81785

Наука в собственном смысле слова: классическая наука, неклассическая и постклассическая

Доклад

Логика и философия

Таким образом основные стороны бытия науки это вопервых сложный противоречивый процесс получения нового знания; вовторых результат этого процесса т. объединение полученных знаний в целостную развивающуюся органическую систему а не простое их суммирование; втретьих социальный институт со всей своей инфраструктурой: организация науки научные учреждения и т.; этос нравственность науки профессиональные объединения ученых ресурсы финансы научное оборудование система научной информации различного рода коммуникации ученых и т....

Русский

2015-02-22

30.52 KB

2 чел.

Наука в собственном смысле слова: классическая наука, неклассическая и постклассическая.

Наука - это форма духовной деятельности людей, направленная на производство знаний о природе, обществе и о самом познании, имеющая непосредственной целью постижение истины и открытие объективных законов на основе обобщения реальных фактов в их взаимосвязи, для того чтобы предвидеть тенденции развития действительности и способствовать ее изменению.

Наука - творческая деятельность по получению нового знания и результат этой деятельности: совокупность знаний (преимущественно в понятийной форме), приведенных в целостную систему на основе определенных принципов, и процесс их воспроизводства. Собрание, сумма разрозненных, хаотических сведений не есть научное знание. Как и другие формы познания, наука есть социокультурная деятельность, а не только "чистое знание".Таким образом, основные стороны бытия науки - это, во-первых, сложный, противоречивый процесс получения нового знания; во-вторых, результат этого процесса, т.е. объединение полученных знаний в целостную, развивающуюся органическую систему (а не простое их суммирование); в-третьих - социальный институт со всей своей инфраструктурой: организация науки, научные учреждения и т.п.; этос (нравственность) науки, профессиональные объединения ученых, ресурсы, финансы, научное оборудование, система научной информации, различного рода коммуникации ученых и т.п.; в-четвертых, особая область человеческой деятельности и важнейший элемент (сторона) культуры.

В истории науки можно выделить четыре основных периода.

1. 2. XVI – XVII вв. Это период великой научной революции. Она начинается с исследований Коперника и Галилея и венчается фундаментальными физическими и математическими трудами Ньютона и Лейбница. В этот период были заложены основы современного естествознания. Появляются стандарты и идеалы построения научного знания. Они связываются с формулированием законов природы в строгой математической форме и с проверкой теорий посредством опыта. Начинает культивироваться критическое отношение к религиозным и натурфилософским догмам, недоступным обоснованию и проверке посредством опыта. Развивается методология науки. Наука оформляется как особая самостоятельная область общественной деятельности. Появляются ученыепрофессионалы, развивается система университетского образования для их подготовки. В XVII в. создаются первые научные академии. Возникает научное сообщество с присущими ему специфическими формами и правилами деятельности, общения, обмена информацией.

3. XVIII–XIX вв. Этот период соответствует классической науке. В это время образуется множество различных самостоятельных научных дисциплин, в которых накапливается и систематизируется огромный фактический материал. Строятся фундаментальные теории в математике, в различных областях естествознания, связанных с исследованиями в области неживой и живой природы; в областях гуманитарных наук (психология, языкознание) начинает распространяться экспериментальный метод; возникают технические науки и начинают играть все более заметную роль в материальном производстве. Возрастает социальная роль науки, и ее развитие становится важным фактором общественного прогресса. Существенно возрастает число людей, занятых научной деятельностью, которая оплачивается. Социальный институт науки обретает отчетливые черты (профессиональное образование, лаборатории, научные периодические издания). Существенно возрастает роль науки в культуре.

4. XX век и начало нынешнего столетия называют постклассической наукой. Этот период, как известно, начался научной революцией, и наука стала существенно отличаться от классической науки. В различных областях научного знания были совершены величайшие открытия. В математике в результате критического анализа теории множеств и оснований математики возникает ряд новых дисциплин, а также появляется метаматематика, представляющая собой глубокую рефлексию математической мысли над самой собой. Гедель дает строгое доказательство того, что непротиворечивость достаточно сильной теории не может быть доказана внутри нее самой2. В физике создаются теория относительности и квантовая механика – теории, заставившие пересмотреть сами основания физической науки. В биологии развивается генетика. Появляются новые фундаментальные теории в нейрофизиологии, психологии, медицине, лингвистике и других гуманитарных науках. Бурно развивается экономическая наука. В технических науках тоже происходят изменения величайшего значения, созданы кибернетика и теория информации. Меняется вся система научного знания.

Во 2й половине XX в. в науке происходят новые революционные преобразования. Их принято называть научнотехнической революцией. В отличие от предшествующих революций в науке и технике, она имеет глобальный характер, захватывает одновременно многие отрасли науки и многие области техники и технологии. В результате одни изменения влекут за собой другие, а сами темпы этих изменений оказываются такими, каких история человеческой цивилизации еще не видела

2 «Достаточно сильной» означает в данном случае то, что теория включает в себя арифметику. На первый взгляд может показаться, что это условие теоремы является серьезным ограничением в ее применимости. Однако, фактически, всякое серьезное научное утверждение так или иначе связано с необходимыми расчетами.


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

45349. Модели представления знаний 64 KB
  Декларативная модель представления знаний основывается на предположении что проблема предоставления некоторой предметной области решается независимо от того как эти знания потом будут использоваться. Такую модель можно разделить на две части: статически описательные модели знаний и механизм вывода оперирующий этими структурами и практически независимый от их содержательного наполнения. Декларативные модели представления знаний Семантические сети Семантические сети были предложены американским психологом Куиллианом.
45350. Инструментарии построения экспертных систем 30 KB
  Инструментальное средство разработки экспертных систем это язык программирования используемый инженером знаний или и программистом для построения экспертной системы. Оболочки экспертных систем Системы этого типа создаются как правило на основе какойнибудь экспертной системы достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системыпрототипа удаляются компоненты слишком специфичные для области ее непосредственного применения и оставляются те которые не имеют узкой специализации.
45351. Интеллектуальные базы данных 29.5 KB
  Развитие приложений ИС требует реализации более легкого и удобного доступа к базам данных. Другой продукт это КЕЕ Connection Intelli Corportion который переводит команды КЕЕ КЕЕ Knowledge Engineering Environment в запросы БД и автоматически поддерживает тракт данных флуктуирующих туда и обратно между базой знаний КЕЕ и реляционной БД использующей SQL. Другими преимуществами такой интеграции являются способности использовать символьное представление данных и улучшения в конструкции операциях и поддержании СУБД.
45352. Методы распознавания образов 27 KB
  Этот метод требует либо большого количества примеров задачи распознавания с правильными ответами либо специальной структуры нейронной сети учитывающей специфику данной задачи. Методы распознавания образов В целом можно выделить три метода распознавания образов: Метод перебора. Например для оптического распознавания образов можно применить метод перебора вида объекта под различными углами масштабами смещениями деформациями и т.
45353. Пандемониум Селфриджа 56 KB
  Демоны это относительно автономные сущности выполняющие элементарные функции. На самом нижнем уровне находятся демоны данных или демоны изображения рис. Вычислительные демоны обрабатывая визуальную информацию от демонов данных вырабатывают признаки и передают их демонам понимания. Демоны понимания всего лишь вычисляют взвешенные суммы сигналов поступающих от вычислительных демонов.
45354. Методы обучения нейросетей 62 KB
  Эта теория ставит своей задачей поиск минимума некоторой целевой функции функционала  которая зависит от нескольких переменных представленных в виде вектора w=[w1 w2 . Все градиентные методы теории оптимизации основаны на разложении целевой функции w в ряд Тейлора в окрестности некоторой начальной точки w nмерного пространства переменных: где p вектор вдоль которого строится разложение в ряд Тейлора gw вектор градиента целевой функции . Согласно методу наискорейшего спуска реализованному в алгоритме обратного...
45355. Рекуррентные сети 91.5 KB
  В связи с этим были предприняты попытки дополнить искусственные нейронные сети обратными связями что привело к новым неожиданным результатам. Таким образом под воздействием входных сигналов х1 и х2 на выходе сети в момент времени t вырабатываются сигналы y1t и y2t а в следующий момент времени под воздействием этих сигналов подаваемых на вход вырабатываются новые выходные сигналы y1t1 и y2t1. Для всякой рекуррентной сети может быть построена идентичная сеть без обратных связей с прямым распространением сигнала поэтому для...
45356. Направления исследований в области искусственного интеллекта 30.5 KB
  Второй подход в качестве объекта исследования рассматривает системы искусственного интеллекта. Третий подход ориентирован на создание смешанных человекомашинных или как еще говорят интерактивных интеллектуальных систем на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Сообщения об уникальных достижениях специалистов в области искусственного интеллекта суливших невиданные возможности пропали со страниц научнопопулярных изданий много лет назад.
45357. Области применения систем искусственного интеллекта 47 KB
  В распознавании образов имеется хорошо разработанный математический аппарат и для не очень сложных объектов разработаны системы классификации по признакам по аналогии и т. Алфавит признаков придумывается разработчиком системы. Экспертные системы Экспертными системами называют сложные программные комплексы аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. В этом случае говорят что происходит обучение экспертной системы.