Тема «Инновационные методологии научного познания»

1. Компьютеризация науки, ее проблемы и социальные последствия.

2. Системность и синергетика как парадигмы методологии научного исследования.

1. Развитие современной теории познания предполагает анализ и осмысление фундаментальных изменений, происходящих в науке, культуре и образовании в связи с широким внедрением компьютерных технологий и персональных компьютеров. Обращение к этой проблеме будет осуществлено лишь в той мере, в какой позволит рассмотреть новые возможности изучения знания и «знания о знании», а также выявить новые способы описания присутствия человека и социокультурной составляющей в разных формах «представления знания». Реализовать это возможно, опираясь на исследования в области когнитивной науки, где знание и информация являются главным предметом. Представление знания, как оно исследуется в когнитивной науке, не только предполагает предметное его содержание, но и определяет интерпретативную деятельность субъекта, социокультурную обусловленность его знания и поведения, а также фиксирует другие связи и отношения, представленные в традиционных эпистемологических структурах лишь опосредованно.

Когнитивная наука (когнитология) сформировалась в 60-70-х годах XX века (Гарвард, США) в качестве дисциплины, исследующей методом компьютерного моделирования функционирование знаний в интеллектуальных системах. Когнитивную науку отличают междисциплинарность, использование компьютерной метафоры и исследование познания. Центральным для всей проблематики когнитивной науки является обращение к компьютеру, служащему самой наглядной и самой убедительной моделью того, как формируется, структурируется и «работает» знание, а также имитируются различные когнитивные процессы (например, обучения или получения экспертного знания и т. п.). Феномен знания исследуется в аспектах его получения, хранения, переработки, выясняется, какими типами знания и в какой форме обладает человек, как «представлено» знание в его голове и как он его использует.

Важную роль играет лингвистика, которая выступает для когнитивной науки как важный источник материала об устройстве когнитивных структур. По отношению к «искусственному интеллекту» (ИИ) когнитология является своего рода «теорией интеллектуальных машин и механизмов», т. е. сконструированных человеком компьютерных устройств и лишь через них — их естественных прообразов - людей познающих. Это объясняет различную природу эксперимента в психологии и когнитивной науке и определяет существование в последней компьютерной метафоры.

Традиционные проблемы гносеологии, эпистемологии, философии и методологии науки получили новое видение и интерпретацию. «Когнитивизм знаменовал появление новой парадигмы научного знания, и с ним в историю науки пришло новое понимание того, как следует изучать знание, как можно подойти к проблеме непосредственно не наблюдаемого — прежде всего к проблеме внутреннего представления мира в голове человека...» (Кубрякова Е.С., Демьянков В.З. и др. Краткий словарь когнитивных терминов. М., 1996. С. 61). Эксплицитно выраженные знания составляют лишь незначительную часть общей базы знаний человека. Согласно современным подходам, такая база есть самоорганизующаяся и саморегулируемая система. Она включает следующие компоненты:

языковые знания — грамматика (с фонетикой и фонологией), дополненная знанием композиционной и лексической семантики; знание об употреблении языка; знание принципов речевого обучения;

внеязыковые знания — о контексте описываемой ситуации, об адресате коммуникации (в том числе знание о поставленных адресатом целях и планах, его представления о говорящем, об окружающей обстановке, знание своих умений); общефоновое знание, т. е. личностная картина мира (Осуга С. Обработка знаний. М., 1989. С. 9-10). При соотнесении эпистемологии и когнитивной науки необходимо различать знание и информацию, что упрощенно можно свести к формуле: информация — это знание минус человек; информация — знаковая оболочка знания. Под компьютерным представлением знания принято понимать информацию, хранимую в машине, формализованную в соответствии с определенными структурными правилами, которые компьютер может автономно использовать при решении проблем с помощью заложенных в нем алгоритмов типа логического вывода. Информационная модель знания (как записанная в компьютере, так и вербализованная в тексте) является лишь намеком на представленное знание, по которому человек способен творчески воссоздать само знание. Следует отметить принципиальное отличие той информации, которая служит для получения знаний человеком, от информации, изучаемой в теории информации. Когнитивное знание открывает человеку дополнительные возможности размышления и действия, увеличивает его свободу. Информация как управляющий сигнал уменьшает неопределенность допускаемых состояний управляемой системы. Знание — личное достояние знающих, перенимающих его друг у друга как образцы действия в процессах познания. Этого нельзя сказать об информации, которая в противоположность знанию не является достоянием конкретной личности, она равно доступна всем, хотя возможности превратить ее в знание у каждого свои, опирающиеся на личный опыт и способности.

Такое различие создается исключительно присутствием человека, способного извлечь из информации, записанной на бумаге или закодированной в компьютере, нечто, позволяющее реализовать человеческую свободу выбора. Пользователь получает представление о ряде возможных точек зрения, соответственно, возникает та самая неопределенность, которая является необходимой предпосылкой для выбора. Вечная философская тема — диалектика свободы и необходимости — специфически проявилась в исследованиях по представлению знаний. Для правильного понимания свободы важно выявить ее связь с объективной неопределенностью развития. Мысль о том, что свобода — это осознанная необходимость, была высказана Спинозой еще в XVII веке, принимавшим концепцию абсолютного и однозначного детерминизма; была базовой для марксизма и сегодня все еще присутствует в учебниках по философии. Свобода человека оказывается здесь иллюзорной: ни человек, ни общество в целом не имеют свободы выбора действий и поступков, а лишь осознают предопределенный ход событий. Действительная свобода возможна лишь при наличии объективной неопределенности, когда принятое решение, понимание, осознание происходящего могут изменить ход событий, сами детерминируют социальный процесс. В этом случае нельзя спрятаться за некой безличной необходимостью, свобода объективно соотносится с этическими «параметрами» — нравственной ответственностью человека, осуществляющего выбор и принимающего решение. В когнитивных науках, таким образом, становится необходимой этическая рефлексия, основанная на принципе свободы личности.

Отличие традиционной гносеологии от разделов теории познания, имеющих дело с использованием компьютеров, состоит в том, что первая концентрируется на процедуре описания, обращаясь к высказываниям и правилам для получения знания. «Компьютерная» теория познания делает центром своего внимания регуляцию, обращается к нормативным предложениям, использует знания для продуцирования правил. Сегодня развитие теории познания классическими гносеологическими средствами не всегда возможно, изменяются инструментарий гносеолога, требования к его профессиональной подготовке. Философия становится дисциплиной, сопричастной экспериментальной деятельности, осуществляемой при разработке программ искусственного интеллекта. Выяснилось, что именно в этой сфере возможна проверка самых тонких и абстрактных гипотез о природе человеческого разума. Сегодня здесь на первый план вышла проблема порождения знания, и это потребовало пересмотра базовых концепций ИИ.

Компьютер и формирование нового типа мышления и познавательной деятельности.

Очевидно, что использование очень мощной компьютерной техники и ее идей открывает новые возможности в учении, мышлении, в эмоциональном и когнитивном развитии. Однако следует иметь в виду и определенные издержки компьютеризации общества. Исследователи выявили ряд неоднозначных проблем формирования «компьютерного сознания» и познания, одна из которых — «потребительское» отношение к компьютеру и появление в связи с этим некоторых отрицательных черт мышления. В частности, это снижение способности к критике, игнорирование чувственного аспекта познания и творческого начала как иррациональных моментов, не поддающихся формализации, утрата исторического подхода к явлениям (в силу синхронизации информации о них в банке данных), обеднение используемого языка, его оттенков и метафоричности, замена формализованными языками. Подобные вполне реальные издержки преодолеваются принципиально новым пониманием роли и возможностей взаимодействия человека и компьютера как инструмента, активно проявляющего и формирующего интеллектуальные способности человека, особенно в связи с обращением к Интернету. Многие задачи познания переосмыслены теперь как задачи вычисления, подключения к банкам данных, что придало мышлению объемность и масштабность, резко увеличило познавательный потенциал. Потребовалось постоянно анализировать свою деятельность, соотносить ее с другими дисциплинами, выявлять скрытые предпосылки, что сделало мышление принципиально методологическим, критико-рефлексивным.

Одним из интересных и плодотворных исследований этой группы проблем является программа, выполненная лабораторией Массачусетского технологического института под руководством профессора С. Пейперта. Ставилась задача найти пути формирования нового типа мышления — мышления XXI века, привлекая для этого возможности компьютера. Одна из фундаментальных проблем обучения состояла в том, как соотнести абстрактное идеализированное представление, например, о движении с реальными, житейскими представлениями учащихся, с их коренной, исходной интуицией. Принималось во внимание, что аристотелевы представления о движении хорошо согласуются с большинством ситуаций из нашего обыденного опыта, тогда как механические или ньютоновы представления о движении сложны и явно противоречат множеству наших интуитивных представлений относительно того, каким является мир. Учащиеся практически никогда не имеют дела с движением, о котором рассуждал Ньютон, т. е. с движением без сопротивления, вечным, «пока не остановят».

При отсутствии непосредственного восприятия ньютонова движения школа вынуждена представлять учащимся это движение в форме опосредствованного математизированного описания, через преобразование уравнений, но не через манипулирование с объектами. Отсюда задачи, которые поставила перед собой эта исследовательская группа: помочь интуитивному овладению механическим движением до усвоения уравнений и формальных предпосылок; задать в юном возрасте интуитивный контекст дальнейшего использования уравнений; найти способы, которые облегчили бы личностное овладение не только механическим движением и его законами, но и общими понятиями об этих законах. Все это предполагало принципиальное изменение исходной, коренной интуиции.

Именно с помощью компьютера оказывается возможным найти варианты решения этих задач, но в том случае, если он используется не просто как вычислительное устройство или для обогащения мышления, но как устройство, позволяющее изменить стереотипы в усвоении знаний и в самом мышлении. С помощью компьютера учащиеся получили возможность имитировать механическое мышление, анализировать его, выяснять, чем оно отличается от других стилей мышления, получить своего рода «прививку» от абсолютизации механистического мышления. Благодаря такому опыту человек уже в годы ученичества учится думать о знании, мышлении, анализировать его стиль и приемы, т. е. выступать в роли эпистемолога, умеющего распознавать и выбирать различные способы мышления.

Для развития этой способности группа Пейперта нашла нетрадиционный прием: с помощью компьютера и серии игр в реальном мире с реальными вещами создавались так называемые микромиры, каждый из которых должен был иллюстрировать один из миров, устроенных либо по представлениям Аристотеля, либо по законам Ньютона, идеям Эйнштейна и даже по «обобщенному закону движения в мире». В рамках последнего могли действовать бесконечно разнообразные законы движения, которые учащиеся придумают сами. Основой для этого становились личный опыт, хорошо известная «геометрия собственного тела» и другие знания и представления, которые вовлекались в творческую разработку разнообразных «законов» движения.

Критериями построения таких «микромиров» становилась возможность изучать законы движения, работая с простыми и доступными примерами, осуществляя деятельность по этим законам и определяя понятия на основе работы в этом «микромире». Учащийся при этом как бы создавал сам ту или иную реальность, мог преобразовывать ее и строить альтернативные реальности. Исследуя различные законы движения, он оценивал возможности каждого из них в построенном «микромире» и мог обнаружить, например, что законы Ньютона — действительно наиболее экономичный и эффективный способ описания движущихся объектов. Деятельность в таких «микромирах» существенно стимулирует творчество учащихся, поскольку создает такую интеллектуальную среду, в которой проблема истинности или ложности знания не является определяющей, она вторична по сравнению с возможностями исследовать различные, в том числе «ошибочные», теории, которые категорически отвергает обычная школа, догматически внедряя только «правильные» идеи. Крупнейший психолог Ж. Пиаже, принципам которого следует Пейперт, показал, что ошибочные теории, в том числе создаваемые самими учащимися, являются своего рода «полигоном» мыслительной деятельности и потому могут присутствовать в учебном процессе.

Очевидно, что построение и использование «микромиров» предполагает нетрадиционное использование компьютера для развития мышления и переработки информации. При таком использовании компьютера создается возможность поупражняться в качественном, по выражению Пейперта, мышлении, тогда как при стандартном использовании закрепляется количественная сторона знаний, поскольку компьютер позволяет производить сложные вычисления. Проблема единства качественной и количественной сторон знания, которую ставила и исследовала группа Пейперта, представляется весьма значимой как для разработки принципиально новых методов обучения, так и для формирования «знания о знании» и самого мышления учащихся. За этим стоит объективная необходимость преодолеть разобщенность естественнонаучного и гуманитарного знания, а фундаментальные следствия этого процесса — новый образ знания и «методологический» способ мышления.

Как показало исследование группы Пейперта, компьютер в этом случае может оказать двоякую помощь. Во-первых, интуитивные представления о реальности могут быть воплощены в компьютерной программе, и тогда они становятся более доступными для оценки и рефлексии. Во-вторых, идеи программирования могут использоваться для перемоделирования интуитивных представлений. Следовательно, компьютер в данном случае используется для выявления связи научного знания с личностным, для приближения научного знания к знанию человека, а не к знанию факта или к владению навыком. «Переворот в сознании», о котором говорит Пейперт, состоит, таким образом, не просто в обращении к компьютеру, но в том, что открывается новый способ подхода к мышлению по типу компьютерного программирования. Ассимиляция культурой существования компьютеров понимается при этом как «знание программирования» или знание различных способов использования компьютера и того, когда и каким образом это следует делать.

Исследование Пейперта выявило глубокие антропологические смыслы использования такого «технического устройства», как компьютер, который может решить проблемы переструктурирования интуиции, сложившейся в ходе эволюции познавательных способностей, продолжить эту эволюцию, воздействуя на познавательные способности в качестве освоенного культурой фактора, наконец, способствовать выработке нового типа мышления.

2. В процессе своего исторического развития наука изучала различные типы системных объектов: от составных предметов до сложных саморазвивающихся систем, осваиваемых на современном этапе цивилизационного развития.

Каждый тип системной организации объектов требовал категориальной «сетки», в соответствии с которой затем происходит развитие конкретно-научных понятий, характеризующих детали строения и поведения данных объектов. Например, при освоении малых систем можно считать, что части аддитивно складываются в целое, причинность понимать в лапласовском смысле и отождествлять с необходимостью, вещь и процесс рассматривать как внеположенные характеристики реальности, представляя вещь как относительно неизменное тело, а процесс — как движение тел.

Именно это содержание вкладывалось в категории части и целого, причинности и необходимости, вещи и процесса естествознанием XVII—XVIII вв., которое было ориентировано главным образом на описание и объяснение механических объектов, представляющих собой малые системы.

Но как только наука переходит к освоению больших систем, научное мышление вынуждено пополнять свой категориальный аппарат. Представления о соотношении категорий части и целого должны включить идею о несводимости целого к сумме частей. Важную роль начинает играть категория случайности, трактуемая не как нечто внешнее по отношению к необходимости, а как форма ее проявления и дополнения.

Предсказание поведения больших систем требует также использования категорий потенциально возможного и действительного. Новым содержанием наполняются категории «качество», «вещь». Если, например, в период господства представлений об объектах природы как простых механических системах вещь представлялась в виде неизменного тела, то теперь выясняется недостаточность такой трактовки, требуется рассматривать вещь как своеобразный процесс, воспроизводящий определенные устойчивые состояния и в то же время изменчивый в ряде своих характеристик (большая система может быть понята только как динамический процесс, когда в массе случайных взаимодействий ее элементов воспроизводятся некоторые свойства, характеризующие целостность системы).

Первоначально, когда естествознание только приступило к изучению больших систем, оно пыталось рассмотреть их по образу уже изученных объектов, т.е. малых систем. Например, в физике долгое время пытались представить твердые тела, жидкости и газы как чисто механическую систему молекул. Но уже с развитием термодинамики выяснилось, что такого представления недостаточно. Постепенно начало формироваться убеждение, что в термодинамических системах случайные процессы являются не чем-то внешним по отношению к системе, а внутренней существенной характеристикой, определяющей ее состояние и поведение. Но особенно ярко проявилась неадекватность подхода к объектам физической реальности только как к малым системам с развитием квантовой физики. Оказалось, что для описания процессов микромира и обнаружения их закономерностей необходим иной, более богатый категориальный аппарат, чем тот, которым пользовалась классическая физика. Потребовалось диалектически связать категории необходимости и случайности, наполнить новым содержанием категорию причинности (пришлось отказаться

от сведения причинности к лапласовскому детерминизму), активно использовать при описании состояний микрообъекта категорию потенциально возможного.

Системный подход – это междисциплинарная методология, в основе которой лежит исследование объектов как систем. Она ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта, выявление многообразных типов связи сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину.

Особое значение системная методология имеет при анализе сложных самоорганизующихся систем: человеческого сообщества, экономических систем, различных социальных организмов. Это системы открытого типа, активно влияющие на среду, непредсказуемы, способны обучаться.

В этой связи особое значение приобретает методология синергетики, рассматривающая самоорганизацию как многообразные процессы возникновения упорядоченных пространственно-временных структур в сложных нелинейных системах, находящихся в неравновесных, неустойчивых состояниях вблизи критических точек, предшествующих бифуркации. Основные понятия синергетики: аттракторы, бифуркация, фрактали, детерминированный хаос и т.д. По-новому переосмысляются категории линейности, случайности, необходимости, детерминации, целостности, эволюции.

Синергетический подход дает новое понимание эволюции систем:

- всякое явление – эволюционная необратимая стадия какого-либо процесса, допускающая многовариантность, тупиковые ветви, отклонения. Развитие происходит благодаря неустойчивости; новое появляется в результате бифуркаций как случайное и непредсказуемое;

- в нелинейном мире малые причины могут порождать большие последствия; человеческие действия обречены на провал, если они не учитывают потенции среды.