Глава 1. Феномен науки

В.И.Моисеев

Философия

и

Методология науки

В книге дается сжатый очерк основных понятий и подходов современной философии и методологии науки. Особенность предлагаемого авторского курса состоит в попытке соединения структурно-математического стиля мышления и органических интуиций растущего и многомерного научного знания.

Книга может быть полезна студентам старших курсов, аспирантам и соискателям, сдающим экзамен по философии, а также всем тем, кто интересуется философией науки.

Оглавление

Часть 1. Понятие науки................................................................	C.6
Глава 1. Феномен науки …………………………………………………….	C.6
§ 1. Удивление как начало научного познания ................................................	C.6
§ 2. Понятие о структуре……………………………………………………	C.9
§ 3. Логические теории, описывающие структуры………………………..	C.11
§ 4. Эмпирическая реализация структуры………………………………….	C.13
§ 5. Понятие о научном логосе……………………………………………….	C.15
§ 6. Наука как субъект………………………………………………………..	C.16
§ 7. Наука в обществе………………………………………………………...	C.19
§ 8. Наука в истории………………………………………………………….	C.21
§ 9. Система наук……………………………………………………………..	C.25
Глава 2. Основания науки ………………………………………………….	C.28
§ 1. Примеры процедур обоснования ………………………………………..	C.28
§ 2. Общая структура процедуры обоснования…………………………….	C.34
§ 3. Фундаментализм и антифундаментализм…………………………….	C.37
§ 4. Сетевая модель рациональности……………………………………….	C.40
§ 5. Метод последовательных приближений……………………………….	C.41
Глава 3. Наука и культура …………………………………………………	C.48
§ 1. Определения культуры…………………………………………………...	C.48
§ 2. Культура как онтология………………………………………………...	C.50
§ 3. Культура и наука как субъектные онтологии………………………...	C.53
§ 4. Проблема логоса субъектных онтологий………………………………	C.56
Часть 2. Методы и формы научного познания ………………	C.58
§ 1.Чувственное и рациональное познание………………………………….	C.58
Раздел 1. Эмпирические методы научного познания …………..	C.63
§ 1. Наблюдение……………………………………………………………….	C.63
§ 2. Измерение…………………………………………………………………	C.66
§ 3. Эксперимент…………………………………………………………….	C.69
§ 4. Теоретическая нагруженность эмпирического познания…………….	C.72
Раздел 2. Теоретические методы научного познания …………..	C.74
Глава 1. Индукция в научном познании ………………………………….	C.74
§ 1. Математическая индукция……………………………………………...	C.75
§ 2. Перечислительная (энумеративная) индукция…………………………	C.78
§ 3. Элиминативная индукция………………………………………………..	C.80
§ 4. Индукция как обратная дедукция……………………………………….	C.82
§ 5. Аналогия…………………………………………………………………..	C.84
§ 6. Парадокс лысого………………………………………………………….	C.85
Глава 2. Дедукция в научном познании …………………………………..	C.89
§ 1. Немного об истории дедуктивного познания…………………………..	C.89
§ 2. Искусственные и естественные языки………………………………...	C.91
§ 3. О законах формальной логики …………………………………………...	C.93
§ 4. Формальные символические языки……………………………………...	C.97
§ 5. Синтаксис и семантика …………………………………………………	C.102
Глава 3. Аксиоматико-дедуктивный и гипотетико-дедуктивный методы научного познания …………………………………………………	C.106
§ 1. Аксиоматико-дедуктивный метод научного познания………………..	C.106
§ 2. Гипотетико-дедуктивный метод научного познания………………...	C.108
Глава 4. Метод моделирования ……………………………………………	C.109
§ 1. Модели и пределы ………………………………………………………...	C.109
§ 2. Модели и интервал моделируемости…………………………………...	C.113
§ 3. О некоторых видах моделей……………………………………………..	C.116
Глава 5. Методы научного абстрагирования и идеализации ……………………………………………………………….	C.118
§ 1. Элиминативная теория абстракции……………………………………	C.118
§ 2. Продуктивная теория абстракции……………………………………..	C.120
Глава 6. Научная теория. Модели научного объяснения ………………	C.121
§ 1. Гипотетико-дедуктивная модель научной теории ……………………	C.121
§ 2. Дедуктивно-номологическая модель научного объяснения……………	C.129
§ 3. Альтернативные модели научного объяснения………………………...	C.130
§ 4. Альтернативные модели научной теории ……………………………...	C.132
Часть 3. Логико-методологические проблемы современной науки ……………………………………………..	C.137
Глава 1. Методология системного подхода ………………………………	C.137
§ 1. Основные понятия системного подхода ……………………………….	C.137
§ 2. Логика целого ……………………………………………………………..	C.139
§ 3. Виды целых………………………………………………………………..	C.140
§ 4. Воплощение целого……………………………………………………….	C.142
Глава 2. Философия и методология синергетики ……………………….	C.144
§ 1. Феномен синергетики……………………………………………………	C.144
§ 2. Синергетика и термодинамика …………………………………………	C.144
§ 3. Синергетика и теория особенностей…………………………………..	C.146
§ 4. Сводка основных понятий синергетики………………………………..	C.150
§ 5. Обобщенный образ синергетической системы………………………..	C.155
§ 6. Сильная и слабая синергетика…………………………………………..	C.156
Глава 3. Методологические принципы физического происхождения ………………………………………………	C.159
§ 1. Принцип наблюдаемости………………………………………………..	C.159
§ 2. Принцип дополнительности …………………………………………….	C.161
§ 3. Принцип соответствия ………………………………………………….	C.162
§ 4. Принцип симметрии ……………………...………………………………	С.164
Глава 3. Принцип детерминизма …………………………………………	C.167
§ 1. Дефинитивный детерминизм …………………………………………...	C.167
§ 2. Жесткий (лапласовский) детерминизм …………………………………	C.169
§ 3. Вероятностный детерминизм ………………………………………….	C.173
§ 4. Проблема синтеза видов детерминизма ……………………………….	C.174
Часть 4. Модели науки …………………………………………	C.175
Глава 1. Логический позитивизм ………………………………………….	C.175
§ 1. Этап догматического верификационизма ……………………………..	C.176
§ 2. Этап вероятностного верификационизма ……………………………..	C.178
Глава 2. Модель науки Карла Поппера …………………………………..	C.181
§ 1. Фальсифицируемость как критерий демаркации ……………………..	C.181
§ 2. Конвенционализм в философии Поппера ……………………………….	C.184
§ 3. Эволюция научного знания ……………………………………………….	C.189
Глава 3. Модель науки Имре Лакатоса …………………………………..	C.192
§ 1. Доказательства и опровержения ……………………………………….	C.192
§ 2. Процесс обогащения знания ……………………………………………..	C.199
§ 3. Философия исследовательских программ ……………………………...	C.204
Глава 4. Модель науки Томаса Куна ……………………………………...	C.206
Глава 5. Модель науки Пола Фейерабенда ………………………………	C.209
Глава 6. К итогам развития философии науки ………………………….	C.214
Часть 5. Научная рациональность и ее типы ………………..	C.217
§ 1. Понятие рациональности ……………………………………………….	C.217
§ 2. Классическая научная рациональность ………………………………...	C.221
§ 3. Неклассическая научная рациональность ……………………………...	C.224
§ 4. Витализация образа материи в неклассической рациональности ……	C.228
Приложения ………………………………………………………	C.234
Приложение 1. Минимальная логика целого ……………………………	C.234
Приложение 2. Синтез видов детерминизма ……………………………..	C.237

Часть 1. Понятие науки

Глава 1. Феномен науки

§ 1. Удивление как начало научного познания

Философия – древняя наука, берущая свое начало в античности, в 6-7 веках до нашей эры. Философия и методология науки – сравнительно молодое направление философии, окончательно оформляющееся только в 20-м веке. Оно ставит перед собой задачу исследования феномена науки, т.е. понимания того, что такое научное знание, каковы условия его существования и развития. В первую очередь имеется в виду наука в том виде, как она возникла в 17-м веке после работ Галилея и Ньютона. Тогда была создана первая научная система в современном смысле этого слова. Это была механика – наука о простейших видах движений, выражающихся в геометрическом перемещении в пространстве под действием сил тяжести. Впоследствии появилось множество новых наук – химия, биология, психология, социология. Развивалась и сама физика: усложнялась механика, в работах Фарадея и Максвелла была создана теория электромагнитных процессов, наконец, в 20-м веке появилась квантовая физика, теория относительности, статистическая физика. Во второй половине 20-го века появились такие науки, как кибернетика и синергетика. Одним словом, после своего появления в 17-м веке наука прочно вошла в нашу жизнь, определила наше мировоззрение и картину мира, коренным образом изменила жизнь современного человека. Несмотря на звучащую сегодня критику науки, ее успехи несомненны, сфера научного познания постоянно расширяется, и не удивительно, что вскоре после появления науки, многие мыслители попытались понять, что же она такое, в чем секрет ее эффективности. Так постепенно в философии после 17 века формируется направление исследований, пытающееся понять феномен науки. Это направление и получило название «Философия и методология науки».

Мы также попытаемся начать с вопроса о том, что такое наука. Конечно, окончательно ответить на этот вопрос, по-видимому, невозможно. Можно лишь пытаться все больше отвечать на него. С этой точки зрения вся книга будет представлять из себя один большой – но также далеко не окончательный – ответ на этот основной вопрос. Сейчас мы попытаемся лишь начать свой вариант ответа.

Еще Аристотель отмечал, что философия начинается с удивления. То же можно сказать и по отношению к науке. Наука начинается с удивления. Возьмем простой пример – падение яблока на землю. Каждый из нас, по-видимому, не раз наблюдал это событие и вряд ли испытывал какое-то удивление по этому поводу. Это что-то обычное и не удивительное. Не знаем, реальна ли та легенда о Ньютоне, в которой рассказывается, что падение яблока привело его к великому открытию, но, как бы то ни было, именно Ньютон оказался тем человеком, который смог увидеть в падении любого предмета, в том числе и яблока, нечто таинственное и удивительное. Обычное падение яблока оказалось подчиняющимся тем же универсальным законам, что и движение планет и звезд во Вселенной.

Удивление предшествуют любому научному познанию, ведь познание – это попытка ответить на вопрос о некоторой загадке, которая пока неизвестна. Очень часто нужно уметь удивиться тому, к чему все остальные люди привыкли и считают чем-то само собой разумеющимся. Научное познание открывается здесь как искусство удивляться обычному. Привычка говорит нам: «нет ничего удивительного». Наука протестует: «все удивительно и таинственно».

Но удивление порождает непонимание – ведь удивительно то, что происходит, хотя не должно было бы происходить. Возникает вопрос: «Почему?» Почему падает яблоко, почему светит Солнце, идет дождь ?… Так начинается научное познание…

Давайте теперь более пристально посмотрим на удивление и привычку. Что означает, например, способность не удивиться падению яблока ? Это значит, что человек не допускает здесь других возможностей. Не то что он не допускает, что когда-нибудь яблоко могло бы не упасть, или упасть могла бы груша. Нет, речь идет о том, что, коль скоро обычный человек видит, что падает яблоко, то именно в этот момент времени ничего иного и никак иначе быть не может. Есть только то, что видят глаза, слышит ухо… Есть то, что есть.

Когда же ученый удивлен падением яблока, тогда мы встречаем совсем иное состояние в его сознании. Удивление означает: 1) что могло бы произойти нечто иное, но происходит только то, что есть, 2) не понятно, почему происходит только это. Так удивление превращается в сигнал о том, что 1) источник удивления есть только одна из возможностей некоторого более обширного пространства возможностей, 2) неизвестно основание выбора из всех возможностей только той, которую человек воспринимает. В удивлении происходит расширение сознания, оно открывает новые возможности там, где их не видит сознание, угашенное привычкой. Но, открыв это пространство возможностей, удивление еще не знает, что же с ним делать. Оно зависает в противоречии между тем, что реально есть, и тем, что могло бы быть. Так рождается проблема, с переживания которой может начаться научное познание.

Теперь органы чувств говорят человеку, что из всех возможностей реализовалась только одна. Сознание, наоборот, утверждает, что все возможности равны между собой, и ни одна из них не имеет преимуществ выбора перед другой. Вот парадокс удивления, который будит спящее сознание и начинает подталкивать его к какому-то выходу. Если начинается научное познание, то выход предполагается вполне определенный.

Сознание начинает искать основание выбора из всех возможностей именно той, которая реализовалась. Для падения яблока таким основанием выбора оказался у Ньютона Закон Всемирного Тяготения, который в приложении к яблоку теперь оправдывает именно падение и именно такое падение, которое есть. Все остальные возможности – покой, падение с другой скоростью, по другой траектории – отметаются этим законом, наделяются невероятностью. Так и в общем случае основание выбора позволяет ввести асимметрию вероятностей в множество альтернатив. Максимально вероятным должно оказаться то, что реально происходит. Все другие возможности должны стать невероятными или маловероятными. Так основание выбора как будто возвращает нас к исключительности того, что происходит в реальности, но такой возврат уже не совпадает с началом. Ведь вначале была просто привычка, которая не видела возможно-большего за тем, что есть. В конце мы получаем обоснование того, что есть: реальное погружено в большее пространство возможностей (удивление), но получает преимущество перед всеми иными возможностями от некоторого основания (объяснение). Так научное познание ищет решение проблемы удивления на путях поиска разного рода оснований, которые позволяют выделить реально происходящие события из некоторого пространства возможностей. Наука сначала расширяет, чтобы затем сузить. Но в таком движении нет простого возврата назад, здесь скорее один виток спирали: сужение вслед за расширением не только возвращает к реальному событию, но и поднимает его до следствия некоторого основания.

В качестве следствий с той или иной вероятностью из основания можно вывести все возможности. Например, чем ближе возможная траектория падения яблока к той, что вытекает из Закона, тем больше ее вероятность. Основания выбора принадлежат уровню не отдельных возможностей, но всему пространству возможностей в целом. Они лежат на более высоком уровне существования, который нельзя воспринять органами чувств. Так наука, начинаясь в сфере восприятия органов чувств, поднимается на более высокие этажи познания, открывая там разного рода основания – законы, принципы, модели, понятия, идеи, структуры…

В таких спиральных циклах «событие – его пространство возможностей – основание выбора этого события из пространства возможностей» живет чистое научное познание. Подлинную сердцевину науки составляют разного рода основания. Поскольку, как было замечено выше, они принадлежат более высокому уровню познания, чем чувственное восприятие, то обычно они выражают себя как различные идеальные объекты науки. Это, например, числа, пространства, отношения, логические свойства и т.д.

§ 2. Понятие о структуре

Вернемся к примеру с падением яблока. Для того чтобы вывести как следствие это событие из физических законов, физика создала множество идеализированных структур, которые представляют этот процесс в физической теории. Например, вводится система координат XYZ, которая позволяет описать пространство, где находится яблоко. Само яблоко представляется в виде материальной точки Я(x,y,z) с координатами x, y и z и массой m. Предполагается, что на эту точку действует сила, которая может быть изображена в форме вектора F. Падение описывается как движение точки Я(x,y,z) по некоторой траектории Г в пространстве. Мы встречаемся здесь с множеством новых терминов – «система координат», «материальная точка», «масса», «сила», «вектор», «траектория». Все это – примеры разного рода научных абстракций, которые обычно не существуют в чувственно наблюдаемой реальности и принадлежат некоторой «виртуальной реальности» научного познания. Мы еще вернемся к проблеме научных абстракций, пока же можно заметить, что все такого рода абстракции представляют из себя те или иные составляющие математических структур.

Во второй половине 20 века в Европе под псевдонимом Никола Бурбаки работала инкогнито группа крупных математиков, которая поставила перед собой и практически выполнила задачу создания универсального издания, в котором были бы представлены с единой точки зрения все основные разделы современной математики. В основу своего проекта эта группа положила понятие «структуры». С этой точки зрения математика – это наука о разного рода структурах. Поскольку математический язык – основа современной науки, то понятие «структура» оказывается важнейшим понятием для всего научного познания. Итак, что же такое структура ?

В простейшем случае под математической структурой, или просто структурой, имеется в виду единство трех основных составляющих. Это:

1. Множество элементов структуры.

2. Множество операций (функций), заданных на элементах структуры.

3. Множество свойств и отношений (предикатов), также заданных на элементах структуры.

Составляющую 1 можно называть экстенсионалом структуры (более количественным моментом ее определения), составляющие 2 и 3 – интенсионалом структуры (более качественным моментом ее определения).

Рассмотрим некоторые примеры структур.

Структура на множестве натуральных чисел. Рассмотрим структуру N, в качестве экстенсионала которой выступает множество чисел, используемых для счета, 1, 2, 3, 4, …, и т.д. до бесконечности, которые в математике называются «натуральными числами». В качестве операций здесь можно рассмотреть, например, обычные операции сложения + и умножения × натуральных чисел. Далее, можно рассмотреть такое свойство натуральных чисел, как «быть четным» (Е – от англ. «even», четный); в качестве отношений рассмотреть два отношения – обычные отношение равенства = и отношение «меньше» <.

Отличие операций от свойств и отношений состоит в том, что операции определяются на элементах структуры и дают в результате тоже элементы структуры, например, операция сложения + определяется на двух числах, что записывается в виде +(m,n), означая m+n, и дает в результате новое число – сумму первых двух. Таким образом: +(m,n) = m+n, например, +(3,4) = 3+4 = 7.

Что же касается свойств и отношений, то они только определяются на элементах структуры, а вот результатом их действия являются либо истина (И), либо ложь (Л). Если, например, свойство Е, «быть четным», истинно на 2, то это можно записать в виде: Е(2) = И – свойство «быть четным» истинно для числа 2. Аналогично Е(3) = Л - свойство «быть четным» ложно для числа 3.

Свойства отличаются от отношений тем, что свойства всегда определяются для любого одного элемента структуры, в то время как отношения – для любых n элементов, где n больше единицы. Например, отношение «меньше» для элементов 2 и 3 может быть записано в виде: <(2,3) = И – это значит, что отношение «меньше» истинно для пары чисел 2 и 3, т.е. число 2 меньше числа 3. Как уже отмечалось выше, свойства или отношения называются предикатами.

Иерархическая структура. Например, в биологии или психологии может изучаться группа животных или людей, в которой есть социальная иерархия, т.е. одни индивиды могут подчиняться другим. Например, в стаде овцебыков самцы очень просто устанавливают такого рода иерархию: они регулярно вступают в схватки, и если овцебык А победил в этой схватке овцебыка В, то В подчиняется А в течение времени до новой схватки. Здесь мы также имеем пример структуры. Экстенсионалом этой структуры будет множество индивидов рассматриваемой группы, операций здесь нет, но есть одно отношение – отношение «Х подчиняется У», которое тоже можно обозначить символом <. Если для такого рода отношения выполнено так называемое правило транзитивности, т.е., если Х<Y и Y<Z влечет X<Z, то отношение < называется порядком, а вся структура – иерархической структурой (структурой с порядком). Для овцебыков может возникнуть ситуация, когда указанное правило не будет выполнено: например, бык А может победить быка В, бык В – быка С, но бык А, например по психологическим причинам, не победит быка С. Тогда отношение доминирования в этом случае не будет отношением порядка. Следует отметить, что обычно все же доминирование – это одновременно и порядок.

В общем случае в науке используются самые разные структуры. Чем более развито научное знание, тем богаче его структурное оснащение, тем специализированнее язык, описывающий эти структуры.

§ 3. Логические теории, описывающие структуры

Обычно структуры требуют более-менее специальный язык для своего описания. Дело в том, что составляющие структур – это разного рода новые абстракции, для которых либо не было вообще названий в обычном языке, либо эти названия употреблялись несколько иначе. Когда математики или ученые других наук создают новые структуры для описания оснований выбора, то они обычно придумывают новые или по-особому используют старые слова. Например, слово «вектор» или «электрон» было создано заново с открытием соответствующей структуры или объекта, а вот слова «энергия» или «сила», хотя уже и существовали в обычном языке, но использовались не так, как это стали делать физики. Кроме того, наука предъявляет более высокие требования к процедурам вывода следствий из оснований выбора, в связи с чем наука активно использует логику. В связи с этим, языки науки – это обычно более логически обработанные языки, чем обычные языки.

Если используется язык для описания некоторой структуры, то в этом языке, во-первых, должны быть имена для основных составляющих структуры: 1) для элементов структуры, 2) для операций и 3) предикатов структуры. Например, выше мы использовали символ «<» для обозначения отношения «меньше», символы 1, 2, 3 – для обозначения чисел один, два, три, символ «+» - для обозначения операции сложения.

На языке, описывающем ту или иную структуру, формулируется логика этой структуры. Так возникает логическая теория, в рамках которой описываются логические свойства некоторой структуры. Например, для описания свойств структуры N на множестве натуральных чисел используется Теория Арифметики как логическая теория этой структуры. Логическая теория обычно содержит разного рода аксиомы и правила логического вывода, позволяющие из аксиом выводить теоремы. Например, в Теории Арифметики в качестве аксиом могут приниматься следующие выражения: m+n = n+m, m×(n+p) = m×n + m×p, и т.д. В логической теории, описывающей иерархическую структуру, в качестве аксиомы может приниматься свойство транзитивности: если x<y и y<z, то x<z. Более подробно мы обратимся к структуре логической теории позднее.

В общем случае научное знание может быть более или менее формальным, в зависимости от того, насколько специализирован язык той логической теории, которая используется в этой науке. Если этот язык практически не выделен из обычного (например, разговорного русского) языка, то говорят о содержательной теории. Если же язык высокоспециализирован и использует множество новых символов, которых нет в обычном языке, насыщен логическими процедурами, то говорят о формализованной научной теории. С другой стороны, научные языки могут отличаться не только степенью формальности, но и степенью логической обработки. Тогда, если язык сильно логически обработан, так что в нем явно выделены аксиомы, правила логического вывода и теоремы, то научная теория с таким языком называется аксиоматической теорией. Характеристики содержательности-формальности и степени аксиоматичности научных теорий могут быть до некоторой степени относительно независимыми друг от друга, в связи с чем здесь могут встречаться все возможные комбинации: 1) формальные аксиоматические теории – это, например, теории математики и физики, 2) формальные неаксиоматические теории. Например, это разного рода теории систематики в биологии или психологии, в которых используется специальная терминология для обозначения разных видов организмов (или психологических типов), но только этим дело преимущественно и ограничивается. 3) содержательные аксиоматические теории – хотя в этих теориях используется обычный язык, но логически эта теория может быть обработана больше, чем обыденное знание. Например, часто в форме такого рода теорий выступают те или иные разделы философского или гуманитарного знания. 4) содержательные неаксиоматические теории – это, как правило, самые первые этапы развития научного знания, когда в них научность выражается еще только в первоначальном накоплении фактов.

Но все же необходимо отметить, что такого рода независимость возможна только до некоторой степени. Начиная с определенного уровня, уже нельзя достичь достаточно высокого уровня аксиоматизации научного знания без достаточной формализации, и наоборот.

§ 4. Эмпирическая реализация структуры

Итак, наука использует разного рода структуры и логические теории для описания этих структур. Но это еще не все. Есть еще одна очень важная характеристика научного знания. В самом деле, ведь структуры, выступая как основания выбора в научном познании, одновременно должны обеспечить этот выбор реального события из всех иных возможностей. Это значит, что структуры должны обладать способностью связи с чувственно наблюдаемой реальностью. Сами по себе чистые математические структуры не могут восприниматься органами чувств. Число 5 нельзя увидеть или услышать, то же верно по отношению к операциям и отношениям структуры. Как мы уже говорили выше, чистые структуры – это идеальные объекты «виртуальной реальности» науки. Но чистые структуры обладают одним замечательным свойством – они способны интерпретироваться на объектах, которые уже можно воспринять органами чувств. Приведем пример.

Рассмотрим все ту же структуру N на множестве натуральных чисел. Эта структура может использоваться, например, для счета. Мы можем посчитать число столов в аудитории, сопоставляя числу 1 один какой-то стол, числу 2 – этот стол и еще один какой-то стол, т.е. два стола, числу 3 – три стола, и так далее, пока не дойдем до некоторого числа n, которое будет сопоставлено всем столам в аудитории. Такая интеллектуальная операция сопоставления каждому натуральному числу некоторого множества объектов называется счетом.

Затем, установив это соответствие, мы можем применить к столам операции, свойства и отношения, заданные на множестве натуральных чисел. Например, если числу 3 сопоставлено три стола, числу 2 – два стола, то числу +(3,2) = 2+3 = 5 будет сопоставлено пять столов. Так можно складывать множества столов, повторяя им сложение чисел. Если Е(4) = И, т.е. число четыре есть четное число, то мы можем утверждать, что четыре стола есть четное число столов. Если <(4,5) = И, т.е. число четыре меньше, чем число пять, то также можно утверждать, что четыре стола есть меньшее число столов, чем пять столов. Таким образом, множества столов ведут себя так же как числа от единицы до n. Поэтому мы можем говорить также о некоторой структуре N_E (эмпирической структуре, подобной N), в которой только вместо чисел используются множества столов: {T₁} – множество из первого стола, {T₁, T₂} – множество из первого и второго стола, {T₁, T₂, T₃}- множество из первого, второго и третьего стола, …, {T₁, T₂, …, T_n} – множество из первого, второго, …, n-го стола. Во всем остальном структура N_E не будет отличаться от структуры N – на ней будут определены те же операции и предикаты, что и на N. Структуры N и N_E будут очень похожи, обладая высоким подобием между собой. Такого рода подобия структур называются в математике изоморфизмом (когда подобие полное), или гомоморфизмом (когда подобие частичное).

Описанная процедура может проводиться в научном познании для любой структуры. Если дана чистая структура S, то можно пытаться найти в реальности ее аналог S_E, который будет высокоподобен структуре S (изоморфен или гомоморфен ей), но, в отличие от чистой структуры S, структура S_E будет уже такова, что, по крайней мере, ее элементы будут восприниматься органами чувств, или, как говорят в философии, будут принадлежать эмпирической реальности. Так, в структуре N_E ее элементами являются множества столов, которые уже можно видеть глазами и осязать руками. Структуру S_E мы будем называть эмпирической реализацией структуры S.

Итак, замечательное свойство математических структур состоит в том, что для них возможно построение эмпирических реализаций, которые уже хотя бы частично могут восприниматься органами чувств, или, как говорят, относятся к чувственной реальности. С этой точки зрения наука использует не просто структуры, но такие, которые обладают эмпирической реализацией и потому могут быть приложены к исследованию окружающего нас материального мира.

§ 5. Понятие о научном логосе

Подытожим теперь все сказанное выше. В основе научного познания лежат различные структуры. Для их описания используются логические теории. Структуры обладают эмпирическими реализациями. Эта триединая конструкция

Логическая теория

+

Структура

+

Эмпирическая реализация структуры

дополненная интуитивным началом научного познания, составляет то, что можно назвать научным логосом, т.е. совокупным живым целым растущего и развивающегося научного знания. Основу научного знания составляют структуры. Они занимают срединное, или медиальное, положение в его составе, соединяя воедино уровень логической теории (теоретический уровень науки) и уровень эмпирической реализации структуры (эмпирический уровень науки). Именно благодаря структурам система научного опыта приобретает вертикальное единство и взаимосвязь, обеспечивая потоки научного познания снизу вверх – от эмпирического уровня науки к теоретическому, и сверху вниз – от теории к эмпирии. Ненаучное или паранаучное знание обычно характеризуется нарушением единства вертикальной структуры научного логоса. В первую очередь это касается отсутствия связующего медиального начала структур, что приводит к абстрактности теоретического знания или к описательности эмпирического знания в науке. С другой стороны, возникновение любого научного знания как правило характеризуется тем, что ему удается открыть свои собственные структуры, лежащие в основании именно этого направления науки. Часто такие подходящие для этой науки структуры называют еще моделями или концепциями, но в конечном итоге по смыслу здесь всегда имеется в виду то, что выше было определено нами как структура.

Два верхние уровня научного логоса – логические теории и структуры – не в состоянии, как уже отмечалось выше, восприниматься органами чувств и могут быть названы научными нóуменами (от латинского noumen - сущность). Уровень эмпирической реализации структур, наоборот, наблюдаем органами чувств и может быть отнесен к феноменам (от латинского phaenomen - явление). Итак, научный логос еще представляет из себя единство феноменов и ноуменов – единство чувственно наблюдаемого и ненаблюдаемого. Феномены – это как бы поверхность реальности, то, что можно непосредственно воспринять органами чувств. Но в реальности есть своя глубина, свое ядро, лежащее за поверхностью. Ноумены выражают эту глубину реальности, то, что нельзя непосредственно воспринять органами чувств. Наука ставит перед собой задачу проникнуть за поверхность бытия, проникнуть в ее глубину, открыть ее ноумены. Для этого у человека тоже есть как бы свои собственные органы чувств – разум, интеллект, интуиция, позволяющие на глубинном уровне воспринимать сердцевину бытия и выражать ее в структурах и логических теориях. В то же время науке интересно не просто воспринять ноумены, но и согласовать их затем с феноменами. Наука заинтересована во все полноте научного логоса, она стремиться соединить в нем верхние и нижние его уровни. Так наука выступает как усиленное познание, претендующее на полноту и глубину знания.

§ 6. Наука как субъект

Теперь мы можем в первом приближении сказать, что наука – это движение научного логоса, соединяющего в себе три указанных выше уровня. Но научный логос не висит в воздухе. Он создается людьми – либо отдельными учеными, либо научными коллективами, или, как говорят, научными сообществами. И здесь можно спросить: наука – это что или кто ? Можно ли свести науку только к сумме полученных знаний ? По-видимому, вряд ли. Скорее, наука – это живой организм, который растет и развивается, обладает своей системой ценностей, ставит перед собой цели и достигает их. Наука – это субъект, так как только субъекты способны к развитию, разного рода оценкам и достижению целей. Наука как субъект реализует себя либо на уровне отдельного ученого, либо на уровне научного сообщества. В первом случае наука функционирует как индивидуальный субъект, во втором – как социальный макросубъект. Коснемся кратко функционирования науки к