Формы и методы теоретического познания

На эмпирическом уровне мы имеем дело лишь с явлением предмета, то есть с тем, что лежит на поверхности, а теоретический уровень привязан к сущности. Поэтому цель теоретического познания – открыть закон, закономерности изучаемого предмета. А законом являются не просто общие, повторяющиеся необходимые связи, но существенные.

Целям теоретического познания соответствуют необходимые средства познания, к которым, в первую очередь, относится объяснение. Если описание отвечает на вопросы: «какой», «как», то объяснение дает ответ на вопрос «почему?» Здесь и находится один из важнейших критериев различия описания и объяснения. Нельзя согласиться с утверждением, что ученый чаще ставит вопрос «как?», а не вопрос «почему?». Все зависит от того, на каком уровне познания находится ученый. Подлинная развитая наука предполагает решение вопроса «почему?», связанного с изысканием закономерности.

В последнее время большой интерес в научном познании вызвала проблема понимания, которая наряду с объяснением всегда имела большое значение для науки.

К методам теоретического познания относятся: идеализация, формализация, аксиоматический метод, гипотетико-дедуктивный, исторический и логический, мысленный эксперимент,

Идеализация является видом абстракции, которая предполагает мысленную реконструкцию предмета посредством отвлечения от некоторых его свойств или пополнения их. Будучи обобщенными образами, абстракции выполняются на системе моделей. Одни выполняются на материальных моделях Их именуют материальными. Другие реализуются на моделях идеальных, их называют идеальными.

Присутствие в познании идеализаций служит показателем развитости отраслей знания, соответствует теоретической стадии функционирования мысли. Поскольку теория есть набор идеализаций, а с введением идеализаций неизбежно выделение лишь некоторых черт и факторов и игнорированием всего остального, входящего в состав действительного целого, возникает вопрос о степени правомерности идеализации: каковы пределы, границы допустимого идеализирования признаков в надежде получить адекватные результаты. В определенных моментах идеализации могут вступать в острый конфликт с реальностью, особенно когда это относится к фундаментальным допущениям теорий.

Идеализация представляет разновидность мысленного эксперимента, складывающегося из следующих этапов:

1)выделение в натурной ситуации комплекса принципиальных с позиций анализа параметров (отношения собственности, власти и др.) на фоне пренебрежения иными признаками предмета;

2)конструирование выделенных признаков как инвариантных, репрезентативных для некоторого класса явлений (отношения собственности, власти и т.д. как структурообразующие факторы, связывающие общество в единое целое);

3)операция предельного перехода. Путем отбрасывания «возмущающего воздействия условий на выделенные отношения осуществляется переход к предельному случаю, то есть к собственно идеализированному предмету – «собственность» как базис общественно-экономической формации, «власть» как основа общественно-экономической формации и т.д.

Идеализация выражается не только в принятии ряда допущений при формулировании теоретических законов, но также и в процедуре конструирования идеализированных объектов.

Примером такого идеализированного объекта являются «материальная точка», понятие широко используемое к классической механике, «несжимаемая жидкость», изучаемая в гидродинамике и т.д.

Ясно, что идеализированные объекты не имеют реальных референтов, что это некоторые конструкции теоретического мышления. Возникает вопрос: в чем смысл этих фиктивных объектов?

Дело в том, что конструирование идеализированных предметов является способом формулирования идеализированных предположений и методом выявления в «чистом виде» определенных зависимостей, выражаемых в теоретических законах. Так, если реальное тело движется под воздействием силы. приложенной к центру его тяжести, то движение этого центра не зависит ни от геометрической формы тела, ни от распределения массы в теле. а лишь от общего количества массы. Центр тяжести движется так, как если бы вся масса была сосредоточена в нем, т.е. подобно идеализированному объекту «материальная точка». Выявляя с помощью идеализированного предмета зависимости, существующие в случае движения тел под воздействием силы, приложенной к центру тяжести, мы получаем ключ для раскрытия всей сложной системы зависимостей, существующих в разнообразных случаях реальных механических движений.

Каков характер тех зависимостей, которые формулируются в теории на основе ряда идеализирующих допущений? Следует ли их считать просто субъективным «упрощением» и «схематизацией» реальной эмпирической ситуации?

По-видимому, идеализация не может быть сведена к «упрощению» того, что дано в опыте. Посредством идеализации не только отвлекаются от определенных данных в опыте факторов, но в ряде случаев формулируют такие допущения, которые не могут быть реализованы в опыте.

Поэтому идеализация может служить выявлению сущностных, объективно-реальных зависимостей

Формализация – это совокупность познавательных операций, позволяющих превратить содержательно построенную теорию в систему материализованных объектов определенного вида (символов). Целью всякой формализации является построение и выражение системы знаний. Но формализованная система может выполнять свою задачу лишь в том случае, если ее элементы и отношения могут быть содержательно интерпретированы. Для того, чтобы понять правила формализованных операций, мы должны выйти за пределы данной формалинной системы, так как ни одна система не может быть полностью формализована. Всегда остается некоторый неформализованный остаток, который должен быть формализован в другой системе и так далее, пока мы не остановимся, чтобы использовать неформализованные правила. Надо помнить, что формализованные системы строят всегда применительно к некоторому содержанию, и лишь потом абстрагируются от него. Формализация – не самоцель, а средство построения некоторой системы знания. Формализация позволяет обобщить формальную структуру теорий (или их частей), относящихся к разным предметным областям, и тем самым сэкономить усилия, направленные на разработку логической структуры каждой в отдельности. Формализация является основой широкого применения машинной техники.

Аксиоматический метод – получил распространение в связи с развитием логико-математических наук и выступает как одна из форм дедуктивного метода. Под аксиомой понимаются исходные принципы или посылки, из которых все остальные утверждения теоретической системы должны выводиться чисто логическим путем, посредством доказательств.

Гипотетико-дедуктивный метод применяется главным образом в так называемых эмпирических науках: физике, химии, биологии и т.д.

Этот метод стал применяться в науке еще с 17 века. Но объектом методологического анализа стал лишь в середине 20 века. Интересно, что его применение противоречило идеалу эмпирической науки, которые должны строиться «снизу-вверх»: от эмпирических данных к теоретическим обобщениям. Здесь же исследование движется от общей теории к единичным фактам. Исследование начинается с выдвижения гипотезы, из которых выводятся утверждения об эмпирических фактах, которые должны наблюдаться, если исходная гипотеза верна. Удостоверение истинности исходной гипотезы возможно двумя методами: верификации и фальсификации.

Метод верификации был предложен Р.Карнапом (1891-1970). Суть метода состоит в том, чтобы создать возможность эмпирической проверки теоретических конструкций высокого уровня абстракций, не допускающих их непосредственного сопоставления с фактами. Для этого из проверяемой гипотезы выводится ряд следствий с уровнем абстракции, понижаемым до тех пор, пока дело не дойдет до утверждений о том. Какие факты должны непосредственно наблюдаться, если теоретические предположения верны. Эти утверждения и следует сопоставлять с наблюдаемыми фактами. Соответствие фактам будет прямо свидетельствовать об истинности эмпирически проверяемого следствия и косвенно подтверждать истинность исходной гипотезы, из которой это следствие было логически выведено.

Однако эмпирическое подтверждение гипотез низшего уровня не может гарантировать истинность исходной гипотезы. Сколько бы следствий не проверили на соответствие фактам, всегда остается возможность того. Что очередное следствие разойдется с ними. Следовательно, рост числа соответствий ведет лишь к повышению вероятности того, что исходная гипотеза истинна, не делая эту истинность абсолютно достоверной.

Метод фальсификации, предложенный К.Поппером (1902-1994), должен был преодолеть эту неуверенность в истинности исходной гипотезы. Начало процедуры фальсификации было тем же, что и при верификации: выдвижение гипотезы и выведение из нее ряда следствий более низкого уровня абстракции. Только следствия должны были касаться не тех фактов, которые должны наблюдаться при условии, что исходная гипотеза верна, а тех, которые при верности этой гипотезы наблюдаться ни в коем случае не должны. Исследование при этом разворачивалось в направлении, противоположном верификации. Ученый должен был искать факты, не подтверждающие, а опровергающие его предположения. И пока такие факты не обнаруживались. Исходная гипотеза могла считаться истинной.

Исторический метод предполагает прослеживание истории объекта во всей его полноте и многообразии, обобщение эмпирического материала и установления на этой основе общей исторической закономерности. Но эту закономерность можно выявить и не обращаясь непосредственно к реальной истории, а изучая процесс на высшей стадии его развития, что и составляет суть логического метода.

Исторический и логический методы взаимно дополняют друг друга, что позволяет переходить от структуры ставшего объекта к законам его развития и, наоборот, от истории развития – к структуре ставшего объекта. То есть, при изучении развития мы обращаемся к настоящему с тем, чтобы лучше понять прошлое. При познании же наличных характеристик объекта мы обращаемся к его прошлому, чтобы лучше знать настоящее. Вопросы «что», «где», «когда», «в каких условиях» и т.п., четко очерчивают факты, придают им свойство конкретности. Конкретизация фактов крайне необходима, она - противоядие против подтасовки, фальсификации фактов.

Современной науке известно несколько типов моделирования. Предметное моделирование представляется собой использование моделей, воспроизводящих определенные геометрические, физические, динамические и функциональные характеристики прототипа.

Мысленное моделирование – это использование различных мысленных представлений в форме воображаемых моделей. Знаковое (символическое) моделирование использует в качестве моделей схемы, чертежи, формулы. В них в условно-знаковой форме отражаются какие-то свойства оригинала. Разновидностью знакового моделирования является математическое моделирование, осуществляемое средствами математики и логики. Язык математики позволяет выразить любые свойства объектов и явлений, описать их функционирование или взаимодействие с другими объектами с помощью системы уравнений. Часто математическое моделирование сочетается с предметным.

Компьютерное моделирование получило широкое распространение в последнее время. В данном случае компьютер является и средством и объектом экспериментального исследования, заменяющим оригинал. Моделью при этом является компьютерная программа.

Моделирование связано с аналогией. В основе этого метода лежит существенное сходство объекта-оригинала и его модели. К моделированию следует относиться с той же осторожностью, что и к аналогии, строго указывать пределы и границы допустимых при моделировании упрощений.

Под системным подходом в широком смысле понимают метод исследования, при котором интересующие нас предметы и явления рассматриваются как части или элементы определенного целостного образования. Эти части и элементы, взаимодействуя между собой, формируют новые свойства целостного образования (системы), отсутствующие у каждого из них в отдельности. Таким образом, мир предстает перед нами как совокупность систем разного уровня, находящихся в отношении иерархии.

Система – это внутреннее (или внешнее) упорядоченное множество взаимосвязанных элементов, проявляющее себя как нечто единое по отношению к другим объектам или внешним условиям.

Понятие «элемент» означает минимальный, далее уже неделимый компонент в рамках системы. Во всех системах связь между элементами является более устойчивой, упорядоченной и необходимой, чем связь каждого из элементов с окружающей средой. Элемент является таковым только в рамках данной системы, при других отношениях он сам может представлять сложную систему. Совокупность связей между элементами образует структуру системы.

Рассматривая строение системы, в ней можно выделить следующие компоненты: подсистемы и элементы. Подсистемы являются крупными частями систем, обладающими значительной самостоятельностью. Разница между подсистемами и элементами условна.

В рамках системного подхода была создана общая теория систем, которая сформулировала принципы, общие для самых различных областей знания. Она начинается с классификации систем и дается по нескольким основаниям.

В зависимости от структуры системы делятся на: дискретные, жесткие, централизованные.

Дискретные системы состоят из подобных друг другу элементов, не связанных между собой непосредственно, а объединенные только общим отношением к окружающей среде, поэтому потеря нескольких элементов не наносит ущерба целостности системы.

Жесткие системы отличаются повышенной организованностью, поэтому удаление даже одного элемента приводит к гибели всей системы.

Централизованные системы имеют одно основное звено, которое, находясь в центре системы, связывает все остальные элементы и управляет ими.

В 70-е годы ХХ столетия возникает синергетика, которая по определению её создателя Г.Хакена, занимается изучением систем, состоящих из многих подсистем самой различной природы. Основная идея синергетики – идея о принципиальной возможности спонтанного возникновения порядка и организации из беспорядка и хаоса в результате процесса самоорганизации. Это происходит при возникновении положительной обратной связи между системой и окружающей средой. То есть речь идет о том, что под воздействием окружающей среды в системе возникают и накапливаются полезные изменения, которые могут привести к кардинальному изменению системы, превратить ее в более сложную и высокоорганизованную.

Синергетика претендует на открытие некоего универсального механизма, с помощью которого осуществляется самоорганизация в системах живой и неживой природы. Однако объектом синергетики могут быть только системы, имеющие ряд особенностей: открытость, неравновесность, нелинейность, диссипативность. Открытая система обменивается с окружающей средой веществом, энергией, информацией. Г.Хакен считает, что переработка энергии получаемой системой на микроуровне, проходит ряд этапов, что в конце концов, приводит к упорядоченности на макроскопическом уровне. При изменяющихся условиях одна и та же система может демонстрировать разные способы самоорганизации. А в сильно неравновесных условиях системы начинают воспринимать и те факторы, которые в обычных условиях были безразличными для системы.

Из критического состояния существенной неравновесности системы выходят в форме скачка. Скачок – это крайне нелинейный процесс, при котором даже малые изменения управляющих параметров системы вызывают ее переход в новое качество.

Диссипативность – это особое динамическое состояние системы, когда из-за процессов, протекающих с элементами неравновесной системы, на уровне всей системы проявляются качественно новые свойства и процессы. В ходе своего развития диссипативные системы проходят два этапа:

1) Период плавного эволюционного развития, с хорошо предсказуемыми линейными изменениями, подводящими в итоге систему к некоторому неустойчивому критическому состоянию.

2) Скачок, переводящий систему в новое устойчивое состояние с более высокой степенью сложности и организованности.

Критическое значение параметров системы, при которых возможен неоднозначный переход в новое состояние, называют точкой бифуркации. Обнаружение явления бифуркации, позволило, как считает И.Пригожин, ввести в физику элемент исторического подхода. При протекании процесса самоорганизации явно обнаруживается однонаправленность времени. Классическая термодинамика доказывала необратимость времени, используя второе начало термодинамики. Неравновесная термодинамика И.Пригожина использует следующий аргумент: процесс скачка невозможно повернуть назад. После перехода системы через точку бифуркации, она качественно преобразуется.

Синергетический анализ систем сталкивается с необходимостью исследования природы неопределенности. Актуальна и проблема случайности. Как бы долго и тщательно ни проводилось исследование систем, это не приводит к освобождению от случайности. Случайность понимается таким образом, что свойства и качества отдельных явлений изменяют свои значения независимым образом и не определяются перечнем характеристик других явлений.

Необходимые в новой стратегии изучения самоорганизующихся систем статистически закономерности формулируются на языке вероятностных распределений и проявляются как законы массовых явлений на базе больших чисел.

Синергетика возникла на базе термодинамики и радиофизики, но её идеи носят междисциплинарный характер.

Ученые различных специальностей хорошо понимают, что в научном творчестве важное значение имеют факторы внелогического характера (талант и опыт ученого, оснащение лабораторий современным оборудованием, творческая атмосфера в научном коллективе и т.д.)

Интуицию обычно определяют как прямое усмотрение истины, постижение ее без всякого рассуждения и доказательства. Для интуиции типичны неожиданность, невероятность, непосредственная очевидность и неосознанность ведущего к ней пути. Велика роль интуиции в математике, логике. Существенное значение имеет интуиция в моральной жизни, историческом и вообще гуманитарном знании. Художественное познание вообще невозможно без интуиции.

Есть множество определений интуиции, но для всех общим является одно – непосредственный характер интуитивного знания.

К формам развития научного знания относят прежде всего проблему, гипотезу, теорию.

Проблема– это необходимо возникающий в процессе научного познания вопрос или целостный комплекс вопросов, решение которых представляет теоретический или практический интерес. Весь ход развития человеческого познания может быть представлен как процесс перехода от постановки проблем к их решению, а затем к постановке новых проблем.

Научное познание начинается с постановки проблемы. Часто говорят, что правильно поставить проблему – это уже значит наполовину обеспечить успех в ее разрешении. Во всем цикле познания – от постановки проблемы до ее разрешения – движущее пружиной выступает долженствование в различных формах, выражающее активность познающего субъекта в его отношении к объекту. Долженствование – субъективный момент в процессе научного исследования, но это субъективное есть выражение объективного: общественных потребностей человека по практическому преобразованию мира. Эти потребности стоят в начале и в конце научного исследования. Они побуждают ставить и разрешать научную проблему, определяют пути практической реализации научных идей.

Научные проблемы подразделяются на следующие виды.

По используемым методам:

- Программируемые проблемы. К данному типу проблем обычно относят стандартные проблемы, возникающие на основе определенного знания и являющиеся закономерным результатом процесса познания. Для их решения применяется определенная модель с внесением необходимых корректировок на специфические особенности.

- Непрограммируемые проблемы. К этому типу проблем относятся нестандартные проблемы. То есть проблемы, для решения которых нет алгоритмов.

- Неразрешимые проблемы - это проблемы, путей решения которых нет.

По характеру решения:

- Рутинные проблемы. Проблемы данного типа решаются по отработанным моделям и не требуют творческого подхода, так как все процедуры решения таких проблем известны.

- Селективные проблемы. Проблемы такого типа решаются в определенных рамках альтернативного подбора моделей и алгоритмов их решения.

- Адапционные проблемы. Проблемы данного типа решаются в сочетании использования нестандартного подхода на основе новых идей с отработанными моделями и алгоритмами их решения.

- Инновационные проблемы. Проблемы этого типа решаются в сочетании использования нестандартного подхода на основе новых идей м разработкой новых моделей и алгоритмов их решения.

По степени формализации:

- Хорошо структуризованные проблемы. Это проблемы, в которых зависимости между элементами целостного комплекса задач, составляющих проблему, могут получать численные значения или символы. При решении проблем такого типа используются количественные методы.

- Слабо структуризованные проблемы. Это проблемы, как правило, сложные, отличающиеся в первую очередь качественными зависимостями между структурными межэлементными связями проблемы. Однако они содержат как качественные, так и количественные элементы при преобладающем составе первых. В решении подобных проблем исключается возможность построения моделей. Но не всегда. Все зависит от специфики конкретной проблемы и приемлемости сочетания количественных и эвристических методов.

- Неструктуризованные (или качественно выраженные) проблемы. В этого типа проблемах количественные зависимости между структурными межэлементными связями проблемы совершенно неизвестны. Решение этих проблем предполагает использование эвристических методов, основанных на теоретических рассуждениях, логике, интуиции, опыте и т.д.

Различают также:

1.Явные и неявные проблемы. Явные содержат максимум информации о самой проблеме, методах ее изучения и возможных результатах ее решения; неявные – минимум сведений о решении проблемы и методах ее исследования.

2. Развитые и неразвитые проблемы. Неразвитые проблемы характеризуются незавершенностью и неполнотой, и потому иногда их называют предпроблемами.

Требования к постановке научных проблем:

- Наличие обоснованного вывода о том, что избранная проблема не решена в мировой науке или предлагаемые решения неудовлетворительны.

- Анализ предшествующего опыта исследования выявленной проблемы, чтобы избежать дублирования

- Обоснование актуальности проблемы для общества в дополнение к личной убежденности, что ее необходимо решать.

- Выявление основного противоречия проблемной ситуации

- Формулирование целей и задач исследования

Формулировка проблемы включает в себя, как правило, три части:

1) Систему исходных утверждений или описание фактических данных.

2) Постановку вопроса – что нужно найти.

3) Методологический принцип – систему указаний на возможные пути рушения.

Процесс решения проблемы

- Ознакомление с проблемой.

- Уточнение проблемы.

- Постановка проблемы.

- Подборка и определение объема необходимой информации

- Рабочая формулировка проблемы.

- Разработка вариантов возможных решений проблемы, выработка идей.

- Поиск решения проблемы

- Проверка правильности (истинности) решения проблемы

Гипотеза

Гипотеза представляет собой форму вероятного знания, это научно обоснованное предположение о причинах или закономерных связях каких-либо явлений природы, общества и мышления.

Научно обоснованные предположения (гипотезы) надо отличать от беспочвенных фантазий в науке.

Требования к выдвижению гипотез.

- Непротиворечивость: имеется в виду как логическая непротиворечивость, так и фактическая, т.е. гипотеза не должна противоречить фактам, для объяснения которых она предназначена.

- Принципиальная проверяемость. В науке не признаются догадки, которые в принципе нельзя проверить и, следовательно, обосновать или опровергнуть.

Путь построения и подтверждения гипотез проходит ряд этапов:

1.Выделение группы фактов, которые не укладываются в прежние теории или гипотезы и должны быть объяснены новой гипотезой.

2.Формулировка гипотезы (или гипотез), то есть предположений, которые объясняют эти факты.

3.Выведение из данной гипотезы всех вытекающих из нее следствий.

4.Сопоставление выведенных из гипотезы следствий с имеющимися наблюдениями, результатами экспериментов, с научными законами.

5.Превращение гипотезы в достоверное знание или в научную теорию, если подтверждаются все выведенные из гипотезы следствия и не возникает противоречий с ранее известными законами науки.

Способы подтверждения гипотез.

1.Обнаружение предполагаемого объекта, явления или свойства.

2.Выведение следствий и их проверка. В этом случае большая роль принадлежит эмпирическим фактам.

Эти два способа являются прямыми доказательствами истинности гипотез.

3.Косвенное подтверждение гипотез: опровергаются все ложные гипотезы, после чего делается заключение об истинности одного оставшегося предположения. В данном случае, во-первых, необходимо перечислить все возможные предположения, во-вторых, необходимо опровергнуть все ложные гипотезы.

Опровержение гипотез осуществляется путем опровержения (фальсификации) следствий, вытекающих из данной гипотезы. Это возможно, если, во-первых, не обнаруживаются все или многие из необходимых следствий или, во-вторых, обнаруживаются факты, противоречащие выведенным следствиям.

Теория.

Теория – система знаний, которая удовлетворяет требованиям непротиворечивости, логической согласованности, простоты и, которая выполняет функции описания, объяснения и предсказания, способствует интеграции знаний.

А.Эйнштейн отмечал, что «теория преследует две цели: 1.Охватить по возможности все явления и взаимосвязи (полнота). 2.Добиваться этого, взяв за основу как можно меньше логически взаимно связанных логических понятий и произвольно установленных соотношений между ними (основных законов и аксиом [31;264]

Анализ строения и развития теории имеет двоякое значение. Во-первых, он служит предпосылкой для понимания закономерностей движения познания в целом: ведь теория является такой формой движения мышления, в которой осуществляется синтез познания. Во-вторых, определение гносеологической сущности и функций теории необходимо для понимания других форм мышления: понятия, суждении, умозаключения.

В методологии науки выделяют следующие основные элементы структуры теории:

1)фундаментальные понятия, принципы, законы, уравнения, аксиомы;

2)идеализированные объекты, абстракции существенных свойств и связей изучаемых предметов;

3)совокупность определенных правил и способов доказательств и объяснения;

4)философские установки, социокультурные и ценностные факторы;

5)совокупность законов и утверждений, выведенных в качестве следствий из основных аксиом.

Категории – это предельно общие фундаментальны понятия. Каждая наука в своем развитии формирует свой категориальный аппарат.

Ключевой элемент теории – это закон. Собственно и теорию можно определить как систему законов, выражающих сущность, глубинные связи изучаемого объекта. Закон – это объективная, существенная, необходимая, устойчивая, то есть повторяющаяся, связь между процессами и явлениями мира. Познание законов – сложный, противоречивый процесс отражения действительности. По степени общности законы делятся на всеобщие, общие и частные, а по характеру вытекающих из них предсказаний – на динамические и статистические. В законах динамического типа предсказания имеют точно определенный однозначный характер. Динамические законы характеризуют поведение относительно изолированных систем, состоящих из небольшого количества элементов и в которых можно абстрагироваться от целого ряда факторов.

В статистических законах предсказания носят вероятностный характер. Подобный характер предсказаний обусловлен действием множества случайных факторов, и статистическая закономерность возникает как результат взаимодействия большого числа элементов, составляющих коллектив, и поэтому характеризуют не столько поведение каждого элемента, сколько коллектив в целом.

Обычно считают, что стандартным методом проверки теорий является опыт. Однако часто теорию нельзя проверить прямым экспериментом, и потому ограничиваются требованием принципиальной подтверждаемости (верифицируемости). Как считал К.Поппер, важную роль при оценке теорий играет принципиальная опровергаемость. Теория включает запреты, и именно это делает ее проверяемой.

В целом предпочтение отдается той теории, которая:

1)сообщает новую информацию;

2)является логически более строгой;

3)обладает большей объяснительной и предсказательной силой;

4)может быть проверена посредством сравнения предсказаний с наблюдениями.

Выбирается та теория, которая наилучшим образом выдерживает конкуренцию с другими теориями.

В.Гейзенберг считал, что научная теория должна быть непротиворечивой (в формально-логическом смысле), обладать простотой, красотой, компактностью, определенной (всегда ограниченной) областью своего применения, целостностью и «окончательной завершенностью. Но наиболее сильный аргумент в пользу правильности теории – ее «многократное экспериментальное подтверждение».

Научная теория – удивительное достижение человеческого разума. Ученый, опирающийся на небольшое количество аксиом, использующий в процессе рассуждения экспериментальные обобщения, при помощи логических правил выводит всевозможные эмпирические следствия. Особенно наглядно это проявляется в том случае, если закон записан в математической форме, связывающей постулат с необходимыми условиями существования «идеального объекта» Неудивительно, что начиная с Ньютона, между теоретиками и экспериментаторами возникали не только конкуренция, но и конфликты. Например, часто И.Ньютон исправлял данные астрономов-наблюдателей, и это вызывало неприязнь. Люди, проводившие все свое время за наблюдениями и измерениями, не могли понять той «легкости», с которой теоретики, сидящие за письменным столом, вычисляли и предсказывали действительные события, за которыми они так долго и старательно охотились.

На самом деле труд теоретических исследователей был не таким уж легким. И.Ньютон долгие годы исправлял свое главное сочинение «Математические начала натуральной философии» и при этом, разумеется, учитывал наблюдения и измерения, полученные астрономами-наблюдателями.

Метод науки – единство анализа и синтеза. Сначала ученый выделяет в сложном феномене некоторые логически исходные «простые» аксиомы. А затем выявляются условия, при которых осуществляется реальный процесс. Наконец, выявляется количественная зависимость между явлением, протекающим в «идеальных» условиях и мешающими факторами. Так разлагая сложное на простое и математически складывая простое в сложное, наука достигает точных вычислений и предсказаний.

Построение научной теории проходит ряд этапов. На базе эмпирических данных осуществляется их классификация, обобщение, логическая и математическая обработка. Теоретик стремится разделить эмпирические обобщения на основные и производные, построить логически взаимосвязанную систему, состоящую из гипотетических и опытно проверяемых высказываний.

Функции научной теории:

- Синтетическая функция – объединение отдельных достоверных знаний в единую систему.

- Объяснительная функция – выявление сущности изучаемого объекта, установление причинных, генетических, функциональных и других связей данного явления и рядом условий и факторов.

- Предсказательная или прогностическая функция – вывод о существовании неизвестных науке объектах, их свойств, связей между процессами и т.д.

- Практическая функция. Предназначение любой теории – быть воплощенной в практику.

- Методологическая функция – формулирование на базе теории методов, приемов, операций, способов исследовательской работы.

-