Основные категории науки

Лекция 2

1. Формы научного познания характеризуют этапы получения и развития знания. Схема соотношения форм научного познания:

Факт–>Проблема–>Идея–>Гипотеза–>Теория.

Факт– достоверное эмпирическое знание о произошедшем событии. Но факт констатирует, а не раскрывает сущность. Факт складывается из следующих стадий:

1. Данные наблюдений;

2. Обработка данных наблюдений;

3. Интерпретация обработанных данных.

Выбор фактов. Наиболее интересными для науки являются те факты, которые могут служить многократно, которые повторяются. Такими, прежде всего, являются факты простые. Вероятность повторения сложного факта мала.

Если правило установлено достаточно твёрдо, то интерес к фактам, подтверждающим его, исчезает. Интересны факты – исключения, опровергающие ранее установленное правило.

Но это лишь одна сторона дела. «Учёный изучает природу не потому, что это полезно; он исследует её потому, что это доставляет ему наслаждение, и это потому, что природа прекрасна. … Я имею в виду ту более глубокую красоту, которая постигается только чистым разумом. Это она создаёт почву, создаёт, так сказать, остов для игры видимых красот. … Напротив, красота интеллектуальная даёт удовлетворение сама по себе, и, быть может, больше ради неё, чем ради будущего блага рода человеческого, учёный обрекает себя на долгие и тяжкие труды». А. Пуанкаре, Наука и метод, С.292.

Проблема – «знание о незнании», факт недостаточности знания. Ее нельзя объяснить уже существующими знаниями. Главная задача исследователя – увидеть проблему в море фактов. Проблема выбирается исследователем исходя из его личностных качеств, пристрастий, профессиональной ориентации и т.д.

Одни и те же факты с точки зрения разных специалистов могут порождать разные проблемы. Так, например, несоответствие поведения системы управления расчётным параметрам для одного выливается в проблему защиты управляющих воздействий от воздействия помех, а для другого в проблему робастного управления, не чувствительного, к изменениям параметров самой системы.

Гипотеза – новое обоснованное знание, которое призвано объяснить возникшее противоречие. Является системным, обоснованным, но еще вероятностное, не достоверное.

Переход от проблемы к гипотезе очень сложен, он не является непрерывным, а характеризуется поиском, озарением (инсайт) и творчеством. Здесь нет логики открытия, а есть логика, способствующая открытию (интуиция, гибкость мышления, творчество…). Всякое обобщение – гипотеза. Является ли отвергнутая гипотеза бесплодной? Напротив, если она не оправдалась, это значит, что ею не только был вызван решающий опыт, но и предсказывается нечто неожиданное, необыкновенное и предстоит найти что-то новое.

Гипотез должно быть минимальное количество и вводиться они должны последовательно одна за другой, иначе при фальсификации вытекающей из неё теории невозможно будет найти причину.

Гипотеза должна быть непротиворечивой; объяснять больше явлений, чем потребовалось для ее создания; логичной; желательно, чтобы была простой (без излишеств, минимальное кол-во элементов, изящность. Простота – это не упрощенность).

Гипотеза становится теорией, когда предсказывает ранее невиданные явления, которые впоследствии обнаруживаются на практике. Превращение гипотезы в теорию не меняет содержания гипотезы, ибо развитая, обоснованная гипотеза представляет собой сложную, развернутую систему знаний.

Три типа гипотез

1. Естественные и неизбежные. Например, влияние удалённых тел ничтожно, малые изменения описываются линейными уравнениями тем точнее, чем меньше рассматриваемый промежуток.

2. Безразличные. Например, независимо от выбора в качестве исходной гипотезы Коперника или Птолемея, выводы относительно траекторий движения небесных тел будут одинаковым. Только их получение будет различаться по сложности.

3. Бескомпромиссные. Это такая категория гипотез, которые либо должны быть подтверждены, либо опровергнуты последующими экспериментами. Сюда же относятся альтернативные гипотезы, утверждающие нечто взаимно противоположное. По закону исключения третьего одна из них должна быть отвергнута, но это произойдёт лишь в том случае, когда созреет решающий эксперимент. Однако могут быть случаи, когда в результате построения более обобщённой теории альтернативные гипотезы перестают быть таковыми, как, например, произошло с гипотезами о параллельных прямых.

Теория – высшая форма научного познания. Это достоверное, системное, раскрывающее сущность знание. Как система знаний теория имеет сложную структуру. Основными структурными компонентами теории является теоретическая модель, т.е. система абстрактных объектов, относительно которых строятся все высказывания теории. Эта теоретическая модель сложным образом связана с математическим аппаратом теории.

Примеры теорий в области информационных технологий

Науки об информации	Науки об управлении	Науки о цифровых машинах
Статистическая теория информации. Теория ценности информации. Информационная теория систем. Теория сигналов и кодирования. Теоретические основы цифровой обработки информации. Теория коммуникационных устройств. Теория средств отображения.   ……………	Теория автоматического управления. Теория оптимального планирования управления. Теория игр. Теория принятия решений. Теория массового обслуживания. Теория организационного управления. Теория эвристических методов управления. …………………..	Математи-ческая логика. Абстрактная алгебра. Теория алгоритмов. Семиотика. Комбинаторика. Теория графов. Методы дискретной оптимизации.     ………………	Теория автоматов. Теория формальных языков. Теория программирования. Теория трансляторов. Теория баз данных и знаний. Теория многомашинных комплексов и сетей ЭВМ. Теория искусственного интеллекта.   ………………….

2. Научный метод — совокупность основных способов получения новых знаний и методов решения задач в рамках любой науки.

Методология - это логическая организация деятельности человека. состоящая в определении цели и предмета исследования, подходов и ориентиров в его ведении, выборе средств и методов, определяющих наилучший результат.

Методика и метод. Методика относится к частному виду деятельности (методика подъёма груза заданной массы на заданную высоту). Расширение области применения методики, как правило, требует её углубления, что в конечном итоге приводит к созданию метода. В случае с подъёмом груза это может быть метод рычага.

Метод включает в себя способы исследования феноменов, систематизацию, корректировку новых и полученных ранее знаний. Умозаключения и выводы делаются с помощью правил и принципов рассуждения на основе эмпирических (наблюдаемых и измеряемых) данных об объекте. Базой получения данных являются наблюдения и эксперименты. Для объяснения наблюдаемых фактов выдвигаются гипотезы и строятся теории, на основании которых формулируются выводы и предположения. Полученные прогнозы проверяются экспериментом или сбором новых фактов.

Важной стороной научного метода, его неотъемлемой частью для любой науки, является требование объективности, исключающее субъективное толкование результатов. Не должны приниматься на веру какие-либо утверждения, даже если они исходят от авторитетных учёных. Для обеспечения независимой проверки проводится документирование наблюдений, обеспечивается доступность для других учёных всех исходных данных, методик и результатов исследований. Это позволяет не только получить дополнительное подтверждение путём воспроизведения экспериментов, но и критически оценить степень адекватности (валидности) экспериментов и результатов по отношению к проверяемой теории.

Отдельные части научного метода применялись ещё философами древней Греции. Ими были разработаны правила логики и принципы ведения спора, вершиной которых стала софистика. Однако целью софистов была не столько научная истина, сколько победа в судебных процессах, где формализм превышал любой другой подход. При этом выводам, полученным в результате рассуждений, отдавалось предпочтение по сравнению с наблюдаемой практикой. Знаменитым примером является утверждение, что быстроногий Ахиллес никогда не догонит черепаху. Оппоненту софистов Сократу приписывают высказывание о том, что в споре рождается истина.

В XX веке была сформулирована гипотетически-дедуктивная модель научного метода, состоящая в последовательном применении следующих шагов:

Шаг 1. Используйте опыт: Рассмотрите проблему и попытайтесь осмыслить её. Найдите известные ранее объяснения. Самое трудное – сделать первый шаг. Это вечная проблема – с чего начать? Попробуйте воспользоваться советом греческого философа: «Но так уж сложилось, что лучше всего нам будет начать с обзора древних теорий и посмотреть, не совпадает ли какая-нибудь из них с нашей собственной» Плотин, Эннеады, III, кн.7, гл 7. Если это новая для вас проблема, переходите к шагу 2.

Шаг 2. Сформулируйте предположение:Если ничего из известного не подходит, попробуйте сформулировать объяснение, изложите его кому-то другому или в своих записях.

Шаг 3. Сделайте выводы из предположения:Если предположение (шаг 2) истинно, какие из него следствия, выводы, прогнозы можно сделать по правилам логики?

Шаг 4. Проверка: Найдите факты, противоречащие каждому из этих выводов, с тем чтобы опровергнуть гипотезу (шаг 2).

Использование выводов (шаг 3) в качестве доказательств гипотезы (шаг 2) является логической ошибкой. Эта ошибка называется «подтверждение следствием» (англ. Affirming the consequent, греч. Επιβεβαίωση του επομένου)

Пример: Разработка метода функционально-блочного цифрового моделирования переходных процессов в системах автоматического управления (1972 г.)

Шаг1. Суть проблемы состояла в том, что известные на тот момент методы моделирования (симуляции) переходных процессов на аналоговых и больших цифровых машинах требовали больших затрат времени (и труда программистов) на перенастройку модели. Вследствие этого имелась реальная возможность произвести в течение ограниченного времени очень небольшое количество экспериментов, в основном по проверке некоторых узлов проектируемой системы с заданными параметрами. О проектировании путём подбора параметров системы на модели с использованием известных методов симуляции нечего было и мечтать, так как это требовало слишком большого количества экспериментов.

В связи с этим была провозглашена идея создания легко перестраиваемой цифровой модели с таким человеко-машинным интерфейсом, который был бы внешне аналогичен интерфейсу аналоговой вычислительной машины, где связи между решающими блоками устанавливались проводной коммутацией. Для решения систем дифференциальных уравнений был выбран метод Эйлера, как наиболее приемлемый с учетом имевшейся на тот момент вычислительной мощности малых цифровых вычислительных машин.

Шаг 2. Основное предположение состояло в том, что процессы собственно вычисления состояний модели с помощью унифицированных программных модулей и процессы переноса информации между этими модулями можно разделить функционально и разнести во времени, создав в памяти аккумуляторы состояний, а в программе – коммутирующую среду. Кроме того, было высказано предположение о том, что набор из двух типов модулей – цифрового интегратора и сумматора на два слагаемых является функционально полным в классе моделей линейных систем любого порядка.

Шаг 3.Следствием предположений, сделанных на шаге 2 должна была быть адекватная реакция моделируемой системы любого порядка (в пределах ресурса используемой вычислительной машины) на управляющие и возмущающие воздействия. Фальсификация предложенного метода возможна путём сравнения результатов при моделировании известных систем и непосредственным сличением с результатами использования известных методов.

Шаг 4. Проверка подтвердила сделанные предположения и показала ограничение области применимости метода в частотном (временном) диапазоне. Успех разработки стимулировал новую идею расширения метода на область логических систем управления в качестве альтернативы программируемому логическому контроллеру, в котором использовался серийный процессор (переход к шагу 2, затем к шагам 3 и 4).

Шаги метода можно выполнять по порядку — 1, 2, 3, 4. Если по итогам шага 4 выводы из шага 3 выдержали проверку, можно продолжить и перейти снова к 3-му, затем 4-му, 1-му и так далее шагам. Но если итоги проверки из шага 4 показали ложность прогнозов из шага 3, следует вернуться к шагу 2 и попытаться сформулировать новую гипотезу («новый шаг 2»), на шаге 3 обосновать на основе гипотезы новые предположения («новый шаг 3»), проверить их на шаге 4 и так далее.

Следует заметить, что если следовать критерию Поппера, то при учете полной группы событий и невозможности всеобъемлющего восприятия действительности, научный метод никогда не сможет абсолютно верифицировать (доказать истинность) гипотезы (шаг 2); возможно лишь опровергнуть гипотезу — доказать её ложность.

Виды научного метода