Исходный этап 1 этап 2 этап 6 страница

Онтология систем. Заметим, что в рамках позитивизма существование онтологии систем оспаривалось. Между тем объективно мир состоит из систем, сот, сетей, хаоса и пленумов (непрерывных сущностей), взаимно проникающих друг в друга и взаимодействующих. Но что такое система? Кучу песка, камней или толпу на улице вряд ли кто-нибудь назовет системой. Это скорее агрегаты. Их свойства можно определить как сумму свойств частей (в науке говорят, что они аддитивны). Рабочее определение системы таково: система – это множество элементов, находящихся в отношениях или связях друг с другом и образующих целостность или органическое единство (Дж. Клир). Богданов в своей тектологии показал, что существуют два способа образования систем. Во-первых, система возникает из соединения как минимум двух объектов посредством третьей сущности – связи. Во-вторых, образование систем происходит за счет распада ранее существовавших. Особенно наглядно оба эти способа видны в химии, в двух видах химических реакций: соединения и разложения.

Истинная система интегральна, а не аддитивна. При этом понятия «элемент», «отношение», «система» и др. используются в самом широком смысле. Так, отношение – это и некое ограничение, и сцепление, и связь, и соединение, и взаимосвязь, и зависимость, и корреляция, и др. Элементы, т. е. некие первоначально как бы независимые сущности, образуют основу любой системы, ее субстрат. Систем без элементов и отношений не бывает, как не существует элементов, если они вне системы: элемент тогда элемент, если он часть целого – системы.

Важными понятиями системного анализа являются понятия структуры и организации. Структурой называют чаще всего строение отношений и связей в системе, ее архитектуру, форму, устойчивую композицию, а организацией – совокупность структуры и программы поведения системы, меняющейся или постоянной. Многие авторы нередко отождествляют понятия структуры и организации. Заметим, что внутренняя форма системы – это ее каркас и опора.

Существует многообразие видов систем: 1) по форме – это централистские и ацентрические (звездные); 2) по природе – материальные и идеальные, включая информационные; биокосные и живые; природные и искусственные (вроде технических и др.); 3) по видам движения – вещественные и полевые, в том числе физические, химические, биологические и социальные; 4) по взаимосвязи с окружением – изолированные и открытые; 5) по активности – активные и пассивные; 6) по функциям – моно- и многофункциональные; 7) по структуре и количеству – неорганизованные (хаотичные, вроде газов) и организованные, а также малые и большие, простые и сложные; 8) по направленности – нецелевые (подчиненные естественным законам или инвариантам, вроде минералов, жидкостей, планет; алгоритмические и имеющие естественно возникшие программы, вроде машин, биологических организмов и т. п.) и целевые (как человек и общество); 9) по обусловленности – вероятностные (связанные со случайностью) и жестко детерминированные; и др.

Система и ее актуальная среда противостоят друг другу и взаимодействуют, абсолютно изолированных систем не бывает. В силу этого любая система внешне ограничена, в том числе по ресурсам. Кроме того, она всегда локализована в пространстве и времени, имеет четкие или нечеткие границы жизнедеятельности. Бесконечно больших и вечных систем не бывает: все истинные системы имеют верхние пределы по количеству компонентов, числу уровней, сложности, по разнообразию свойств, т. е. они всегда внутренне ограничены.

Рассмотрим простые и сложные системы. Простейшая система состоит как минимум из двух элементов, компонентов вообще, объединенных в целое каким-либо отношением, связью, как, например, протон и электрон в атоме водорода. Но свойства возникшего целого резко отличаются от свойств элементов. Система – это новое, иное качество, не равное сумме свойств ее элементов (эмерджентность). Формально сети (вроде ячеистой структуры Галактики, колонии организмов, сети связи и коммуникаций, расселение людей, размещение производства на территориях, схемы управления и др.), соты (вроде кристаллов, совокупности клеток в тканях организмов, определенные конструкции в технике и в технологических схемах, ритмы и регулярные процессы и др.), агломерации (вроде кучи песка, груды камней, толпы и др.), а также хаос и пленумы (непрерывные сущности вроде вакуума, жидкостей, газов и др.) можно рассматривать как «вырожденные» случаи истинных систем, обусловленные характером компонентов и, главное, их отношений.

Осложных системах. Важнейшей проблемой науки конца XX века, переходящей в XXI век, является проблема описания и объяснения механизмов существования, изменения, сохранения свойств, упадка и гибели (катастроф) сложных систем, особенно обладающих собственным поведением (так называемых «бихевиоральных систем»). К их числу относятся все живые организмы, их сообщества и биосфера в целом, человек и его различные группы и объединения (народы, государства и др.), а также гибридные (смешанные) системы вроде биогеосистем, человеко-машинных, экономических, экологических и др. систем. Все они – открытые системы, обладающие собственным поведением, основанным на вещественном, энергетическом и информационном обмене со средой. Это – иерархические по структуре образования. Им присущи прямые и обратные связи, управление, функциональность, самоорганизация, отражение, память, адаптивность, избирательность, направленность, алгоритмичность, агрессия в среде и обмен со средой, другие свойства.

Познание систем, начиная с их простоты и сложности, других характеристик, согласно У. Р. Эшби, связано прямо со способностями человека воспринимать, хранить в памяти и перерабатывать поступившие сигналы, которые оцениваются в нервной системе человека и оформляются в осмысленную информацию. Оно связано с возможностями его инструментальных средств, а также с целями и задачами познания, конструирования, планирования и действий. В этой связи находится оценка человеком таких характеристик систем как их величина и масштабы, количество компонентов, простота и сложность, степень интенсивности качеств, свойств и процессов, трудность или легкость действий, быстрота и медленность и др. Субъективность восприятия получаемой при этом информации несомненна, как несомненна относительность, а также неоднозначность понимания подобных характеристик. Но несомненна при этом и эвристическая сила сопоставления, аналогий, анализа, вероятностных методов и статистики, гипотез, других методов.

Заметим, что большое значение для познания неизвестного может играть развитый впервые в бихевиоризме и примененный затем в кибернетике метод «черного ящика». Суть его в следующем. Если мы, изучая какую-либо сложную или даже сверхсложную систему, узнали параметры входных воздействий («возмущений») или сигналов разного рода, а также информации, то нам совсем не обязательно знать, что происходит внутри системы. Нам достаточно знать характер выходных сигналов, а также информации. Сопоставив то и другое, сравнив это все с известными аналогичными случаями поведения других систем, мы сравнительно легко делаем умозаключение по аналогии о том, что можно ожидать от этой системы в дальнейшем. Конечно, при этом должны быть тщательно изучены условия, в которых находится изучаемая система, они тоже должны быть сопоставлены с известными, другими случаями, особенно в связи с изменением условий и характеристик входа и выхода.

В качестве таких «черных ящиков» могут выступать сложные системы любого рода и их модели – вещественно-полевые, энергетические, информационные, такие как физические процессы сложного характера и большой интенсивности (экстремальные), химические реакции, организмы, популяции, экосистемы, технические системы, соответствующие модели, а также человеческо-деятельностные системы, вроде экономических, финансовых, производственных, социальных, а также сам человек и разные группы, сообщества, государства и их ассоциации, человечество в целом. Овладение методологией «черного ящика» исключительно актуально в связи с современным состоянием взаимоотношений сообществ людей друг с другом, а главное, с природой. Конечно, при этом необходимо накопить разными способами огромную информацию, обработать ее эффективно, например, на основе статистики и вероятностного подхода, а также компьютерной технологии и построения кибернетико-информационных моделей.

Системный метод и системный подход вытекают из предыдущего и из природы систем, системности как свойства. Их суть в следующем.

1. Фундаментальная роль системного метода состоит в том, что на его основе достигается продвижение науки и всего человеческого познания к единству, целостному мировидению.

2. Специфическим для общей теории систем (ОТС), для системного метода и подхода считается вопрос о порождении свойства целостности из свойств элементов, а также компонентов и уровней строения в сложных системах. И, наоборот, существует проблема порожде­ния свойств составляющих целое частей из характеристик этой цело­стности.

3. Источник преобразований системы или ее функций обычно лежит в ней самой. Это связано с ее внутренними противоречиями и направленным поведением (например, зависящим от естественных законов и ими же направляемым, алгоритмическим, целевым и др.). При этом особенность бихевиоральных систем – их самоорганизация, самоуправление и т.д.

4. В системном исследовании и ОТС важен принцип универсальности системных законов, не исключающий вместе с тем специфики систем разного рода. Это означает возможность строить не простые аналогии, а аналогии органицистского характера (вроде государство – организм с управляющими и управляемыми структурами, человечество – популяция организмов в виде народов и государств и т.п.).

5. Согласно ОТС и системному подходу один и тот же «материал» или субстрат обладает фактически в одно и то же время разными свойствами, параметрами, функциями и принципами строения и развития. Это проявляется в иерархичности сложных систем и специфике управления в таких системах.

6. Системный подход невозможен без анализа условий существования систем и факторов актуальной для них среды.

7. ОТС и системный метод чисто причинное объяснение рассматривают как недостаточное. Для больших классов систем, таких как бихевиоральные, характерны целесообразность, целеположенность и другие особенности, отличающие их радикально от физических и химических систем.

8. При создании систем важен принцип: система есть то, что получается в результате оптимизации конструкции создаваемой системы путем всестороннего анализа взаимосвязанных факторов, влияющих на ее существенные характеристики (теорема Б. Байцера).

9. С позиций системности можно правильно подойти к решению такого важного для науки вопроса, как редукция объяснения одних уровней строения материи и механизмов ее изменения на основе предшествующего уровня. Редукция всегда допустима, когда ищут источник, причину тех или иных явлений: социальных на основе биологического субстрата, биологических – на основе химических реакций, химических – на основе физических законов и взаимодействий. Но при этом нельзя забывать эмерджентность каждого из уровней строения, специфику их собственных законов и т.п.

10. Системный анализ возник на основе математизированной ветви ОТС – системологии и системных методов. Из этого факта вытекают главные установки системного анализа: решая проблемы управления в системах, надо стремиться максимально полно учесть все входные и выходные характеристики объекта; использовать междисциплинарный подход; строить исследования, разработки, проекты и действия в ключе проблемной и «задачной» ориентации, а не просто функционального подхода (начальник приказал – я выполнил!). Системный анализ конкретизируется в виде своего прикладного звена – системотехники. В этой связи, не игнорируя общесистемного подхода, для каждой проблемы, задачи или их класса строят свою особую методологию.

В целом имеются системные формализмы, которые развивали многие ученые. Они обладают огромной эвристической силой. Системный подход раскрывает нам как бы пространства возможных состояний систем и возможных действий. Это – общенаучный метод и подход, такой, какой развивает синергетика (как общая теория самоорганизации) или кибернетика (как общая теория управления и связи в живых организмах, технических системах, обществе и их объединениях, которая опирается на информационные технологии).

В 60-х гг. XX века системолог Р. Акофф и социолог Ф. Эмери предсказывали наступление Системного века. Он фактически уже наступил, но только не в виде победы какой-то отдельной теории, а как победы целого направления, подхода и методов, характерных именно для ОТС, ее версий, моделей разного уровня, разного характера и назначения.

Формы научного познания. Далее мы остановимся на основных формах, в которых представлено и организовано научное и техническое знание. Среди них – факт, гипотеза, закон, принцип, теория.

Факты образуют живую ткань любого знания. В науке и технике – они воздух, которым дышит ученый, исследователь. Но факты еще надо добыть, описав их на языке теории, передать их смысл и оформить в виде истинных суждений. Субъект познания обращен к объектам и получает в виде познания итога знание в форме фактических суждений. Вместе субъект–объект–знание образуют треугольник, так называемый «золотой треугольник познания».

Между тем широко бытует мнение, что факт и объект – это одно и то же. Так считают и некоторые философы: Л. Витгенштейн, например, полагал, что «мир есть совокупность фактов, а не вещей». Мы здесь будем строго различать объект и знание о нем у субъекта, в связи с чем будем понимать под фактом некоторое достоверное знание об объекте в форме суждения. При этом исследователь отображает данное суждение в терминах языка определенной теории, так что одно и то же суждение может выглядеть (описываться) в разных языках по-разному. Например, в обыденном языке (и мышлении) нормой стало выражение «У меня температура» (человек болен). На языке сторонника теории теплорода (была такая) надо бы сказать об увеличении количества теплорода в организме. Сторонники теории, где употребляются понятия энергии, температуры (степени нагретости тела) говорят о повышении температуры как результата увеличения кинетической энергии молекул в организме. И тому подобное.

В научном мышлении факт выражен в виде единичного суждения, даже если речь идет о совокупности многих объектов. Но описание факта в науке всегда, как говорят методологи, «теоретически нагружено», т. е. связано с определенной концепцией и теоретическими терминами. Подчеркнем еще раз: в самой действительности никаких фактов нет, они – в головах людей.

В этой связи находится то, что мы часто предполагаем какие-то свойства, отношения и т.п. в виде суждений, – гипотетические факты. Вообще надо различать «наблюдаемые» и «ненаблюдаемые» факты и понимать относительность и историчность их различения. Заметим, что термины «наблюдаемые» и «ненаблюдаемые факты» неудачны и неточны. Лучше было бы сказать: «факты наблюдаемого» и «ненаблюдаемого». Пример последних утверждений, что Земля – шар, хотя мы ее как шар непосредственно не видим. Для космонавта же это наблюдаемый факт. Наука широко оперирует и теми и другими, исходя из мысли о наличии в мире общего и всеобщего, а не только уникального и неповторимого. Отсюда и возможность конструировать факты, обобщая единичное до общего и всеобщего.

Факты можно подразделить в целом при сравнении их друг с другом на однородные (скажем, все случаи притяжения тел к Земле, рождения живых существ и их смерти, необходимой связи людей друг с другом в обществе и т. п.); неоднородные (как, например, трение тел, магнетизм, питание живых существ, парламентские выборы и т. д. в сравнении друг с другом); массовидные(для групп и совокупностей любого рода вроде взаимодействий частиц материи, молекул газа, демографических процессов и т. д.); фундаментальные (как переход тепла от более нагретого тела к менее нагретому, другие факты из физики, химии, биологии, кибернетики и информатики и др.) и нефундаментальные (например, характер ветвления кроны конкретного дерева, размещение в данном городе сетей коммуникаций, торговых точек, ваше падение на улице, поломка конкретной машины и т. п.).

Заметим, что эти классы фактов пересекаются друг с другом и их принадлежность к этим классам может быть относительной, зависеть от системы отсчета и задач описания и т.п. Однородные факты могут быть обобщены, когда познание схватит более глубокую сущность с помощью тех или иных методов познания. Так, фундаментальный закон природы – закон сохранения энергии – на деле создан за счет обобщения законов сохранения механической, тепловой и электрической энергии. И таких примеров немало.

Известный физик М. Борн писал: «Все наше познание природы начинается с накопления фактов, многочисленные факты обобщаются в простые законы, а последние в свою очередь обобщаются в более общих законах».

Гипотеза как форма научного познания и (одновременно) как метод ведет на основе фактов разного рода через формулирование законов и принципов к научной теории. В современной науке гипотезы – это своеобразные локомотивы науки. Вместе с тем в истории науки гипотез, не ставших законами, принципами и теориями, – бесчисленное множество. Поэтому говорят, что наука – это кладбище гипотез. Эти гипотезы, которые вызывались в воображении исследователей теми или иными реальными проблемами (и химерическими тоже – такими, как создание «вечного» двигателя), сами подталкивали к сбору новых фактов.

В своем развитии гипотеза как предположение проходит ряд стадий: 1) накопления фактов; 2) выдвижения простейшего предположения, часто на базе аналогии; 3) накопления новых фактов; 4) формулирования зрелой гипотезы и получения следствий из нее, вплоть до развертывания целой теории; 5) подтверждения гипотезы или ее опровержения. В последнем случае гипотеза превращается в закон, принцип (в рамках аксиоматизированной теории) или даже становится теорией. Все зависит здесь от ранга, уровня общности гипотезы.

Формально, гипотеза – это суждение или их целая связанная группа, т. е. система суждений. Но настоящая научная гипотеза никогда не строится на пустом месте. Она связана со всем знанием о предмете, междисциплинарным знанием, вроде логики и математики и из них вытекает.

Иногда гипотезу противопоставляют опыту. Так, Ньютон говорил: «Гипотез я не измышляю». Но ведь и сам Ньютон находился среди гипотез, как среди пчел в пчелином рое. Разве не было у него гипотезы о «мировом эфире», о бесконечно большой скорости передачи взаимодействий, о всеобщности Евклидового пространства, об абсолютном пространстве и времени, других гипотез? Другое дело, что это все он не осознавал как гипотезы и считал очевидным. Мы все слишком многое считаем очевидным и в итоге заблуждаемся!

В истории науки известно и преувеличение роли гипотезы. Сторонником такой идеи был, например, известный французский математик и физик-теоретик А. Пуанкаре (см. его книгу «Наука и гипотеза»).

Группировку гипотез по их видам мы делать не будем, так как она в основном совпадает с группировкой законов.

Закон – это как бы ставшее знание, чаще всего – результат индукции, аналогии, синтеза и подтверждения гипотез на опыте. Понятия закона и гипотезы однопорядковые. Закон науки схватывает повторяющееся, прочное, необходимое, существенное, устойчивое в законе любой природы. Форма его – суждение. В математике его эквивалент – теорема. Впервые понятие «закон природы» мы найдем в XVII веке у Декарта, Гоббса и Спинозы, позднее появилась мысль, что все существующее в природе может создаваться только по ее законам. При этом закон не лежит на поверхности, а как бы высвечивается через явления, свойства, отношения. Он еще должен быть понят, осмыслен и описан на языке науки. Смысл знания закона – предвидение возможных состояний объекта и тенденций его изменения и развития.

В основе появления закона лежит напряжение между сложившимися сторонами целого, его полюсами, противоречие. На основе этого вначале развивается тенденция. Различают также законы-тенденции (или «закономерности», характерные для сложных систем (биологические, социальные, смешанные системы). Таковы законы эволюции жизни, общественного прогресса, экономики, экологии, развития самой науки и др. Вообще, по разным критериям и основаниям можно построить целый ряд независимых и пересекающихся группировок и классификаций известных науке законов. Различают всеобщие, частные и конкретные законы. Для всего физического мира всеобщими законами будут законы симметрии или сохранения; частными будут законы отдельных миров физического и духовного (механики, теплоты, языка, мышления и др.); о конкретных законах отдельных объектов мы узнаем нередко сами из практики. По их характеру выделяют качественные и количественные законы. Первые чаще всего можно встретить в сфере очень сложных систем; законы физики, химии, техники, технологии, экономики, управления и др. – в основном количественные и количественно-качественные.

Необходимо выделить законы по их назначению: законы для описания и законы для объяснения. Описателен, например, закон всемирного тяготения, так как он не объясняет причину тяготения; напротив, объясняющий закон говорит о том, почему протекает данное явление, почему так-то устроен данный объект. Форма последнего – «Если…, то…». При этом важно оговорить условия («наложенные связи», как говорят в механике), а также разного рода ограничения. В методологии поэтому различают законы «дозволения» (их большинство) и законы «запрета», невозможности (такие, как недостижимости абсолютного нуля температуры, передачи тепла от холодного тела к нагретому, принцип Паули в теории атома и др.).

Законы можно различать и по уровню абстрактности – как феноменологические, так и абстрактные. Первые – описательны, чаще всего качественные, а не количественные, они – эмпирические по происхождению и слабо математизированы. Их множество в разных областях, особенно в наблюдениях за погодой, в геологии, биологических и социальных науках, в сферах производства и экономики. Часто они лишь первичная форма обобщения. Вторые (абстрактные), опираясь на мощный аппарат абстракций, количественный математический аппарат и модели, включая информационные и кибернетические, выражаются в виде функций и уравнений разного рода. Кстати, именно математические модели чаще всего в современной науке и ведут к обобщениям в виде научных законов. Здесь как нигде проявляется огромная эвристическая сила математики и моделирования.

Вообще, наука лишь тогда достигает совершенства, когда она выходит на дорогу обобщений на уровне такого рода законов.

Принципы. Вспомним теперь, что было сказано вначале: закон – это нечто подобное математической теореме. Если же закон помещен не в конец, а в начало цепочки познания (вместе с другими), то формально его роль такая же, как аксиомы в математике. То же самое можно проделать и с гипотезами. Из них можно развернуть цепочку следствий. В итоге перед нами будет уже в аксиоматической теории то, что в естествознании и в технических теориях называют «принципом» или «началом». Иначе говоря, принцип – утверждение, однопорядковое с законом, но помещенное в начало цепочки умозаключений и выводов, а закон – следствие, но не одного принципа, а их группы, входящих в основания, в аксиоматику теории. Совокупность фундаментальных понятий, определений и принципов образует аксиоматику теории. Но в ряду начальных утверждений теории могут быть и фундаментальные факты, такие, как постоянство скорости света в теории относительности, или дискретности взаимодействий и «действия» (квантования) в квантовой теории и т.п. Это факты – принципы. Научные принципы имеют три уровня общности: 1) всеобщие (философские); 2) общенаучные; 3) частнонаучные. Первые в каждой науке выступают в форме, отражающей язык той или иной теории, а потому их часто не узнают сами философы.

Принципы совместно с научной картиной мира, специальной исследовательской программой и парадигмой (т. е. особым углом зрения на проблемы некоторой предметной области), фундаментальными понятиями, гипотезами и законами подводят нас к возможности развернуть научную теорию.

Научная теория. Под научной теорией как раз и понимают систему утверждений об объектах, связанных отношениями выводимости и зависимости. Научная теория – это не только форма знания и познания. В широком смысле это так, но это и главная единица теоретического знания, с которой сталкивается всякий, кто учится, исследует, конструирует, проектирует и действует. Говорят, что нет ничего практичнее, чем хорошая научная теория.

Подчеркнем, что теория имеет сложную структуру. В ее состав входит «ядро» или основания теории, т. е. система принципов и основных понятий теории. В формальных теориях в ее состав включают правила операций над величинами и язык (термины и символы теории). Последний тип теорий – это высший, предельный тип. Он характерен для математики и математической логики – в основном дедуктивных по способу вывода теорем (в содержательных теориях вроде физики – законов) и следствий, а также приложений в практику. Вместе с тем никому еще не удалось выстроить теорию на одном-единственном принципе: как правило, их всегда несколько.

Выше уже говорилось о том, в каких отношениях должны находиться аксиомы или принципы теории. В целом в основаниях не бывает противоречащих друг другу принципов и лишних принципов, хотя могут быть и не все необходимые принципы. Это определяется вмешательством заданного многомерного пространства и его топологии. Что такое возможно, было доказано Б. ван Фраассеном. Заметим, что в основаниях теорий аксиоматического типа содержится также и всевозможное количество следствий (т. е. принципы – это «свертка» всех возможных утверждений теории, их консервы). Подобный концентрат информационно хорошо обозрим, он эвристичен, лишь бы мы сами владели техникой вывода и логикой. Заманчиво было бы уложить хотя бы крупные блоки информации о мире и о нас в подобные «свертки»!

Вообще в фактуальных теориях, а это все науки, кроме логики и математики, сами прототипы теории суть реальные объекты (как в лингвистике и др.). Материальные прототипы между тем противоречивы, а информация о них чаще всего бывает неполной. Отсюда громадные трудности аксиоматизации содержательного знания и познания.

Заметим, что гипотезы, законы и принципы – на языке методологии и логики – суть номологические утверждения (от греч. «номос» – закон). В познании приходится учитывать роль и философских принципов, когда мы, например, задаем тип причинности (жесткий или вероятностный), тип пространства и времени, роль принципов системности (например, что сумма свойств целого не равна сумме частей) и др. Все это приходится учитывать, когда конструируются аксиоматика теории и ее основные утверждения.

В зависимости от соотношения теоретического и эмпирического, возможностей математизации и обобщения все научные теории разных областей знания развиты сегодня неодинаково. Механика и вся физика, целый ряд их приложений, особенно инженерных, технических дисциплин, некоторые области теории управления и информации и другие – ближе всех к идеальному типу, т. е. к аксиоматизированной и формализованной целиком теории. Но различия феноменов в разных областях ведут к различию и самих теорий. Среди них можно выделить математические, естественно-научные, технические, экономические, кибернетико-информационные (вместе с языкознанием), социальные, философские и др.

Теории можно подразделить, противопоставив описательный и объясняющий подходы и получить цепочку: 1) феноменологические; 2) полуфеноменологические; 3) объясняющие. В первых вообще не пытаются свести описание явлений (феноменов) к внутренним законам (фенология, описательная астрономия и др.). Вторые характерны для технического и технологического знания (теория машин и механизмов, электротехника, химические технологии и др.). Для них важнее всего прагматическая и прикладная стороны. Третий тип – это фундаментальные теории природы, общества и мышления, начиная с космологии и физики, кончая теориями общества и логикой.

Теории можно различать по их целям, методам и функциям: описательные, объясняющие, классифицирующие, жестко детерминированные и вероятностные (статистические).

Для нас важна классификация по уровню развитости, которая обусловлена неизбежным различием в фактуальной базе теорий, языке, методах получения знания и способах проверки его на достоверность. Тогда мы получим три типа теорий: 1) эмпирические; 2) математи­зированные; 3) дедуктивные. Последний тип подразделяется по степени близости к идеальному: а) на гипотетико-дедуктивные и б) аксиоматические теории. Можно заподозрить, что вся эта классификация отображает исторический ход развития теорий, который математика в общем-то в основном прошла. Историкам математики это известно. Содержательные теории физики, теории управления и информатика близки к тому. Вместе с тем история науки не закончена, и предельным состоянием ее был бы идеал единой и формализованной науки. Увы! Даже математика еще не достигла такого уровня, а в фактуальных не прекращается напор новых фактов.

Теперь коротко о состоянии каждого из этих типов теорий и о примерах соответствующих теорий.

Эмпирические теории. У них очень велик фактуальный базис, в котором не все обобщено. Соответствующие законы здесь выводятся индуктивно или по аналогии. Велика роль анализа, но невелик по масштабам синтез. Значительное место занимают естественный язык и различные описания, классификации. Правила логики и обработки информации специально не оговариваются, а используются обычная формальная логика и математика. Результаты теории не проверяются на корректность специально. Примеры: теория эволюции Дарвина, физиология высшей нервной деятельности, языкознание, фенология, описательная астрономия и др.

Дата добавления: 2014-10-31