Общелогические методы научного исследования

Общелогические методы применяются преимущественно на тео­ретическом уровне научного исследования, хотя некоторые из них могут применяться и на эмпирическом уровне. Какие же это методы и в чем их сущность?

Одним из них, широко применяемым в научном исследовании, является метод анализа (от греч. analysis — разложение, расчлене­ние) — метод научного познания, представляющий собой мысленное расчленение исследуемого объекта на составные элементы с целью изучения его структуры, отдельных признаков, свойств, внутренних связей, отношений.

Анализ дает возможность исследователю проникать в сущность изучаемого явления путем расчленения его на составляющие элемен­ты и выявлять главное, существенное. Анализ как логическая опера­ция входит составной частью во всякое научное исследование и обычно образует его первую стадию, когда исследователь переходит от нерасчлененного описания изучаемого объекта к выявлению его строения, состава, а также его свойств, связей. Анализ присутствует уже на чувственной ступени познания, включается в процесс ощуще­ния и восприятия. На теоретическом уровне познания начинает фун­кционировать высшая форма анализа — мысленный, или абстрактно-логический анализ, который возникает вместе с навыками мате-

96

риально-практического расчленения предметов в процессе труда. Постепенно человек овладел способностью предварять материаль­но-практический анализ в мысленный анализ.

Следует подчеркнуть, что, будучи необходимым приемом позна­ния, анализ является лишь одним из моментов процесса научного ис­следования. Невозможно познать суть предмета, только расчленяя его на элементы, из которых он состоит. Например, химик, по сло­вам Гегеля, помещает кусок мяса в свою реторту, подвергает его раз­нообразным операциям, а затем заявляет: я нашел, что мясо состоит из кислорода, углерода, водорода и т. д. Но эти вещества — элемен­ты уже не суть мяса.

В каждой области знания есть как бы свой предел членения объек­та, за которым мы переходим к иному характеру свойств и законо­мерностей. Когда путем анализа частности изучены, наступает сле­дующая стадия познания — синтез.

Синтез (от греч. synthesis — соединение, сочетание, составле­ние) — это метод научного познания, представляющий собой мыс­ленное соединение составных сторон, элементов, свойств, связей ис­следуемого объекта, расчлененных в результате анализа, и изучение этого объекта как единого целого.

Синтез — это не произвольное, эклектическое соединение частей, элементов целого, а диалектическое целое с выделением сущности. Результатом синтеза является совершенно новое образование, свой­ства которого не есть только внешнее соединение этих компонен­тов, но также результат их внутренней взаимосвязи и взаимозави­симости.

Анализ фиксирует в основном то специфическое, что отличает части друг от друга. Синтез же вскрывает то существенное общее, что связывает части в единое целое.

Исследователь мысленно расчленяет предмет на составные части для того, чтобы сначала обнаружить сами эти части, узнать, из чего состоит целое, а затем рассмотреть его как состоящий из этих частей, уже обследованных в отдельности. Анализ и синтез находятся в диа­лектическом единстве: наше мышление столь же аналитично, сколь и синтетично.

Анализ и синтез берут свое начало в практической деятельнос­ти. Постоянно расчленяя в своей практической деятельности раз­личные предметы на их составные части, человек постепенно учил­ся разделять предметы и мысленно. Практическая деятельность

97

складывалась не только из расчленения предметов, но и из воссое-динения частей в единое целое. На этой основе постепенно возни-кал мысленный анализ и синтез.

В зависимости от характера исследования объекта и глубины про­никновения в его сущность применяются различные виды анализа и синтеза.

1. Прямой или эмпирический анализ и синтез — применяется, как правило, на стадии поверхностного ознакомления с объектом. Этот вид анализа и синтеза дает возможность познать явления изучаемо­го объекта.

2. Элементарно - теоретический анализ и синтез — широко ис-пользуется как мощное орудие познания сущности исследуемого яв­ления. Результатом применения такого анализа и синтеза является установление причинно-следственных связей, выявление различных закономерностей.

3. Структурно - генетический анализ и синтез — позволяет наибо­лее глубоко приникнуть в сущность изучаемого объекта. Этот вид анализа и синтеза требует вычленения в сложном явлении таких эле-ментов, которые представляют самое главное, существенное и ока-зывают решающее влияние на все остальные стороны изучаемого объекта.

Методы анализа и синтеза в процессе научного исследования функционируют в неразрывной связи с методом абстрагирования.

Абстрагирование (от лат. abstractio — отвлечение) — это общело­гический метод научного познания, представляющий собой мыслен-ное отвлечение от несущественных свойств, связей, отношений изу-чаемых предметов с одновременным мысленным выделением суще-ственных, интересующих исследователя сторон, свойств, связей этих предметов. Суть его состоит в том, что вещь, свойство или отноше-ние мысленно выделяются и одновременно отвлекаются от других ве-щей, свойств, отношений и рассматривается как бы в “чистом виде”.

Абстрагирование в умственной деятельности человека имеет уни-версальный характер, ибо каждый шаг мысли связан с этим процес-сом или с использованием его результатов. Сущность данного мето­да состоит в том, что он позволяет мысленно отвлекаться от несуще-ственных, второстепенных свойств, связей, отношений предметов и одновременно мысленно выделять, фиксировать интересующие ис-следования стороны, свойства, связи этих предметов.

98

Различают процесс абстрагирования и результат этого процесса, который называется абстракцией. Обычно под результатом абстра­гирования понимается знание о некоторых сторонах изучаемых объектов. Процесс абстрагирования — это совокупность логичес­ких операций, ведущих к получению такого результата (абстрак­ции). Примерами абстракций могут служить бесчисленные понятия, которыми оперирует человек не только в науке, но и в обыденной жизни.

Вопрос о том, что в объективной действительности выделяется абстрагирующей работой мышления и от чего мышление отвлекает­ся, в каждом конкретном случае решается в зависимости от природы изучаемого объекта, а также от задач исследования. В ходе своего исторического развития наука восходит от одного уровня абстракт­ности к другому, более высокому. Развитие науки в данном аспек­те — это, по выражению В. Гейзенберга, “развертывание абстракт­ных структур”. Решающий шаг в сферу абстракции был сделан тогда, когда люди освоили счет (число), тем самым открыв путь, ведущий к математике и математическому естествознанию. В этой связи В. Гейзенберг отмечает: “Понятия, первоначально полученные путем абстрагирования от конкретного опыта, обретают собствен­ную жизнь. Они оказываются более содержательными и продуктив­ными, чем можно было ожидать поначалу. В последующем развитии они обнаруживают собственные конструктивные возможности: они способствуют построению новых форм и понятий, позволяют уста­новить связи между ними и могут быть в известных пределах приме­нимы в наших попытках понять мир явлений” [24, с. 243].

Краткий анализ позволяет утверждать, что абстрагирование — это одна из наиболее фундаментальных познавательных логических операций. Поэтому оно выступает важнейшим методом научного ис­следования. С методом абстрагирования тесно связан и метод обоб­щения.

Обобщение — логический процесс и результат мысленного пере­хода от единичного к общему, от менее общего к более общему.

Научное обобщение — это не просто мысленное выделение и син­тезирование сходных признаков, а проникновение в сущность вещи: усмотрение единого в многообразном, общего в единичном, законо­мерного в случайном, а также объединение предметов по сходным свойствам или связям в однородные группы, классы.

99

В процессе обобщения совершается переход от единичных поня­тий к общим, от менее общих понятий — к более общим, от единич­ных суждений — к общим, от суждений меньшей общности — к суждением большей общности. Примерами такого обобщения мо­гут быть: мысленный переход от понятия “механическая форма движения материи” к понятию “форма движения материи” и вооб­ще "движение”; от понятия “ель” к понятию “хвойное растение” и вообще “растение”; от суждения “этот металл электропроводен” к суждению “все металлы электропроводны".

В научном исследовании наиболее часто применяют следующие виды обобщения: индуктивное, когда исследователь идет от отдель­ных (единичных) фактов, событий к их общему выражению в мыс­лях; логическое, когда исследователь идет от одной, менее общей, мысли к другой, более общей. Пределом обобщения являются фило­софские категории, которые нельзя обобщить, поскольку они не име­ют родового понятия.

Логический переход от более общей мысли к менее общей есть процесс ограничения. Иначе говоря, это логическая операция, об­ратная обобщению.

Необходимо подчеркнуть, что способность человека к абстраги­рованию и обобщению сложилась и развилась на основе обществен­ной практики и взаимного общения людей. Она имеет большое зна­чение как в познавательной деятельности людей, так и в общем про­грессе материальной и духовной культуры общества.

Индукция (от лат. inductio — наведение) — метод научного позна­ния, в котором общий вывод представляет собой знание о всем клас­се предметов, полученное в результате исследования отдельных эле­ментов этого класса. В индукции мысль исследователя идет от част­ного, единичного через особенное к общему и всеобщему. Индукция, как логический прием исследования, связана с обобщением результа­тов наблюдений и экспериментов, с движением мысли от единично­го к общему. Поскольку опыт всегда бесконечен и не полон, то ин­дуктивные выводы всегда имеют проблематичный (вероятностный) характер. Индуктивные обобщения обычно рассматривают как опытные истины или эмпирические законы. Непосредственной осно­вой индукции является повторяемость явлений реальной действи­тельности и их признаков. Обнаруживая сходные черты у многих предметов определенного класса, приходим к выводу о том, что эти черты присущи всем предметам этого класса.

100

По характеру вывода различают следующие основные группы ин­дуктивных умозаключений:

1. Полная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на основании изучения всех предметов данного класса. Полная индукция дает достоверные вы­воды, в силу чего она широко используется в качестве доказатель­ства в научном исследовании.

2. Неполная индукция — такое умозаключение, в котором об­щий вывод получают из посылок, не охватывающих всех предметов данного класса. Различают два вида неполной индукции: популяр­ную, или индукцию через простое перечисление. Она представляет собой умозаключение, в котором общий вывод о классе предметов делается на том основании, что среди наблюдаемых фактов не встретилось ни одного, противоречащего обобщению; научную, т. е. умозаключение, в котором общий вывод о всех предметах клас­са делается на основании знания о необходимых признаках или причинных связях у части предметов данного класса. Научная ин­дукция может давать не только вероятностные, но и достоверные выводы.

Научной индукции присущи свои методы познания. Дело в том, что установить причинную связь явлений очень сложно. Однако в ряде случаев эту связь можно установить с помощью логических при­емов, называемых методами установления причинно-следственной связи, или методами научной индукции. Таких методов пять:

1.                                                                                                                                                                                         Метод единственного сходства: если два или более случаев ис­
следуемого явления имеют общим лишь одно обстоятельство, а все
остальные обстоятельства различны, то это единственное сходное
обстоятельство и есть причина данного явления:

АВС^авс ~]

V -+ А есть причина а. A D E -> аде J

Иначе говоря, если предшествующие обстоятельства ABC вызы­вают явления авс, а обстоятельства A D E — явления ade, то делается заключение, что А — причина а (или что явление А и а причинно связаны).

2.                                                                                                                                                                                         Метод единственного различия: если случаи, при которых яв­
ление наступает или не наступает, различаются только в одном
предшествующем обстоятельстве, а все другие обстоятельства тож-

101

дественные, то это одно обстоятельство и есть причина данного явления:

АВС^авс 1

V А есть причина а.
ВС^вс                         J

Другими словами, если предшествующие обстоятельства ABC вызывают явление авс, а обстоятельства ВС (явление А устраняется в ходе эксперимента) вызывают явление ее, то делается заключение, что А есть причина а. Основанием такого заключения служит исчез­новение а при устранении А.

3. Объединенный метод сходства и различия представляет собой комбинацию первых двух методов.

4. Метод сопутствующих изменений: если возникновение или из­менение одного явления всякий раз необходимо вызывает определен-ное изменение другого явления, то оба эти явления находятся в при­чинной связи друг с другом:

Изменение А изменение а -.

Г В                                                         У А есть причина а.

Неизменение 1С                          J

Иначе говоря, если при изменении предшествующего явления А изменяется и наблюдаемое явление а, а остальные предшествующие явления остаются неизменными, то можно заключить, что А являет-ся причиной а.

5.                                                                                                                                                                                         Метод остатков: если известно, что причиной исследуемого
явления не служат необходимые для него обстоятельства, кроме од-
ного, то это одно обстоятельство и есть, вероятно, причина данного
явления. Используя метод остатков, французский астроном Леверье
предсказал существование планеты Нептун, которую вскоре и от-
крыл немецкий астроном Галле.

Рассмотренные методы научной индукции по установлению при-чинных связей чаще всего применяются не изолировано, а во взаи-мосвязи, дополняя друг друга. Их ценность зависит главным обра-зом от той степени вероятности заключения, которую дает тот или иной метод. Считается, что наиболее сильным методом является ме-тод различия, а наиболее слабым — метод сходства. Остальные три метода занимают промежуточное положение. Это различие в ценно-

102

сти методов основывается главным образом на том, что метод сход-ства связан в основном с наблюдением, а метод различия — с экспе­риментом.

Даже краткая характеристика метода индукции позволяет удос-товериться в его достоинстве и важности. Значимость этого метода состоит прежде всего в тесной связи с фактами, экспериментом, с практикой. В этой связи Ф. Бэкон писал: “Если мы имеем в виду про­никнуть в природу вещей, то мы всюду обращаемся к индукции... Ибо мы полагаем, что индукция есть настоящая форма доказатель-ства, оберегающая чувства от всякого рода заблуждений, близко сле-дящая за природой, граничащая и почти сливающаяся с практикой” [16, c. 76-77].

В современной логике индукция рассматривается как теория ве-роятностного вывода. Делаются попытки формализации индуктив­ного метода на основе идей теории вероятностей, что поможет более четко уяснить логические проблемы данного метода, а также опреде-лить его эвристическую ценность.

Дедукция (от лат. deductio — выведение) — мыслительный про­цесс, в котором знание об элементе класса выводятся из знания об­щих свойств всего класса. Иными словами, мысль исследователя в дедукции идет от общего к частному (единичному). Например: “Все планеты Солнечной системы движутся вокруг Солнца”; “Земля — планета”; следовательно: “Земля движется вокруг Солнца”. В этом примере мысль движется от общего (первая посылка) к частному (вывод). Таким образом, дедуктивное умозаключение позволяет луч-ше познать единичное, так как с его помощью мы получаем новое знание (выводное) о том, что данный предмет обладает признаком, присущим всему классу.

Объективной основой дедукции является то, что каждый предмет сочетает в себе единство общего и единичного. Эта связь — нераз­рывная, диалектическая, что и позволяет познавать единичное на базе знания общего. Причем если посылки дедуктивного умозаклю-чения истинные и правильно связаны между собой, то вывод-заключе­ние непременно будет истинным. Данной особенностью дедукция выгодно отличается от других методов познания. Дело в том, что общие принципы и законы не дают исследователю в процессе дедук-тивного познания сбиться с пути, они помогают правильно понять отдельные явления реальной действительности. Однако было бы не-верно на этом основании переоценивать научную значимость дедук-

103

тивного метода. Ведь для того, чтобы вступила в свои права фор­мальная сила умозаключения, нужны исходные знания, общие по­сылки, которыми пользуются в процессе дедукции, а приобретение их в науке представляет собой задачу большой сложности.

Важное познавательное значение дедукции проявляется тогда, когда в качестве общей посылки выступает не просто индуктивное обобщение, а какое-то гипотетическое предположение, например но­вая научная идея. В этом случае дедукция является отправной точкой зарождения новой теоретической системы. Созданное таким путем теоретическое знание предопределяет построение новых индуктив­ных обобщений.

Все это создает реальные предпосылки для неуклонного возраста­ния роли дедукции в научном исследовании. Наука все чаще сталки­вается с такими объектами, которые недоступны чувственному вос­приятию (например микромир, Вселенная, прошлое человечества и т. д.). При познании такого рода объектов значительно чаще при­ходится обращаться к силе мысли, нежели к силе наблюдения и экс­перимента. Дедукция незаменима во всех областях знания, где теоре­тические положения формулируются для описания формальных, а не реальных систем, например, в математике. Поскольку формализация в современной науке применяется все больше и шире, то и роль де­дукции в научном познании соответственно возрастает.

Однако роль дедукции в научном исследовании нельзя абсолю­тизировать, а тем более — противопоставлять индукции и другим методам научного познания. Недопустимы крайности как метафи­зического, так и рационалистического характера. Напротив, дедук­ция и индукция теснейшим образом взаимосвязаны и дополняют друг друга. Индуктивное исследование предполагает использование общих теорий, законов, принципов, т. е. включает в себя момент де­дукции, а дедукция невозможна без общих положений, получаемых индуктивным путем. Иными словами, индукция и дедукция связаны между собой столь же необходимым образом, как и анализ и синтез. Надо стараться применять каждую из них на своем месте, а этого можно добиться лишь в том случае, если не упускать из виду их связь между собой, их взаимное дополнение друг друга. “Великие открытия, — отмечает Л. де Бройль, — скачки научной мысли впе­ред создаются индукцией, рисковым, но истинно творческим мето­дом... Конечно, не нужно делать вывод о том, что строгость дедук­тивного рассуждения не имеет никакой ценности. На самом деле

104

лишь она мешает воображению впадать в заблуждение, лишь она позволяет после установления индукцией новых исходных пунктов вывести следствия и сопоставить выводы с фактами. Лишь одна де-дукция может обеспечить проверку гипотез и служить ценным про­тивоядием против не в меру разыгравшейся фантазии” [13, c. 178]. При таком диалектическом подходе каждый из упомянутых и дру-гих методов научного познания сможет в полной мере проявить все свои достоинства.

Аналогия. Изучая свойства, признаки, связи предметов и явлений реальной действительности, мы не можем познать их сразу, целиком, во всем объеме, а изучаем их постепенно, раскрывая шаг за шагом все новые и новые свойства. Изучив некоторые из свойств предмета, мы можем обнаружить, что они совпадают со свойствами другого, уже хорошо изученного предмета. Установив такое сходство и обна-ружив множество совпадающих признаков, можно предположить, что и другие свойства этих предметов также совпадают. Ход такого рассуждения составляет основы аналогии.

Аналогия — это такой метод научного исследования, с помощью которого от сходства объектов данного класса в одних признаках делают вывод об их сходстве в других признаках. Суть аналогии можно выразить с помощью формулы:

А имеет признаки авс d

В имеет признаки авс

Следовательно, В, по-видимому, имеет признак d

Иначе говоря, в аналогии мысль исследователя идет от знания известной общности к знанию такой же общности, или, другими сло­вами, — от частного к частному.

Относительно конкретных объектов выводы, получаемые по ана-логии, носят, как правило, лишь правдоподобный характер: они яв­ляются одним из источников научных гипотез, индуктивных рассуж-дений и играют важную роль в научных открытиях. Например, хи­мический состав Солнца сходен с химическим составом Земли по многим признакам. Поэтому когда на Солнце обнаружили не извес-тный еще на Земле элемент гелий, то по аналогии сделали вывод, что подобный элемент должен быть и на Земле. Правильность этого вы-вода была установлена и подтверждена позже. Подобным же обра-зом Л. де Бройль, предположив определенное сходство между части-цами вещества и полем, пришел к выводу о волновой природе частиц вещества.

105

Для повышения вероятности выводов по аналогии необходимо стремиться к тому, чтобы:

• были выявлены не только внешние свойства сопоставляемых объектов, а главным образом внутренние;

• эти объекты были подобны в важнейших и существенных призна­ках, а не в случайных и второстепенных;

• круг совпадающих признаков был как можно шире;

• учитывались не только сходство, но и различия — чтобы послед­ние не перенести на другой объект.

Метод аналогии дает наиболее ценные результаты тогда, когда устанавливается органическая взаимосвязь не только между сходны­ми признаками, но и с тем признаком, который переносится на иссле­дуемый объект.

Истинность выводов по аналогии можно сравнить с истинностью выводов по методу неполной индукции. В обоих случаях можно по­лучить достоверные выводы, но только тогда, когда каждый из этих методов применяется не изолированно от других методов научного познания, а в неразрывной диалектической связи с ними.

Метод аналогии, понимаемый предельно широко, как перенос информации об одних объектах на другие, составляет гносеологичес­кую основу моделирования.

Моделирование — метод научного познания, с помощью которо­го изучение объекта (оригинала) осуществляется путем создания его копии (модели), замещающей оригинал, которая затем познается с определенных сторон, интересующих исследователя.

Сущность метода моделирования заключается в воспроизведении свойств объекта познания на специально созданном аналоге, моде­ли. Что такое модель?

Модель (от лат. modulus — мера, образ, норма) — это условный об­раз какого-либо объекта (оригинала), определенный способ выраже­ния свойств, связей предметов и явлений реальной действительности на основе аналогии, установления между ними сходства и на этой ос­нове воспроизведение их на материальном или идеальном объекте — подобии. Другими словами, модель есть аналог, “заместитель” объекта-оригинала, который в познании и практике служит для при­обретения и расширения знания (информации) об оригинале в целях конструирования оригинала, преобразования или управления им.

Между моделью и оригиналом должно существовать известное сходство (отношение подобия): физических характеристик, функций,

106

поведения изучаемого объекта, его структуры и т. д. Именно это сходство и позволяет переносить информацию, полученную в ре­зультате исследования модели, на оригинал.

Поскольку моделирование имеет большое сходство с методом аналогии, то логическая структура умозаключения по аналогии яв­ляется как бы организующим фактором, объединяющим все момен­ты моделирования в единый, целенаправленный процесс. Можно даже сказать, что в известном смысле моделирование есть раз­новидность аналогии. Метод аналогии как бы служит логическим основанием для выводов, которые делаются при моделировании. Например, на основании принадлежности модели А признаков ae cd и принадлежности оригиналу А свойств авс делается вывод о том, что обнаруженное в модели А свойство d также принадлежит ори­гиналу А.

Использование моделирования диктуется необходимостью рас­крыть такие стороны объектов, которые либо невозможно постиг­нуть путем непосредственного изучения, либо невыгодно изучать из чисто экономических соображений. Человек, например, не может не­посредственно наблюдать процесс естественного образования алма­зов, зарождения и развития жизни на Земле, целый ряд явлений мик­ро- и мегамира. Поэтому приходится прибегать к искусственному воспроизведению подобных явлений в форме, удобной для наблюде­ния и изучения. В ряде же случаев бывает гораздо выгоднее и эконо­мичнее вместо непосредственного экспериментирования с объектом построить и изучить его модель.

Моделирование широко применяется для расчета траекторий баллистических ракет, при изучении режима работы машин и даже целых предприятий, а также в управлении предприятиями, в распре­делении материальных ресурсов, в исследовании жизненных процес­сов в организме, в обществе.

Применяемые в обыденном и научном познании модели, делятся на два больших класса: вещественные, или материальные, и логичес­кие (мысленные), или идеальные. Первые являются природными объектами, подчиняющимися в своем функционировании есте­ственным законам. Они в более или менее наглядной форме матери­ально воспроизводят предмет исследования. Логические модели представляют собой идеальные образования, зафиксированные в соответствующей знаковой форме и функционирующие по законам логики и математики. Важное значение знаковых моделей состоит

107

в том, что они с помощью символов дают возможность раскрыть такие связи и отношения действительности, которые другими сред­ствами обнаружить практически невозможно.

На современном этапе научно-технического прогресса большое распространение в науке и в различных областях практики получило компьютерное моделирование. Компьютер, работающий по специ­альной программе, способен моделировать самые различные процес­сы, например, колебание рыночных цен, рост народонаселения, взлет и выход на орбиту искусственного спутника Земли, химические реакции и т. д. Исследование каждого такого процесса осуществля­ется посредством соответствующей компьютерной модели.

Системный метод. Современный этап научного познания харак­теризуется все возрастающим значением теоретического мышления и теоретических наук. Важное место среди наук занимает теория сис­тем, анализирующая системные методы исследования. В системном методе познания находит наиболее адекватное выражение диалекти­ка развития предметов и явлений реальной действительности.

Системный метод — это совокупность общенаучных методологи­ческих принципов и способов исследования, в основе которых лежит ориентация на раскрытие целостности объекта как системы.

Основу системного метода составляет система и структура, кото­рые можно определить следующим образом.

Система (от греч. syste rn a — целое, составленное из частей; соеди­нение) — это общенаучное положение, выражающее совокупность элементов, взаимосвязанных как между собой, так и со средой и об­разующих определенную целостность, единство изучаемого объекта. Типы систем весьма многообразны: материальные и духовные, неор­ганические и живые, механические и органические, биологические и социальные, статичные и динамичные и т. д. Причем любая система представляет собой совокупность разнообразных элементов, состав­ляющих ее определенную структуру. Что такое структура?

Структура (от лат. structura — строение, расположение, поря­док) — это относительно устойчивый способ (закон) связи элементов объекта, который обеспечивает целостность той или иной сложной системы.

Специфика системного подхода определяется тем, что он ориен­тирует исследование на раскрытие целостности объекта и обеспечи­вающих ее механизмов, на выявление многообразных типов связей сложного объекта и сведение их в единую теоретическую картину.

108

Основным принципом общей теории систем является принцип системной целостности, означающий рассмотрение природы, в том числе и общества, как большой и сложной системы, распадающейся на подсистемы, выступающие при определенных условиях в качестве относительно самостоятельных систем.

Все разнообразие концепций и подходов в общей теории систем можно при известной степени абстрагирования разделить на два больших класса теорий: эмпирико-интуитивные и абстрактно-дедук-тивные.

1. В эмпирико - интуитивных концепциях в качестве первичного объекта исследования рассматриваются конкретные, реально существу-ющие объекты. В процессе восхождения от конкретно-единичного к общему формулируются понятия системы и системные принципы ис-следования разного уровня. Этот метод имеет внешнее сходство с пе-реходом от единичного к общему в эмпирическом познании, но за внешним сходством скрывается определенное различие. Оно состоит в том, что если эмпирический метод исходит из признания первично­сти элементов, то системный подход исходит из признания первич­ности систем. В системном подходе в качестве начала исследования принимаются системы как целостное образование, состоящее из множества элементов вместе с их связями и отношениями, подчиня­ющимися определенным законам; эмпирический метод ограничива-ется формулированием законов, выражающих взаимоотношения между элементами данного объекта или данного уровня явлений. И хотя в этих законах имеется момент общности, данная общность, однако, относится к узкому классу большей частью одноименных объектов.

2. В абстрактно - дедуктивных концепциях в качестве исходного начала исследования принимаются абстрактные объекты — систе­мы, характеризующиеся предельно общими свойствами и отноше­ниями. Дальнейшее нисхождение от предельно общих систем ко все более конкретным сопровождается одновременно формулированием таких системных принципов, которые применяются к конкретно определенным классам систем.

Эмпирико-интуитивный и абстрактно-дедуктивный подходы одинаково правомерны, они не противопоставляются друг другу, а наоборот — их совместное использование открывает чрезвычайно большие познавательные возможности.

109

Системный метод позволяет научно интерпретировать принципы организованности систем. Объективно существующий мир выступа­ет как мир определенных систем. Такая система характеризуется не только наличием взаимосвязанных компонентов и элементов, но и определенной их упорядоченностью, организованностью на основе определенной совокупности законов. Поэтому системы являются не хаотическими, а определенным образом упорядоченными и органи­зованными.

В процессе исследования можно, конечно, “восходить” от эле­ментов к целостным системам, как и наоборот — от целостных сис­тем к элементам. Но при всех обстоятельствах исследование не может быть обособлено от системных связей и отношений. Игнори­рование таких связей неизбежно ведет к односторонним или оши­бочным выводам. Не случайно, что в истории познания прямоли­нейный и односторонний механицизм в объяснении биологических и социальных явлений сползал на позиции признания первотолчка и духовной субстанции.

Исходя из сказанного можно выделить следующие основные тре­бования системного метода:

• выявление зависимости каждого элемента от его места и функций в системе с учетом того, что свойства целого не сводимы к сумме свойств его элементов;

• анализ того, насколько поведение системы обусловлено как осо­бенностями ее отдельных элементов, так и свойствами ее струк­туры;

• исследование механизма взаимозависимости, взаимодействия системы и среды;

• изучение характера иерархичности, присущего данной системе;

• обеспечение множественности описаний с целью многоаспект­ного охвата системы;

• рассмотрение динамизма системы, представление ее как развива­ющейся целостности.

Важным понятием системного подхода является понятие "самоор­ганизация". Оно характеризует процесс создания, воспроизведения или совершенствования организации сложной, открытой, динамич­ной, саморазвивающейся системы, связи между элементами которой имеют не жесткий, а вероятностный характер. Свойства самооргани­зации присущи объектам самой различной природы: живой клетке, организму, биологической популяции, человеческим коллективам.

ПО

Класс систем, способных к самоорганизации, — это открытые и не­линейные системы. Открытость системы означает наличие в ней ис-точников и стоков, обмена веществом и энергией с окружающей сре-дой. Однако не всякая открытая система самоорганизуется, строит структуры, ибо все зависит от соотношения двух начал — от основы, созидающей структуру, и от основы, рассеивающей, размывающей это начало.

В современной науке самоорганизующиеся системы являются спе-циальным предметом исследования синергетики — общенаучной те­ории самоорганизации, ориентированной на поиск законов эволю­ции открытых неравновесных систем любой базовой основы — при­родной, социальной, когнитивной (познавательной).

В настоящее время системный метод приобретает все более возра-стающее методологическое значение в решении естественнонаучных, общественно-исторических, психологических и других проблем. Он широко используется практически всеми науками, что обусловлено насущными гносеологическими и практическими потребностями развития науки на современном этапе.

Вероятностные (статистические) методы это такие методы, с помощью которых изучается действие множества случайных факто­ров, характеризующихся устойчивой частотой, что позволяет обна-ружить необходимость, “пробивающуюся” сквозь совокупное дей­ствие множества случайностей.

Вероятностные методы формируются на основе теории вероят-ностей, которую зачастую называют наукой о случайном, а в пред-ставлении многих ученых вероятность и случайность практически нерасторжимы. Категории необходимости и случайности отнюдь не устарели, напротив — их роль в современной науке неизмеримо возросла. Как показала история познания, “мы лишь теперь начи­наем по достоинству оценивать значение всего круга проблем, свя­занных с необходимостью и случайностью” [78, c. 50].