Ограничения статистического мышления

Достоинства специальных статистических методов очевидны. Но в науч­ной практике имеются и примеры связанных с ними негативных моментов. На них следовало бы несколько задержаться.

Прежде всего, применение статистики не должно быть бездумным, иначе оно может принести больше вреда, чем пользы. К сожалению, не­редко привлечение статистических методов (например, в гуманитарных науках, медико-биологических исследованиях) выступает как средство повысить «наукообразие» исследования, как бы придать ему глубину и серьёзность. В действительности методы современной математической статистики сложны, они требуют не только математической культуры экспе­риментатора, но и его общей методологической компетенции, умения ориен­тироваться в логике научно-исследовательской проблемы и оценивать, когда статистика полезна и в виде каких методик, а когда, наоборот, она лишь усложнит содержательную интерпретацию. Поэтому статистика ради ста­тистики методологически несостоятельна. В § 2.5 мы говорили, что при­менение статистики представляет собой, по сути дела разновидность моделирования. Допущения, на которых строится статистическая модель, во многом идеализируют исходную ситуацию, и если они будут расхо­диться с ней, то, как замечают П. Бикел и К. Доксам, статистический ана-

лиз, оставаясь корректным в рамках самой модели, будет иметь весьма отдалённое отношение к изучаемому предмету¹.

Надо помнить о том, что статистический подход не является сред­ством решения всех проблем. Как известно, выработкой общей стратегии принятия решений в условиях неопределённости занимается направление современной статистики, называемое теорией статистических решений. С её помощью можно подсчитывать полезности различных стратегий. Однако в целом адекватность этого подхода, пришедшего из теории игр, не является безусловной, т.к. не найдено приемлемого способа свести науч­ную деятельность к некоей статистической игре. Скажем, концепция про­верки гипотез является скорее лишь общим правилом выводов, но когда дело доходит до выбора одной из двух гипотез в конкретной исследова­тельской ситуации, то, как было показано Я. Хакингом в «Логике статисти­ческих выводов» (1965)², данный критерий может оказаться неадекват­ным; кстати, в своей книге Я. Хакинг приводит много аргументов против известного подхода Неймана—Пирсона. Скептические замечания в адрес статистических заключений выдвинуты также Р. Карнапом³ и другими исследователями.

Таким образом, применение статистики требует, прежде всего, понима­ния её смысла; сама по себе она ещё ничего не доказывает.

Ещё одним деликатным моментом, касающимся статистического ана­лиза данных, является недоучёт роли содержательных, или качественных, соображений. Ведь анализ данных базируется не только на относи­тельно нейтральных к конкретным научным областям методах (типа методов статистики), но и на знаниях, относящихся непосредственно к той или иной научной дисциплине.

Например, непонимание возможностей, логики и ограничений статисти­ческого подхода приводит часто к ошибочным концептуальным построе­ниям, связанным с обнаруженной в опыте корреляционной зависимо­стью. Как напоминает М.Б. Славин, статистические методы анализа связей между явлениями обычно применяют тогда, когда неизвестны при­чинные связи; но ведь обнаружение статистической корреляции не влечёт (вопреки желанию исследователя) возможности связать корреляционно-зависимые между собой факторы также и причинной связью, а обнаруже­ние статистической корреляции не освобождает исследователя от не­обходимости дополнить изучение формально установленной связи между явлениями другими методами, проясняющими ее сущность. Ска-

¹ Бикел П., Доксам К. Математическая статистика. М., 1983. С. 68.

² Hacking I. Logic of Statistical Inference. Cambridge, 1965.

³ Carnap R. The Continuum of Inductive Methods. Chicago, 1952.

6- 1410 Ушаков 161

жем, в медико-биологических науках это означает необходимость иссле­дований, направленных на раскрытие конкретных биохимических, био­физических, иммунологических, физиологических и т.п. взаимосвязей и закономерностей¹.

Таким образом, стадия анализа данных не может быть сведена к нейт­ральным формальным методикам, а задействует и качественные соображе­ния, и при необходимости тот или иной спектр специальных знаний из предметной области.

Сказанное означает, что на стадии обобщения и обработки эмпириче­ских данных исследования учёного ведут прежде всего содержательная теория, компетентное понимание специфики предметной области и стоя­щих перед учёным конкретных исследовательских проблем. Никакой отлаженный метод не избавляет учёного от ответственности за формули­руемые им результаты, от умения осмысленно применять необходимые методы в тех или иных обстоятельствах. Нельзя получать научные дан­ные механически, без знания внутренних связей и смыслов предметной области; не существует прямой дороги от автоматического использова­ния того или иного метода к научным открытиям.

Стадия анализа данных — это действительно тот переходный этап иссле­дований, когда встречаются эмпирические и теоретические методы, пере­плетаются обработка эмпирических результатов и потребности теоретизации. На этой стадии полученный эмпирический материал подлежит активному осмыслению. Здесь могут возникать важные теоретические до­гадки (гипотезы, конструкты), которые поднимают исследование на более абстрактный уровень.

2.7. Методология теоретического уровня: логические действия

Методология теоретического уровня научного исследования содер­жит обширный спектр процедур, операций, подходов. Для удобства целей их систематизации можно выделить из содержания этого уровня два клас­са методологических структур:

1) класс операций и действий логического характера;

2) класс развитых научно-познавательных подходов и методов.

В § 1.4 уже обсуждались задачи теоретического уровня. Напомним, что на этом уровне происходит разработка и теоретическая репрезента­ция наиболее фундаментальных закономерностей и взаимосвязей изучае-

¹ Славин M.S. Методы системного анализа в медицинских исследованиях. М., 1989. С. 86.

мой предметной области. Относительно приёмов эмпирического уровня теоретизация выглядит как верхний этаж, на котором обработка и осмыс­ление эмпирического материала находит свой наиболее глубокий, совер­шенный и законченный вид.

В данном параграфе рассматривается класс логических действий. В этом классе объединены методологические единицы относительно элементарного значения. Но они элементарны только по сравнению с классом подходов и методов, ведь сами по себе они тоже достаточно сложны.

Класс логических действий как совокупность операций теоретиче­ского уровня, конечно, тесно связан с этажом предельно общих мето­дов научного познания (см. § 2.1), т.к. логические операции имеют не только внутринаучное приложение, но и играют роль в других видах познания. Однако методы, о которых идёт речь в данном параграфе, имеют именно специфическое научное преломление. В отличие от интуитивного применения логических операций, характерного для вненаучных видов познания, научное применение рассматриваемых здесь процедур происходит осознанно, со стремлением к максималь­ному их уточнению, с использованием результатов научного же изуче­ния и усовершенствования самих этих процедур (осуществляемого в логике, математике).

Поэтому их следует характеризовать именно как общенаучные приё­мы и операции, хотя, конечно, можно обнаружить какие-то их элементы или отдалённые аналоги и во вненаучных видах деятельности.

Перейдём к более подробному рассмотрению класса логических дей­ствий общенаучного значения. В методологической литературе в этой связи традиционно называют следующие операции:

1) абстрагирование;

2) идеализация;

3) аналогия;

4) формализация;

5) анализ и синтез;

6) дедукция и индукция;

7) классификация и типология.

Абстрагирование. Это интеллектуальный акт отвлечения от некоторых аспектов, сторон изучаемого объекта, заключающийся в выделении в чис­том виде тех черт объекта, которые наиболее существенны в данной позна­вательной ситуации. Результатом абстрагирования является такой специ­фический элемент научного знания, как абстрактный объект (скажем, материальная точка, общественно-историческая формация, вектор, психо­логический тип и т.п.); абстрактные объекты играют важнейшую роль

в научном познании. С помощью системы абстракций создаётся собствен­но научный язык, позволяющий формулировать научные положения и осу­ществлять научные рассуждения. Абстрагирование — это всегда творческая операция, т.к. не существует алгоритма, который позволял бы однозначно выделять в бесконечно богатом свойствами многостороннем объекте исследования те его черты, которые должны стать основой для плодотвор­ной абстракции. Кроме того, не следует считать абстрагирование лишь негативной процедурой, процессом отбрасывания всего лишнего; это про­цедура прежде всего конструктивная, т.к. абстрактный объект ведь тоже нужно сконструировать, создать¹.

Идеализация. Это разновидность абстрагирования, с помощью неё конструируются предельные абстрактные объекты, например, абсолютно упругий удар, идеальный газ и т.п. При операции идеализации происхо­дит доведение до логического предела тех или иных сторон и свойств реальных объектов (скажем, бесконечно удалённая точка в проективной геометрии). Существуют различные способы введения идеальных объек­тов: через абстракцию отождествления, через операцию предельного перехода²; кроме того, по утверждению С. А. Лебедева, есть и способ вве­дения идеализации с помощью определения, который стал преобладаю­щим в современной логике и математике³. Идеализация применяется не только к непосредственно исследуемым объектам, но и к познавательным ситуациям (так, ряд идеализирующих допущений предшествует построе­нию моделей), условиям задачи, процессам, методологическим предписа­ниям и т.п.

Аналогия (греч. analogia — «пропорция, соразмерность»). Аналогией в общем виде называют операцию нахождения какого-либо сходства между объектами, а также рассуждение, проводимое на основе этого сходства. Умозаключение по аналогии — вид недедуктивного (т.е. нестро­гого, правдоподобного) вывода, при котором производится предположи­тельное заключение о наличии более широкого множества, сходных свойств. Если предметы А и В сходны в таких-то отношениях, значит, они сходны также и в других отношениях.

Существуют различные виды отношения аналогии, прежде всего раз­личают аналогию свойств и аналогию отношений. Конечно, понятие сходства недостаточно точное; поэтому в научном познании, говоря о сходстве, уточняют, в каком именно смысле употребляется этот термин.

¹ Розов М.А. Научная абстракция и ее виды. Новосибирск, 1965.

² Субботин А.Л. Идеализация как средство научного познания // Проблемы логики на­учного познания. М., 1964.

³ Лебедев С.А. Индукция как метод научного познания. М., 1980. С. 145-147.

Так, для усовершенствования логико-методологической терминологии Дж.М. Кейнс предложил различать аналогию позитивную (это группа признаков, сходных у сопоставляемых объектов), негативную (группа признаков, которые у них различны), нейтральную (совокупность неопре­делённых признаков, т.е. таких, о которых ещё не известно, относятся они к сходству или к различию)¹.

В традиционной логике сложилось не очень уважительное отноше­ние к выводам по аналогии. Но на самом деле умозаключения по анало­гии достаточно многообразны, имеют различную структуру и различную доказательную силу. Следует отметить, что рассуждения по аналогии применяются в науке весьма часто; например, они, как говорилось в § 2.5, лежат в основе такого «респектабельного» общенаучного метода, как моделирование. Несмотря на то что различные формы умозаключений по аналогии зачастую существенно различаются между собой, общим для них является то, что с помощью этих рассуждений мы переносим информацию об объекте какой-либо одной области на объект другой об­ласти на основании определённого сходства между ними (ярким приме­ром этого является как раз процесс экстраполяционного вывода при мо­делировании).

В отечественной философско-логической литературе структура рас­суждений по аналогии достаточно полно изучена и изложена А.И. Уёмовым¹. Помимо прочего, он вводит и ряд методологических требований к рассуждениям по аналогии с целью повышения их правдоподобности. Среди них назовём требование достаточно большого числа сопоставляе­мых признаков (как позитивных, так и негативных), требование суще­ственности сравниваемых свойств, требование однотипности сравнивае­мых предметов. Подобного рода требования повышают надёжность заключений, но не делают их вполне достоверными.

Формализация. Операция формализации представляет собой построе­ние искусственного языка для представления знаний из той или иной предметной области; исходное знание, подлежащее формализации, назы­вается в неформализованном виде содержательным представлением. В результате формализации высказывания об изучаемом объекте перево­дятся на специальный язык; этим достигается повышение норм строгости содержательных рассуждений, выделяются существенные аспекты ис­ходного знания, а несущественные отбрасываются. Примерами таких ис­кусственных языков могут служить формальные теории в математиче­ской логике и лингвистике.

¹ Штофф В.А. Проблемы методологии научного познания. С. 181.

² Уёмов А.И. Аналогия в практике научного познания. М., 1970.

Специальными случаями формализации являются математизация в результате которой может даже возникнуть новое научное направление: (математическая биология, математическая экономика и т.п.), аксиома­тизация, при которой знание компактизируется до вида дедуктивной аксиоматической теории, концептуальное (теоретическое) моделирова­ние (математическое, логическое, графическое и др. — § 2.5).

Широкое распространение формализационный подход получил под влиянием успехов математической логики в XX в., начиная прежде всего с известной программы метаматематики крупнейшего математика Дави­да Гильберта (1862-1943), который выдвинул идею представления мате­матического знания как формализованной игры с символами, осуществ­ляемой по точно сформулированным правилам. Формализация играет важную роль в современной науке, например в информатике: т.н. инже­нерия знаний базируется именно на формализационных процедурах.

Анализ и синтез. Эти традиционные и универсальные мыслительные операции применяются поистине в каждой познавательной ситуации. Анализ — совокупность процедур, сущностью которых является мыс­ленное разделение исходного объекта на составляющие его части, выяв­ление его структуры, отделение существенного от несущественного, сведение сложного к более простому. В науке Нового времени методо­логическая значимость анализа была подчёркнута Р. Декартом в его «Рассуждениях о методе». Что же касается операции синтеза, то она яв­ляется вторым необходимым элементом данной методологической пары; синтез представляет собой восстановление, объединение изучен­ных анализом частей, обнаружение и вскрытие того общего, что связы­вает части в единое целое.

Дедукция и индукция. Эти термины уже неоднократно употреблялись нами в предыдущем изложении. Дедукция — умозаключение от общего к частному; логический вывод частных положений из более общих. Он играет ведущую роль в логико-математических науках (поэтому они и на­зываются дедуктивными). Индукция — умозаключение от частного к об­щему; индуктивное рассуждение — это «восхождение» от частных поло­жений (фактов, данных опыта) к более общим закономерностям. В научном познании индуктивные и дедуктивные моменты постоянно переплетаются, взаимодействуют и взаимодополняют друг друга. Более подробно о пробле­мах, связанных с осмыслением сущности индукции и дедукции и их места в научном познании, мы будем говорить в следующем параграфе в связи с проблемами гипотетико-дедуктивного метода.

Классификация и типология. Это процедуры, основой которых явля­ется логическая операция деления объёма понятия. Объёмом понятия в логике называется класс объектов, которые обозначаются данным по-

нятием (§ 1.1). Операция, которая в соответствии с каким-либо способом или правилом приводит к формированию подклассов исходного объёма понятия, называется делением объёма понятия. В общем случае деление объёма понятия приводит к некоторому упорядочению, уточнению, струк­туризации исходного знания. Простейшим случаем деления является деле­ние дихотомическое, при котором объем понятия делится на два строго взаимоисключающих подкласса: например, деление треугольников на правильные и неправильные.

Классификация и типология являются сложными действиями, вклю­чающими, как правило, много шагов и способствующими достаточно де­тальному прояснению исходного содержания того или иного понятия. Они играют важную роль в научном познании: так, в § 2.2 мы говорили о роли классификационных понятий в научном описании. Типология — самостоятельная логико-методологическая процедура, которая, несмотря на свою существенную близость к классификации, не может быть полно­стью сведена к ней. Типологические приёмы имеют огромное значение в гуманитарных науках. Более подробно соотношение классификации и типологии будет рассмотрено в § 5.3.

2.8. Методология теоретического уровня: подходы и методы

В класс научно-познавательных подходов и методов входят развитые методологические образования. Эти образования включают в себя доста­точно разнородные совокупности методологических форм. Напомним (см. § 0.7), что подход является более широким понятием, чем метод. Ядро подхода составляют те или иные теоретические тезисы, понятия, принципы; подход является концептуальным основанием более конкрет­ных методологических предписаний. Метод же представляет собой упо­рядоченную совокупность предписаний, которые, однако, могут существен­но различаться между собой по уровню требовательности и определённости: они могут задавать достаточно жёсткие ориентиры деятельности, а могут функционировать лишь в роли регулятивных принципов, оставляя прост­ранство для гибкого сочетания методик и операций более конкретного уровня.

В научном познании сформировалось несколько теоретико-методо­логических направлений, которые имеют общенаучное значение и при­меняются во многих научных областях. В философии науки нет доста­точного единства в вопросе о том, какие именно направления следует считать. ведущими; нет и устоявшейся классификации этих подходов

и методов. Предлагаем сгруппировать основные подходы и методы в три подкласса.

1. Группа дедуктивных подходов и методов:

1) аксиоматический;

2) гипотетико-дедуктивный.

2. Группа исторических подходов и методов:

1) конкретно-исторический (собственно исторический);

2) абстрактно-исторический (реконструкционный).

3. Группа системных подходов и методов.

Методы дедуктивной группы концентрируются вокруг логической операции дедукции. Их центральным методологическим требованием яв­ляется требование строгого логического следования одних положений из других. Теория, развёртываемая в соответствии с этими требованиями, должна быть по своей структуре максимально близка к единому логиче­скому «дереву», где каждая «ветвь» (за исключением нескольких началь­ных) логически следует из предыдущих положений (предпосылок) и сама служит основой для выведения из неё более частных положений (след­ствий). Конечно, содержательные научные теории в той или иной степени отклоняются от такой структуры, но они в своём развитии ориентирова­ны на неё. Это требование является методологическим идеалом для де­дуктивных теорий.

Методы, входящие в исторический подход, нацелены на воспроизве­дение динамических аспектов того или иного явления, процесса. Они вы­являют этапы его развития, хронологию, излагают взаимосвязь и после­довательность тех или иных событий. Этот подход концентрируется вокруг понятия истории в обобщённом смысле. Концептуальный стер­жень этого подхода составляют прежде всего временные (темпоральные) характеристики изучаемого объекта.

Системное направление базируется на уточнении и раскрытии в мето­дологическом срезе понятия «система».

Рассмотрим указанные методологические направления более подробно.

Вначале разберём группу дедуктивных методов. Особое значение в науке занимает гипотетико-дедуктивный метод. Поэтому мы попутно обсудим проблему универсальности гипотетико-дедуктивной модели науки, а также конкурирующие с ней модели индукции и индуктивных подходов.

Аксиоматический метод.

В основе этого метода лежит идея аксиомы — утверждения, не требую­щего доказательства. Область научного знания, которая строится аксио­матическим способом, представляет собой единую дедуктивную систе-

му, в которой все содержание теории может быть логически выведено из её начальных основоположений — аксиом.

Аксиоматический метод возник в математической науке; своими кор­нями он уходит в античность: как известно, древнегреческий математик Евклид изложил своё геометрическое учение как аксиоматическую систе­му. На многие столетия геометрия Евклида стала образцом строгого науч­ного мышления вообще, оказав влияние и на другие области знания (зна­менитая «Этика» Б. Спинозы строится по образцу «Начал» Евклида). Современное применение аксиоматического метода начинается с нового изложения геометрии Д. Гильбертом на рубеже XIX-XX вв. Аксиоматиче­ский метод сегодня находит широкое применение в различных областях. Например, удалось аксиоматизировать ряд физических дисциплин; дела­ются попытки применения этого метода и в менее «математизированных» областях, например в биологии (И. Вуджер, У. Хоффман и др.). Достоин­ства аксиоматизации научного знания уже частично обсуждались в § 0.1; аксиоматизация является важнейшим инструментом для работы в области оснований наук.

Построение аксиоматической системы начинается с выявления в со­ставе некоторой содержательной концепции ее первоначальных фунда­ментальных понятий, которым можно придать статус неопределяемых. Выбираются также исходные утверждения теории, которые принимают­ся без доказательства и которым придаётся статус аксиом. В естественно­научных теориях в роли аксиом, как правило, выступают их главные принципы, базисные допущения, основные законы. Далее фиксируются допустимые правила рассуждений, согласно которым из одних положе­ний можно логически выводить другие; они обычно совпадают с правила­ми дедуктивного вывода, хорошо изученными в логике. Поэтому логи­ческое исчисление тоже является обязательной частью аксиоматической системы.

Итак, в состав аксиоматизируемой теории входят: логическое исчис­ление («чистые» логические аксиомы и правила вывода); «словарь» — термины внелогического (конкретно-научного) языка и их определения (для определяемых терминов); внелогические аксиомы.

Современный аксиоматический метод приобрёл абстрактную на­правленность. Если у Евклида аксиомами служили интуитивно-истин­ные положения, а сама теория была проинтерпретирована единствен­ным, естественным образом, то с современных позиций аксиома — это не самоочевидное положение, а любое соглашение, которому сознатель­но даётся статус аксиомы как начального, не подлежащего обоснованию утверждения. Это означает, что исходные соглашения могут быть и весьма далёкими от наглядности.

Сам процесс аксиоматизации требует творческого подхода и глубоко­го знания содержательных аспектов и взаимосвязей исходной теории. Кроме того, с логической стороны различные варианты аксиоматизации могут иметь различную ценность. Например, выбор аксиом и их число не могут быть произвольными, а имеют весьма важное значение: по теореме Эренфойхта—Мыцельского (1971) добавление новой аксиомы в фор­мальную систему может, не изменяя множества выводимых в ней выска­зываний, существенно сократить длину доказательств многих теорем, что, помимо прочего, означает повышение прагматических достоинств аксиоматизируемой теории.

Гипотетико-дедуктивный метод.

В основе этого метода лежит идея гипотезы — предположения, при­званного объяснить некоторую совокупность явлений. Область научного знания, которая строится гипотетико-дедуктивным способом, представ­ляет собой теоретическую систему, которая упрощённо может быть пред­ставлена состоящей из двух областей: области гипотез и области фактов (или эмпирического базиса). Между этими областями разворачивается сложное концептуальное взаимодействие. Из гипотез дедуктивно выво­дятся следствия более частного характера, из них — ещё более частного и т.д. Процесс продолжается до тех пор, пока цепь логического вывода не приведёт к фактам (уже установленным или только предсказываемым). Эмпирический базис же является средством проверки гипотез и в случае несоответствия исходной гипотезы наблюдаемым фактам — основанием для её отвержения или корректировки (см. рис. 3).

Рис. 3. Гипотетико-дедуктивная модель научного познания

Изучение и оправдание гипотетико-дедуктивного метода как само­стоятельного методологического образования начинается ещё в XVIII в.. (Д. Гартли, Дж. Лесаж и др.), но его признание приходит лишь к концу XIX в. Обоснование этого метода принято связывать с именами учёных XIX в., Г. Гершеля и У. Уэвелла. Теоретики гипотетико-дедуктивного метода первыми осознали, что прогресс в науке существенно связан с выдвижением смелых гипотез, в т. ч. о ненаблюдаемых сущностях.

Рассмотрим подробнее, как выглядит структура теории, развёртывае­мой гипотетико-дедуктивным методом. Оказывается, что для гипотетико-дедуктивного продвижения характерна асимметрия взаимоотношений области гипотез и области фактов: эти отношения, с одной стороны, явля­ются логическими (логическое следование, дедукция), с другой — внело­гическими. Действительно, в гипотетико-дедуктивной системе переход от гипотезы к фактам совершается по правилам логического вывода, а переход от эмпирического базиса к гипотезе (скажем, выдвижение гипо­тезы на основе анализа фактов или же её корректировка при расхождении с данными экспериментов) логически никак не обоснован, не регламенти­рован. Поэтому получается так, что переход от фактов к гипотезе не относится к компетенций логики.

Специфика гипотетико-дедуктивной методологии может быть лучше понята, если мы сравним её с аксиоматической.

1. По сравнению с аксиоматическим построением научной теории, которое более характерно для относительно завершённых теорий, каки­ми являются, скажем, многие физические теории, гипотетико-дедуктивная структура демонстрирует научное познание в его движении, развитии. Здесь отражается реальный научно-познавательный процесс, который включает постоянное взаимодействие эмпирических и тео­ретических уровней: анализ фактов, выдвижение гипотез, выведение
следствий из них, проверку гипотез, их принятие или отвержение, новое эмпирическое исследование и т.д. Вся драма научного познания разво­рачивается в поле напряжения между гипотезами и фактами, причём драматизм связан с тем, что логическое отношение между гипотезами и фактами является односторонним. Исследователь имеет возмож­ность логически строго двигаться в своих рассуждениях от области гипотез к эмпирическому базису, но столь же надёжной обратной
дороги у него нет.

2, Логическим каркасом аксиоматизированной теории выступает ло­гическое исчисление, т.е. совокупность логических аксиом и правил логи­ческого вывода. Логическое исчисление действует, подобно некоей маши­не, автоматически порождающей из набора исходных аксиом бесконечное множество выводимых следствий (теорем). Это означает, что если мы зада­ли начальное множество аксиом и правила вывода, то мы потенциально уже имеем и множество всех логических следствий из этих аксиом. Что же касается гипотетико-дедуктивной теорий, то её логическая структура несколько иная. Одним из первых логиков, осознавших, что реальное на­учное рассуждение отлично от на процесса «порождения» теорем из не­скольких аксиом, был известный польский логик Ян Лукасевич. В 1926 г. он обратил внимание на то, что даже в математике действительные рас-

суждения весьма далеки от аксиоматического вида, и выдвинул идею построения более естественной логической системы. В наиболее удачном виде эта идея была реализована в 1933-1934 гг. Герхардом Генценом, та­лантливым немецким математиком. Он разработал исчисление натураль­ных выводов, которое воспроизводит как раз процесс введения предполо­жений и получения из них логических следствий (в виде построения логических «нитей» различной структурной сложности). Именно систе­мы натурального вывода являются более адекватными логическими моделями реальных гипотетико-дедуктивных рассуждений. Эти систе­мы интенсивно изучаются в современной логике¹.

Добавим, что вопрос о взаимоотношении гипотетико-дедуктивного и аксиоматического методов не является однозначно решённым; иногда высказываются о возможности считать один из них частным случаем дру­гого. Но большинство логиков и методологов все же рассматривают гипотетико-дедуктивный и аксиоматический методы как самостоятельные структуры.

Итак, гипотетико-дедуктивный метод представляет собой систему ме­тодологических предписаний. Их суть сводится к тому, что научное зна­ние должно представлять собой логически организованную совокупность предположений, которые согласуются с эмпирическим базисом: предпо­ложения хорошо подтверждены фактами и имеют по отношению к ним достаточную объяснительную силу, т.к. фактуальные суждения являются логическим следствием из этих предположений.

Кроме того, весьма привлекательно представить гипотетико-дедук­тивный метод как теоретико-методологическую модель научного позна­ния вообще. Согласно этой точке зрения научное познание как таковое (по крайней мере, все естествознание) может быть сведено при доста­точно удовлетворительном приближении к гипотетико-дедуктивному процессу.

Гипотетико-дедуктивный метод в качестве универсальной модели научного познания

Как система методологических предписаний гипотетико-дедуктив­ный подход не вызывает возражений. Но насколько он адекватен, если предложен в качестве модели, описывающей реальный научно-позна­вательный процесс? Может ли эта модель претендовать на универсаль­ность? Насколько удовлетворительно она описывает научную деятель­ность?

¹ Правиц Д. Натуральный вывод. М., 1997.

Следует отметить, что данная модель выглядит убедительно. Она ин­туитивно правдоподобна и «респектабельна» в логическом отношении. Это способствовало тому, что некоторые влиятельные философы выска­зывались в ее защиту, например Р. Брэтвэйт. Но, пожалуй, самым ярким приверженцем гипотетико-дедуктивного образа научного познания явля­ется Карл Поппер.

Однако модель обладает и определённого рода ограниченностью. Трудности, которые она порождает, связаны с тем, что в её рамках:

1) от области фактов к области гипотез нет логического пути;

2) от области гипотез к области фактов возможно множество логических путей.

В более подробном рассмотрении это означает следующее.

Во-первых, данная модель не может отразить индуктивные рассужде­ния учёного, его стратегию движения от частного к общему, от фактов к обобщениям, в то время как в реальности учёный при эмпирических ис­следованиях всегда проводит такого рода обработку и обобщение дан­ных. В общем случае было бы явным преувеличением считать, что сама структура опытных данных никак не подсказывает учёному возможные варианты обобщений и не наталкивает его на какие-либо заключения, выводы, новые гипотезы. Ясно, что мышление исследователя движется не только «сверху вниз», но и «снизу вверх», от фактуального базиса к об­щим законам! Но вопрос как это происходит гипотетико-дедуктивная модель оставляет без внимания.

Во-вторых, данная модель не может отразить взаимоотношения между гипотезами. Ведь на самом деле для объяснения одних и тех же явлений часто выдвигается сразу несколько гипотез. Каждая из них может претен­довать на правоту и обладать определённой объяснительной силой. Данная модель описывает отношения только между гипотезой и фактами, воспроизводя ход рассуждений учёного; но отношения внутри самого множества гипотез остаются (в общем случае) внелогическими. Модель остаётся безразличной к тому, что из различных альтернативных гипотез могут логически следовать одни и те же факты\ Насколько эта ситуация соответствует научной практике?

Надо признать, что история науки демонстрирует нам концептуаль­ные конфликты, порой весьма длительные, когда столкновение конкури­рующих точек зрения долгое время не могло получить разрешения из-за отсутствия вразумительного критерия выбора наиболее адекватной гипо­тезы. В конечном итоге, однако, выбор все-таки осуществлялся. Следует заметить, что в своей повседневной практике учёный сам постоянно решает вопросы выбора между различными конкурирующими гипотезами, проводит их первичный отсев, и обычно он приходит к определённому

решению, останавливается на конкретном варианте. Но какими критерия­ми он пользуется, по каким правилам движется его мысль в этих ситуаци­ях — эти вопросы гипотетико-дедуктивная модель оставляет без удовле­творительного ответа¹.

Итак, гипотетико-дедуктивная модель обнаруживает ограниченность. Возможно ли как-то преодолеть недостатки гипотетико-дедуктивной мо­дели научного познания? Можно ли, скажем, дополнить ее другими моде­лями, восполняющими те белые пятна в научном познании, которые она оставляет без внимания?

Эти вопросы действительно являются чрезвычайно сложными. Проб­лема построения адекватной охватывающей модели рационального про­движения науки до сих пор остаётся открытой. Мы будем рассматри­вать общее состояние этой проблемы в § 4.5. Сейчас же вкратце обсудим тему индуктивных рассуждений. Естественно ожидать, что антитезой, дополнением к гипотетико-дедуктивной модели и своеобразным проти­вовесом ей в её односторонности могла бы явиться индуктивная модель научного познания, тем более что философская традиция включает не только сторонников дедуктивного подхода, но и (начиная с Ф. Бэкона) влиятельных защитников понимания науки как именно индуктивного предприятия.

Приверженцы индуктивизма претендуют на то, что именно этот под­ход способен раскрыть существенные моменты научного познания, не объяснённые гипотетико-дедуктивным подходом.

Существует ли индуктивный метод?

Основная идея традиционной концепции индуктивизма состоит в утверждении, что существует некоторый логический путь, ведущий от фактов к обобщениям. Поэтому с точки зрения индуктивизма выдвиже­ние гипотез и теоретизирование нельзя считать целиком логически произ­вольным занятием. Помимо правил дедуктивных рассуждений, существуют и определённые правила заключения от частного к общему; они, конечно, не производят истинные следствия с такой же логической необходимостью, как дедуктивные, но все же дают нам заключения достаточно высокой степе­ни вероятности. Индуктивисты подчёркивают, что учёный мыслит именно от фактов, т.е. отталкивается от опыта, от эмпирического базиса. Именно ана­лиз фактов ведёт его мысль, подсказывает ему определённые теоретиче­ские решения. Поэтому индуктивисты расценивают индуктивный подход

¹Заметим также, что те критерии, которые формулировал К. Поппер в рамках своей гипотетико-дедуктивной модели, т.е. простота, фальсифицируемость, оказались весьма проблематичными и породили новые трудности.

к научному познанию как более адекватный, чем гипотетико-дедуктивный. Следовательно, задача логика и методолога науки должна состоять в том, чтобы выявить эти правила реальных индуктивных рассуждений, уточнить их и по возможности, оптимизировать.

Рассмотрим вкратце, какие логико-методологические идеи смогла предложить концепция индуктивизма. Но сначала заметим, что само по­нятие индукции трактуется исследователями весьма неоднозначно. Труд­ности начинаются уже с расхождений в понимании того, что же такое ин­дукция как мыслительная процедура. Крайним вариантом является мнение некоторых исследователей, согласно которому под индукцию вообще не может быть подведена надёжная логическая база. Более умеренный под­ход предполагает, что в индуктивное рассуждение входит множество скрытых предпосылок, которые определяют его логическую структуру; в зависимости от характера этих предпосылок индуктивные рассуждения могут иметь различный вид: одни из них являются, по сути дела, скрытой дедукцией (или приближаются к ней), другие оперируют понятием вероят­ности и являются особого рода вероятностными умозаключениями. По­пытка систематически разработать учение о различных видах индукции породила обширную исследовательскую программу и целое море философско-логической литературы.

Не вдаваясь в детали, отметим следующее. Упрощённо проблема ин­дукций может быть представлена в двух вариантах — классическом и со­временном.

1. В классическом понимании индукция — это особая логическая про­цедура, а именно определённое (недедуктивное) умозаключение. Так, известны традиционные, достаточно несложные индуктивные схемы за­ключений, называемые методами Бэкона—Милля (мы упоминали о них в § 2.2). Именно с этими методами обычно ассоциируются типичные представления об индуктивных рассуждениях вообще.

Например, таков метод различия: если явление X возникает при нали­чии условий А, В, С, но не возникает при наличии В, С иотсутствии А, то, очевидно, А необходимо для возникновения явления X. Такие рассужде­ния исследователь проводит естественным образом во время анализа эм­пирических данных. Но как данные индуктивные схемы выглядят в свете современной методологии науки? Давно было замечено (X. Зигвартом и др.), что предпосылки этих умозаключений являются на самом деле де­дуктивными. Кроме того, в контексте современной методологии плани­рования эксперимента (многофакторный эксперимент и др.) видно, что методы Бэкона—Милля имеют весьма ограниченный характер и приме­нимы лишь в простых случаях, в реальности современная практика испы­таний гораздо сложнее.

Из последующих разработок этой темы отметим работу известного логика Г. фон Вригта «Трактат по вероятности и индукции» (1951)¹. Г. фон Вригт ясно и корректно эксплицировал миллевские методы в тер­минах необходимых и достаточных условий, достигнув здесь, видимо, максимум того, что можно достичь. Он изложил обобщённую стратегию исследователя, основанную на этом подходе. Согласно Г. фон Вригту учёный в исследовательской практике применяет механизм исключения тех или иных альтернатив: пользуясь содержательными принципами, он ограничивает число правдоподобных возможностей до минимума (при­мерно до 3-4), а затем доступными ему средствами пытается исключить каждую из них.

Проводились работы (Г. Рейхенбахом, Р. Карнапом и др.) и по уточне­нию других традиционных индуктивных процедур. Главная проблема, связанная с пониманием индукции как целиком логической процедуры, — это проблема логического основания (или оправдания) подобных прибли­женных умозаключений. Если некоторые специальные случаи индуктив­ных умозаключений можно считать оправданными, т.е. логически леги­тимными, то в общем случае решения проблемы логического основания индукции получить не удалось, несмотря на все предпринятые усилия. Ко­нечно, в этой области получено множество интересных логико-философс­ких результатов, имеющих самостоятельную ценность. Но большинство логиков считают, что удовлетворительного оправдания индукции как логической процедуры не существует. Иными словаки, не существует ка­кой-либо логики открытия, однозначно ведущей исследователя от фактов к теории.

2. Современная трактовка проблемы индукции связана с поворотом от чисто логического понимания индукции к прагматическому. В рам­ках этого подхода индукция рассматривается не как логический вывод, а как определённый тип рационального поведения в проблемной ситуации, т.е. более широко. Индуктивное поведение — это стратегия выбора среди альтернатив, стратегия принятия гипотезы исходя из анализа фактов. Это означает, что концепция индуктивного поведения пытается предло­жить решение и для второй из нерешённых проблем гипотетико-дедуктивной модели — для проблемы взаимоотношения между гипотезами и принятия наиболее адекватной.

Дополнение логической теории прагматическими соображениями привело к существенному обогащению индуктивистского подхода. Ин­дуктивное поведение — это скорее общее направление продвижения, чем однозначная логическая процедура. Как ведёт себя исследователь в усло-

Wright G.H. von. A Treatise on Induction and Probability. New York, 1951.

виях неопределённости, какова его стратегия принятия решения? В раз­работке этой темы значительный прорыв был достигнут, прежде всего, исследованиями И. Леей в «Игре с истиной» (1967). И. Леви вводит мо­дель научного исследования как игры с истиной. В этой игре, в которой выигрыш исследователя в общем случае не запрограммирован, учёный находит для себя наиболее разумную стратегию, которая повышает его шансы на успех и ведёт к выигрышу наиболее эффективным путём. Досто­инством теории И. Леви является то, что с её помощью достаточно прав­доподобно воспроизводятся типичные образцы научных рассуждений. Работа И. Леви стала своего рода классикой и способствовала интенсив­ной разработке проблемы индуктивных исследовательских стратегий.

Следует указать также на привлекательную теоретико-игровую мо­дель научного исследования, разработанную в ряде статей известным финским логиком Я. Хинтиккой². Он интерпретирует исследование как серию вопросов, испытывающих природу. Этот подход заставляет вспом­нить известный афоризм И. Канта: «мы должны не тащиться на поводу у природы, а активно её расспрашивать». Можно ли считать, что теоре­тические законы извлекаются из явлений, а не свободно придумываются учёным? Результаты Я. Хинтикки показывают, что в определённом смысле можно. Если исследователь задаёт природе определённым образом сплани­рованные вопросы, то природа отвечает на них не только частными утверж­дениями, но и достаточно общими. Нельзя сказать, что исследователь произвольно изобретает гипотезы, а потом лишь проверяет их (как это предполагается в гипотетико-дедуктивной модели). Объективные ответы природы, действительно, играют большую роль, и продвижение учёного во многом от них зависит. Модель Я. Хинтикки, показывающая, как про­исходит интеракция с природой, и воспроизводящая стратегию вопросов и ответов, преодолевает многие трудности других моделей.

Вывод, который следует сделать из исследований, подобных И. Леви и Я. Хинтикки, состоит в том, что научная деятельность в целом гораздо сложнее, чем это представлялось и в традиционной индуктивной моде­ли как некоей логике восхождения от данных к обобщениям, и в гипо­тетико-дедуктивной модели произвольного выдвижения гипотез и их дедуктивной проверки. Видимо, более адекватными здесь являются теоретико-игровые и прагматически-ориентированные модели. Они представляют процесс научного исследования как трудное и неодно­значное предприятие, требующее творческого мышления, умения рис-

¹ Levi I. Gambling with Truth. New York, 1967; Levi I. Decisions and Revisions. Cambridge,
1984.

² Хинтикка Я. Логико-эпистемологические исследования. М., 1980.

ковать и искать наилучшую стратегию в условиях неопределённости, стратегию, в общем случае не запрограммированную на автоматиче­ское достижение успеха.

Итак, в ходе поиска индуктивного метода произошло определённое изменение исходной точки зрения. Интерес сместился от логического обоснования обобщающих умозаключений к изучению стратегии рацио­нального поведения по оценке и принятию гипотез. Нельзя сказать, что это решило вопрос о построении удовлетворительной модели научного познания; скорее, это открыло новые проблемы. Но определённый ре­зультат все же был достигнут: было осознано, что деятельность научного познания характеризуется более высоким уровнем сложности, чем это предполагалось в прямолинейных гипотетико-дедуктивном или индук­тивном подходах. Было также осознано, что в научном познании постоян­но взаимодействуют и дедуктивные, и индуктивные составляющие. Итак, индуктивной логикой, безусловно, была проделана значительная работа, но впереди у неё широкое поле деятельности.

Что же касается вопроса о самостоятельном индуктивном методе, кото­рый наряду с аксиоматическим, гипотетико-дедуктивным и прочими приме­нялся бы для построения и оформления теоретического знания, то, безус­ловно, процедуры эмпирического обобщения, принадлежащие индуктивному направлению мысли, служат этой цели, но в ограниченном объёме. Такие процедуры (это, прежде всего, статистические методы) вкратце обсуждались в § 2.6. Но генерализации, достигнутые индуктивными методами, сами по себе не идут дальше феноменологических теорий, т.е. теорий, только описы­вающих явления и дающих их непосредственное обобщение; они не выходят к уровню первопричин, глубоких взаимосвязей, порождающих механизмов. Подобные теории находят своё место в различных науках, например в социо­логии, но и там они представляют собой не завершение социологического исследования, а, скорее, лишь одну из его ступеней.

Поэтому представляется разумным следующее: помня о важности индуктивных процедур в структуре других методов, видимо, не следует все же выделять индуктивный метод как отдельный метод теоретического уровня. Во всяком случае, эта тема продолжает оставаться спорной.

Обсуждение проблемы построения удовлетворительных моделей ра­ционального продвижения науки и постижения научной рациональности как таковой будет продолжено в § 4.5. Сейчас же мы возвращаемся к обзо­ру теоретических методов.

Исторический подход

Исторический подход предполагает изучение возникновения, формиро­вания, развития объектов. Сразу же следует подчеркнуть, что исторический подход используется не только в истории. Это один из общенаучных мето-

дов. Примерами могут служить геология, медико-биологические науки (например, сравнительная анатомия), астрономия, языкознание, психология и др. Яркой иллюстрацией приложения исторического подхода к внеисторическим научным областям является соединение исторического и собственно психологического подходов в психологической науке (историческая пси­хология, палеопсихология) в работах таких отечественных учёных, как Л.С Выготский, А.Р. Лурия, Б.Я. Поршнев. Исторический подход предназ­начен не только для решения внутренних проблем исторических наук, но и для лучшего понимания современности; он не замкнут на прошлом, а, скорее, является способом целостного видения изучаемого объекта. На­пример, в языкознании сочетание синхронического и диахронического ас­пектов языковой системы даёт единство её понимания.

Для обозначения общей теоретической канвы исторического подхода иногда применяют термин «принцип историзма». В самом широком смысле этот принцип означает необходимость не только рассматривать изучаемое явление в его наличном состоянии, но и обращаться к его про­шлому, к его историческим этапам, к модификациям, которые оно испы­тывало в различные периоды. При этом исторические этапы рассматрива­ются как имеющие самостоятельную ценность и завершённость, но, с другой стороны, содержащие инвариант, присущий данному явлению на всех эта­пах. Иными словами, принцип историзма постулирует определённую пре­емственность между историческими формами.

Исторический подход (нередко используется и термин «генетический подход») — это довольно обширное методологическое образование, пре­ломляющееся в различных принципах, методах, предписаниях более конк­ретного уровня.

1. Прежде всего в его рамках различима конкретно-историческая со­ставляющая. Это предписание изучения и теоретического воспроизведе­ния истории того или иного объекта (явления, процесса) во всем ее многооб­разии, полноте взаимосвязей, богатстве конкретных проявлений и оттенков. Материал, полученный в ходе исторического изучения, помимо самостоя­тельной ценности, должен служить эмпирической основой для выявления и установления общих исторических закономерностей, присущих ис­следуемому предмету. Этот подход специфичен именно для историче­ских наук.

2. Другой вариант исторического подхода — реконструкционный, или абстрактно-исторический (в отечественной литературе его также не­редко называют логическим методом изучения исторических явлений). Если принцип конкретно-исторического исследования предполагает изучение содержательной истории некоторого предмета в конкретных эмпирических проявлениях, то абстрактно-исторический принцип пред-

полагает выявление некоей исторической закономерности в чистом виде, не обращаясь в полной мере непосредственно к самой эмпирической исто­рии, а реконструируя эту закономерность на основе каких-либо теорети­ческих предпосылок. Так, образцом подобного реконструкционного подхо­да является анализ экономической системы капитализма, предпринятый К. Марксом и интенсивно разрабатываемый в отечественной обществовед­ческой литературе прошлых лет. Теоретический принцип этой реконструк­ции может быть охарактеризован знаменитым афоризмом К. Маркса «Ана­томия человека — ключ к анатомии обезьяны». Это утверждение означает, что, отталкиваясь от более поздних, высших стадий развития какого-либо явления, мы способны распознать его зачаточные черты на более ранних стадиях, и, зная развязку этого развития, мы сумеем лучше понять смысл этих признаков, симптомов на ранних этапах, а также сумеем реконструи­ровать этапы истории этого явления в чистом виде, не отвлекаясь на множество несущественных деталей, которыми были загромождены эти признаки на ранних стадиях. Ф. Энгельс характеризовал такой подход как «тот же исторический метод, только освобождённый от исторической фор­мы и от мешающих случайностей»¹.

Разумеется, «истории», являющиеся результатом такого рода рекон­струкций, — это в некотором смысле истории весьма условные, абстрак­тные, во многом идеализированные. Но это не означает, что они полно­стью искусственны и как таковые не имеют познавательной ценности. На самом деле всякая история, в т. ч. и реальная, содержательная, тоже в определённой степени концептуализирована; концептуально нейтраль­ной, (или беспредпосылочной) истории вообще не бывает. Вопрос же о познавательной ценности теории решается не с помощью «наивного» критерия простого соответствия теории фактам, а, как уже неоднократно подчёркивалось, в гораздо более сложном познавательном контексте.

В рамках исторического подхода формируются принципы и более конкретных методологических течений. Примером может служить прин­цип актуализма в геологии, выдвинутый в учении Ч. Лайеля, согласно ко­торому знания о современных действующих силах в геологических процессах могут быть перенесены и на представления о действующих си­лах прошлого. Спектр различных эволюционистских концепций тоже принадлежит историческому подходу.

Разнообразие исторически ориентированных принципов, концепций, методологических течений в различных науках (как в естественных, так и в гуманитарных) демонстрирует поистине междисциплинарное значе­ние исторического подхода.

Маркс К., Энгельс Ф. Сочинения: 2-е изд. Т. 13. С. 497.

Группа системных методов

В основе системного подхода лежит идея системы — упорядоченной, структурированной совокупности элементов. Системная организация объединяет входящие в неё части в некое единое образование, которое в определённых аспектах можно рассматривать как целостный объект. В § 2.7 говорилось о логических операциях анализа и синтеза; в систем­ном подходе реализовано как раз синтетическое направление мысли. Общая стратегия системных методов может быть понята как стремление перейти от аналитического уровня изучения предметов, когда исследуе­мый объект разлагается на составные части, к целостному, интегративному видению изучаемых явлений. Эта стратегия выступает как усилие дос­тижению надобъектного уровня рассмотрения. Иными словами, это ситуация, когда входящие в систему исходные объекты имеют собствен­ную специфику и сложность, но мы в данном случае смотрим как бы поверх них на тот системный объект, который они образуют своей орга­низацией, как, например, энтомолог может изучать строение и поведение отдельного муравья, а может выйти на надындивидный уровень, рассмат­ривая сообщество муравьёв, муравейник как особый объект, который ведёт себя как нечто единое.

Исходные интуиции и понятия системного подхода пришли из биоло­гии; ведь именно эта область непосредственно занимается системной организацией различных уровней живого, их сложным иерархическим устройством. Программные системные идеи появились в 40-е гг. XX в. в работах австрийского биолога-теоретика Людвига фон Берталанфи (1901-1972). В своей концепции он ввёл ряд понятий системного подхода и выдвинул идею построения общей концепции, которая занималась бы разработкой системного способа исследований. Среди введённых им по­нятий важное место занимало понятие изоморфизма (см. § 2.5), под кото­рым он понимал существенное сходство между явлениями совершенно разной природы (социальными, природными, техническими). Л. фон Бер­таланфи поставил задачу разработки единого теоретического каркаса для описания систем различных типов и выявления изоморфных законов в раз­личных областях. Биологическое происхождение системного подхода сказалось на его преимущественной проблематике, связанной с такими системными свойствами, как устойчивость системы, её адаптируемость и эффективность взаимодействия со средой; типичным углом зрения системного подхода явилось использование аналогий различных систем с организмами.

В своём последующем развитии системный подход проник во многие области науки и практики, обогатился специальными разработками, был поддержан рядом математических методов. В это же время была осознана

необходимость разработки системного подхода и на общем философско-методологическом уровне — как общенаучной теории с поистине универ­сальным применением. Широкое распространение идей системного подхода породило необозримую массу литературы (как специальной, так и философской). Сторонники и участники системного движения — С. Бир, М. Месарович, И. Такахара, У.Р. Эшби, а в отечественной литературе — И.В. Блауберг, В.Н. Садовский, А.И. Уемов, Г.П. Щедровицкий, Э.Г. Юдин и многие другие.

В широкомасштабном системном движении исходные термины — системный подход, системный анализ, общая теория систем, принцип сис­темности — употреблялись достаточно свободно, так что выявить здесь чёткие границы различных направлений невозможно. Но в целом следует различать системный подход как философско-методологическое течение и совокупность специальных математических методов (и определённый, связанный с ними математический аппарат), которые лучше называть методами системного анализа. Если философско-методологическая общая теория систем занималась разработкой категориального строя системного подхода, пытаясь в т. ч. предложить фундаментальную общую теорию науки вообще, то совокупность специальных исследований с применением методов системного анализа решала ряд прикладных проблем: конкретно-научных, социальных, организационно-управлен­ческих и др. Так, уже с 1950-х гг. эти методы были приложены к эконо­мике и управлению.

Группа системных методов основывается на следующих положениях:

1) системный объект, или объект-система, должен рассматриваться (не­зависимо от его природы) как совокупность элементов, связанных между собой некоторым множеством структурно-функциональных связей;

2) функционирование объекта-системы, его системные свойства зависят только от его структурной организации;

3) для структурной организации объекта-системы могут быть найдены изоморфные аналоги, реализованные на других носителях.

Эти постулаты определяют способ рассмотрения объекта как систе­мы. Система в таком ракурсе оказывается структурно-функциональной организацией, инвариантной относительно материальных носителей раз­личной природы. Системное рассмотрение объекта должно выявить его структурно-функциональную организацию, т.е. множество тех связей, ко­торые необходимы и достаточны для понимания его системных свойств. И наоборот, системные свойства объекта должны пониматься как обусловленные его структурной организацией и только ею. Например, какие струк­турно-функциональные особенности данного предприятия определяют его

экономическую стабильность, выживаемость, возрастающую эффектив­ность производства? В данном случае перечисленные свойства, присущие производственному предприятию, рассматриваются как системные, т.е. За­висящие только от особенностей его структуры, и, следовательно, они мо­гут быть перенесены на иные предприятия, а также на системы-объекты с другими целями и даже другой природы (скажем, на воинское подразде­ление, научный коллектив, техническое устройство и т.п.).

В системном подходе была уточнена и широко использована идея изо­морфизма; это позволило переносить системные знания из одной научно-практической области в другую. Тем самым ведущими процедурами системного анализа стали моделирование и проектирование. Их цель — оптимизация тех или иных системных качеств реальных систем: надёж­ности, эффективности, устойчивости и т.п.

Так, типичной схемой системного моделирования являются опреде­ление исходной системы (её структуры, системные свойства, функцио­нирования, параметров, относящихся к внешней среде); анализ её струк­турно-функциональной организации; оптимизационное исследование — определение её экстремальных состояний, узловых структурных особен­ностей, критических точек; подведение итогов, экстраполяция результатов на исходный объект или, при проектировании, на другие объекты. При подобных исследованиях используется обширная совокупность матема­тических концепций и методов: исследование операций, теория массо­вого обслуживания, теория игр, вариационное исчисление, теория алго­ритмов, различные вероятностно-статистические методы; для анализа структуры — теория множеств, топология, теория графов и другие мате­матические методы.

Существуют также подходы, родственные системному. Их можно считать специальными вариациями общей системной методологии, т.к. они, по сути дела, выделяют определённые аспекты в системном анализе. Так, кибернетический подход, весьма распространённый не­содологии, т.к. они, по сути дела, выделяют определённые аспекты в системном анализе. Так, кибернетический подход, весьма распространённый не­сколько десятилетий назад, нацелен на выявление и изучение обрат­ных связей и каналов управления. (В своё время обсуждался вопрос, что считать частным случаем чего: системный подход — разновидностью кибернетического или наоборот; по всей видимости, системный под­ход следует считать все же более общим теоретико-методологическим течением.) Назовём далее информационный подход, который ориенти­рован на анализ информационных взаимодействий и потоков между объектами и внутри них.

Структурный анализ тоже входит в группу системных методов. К нему относится ряд процедур, связанных с изучением «чистых» формально-структурных особенностей систем. Здесь исследуются значимость (ранг)

тех или иных элементов, богатство и «рисунок» связей, их критические пункты, длина и структурная сложность различных путей между элемента­ми, возможность выделения самостоятельных подсистем и т.п. Структур­ный подход нацелен, образно говоря, на оценку структурности объекта. Примером применения такого подхода может служить анализ причинных связей в медико-биологических науках, основанный на методах теории графов.

Подводя итог достижениям и значению системного подхода, следует заметить, что методы системного анализа получили многогранное прило­жение; они применяются в экологии, психологии, технических науках, образовании, экономике, при решении задач организационно-управлен­ческого, военного, производственного характера и в других областях. Методы системного анализа явились основой междисциплинарной орга­низации научно-практической деятельности. Системные исследования, пик которых пришёлся на 50-70-е гг. XX в., породили своеобразный бум во многих сферах научно-практического знания, так что трудно указать область, где не пытались бы приложить эту методологию. С развитием вычислительной техники, информационных технологий возможности специальных методов системного анализа расширились.

Что же касается системного подхода как общетеоретического миро­воззрения, то в 80-90-е гг. интенсивность работ в традиционном систем­ном направлении снижается, т.к. интересы исследователей смещаются к другим характеристикам сложных и сверхсложных объектов, прежде всего синергетическим. Идеи системного подхода послужили основой для дальнейшего теоретического продвижения.