Психологические проблемы автоматизации научно-исследовательской деятельности

(НА ПРИМЕРЕ ЭКСПЕРИМЕНТА)

В последнее время выделяют два основных пути решения проблемы повышения эффективности научно-технических исследований: комплекс мер, ведущих к росту интеллектуально-творческих ресурсов, и автоматизация научно-исследовательских работ. Первому посвящены, в частности, исследования в области психологии научного творчества [90 ]; второй непосредственно связан с проектированием и внедрением автоматизированных систем. Мы считаем, что, несмотря на различие решаемых задач, не следует разделять эти пути, наоборот, их необходимо объединять, так как оба они должны базироваться на всестороннем психологическом и социологическом изучении человеческой деятельности и развиваться совместно, взаимно дополняя друг друга. Автоматизация, освобождающая человека от рутинного труда, должна в свою очередь являться фактором, способствующим росту интеллектуально-творческих ресурсов.

Использование средств автоматизации вносит определенные изменения в процесс деятельности ученых, которые необходимо учитывать при его изучении. С другой стороны, эффективность внедрения автоматизированных систем зависит не только от технических и экономических решений. В этой связи значительное внимание уделяется вопросам психологического анализа систем «человек — ЭВМ». Однако укажем, что по сравнению с взаимодействиями «оператор — ЭВМ» системы «научный работник — ЭВМ» изучены недостаточно. В данной работе проблема автоматизации научно-исследовательской деятельности рассматривалась нами на примере автоматизации эксперимента. Экспериментальные исследования являются неотъемлемой частью научных и технических разработок, при этом масштабы повседневной экспериментальной работы не ограничиваются исследованиями, которые проводятся в области фундаментальных наук, к ним необходимо добавить исследования, проводимые при проектировании новой техники, испытании образцов опытной и серийной продукции на различных заводах и т.д. [134].

Информационная насыщенность современных экспериментов, как правило, чрезвычайно высока. В таких условиях проблема автоматизации процессов сбора, передачи, оперативной обработки и хранения информации имеет чрезвычайно важное значение при проектировании и дальнейшем использовании автоматизиро-

ванных систем. Под оперативной обработкой понимается такой ее вид, который позволяет минимизировать значительное временное отставание (составляющее в некоторых случаях месяцы и годы) получения результатов обработки экспериментальных данных от момента поступления информации непосредственно от объекта исследования, причем результаты обработки должны быть представлены в виде, удобном для дальнейшего использования. Таким образом, автоматизация эксперимента позволит не только экономить время и силы исследователя, но и проводить непрерывную коррекцию хода эксперимента с учетом текущей информации. Кроме того, включение ЭВМ в эксперимент в качестве обязательного элемента создает возможность для коренного изменения методологии эксперимента на основе применения современных математических методов, а также открываются принципиально новые возможности, такие, как, например, моделирование процессов на ЭВМ.

Деятельность экспериментатора в процессе подготовки, проведения, обработки и анализа результатов эксперимента включает в себя значительное число малоинтересных для исследователя <и шаблонных компонентов (многократный обсчет по известным формулам, осуществление управляющих воздействий на объект исследования по стандартной программе и т. д.), которые могут быть переданы машине, что в свою очередь должно повысить удельный вес собственно творческих компонентов в деятельности экспериментатора. В связи с внедрением автоматизированных систем в экспериментальные исследования возникает целый ряд интересных психологических проблем, таких, как исследование процесса отмирания шаблонных компонентов в деятельности экспериментатора, выяснение психологической готовности к изменению методологии эксперимента, применению новых методов и технических средств; влияние автоматической обработки данных и связанной с этим минимизации временного отставания результатов обработки эксперимента от момента получения этих результатов на процесс их анализа и осмысливания, а также на характер выводов, заключений и принятых решений и т. д.

О некоторых из подобных проблем упоминается и в литературе. Так, отмечается, что применение вычислительной техники не только позволяет значительно увеличить скорость проведения тех или иных расчетов, но и оказывает глубокое влияние на вид создаваемых теорий и вид выводов, которые могут быть сделаны из них и проверены опытным путем [146].

В данной работе психологические проблемы автоматизации эксперимента изучались в условиях, сочетающих внедрение новых технических средств и нового метода исследования, в качестве которого был выбран метод планирования эксперимента (МПЭ), применяющийся в настоящее время в различных областях науки и техники и пользующийся значительной популярностью среди экспериментаторов. Этот метод обычно требует использования

ЭВМ из-за большого и сложного вычисли 1ельного аппарата, что позволяет изучать на примере его применения и проблемы, связанные с компьютеризацией. Отметим также, что ряд авторов считает возможным создание в настоящее время математической теории эксперимента, связывая это с тем, что математические методы применяются теперь на всех этапах проведения эксперимента, начиная от формализации априорных данных и планирования эксперимента и кончая обработкой данных и принятием решений [72, 74]. Следовательно, проблему автоматизации эксперимента мы рассматривали и в контексте его математизации.

Наряду с использованием классических методов изучения психической деятельности, таких, как методы бесед, наблюдений, естественного эксперимента, анализа специальной литературы, нами проводились также записи консультаций по МПЭ. Последнее представляет особый интерес, так как в процессе беседы между экспериментатором и консультантом-математиком по поводу решения конкретной задачи некоторые ранее не формулируемые экспериментатором положения находят отражение в речи, получают более логизированную форму, в некоторых случаях разворачивается и сам процесс логизации.

Все перечисленные выше методы изучения деятельности экспериментатора применялись в процессе детального ознакомления с работой большого количества экспериментаторов, а также консультантов по планированию эксперимента и проектировщиков систем автоматизации эксперимента.

Прежде чем перейти к анализу указанных вопросов, выясним правомерность постановки такой проблемы, как изучение деятельности экспериментатора. Термин «экспериментатор» не означает представителя некоторой конкретной профессии, как например бухгалтер. В литературе под экспериментатором обычно понимается человек, проводящий научные эксперименты. Но в то же время само понятие эксперимент ряд авторов относит к числу неопределенных. Действительно, существует значительное число определений этого понятия, однако трудно выбрать или составить из них некоторое общее, универсальное. Кроме того, термин «эксперимент» часто используется для таких сопряженных понятий, как целенаправленное наблюдение, опыт, проверка, предсказание и т. д. Существует ли единство во всем этом многоообразии или же с данным термином не связано никакое определенное значение? Несомненно, что такое единство существует, а многообразие определений й значений указывает на разнообразие свойств, объединенных в едином понятии «эксперимент».

То или иное определение научного термина зависит от конкретной исторической эпохи, уровня развития науки, философских взглядов автора и т. д. Достаточно привести в пример эволюцию термина «статистика», начиная с XVIII в. и до наших дней (по данным Е. П. Никитиной, В. Д. Фрейдлиной и А В. Ярхо известно около 200 определений этого термина). Поэтому нам представля-

ются принципиально важными не столько поиски «оптимальных» формулировок, как выявление общих точек сопряжения, узловых моментов, характерных для большинства исследователей. Это, вероятно, может послужить темой для специальных научных работ, представляющих значительный интерес.

Эксперимент как средство познания анализировался, главным образом, в философской и учебно-методической литературе, что, бесспорно, отразилось на характере рассматриваемых проблем, однако, по-видимому, отсутствуют работы, основной темой которых являлось бы психологическое исследование деятельности экспериментатора, хотя частично вопросы, связанные с этой проблемой, рассматривались в исследованиях по психологии научного творчества, биографиях и автобиографиях ученых и т. д.

Отметим, что существует определенное, хотя и не всеми признаваемое разделение [87 ] научных работников на теоретиков и экспериментаторов. В ряде работ указывается, что физика-теоретика от физика-экспериментатора отличает не только характер деятельности и решаемых задач, но и особенности творческого склада. Несомненно, все сказанное относится лишь к проведению мат'е-риальных научных экспериментов, так как если рассматривать и мысленное экспериментирование, такое разделение становится несущественным. Более того, выйдя за рамки науки, можно назвать экспериментатором каждого человека, недаром в разговорной речи часто употребляются такие обороты: «проведем эксперимент», «поэкспериментируем» и т. д. Но так ли парадоксально это утверждение?

Латинское слово experimentum кроме «опыта» значит также «проба», «попытка». Ф. Энгельс писал: «Нам общи с животными все виды рассудочной деятельности: индукция, дедукция, следовательно, также абстрагирование... анализ незнакомых предметов ](уже разбивание ореха есть начало анализа), синтез^ случае хитрых проделок у животных) и, в качестве соединения обоих, эксперимент (в случае новых препятствий и при затруднительных положениях)» [К. Маркс и Ф. Энгельс. Соч., т. 20, с. 537]. При этом критериями различия выступают степень развития и особенности структуры данного вида деятельности. Проблему психологического анализа деятельности экспериментатора можно сформулировать как изучение определенного вида деятельности, а именно экспериментирования и его эволюционного преобразования от неразвитых форм до современного уровня. Рассматриваемые нами вопросы не затрагивают возникновения экспериментирования и относятся, в основном, к современному уровню научного эксперимента, характеризующегося широким использованием средств автоматизации.

Если классифицировать системы, использующие ЭВМ, по степени участия в них человека, то основное направление автоматизации эксперимента связано с созданием автоматизированных систем, включение человека в контуры которых предполагается за-

ранее [128]. Отмечается, что, как показывает опыт, «будучи необоснованно примененной» сплошная автоматизация (т. е. полная замена человека техническими средствами) себя не оправдывает. «Более значительных успехов можно добиться на пути разумного сочетания и взаимодополнения возможностей человека вычислительно-управляющей и измерительно-воздействующей техники» [43, с. 3]. Сохранение человека в системе «автоматизированный эксперимент» обусловлено не только соображениями надежности, связанными с возможностью нарушений функций системы в процессе длительной эксплуатации. За человеком в настоящее время остаются такие ведущие функции, как выбор цели, анализ условий, модификация постановки задачи в соответствии с изменениями условий окружающей среды и т. д.

Отметим также, что поскольку автоматизированная система представляет собой довольно сложный объект, возможности динамической перестройки ее в соответствии с задачей постановки новых экспериментов и модификации старых зачастую довольно ограниченны, что обусловлено рядом технико-экономических факторов [43]. Поэтому экономически целесообразные времена эксплуатации автоматизированных систем часто могут реализоваться только при выполнении ряда относительно стандартных экспериментов. В дальнейшем развитие техники несомненно позволит строить достаточно гибкие и универсальные системы.

Однако предпроектное обследование не ограничивается лишь фактом установления экономической целесообразности (или нецелесообразности) автоматизации. Необходимо полное и глубокое изучение деятельности экспериментатора в процессе постановки и проведения эксперимента, при анализе и интерпретации полученных данных, что позволит выделить компоненты деятельности, которые можно автоматизировать в настоящее время, и сделать перспективный анализ остающихся составляющих с целью выявления компонентов, которые можно будет автоматизировать в будущем. Особый интерес представляет изучение «остатка», не поддающегося автоматизации по тем или иным причинам, и его функционирование в условиях автоматизации. Психологический анализ необходим не только на этапе предпроектного обследования, но и на последующих, так как определенные рассогласования функций двух основных подсистем автоматизированной системы могут обнаружиться в период отладки системы, в процессе ее эксплуатации и т. д.

Выделяют два направления развития автоматизации [43]. Первое — автоматизация экспериментов, использующих традиционные методы (преобладавшие до широкого использования автоматизации), основанные на ручной обработке экспериментальных данных, ручном управлении и контроле. Этот путь зачастую не использует полностью всех возможностей современных ЭВМ.

Второе направление — это автоматизация, основанная на новых эффективных методах, которые ранее не применялись в традиционных экспериментах.

Внедрение вычислительных машин произвело революцию в технике вычисления, в связи с чем стали доступными многие математические методы, которые ранее не применялись из-за громоздкости вычислительного аппарата. Отмечается, что в настоящее время автоматизация эксперимента все же в значительной степени идет по первому направлению — автоматизации традиционных экспериментов, что позволяет добиться экономии времени, а также освобождения экспериментатора от некоторой части рутинного труда [43]. Однако это ни в коей мере не исключает исследований и разработок, связанных с внедрением новых методов.

В заключение раздела сделаем следующее замечание. В современных исследованиях, посвященных проблемам проектирования автоматизированных систем, основное внимание обычно уделяется автоматизации процессов сбора, передачи, хранения и обработки информации, получаемой в результате проведения эксперимента, а также проблеме осуществления автоматических управляющих воздействий на объект исследования. В результате целый ряд важных функций, выполняемых в автоматизированной системе человеком, таких, как выбор цели, формирование нового способа решения задачи и т. д., обычно выпадает из рассмотрения. Поэтому в последующих разделах при анализе функций, выполняемых автоматизированной системой, мы в первую очередь старались выделить именно такие «пропущенные» функции, так как их всесторонний анализ представляет, с одной стороны, несомненный психологический интерес, а с другой — возможность повысить качество самой автоматизации эксперимента. Как уже отмечалось, для успешного проектирования и использования автоматизированных систем необходимо тщательное изучение психологических проблем, связанных с автоматизацией. К числу таких проблем мы относим следующие.

1. Проблему психологической готовности к внедрению автоматизации.

2. Проблему коллективного решения задачи а) группой, непосредственно занятой подготовкой и проведением конкретного эксперимента; б) группой «консультант—экспериментатор».

3. Проблему психологического изучения деятельности экспериментатора в условиях системы «автоматизированный эксперимент» и анализ изменений, возникающих в этой деятельности по сравнению с традиционной системой.

4. Проблему психологического анализа языка эксперимента. Рассмотрим три из перечисленных проблем более подробно

(четвертая будет предметом анализа в дальнейшей работе).

1. Проблема психологической готовности к внедрению автоматизации

Прежде всего отметим определенную психологическую общность между внедрением новых технических средств и новых методов исследования, обусловленную не только их тесной взаимо-

Q

связью, но и некоторой психологической эквивалентностью внедрения всего нового.

Анализ литературы и проведенные исследования позволяют заключить, что по отношению к внедрению автоматизированных систем могут наблюдаться следующие явления: «психологический барьер», психологическая готовность и «сверхдоверие». Содержание «психологического барьера» заключается в отрицательном или крайне настороженном отношении к внедрению вычислительной техники в экспериментальные работы и может проявляться в форме недоверия к машинным решениям, скрытого недовольства, а иногда и отказа от работы с ЭВМ. «Сверхдоверие» уже по своему названию предполагает преувеличение или даже абсолютизацию доверия к некоторому методу, техническому средству и т. д. При общении с ЭВМ «сверхдоверие» проявляется у пользователя в виде абсолютного доверия к результатам, полученным машиной, в преувеличении тех функций, которые может выполнять техническая подсистема и т. д. Интересно отметить, что, несмотря на полярность «психологического барьера» и «сверхдоверия», последнее состояние неустойчиво и в целом ряде случаев легко превращается в свою противоположность. Психологическая готовность подразумевает не только динамически устойчивое стремление коллектива к работе с ЭВМ, но и сознательно-критическое отношение к самому процессу автоматизации.

Явление возникновения «психологического барьера» обсуждалось некоторыми отечественными и зарубежными исследователями, однако до сих пор изучено недостаточно. В частности, отмечалось, что недоверие к машинным данным может возникнуть в результате несогласованности двух основных подсистем в системе «человек — ЭВМ», поэтому снятию «барьера» способствует выявление оптимальных форм распределения функций и кооперации между человеком и ЭВМ по ходу совместного решения ими некоторой задачи [129]. Ряд других авторов выделяют тот факт, что внедрение нового часто связано не только с ломкой старого, но и требует от человека новых знаний, навыков и умений. Поэтому «психологический барьер» особенно ярко проявляется у тех, кто в прошлом затратил много усилий на обучение каким-то определенным методам и не хочет вновь повторять процесс обучения. Решение задачи преодоления «барьера» в этом случае ищется в форме усовершенст-бования методов обучения человека новым знаниям, навыкам, а также новому языку.

Освоение большинства новых методов, а также использование ЭВМ немыслимо без освоения некоторого, хотя бы минимального, объема математических сведений, вследствие упоминавшегося нами проникновения математики во все этапы экспериментальной работы, во-первых, с целью сознательного применения математического аппарата и, во-вторых, при необходимости обращения к консультанту. К сожалению, приходится констатировать, что перспектива такого «вынужденного» изучения математики явля-

ется приятной далеко не для всех экспериментаторов. В. В. Налимов отмечает, что при преподавании статистики экспериментаторам приходится сталкиваться со следующими серьезными трудностями: «Создается такое впечатление, что у выпускников нематематических вузов от курса высшей математики остается умение производить некоторые операции, умение читать записи, сделанные на математическом языке, но все это не затрагивает их системы мышления. Математика остается, органически не связанной с их системой интуитивного мышления. Возникает своеобразный барьер в мышлении и, по-видимому, единственный путь преодоления— это... органически связать преподавание высшей математики с реальными задачами экспериментаторов» [76, с. 33]. Кроме того, экспериментаторов, изучающих прикладную математику, надо научить не только доказывать теоремы, но и «строить модели реальных систем, широко используя ЭВМ» [76, с. 21 ].

Известно, что «общение человека с компьютером... есть новая форма общения» [129]. Длд общения с ЭВМ нужен специальный язык. Это не может не создавать определенных трудностей, особенно у неподготовленного пользователя. В качестве примера упомянем, что в одном из московских научно-исследовательских институтов, в котором мы проводили исследования, часть физиологов отказалась работать с ЭВМ, так как вид получаемой информации был необычен—• числовая, и старые навыки не работали. Тогда инженеры наладили поступление информации в двух формах: числовой и традиционной; через некоторое время выработался новый навык, и по просьбе самих же экспериментаторов традиционная форма информации была снята.

Трудности, связанные с изучением нового языка, характерны не только для общения с ЭВМ. Так, в ряде работ отмечается, что трудности освоения нового метода носят ярко выраженный металингвистический характер, так как кибернетический подход к изучению сложных систем существенно изменяет «язык» исследователя: на смену языку дифференциальных уравнений, которым пользовались в течение 200 лет, приходит новый алгебраический язык.

Надо отметить, что «психологический барьер» изучался не только в связи с внедрением компьютеров в различные области человеческой деятельности, но также и по отношению оценки человеком новой идеи, нового технического средства и т. д. Высказывается предположение о существовании пока неизученного и неопределенного «времени реакции», которое требуется для восприятия нового представления, причем при изучении необходимо учитывать не только логические, но и психологические факторы (в том числе и мотивационные) [90].

Новый метод может потребовать от исследователя не только приобретения новых знаний, но и пересмотра, а иногда и коренного изменения в системе уже сложившихся, в ряде случаев ставятся под сомнение даже те факты, которые по тем или иным причинам

исследователь считал неоспоримыми. Поэтому некоторые консультанты в числе наиболее важных личных качеств человека, влияющих на установление оптимального контакта с консультируемым и на эффективность применения МПЭ, называют готовность к пересмотру своего мнения, а также критическое отношение к научным авторитетам (к собственному, авторитету научного руководителя или консультанта).

Отметим-, что у человека в процессе работы, в том числе и научно-исследовательской, складьгоается определенный стереотип в решении отдельных задач и выполнении конкретных функций. Автоматизация неизбежно приводит к ломке этого стереотипа, так как происходит обязательное распределение функций между человеком и ЭВМ, распределение и перераспределение функций внутри коллектива исследователей, видоизменение функций, оставляемых за конкретным членом коллектива, возникновение некоторых новых функций, изменение коммуникативных связей между членами коллектива и его состава и т. д. Кроме того, внедрение новых методов исследования часто требует от человека ломки сложившихся логических стереотипов, научно-категориальных схем, что создает определенное «интеллектуальное напряжение», означающее «не только логическую, но и мотивационную перестройку» [90, с. 221]. Все перечисленные явления могут способствовать появлению «психологического барьера», так как уже сам факт необходимой ломки сложившегося стереотипа может вызвать у некоторых людей отрицательное отношение к внедрению автоматизированных систем. Возможно, образованию «барьера» способствует также своеобразная «психологическая инерция» [25]. Однако внедрение ЭВМ и новых методов исследования не обязательно во всех случаях наталкивается только на «психологический барьер». Проанализируем подробнее явление «сверхдоверия», упоминание о котором, несмотря на его очевидную важность, почти не встречается в психологической литературе. Поясним это явление на примере использования математических методов в различных областях науки.

В настоящее время трудно назвать симпозиум, конференцию, монографию, посвященные проблемам развития современной науки, в которых так или иначе не затрагивались бы вопросы взаимодействия математики и конкретных наук, все чаще в литературе появляется специальный термин «математизация». Отмечается, что математизация науки представляет собой проникновение и успешное использование математических средств в рамках данной конкретной науки, причем применение математического аппарата не должно являться самоцелью или средством некоторого искусственного усложнения научных исследований, а вызвано органическими потребностями данной науки, вытекающими непосредственно из закономерностей развития научного знания [18]. К числу таких потребностей относят стремление ученых к нахождению количественных закономерностей явлений, к изучению математиче-

ских моделей различных процессов, которые в свою очередь используются для предсказания, проверки, при переходе к автоматическому управлению и т. д. [2, 18, 27]. Математическая символика может выполнять функции языка науки, что получило особо важное значение в связи с развитием вычислительной техники.

Применение математических методов позволило решить целый ряд различных задач из области экономики, естествознания и т. д. В некоторых случаях использовались уже известные математические методы, в других велись поиски нового математического аппарата, который позволил бы описать интересующий исследователей круг явлений. В результате возникли новые математические дисциплины, такие, как теория оптимального управления, теория массового обслуживания и т. д. Однако наряду с успешным применением математики в различных областях человеческого знания встречаются случаи злоупотребления ею, анализ которых показывает, что математизация науки является не только важной философской и методологической, но и сугубо психологической проблемой.

Как справедливо отмечает Е. С. Венцель, утверждение о том, что «математизация всех отраслей человеческой деятельности и всех сторон нашей жизни вообще» не только возможна, но и была бы «несомненным благом, исторически присущим нашей эпохе» [37, с. 192], часто понимается и таким образом: «...всякая наука, которая математизирована, уже тем самым лучше той, которая еще не успела стать таковой» [37, с. 106]. В результате, как указывают некоторые авторы, появляются отрасли, где уверовали в математические методы «больше, чем они того заслуживают» [37, с. 129]. У некоторых экспериментаторов складывается твердое убеждение, что в любом исследовании необходимо прежде всего применить математический аппарат, независимо от того, вызвано это непосредственными потребностями задачи или нет, так как иначе исследование не будет достаточно «научным». Желание во что бы то ни стало применить математический аппарат приводит иногда к тому, что исследователь, искренне «считая математизацию за абсолютное благо» (а в некоторых случаях и из других побуждений, например, из стремления сохранить престиж «передового ученого»), в целом ряде случаев точными методами решает произвольно поставленные задачи и в результате создает «видимость научного обоснования там, где по существу его нет» [37, с. 107] или получает абсурдные решения. В. И. Борисов отмечает, что «в последнее время подобных решений стало появляться все больше» (кроме того, в некоторых сложных задачах абсурдное решение разгадать совсем не просто), что в свою очередь вызывает недоверие к методам, используемым при решении этих задач [37, с. 119]. Так, «сверхдоверие» может привести к абсурдному решению, которое в свою очередь вызывает уже недоверие к данному методу.

Проникновение математических методов в конкретные науки может наталкиваться как на «психологический барьер», так и на

«сверхдоверие», причем оба явления в конечном счете служат своеобразным тормозом для математизации этих наук. Но только ли с трудностями формализации сложных задач и с недостаточной разработанностью математического аппарата связаны эти явления? Известны случаи, когда исследователем применялся сложный математический аппарат для решения заведомо простых или даже «надуманных» задач, что позволило Э. Ферми сделать, в частности, следующее утверждение: «Математика сегодня — это не передовая наука времени Гаусса; слишком часто сегодня математик или физик с математическим складом ума выдумывает трудную задачу, решает ее, а потом восклицает: «Смотри, какой я умный» [87, с. 26]. Мы не будем анализировать «сложные» отношения Э. Ферми с математикой, отметим только, что подобное «прохладное» отношение было вызвано не математической безграмотностью или завистью к «физикам с математическим складом ума». По свидетельству ученика и сотрудника Э. Ферми академика Бруно Понтекорво, Э. Ферми не только обладал глубокими математическими знаниями, но и «мог при необходимости подходить к решению любой задачи самыми рафинированными методами» [87, с. 24], кроме того, он был первым физиком, применившим в своей повседневной работе вычислительную машину и сам был прекрасным программистом. Нас интересует в приведенном выше высказывании не первая его часть, тем более, что после знакомства с работами фон Неймана отношение Ферми к математике изменилось, а вторая.

Почему одно только применение сложного математического аппарата даже к второстепенной или надуманной задаче позволяет исследователю считать себя «умным»? Почему «математик, не обладающий достаточной математической фантазией... формулирует на одном из математических диалектов задачу прикладной направленности, не заботясь о реалистичности ее постановки» [73, с. 50] и при этом считает, что он сохраняет свой престиж? (Опасность появления «престижных» работ широко обсуждается как у нас, так и за рубежом^) Причем в некоторых случаях, особенно при использовании математических методов нематематиками, эти исследования далеко не всегда интересны и с математической точки зрения, а в некоторых случаях и просто безграмотны, что позволяет говорить не только о математизации знаний, но и о «злоупотреблении математикой». В некоторых случаях исследователи, «используя математику для описания реально наблюдаемых явлений», извлекают даже ту информацию, «которая не содержится ни в результатах наблюдений, ни в постулатах, исходя из которых строятся исходные модели». В результате серьезно, «математически доказывается, что у человека может быть только семь уровней абстракции» и т. д. [73, с. 38]. Подобная «математизация» критиковалась еще Ф. Энгельсом в «Анти-Дюринге».

Почему возможны выше перечисленные явления? Несомненно, одной из объективных причин может являться обилие математических диалектов, вследствие чего даже математики зачастую не в

силах «понять язык и терминологию своих собратьев, специальность которых далека от них» [73, с. 7]. Естественно, в таких условиях процесс диагностирования «престижных» работ затруднен. Кроме того, иногда возникает своеобразный парадокс: специалист не математик, прочтя подобную работу, решает, что хотя она и не представляет интереса с точки зрения данной науки, но, возможно, интересна с точки зрения математики, а математик, наоборот, т. е. чтобы оценить работу, надо быть одновременно и математиком и специалистом в данной области. Однако мы действительно «не продвинемся ни на шаг до тех пор, пока не перейдем от чисто логического анализа в область мотивации», требующей столь же объективного подхода, как и другие факторы деятельности ученого [90, с. 218].

М. Г. Ярошевский разделяет мотивы научной деятельности на внутренние, создаваемые противоречиями внутри познавательного поля, и внешние. Несмотря на высокую значимость внешних мотивов, именно внутренняя мотивация неразрывно связана с логикой развития научной мысли. Дж. Д. Бернал отмечает, что нерешенная проблема сама по себе уже является могучим стимулом для развертывания процесса деятельности ученого, направленного на поиски ее решения. Внешние и внутренние мотивы находятся в сложном соотношении. Но можно ли утверждать, что неалгорит-мизированный процесс выбора метода решения задачи не зависит от действия внешних мотивов?

Как правило, исследователь имеет несколько реальных возможностей выбора того или иного метода решения интересующей его проблемы, и в этих условиях внешние мотивы имеют существенное значение, причем в качестве побудителя не только всей деятельности в целом, но и конкретных ее этапов. Изучение внешних и внутренних мотивов в реальных ситуациях, а также анализ конфликтов между ними, не должны заключаться в попытках выяснения, какие мотивы «лучше», а какие «хуже». Необходимо соблюдать осторожность при оценке деятельности по ее результату, несмотря на то, что часто только по результату можно оценить целесообразность применения того или иного метода. Ни один метод не дает полной гарантии успеха, особенно при использовании в новой ситуации. Однако исследователь может сознательно идти на риск, если им движет желание применить новый метод для решения задачи. По утверждению некоторых консультантов, консультации, в которых удается пробудить у экспериментатора именно такую любознательность, являются наиболее оптимальными.

Выбор метода может быть обусловлен также уверенностью исследователя в его адекватности решаемой задаче, при этом доверие иногда переходит в «сверхдоверие», но существуют также ситуации, когда вопрос доверия или недоверия вообще не стоит перед исследователем, да и сам метод как таковой отходит на второй план. К сожалению, мнение о том, что «хомо сапиенс» уступает место «хомо математикусу», а математизация является «абсолютным бла-

гом», не только «вольное» высказывание одного ученого [37, с. 133], но и довольно распространенная точка зрения, причем это мнение понимается и буквально, т. е. заранее дается жесткая установка: если хочешь быть (или казаться) передовым ученым, а не отживающим «хомо сапиенс», ты должен в первую очередь применить математику. Было бы ошибкой считать, что в этом случае исследователь, применив «модный» метод, обязательно получит плохой результат. Однако, если это происходит, далеко не все экспериментаторы способны критически оценить свою роль, иногда даже не делается никакой попытки выяснить причины неудачи, а вина целиком перекладывается на метод и в некоторых случаях на консультанта. При этом недоверие может так же абсолютизироваться, как раньше абсолютизировалось доверие.

Многие новые идеи проходят сложный путь, если вначале приходится бороться с - недоверием и завоевывать доверие, то в дальнейшем не исключена опасность появления «излишнего» доверия, которое в свою очередь может привести к абсурду и в связи с этим к новой волне недоверия, появляется как бы вторичный «психологический барьер».

Все сказанное относится не только к применению новых математических методов, но и к внедрению ЭВМ, а также и ко всей проблеме создания психологической готовности к внедрению автоматизированной системы в экспериментальные исследования. Отметим, что перечисленные явления зависят не только от личных качеств индивида, но и от целого ряда окружающих условий. Так, на производстве, когда внедрение нового метода требует значительных затрат — денежных, временных и т. д., а гарантии быстрой окупаемости нет, «барьер» может проявиться особенно ярко. Большое значение имеет также неоднородность коллектива в смысле его психологической готовности к использованию автоматизированных систем, в одном и том же коллективе могут наблюдаться одновременно все три перечисленных явления («психологический барьер», психологическая готовность и «сверхдоверие»), причем в самых различных формах, зависящих в свою очередь от целого ряда объективных и субъективных факторов. Кроме того, психологическая готовность данного индивида к общению с ЭВМ ил