10139

Формирование некумулятивной теоретической модели развития науки: К.Поппер, Т.Кун, И.Лакатос

Доклад

Логика и философия

Формирование некумулятивной теоретической модели развития науки: К.Поппер Т.Кун И.Лакатос. Некумулятивная модель развития науки сформировалась в середине ХХ в. Койре один из авторов стоящих у ее истоков, другие Г.Башляр К. Поппер Т. Кун И. Лакатос Дж. Холтон.

Русский

2013-03-21

42.5 KB

39 чел.

Формирование некумулятивной теоретической модели развития науки:

К.Поппер, Т.Кун, И.Лакатос.

Некумулятивная модель развития науки сформировалась в середине ХХ в. Койре – один из авторов, стоящих у ее истоков; другие -  Г.Башляр, К. Поппер, Т. Кун, И. Лакатос, Дж. Холтон. Рассмотрим их т.з. для выявления различных моментов научной революции.

Г. Башляр в работе «Опыт приближенного знания» указывает, что такая глобальная новая идея меняет взгляд на очень многие уже имеющиеся знания. Поэтому основная закономерность развития науки: «Не старое объясняет новое и ассимилирует его, а новое подтверждает старое и реорганизует его». Т.е. научная революция – это не только появление нового: это ревизия всего накопленного ранее.

К. Поппер выделяет как основной способ развития науки творческий критицизм: теоретические концепции не просто накапливаются, они опровергаются друг другом, конкурируют между собой. Отношения между ними можно сравнить с дарвиновской борьбой за существование. Поппер: «Когда я говорю о росте научного знания, я имею в виду не накопление наблюдений, а постоянное ниспровержение научных теорий и их замену лучшими и более удовлетворительными теориями» ("Логика и рост научного знания", с. 325). Борьба теорий является стимулом к их совершенствованию, и в конечном счете это обеспечивает научную революцию.

Дж. Холтон ввел термин «тематическое пространство науки» – круг тем,  которые  могут  обсуждаться  на  основе определенных базовых представлений. Научная революция ведет к  изменению тематического пространства.

Т. Кун предложил общую теоретическую модель развития науки, определив место научной революции в истории науки.

Имея в виду конкретную научную дисциплину, в ее развитии можно выделить следующие периоды:

1) допарадигмальный – накапливаются первоначальные разрозненные сведения об объекте исследования, нет единых объяснительных принципов, каждый работающий в этой области руководствуется собственным подходом, и все в равной степени являются дилетантами;

2) достигается консенсус ученых и возникает парадигма – совокупность базовых объяснительных принципов и стандартных методов анализа. Понятие парадигмы Кун определяет первоначально так: «Под парадигмами я подразумеваю признанные всеми научные достижения, которые в течение определенного времени дают модель постановки проблем и их решений научному сообществу», в дальнейшем он дает несколько иное определение: «Система взглядов и установок, которые признаются и разделяются всеми членами научного сообщества» и поясняет еще так: это «то, с чем согласны и из чего исходят», принимая просто как данность. С оформлением парадигмы толпа дилетантов превращается в сообщество профессионалов: именно носители парадигмы отныне определяют, как следует изучать данную предметную область;

3) идет развитие на основе парадигмы – ставятся опыты, накапливаются факты, разрабатываются конкретные теории. Это период нормальной науки. По Куну, нормальная наука – это периоды, когда исследователи в определенной предметной области работают, опираясь на крупные достижения, которые не ставятся под сомнение и всеми воспринимаются как основа для дальнейшей деятельности. Такую роль играли в свое время работы Коперника, Ньютона, Лавуазье, Эйнштейна. Кун пишет: «Нормальная наука основана на допущении, что научное сообщество знает, как устроен окружающий мир». Можно сказать, что на этой стадии наука развивается кумулятивно. В этот период происходит совершенствование парадигмы и экспликация ее содержания, в том числе экстраполяция на новые предметные области;

4) обнаруживаются аномальные факты – эмпирические и теоретические данные, которые не укладываются в парадигму. По мере их накопления парадигма начинает подвергаться критике;

5) выдвигается новая парадигма, которая вытесняет старую. По Куну, из парадигмы можно выйти только в другую парадигму. Это и есть научная революция, «некумулятивный скачок» - говорит Кун.

В дальнейшем и с новой парадигмой происходит то же самое: она постепенно устаревает и заменяется, поэтому научные революции периодичны.

Т.о., понятиями, обязательно дополняющими понятие научной революции,  являются понятия парадигмы, т.е. совокупности базовых постулатов, лежащих в основе определенной НКМ, нормальной науки, т.е. периода кумулятивного развития, и научного сообщества – коллективного субъекта науки, группы, работающей на основе определенной парадигмы.

И. Лакатос почти одновременно с Куном и независимо от него выдвинул похожую модель, где центральным является понятие «исследовательская программа» (сходное с понятием парадигмы). Эта концепция позволяет лучше представить постепенное развертывание научной революции. Лакатос различает в исследовательской программе «жесткое ядро» – совокупность базовых постулатов и «позитивную эвристику» - слой построений на основе этих постулатов. Научная революция – это появление нового «ядра», а период «нормальной науки» - это развитие позитивной эвристики: в этом слое определяется круг проблем, подлежащих разработке, происходит работа с фактами с превращением их в подтверждающие примеры, разрабатываются вспомогательные гипотезы. Лакатос особо подчеркивает: позитивная эвристика создает «защитный пояс» исследовательской программы, отсюда ее устойчивость, даже перед лицом критики. Появление аномальных фактов, конкурирующие теории должны сначала сделать достаточно много «пробоин» в этом защитном поясе – лишь после этого возможно опровержение базовых постулатов. Инерции способствует и разделение исследовательских программ на прогрессивные и регрессирующие. Прогрессивные программы позволяют получать новые факты, регрессирующие лишь объясняют уже полученные факты; программы, возникающие как прогрессивные, постепенно превращаются в регрессирующие. Пока программа помогает получать новые факты, она не будет отвергнута. «Ни логическое доказательство противоречивости, ни вердикт ученых об экспериментально обнаруженной аномалии не могут одним ударом уничтожить исследовательскую программу» (История науки и ее рациональные реконструкции // Структура и развитие науки. М., 1978. С.222).

Процесс развертывания научной революции специально изучался исторически, и в настоящее время он представляется в общем виде как состоящий из следующих стадий.

1. Происходит совершенствование средств и методов исследования (например, появление новых приборов, приемов наблюдения, математических средств). В результате в  поле научного исследования попадают объекты нового типа. Исследование их характеристик ведет к накоплению фактов, которые не находят объяснения в ранее сложившейся картине мира. Т.о., предпосылка и начало научной революции – расширение диапазона исследуемых объектов.

2. Среди выявленных аномальных фактов, теоретическое объяснение которых отсутствует, выделяется особая группа фактов, попытка объяснения которых ведет к парадоксам. Парадоксы обычно возникают в рамках конкретных теоретических моделей (например, модель абсолютно черного тела, предшествовавшая квантовой теории). Изменение модели ведет к противоречию с картиной мира данной предметной области, а попытка изменить картину мира – к противоречию с принципами и идеалами познания. Так, введение М. Планком представлений о квантах в модель абсолютно черного тела при отображении модели на физическую картину мира привело к противоречию с принципом непрерывности излучения и принципом непрерывности действия. Ситуации такого типа – это сигналы о несоответствии оснований новым объектам, включенным в поле научного рассмотрения.

3. Начинается критическое осмысление оснований: если раньше они рассматривались как выражение самой сущности исследуемой реальности и процедур научного познания, то теперь они подвергаются рефлексии. Это означает выход из контекста конкретно-научной проблематики в поле философского осмысления оснований. Например, философский характер носит проделанный А. Эйнштейном анализ категорий пространства и времени, предшествующий перестройке представлений об абсолютном пространстве и времени классической физики, анализ Н. Бором места и роли наблюдателя и т. п.

4. Формируются новые основания научной картины мира. Важную роль здесь играют результаты, полученные при выходе к философской проблематике.

Введение понятия научной революции требует постановки вопроса о соотношении теорий, принадлежащих к разным исследовательским программам или парадигмам. Принимая некумулятивный взгляд на развитие науки, необходимо отказаться также от традиционного представления, что в содержании науки существуют некоторые вопросы, на которые не могла ответить старая теория и на которые новая нашла ответ (и, т.о. она лучше, чем старая). Соотношение здесь сложнее.

По Лакатосу, имеет место прогрессивный сдвиг проблем: старая теория действительно не смогла ответить на некоторые вопросы. Новая теория решает часть из них; снимает или переформулирует другие (напр., «Каковы свойства флогистона?» - псевдопроблема с т.з. парадигмы Лавуазье, проблема «Чем порождается сила тяготения?» - не вопрос для Ньютона, а исходный факт: она есть. Ньютон поясняет: «Причины идут неразрывной цепью от сложнейших к простейшим, и когда достигнута самая простая причина, то дальше идти некуда. Поэтому простейшей причине нельзя дать механическое объяснение, ибо если бы таковое существовало, то эта причина не была бы простейшей». Т.е. он просто берет существование сил за исходный постулат). Наконец, новая исследовательская программа ставит новые, собственные проблемы.  

Кун выдвинул общий тезис о несоизмеримости теорий, принадлежащих к разным парадигмам. По выражению Куна, миграция через фронт революционного процесса принципиально затруднена. Новая парадигма практически ничего не наследует от старой: не заимствует понятия – термины наполняются принципиально новым смыслом,  не берет данные опыта – новая теория предлагает новые опыты, а старые иначе интерпретирует; не берет частные теории – вмонтируясь в новую систему, они переосмысливается. «Хотя мир не изменяется с изменением парадигмы, ученый после этого изменения работает в ином мире». Нельзя сказать, например, что он по-другому объясняет то, что видит: он и видит уже другое.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

17587. ПРИЛОЖЕНИЯ ПАКЕТА MATHCAD В ЗАДАЧАХ ЛИНЕЙНОЙ АЛГЕБРЫ И МАТЕМАТИЧЕСКОГО АНАЛИЗА 268 KB
  ЛЕКЦИЯ 5. Приложения пакета Mathcad в задачах линейной алгебры и математического анализа 4.1 Задачи линейной алгебры в среде пакета Mathcad. 4.1.1 Определение и ввод матрицы в рабочий документ Mathcad Чтобы определить матрицу нужно: ввести с клавиатуры имя матрицы и знак п...
17588. Интегратор приложений MathConnex 397 KB
  ЛЕКЦИЯ 6. 5. Интегратор приложений MathConnex 5.1 Назначение MathConnex MathConnex новое средство примененное в системе MathCAD 7. 0 PRO. Оно выполняет две важнейшие и чрезвычайно мощные функции: служит для интеграции различных приложений с системой MathCAD и обеспечения их совместной ...
17589. Аппроксимация функций 676 KB
  Лекция 7 Аппроксимация функций Введение Когда обрабатывается выборка экспериментальных данных то они чаще всего представляются в виде массива состоящего из пар чисел xiyi. Поэтому возникает задача аппроксимации дискретной зависимости yxi непрерывной функц...
17590. Статистика. Абсолютные и относительные статистические величины 184 KB
  1. Статистика. Основные понятия 2.Статистический показатель система показателей. 3. Статистическая совокупность. 4. Группировка статистических данных и ее роль в анализе информации 5. Статистическая таблица. 6. Статистический график 7. Абсолютные и относительные ст...
17591. Ряды распределения. Показатели вариации 310.5 KB
  ТЕМА 3 Ряды распределения. Показатели вариации ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Понятие рядов распределения. 2. Характеристики центра распределения. Средние величины. 3. Характеристики вариации. 4. Характеристики формы распределения. 1. Понятие рядов распределения 1. В результате ...
17592. Выборочное наблюдение. Особенности малой выборки 201 KB
  11 ТЕМА 4 Выборочное наблюдение ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Статистическое наблюдение 2. Выборочное наблюдение причины и условия его применения. 3. Виды и схемы выборки. 4. Ошибки выборки. 5. Определение необходимой численности выборки. 6. Особенности малой вы
17593. Статистические методы измерения взаимосвязей 259 KB
  14 ТЕМА 5 Статистические методы измерения взаимосвязей. ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Виды взаимосвязей между явлениями. 2. Метод аналитического группирования. Дисперсионный анализ. 3. Корреляционно регрессионный анализ. 4. Многофакторная корреляция. 5. Непарам...
17594. Ряды динамики. Определение тенденции развития. Интерполяция и экстраполяция 350 KB
  11 Лекция 6. Ряды динамики ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Понятие и виды рядов динамики. 2. Характеристики рядов динамики. 2.1. Показатели интенсивности изменения уровней ряда динамики 2.2. Средние показатели ряда динамики 3. Определение тенденции развития. Интерпол
17595. Индексы. Использование индексного метода при анализе среднего курса акций 258.5 KB
  ТЕМА 7 Индексы ПЛАН ЛЕКЦИИ 1. Понятие индексов. Индивидуальные и сводныеобщие индексы. 2. Агрегатные индексы. 3. Среднеарифметический и среднегармонический индексы. 4. Система взаимосвязанных индексов факторный анализ. 5. Индексы средних величин. 6. Использовани...