Методология научного познания - [16]

Существует общая математическая теория выбора и принятия решений, которая сформировалась на основе конкретной теории исследования операций, возникшей в период Второй мировой войны. Содержательная идея, лежащая в ее основе, весьма проста и на нее мы постоянно опираемся — часто даже не сознавая этого — в своих повседневных решениях. Принимая то или иное решение, мы интуитивно оцениваем, во-первых, насколько наш выбор решения (альтернатива) может оказаться полезным или эффективным для достижения поставленной цели, а во-вторых, в какой мере его осуществление может быть вероятным среди других возможных решений, или альтернатив.

Оптимальный выбор среди альтернатив осуществляется на основе общей оценки эффективности достижения цели и вероятности ее реализации. В повседневных и простых решениях такие оценки делаются на интуитивном уровне, и поэтому никакой особой точности к выбору не предъявляется. Когда же число альтернатив значительно возрастает, а требование к определению точности оптимального выбора усиливается, тогда для оценки эффективности и вероятности оптимального выбора обращаются к специальным математическим методам и вычислительным средствам.

Нельзя ли применить теорию принятия решений к выбору гипотез для решении научных проблем?

Ответ будет отрицательным по той простой причине, что количество альтернативных гипотез в науке ничем не ограничено, а критерии выбора зачастую остаются неизвестными. Во всяком случае, ни эффективность, ни вероятность гипотезы точно определить нельзя. Поэтому такой оптимальный выбор среди бесконечного множества случайных догадок, предположений и гипотез был бы просто невозможен. Именно поэтому исследователь, как мы уже говорили, не считает все гипотезы в равной мере перспективными и многообещающими, а это зависит от его подготовки, опыта, квалификации, а самое главное — таланта, творческого потенциала и смелости в выдвижении перспективных гипотез и критическом их обсуждении.

Логико-математическая стадия разработки проблемы сводится к проверке самой формулировки проблемы и предложенного ее решения на непротиворечивость, отсутствие тавтологий и информативность. Противоречивые утверждения согласно закону логики запрещается использовать как в формулировках отдельных положений, так и в рассуждениях, ибо это приводит к непоследовательности и деструктивности мышления. Тавтологии не дают конкретного, содержательного знания о действительности, а неинформативное знание не способствует приращению нового знания, в особенности эмпирического.

Для проверки полученного решения проблемы необходимо вывести из него все логические следствия, в особенности следствия, допускающие эмпирическую проверку, чтобы сопоставить их с результатами наблюдений и экспериментов. Как мы отмечали в предыдущей главе, именно на эту сторону научного исследования обращают главное внимание сторонники и логического позитивизма, и критического рационализма. Поэтому, например, К. Поппер считает задачей логики научного исследования именно использование средств и методов логики с целью проверки гипотез и теорий, выдвинутых для решения конкретных проблем науки. Бесспорно, логика здесь играет важную роль, являясь составной частью общего механизма проверки пробных решений проблемы. Но она используется также на протяжении всего процесса постановки и решения проблемы, начиная от логического анализа ее предварительной формулировки, оценки пробных решений и заканчивая их эмпирическим подтверждением и окончательной проверкой.

Рассматривая общий подход к решению научных проблем, следует выделить вопрос об отношении между эмпирическим и теоретическим знанием в ходе постановки и разработки проблем. Ведущая роль в этом процессе, как мы отмечали выше, принадлежит рационально-теоретическому знанию, даже если оно выступает в еще неразвитой форме догадок и предположений. Действительно, чтобы начать целенаправленный и систематический, а не случайный и произвольный поиск фактов в пользу какой-либо идеи или предположения, надо располагать, по крайней мере, простой интуитивной догадкой. Иными словами, чтобы открыть что-то новое, надо знать, где искать свидетельства в его пользу, факты, которые в той или иной степени могут подтвердить его. По мере накопления, систематизации и теоретического анализа фактов возникает возможность перехода от простых догадок к более обоснованным предположениям и рабочим гипотезам, а от них — к непосредственно объяснительным гипотезам.

Представители традиционной логики[27] считают гипотезы и законы индуктивным обобщением эмпирических фактов. Сторонники гипотетико-дедуктивной модели научного познания принимают гипотезы как заранее заданные и задачу методологии науки сводят к выводу следствий из гипотез и соотнесению этих следствий с данными наблюдений и экспериментов. В отличие от них выдающийся американский логик Пирс впервые обратился к использованию абдуктивных рассуждений для поиска объяснительных гипотез. Он показал, что эмпирические факты служат не только для проверю! гипотез, но и для поиска объяснительных гипотез. Тщательный теоретический анализ фактов позволяет выявить определенную связь между ними, которую в виде некоторой закономерности можно сформулировать в форме рабочей гипотезы. Следствия из нее обеспечивают возможность проверки гипотезы не только ранее известными, но и новыми фактами, а тем самым позволяют корректировать ее до тех пор, пока не будет достигнуто наилучшее объяснение фактов. Таким образом, здесь теоретический анализ и эмпирические процедуры, а также индукция и дедукция выступают во взаимодействии и единстве.