Методологические функции "предпосылочного знания" и регулятивных принципов в науке

Введение

Проблема природы знания, его содержания, структуры, генезиса и функционирования является одной из основных в истории развития философской мысли. Современная философия познания стремится осмыслить антропологическое содержание познания, предполагает не только выявление его социокультурной обусловленности, но также изучение ряда методологических составляющих, связанных с процессом познания. Это привело современную гносеологию к пониманию важной роли "предзнания", допонятийных, рациональных форм созерцания бытия, к поиску понятийно-логических средств для выражения подобных представлений в теории познания. Естественным в рамках такого подхода является повышенный интерес к имплицитным предпосылкам познавательной деятельности, латентного знания и других специфически личностных компонентов познавательного процесса, не осознаются.
Компьютерный этап научно-технической революции стимулировал исследования знания как относительно самостоятельного объекта во всей его сложности и полноте. Адекватное представление личностного знания в унифицированной компьютерной форме составило особую проблему, которая связана с уникальным, неповторимо индивидуальным характером любого человеческого знания, а также с наличием компонентов профессионального личностного знания, не артикулируются и не рефлексируются. Решение данной проблемы имеет большое значение для развития методологии науки.

1. Методологические функции "предпосылочного знания"
Сложный вопрос о предпосылках знания был зафиксирован уже в диалектике Платона и аристотелевском учении о началах науки и философии. С развитием научного мировосприятия была осознана роль исходных предпосылок и оснований — философских и филологических аксиом и постулатов. Уже в XVII веке в «Основаниях новой науки об общей природе наций» Дж. Вико давался их обстоятельный перечень и обоснование У Гегеля эта проблема представлена как учение об основании (при критическом рассмотрении закона достаточного основания, указании на конечность оснований познания позитивных наук и т. д.), началах, предположенном, условиях и т. п.
Само понятие «предпосылочного знания» ввел Кант. Он рассматривал его, как самостоятельную и многоаспектную проблему предпосылочности познания. Философ исследовал диалектику практического и теоретического разума, обозначив тем самым проблему методологической роли нравственных регулятивов и предпосылок в теоретической познавательной деятельности.
При подробном рассмотрении этого феномена прежде всего встает вопрос о том, как соотносятся понятия «метод», «метод научного исследования», «метод деятельности», «метод научного познания». Под методом (греч. - methodos - буквально «путь к чему либо») с точки зрения общих определений понимается и «определенным образом упорядоченная деятельность», и «совокупность приемов и операций практического и теоретического освоения действительности» [1, с. 278], и т.п. В соответствии с этим метод научного исследования определяют как «некоторую совокупность умственных или на основе их созданных физических операций, зависит от характеристик объекта исследования и используется для решения определенного класса задач» [2, с. 133]. При этом понятие «деятельность» и «способ деятельности» чаще всего отождествляются. В то же время другие авторы проводят четкое различие между деятельностью и способом деятельности и под методом понимают не самые действия, операции, процедуры, а «систему регулятивных принципов преобразующей, практической или познавательной, теоретической деятельности» [3, с. 409]. Сам метод научного познания представляется как «система правил, определяет способ достижения новых знаний в какой-либо области науки» [4, с. 9-10].
Как видим, содержание понятия «метод» аккумулирует в себе и поле значений, и смысловые ассоциации различных подходов к пониманию метода. Поэтому и существует такая разноголосица в определении статуса методологии и методологического знания. Так, анализируя различные подходы к пониманию метода, Л.А.Микешина утверждает, что «существующие определения метода научного исследования как системы операций или как системы предложений, предлагающих эти операции, не исключают друг друга, а указывают на разные уровни анализа структуры метода» [5, с.30]. Действительно, при выяснении структуры метода последний можно анализировать как на уровне предложений, формулируют правила и нормы действий исследователя, так и на уровне деятельности, в которой реализуются эти правила и нормы. В то же время данные два типа определения метода принципиально разные. Во-первых, правила, нормы, регулирующие принципы и т.п. представляют собой концептуальные средства, источником формирования и развития которых выступает область «пересечения» теоретического и методологического знания. Во-вторых, если под методом понимается некоторая совокупность действий, операций, процедур, то он теряет статуса знания, но приобретает новое значение и выполняет функцию присоединения методологического знания к другим наукам с другими предметами исследования. В этом случае мы должны отделить его от общих критериев научности и универсальных принципов научной рациональности. Здесь и проявляется специфика методологического знания, его отличие от предметного, теоретического и методического знания. Более того, в области «пересечения» теоретического и методологического знания первое (в форме теории) расширяет свое поле значений через линии связи теоретических конструктов с культурным, интеллектуальным и социальным контекстами. Одновременное знания о методе приобретает «явный» характер, то есть получает относительную самостоятельность с «постоянной пропиской» в социуме.
Естественно, возникают вопросы: выражают реально функционирующие методы «диктат логики»?; или появляются они как жестко заданные программы познавательной деятельности?; существует алгоритм научного метода? Конструктивные и плодотворные ответы на эти вопросы немыслимы без учета того, что в реальной науке не реализуется тот стереотип, согласно которому метод - это «твердые, неизменные и абсолютно обязательные принципы научной деятельности» [6, с

. 23].
В действительности, речь может и должна идти о «алгоритмизацию» научного познания. Под алгоритмом понимается система четких правил и норм, однозначно детерминируют процесс исследования от начальных процедур и операций до конечного результата. В таком значении понятие «алгоритм» применимо только к формализованным, основанных на математических приемах и процедурах методам и, естественно, не применимо ко многим другим, что включает в себя как логические, так и предметно-практические операции. В большинстве естественно научных и социальных методов познания часто неясно, какую операцию считать начальной, которую конечной. Более того, в такого рода методах нет твердого однозначной связи набора операций и их совокупности с конечным результатом. Оказывается, тот самый метод, например, вариационный метод, в теоретической физике может быть использован в различных условиях и для решения различных задач. В то же время различные методы в тех же условиях могут быть использованы для решения одних и тех проблем. Поэтому синтез различных методов на стыке при проведении соответствующих междисциплинарных исследований существенно меняет «методологическую силу» научного метода, обогащая ее фундаментальным знанием из других дисциплин, имеют совершенно другие предметы исследования, значительно упрощает и оптимизирует процесс достижения целей в реализованном поиска. Исследователь в этом случае отказывается от попытки заранее задать строго фиксированную схему применения метода. Наиболее полно данная методологическая установка реализуется при разработке и применении метода математического эксперимента (МЭ). Достаточно сказать, что разработка так называемой стратегии последовательного эксперимента предполагает возможность принятия решения в зависимости от результатов, полученных на следующих друг за другом этапах исследования.
Становление и развитие междисциплинарной науки требуют более широкого использования понятия алгоритма для характеристики и осмысления процесса познания. По времени эти задачи совпали с интенсификацией и углублением компьютерной революции, закономерно привели к необходимости моделирования интеллектуальных процессов на основе выделения более широкого значения понятия алгоритмичности как признаки какого-либо целенаправленной деятельности, осмысления и представления познания как деятельности, как системы операций и процедур, осуществляемых в соответствии с набором правил и предписаний. Все это получило особое значение для разработки проблем искусственного интеллекта, создание средств, обеспечивающих «понимание» текстов естественного языка машиной, а также средств логико-семантической формализации.
Применение математической статистики и теории вероятности внесло «концепцию случая» в эксперимент и стало «точкой роста» многофакторной методологической парадигмы, то есть формирование единой методологии как науки. Уже первые шаги на этом пути позволили установить, что не только эксперимент, но и другие методы допускают и предполагают элементы объективной случайности и неопределенности при организации и проведении научных исследований, особенно междисциплинарного характера. При этом отступления от традиционных правил и норм метода не могут служить аргументацией в пользу «противников» метода, голой критики «стандартной концепции» науки. С одной стороны, они реализуют трансформацию концептуальных средств в инструментальные, проявляют потенциально возможные линии развития операций, приемов, процедур, эвристических принципов, а с другой стороны - отражают сложность и нелинейность динамики нормативного и творческого. Многократные «переливы» концептуальных средств в инструментальные и наоборот по своей сути «полифункциональные». Именно это и является основой плюрализма методологий, разработки методологических регулятивов конкретных наук и их специальных методов, «технологизации» научного знания с учетом имманентной единства научно-познавательной деятельности и конкретных методологий. Автономность последних в исторически сложных границах обеспечивает как функционирование и развитие многоуровневой организации научного метода, так и постоянное совершенствование и развитие концептуальных и инструментальных средств.
В действительности концептуальная модель концентрирует в себе концептуальную общность самых дальних областей современного научного познания, предполагает использование компьютера как модели, вызывает изменения в различных уровнях компьютерной системы, включая технические средства в познании человеком своего знания [7].

2. Методологические функции регулятивных принципов в науке
Существует объективная логика развития научного знания, которая позволяет рационально реконструировать процесс разрешения проблемной ситуации в науке. В наиболее общей форме результаты теоретической деятельности фиксируются в философских категориях. Они наряду с принятым стилем мышления и господствующей системой ценностей являются факторами, составляют важнейшую составляющую контекста научного открытия. То есть категориальный строй мышления детерминирует программу исследований, принятую на определенном этапе той или иной сферы познания. Большую роль в этом играют регулятивные принципы познания (причинности, соответствия, инвариантности и простоте). Эти методологические регулятивы занимают промежуточное место между общефилософскими принципами и принципами специально-научных теорий. Они выполняют роль системы координат, которая существенно ограничивает произвол в выборе базовых положений в процессе построения концептуальной системы. Причем принципы соответствия и инвариантности является необходимым, но недостаточным условием построения теории; принципы причинности и (простоте не так) аподиктические, потому выполняют только роль эвристических средств. Кроме того, теоретические системы являются открытыми, они развиваются. Совершенствование их структуры происходит благодаря координации с эмпирическим уровнем познания, расширением экспериментальной базы науки.
Научную методологию с позиции философии науки рассматривают в двух значениях. Во-первых - как учение о методе