Постановка и разработка научных проблем

 

После анализа проблемной ситуации, когда будет выявлена невоз­ можность объяснения новых фактов и результатов познания старыми методами и теориями, возникает необходимость в выдвижении, поста­ новке и точной формулировке проблемы. Для этого необходимо, во­ первых, ясно выразить цель проблемы, во-вторых, рассмотреть усло­ вия, при которых она может быть решена, а в-третьих, проанализиро­ вать ограничения, которые накладываются на ее решение.

 

 

1 Поппер К Объективное знание. С. 37.

Цель проблемы в каждом случае определяется конкретно, но в общем она состоит в устранении несоответствия между новыми фактами и старыми способами их объяснения в эмпирических нау­ ках и недостаточной обоснованности исходных принципов и ос­ новных понятий в абстрактных, теоретических науках.

Условия проблемы указывают на те предпосьmки, которые не­ обходимы и достаточны для ее решения.

Ограничения относятся к тем требованиям, которые накладыва­

ются на решение проблемы.

Цель проблемы формулируется при анализе проблемной ситуа­

ции, а условия и ограничения ее решения осуществляются на ста­ дии разработки проблемы.

Предварительное общее знакомство с проблемой начинается с постановки проблемы. Рассматривая этот вопрос, необходимо учи­ тывать, что здесь многое зависит от уровня теоретической зрелости

той или иной науки, имеющихся в ней исследовательских нарабо­

ток и заделов, состояния эмпирической и экспериментальной базы, а тем самым перспектив дальнейшего развития соответствующей отрасли науки. Все эти условия имеют интерсубьективный характер,

и поэтому с ними должен считаться любой исследователь, присту­ пающий к решению проблем в определенной области науки.

Однако не менее важную роль при вьщвижении и особенно реше­ нии проблемы играют субъективные качества и особенности ученых, занятых научными исследованиями. К таким особенностям следует

отнести не только квалификацию, личный опыт, одаренность и т.п., но и умение видеть точки роста науки, наиболее эффективные направления научного поиска, смелость в выдвижении новых идей и одновременно с этим тщательный анализ и критическую оценку полученных результатов. Такие психологические качества присущи лишь талантливым исследователям, обладающим высокоразвитым воображением, интуицией и творческим потенциалом, способным правильно и критически оценивать как собственные, так и чужие результаты. Не случайно поэтому наиболее актуальные и фундамен­ тальные проблемы науки выдвигаются обычно выдающимися уче­ ными, много и плодотворно поработавшими в своей науке, хорошо представляющими ее трудности и способными правильно наметить стратегию ее дальнейшего развития.

Из истории науки известно немало примеров, когда выдающие­ ел ученые на многие десятилетия вперед определяли основные на­ правления развития своей науки и выдвигали ее фундаментальные проблемы. Великий Ньютон, создавший основы классической ме­ ханики и теории гравитации, выдвинул также ряд новых проблем, которые предстояло исследовать и решить другим ученым. Наибо­ лее фундаментальной он считал проблему природы гравитации, или тяготения, тел. Он признавал, что хотя тяготение <<действует со-

гласно изложенным... законам и вполне достаточно для объяснения всех движений небесных тел и морЯ>>, тем не менее оно устанавли­ вает лишь количественную связь между <<тяготеющими массами>>. Речь здесь идет о законе всемирного тяготения, открытом Ньютоном, согласно которому сила тяготения прямо пропорциональна произ­ ведению масс двух тел (т1 • т2) и обратно пропорциональна квад­ рату расстояния (r2) между ними:

F= g ·m1· т2/rl,

где g - постоянная тяготения.

 

Но этот закон оставляет открытым вопрос о механизме тяготе­ ния и характере действия сил тяготения, которые во времена Нью­ тона считались распространяющимися мгновенно.

Альберт Эйнштейн, построивший общую теорию относительно­ сти, объясняет механизм тяготения с помощью введенного им по­ нятия гравитационного поля и равенства тяготеющей и инертной масс. Благодаря этому бьmо опровергнуто представление о мгно­ венном дальнодействии гравитационных сил, однако природа тяго­ тения полностью не раскрыта и до настоящего времени. До сих пор остается спорным вопрос о существовании гравитонов как особых

частиц поля тяготения.

Замечательным примерам постановки новых проблем в физике служит также известная книга Ньютона <<Оптика>>, в которой бьmи не только сформулированы важнейшие проблемы учения о свете, но и рассмотрены основные методы исследования физических яв­ лений, в особенности получивший широкое распространение метод принципов. Хотя с появлением новой волновой концепции света не­ которые из проблем, поставленных Ньютоном, оказались непер­ спективными, но многие из них способствовали творческим поис­

кам в области корпускулярной интерпретации света на протяжении

ряда лет. Нельзя также забывать, что корпускулярная идея вновь

возродилась в понятии фотонов как квантово-механических объек­ тов светового поля.

В математике примером, более близким к нашему времени, мо­

жет служить программа, выдвинутая знаменитым немецким матема­

тиком Д. Гильбертом на Международном математическом конгрессе в 1900 г. В ней бьmи поставлены наиболее актуальные проблемы развития и обоснования математики. Многие из них к настоящему времени уже решены, некоторые уточнены и переформулированы, но существование программы стимулировало математические ис­ следования и оказало большое воздействие на развитие всей мате­ матики ХХ в.

Выдвижение программ исследования проблем, рассчитанных на

перспективу, ставит своей целью стимулировать научный поиск в

наиболее актуальных областях науки и способствуют выявлению в них точек роста научного знания.

Легче всего такие точки роста выявляются в математике и мате­ матическом естествознании, которые обладают сравнительно ста­ бильной концептуальной структурой и преемственностью в разви­

тии своих теорий. Значительно труднее обнаружить эти точки роста в экспериментальных и фактуальных науках, в которых развитие познания во многом определяется результатами эмпирических на­ блюдений и экспериментов, которые могут существенно изменить ход дальнейших исследований. Так, например, обнаружение, явле­ ний естественной радиоактивности коренным образом повлияло на стратегию исследований в области строения вещества. Тем не менее для определения точек роста научного знания, а тем более для раз­ работки проблем необходимо соблюдать определенную последова­ тельность действий и стадий исследования.

Разработка научных проблем в таких абстрактных науках, как математика и математическая логика, должна начаться с определе­ ния принципиальной возможности разрешения проблемы. Поэтому в современной математике такое широкое распространение получи­ ли доказательства о неразрешимости некоторых видов проблем, в особенности с помощью алгоритмов. Например, существует про­ стой алгоритм для извлечения квадратного корня, но нет алгоритма для вывода теорем из аксиом. Доказательства неразрешимости из­ бавляют нас от бесполезной затраты интеллектуальных усилий для решения таких проблем.

В эмпирических и фактуальных науках вообще разработка про­

блем начинается с установления общего анализа альтернативных возможностей для их решения. На этой стадии должны быть сфор­ мулированы конкретные условия, при которых проблема может быть решена, а также определены ограничения, которые накладываются на ее решение.

За ней следует стадия генерирования новых идей, предположений и рабочих гипотез, которые возникают в процессе осмысления и конкретизации проблемы. Хотя процесс генерирования новых идей, как мы уже знаем, не поддается точному логическому анализу, тем не менее его результаты могут изучаться рациональными методами. Для оценки пробных решений проблемы могут быть использованы различные эвристические приемы (мысленный эксперимент, матема­ тические модели и компьютерные методы анализа), правдаподобные рассуждения (аналогия, индукция и статистика), а также вероятно­ стные оценки полученных результатов.

Часто при выборе пробных решений проблем ссьmаются на прав­

доподобие гипотез. Действительно, из множества пробных гипотез, способных решить проблему, для анализа и исследования обычно отбираются наиболее правдаподобные и многообещающие. Но это

вовсе не означает, что при окончательной эмпирической проверке они обязательно могут оказаться истинными. Правдаподобие не тождественно истинности, ибо истина представляет собой соответ­ ствие знаний действительности, суждений и теорий фактам, а прав­ доподобие означает вероятность истинности знания или меру его приближения к истине.

Правдоподобие, или логическую вероятность, следует, поэтому отличать от статистической вероятности, которая определяется че­ рез относительную частоту появления случайных массовых собы­ тий. Если статистическая вероятность непосредственно характери­ зует определенные объективные отношения в реальном мире, то правдаподобие выражает специфические логические отношения между суждениями. В логике правдоподобность обычно определяют как степень подтверждения одного суждения, в частности гипотезы, другими суждениями (свидетельствами, результатами наблюдений и экспериментов, либо иными фактами). Поскольку такие свидетель­ ства, например эмпирические факты, никогда не могут окончатель­ но верифицировать, т.е. установить, истинность гипотезы или тео­ рии, то вновь возникает труднейший вопрос о дополнительных критериях выбора.

Поскольку никакого общего решения этого вопроса не сущест­ вует, и вряд ли оно может быть найдено, усилия многих исследова­ телей направлены на поиски критериев и методов частного харак­ тера. Соответственно этому сами проблемы нередко в таких случаях превращаются в задачи. Разница между задачами и проблемами со­ стоит в том, что для решения задач часто существуют общие прави­ ла, методы или приемы. В простейших случаях, как, например, в ма­ тематике, говорят о правилах (или алгоритмах) решения арифметиче­ ских, алгебраических, геометрических и других подобных задач. Стандартные методы используются также для решения технических задач. В методологии научного познании вслед за Т. Куном часто говорят, что парадигмы служат для решения задач так называемой нормальной науки. Во всех таких случаях существует некоторый общий способ, или алгоритм, решения задач. Полноценные науч­ ные проблемы отличаются от задач тем, что для их решения не су­ ществует такого алгоритма, поэтому используется научный поиск, опирающийся на творческое воображение, интуицию и некоторые эвристические средства и приемы исследования.

Промежуточное положение между научными проблемами и за­ дачами занимают проблемы, которые связаны с выбором между аль­ тернативными возможностями их решения. Вообще говоря, рацио­ нальный выбор играет существенную роль при решении множества вопросов и задач: от индивидуального поведения до определения тактики и стратегии проведения эффективной экономической, со­ циальной, экологической, энергетической политики общества.

Существует общая математическая теория выбора и принятия решений, которая сформировалась на основе конкретной теории исследования операций, возникшей в период Второй мировой вой­ ны. Содержательная идея, лежащая в ее основе, весьма проста и на нее мы постоянно опираемся - часто даже не сознавая этого - в своих повседневных решениях. Принимая то или иное решение, мы интуитивно оцениваем, во-первых, насколько наш выбор решения (альтернатива) может оказаться полезным или эффективным для достижения поставленной цели, а во-вторых, в какой мере его осу­ ществление может быть вероятным среди других возможных реше­ ний, или альтернатив.

Оптимальный выбор среди альтернатив осуществляется на ос­

нове общей оценки эффективности достижения цели и вероятности ее реализации. В повседневных и простых решениях такие оценки делаются на интуитивном уровне, и поэтому никакой особой точ­ ности к выбору не предъявляется. Когда же число альтернатив зна­ чительно возрастает, а требование к определению точности опти­ мального выбора усиливается, тогда для оценки эффективности и вероятности оптимального выбора обращаются к специальным ма­ тематическим методам и вычислительным средствам.

Нельзя ли применить теорию принятия решений к выбору ги­ потез для решении научных проблем?

Ответ будет отрицательным по той простой причине, что коли­ чество альтернативных гипотез в науке ничем не ограничено, а критерии выбора зачастую остаются неизвестными. Во всяком слу­ чае, ни эффективность, ни вероятность гипотезы точно определить нельзя. Поэтому такой оптимальный выбор среди бесконечного множества случайных догадок, предположений и гипотез был бы просто невозможен. Именно поэтому исследователь, как мы уже говорили, не считает все гипотезы в равной мере перспектинными и многообещающими, а это зависит от его подготовки, опыта, ква­ лификации, а самое главное - таланта, творческого потенциала и смелости в выдвижении перспектинных гипотез и критическом их обсуждении.

Логико-математическая стадия разработки проблемы сводится к проверке самой формулировки проблемы и предложенного ее ре­

шения на непротиворечивость, отсутствие тавтологий и информа­ тивность. Противоречивые утверждения согласно закону логики запрещается использовать как в формулировках отдельных положе­ ний, так и в рассуждениях, ибо это приводит к непоследовательности и деструктивности мышления. Тавтологии не дают конкретного, содержательного знания о действительности, а неинформативное знание не способствует приращению нового знания, в особенности эмпирического.

Для проверки полученного решения проблемы необходимо вы­ вести из него все логические следствия, в особенности следствия, допускающие эмпирическую проверку, чтобы сопоставить их с ре­ зультатами наблюдений и экспериментов. Как мы отмечали в преды­ дущей главе, именно на эту сторону научного исследования обра­ щают главное внимание сторонники и логического позитивизма, и критического рационализма. Поэтому, например, К. Поппер счита­ ет задачей логики научного исследования именно использование средств и методов логики с целью проверки гипотез и теорий, вы­ двинутых для решения конкретных проблем науки. Бесспорно, ло­ гика здесь играет важную роль, являясь составной частью общего механизма проверки пробных решений проблемы. Но она исполь­ зуется также на протяжении всего процесса постановки и решения проблемы, начиная от логического анализа ее предварительной фор­ мулировки, оценки пробных решений и заканчивая их эмпириче­ ским подтверждением и окончательной проверкой.

Рассматривая общий подход к решению научных проблем, сле­

дует выделить вопрос об отношении между эмпирическим и теорети­ ческим знанием в ходе постановки и разработки проблем. Ведущая роль в этом процессе, как мы отмечали выше, принадлежит рацио­ нально-теоретическому знанию, даже если оно выступает в еще не­ развитой форме догадок и предположений. Действительно, чтобы начать целенаправленный и систематический, а не случайный и произвольный поиск фактов в пользу какой-либо идеи или предпо­ ложения, надо располагать, по крайней мере, простой интуитивной догадкой. Иными словами, чтобы открыть что-то новое, надо знать, где искать свидетельства в его пользу, факты, которые в той или иной степени могут подтвердить его. По мере накопления, система­ тизации и теоретического анализа фактов возникает возможность перехода от простых догадок к более обоснованным предположени­ ям и рабочим гипотезам, а от них - к непосредственно объясни­ тельным гипотезам.

Представители традиционной логики 1 считают гипотезы и зако­ ны индуктивным обобщением эмпирических фактов. Сторонники

гипотетико-дедуктивной модели научного познания принимают ги­ потезы как заранее заданные и задачу методологии науки сводят к выводу следствий из гипотез и соотнесению этих следствий с дан­

ными наблюдений и экспериментов. В отличие от них выдающийся американский логик Пире впервые обратился к использованию аб­ дуктивных рассуждений для поиска объяснительных гипотез. Он пока­ зал, что эмпирические факты служат не только для проверки гипо­ тез, но и для поиска объяснительных гипотез. Тщательный теорети-

 

 

1 Традиционная логика включает в свой состав вместе с силлогистикой Аристо­ теля индуктивную логику Бэкона - Милля.

ческий анализ фактов позволяет выявить определенную связь меж­ ду ними, которую в виде некоторой закономерности можно сфор­ мулировать в форме рабочей гипотезы. Следствия из нее обеспечи­ вают возможность проверки гипотезы не только ранее известными, но и новыми фактами, а тем самым позволяют корректировать ее до тех пор, пока не будет достигнуто наилучшее объяснение фактов. Таким образом, здесь теоретический анализ и эмпирические проце­ дуры, а также индукция и дедукция выступают во взаимодействии и единстве.

Отмечая приоритет теории в постановке проблемы, мы вовсе не хотим сказать, что всякий конкретный процесс исследования в науке всегда начинается с проблемы и теоретических предположений и ги­ потез для ее решения. Иногда необходимы новые наблюдения и по­ иск дополнительных фактов, чтобы сформулировать проблему и проверить пробное ее решение.

Сторонники эмпиризма обычно преувеличивают роль эмпириче­ ского уровня в познании, значение результатов наблюдения и опыта.

Поэтому главное внимание они обращают на накопление, система­ тизацию и обобщение эмпирической информации. Хотя такая сис­ тематизация играет важную роль в научном познании, особенно на

первоначальной стадии становления той или иной науки, но накоп­ ленная информация нуждается в теоретическом объяснении.

Когда эмпирическая наука начинает только формироваться, тогда именно факты требуют теоретического объяснения и выдвигают со­ ответствующие проблемы. В качестве решения проблем на этой

стадии становления науки выступают эмпирические обобщения и законы, в том числе простейшие индуктивные методы исследова­ ния в виде канонов индукции Бэкона - Милля. Когда же наука достигает определенной теоретической зрелости, тогда важнейшим источником возникновения проблемных ситуаций и конкретных проблем служит несоответствие, или противоречие, между новыми эмпирическими фактами и старыми теоретическими методами их объяснения. Постоянное разрешение и возобновление этого проти­ воречия приводит к появлению все новых и новых проблем, непре­ рывный процесс решения которых характеризует научный прогресс.

Глава 3