73736

Историческое становление образа науки, Позитивизм и неопозитивизм

Лекция

Логика и философия

Предметом лекции являются учения где есть попытка построить целостный образ науки как самостоятельного явления культуры и особого вида познания. он выделяет в особый тип обобщенное и ориентированное на закономерность знания это первые признаки науки. Итак отличительные черты науки обобщение ориентация на причины и закономерности трансляция знаний и внеутилитарность; этот образ закрепился практически до Нового времени.

Русский

2015-01-20

55.5 KB

0 чел.

Историческое становление образа науки.

  1.  Классическая Ф о науке.
  2.  Позитивизм и неопозитивизм.

Предметом лекции являются учения, где есть попытка построить целостный образ науки как самостоятельного явления культуры и особого вида познания.

Первое приближение к такому подходу обнаруживаем у Аристотеля, поскольку он структурирует познание.

В «Метафизике», во-первых, он разграничивает знание - «опыт» и «искусство». «Опыт есть знание единичного, а искусство знание общего»; «Искусство возникает, когда на основе приобретенных на опыте мыслей образуется один общий взгляд на сходные предметы. Так, например, считать, что Каллию при такой-то болезни помогло такое-то средство это дело опыта; а определить, что это средство при такой-то болезни помогает всем людям одного какого-то склада (например, вялым или желчным при сильной лихорадке), это дело искусства». Т.о., он выделяет в особый тип обобщенное и ориентированное на закономерность знания – это первые признаки науки.

Аристотель отмечает, что по отношению к деятельности опыт и искусство различаются мало; «мало того, мы видим, что имеющие опыт преуспевают больше, нежели те, кто обладает отвлеченным знанием, но не имеет опыта … ибо лечить приходится единичное». Но все же более ценным является искусство, т.к. а) это знание причин: «имеющие опыт знают «что», но не знают «почему»; б) владеющие искусством способны научить, а имеющие опыт не способны. «Более мудрым во всяком знании является способный научать», - говорит Аристотель, используя здесь для обозначения знания термин «эпистема», который переводчик Кубицкий трактует как «науку».

Далее Аристотель разграничивает «искусства для удовлетворения необходимых потребностей» и «искусства для времяпрепровождения» и говорит: «Изобретателей последних мы всегда считаем более мудрыми, нежели изобретателей первых, так как их знания были обращены не на получение выгоды». Т.е. он ставит выше знания, которые существуют не ради какой-либо выгоды или пользы, а желательные сами по себе (граница м.б. интерпретирована как некоторый прообраз различия теоретического и прикладного знания). Наука, т.о., разграничивается с тем, что обозначается понятием «технэ». Итак, отличительные черты науки – обобщение, ориентация на причины и закономерности, трансляция знаний и внеутилитарность; этот образ закрепился практически до Нового времени.

В классической методологии Нового времени Ф. Бэкон обращается к образу науки – как настоящей или новой науки, в противоположность средневековой схоластике.

Наука в подлинном смысле еще не появилась, настоящую науку предстоит создать. Критикуя существующее познание, Бэкон отмечает, что «даже тем, что уже открыто, люди обязаны больше случаю и опыту, чем наукам. Науки же, коими мы теперь обладаем, суть не что иное, как некое сочетание уже известного… То, что до сих пор открыто науками, почти целиком относится к области обычных понятий». Т.е. наука недалеко ушла от обыденного познания.

Причины такого низкого уровня развития науки:

1) неправильно определялась цель науки. «Не может правильно совершаться ристание, если сама мета положена и утверждена неправильно. Подлинная же и надлежащая мета наук не может быть другой, чем наделение человеческой жизни новыми открытиями и благами». Бэкон первым провозгласил идею практической результативности науки: «Знание и могущество человека совпадают».

2) неправильно строилась и наука как деятельность. «Подобно тому как люди плохо определяли конечную цель и мету наук, также избирали они дорогу совершенно ошибочную и непроходимую, даже когда цель определялась ими правильно». «Истинная причина и корень всех зол в науках лежит в одном: в том, что мы обманчиво поражаемся силам человеческого ума, возносим их и не ищем для них истинной помощи. И если кто поразмыслит, он будет глубоко поражен, что ни у кого из смертных не было заботы и попечения о том, чтобы открыть и проложить дорогу человеческому разуму при помощи самого чувства и приведенных в порядок и хорошо построенных опытов,  но все было предоставлено или мраку преданий, или круговращению силлогизмов, или случайности и произволу смутного, неупорядоченного опыта». Необходимо вводить и специально разрабатывать научные методы познания, отличающиеся от обыденных. Итак, отмечается методологизм как необходимая характеристика науки.

Определяя верный метод, Бэкон говорит не просто об опыте, но об эксперименте (и различает их). Не просто «наука основывается на опыте» - на опыте основывается всякое познание, важно, как осуществлять сам опыт, каким путем обобщать и анализировать его результаты. Наука – это знание, основанное на специально организованном по специальным правилам эксперименте и восходящее от эмпирии к теории. (Эмпиризм как черта образа науки).

Важной частью образа науки является идея постадийной доказательности. Опять-таки речь идет не о том, что вообще должны быть основания знания, что «наука на что-то опирается». Это делают все; речь о том, что можно и что нельзя принимать за опору. Прежние мыслители предвосхищали природу, говорит Бэкон, они могли принять за обоснование слух, суеверие, авторитет, умозрение, противоречивый и разрозненный опыт, софистические построения и прочие сомнительные вещи. Настоящая обоснованность – это взвешенное поступательное движение мысли, непрерывное последовательное восхождение по ступеням, каждый шаг в рассуждении должен быть минимально возможным, и его правомерность должна быть специально обдумана.

И. Кант поставил проблему общей природы научного знания. Наука рассматривается «изнутри», с точки зрения логики развертывания мысли, и сформулирована фундаментальная проблема: научное знание обладает всеобщностью и необходимостью (это и есть первые и главные черты его образа науки), но основания этих качеств неясны, более того, в явном движении научного познания таких оснований нет. Кант здесь говорит, конечно, о скачке индукции, но не только: это вообще скачок синтеза, переход к новому знанию, не до конца обеспеченному старым знанием. Кант пишет, поясняя вопрос «Как возможны синтетические положения a priori?» - «… Как могу я, если мне дано известное понятие, выйти за его пределы и связать с ним другое, в нем нисколько не заключавшееся, и при том так, как будто бы оно необходимо к нему принадлежало?» Кант объясняет возможность такого перехода через наличие априорных категорий рассудка – некоторых важных понятий, организовывающих наше познание, которые не происходят из опыта, а присущи нам изначально и являются основанием приобретения и интерпретации опыта. Например: причина и следствие. Именно такие понятия вносят в знание всеобщность и необходимость.

Кант выявил особенность всякого познания, которая особо значима и особо развита (в этом тоже специфика) в науке: познание не только воспроизведение реальности, это ее создание новой реальности. Ни одна наука не изучает непосредственно действительный мир; все начинают с конструирования мира абстракций определенного плана и работают в нем. Именно это выражают понятия типа «физическая реальность». Предшественников Канта указать можно (например, Декарт в «Трактате о свете»: «Я не намерен подробно объяснять вещи, имеющиеся в настоящем мире, а просто хочу придумать такой, в котором все было бы понятно самым грубым умам». Но Кант придал этому принципу вид всеобщего правила и существенной черты образа науки.

Кант разграничил типы наук (до него – только типы знания, наука рассматривалась в целом): математика и естествознание строятся разными способами.

Наконец, Кант поставил проблему границ науки. Душа, космос и Бог недоступны для синтеза априорных оснований с данными опыта и, следовательно, рациональному познанию. Вывод Канта: не все может и должно изучаться научно.

В ХIХ в. О.Конт, Дж.Милль, Г.Спенсер разрабатывают позитивистскую концепцию науки. Позитивистский образ науки характеризуют: а) представление о науке как эталоне познания (радикальный сциентизм); б) идея строгости и точности научного познания и жестко детерминистского характера и надежности законов, которые устанавливает наука (жесткий детерминизм); в) идея универсальности научного метода (не только природа, но и социальная реальность может быть объектом строгой науки) (универсализм); г) убежденность в устойчивом прогрессивном развитии науки как основе развития общества (прогрессизм).

По идее Конта, ум человека проходит три последовательные стадии: на первой он объясняет явления, признавая в них существа или силы, сравнимые с самим человеком (теологическая), на втором – обращается к объективным связям в природе, но их образ носит абстрактный характер (метафизическая); на третьей – начинает устанавливать рациональные регулярные связи. Переход от теологии и метафизики к позитивной науке означает переход к социальному типу общества, который сам Конт называет научным и индустриальным, т.е. наука рассматривается как основание социального прогресса, но только когда она сама примет адекватную форму.

Настоящий научный образ мышления первоначально формируется в естествознании, а затем приобретает универсальное значение: когда начинаешь позитивно мыслить в астрономии или физике, нельзя традиционно мыслить в сфере политики и религии (в результате и возникает наука об обществе и научная организация общества). Конт выделяет общие признаки научного мышления. научное знание он определяет как позитивное и в труде «Дух позитивной философии» выделяет пять определителей этого термина: реальное, в противоположность химерическому; полезное, в противоположность негодному; достоверное, в противоположность сомнительному; точное, в противоположность смутному; и более широкое – положительное в противоположность отрицательному, предназначенное «по своей природе преимущественно не разрушать, но организовывать».

Для позитивистского образа науки характерны также эмпиризм и индуктивизм: научное знание представляется как основанное на опыте и выводимое из нее. Как сформулировал этот принцип Джон Стюарт Милль: «Все знание из опыта, источник опыта – в ощущениях». Он очень последователен в проведении этого принципа, так что у него возникает проблема границы науки: «Мы познаем всего лишь феномены, да и наше знание о феноменах относительно, а не абсолютно. Мы не знаем ни сущности, ни даже действительного способа возникновения ни одного факта: мы знаем только отношения последовательности или сходства фактов друг к другу. Эти отношения постоянны, т.е. всегда одни и те же при одних и тех же обстоятельствах. Постоянные сходства, связывающие явления между собой, и постоянная последовательность, объединяющая их в виде предшествующих и последующих, называются законами этих явлений. Законы явлений – вот все, что мы знаем относительно явлений. Сущность их природы и их первичные, деятельные или конечные причины остаются нам неизвестными и для нас недоступными».

Милль рассматривает науку также в сравнении с иным видом познания - религией. Религия для него – знание внеэмпирического характера и потому не поддающееся рациональной верификации.

Герберт Спенсер поддерживал этот образ и стремился к синтезу наук. Он написал ряд работ на стыке философии и конкретнонаучного знания своего времени: «Основания биологии», «Основания психологии», «Основания социологии», «Основания этики»; всячески пропагандировал идею создания объединенной системы знаний, построенных на описании явлений; кроме того, он был эволюционистом. Главный его труд – «Синтетическая философия» в 10 тт., где основной объект объединенной науки представлен так: «Происходящие всюду изменения, начиная с тех, которые медленно преобразуют структуру нашей галактики, и кончая теми, которые составляют процесс химического разложения… и везде они с необходимостью предполагают, что наряду с новым распределением материи возникает и новое распределение движения… Высшее объединение знания, которого ищет философия, должно состоять в том, чтобы понять космос как целое, соответствющее этому закону совместного действия».

Следующий важный момент в развитии философии науки (рубеж ХIХ – ХХ вв.) характеризуется как «вторая волна позитивизма», т.к. продолжает его идеи. Наиболее значимыми оказались две концепции, созданные в этот период из этого круга: конвенционализм и эмпириокритицизм.

Создатель конвенционализма Анри Пуанкаре (1854 – 1912) был математиком и физиком, занимался теорией аналитических функций, предложил оригинальную и эвристичную интерпретацию геометрии Лобачевского (1882), в 1905 г. независимо от Эйнштейна разработал математические следствия «принципа относительности», в 1908 г. сформулировал ключевую теорему дифференциальной геометрии и фактически основал топологию как область исследований. В истории науки остались «интерпретация Пуанкаре», «преобразования Пуанкаре», «проблема Пуанкаре».

Он указал на конвенционализм как родовую черту науки (в произведениях «Наука и гипотеза» и «Ценность науки»). Конвенционализм – принятие в качестве основания научных теорий соглашения (конвенции) между учеными. Путем заключения конвенций ученые выбирают определенные теоретические представления среди равно возможных. Наиболее очевидно это на геометрии: ее законы не являются естественными характеристиками реального мира, а представляют собой определенные договоренности о употреблении таких понятий, как «точка», «линия». Если линии рассматриваются как световые лучи, конвенциональной оказывается и физика, например, такое понятие, как «прямолинейное движение». Иными словами, научные теории – это не представления реальности, а системы описания, организованные по крайней мере отчасти соображениями удобства.

Эрнст Мах (1836 – 1916) – австрийский физик, занимался механикой, оптикой, газовой динамикой, акустикой. Открыл и исследовал ударные волны, установил основную характеристику течения сжимаемого газа – число Маха. Философия науки Маха в определенном смысле альтернативна Пуанкаре, поскольку доводит до логического предела эмпиризм. Мах настаивает на необходимости базироваться на опыте и утверждать в науке лишь то, что можно из него получить. Поэтому основная функция науки – это описание, а объяснение уже уходит в сферу метафизики. Законы природы он тоже трактует как описания, но не отдельных, а бесконечного множества случаев.

В стремлении отделить в науке вполне надежное от гипотетического Мах отказывается от понятия причинно-следственной связи, заменяя ее понятием функциональной связи. Он предлагает принцип экономии мышления как требование к построению научного знания: не надо вводить в науку ничего, что не подтверждено опытом.

Следующая важная веха в формировании науковедения связана с неопозитивизмом, в п.о. с деятельностью Венского Главой кружка был Морис Шлик, входили в него Отто Нейрат, Курт Гёдель, Карл Гемпель, Филипп Франк, Альфред Айер, Рудольф Карнап, Ганс Рейхенбах.

Ключевой идеей неопозитивистского образа науки была идея «осмысленности»: научными они считали лишь утверждения, имеющие не иллюзорный, а реальный смысл. Осмысленность неопозитивисты трактовали как возможность эмпирической интерпретации: что именно можно обнаружить в реальности, исходя из данного утверждения? Предложение имеет смысл, если понятно, какой именно реальный процесс оно описывает, и если все его части соответствуют известным объектам (т.е. имеют значения).

Соответственно наука представлялась как знание, в основе которого лежат т.н. «протокольные предложения». Понятие введено Карнапом и означает предложение, в котором фиксируется локальная эмпирически данная совокупность обстоятельств. По форме: «Х наблюдал событие У в таком-то месте и в такое-то время». Протокольные предложения оценивались как чистое выражение опыта и достоверное знание, нейтральное по отношению ко всему остальному массиву знаний, независимый фундамент. Любая область науки строится как обобщение и объединение протокольных предложений определенной тематики, и даже наиболее абстрактные утверждения должны сохранять связь с этим эмпирическим базисом. Любое по-настоящему научное утверждение выводимо из чувственных данных и м.б. редуцировано к ним.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

21684. Оптимальное соотношение между первичными параметрами кабельных цепей 263 KB
  Уравнение однородной линии; 2.Уравнение однородной линии При определённых условиях первичные параметры полностью характеризуют электрические свойства линейных цепей связи. Однако в отличии от сосредоточенных параметров они распределены по всей длине линии.Вторичные параметры цепи Из приведённых выше формул следует что распространение энергии по линии ток и напряжение в любой точке цепи обусловлены в первую очередь параметрами и .
21685. Физические процессы в линия связи на оптических волокнах 224.5 KB
  Апертура волоконного световода; 3.Критическая частота и критическая длина волны воло конного световода; 5.Затухание сигнала в волоконных световодах. Отличие от радиоканалов состоит в том что волна распространяется не в свободном пространстве а концентрируется в самом объеме световода и передаётся по нему в заданном направлении.
21686. Предельно-допустимые значения опасных и мешающих влияний и меры защиты 257.5 KB
  Повышение тока вызывает у человека дрожание пальцев рук сокращение мускулов боли и судороги а при I  10 мА создаётся опасность для его жизни. При кратковременном прохождении I через тело человека опасность поражения снижается и тем больше чем меньше время действия тока. Чтобы оценить воздействие токов различных частотах принято сравнивать их акустическое воздействие с акустическим воздействием тока такой же амплитуды но с f = 800 Гц которая является в технике связи расчётной для каналов НЧ. Отношение акустического воздействия тока в...
21687. Меры защиты от взаимных влияний 177 KB
  При скрещивании цепи токи влияния поступающие в нагрузки включенные на концах цепей с каждых двух соседних участков имеют противоположное направление и общее влияние между цепями уменьшается. При скрещивании обеих цепей в одном месте уменьшение влияния не будет так как K0 и Kl дважды изменяют свой знак. Однако полная компенсация токов влияния скрещиванием все таки невозможна так как токи влияния на ближний конец с отдельных участков отличаются по амплитуде и фазе. Взаимные влияния возникают в результате наличия между цепями...
21688. ПОСТРОЕНИЕ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА 70 KB
  3 а также об объектах 4го порядка. Рассмотрим систему объектов 1го порядка связанную универсальным интерфейсом и рассмотрим её в виде полносвязного ориентированного графа. Вершины графа означают объекты 1го порядка рёбра объекты 2го порядка. Направление стрелки на ребре указывает от какого объекта 1го порядка к какому передаётся взаимодействие.
21689. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 394 KB
  НЕЙРОННЫЕ СЕТИ Нейронные сети начали активно распространяться 20 лет назад они позволяют решать сложные задачи обработки данных. Нейронные сети названы так потому что их архитектура в некоторой степени имитирует построение биологической нервной ткани из нейронов в мозге человека. Первый шаг был сделан в 1943 году с выходом статьи нейрофизиолога Уоррена Маккалоха и математика Уолтера Питтса про работу искусственных нейронов и представления модели нейронной сети на электрических схемах.htm Итак нейронные сети появились как результат...
21690. ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ 181 KB
  Он составляет основу для большинства схем нейронного управления. ТЕХНОЛОГИИ НЕЙРОННОГО УПРАВЛЕНИЯ Во многих реальных системах имеются нелинейные характеристики сложные для моделирования динамические элементы неконтролируемые шумы и помехи а также множество обратных связей и другие факторы затрудняющие реализацию стратегий управления. За последние два десятилетия новые стратегии управления в основном развивались на базе современной и классической теорий управления. Как современная в частности адаптивное и оптимальное управление так и...
21691. Расширение последовательной схемы нейронного управления 106 KB
  Простая процедура обучения для эмулятора выглядит так: {рис. 109} Целью обучения является минимизация ошибки предсказания . 109} Для ускорения сходимости процесса обучения можно использовать другую модель эмулятора: {рис.
21692. Нейронный контроллер 225 KB
  Сегодня мы посмотрим что внутри у нейроконтроллера а также займёмся повышением эффективности оперативного управления. Нейронный контроллер Предположим что объект управления описываемый уравнением является обратимым. Если выход близок к выходу при соответствующих входах то многослойная нейросеть может рассматриваться как контроллер в прямой цепи управления.