Однако как индуктивные каноны самого Бэкона, так и усовершенствованные и систематизированные впоследствии Дж.С. Миллем методы исследования (сходства, различия, сопутствующих изменений и остатков) дают возможность устанавливать только простейшие эмпирические (по терминологии Милля «причинные») связи между непосредственно наблюдаемыми свойствами явлений. Но даже в этом случае нередко приходится обращаться к гипотезе и уточнению прежних гипотез.
В области дедуктивных наук Г.В. Лейбниц мечтал о создании всеобщего метода, который позволил бы свести любое рассуждение к вычислению. С помощью такого метода он надеялся решить любые споры не только в науке, но и в политике и философии. «В случае возникновения споров, – считал он, – двум философам не придется больше прибегать к спору, как не прибегают к нему счетчики. Вместо спора они возьмут перья в руки, сядут за доски и скажут друг другу: «будем вычислять». Эта идея о сведении дедуктивного рассуждения к вычислению хотя и привела к созданию математической логики, тем не менее оказалась утопической, ибо даже в рамках математики существуют алгоритмически неразрешимые проблемы.
Там же где приходится учитывать взаимодействие опыта и логики, эмпирических данных и рационального рассуждения, положение еще более усложняется. В этом сложном процессе исследования, творчество и интуиция, логика и опыт, дискуссия и воображение, знания и талант взаимно дополняют и часто обуславливают друг друга. Поскольку все эти разнородные и сложные факторы не поддаются формализации и алгоритмизации, невозможно и создание логики открытия ни в форме индуктивной, ни в форме дедуктивной логики. Таким образом, и эмпирическая и индуктивная модель открытия, предложенная Бэконом, и рациональная и дедуктивная модель, выдвинутая Лейбницем, оказались несостоятельными из-за слишком упрощенного понимания процесса научного исследования вообще и открытия нового в науке в особенности.
В первой половине XIX века некоторые логики и философы науки ясно осознали бесперспективность попыток построения логики открытия. Вместо этого они стали призывать к исследованию логических следствий из предложенных в ходе исследования гипотез, их оценке и проверке с помощью эмпирических наблюдений и экспериментов. «Научное открытие, – отмечал известный историк науки У. Уэвелл, – должно зависеть от счастливой мысли, проследить происхождение которой мы не можем. Поэтому некоторые благоприятные повороты мысли выше всяких правил и, следовательно, нельзя дать никаких правил, которые бы неизбежно приводили к открытию».
Таким образом, в эмпирических науках вместо индуктивной логики, ориентирующейся на открытие новых научных истин, с середины прошлого века все настойчивее выдвигается дедуктивная логика для обоснования существующих догадок, предложений и гипотез. В связи с этим все большее распространение получает гипотетико-дедуктивная модель анализа структуры исследования. Согласно этой модели, проблема генезиса, или происхождения самих гипотез, способов их получения или формирования не имеют никакого отношения к методологии и философии науки. Последние должны заниматься только логическим анализом существующих гипотез или их систем, а именно выведением из них логических следствий и проверкой последних с помощью результатов наблюдений и экспериментов. Наиболее четко такое противопоставление контекста обоснования контексту открытия сформулировал в своей книге «Опыт и предсказание» Г. Рейхенбах. «Акт открытия, – считает он, – не поддается логическому анализу, Не дело логика объяснять научные открытия; все, что он может сделать, – это анализировать отношения между фактами и теорией… Я ввожу термины контекст открытия и контекст обоснования, чтобы провести такое различие. Тогда мы должны сказать, что эпистемология занимается только рассмотрением контекста обоснования». Под эпистемологией подразумевается учение о научном знании и его развитии, которое отличается от психологии тем, что рассматривает «скорее логическую реконструкцию, чем реальную модель познания».
Такая замена реального процесса исследования его логической реконструкцией составляет суть позитивистского подхода к анализу науки, при котором почти все внимание уде проблемам верификации новых гипотез и теоретических систем, т.е. их обоснованию, а не открытию. Поппер, решительно выступавший против критерия верификации позитивистов, тем не менее разделял их общий взгляд на задачи логики и философы науки: «Вопрос о путях, по которым новая идея – будь то музыкальная тема, драматический конфликт или научная теория – может представлять существенный интерес для эмпирической психологии, но он совершенно не относится логическому анализу научного знания. Логический анализ не затрагивает вопросов о фактах (кантовского quid facti), а касается только вопросов об оправдании или обоснованности (кантовского quid juris)... В соответствии со сказанным я буду различать процесс создания новой идеи, с одной стороны, и методы и результаты ее логического исследования с другой».
Гипотетико-дедуктивная модель развития научного знания доминировала в западной философии науки почти до 60-х гг. XX века. Она даже получила название «стандартной модели», но постепенно возникли сомнения в ее адекватности и все настойчивее стали раздаваться возражения против нее со стороны не только философов других направлений, но и специалистов-естествоиспытателей и гуманитариев. После отказа от «стандартной модели» возникло множество альтернативных концепций развития научного знания. Наибольший интерес среди них вызывают те, которые по-новому освещают процессы открытия, разработки и обоснования научных идей.
Что касается разработки конкретных проблем методологии открытия, то мнения здесь расходятся. Одни авторы сосредотачивают свое внимание на процессе генерирования новых научных идей и гипотез, относящихся главным образом к предварительной оценке их перспективности в приращении научного знания. Другие полагают, что разработка гипотез охватывает как процесс их генерирования, так и дальнейший логический и эпистемологический анализ тех стадий исследования проблемы, для решения которой построена гипотеза. Третьи интересуются специфическими особенностями умозаключений, которые используются в ходе разработки гипотез, обращая особое внимание на правдоподобные и эвристические методы рассуждений.
4 Методы научного познания
Метод познания можно определить как некоторую специфическую процедуру, состоящую из последовательности определенных действий или операций, применение которых либо приводит к достижению поставленной цели, либо приближает к ней.
В первом случае говорят л существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Первоначально представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают некоторую последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке эти методы характеризуются как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами встречаются в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая исчислениями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнять, чтобы прийти к искомому результату.
Но уже из той же математики известно, что не все ее задачи проблемы допускают алгоритмическое решение. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и общественной практикой в целом. Однако и в этих науках существуют свои эмпирические и теоретические методы, ибо исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявлял, например, К. Поппер. Он даже придает такому способу статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.
«От амебы до Энштейна, – считал он, – рост знаний происходит единообразным путем», т.е. путем проб и ошибок. Поппер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска новых истин в науке. Но сам он также несколько упрощенно представлял процесс научного поиска, обращая внимание скорее на внешние аналогии, чем на существенные различия между приспособительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он справедливо подчеркивает, что «Энштейн сознательно стремится к элиминации ошибок». Именно сознательный подход человека принципиально отличает его от инстинктивных попыток, присущих животным, в особенности таким низшим организмам, как амебы.
Научное исследование представляет собой развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам. Научный поиск тем и отличается от таких механических процедур, как способ проб и ошибок или даже каноны нахождения простейших причинных связей Бэкона – Милля, которые изучают в логике, что он предполагает наличие творчества, допускающего абстрагирование и идеализацию и опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, аналогия, статистические и другие способы рассуждений, заключения которых имеют лишь вероятностный, или правдоподобный характер, используется в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют его достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск.