Разработка и решение научных проблем
Существуют различные точки зрения на процесс разработки и решения проблем. Одни авторы считают, что он охватывает весь путь исследования проблемы: от ее осмысления в рамках проблемной ситуации, постановки и формулирования и до ее решения. Другие утверждают, что «решение проблем начинается уже с ее постановки» 2 . Третьи — связывают разработку проблемы непосредственно с ее решением. Такой подход обычно защищается сторонниками определения проблемы как вопроса или совокупности вопросов 3 .
Хотя разные стадии исследования и разработки проблемы тесно связаны друг, с другом, и каждая из них влияет на последующую стадию, все же в целях теоретического анализа целесообразно рассматривать их отдельно, с тем, чтобы выделить наиболее характерные их особенности. Исходя из этого, стадию разработки проблемы можно связать с анализом и оценкой тех альтернативных возможностей, которые
1 Проблемы Гильберта. — М.: Наука, 1969.
2 Берков В. Ф. Структура и генезис научной проблемы — Минск: Изд. БГУ, 1983.
— С. 64.
3 Runes D.(ed) Dictionary of Philosophy — N.Y, 1960. — P.255.
Кондаков Н.И. Логический словарь-справочник — M.: Наука, 1975. — С.479.
могут стать вероятными решениями проблемы. Эта стадия непо-средственно следует за стадией генерирования новых догадок, предположений, рабочих гипотез, которые возникают в резуль-тате осмысления создавшейся проблемной ситуации. Хотя про-цесс генерирования новых идей не поддается точному логии-ческому анализу, но его результаты могут изучаться рациональ-ными методами, в частности для оценки различных альтернатив могут быть использованы эвристические методы рассуждений и вероятностные оценки полученных выводов.
Проще всего процесс подобной оценки альтернатив можно представить на примере анализа принятия решений в ситуации неопределенности, когда имеется конечное (обычно сравни-тельно небольшое) число возможностей, из которых следует сделать либо единственно возможный, либо чаще всего наиболее оптимальный выбор. Если определить проблему как вопрос, тогда ответ на него и тем самым решение проблемы можно представить как результат вероятного выбора среди конечного числа альтернатив.
Существует специальная теория принятия решений с развитым математическим аппаратом, дающим возможность осуществить оптимальный выбор среди возможных альтернатив на основе оценки их вероятности и эффективности. Сама содер-жательная идея, лежащая в основе этой теории, весьма проста и, по сути дела, мы постоянно опираемся на нее в повседневных решениях. Принимая то или иное решение, мы интуитивно оцениваем, насколько оно может оказаться, во-первых, вероятным среди других возможных, во-вторых, в какой мере оно будет эффективным для достижения поставленной цели (полезным, ценным, предпочтительным и т.д.). Оптимальный выбор в простейших случаях осуществить легко, но когда число альтернатив значительно возрастает, оценка вероятности их реализации и достижения цели требует обращения к специальным математическим методам и вычислительным средствам. Сама теория принятия решений, возникшая в связи с планированием военных операций в период Второй мировой войны, может быть с успехом использована не только для анализа и принятия «глобальных решений» в развитии народного хозяйства, энергетики, экологии, обороны страны, но и для разрешения частных проблем экономики, образования, культуры и других.
Однако теория принятия решений вряд ли может приме-няться в процессе научного поиска новых идей универсального характера (законов, теорий, концепций) по той простой причине, что количество альтернатив для них не определено и ничем в точности не ограничено. С помощью определенных регуля-тивных принципов и эвристических методов число альтернатив можно было бы ограничить или выбрать более правдоподобные гипотезы, но при абстрактном подходе именно последние ока-зываются фактически наименее содержательными. Никакого систематического способа, ведущего к цели, в данном случае не существует. Поэтому на этой стадии решающую роль в исследовании проблемы играет творческий поиск, опирающийся на опыт, талант и интуицию ученого.
Логико-математическая стадия разработки проблем представляется наиболее ясной и обоснованной. Она сводится, во-первых, к проверке самой формулировки проблемы и предложенного ее решения на непротиворечивость, нетавтологичность и информативность. Эти требования состав-ляют минимально необходимые условия для того, чтобы считать данную проблему научной, ибо противоречивые утверждения, как уже упоминалось, не могут корректно использоваться для рассуждений, тавтологии не содержат конкретного, содержательного знания, а неинформативные гипотезы и теории не способствуют приращению нового знания, особенно эмпирического. Во-вторых, для проверки полученного решения проблемы необходимо вывести из нее логические следствия, причем не столько любые, сколько допускающие эмпирические интерпретации, чтобы их можно было сопоставить с соответствующими эмпирическими результатами наблюдений или экспериментов. Этот аспект разработки проблем посредством использования логического вывода обычно признается как единственно возможный не только сторонниками дедуктивизма и критического рационализма, но и защитниками эмпиризма и логического позитивизма. Именно на этой основе в ЗО-е гг. было выдвинуто противопоставление контекста обоснования контексту открытия, в связи с чем в западной философии науки исследования по логике и методологии были ограничены контекстом обоснования новых идей, гипотез и теорий.
Говоря об общем подходе к решению научных, проблем, следует особо выделить вопрос об отношении между эмпириче-ским и теоретическим знанием в общем процессе постановки и
разработки проблем. Выше уже отмечалось, что ведущая роль в этом процессе принадлежит рациональному, теоретическому знанию, даже если оно выступает в неразвитой, примитивной форме догадки, предположения или даже предчувствия. Чтобы начать целенаправленный и систематический поиск новых фактов, надо, по крайней мере, располагать интуитивной догадкой или рабочей гипотезой, так как чтобы обнаружить что-то новое, надо знать что искать. Это, однако, вовсе не означает, что всякий конкретный процесс исследования в науке начинается всегда с догадки, предположения или гипотезы. Мы уже виде-• ли, что после решения проблемы, открытия закона или построения теории, могут появиться новые факты, которые не объясняются существующим теоретическим знанием, и такой цикл перехода от теории к фактам, а от них к поиску новой теории, постоянно повторяется на протяжении более или менее длительного процесса исследования.
Сторонники эмпиризма обычно замечают именно эту сторону процесса исследования, преувеличивают значение эмпирического уровня в научном познании, роли в нем фактов, результатов наблюдений и опыта, вследствие чего главное внимание обращают на накопление, обобщение и систематизацию эмпирической информации. Соответственно этому, основным методом логической разработки проблем они признают индукцию, ибо именно с ее помощью происходит расширение знания, переход от частных случаев к общему заключению и выдвижение гипотезы для решения проблемы. Однако таким путем могут быть решены лишь элементарные проблемы и найдены простейшие законы о наблюдаемых свойствах и отношениях предметов. Решение же сложных проблем требует обращения к теоретическим понятиям и законам, раскрытия внутренних механизмов протекания процессов и явлений, введения ненаблюдаемых объектов (таких, как атомы, элементарные частицы, гены и т.п.), а также образования теоретических понятий и установления теоретических утверждений и их систем. Таким образом, эмпирический и индуктивный подходы в лучшем случае могут способствовать решению тех проблем научного познания, которые связаны с анализом наблюдаемых свойств и отношений окружающего мира и, следовательно, той стадией исследования, которая приблизительно соответствует эмпирическому уровню познания.
После резкой критики попыток обоснования индукции, предпринятой Д. Юмом, показавшим неокончательный и недо-стоверный характер ее заключений, многие исследователи научного метода обратились к испытанному средству достоверных дедуктивных умозаключений. Однако поскольку дедукция не расширяет нашего знания, в качестве ее посылок стали рассматриваться любые гипотезы, которые содержат проблематическое знание и истинность, которых должна быть проверена путем дедукции из него следствий и сравнения их непосредственно с реальными фактами наблюдений и результатами экспериментов. Так возникла концепция гипотетико-дедуктивного метода, согласно которой задача не только логики, но и методологии науки при решении проблем должна сводиться исключительно к дедукции следствий из выдвинутых для этого гипотез или предположений. Как возникают при этом сами гипотезы, чем руководствуются ученые при их генерировании, используют ли для этого какие-либо эвристические рассуждения и регулятивные принципы поиска — все это сторонники гипотетико-дедуктивного метода исключают из логического и методологического анализа. Как уже отмечалось раньше, сторонники критического рационализма и логического позитивизма все эти вопросы относят к компетенции психологии научного творчества. Нетрудно понять, что психологические аспекты связаны главным образом со стадией генерирования новых идей и касаются индивидуальных особенностей исследователей и не охватывают интерсубъективных аспектов научного познания.
Дата добавления: 2019-02-07 ; просмотров: 1105 ; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ
Источник
2.2. Разработка и решение научных проблем
В самом начале, когда лишь осознается противоречие между уровнем и объемом достигнутого знания и невозможностью с его помощью объяснить новые явления и факты, проблема может быть поставлена лишь в самой общей форме, в виде некоторого проблемного замысла или идеи. Эта идея требует всесторонней разработки и развития, чтобы можно было наметить некоторые возможные пути ее реализации. В противном случае она надолго может остаться на стадии общего замысла, т. е. будет фиксировать существующую трудность в науке, ставить в весьма неопределенной форме задачу, но не указывать никаких возможных способов решения или хотя бы подходов к такому решению.
Разработка первоначального проблемного замысла ведется по линии как подкрепления его основной идеи фактическими данными, так и установления связей этой идеи с существующими теоретическими представлениями.
При теоретическом анализе самое серьезное внимание обращается также на выяснение логических связей рассматриваемой проблемы с другими проблемами и в особенности на возможность расчленения основной проблемы на более простые и элементарные проблемы. На необходимость этого указывал уже выдающийся французский философ и математик Ренэ Декарт в «Рассуждении о методе». Во втором правиле он требовал «делить каждое из исследуемых. затруднений на столько частей, сколько это возможно и нужно для лучшего «их преодоления». В третьем правиле он рекомендует «придерживаться определенного порядка мышления, начиная с предметов наиболее простых и наиболее легко познаваемых и восходя постепенно к познанию наиболее сложного, предполагая порядок даже и там, где объекты мышления вовсе не даны в их естественной связи».
Научное исследование имеет дело не с отдельными, изолированными проблемами, а с определенной их системой.
Эта система упорядочена, по крайней мере, во временном отношении, т.е. относительно времени выдвижения и решения отдельных проблем. Но сама эта упорядоченность составляет лишь внешнее проявление более глубокой внутренней связи, существующей между элементами проблемной системы. Проблема, которая логически предшествует другим, должна, естественно, ставиться и решаться раньше, хотя при ее исследовании может возникнуть ряд новых проблем, которые прольют дополнительный свет как на решенные, так и на нерешенные проблемы.
Выявление очередности решения проблем определяется в первую очередь спецификой исследования в той или иной отрасли науки, но зависит также от опыта и проницательности ученого. Для того чтобы исследование было целенаправленным и эффективным, необходимо придерживаться определенного порядка в выдвижении и решении проблем, выделенных из общей системы. Этот порядок и составляет стратегию или общее направление исследования. Очевидно, что всякий научный поиск не может осуществляться с неизмененной стратегией, так как в ходе исследования обнаруживаются новые, неожиданные явления и проблемы, которые заставляют менять стратегию, согласовывать ее с вновь обнаруженными результатами.
Все это не умаляет значения планирования и организации в процессе исследования. Важно только, чтобы порядок выдвижения и решения проблем вытекал из внутренних потребностей и целей исследования, а не диктовался внешними для науки соображениями.
Что касается разработки проблемного замысла, а тем более решения конкретной научной проблемы, то здесь нельзя указать на какие-либо жестко фиксированные правила действий. Существует, однако, более узкий взгляд на проблемы, который связан с разработкой в последние годы теории принятия решений. Согласно этой теории, решить проблему означает «сделать наилучший выбор из известных курсов действия». Все дело, однако, в том, что в процессе исследования глубоких проблем науки часто остается неизвестным, какой курс действия является оптимальным и какой результат желательным.
Вполне понятно поэтому, что методы теории решений могут найти здесь ограниченное применение. Скорее всего, такие методы можно эффективно использовать для решения частных проблем прикладного характера, когда исследователь знает желательный результат и может оценить различные альтернативные курсы действий для его достижения. Относительно же общих проблем науки могут быть сделаны лишь рекомендации ориентирующего характера, в рамках которых ученый располагает широкой свободой действий.
Прежде чем взяться за решение проблемы, необходимо провести предварительное исследование, в процессе которого будет точно сформулирована сама проблема и указаны примерные пути и методы ее решения. Такая разработка проблемы может осуществляться примерно по следующим основным направлениям.
1. Обсуждение новых фактов и явлений, которые не могут быть объяснены в рамках существующих теорий.
Предварительный анализ должен раскрыть характер и объем новой информации. В опытных науках такой анализ связан в первую очередь с обсуждением новых экспериментальных результатов и данных систематических наблюдений. Насколько многочисленны полученные данные? Как сильно противоречат они имеющейся теории? Существует ли принципиальная возможность приспособления и модификации известных теорий к этим данным? История науки показывает, что старые теории не сразу отвергались, если обнаруживались противоречащие им факты: эти теории старались модифицировать таким образом, чтобы они смогли объяснить и новые факты. И только безуспешность таких попыток, увеличение числа фактов, противоречащих старой теории, вынуждали ученых создавать новые теории.
2. Предварительный анализ и оценка тех идей и методов решения проблемы, которые могут быть выдвинуты исходя из учета новых фактов и существующих теоретических предпосылок.
По сути дела, этот этап разработки проблемы естественно переходит в предварительную стадию выдвижения, обоснования и оценки тех гипотез, с помощью которых пытаются решить возникшую проблему. Однако на этой стадии не выдвигается задача конкретной разработки какой-либо отдельной гипотезы. Скорее всего, речь должна идти о сравнительной оценке различных гипотез, степени их эмпирической и теоретической обоснованности.
3. Определение типа решения проблемы, цели, которая преследуется решением, связи с другими проблемами, возможности контроля решения.
Если проблема допускает решение, то часто возникает необходимость определить, какое решение следует предпочесть в конкретно сложившихся условиях исследования в той или иной отрасли науки. Как правило, исчерпывающее решение проблем в науке лимитируется или объемом и качеством существующей эмпирической информации, или же состоянием и уровнем развития теоретических представлений.
Вследствие этого часто приходится ограничиваться либо приближенными решениями, либо решением более узких и частных проблем. Хорошо известно, какие ограничения иногда приходится делать в астрономии, физике, космологии, химии и молекулярной биологии вследствие отсутствия надежно работающего математического аппарата. В результате этого приходится вводить значительные упрощения (например, заменять нелинейные члены уравнения линейными и т.п.) и тем самым отказываться от полного решения проблемы.
Нередко сложный и комплексный характер многих фундаментальных научных проблем (например, возникновение жизни) требует выдвижения и решения первоначально более узких и частных вопросов, а не постановки явно неразрешимой в данных условиях более общей проблемы, хотя ее основные идеи могут направлять, и в какой-то мере содействовать решению частных вопросов.
Так, по-видимому, обстоит дело с любым проблемным замыслом: его идеи оказывают влияние на постановку, разработку и окончательное решение проблемы. Предполагая данную проблему решенной, можно заранее представить, какое влияние она окажет на другие проблемы науки и существующие в ней теоретические представления. Такой анализ проще всего осуществить в математике и математическом естествознании, но это не исключает возможности более или менее удовлетворительного прогноза и в опытных науках, если обсуждаемая проблема при этом имеет фундаментальный характер.
4. Предварительное описание и интерпретация проблемы.
После выяснения необходимых данных, теоретических предпосылок, типа решения и цели проблемы открывается возможность более точного описания, формулировки и истолкования проблемы с помощью разработанных в науке понятий и суждений. На этом этапе должна быть выяснена специфика связи между данными, на которых основывается проблема, и теми теоретическими допущениями и гипотезами, которые выдвигаются для ее решения.
Необходимой предпосылкой такого анализа служит выявление всех тех факторов, которые могут оказаться существенными для решения данной проблемы. Этот этап в разработке проблемы в известной мере подводит некоторый итог всей той предварительной работы, которая была предпринята для того, чтобы ясно сформулировать и четко поставить саму проблему. Естественным его завершением является ответ на вопрос о принципиальной возможности решения проблемы. В формальных науках, т.е. прежде всего в математике и формальной логике, нередко удается найти или разработать специальные методы и средства для решения проблем и проверки правильности их решения. Такие методы, которые приводят от некоторых исходных данных к определенным результатам, основываются на четко сформулированном правиле осуществления операций и обладают массовым характером, получили название алгоритмов. Общепонятность алгоритма, его результативность и возможность применения для решения целого класса однотипных проблем или задач делает его весьма ценным средством исследования не только чисто математических проблем, но и проблем, допускающих достаточно четкое математическое выражение. По сути дела, все те задачи и проблемы математики, которые могут быть решены по единому правилу или общей схеме, принадлежат к числу алгоритмических.
Интерес к таким проблемам значительно усилился после возникновения современной вычислительной математики и кибернетики, так как именно алгоритмически разрешимые проблемы можно запрограммировать и тем самым решить с помощью электронно-вычислительной машины. Что касается доказательств существования и несуществования алгоритма, то они принадлежат к творческим проблемам, имеющим большое общенаучное и методологическое значение. Огромная масса исследовательских проблем не поддается алгоритмизации и, следовательно, не может быть передана машине, хотя использование таких машин может во многом облегчить трудоемкую задачу обработки многочисленных эмпирических данных.
Когда же говорят о неразрешимости какой-либо проблемы, то под этим подразумевают, что для данной проблемы существует доказательство ее неразрешимости с помощью некоторых точно указанных средств. В истории науки не раз бывало, что проблема, не поддававшаяся решению с помощью известных средств, находила довольно быстрое решение посредством новых, более совершенных средств. Так, знаменитая задача о трисекции угла, которую античные математики не смогли решить с помощью циркуля и линейки, была довольно просто решена с помощью арифметических методов.
Многие важные проблемы современной математики, которые нельзя решить с помощью финитных методов, разрешаются посредством трансфинитных методов. Все это говорит о том, что даже в «формальных науках» разрешимость проблемы должна пониматься в относительном смысле, т.е. с учетом достигнутого уровня развития этих наук.
Относительный характер решения проблем еще резче выступает в эмпирических науках. Поскольку возможность решения проблем определяется здесь в значительной мере объемом и характером эмпирических данных, техническими средствами исследования и уровнем развития теории, то никакое решение не может претендовать на абсолютность. Раз навсегда найденное решение научных проблем невозможно не только потому, что эмпирическая основа их является неполной, а технические средства и теоретические представления и предпосылки исторически ограниченными, несовершенными, но и потому, что в самом процессе исследования обнаруживается ряд других проблем, в свете которых по-иному выступает и первоначальная проблема.
Доказательство неразрешимости ряда проблем ни в коей мере не свидетельствует о существовании каких-либо границ и пределов для познания и исследования.
Фактически когда утверждают или доказывают, что некоторая проблема неразрешима, то тем самым заявляют, что она неразрешима не вообще, а с помощью существующих методов и средств. Это стимулирует поиски новых методов, средств и идей, применение которых может способствовать решению поставленной проблемы и тем самым расширению достигнутых рубежей исследования, а также развитию науки в целом.
Источник
