Философия научных революций Т Куна

Содержание:

Введение…………………………………..………………………………………….3

1 Краткие исторические сведения…………………………………………………..4

2 Понятие науки……………………………………………………………………...5

3 Модели анализа научного открытия и исследования…………………………...7

4 Методы научного познания……..…….…………………………………………..9

5 Общие закономерности развития науки по Т. Куну…………………………...12

Заключение…………………………………………………………………….……16

Литература……………………………………………………………………..……17

Введение

Нельзя недооценивать роли научного познания в жизни современного человека. Вся наша жизнь с самого детства проходит определенные стадии развития. Каждый новый день, беря в руки сотовые телефоны, включая компьютеры, мы сталкиваемся с научным прогрессом. Нужно ли нам знать историю развития науки? Или быть может это является привилегией определенного сообщества людей-философов? В связи со своими личными проблемами и отсутствием времени, мы часто не придаем значения науке, периодам ее развития, культурному развитию общества в целом. Изучение эволюции человеческого общества, развития философских концепций требует большой отдачи сил, времени и денег.

Однако только как следует, исследовав прошлые достижения человечества, можно приступать к открытию нового знания. Важно знать законы развития науки, чтобы облегчить процесс исследования, обеспечить его качественную составляющую.

1 Краткие исторические сведения

Первая Половина 20 века прошла под знаком поворота западной философии к человеку. Множество философских концепций, так или иначе затрагивающих проблему человека, образуют сферу философии.

Кун (Kuhn) Томас Сэмюэл (родился 18.7.1922, Цинциннати), американский историк и философ науки, один из лидеров историче­ской школы в методологии и философии науки. Выдвинул концепцию научных революций как смены парадигм – исходных концептуальных схем, способов постановки проблем и методов исследования, господствующих в науке в определенного исторического периода. Дал критику неопозитивисткого понимания науки. Предложен­ная Куном модель история, эволюции науки направлена как против антиисторизма неопозитивистов, так и критических ра­ционалистов (Поппер и др.). В его концепции («Структура научных революций», 1963, рус. пер. 1977) история науки представлена как чередование эпизодов конкурентной борьбы между различными научными сообществами. Основой формирования и функционирования таких сообществ яв­ляется принятие их членами определенной модели научной дея­тельности – совокупности теоретических стандартов, методологических норм, ценностных критериев, мировоззренческих уста­новок. В рамках этой модели происходит, по Куну, постепен­ная кумуляция решений научных «задач-головоломок». Без­раздельное господство некоторой модели (парадигмы, или «дисциплинарной матрицы») есть период «нормальной нау­ки», который заканчивается, когда парадигма «взрывается» изнутри под давлением «аномалий» (проблем, неразреши­мых в её рамках). Наступает кризис, или «революционный» период, когда создаются новые парадигмы, оспаривающие первенство друг у друга. Кризис разрешается победой одной из них, что знаменует начало нового «нормального» периода, и весь процесс повторяется заново.

Кун отвергает эмпирицистский «фундаментализм» неопози­тивистов: не существует фактов, независимых от парадиг­мы, и, следовательно, не существует теоретически нейт­рального языка наблюдения. Напротив, учёные, овладевая содержанием парадигмы, учатся «видеть мир» сквозь её призму. Не факты судят теорию, а теория определяет, какие именно факты войдут в осмысленный опыт. Отсюда вытекает тезис Куна о «несоизмеримости» парадигм. С этим связано и отрицание преемственности в эволюции науки: знание, накопленное предыдущей парадигмой, от­брасывается после её крушения, а научные сообщества просто вытесняют друг друга. Прогресс, по Куну, поня­тие, имеющее смысл только для «нормальной науки», где его критерием выступает количество решённых проблем.

Реалистические. тенденции сочетаются у Куна с элементами прагматизма и инструментализма, а его в целом рационалистическая позиция не является последовательной, что обус­ловливает ограниченность его историографической концепции науки.

2 Понятие науки

Наука – это сфера познавательной деятельности людей, система объективно-истинного знания о природной и социальной деятельности, о самом человеке. Непосредственной целью науки является постижение истины и открытие объективных законов. Наука – это творческая деятельность по получению нового знания и результаты этой деятельности: совокупность знаний, приведенная в целостную систему на основе определенных принципов. Разрозненные, хаотические сведения не являются научным знанием.

Как высшая форма познания и специфический тип духовного производства, наука возникла в Новое время, в XVI – XVII вв. Современная наука – явление многогранное по своим основным признакам и характеристикам. Она выступает как:

· особая форма общественного сознания, отражающая мир в форме научных представлений, понятий, теорий;

· отрасль духовного производства, в котором заняты миллионы людей, и основной продукцией которого являются понятия, законы, теории;

· социальный институт со своей структурой и функциями.

Наука разделяется на множество отраслей знания, которые различаются между собой тем, какую сторону действительности, форму материи они изучают. Выделяются естественные и гуманитарные науки, науки о мышлении и технические, фундаментальные и прикладные и т.д. Границы между ними подвижны. По мере накопления научных знаний, информации требуется все большая специализация ученых, дифференциация науки, ее дробление на все более узкие области. Некогда единая физика раздробилась на механику, астрономию, собственную физику с ее специализацией: физика твердого тела, физика плазмы, атомная физика и др. Более 300 относительно самостоятельных научных дисциплин насчитывает сегодня медицина. В то же время идет противоположный процесс – интеграция научного знания. Возникли биохимия, кибернетика, биофизика, геохимия и т.д.

Наука возникла тогда, когда человечество встало перед необходимостью перейти от познания внешней стороны явлений к познанию их сущности. Научное знание отличается от обычного познания. Для него характерно:

1. наука имеет дело с объектами реальности, которая не сводится к обыденному опыту;

2. наука применяет свой язык, специальный, который оказывает обратное воздействие на повседневный язык. Например, «электричество», «холодильник» некогда были специфическими научными терминами;

3. для научных исследований необходима специальная аппаратура;

4. научное знание отличается систематизированностью;

5. наука обосновывает истинность значения с помощью экспериментального контроля, выводимости одних знаний из других, истинность которых уже доказана;

6. формируется методология как особая отрасль научного знания, которая направляет научный поиск. Ученый обязан четко определить метод исследования, ибо изучает «необычные», не ощущаемые, не видимые человеком объекты;

7. занятия наукой требуют специально подготовленных научных кадров, системы учреждений, где готовятся кадры для науки и проводятся научные исследования;

8. наука ориентирована на поиск объективной истины, на получение нового знания, на изучение объекта независимо от того, возможно ли сегодня их практическое освоение.

Вместе с тем между научным и эмпирическим знанием существует взаимосвязь. Мы имеем огромный запас эмпирических знаний, накопленных в сельском хозяйстве, медицине и других сферах. Накопление фактов, непосредственное наблюдение и сейчас являются основой для построения научных гипотез и теорий. Факты – эмпирический базис науки.

Научное знание начинается с обнаружения трудностей, проблем. В качестве одного из вариантов решения проблемы возникает гипотеза. Обоснованная гипотеза превращается в научную теорию или в новую часть уже существовавшей раннее теории. Гипотеза носит вероятностный характер, теория - достоверное знание. Теория – самая развитая форма организации научного знания.

3 Модели анализа научного открытия и исследования

Представления о том, как совершаются открытия в науке и как в ней происходит сам процесс исследования в целом, менялись на протяжении всей ее истории. Поскольку начиная с XVII в. Среди эмпирических наук доминировало экспериментальное естествознание, постольку впервые эти проблемы возникли именно в его рамках. Однако на протяжении XVII – XVIII вв. оно лишь накапливало и систематизировало необходимую эмпирическую информацию, делало простейшие индуктивные обобщения на основе фактического материала и устанавливало элементарные эмпирические законы. Многие философы тогда верили в возможность создания особой логики, с помощью которой можно было бы почти чисто механически совершать открытия в науке. В области эмпирических наук наиболее ясно такой взгляд выразил Ф. Бэкон, который надеялся на то, что созданные им каноны индуктивной логики помогут осуществить эту задачу. «Наш путь открытия наук, – утверждал он, – немногое оставляет остроте и силе дарования, но почти уравнивает их. Подобно тому как для проведения прямой или описания совершенного круга много значит твердость, умелость и испытанность руки, если действовать только рукой, – мало или совсем ничего не значит, если пользоваться циркулем или линейкой. Так обстоит и с нашим методом».

Однако как индуктивные каноны самого Бэкона, так и усовершенствованные и систематизированные впоследствии Дж.С. Миллем методы исследования (сходства, различия, сопутствующих изменений и остатков) дают возможность устанавливать только простейшие эмпирические (по терминологии Милля «причинные») связи между непосредственно наблюдаемыми свойствами явлений. Но даже в этом случае нередко приходится обращаться к гипотезе и уточнению прежних гипотез.

В области дедуктивных наук Г.В. Лейбниц мечтал о создании всеобщего метода, который позволил бы свести любое рассуждение к вычислению. С помощью такого метода он надеялся решить любые споры не только в науке, но и в политике и философии. «В случае возникновения споров, – считал он, – двум философам не придется больше прибегать к спору, как не прибегают к нему счетчики. Вместо спора они возьмут перья в руки, сядут за доски и скажут друг другу: «будем вычислять». Эта идея о сведении дедуктивного рассуждения к вычислению хотя и привела к созданию математической логики, тем не менее оказалась утопической, ибо даже в рамках математики существуют алгоритмически неразрешимые проблемы.

Там же где приходится учитывать взаимодействие опыта и логики, эмпирических данных и рационального рассуждения, положение еще более усложняется. В этом сложном процессе исследования, творчество и интуиция, логика и опыт, дискуссия и воображение, знания и талант взаимно дополняют и часто обуславливают друг друга. Поскольку все эти разнородные и сложные факторы не поддаются формализации и алгоритмизации, невозможно и создание логики открытия ни в форме индуктивной, ни в форме дедуктивной логики. Таким образом, и эмпирическая и индуктивная модель открытия, предложенная Бэконом, и рациональная и дедуктивная модель, выдвинутая Лейбницем, оказались несостоятельными из-за слишком упрощенного понимания процесса научного исследования вообще и открытия нового в науке в особенности.

В первой половине XIX века некоторые логики и философы науки ясно осознали бесперспективность попыток построения логики открытия. Вместо этого они стали призывать к исследованию логических следствий из предложенных в ходе исследования гипотез, их оценке и проверке с помощью эмпирических наблюдений и экспериментов. «Научное открытие, – отмечал известный историк науки У. Уэвелл, – должно зависеть от счастливой мысли, проследить происхождение которой мы не можем. Поэтому некоторые благоприятные повороты мысли выше всяких правил и, следовательно, нельзя дать никаких правил, которые бы неизбежно приводили к открытию».

Таким образом, в эмпирических науках вместо индуктивной логики, ориентирующейся на открытие новых научных истин, с середины прошлого века все настойчивее выдвигается дедуктивная логика для обоснования существующих догадок, предложений и гипотез. В связи с этим все большее распространение получает гипотетико-дедуктивная модель анализа структуры исследования. Согласно этой модели, проблема генезиса, или происхождения самих гипотез, способов их получения или формирования не имеют никакого отношения к методологии и философии науки. Последние должны заниматься только логическим анализом существующих гипотез или их систем, а именно выведением из них логических следствий и проверкой последних с помощью результатов наблюдений и экспериментов. Наиболее четко такое противопоставление контекста обоснования контексту открытия сформулировал в своей книге «Опыт и предсказание» Г. Рейхенбах. «Акт открытия, – считает он, – не поддается логическому анализу, Не дело логика объяснять научные открытия; все, что он может сделать, – это анализировать отношения между фактами и теорией… Я ввожу термины контекст открытия и контекст обоснования, чтобы провести такое различие. Тогда мы должны сказать, что эпистемология занимается только рассмотрением контекста обоснования». Под эпистемологией подразумевается учение о научном знании и его развитии, которое отличается от психологии тем, что рассматривает «скорее логическую реконструкцию, чем реальную модель познания».

Такая замена реального процесса исследования его логической реконструкцией составляет суть позитивистского подхода к анализу науки, при котором почти все внимание уде проблемам верификации новых гипотез и теоретических систем, т.е. их обоснованию, а не открытию. Поппер, решительно выступавший против критерия верификации позитивистов, тем не менее разделял их общий взгляд на задачи логики и философы науки: «Вопрос о путях, по которым новая идея – будь то музыкальная тема, драматический конфликт или научная теория – может представлять существенный интерес для эмпирической психологии, но он совершенно не относится логическому анализу научного знания. Логический анализ не затрагивает вопросов о фактах (кантовского quid facti), а касается только вопросов об оправдании или обоснованности (кантовского quid juris)... В соответствии со сказанным я буду различать процесс создания новой идеи, с одной стороны, и методы и результаты ее логического исследования с другой».

Гипотетико-дедуктивная модель развития научного знания доминировала в западной философии науки почти до 60-х гг. XX века. Она даже получила название «стандартной модели», но постепенно возникли сомнения в ее адекватности и все настойчивее стали раздаваться возражения против нее со стороны не только философов других направлений, но и специалистов-естествоиспытателей и гуманитариев. После отказа от «стандартной модели» возникло множество альтернативных концепций развития научного знания. Наибольший интерес среди них вызывают те, которые по-новому освещают процессы открытия, разработки и обоснования научных идей.

Что касается разработки конкретных проблем методологии открытия, то мнения здесь расходятся. Одни авторы сосредотачивают свое внимание на процессе генерирования новых научных идей и гипотез, относящихся главным образом к предварительной оценке их перспективности в приращении научного знания. Другие полагают, что разработка гипотез охватывает как процесс их генерирования, так и дальнейший логический и эпистемологический анализ тех стадий исследования проблемы, для решения которой построена гипотеза. Третьи интересуются специфическими особенностями умозаключений, которые используются в ходе разработки гипотез, обращая особое внимание на правдоподобные и эвристические методы рассуждений.

4 Методы научного познания

Метод познания можно определить как некоторую специфическую процедуру, состоящую из последовательности определенных действий или операций, применение которых либо приводит к достижению поставленной цели, либо приближает к ней.

В первом случае говорят л существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Первоначально представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают некоторую последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке эти методы характеризуются как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами встречаются в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая исчислениями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнять, чтобы прийти к искомому результату.

Но уже из той же математики известно, что не все ее задачи проблемы допускают алгоритмическое решение. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и общественной практикой в целом. Однако и в этих науках существуют свои эмпирические и теоретические методы, ибо исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявлял, например, К. Поппер. Он даже придает такому способу статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.

«От амебы до Энштейна, – считал он, – рост знаний происходит единообразным путем», т.е. путем проб и ошибок. Поппер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска новых истин в науке. Но сам он также несколько упрощенно представлял процесс научного поиска, обращая внимание скорее на внешние аналогии, чем на существенные различия между приспособительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он справедливо подчеркивает, что «Энштейн сознательно стремится к элиминации ошибок». Именно сознательный подход человека принципиально отличает его от инстинктивных попыток, присущих животным, в особенности


10-09-2015, 21:15