Постановка и разработка научных проблем

После анализа проблемной ситуации, когда будет выявлена невозможность объяснения новых фактов и результатов познания старыми методами и теориями, возникает необходимость в выдвижении, постановке и точной формулировке проблемы. Для этого необходимо, во- первых, ясно выразить цель проблемы, во-вторых, рассмотреть условия, при которых она может быть решена, а в-третьих, проанализировать ограничения, которые накладываются на ее решение.

Цель проблемы в каждом случае определяется конкретно, но в общем она состоит в устранении несоответствия между новыми фактами и старыми способами их объяснения в эмпирических науках и недостаточной обоснованности исходных принципов и основных понятий в абстрактных, теоретических науках.

Условия проблемы указывают на те предпосылки, которые необходимы и достаточны для ее решения.

Ограничения относятся к тем требованиям, которые накладываются на решение проблемы.

Цель проблемы формулируется при анализе проблемной ситуации, а условия и ограничения ее решения осуществляются на стадии разработки проблемы.

Предварительное общее знакомство с проблемой начинается с постановки проблемы. Рассматривая этот вопрос, необходимо учитывать, что здесь многое зависит от уровня теоретической зрелости той или иной науки, имеющихся в ней исследовательских наработок и заделов, состояния эмпирической и экспериментальной базы, а тем самым перспектив дальнейшего развития соответствующей отрасли науки. Все эти условия имеют интерсубъективный характер, и поэтому с ними должен считаться любой исследователь, приступающий к решению проблем в определенной области науки.

Однако не менее важную роль при выдвижении и особенно решении проблемы играют субъективные качества и особенности ученых, занятых научными исследованиями. К таким особенностям следует отнести не только квалификацию, личный опыт, одаренность и т.п., но и умение видеть точки роста науки, наиболее эффективные направления научного поиска, смелость в выдвижении новых идей и одновременно с этим тщательный анализ и критическую оценку полученных результатов. Такие психологические качества присущи лишь талантливым исследователям, обладающим высокоразвитым воображением, интуицией и творческим потенциалом, способным правильно и критически оценивать как собственные, так и чужие результаты. Не случайно поэтому наиболее актуальные и фундаментальные проблемы науки выдвигаются обычно выдающимися учеными, много и плодотворно поработавшими в своей науке, хорошо представляющими ее трудности и способными правильно наметить стратегию ее дальнейшего развития.

Из истории науки известно немало примеров, когда выдающиеся ученые на многие десятилетия вперед определяли основные направления развития своей науки и выдвигали ее фундаментальные проблемы. Великий Ньютон, создавший основы классической механики и теории гравитации, выдвинул также ряд новых проблем, которые предстояло исследовать и решить другим ученым. Наиболее фундаментальной он считал проблему природы гравитации, или тяготения, тел. Он признавал, что хотя тяготение «действует согласно изложенным... законам и вполне достаточно для объяснения всех движений небесных тел и моря», тем не менее оно устанавливает лишь количественную связь между «тяготеющими массами». Речь здесь идет о законе всемирного тяготения, открытом Ньютоном, согласно которому сила тяготения прямо пропорциональна произведению масс двух тел т2) и обратно пропорциональна квадрату расстояния (г2) между ними:

где g — постоянная тяготения.

Но этот закон оставляет открытым вопрос о механизме тяготения и характере действия сил тяготения, которые во времена Ньютона считались распространяющимися мгновенно.

Альберт Эйнштейн, построивший общую теорию относительности, объясняет механизм тяготения с помощью введенного им понятия гравитационного поля и равенства тяготеющей и инертной масс. Благодаря этому было опровергнуто представление о мгновенном дальнодействии гравитационных сил, однако природа тяготения полностью не раскрыта и до настоящего времени. До сих пор остается спорным вопрос о существовании гравитонов как особых частиц поля тяготения.

Замечательным примером постановки новых проблем в физике служит также известная книга Ньютона «Оптика», в которой были не только сформулированы важнейшие проблемы учения о свете, но и рассмотрены основные методы исследования физических явлений, в особенности получивший широкое распространение метод принципов. Хотя с появлением новой волновой концепции света некоторые из проблем, поставленных Ньютоном, оказались неперспективными, но многие из них способствовали творческим поискам в области корпускулярной интерпретации света на протяжении ряда лет. Нельзя также забывать, что корпускулярная идея вновь возродилась в понятии фотонов как квантово-механических объектов светового поля.

В математике примером, более близким к нашему времени, может служить программа, выдвинутая знаменитым немецким математиком Д. Гильбертом на Международном математическом конгрессе в 1900 г. В ней были поставлены наиболее актуальные проблемы развития и обоснования математики. Многие из них к настоящему времени уже решены, некоторые уточнены и переформулированы, но существование программы стимулировало математические исследования и оказало большое воздействие на развитие всей математики XX в.

Выдвижение программ исследования проблем, рассчитанных на перспективу, ставит своей целью стимулировать научный поиск в наиболее актуальных областях науки и способствуют выявлению в них точек роста научного знания.

Легче всего такие точки роста выявляются в математике и математическом естествознании, которые обладают сравнительно стабильной концептуальной структурой и преемственностью в развитии своих теорий. Значительно труднее обнаружить эти точки роста в экспериментальных и фактуальных науках, в которых развитие познания во многом определяется результатами эмпирических наблюдений и экспериментов, которые могут существенно изменить ход дальнейших исследований. Так, например, обнаружение, явлений естественной радиоактивности коренным образом повлияло на стратегию исследований в области строения вещества. Тем не менее для определения точек роста научного знания, а тем более для разработки проблем необходимо соблюдать определенную последовательность действий и стадий исследования.

Разработка научных проблем в таких абстрактных науках, как математика и математическая логика, должна начаться с определения принципиальной возможности разрешения проблемы. Поэтому в современной математике такое широкое распространение получили доказательства о неразрешимости некоторых видов проблем, в особенности с помощью алгоритмов. Например, существует простой алгоритм для извлечения квадратного корня, но нет алгоритма для вывода теорем из аксиом. Доказательства неразрешимости избавляют нас от бесполезной затраты интеллектуальных усилий для решения таких проблем.

В эмпирических и фактуальных науках вообще разработка проблем начинается с установления общего анализа альтернативных возможностей для их решения. На этой стадии должны быть сформулированы конкретные условия, при которых проблема может быть решена, а также определены ограничения, которые накладываются на ее решение.

За ней следует стадия генерирования новых идей, предположений и рабочих гипотез, которые возникают в процессе осмысления и конкретизации проблемы. Хотя процесс генерирования новых идей, как мы уже знаем, не поддается точному логическому анализу, тем не менее его результаты могут изучаться рациональными методами. Для оценки пробных решений проблемы могут быть использованы различные эвристические приемы (мысленный эксперимент, математические модели и компьютерные методы анализа), правдоподобные рассуждения (аналогия, индукция и статистика), а также вероятностные оценки полученных результатов.

Часто при выборе пробных решений проблем ссылаются на правдоподобие гипотез. Действительно, из множества пробных гипотез, способных решить проблему, для анализа и исследования обычно отбираются наиболее правдоподобные и многообещающие. Но это вовсе не означает, что при окончательной эмпирической проверке они обязательно могут оказаться истинными. Правдоподобие не тождественно истинности, ибо истина представляет собой соответствие знаний действительности, суждений и теорий фактам, а правдоподобие означает вероятность истинности знания или меру его приближения к истине.

Правдоподобие, или логическую вероятность, следует, поэтому отличать от статистической вероятности, которая определяется через относительную частоту появления случайных массовых событий. Если статистическая вероятность непосредственно характеризует определенные объективные отношения в реальном мире, то правдоподобие выражает специфические логические отношения между суждениями. В логике правдоподобность обычно определяют как степень подтверждения одного суждения, в частности гипотезы, другими суждениями (свидетельствами, результатами наблюдений и экспериментов, либо иными фактами). Поскольку такие свидетельства, например эмпирические факты, никогда не могут окончательно верифицировать, т.е. установить, истинность гипотезы или теории, то вновь возникает труднейший вопрос о дополнительных критериях выбора.

Поскольку никакого общего решения этого вопроса не существует, и вряд ли оно может быть найдено, усилия многих исследователей направлены на поиски критериев и методов частного характера. Соответственно этому сами проблемы нередко в таких случаях превращаются в задачи. Разница между задачами и проблемами состоит в том, что для решения задач часто существуют общие правила, методы или приемы. В простейших случаях, как, например, в математике, говорят о правилах (или алгоритмах) решения арифметических, алгебраических, геометрических и других подобных задач. Стандартные методы используются также для решения технических задач. В методологии научного познании вслед за Т. Куном часто говорят, что парадигмы служат для решения задач так называемой нормальной науки. Во всех таких случаях существует некоторый общий способ, или алгоритм, решения задач. Полноценные научные проблемы отличаются от задач тем, что для их решения не существует такого алгоритма, поэтому используется научный поиск, опирающийся на творческое воображение, интуицию и некоторые эвристические средства и приемы исследования.

Промежуточное положение между научными проблемами и задачами занимают проблемы, которые связаны с выбором между альтернативными возможностями их решения. Вообще говоря, рациональный выбор играет существенную роль при решении множества вопросов и задач: от индивидуального поведения до определения тактики и стратегии проведения эффективной экономической, социальной, экологической, энергетической политики общества.

Существует общая математическая теория выбора и принятия решений, которая сформировалась на основе конкретной теории исследования операций, возникшей в период Второй мировой войны. Содержательная идея, лежащая в ее основе, весьма проста и на нее мы постоянно опираемся — часто даже не сознавая этого — в своих повседневных решениях. Принимая то или иное решение, мы интуитивно оцениваем, во-первых, насколько наш выбор решения (альтернатива) может оказаться полезным или эффективным для достижения поставленной цели, а во-вторых, в какой мере его осуществление может быть вероятным среди других возможных решений, или альтернатив.

Оптимальный выбор среди альтернатив осуществляется на основе общей оценки эффективности достижения цели и вероятности ее реализации. В повседневных и простых решениях такие оценки делаются на интуитивном уровне, и поэтому никакой особой точности к выбору не предъявляется. Когда же число альтернатив значительно возрастает, а требование к определению точности оптимального выбора усиливается, тогда для оценки эффективности и вероятности оптимального выбора обращаются к специальным математическим методам и вычислительным средствам.

Нельзя ли применить теорию принятия решений к выбору гипотез для решении научных проблем?

Ответ будет отрицательным по той простой причине, что количество альтернативных гипотез в науке ничем не ограничено, а критерии выбора зачастую остаются неизвестными. Во всяком случае, ни эффективность, ни вероятность гипотезы точно определить нельзя. Поэтому такой оптимальный выбор среди бесконечного множества случайных догадок, предположений и гипотез был бы просто невозможен. Именно поэтому исследователь, как мы уже говорили, не считает все гипотезы в равной мере перспективными и многообещающими, а это зависит от его подготовки, опыта, квалификации, а самое главное — таланта, творческого потенциала и смелости в выдвижении перспективных гипотез и критическом их обсуждении.

Логико-математическая стадия разработки проблемы сводится к проверке самой формулировки проблемы и предложенного ее решения на непротиворечивость, отсутствие тавтологий и информативность. Противоречивые утверждения согласно закону логики запрещается использовать как в формулировках отдельных положений, так и в рассуждениях, ибо это приводит к непоследовательности и деструктивности мышления. Тавтологии не дают конкретного, содержательного знания о действительности, а неинформативное знание не способствует приращению нового знания, в особенности эмпирического.

Для проверки полученного решения проблемы необходимо вывести из него все логические следствия, в особенности следствия, допускающие эмпирическую проверку, чтобы сопоставить их с результатами наблюдений и экспериментов. Как мы отмечали в предыдущей главе, именно на эту сторону научного исследования обращают главное внимание сторонники и логического позитивизма, и критического рационализма. Поэтому, например, К. Поппер считает задачей логики научного исследования именно использование средств и методов логики с целью проверки гипотез и теорий, выдвинутых для решения конкретных проблем науки. Бесспорно, логика здесь играет важную роль, являясь составной частью общего механизма проверки пробных решений проблемы. Но она используется также на протяжении всего процесса постановки и решения проблемы, начиная от логического анализа ее предварительной формулировки, оценки пробных решений и заканчивая их эмпирическим подтверждением и окончательной проверкой.

Рассматривая общий подход к решению научных проблем, следует выделить вопрос об отношении между эмпирическим и теоретическим знанием в ходе постановки и разработки проблем. Ведущая роль в этом процессе, как мы отмечали выше, принадлежит рационально-теоретическому знанию, даже если оно выступает в еще неразвитой форме догадок и предположений. Действительно, чтобы начать целенаправленный и систематический, а не случайный и произвольный поиск фактов в пользу какой-либо идеи или предположения, надо располагать, по крайней мере, простой интуитивной догадкой. Иными словами, чтобы открыть что-то новое, надо знать, где искать свидетельства в его пользу, факты, которые в той или иной степени могут подтвердить его. По мере накопления, систематизации и теоретического анализа фактов возникает возможность перехода от простых догадок к более обоснованным предположениям и рабочим гипотезам, а от них — к непосредственно объяснительным гипотезам.

Представители традиционной логики[1] считают гипотезы и законы индуктивным обобщением эмпирических фактов. Сторонники гипотетико-дедуктивной модели научного познания принимают гипотезы как заранее заданные и задачу методологии науки сводят к выводу следствий из гипотез и соотнесению этих следствий с данными наблюдений и экспериментов. В отличие от них выдающийся американский логик Пирс впервые обратился к использованию аб- дуктивных рассуждений для поиска объяснительных гипотез. Он показал, что эмпирические факты служат не только для проверки гипотез, но и для поиска объяснительных гипотез. Тщательный теоретический анализ фактов позволяет выявить определенную связь между ними, которую в виде некоторой закономерности можно сформулировать в форме рабочей гипотезы. Следствия из нее обеспечивают возможность проверки гипотезы не только ранее известными, но и новыми фактами, а тем самым позволяют корректировать ее до тех пор, пока не будет достигнуто наилучшее объяснение фактов. Таким образом, здесь теоретический анализ и эмпирические процедуры, а также индукция и дедукция выступают во взаимодействии и единстве.

Отмечая приоритет теории в постановке проблемы, мы вовсе не хотим сказать, что всякий конкретный процесс исследования в науке всегда начинается с проблемы и теоретических предположений и гипотез для ее решения. Иногда необходимы новые наблюдения и поиск дополнительных фактов, чтобы сформулировать проблему и проверить пробное ее решение.

Сторонники эмпиризма обычно преувеличивают роль эмпирического уровня в познании, значение результатов наблюдения и опыта. Поэтому главное внимание они обращают на накопление, систематизацию и обобщение эмпирической информации. Хотя такая систематизация играет важную роль в научном познании, особенно на первоначальной стадии становления той или иной науки, но накопленная информация нуждается в теоретическом объяснении.

Когда эмпирическая наука начинает только формироваться, тогда именно факты требуют теоретического объяснения и выдвигают соответствующие проблемы. В качестве решения проблем на этой стадии становления науки выступают эмпирические обобщения и законы, в том числе простейшие индуктивные методы исследования в виде канонов индукции Бэкона — Милля. Когда же наука достигает определенной теоретической зрелости, тогда важнейшим источником возникновения проблемных ситуаций и конкретных проблем служит несоответствие, или противоречие, между новыми эмпирическими фактами и старыми теоретическими методами их объяснения. Постоянное разрешение и возобновление этого противоречия приводит к появлению все новых и новых проблем, непрерывный процесс решения которых характеризует научный прогресс.

  • [1] Традиционная логика включает в свой состав вместе с силлогистикой Аристотеля индуктивную логику Бэкона — Милля.
 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >