2. Структура эмпирического познания

Эмпирический уровень имеет два подуровня:

а) непосредственные наблюдения и эксперименты, результатом которых являются данные наблюдения;

б) познавательные процедуры, посредством которых осуществляется переход от данных наблюдений к эмпирическим фактам и зако-нам.

От обычного чувственного восприятия научное наблюдение отличается своей целенаправленностью и организованностью.

Научное наблюдение связано с решением определенной научной проблемы или задачи. Целенаправленность наблюдения связана с наличием предварительных идей, предположений, которые вызывают необходимость в наблюдении. Наблюдатель не просто фиксирует явления, а ищет их, руководствуясь некоторой идеей и прошлым опы-том.

Наблюдение предполагает отвлечение от преобразующего воздействия на изучаемый объект. Наблюдатель либо вынужден, либо сознательно стремится изучать объекты в их естественных условиях. Так, при изучении движения планет, химического состава звезд и тому подобного, объекты недоступны для практического воздействия на них, и исследователь вынужден ограничиться наблюдением.

В протоколе наблюдения указывается, кто наблюдал, время наблюдения, описываются приборы, если они применялись в наблюдении, а протокольные предложения формулируются как высказывания типа: наблюдал, что после включения тока стрелка на приборе

показывает цифру 5», «МЫ наблюдал в телескоп на участке неба (с ко-ординатами Ху у) яркое световое пятнышко» и т. п.

Анализ смысла протокольных предложений показывает, что они содержат не только информацию об изучаемых явлениях, но и, как правило, включают ошибки наблюдателя, наслоения внешних возмущающих воздействий, систематические и случайные ошибки приборов и т. п. Но тогда становится очевидным, что данные наблюдения, в силу того, что они отягощены субъективными наслоениями, не могут служить основанием для теоретических построений.

В результате была поставлена проблема выявления таких форм эмпирического знания, которые бы имели интерсубъективный статус, содержали бы объективную и достоверную информацию об изучаемых явлениях.

Было установлено, что такими знаниями выступают эмпирические факты. Именно они образуют эмпирический базис, на который опираются научные теории. Факты фиксируются в языке науки в высказываниях типа: «сила тока в цепи зависит от сопротивления проводника»; «в созвездии Девы вспыхнула сверхновая звезда»; «более половины опрошенных в городе недовольны экологией городской среды» и т. п.

Сам характер фактофиксирующих высказываний подчеркивает их особый объективный статус по сравнению с протокольными предложениями. Но тогда возникает новая проблема: как осуществляется переход от данных наблюдения к эмпирическим фактам и что гарантирует объективный статус научного факта?

Таким образом произошло возвращение к проблеме критерия истинности научных высказываний.

Исторически сложились следующие виды наблюдений (рис. 9):

Рис. 9. Виды наблюдения

Разновидностью наблюдения является измерение. Во всякой процедуре измерения, дающей истинный результат, используется (осознанно или интуитивно) закон единства и количественных, и качественных изменений, т. е. учитывается, что внешним моментом количества является величина — результат сопоставления систем по одному и тому же аспекту качества. Число же — результат сопоставления величин, в котором одна из них принимается за эталонную (единицу измерения). Качество и количество связаны в мере — множестве количественных значений, внутри которого сохраняется данное качество.

Измерение — операция, посредством которой определяется отношение одной (измеряемой) величины к другой однородной величине (принимаемой за единицу); число, выражающее такое отношение, называется численным значением измеряемой величины. Измерение — одна из древнейших операций, применявшаяся человеком в прак-тической деятельности (при распределении земельных участков, в строительном деле, при ирригационных работах и т. д.); современная хозяйственно-экономическая и общественная жизнь немыслима без измерения.

Для точных наук характерна органическая связь наблюдений и эксперимента с определением численных значений характеристик исследуемых объектов и процессов. Д. И. Менделеев не раз подчеркивал, что наука начинается с тех пор, как начинают измерять.

Полное измерение (рис. 10) включает следующие элементы: объект измерения («О»), свойство или состояние которого характеризует измеряемая величина («СВ»); единицу измерения («ЕИ»); технические средства измерения («ТС»), проградуированные в выбранных единицах; метод измерения («МИ»); наблюдателя или регистрирующее устройство, воспринимающее результат измерения («РУ»); окончательный результат измерения («РИ»).

Рис. 10. Структура измерения

Простейшим и исторически первым известным видом измерения является прямое измерение, при котором результат получается непосредственно из измерения самой величины (например, измерение длины проградуированной линейкой, измерение массы тела при помощи гирь и т. д.). Однако прямые измерения не всегда возможны. В этих случаях прибегают к косвенным измерениям, основанным на извест-ной зависимости между искомой величиной и непосредственно измеряемыми величинами.

В некоторых случаях — особенно часто встречающихся в атомной и ядерной физике — разброс результатов измерения связан не только с погрешностями аппаратуры, но и с характером самих исследуемых явлений. Например, если пучок одинаково ускоренных электронов пропустить через щель дифракционной решетки, то электроны с определенной вероятностью попадут в разные точки поставленного за решеткой экрана. Приведенный пример показывает, что распространение измерения на новые области физики требует пересмотра и уточнения понятий, которыми оперируют при измерении в других областях.

С развитием науки и техники возникла еще одна важная проблема — автоматизация измерения. Это связано, с одной стороны, с условиями, в которых осуществляются современные измерения (ядерные реакторы, открытый космос и т. д.), с другой стороны — с несовершенством органов чувств человека. В современном производстве, особенно в условиях высоких скоростей, давлений, температур, непосредственное соединение измерительных устройств с регулирующими, минуя человека, позволяет перейти к наиболее совершенной форме производства — автоматизированному производству.

Измерение в социальном исследовании (в статистике, социологии, психологии, экономике, этнографии) — способ упорядочения социальной информации, при котором системы чисел и отношений между ними ставятся в соответствие ряду измеряемых социальных фактов. Различные меры повторяемости, воспроизводимости социальных фактов и являются социальными измерениями, или шкалами. С развитием общества получают распространение простые шкалы — денежная оценка труда, разряды квалификации, оценка успехов в обучении (система баллов), спорте и др. Измерение в общественных науках отличается от таких «естественных» шкал точным определением измеряемых признаков и правил построения шкалы.

В социальных исследованиях измерения впервые вошли в употребление в 1920-1930 гг., когда исследователи столкнулись с проблемой достоверности при изучении общественного сознания, социально-психологических установок (отношений), социального и профессионального статусов, общественного мнения, качественных характеристик условий труда и быта и т. д. Эти измерения являются примером стандартизованной групповой оценки, когда с помощью методов выборочной статистики измеряется «интенсивность» общественного мнения.

Измерения разделяются на три типа:

номинальное — числа, приписываемые объектам на номинальной шкале, лишь констатируют отличие или тождество этих объектов, т. е. номинальная шкала есть, по существу, группировка или клас-сификация;

порядковое — числа, приписываемые объектам на шкале, упорядочивают их по измеряемому признаку, но указывают лишь на порядок размещения объектов на шкале, а не на расстояние между объектами или, тем более, координаты;

интервальное — числа, приписываемые объектам на шкале, указывают не только на порядок объектов, но и на расстояние между ними.

Интервальным измерением является, например, шкала привлекательности профессий. Такая шкала, придавая каждой профессии условный балл, позволяет сравнивать профессии по популярности, т. е. утверждать, что, например, профессия шофера на М баллов популярнее профессии слесаря и на К баллов менее популярна, чем профессия летчика. Однако она не позволяет утверждать, что интерес к профессиям шофера и слесаря превышает интерес к профессии летчика, если сумма соответствующих баллов превышает балл профессии летчика. Нахождение количественной меры социальных явлений и процессов ограничивается этими тремя типами измерения. Предпринимаются попытки создания четвертого типа измерения — количественного, с введением единицы измерения [И, т. 10, с. 77-79].

Второй метод эмпирического исследования — эксперимент. В отличие от наблюдения в ходе эксперимента субъект целенаправленно воздействует на объект исследования посредством других материальных объектов — экспериментальных средств «ЭС» (инструментов, аппаратов и т. п.).

Исследуемое явление наблюдается здесь в специально создаваемых и контролируемых условиях, что позволяет восстанавливать каждый раз ход явления при повторении условий.

Активное вмешательство исследователя в протекание природного процесса, искусственное создание им условий взаимодействия отнюдь не означает, что экспериментатор сам, по своему произволу творит свойства предметов, приписывает их природе. Ни радиоактивность, ни световое давление, ни условные рефлексы не являются свойствами, выдуманными или изобретенными исследователями, но они выявлены в экспериментальных ситуациях, созданных самим человеком. Его творческая способность проявляется лишь в создании новых комбинаций природных объектов, в результате которых выявляются скрытые, но объективные свойства самой природы.

Нередко главной задачей эксперимента служит проверка гипотез и предсказаний теории, имеющих принципиальное значение (так на-зываемый решающий эксперимент). В связи с этим эксперимент как одна из форм практики выполняет функцию критерия истинности научного познания в целом.

Эксперимент — метод исследования — возник в естествознании нового времени (У. Гильберт, Г. Галилей). Впервые он получил философское осмысление в трудах Ф. Бэкона, разработавшего и первую классификацию эксперимента.

Развитие экспериментальной деятельности в науке сопровождалось в теории познания борьбой рационализма и эмпиризма, по-разному понимавших соотношение эмпирического и теоретического знания. Преодоление односторонности этих направлений, начатое немецкой классической философией, нашло завершение в диалектическом материализме, в котором тезис о единстве теоретической и экспериментальной деятельности является конкретным выражением общего положения о единстве чувственного и рационального, эмпирических и теоретических уровней в процессе познания.

Современная наука использует разнообразные виды эксперимента. В сфере фундаментальных исследований простейший тип эксперимента — качественный, имеющий целью установить наличие или отсутствие предполагаемого теорией явления. Более сложен измерительный эксперимент, выявляющий количественную определенность какого-либо свойства объекта. Еще один тип эксперимента, находящий широкое применение в фундаментальных исследованиях, — так называемый мысленный эксперимент. Относясь к области теоретического знания, он представляет собой систему мысленных, не осуществимых практически процедур, проводимых над идеальными объектами. Будучи теоретическими моделями реальных экспериментов, ситуаций, мысленные эксперименты проводятся в целях выяснения согласованности основных принципов теории.

В области прикладных исследований применяются все указанные виды эксперимента. Их задача — проверка конкретных теоретических моделей. Для прикладных наук специфичен модельный эксперимент, который ставится на материальных моделях, воспроизводящих существенные черты исследуемой природной ситуации или технического устройства. Он тесно связан с производственным экспериментом. Для обработки результатов эксперимента применяются методы математической статистики, специальная отрасль которой исследует принципы анализа и планирования эксперимента.

С 1920-х гг. развиваются социальные эксперименты. Они способствуют внедрению в жизнь новых форм социальной организации и оптимизации управления. Поэтому социальный эксперимент, выполняя познавательную функцию, относится к сфере управления обществом. Объект социального эксперимента, в роли которого выступает определенная группа людей, является одним из участников эксперимента, с интересами которого необходимо считаться, а сам исследователь ока-зывается включенным в изучаемую им ситуацию. Содержание и про-цедуры социальных экспериментов обусловлены также правовыми и моральными нормами общества. Социальный эксперимент должен проводиться с особой осторожностью и обладать всеми атрибутив-ными свойствами эксперимента — локальностью в пространстве и во времени, количественной ограниченностью объектов эксперимента. Социальный эксперимент, проводимый без учета этих характеристик, граничит с преступлением. Таковы, например, эксперименты по «шоковой терапии» в экономике, проведенные над всем населением России в 1990-е, «реформаторские» годы XX столетия.

Взаимодействие объектов в экспериментальном исследовании может быть одновременно рассмотрено в двух планах: и как деятельность человека, и как часть взаимодействий самой природы. Вопросы природе задает исследователь, ответы на них дает сама природа.

Познавательная роль эксперимента велика не только в том отношении, что он дает ответы на ранее поставленные вопросы, но и в том, что в ходе его возникают новые проблемы, решение которых требует проведения новых опытов и создания новых экспериментальных установок.

В любом эксперименте можно выделить три составляющие (рис. 11).

«С» — познающий субъект (экспериментатор), его деятельность.

«ЭС» — экспериментальные средства.

«О» — объект исследования.

Рис. 11. Структура эксперимента

Первая составляющая — субъективная, вторая и третья — объективные стороны эксперимента.

Основные виды экспериментальных средств:

приготовляющие устройства (например, источники света или электрического тока, генераторы элементарных частиц и т. п.);

изолирующие устройства (защитные экраны, вакуумные насосы и т. п.);

устройства, непосредственно воздействующие на объект (призмы для света, дифракционные решетки и т. д.);

средства усиления и преобразования (микроскопы, ускорители частиц и т. п.);

регистрирующие и измеряющие устройства (гальванометры, счет-чики, эмульсионные пластинки и т. д.).

Моделирование

В модельном эксперименте исследуется не объект (оригинал), а модель; оригинал непосредственно в самом эксперименте не участвует.

В модельном эксперименте, кроме тех действий, операций, которые характерны для натурного эксперимента, добавляется операция построения модели и перехода от модели к объекту (оригиналу). Моделирование как метод эмпирического познания состоит в построении и изучении моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, инженерных конструкций, разнообразных процессов — физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов их построения и т. п.).

Некоторый объект становится моделью, если:

между моделью и оригиналом имеется отношение сходства (условие аналогии);

модель, в каком-то отношении, является заместителем изучаемого объекта (условие репрезентации);

изучение модели позволяет получить информацию об оригинале (условие экстраполяции).

Общая схема любого моделирования проста (рис. 12):

Рис. 12. Структура модельного эксперимента. «С» — субъект познания (экспериментатор); «ЭС» — экспериментальные средства; «М» — модель; «О» — моделируемый объект

Моделирование как познавательный прием неотделимо от развития знания. По существу, моделирование как форма отражения действительности зарождается в античную эпоху, одновременно с возникновением научного познания.

Однако в отчетливой форме (хотя без употребления самого термина) оно начинает широко использоваться в эпоху Возрождения; Брунеллески, Микеланджело и другие итальянские архитекторы и скульпторы пользовались моделями проектируемых ими сооружений; в теоретических же работах Г. Галилея и Леонардо да Винчи не только используются модели, но и выясняются пределы применимости метода моделирования. И. Ньютон пользуется этим методом уже вполне осознанно, а в Х1Х-ХХ вв. трудно назвать область науки или ее приложений, где моделирование не имело бы существенного значения; исключительно большую методологическую роль сыграли в этом отношении работы Кельвина, Дж. Максвелла, Ф. А. Кекуле, А. М. Бутлерова и других физиков и химиков — именно эти науки стали, можно сказать, классическими «полигонами» методов моделирования.

Появление первых электронных вычислительных машин (Дж. Нейман, 1947) и формулирование основных принципов кибернетики (Н. Винер, 1948) привели к поистине универсальной значимости новых методов — как в абстрактных областях знания, так и в их приложениях. Моделирование приобрело сегодня общенаучный характер и применяется в исследованиях живой и неживой природы, в науках о человеке и обществе.

Единая классификация видов моделирования затруднительна в силу многозначности понятия «модель» в науке и технике. Ее можно проводить по различным основаниям: по характеру моделей (т. е. по средствам моделирования); по характеру моделируемых объектов; по сферам приложения моделирования (в технике, в физических науках, в химии, моделирование процессов живого, психики и т. п.) и его уровням («глубине»), начиная, например, с выделения в физике моделирования на микроуровне (т. е. на уровнях исследования, касающихся элементарных частиц, атомов, молекул). В связи с этим любая классификация методов моделирования обречена на неполноту, тем более что терминология в этой области опирается не столько на «строгие» правила, сколько на языковые, научные и практические традиции, а еще чаще определяется в рамках конкретного контекста и вне его никакого стандартного значения не имеет (типичный пример — термин «кибернетическое моделирование»).

Предметным называется моделирование, в ходе которого исследование ведется на модели, воспроизводящей основные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики «оригинала». На таких моделях изучаются процессы, происходящие в оригинале — объекте исследования или разработки (изучение на моделях свойств строительных конструкций, различных механизмов, транспортных средств и т. п.). Если модель и моделируемый объект имеют одну и ту же физическую природу, то говорят о физическом моделировании. Явление (система, процесс) может исследоваться и путем опытного изучения каких-либо явлений иной физической природы, но такого, что оно описывается теми же математическими соотношениями, что и моделируемое явление. Например, механические и электрические колебания описываются одними и теми же дифференциальными уравнениями; поэтому с помощью механических колебаний можно моделировать электрические и наоборот. Такое «предметно-математическое» моделирование широко применяется для замены изучения одних явлений изучением других явлений, более удобных для лабораторного исследования, в частности, потому, что они допускают измерение неизвестных величин (аналоговое моделирование). Так, электрическое моделирование позволяет изучать на электрических моделях меха-нические, гидродинамические, акустические и другие явления. Элек-трическое моделирование лежит в основе работы любых аналоговых вычислительных машин.

При знаковом моделировании моделями служат знаковые образования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, графы, слова и предложения в некотором алфавите (естественного или искусственного языка).

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое (логико-математическое) моделирование, осуществляемое средствами языка математики и логики. Знаковые образования и их элементы всегда рассматриваются вместе с определенными преобразованиями, операциями над ними, которые выполняет человек или машина (преобразования математических, логических, химических формул, преобразования состояний элементов цифровой машины, компьютера, соответствующих знакам машинного языка и др.). Современная форма «материальной реализации» знакового (прежде всего, математического) моделирования — моделирование на цифровых электронных вычислительных машинах, универсальных и специализированных компьютерах. Такие машины — это своего рода «чистые бланки», на которых в принципе можно зафиксировать описание любого процесса (явления) в виде его программы, т. е. закодированной на машинном языке системы правил, следуя которым машина может «воспроизвести» ход моделируемого процесса.

В компьютерах осуществляется связь математического и аналогового моделирования.

Действия со знаками всегда в той или иной мере связаны с пониманием знаковых образований и их преобразований: формулы, математические уравнения и другие подобные выражения применяемого при построении модели научного языка определенным образом интерпретируются (истолковываются) в понятиях той предметной области, к которой относится оригинал. Поэтому реальное построение знаковых моделей или их фрагментов может заменяться мысленно-наглядным представлением знаков и (или) операций над ними. Эта раз-новидность знакового моделирования иногда называется мысленным моделированием. Впрочем, этот термин часто применяют для обозна-чения «интуитивного» моделирования, не использующего никаких четко фиксированных знаковых систем, а протекающего на уровне «модельных представлений». Такое моделирование есть непременное условие любого познавательного процесса на его начальной стадии.

По характеру той стороны объекта, которая подвергается моделированию, уместно различать структурное моделирование (моделирование структуры объекта) и функциональное моделирование — моделирование поведения объекта (функционирования протекающих в нем процессов и т. п.). Это различение сугубо относительно для химии или физики, но оно приобретает четкий смысл в науках о жизни, где различение структуры и функции систем живого принадлежит к числу фундаментальных методологических принципов исследования, и в кибернетике, делающей акцент на моделировании функцио-нирования изучаемых систем. При «кибернетическом» моделирова-нии обычно абстрагируются от структуры системы, рассматривая ее как «черный ящик», описание (модель) которого строится в терминах соотношения между состояниями его «входов» и «выходов» («входы» соответствуют внешним воздействиям на изучаемую систему, «выходы» — ее реакциям на них, т. е. поведению).

Для ряда сложных явлений (например, турбулентности, пульсаций в областях отрыва потока и т. п.) пользуются стохастическим модели-рованием, основанным на установлении вероятностей тех или иных событий. Такие модели не отражают весь ход отдельных процессов в данном явлении, носящих случайный характер, а определяют неко-торый средний, суммарный результат.

Понятие моделирование является гносеологической категорией, характеризующей один из важных путей познания. Возможность моделирования, т. е. переноса результатов, полученных в ходе построения и исследования моделей, на оригинал, основана на том, что модель в определенном смысле отображает (воспроизводит, моделирует) какие-либо его черты; при этом такое отображение (и связанная с ним идея подобия) основано, явно или неявно, на точных понятиях изоморфизма или гомоморфизма (или их обобщениях) между изучаемым объектом и некоторым другим объектом — «оригиналом» — и часто осуществляется путем предварительного исследования (тео-ретического или экспериментального) того и другого. Поэтому для успешного моделирования полезно наличие уже сложившихся теорий исследуемых явлений или хотя бы удовлетворительно обоснованных теорий и гипотез, указывающих предельно допустимые упрощения при построении моделей. Результативность моделирования значительно возрастает, если при построении модели и переносе результатов с модели на оригинал можно воспользоваться некоторой теорией, уточняющей связанную с используемой процедурой моделирования идею подобия. Для явлений одной и той же физической природы такая теория, основанная на использовании понятия размерности физических величин, хорошо разработана. Но для моделирования сложных систем и процессов, изучаемых, например, в кибернетике, аналогичная теория еще не разработана, чем и обусловлено интенсивное развитие теории больших систем — общей теории построения моделей сложных динамических систем живой природы, техники и социально-экономической сферы.

Моделирование всегда используется вместе с другими общенаучными и специальными методами. Прежде всего, моделирование тесно связано с экспериментом. Изучение какого-либо явления на его модели (при предметном, знаковом моделировании, компьютерном моделировании) можно рассматривать как особый вид эксперимента: «модельный эксперимент», отличающийся от обычного («прямого») эксперимента тем, что в процесс познания включается «промежуточное звено» — модель, являющаяся одновременно и средством, и объектом экспериментального исследования, заменяющим изучаемый объект. Модельный эксперимент позволяет изучать такие объекты, прямой эксперимент над которыми затруднен, экономически невыгоден либо вообще невозможен в силу тех или иных причин (моделирование уникальных (например, гидротехнических) сооружений, сложных промышленных комплексов, экономических систем, социальных явлений, процессов, происходящих в космосе, конфликтов и боевых действий и др.).

Исследование знаковых (в частности, математических) моделей также можно рассматривать как некоторые эксперименты («эксперименты на бумаге», умственные эксперименты). Это становится особенно очевидным в свете возможности их реализации средствами электронной вычислительной техники.

Один из видов модельного эксперимента — модельно-кибернетический эксперимент, в ходе которого вместо «реального» экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят алгоритм (программу) его функционирования, который и оказывается своеобразной моделью поведения объекта. Вводя этот алгоритм в компьютер и, как говорят, «проигрывая» его, получают информацию о поведении оригинала в определенной среде, о его функциональных связях с меняющейся «средой обитания».

В принципе любая работа с цифрами, вычисление вполне аналогичны математическому моделированию. В простейшем случае калькулятор заменяет в таких операциях компьютер.

Таким образом, можно прежде всего различать «материальное» (предметное) и «идеальное» моделирование; первое можно трактовать как «экспериментальное», второе — как «теоретическое» моделирование, хотя такое противопоставление, конечно, весьма условно не только в силу взаимосвязи и обоюдного влияния этих видов моделирования, но и наличия таких «гибридных» форм, как «мысленный эксперимент». «Материальное» моделирование подразделяется, как было сказано выше, на физическое и предметно-математическое моделирование, а частным случаем последнего является аналоговое моделирование. Далее, «идеальное» моделирование может происходить как на уровне самых общих, быть может, даже не до конца осознанных и фиксированных «модельных представлений», так и на уровне достаточно детализированных знаковых систем; в первом случае говорят о мысленном (интуитивном) моделировании, во втором — о знаковом моделировании (важнейший и наиболее распространенный вид его — логико-математическое моделирование). Наконец, моделирование на компьютерах (часто именуемое «кибернетическим») является «предметно-математическим по форме, знаковым по содержанию».

Как видно из сказанного, моделирование нельзя отнести ни к чисто эмпирическому, ни к чисто теоретическому познанию. Моделирование необходимо предполагает использование абстрагирования и идеализации. Отображая существенные (с точки зрения цели исследования) свойства оригинала и отвлекаясь от несущественного, модель выступает как специфическая форма реализации абстракции, т. е. как некоторый абстрактный идеализированный объект. При этом от характера и уровней лежащих в основе моделирования абстракций и идеализаций в большой степени зависит весь процесс переноса знаний с модели на оригинал. В частности, существенное значение имеет выделение трех уровней абстракции, на которых может осуществляться модели-рование: уровня потенциальной осуществимости (когда упомянутый перенос предполагает отвлечение от ограниченности познавательно-практической деятельности человека в пространстве и времени), уровня «реальной» осуществимости (когда этот перенос рассматривается как реально осуществимый процесс, хотя, быть может, лишь в некоторый будущий период человеческой практики) и уровня практической целесообразности (когда этот перенос не только осуществим, но и желателен для достижения некоторых конкретных познавательных или практических задач).

На всех этих уровнях, однако, приходится считаться с тем, что мо-делирование данного оригинала может ни на каком своем этапе не дать полного знания о нем. Эта черта моделирования особенно существенна в том случае, когда предметом моделирования являются сложные системы, поведение которых зависит от значительного числа взаимосвязанных факторов различной природы. В ходе познания такие системы отображаются в различных моделях, более или менее оправданных; при этом одни из моделей могут быть родственными друг другу, другие же могут оказаться глубоко различными. Поэтому возникает проблема сравнения (оценки адекватности) разных моделей одного и того же явления, что требует формулировки точно определяемых критериев сравнения. Если такие критерии основываются на экспериментальных данных, то возникает дополнительная трудность, связанная с тем, что хорошее совпадение заключений, которые следуют из модели, с данными наблюдения и эксперимента еще не служит однозначным подтверждением верности модели, так как возможно построение других моделей данного явления, которые также будут подтверждаться эмпирическими фактами. Отсюда — естественность ситуации, когда создаются взаимодополняющие или даже противоречащие друг другу модели явления; противоречия могут «сниматься» в ходе развития науки (и затем появляться при моделировании на более глубоком уровне). Например, на определенном этапе развития теоретической физики при моделировании физических процессов на «классическом» уровне использовались модели, подразумевающие несовместимость корпускулярных и волновых представлений. В дальнейшем эта «несовместимость» была «снята» созданием квантовой механики, в основе которой лежит тезис о корпускулярно-волновом дуализме, заложенном в самой природе материи.

Моделирование глубоко проникает в теоретическое мышление. Более того, развитие любой науки в целом можно трактовать — в весьма общем, но вполне разумном смысле — как «теоретическое моделирование». Важная познавательная функция моделирования состоит в .том, чтобы служить импульсом, источником новых теорий.

Нередко бывает так, что теория первоначально возникает в виде модели, дающей приближенное, упрощенное объяснение явления, и выступает как первичная рабочая гипотеза, которая может перерасти в «предтеорию» — предшественницу развитой теории. При этом в процессе моделирования возникают новые идеи и формы эксперимента, происходит открытие ранее неизвестных фактов. Такое «переплете-ние» теоретического и экспериментального моделирования особенно характерно для развития физических теорий (например, молекуляр-но-кинетической или теории ядерных сил).

Моделирование — не только одно из средств отображения явлений и процессов реального мира, но и — несмотря на описанную выше его относительность — объективный практический критерий проверки истинности наших знаний, осуществляемой непосредственно или с помощью установления их отношения к другой теории, выступаю-щей в качестве модели, адекватность которой считается практически обоснованной. Применяемое в органическом единстве с другими методами познания, моделирование выступает как процесс углубления познания, его движения от относительно бедных информацией моделей к моделям более содержательным, полнее раскрывающим сущность исследуемых явлений действительности [11, т. 16, с. 393-397].

<< | >>
Источник: Огородников В. П.. История и философия науки. (Учебное пособие для аспирантов). 2011

Еще по теме 2. Структура эмпирического познания:

  1. 9. 2. Методы и методология познания. Общенаучные методы эмпирического и теоретического познания.
  2. 1. Научное знание как сложная развивающаяся система. Эмпирический и теоретический уровни научного познания, критерии их различения
  3. 3.3.1.3 Структура познания
  4. 3. Структура теоретического познания
  5. Тема 8. Познание как отражение действительности. Диалектика процесса познания.
  6. 9. 3. Основные этапы познавательного цикла и формы научного познания. Научная теория и ее структура.
  7. 2. Особенности научного познания. Специфика научного, философского и эстетического освоения мира. Наука и обыденное познание
  8. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ
  9. Методы эмпирического исследования (empirical research methods)
  10. Эмпирическая психотерапия (experiential psychotherapy)
  11. 2. Соотношения теоретического и эмпирического в технических науках
  12. § 6. Схема организации эмпирического исследования
  13. 3.3. Концепции конвергенции и эмпирические свидетельства ее существования.
  14. 28. Текущая и эмпирическая валидности
  15. 2. Теория развития интеллекта. Эмпирический фундамент теории
  16. ЭМПИРИЧЕСКАЯ ПСИХОЛОГИЯ (англ. empirical psychology)
  17. ? 3. Эксперимент как метод эмпирического исследования
  18. 1971 премия присуждена за эмпирические исследования экономического роста