Методы научного познания

Индукция может быть определена как метод перехода от знания отдельных фактов к знанию общего. Дедукция - это метод перехода от знания общих закономерностей к частному их проявлению.

Индукция широко применяется в научном познании. Обнаруживая сходные признаки, свойства у многих объектов определенного класса, исследователь делает вывод о присущности этих признаков, свойств всем объектам данного класса. Индуктивный метод сыграл важную роль в открытии некоторых законов природы - всемирного тяготения, атмосферного давления, теплового расширения тел.

Метод индукции может реализовываться в виде следующих методов. Метод единственного сходства, при котором во всех случаях наблюдения какого-то явления обнаруживается лишь один общий фактор, все другие — различны. Этот единственный сходный фактор есть причина данного явления. Метод единственного различия, при котором причины возникновения какого-то явления и обстоятельства, при которых оно не возникает, почти во всем сходны и различаются лишь одним фактором, присутствующим только в первом случае. Делается вывод, что этот фактор и есть причина данного явления. Соединенный метод сходства и различия представляет собой комбинацию двух вышеуказанных методов. Метод сопутствующих изменений, в котором если определенные изменения одного явления всякий раз влекут за собой некоторые изменения в другом явлении, то делается вывод о причинной связи этих явлений. Метод остатков, при котором если сложное явление вызывается многофакторной причиной, причем некоторые из этих факторов известны как причина какой-то части данного явления, то отсюда следует вывод: причина другой части явления - остальные факторы, входящие в общую причину этого явления. На самом же деле вышеуказанные методы научной индукции служат главным образом для нахождения эмпирических зависимостей между экспериментально наблюдаемыми свойствами объектов и явлений.

Ф. Бэкон. трактовал индукцию чрезвычайно широко, считал ее важнейшим методом открытия новых истин в науке, главным средством научного познания природы.

Дедукция напротив есть получение частных выводов на основе знания каких-то общих положений. Другими словами, это есть движение нашего мышления от общего к частному. Но особенно большое познавательное значение дедукции проявляется в том случае, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а какое-то гипотетическое предположение, например новая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет дальнейший ход эмпирических исследований и направляет построение новых индуктивных обобщений.

Получение новых знаний посредством дедукции существует во всех естественных науках, но особенно большое значение дедуктивный метод имеет в математике. Математики вынуждены чаще всего пользоваться дедукцией. И математика является, пожалуй, единственной собственно дедуктивной наукой.

В науке Нового времени пропагандистом дедуктивного метода познания был видный математик и философ Р. Декарт.

Индукция и дедукция не применяются как изолированные, обособленные друг от друга. Каждый из этих методов используется на соответствующем этапе познавательного процесса. Более того, в процессе использования индуктивного метода зачастую «в скрытом виде» присутствует и дедукция.

Под аналогией понимается подобие, сходство каких-то свойств, признаков или отношений у различных в целом объектов. Установление сходства (или различия) между объектами осуществляется в результате их сравнения. Таким образом, сравнение лежит в основе метода аналогии.

Получения правильного умозаключения по аналогии зависит следующих факторов. Во-первых от числа общих свойств у сравниваемых объектов. Во-вторых от легкости обнаружения общих свойств. В-третьих от глубины понимания связей этих сходных свойств. При этом нужно иметь в виду, что если объект, в отношении которого делается умозаключение по аналогии с другим объектом, обладает каким-нибудь свойством, не совместимым с тем свойством, о существовании которого должен быть сделан вывод, то общее сходство этих объектов утрачивает всякое значение.

Существуют различные типы выводов по аналогии. Но общим для них является то, что во всех случаях непосредственному исследованию подвергается один объект, а вывод делается о другом объекте. Поэтому вывод по аналогии в самом общем смысле можно определить как перенос информации с одного объекта на другой. При этом первый объект, который собственно и подвергается исследованию, именуется моделью, а другой объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования первого объекта (модели), называется оригиналом или прототипом. Таким образом, модель всегда выступает как аналогия, т. е. модель и отображаемый с ее помощью объект (оригинал) находятся в определенном сходстве (подобии).

Метод аналогии применяется в самых различных областях науки: в математике, физике, химии, кибернетике, в гуманитарных дисциплинах и т. д.

Моделирование

Метод моделирования основан на создании модели, которая является заместителем реального объекта в силу определенного сходства с ним. Главная функция моделирования, если брать его в самом широком понимании, состоит в материализации, опредмечивании идеального. Построение и исследование модели равнозначно исследованию и построению моделируемого объекта, с той лишь разницей, что второе совершается материально, а первое - идеально, не затрагивая самого моделируемого объекта.

Использование моделирования диктуется необходимостью раскрыть такие стороны объектов, которые либо невозможно постигнуть путем непосредственного изучения, либо невыгодно изучать их таким образом из чисто экономических соображений. Человек, например, не может непосредственно наблюдать процесс естественного образования алмазов, зарождения и развития жизни на Земле, целый ряд явлений микромира и макромира. Поэтому приходится прибегать к искусственному воспроизведению подобных явлений в форме, удобной для наблюдения и изучения. В ряде же случаев бывает гораздо выгоднее и экономичнее вместо непосредственного экспериментирования с объектом построить и изучить его модель.

В зависимости от характера модели различают несколько видов моделирования. К мысленному моделированию относятся различные мысленные представления в форме тех или иных воображаемых моделей. Следует заметить, что мысленные (идеальные) модели нередко могут быть реализованы материально в виде чувственно воспринимаемых физических моделей. Физическое моделирование характеризуется физическим подобием между моделью и оригиналом и имеет целью воспроизведение в модели процессов, свойственных оригиналу. По результатам исследования тех или иных физических свойств модели судят о явлениях, происходящих в реальных условиях.

В настоящее время физическое моделирование широко используется для разработки и экспериментального изучения различных сооружений, машин, для лучшего понимания каких-то природных явлений, для изучения эффективных и безопасных способов ведения горных работ и т. д.

Символическое моделирование связано с условно-знаковым представлением каких-то свойств, отношений объекта-оригинала. К символическим (знаковым) моделям относятся разнообразные топологические и графовые представления исследуемых объектов или, например, модели, представленные в виде химической символики и отражающие состояние или соотношение элементов во время химических реакций. Разновидностью символического (знакового) моделирования является математическое моделирование. Символический язык математики позволяет выражать свойства, стороны, отношения объектов и явлений самой различной природы. Взаимосвязи между различными величинами, описывающими функционирование такого объекта или явления, могут быть представлены соответствующими уравнениями (дифференциальными, интегральными, алгебраическими) и их системами. Численное моделирование основывается на ранее созданной математической модели изучаемого объекта или явления и применяется в случаях больших объемов вычислений, необходимых для исследования данной модели.

Численное моделирование особенно важно там, где не совсем ясна физическая картина изучаемого явления, не познан внутренний механизм взаимодействия. Путем расчетов на компьютере различных вариантов ведется накопление фактов, что дает возможность, в конечном счете, произвести отбор наиболее реальных и вероятных ситуаций. Активное использование методов численного моделирования позволяет резко сократить сроки научных и конструкторских разработок.

Метод моделирования непрерывно развивается: на смену одним типам моделей по мере прогресса науки приходят другие. В то же время неизменным остается одно: важность, актуальность, а иногда и незаменимость моделирования как метода научного познания.

Критерии естественно-научного познания

Для определения критериев естественно-научного познания в методологии науки сформулировано несколько принципов – принцип верификации и принцип фальсификации. Формулировка принципа верификации: какое-либо понятие или суждение имеет значение, если оно сводимо к непосредственному опыту или высказываниям о нем, т.е. эмпирически проверяемо. Если же найти нечто эмпирически фиксируемое для такого суждения не удается, то оно либо представляет собой тавтологию, либо лишено смысла. Поскольку понятия развитой теории, как правило, не сводимы к данным опыта, то для них сделано послабление: возможна и косвенная верификация. Скажем, указать опытный аналог понятию «кварк» невозможно. Но кварковая теория предсказывает ряд явлений, которые уже можно зафиксировать опытным путем, экспериментально. И тем самым косвенно верифицировать саму теорию.

Принцип верификации позволяет в первом приближении отграничить научное знание от явно ненаучного. Однако он не может помочь там, где система идей скроена так, что решительно все возможные эмпирические факты в состоянии истолковать в свою пользу — идеология, религия, астрология и т.п.

В таких случаях полезно прибегнуть еще к одному принципу разграничения науки и не науки, предложенному крупнейшим философом XX в. К. Поппером, — принципу фальсификации. Он гласит: критерием научного статуса теории является ее фальсифицируемость или опровержимость. Иначе говоря, только то знание может претендовать на звание «научного», которое в принципе опровержимо.

Несмотря на внешне парадоксальную форму этот принцип имеет простой и глубокий смысл. К. Поппер обратил внимание на значительную асимметрию процедур подтверждения и опровержения в познании. Никакое количество падающих яблок не является достаточным для окончательного подтверждения истинности закона всемирного тяготения. Однако достаточно всего лишь одного яблока, полетевшего прочь от Земли, чтобы этот закон признать ложным. Поэтому именно попытки фальсифицировать, т.е. опровергнуть теорию, должны быть наиболее эффективны в плане подтверждения ее истинности и научности.

Теория, неопровержимая в принципе, не может быть научной. Идея божественного творения мира в принципе неопровержима. Ибо любую попытку ее опровержения можно представить как результат действия все того же божественного замысла, вся сложность и непредсказуемость которого нам просто не по зубам. Но раз эта идея неопровержима, значит, она вне науки.

Можно, правда, заметить, что последовательно проведенный принцип фальсификации делает любое знание гипотетичным, т.е. лишает его законченности, абсолютности, неизменности. Но это, наверное, и неплохо: именно постоянная угроза фальсификации держит науку «в тонусе», не дает ей застояться, почить на лаврах.

Заключение

Таким образом, были рассмотрены основные методы эмпирического и теоретического уровня научного познания. Эмпирическое познание включает в себя проведение наблюдений и экспериментов. Познание начинается с наблюдения. Для подтверждения гипотезы или для исследования свойств предмета учёный ставит его в определённые условия – проводит эксперимент. В блок процедур эксперимента и наблюдения входят описание, измерение, сравнение. На уровне теоретического познания широко применяется абстрагирование, идеализация, формализация. Большое значение имеет моделирование, а с развитием вычислительной техники – численное моделирование, поскольку сложность и стоимость проведения эксперимента возрастают.

В работе описаны два основных критерия естественно-научного знания – принцип верификации и фальсификации.

 

Список литературы

 

1. Алексеев П.В, Панин А.В. «Философия» М.:Проспект, 2000

 

2. Лешкевич Т.Г. «Философия  науки: традиции и новации» М.:ПРИОР, 2001

 

3. Рузавин Г.И. «Методология  научного исследования» М .:ЮНИТИ-ДАНА, 1999.

 

4. Горелов А.А. «Концепции  современного естествознания» –  М.: Центр, 2003.

 

5. http://istina.rin.ru/philosofy/text/3763.html

 

6. http://vsvcorp.chat.ru/mguie/teor.htm