Процесс решения возникающих в этом аспекте вопросов, предполагающий взаимодействие методов этих дисциплин в их живом единстве и находящий свое выражение в процессе интеграции научного знании, может осуществляться только на высокотехническом уровне общественного развития - на уровне автоматизации производства. В ходе последней происходит опредмечивание умственных функций управления производственным процессом, выполнение техническими устройствами деятельности мышления. Это существенное обстоятельство служит предпосылкой, коренных технических преобразований, принципиальных изменений взаимосвязи человека и машины, а в более глубоком смысле, - формирования новых социально-культурных отношений.
Условия автоматизации впервые в истории освобождают человека от непосредственной включенности его в техническую систему машинного производства в качестве неотъемлемой его части. На стадии полной автоматизации, обеспечивающей “автоматическое функционирование всех без исключения участков производства - от проектирования до выдачи готовой продукции, включая выбор оптимальных решений, переключение на изготовление тех или иных видов продукции, самопроектирование по заданной программе... человек достигает технологической ступени свободы".
На уровне автоматизации получают свое интенсивное развитие кибернетика, логика, физика, химия, биология, лингвистика и другие науки в их тесной взаимосвязи с математикой. Здесь, прежде всего, именуемая нами внутренняя математизация, играя важнейшую роль, способствует плодотворному взаимодействию наук внутри всего естественнонаучного блока. Это взаимодействие являет собой наиболее совершенный на сегодняшний день качественный уровень интеграции уже математизированных наук, приводящей к таким по характеру, глубине и силе наукам, которые сами обладают большим интегративным потенциалом.
Так, на одном из главных направлений современного научного познания - биологическом - интенсивно развивается область знания, возникшая в процессе взаимодействия биологии, химии, физики и математики, - физико-математическая биология, которая, объединив в себе ряд таких важнейших направлений, как биохимия, биофизика, биоорганическая химия, молекулярная биология, молекулярная генетика, вирусология, микробиология, цитология, иммунобиология, являясь их интегрирующей основой, поддерживает и питает лидирующее комплексное направление - биологию клетки и наряду с ним другое, изучающее сообщества организмов, оказывая влияние на их перспективное сближение.
В этой сложнейшей области познания значимость математики во многом определяется через внутреннюю ее включенность, неотъемлемость по отношению главным образом к физическому познанию, усиливающуюся применением новейших эффективных методов и средств компьютерной математики, без которых математизация была бы не в состоянии справляться на данном этапе со своим важнейшим предназначением.
Практически, реально осуществление этого феномена математизации современного научного знания происходит в соответствии с диалектическим принципом восхождения от абстрактного к конкретному. Математика, достигнув небывалых высот абстракции в области своих теоретических построений, возвращается к исследованию конкретных объектов в форме прикладной математики, как “применение результатов теоретического познания в практике, процесс овеществления знаний”. Происходит это с помощью конструктивной математики, которая “приобретает практическое назначение именно как метод, способствующий,”совмещению” математического аппарата и понятийного аппарата математизируемой науки". Исходный пункт конструктивной математики - понятие “алгоритм”, представляет собой продукт исторического развития математического знания. Как известно, с древнейших времен многие задачи математики заключались в поисках тех или иных конструктивных методов. Эти поиски, особенно усилившиеся в связи с созданием удобной символики, а также с осмыслением принципиального отсутствия адекватных методов в ряде случаев были мощным стимулом развития научных знаний. Осознание невозможности разрешения задачи прямым вычислением приводит к созданию в XIX в. теоретико-множественной концепции, после периода бурного развития которой оказывается возможным в середине XX в. вновь вернуться к вопросам конструктивности, но уже на новом уровне, обогащенном выкристаллизовавшимся понятием алгоритма.
Построение конструктивной математики осуществляется в соответствии с конструктивным математическим мировоззрением, стремящимся связать утверждения о существовании математических объектов с возможностью их построения и отвергающим, в силу этого, ряд основоположений традиционной теоретико-множественной математики, приводящих к появлению чистых теорем существования. Для конструктивной математики характерны рассмотрение конструктивных процессов в рамках абстракции потенциальной осуществимости при полном исключении идеи актуальной бесконечности, обусловленность интуитивного понятия эффективности точным понятием алгоритма, использование специальной конструктивной логики, учитывающей специфику конструктивных процессов.
Все эти качественные особенности современного математического аппарата, предполагающие эффективное использование в различных сферах материального и духовного производства ЭВМ, без которых невозможно наиболее полное познание закономерностей как неживой, так и живой природы, дают возможность ему хотя и сохраняя характер внешней привнесенности относительно познания как биологической, так и социальной форм движения материи, способствовать достижению определенных результатов в исследовании вглубь их объекта исследования. Конкретизируем сказанное.
В биологии математические методы используются для описания и систематизации огромных экспериментальных данных. Многие законы живого получили математическое выражение. Все шире применяются в биологии теория вероятностей, статистические методы исследования, метод математического моделирования живых систем. Математическое моделирование, являясь составной частью общего процесса математизации биологии, выступает в ней как более высокий теоретический уровень по отношению, например, к элементарной математической обработке эмпирического биологического материала.
Математическое моделирование в биологии - это описание с помощью математических средств биологического объекта или процесса. На современном этапе развития биологического знания наиболее математизированным ее разделом является генетика. На основе использования абстрактных математических пространств и перехода от понятий, несущих метрические характеристики объектов, к понятиям более общей и глубокой природы в настоящее время идет процесс создания абстрактной математической биологии, начиная от создания простейших формально-математических моделей различных, отдельно взятых биологических процессов и включая использование в биологии не только теоретико-множественных представлений, но и алгебраическую, комбинаторную топологию, теорию структурных отображений и т.д. Уровень развития современной математики дает возможность определить направление поисков теоретического синтеза биологического знания и выразить чисто биологические законы языком топологических, теоретико-групповых и теоретико-информационных структур.
В настоящее время в науке, в частности в биологии, имеется огромная необходимость постигать разрывные, скачкообразные процессы. В этом отношении заслуживает внимания совсем новая теория скачкообразных изменений - теории катастроф. Правда, внимая убедительной и отрезвляющей критике, противостоящей вспыхнувшей полтора десятка лет назад волне красноречивой рекламы данной теории, мы даем себе полный отчет в необходимости взвешенного, объективного подхода к осмыслению возможностей ее применения. Вполне разделяя существующее мнении о том, что наиболее результативной сферой ее приложений является физическая область знания, считаем достаточно полноправными небезосновательные многообещающие надежды на ее помощь в исследовании высших форм движения материи. В частности, онауже с успехом использовалась для изучения распространения нервных импульсов. Возможные применения такой теории широки и разнообразны. Самым важным ее применением станет, вероятно, область биологии. Это пока единственная теория, позволяющая хоть как-то исследовать скачкообразные процессы, поэтому она требует своей дальнейшей теоретической разработки, обещая за собой большое будущее. Тем не менее, безусловно, на пути математизации биологического знания встают определенные трудности, связанные с высокой сложностью его объекта исследования в целом.
В социальных науках, объект исследования которых гораздо сложнее, чем в физико-химических и биологических, математика применяется также не без трудностей, обусловленных многофакторностью общественных явлений и процессов, наличием субъективного фактора, которым определяет их стохастичность. В силу этого математические модели, как правило, носят не детерминированный, а стохастический характер. Кроме того, факторы и условия, определяющие социальные явления, обычно складываются из качественных признаков, которые труднее поддаются количественному описанию, чем это имеет место в естественных науках.
С целью наиболее полного отражения сущности явлений и процессов, изучаемых социально-гуманитарными науками, как отмечает Г.И. Рузавин, сейчас решается проблема разработки “неметрических” математических моделей, особенность которых заключается в том, что в них “отображаются не чисто количественные зависимости между величинами, а разнообразные структурные отношения, например, отношения подчинения и иерархии в коллективах, степени предпочтения тех или иных альтернатив при принятии решении, сравнительная оценка полезности тех или иных действии и т.д." Здесь же Г.И. Рузавин отмечает, что “с теоретической точки зрения абстрактные структуры и категории... являются обобщением обычных количественных отношений между величинами и, следовательно, более глубокими по своей сущности и более широкими по сфере применения”. Так, специалистами было замечено, что алгебраическая теория категорией функторов, как никакая другая математическая теория, по своей форме и содержанию приспособлена к самым общим социологическим исследованиям. Здесь мы ограничимся приведенными фрагментами и не станем далее продолжать описание конкретных примеров применения современных математических средств в изучении предмета других социогуманитарных наук, в которых уровень этого применения приблизительно одинаков.
Здесь важно следующее. Во-первых, рассмотренный материал дает возможность отметить достаточно высокий уровень общей математизации всего триединого комплекса естественнонаучного, социогуманитарного и технического знания.
Однако, коль скоро здесь допустимы и неизбежны всяческие оговорки, необходимо признать, что сам процесс математизации находится только на пути к своему совершенству, в противном случае не существовало бы условно обозначенной нами внешней ее формы, стороны. Сейчас наука вполне признает тот факт что хотя современная математика и способна описать, например, некоторые биологические процессы, еще не появились те разделы математики, которые могли, бы быть адекватно применимы к исследованию процессов жизни в целом. Как справедливо замечает В.В. Налимов, “в биологии математики много, но нет там такой математики, которая создала бы собственно теоретическое знание о Мире живого”. То же самое относится и к социогуманитарным наукам. Действительно, на современном этапе пока еще рано говорить об адекватности математических средств и ходе второй формы математизации научного знания. Работающий здесь математический аппарат остается еще привнесенным в конкретные области знания, а не “содержится" в них. В силу того, что частные дисциплины, исследующие высшие формы движения материи, пока не выявили для себя адекватную им диалектику качества и количества, соответствующую им меру, подлинная математизация в этих науках остается делом будущего.
Очевидно, что новые открытия в этом плане исключают обособленность частнонаучного уровня рефлексии, а позволяют предположить ее развитие и углубление в связи и соответствии с осмыслением порожденной общественной практикой глобальной проблематики, вне контекста которой значимость, необходимость и актуальность феномена математизации знания теряет смысл. Это потребует от человека подойти вплотную к осмыслению и переосмыслению своего социокультурного бытия, объективно призванного содержать в своей сущности диалектику. На этом пути сложного и бесконечно развивающегося процесса познания возникает масса проблем общефилософского, методологического, частнонаучного характера, которые должны стать предметом специального исследования.
Методологические принципы математики и их роль в интеграции физического знания
В материалистической диалектике как логике и теории познания принцип имеет особое, фундаментальное значение, является важнейшим моментом теоретического познания. Проявляя себя в качестве исходного положения, регулятива, направляющего развертывание законов научной теории, принцип есть то необходимое логическое основание, на котором зиждется построение и развитие целостной системы научного знания.
Впервые к диалектическому пониманию принципа подошла немецкая классическая философия. Восходящая к И. Канту идея активности сознания воплотилась у него в разработке основополагающих принципов активности и противоречия, а также в категориальном представлении единства многообразного. Ценная для научного познания, сама по себе идея активности познающего субъекта продуктивно заработала и в отношении понимания принципов познания. В системе Канта разум посредством носящего абсолютный, всеобщий и априорный характер принципа осуществляет синтез предметного знания, единство и взаимосвязь категорий. Этот момент о синтетической природе принципа для нас очень важен. Однако правильная постановка проблемы, как известно, страдает ограниченностью, вытекающей из понимания Кантом существа синтетических взаимосвязей категориальных определений.
Идущая намного дальше теоретическая концепция Гегеля противостоит кантовской трактовке данного вопроса. Не в голом сочетании, не в соединении и суммировании извне категорий, как это получается у Канта, заключается синтез, выражающийся в принципе. В последнем должны содержаться и проявиться всеобщая имманентная связь, внутреннее единство, целостность, движение и развитие категориальных форм предмета.
Согласно диалектической логике марксизма, воплотившей в себе все ценное, взятое от своих теоретических предшественников, подлинно научное понимание принципов теоретического знания определяется и обосновывается объективной обусловленностью их общественно-исторической практикой. Диалектические принципы познания есть результат, продукт предметно-деятельностного освоения действительности общественным субъектом. Это значит, что представленная идеальной формой деятельности логика предмета снимается принципом в качестве логической схемы, в которой выражается форма действительного движения и развития предмета познания. В силу этого посредством принципа как логического способа формообразования вещи теоретико-познавательный процесс получает реальную возможность диалектико-логического воспроизведения действительности, воссоздания глубинной, идущей от субстанциального единства конкретной целостности предметного содержания, его сущностных, противоречивых, необходимых внутренних связей. При этом, по Марксу, только в наиболее развитой общественной деятельности целостность предмета снимается и предстает идеально в логической схеме - принципе, выражающей собой развитое состояние субъекта и объекта.
Понимаемые таким образом принципы познания имеют статус конкретной всеобщности и универсальности, являются действующим, активным, направляющим началом движения и развития научно-познавательной деятельности в общем процессе восхождения от абстрактного к конкретному. Истинное знание об объекте может быть достигнуто только на основе совокупности таких важнейших диалектико-логических принципов, как принцип материального единства мира, принцип развития, противоречия, конкретности и т.д., которые, будучи выраженными и содержащимися в общенаучных и методологических принципах, вливаются и действуют в области конкретно-научного знания. Поскольку в этом случае адекватно отражается, схватывается логика предмета как целого, то как важнейший момент этой целостности, что нам необходимо выделить, воспроизводится объективная диалектика качественной и количественной определенности предмета. Этот факт находит свое выражение, в частности, в глубокой и необходимой взаимосвязанности методологических принципов математического и физического знания.
Последнее требует подчеркнуть еще раз тот исторически и логически обусловленный момент, о чем мы говорили выше, когда теоретическим мышлением была верно увидена и выделена диалектика качества, количества и меры предмета физики - физической реальности, теперь уже ставшей, благодаря этому, наиболее познанным аспектом материальной действительности, тот момент, который полагает и утверждает принципиальную, связь математической и физической наук, а следовательно, позволяет отметить обоюдное место и роль в генезисе того и другого.
Здесь, прежде всего, не претендуя на всеохватываемость и полноту конкретизации, мы должны указать на первостепенную значимость всеобщего, методологического принципа единства, которому подчинено развитие всей разветвленной, сложной системы математического знания. Остановимся на его характеристике несколько подробнее, так как этот вопрос, во-первых, прямым образом связан с методологическими принципами математики, во-вторых, имеет самое непосредственное отношение к вопросу об интегративной функции математики в научном познании, в частности в физике. В самом деле, если математика не является единой наукой, то как можно говорить о ее интегративном характере? В этом случае математика уже не может объединять научное знание, поскольку она сама не является единой наукой.
К раскрытию принципа единства математического знания можно подойти с разных позиций. Нам же важно рассмотреть математику в аспекте диалектического единства ее внутренней дифференциации и интеграции. Важно понять, что развитие математики (как и любой другой науки) происходит не только за счет дифференциации, т.е. возрастания числа узкоспециализированных дисциплин, но и в процессе интеграции, т.е. обратного движения этого знания к единству.
Вообще говоря, это - единый, взаимосвязанный процесс. Дифференциация научного знания характеризуется углублением специализации исследований, возникающих как в результате дробления первоначально единой научной теории, так и на стыках пограничных областей знания. Благодаря дифференциации растет объем научного знания, что создает предпосылки для последующего его синтеза. В то же время интеграция знания охватывает его под определенным углом зрения, обеспечивая новый уровень понимания единого предмета науки. На этом основании создаются условия для последующего, более глубокого уровня членения предмета науки, т.е. возникновения новых научных теорий.
Данной логической схеме подчиняется и развитие современной математики. Особенно ярко эта тенденция высветилась с конца XIX в., т.е. с момента перехода математики на фундамент теории множеств. Для математики Древней Греции и математики Нового времени не характерна такая бурная дифференциация знания, как для современного состояния этой науки. Математика античности - это арифметика и геометрия, исследующие постоянные величины. Здесь, как известно, математика носит еще неразвитый, единый, синкретичный характер, хотя деление на арифметику и геометрию создаст предпосылки для последующей дифференциации. Последнее связано с тем, что эти разделы математической науки реализовали дискретное и непрерывное начала математики. Что касается математики Нового времени, то хотя она и стоит на качественно более высоком уровне развития по сравнению с древней, однако и в ней процесс дифференциации не зашел далеко. Число математических наук здесь больше, однако главное место занимает дифференциальное и интегральное исчисление, а остальные дисциплины выступают как разновидности этого исчисления.
Бурный процесс дифференциации и, следовательно, интеграции математического знания начался с переходом математики на теоретико-множественное основание. Теория множеств создала мощный метод познания количественных отношений объективной действительности. Однако применение этого метода привело не только к парадоксам, но и к возникновению представления об утере математикой своего единого характера, т.е. единый предмет математики как бы распадается на части. Все же это не так. Генезис математического знания характеризуется неразрывным единством концептуальной преемственности понятий и принципов, взаимопроникновением новых идей между взаимодействующими теориями, приводящими к созданию новых фундаментальных теорий, которые являются более глубоким отражением сущности изучаемого объекта, благодаря высокой степени абстракции.
Сказанное, например, в полной мере относится к одной из наиболее развитых областей математики - функциональному анализу. Возникновение его и оформление в самостоятельную дисциплину стало возможным благодаря обобщению и систематизации определенных положений из различных областей математики и созданию
10-09-2015, 21:44