0857

считал «наивным». Реальное развитие науки предполагает не просто опровержение какойлибо теории и замену ее новой, но создание ряда последовательных теорий, каждая последующая из которых должна быть лучше предыдущей.

Таким образом, согласно утонченному фальсификационизму, теория признается научной в том случае, когда она не просто может быть опровергнута опытом, но также может быть заменена новой теорией которая объясняла бы то, что не может объяснить предыдущая. Таким образом, для определенной теории очерчивается область применимости. Научной может считаться только такая теория, которая не выходит за пределы этой области. Поэтому любая «общая теория всего» будет заведомо научно несостоятельна с точки зрения данного критерия демаркации.

Из истории науки известны примеры того, как сужалась область применимости той или иной теории. Например, область применимости ньютоновской физики была сужена после того, как появились СТО и ОТО. Теория относительности объясняла то, что ньютоновская модель объяснить не могла. В то же время, появление теории относительности не привело к полному отказу от использования многих составляющих ньютоновской системы.

Признаки лженаучной теории

Можно привести несколько примеров лженаучных концепций, которые не выдерживают критической проверки. К числу таких концепция относятся телегония, теория торсионных полей, некорректное применение синергетических моделей (которое иногда называют «псевдосинергетикой») и т.п. Некоторые псевдонаучные концепции достаточно удачно мимикрируют под науку, что делает затруднительным их анализ даже для профессиональных ученых.

Тем не менее, основываясь на выработанных критериях демаркации, можно составить свод некоторых практических принципов, руководствуясь которыми можно определить, относится ли какая-либо концепция к лженаучной или нет. Прежде всего, лженаучные теории не самосогласованы, а также противоречат ранее установленным закономерностям и фактам. Как правило, такие теории игнорируют тот уровень знаний, который уже достигнут в определенной области.

Лженаучная теория нарушает границы применимости, она претендует на объяснение и предсказание фактов в тех областях, для применения в которых данная концепция изначально не предназначена. Специалисты, которые предлагают теории такого рода, зачастую являются признанными учеными в определенной области, но при это стремятся выйти за пределы своей компетенции. Чаще всего, лженаучная концепция претендует на фундаментальность, то есть, она должна опровергнуть и пересмотреть все существующее знание в определенной области. В данном случае также нарушается принцип применимости теории в строго определенной области. Лженаучная теория, как правило, содержит в себе запрет на собственное опровержение, поэтому она не выдерживает проверку с помощью критерия фальсифицируемости.

Движущие факторы развития науки и рост научного знания

Рост знания в науке вообще и в социальных науках в частности представляет собой не простое накопление эмпирических наблюдений, а процесс развития концепций, включающий формирование их понятийно-аксиоматического ядра.

Концепциями в данном случае называются логически упорядоченные системы представлений, прослеживающие достаточно длинные цепи причинно-следственных связей между исследуемыми явлениями. Будучи концептуально организованным, фундаментальное научное знание по своей природе является не столько количественным, сколько качественным, поскольку количественные данные могут служить составными элементами или даже «опорой» концептуальных систем, но не могут образовывать их логический каркас.

51

Формирование логически упорядоченных концепций происходит в более широком контексте, который мы здесь назовем «качественным» знанием. Под таким знанием понимается вся совокупность представлений ученого, касающихся исследуемых им проблем. В отличие от концепций, которые представляют собой более или менее завершенные логические конструкции, качественное знание включает в себя также большое число недоработанных и не до конца отрефлексированных представлений, не находящихся в логическом единстве друг с другом.

Процесс развертывания концепции порождает проблемы сохранения логической совместимости ее составных частей, согласованности с другими концепциями и с наблюдаемыми эмпирическими явлениями. Накопление противоречий (как логических, так и эмпирических) с течением времени должно повлечь за собой ответную реакцию в виде: а) приспособления концепции путем изменения частных ее элементов; б) трансформации концептуального «ядра», влекущей за собой крупные изменения в ее составных частях; в) радикальной замены концепции.

Таким образом, прогресс научного знания представляет собой не экстенсивное накопление изученных «фактов», а постоянное обновление концептуальных представлений. Эффективность развития науки определяется, таким образом, скоростью возникновения и внедрения в научное сознание "концептуальных инноваций" в условиях их жесткой селекции посредством критики.

Движущие факторы науки: интернализм и экстернализм

В 20 веке в философии и истории науки сложились две концепции движущих факторов развития науки, которые получили названия «интернализм» и «экстернализм». С точки зрения интернализма решающее значение в развитии науки имеют только внутринаучные (или, чуть шире, внутритеоретические) факторы. Лидером и наиболее полным выразителем этой концепции был А. Койре. Он, как и его сторонники, исходил из того, что теоретический мир полностью автономен, и потому история науки есть ни что иное, как движение идей, понятий, теорий, подчиняющихся внутренней логике развития. Эта позиция, несмотря на крайнюю идеалистичность ее основных посылок, имеет свои несомненные плюсы. Здесь наука рассматривается в общем контексте «мутации» человеческого интеллекта. Эти «мутации» мыслятся как скачкообразный процесс, ибо речь идет о радикальной смене философских идей и концепций. Так, сущность научной революции Нового времени Койре видел в разрушении античной идеи конечного и иерархически упорядоченного Космоса и замене ее представлениями о бесконечной и гомогенной Вселенной, где все вещи принадлежат одному и тому же онтологическому уровню и управляются универсальными физическими законами3. Огромной заслугой представителей интернализма является то, что они привлекли внимание к логико-теоретическим проблемам анализа развития науки. Недостатки же этого подхода кроются в его исходной посылке о человеке как субъекте познания, который представлялся интерналистам полностью автономной «духовной субстанцией», детерминированной лишь внутренними законами своего разума. Разумеется, интернализм фиксирует существование внешних факторов, таких как экономика, социальная

икультурная среда. Они могут либо мешать, либо благоприятствовать развитию науки, однако не могут, по мнению интерналистов, оказывать никакого воздействия на внутреннюю структуру научного знания.

Альтернативный подход в понимании движущих сил развития науки – экстернализм – исходит из признания ведущей роли внешних по отношению к науке факторов, в первую очередь, социально-экономических. Поворотным пунктом здесь стало выступление Б. М. Гессена с докладом о социально-экономических корнях механики Ньютона на Международном конгрессе истории науки и техники (Лондон, 1931 г.). Выступления Гессена

иего советских коллег оказали глубокое влияние на историческую науку, в результате чего

3 Койре А. Очерки истории философской мысли. – М., 1985, с. 130 - 131

52

возникла новая школа, обосновавшая важность социальной истории науки. В рамках экстерналистского подхода было детально проработано влияние социально-экономических и историко-культурных факторов на развитие науки. Однако этот подход был слишком прямолинейным: такие элементы науки, как гипотезы, темы, методы и пр. выводились непосредственно из экономических причин.

На сегодняшний день оба этих подхода в чистом виде оказываются несостоятельными и уязвимыми. История науки преодолевает оппозицию «интернализм - экстернализм», настаивая на понимании науки как специфической деятельности по получению, обоснованию и проверке знания, и одновременно признавая тот факт, что идеи, понятийный аппарат и мировоззренческие предпосылки знания являются укорененными в культуре общества. Современное исследование социокультурной обусловленности научного знания ушло от жесткого экономического детерминизма, свойственного Гессену и другим сторонникам диалектического материализма марксистского толка.

Рост научного знания: кумулятивизм и его критика

Вторая проблема - проблема роста научного знания – также является одной из актуальных и широко обсуждаемых тем философии и истории науки. Дебаты по этому вопросу вылились в противопоставление кумулятивных и некумулятивных концепций. Кумулятивная концепция является исторически более «старым» взглядом на рост научного знания и согласуется с теми представлениями о природе науки, которые оформились в эпохи Нового времени и Просвещения. Иными словами, эта концепция может претендовать на звание «классической». Ее суть состоит в том, что знания о реальных свойствах, отношениях и процессах природы или общества, однажды приобретенные наукой, накапливаются, или кумулируются, образуя своего рода постоянно растущий фонд. Кумулятивная концепция опирается на следующие методологические принципы:

1)Существуют неизменные, раз и навсегда установленные истины, которые накапливаются в ходе развития человечества.

2)Заблуждения не являются элементом научного знания и не представляют ни малейшего интереса для его истории и методологии.

3)Наука жестко отделена от ненаучных форм знания, в том числе и от философии.

4)Весь накопленный историей науки запас знаний остается без изменений; ничто не отбрасывается, прообраз и истоки нового можно всегда найти в старом знании.

Одним из первых подобный взгляд на природу знания выразил еще средневековый схоласт XII века Бернард Шартрский в своем известном афоризме: «Мы подобны карликам, сидящим на плечах гигантов. Мы видим больше вещей и вещи более удаленные, по сравнению с тем, что видели древние. Но не благодаря остроте нашего зрения или нашему высокому росту, а потому что древние поднимают нас до своей огромной высоты». Этим Бернард обосновывал необходимость знакомства с авторитетами классической древности. Французский математик Анри Пуанкаре (1854 – 1912 гг.) отмечал, что наука подобна монументальному сооружению, «строить которое нужно века, и где каждый должен принести камень». Таким образом, кумулятивность человеческих знаний – это давно подмеченный и широко известный факт.

Однако кумулятивность как объективное свойство научного знания, взятая сама по себе, не в состоянии объяснить многие моменты в эволюции науки. Во второй половине 20 века кумулятивизм как стандартная концепция развития научного знания был подвергнут критике на том основании, что история науки знает немало примеров не только накопления, но и отбрасывания, критического преодоления идей, гипотез, теорий и методов. Этот процесс «выбраковывания» свойственен всей истории науки и выражает некие фундаментальные свойства ее природы. Классическим примером кризиса кумулятивистской модели науки является возникшая в начале 20 века проблема обоснования положений математики.

53

Согласно классическим канонам научной рациональности, математика мыслилась как идеал строго доказанного и неопровержимого научного знания. Однако многие математические положения и понятия оказались отнюдь не такими самоочевидными и прозрачными, какими их желали видеть сторонники классической кумулятивистской эпистемологии. Так, например, никто толком не может сказать, что такое «бесконечно малая величина», хотя анализ таких величин блестяще оправдал себя в практике вычислений. Более того, оказалось, что трудно определить сам предмет математики, указать, чем именно она занимается и чем должна заниматься. Старое традиционное определение математики как науки о количестве было признано неудовлетворительным. Чарльз С. Пирс определил математику как «науку, которая выводит необходимые заключения»; Гамильтон и Морган - как «науку о чистом пространстве и времени»; Бертран Рассел дал свою парадоксальную характеристику математике, сказав, что это «доктрина, в которой мы никогда не знаем ни того, о чем говорим, ни верно ли то, что мы говорим».

Долгое время считалось, что математика исходит из неких абсолютно истинных самоочевидных положений, которые называются аксиомами и которые основаны на ясных и интуитивно очевидных определениях. Все истины математики и геометрии могут быть выведены посредством одного только разума из небольшого числа таких аксиом. Например, утверждений, что к любой кривой можно провести касательную, или что часть меньше целого. Однако подобные положения оказываются всего лишь результатом нашей привычки и коренятся не в абсолютных законах разума, а в нерефлексируемой самопонятности повседневного опыта. Сама математика способна опровергать эти «интуитивные очевидности». Так, математик Карл Вейерштрасс дал уравнение такой кривой, по отношению к которой невозможно провести касательную. Наглядно мы не можем представить себе такую кривую, но теоретически, чисто логическим путем, можно исследовать ее свойства. Отношения части и целого также казались математической аксиомой. Но Г. Кантор показал, что в случае бесконечного множества это положение не работает. Например: 1234567... - натуральный ряд чисел, а 1 4 9 16 25 36 49... - ряд квадратов этих чисел. Оказалось, что квадратов чисел в бесконечном ряду столько же, сколько и натуральных чисел, так как под каждым натуральным числом можно подписать его квадратную степень, или каждое натуральное число можно возвести в квадрат. Поэтому Кантор определил бесконечное множество, как имеющее части, содержащие столько же членов, сколько и все множество.

Открытие неэвклидовых геометрий показало, что аксиоматический метод, в том виде, в каком он был представлен у Эвклида, не может рассматриваться как сердцевина математики. Для Евклида значение используемых им терминов было само собой разумеющимся. Точку он определял как то, что не имеет частей или как то, что не имеет размера. Линию – как то, что имеет только длину, а поверхность – как то, что имеет только длину и ширину. Предполагалось, что каждый понимает, что значат эти термины. Аналогичным образом предполагалось, что каждый знает, что значат предложения, выражающие базовые истины, то есть содержание геометрии является интуитивно ясным. Неэвклидовы геометрии демонстрируют, что постулаты Евклида независимы друг от друга и представляют собой тот минимум, который невозможно сократить. Под вопросом находился постулат о параллельных прямых. В конце концов, было продемонстрировано, что можно создать внутренне непротиворечивую геометрию, отвергающую этот постулат, но принимающую все остальные.

Неэвклидовы геометрии породили кризис в понимании аксиоматического метода и, следовательно, того, о чем говорит сама математика. Возникла проблема, как могут неэвклидовы геометрии разделять постулаты Евклида (кроме постулата о параллельных прямых), если понятия, в них используемые, не одни и те же. Например, в геометрии, имеющей дело со сферической поверхностью, «линия» означает большой круг, а в случае с седловидной поверхностью под «линией» понимают «геодезическую линию». Совершенно очевидно, что Евклид не вкладывал в эти понятия такого смысла.

54

Известный математик Д. Гильберт, признав, что даже математическое мышление способно давать осечку и приводить к нелепостям, стал искать окончательное обоснование математики в чувственной наглядности. Но оказалось, что и она не способна служить абсолютным гарантом непогрешимости математических выводов. Проект окончательного обоснования математики путем сведения ее положений к логике также провалился, когда австрийский математик и логик Курт Гѐдель (1906 – 1978 гг.) показал его невыполнимость. В 1931 г. Гѐдель доказал, что в каждой достаточно богатой средствами выражения формализованной системе имеются содержательные истинные утверждения, которые не могут быть доказаны средствами самой этой системы. Это значит, что полная формализация арифметики принципиально неосуществима, что «понятия и принципы всей математики не могут быть полностью выражены никакой формальной системой, как бы мощна она ни была». То есть, в математике плодотворное рассуждение возможно только при условии введения предпосылок, несводимых к логике.

Однако это не означает, что научное знание вообще, и математика в частности, являются несостоятельными. Это лишь указывает на неправомерность и ограниченность некоторых классических методологических предпосылок. Во второй половине 20 века появилось множество некумулятивных моделей развития науки, наиболее радикальными из которых стали модели физика и историка науки Томаса Сэмюэла Куна (1922 – 1996 гг.) и философа и методолога науки Пола Карла Фейерабенда (1924 – 1994 гг.). Кун и Фейерабенд сформулировали тезис о «несоизмеримости теорий». Суть его в том, что каждая новая фундаментальная теория объясняет один и тот же эмпирический материал, исходя из различных онтологических оснований, и имеет принципиально иной понятийный аппарат. Даже если используются одни и те же термины, они могут получать различное содержание. Например, «масса» в теории относительности Эйнштейна понимается не так, как в классической механике Ньютона. Канадский философ науки Ян Хакинг (р. 1936) рассматривает три вида несовместимостей:

1)Несовместимость вопросов, или тем, то есть несовпадение областей исследования сравниваемых теорий.

2)Непонимание различных стилей рассуждения ученых разных эпох или школ.

3)Несоизмеримость смысла, то есть значений терминов, которые обозначают теоретические, ненаблюдаемые объекты.

Признаки хорошей теории

Т. Кун выделяет следующие стандартные критерии оценки «добротной теории»:

-точность (следствия теории должны обнаруживать согласие с данными наблюдений

иэкспериментов)

-непротиворечивость (речь идет не только о внутренней когерентности, но и о согласованности этой теории с другими принятыми теориями)

-широкая область применения (следствия теории должны распространяться далеко за пределы частных наблюдений и законов, на объяснения которых она первоначально была ориентирована)

-простота (теория должна вносить порядок, структурировать явления)

-плодотворность (теория должна открывать новые горизонты исследования).

Многие исследователи настаивают, что когнитивные ценности, по которым мы

оцениваем теории, должны быть отделены от других видов ценностей (индивидуальных, нравственных, социальных, эстетических и пр.). Если первые, безусловно, играют существенную роль в научном процессе как результат учета состояния теории, то вторые должны быть индифферентны по отношению к науке4. Но, как показывает Кун, перед теми, кто пользуется этими критериями, встают серьезные проблемы. Во-первых, используемые

4 Лейси Х. Свободна ли наука от ценностей? — М., 2001, с. 56 - 57

55

все вместе, эти критерии могут входить в конфликт друг с другом. Во-вторых, каждый критерий сам по себе смутен и исследователи, применяя их в конкретных случаях, могут прийти к различным оценкам.

Например, критерий точности. Он наиболее всего годится в качестве иллюстрации, т.к. более других может претендовать на роль решающего критерия, поскольку именно от точности теории зависят ее объяснительная и предсказательная функции. Но коперниковская система отнюдь не была точнее птолемеевской, пока не была пересмотрена Кеплером. Вполне можно предположить, что, если бы Кеплер не заинтересовался системой Коперника (то есть не выбрал бы ее), то она была бы забыта, по крайней мере, на какое-то время.

Трудности в применении стандартных критериев выбора типичны для всех исторических периодов развития науки. Так что если встает проблема выбора между двумя альтернативными теориями, то два исследователя, следующие одному и тому же набору критериев, могут прийти к различным заключениям5. Можно по-разному интерпретировать простоту или определять границы знания, в которых теория должна быть непротиворечивой. Таким образом, хотя каноны научности существуют и могут быть выявлены, их недостаточно, чтобы детерминировать решения отдельных ученых.

С критериями, которые влияют на решения, но не определяют их, мы встречаемся постоянно. Но обычно эти критерии определяются не как «критерии», а как максимы, нормы и ценности. Например, в процессе воспитания мы приобщаемся к следующим максимам: «семь раз отмерь — один раз отрежь» и «не откладывай на завтра то, что можно сделать сегодня». Совершенно очевидно, что эти максимы конфликтуют между собой, однако это не вызывает паники и не дает основания говорить, что индивид, усвоивший их, получил плохое / неправильное воспитание. И также очевидно, что эти максимы, при их привлечении, меняют механизмы и природу процесса принятия решения, и, следовательно, его результат.

Т. Кун считает, что критерии выбора «добротной теории» (точность, непротиворечивость, плодотворность и пр.) функционируют не как правила, а именно как ценности, влияющие на выбор. Такой подход позволяет объяснить те аспекты научного поведения, которые традиционно рассматривались как аномальные или иррациональные.

Формы и методы научного познания

Как уже говорилось, научное исследование представляет собой специфический вид деятельности по производству новых, надежно обоснованных знаний. Они располагают специфическими методами, средствами и критериями познания, главными из которых выступают систематичность и методичность. В науке применяются, во-первых, методы поиска нового знания, открытия новых истин, которые опираются не столько на правила, сколько на воображение и интуицию. Во-вторых, используются методы построения, систематизации, обоснования знания. Наиболее развитой формой систематизации знаний является научная теория. Она дает целостное отображение определенного фрагмента действительности.

Метод познания – это специфические процедуры, состоящие из последовательности определенных действий или операций, применение которых приводит либо к достижению поставленной цели, либо приближает к ней. Все эти методы изучаются в рамках философской дисциплины, которая называется методологией науки. Один из характерных признаков современной науки – возрастание роли методологии. Можно указать на ряд причин, порождающих эту особенность:

- сложность структуры теоретического и эмпирического знания, способны его обоснования и проверки

5 Кун Т. Объективность, ценностные суждения и выбор теории. // Современная философия науки. — М., 1996,

с. 65

56

-тесное переплетение описания свойств материальных объектов с искусственно вводимыми абстракциями, идеальными моделями

-сопряжение результатов предметно-орудийного эксперимента с выводами и следствиями «мысленного эксперимента».

Следует разделять общенаучную и конкретно-научную методологию. Во втором случае мы имеем дело с набором конкретных методик, сопряженных с техническими приемами, свойственными для данной научной области. Общенаучная методология представляет собой учение о принципах, методах и формах знания, функционирующих во многих науках. К формам знания относят понятийный аппарат, законы, теории и гипотезы, фактуальное знание.

Методы познания можно классифицировать по нескольким основаниям: 1) по уровням (эмпирические и теоретические); 2) по точности предсказания (детерминистские и статистические); 3) по функциям в познании (систематизация, объяснение и предсказание); 4) по конкретным областям исследования (физические, биологические, социальные).

Если речь идет о существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера, то подобные методы определяют как алгоритмы, т. к. они допускают однозначное решение задач типового характера. Чаще всего с алгоритмами имеют дело в математике, но не все математические задачи допускают алгоритмическое решение.

Алгоритм – это точное предписание, определяющее вычислительный процесс, идущий от варьируемых исходных данных к искомому результату. Все это не математическое определение, а, скорее, описание алгоритма.

Научное исследование представляет собой наиболее развитую форму рациональной деятельности, которая, однако, не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам. Исследование предполагает творчество, опирающееся на воображение и интуицию. Поэтому выделяют эвристические методы познания, такие как метафоризация или рассуждение по аналогии.

В науке значительную роль играет принцип экономии мышления, задача которого – минимизировать интеллектуальные усилия. Наиболее известное средство минимизации исходных посылок – аксиоматический метод, впервые использованный Евклидом. Все теоремы здесь доказываются исходя из небольшого количества аксиом, т. е. утверждений, принимаемых без логических доказательств. Аксиоматический метод все же служит способом построения уже готового знания, а не поиска нового знания.

Эмпирические методы, это методы вычленения и исследования эмпирического объекта. Однако не всегда оказывается возможным прямое экспериментальное исследование (здесь проблема может иметь и экономической аспект). Тогда прибегают к модельному эксперименту, в котором исследованию подвергается не сам объект, а замещающая его модель. Модели могут быть как материальными, так и мысленными, главное – чтобы они находились с оригиналом в отношениях как можно большего сходства. В таком эксперименте увеличивается роль теоретического компонента, поскольку необходимо обосновать отношение подобия между моделью и оригиналом, и тем самым обосновать правомерность экстраполяции полученных данных. Метод экстраполяции является лишь частично самостоятельной и входит в состав других методов (индукция, аналогия, математическая гипотеза и пр.). Но следует учитывать, что метод экстраполяции дает лишь вероятностное знание.

Такие методы, как анализ, синтез, индукция, дедукция, аналогия, систематизация, классификация и пр., являются методами обработки знаний. Что касается методов теоретического уровня, то тут следует выделить методы построения идеализированного объекта. К таковым будут относиться абстрагирование, идеализация, формализация, мысленный эксперимент, математическое моделирование и др.

Абстрагирование, по сути, означает отвлечение от свойств и отношений, незначительных для данного исследования. Поэтому абстрагирование возможно только при

57

наличии некоторого эмпирического базиса. Отвлекаясь от эмпирических данных, получаем абстракции первого порядка, каждый последующий шаг будет порождать абстракции более высокого уровня. Возникает своеобразная шкала абстракций, но она не абсолютна, так как при смене исследовательских задач всегда может быть заменена другой. Абстрагирование от индивидуализирующих свойств, позволяющее объединять предметы в классы, называется «абстракцией отождествления».

Идеализация – это метод, основанный на абстрагировании, но предполагающий также и мысленное конструирование объектов с предельным выражением некоторого свойства или состояния. Например, «абсолютно черное тело», «несжимаемая жидкость» и пр. Такое конструирование идеализированных объектов и носит название «мысленного эксперимента».

Формализация – это одно из важнейших средств построения и исследования идеализированного объекта. Под формализацией понимают репрезентацию содержания и структуры объектов в некоторой знаковой форме при помощи различных искусственных языков.

К теоретическим относятся также и методы построения и оправдания теоретического знания. К ним относятся гипотетико-дедуктивный, конструктивно-генетический, исторический, логический методы, верификация, фальсификация, математическое доказательство.

Научное и обыденное познание

Научное знание не существует в гносеологическом вакууме, поскольку оно взаимосвязано с другим типом знания — обыденным или повседневным знанием. Эта взаимосвязь зачастую рассматривалась с точки зрения преодоления повседневных познавательных практик в рамках научного дискурса. В этом случае повседневный, обыденный тип знания и научное знание рассматривались как некие антиподы, и абсолютный приоритет отдавался научному знанию. Однако в вопросе о соотношении обыденного и научного знания нельзя забывать об их связи и преемственности.

Связь заключается в том, что они имеют общую цель – дать объективно верное знание о действительности. Это называется принципом реализма. В обыденном сознании принцип реализма ассоциируется со здравым смыслом. На основе здравого смысла реальность повседневной жизни определенным образом упорядочивается. Она систематизируется таким образом, что кажется независимой от индивидуальных субъективных представлений. Каждый индивид попадает в повседневную реальность уже определенным образом систематизированного опыта. Понятие «здравого смысла» меняется со временем. Рассуждение в рамках здравого смысла опирается на те же законы логики, которые обеспечивают последовательный и непротиворечивый характер мышления. Но в обыденном мышлении эти законы не всегда ясно осознаются и не всегда точно формулируются. Именно это обстоятельство служит источником логических ошибок. Тем не менее, именно обыденное знание формирует исходные исследовательские ориентиры. Так, Альберт Эйнштейн утверждал, что «наука есть не что иное, как совершенствование повседневного мышления». Данное суждение Эйнштейна может быть интерпретировано как последовательность двух утверждений. Первое: повседневное мышление является исходной основной научной деятельности, наука появляется в рамках повседневного мышления. Второе: повседневное мышление нуждается в усовершенствовании, что и становится причиной возникновения науки. Согласно Эйнштейну, два этих утверждения не противоречат друг другу, напротив, они более полно раскрывают природу взаимосвязи научного и обыденного знания.

Научное знание, таким образом, не только возникает из повседневности, но и проверяется зачастую на уровне повседневных практик. Сама исходная проблематика науки

58

вырастает из необходимости каким-то образом упорядочить повседневную деятельность и дать непротиворечивую интерпретацию обыденному опыту.

Таким образом, рациональное знание, которое рассматривается как прерогатива науки, также имеет корни в повседневном опыте. Бернхард Вальденфельс называет повседневность «плавильным тиглем рациональности». Он указывает на то, что рациональность, как и здравый смысл, — изменчивые категории. Уже на уровне обыденного опыта появляется одна из основных характеристик познавательной деятельности — принципиальная ее гибкость и открытость. Познание не следует строгому сценарию, это всегда переплетение многообразных форм опыта: «широкому и изменчивому пониманию рациональности соответствует речь о логике чувств и красок, о порядке вещей или о многообразии действительностей". Открытость и гибкость познания проистекает именно из того, что обыденный опыт не скован жесткими нормативами. Вальденфельс называет повседневную жизнь лабиринтом, "который не был спланирован какой-либо центральной инстанцией и не был создан по какому-либо образцу"6.

Принципы обыденного мышления отличаются от научного, но, в то же время, имеют с ним ряд общих черт. Прежде всего, обыденное мышление, как и научное, отличается определенной логической последовательностью. Тем не менее, в повседневной познавательной деятельности логические законы применяются, скорее, интуитивно, в то время как в рамках научного дискурса логические правила применяются осознанно. Это позволяет выявлять ошибки в рассуждениях, которые в повседневной познавательной деятельности зачастую остаются незамеченными.

Обыденное познание носит стихийно-эмпирический характер, который, тем не менее, позволяет производить предметное и во многих аспектах объективное знание о мире.

Вто же время, в обыденном познании не используется систематическая эмпирическая проверка. Проверка знания носит, скорее, фрагментарно-практический характер. Обыденное познание отличается отсутствием какой-либо теоретической систематичности, что зачастую делает его внутренне противоречивым.

Подобный характер обыденного познания и делает необходимым усовершенствование повседневной познавательной деятельности. Такое усовершенствование, достигающееся посредством научного мышления, дает возможность преодолеть фрагментарность обыденного опыта, которая мешает создать непротиворечивую и достаточно полную систему знания. Такая система знания позволяет исследовать те процессы и явления, которые лежат за пределами непосредственного повседневного опыта.

Вто же время, научное знание позволяет взглянуть и на сами повседневные явления под новым углом зрения, увидеть сложные процессы, лежащие за ними.

Одним из важных аспектов взаимосвязи научного и обыденного мышления является популяризация научного знания. Для того, чтобы популяризация научного знания была успешной, должны соблюдаться определенные условия. К числу таких условий относятся интерпретация научных фактов с помощью сопоставления этих фактов с материалом обыденного опыта, конкретизация научного материала, использование прозрачные метафор, апелляция к эстетическому опыту тех, для кого предназначена популярная наука.

Научно-популярное издание также должно соответствовать следующим критериям: в нем должны освещаться научные открытия, которые отражают современное состояние науки, в подобном издании следует демонстрировать сам процесс научного открытия и отображать условия, в которых оно было сделано, изложение материала должно быть ясным, а выводы — определенными.

Популяризированное научное знание постепенно встраивается в контекст обыденного мышления. Его усвоение способствует повышению компетентности участников повседневных практик.

6 Вальденфельс Б. Повседневность как плавильный тигль рациональности // Социо-логос: пер. с англ.,

нем., фр.- М.: Прогресс, 1991.-С. 39-50., С. 45

59

При рассмотрении общих черт обыденного и научного познания следует обратиться к такой операции мышления, как абдукция.

Абдукция (от латинского слова abducere – отводить) – это рассуждение, которое осуществляется на основе информации, описывающей определенные факты, и приводящее к гипотезе, наилучшим образом объясняющей их. Абдукция обладает чисто формальным сходством с индукцией. В индукции заключение делается на основе обобщения фактов. В то же время индукция просто перечисляет факты, обладающие некоторым общим признаком, но не объясняет их. Каноны индукции, разработанные Ф. Бэконом, опираются на исключение гипотез, оказавшихся несостоятельными при сопоставлении с реальными фактами. Здесь ложность гипотезы определяется по ложности всех ее следствий, в логике такая процедура носит название modus tollens. Разница между абдукцией и индукцией состоит в том, как к самим гипотезам приходят, т. е. с чего начинается рациональная процедура их поиска.

Абдуктивные умозаключения используются в обыденном сознании для обобщения различных данных. Американский философ Чарльз Сандерс Пирс предложил выделять три процедуры принятия гипотез: индукцию, дедукцию и абдукцию. Пирс считал, что принцип абдукции выходит за рамки исключительно принятия той или иной гипотезы. Он указывал на то, что абдукция является одной из базовых процедур нахождения научного знания, научной аргументации, а также способствует развитию творческих способностей. Всякий раз, когда человек объясняет какие-то факты, он неосознанно прибегает к абдукции. Но с точки зрения формальной дедуктивной логики абдуктивные умозаключения, идущие от следствий к основаниям, являются несостоятельными, так как логически верным будет лишь умозаключение от основания к следствию. Поскольку в абдуктивном рассуждении заключение основывается лишь на истинности следствий, поэтому оно является не достоверным, а только правдоподобным или вероятностным. Но только абдукция является единственной логической операцией, способной вводить новые идеи и, в результате, приводить к новому знанию. Гипотетико-дедуктивный метод является лишь инструментом обоснования уже готового знания. С его помощью можно выводить следствия из гипотез и некоторые из них проверять с помощью фактов. Однако дедукция не объясняет то, как приходят к этим гипотезам, в какой мере они инициированы фактами и объясняют ли их. Индукция – это также операция, предполагающая количественную оценку заранее выдвинутых утверждений, то есть это логическая операция подтверждения гипотезы.

Абдуктивные рассуждения используются во всех случаях, когда приходится прибегать к гипотезам. Так поступает, к примеру, врач, когда ставит диагноз по симптомам. Симптомы

– это взаимосвязанная система фактов. Врач пытается дать им объяснение с помощью диагноза предполагаемой болезни. Абдуктивный характер имеют также умозаключения детектива. Следы криминального действия позволяют выдвинуть различные версии о характере и участниках преступления. Из альтернативных версий выдвигается одна, которая наилучшим образом объясняет все имеющиеся факты. Самый известный пример – персонаж Конан-Дойля Шерлок Хомс. Хоть он и называл свой метод «дедуктивным», по сути – это чистая абдукция. Дедукция играла лишь вспомогательную роль при выводе следствий из версии.

Использование абдукции в науке носит более сложный характер: 1) в качестве посылки для заключения могут выступать как эмпирические факты, так и основанные на них обобщения и эмпирические гипотезы; 2) уровень объяснения фактов возрастает по мере перехода от эмпирических гипотез к теоретическим.

Умозаключение от эмпирических фактов к объяснительной гипотезе можно назвать абдукцией первого типа. Абдукции первого типа, когда они получают статус эмпирических законов, порождают абдукции второго типа, которые дают теоретическое объяснение эмпирическим законам, а чрез них – фактам.

60