Логика развития науки в вероятностной концепции В. В. Налимова (к столетию со дня рождения В. В. Налимова)

Ю.В. Грановский, Е.В. Маркова

ЛОГИКА РАЗВИТИЯ НАУКИ В ВЕРОЯТНОСТНОЙ КОНЦЕПЦИИ В.В. НАЛИМОВА

Ключевые слова: логика развития науки; вероятностная концепция; математизация науки; компьютеризация науки; кибернетизация знаний; системный подход; вероятностный мир; вероятностный язык; вероятностно-ориентированная философия.

Keywords: the logic of scientific development; probabilistic concept; mathematization of science; computerization of science; cybernetization of science; system approach; probabilistic world; probabilistic language; probabilistically oriented philosophy.

Аннотация: В.В. Налимов (04.11.1910-19.01.1997), профессор Московского государственного университета, крупный мыслитель ХХ в. В статье выделены разделы: 1) математизация и компьютеризация науки; 2) кибернетизация знаний и системный подход; 3) вероятностный мир и вероятностный язык.

В первом разделе рассмотрены аксиоматически-дедуктивное построение традиционной математики, логические структуры чистой математики и пр. Во втором разделе обсуждаются революционная роль процесса кибернетизации науки, признание вероятностной модели мира, представления о большой системе и системном подходе. Третий раздел посвящен возникновению вероятностной парадигмы, аксиоматике теории вероятностей как грамматике, онтологии случая и вероятностно ориентированной философии. Вероятностные представления можно рассматривать как стержень, объединяющий все многообразие научного творчества В.В. Налимова.

Abstract: V.V. Nalimov (04.11.1910-19.01.1997) was a professor of Moscow state university. He was one of the greatest thinkers of

the twentieth century. In our article next sections are highlighted: 1) mathematization and computerization of science; 2) cybernation of knowledge and system approach; 3) a probabilistic world and a probabilistic language.

The first section discusses the axiomatic-deductive construction of traditional mathematics, logical structure of pure mathematics, etc. The second section discusses the revolutionary role of cybernetization of science, the recognition of a probabilistic model of the world, of a large system and system approach. The third section focuses on the beginning of probabilistic paradigm, axioms of probability theory as grammar, ontology of case and probabilistically oriented philosophy. Probabilistic conceptions can be regarded as the core that unites the diversity of scientific creativity of V.V. Nalimov.

Статья посвящена методологическим проблемам развития науки в вероятностной концепции В.В. Налимова. Широко известно, что методологические концепции оказывают огромное влияние на развитие любой отрасли знаний. Академик А.Б. Мигдал, занимаясь вопросами истории науки, отмечал, что серьезная научная работа невозможна без «прикладной» философии, позволяющей качественно определить границы исследований, осмыслить результаты, дать им правильную интерпретацию [3]. Философско-методоло-гические воззрения не оставались постоянными в ходе развития науки. Они значительно менялись во времени. Философы и историки науки предлагают выделить три этапа развития науки от XVII в. до наших дней: классическая наука (XVII-XIX вв.), неклассическая наука (конец XIX - середина XX в.), постнекласси-ческая наука (от середины XX в. до наших дней). Каждый из этих этапов отличается от других степенью сложности объектов исследований и философско-методологическими концепциями. В данной работе мы уделим внимание взглядам В. В. Налимова на эволюцию форм развития научного знания и особенностям методологии научных исследований в постнеклассический период.

Василий Васильевич Налимов (04.11.1910-19.01.1997), доктор технических наук, профессор Московского государственного университета им. М.В. Ломоносова, крупный мыслитель XX в., оригинальный и яркий исследователь, работавший в физике, химии, биологии, математике, где систематически использовал ма-тематико-статистические методы, создатель отечественной школы по математической теории эксперимента. Он сделал значительный вклад в наукометрию, в разработку вероятностного подхода к изу-

чению языка, мышления, сознания, биологического эволюционизма, философии культуры и человека.

Заметное место в его работах занимают проблемы методологии математического моделирования, вероятностной модели языка, математизации и компьютеризации знаний. В течение десяти лет (1965-1975) он занимал должность первого заместителя заведующего Межфакультетской лаборатории статистических методов МГУ им. М.В. Ломоносова академика А.Н. Колмогорова. В последний период своей деятельности, работая на биологическом факультете МГУ, В. В. Налимов интересовался вопросами основания экологического прогноза, вероятностных аспектов эволюции, положения человека в современной науке, вероятностной теории смыслов. Он оставил большое творческое наследие - около 30 книг и 280 статей по различным отраслям знаний.

Интерес В.В. Налимова к философии науки нельзя назвать случайным. Как мыслитель он обращался к этой теме на протяжении всего своего научного творчества [1; 5; 16; 17]. Наиболее полно свои взгляды на эту проблему он изложил в книге «Облик науки», которая вышла в 1981 г. на английском языке в Филадельфии, США [18]. Этому помог Юджин Гарфилд, в то время президент Института научной информации в Филадельфии. В 2010 г. эта книга появилась и на русском языке [5].

В предисловии к ней В.В. Налимов писал: «Меня, естественно, прежде всего интересовали конкретные результаты исследований, и только за это платили мне деньги. Часто приходилось принимать очень рискованные решения, особенно в тяжкие годы войны, когда от имени науки нужно было в технике делать что-то такое, чего, кажется, не допускала и сама наука. И все как-то получалось... Но меня всегда беспокоили и фундаментальные вопросы: Что есть хороший эксперимент? Что есть хорошая теория? Я привык принимать решения в условиях большой неопределенности, и меня неизменно привлекал язык вероятностных представлений. Позднее построение вероятностных моделей и математические методы планирования эксперимента стали моей основной специальностью. Круг интересов расширялся, и меня все больше и больше стал интересовать вопрос о самой природе науки, о переплетении ее судеб с судьбами нашей жизни» [5, с. 12-13].

Там же Василий Васильевич отметил, что вряд ли реально создание всеобъемлющей теории науки. Лучше остро сформулировать проблемы, обсуждение которых позволяет увидеть новое в старом и привычном.

В 2005 г. издательский центр «МарТ» (Москва, Ростов-на-Дону) выпустил небольшую книгу Е.В. Золотухиной-Аболиной «В.В. Налимов», предназначенную не только для философов-профессионалов, но и для широкого круга читателей. Эта книга -первая попытка анализа философского творчества В.В. Налимова. Особая важность этого события состоит в том, что книга открывает новую серию «Философы XX века» [1].

В 2001 г. вышел в свет посвященный В.В. Налимову номер международного журнала «Scientometrics», включивший публикации более 20 авторов из девяти стран [20]. С этим журналом В. В. Налимова связывали многие годы совместной работы, он был одним из его четырех редакторов-консультантов (consulting editors). В 1987 г. В.В. Налимов вместе со Г. Смоллом (США) был награжден медалью Дерека де Солла Прайса (США), учрежденной в 1983 г. за успехи в области наукометрии. Кстати, Василий Васильевич был автором этого термина.

Наиболее полные сведения о жизни и творчестве В.В. Налимова можно найти в [16; 17]. В настоящей статье приведены его представления по математизации и компьютеризации науки, кибернетизации знаний и системному подходу, вероятностному миру и вероятностному языку. Всесторонний анализ творчества В. В. Налимова еще ждет своего часа.

Математизация и компьютеризация науки

Размышляя об особенностях развития науки в постнекласси-ческий период, В. В. Налимов прежде всего выделяет математизацию знаний, вызванную широким применением вычислительной техники, созданием автоматизированных систем управления, внедрением в научную практику сложных кибернетических устройств и т.д. Появились новые разделы математики (теория графов, теория игр, многие новые разделы в комбинаторном анализе и пр.), переоценивался статус некоторых разделов математики, которые раньше находились почти что под запретом по идеологическим соображениям. И хотя теория вероятностей и математическая статистика не были под запретом, их использование было весьма ограниченным. Например, в вузах химического профиля они не входили в учебные программы. В постнеклассический период возросла роль этих разделов математики. Многие разделы знаний, ранее имевшие чисто описательный характер, начали приобщаться к математике, взяв на вооружение количественные методы иссле-

дования. Все это нашло отражение в научном творчестве В. В. Нали-мова, в частности в его книге «Облик науки». В.В. Налимов считал, что прикладная математика выполняет роль языка при описании явлений внешнего мира.

«В этой работе нам хочется только показать, как математика -дедуктивная наука, имеющая собственные проблемы, - превращается в язык, когда она начинает использоваться для описания явлений внешнего мира. Чтобы выполнить эту задачу, нам надо провести разграничение между чистой и прикладной математикой. Мы хотим прежде всего показать, что внутреннее содержание математики - ее структуры - при решении прикладных задач превращается просто в грамматику» [5, с. 71]. Ряд исследователей ранее говорили об использовании языка математики в науке (Г. Галилей, участники Венского кружка, Б. Рассел и пр.), и В.В. Налимову на многих примерах удалось укрепить эту мысль.

Аксиоматически-дедуктивное построение традиционной математики. Логические структуры чистой математики. Обсуждая вопросы чистой и прикладной математики, существования одной математики или нескольких математик, В. В. Налимов (ссылаясь на работы Бурбаки) считал, что чистая математика - это единая наука. Единство задается системой ее логических построений. Характерной особенностью математики является аксиоматически-дедуктивный метод построения суждений. Система постулатов образует математические структуры, из которых дедуктивно выводятся логические следствия1.

Математические структуры включают множество элементов произвольной природы. Структура задается отношениями между элементами в некоторой системе аксиом. Система аксиом должна быть богата логическими следствиями, вопрос о проверке правильности аксиом не ставится. Любая математическая работа содержит цепь логических заключений. Полученные результаты должны следовать из начальных допущений. И в то же время В.В. Налимов отмечал необычайную важность в теории познания работ К. Геделя о неполноте достаточно богатых формальных систем. В таких системах имеются высказывания, истина или ложность которых недоказуема [5]. Эту проблему он также рассмотрел в книге по вероятностной модели языка [4].

Он, поясняя эти представления, привел пример - игра в шахматы как модель математики. В шахматах фигуры и поля на

1 Так были построены еще «Начала» Евклида. - Прим. ред.

доске - знаки системы, правила игры - правила вывода, исходная позиция в партии - система аксиом, последующие позиции - формулы, выводимые из аксиом. Цель шахматной партии - мат королю противника, цель в математике - получение некоторых теорем. В шахматах, как и в математике, операции не требуют какой-либо интерпретации в терминах явлений внешнего мира.

Мозаичная структура системы суждений в прикладной математике. О прикладной математике как об особом и своеобразном явлении стали говорить после того, как начался процесс математизации знаний. Этот процесс прежде всего связан с проникновением математики в дисциплины, в которых проводятся обработка и интерпретация экспериментальных данных, полученных при изучении так называемых диффузных систем. В.В. Налимов в нескольких своих работах [9; 10] утверждал, что в современной науке произошел переход от изучения хорошо организованных систем к плохо организованным - диффузным системам. В хорошо организованных системах можно было выделить явления или процессы одной физической природы, зависящие от небольшого числа переменных. В этом случае результаты представлялись хорошо интерпретируемыми функциональными связями, которым приписывалась роль законов природы. Только в начале XX в. наука стала делать первые шаги по изучению диффузных систем, в которых трудно четко выделить отдельные явления. При этом приходилось учитывать воздействие весьма многих факторов, задающих различные по своей природе и тесно взаимодействующие между собой процессы. Для диффузных систем сложно выдвигать четкие гипотезы о механизме явлений, и поэтому здесь трудно строить аксиоматические концепции. Далее стали возникать задачи не только изучения и описания, но и управления такими системами, решаемые с помощью прикладной математики. В этих случаях целостные математические структуры, богатые логическими следствиями, заменялись мозаикой критериев. Для мозаичных структур не возникает задача о непротиворечивости, характерная для структур чистой математики [4; 5].

Прикладная математика как язык. Роль смыслового содержания, стоящего за знаковой системой. Язык математики, как считал Налимов, - это часто повторяемое своеобразное лингвистическое клише: «Во многих прикладных задачах, носящих явно нематематический характер, математические исчисления используются просто как некоторый язык, позволяющий быстро получить логические выводы из исходных посылок. Этот язык удобен

своей компактностью и точностью. Он достаточно широко известен, поэтому нет необходимости каждый раз разъяснять и обосновывать правила выводов. И, наконец, при использовании этого универсального в каком-то смысле языка возникают ассоциации с другими задачами, решенными с помощью той же цепочки суждений, и это придает дополнительную убедительность новым построениям. Здесь математика используется просто как язык для сокращенной записи системы логических суждений» [5, с. 95-96].

И далее он утверждал, что исследователь-прикладник и действует не как чистый математик. Он обязан учитывать содержание, стоящее за математическими символами. К первому серьезному отличию прикладной математики от чистой, отсутствию в системе суждений единых логических структур, богатых своими логическими следствиями, добавляется и второе серьезное отличие - надо пристально следить, что стоит за символами.

Таким образом, в прикладных задачах, где математика выступает как некоторый язык в суждениях, придается значение не столько грамматике этого языка, сколько тому, что хочется сказать об обсуждаемом предмете исходя из каких-то глубоко интуитивных представлений. Язык математики в задачах описания внешнего мира становится не контекстно-свободным языком. Смысл фразы задается и грамматикой, и общим контекстом. Как полагал В.В. Налимов, высказывания на языке прикладной математики должны обладать интуитивной убедительностью, и это является их обоснованием. В этом существует четкое разграничение между чистой и прикладной математикой.

Язык математики как метаязык. Математические структуры как грамматика метаязыка. В.В. Налимов пояснял, что предметом математики являются структуры и логические выводы из них, а предметом метаматематики - высказывания о подобных формальных системах. Пример утверждения метаматематики -«арифметика непротиворечива».

Математические структуры в прикладных задачах выступают как грамматика языка математики. Вероятно, тому, кто хочет пользоваться этим языком в чисто практическом плане, не нужно досконально знать грамматику, как можно разговаривать на обыденном языке, не зная его грамматики. Грамматика языка математики не всегда применима в реальных задачах. Иногда приходиться отказываться от выведенных дедуктивно грамматических правил, заменяя их рекомендациями, полученными проигрыванием задач на ЭВМ.

Множество диалектов метаязыка математики. Здесь В.В. Налимов обсудил широко известную ситуацию: одна и та же реальная задача может быть записана и обсуждена на множестве различных математических диалектов: дифференциальных уравнений, теории информации и пр. Адекватный перевод с одного математического диалекта на другой невозможен, как невозможен он и для обыденных, и для абстрактных, строго формализованных, языков. Нельзя предложить критерий, позволяющий отдать предпочтение какому-либо математическому диалекту при описании реальной задачи. Вопрос о выборе диалекта не решается простой проверкой гипотезы адекватности полученной математической модели.

Процесс математизации знаний привел к появлению множества работ, в которых одни и те же ситуации описываются моделями, сформулированными на разных математических диалектах. Широкое применение математики усугубило вавилонские трудности в науке. Остается неясным, появится ли какой-либо критерий, сдерживающий этот процесс.

Полисемия языка математики. Язык математики оставался достаточно однозначным при описании хорошо организованных систем. При описании диффузных систем он приобрел некоторые черты полиморфизма. Этот процесс связан с изменением общеметодологических концепций науки: понятие закона природы заменяется расплывчатым понятием модели; появились новые представления о понятиях истинности и ложности научных построений и т. д. Например, нельзя говорить о хороших или плохих законах природы. Они всегда безусловно верны. Одно и то же явление не может быть описано двумя или несколькими законами. Проверка закона может быть осуществлена достаточно точно, результаты проверки однозначно интерпретируются [9].

Другие требования предъявляются к математической модели, применяемой для описания поведения диффузной системы. Одни и те же характеристики системы могут быть представлены разными моделями, одновременно имеющими право на существование. Одни из этих моделей в каком-то смысле хороши, другие плохи. Их не всегда нужно рассматривать как конкурирующие. Оценка пригодности моделей может проводиться с помощью различных критериев.

Снижение требований к математическому описанию явлений, замена законов природы математическими моделями означают, что однозначный по своей природе математический язык стал применяться в многозначном смысле. При математическом описании диффузных систем создаются эскизные модели в виде диффе-

ренциальных уравнений, программные модели в виде системы команд, написанных для ЭВМ, локально-интегральные (полиномиальные) модели и пр. И здесь В.В. Налимов выдвинул вопрос: не приведет ли многозначность к засорению науки множеством моделей, имеющих одинаковое право на существование?

Математическая модель как вопрос, задаваемый исследователем природе. Эту тему В. В. Налимов рассмотрел в связи с анализом семантики вопроса. Всякий вопрос состоит из двух частей: утверждающей, вносящей некоторые знания, делающие вопрос возможным (предпосылка вопроса); вопрошающей части. Вопрошающая часть не может быть ни истинной, ни ложной, она может быть уместной или неуместной. В свою очередь, предпосылка вопроса может быть верной, ошибочной или недостаточной для постановки данного вопроса. Это можно установить, привлекая какую-то внешнюю информацию, не содержащуюся в самом вопросе [12].

Развитие каждой культуры задается набором разрешенных и запрещенных вопросов. И современная наука начинается с постановки вопросов. Вряд ли деятельность исследователя может считаться научной, если вести наблюдения и ставить эксперименты, не задавая вопросов.

Характерная особенность современной науки - стремление получить ответ на четко поставленный вопрос, сформулированный на основе прежних знаний. Математика позволяет задавать вопросы в компактной форме, используя абстрактно-символическую форму записи. Например, исследователь может поставить задачу, записав модель:

П = Ф (X, 9),

в которой требуется экспериментально оценить вектор параметров 9. Это хорошо поставленный вопрос, предпосылка которого - четкое разделение зависимых (п) и независимых переменных (X), ответственных за протекание изучаемого процесса. Вопрошающая часть - задание вектора параметров, подлежащего численному оцениванию. При недостатке априорных сведений предпосылка вопроса может быть ослаблена: вместо одной модели можно задать несколько конкурирующих моделей; вместо небольшого набора независимых переменных можно задать их большое множество, из которого с помощью отсеивающего эксперимента отбираются действительно значащие. Изменение предпосылки

вопроса немедленно приводит к изменению его вопрошающей составляющей [12].

Возможно рассмотрение иерархии вопрошающих составляющих математической модели как вопроса. Если в рассмотренной выше модели получен ответ - найдены числовые оценки вектора параметров 0, то появляется вторая, иерархически выше стоящая вопрошающая составляющая - насколько хорошо модель описывает изучаемый процесс (проверка адекватности и пр.). При этом оценка параметров становится утвердительной составляющей этого нового вопроса.

Налимов рассмотрел вопрос и о критериях качества математической модели, ограничившись здесь фрагментарными замечаниями со ссылками на литературные источники. Для моделей важны свойства всеобщности, точности и реалистичности. Усиление одного свойства немедленно ведет к ослаблению других. Он добавил, что при заданной утвердительной части и фиксированных экспериментальных возможностях ответ получается тем определеннее, чем слабее требования, задаваемые вопрошающей частью модели.

В.В. Налимов выдвинул вопрос: можно ли учить моделированию, если это скорее искусство, чем наука, и если можно, то чему учить? Им дан такой ответ: «Готовить модельеров - это учить тому, как компактно, в символической форме, могут быть представлены прежние, обычно расплывчато задаваемые знания и как записывать вопрошающую составляющую модели так, чтобы она находилась в каком-то разумном соответствии с закладываемыми в нее предпосылками. Искусство моделирования в значительной степени определяется тем чувством меры, которое помогает уравновешивать знания с тем, что хочется узнать» [12, с. 126].

Четкой границы между чистой и прикладной математикой, как считал Налимов, не существует. Здесь имеет место непрерывная шкала логических построений различной строгости. На одном конце этой шкалы располагается чистая математика (в понимании Бурбаки), на другом - ее практические применения, связанные с процессом математизации знаний. Различие между чистой и прикладной математикой наиболее отчетливо проявляется при сопоставлении крайних проявлений по существу одного явления. Теоретическая механика и гидродинамика попадают на этой шкале близко к чистой математике, физика занимает явно промежуточное положение.

Кибернетизация знаний и системный подход в науке

Одновременно с процессом математизации знаний развивался и процесс кибернетизации науки, значительно изменивший ее облик. Научное мировоззрение подверглось радикальным изменениям под напором новых понятий, таких как «системный принцип», «большая система», «управление», «обратная связь», «самоорганизация», «моделирование», «оптимизация», «адаптация», «вероятностный мир», «проблема цели», «проблема узнавания» и др.

В. В. Налимов стоял у истоков этого процесса и принимал активное участие в его развитии. Он в течение 25 лет в Научном совете по комплексной проблеме «Кибернетика» возглавлял две секции: вначале «Химическую кибернетику» (1961-1971), затем «Математическую теорию эксперимента» (1971-1985). Все новые научные направления, созданные им за эти годы, воплотили идеи и методы кибернетики. Он всегда подчеркивал, что идеи кибернетики возникли в противовес тому детерминистическому рационализму, который был доминирующим стержнем в развитии современной науки со времен Ньютона и Лейбница и который, видимо, исчерпал себя, пришел к своему логическому завершению.

Вероятностная модель мира. Чтобы понять революционную роль кибернетики, что она представляет собой нечто большее, чем новая ветвь в старом потоке знаний, требуется оценить исходные логические предпосылки, на которых она базируется. Одна из них -признание вероятностной модели мира.

Как считали авторы [11], все многочисленные потоки, несущие вероятностные идеи в науку, нашли свое философское завершение в концепции кибернетики. Управление превращается в самостоятельную задачу, если признается, что существуют системы, поведение которых не описывается детерминистически. Хотя современная наука и признала идеи кибернетики, но это признание носит скорее внешний характер. Вероятно, большинство ученых мира остаются детерминистами, признавая вероятностные модели в лучшем случае как рабочие гипотезы.

Выбор вероятностного или детерминистического мировоззрений определяет, например, стратегию поведения в задачах организации управления технологическими производственными процессами. С позиций строгого детерминизма при разработке технологического процесса будут найдены все детерминистические закономерности. Тогда контроль и управление сведутся к поддержке ответственных за протекание процесса переменных на

некотором фиксированном уровне или в некотором узком интервале. При вероятностном подходе задача управления сводится к адаптационной оптимизации - приспособлению ко все время изменяющимся условиям. На действующем предприятии ведется перманентный эксперимент, который и дает информацию о непрерывно и неконтролируемо изменяющихся условиях. Принципиальный момент - предприятие дает не только продукцию, но и информацию для адаптационного управления.

Вероятностная модель может быть построена не только для описания внешнего мира, но и для описания внутреннего мира -человеческого мышления, путем анализа структуры языка.

Структура знаковых систем, называемых языками, определяется соотношением формально логических и вероятностных составляющих. Это соотношение изменяется в широких пределах, образующих своеобразную шкалу. На одном конце шкалы находятся строго формализованные языки - языки программирования. На другом конце - языки с чисто вероятностной структурой, например, язык абстрактной живописи. Язык повседневной речи занимает какое-то промежуточное место. Появление языка с чисто вероятностной структурой связано с многообразием тех новых представлений, которые и породили концепцию кибернетики.

Представление о большой системе и системном подходе. С мировоззренческой точки зрения очень важно понятие «большой системы», введенное в научный обиход в процессе кибернетизации знаний. Система - это совокупность частей (элементов), объединенных взаимными связями. В докибернетический период каждая часть, как правило, изучалась отдельно, изолированно от других частей. Системный подход в кибернетике заключается в том, что объектом исследования и объектом управления должна быть система как единое целое, а не отдельные ее части. В.В. Налимов, говоря о большой системе, любил ссылаться на философию Древней Индии и отмечать, что центральным моментом древнеиндийского мировоззрения является учение о карме - цепи последовательных, жестко связанных между собой воплощений. Учение о карме можно рассматривать как эскиз модели большой системы, выраженный на мифологическом языке.

В.В. Налимов подчеркивал, что постановка новой проблемы -изучение управления как некоторой нетривиальной процедуры -породило представление о системе как о целостной категории. Именно это придало кибернетике революционный характер. Евро-

пейская наука явно подошла к тем пограничным рубежам, которые нельзя перейти, оставаясь в системе прежних представлений.

Проблема цели и игровая модель мира. Кибернетика столкнулась с новой проблемой: модель системы требует формулировки цели развития системы. Новизна заключается в том, что традиционная европейская наука не знала проблемы цели. Мироздание не имело цели точно так же, как и отдельные протекающие в нем процессы. Управление какой-либо системой и оптимальность той или иной стратегии управления требуют определения цели развития системы. Цель приходится вводить иногда как некую фиктивную категорию, реально, может быть, не существующую, но необходимую для логической завершенности модели. Но это не всегда просто сделать. Неясно, например, как построить концепцию цели для такой большой системы, как государство, которым нужно сознательно управлять, причем управление в каком-то смысле должно быть оптимальным.

Построение игровых моделей (например, ученый, изучая что-то, ведет игру против природы) давало надежду на преодоление трудностей. Но даже в игровых моделях редко приходится обходиться без введения понятия цели. В европейской теологии проблема цели заменялась проблемой борьбы доброго и злого начала в мироустройстве.

В деятельности йогов в Древней Индии встречаются элементы технической кибернетики. Йоги владеют весьма сложной системой управления здоровьем человека. Это была первая созданная человеком структура управления большой системой. Эта структура оказалась очень тонкой, механизм ее до сих пор остается непонятным с позиций европейской науки. В то же время европейская медицина остается на докибернетическом уровне: в ней не возникает задача разработки оптимальной системы управления организмом человека [11].

Кибернетика - это не только система взглядов, но и инструкция к действию. Созданы автоматические системы управления, разработаны автоматы, подражающие деятельности человека и т.д. До кибернетики вопрос об управлении сложными системами решался вне научных представлений.

Вероятностный мир и вероятностный язык

Вероятностные представления - это тот стержень, который объединяет все многообразие научного творчества В.В. Налимова.

Здесь мы хотим проследить его путь к созданию вероятностно ориентированной философии. При этом не будем забывать о присущем ему критицизме.

Название этого раздела повторяет заголовок статьи С. В. Мейена и В.В. Налимова [2]. Авторы этой публикации отметили, что слово «вероятность» прочно вошло в естествознание, а вероятностный подход считается показателем современного стиля научного мышления в мире элементарных частиц, популяции животных, эпидемий гриппа или миграции населения. «Соблазн думать, что мы уже вошли в совершенно новый - вероятностный - мир знания. Мир, о котором не помышляли наши предки, очень велик. Но так ли это? Новый стиль мышления! Это заявление обязывает к столь многому, что надо сто раз подумать, прежде чем сказать себе: "Да, я сделал этот шаг". А то ведь можно принять новую мебель и модный костюм за новый уклад жизни» [2, с. 22].

Возникновение вероятностной парадигмы. Вероятностные представления создают новую парадигму, позволяющую описывать наблюдаемый мир на языке более мягком, чем повсеместно распространенный в науке язык жестких детерминистических представлений.

В квантовой механике, включающей вероятностный подход в основания теории, причинность не исчезла, а диалектически взаимодействует со случайностью. В микромире события не случаются с безусловной необходимостью, а имеют тенденцию происходить, причем любой наблюдаемый объект реален не сам по себе, а лишь во взаимодействии с другими объектами. В новой концепции «зашнурованной Вселенной» (bootstrap) понятие об изолированной элементарной частице не имеет смысла, и переход к размытому, вероятностному описанию мира в его всеобъемлющей связанности становится неизбежным [2].

Аксиоматика теории вероятностей как грамматика. В.В. Налимов утверждал, что теорию вероятностей в ее прикладном проявлении можно рассматривать как язык, а ее структура, задаваемая аксиоматикой, будет просто грамматикой этого языка. Грамматика любого языка используется только для построения осмысленных, содержательных и непротиворечивых фраз. Язык для чего-то может быть удобен или неудобен. Правомерность применения того или иного языка обосновывается убедительностью аргументации, сделанной на этом языке. Язык оказывает влияние на характер аргументации: причинные связи могут учитываться либо оставаться расплывчатыми, но некоторая нормированность суждений должна

сохраняться в любом случае. Разговор без всяких правил, вероятно, невозможен.

Не все богатство содержания теории вероятностей используется в виде грамматических структур. Многие теоремы теории вероятностей не имеют очевидного грамматического истолкования. Математические структуры задают грамматику языка, но не сводятся к ней [10].

Если изучаются повторяющиеся массовые явления, то можно сделать грамотные (в системе вероятностных представлений) высказывания о будущем. Но эта экстраполяция правомерна только в случае постулирования постоянства частот событий. Информацию о постоянстве частот в будущем нельзя получить из прошлого опыта. Ее нельзя вывести и из аксиоматики теории вероятностей. Аксиоматика задает грамматику, позволяющую сказать, что будет, если приняты определенные предпосылки. Об устойчивости частот в явлениях внешнего мира ничего определенного сказать нельзя. Известны многие реальные задачи, в которых статистическая устойчивость является просто объектом исследования.

Так как случайность трудно ввести непосредственно в систему логических суждений из-за появления грубых противоречий, была создана система теоретических построений с понятиями, логически четко описывающими случайные явления. Это «генеральная совокупность», «выборка», «вероятность», «функция распределения» и пр. Логические высказывания с ними лишены противоречий. Сама случайность оказалась исключенной из этой системы построений. Она проявляется лишь при интерпретации данных построений на языке эксперимента.

Теория вероятностей и математическая статистика свели изучение случайности к описанию поведения случайной величины в вероятностных терминах. Требования, накладываемые на поведение случайных величин при построении понятий теории вероятностей, оказались весьма жесткими. Искусство статистического анализа как раз и состоит в том, чтобы на языке вероятностных представлений описать поведение реального мира, который устроен случайнее, чем допускается грамматикой этого языка. И такое описание далеко не всегда оказывается удачным, например, при изучении многих причинно-следственных связей. Нельзя предложить критерий, позволяющий определить ситуации, где применимы вероятностные представления. Вероятностный язык применим, если полученные результаты удовлетворяют исследователя [10].

Онтология случая. Во многих руководствах по теории вероятностей повторяется одна и та же фраза, идущая еще от Аристотеля: событие называется случайным, если при определенном комплексе условий оно может произойти, а может и не произойти. Эта фраза ничего не дает для прояснения физического смысла этого понятия. В то же время алгоритмическое определение случайности, вероятно, позволяет глубоко осмыслить случайность с математических позиций.

Алгоритмическое определение случайности связано с представлением о сложности некоторого сообщения. Если имеется последовательность чисел из нулей и единиц, то сложность будет определяться минимальным числом двоичных знаков, необходимых для замены этой последовательности при передаче ее по каналам связи. Если нельзя найти алгоритм генерирования чисел, который записывался бы проще, чем сама последовательность, то это значит, что всю последовательность целиком надо передавать по каналам связи. Такую последовательность естественно назвать случайной. Но и это вряд ли проясняет физический смысл случайности.

В.В. Налимов полагал: лучше считать случайность и детерминизм двумя категориями, порождающими два разных языка для описания мира. В обоих случаях созданы абстракции, построенные над наблюдениями о внешнем мире. Абстракции породили две разные грамматики для упорядочивания и осмысления результатов наблюдений.

Вероятностно ориентированная философия. Вероятностное видение мира проходит через все философские работы В.В. Нали-мова последних лет его жизни. Книга, написанная совместно с Ж. А. Дрогалиной, - «Реальность нереального», имеет подзаголовок «Вероятностная модель бессознательного» [13]. В ней обращают на себя внимание такие названия глав, как: «Вероятностный мир - выход в другую культуру?», «Свобода воли в вероятностном мире», «Вероятностный подход к описанию эволюции текстов». Эта работа является завершением двух написанных ранее книг: «Вероятностная модель языка» [4] и «Облик науки» [5]. Во введении авторы пишут: «...Ниже, в предлагаемом вниманию читателя тексте, делается попытка развить вероятностный подход к построению концепции бессознательного. Основополагающими оказываются следующие предпосылки:

1. Использование языка вероятностной логики, позволяющей делать умозаключения, непосредственно оперируя с размытыми - вероятностно взвешенными представлениями.

2. Придание концептуализации нарочито метафорического звучания.

3. Использование в непринужденном сопоставлении спектра знаний, накопленных человечеством, включая математику, физику, психологию, психиатрию, философию, религиоведение, культурологию, антропологию, лингвистику, теологию. Право на такое сопоставление несопоставимого дается только убеждением, что истоки всего покоятся в том едином, что мы склонны называть бессознательным.

4. Обращение к эксперименту, в котором сами авторы выступают и как экспериментаторы, и как участники» [13, с. 7].

В 1985 г. издана еще одна книга В.В. Налимова «Space, time and life: The probabilistic pathways of evaluation», в которой он развил вероятностно ориентированное понимание глобального эволюционизма [19].

В 1989 г. вышла в свет на русском языке главная философская книга В.В. Налимова «Спонтанность сознания» с подзаголовком «Вероятностная теория смыслов и смысловая архитектоника личности» [8]. Автор так описывает свой путь к этой книге: «Эта работа является завершающей в длинной серии публикаций, посвященных развитию вероятностно ориентированной философии. Давно - более чем тридцать лет назад - я начал активно использовать язык вероятностных представлений для решения ряда инженерно-технических и научных задач. Сначала это была попытка построить статистически ориентированную теорию анализа вещества [6], потом была сделана попытка создания математической теории эксперимента [9; 12; 15], и, наконец, еще одна попытка - наукометрия [14]. Постепенно стала созревать мысль о возможности создания языка вероятностных представлений для рассмотрения философских проблем. Обогащенный пережитым и узнанным, я вернулся к обдумыванию тех проблем, которые глубоко заинтересовали меня еще в юности. Существенно важным оказалось то, что к этому времени я уже овладел вероятностным мышлением» [8, c. 5].

В посмертно изданной книге В.В. Налимова «Разбрасываю мысли...» [7] мы опять сталкиваемся с вероятностной моделью. На сей раз это «вероятностная модель сознания». В статье В.В. Казютинского и Ж. А. Дрогалиной, завершающей эту книгу, мы читаем: «Размышляя о природе смысла в ракурсе вероятностно ориентированной философии, В. В. Налимов разработал язык, который помогает дать формальное описание творческого процесса, вклю-

чающего разнообразные проявления спонтанности. Этот язык он определил как "вероятностное исчисление смыслов". Опираясь на него, Налимов создал свою вероятностно ориентированную теорию сознания и рассмотрел семантическую природу личности в целом ряде работ, на которые мы неоднократно ссылались» [7, с. 308].

Таков многолетний путь В. В. Налимова-мыслителя к созданию вероятностно ориентированной философии.

Литература

1. Золотухина-Аболина Е.В. В.В. Налимов. Отечественная философия. - М.; Ростов н/Д.: Издательский центр МарТ, 2005. - 128 с. - (Сер. Философы XX века).

2. Мейен С.В., Налимов В.В. Вероятностный мир и вероятностный язык // Химия и жизнь. - М., 1979. - № 6. - С. 22-27.

3. Мигдал А.Б. Физика и философия // Вопросы философии. - М., 1990. - № 1. -С. 5-32.

4. Налимов В.В. Вероятностная модель языка. О соотношении естественных и искусственных языков. - М.: Наука, 1974. - 272 с.

6. Налимов В.В. Облик науки / Центр гуманитарных инициатив. - СПб.; М.: Издательство МБА, 2010. - 368 с.

7. Налимов В.В. Применение математической статистики при анализе вещества. -М.: Физматгиз, 1960. - 430 с.

8. Налимов В.В. Разбрасываю мысли. В пути и на перепутье. - М.: Прогресс-Традиция, 2000. - 344 с.

9. Налимов В.В. Спонтанность сознания. Вероятностная теория смыслов и смысловая архитектоника личности. - М.: Прометей, 1989. - 287 с.

10. Налимов В.В. Теория эксперимента. - М.: Наука, 1971. - 208 с.

11. Налимов В.В. Язык вероятностных представлений: (препринт) / Научный совет по комплексной проблеме Кибернетика. - М., 1976. - 60 с.

12. Налимов В.В., Баринова З.Б. Этюды по истории кибернетики. Предтечи кибернетики в Древней Индии // Философия науки. - Новосибирск, 2000. -№ 1(7). - С. 55-78.

13. Налимов В.В., Голикова Т.И. Логические основания планирования эксперимента. - Изд. 2-е, перераб. и доп. - М.: Металлургия, 1981. - 151 с.

14. Налимов В.В., Дрогалина Ж.А. Реальность нереального. Вероятностная модель бессознательного. - М.: Мир идей, 1995. - 432 с.

15. Налимов В.В., Мульченко З.М. Наукометрия. Изучение развития науки как информационного процесса. - М.: Наука, 1969. - 192 с.

16. Налимов В.В., Чернова Н.А. Статистические методы планирования экстремальных экспериментов. - М.: Физматгиз, 1965. - 340 с.

17. «Я друг свобод...» В.В. Налимов: Вехи творчества: В 2 т. - Томск; Москва: Водолей-Publishers, 2005. - Т. 1: Грановский Ю.В., Дрогалина Ж.А., Маркова Е.В. - 374 с.

18. Я друг свобод. В.В. Налимов: Вехи творчества: В 2 т. - Томск; Москва: Во-долей-Publishers, 2005. - Т. 2: Сост. Ж.А. Дрогалина. - 480 с.

19. Nalimov V.V. Faces of science / Ed. by R.G. Golodny. - Philadelphia: ISI press, 1981. - 297 p.

20. Nalimov V.V. Space, time and life. The probabilistic pathways of evolution. / Ed. by R.G. Golodny. - Philadelphia: ISI press, 1985. - 110 p.

21.Scientometrics: V.V. Nalimov memorial issue. - Budapest; Dordrecht: Klumer academic publishers, 2001. - Vol. 52, N 2. - 361 p.