Александр Поддьяков - Исследовательское поведение. Стратегии познания, помощь, противодействие, конфликт

При анализе комплексных динамических систем имеет смысл говорить не просто о частном и единичном, как это делается при использовании метода теоретического выведения, а об уникальном. Единицы рядоположны и тождественны друг другу, различий между ними нет или они не существенны, уникальность же неповторимо индивидуальна, невоспроизводима. Это положение имеет особое значение при изучении человеческой индивидуальности [Яковлева, 1997, с. 24]. Но и вообще для любой сложной системы всегда характерна та или иная степень уникальности. В такой системе наряду с общими имеют место уникальные, неповторимые закономерности, возникают уникальные ситуации и задачи, и в целом ряде случаев должны применяться не общие, а уникальные методы. «Сложность задачи тем выше, чем больше одиночных, уникальных подзадач содержится в ней» [Стрелков, 1999, с. 64].

Исходя из различия между единичным и уникальным, можно утверждать, что общие методы теоретического выведения единичного возможны, а общие методы порождения уникального не могут существовать в принципе. Порождение уникального требует уникальных методов.

Итак, любая комплексная динамическая система уникальна. И даже если у нее есть близнецы в прямом, биологическом (если речь идет о биологических особях) или же переносном смысле (заводы-близнецы, построенные по типовому проекту в разных концах страны, супермаркеты в разных городах), эти близнецы всегда имеют существенные специфические, уникальные особенности. Данные особенности отличают эти сложные системы друг от друга и могут кардинально изменить их судьбу друг относительно друга. (Бесконечно малые различия могут вести к бесконечно большим.)

Кроме того, как отмечалось выше, помимо объективных законов реального мира имеются также ограничения, связанные с самим методом теоретического выведения. Если мы признаем, что изучаемая реальная система не является абсолютно замкнутой и что по отношению к ней существует иносистемное, с которым она может взаимодействовать хотя бы в приграничных областях, то это означает следующее. Для исчерпывающего теоретического описания изучаемой системы – вплоть до описания всех ее единичных проявлений – недостаточно языка (модели), разработанного только для этой системы. (Ведь хоть какие-то ее единичные проявления будут связаны со взаимодействием этих двух систем – иначе нет и смысла говорить о существовании иной системы в контексте обсуждения первой системы.) Отсюда следует, что из теоретической модели изучаемой системы невозможно выведение всего разнообразия ее проявлений. Если же мы находим общую модель, пригодную и для изучаемой системы, и иной, второй, то тем самым отказываемся признать для данного случая проблему иносистемности: обе системы начинают рассматриваться как части или варианты одной, более общей, инвариантной системы.

Наконец, метод теоретического выведения имеет чисто внутренние ограничения в отношении воссоздания разнообразия системы – это непреодолимая неполнота и неразрешимость массовых проблем общими методами. Из генетически исходного отношения невозможно ни выведение части истинных утверждений и опровержение части ложных (выведение декларативного знания, «знаю-что»), ни выведение методов решения ряда задач (процедурного знания, «знаю-как»).

В сложных видах деятельности теоретическое мышление стоит отнюдь не выше мышления практического [Теплов, 1985; Акимова, Козлова, Ференс, 1999]. Теоретическое обобщение как отражение закономерных устойчивых свойств постепенно уступает свое место эмпирическим обобщениям как отражению многоаспектности, многокачественности и динамики изучаемых объектов. Эмпирические, комплексные обобщения позволяют осуществлять синтез уникальных существенных характеристик, присущих разным сторонам объекта и условий деятельности [Завалишина, 1985, с. 201]. Практические эмпирические обобщения, в отличие от теоретических, отражают не только свойства исследуемого объекта. Они также отражают характеристики взаимодействия исследователя с ситуацией, куда включаются условия и средства действия, а также некоторые характеристики самого субъекта [Мазилов, 1999]. Это значительно больше соответствует современному фундаментальному общенаучному положению о неустранимом влиянии исследователя на объект изучения, чем представления о возможности и необходимости выделения теоретической сущности объекта в «чистом виде».

Из вышеизложенного можно сделать вывод, что метод теоретического восхождения от абстрактного к конкретному наиболее эффективен при исследовании устойчивых, стабильных, относительно закрытых реальных систем и при анализе идеальных систем с относительно простым набором допустимых операций. То есть речь идет о моносистемах, не превышающих определенного уровня сложности. Но для комплексных динамических систем вступает в силу принцип варьирующей существенности свойств реального мира и методов его познания, вследствие чего метод восхождения от абстрактного к конкретному теряет эффективность (исходная абстракция вынужденно «тощает») и перестает занимать однозначное первое место.

Возвратимся к идее приближения познавательных средств к свойствам неоднозначного, меняющегося мира.

Идея использования нечеткости, «размытости» относится не только к понятиям и образам, но и к другим классам средств познавательной деятельности: вводятся нечеткие меры, нечеткие модели, нечеткие алгоритмы и т. д. Например, нечеткий алгоритм определяется как упорядоченное множество нечетких инструкций, содержащих нечеткие понятия [Нечеткие множества… 1986, с. 198]. Г. А. Балл [1990] использует близкий по смыслу термин «квазиалгоритм» и сравнивает свойства четких алгоритмов, квазиалгоритмов и эвристик, используемых в учебном процессе. Эвристики, в отличие от алгоритмов, не приводят к однозначному успеху, но они управляют пространством поиска, то сужая, то расширяя его. Они предлагают относительно узкие или широкие направления, предположительно ведущие к решению. Иначе говоря, эвристики – это недостаточно точные, «размытые» рекомендации, стоящие в этом смысле ближе к неоднозначности реального мира, чем однозначные точные предписания. Насколько нам известно, наиболее полную классификацию эвристических приемов решения задач и их обобщение в виде целостной системы дал И. И. Ильясов [1992].

Если сам мир динамичен, неопределенен и неоднозначен, и его познание с необходимостью включает неоднозначные средства, то можем ли мы рассчитывать на такое проектирование и осуществление сложной деятельности, которое бы позволило однозначно достигать поставленной цели? Достигать сразу, без практических проб, без неточностей и ошибок? Можем ли мы действовать в комплексной изменяющейся ситуации лишь на основе предварительной ориентировки и предварительного проигрывания в уме (на бумаге, на компьютере)? Ведь эта ориентировка должна быть настолько полной и исчерпывающей, чтобы сделать совершенно излишним сколько-нибудь значительное изменение предварительных представлений об объекте в ходе последующего реального взаимодействия с ним.