| Головна |
| « Попередня | Наступна » | |
Теоретичні методи. |
||
|
Методи теоретичного пізнання - це абстрагування, аналіз і синтез, індукція і дедукція, ідеалізація, аналогія, формалізація, моделювання, методи гіпотез і аксіоматичний, системний метод і підхід та ін Сутність абстрагування полягає в уявному відволіканні від несуттєвих властивостей, відносин і зв'язків в об'єкті і між ними за одночасної фіксації окремих сторін, аспектів цих предметів у відповідності з цілями пізнання і завданнями дослідження, конструювання та перетворення. Результатом процесу абстрагування будуть абстракції - поняття природної мови і поняття науки. Метод абстрагування включає два моменти. Спочатку виробляється відділення істотного від несуттєвого, найбільш важливого в пізнавальній задачі. Тут виробляється оцінка різних аспектів об'єкта, діючих факторів, умов, встановлюється наявність загального, приналежність до певних класів явищ, об'єктів і т.п. Необхідною сторо-ной є встановлення незалежності або пренебрежимо малої залежності від певних чинників. Потім проводиться заміщення деякого об'єкта ідеальної або матеріальної природи, що піддається вивченню, іншим, менш багатим властивостями, які мають обмежену кількість параметрів і характеристик. Отриманий об'єкт виступає в ролі моделі першого. Наприклад, в астрономічних розрахунках планети заміщуються абстракціями (. (. * - »^ Гх-1 кшталт" матеріальної точки ", реальні взаємодії - силами, і т . п. Те ж саме ми знайдемо не тільки в небесній механіці, але у всій механіці, у всій науці взагалі. Слід зауважити, що операція абстрагування може застосовуватися як до реальних, так і до абстрактних об'єктів , які самі вже були результатом попереднього абстрагування. При цьому ми як би віддаляємося від конкретності і багатства властивостей вихідного об'єкта, обідняємо його. Але інакше ми не змогли б охопити широкі класи об'єктів та їх загальну сутність, взаємозв'язок, форму, будову і т.п . Роль отриманої в результаті абстракції полягає в тому, що вона дозволяє в пізнанні назвати здавалися раніше різними предмети (об'єкти) одним ім'ям, замінити складне простим, класифікувати різноманіття за загальними ознаками, тобто вийти в підсумку до узагальнення, а, значить, до закону . Науці відомі: 1) абстракція ототожнення, при якій утворення понять відбувається шляхом об'єднання багатьох об'єктів та їх аспектів в особливий клас, 2) ізолююча абстракція, коли проводиться виділення якої-небудь властивості або відносини, пов'язаного з об'єктом, позначення їх певним терміном і надання йому статусу самостійності (наприклад, твердість, пружність, електропровідність, розчинність, стійкість і т.п.), 3) абстракція конструктівізаціі, коли, відволікаючись від невизначеності меж у властивостях об'єктів, як би огрубляют дійсне , реальне, завдяки чому отримують можливість сформулювати деякі закони, зрозуміти реальний в першому наближенні, при цьому в підсумку подальшого руху думки вихідне спрощення знімається; 4) у спеціальних науках існують свої, спеціальні види абстракції. Так, у математиці і логіці - це абстракція актуальної нескінченності і потенційної здійсненності; в кібернетиці - "чорної скриньки" та ін Вони володіють особливими рисами і водночас подібними властивостями з перерахованими вище видами абстракції. Звернемося до методам_аналіза та синтезу. Аналіз - це уявне розділення даного нас об'єкта або його аспектів на окремі частини з метою їх систематичного вивчення. В їх ролі можуть виступати окремі матеріальні та / або ідеальні елементи, властивості, відносини і т. Синтез - уявне з'єднання раніше вивчених елементів в єдине ціле. З наведених визначень вже видно, що це взаємно передбачають і доповнюють один одного методи. Залежно від ступеня дослі-нання, глибини проникнення в сутність об'єкта або його аспектів застосовуються аналіз і синтез різного роду або виду: прямий, або емпіричний аналіз і синтез, які придатні на стадії перший, ще поверхового ознайомлення з об'єктом дослідження і його аспектами, особливо при вивченні складного об'єкта; - поворотний, або елементарно-теоретичний аналіз і синтез, які придатні для осягнення моментів, сторін , аспектів сутності, оволодіння певними причинно-наслідковими залежностями; - структурно-генетичний аналіз і синтез, які дозволяють виділяти в об'єкті дослідження найголовніше, центральне, вирішальне, провідне до розгортання об'єкта в ціле; вони охоплюють генетичні зв'язки і опосередкування, їх цілі ланцюжки, ведуть до повноти охоплення частин та їх змісту або до цілісного бачення і опису об'єкта. Аналіз і синтез тісно пов'язані один з одним: аналіз підготовляє синтез, синтез завершує аналіз. Вони пов'язані і з іншими методами. Так, поворотний аналіз і синтез пов'язані з порівнянням, спостереженням, вимірюванням, експериментом, індукцією і дедукцією, іншими методами. Такий аналіз передбачає абстрагування від несуттєвого. Слід мати на увазі, що рівні розчленування та об'єднання в ціле залежать від пізнавальних завдань, а тому вони можуть бути лише обмеженими не нескінченні, безмежними. Обидва методи - наслідок філософського положення про те, що ціле за своїми властивостями суть інша якість, ніж його частини, що воно більше суми частин, але воно все ж обмежена ними. Індукція і дедукція - наступні два методи - подібно попереднім парні і взаємодоповнюючі. Вони займають особливе положення в системі наукових методів і включають в себе застосування суто формальних логічних правил умовиводу і виводу - дедуктивного та індуктивного. Почнемо з роз'яснення сенсу індукції. Під індукцією розуміють умовивід від часткового до загального, коли на основі знання про частину предметів робиться висновок про властивості всього класу в цілому. При цьому можна виділити наступні види індукції: - повна індукція, коли робиться висновок про властивості даного об'єкта на основі перебору (і аналізу) всіх об'єктів даного класу. Це абсолютно достовірне знання. Будь-яка наука прагне до його отримання і використовує в ролі доказу достовірності її висновків, їх неспростовність; - неповна індукція, коли загальний висновок робиться з посилок, не охоплює всіх об'єктів або аспектів даного класу. У ній міститься, таким чином, момент гіпотези. Її доказовість слабкіше попередньої, бо немає правил без винятку; Історично першою була так звана перелічувальна (або популярна) індукція. Вона використовується, коли на досвіді помічена якасьнебудь регулярність, повторюваність, про що і формулюють судження. Якщо не буде суперечать прикладів, то тоді робиться загальний висновок у формі умовиводи. Таку індукцію відносять до повної. Неповну індукцію інакше називають ще "наукової", так як вона дає не тільки формальний результат, а й доказ не випадковість знайденої регулярності. Така індукція дозволяє "вловити" і причинно-наслідкові зв'язки (що було встановлено ще Беконом та обгрунтовано Дж. Міллем в Англії). Приклад повної індукції: послідовно перевірені метали, один, другий, третій і т.д., володіють електропровідністю, з чого випливає висновок, що всі метали електропровідні і т.д. Приклад неповної індукції: послідовно узяті, кожне парне число ділиться на два, і хоча їх усіх нескінченно велика безліч, ми все ж робимо висновок про кратності всіх парних чисел двом, і т. п. Привабливість і сила індукції очевидні. Відзначимо, що всі досвідчені науки по перевазі індуктивні науки. Значення індукції доводиться переоцінювати у зв'язку з розвитком обчислювальної математики і її додатків. Ще Бекон писав, що якщо ми хочемо проникнути в природу речей, то усюди звертаємося до індукції. Згодом у науці склалося напрямок всеіндуктівістамі (В. Уевелл, Дж. Ст. Мілль та ін.) Дедуктивним називається умовивід, у якому висновок про властивості об'єкта і про нього самого робиться на підставі знання загальних властивостей і характеристик (всього безлічі). Приклад: 1) Усі метали проводять електричний струм. 2) Вольфрам - метал. Висновок: вольфрам електропровідний. Роль дедукції в сучасному науково пізнанні і знанні різко зросла. Це пов'язано з тим, що сучасна наука й інженерна практика стикається з об'єктами, недоступними звичайному чуттєвого сприйняття (мікросвіт, Всесвіт, минуле людства, його майбутнє, дуже складні системи різного роду тощо), тому все частіше доводиться звертатися до сили думки, ніж до сили спостереження і експерименту. Особливе значення дедукція має для формалізації і аксіоматизації знання, побудови гіпотез та ін (в математиці, теоретичній фізиці, теорії управління та прийняття рішень, економіці, інформатиці, екології та ін.) Класична математика - типово дедуктивна наука. Дедукція відрізняється від інших методів тим, що при істинності вихідного знання вона дає справжнє ж вивідний знання. Однак не можна і переоцінювати силу дедукції. Перш ніж її застосовувати, треба отримати справжнє початкове знання, загальні посилки, а тому особливе значення залишається за методами отримання такого знання, про які йшлося вище. Ідеалізація._ Для цілей наукового пізнання, конструювання, проектування та перетворення широко використовуються так звані "ідеальні об'єкти". Вони не існують в дійсності, принципово не реалізуються на практиці, але без них неможливо теоретичне знання і його додатки. До їх числа відносяться точка, лінія, число, абсолютно тверде тіло, точковий електричний заряд, заряд взагалі, ідеальний газ, абсолютно чорне тіло і багато інших. Науку без них не можна уявити. Уявне конструювання таких об'єктів називається ідеалізацією. Щоб ідеалізація протікала успішно, необхідна абстрагуюча діяльність суб'єкта, а також інші розумові операції: індукція, синтез та ін При цьому ми ставимо собі такі завдання: мислення позбавляємо реальні об'єкти деяких властивостей; наділяємо (подумки) ці об'єкти певними нереальними граничними властивостями; іменуємо отриманий об'єкт. Щоб виконати ці завдання вдаються до багатоступінчатому абстрагування. Наприклад, відволікаючись від товщини реального предмета, отримують площину; позбавляючи площину одного виміру, отримують лінію; позбавляючи лінію єдиного її виміру, отримують точку і т.п. А як перейти до граничного властивості? Розташуємо, наприклад, відомі нам тіла в ряд відповідно до збільшення їх твердості. Тоді, в межі, ми отримаємо абсолютно тверде тіло. Приклади легко можна продовжити. Такі ідеальні об'єкти, як нестисливі, сконструйовані теоретично, коли властивість стисливості приймається рівним нулю. Абсолютно чорне тіло ми отримаємо, якщо пріпішем йому повне поглинання енергії, що надходить. Зауважимо, що абстрагування від будь-якого з властивостей є обов'язково приписування йому протилежного змісту, причому колишнє відкидається, інакше ми не отримаємо ідеального об'єкта. Велике значення має питання про правомірність тих чи інших ідеали-зацій. Виправдати ідеалізацію шляхом безпосереднього споглядання реального об'єкта важко, не завжди допомагають та вимірювання. Правомірність ідеалізації доводиться применимостью на практиці тієї теорії, яка створена на базі однієї або декількох ідеалізацій, включаючи запозичені та раніше створені. Будь ідеалізація вірна лише в певних межах. Так, уявлення про ідеальну рідини (без в'язкості і несжимаемости), придатне в гідростатиці, непридатне при аналізі руху твердих тіл в ній, так як тут при вирішенні завдань істотні в'язкість і турбулентність. Метод аналогій. У науці, особливо в астрономії разом з космологією, у фізиці, в біоніці та ін, багато побудови виникли на основі аналогій, які прокладають потім дорогу як моделюванню, так і різним науковим гіпотезам. Це такий метод пізнання, коли з подібності деяких ознак, аспектів у двох або більше об'єктів роблять висновок про подібність інших ознак і властивостей цих об'єктів. Побудуємо аналогію. Відомо, що Сонце - звичайна зірка нашої Галактики, в якій близько 100 мільярдів таких зірок. У цих світил багато спільного: величезні маси (до 100 мас Сонця), висока температура, певна світність, спектр випромінювання і т.д. У них є супутники - планети. За аналогією з нашою сонячною системою вчені роблять висновок, що крім нашої, в Галактиці є ще населені світи, що ми не самотні у Всесвіті. Приклади подібних міркувань можна продовжити. Але не в них справа. Важливо, що метод аналогій прокладає дорогу до моделювання як більш складного методу, про який ми ще будемо говорити. Зауважимо водночас, що аналогія не дає абсолютної вірогідності висновку: у ній завжди є елемент здогади, припущення. І тільки досвід і практика можуть винести остаточний вирок тій чи іншій аналогії. Перейдемо до формалізації. Сам цей термін неоднозначний і застосовується в різних значеннях. Перше - як метод вирішення спеціальних проблем в математиці і логіці. Наприклад, доказ несуперечності математичних теорій, незалежності аксіом та ін Питання такого роду вирішуються шляхом використання спеціальної символіки, що дозволяє оперувати нема з твердженнями теорії в їх змістовному вигляді, а з набором символів, формул різного роду та ін Друге - в широкому сенсі - під формалізацією розуміється метод вивчення різноманітних проблем шляхом відображення їх змісту, структури, відносин і функцій за допомогою різних штучних мов: математики, формальної логіки та інших наук. У чому полягає роль формалізації в науці? Насамперед, формалізація забезпечує повноту огляду певних проблем, узагальненість підходу до них. Далі, завдяки символіці, з чим формалізація неминуче пов'язана, виключається багатозначність (полісемія) і розмитість термінів звичайної мови. В результаті чого міркування стають чіткими і строгими, а висновки доказовими. І, нарешті, формалізація забезпечує спрощення досліджуваних об'єктів, замінює їх дослідження вивченням моделей: виникає як би моделювання на основі символіки та формалізмів. Це допомагає успішніше вирішувати різні пізнавальні, проектувальні, конструкторські та ін завдання. Зі сказаного вже видно, що формалізація пов'язана з моделюванням, вона пов'язана також з абстрагуванням, ідеалізацією та іншими методами. По відношенню до моделювання вона носить допоміжний характер. Абстрагування і ідеалізація, навпаки, - передумови для формалізації. Моделювання. У другому розділі глави вже говорилося про моделях різного роду, в тому числі натурних. Тим часом, моделювання, як потужний і ефективний метод застосовується і на теоретичному рівні. Тут він, будучи комплексним, спирається на попередні методи. Розрізняють аналогове моделювання, коли оригінал і модель описуються однаковими математичними рівняннями, формулами, схемами і т.п. Таким шляхом може бути представлена як гіпотеза, так і закон, які виступають попередньо якісно у вигляді простих відносин. У науці і техніці часто роблять саме так. Складніше - знакове моделювання. Тут в ролі моделей, - заступників реальних об'єктів, - служать числа, схеми, символи та ін Власне, і технічний проект в значній своїй частині виражається саме таким способом. Але цей вид моделювання отримує подальший свій розвиток завдяки математиці і логіці у вигляді логіко-математичного моделювання. Тут операції, дії з речами, процесами, явищами, властивостями і відносинами заміщені знаковими конструкціями, структурою їх відносин, виразом на цій основі динаміки об'єктів, їх функцій та ін Ще одним кроком вперед став розвиток модельного подання інформації на комп'ютерах (комп'ютерне моделювання). Побудовані тут моделі спираються на дискретне подання інформації про об'єкти. Відкривається можливість моделювати в режимі реального часу, будувати віртуальну реальність. Для успіху моделювання необхідно наявність і таких форм знання як мова (терміни) науки, гіпотеза, закон, теорія. Але перш розглянемо аксіоматичний метод. Це - метод організації готівкового знання в дедуктивну систему. Він широко застосовується в математиці і математизованих дисциплінах. При застосуванні цього методу ряд ідей, раніше доведених або очевидних, простих вводиться в основи теорії у вигляді вихідних положень (в рамках даної теорії вони не доводяться). У математиці їх називають аксіомами, в теоретичній фізиці і хімії - "началами" або принципами. Все інше знання - всі теореми, всі закони і слідства - виводяться з них за певними логічними правилами (по дедукції). Затвердження аксіоматичного методу в науці пов'язують з появою знаменитих "Начал" Евкліда. Але елементи аксіоматики зустрічалися і раніше. З розвитком науки цей метод проникає в різні науки з математики та логіки, де він головує. Прикладами таких наук і теорій будуть також аналітична механіка (у Лагранжа, Гамільтона, Герца та ін.), теорія електромагнітного поля Максвелла, теорія відносності і ін Основні вимоги до даного методу такі: несуперечність аксіом, тобто в системі аксіом або почав не повинні одночасно бути присутнім деяке твердження і його заперечення; повнота, тобто аксіом без наслідків не повинно бути і їх кількість повинна дати нам все слідства або їх заперечення; незалежність , коли будь-яка аксіома не повинна бути виведена з інших. До даної системи додати більше нічого. Переваги аксіоматичного методу полягають у наступному. Аксіоматизації вимагає точного визначення використовуваних понять і строгості міркувань. Вона впорядковує знання, виключає з нього непотрібні елементи, усуває двозначність і протиріччя, дозволяє по-новому поглянути на перш досягнуте знання в рамках певної теоретичної системи. Правда, застосування цього методу обмежено. У нематематі-зований науках такий метод відіграє лише допоміжну роль. Але і в рамках математики він теж має певні межі. У з'ясуванні цього питання видатну роль зіграла доведена К.Геделем теорема про принципову неповноту розвинених формальних систем знання. Суть її в тому, що в рамках даної системи можна сформулювати такі твердження, які не можна ні довести, ні спростувати без виходу даної аксіоматизована системи (у метатеорію). Для всієї математики таку роль грає арифметика. Результат Геделя привів до краху ілюзії математиків про загальної аксиоматизации математики. Системний метод і системний підхід з'явилися в арсеналі людського знання і діяльності в XX столітті завдяки в першу чергу Л. фон Берталанфі, австрійському біологу-теоретику (з 1949 р. жив і працював у США і Канаді), оформилася в "Загальну теорію систем" (ОТС). Розвиток цієї теорії бурхливо протікало, починаючи з 50-х рр.. XX століття. Однак у зрілому вигляді, ще на самому початку нашого століття, ці ідеї (як і ідеї кібернетики) виклав у своїй загальної організаційної науці "тектологии" російський вчений А.А. Богданов (Малиновський). Зараз відбувається буквально друге відкриття робіт Богданова. Раніше ідеї системності розвивалися не як універсальні, а як приватні ідеї, які стосуються організації знання, до математичних об'єктів (в теоріях множин, груп), об'єктам механіки. Велику роль у XX столітті зіграли роботи французьких структуралістів - біологів, етнографів і лінгвістів. Все ж головний стрижень системних ідей створили роботи біологів і філософська концепція органицизма, ведуча традицію з глибокої давнини. Онтологія систем. Зауважимо, що в рамках позитивізму існування онтології систем оскаржено. Тим часом, об'єктивно, світ складається з систем, сот, мереж, хаосу і пленумів (безперервних сутностей), взаємно проникаючих один в одного і взаємодіючих. Але що таке система? Купу піску, каменів або натовп на вулиці навряд чи хто-небудь назве системою. Це, швидше, агрегати. Їх властивості можна визначити як суму властивостей частин (у науці говорять, що вони адитивні). Робоче визначення системи такий: система - це безліч елементів, що знаходяться у відносинах або зв'язках один з одним і утворюють цілісність або органічну єдність (Дж. Клір). Богданов у своїй тектологии показав, що існують два способи утворення систем. Відповідно до першого система виникає із з'єднання як мінімум двох об'єктів за допомогою третьої сутності - зв'язку. Другий спосіб - утворення систем за рахунок розпаду раніше існуючих. Особливо наочно обидва ці способи видно в хімії, в двох видах хімічних реакцій: сполуки і розкладання. Справжня система інтегрально, а не аддитивна. При цьому поняття "елемент", "ставлення", "система" та ін використовуються в самому широкому сенсі. Так, ставлення - це і якесь обмеження, і зчеплення, і зв'язок, і з'єднання, і взаємозв'язок, і залежність, і кореляція, та ін Елементи, тобто якісь спочатку як би незалежні сутності, утворюють основу будь-якої системи, її субстрат. Систем без елементів і відносин не буває, як не існує елементів, якщо вони поза системою: елемент тоді елемент, якщо він частину цілого - системи. Важливими поняттями системного аналізу є поняття структури та організації. Структурою називають найчастіше будова відносин і зв'язків у системі, її архітектуру, форму, стійку композицію, а організацією - сукупність структури і програми поведінки системи, міняю- щейся або постійною. Багато авторів нерідко ототожнюють поняття структури та організації. Зауважимо, що внутрішня форма системи - це її каркас і опора. Існує різноманіття видів систем: 1) за формою - це централістами-ські і Ацентріческіе (зоряні), 2) за природою - матеріальні та ідеальні, включаючи інформаційні; біокосні і живі; природні та штучні (на кшталт технічних та ін Система й актуальна середу протистоять один одному і взаємодіють, абсолютно ізольованих систем не буває. У силу цього будь-яка система зовні обмежена, у тому числі по ресурсах. Крім того, вона завжди локалізована в просторі та часі, має чіткі або нечіткі межі життєдіяльності. Нескінченно великих і вічних систем не буває: всі істинні системи мають верхні межі за кількістю компонентів, числу рівнів, складності, за різноманітністю властивостей, тобто вони завжди внутрішньо обмежені. Розглянемо прості і складні системи. Найпростіша система складається як мінімум з двох елементів, компонентів взагалі, об'єднаних в ціле яких-небудь ставленням, зв'язком, як, наприклад, протон і електрон в атомі водню. Але властивості виниклого цілого різко відрізняються від властивостей елементів. Система - це нове, інша якість, не рівне сумі властивостей її елементів (емерджентність). Формально, мережі (на кшталт комірчастої структури Галактики, колонії організмів, мережі зв'язку і комунікацій, розселення людей, розміщення виробництва на територіях, схеми управління та ін.), стільники (начебто кристалів, сукупності клітин в тканинах організмів, певні конструкції в техніці і в технологічних схемах, ритми і регулярні процеси та ін.), агломерації (на кшталт купи піску, купи каміння, натовпу тощо), а також хаос і пленуми (безперервні сутності, начебто вакууму, рідин, газів та ін.) можна розглядати як "вироджені "випадки істинних систем, обумовлені характером компонентів і, головне, їх відносин. Про складні системах. Найважливішою проблемою науки кінця XX століття, що переходить в XXI століття, є проблема опису і пояснення механізмів існування, зміни, збереження властивостей, занепаду і загибелі (катастроф) складних систем, що особливо володіють власною поведінкою (так називаються ваемих "біхевіоральних систем"). До їх числа відносяться всі живі організми, їх спільноти і біосфера в цілому, людина і його різні групи і об'єднання (народи, держави тощо), а також гібридні (змішані) системи на зразок біогеосістем, человекомашінная, економічних, екологічних та ін систем . Всі вони - відкриті системи, що володіють власною поведінкою, заснованому на матеріальному, енергетичному та інформаційному обміні із середовищем. Це - ієрархічні за структурою освіти. Їм притаманні прямі і зворотні зв'язки, управління, функціональність, самоорганізація, відображення, пам'ять, адаптивність, вибірковість, спрямованість, алгоритмічність, агресія в середу і обмін з середовищем, інші властивості. Пізнання систем, починаючи з їх простоти і складності, інших характеристик, згідно У.Р. Ешбі, пов'язано прямо із здібностями людини сприймати, зберігати в пам'яті і переробляти надійшли сигнали, які оцінюються в нервовій системі людини і оформляються в осмислену інформацію. Воно пов'язане з можливостями його інструментальних засобів, а також з цілями і завданнями пізнання, конструювання, планування та дій. У цьому зв'язку знаходиться оцінка людиною таких характеристик систем як їх величина і масштаби, кількість компонентів, простота і складність, ступінь інтенсивності якостей, властивостей і процесів, труднощі або легкість дій, швидкість і повільність, та ін Суб'єктивність сприйняття одержуваної при цьому інформації безсумнівна, як безсумнівна відносність, а також неоднозначність розуміння подібних характеристик. Але незаперечна при цьому і евристична сила зіставлення, аналогій, аналізу, імовірнісних методів і статистики, гіпотез, інших методів. Зауважимо, що велике значення для пізнання невідомого може грати, розвинений вперше в біхевіоризмі і застосований потім в кібернетиці, метод "чорного ящика". Суть його в наступному. Якщо ми, вивчаючи якусь складну або навіть надскладну систему, дізналися параметри вхідних впливів ("збурень") або сигналів різного роду, а також інформації, то нам зовсім не обов'язково знати, що відбувається усередині системи. Нам достатньо знати характер вихідних сигналів, а також інформації. Зіставивши те й інше, порівнявши це все з відомими аналогічними випадками поведінки інших систем, ми порівняно легко робимо умовивід за аналогією про те, що можна очікувати від цієї системи надалі. Звичайно, при цьому повинні бути ретельно вивчені умови, в яких знаходиться досліджувана система, вони теж повинні бути зіставлені з відомими, іншими випадками, особливо, у зв'язку із зміною умов і характеристик входу і виходу. В якості таких "чорних скриньок" можуть виступати складні системи будь-якого роду і їх моделі - речовинно-польові, енергетичні, інформаційні, такі як фізичні процеси складного характеру і великої інтенсивності (екстремальні), хімічні реакції, організми, популяції, екосистеми, технічні системи, відповідні моделі, а також человеческо-діяльні системи, начебто економічних, фінансових, виробничих, соціальних, а також сама людина і різні групи, спільноти, держави та їх асоціації, людство в цілому. Оволодіння методологією "чорного ящика" виключно актуально у зв'язку з сучасним станом взаємин спільнот людей один з одним, а, головне, з природою. Звичайно, при цьому необхідно накопичити різними способами часто величезну інформацію, обробити її ефективно, наприклад, на основі статистики та імовірнісного підходу, а також комп'ютерної технології та побудови кібернетико - інформаційних моделей. Системний метод і системний підхід випливають з попереднього і з природи систем, системності як властивості. Їх суть в наступному: 1. Фундаментальна роль системного методу полягає в тому, що на його основі досягається просування науки і всього людського пізнання до єдності, цілісного мировидению. 2. Специфічним для загальної теорії систем (ОТС), для системного методу і підходу є питання про породження властивості цілісності з властивостей елементів, а також компонентів і рівнів будови в складних системах. І, навпаки, існує проблема породження властивостей складових ціле частин з характеристик цієї цілісності. 3. Джерело перетворень системи або її функцій зазвичай лежить в ній самій. Це пов'язано з її внутрішніми протиріччями і спрямованим поведінкою (наприклад, залежних від природних законів і ними ж направляються, алгоритмическим, цільовим та ін.) При цьому особливість біхе-віоральних систем - їх самоорганізація, самоврядування і т. д. 4. У системному дослідженні та ОТС важливий принцип універсальності системних законів, який не виключає разом з тим специфіки систем різного роду. Це означає можливість будувати не прості аналогії, а аналогії Органицистская характеру (на кшталт, держава - організм з керуючими і керованими структурами, людство - популяція організмів у вигляді народів і держав тощо). 5. Згідно ОТС і системному підходу один і той же "матеріал" або субстрат має фактично в один і той же час різними властивостями, параметрами, функціями і принципами будови і розвитку. Це проявляється в ієрархічності складних систем і специфіці управління в таких системах. 6. Системний підхід неможливий без аналізу умов існування і факторів актуальною для них середовища. 7. ОТС і системний метод чисто причинне пояснення розглядають як недостатнє. Для великих класів систем, таких як біхевіоральние, характерні доцільність, целеположенность та ін особливості, що відрізняють їх радикально від фізичних і хімічних систем. 8. При створенні систем важливий принцип: система є те, що виходить в результаті оптимізації конструкції створюваної системи шляхом всебічного аналізу взаємопов'язаних факторів, що впливають на її суттєві характеристики (теорема Б. Байцер). 9. З позицій системності можна правильно підійти до вирішення такого важливого для науки питання, як редукція пояснення одних рівнів будови матерії та механізмів її зміни на основі попереднього рівня. Редукція завжди допустима, коли шукають джерело, причину тих чи інших явищ: соціальних на основі біологічного субстрату, біологічних - на основі хімічних реакцій, хімічних - на основі фізичних законів і взаємодій. Але при цьому не можна забувати емерджентність кожного з рівнів будови, специфіку їх власних законів і т.п. 10. Системний аналіз виник на основі математизированной гілки ОТС - системологии і системних методів. З цього факту випливають основні установки системного аналізу: вирішуючи проблеми управління в системах, треба прагнути максимально повно врахувати всі вхідні і вихідні характеристики об'єкта; використовувати міждисциплінарний підхід; будувати дослідження, розробки, проекти і дії в ключі проблемної і "задачного" орієнтації, а не просто функціонального підходу (начальник наказав - я виконав!). Системний аналіз конкретизується у вигляді свого прикладного ланки - системотехніки. У цьому зв'язку, що не ігноруючи загальносистемного підходу, для кожної проблеми, задачі або їх класу будують свою особливу методологію. В цілому, наявні системні формалізму, які розвивали багато вчених. Вони мають величезну евристичної силою. Системний підхід розкриває нам як би простору можливих станів систем і можливих дій. Це - загальнонаукових метод і підхід, такий, який розвиває синергетика (як загальна теорія самоорганізації), або кібернетика (як загальна теорія управління і зв'язку в живих організмах, технічних системах, суспільстві та їх об'єднаннях, яка спирається на інформаційні технології). У 60-х рр.. системологія Р. Акофф і соціолог Ф. Емері передбачали настання Системного століття. Він фактично вже настав, але тільки не у вигляді перемоги якоїсь окремої теорії, а як перемоги цілого напряму, підходу і методів, характерних саме для ОТС, її версій, моделей різного рівня, різного характеру і призначення.
|
||
| « Попередня | Наступна » | |
|
|
||
Інформація, релевантна "Теоретичні методи." |
||
|
||