Сергей Лебедев - Методология научного познания. Монография

Научное объяснение– подведение некоторого научного факта или события под определенный научный закон или теорию, выведение объясняемых фактов и событий в качестве логических следствий некоторого научного закона или теории.

Научное опровержение– установление логического противоречия между некоторой единицей научного знания (протокольным высказыванием, фактом, законом, теорией и др.) и другими единицами научного знания, принятыми в качестве истинных (протокольные предложения, факты, законы, теории или их следствия). Частным случаем научного опровержения является эмпирическое опровержение теории, которое имеет место в случае обнаружения логического противоречия между эмпирическими следствиями теории и известными эмпирическими фактами. К. Поппер предложил назвать этот вид научного опровержения «фальсификацией» научной теории.

Научная практика– методы материальной деятельности в науке: эксперимент, измерение, когнитивные технологии, опытно-конструкторские и инженерные разработки, инновационная деятельность. Любой вид научной практики всегда имеет своей основой некоторые научные знания, которые принимаются при его осуществлении в качестве истинных знаний.

Научное предсказание– выведение на основе научных законов и теорий новых эмпирических фактов, экспериментальных эффектов, а также различного рода научных констант.

Понимание– интерпретация, истолкование, оценка любого фрагмента бытия (материального или идеального) с позиций некоторой когнитивной системы отсчета, принятой за наиболее предпочтительную или «истинную». Научное понимание явления – синоним его научной интерпретации, нахождения его смысла с позиций и в терминах определенной научной теории или других элементов структуры научного знания (научных фактов, законов, принципов). Вместе с изменением системы научного знания часто меняется и научное понимание одних и тех же явлений и событий, их так называемого «подлинного» смысла и значения.

Системный метод– способ рассмотрения любого предмета (объекта) научного познания как некоторой системы. Это, с одной стороны, «банальная» установка для научного познания, а с другой – очень сильная. Моделируя объект как систему, исследователь должен не только разложить его на определенное количество частей и элементов, но и сформулировать множество отношений, связей между ними, то есть задать конкретную структуру объекта как системы. Взгляд на объект как систему предполагает также принятие допущения об относительной самостоятельности исследуемого объекта, его самодостаточности и способности функционировании по присущим ему внутренним законам. Другим сильным допущением взгляда на исследуемый объект как на систему является предположение его целостности, что означает принятие гипотезы о наличии неких интегральных законов его поведения, не сводимых (не редуцируемых) к сумме законов функционирования его элементов. Системный метод является альтернативой, с одной стороны, элементаристско-аддитивному способу моделирования объектов, а с другой – холистско-телеологическому объяснению поведения объектов. Широкое применение системного метода в современной науке и технике стало возможным благодаря построению общей математической теории систем, а также возможности проверки сложных математических моделей объектов как систем с помощью вычислительной математики и мощных ЭВМ.

Экстраполяция– экстенсивное приращение знания путем распространения следствий какой-либо гипотезы или теории с одной сферы описываемых явлений на другие сферы. Например, закон теплового излучения Планка, согласно которому энергия теплового излучения может передаваться только отдельными «порциями» – квантами, был экстраполирован А. Эйнштейном в другую сферу – область электромагнитного излучения и оптических явлений. В частности, с помощью экстраполяции идеи квантового излучения энергии Эйнштейну удалось исчерпывающим образом объяснить природу фотоэффекта и сходных с ним явлений. Фактически экстраполяция является одной из самых распространенных форм предсказания в науке. Экстраполяция – мощное эвристическое средство исследования объектов. Она позволяет расширить гносеологический потенциал эмпирического познания, увеличить его информационную емкость и обоснованность. Сама способность той или иной гипотезы или теории к экстраполяции, к предсказанию новых фактов и явлений, в случае удачи резко усиливает ее обоснованность и конкурентоспособность по сравнению с другими гипотезами.

2. Частнонаучные методы познания

Помимо общенаучных методов, в науке используется в ходе научного познания также большое количество частнонаучных методов. Существует три разных вида и класса частнонаучных методов: отраслевые, уровневые и дисциплинарные методы научного познания.

2.1. Отраслевые методы

Отраслевые методы научного познания– это методы, которые характерны только для какой-либо одной из областей (отраслей) научного знания: математика, естествознание, социально-гуманитарные науки, технонауки. Например, для математики такими методами являются аксиоматический метод, метод формализации, метод математической индукции, метод математической интерпретации, метод неявных определений основных понятий, конструктивно-генетический метод, метод итерации. Рассмотрим их более подробно.

Метод математической индукции– способ доказательства в математике ее общих утверждений, имеющий следующий вид. Если установлено (или принято по определению), что первый член некоторой математической последовательности (возможно, бесконечной) имеет свойство Р и если доказано, что если n-ый член этой последовательности имеет свойство Р, то и n+1-й также будет иметь это свойство, то, следовательно, все члены данной (бесконечной) последовательности обладают свойством Р. Математическая индукция является основным способом доказательства в интуиционистской и конструктивной математике.

Метод итерации– способ построения производных объектов некоторой математической теории путем последовательного (повторного) применения некоторой элементарной операции сначала к ее исходным объектам, а затем и к полученным из них производным объектам. В результате происходит порождение всего множества возможных объектов теории. Метод итерации применяется в основном в арифметике, логике и теории множеств. Этим методом, например, создаются все числа натурального ряда как множество всех объектов такой теории, как арифметика натуральных чисел. Исходным идеальным объектом арифметики натуральных чисел является число 1или 0– это дело конвенции. А каждое другое ее число (производный объект) создается путем прибавления единицы к предшествующему ему числу. Путем последовательного повторения (итерации) этой простейшей операции прибавления единицы к любому натуральному числу, начиная с исходного числа, создается весь натуральный ряд чисел как последовательно возрастающая их последовательность. Очевидно, что потенциально эта последовательность является бесконечной (хотя реально – всегда конечной), поскольку к любому сколь угодно большому натуральному числу в принципе (логически) всегда может быть прибавлена еще одна единица. Это означает, что потенциально число членов натурального ряда бесконечно и что в принципе не может существовать самого большого натурального числа.