Электронная библиотека

Г.И.Рузавин

Проблема в том, чтобы понять, что такое проблема. Проблемы — источники движения в науке, они позволяют увидеть затруднения между новыми фактами и старыми объяснениями. Правильная постановка проблемы настраивает мысль на правильное ее разрешение. Методология постановки и разработки проблем — одно из перспективных направлений философских исследований.

Проблемная ситуация как выражение противоречия

в развитии научного познания

В переводе с древнегреческого термин «проблема» означает трудность или преграду, для преодоления которой и предпринимаются соответствующие практические или теоретические усилия. Соответственно этому, различают практические и теоретические проблемы. В научном исследовании имеют дело с проблемами эмпирического и теоретического характера, которые возникают в процессе роста и развития научного знания. Как бы ни различались эти проблемы по своей общности, уровню и содержанию, их назначение состоит в том, чтобы точно и ясно указать именно на трудность, возникшую на разных этапах познания, чтобы начать ее анализировать и придать исследованию целенаправленный и поисковый характер.

Возникновение проблемной ситуации

Выдвижению новой проблемы обычно предшествует появление в науке проблемной ситуации, которая характеризует трудную ситуацию, сложившуюся в той или иной отрасли научной деятельности.

На характер этой трудности могут влиять самые разнообразные факторы и обстоятельства, начиная от научного климата общества, его мировоззрения и философии и кончая методологическими, логическими и специальными научными трудностями. Однако в конкретном научном исследовании проблемную ситуацию рассматривают обычно как некоторое несоответствие между новыми фактами и результатами познания и старыми теориями, методами и принципами, которые оказываются не в состоянии объяснить новые факты. Это несоответствие между элементами нового и старого знания можно назвать диалектическим противоречием, поскольку оно характеризует именно процесс развития познания, необходимость его перехода на новый уровень объяснения. Такое противоречие не следует путать с формально логическим противоречием, несоблюдение которого приводит к непоследовательности рассуждений, ошибкам и парадоксам. Поэтому логические противоречия устраняются, а противоречия в развитии познания преодолеваются и разрешаются с помощью новых, более совершенных методов, теорий и принципов исследования.

Когда заходит речь о несоответствии старых методов и средств исследования новым фактам и результатам, то следует иметь в виду также то предпосылочное знание, которое связано со старым знанием. Проблемная ситуация свидетельствует, таким образом, не только о трудностях в объяснении новых фактов в виде результатов наблюдений и экспериментов, но и учета широкого спектра теоретических допущений, схем и упрощений, которые приходится учитывать при выдвижении проблемы. Поэтому К.Поппер, например, рассматривает проблемную ситуацию как трудность или проблему с ее фоном, в который входит не только язык науки, но и множество теоретических допущений, не поставленных — до поры до времени — под сомнение[1].

В теоретических науках, таких как математика, трудности различного рода связаны прежде всего с обнаружением противоречий внутри существующих теорий, несогласованностью отдельных их частей, недостаточной обоснованностью исходных понятий, предпосылок и т.д. Наиболее интересными и фундаментальными проблемами в этом смысле могут служить те из них, которые возникали, например, при обосновании математики и вызывали кризисы ее оснований. Первая из фундаментальных проблем такого рода была связана с открытием несоизмеримых отрезков, таких как диагональ и сторона квадрата, отношение которых не может быть выражено рациональным числом. Это открытие породило глубокий кризис не только в математике, но и в философии, так как оно подрывало

основы пифагорейского учения о числах, как сущности мира. Вторая фундаментальная проблема возникла в связи с трудностями, обнаруженными в анализе бесконечно малых, основное содержание которого составляют дифференциальное и интегральное исчисления. Расходящиеся результаты и противоречия, полученные со временем в анализе, были связаны в первую очередь с неодинаковым пониманием исходного понятия анализа — понятия бесконечно малого. Иногда бесконечно малая величина приравнивалась к нулю, а чаще рассматривалась просто как крайне малая конечная величина. Это противоречие создало серьезную трудность и в результате привело к новой проблеме, которая в свою очередь и вызвала второй кризис оснований математики. Выход из него был найден с помощью теории пределов, которая стала рассматривать бесконечно малую величину как величину стремящуюся к нулю как к своему пределу. На этом примере можно показать сложную цепь взаимосвязей, определяющих возникновение проблемы, начиная от потребностей материального производства и кончая стандартами логики. Элементарная математика, которую нередко называют математикой постоянных величин, не была в состоянии математическими методами описывать движение и процессы. Между тем машинная индустрия Нового времени крайне нуждалась в таких методах, поэтому она и выдвинула проблему создания новой математики переменных величин — анализа бесконечно малых. Впоследствии, когда были обнаружены некоторые дефекты в математическом анализе, возникла чисто логико-математическая проблема обоснования анализа, которая была решена теорией пределов.

На этом возникновение и решение новых проблем не завершилось, хотя в конце XIX в. многим математикам казалось, что с созданием теории множеств Г. Кантора математика наконец получила окончательное обоснование. В этой абстрактной теории все математические объекты (числа, геометрические фигуры, функции и т.д.) рассматривались как элементы соответствующих множеств. Многие ученые считали поэтому, что в рамках теории множеств математика получила необходимую общность и надежную основу. Однако вскоре в ней были обнаружены парадоксы, которые свидетельствовали о том, что фундамент всей классической математики нельзя считать вполне прочным. Поэтому вскоре после этого опять заговорили о кризисе оснований математики, который не преодолен и поныне. Хотя этот кризис и не затрагивает конкретные теории математики, которые находят применение в других науках, тем не менее сложившуюся ситуацию в обосновании математики нельзя считать удовлетворительной.

При ретроспективном анализе истории обоснования математики выясняется, таким образом, что наиболее фундаментальные ее проблемы возникали в связи с трудностями, которые появлялись по мере развития математики. Поскольку математика оперирует бесконечными множествами абстрактных объектов, постольку ее исходные понятия и теории опираются на различные абстракции математической бесконечности. Абстракция потенциальной, или становящейся, бесконечности помогла преодолеть кризис в основаниях математики, связанный с нечетким и неточным употреблением понятия бесконечно малой величины. Переход к абстракции актуальной бесконечности в теории множеств, в которой бесконечные множества уподобляются конечным множествам, привел к новым трудностям и третьему кризису в основаниях математики, выход из которого сторонники математического интуиционизма ищут в возврате к абстракции потенциальной бесконечности, а конструктивизма — потенциальной осуществимости. Эти примеры ясно показывают сложный и противоречивый характер проблемных ситуаций в математике, которые связаны с глубокими философскими и логико-математическими представлениями о бесконечности.

В экспериментальных и эмпирических науках основная причина возникновения проблем заключается в обнаружении несоответствия или противоречия между прежними теоретическими методами объяснения и вновь обнаруженными эмпирическими фактами. Старые парадигмы, методы и теории оказываются не в состоянии объяснить новые факты, хотя в первое время их пытаются понять в рамках прежней парадигмы. Однако когда число таких аномальных фактов быстро возрастает, тогда происходит отказ от старой парадигмы и начинается перестройка всей прежней концептуальной системы.

Как и в математике, так и в эмпирических науках такие процессы обычно связаны с решением новых фундаментальных проблем, которые приводят к кризисам и научным революциям. В физике противоречия между прежними, классическими представлениями о строении вещества, излучения и поглощении энергии, свойствах пространства и времени и, соответственно, вновь обнаруженными экспериментальными фактами привели в конце XIX—начале XX в. к революции, охватившей не только саму физику, но и точное естествознание в целом. Фундаментальные проблемы, которые были выдвинуты тогда, были решены с помощью создания таких новых, неклассических теорий, как квантовая механика и теория относительности. Именно они помогли понять и объяснить новые экспериментальные факты, упорно не поддававшиеся объяснению в рамках классических теорий.

Творческая деятельность в науке не ограничивается, конечно, только решением фундаментальных проблем. Наряду с ними постоянно возникают более частные, конкретные теоретические и прикладные проблемы. Но природа проблем остается неизменной: они характеризуют трудности, которые неизменно возникают в ходе развития и прогресса научного познания. Но чаще всего в конкретных научных исследованиях приходится иметь дело с проблемами и задачами более частного характера, когда необходимо либо модифицировать существующие теории в рамках доминирующей парадигмы или создавать частные теории для объяснения вновь открытых фактов. Такую стадию исследования Т.Кун в своей известной книге «Структура научных революций» называет «нормальной наукой» и даже решением «головоломок» в рамках существующей парадигмы. Вряд ли, однако, такая характеристика, верно описывает сложный и противоречий процесс исследования в реальной науке, в которой, во-первых, одновременно могут сосуществовать несколько парадигм или программ исследования, во-вторых, ученые всегда стремятся найти лучшее объяснение существующим фактам, чтобы глубже и точнее приблизиться к истине; в-третьих, процесс исследования всегда связан с критикой прежних несовершенных, неполных и неточных методов объяснения, а не повторением существующих и готовых схем, принципов и приемов исследования.

Таким образом, мы не можем правильно понять характер возникновения проблем в науке, если не будем учитывать особого характера научной деятельности, направленной на достижение более полного и глубокого познания мира. В отличие от других форм человеческой деятельности наука, как ни одна другая форма, имеет ярко выраженный прогрессивный характер, ибо она непрерывно стремится усовершенствовать свои теории и методы познания путем обнаружения, преодоления и исправления ошибок. Такой процесс самокорректирующийся научной деятельности объясняет, почему научное исследование начинается, прежде всего, с выдвижения проблем, а не простого накопления фактов и постановки новых экспериментов.

В свою очередь возникновение новых проблем обусловлено состоянием и уровнем научных знаний. «Бросая ретроспективный взгляд на историю, — подчеркивает В.Гейзенберг, — мы видим, что наша свобода в выборе проблем, похоже, очень невелика»[2].

Наблюдения и эксперименты могут, конечно, предшествовать появлению проблем, когда приходится анализировать наблюдения, которые опровергают прежние представления и объяснения. В этом смысле справедливо утверждение, что факты, полученные путем

наблюдений и экспериментов, составляют надежный эмпирический базис науки. Но факты нуждаются в осмыслении и интерпретации. Следовательно, знания и интерпретации необходимы для того, чтобы целенаправленно искать сами факты. Эту мысль прекрасно выразил Ч.Дарвин, который отметил, что всякое наблюдение должно производиться за или против какого-либо мнения.

Всякий согласится: чтобы наблюдать что-либо, надо знать, что именно наблюдать, а для этого надо располагать какой-либо идей, предположением или догадкой. Именно поэтому иногда утверждают, что факты «нагружены теорией», что в точном смысле означает тесную связь и взаимодействие между фактами и теорией. С другой стороны, чтобы проверить отдельные предположения, гипотезы или теоретические системы, необходимо располагать определенной совокупностью, или точнее, системой фактов. В связи с этим возникает актуальный методологический вопрос, по которому до сих пор существуют диаметрально противоположные точки зрения. Среди ученых, занимающихся преимущественно эмпирическими исследованиями, нередко встречается мнение, что исследование в науке начинается с наблюдения и накопления фактов, тщательном их описании и исследовании в процессе познания. Такой взгляд присущ здравому смыслу обыденного познания, когда, сталкиваясь с незнакомыми явлениями, люди пытаются найти объяснение их причин путем обращения к новым фактам. Подобный же взгляд защищают философы эмпирического направления, которые ориентируются на традиционные представления о развитии познания, согласно которому источником нашего знания служит эмпирический опыт или даже восприятия. Согласно такому мнению, в нашем уме не содержится ничего кроме того, что имеется в чувствах. Поэтому такой пассивный взгляд на деятельность мышления рассматривает науку, как процесс простого накопления знаний, исключающего коренные, качественные его изменения, приводящие к отказу от старых концепций, парадигм и научных революций.

Против таких взглядов решительно выступал в западной философии науки Карл Поппер, который настойчиво утверждал, что «мы никогда не начинаем с наблюдений, а всегда с проблем — либо практических проблем, либо проблем теории, столкнувшейся с трудностями»[3].

Однако слабым местом в его концепции является случайный характер проб и догадок, в ходе научного исследования, который несовместим с провозглашенным им же принципом движения науки к объективной истине. С другой стороны, он не подчеркивает диалектического взаимодействия между фактами и теориями, а также между

наблюдениями и проблемами. Главное внимание он акцентирует на приоритете теории над фактами и соответственно проблем над наблюдениями. Сильная сторона его концепции заключается в том, что он начиная с 30-х гг. прошлого века неизменно подчеркивал, что «наука начинается с проблем и развивается от них к конкурирующим теориям, которые оцениваются критически»[4]. Действительно, подлинная наука не может существовать и развиваться без проблем: в противном случае она вырождается в догматическую систему. В ней всегда открываются новые факты и результаты, которые требуют объяснения, что не способны дать старые парадигмы и теории. Это непрерывное возникновение и возобновление противоречия и несоответствия между новыми фактами и старыми теоретическими способами их объяснения характеризует реальный прогресс науки.

Решение проблем и прогресс научного знания

Прежде чем выдвинуть какую-либо проблему, необходимо понять ту трудность, которая возникла в науке. Ведь именно трудности, как мы видели, создают проблемы, которые характеризуют несоответствие, или противоречие в развитии науки, которое конкретно выражается в неспособности старых теорий и методов объяснить новые факты. Такое противоречие ни в коем случае нельзя поэтому отождествлять с логическим противоречием между суждениями в формальной или математической логике. В данном же случае термин «противоречие» используется, как говорилось выше, для обозначения несоответствия между новыми фактами и старыми способами их объяснения с помощью прежних гипотез, законов и теорий.

Осознание этого несоответствия происходит постепенно, шаг за шагом, и поэтому до постановки и четкой формулировки проблемы обычно мало что знают о ней и даже не представляют, в чем именно оно состоит. Более того, в истории науки известны случаи, когда ученый стремился решить одну проблему, а в действительности решал другую. Так, например, И.Кеплер, увлекавшийся астрологией, стремился решить проблему гармонии мирового порядка, но в действительности открыл законы движения планет вокруг Солнца.

Каким же образом происходит процесс осознания и понимания проблем? Поскольку проблема означает трудность, то в первую очередь необходимо, очевидно, понять эту трудность. Как справедливо замечает В.Гейзенберг, «все всегда начинается с весьма специальной, узко ограниченной проблемы, не находящей решения в традиционных

рамках, революцию делают ученые, которые пытаются действительно решить эту специальную проблему, но при этом еще и стремятся вносить как можно меньше изменений в прежнюю науку. Как раз желание изменить как можно меньше изменений в прежнюю науку, и делает очевидным, что к ведению нового нас вынуждает предмет, что сами явления, сама природа, а не какие-либо человеческие авторитеты заставляют нас изменить структуру мышления»[5].

А для этого нет иного пути, как предпринять попытку ее решения. Сначала можно выдвинуть сравнительно слабое предположение и попытаться проверить его с помощью тех фактов, которые были не в состоянии объяснить старые гипотезы или теории. Если это предположение будет опровергнуто, то исследователь получит более ясное представление о степени трудности проблемы и постарается найти более сильное предположение, чтобы устранить расхождение между ним и фактами. По мнению К.Поппера, такой процесс непрерывного выдвижения все новых предположений и догадок и их последовательного опровержения и исключения есть единственно верный путь решения проблем, приводящий к росту научного знания. Общую схему такого процесса он представляет в следующем виде.

P1 → TS → EE → P2,

где Р1 обозначает исходную проблему, TS — пробное решение (гипотезу или теорию), ЕЕ — устранение ошибок и Р2 — новую проблему. Обычно для первоначального решения проблемы выдвигается несколько пробных предположений или гипотез. Поэтому приведенная выше схема приобретает более сложный характер.

Подобная схема более адекватно отражает стадию первоначального поиска решения, когда предлагаются, оцениваются и критически обсуждаются пробные гипотезы для объяснения фактов. Эта стадия скорей характеризует процесс поиска решения проблемы индивидуальным исследователем, который предлагает для обсуждения несколько вариантов решений.

Возникновение проблемы Р2 потребует нового пробного объяснения и его проверки, а для устранения ошибок — выдвижения следующей проблемы Р3 и т.д. Следовательно, прогресс познания сопровождается выдвижением все новых и новых проблем. Основываясь на этом, Поппер делает вполне справедливый вывод: «Рост знаний идет от старых проблем к новым проблемам, посредством предположений и опровержений»[6] Но каким образом осуществляется этот непрерывный процесс догадок и предположений? Как научное познание движется к достижению истинного знания?

По мнению Поппера, развитие знания происходит по аналогии с дарвиновской теорией эволюции живых организмов. В процессе познания между гипотезами возникает своеобразная борьба «за существование», в которой выживают те из них, которые оказываются наиболее приспособленными для решения поставленной проблемы. Критически обсуждая и проверяя эти гипотезы, мы исключаем те из них, которые решают наши проблемы хуже, и выбираем лучшие, которые решают их более эффективно и адекватно. «При этом, — пишет Поппер, — я опираюсь на неодарвинистскую теорию эволюции, но в новой формулировке, в которой мутации интерпретируются как метод более или менее случайных ошибок, а естественный отбор — как один из способов управления ими с помощью устранения ошибок»[7].

Таким образом, эволюция знания происходит, с одной стороны, с помощью случайного способа выдвижения догадок, предположений и гипотез, а с другой — исключения тех из них, которые при проверке оказались ошибочными. Но можно ли таким способом приблизиться к истине, существование которой Поппер не только признает, но даже считает регулирующим принципом познания? Ответ на этот вопрос может быть только отрицательным. Действительно, если для решения проблемы объяснения какого-либо явления в принципе можно выдвинуть бесчисленное множество гипотез, то, исключив конечное число ошибочных из них, мы никогда не можем приблизиться к истине. Ведь для этого не хватило бы даже астрономического числа времени. Между тем успехи науки свидетельствуют о том, что она не только раскрывает нам истину об объективном мире, но и темпы научного прогресса со временем возрастают. С точки же зрения Поппера, прогресс научного познания был бы невозможен или крайне маловероятен. Поэтому сам он вынужден был признать, «даже в предположении (которое я разделяю), что наши поиски знаний пока успешны и что мы теперь кое-что знаем о нашей Вселенной, этот успех оказывается удивительно маловероятным и потому необъяснимым»[8].

В связи с этим возникает вопрос: нельзя ли объяснить успехи познания, если отказаться от случайного характера проб и ошибок при решении проблем? Действительно, если мы признаем, что при выборе гипотез исследователь не будет считать все одинаково возможными, а напротив, некоторые из них — более перспективными, многообещающими и приближающими нас к истине, тогда мы можем избежать трудности. В этом случае процесс выбора становится более рационально обоснованным и не сведется к проверке бесчисленного множества мало перспективных гипотез. Реальная практика научного исследования действительно показывает, что исследователи после сравнительно небольшого числа проб попадают именно на перспективную гипотезу. Предпринималось множество попыток понять это явление. Одни ученые, как например, Ч.Пирс пытались объяснить его способностью человека стремлением к истине, своего рода инстинктом, который, однако, отличается от других инстинктов тем, что действует не безошибочно, а с определенной частотой ошибок. Некоторые ученые ссылаются на существование врожденного знания. Большинство же других ученых способность правильного выбора гипотез и новых идей связывают с интеллектуальной интуицией, механизмы которой остаются пока еще не выясненными. В противовес этому немногие из специалистов по методологии науки пытаются привлечь внимание к анализу и поиску эвристических и регулятивных приемов и методов, облегчающих такой поиск. В целом же эта фундаментальная проблема, имеющая комплексный характер и требующая привлечения усилий философов, психологов, нейрофизиологов, специалистов по искусственному интеллекту и других ученых, все еще ждет своего решения.

Постановка и разработка научных проблем

После анализа проблемной ситуации, когда будет выявлена невозможность объяснения новых фактов и результатов познания старыми методами и теориями, возникает необходимость в выдвижении, постановке и точной формулировке проблемы. Для этого необходимо, во-первых, ясно выразить цель проблемы, во-вторых, рассмотреть условия, при которых она может быть решена, в-третьих, проанализировать ограничения, которые накладываются на решение проблемы.

Цель проблемы в каждом случае определяется конкретно, но в общей форме она состоит в устранении несоответствия между новыми фактами и старыми способами их объяснения.

Условия проблемы указывают на те предпосылки, которые необходимы и достаточны для ее решения.

Ограничения относятся к тем требованиям, которые накладываются на решение проблемы.

Цель проблемы формулируется при анализе проблемной ситуации, а условия и ограничения ее решения осуществляются на стадии разработки проблемы. Предварительное общее знакомство с проблемой начинается с постановки проблемы. Рассматривая этот вопрос, необходимо учитывать, что здесь многое зависит от уровня теоретической зрелости той или иной науки, имеющихся в ней исследовательских наработок и заделов, состояния эмпирической и экспериментальной базы, а тем самым перспектив дальнейшего развития соответствующей отрасли науки. Все эти условия имеют интерсубъективный характер, и поэтому с ними должен считаться любой исследователь, приступающий к решению проблем в определенной области науки.

Однако не менее важную роль при выдвижении и особенно решении проблемы играют субъективные качества и особенности ученых, занятых научными исследованиями. К таким особенностям следует отнести не только квалификацию, личный опыт, одаренность, и т.п., но и умение видеть точки роста науки, наиболее эффективные направления научного поиска, смелость в выдвижении новых идей и одновременно с этим тщательный анализ и критическую оценку полученных результатов. Такие психологические качества присущи лишь талантливым исследователям, обладающим высокоразвитым воображением, интуицией и творческим потенциалом, способным правильно и критически оценивать как собственные, так и чужие результаты. Неслучайно поэтому наиболее актуальные и фундаментальные проблемы науки выдвигаются выдающимися учеными, много и плодотворно поработавшими в своей науке, хорошо представляющими ее трудности и способными правильно наметить стратегию ее дальнейшего развития.

Из истории науки известно немало примеров, когда выдающиеся ученые на многие десятилетия вперед определяли основные направления развития своей науки и выдвигали фундаментальные ее проблемы. Великий Исаак Ньютон, создавший основы классической механики и теории гравитации, выдвинул также ряд новых проблем, которые предстояло исследовать и решить другим ученым. Наиболее фундаментальной он считал проблему природы гравитации, или тяготения тел. Он признавал, что хотя тяготение «действует согласно изложенным... законам и вполне достаточно для объяснения всех движений

небесных тел и моря», тем не менее, оно устанавливают лишь количественную связь между «тяготеющими массами». Речь здесь идет о законе всемирного тяготения, согласно которому сила тяготения прямо пропорциональна произведению масс двух тел m1 m2 и обратно пропорциональна квадрату расстояния г2 между ними: F=gm1 m2/ г2, где g — постоянная тяготения. Но этот закон оставляет открытым вопрос о механизме тяготения и характере действия сил тяготения, которые считались распространяющимися мгновенно.

Альберт Эйнштейн, построивший общую теорию относительности, объясняет механизм тяготения с помощью введенного им понятия гравитационного поля и равенства тяготеющей и инертной масс. Благодаря этому было опровергнуто представление о мгновенном дальнодействии гравитационных сил, однако природа тяготения полностью не раскрыта и до настоящего времени. До сих пор остается спорным вопрос о существовании гравитонов как особых частиц поля тяготения.

Замечательным примером постановки новых проблем в физике служит известная книга И.Ньютона «Оптика», в которой были сформулированы не только важнейшие проблемы учения о свете, но и рассмотрены основные методы исследования физических явлений, в особенности получивший широкое распространение метод принципов. Хотя с появлением новой волновой концепции света некоторые из проблем, поставленных Ньютоном, оказались неперспективными, но многие из них способствовали творческим поискам в области корпускулярной концепции света на протяжении ряда лет. Нельзя также забывать, что корпускулярная идея вновь возродилась в понятии фотонов, как квантово-механических объектов светового поля.

Примером, более близким к нашему времени, может служить проблема исследования наиболее актуальных проблем математики, которая была выдвинута знаменитым немецким математиком Д. Гильбертом на Международном математическом конгрессе в 1900 г.[9]. Многие из этих проблем к настоящему времени уже решены, некоторые из них уточнены и переформулированы, но существование программы стимулировало математические исследования и оказало большое воздействие на развитие математики XX столетия.

Выдвижение программ исследования проблем, рассчитанных на перспективу, ставит своей целью стимулировать научный поиск в наиболее актуальных областях науки и способствуют выявлению в них точек роста научного знания. Легче всего такие точки роста выявляются в математике и математическом естествознании, которые обладают сравнительно стабильной концептуальной структурой и преемственностью

в развитии своих теорий. Значительно труднее обнаружить эти точки роста в экспериментальных и фактуальных науках, в которых развитие познания во многом определяется результатами эмпирических наблюдений и экспериментов, которые могут существенно изменить ход дальнейших исследований. Тем не менее для определения точек роста научного знания, а тем более для разработки проблем необходимо соблюдать определенную последовательность действий и стадий исследования.

Разработка научных проблем должна начаться с общего анализа альтернативных возможностей для их решения. На этой стадии должны быть сформулированы конкретные условия, при которых проблема может быть решена, а также определены ограничения, которые накладываются на ее решение. За ней следует стадия генерирования новых идей, предположений и рабочих гипотез, которые возникают в процессе осмысления и конкретизации проблемы. Хотя процесс возникновения новых идей не поддается точному логическому анализу, тем не менее его результаты могут изучаться рациональными и логическими методами. Для оценки пробных решений проблемы могут быть использованы различные эвристические приемы (мысленный эксперимент, математические модели и компьютерные методы анализа), правдоподобные рассуждения (аналогия, индукция и статистика), а также вероятностные оценки полученных результатов.

Часто при выборе пробных решений проблем ссылаются на правдоподобие гипотез. Действительно, из множества пробных гипотез, способных решить проблему, для исследования обычно отбираются наиболее правдоподобные и многообещающие гипотезы. Но это вовсе не означает, что при окончательной эмпирической проверке они обязательно могут оказаться истинными. Правдоподобие не тождественно истинности, ибо истина представляет собой соответствие знаний действительности, высказываний и теорий — фактам. Правдоподобие же означает вероятность истинности знания, или меру его приближения к истине. Правдоподобие, или логическую вероятность, следует, поэтому отличать от статистической вероятности, которая определяется через относительную частоту случайных массовых событий. Если статистическая вероятность непосредственно характеризует определенные объективные отношения в реальном мире, то правдоподобие выражает специфические логические отношения между высказываниями. В логике правдоподобность обычно определяют как степень подтверждения высказывания, в частности гипотезы, другими высказываниями (свидетельствами гипотезы). Поскольку такие свидетельства, например, эмпирические факты, никогда не

могут окончательно верифицировать гипотезу или теорию, т.е. установить их истинность, постольку вновь возникает труднейший вопрос о дополнительных критериях выбора.

Хотя никакого общего решения этого вопроса не существует, и вряд ли оно может быть найдено, поэтому усилия многих исследователей направлены на поиски критериев и методов частного характера. Соответственно этому сами проблемы нередко в таких случаях превращаются в задачи. Разница между задачами и проблемами состоит в том, что для решения задач существуют общие правила, методы или парадигмы. В простейших случаях, как, например, в математике, говорят о правилах, или алгоритмах, решении арифметических, алгебраических, геометрических и т.п. задач. Стандартные методы используются для решения технических задач. В научном познании парадигмы служат для решения задач так называемой нормальной науки. Во всех таких случаях существует, таким образом, некоторый общий способ или даже алгоритм решения задач. Полноценные научные проблемы отличаются от задач тем, что для их решения не существует никакого алгоритма, и поэтому для их решения используется научный поиск, опирающийся на творческое воображение, интуицию и некоторые эвристические средства и приемы исследования.

Промежуточное положение между научными проблемами и задачами занимают проблемы, которые связаны с выбором между альтернативными возможностями их решения. Вообще говоря, рациональный выбор играет существенную роль при решении множества вопросов и задач, начиная от индивидуального поведения и кончая определением тактики и стратегии проведения эффективной экономической, социальной, экологической, энергетической политики общества.

Существует общая математическая теория выбора и принятия решений, которая сформировалась на основе конкретной теории исследования операций, возникшей в период Второй мировой войны. Содержательная идея, лежащая в ее основе, весьма проста и на нее мы постоянно опираемся — часто не сознавая этого — в своих повседневных решениях. Принимая то или иное решение, мы интуитивно оцениваем, во-первых, насколько полезным и эффективным оно может оказаться для достижения поставленной цели; во-вторых, в какой мере оно может оказаться вероятным среди других возможных решений, или альтернатив. Оптимальный выбор среди альтернатив осуществляется на основе общей оценки эффективности достижения цели и вероятности ее реализации. В повседневных и простых решениях такие оценки делаются на интуитивном уровне, и поэтому никакой особой точности к выбору не предъявляется. Когда

же число альтернатив значительно возрастает, а требование к определению точности оптимального выбора усиливается, тогда для оценки эффективности и вероятности оптимального выбора обращаются к специальным математическим методам и вычислительным средствам.

Нельзя ли применить теорию принятия решений к выбору гипотез при решении научных проблем? Ответ будет отрицательным по той простой причине, что количество альтернативных гипотез в науке ничем не ограничено, а критерии выбора зачастую остаются неизвестными. Во всяком случае, ни эффективность, ни вероятность гипотезы точно определить нельзя, но даже если бы это удалось, то осуществить эффективный выбор среди бесконечного множества однотипных гипотез, был бы просто невозможен. Именно поэтому исследователь не считает все гипотезы в равной мере перспективными и многообещающими, а это зависит от его подготовки, опыта, квалификации, а самое главное — таланта, творческого потенциала и смелости в выдвижении перспективных гипотез и критическом их обсуждении.

Логико-математическая стадия разработки проблемы сводится, во-первых, к проверке самой формулировки проблемы и предложенного ее решения на непротиворечивость, отсутствие тавтологий и информативность. Противоречивые утверждения согласно закону логики запрещается использовать как в формулировках отдельных положений, так и в рассуждениях, ибо это приводит к непоследовательности и деструктивности мышления. Тавтологии не дают конкретного, содержательного знания о действительности, а неинформативное знание не способствует приращению нового знания, в особенности эмпирического. Во-вторых, для проверки полученного решения проблемы необходимо вывести из него все логические следствия, в особенности следствия, допускающие эмпирическую проверку, чтобы сопоставить их с результатами наблюдений и экспериментов.

Как известно, именно на эту сторону научного исследования обращают главное внимание и сторонники логического позитивизма и критического рационализма. Поэтому, например, К.Поппер считает задачей логики научного исследования именно использование средств и методов логики для проверки гипотез и теорий, выдвинутых для решения конкретных проблем науки. Бесспорно, логика здесь играет важную роль, являясь составной частью общего механизма проверки пробных решений проблемы. Она используется на протяжении всего процесса постановки и решения проблемы, начиная от логического анализа ее предварительной формулировки, оценки пробных решений и кончая их эмпирическим подтверждением или опровержением.

Рассматривая общий подход к решению научных проблем, следует выделить вопрос об отношении между эмпирическим и теоретическим знанием в ходе постановки и разработки проблем. Ведущая роль в этом процессе принадлежит рационально-теоретическому знанию, даже если оно выступает в еще неразвитой форме предположений и догадок. Действительно, чтобы начать целенаправленный и систематический, а не случайный и произвольный поиск фактов в пользу какой-либо идеи или предположения, надо располагать, по крайней мере, простой интуитивной догадкой. Иными словами, чтобы открыть что-то новое, надо знать, где искать свидетельства в его пользу, факты, которые в той или иной степени подтверждают его. По мере накопления, систематизации и теоретического анализа фактов возникает возможность перехода от простых догадок к более обоснованным предположениям и рабочим гипотезам, а от них — к объяснительным гипотезам. Представители классической индуктивной логики считают гипотезы и законы индуктивным обобщением эмпирических фактов. Сторонники гипотетико-дедуктивной модели научного познания принимают гипотезы как заранее заданные и задачу логики сводят к выводу следствий из этих них и соотнесению следствий с данными наблюдений и экспериментов. В отличие от них известный американский логик Ч.С.Пирс впервые обратился к использованию абдуктивных рассуждений для поиска объяснительных гипотез. Он показал, что эмпирические факты служат не только для проверки гипотез, но и для поиска их объяснений. Тщательный теоретический анализ фактов позволяет выявить определенную связь между ними, которую в виде некоторой закономерности можно сформулировать в форме рабочей гипотезы. Следствия из нее обеспечивают возможность проверки гипотезы существующими и новыми фактами, а тем самым корректируют ее до тех пор, пока не будет достигнуто наилучшее объяснение фактов. Таким образом, здесь теоретический анализ и эмпирические процедуры, а также индукция и дедукция выступают во взаимодействии и единстве.

Отмечая приоритет теории в постановке проблемы, мы вовсе не хотим сказать, что всякий конкретный процесс исследования в науке всегда начинается с нее и теоретических предположений и гипотез для ее решения. Иногда необходим новые наблюдения и поиск дополнительных фактов, чтобы сформулировать проблему и проверить пробное ее решение. Сторонники эмпиризма обычно преувеличивают роль эмпирического уровня в познании, значение результатов наблюдения и опыта. Поэтому главное внимание они обращают на накопление, систематизацию и обобщение эмпирической информации.

Хотя такая систематизация играет важную роль в научном познании, особенно на первоначальной стадии становления той или иной науки, но накопленная информация нуждается в теоретическом объяснении. Когда эмпирическая наука начинает только формироваться, тогда именно факты требуют теоретического объяснения и выдвигают соответствующие проблемы. В качестве решения проблем на этой стадии становления науки выступают эмпирические обобщения и законы, в том числе простейшие индуктивные методы исследования в виде канонов Бэкона-Милля. Когда же наука достигает определенной теоретической зрелости, тогда важнейшим источником возникновения проблемных ситуаций и конкретных проблем служит несоответствие, или противоречие, между новыми эмпирическими фактами и старыми теоретическими методами их объяснения. Постоянное разрешение и возобновление этого противоречия приводит к появлению все новых и новых проблем, непрерывный процесс решения которых характеризует научный прогресс.

Примечания

[1] Поппер К. Объективное знание. Эволюционный подход. М., 2002. С. 165.

[2] Гейзенберг В. Шаги за горизонт. М., 1987. С. 226.

[3] Поппер К. Объективное знание. С. 249.

[4] Там же. С. 144.

[5] Гейзенберг В. Шаги за горизонт. М., 1987. С. 198.

[6] Поппер К. Объективное знание. С. 250.

[7] Поппер К. Логика и рост научного знания. М., 1983. С. 538—539.

[8] Поппер К. Объективное знание. С. 37.

[9] Проблемы Гильберта. М., 1969.