, что в конечном счете хочет человек утвердить на Земле —
эти вопросы вне компетенции науки. Наука — это рассказ о том, что в этом
мире есть и что в принципе может быть. О том же, что «должно
быть» в социальном, конечно, мире — она молчит. Это уже предмет выбора
человека, который он должен сделать сам. «Научных рекомендаций» здесь быть
не может.
Итак, наука, научный метод, безусловно, полезны и необходимы, но, к
сожалению, не всемогущи. Точные границы научного метода пока еще размыты,
неопределенны. Но то, что они есть, — несомненно. Это не трагедия и не
повод лишать науку доверия. Это всего лишь признание факта, что реальный
мир гораздо богаче и сложнее, чем его образ, создаваемый наукой.
Заключение
В данной работе были рассмотрены методы научного познания.
В заключении можно сделать следующие выводы:
Традиционная модель строения научного знания предполагает движение по
цепочке: установление эмпирических фактов — первичное эмпирическое
обобщение — обнаружение отклоняющихся от правила фактов — изобретение
теоретической гипотезы с новой схемой объяснения — логический вывод
(дедукция) из гипотезы всех наблюдаемых фактов, что и является ее проверкой
на истинность.
Подтверждение гипотезы конституирует ее в теоретический закон. Такая
модель научного знания называется гипотетико-дедуктивной. Считается, что
большая часть современного научного знания построена именно таким способом.
Теория не строится путем непосредственного индуктивного обобщения
опыта. Это, конечно, не означает, что теория вообще не связана с опытом.
Изначальный толчок к созданию любой теоретической конструкции дает как раз
практический опыт. И проверяется истинность теоретических выводов опять-
таки их практическими приложениями. Однако сам процесс построения теории и
ее дальнейшее развитие осуществляется от практики относительно независимо.
Общие критерии, или нормы научности, входят в эталон научного знания
постоянно. Более же конкретные нормы, определяющие схемы исследовательской
деятельности, зависят от предметных областей науки и от социально-
культурного контекста рождения той или иной теории.
Можно подвести своеобразный итог сказанному: наш «познавательный
аппарат» при переходе к областям реальности, далеким от повседневного
опыта, теряет свою надежность. Ученые вроде бы нашли выход: для описания
недоступной опыту реальности они перешли на язык абстрактных обозначений и
математики.
2. Задача
Рассчитать материальный и тепловой баланс процесса выпаривания
Список литературы
1. Горелов А.А. Концепции современного естествознания. – М.: Центр, 2003.
2. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Законы эволюции и самоорганизации сложных
систем. — М.: Наука, 1994.
3. Концепции современного естествознания. / Под ред.проф.В.Н.Лавриненко,
В.П.Ратникова. – М.: ЮНИТА-ДАНА, 1999.
4. Кузнецов В.И., Идлис Г.М., Гутина В.Н. Естествознание. — М.: Агар,
1996.
5. Лакатос И. Методология научных исследовательских программ. – М.:
Владос, 1995.
6. Современная философия науки. — М.: Логос, 1996.
7. Степин В. С., Горохов В. Г., Розов М. А. Философия науки и техники. —
М.: Гардарика, 1996.
8. Философия и методология науки. — М.: Аспект Пресс, 1996.
| |
