Введение: что такое философия 72 страница

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.

Изучая свойства и признаки явлений окружающей нас действительности, мы не можем познать их сразу, целиком, во всем объеме, а подходим к их изучению постепенно, раскрывая шаг за шагом все новые и новые свойства. Изучив некоторые из свойств предмета, мы можем обнаружить, что они совпадают со свойствами другого, уже хорошо изученного предмета. Установив такое сходство и найдя, что число совпадающих признаков достаточно большое, можно сделать предположение о том, что и другие свойства этих предметов совпадают. Ход рассуждения подобного рода составляет основы аналогии.

Аналогия - это такой прием познания, при котором на основе сходства объектов в одних признаках заключают об их сходстве и в других признаках. Так, при изучении природы света были установлены такие явления, как дифракция и интерференция. Эти же свойства ранее были обнаружены у звука и вытекали из его волновой природы. На основе этого сходства X. Гюйгенс заключил, что и свет имеет волновую природу. Подобным же образом Л. де Бройль, предположив определенное сходство между частицами вещества и полем, пришел к заключению о волновой природе частиц вещества.

Умозаключения по аналогии, понимаемые предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляют гносеологическую основу моделирования.

Моделирование - это изучение объекта (оригинала) путем создания и исследования его копии (модели), замещающей оригинал с определенных сторон, интересующих познание.

Модель всегда соответствует объекту - оригиналу - в тех свойствах, которые подлежат изучению, но в то же время отличается от него по ряду других признаков, что делает модель удобной для исследования интересующего нас 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 микро- и мегамира. 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.

Модели, применяемые в обыденном и научном познании, можно разделить на два больших класса: материальные и идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании естественным законам. Вторые представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики, отражающей мир.

На современном этапе научно-технического прогресса большое распространение в науке и в различных областях практики получило компьютерное моделирование. Компьютер, работающий по специальной программе, способен моделировать самые различные реальные процессы (например, колебания рыночных цен, рост народонаселения, взлет и выход на орбиту искусственного спутника Земли, химическую реакцию и т.д.). Исследование каждого такого процесса осуществляется посредством соответствующей компьютерной модели.

Научные метопы эмпирического исследования

Среди методов научного исследования, как уже отмечалось, различаются методы, свойственные эмпирическому и теоретическому уровням исследования. Общелогические методы применяются на обоих уровнях, но они преломляются через систему специфических для каждого уровня приемов и методов.

Один из важнейших методов эмпирического познания - наблюдение. Под наблюдением понимается целенаправленное восприятие явлений объективной действительности, в ходе которого мы получаем знание о внешних сторонах, свойствах и отношениях изучаемых объектов.

Процесс научного наблюдения является не пассивным созерцанием мира, а особого вида деятельностью, которая включает в качестве элементов самого наблюдателя, объект наблюдения и средства наблюдения. К последним относятся приборы и материальный носитель, с помощью которого передается информация от объекта к наблюдателю (например, свет).

Важнейшей особенностью наблюдения является его целенаправленный характер. Эта целенаправленность обусловлена наличием предварительных идей, гипотез, которые ставят задачи наблюдению. Научное наблюдение в отличие от обычного созерцания всегда оплодотворено той или иной научной идеей, опосредуется уже имеющимся знанием, которое показывает, что наблюдать и как наблюдать.

Наблюдение как метод эмпирического исследования всегда связано с описанием, которое закрепляет и передает результаты наблюдения с помощью определенных знаковых средств. Эмпирическое описание - это фиксация средствами естественного или искусственного языка сведений об объектах, данных в наблюдении.

С помощью описания чувственная информация переводится на язык понятий, знаков, схем, рисунков, графиков и цифр, принимая тем самым форму, удобную для дальнейшей рациональной обработки (систематизации, классификации и обобщения).

Описание подразделяется на два основных вида - качественное и количественное.

Количественное описание осуществляется с применением языка математики и предполагает проведение различных измерительных процедур. В узком смысле слова его можно рассматривать как фиксацию данных измерения. В широком смысле оно включает также нахождение эмпирических зависимостей между результатами измерений. Лишь с введением метода измерения естествознание превращается в точную науку. В основе операции измерения лежит сравнение объектов по каким-либо сходным свойствам или сторонам. Чтобы осуществить такое сравнение, необходимо иметь определенные единицы измерения, наличие которых дает возможность выразить изучаемые свойства со стороны их количественных характеристик. В свою очередь, это позволяет широко использовать в науке математические средства и создает предпосылки для математического выражения эмпирических зависимостей. Сравнение используется не только в связи с измерением. В ряде подразделений науки (например, в биологии, языкознании) широко используются сравнительные методы.

Наблюдение и сравнение могут проводиться как относительно самостоятельно, так и в тесной связи с экспериментом. В отличие от обычного наблюдения в эксперименте исследователь активно вмешивается в протекание изучаемого процесса с целью получить о нем определенные знания. Исследуемое явление наблюдается здесь в специально создаваемых и контролируемых условиях, что позволяет восстанавливать каждый раз ход явления при повторении условий.

Активное вмешательство исследователя в протекание природного процесса, искусственное создание им условий взаимодействия отнюдь не означает, что экспериментатор сам, по своему произволу творит свойства предметов, приписывает их природе. Ни радиоактивность, ни световое давление, ни условные рефлексы не являются свойствами, выдуманными или изобретенными исследователями, но они выявлены в экспериментальных ситуациях, созданных самим человеком. Его творческая способность проявляется лишь в создании новых комбинаций природных объектов, в результате которых выявляются скрытые, но объективные свойства самой природы.

Взаимодействие объектов в экспериментальном исследовании может быть одновременно рассмотрено в двух планах: и как деятельность человека, и как взаимодействие самой природы. Вопросы природе задает исследователь, ответы на них дает сама природа.

Познавательная роль эксперимента велика не только в том отношении, что он дает ответы на ранее поставленные вопросы, но и в том, что в ходе его возникают новые проблемы, решение которых требует проведения новых опытов и создания новых экспериментальных установок.

Научные методы теоретического исследования

Одним из существенных методов теоретического исследования является все более широко используемый в науке (в связи с ее математизацией) прием формализации.

Этот прием заключается в построении абстрактно-математических моделей, раскрывающих сущность изучаемых процессов действительности. При формализации рассуждения об объектах переносятся в плоскость оперирования со знаками (формулами). Отношения знаков заменяют собой высказывания о свойствах в отношениях предметов. Таким путем создается обобщенная знаковая модель некоторой предметной области, позволяющая обнаружить структуру различных явлений и процессов при отвлечении от качественных характеристик последних. Вывод одних формул из других по строгим правилам логики и математики представляет собой формальное исследование основных характеристик структуры различных, порой весьма далеких по своей природе явлений.

Особенно широко формализация применяется в математике, логике и современной лингвистике.

Специфическим методом построения развитой теории является аксиоматический метод. Впервые он был применен в математике при построении геометрии Евклида, а затем, в ходе исторического развития знаний, стал применяться и в эмпирических науках. Однако здесь аксиоматический метод выступает в особой форме гипотетико-дедуктивного метода построения теории. Рассмотрим, в чем состоит сущность каждого из названных методов.

При аксиоматическом построении теоретического знания сначала задается набор исходных положений, не требующих доказательства (по крайней мере, в рамках данной системы знания). Эти положения называются аксиомами, или постулатами. Затем из них по определенным правилам строится система выводных предложений. Совокупность исходных аксиом и выведенных на их основе предложений образует аксиоматически построенную теорию.

Аксиомы - это утверждения, доказательства истинности которых не требуется. Логический вывод позволяет переносить истинность аксиом на выводимые из них следствия. Следование определенным, четко зафиксированным правилам вывода позволяет упорядочить процесс рассуждения при развертывании аксиоматической системы, сделать это рассуждение более строгим и корректным.

Аксиоматический метод развивался по мере развития науки. "Начала" Евклида были первой стадией его применения, которая получила название содержательной аксиоматики. Аксиомы вводились здесь на основе уже имеющегося опыта и выбирались как интуитивно очевидные положения. Правила вывода в этой системе также рассматривались как интуитивно очевидные и специально не фиксировались. Все это накладывало определенные ограничения на содержательную аксиоматику.

Эти ограничения содержательно-аксиоматического подхода были преодолены последующим развитием аксиоматического метода, когда был совершен переход от содержательной к формальной и затем к формализованной аксиоматике.

При формальном построении аксиоматической системы уже не ставится требование выбирать только интуитивно очевидные аксиомы, для которых заранее задана область характеризуемых ими объектов. Аксиомы вводятся формально, как описание некоторой системы отношений: термины, фигурирующие в аксиомах, первоначально определяются только через их отношение друг к другу. Тем самым аксиомы в формальной системе рассматриваются как своеобразные определения исходных понятий (терминов). Другого, независимого, определения указанные понятия первоначально не имеют.

Дальнейшее развитие аксиоматического метода привело к третьей стадии - построению формализованных аксиоматических систем.

Формальное рассмотрение аксиом дополняется на этой стадии использованием математической логики как средства, обеспечивающего строгое выведение из них следствий. В результате аксиоматическая система начинает строиться как особый формализованный язык (исчисление). Вводятся исходные знаки - термины, затем указываются правила их соединения в формулы, задается перечень исходных принимаемых без доказательства формул и, наконец, правила вывода из основных формул производных. Так создается абстрактная знаковая модель, которая затем интерпретируется на самых различных системах объектов.

Построение формализованных аксиоматических систем привело к большим успехам прежде всего в математике и даже породило представление о возможности ее развития чисто формальными средствами. Однако вскоре обнаружилась ограниченность таких представлений. В частности, К. Гёделем в 1931 году были доказаны теоремы о принципиальной неполноте достаточно развитых формальных систем. Гёдель показал, что невозможно построить такую формальную систему, множество выводимых (доказуемых) формул которой охватило бы множество всех содержательно истинных утверждений теории, для формализации которой строится эта формальная система. Другое важное следствие теорем Гёделя состоит в том, что невозможно решить вопрос о непротиворечивости таких систем их же собственными средствами. Теоремы Гёделя, а также ряд других исследований по обоснованию математики показали, что аксиоматический метод имеет границы своей применимости. Нельзя, например, всю математику представить как единую аксиоматически построенную систему, хотя это не исключает, конечно, успешной аксиоматизации ее отдельных разделов.

В отличие от математики и логики в эмпирических науках теория должна быть не только непротиворечивой, но и обоснованной опытным путем. Отсюда возникают особенности построения теоретических знаний в эмпирических науках. Специфическим приемом такого построения и является гипотетико-дедуктивный метод, сущность которого заключается в создании системы дедуктивно связанных между собой гипотез, из которых в конечном счете выводятся утверждения об эмпирических фактах.

Этот метод в точном естествознании начал использоваться еще в XVII веке, но объектом методологического анализа он стал сравнительно недавно, когда начала выясняться специфика теоретического знания по сравнению с эмпирическим исследованием.

Развитое теоретическое знание строится не "снизу" за счет индуктивных обобщений научных фактов, а развертывается как бы "сверху" по отношению к эмпирическим данным. Метод построения такого знания состоит в том, что сначала создается гипотетическая конструкция, которая дедуктивно развертывается, образуя целую систему гипотез, а затем эта система подвергается опытной проверке, в ходе которой она уточняется и конкретизируется. В этом и заключается сущность гипотетико-дедуктивного развертывания теории.

Дедуктивная система гипотез имеет иерархическое строение. Прежде всего в ней имеются гипотеза (или гипотезы) верхнего яруса и гипотезы нижних ярусов, которые являются следствиями первых гипотез.

Теория, создаваемая гипотетико-дедуктивным методом, может шаг за шагом пополняться гипотезами, но до определенных пределов, пока не возникают затруднения в ее дальнейшем развитии. В такие периоды становится необходимой перестройка самого ядра теоретической конструкции, выдвижение новой ги-потетико-дедуктивной системы, которая смогла бы объяснить изучаемые факты без введения дополнительных гипотез и, кроме того, предсказать новые факты. Чаще всего в такие периоды выдвигается не одна, а сразу несколько конкурирующих гипотетико-дедуктивных систем. Например, в период перестройки электродинамики X. А. Лоренца конкурировали между собой системы самого Лоренца, Эйнштейна и близкая к системе Эйнштейна гипотеза А. Пуанкаре. В период построения квантовой механики конкурировали волновая механика Л. де Бройля - Э. Шрёдингера и матричная волновая механика В. Гейзенберга.

Каждая гипотетико-дедуктивная система реализует особую программу исследования, суть которой выражает гипотеза верхнего яруса. Поэтому конкуренция гипотетико-дедуктивных систем выступает как борьба различных исследовательских программ. Так, например, постулаты Лоренца формулировали программу построения теории электромагнитных процессов на основе представлений о взаимодействии электронов и электромагнитных полей в абсолютном пространстве-времени. Ядро гипотетико-дедуктивной системы, предложенной Эйнштейном для описания тех же процессов, содержало программу, связанную с релятивистскими представлениями о пространстве-времени.

В борьбе конкурирующих исследовательских программ побеждает та, которая наилучшим образом вбирает в себя опытные данные и дает предсказания, являющиеся неожиданными с точки зрения других программ.

Задача теоретического познания состоит в том, чтобы дать целостный образ исследуемого явления. Любое явление действительности можно представить как конкретное переплетение самых различных связей. Теоретическое исследование выделяет эти связи и отражает их с помощью определенных научных абстракций. Но простой набор таких абстракций не дает еще представления о природе явления, о процессах его функционирования и развития. Для того чтобы получить такое представление, необходимо мысленно воспроизвести объект во всей полноте и сложности его связей и отношений.

Такой прием исследования называется методом восхождения от абстрактного к конкретному. Применяя его, исследователь вначале находит главную связь (отношение) изучаемого объекта, а затем, шаг за шагом прослеживая, как она видоизменяется в различных условиях, открывает новые связи, устанавливает их взаимодействия и таким путем отображает во всей полноте сущность изучаемого объекта.

Метод восхождения от абстрактного к конкретному применяется при построении различных научных теорий и может использоваться как в общественных, так и в естественных науках. Например, в теории газов, выделив основные законы идеального газа - уравнения Клапейрона, закон Авогадро и т.д., исследователь идет к конкретным взаимодействиям и свойствам реальных газов, характеризуя их существенные стороны и свойства. По мере углубления в конкретное вводятся все новые абстракции, которые дают более глубокое отображение сущности объекта. Так, в процессе развития теории газов было выяснено, что законы идеального газа характеризуют поведение реальных газов только при небольших давлениях. Это было вызвано тем, что абстракция идеального газа пренебрегает силами притяжения молекул. Учет этих сил привел к формулировке закона Ван-дер-Ваальса. По сравнению с законом Клапейрона этот закон выразил сущность поведения газов более конкретно и глубоко.

Все описанные методы познания в реальном научном исследовании всегда работают во взаимодействии. Их конкретная системная организация определяется особенностями изучаемого объекта, а также спецификой того или иного этапа исследования. В процессе развития науки развивается и система ее методов, формируются новые приемы и способы исследовательской деятельности. Задача методологии науки состоит не только в выявлении и фиксации уже сложившихся приемов и методов исследовательской деятельности, но и в выяснении тенденций их развития.

6. Этика науки

• Этические нормы и ценности науки

• Свобода научного поиска и социальная ответственность ученого

Этические нормы и ценности науки

В науке, как и в любой области человеческой деятельности, взаимоотношения между теми, кто в ней занят, и действия каждого из них подчиняются определенной системе этических норм, определяющих, что допустимо, что поощряется, а что считается непозволительным и неприемлемым для ученого в различных ситуациях. Эти нормы возникают и развиваются в ходе развития самой науки, являясь результатом своего рода "исторического отбора", который сохраняет только то, что необходимо науке и обществу на каждом этапе истории.

В нормах научной этики находят свое воплощение, во-первых, общечеловеческие моральные требования и запреты, такие, например, как "не укради", "не лги", приспособленные, разумеется, к особенностям научной деятельности. Скажем, как нечто подобное краже оценивается в науке плагиат, когда человек выдает научные идеи, результаты, полученные кем-либо другим, за свои; ложью считается преднамеренное искажение (фальсификация) данных эксперимента.

Во-вторых, этические нормы науки служат для утверждения и защиты специфических, характерных именно для науки ценностей. Первой среди них является бескорыстный поиск и отстаивание истины. Широко известно, например, изречение Аристотеля: "Платон мне друг, но истина дороже", смысл которого в том, что в стремлении к истине ученый не должен считаться ни со своими симпатиями и антипатиями, ни с какими бы то ни было иными привходящими обстоятельствами. История науки, да и история человечества с благодарностью чтит имена подвижников (таких, как Дж. Бруно), которые не отрекались от своих убеждений перед лицом тяжелейших испытаний и даже самой смерти. За примерами, впрочем, не обязательно углубляться в далекую историю. Достаточно вспомнить слова русского биолога Н. И. Вавилова: "Мы на крест пойдем, а от своих убеждений не откажемся", оправдавшего эти слова собственной трагической судьбой...

В повседневной научной деятельности обычно бывает непросто сразу же оценить полученное знание как истину либо как заблуждение. И это обстоятельство находит отражение в нормах научной этики, которые не требуют, чтобы результат каждого исследования непременно был истинным знанием. Они требуют лишь, чтобы этот результат был новым знанием и так или иначе - логически, экспериментально и пр. - обоснованным. Ответственность за соблюдение такого рода требований лежит на самом ученом, и он не может переадресовать ее кому-нибудь другому. Для того чтобы удовлетворить этим требованиям, он должен: хорошо знать все то, что сделано и делается в его области науки; публикуя результаты своих исследований, четко указывать, на какие исследования предшественников и коллег он опирался, и именно на этом фоне показывать то новое, что открыто и разработано им самим. Кроме того, в публикации ученый должен привести те доказательства и аргументы, с помощью которых он обосновывает полученные им результаты; при этом он обязан дать исчерпывающую информацию, позволяющую провести независимую проверку его результатов.

Нормы научной этики редко формулируются в виде специальных перечней и кодексов - как правило, они передаются молодым исследователям от их учителей и предшественников. Однако известны попытки выявления, описания и анализа этих норм, предпринимаемых главным образом в философии и социологии науки.

В качестве примера можно привести исследование американского социолога Р. К. Мертона. С его точки зрения, нормы науки строятся вокруг четырех основополагающих ценностей. Первая из них - универсализм - убеждение в том, что изучаемые наукой природные явления повсюду протекают одинаково и что истинность научных утверждений должна оцениваться независимо от возраста, пола, расы, авторитета, титулов и званий тех, кто их формулирует. Требование универсализма предполагает, в частности, что результаты маститого ученого должны подвергаться не менее строгой проверке и критике, чем результаты его молодого коллеги. Вторая ценность - общность, смысл которой в том, что научное знание должно свободно становиться общим достоянием. Тот, кто его впервые получил, не вправе монопольно владеть им. Публикуя результаты исследования, ученый не только утверждает свой приоритет и выносит полученный результат на суд критики, но и делает его открытым для дальнейшего использования всеми коллегами. Третья ценность - бескорыстность, когда первичным стимулом деятельности ученого является поиск истины, свободный от соображений личной выгоды (обретения славы, получения денежного вознаграждения). Признание и вознаграждение должны рассматриваться как возможное следствие научных достижений, а не как цель, во имя которой проводятся исследования. Четвертая ценность - организованный скептицизм: каждый ученый несет ответственность за оценку доброкачественности того, что сделано его коллегами, и за то, чтобы сама оценка стала достоянием гласности. При этом ученый, опиравшийся в своей работе на неверные данные, заимствованные из работ его коллег, не освобождается от ответственности, коль скоро он сам не проверил точность используемых данных. Из этого требования следует, что в науке нельзя слепо доверяться авторитету предшественников, сколь бы высоким он ни был. В научной деятельности равно необходимы как уважение к тому, что сделали предшественники (Ньютон говорил, что достигнутое им стало возможно лишь постольку, поскольку он стоял "на плечах гигантов"), так и критическое отношение к их результатам. Более того, ученый должен не только мужественно и настойчиво отстаивать свои научные убеждения, используя все доступные ему средства логической и эмпирической аргументации, но и обладать мужеством отказаться от этих убеждений, коль скоро будет обнаружена их ошибочность.

Предпринятый Р. Мертоном анализ ценностей и норм науки неоднократно подвергался уточнениям, исправлениям и даже резкой критике в специальной литературе. При этом выяснилось, что наличие такого рода норм (пусть не именно этих, но в чем-то сходных с ними) очень важно для существования и развития науки, для самоорганизации научной деятельности. Безусловно, нередки случаи нарушения этих норм. Однако тот, кто их нарушает, рискует рано или поздно потерять уважение и доверие своих коллег. Следствием этого может стать полное игнорирование его научных результатов другими исследователями, так что он по сути дела окажется вне науки. А между тем признание коллег является для ученого высшей наградой, более значимой, как правило, чем материальное вознаграждение. Особенность научной деятельности в том и заключается, что результативной она по-настоящему оказывается лишь тогда, когда признана и результаты ее используются коллегами для получения новых знаний.

Отдельные нарушения этических норм науки, хотя и могут вызывать серьезные трудности в развитии той или иной области знания, в общем все же чреваты большими неприятностями для самого нарушителя, чем для науки в целом. Однако, когда такие нарушения приобретают массовый характер, под угрозой оказывается уже сама наука. Сообщество ученых прямо заинтересовано в сохранении климата доверия, поскольку без этого было бы невозможно дальнейшее развитие научных знаний, то есть прогресс науки. Этические нормы охватывают самые разные стороны деятельности ученых: процессы подготовки и проведения исследований, публикацию научных результатов, проведение научных дискуссий, когда сталкиваются различные точки зрения. В современной науке особую остроту обрели вопросы, касающиеся не столько норм взаимодействия внутри научного сообщества, сколько взаимоотношений науки и ученого с обществом. Этот круг вопросов часто обозначают как проблему социальной ответственности ученого.

Свобода научного поиска и социальная ответственность ученого

При всей своей нынешней актуальности проблема социальной ответственности ученого имеет глубокие исторические корни. На протяжении веков, со времени зарождения научного познания, вера в силу разума сопровождалась сомнением: как будут использованы его плоды? Является ли знание силой, служащей человеку, и не обернется ли оно против него? Широко известны слова библейского Екклезиаста: "...во многой мудрости много печали; и кто умножает познания, умножает скорбь".

Вопросом о соотношении истины и добра задавалась и античная философия. Уже Сократ исследовал связь между знанием и добродетелью, и с тех пор этот вопрос стал одним из вечных вопросов философии, предстающим в самых разных обличьях. Сократ учил, что по природе своей человек стремится к лучшему, а если творит зло, то лишь по неведению, тогда, когда не знает, в чем состоит истинная добродетель. Тем самым познание оказывалось, с одной стороны, необходимым условием благой, доброй жизни, а с другой - одной из главных ее составных частей. Вплоть до нашего времени такая высокая оценка познания, впервые обоснованная Сократом, оставалась и остается в числе основоположений, на которые опирается европейская культура. Сколь бы ни были влиятельны в разные времена истории силы невежества и суеверия, восходящая к Сократу традиция, утверждавшая достоинство и суверенность разума и этически оправдывавшая познание, была продолжена.

Это не значит, впрочем, что сократовское решение вопроса не подвергалось сомнению. Так, уже в Новое время, в XVIII веке, Ж. Ж. Руссо выступает с утверждением о том, что развитие науки ни в коей мере не способствует нравственному прогрессу человечества. С особым трагизмом тема соотношения истины и добра прозвучала у А. С. Пушкина, заставившего нас размышлять о том, совместимы ли гений и злодейство...

Таковы лишь некоторые крупицы исторического опыта человеческой мысли, который так необходим сегодня, когда столь остро встали проблемы неоднозначности, а порой и опасности социальных последствий научно-технического прогресса.

Дата добавления: 2014-11-29