Allinflat

Вопросы кандидатскому экзамену по истории и философии науки
мат-мех (информатика - Милославов А.С.2008)

Исходная нумерация сохранена.

I. Общие проблемы философии науки.

1. Понятие философии науки. Структура философии науки.

Ответ

Лектор + консультация:

Философия науки - раздел философии, изучающий понятия. границы и методологию науки, разделяется на специализированные области (например, философию информатики), изучающие соответствующие узконаучные философские проблемы.

Предмет философии науки:

  1. научное познание
  2. история научного познания, закономерности развития научных дисциплин
  3. устройство научного знания
  4. структура научного знания
  5. принципы и методы научной деятельности

Проблемы философии науки:

  • поиск идеалов
  • выявление границ научного познания
  • поиск оснований науки
  • прояснение понятий и принципов
  • выявление отличия науки от других форм деятельности
  • исследование механизмов роста и развития научного знания
  • какие изменения можно ожидать в системе самой научной деятельности и в ее взаимодействии с другими сферами культуры на очередном цивилизационном переломе, в связи с поиском человечеством путей выхода из современных глобальных кризисов?

В философии выделяют 3 основных направления:

  1. Онтология
  2. Гносеология
  3. Социальная философия и философская антропология

В философии науки им можно сопоставить:

  1. Онтологию науки - отвечает на вопросы: "что есть наука", "как она существует". На эту тему следует упоминать:
    • Кант
    • Гегель
    • Хайдегер
  2. Гносеологию науки - "каким образом осуществляется познавательная деятельность", "что есть научный метод"
  3. Социальный раздел

Специальная часть ФН — философские основания дисциплин. Каков принцив введения критерия дифференциации дисциплин? Философия как таковая впервые начинает появляться у древних греков. Для Аристотеля главный вопрос — что такое сущее ("сущее как сущее" и "сущее как целое"). Проблематичность понятия сущего в том, что "сущее высказывается многоразлично" (с) Аристотель. Для него "сущность" == "качество" (вводятся категории), а поэтому понятие сущего получаем не прямо, а по аналогии.

Для различного существующего могут различаться способы бытия (быть вещью природы и быть математическим об'ектом — не одно и то же). Те области существующего, которые обладают специфическим способом бытия, называются регионами сущего. Вводят региональные онтологии.
По Хайдеггеру:

регион способ существования
природа наличие
утварь подручность
живое жизнь (в некой форме содержит в себе "наличие")
матем. об'екты постоянство, устройчивость (без относительности ко времени)
бог вечность (в смысле вечной актуальности)
человек экзистенция (способность понимать свое собственное бытие)

Соответственно различаются и способы исследования соответствующих об'ектов.

Региональные онтологии и выступают в качестве специальных частей ФН — философия математического, философия природного (натурфилософия), философия истории, социальная философия… Региональные онтологии можно воодить только тогда, когда этот регион не может быть подведен ни под какой другой более общий регион и не может быть сведен к равному по степени.

Пример: натурализм XIX века — попытка свести все регионы к природе.

Важно: философия не решает проблемы, возникающие внутри самих наук.

TODO: добавить картинку из конспекта, отражающую структуру ФН.

2. Проблема соотношения философии и науки.

Ответ

Лектор:

Начать можно с концовки ответа на первый вопрос. Кратко о структуре ФН и ее взаимоотношених (тоже структурно) с наукой.

Отношения философии и науки:

  1. Обслуживающее отношения философии к науке. Философия является ‘служанкой’ позитивной науки. Это представление довольно позднее, формируется в середине XIX века в позитивизме. Суть: науки существуют сами по себе. Философия оправдана только в той мере, в какой она может им помочь. Примеры:
    • философия — методология науки.
      • Кантианство (философия — упреждающая разработка методов)
      • Позитивизм (философия исследует уже существующие методы).
    • философия — обобщение результатов различных наук (ранний позитивизм). Философия занимается построением картины мира.
    • философия — интерпретация научных положений, анализ научного языка (поздний позитивизм, логический позитивизм: Людвиг Витгенштейн, венский кружок, Мориц Шлик). Философия — терапия научного языка. Высказывания делятся на осмысленные и бессмысленные. Первые, в свою очередь, — на истинные и ложные.
    • философия — психология науки (т.н. "второй позитивизм", эмпириокритицизм). Всякая позитивность сводится к данным сознания. Сама наука тоже начинает рассматриваться как комплекс таких данных. Философия — исследование научных процессов такого рода (см. также Эрнст Мах)
    • философия — теория развитияя науки. Позитивны не факты как таковые, а наука как определенный исторический феномен. В более широком смысле — история научных идей. Выводятся общие закономерности, почему именно так развивается наука. Представители: Карл Поппер, Томас Кун.
    • философия — перевод с языка одной науки на язык другой науки. Юрген Хабермас Перевод языка одного экспертного диспута на язык другого.
  2. Замещающее отношение.
    • Философия рассматривается как заместитель науки на несовершенных стадиях ее развития, потребность в которой отпадает по мере развития науки. Характерный представитель — Огюст Конт (основатель позитивизма). Конт выделял три стадии развития человеческой мысли:
      - мифологическая (самая базовая)
      - метафизическая (построение общего)
      - научная (описание, обобщение научных данных)
      Человек может иметь дело только с тем , что дано ему в опыте, но и это он должен как-то об'яснять и обобщать (для этого и нужны науки). Ни с чем другим человек дело иметь принципиально не может. Таким образом, происходит отказ от метафизики.
    • Философия разрабатывает для науки гипотезы, которые она не может разработать сама на данной стадии своего существования. Философия — квазинаучная деятельность. Т.о. философия занимается теми же проблемами, что и наука, но другими средствами. "Философия — теоретический авангард научных дисциплин" (с) хз кто
  3. Обосновывающее отношение. Философия и наука — равноценные виды человеческой деятельности. Философия не решает за науку ее проблем, не ориентирует научного познания. Представители — Аристотель, Кант, Анри Бергсон, Платон. Философия (впервые в лице Аристотеля) выделяет предмет науки и обосновывает ее первые принципы, догмы. Вопросы, которые ставит философия, никогда не могут быть поставлены и решены в рамках самих позитивных наук.Т.е. философия обеспечивает некоторый общий фон, на котором мы вводим определения и понятия. Вопросы философии:
    • что есть предмет научного знания?
    • каков статус определений этой предметности?
    • каким образом существует предмет той или иной группы наук (каков онтологический статус)?
    • какое место занимает предмет той или иной науки в общей картине мира?
    • какой способ доступа соответствует предметной области той или иной группы наук
    • что такое наука как таковая

Философия занимается сущностью, а наука — законами (с) Анри Бергсон

Немного цитат

Физика, берегись метафизики (c) Исаак Ньютон

Без веры в то, что возможно охватить реальность нашими теоретическими построениями, без веры во внутреннюю гармонию нашего мира не могло быть никакой науки. Эта вера и всегда останется основным мотивом всякого научного творчества.
В наше время физик вынужден заниматься философскими проблемами в гораздо большей степени, чем это приходилось делать физикам предыдущих поколений. К этому физиков принуждают трудности их собственной науки.
Наука без теории познания (насколько это вообще мыслимо) становится примитивной и путаной. (c) А.Эйнштейн

Физика, свободная от метафизических гипотез, невозможна. … Никакими хитростями не удается избежать вопроса о существовании объективного, независимого от наблюдателя мира, мира "по ту сторону" явлений. (с) Макс Борн

Макс Борн считал, что физика не может обойтись без философии, предметом которой является, по его мнению, "исследование общих черт структуры мира и наших методов проникновения в эту структуру".

3. Обоснование науки в философии. Понятие региональной онтологии.

Ответ

Философия и наука — равноценные виды человеческой деятельности. Философия не решает за науку ее проблем, не ориентирует научного познания. Представители — Аристотель, Кант, Анри Бергсон, Платон. Философия (впервые в лице Аристотеля) выделяет предмет науки и обосновывает ее первые принципы, догмы. Вопросы, которые ставит философия, никогда не могут быть поставлены и решены в рамках самих позитивных наук. Т.е. философия обеспечивает некоторый общий фон, на котором мы вводим определения и понятия. Вопросы философии:

  • что есть предмет научного знания?
  • каков статус определений этой предметности?
  • каким образом существует предмет той или иной группы наук (каков онтологический статус)?
  • какое место занимает предмет той или иной науки в общей картине мира?
  • какой способ доступа соответствует предметной области той или иной группы наук?
  • что такое наука как таковая?

Философия занимается сущностью, а наука — законами (с) Анри Бергсон

Но предметы наук различаются, а для различного существующего могут различаться и способы бытия (быть вещью природы и быть математическим об'ектом — не одно и то же). Те области существующего, которые обладают специфическим способом бытия, называются регионами сущего. Вводят региональные онтологии.

Пример региональных онтологий (по Хайдеггеру):

регион способ существования
природа наличие
утварь подручность
живое жизнь (в некой форме содержит в себе "наличие")
матем. об'екты постоянство, устройчивость (без относительности ко времени)
бог вечность (в смысле вечной актуальности)
человек экзистенция (способность понимать свое собственное бытие)

Соответственно различаются и способы исследования соответствующих об'ектов.

Региональные онтологии и выступают в качестве специальных частей ФН — философия математического, философия природного (натурфилософия), философия истории, социальная философия… Региональные онтологии можно воодить только тогда, когда этот регион не может быть подведен ни под какой другой более общий регион и не может быть сведен к равному по степени.

4. Понятия науки и различные его определения

Ответ

Конспект или материалы чист-мата… кто разберет…

1. Инструментальное понятие.

Наука - средство для достижения определенной, заранее заданной цели.

Цель науки разная на разных этапах:

  • греки - истина как абсолютное благо;
  • в 20-м веке существует для выгоды
  • Ф. Бэкон - "знание - сила"

2. Институциональное понятие.

Наука - совокупность общественных отношений (общ. институтов). Характерно для конца 19-20 веков. Наука социология.

Мертон: разработал концепцию науки как соц. ин-та, к-рая доминировала в социологии науки на Западе до 70-х гг. Согласно Мертону, научн. деятель-
ность осуществляется в рамках соц. ин-та науки, к-рый обеспечивает компетентную оценку рез-тов научн. труда и соответствующее этим рез-там вознаграждение ученого в виде признания, премий и т. д. Принадлежность к ин-ту науки требует соблюдения определенных институциональных норм. Но противоречивость складывающихся в ходе науч. деятельности ситуаций, конкуренция между учеными, борьба за приоритет делают их поведение амбива-
лентным. Среди общих соц. условий, наиболее благоприятствующих развитию науки, Мертон называет демократию. Чтобы доказать это, он изучает положение науки в фашистской Германии и показывает, что Духовная диктатура нацизма, его расистская идеология привели к упадку немецкой науки.

??? Макс Шелер

3. Прагматическое понятие

Наука - специфический вид деятельности живого существа наряду с другими. Это эмпирическое понятие.

Поппер: Наука - это не познание истины, а соревнование гипотез.

4. Логическое понятие

Наука - обоснованная совокупность истинных суждений о положении дел.

ДАЛЬШЕ СТРАННОЕ

ФИХТЕ(1762-1814) "НАУКОУЧЕНИЕ": Я полагает самого себе("Я" ни от чего не зависит, ничем не обусловлено. Оно создает (полагает) самое себя. Оно - есть!) — Я полагает не-Я(внешний для человека мир является созданием его духа, его собственного "Я") — Я полагает не-Я и самого себя( в результате чего осуществляется переход к пониманию абсолютного субъекта, абсолютного Я, как нечто совершенно безусловное и ничем высшим не определяемое). Фихте пытался преодолеть дуализм Канта, который разделял непроходимой пропастью объективно существующий мир, конкретные вещи (ноумен, материю) и идеи, отображающие этот мир (феномен, субъективный мир человека). Фихте провозглашает философию высшим видом науки, которая к тому же служит теоретической основой всех наук о природе и обществе, а также основой всей человеческой практики.

Главным в науке Фихте склонен считать систематический характер ее знания, а значит, то, что в науке знание становится единым и целостным. При этом решающая роль отводится основоположению, на котором, как на фундаменте, может быть последовательно выстроено здание науки и научной философии. В каждой науке есть только одно основоположение. Ему следует быть достоверным. А на чем зиждется достоверность основоположения? На этот и подобный ему вопросы как раз и должно отвечать наукоучение. Оно призвано "обосновать возможность основоположений вообще; показать, в какой мере, при каких условиях, и может быть, в какой степени что-либо может быть достоверным; далее, оно должно, в частности, вскрыть основоположения всех возможных наук, которые не могут быть доказаны в них самих

КАНТ: наука — совокупность истинных суждений. Кант вводит 2 принципиальных критерия
существования науки. Научн суждения облад. 2-мя св-вами: всеобщность и необходимость.
ЛЕЙБНИЦ: принцип необходимости достаточного основания, гласящий, что ничего не
случается без того, чтобы было основание, почему это случается скорее так, а не иначе (мы не
можем помыслить душу без бессмертия)

КОНЕЦ СТРАННОГО

5. Экзистенциальное понятие

Наука - способ бытия человеека. Первичный способ отношения к сущему как к подручному. Научное отношение - это отношение к наличествующему. Экзистенциальное понятие является фундаментом логического.

5. Логическое и экзистенциальное понятия науки.

Ответ

(Возможно, что этот вопрос предполагает следующую трактовку проблемы. Не обижайтесь, но полной уверенности у меня нет).

В традиционной логике «понятие – это форма мысли, в которой отражаются общие и существенные свойства объектов. Напр.: в понятии «стол» мыслятся свойства присущие всем столам вообще. Т.е. логическое понятие подразумевает наличие некоторой совокупности свойств, «сущности», определяющей, что есть некоторый предмет.

Таким образом, логическое понятие подразумевает выявление некоторой сущности науки. В этом смысле под «наукой» можно понимать, например, как целенаправленную деятельность людей связанную с получением знаний об объективной и субъективной реальности. При таком понимании: нам сначала следует ответить на вопрос «в чем сущность науки» («что она есть?») а после этого получить ответ на вопрос «как она есть?», («как существует наука? В каких формах проявляется общее для нее?»)

Экзистенциальный подход к понятию предполагает, что у объекта нет заранее заданной сущности. Она формируется, определяется, в способах бытия объектов. Так, например, согласно экзистенциалистам, человек – это «проект», который, проживая свою жизнь, определяет, что он есть: герой или негодяй, честный или бесчестный и т.п. Таким образом и «наука», по видимому, определяется своим существованием.

При таком понимании надо в начале ответить на вопрос «как существует наука?» и уже на этом основании рассматривать вопрос «что такое наука?».
Таким образом, следует говорить о соотношении «логического» и «исторического» в понятий науки, которые во многом не совпадают между собой.
Так, например, в «логическом понятии» подразумевается, что ученый в своей работе движим поиском истины. Однако, «исторически» многими учеными руководят личные амбиции и финансовая выгода.

В «логическом понятии» подразумевается, что наука – это систематизированное и обоснованное знание. Однако, мы знаем, что на самом деле наука формировалась путем выдвижения предположений, часто обоснованных недостаточно (Так, например, только в конце 19 в встал вопрос об обосновании математики, т.е., получается что на протяжении столетий математика существовала и развивалась без достаточных оснований. Аналогично, можно сказать и о систематизации.

Далее в «логическом» понятии науки подразумевается, что содержание научного знания объективно (интерсубъективно). «Экзистенциальное» понятие науки говорит нам о том, что научное знание формируется в том числе и на базе субъективных предпочтений того или иного специалиста!

Все сказанное можно разбавить примерами из истории науки.

P.S. Советую ПАТКУЛЮ этот вопрос не отвечать, поскольку я не уверен, что он хотел от вас именно этого.

6. Проблема периодизации истории науки: историческое начало науки.

Ответ

Консультация

Периоды науки:

  1. протонаука - просто научные знания, существовала в древнем Египте, Вавилоне
    • ориентация на практическую применимость
    • отутствие доказательств - просто запоминали, что надо
  2. пранаука - древняя греция, античность и средневековье
    • знания начинают обосновывать
    • первые зачатки специализации, причем отрефлексированные (т.е. осмыслили методы)
    • институализация научного знания
    • отсутствует практическая направленность
    • нет ориентации на опыт
  3. классический период - Галилей, Коперник, ньютон
  4. неклассическая - вероятностная
  5. постнеклассическая - включение ценностного аспекта

Проблема начала научного знания возникает, т.к. по разному понимается сама наука. Чтоб определить, когда наука окончательно сформировалась - надо определить, что такое наука.

  1. Наука - совокупность знаний.
    В таком определении наука возникла в глубокой древности, т.е. практически сразу, как появился человек. Каменный век!
  2. Наука - систематизированное, обоснованное и интерсубъективное знание.
    В таком виде наука (см. временную периодизацию) сформировалась в Древней Греции.
  3. Наука - знание, направленное на преобразование окружающего мира, основанное на опыте под наукой.
    16-17 век, когда сформировалось опытное естествознание. Однако, следует отметить, что подобную науку пытались сформировать схоласты Бэкон и Гросс в 11 веке.
  4. Наука - как институт, связанный с производством и техникой. Ученый - как профессия.
    18-19 века. Основные моменты:
    • образование академии наук
    • реформа Берлинского университета
    • профессионализация ученых!
  5. настоящая наука еще не зародилась, т.к. она не сумела объединить знание мира человеческих ценностей.

То что прозвучало на лекции

Периодизация истории науки призвана отвечать не только на вопрос "когда возникла наука?", но и на вопрос "почему?". Так же, можно ли считать наукой проекты древности(греческие; греки считали себя основателями науки - у них у первых появилось незаинтересованное отношение).

0) Исскуство древних цивилизаций
1) Древняя наука - с VII-VIв
2) Средневековая - может рассматриваться как продолжение древней, ибо была технической. С IVв до возрождения (XIV-XVIв).
Тут важна scientia - ученость: знание писания, трактовок писания отцами церкви.
3) Возрождение XIV - XVII
4) Классическая XVII - XIX век:зарождение электро динамики, механики, матфизики.
Впервые задались вопросами условий получения истины. Классическая наука исходила из объективного существования объекта, соответственно попытки устранить субъекта из познания.
5) Неклассическая наука начало XX века - 1960 гг: СТО, квантовая физика, микромир.
Отвергает объективный стиль науки, уход от идеи реальности - как средства не зависящего от познания. Неклассическая основывается на осмыслении связи между знаниями об объекте и характером средств и операций познающего и действующего субъекта.
6) Пост-Неклассическая 1970-???
В понятии истинного познания учитываются не только особенности средств и операций познающего субъекта но и его ценностные установки.

Иногда пункты до 3) называются преднаукой

Из учебника Лебедева

0) Преднаука (Древний Восток, до VI вв до р.х.)
Накопление определенных знаний, необходимых для проведения различных видов деятельности: торговли, мореходного дела, культов.

  • отсутствие целенаправленной деятельности по производству нового знания
  • отсутствие фундаментальности - прикладной характер науки
  • ориентация на частную прикладную задачу, нет теоретического рассмотрения предмета. Рецепты "как поступать в ситуации данного рода" => в ходу различные громоздкие таблицы
  • отсутствие доказательств

1) Античная наука (Греция, VI-IV вв до р.х.)

  • Противопоставление науки и ремесла. Наука - "игра" разума с умозрительным предметом. Ремесло - производственно трудовая деятельность с материальным предметом.
  • систематическое доказательство
  • рациональное обоснование, дедукция

2) Средневековая наука (Европа, IV-XVI вв от р.х)

  • Религиозная цензура - отказ от идеи античных атомистов, ибо противоречит божественному промыслу. Запрет на вскрытие трупов.
  • Догматизм - О пятнах на солнце: "Напрасно, сын мой, я дважды прочел всего Аристотеля и не нашел у него ничего подобного. Пятен нет. Они проистекают из недостатков твоих стекол или твоих глаз."
  • Схоластическое теоретизирование. "Сколько чертей уместится на кончике иглы?"

3) Классическая наука Нового Времени (XVII-XX вв от р.х)

  • Стремление построить завершенную научную картину мира
  • Универсальный метод для наук
  • Кумулятивизм научного знания
  • Независимость от субъекта

4) Неклассическая наука (нач. XX - 1960)

5) Неонеклассическая/постнеклассическая (1960-н.в.)

  • Знание - инструмент, ориентрированный на утверждение нас в мире. Наука не просто познает мир, она познает его для человека

Ссылки

  • Схема степина
  • Ницше "Великий эксперимент над истиной", "Искусство - то что не дает нам погибнуть от истины"
  • Эрнст Кассирер "Познание и действительность" - к неклассической науке.

7. Проблема периодизации истории науки: проблема различия классической, неклассической и постнеклассической науки.

Processing is not finished: kostik.

Ответ

Кохановский

Существует 2 вида периодизаций:
* формальный (по отдельному признаку)
* диалектический (основное противоречие исследуемого предмета)

Наука - явление конкретно-историческое, проходящее на своем пути ряд этапов, критерии для определения этапов до сих пор не ясны.

Текущая принятая периодизация была разработана Степиным и Ильином. В основе во многом лежит анализ истории развития математики и физики.
Этапы:

  1. Преднаука (зарождение элементов, предпосылок науки). Происходила на Древнем Востоке, в Греции, Риме, в Средние века впроть до XVI-XVII веков.
  2. Наука как целостный феномен Сформировалась в Новое время. Феномен науки, в свою очередь, проходит 3 основных этапа:
    • классический
    • неклассический
    • постнеклассический

Критерий данной периодизации - отношение объекта и субъекта познания.

  1. Классическая наука (XVII-XIX вв.)
    • стремилась устранить все, что относится к субъекту познания, средствам, приемам и операциям его деятельности; причина - нужны о объективные знания о мире
    • стремление познать предмет сам по себе, безотносительно к условиям его изучения объектом
  2. Неклассическая наука (первая половина XX в.)
    • толчком послужила разработка релятивистской и квантовой теории
    • отвергает объективизм классической науки, реальность зависит от средств и способов познания
    • связь между знаниями объекта и познавательной деятельностью
  3. Постнеклассическая наука Это тот этап, который наблюдается сейчас.
    • постоянная включенность субъективной действительности в тело знания
    • учитывает соотнесенность характера научных знаний не только с особенностью средств и операций субъекта, но и с его (и общества) ценностно-целевыми структурами

Каждая из стадий имеет свою парадигму:

  1. Механика и Лапласовский детерминизм. Мироздание представляется некоторым часовым механизмом.
  2. Относительность, дискретность, квантование, вероятность.
  3. Становление и самоорганизация.
    • Синергетика - общие принципы процессов самоорганизации
    • понятие "синергетическое движение" являет собой историческое время

Требуется отметить, что при переходе на новую стадию, результаты и методы предыдущей не забываются. Они интегрируются в новую науку.


Далее чисто для общего образования - при ответе не обязательно.

Понятие «постнеклассическая наука» ввел в философский оборот академик В.С. Степин.
Согласно Степину, смена научных картин мира сопровождается коренным изменением нормативных структур исследования, а также философских снований науки. Эти периоды он называет «глобальными революциями», которые приводят к изменению научной рациональности.

В истории естествознания Степин выделяет четыре таких революции

Первая глобальная научная революция (XVII в.)

Ознаменовала собой становление «классического типа рациональности». Связана с именами: Галилея, Кеплера, Ньютона. Ее
суть:

  1. объективность и предметность научного знания достигаются путем тотального элиминирования субъективности из процесса познания, т. е. всего того, что относится к субъекту (исследователю) и процедурам его познавательной деятельности;
  2. идеалы и нормативы исследования формируются на основе механики и механического понимания природы. Отсюда — доминирующая роль идеи механицизма;
  3. данная эпистемологическая основа диктует свои представления об изучаемых объектах, которые рассматриваются преимущественно в качестве «малых систем» (механическихустройств). Малая система характеризуется относительно небольшим количеством элементов, их силовыми взаимодействиями и жестко детерминированными связями.

Вторая глобальная научная революция (кон. XVIII — пер. пол. XIX вв.)

Определила переход к новому состоянию естествознания — «дисциплинарно организованной науке».
Этот процесс был связан в первую очередь с тем, что механическая картина мира утрачивает статус общенаучной. В биологии, химии, геологии и др. областях знания формируются специфические картины реальности, нередуцируемые к механической. Возникает идея развития (биология, геология). Ее суть:

  1. происходит дифференциация дисциплинарных идеалов и норм исследования;
  2. видоизменяются философские основания науки, а именно, они становятся гетерогенными, т. е. включают широкий спектр смыслов тех основных категориальных схем, в соответствии с которыми осваиваются объекты;
  3. в эпистемологии центральной становится проблема соотношения разнообразных методов науки, синтеза дисциплинарно разрозненных знаний и классификации наук.

Первая и вторая глобальные революции связаны с развитием классической науки (классической рациональности).

Третья глобальная научная революция (кон. XIX — сер. XX вв.)

Знаменует собой становление нового, «неклассического естествознания». Это связано в первую очередь с цепной реакцией революционных перемен в различных областях знания: в физике (открытие делимости атома, становление релятивистской и квантовой теорий), в химии (квантовая химия), в биологии (становление генетики), возникновение кибернетики и теории систем. В результате этого формируются идеалы и нормы новой, неклассической науки (НН). Ее суть:

  1. отказ от прямолинейного онтологизма и понимание относительной истинности теорий и картин природы, т. е. идея историчности научной картины мира и ее составляющих. Отсюда — допущение истинности нескольких, по сути, альтернативных друг другу теоретических описаний одной и той же реальности;
  2. в качестве необходимого условия объективности объяснения и описания выдвигается требование четкой фиксации особенностей средств наблюдения, которые взаимодействуют с объектом (принцип наблюдаемости);
  3. происходит значительное расширение поля исследуемых объектов — от малых систем к саморегулирующимся системам;
  4. утверждение идеи исторической изменчивости научного знания, сочетавшейся с новыми представлениями об активности субъекта познания;
  5. включение новых смыслов в традиционные категории (часть и целое, случайность и необходимость, вещь, процесс, состояние и др) и формирование на этой основе новой «категориальной сетки», которая вводила новый образ объекта исследования. Этот новый объект маркируется уже как «сложная система» и рассматривается уже не как себетождественная вещь (тело), а как процесс, воспроизводящий некоторые устойчивые состояния.

IV. Четвертая глобальная научная революция (последняя четверть XX в. — наши дни)

Порождает «постнеклассическую науку» (ПН). Этот процесс связан прежде всего с революци ей в средствах хранения и получения знаний. Постнеклассическая наука исследует не только сложные, сложно организованные системы, но и сверхсложные системы, открытые и способные к самоорганизации. Объектом науки становятся и "человекоразмерные" комплексы, неотъемлемым компонентом которых является человек (глобально-экологические, биотехнологические, медико-биологические и т.п.) Внимание науки переключается с явлений повторяемых и регулярных на "отклонения" всех видов, на явления побочные и неупорядоченные, изучение которых приводит к исключительно важным выводам. На смену таким постулатам классической науки,
как простота, устойчивость, детерминированность , выдвигаются постулаты сложности, вероятности, неустойчивости. В результате изучения различных сложно организованных систем, способных к самоорганизации ( от физики и биологии до экономики и социологии ), складывается новое – нелинейное – мышление, новая "картина мира". Ее основные характеристики – неравновесность, неустойчивость, необратимость. Вместе с понятиями флуктуации, бифуркации и когерентности они образуют, по сути, новую базовую модель мира и познания, дают науке новый язык.

Утверждение всего комплекса идей нелинейности, вероятности, хаоса и т.п. происходит в 70-е-80-е годы одновременно в самых различных областях как естественнонаучного, так и социо-гуманитарного знания. Это связано с развитием междисциплинарных исследований образования упорядоченных структур, теории самоорганизации ( синергетика Германа Хакена ( Германия), теория катастроф Тома Рене ( Франция ).
Ее суть:

  1. на передний план выдвигаются междисциплинарные и проблемно-ориентированные формы исследовательской деятельности. В результате усиливаются процессы взаимодействия принципов и представлений картин реальности, формирующихся в различных науках, на основе которых формируется общенаучная картина мира. Таким образом, влияние внутридисциплинарных факторов ослабевает, зато усиливается влияние «парадигмальной прививки» идей, транслируемых из других наук;
  2. объектами современных междисциплинарных исследований все чаще становятся уни кальные системы, характеризующиеся открытостью и саморазвитием. Исторически развивающиеся системы представляют собой более сложный тип объекта даже по сравнению с саморегулирующимися системами. Деятельность с такими комплексами требует принципиально новых стратегий. Саморазвивающиеся системы характеризуются кооперативными эффектами, принципиальной необратимостью процессов. Взаимодействие с ними человека протекает таким образом, что само человеческое действие не является чем-то внешним, а как бы включается в систему, видоизменяя каждый раз поле ее возможных состояний. При этом всякий раз возникает проблема выбора некоторой линии развития, сам выбор при этом необратим и не может быть однозначно просчитан.

Такие исторически развивающиеся системы В.С. Степин называет «человекоразмерными». Спецификой исследования «человекоразмерных» объектов является то, что этот процесс непосредственно затрагивает гуманистические ценности. В этой связи прежний идеал ценностно нейтрального исследования претерпевает существенные изменения. Объективно истинное объяснение и описание применительно к «человекоразмерным» объектам не только допускает, но и предполагает включение аксиологических факторов в состав объясняющих положений.

Мы считаем, что именно обоснование необходимости соединения когнитивных и ценностных параметров науки, т. е. соотнесенность исследования объекта не только с методами научной деятельности (операциями, средствами, технологиями), но и с философскими и шире — мировоззренческими установками является главным достоинством человекоразмерной модели В.С. Степина. Следует также отметить еще один положительный момент — ее междисциплинарность (в противовес внутридисциплинарной парадигмальной модели Т. Куна). В.И. Аршинов видит новизну такого подхода прежде всего «в идее междисциплинарного обмена образами-гештальтами, обмена, который втягивает в свою орбиту и осуществляется не только между разными естественно-научными дисциплинами, но также между ними и социально-гуманитарными науками, формируя в итоге гештальт нового более высокого уровня, подчиняющего себе и трансформирующего всю прежнюю иерархию представлений и образов научной деятельности» [4]. Отсюда — ее мощный эвристический потенциал.

ТЕОРИЯ КАТАСТРОФ — раздел прикладной математики, ветвь теории бифуркаций, важный инструмент для исследования динамических систем; также — специальный раздел более общей теории сингулярностей в геометрии. Создание и развитие этой части математического анализа было связано с широкими возможностями наглядного анализа некоторых сложных явлений, особенно тех, которые встречаются при описании самых разных естественных явлений (радуга, каустика, устойчивость сложных систем, колебания и разрушение в строительной механике, поведение в этологии, и даже бунты в тюрьмах).

8. Проблема структуры научных дисциплин в истории философии.

Ответ

Лектор:

Наука сама по себе не есть монолитное явление. В частности, она делится на некоторое количество ‘наук’, а ‘науки’ в себе содержат некоторое число научных дисциплин.

Для греков наука предствляется единым целым и называется философия, любовь к знанию/мудрости. Хотя дифференциация наук происходит уже в античности — выделяется физика, математика, медицина etc. Философия превращается в некую обосновывающую всеоб'емлющую науку. Также к дифференциации наук ведет различие их предмета.

Вопрос в том, следует ли дифференциация наук некоторому принципу или нет не решен. Существует 2 подхода:

  1. научные направления как некий агрегат
  2. научные направления как система (архитектоника?); основные принципы:
    • есть общий принцип
    • одни науки более фундаментальны, чем другие

Исторические примеры классификаций

1. Платон - воспитание стражей в диалоге Государство

  • диалектика — мысленное постижение идей
  • физика — учение о природе
  • этика — учение о нравственности, государстве и т.п.

2. Аристотель - первая продуманная система. Впервые указываются априорные принципы, лежащие в основе классификации.

Выделены 3 части в зависимости от целей, ради которых ищут знания (Милославов):

  • продуктивные науки: профессиональные навыки;
  • практические науки - сюда идет этика и политика;
  • поэтические, творческие науки;

Паткуль приводил классификацию по предмету науки:

  • теоретические
  • практические
  • поэтические

Теоретические науки

Занимаются таким сущим, "начала которого такие, а не иные" (не могут быть иными, чем они есть). Занимаются необходимым. Критерий — самостоятельность существования и подвижность (способность к движению):
- существует само по себе, неподвижное (первая философия)
- существует само по себе, подвижное (физика)
- не существует само по себе, неподвижное (математика)

Науки о несуществующем и подвижном быть не может, т.к. это, по аристотелю, есть привходящее и софистическое.
Причины существования об'ектов:

  • то, из чего (материя)
  • то, что (форма)
  • то, откуда движение (то, что придает материи ее форму, двигатель)
  • то, ради чего (цель)

Движение — переход возможности в действительность.

Практические науки.

Предмет — сущее, "начала которого могут быть теми или иными". Например, цель поступка — сам поступок (этика).

Поэтические, творческие науки.

Предмет тоже не необходим. Отличие от практических наук — способ присутствия цели по отношению к поступку. Цель поступка вне его самого, поступок направлен на создание чего-то, отличающегося от него самого:

  • политика
  • риторика
  • поэтика

Заметим, что Паткуль относит политику к поэтическим наукам! Где правда?!?!?! 0x13: имхо все ок, ибо это 2 классификации по разным основаниям

Педагог — безнравственное законопослушное создание (с) Паткуль

2.5 Средневековье

В средневековье систематизация может быть ыявлена на базе структуры средневекового образования. Традиционно в академиях существовало 3 факультета:

  1. медицины
  2. богословия
  3. права

Базовыми науками являлись: риторика, грамматика и логика (диалектика)
О продуманной систематизации речи не идет, в основном пользуется система, предложенная Аристотелем.

Здесь еще можно говорить про:

  • Бэкона (Память, Философия, Рассудок)
  • Нэокантианцев (может быть предоставлено гражданами с ПМПУ)

3. Фрэнсис Бэкон

Новое основание классификации — не по предмету, а по познавательной способностям, используемым в этих науках.

181ur8.jpg
182cv2.jpg

4. Огюст Конт. Позитивизм

Принцип построения — степень сложности науки. Линейный порядок наук:

  1. математика
    • анализ
    • геометрия
    • механика
  2. астрономия (включая минералогию и геологию)
  3. физика — исследование движения окружающих нас земных тел и их частиц
  4. химия — изучение изменений, определененных через качественные свойства вещества
  5. биология — исследование индивидуальных жизненных явлений, возникающий на основании физических и химический свойств тел.
  6. социология — науко об об'единении индивидов в общество

Т.о. предельный смысл всей научности в построении социологии. Социология — социальная физика. Общество по своему способу бытия никак не отличается от природы.

Почему классификация по сложности? Идея состоит в том, что более сложные науки могут включать (содержать в себе, использовать аппарат) более простые.

Впоследствии возникли сомнения в том, что можно выстроить все науки таким образом.

5. Вильгельм Дильтей

Нельзя свести все науки о духе к наукам о природе. Отличия в том, что науки о природе исследуют общие закономерности, а наука о духе исследует уникальные единичные факты (факты сознания). В основании наук о духе лежит описательная психология (аналитическая психология). Об'ясняющая психология — естественная наука, об'ясняет явления через всеобщие закономерности. Уникальные факты исследует описательная психология.
Вильгельм Дильтей Считал, что с помощью особого настроя на чувства другого можно понять его духовную конституцию (причем не только другого человека, но и другой эпохи).

Смысл таких наук в том, чтобы понять и об'яснить уникальность.

6. Баденское неокантианство

Вильгельм Виндельбанд:

  1. номотетические науки (законополагающие, естествознание)
  2. идеографические (описыающие)

Генрих Риккерт:

  1. генерализирующие
  2. идеографические

Ценность — то, что не существует, но значимо. Нечто вневременное, внеисторические.
Деление на науки о культуре и науки о природе.

Мета-вопрос: различны ли науки о природе и науки о духе.

7. Современные классификации

см. ответ на вопрос 9

Дополнительные ссылки

Генрих Риккерт. Науки о природе и науки о культуре

9. Современная классификация наук.

Ответ

Изначально надо поставить вопрос о цели классификации. Например, цель классификации ВАК - описать науку как социальный институт. Цель классификации Непейводы - найти место информатики в науках.

Лектор:

// не понятно по какому основанию делим
По предмету и методу:
1) Естествознание (наука о природе)
2) Обществознание (гуманитарные науки)
3) Технические науки (математика)

По удаленности от практики
1) Фундаментальные науки - выясняют основные законы реального мира, нет прямой ориентации на практику.
2) Прикладные науки - состоят в применении результатов научного познания для решения конкретных производственных задач и создания практик применения.

Деление естественных наук по сферам изучения.
1) Материя - физика/химия
2) Живая материя - биология, ботаника, зоология
3) Человек как часть природы - анатомия, физиология, эволюционное учение, учение о наследственности
4) О земле - геология, минералогия, палеонтология(?), физическая георграфия(?)
5) Наука о вселенной - астрономия, астрофизика, астрохимия.

Классификация по ВАК (взято с сайта РФФИ):
01 МАТЕМАТИКА, ИНФОРМАТИКА, МЕХАНИКА
02 ФИЗИКА И АСТРОНОМИЯ
03 ХИМИЯ
04 БИОЛОГИЯ И МЕДИЦИНСКАЯ НАУКА
05 НАУКИ О ЗЕМЛЕ
06 НАУКИ О ЧЕЛОВЕКЕ И ОБЩЕСТВЕ
07 ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ
08 ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ОСНОВЫ ИНЖЕНЕРНЫХ НАУК

Классификация Непейводы:

TODO

10. Проблема субъекта научного познания.

Вопрос не рассматривался, была дана только схема ответа.

Ответ

Милославов:

Проблема: что выступает в качестве субъекта научного познания.

  1. В классической философии (эпистемологии) субъект выступает в качестве несомненного основания любого знания, т.е. без субъекта знание не возможно. Пример: Декарт - самосознания предшествует всякому познанию.
  2. Современная эписемология . Субъект - конкретный телесный индивид, существующий в пространстве и во времени, имеющий биографию, находящийся в коммуникационных отношениях с другими людьми.

Персонали:

  • Кант - классический, но есть важная мысль об "активности" в познании.
  • Маркс - субъект - общесвенная практика. Т.е. это не конретный индивид, а общество на определенном этапе своего развития.
  • Кун - субъект оказывается историческим (историчным). Это история науки. Субъект ограничен парадигмой исторической эпохи.

Паткуль (походу не то):

Суб'ект — подлежащее, познающая сущность.

  1. Эмпирический суб'ект — каждый отдельный неповторимый человек. Он будет вносить в об'ект познания свои особенные возмущения.
  2. Трансцендентальный суб'ект — относящийся к условиям возможности. Это то общее, что есть общего в суб'ективности как таковой. Кант: трансцендентальное единство апперцепций (возможно, чтобы любое мое представление сосуществовало с представлением ‘я мыслю’).
  3. Бесконечная суб'ективность (Фихте, Шеллинг, Гегель). В основе всего существующего лежит абсолютный суб'ект. И все вокруг — об'ективизация этого суб'екта. Человек — средство познания себя абсолютным духом.
  4. Коллективный (социальный) суб'ект — коллектив исследователей, например.
  5. Интерсуб'ективность. По Гуссерлю, существование реального мира возможно только через интерсуб'ективность.

Дополнительные ссылки

Э. Гуссерль. Картезианские размышления, #5

11. Проблема объекта научного познания.

Вопрос не рассматривался, была дана только схема ответа.

Консультация

Проблема объекта возникает в эпоху нового времени в связи с формированием экспериментального и математизированного естествознания.
Проблема

  • что является объектом научного познания
  • каково отношение объекта с познающим субъектом

Стефан Клини - общий процесс научного познания может быть представлен, как некоторая последовательность инлеллектуальных действий, которую осуществляет ученый:

  1. ограничение области опыта
  2. выделение в фрагменте реальности наиболее интересных отношений между объектами
  3. создание модели этих отношений между объектами
  4. изучеине модели
  5. корректировка модели, дополнение модели

По видимому в науке нового времени преобладает (с некоторыми уточнениями) именно такой процесс познания. Таким образом, в науке нового времени формируется ситуация, когда ученый:

  • формирует некоторые идеальные условия
  • изучает не сам объект, а некоторую математическую модель.

Пример: если на тело не действуют никакие внешние силы, то оно будет находиться в покое или двигаться равномерно и прямолинейно - Галилей(???, но так в конспекте написано).

До Канта считалось, что объект познания существует незаисимо от познающего субъекта. И отсюда вытекало стремление Декарта и Бэкона избавиться от всего субъективного, что может проявиться в научном знании.

Бэкон: необходимо построить опыт, основываясь на строгом эксперименте, чтобы выпытать все тайны природы.
Чтобы разум двигался вперед, нужно избавиться от заблуждений:

  1. идол пещеры (субъект все воспринимает через себя)
    это естественные склонности нашего ума, от которых мы избавиться не можем, можем лишь уменьшить их влияние.
    Пример: в реальном мире мы склонны обращать внимание больше на факты, подтверждающие нашу гипотезу
    Пример: история про кораблекрушение и молитву. (Для тех, кто не в курсе: моряки, отправляясь в плавание, молятся в храме. Возвращаясь, они говорят, что молитва помогла им избежать кораблекрушения. Однако, те, кто не вернулся, уже не могут рассказать, что молитва им не помогла.)
  2. идол рода (субъект все воспринимает через общие (общепринятые) положения)
  3. идол рынка (слова затираются, как монеты)
  4. идол театра (вера в авторитеты; Идолы театра отражают некритично усвоенные ложные мнения - википедия)

Еще более наивной точной зрения можно считать натуралистическую установку, которая, согласно Гуссерлю присуща современным естествоиспытателям:
мир является таким, каким он нам дан при непосредственном чувственном опыте.

Однако, сначала Кант, а потом Гуссерль показали, что не возможно исключить субъект из процесса познания.

  1. Кант - априорные и апостериорные суждения

Наше знание - частично априорно, человек конструирует вокруг себя мир (c)Кант

  1. Гуссерль показывает, используя интенциональность(направленность на объект), а так же анализирую факт простого восприятия, роль субъективного фактора в процесс познания.

Т.к. процесс научного познания осуществляется на каком-то языке, то многое в объекте познания зависит от от выбранного языка описания.
Пример - квантовая механика: явление можно рассматривать как квант и как волну

А некоторые философы говорят о том, что не только ученый-гуманитарий занимается истолкованием языка, но и ученый испытатель. Эти ученые считают, что основной объект познания - язык (здесь надо рассказывать про Витгенштейна, видимо позднего и Морица Шлика)

Лекция. Кто-бы выбрал…

Об'ект — "предлежащее". Как понятие возникает в схоластической философии.

  1. Декарт: исследование объективно-идеального содержания некоторого понятия. "Чтойность" вещей.
  2. Наивный натурализм: единичные вещи как они существуют сами по себе.
  3. Британский эмпиризм (эмпирический суб'ективный идеализм). Предмет — то что нами воспринимается. У Беркли - "Быть - значит восприниматся". У Лейбница - Универсум (совокупность перцепций)
  4. Кант (неклассическое понимание объекта): вещей самих по себе воспринимать не можем, только их воздействие на нас. Об'ект возникает тогда, когда к являениям применяем категории чистого мышления. Синтез явления и опыта, позднее - конструирование об'екта. Кант - категории опыта применяются к явлениям и объективируются таким способом.
  5. Марбургская школа: вещь - толчок - затем логическая конструкция об'екта.
  6. Идеалисты: об'ект - предмет нашей договоренности.

12. Понятие истины в научном познании.

Вопрос не рассматривался на лекции, был только план.

Ответ

  1. Классическое определение истины (Аристотель) (она же корреспондентская) — соответствие понятий вещам. Место истины в суждениях.

Сказать, что существующее не существует или что несуществующее существует, значит высказать ложь, сказать же, что существующее существует, а несуществующее не существует, значит высказать истину (c) Аристотель

Если выразить это же на современном философском языке

Истинность предложения состоит в его согласии с реальностью (или в соответствии ей) (c) Тарский

  1. Средние века — стала идти речь не о суждениях, а об интеллекте. veritus как соответствие ума вещи. Википедия полагает, что в средневековье была распространена авторитарная концепция истины - истинно то, что некий авторитет считает истиной. Например, рассуждение "Никаких пятен на Солнце нет, я дважды прочитал всего Аристотеля, там ничего такого не упоминается" было вполне типичным.
  2. Теория истины как непротиворечивая система высказываний (кантианство, она же - теория когеренции). Нет необходимости выходить к вещам. Можно построить несколько непротиворечивых систем об одном и том же.
  3. Прагматическая теория истины — истина есть то, что может принести пользу. Не utilitus, но то что может легче описать явление, облегчить жизнь.
  4. Неклассическая концепция истины. Истрина выводится из гносеологического контекста. Хайдеггер: истина — несокрытость, непотаянность, то, благодаря чему существующее является из небытия на свет существования.
  5. Маркс: единственный критерий истины - практика (более шире, чем верификация).
  6. Диалектико-материалистическая: истина - процесс исторического уточнения.
  7. Герменевтическая: истина - понятность, то, что не уносится рекой времени.

Ещё где-то в этом списке (согласно Попперу) должны быть:

  1. Теория очевидности, принимающая за “истину" понятие “известно в качестве истины" (Надо полагать, примером могут быть представления Р. Декарта, который считал истинным то, что воспринимается ясно и отчётливо).
  2. Конвенциональная теория (Пуанкаре) - истина - это результат соглашения. То есть система утверждений объявляется истинной, если она логически непротиворечива и, кроме того, проста в понимании и полезна на практике. Никаких других ограничений на выбор истинных высказываний нет.
  3. Семантическая теория истины (Тарский) - здесь истина понимается так:

Предложение «Снег бел» истинно тогда и только тогда, когда снег бел

Звучит весьма наивно, но на самом деле понимать это надо так:

Х истинно тогда и только тогда, когда р

Где p - предложение, а X - имя предложения. То есть вводится метаязык над языком, в котором хотим определить понятие истинности (над объектным языком). Метаязык содержит в себе все предложения объектного языка, все имена предложений объектного языка и логические связки. Имена предложений - это какие-либо способы обозначения предложений из объектного языка, например, именем предложения "снег бел" может быть ""снег бел"" или "Предложение, состоящее из двух слов, первое из которых составлено из 17‑й, 13‑й, 6‑й и 4‑й букв, а второе — из 2‑й, 6‑й и 11‑й букв русского алфавита"

Оказывается, что не для всех объектных языков понятие истинности вообще может быть введено. Почему: рассмотрим предложение "«s» истинно тогда и только тогда, когда «s» неистинно.", где s - имя этого предложения (т.е. оно ссылается само на себя). Получаем антиномию лжеца. Такое может получиться при выполнении двух условий

  • Объектный язык семантически замкнут (т. е. содержит в себе понятие истины, логические связки и имена всех своих предложений)
  • Используются стандартные правила логики.

Тарский предполагает, что естественный язык, хотя и неформализуем, не является семантически замкнутым, в том смысле, что любая формализация, сколь угодно мало отличающаяся от естественного языка, не будет семантически замкнутой.

Хочется заметить, что никакого критерия истины это определение не даёт, однако же Поппер предлагает не беспокоиться по этому поводу и приводит метафору с альпинистом - поиск истинного знания похож на восхождение альпиниста к вершине горы, скрытой облаками - альпинист не знает, куда ему идти, чтобы достичь вершины, и даже выбравшись на ровную площадку он не знает, достиг он вершины или это "локальный максимум". Однако, альпинст может быть уверен, что вершина существует, и если он, например, наткнулся на отвесную стену, он должен вернуться и попробовать пойти другой дорогой.

Ссылки

  • Практическая природа истины, Б.И. Липский.

13. Проблема интерпретации в научном познании.

Вопрос не рассматривался на лекции, только план.

Ответ

Интерпретация – одна из фундаментальных операций познавательной деятельности субъекта, общенаучный метод с правилами перевода формальных символов и понятий на язык содержательного знания. В гуманитарном знании это широко применяемая процедура истолкования текстов, изучаемая в семантике и эпистемологии понимания.

Традиционно: существуют научные положения, за ними следует их интерпретация, которая уточняет etc.

Современная эпистемология предполагает, что все наоборот — всегда сущестует интерпретация, а под нее мы подстраиваем наши эмпирические и теоретические положения.

В элементарных вещах уже есть интерпретация ( это что? чтото из конспекта :) )

Упомянуть про герменевтический круг:
(введен Шлейермахером; герменевтика - искусство толкования; часть чего-либо понятна из целого, а целое - из части; чтобы соотнести части к целому, мы должны уже заранее иметь идею именно этого целого, а не другого; разрешение проблемы Г.К., таким образом, можно описать следующим образом: понимать что-либо можно только тогда, когда то, что пытаешься понять, уже заранее понимаешь)

risunok.bmp

Дополнительные ссылки

  • "Истина и метод", Х. Георг Гадамер

14. Проблема научного языка. Естественный и искусственный языки.

План ответа

Язык науки — это также и особый язык коммуникации между учёными.

Научная деятельность предполагает создание особого языка науки — от обыденного языка он отличается:

  1. точностью - каждый термин имеет строго фиксированную область значений в рамках определённой научной дисциплины;
  2. ясностью — всякий термин имеет строго понимаемый смысл.

Этими двумя характеристиками язык науки отличается от обыденного языка.

То, что многие проблемы науки связаны с заимствованием терминов из обыденного языка, было осознанно уже давно — "идолы" у Бэкона.


Лирическое отступление про Бэкона:
Бэкон: необходимо построить опыт, основываясь на строгом эксперименте, чтобы выпытать все тайны природы.
Чтобы разум двигался вперед, нужно избавиться от заблуждений:

  1. призрак пещеры (субъект все воспринимает через себя)
  2. призрак рода (субъект все воспринимает через общие (общепринятые) положения
  3. призрак рынка (слова затираются, как монеты)
  4. призрак театра (вера в авторитеты)

Декарт (и за ним Лейбниц) хотели придумать искусственный язык науки — дабы упростить взаимопонимание между учеными и избежать недоразумений. (См курс философии информатики вопрос 2).
Конец 19-го - начало 20 века — разработка формализованного языка логики, что позволило решить многие серьёзные математические проблемы.

Использование искусственного языка доказало свою эффективность

пример — десять в степени десять в степени десять — может трактоваться неоднозначно, а на искусственном языке 10^10^10 и ((10)^10)^10 воспринимаются вполне однозначно.

Дальше — логический позитивизм — в двух словах


Логический позитивизм

Основные принципы аналитической философии были сфоpмулиpованы немецким логиком и математиком Готлобом Фpеге (немецкий философ, логик и математик, 1848-1925) в статье "О смысле и значении" (1892 г.)

1903 г. в pаботе Муpа "Опpовеpжение идеализма": Мур кpитикует сам язык идеалистической философии, язык западной метафизики в целом. В чем основной изъян взгляда на миp? "Hе каждому имени в нашем языке (теpмину) соответствует пpедмет, соответствует объективная pеальность". Hапpимеp, такие имена как Кентавp, Пегас - существуют в сознании, существуют в языке, но в действительности им ничего не соответствует.

Рассел(он - постпозитивист, by Милославов):

Теоpия описаний. Ее предмет - обозначающие выpажения, т.е. это выражения, обеспечивающие связь языка с действительностью. Он обнаруживает парадоксы:
1. Паpадокс тождества. Два выpажения A и B, обозначающие один и тот же пpедмет, не обязательно тождественны и поэтому не всегда взаимозаменимы.
Пpимеp. A = "Лев Толстой" B = "Автоp pомана "Война и миp""
2. Паpадокс исключенного тpетьего. (либо A есть B, либо A не есть B, тpетьего не дано).
Пpимеp. "Hынешний коpоль Фpанции лыс". Это высказывание нельзя пpизнать истинным, т.к. во Фpанции нет коpоля. Hо нельзя пpизнать и ложным, т.к. тогда истинным оказывается высказывание "Hынешний коpоль Фpанции не лыс".
3. Паpадокс пpотивоpечия (невозможно, чтобы было одновpеменно A и не A).
Пpимеp. "Существует pазличие между A и B" Если это высказывание ложно (т.е. pазличия нет) => "Различия между A и B не существует". А это означает следующее: утвеpждая втоpое, мы утвеpждаем, что существует такое pазличие между A и B, котpого не существует. Отpицание существования чего-либо в нашем языке всегда самопpотивоpечиво. Hапpимеp, "Бога не существует".

Основные пpинципы теоpии описаний:

  1. Значение обозначающего выpажения устанавливается двояко. Во-пеpвых, путем пpямого знакомства или указания на объект (на уpовне чувственного воспpиятия). Во-втоpых, путь описания по пpизнакам (на уpовне мышления).
  2. Следует pазличать имена (теpмины) и описания (тигp и описание тигpа).
  3. Описания могут быть опpеделенными и неоpпделенными. Опpеделенные описания - это всегда описания конкpетного, индивидуального пpедмета (_этот_ тигp). Hеопpеделенные описания относятся к классу или pоду (тигp _вообще_).
  4. Следует pазличать имена и опpеделенные описания (тогда снимается паpадокс тождества).
  5. Обозначающие выpажения (любые) сами по себе не имеют значения, а пpеобpетают его только в составе высказываний (т.е. в контексте)
  6. Hесуществующие сущности есть pезультат псевдообозначающих выpажений, котоpые pеально ничего не обозначают.

О паpадоксе существования Рассел говоpит, что он pазpешим лишь в том случае, если вместо обозначения пpдемета с помощью имени используется его описание чеpез свойства.

Людвиг Витгенштейн (pанний)

Миp, факт, объект - тpи основных понятия его онтологии.

  1. Миp - это наше пpедставление о действительности и он состоит не из вещей, а из фактов (мы живем в миpе фактов). Следует pазличать вещь и факт. Вещь - это то, что, по нашему пpедположению, существует в объективной действительности, вне нас, без нас.
  2. Факт - фоpма знания о вещи. И мы непосpедственно имеет дело с фактами, а не с вещами. Факты делятся на сложные и пpостые. Пpостые факты = события. Они состоят из элементов и отношений междй элементами. Эти элементы и отношения Витгенштейн так же называет объектами.
  3. Объект - это то, что является неизменным в pазличных ситуациях нашего познания. Это устойчивые субстанции миpа. Тогда пpостые факты или события есть изменяющиеся конфигуpации объектов (т.е. констpукции из объектов).

Рассел полностью пpинял эту онтологию и назвал его логическим атомизмом. Почему логическим атомизмом? Учение о миpе утвеpждало, что миp состоит из атомов, котоpые существуют в пустоте, и все есть pазные комбинации этих атомов.

Все высказывания можно поделить на 2 класса: на осмысленные и бессмысленные.
Осмысленные высказывания - это высказывания, котоpые несут инфоpмацию о миpе, т.е.инфоpмацию о фактах и событиях. Иначе говоpя, это высказывания содеpжательные.
Бессмысленные высказывания - это высказывания бессодеpжательные. Бессодеpжательные высказывания: все пpедложения логики (они ничего не говоpит о миpе) + пpедложения математики + все пpедложения и высказывания философии.

Основная задача такого pода философии состоит не в постpоении миpовоззpения, не в изменении миpа и даже не в постижении бытия. Задача в пpояснении языка, в pаботе над языком.

Философия лингвистического анализа.

1. Витгенштейн кpитикует собственную идею постpоения точного языка (абсолютно-логичного). Таким языком (стpого логичным) в действительности никто не пользуется. Логически совеpшинный язык невозможен. Моэтому необходимо смиpиться с тем языком, котоpым мы пользуемся в жизни и обpатиться в своем анализе к естественной pечевой деятельности и ее закономеpностям (вот и
отход к лингвистике).
2. Язык есть сpедство коммуникации, и поэтому есть неотъемлемая часть нашего миpа.

Дальше языковые игры и все такое.


Дальше — про теорему Гёделя о неполноте. Многие стали трактовать результаты Гёделя как крах метода формализации. Паникеры кричали, что надо полностью отказаться от формальных методов. Но такая трактовка неправильная — потому что такие люди предполагают, что существует какой-то абсолютный метод познания, но на самом деле любой метод познания имеет свои ограничения.

Очевидно, что искусственный язык вырастает во многом на базе естественного. Успехи в области построения искуственных языков во многом связаны с тем, что осознали: естественный язык можно трактовать как набор функций.

  1. область исхождения — область имён объектов, облать прибытия — область объектов (например, функция зачётная_книжка(Х) - если вместо Х подставить объект, скажем, Вася, мы получим другой объект - зачётную книжку Васи).
  2. области имён объектов в значения Истина/Ложь (предикаты в логике). Например - лысый(Х).

помните: Лысый(А.С.)=Ложь!

При рассказе об этом следует упомянуть Лейбница, Фреге (цитаты приветствуются).

Следует понимать, что искуственный язык является некоторым упрощением естественного языка.


В историческом аспекте феномен возникновения научного знания связывают с формированием искусственного языка.
Пример: В древнем Египте существовали жрецы, которые обладали отдельным языком (терминологией). Как следствие мы видим появление протонаучного знания.

Кун - эпоха школ сменяется эпохой научных парадигм, когда появляются вещи, которые сложно читать не специалистам. Плюс когда школы смогли говорить друг с другом на одном языке.

Так же научный язык соотносится с противостоянием научного сообщества и ненаучного общества. Насколько общество способно контролировать работы ученых?

15. Гипотетико-дедуктивная схема в методологии науки.

Теория как гипотетико-дедуктивная схема:
для этого аспекта характерны следующие признаки:

- проверка и обоснование теоретического знания на фиксированной эмпирической области («эмпирическом базисе» научной теории),

- связь всех теоретических положений дедукцией,

- формальность теории («презумпция неосмысленности» - если теория не проинтерпретирована, то она считается неосмысленной (подобно презумпции невиновности в праве: «если вина обвиняемого не доказана, то он считается невиновным»), так что осмысленность приобретает даже некоторый оттенок недостатка научного знания).

Дальше читаем тут:
http://www.philosophy-msmsu.narod.ru/Textbook/2.2.6.4.html

Из методички Аль Ани:

Проблема обоснованности научного знания фактически возникает вместе с появлением самой науки в современном ее понимании. Во всяком случае, еще в первых философских системах Нового Времени мы находим достаточно серьезные попытки обоснования научного знания. Среди этих попыток следует выделить две главных или основных. Мы имеем ввиду попытки, предпринятые Ф.Бэконом и Р.Декартом. Первый, как известно, разрабатывает и предлагает эмпирическо-индуктивную модель, а второй - интуитивно-дедуктивную модель обоснования научного знания. Остановимся вкратце на каждой из них.

Ф.Бэкон в своем главном произведении "Органон" рассматривал индукцию в качестве кратчайшего пути, ведущего к истине. Дело в том, что он полагал, что именно эмпирия, как организованный и систематизированный опыт, и составляет единственно надежный фундамент научного знания.

Определяя индукцию как способ исследования и раскрытия внутренней формы или закона явлений, Ф.Бэкон детально разрабатывает ее структуру и конкретно обозначает ее содержание как решающего метода научного познания. В эту структуру он включает не менее четырех элементов, а именно:

  1. таблицу, так называемых, положительных инстанций, т.е. список всех тех случаев, при которых имеет место и проявляется изучаемое качество;
  2. таблицу отрицательных инстанций, т.е. список тех случаев, при которых изучаемое качество отсутствует;
  3. таблицу сравнения или степеней, т.е. список, фиксирующий различные степени проявления изучаемого качества при различных условиях.
    Вот эти три таблицы Ф.Бэкон объединяет под названием: "Привлечение примеров и фактов на суд разума".
  4. четвертая таблица, так называемая, "таблица прерогативных инстанций", которая содержит перечень "привилегированных случаев". Именно с нее, т.е. с этой четвертой таблицы, и начинается, согласно Ф.Бэкону, настающая или "подлинная индукция".

Дело в том, что только "таблица прерогативных инстанций" и обеспечивает собой реальную возможность перехода познания от ложных гипотез к формированию истинных.

Как видим, именно эмпирия и опирающаяся на ней индукция составляют, по мнению Ф.Бэкона, основу и основное содержание научного познания. При этом он не отрицал научно-познавательной ценности силлогизма (т.е. дедукции), однако, был глубоко убежден в том, что силлогизмом можно пользоваться лишь на фундаменте опыта и индукции. "Лишь после того, - пишет Ф.Бэкон, - как открыты первые определения и опирающиеся на них аксиомы, установленные индукцией, можно безопасно пользоваться силлогизмом".

В отличие от экспериментально-индуктивной методологии Ф.Бэкона, методологическая концепция Р.Декарта базируется на рационалистических интуиции и дедукции. Поэтому, если у Ф.Бэкона методологическим эталоном было опытное естествознание, то у Р.Декарта таким эталоном становятся аналитическая геометрия и математическая физика.

Основоположения своего метода Р.Декарт сформулировал в следующих четырех правилах:

  1. "Первое правило: считать истинным лишь то, что с очевидностью познается мною таковым, т.е.тщательно избегать поспешность и предубеждение и принимать в свои суждения лишь то, что представляется моему уму так ясно и отчетливо, что ни в коем случае не возбуждает во мне сомнения.
  2. Второе правило: разделить каждое из рассмотренных мною затруднений на столько частей, на сколько возможно и сколько требуется для лучшего их решения.
  3. Третье: мыслить по порядку, начиная с предметов наиболее простых и легко познаваемых и восходить мало-помалому, как по ступеням, до познания наиболее сложных…
  4. Четвертое правило: составлять повсюду настолько полные перечни и такие общие обзоры, чтобы быть уверенным, что ничего не пропустил".

Естественно, что при таком методе исследование не может брать свое начало в бесконечности, а должно отправляться от каких-то исходных посылок или положений, истинность которых устанавливается или принимается непосредственным образом по очевидности, т.е. чисто интуитивно. Следовательно, именно дедукция, опирающаяся на рационалистической интуиции и служит у Р.Декарта достаточным основанием для достоверного научного знания.

Следует заметить, что как эмпирически-индуктивная, так и интуитивно-дедуктивная модели обоснования науки страдают односторонностью и абстрактностью. Более того, оба они отрицают, по существу, правомерности вероятностного знания.
Хотя вероятность как логическая проблема и как онтологическое понятие была сформулирована в первом приближении еще в философской системе Лейбница (1646-1716 гг.), однако, вероятностная логика и связанная с ней гипотетическая модель обоснования научного знания были детально разработаны только в первой половине нашего столетия.

Из конспекта предыдущего курса

Гипотетико-дедуктивный метод.
Его сущность заключается в создании системы дедуктивно связанных между собой гипотез, из которых, в конечном счете, выводятся утверждения об эмпирических фактах. Этот метод тем самым основан на выведении (дедукции) заключений из гипотез и других посылок, истинностное значение которых неизвестно. Поэтому заключения тут носят вероятностный характер. Такой характер заключения связан еще и с тем, что в формировании гипотезы участвует и догадка, и интуиция, и воображение, и индуктивное обобщение, + опыт, квалификация и талант ученого. Все эти факторы почти не поддаются строго логическому анализу. Исходные понятия:

  • гипотеза (предположение) — положение, выдвигаемое в начале предварительного условного объяснения некоторого явления или группы явлений; предположение о существовании некоторого явления. Истинность такого допущения неопределенна, оно проблематично.
  • дедукция (выведение):
      • в самом общем смысле — это переход в процессе познания от общего к частному (единичному), выведение последнего из первого;
      • в специальном смысле — процесс логического вывода, т. е. перехода по определенным правилам логики от некоторых данных предположений (посылок) к их следствиям (заключениям).

Общая структура гипотетико-дедуктивного метода (или метода гипотез):

  1. Ознакомление с фактическим материалом, требующим теоретического объяснения и попытка такового с помощью уже существующих теорий и законов. Если нет, то:
  2. Выдвижение догадки (предположения) о причинах и закономерностях данных явлений с помощью многих логических приемов.
  3. Оценка серьезности предположений и отбор из множества догадок наиболее вероятной. При этом гипотеза проверяется на:
      1. логическую непротиворечивость;
      2. совместимость с фундаментальными теоретическими принципами данной науки (например, с законом сохранения и превращения энергии). Однако следует иметь в виду, что в периоды научных революций рушатся именно фундаментальные принципы и возникают «сумасшедшие идеи», не выводимые из этих принципов.
      3. Выведение из гипотезы (обычно дедуктивным путем) следствий с уточнением ее содержания.
      4. Экспериментальная проверка выведенных из гипотезы следствий. Тут гипотеза или получает экспериментальное подтверждение, или опровергается. Однако подтверждение не гарантирует ее истинности в целом (или ложности). Лучшая по результатам проверки гипотеза переходит в теорию, как это было, например, с периодическим законом Д. И. Менделеева.

16. Проблема проверяемости научного знания. Верификационизм в научной методологии.

Ответ

Ответ строится на основе доклада, просьба дополнить его конспектировавших его, т.к. я уже мало что помню из дополнительных вопросов

Верификационизм (от лат. - verus - истинный и facio - делаю) - методологическая концепция, согласно которой научная истина устанавливается путем эмпирической проверки ее фактов. Верификационизм получил широкое распространение в связи с концепцией языка науки в логическом эмпиризме (одной из разновидностей логического позитивизма и аналитической философии). Его разработали члены Венского логического кружка, сформированного в 1920-е гг. под председательством Морица Шлика, куда входили известные ученые и философы Отто Нейрат, Фридрих Вайсман, Курт Гедель, Рудольф Карнап, Ханс Рейхенбах.

Неопозитивисты считали, что есть только два вида научного знания, научных высказываний, обладающих значениями:

  • все то, что относится к частным дисциплинам — все эмпирические науки,
  • логика и математика, являющиеся инструментом упорядочения и построения эмпирического знания.

В этом разделении знания для философии не остается места. Неопозитивисты заявили, что философия — не наука, а просто деятельность по прояснению языка науки. Тем самым в центр исследований ставится анализ языка науки.

Основная проблема философии науки, а логический позитивизм и является ею, — это рассмотрение логической структуры научных теорий и анализ значений научных высказываний. Для выяснения значений научных предложений неопозитивисты выдвинули так называемый принцип верифицикации — подтверждение. Принцип верификации или верифицируемости устанавливает два взаимосвязанных способа проверки и обоснования научного знания:

  • первый способ - это так называемая прямая верифицируемость, которая заключается в сведении научных положений непосредственно к данным "чистого опыта" и, тем самым, устанавливает степень их достоверности.
  • второй способ - это опосредственная или косвенная верифицируемость, которая состоит в логическом сведении проверяемых научных положений к другим, прямо верифицируемым положениям.

Прямо верифицируемые положения составляют то, что логические позитивисты называют "протокольными предложениями". Следовательно, "протокольные предложения" - суть такие, которые фиксируют эмпирические данные как конечную основу научного знания. Это значит, что именно "протокольные предложения" и образуют в логической структуре науки ее эмпирический базис.

В результате такой проверки предложения могут оказаться как истинными, так и ложными. Такого рода предложения входят в область научных, эмпирически проверяемых. Все остальные предложения являются либо бессмысленными как «Круглый квадрат», «Метр весит три килограмма.», либо неосмысленными и поэтому незначимыми. Так, предложение из работы Гегеля «Абсолютное находится вне времени» проверить невозможно. Следовательно, оно неосмысленно и тем самым не имеет научного значения, хотя построено грамматически правильно.

Большое значение придается в первую очередь научному языку, а следовательно, его словам и их значению. Первоначально каждое слово в языке (за редким исключением) имело значение. В ходе исторического развития значение слов могло меняться. Но иногда случается так, что что слово, потеряв свое старое значение, еще не получило нового. Так возникает псевдопонятие.

В чем состоит значение слова? Каким требованиям должно отвечать слово, чтобы иметь значение?

  1. должен быть установлен синтаксис слова, т. е. способ его включения в простейшую форму предложения, в которой оно может встречаться — элементарное предложение. Элементарная форма предложения для слова “камень” - “х есть камень”; в предложениях этой формы на месте “х” стоит какое-нибудь название из категории вещей.
  2. для элементарного предложения соответствующего слова должен быть дан ответ на следующий вопрос, который можно сформулировать различным образом:
  • Из каких предложений выводимо S и какие предложения выводимы из него?
  • При каких условиях S истинно и при каких ложно?
  • Как верифицировать S?
  • Какой смысл имеет S?

Значение многих слов, а именно преобладающего числа всех слов науки, можно определить путем сведения к другим словам.

Например: “членистоногие есть животные беспозвоночные, с расчлененными конечностями и имеющие хитиновый панцирь”. Этим, для элементарной формы предложения “вещь х есть членистоногое”, дается ответ на поставленный выше вопрос: установлено, что предложение этой формы должно быть выводимо из посылок вида: “х есть животное”, “х есть беспозвоночное”, “х имеет расчлененные конечности”, “х имеет хитиновый панцирь” и что, наоборот, каждое из этих предложений должно быть выводимо из первого.

Таким образом, каждое слово языка сводится к другим словам и, наконец, к словам в так называемых “предложениях наблюдения”, или “протокольных предложениях”. Посредством такого сведения слово получает свое содержание.

Касаемо природы протокольных предложений, Р. Карнап высказывался так:

Вопрос о содержании и форме первичных предложений (протокольных предложений), на который доныне не найдено окончательного ответа, мы можем оставить в стороне. В теории познания обычно говорят, что “первичные предложения относятся к данному”; однако в вопросе трактовки самого данного нет единства.

Так что на вопрос "что есть протокольные предложения" на экзамене лучше отвечать, ссылаясь на вот эту цитату из Карнапа. :) Логические позитивисты так сами и не пришли к единому мнению по этому вопросу.

Таким образом, существует два вида псевдопредложений:

  • либо встречается слово, относительно которого лишь ошибочно полагают, что оно имеет значение,
  • либо употребляемые слова хотя и имеют значение, но составлены в противоречии с правилами синтаксиса, так что они не имеют смысла.

Тот факт, что в обычном языке можно образовать бессмысленный ряд слов без нарушения правил грамматики, указывает на то, что грамматический синтаксис, рассмотренный с логической точки зрения, является недостаточным. Если бы грамматический синтаксис точно соответствовал логическому синтаксису, то не могло бы возникнуть ни одного псевдопредложения. В правильно построенном языке все бессмысленные ряды слов вступали бы в противоречия с правилами синтаксиса.

Пример:

Большинство логических ошибок, которые встречаются в псевдопредложениях, покоятся на логических дефектах, имеющихся в употреблении слова “быть” в нашем языке (и соответствующих слов в остальных, по меньшей мере, в большинстве европейских языков). Первая ошибка - двузначность слова “быть”: оно употребляется и как связка (“человек есть социальное существо”), и как обозначение существования (“человек есть”). Эта ошибка усугубляется тем, что метафизику зачастую не ясна эта многозначность. Вторая ошибка коренится в форме глагола при употреблении его во втором значении — существование. Посредством вербальной формы предикат симулируется там, где его нет. Правда, уже давно известно, что существование не есть признак (см. кантовское опровержение онтологического доказательства бытия Бога). Но лишь современная логика здесь полностью последовательна: она вводит знак существования в такой синтаксической форме, что он может относиться не как предикат к знаку предмета, а только к предикату. Большинство метафизиков, начиная с глубокого прошлого, ввиду вербальной, а потому предикативной, формы глагола “быть” приходили к псевдопредложениям, например “я есть”, “Бог есть”. Пример этой ошибки мы находим в “cogito, ergo sum” Декарта.

От содержательных раздумий, которые выдвигаются против посылки — является ли предложение “я мыслю” адекватным выражением здравого смысла или, быть может, содержит гипостазирование, — мы хотели бы здесь полностью отказаться и рассмотреть оба предложения только с формальной точки зрения. Мы видим здесь две существенные логические ошибки. Первая находится в заключительном предложении “Я есть”. Глагол “быть” употребляется здесь, без сомнения, в смысле существования, так как связка не может употребляться без предиката; кроме того, предложение “Я есть” Декарта постоянно понимается именно в этом смысле. Но тогда это предложение противоречит вышеприведенному логическому правилу, что существование может быть высказано только в связи с предикатом, но не в связи с именем (субъектом, собственным именем) Предложение существования имеет форму не “а существует” (как здесь: “я есть”, т. е “я существую”), а “существует нечто того или иного вида”. Вторая ошибка лежит в переходе от “Я думаю” к “Я существую”. Если из предложения “Р (а)” (в котором “а” приписывается свойство Р) выводится предложение существования, то это существование можно утверждать только по отношению к предикату Р, но не по отношению к субъекту “а”. Из “Я европеец” следует не “Я существую”, а “существует европеец”, из “Я мыслю” следует не “Я существую”, а “имеется нечто мыслящее”.

Со временем логические позитивисты заменили формулировку верификации положением подтверждаемости или испытуемости. Так, если мы можем вывести из какого-то общего положения такие предложения, которые можно подтвердить в опыте, то это общее положение считается истинным.
Многие трудности у логических позитивистов проистекали из-за двусмысленности и узости понятия «опыт», который они понимали в основном как наблюдаемость и субъективную переживаемостъ. Однако понятие «опыт» подразумевает и реальный эксперимент, и наблюдение, и сложившиеся у субъекта схемы, и прошлые знания, навыки в соответствующих областях.

Другое затруднение возникло в связи с тем, что научное знание интерсубъективно, т. е. общезначимо, принимается всеми и может быть сообщено каждому, в то время как переживание субъекта личностно и субъективно. Проблема интерсубъективности восприятий возникла еще у субъективного идеалиста Д. Беркли, который решает ее, вводя в свою систему Бога, якобы вкладывающего в нас ощущения и потому обеспечивающего единство и гармонию наших переживаний. Для позитивистов единственное удостоверение общезначимости наших восприятий, например красного цвета, заключается в том, что большинство воспринимает данный цвет именно как красный.

Дополнительные ссылки:

Рудольф Карнап. Преодоление метафизики логическим анализом языка (статья)
Рудольф Карнап, Ганс Ган, Отто Нейрат. Научное миропонимание (статья)

17. Проблема опровержимости научного знания. Фальсификационизм в научной методологии.

Вопросы, разбираемые в билете.

Какое знание можно считать научным (а не метафизичным)? Чем обоснован принцип фальсификационизма? Какой должна быть новая теория? Каким образом развивается научное знание с позиций фальсификационизма?

Предварительные замечания (для понимания, не для ответа)

  • Фальсификационизм рассматривает "эмпирические науки", т.е. такие науки, утверждения, выводимые из которых, должны быть проверяемы в опыте (физика, химия). Иначе это метафизика. Математика не рассматривается ;-)
  • Строгое универсальное высказывание - высказывание всеобщности ("все лебеди белые") или отрицание существования ("не существует вечного двигателя второго рода"), и при этом не является конъюнкцией конечного числа простых.

Ответ

Критика верификационизма и индуктивного метода, обоснования фальсификационизма.

Каждая научная гипотеза (теория) представляет собой систему строгих универсальных высказываний. Ясно, что эмпирически мы не сможем доказать никакое такое высказывание, поскольку строгая индукция не имеет доказательной силы. Например, долгое время считалось, что "все лебеди белые", пока в Австралии не были обнаружены черные. Теория не может считаться научной только на том основании, что существует один, несколько или неограниченно много экспериментов, дающих её подтверждение.
Однако если теория запрещает некоторые эмпирически проверяемые высказывания (класс потенциальных фальсификаторов), то возможна постановка эксперимента, исход которого принадлежал бы классу потенциальных фальсификаторов, и такая теория называется фальсифицируемой или научной. Если же класс потенциальных фальсификаторов теории пуст, то такая теория носит метафизический характер и называется нефальсифицируемой.

(Грубо говоря, строгое универсальное высказывание не может быть эмпирически доказано, но только сфальсифицировано)

Требования к новой теории

Итак, теория T1 сфальсифицирована. К новой теории T2, выступающей как замена T1, выдвигаются следующие требования:

  1. T2 - фальсифицируемая теория (+ сюда входит непротиворечивость);
  2. T2 объясняет успех T1, т.е. все неопровергнутое эмпирическое содержание теории T1 содержится в T2;
  3. T2 выдержала те проверки, которые не выдержала T1;
  4. T2 имеет большее эмпирическое содержание, чем T1, т.е. предсказывает новые факты, не выводимые из T1;
  5. Какая-то часть добавочного содержания T2 эмпирически подкреплена.

Четвертое требование необходимо для устранения "гипотез ad-hoc", т.е. таких гипотез, которые объясняют неудачу, но не предсказывают никаких новых фактов.

Пятое требование необходимо, чтобы новые теории могли быть рассмотрены как серьезные кандидаты для эмпирической проверки, т.е. являются ли они интересными и многообещающими теориями. Однако, даже интересные и замечательные теории могут быть опровергнуты при первой же проверке. Например, теория Бора-Крамерса-Слэтера была почти сразу же опровергнута.

Критерий относительной приемлимости

В случае выбора между несколькими теориями-кандидатами на замену фальсифицированной, предпочтение следует отдавать той, у которой больше эмпирическое содержание. Это требование проистекает из соображений роста научного знания - теория с большим эмпирическим содержанием более информативна и лучше способствует прогрессу.

Развитие научного знания (не уверен, входит ли это в билет, но все равно не помешает)

Согласно Попперу, развитие научного знания представляет собой последовательную смену теорий и проблем, порождаемых и объясняемыми этими теориями:
P1 -> T1 -> P2 -> T2 -> …

Осознанной задачей, стоящей перед ученым, всегда является решение некоторой проблемы с помощью построения теории, которая решает эту проблему путем, например, неожиданных или ранее не объясненных наблюдений. Вместе с тем каждая новая интересная теория порождает новые проблемы - проблемы согласования ее с имеющимися теориями; проблемы связанные с проведением новых и ранее не мыслимых проверок наблюдением. И ее плодотворность оценивается главным образом по тем новым проблемам, которые она порождает.

ссылки

18. Проблема ошибочности научного знания. Фаллибилизм в научной методологии.

вопросы, разбираемые в билете

Существует ли универсальный критерий истины? Если нет, чем обосновано занятие наукой? Можно ли уберечься от скептицизма и релятивизма? В чем заключается рост научного знания?

Ответ

Погрешимость научного знания

В сфере человеческой деятельности имеется не так уж и много областей, если они вообще есть, свободных от человеческой погрешимости. То, что в некоторый миг представляется нам твердо установленным и даже достоверным, в следующий миг может оказаться не совсем верным (а значит, ложным).

В качестве характерного примера Поппер приводит открытие Клейтоном Юри (американский физик) в 1931 г. тяжелого водорода и тяжелой воды. До этого, нельзя было даже вообразить нечто более достоверное, чем знание о воде H2O. Однако после открытия стало ясно, что вода как вещество представляет собой смесь химически неразличимых, но физически различных веществ.

Как одну из причин такого положения вещей в науке Поппер приводит теорему Тарского об универсальном критерии истины: "универсальный критерий истины невозможен". Поэтому не можем проверить наше знание на истинность.

Итак, Поппер выдвигает тезис фаллибилизма - все наше знание представляет догадки, часть из которых выдерживает серьезные проверки. Мы не можем сказать, обнаружили ли мы истину, или нет. Всегда имеется возможность заблуждения.

Обоснования занятия наукой.

Однако учение о погрешимости не дает никаких поводов для скептицизма и релятивизма.

Из того факта, что мы можем заблуждаться, а критерия истинности не существует, не следует, что выбор между теориями произволен, что мы не умеем учиться и не можем двигаться по направлению к истине, что наше знание не способно расти.

Все известные из истории примеры человеческой погрешимости являются вехами прогресса познания. Каждый раз, когда удается обнаружить ошибку - это уже шаг вперед.
Причем прогресс заключается не только в признании собственной ошибки, но и в том, что само обнаружение порождает продвижение вперед.
Поппер особенно выделял:

Мы умеем извлекать уроки из собственных ошибок. Нам следует искать свои ошибки - стараться критиковать свои теории. Критика - единственный доступный нам способ обнаружения наших ошибок и единственный систематический метод извлечения из них уроков.

Тут нельзя не упомянуть про нормативный этос науки Мертона и императив организованного скептицизма.

Рост научного знания

Истинное содержание высказывания A - класс всех истинных высказываний, вытекающих из A. Ложное содержание - содержание данного высказывания за вычетом истинного.
Высказывание А ближе к истине, чем высказывание B, тогда и только тогда, когда выполнено хотя бы одно:

  1. Истинное, но не ложное содержание B превосходит истинное содержание A
  2. Ложное, но не истинное содержание A превосходит ложное содержание B

Теория может быть ближе к истине, чем другая теория, и в то же время, быть ложной. Например, теория Ньютона представляет собой лучшее приближение, чем теория Кеплера.

Ссылки

К. Поппер "Логика и рост научного знания"

19. Значение интуиции в научном познании. Интуитивное и рациональное.

Ответ

Милославов:

Проблема: есть 2 противоречащих вещи:

  1. научное знание считается знанием обоснованным и объективным (интерсубъективным)
  2. опыт истории науки свидетельствует, что ученых часто посещают озарения. Открытия не выходят из рационального метода.
    • Менделеев и мега-таблица
    • Пуанкаре - долго думал над проблемой, поехал за город гулять. Увидев тучу подошел к дороге, а по ней ехал дилижанс. Как только он поставил ногу на подножку - пришло четкое осознание, что научная проблема решена!

Ученый приходит к открытиям за счет интуиции.

Под интуицией, обычно, понимают способность непосредственного постижения истины. Эта способность трактовалась в истории философии по-разному. Некоторые фило-софы, как скажем, Р.Декарт или Б.Спиноза, понимали интуицию реалистически, как предельную форму рациональности. Другие же, как, например, Анри Берг-сон, трактуют ее мистически, понимая под ней несовместимый с логикой, разу-мом и жизненным опытом иррациональный способ познания.

Интуиция в философской традиции мыслилась 2-мя способами:

  1. мистическое озарение (этот способ нам не нужен, мы его не рассматриваем)
  2. интеллектуальное озарение <—- наш выбор.

Аристотель:
знание делится на демонстративное и интуитивное. Знание начинается с определения, а правильные определения выражают сущность обхекта. Эти знания схватываются путем интеллектуальной интуиции.

Декарт:
интуиция есть исходное обоснование научного знания. Ясность и отчетливость - интуитивные факты. Ясность и отчетливость - интуитивно установленные факты.

Еще одно понимание - интуиция как опущенные шаги в логическом выводе (Серебрянников)

Несмотря на наличие интуиции ученый не может опубликовать результаты исследования, пока не найдет достаточных научных обоснований.

Кохановский

Единственно достоверным средством познания считали интуицию сторонники такого философского течения XX в. как интуитивизм.
А. Бергсон, противопоставляя интеллекту интуицию, считал последнюю подлинным философским методом, в процессе применения которого происходит непосредственное слияние объекта с субъектом. Связывая интуицию с инстинктом, он отмечал, что она характера для художественной модели познания, тогда как в науке господствует интеллект, логика, анализ.

Луи де Бройль:

человеческая наука, по существу рациональная в своих основах и по своим методам, может осуществлять свои наиболее замечательные завоевания лишь путем опасных внезапных скачков ума, когда проявляются способности, освобожденные от тяжелых оков строгого рассуждения, которые называют воображением, интуицией, остроумием

Пуанкаре: ученым приходится "делать заимствования у интуиции"

20. Проблема конвенциональности в научном познании.

*Конвенциальность* - общепринятость, официальное признание.
Что касается научного познания и проблемы конвенциальности в нем, то следует взять рассуждения о научном языке из Проблема научного языка. Естественный и искусственный языки., ибо именно язык - основное средство коммуникации ученых и проблема общепринятости используемых понятий/терминов представляется важной в этом смысле. Кроме того в методичке Аль-Али есть про конвенционализм и логический атомизм…


Из лекций прошлого года (второй пункт в источниках)

Конвенционализм — направление в философии науки, согласно которому в основе научных теорий лежат произвольные соглашения (конвенции), и их выбор регулируется соображениями удобства, простоты, полезности и так далее - критериями, не связанными с понятиями самой теории.

Теория — это логически замкнутое целое = базовые знания + постулаты + правила интерпретации + правила ввода и вывода.

Конвенционализм заключается в том, что базовые понятия (по его мнению) вводятся, как конвенции научным сообществом. Если теория хороша, то она изоморфна реальности. Любые положения могут рассматриваться условно.

Вывод: т.к. степень истинности теории никогда не известна, то критерием истинности выступают удобство и предсказательная способность.

Умеренный конвенционализм:
А. Пуанкаре (1854 - 1912), П. Дюгем (1861 - 1916)

Наука строится на опытах => вся наука условна.

"Тезис Дюгема-Квайна" (Квайн - американский исследователь в области философии науки.):

"Любое научное положение обретает смысл в контексте той научной теории, которой оно принадлежит, и не может быть ни проверено, ни опровергнуто вне этой теории".

Дюгем утверждает, что если мы обнаружили факт расхождения экспериментальных данных и теоретического положения, то мы не можем сделать вывода. Не понятно, что не так: теория неверна, опыт не так трактуем или что-то еще? Только ученый, исходя из своей эрудиции, интуитивно решает этот вопрос.

Ступени научного познания по Дюгему:

  1. измерение и эксперимент
  2. Выбор гипотезы
  3. Математическое развитие
  4. Проверка экспериментом

Пуанкаре
Пуанкаре - один из создателей теории относительности, дал ей математическую интерпретацию, был одним из первых ученых, оценивших значение радиоактивности. Утверждал, что это революция физики. Расширял математику. Неевклидова геометрия, теория групп, тензоры… Само расширение предмета математики вызывало проблему поиска более строгих обоснований. В конце 19 в. складывается теоретико-множественный метод, на основе аксиоматического метода (все выводится из аксиом). Важны логические определения и строгость последующих выводов. Возникают новые трудности: для построения теории (Кантор - из теории множеств можно вывести всю арифметику), добавляется обнаружение парадокса в теории множеств. (Для выхода Рассел предлагает рассматривать математику, как часть логики), Пуанкаре выступает против Кантора и Рассела, даже против математического конвенционализма Леруа.

  • Впервые ставит проблему, что наглядность может не работать в науке. Ранее сложилось представление о двух свойствах науки естествознания: наглядность и математизация. Переход от 19 к 20в, революция в физике приводят к тому, что принцип наглядности для новых направлений физики теряет смысл (квантовая физика).
  • Ставит вопрос о том, что в основе постулатов - интуиция. Надо выделить интуицию, связанную с чувствами и воображением - бесполезна для математики.
  • Математическая интуиция - это интуиция чистого числа, она исходным образом умозрительна, свободна от всякого взаимодействия воображения и фантазии. Только такая математическая интуиция является источником нового знания, тогда как первая интуиция может служить способом доказательства.
  • Основная теория: научное развитие, связано с интуицией проходящей 4 этапа:
    • Интенсивная интеллектуальная работа. Вырабатывается доминантор. (Все время думаем о проблеме.)
    • Инкубация идеи. (Скрыта от нас.)
    • Инсайт. (Озарение - нахождение решения.)
    • Обоснование и доказательство решения.

Проблема Пуанкаре: как совместить признание революции в науке с понятием прогресса в науке.

21. Эмпирический уровень научного познания.

Ответ

По Паткулю:

Методы эмпирического познания:

  1. Наблюдение — преднамеренное и целенаправленное восприятие явлений без прямого вмешетельства в их течение, подчинённое задачам научного исследования. Интроспекция — самонаблюдение, наблюдение за собственным сознанием. Наблюдение используется, где вмешательство нежелательно. Требования к наблюдению:
    • цель и замысел наблюдения д.б. строго определены заранее
    • наблюдения должны производиться системно и последовательно
    • набл. должно по возможности быть объективным
    • возможность контроля за рез-тами набл.(либо путём повторного наблюдения, либо путём эксперимента, приближующего нас к условиям первоначального наблюдения)
  2. Измерение — определение отношений одной измеряемой величины с другой, принятой за эталон.
  3. Эксперимент (от лат. опыт) — метод эмпирического познания, при котором явления изучаются в заранее подготовленных, контролируемых и управляемых условиях. Эксперимент всегда производится на основе теории или гипотезы. Виды эксперимента:
    - качественный — самый простой. проверяет наличие или отсутствие предполагаемых данной гипотезой явлений
    - количественный — устан. числ. параметры явления
    - мысленный эксперимент (напр., Галилей: представим, как тела движутся в пустоте)
    - социальный эксперимент
    Преимущества эксперимента над наблюдением: эксперимент можно многократно повторять и можно в нём изменять условия.
    Наблюдение и эксперимент — источники фактов, которые являются основой гипотезы или теории.
  4. Моделирование — исследование не самого объекта, а его аналога: либо естественного, либо искусственного, созданного по заранее заданным правилам. Затем полученные результаты переносятся по особым правилам на сам объект. Используется, если объект труднодоступен или дешевле сделать аналог.
    Виды моделирования:
    • Предметное моделирование — модель воспр. геометриеские, физические или функциональные свойства объекта.
    • Аналоговое моделирование — модель и оригинал описываются единым математическим отношением.
    • Знаковое моделирование — модель: схемы, чертежи и т.д.
    • Мысленное моделирование — модель воспр. геометричесие, физические или функциональные свойства объекта.
    • Модельный эксперимент — эксперимент с моделью.

Приемы эмпирического познания

  1. Анализ — процесс мысленного или реального расчленения предмета на части, свойства, признаки, отношения
  2. Синтез — соединение выделяемых в ходе синтеза явлений в единое целое.
  3. Индукция — умозаключение от еденичного к частному. Полная индукция (рассм. все случаи) и неполная индукция (рассм. не все случаи).
    Виды индукции:
    • Популярная индукция — простое, неупорядоченное перечисление случаев, исключающих противоречие.
    • Индукция через набор фактов — систематический и подчинённый определ. правилу разбор случаев, исключающих противоречие в обобщении.
    • Научная индукция — способ установления предполагаемой причины явления.

По Кохановскому:

Эмпиризм - отрицает эффективную роль и самостоятельность мышления.

  • единственным источником познания считает опыт
  • содержание знания - описание опыта, мыслительная деятельность лишь комбинация материала, ничего не прибавляющая
  • преобладает чувственное познание
  • опытное исследование направленно непосредственно на свой объект

Альтернативой эмпирическому подходу является теоретический подход.

Гегель: "Варварская теория рассудка"
"вертится в бесконечных сочетаниях категорий"

Вейль:

Ученый обязан пробиваться сквозь туман абстрактных слов и достигать незыблемого скального основания реальности

Эйнштейн

Чисто логическое мышление не может дать никаких знаний о мире фактов. все познание реального мира исходит из опыта и завершается им. полученные чисто логическим путем положения ничего не говорят о действительности

Факт

  1. некоторый фрагмент действительности, объективные события, результаты, относящиеся либо к объективной реальности («факты действительности»), либо к сфере сознания и познания («факты сознания»);
  2. знание, о каком-либо событии, явлении, достоверность которого доказана, т. е. синоним истины;
  3. предложение, фиксирующее эмпирическое знание, т. е. полученное в ходе наблюдений и экспериментов.

Пункты 2 и 3 вместе называют научный факт

Бор:

ни один опытный факт не может быть сформулирован помимо некоторой системы понятий

Луи де Бройль:

результат эксперимента никогда не имеет характера простого факта, который нужно только констатировать. В изложении этого результата всегда содержится некоторая доля истолкования, следовательно, к факту всегда примешаны теоретические представления. …Экспериментальные наблюдения получают научное значение только после определенной работы нашего ума, который, каким бы он ни был быстрым и гибким, всегда накладывает на сырой факт отпечаток наших стремлений и наших представлений

Эйнштейн: собрание фактов не может привести к законам и уравнениям

Существуют две теории, описывающие природу факта:

  1. Фактуализм - независимость факта от теории.
  2. Теоретизм - факты полностью зависят от теории и при смене теорий проис¬ходит изменение всего фактуального базиса науки.

Парадокс - научный факт, обладая теоретической нагрузкой, относительно независим от теории, так как он определен действительностью. В итоге мы имеем тесную связь теории и факта: в формировании факта участвуют знания, которые существуют и верны независимо от теории, но при этом факты участвуют в формировании новых теоретических знаний.

Факты:

  1. совокупность фактов образует эмпирическую основу для выдвижения гипотез и построения теорий
  2. факты имеют решающее значение в подтверждении теорий (если они соответствуют совокупности фактов) или их опровержении (если тут нет соответствия, т.к. расхождение одного или нескольких фактов с теорией не означает, что теорию надо сразу выкинуть - надо внимательно изучать факты в свете теории и искать, где подвох)

Вернадский:

«Научные факты составляют главное содержание научного знания и научной работы. Они, если правильно установлены, бесспорны и общеобязательны. Наряду с ними могут быть выделены системы определенных научных фактов, основной формой которых являются эмпирические обобщения. Это тот основной фонд науки, научных фактов, их классификаций и эмпирических обобщений, который по своей достоверности не может вызвать сомнений и резко отличает науку от философии и религии. Ни философия, ни религия таких фактов и обобщений не создают»

Не следует «гнаться» за бесконечным числом фактов, а собрав определенное их количество, необходимо в любом случае включить собранную систему фактов в какую-то концептуальную систему, чтобы придать им смысл и значение. Ученый не вслепую ищет факты, а всегда руководствуется при этом определенными целями, задачами, идеями и т. п.

Эмпирический опыт никогда не бывает слепым - он планируется теорией, а факты так или иначе теоретически нагружены.

Уайтхэд: научное познание есть соединение двух слоев - "непосредственных данных" и "общего способа постижения мира". Это "слой наблюдения" и "концептуальный слой".

Поппер: для проведения нормальных научных наблюдений нам негобходимо иметь "что-то похожее на теорию". Наивные же попытки обойтись без нее могут, по его мнению, только привести к самообману и к некритическому использованию какой-то неосознанной точки зрения. эксперимент представляет собой планируемое дей¬ствие, каждый шаг которого направляется теорией.

22. Теоретический уровень научного познания.

Материала по это теме очень много - рассказано на лекции и рассмотренно на семинаре, и книг много(методичка Аль-Али и Степин). Видимо проблемой будет все это увязать.

Настоятельно рекомендована методичка.

Ответ

Лекция

Считается более высокой ступенью научного познания. Характеризуется тем, что он направлен на формирование теоретических законов, т.е. таких положений и тезисов которые отвечают требованиям всеобщности и необходимости, т.е. имеют значение для всех случаев и при любых условиях в рамках данной предметной области. Раньше, не было упора на предметную область, но потом поняли что все и везде объяснить невозможно. Так эта ветвь отмерла, и всеобщность стала не универсальной, но внутрипредметна.

Необходимость - истинность всех положений при всех возможных условиях(иначе чем есть быть не может).
Формы теоретического познания
1) Формулирование проблем
2) Формулирование гипотез
3) Формулирование теорий

Опр: Проблема - такая теоретическая форма мысли, которая свидетельствует о недостатке информации в данной предметной области, и о затруднении найти эту информацию на данный момент.

Проблема состоит из:
1) Базис проблемы - это имеющаяся у нас информация на данный момент. Пример: у лейбница - горизонт.
2) Затруднение
3) Ориентация - направление в котором мы намереваемся восполнить недостаток информации.

Проблема формулируется в виде вопроса. Они бывают:

  • КА вопросы(восполняющие вопросы). Ответ на них содержательно восполняет недостаток информации. Это вопросы имеющие в качестве операторов "как", "для чего", "почему"
          • Безусловные - без дополнительных условий
          • Условные - содержат в себе гипотетическое суждение(если, то). Могут быть простыми и сложными
  • Ли вопросы(уточняющие). На них возможен ответ да/нет.
          • Простые - имеют только один оператор(одно вопросительное слово)
          • Сложные - два и более

Другие классификации вопросов: осмысленные/бессмысленные(не верифицируемые). Каверзные вопросы - вопрос базис которого не определен или заведомо ложен.

Опр: Гипотеза - форма теоретического знания характеризующаяся проблематичностью и предположительностью, в которой высказывается некоторое знание о данной предметной области, могущее быть принятым на данный момент в качестве истины

Структура:
1) Базис - имеющаяся информация о данной области + затруднение
2) Формулировка самого предположения
3) Вывод - дедукция всех возможных и наиболее вероятных следствий из предложенного
4) Проверка следствий из гипотезы. Следствие - то что не содержит в себе противоречия: "То что возможно" Лейбниц(а не действительно).

Гипотезы:
1) Общие - предположения делаются о предметной области в целом
2) Частные("версии") - относительно части.

Опр: теория - достоверное знание об определенной области действительности представляющая собой систему понятий и утверждений и призванная объяснять и предстказывать явления данной области. Теория - является высшей обоснованной и логически непротиворечивой системой научных знаний, которая дает целостный взгляд на существенные свойства, закономерности, причинно-следственные связи определяющие характер существования и функционирования той или иной предметной области.

Структура:
1) Базис - набор основных понятий и первых положений теории, т.е. положений которые не обосновываются в рамках теории.
Пример:

  • Аристотель: принцип исключенного третьего
  • Декарт: если есть хоть одна ошибка в знании - все знание ложно. Принцип cogito ergo sum - первое положение.

2) Набор средств - метод. Следствия должны быть эмпирически проверяемы.
3) Совокупность обоснованных положений о данной предметной области.
Пример: физика "причины -> законы".

Теории так же делятся на общие и частные.

Научные методы теоретического исследования:

Формализация — отображение содержательного знания в знаково-символическом виде. Формализация базируется на различении естественных и искусственных языков. Символические языки математики и других точных наук преследуют не только цель сокращения записи — это можно сделать с помощью стенографии. Использование специальной символики позволяет устранить многозначность слов Значение формализации:

  1. дает возможность анализировать, уточнять, определять и разъяснять понятия.
  2. приобретает особую роль при анализе доказательств. придает ему необходимую строгость и точность.
  3. служит основой для процессов алгоритмизации и программирования

Но как показал Гедель, в теории всегда остается неформализованный остаток. Т.е. формализация внутренне ограничена в своих возможностях.

Аксиоматический метод — один из способов дедуктивного построения научных теорий, при котором:

  1. формулируется система основных терминов науки (например, в геометрии Эвклида — это понятия точки, прямой, угла, плоскости и др.);
  2. из этих терминов образуется некоторое множество аксиом (постулатов) — положений, не требующих доказательств и являющихся исходными, из которых выводятся все другие утверждения данной теории по определенным правилам (например, в геометрии Эвклида: «через две точ ки можно провести только одну прямую»; «целое больше части»);
  3. формулируется система правил вывода, позволяющая преобразовывать исходные положения и переходить от одних положений к другим, а также вводить новые термины (понятия) в теорию;
  4. осуществляется преобразование постулатов по правилам, дающим возможность из ограниченного числа аксиом получать множество доказуемых положений — теорем.

Доказательство в аксиоматическом методе — это некоторая последовательность формул, каждая из которых либо есть аксиома, либо получается из предыдущих формул по какому-либо правилу вывода.

Аксиоматический метод — лишь один из методов построения научного знания. Он имеет ограниченное применение, поскольку требует высокого уровня развития аксиоматизируемой содержательной теории.


Материал с семинара(частично по Аль-Али)

В процессе познавательной деятельности ученого взаимодействуют все три аспекта языка науки.
Что же касается текстов, фиксирующих результаты познания, то здесь также выражены все
указанные стороны языка. Однако исходя из поставленной задачи (анализ содержательной
структуры научных знаний) мы будем рассматривать данные тексты преимущественно в
семантическом и прагматическом аспектах, т.е. в высказываниях языка науки будем выявлять
типы идеальных объектов, а затем анализировать их внутриязыковые связи и их отношения к
практической деятельности.
Среди идеальных объектов, применяемых в научном исследовании, принято выделять по меньшей
мере две основные разновидности — эмпирические и теоретические объекты.

Эмпирические объекты представляют собой абстракции, фиксирующие признаки реальных предметов
опыта. Они являются определенными схематизациями фрагментов реального мира. Любой признак,
«носителем» которого является эмпирический объект, может быть найден у соответствующих ему
реальных предметов (но не наоборот, так как эмпирический объект репрезентирует не все, а
лишь некоторые признаки реальных предметов, абстрагированные из действительности в
соответствии с задачами познания и практики). Эмпирические объекты составляют смысл таких
терминов эмпирического языка, как «Земля», «провод с током», «расстояние между Землей
и Луной» и т. д.
Теоретические объекты, в отличие от эмпирических, являются идеализациями, «логическими
реконструкциями действительности». Они могут быть наделены не только признаками, которым
соответствуют свойства и отношения реальных объектов, но и признаками, которыми не обладает
ни один такой объект. Теоретические объекты образуют смысл таких терминов, как «точка»,
«идеальный газ», «абсолютно черное тело» и т. д.
В логико-методологических исследованиях теоретические объекты называют иногда теоретическими
конструктами, а также абстрактными объектами.

Высказывания теоретического языка строятся относительно абстрактных объектов, связи и
отношения которых образуют непосредственный смысл данных высказываний. Поэтому
теоретические высказывания становятся утверждениями о процессах природы лишь в той мере,
в какой отношения абстрактных объектов могут быть обоснованы как замещение тех или иных
реальных свойств и связей действительности, выявленных в практике.

Благодаря связи теоретических конструктов с реальностью высказывания механики,
сформулированные относительно упомянутых конструктов, предстают как описание объективных
процессов природы.

Существование абстрактных объектов, оправданных только благодаря их внутритеоретическим
связям, свидетельствует, что абстрактные объекты теории не могут быть простым конгломератом
не связанных между собой элементов. Они всегда образуют целостную систему. Взаимосвязь
элементов в этой системе обусловлена прежде всего тем, что развертывание теории сопряжено
с введением одних объектов на базе других.

Конструирование одних абстрактных объектов на основе других по правилам языка данной
теории должно удовлетворять принципу целостности создаваемой системы теоретических объектов.

Конструирование одних абстрактных объектов на основе других по правилам языка данной теории
должно удовлетворять принципу целостности создаваемой системы теоретических объектов.
И лишь потому, что отношения и связи абстрактных объектов каждой из упомянутых теорий
могут быть обоснованы в качестве изображения некоторой реальной предметной области,
высказывания этих теорий приобретают объективную ценность и значимость.
Отсюда, однако, не следует, что теория получает объективное обоснование только тогда, когда
каждый ее абстрактный объект может быть сопоставлен с некоторым реальным фрагментом
действительности, исследуемой в теории. Между фрагментами объективной реальности,
выделенными человеческой практикой, и системой абстрактных объектов теории существуют
более сложные связи. Известно, что лишь некоторые из теоретических объектов могут быть
самостоятельно спроецированы на действительность. Большая же их часть соотносится с
изучаемой действительностью только косвенно, благодаря связям с абстрактными объектами
первого типа.

В конечном счете все абстрактные объекты обосновываются внутри теории тем, что среди
них не появляется ни одного объекта, несовместимого с уже введенной системой. В результате
возникает представление о своеобразной сети теоретических конструктов, отдельные элементы
которой соединены с эмпирией, остальные же не имеют таких связей, но оправданы потому,
что играют роль вспомогательных элементов, благодаря которым существует вся сеть. Такого
рода связи теоретических объектов между собой и с эмпирически исследуемой действительностью
можно проиллюстрировать посредством схемы, предложенной

Таким образом, в основании сложившейся теории всегда можно обнаружить взаимосогласованную сеть
абстрактных объектов, определяющую специфику данной теории. Эту сеть объектов мы будем
называть фундаменталъной теоретической схемой.

Таким образом, можно заключить, что идеальные теоретические объекты и построенные из них
целостные теоретические модели (схемы) выступают существенной характеристикой структуры любой
научной теории, независимо от того, принадлежит ли она к сфере гуманитарных, социальных
или естественных наук.

Однако естественнонаучные теории (впрочем, как и многие из теоретических систем математики),
вообще говоря, лишь условно могут быть приняты за аксиоматико-дедуктивные системы. При
анализе теоретических текстов обнаруживается, что даже в высокоразвитых теориях, широко
использующих приемы формализованной аксиоматики, кроме формально-аксиоматической части
существует некоторый принципиальный неформальный остаток, причем организованный вовсе не
по нормам аксиоматико-дедуктивного построения.
Выясняется, что в процессе дедуктивного развертывания теории, наряду с аксиоматическими
приемами рассуждения, большую роль играет генетически-конструктивный метод построения
в форме своего содержательного варианта13. В отличие от аксиоматического метода, при
котором «за исходное берут некоторую систему высказываний, описывающих некоторую область
объектов, и систему логических действий над высказываниями»14, генетический метод
предполагает оперирование непосредственно с абстрактными объектами теории, зафиксированными
в соответствующих знаках15. Процесс рассуждения в этом случае предстает «в форме мысленного
эксперимента о предметах, которые взяты как конкретно наличные»16.знаний, причем выступающий


Возможно имеет смысл посмотреть что говорили на семинаре Милославова по тому же вопросу. Там же есть ссылки на книжки.

23. Проблема способа бытия науки: понятие научно-исследовательской программы.

Вопросы, разбираемые в билете.

Каким образом развивается наука?
Проблема способа бытия науки - проблема её исторического существования, развития.

Ответ

Вначале был верификционизм (Карнап) потом фальсификационизм (Поппер). Имре Лакатос критикует фальсификационизм Поппера, упрекает его в неисторичности. Он говорит, что в теории всегда есть некие положения принимаемые как аксиомы. Например, при наблюдении в телескоп объектов мы верим в теорию прямолинейного распространения света. Эти аксиомы нефальсифицируемы.

Ещё одной проблемой фальсификационизма являются вероятностные теории.

Лакатос также отмечает, что в науке при борьбе существует минимум две теории опирающиеся на факты. Не бывает что вот была теория, её сфальсифицировали и вот уже ничего нет. Приводится пример с астрономом который основываясь на Ньютоновской механике пытается определить движение малой планеты и по мере поступления к нему фактов изменяет свою теорию движения объясняя "неправильное" движение планеты дополнительными факторами(другой планетой, звёздной пылью и.т.д.)
Предлагается концепция научно-исследовательских программ.

По методичке Аль Ани:

По Лакатосу, научно-исследовательская программа представляет собой некую совокупность научных теорий, которые связаны между собой определенной последовательностью. В этой последовательности каждая теория (исключая исходную) появляется из предыдущей при добавлении к ней какой-либо вспомогательной гипотезы. Научно-исследователские программы вступают между собой в конкурентные отношения. Эта конкуренция или борьба составляют источник роста научного знания, содержание научно-познавательного процесса. В силу этого научные революции оказываются, по сути дела, ни чем иным, как сменой одних научно-исследовательских программ другими.

Процесс формирования и изменения научно-исследовательских программ подчиняется, согласно И.Лакатосу, определенным правилам или нормативам. Одни из этих правил обозначают тот путь, которым следует придерживаться при проведении научного исследования. Совокупность этих правил И.Лакатос называет "положительной эвристикой" (греч. heurisko - обыскиваю, открываю: эвристика - суть наука, исследующая творческую деятельность и ее методы, направленные на открытие нового). Другие же из указанных правил определяют способы и приемы, которых следует избегать при научном исследовании. Эти правила в своей совокупности составляют то, что И.Лакатос называет "отрицательной эвристикой".

В структуре научно-исследовательских программ И.Лакатос выделяет два элемента: "жесткое ядро" и "предохранительный или защитный пояс". "Жесткое ядро" представляет собой основное содержание научно-исследовательской программы. Иначе говоря, оно объединяет в себе условно или относительно неопровержимые фундаментальные положения научно-исследовательской программы. Поэтому можно сказать, что "жесткое ядро" составляет более консервативный или, лучше сказать, традиционный элемент структуры научно-исследовательской программы. Вот почему при столкновении этой программы с разного рода трудностями, т.е., с так называемыми аномалиями и контрфактами, следует, главным образом, защищать и спасать именно "жесткое ядро". Это, как правило, удается сделать с помощью новой вспомогательной гипотезы (ad hoc гипотеза), т.е. с помощью более удачного "предохранительного пояса". Следовательно, "отрицательная эвристика" как бы запрещает направлять опровергающую силу контрфактов или аномалий непосредственно на "жесткое ядро". Разрушительный удар этих последних должен принимать на себя "предохранительный пояс", что он, собственно, и делает, обращаясь к новой ad hoc гипотезе. Так, например, при обнаружении факта отклонения движения Сатурна от своей расчетной орбиты, определяемой на базе классической научно-исследовательской программы небесной механики, не пришлось отказаться от "жесткого ядра" указанной программы. Наоборот, это ядро было полностью сохранено и защищено при помощи нового "предохранительного пояса", включающего в себя новую ad hoc гипотезу, которая состояла в пердположительном существоании неизвестной планеты, вызывающей возмущение Сатурна, т.е. отклонение его от расчетного курса. Французский астроном Урбен Жак Жозеф Леверье (1811-1877 гг.) и английский астроном Джон Кауч Адамс (1819-1892 гг.) вычислили, независимо друг от друга (первый - в 1846 году, а второй - в 1845 году), координаты орбиты этой неизвестной тогда планеты, которая была обнаружена по этим координатам впоследствии немецким астрономом Иоганом Готфридом Галле (1811-1912 гг.) и названа Нептуном.

И.Лакатос выделяет два основных периода или этапа в развитии научно-исследовательской программы - прогрессивный и регрессивный. На прогрессивном этапе научно-исследовательской программы "положительная эвристика" успешно выполняет свою функцию по защите ее "жесткого ядра" путем выдвижения все новых гипотез ad hoc, расширяющих эмпирические и теоретические возможности программы. Однако поздно или рано будет достигнут "пункт насыщения", т.е. тот предел, у которого научно-исследовательская программа исчерпывает все свои возможности. Начиная с данного пункта, научно-исследовательская программа вступает в кризисную полосу или регрессивный период своего развития. В этой полосе или в этот период все больше и больше накапливаются отрицательные, несовместимые с "жестким ядром", программы и противоречащие ему факты, т.е., так называемые, "контрфакты", а положительная эвристика более не в состоянии защищать это "ядро". Все это образует собой объективное основание для отказа от соответствующей научно-исследовательской программы и замены ее новой. Однако этот отказ и эта замена не произойдет раньше, чем конкурирующая научно-исследовательская программа настолько упрочит свои позиции, что сможет не просто объяснить все противоречащие старой программе контрфакты, но и предсказать новые, неизвестные до тех пор факты. Именно благодаря такой смене научно-исследовательских программ и происходит рост и развитие научного знания.

Для перехода от одной программы к другой должно быть ДВЕ программы, и у второй должна быть больше положительная эвристика.
Если программа стагнирует, существует вторая программа и много аргументов против защитного слоя то ядро может "разрушиться"

ссылки

24. Нормальная и экстраординарная наука. Понятие научной революции.

Ответ

Это результат моей вычитки Томаса Куна "Структуры научных революций". Дополнение 1969 года не читалось. Из этого вполне можно наскрести на ответ.

Почему нужны революции

Концепция развития науки через накопление плоха, ибо не все описывает. Занимается ответами на вопросы кто и что открыл, почему и какие появлялись ошибки. Такой подход идет из классических учебников и готовых научных достижений - он не соответствует реальности, ибо вопросы сами по себе не правильны.

Отсюда революция в научной историографии: стали ставить другие вопросы. Раньше - попытка отыскать в прежней науке непреходящие элементы, которые сохранились до современности. Сейчас рассматривают историческую целостность этой науки в тот период, когда она существовала. Их интересует, например, не вопрос об отношении воззрений Галилея к современным научным положениям, а скорее отношение между его идеями и идеями его научного сообщества, то есть идеями его учителей, современников и непосредственных преемников в истории науки.

Нормальная наука - защищает себя от новшеств, ибо они разрушают ее фундаментальные установки, но тк в установках существует элемент произвольности, это не может продолжатся долго. Иногда появляется аномалия(проблема не решаемая инструментами нормальной науки), начинаются нетрадиционные исследования, приводящие всю отрасль к новому базису научных исследований. Такие поворотные моменты и есть революции.

Парадигма

Парадигма - достижение обладающее следующими свойствами:
1) Беспрецедентность - возможность приобрести достаточное количество сторонников
2) Открытость - ученые могли найти нерешенные проблемы любого вида в ее рамках.

Представляет собой набор теорий, законов и практик которые формируют модель; из которых идут традиции исследования.

Примеры традиций: "астрономия Птолемея (или Коперника)", "аристотелевская (или ньютонианская) динамика", "корпускулярная (или волновая) оптика".

Парадигма формирует стандарты и правила научной практики. Смена парадигм - научная революция. Это не есть катастрофа, такое развитие науки - нормально.

Пример про оптику: до Ньютона(первой парадигмы) было много школ, которые строили свои теории на метафизических соображениях и рассуждениях ad-hoc, ибо не было общего базиса. После Ньютона - пошла череда смены парадигм.

Если нет парадигмы, то накопление фактов - сложно, ибо:
1) берутся факты с поверности отрасли, часто не критично
2) заимствуются факты из других областей, часто берутся весьма эзотерические (прим: тут эзотерические = сложные, требующие глубинного понимания области а не мистицизм как можно подумать глядя на примеры; это следует из дальнейших способов использования этого слова в книге - Narodniy_Mstitel)

Пример: энциклопедические работы Плиния или работы Бэкона о "теплоте"

В период школ одна из них формирует видение которое объединит остальные(пример флюидисты - создание лейденской банки), выделив направление экспериментов. Эта новая теория "переманивает" людей-приверженцев старых школ и они (школы) отмирают. Принятие парадигмы часто влечет за собой создание научных сообществ, журналов итд. С появлением первой парадигмы, коммуникация станет профессиональной - уже в древней греции сообщения астрономов перестали быть понятны широкой публике. Так же, с появлением первой парадигмы возрастает степень доверия к книгам или иным подобным источникам.

Цель нормальной науки ни в коей мере не требует предсказания новых видов явлений: явления, которые не вмещаются в эту коробку, часто, в сущности, вообще упускаются из виду. Ученые в русле нормальной науки не ставят себе цели создания новых теорий, обычно к тому же они нетерпимы и к созданию таких теорий другими. Напротив, исследование в нормальной науке направлено на разработку тех явлений и теорий, существование которых парадигма заведомо предполагает.

Важные аспекты нормального исследования:

  1. класс фактов выделенных парадигмой
  2. факты сопоставляемые с предсказанием парадигмы
    Примеры машины сопоставляющие теорию и природу: машина Атвуда(второй зак Ньютона), прибор Фуко(скорость света в воздухе больше чем в воде)
  3. некая эмпирическая работа, для утрясания теории.
    Пример - определиние величины G, для теории Ньютона(m1*m2/r^2). так же числа Авогадро, коэффициента Джоуля, величина заряда электрона и т. д.

Разработка 1-3 - есть суть нормальной науки.
Нормальная наука никогда не сталкивается с контрпримерами, они появляются только во время кризиса.

Кризис

Кризис - есть осознание аномалии. Это долгий процесс, требует осознания сообществом процесса возрастания неопределенности и уменьшения пригодности старой системы.

Пример: астрономы ~13 века понимали нарастающий хаос системы Птолемея. Так же, перед крахом часто происходит умножение теорий. В то же время, идет постоянный процесс утрясания аномалий, в то время когда они наблюдаются ученые предпочитают подождать, не меняя теорию.

Разрешение кризиса зачастую предвосхищается в течение периода, когда в соответствующей науке не было никакого кризиса. Однако отсутствие аномалий (кризиса) приводило к тому, что предвосхищения игнорировались(гелиоцентрическая была предложена Аристархом - греция, III век до нэ).

В качестве реакции на кризис - некоторые ученые отказываются от старой парадигмы, но не находят новой - уходят из профессии.

Там где нет контрпримеров - геометрическая оптика например, очень быстро становились инженерными дисциплинами.

Все кризисы заканчиваются:

  1. Нормальная наука разрешает проблему.
  2. На проблему навешивается ярлык и оставляют другим, будущим ученым.
  3. Появление и борьба парадигмы-претендента.

Наука во времена кризисов называется - экстраординарной, симптомы перехода от нормального исследования к экстраординарному:

  • увеличение конкурирующих вариантов
  • готовность опробовать что-либо еще
  • выражение явного недовольства
  • обращение за помощью к философии
  • обсуждение фундаментальных положений.

a) один вид экстраординарной науки
При столкновении с кризисом ученый пытается
1) выделить структуру кризиса и описать ее наиболее полно
2) усиление кризиса в целях сделать кризис более продуктивным
б) другой:
В периоды осознания кризисов, ученые обращаются к философскому анализу как средству для раскрытия загадок в их области.

Ключевое слово: Некумулятивность парадигм - парадигмы не совместимы.
Революция - потому как так же рост сознания: аналогия между политической и научной революцией. C личностями - тоже что и в политической, и с партиями.

Человеческий идеал - кумулятивный рост науки, он не существует. В отдельные моменты - да. Так же, просто процесс накопления знаний можно считать кумулятивным. Почему нет кумулятивного роста науки: он был бы, если бы все теории были бы следующего вида:

  1. Новая теория касалась бы незамеченного явления, и не влияла бы на другие - открытие
    Пример: квантовой механики в начале XX века, которая работала с субатомными феноменами, неизвестными раннее.
  2. Новая теория охватывала некоторый набор теорий, обобщая их.
    Пример - закон сохранения энергии по отношению к динамике, химии, оптики, электричеству.

Однако не все теории - такого рода. А вот нормальная наука - кумулятивна, причем именно благодаря умению ученых отбирать решаемые задачи. Ошибки вызывающие аномалию - закономерны, конфликт парадигм естественен. Других эффективных путей к научному открытию нет.

Этика

Область действия теорий должна быть ограничена, и если без оснований говорить о более широком действии теории то люди сделавшие такие утверждения совершат измену требованиям науки.
"Очищение от человеческих экстравагантностей" - отбрасывание таких утверждений.

Пример: Ньютоновская и Эйнштейновская динамика; высказывание "Н - дает точные результаты v~c"
Такая процедура очистки - важна для защиты теории.

Различия между парадигмами

Различия между следующими друг за другом парадигмами:

1. существенные

Следующие друг за другом парадигмы по-разному характеризуют элементы универсума и поведение этих элементов. Иными словами, их отличие касается таких вопросов, как существование внутриатомных частиц, материальность света, сохранение теплоты или энергии. Эти различия являются субстанциональными различиями между последовательными парадигмами, и они не требуют дальнейшей иллюстрации. Но парадигмы отличаются более чем содержанием, ибо они направлены не только на природу, но выражают также и особенности науки, которая создала их. Они являются источником методов, проблемных ситуаций и стандартов решения, принятых неким развитым научным сообществом в данное время. В результате восприятие новой парадигмы часто вынуждает к переопределению основ соответствующей науки. Некоторые старые проблемы могут быть переданы в ведение другой пауки или объявлены совершенно "ненаучными". Другие проблемы, которые были прежде несущественными или тривиальными, могут с помощью новой парадигмы сами стать прототипами значительных научных достижений. И поскольку меняются проблемы, постольку обычно изменяется и стандарт, который отличает действительное научное решение от чисто метафизических спекуляций, игры слов или математических забав. Традиция нормальной науки, которая возникает после научной революции, не только несовместима, но часто фактически и несоизмерима с традицией, существовавшей до нее.

Влияние работы Ньютона на традиции нормальной научной практики XVII века служит ярким примером этих более тонких последствий смены парадигмы. Еще до рождения Ньютона "новая наука" столетия достигла успеха, отбросив наконец аристотелевские и схоластические объяснения, которые сводились к сущностям материальных тел. На рассуждение о камне, который упал потому, что его "природа" движет его по направлению к центру Вселенной, стали смотреть лишь как на тавтологичную игру слов. Такой критики раньше не наблюдалось.

2. Несущественные:

Другие примеры таких несубстанциональных различий между следующими друг за другом парадигмами могут быть взяты из истории любой науки почти в любой период ее развития. В данный момент ограничимся лишь двумя другими и достаточно краткими иллюстрациями. Прежде чем произошла революция в химии, одна из широко распространенных задач этой науки состояла в объяснении свойств химических веществ и изменений, которые эти свойства претерпевают в реакции. С помощью небольшого числа элементарных "первопричин" - среди которых был и флогистон - химик должен был объяснить, почему одни вещества обладают свойствами кислоты, другие - свойствами металла, третьи - свойствами возгораемости и тому подобное. В этом направлении был достигнут заметный успех. Мы уже указывали, что флогистонная теория объясняла, почему металлы так сходны между собой, и можно представить подобную аргументацию для кислот. Реформа Лавуазье, однако, окончательно отбросила химические "первопричины" и таким образом лишила химию некоторой реальной и потенциальной объяснительной силы. Чтобы компенсировать эту утрату, требовались изменения в стандартах. В течение большей части XIX века неудачи в объяснении свойств соединений не могли умалить достоинства ни одной химической теории.

  1. Познавательная функция парадигмы - средства выражения и распространения научной теории.
  2. Нормативная функция парадигмы - сообщать ученому, какие сущности есть в природе, а какие отсутствуют, и указывать, в каких формах они проявляются.
    Информация такого рода позволяет составить план, детали которого освещаются зрелым научным исследованием. А так как природа слишком сложна и разнообразна, чтобы можно было исследовать ее вслепую, то план для длительного развития науки так же существен, как наблюдение и эксперимент. Через теории, которые они воплощают, парадигмы выступают важнейшим моментом научной деятельности. Они определяют научное исследование также и в других аспектах - вот в чем теперь суть дела. В частности, только что приведенные нами примеры показывают, что парадигмы дают ученым не только план деятельности, но также указывают и некоторые направления, существенные для реализации плана.

Революция как изменение взгляда на мир:

Психология - очень много вкладывает в осознание развития науки. После революции - кризис личности, ибо присутствует стереотип восприятия - парадигма.

Если нет авторитетности видения в эксперементе, то можно увидеть все что угодно. Та же проблема восприятия: то волна то частица.
Другой аспект - попытка втиснуть в старое видение новые проблемы: Уран был воспринят как комета. Последующий сдвиг воприятия подействовал на целую область - подготовка к открытию малых планет. Этот сдвиг восприятия очень важен - это элемент гениальности ученого. Причем это больше чем новая интерпретация!

Например, наблюдая свойства маятника, Галилей получил свой единственный важный и серьезный аргумент в пользу независимости веса и скорости падения, а также аргумент, указывающий на связь между высотой и конечной скоростью движения по наклонной плоскости[10]. Все эти явления природы Галилей видел иначе, чем они представлялись до него. Для последователей Аристотеля, которые считали, что тяжелое тело движется в силу своей собственной природы из более высокой точки к состоянию естественного покоя в более низкую точку, качающееся тело было просто телом, которое падает, испытывая сопротивление. С другой стороны, Галилей, наблюдая за качающимся телом, увидел маятник как тело, которое почти периодически осуществляет движение снова и снова, и так без конца. Размышляя над падением камня, Аристотель видел изменение его состояния, а не процесс. Он измерял движение поэтому общим пройденным расстоянием и общим временем движения, параметрами, которые определяют то, что мы сегодня могли бы назвать не скоростью, а средней скоростью.

Примеры сдвигов восприятия в истории:
Видеть кислород вместо дефлогистированного воздуха, конденсатор вместо лейденской банки или маятник вместо сдерживаемого падения. Важно заметить, что смена видения видет и к изменению операционных проверок - методов экперементирования.

При смене парадигм учебники тоже переписываются, что усложняет восприятие истории новыми поколениями. Вообще учебники для изучения истории плохи - создают понимаемую реальность научного исследования, не соответствующую действительности. Такие лже толкования делают революции невидимыми. И более того - они рисуют историю в таком свете, что революции выглядят бессмысленными.
Зачем? Это все делается в педагогических целях - позволяет эффективно учить новых ученых.

Однако научное знание развивается не по этому пути. Многие головоломки современной нормальной науки не существовали до тех пор, пока не произошла последняя научная революция. Очень немногие из них могут быть прослежены назад к историческим истокам науки, внутри которой они существуют в настоящее время. Более ранние поколения исследовали свои собственные проблемы своими собственными средствами и в соответствии со своими канонами решений. Но изменились не просто проблемы. Скорее можно сказать, что вся сеть фактов и теорий, которые парадигма учебника приводит в соответствие с природой, претерпевает замену.

Конкуренция парадигм

Роль проверок: верификация парадигм происходит постоянно, это часть конкуренции парадигм.

Фальсификационный опыт vs Аномальный(см Поппера) - много чего можно сказать и по делу.

Почему не возможен полный контакт между сторонниками различных парадигм:
1) различные перечни проблем, их стандарты или их определения науки не одинаковы.

Должна ли теория движения объяснить причину возникновения сил притяжения между частицами материи или она может просто констатировать существование таких сил? Ньютоновская динамика встречала широкое сопротивление, поскольку в отличие и от аристотелевской и от декартовской теорий она подразумевала последний ответ по данному вопросу.Когда теория Ньютона была принята, вопрос о причине притяжения был снят с повестки дня. Однако на решение этого вопроса может с гордостью претендовать общая теория относительности.

2) недопонимание, в условиях революции коммуникация затруднена - меняется смысл терминов, понятия и эксперименты оказываются в новых отношениях друг с другом.
3) нахождение ученых в разных мирах

В одном мире содержится сдерживаемое движение тел, которые падают с замедлением, в другом - маятники, которые повторяют свои колебания снова и снова.

Рассмотрим в качестве другого примера тех, кто называл Коперника сумасшедшим, потому что тот утверждал, что Земля вращается. Такие люди не просто ошибались или заблуждались. Неотъемлемым атрибутом объекта, который мыслится ими как "Земля", оставалось неизменное положение. По крайней мере их "Земля" не могла бы двигаться. Соответственно нововведение Коперника не было просто указанием на движение Земли. Скорее, оно составляло целиком новый способ вiдения проблем физики и астрономии - способ, который необходимо изменил смысл как понятия "Земля", так и понятия "движение".

Как происходит переориентация ученых:

  1. Планк - скорее не переубеждаются а вымирают.
  2. Переориентация = "обращение", насильственно не должна происходить. Помогают другие факторы. Кеплер стал Коперниканцем ибо был членом культа Солнца.
  3. Новая парадигма должна количественно превосходить старую - давать более точный ответ на какой-либо вопрос, хотя может уступать качественно - не объяснять явления (их позже объяснят новые сторонники). Так же должны быть разрешающие экспиременты - проводящие грань между парадигмами.

Количественное превосходство Рудольфовых таблиц Кеплера над всеми таблицами, рассчитанными с помощью теории Птолемея, было важным фактором в приобщении астрономов к коперниканству.

  1. Эстетичность новой теории - часто считают что новая должна быть проста. Пока теория молода, не имеет описания всех явлений этот фактор может оказатся решающим в привлечении разработчиков решающей аргументации.

Споры вокруг парадигм - споры о будующем направлении исследования. Причем cпоры в условиях неполной информации(старая в кризисе, новая - неисследована), поэтому решения почти всегда принимаются опираясь на веру.

Революции и прогресс

Прогресс присущ науке как таковой, в отличии от нынешнего исскуства(пример про Леонардо Да Винчи)

Прогресс в нормальной науке: заметен ибо она так устроена
Прогресс в экстраординарной: признается его наличие по крайней мере победителями.

Оправдание манипулятивности науки+характеристики научного сообщества:
переписывание истории науки - подобно Оруэлловскому 1984, но все не так плохо ибо:

  1. решение принимает научное сообщество(а не авторитет), иначе - не научная революция
  2. только цивилизация начавшаяся в культуре древних эллинов была способна дать возможность "выйти науке из зачаточного состояни".

Потери неизбежны, но без них - никак.

Ведь основной объем научного знания является результатом работы европейских ученых в последние четыре века. Ни в одном другом месте, ни в одно другое время не были основаны специальные сообщества, которые были бы так продуктивны в научном отношении.

Итого: прогресс в науке не особо понятно как мерить. Он предлагает мерить не "эволюцию к тому, что мы надеемся узнать", а "эволюцией от того, что мы знаем". Аналогия с Дарвинистской эволюцией.

25. Телеология науки: научное познание как цель, научное познание как средство.

План ответа

В различные эпохи вопрос о научном знании как цели или как средстве решался по-разному.

Античность

В античной культуре по преимуществу господствовало понимание научного знания как цели, а познавательная деятельность понималась как ценная сама по себе.
1) Фалес: Здесь должна быть история про Фалеса и маслобойни
2) Аристотель: Наиболее яркое выражение такой подход к научному знанию получает у Аристотеля. Для него познавательная деятельность является выражением сущности человеческой природы

Все люди от природы стремятся к знанию, свидетельством чему является склонность к чувственному восприятию, ведь вне зависимости от того, есть от них польза или нет, их ценость — в них самих.

Именно всвязи с господством такого понимания научного знания в античной культуре те науки, которые развивались в античную эпоху, не носят утилитарного характера. Развиваются математика и фстрономия - науки созерцательного плана.

Но уже в античности имеются тенденции рассматривать научное знание и в утилитарном плане — как средство для достижения определённых целей.

  • Софисты - реализация политических целей
  • Платон — рассматривает знание в том числе в аспекте воспитания граждан идеального государства.

Средневековье

В средневековье, в эпоху господства религии научное знание рассматривается как знание в некотором смысле утилитарное: как средство для подтверждения божественного творения (благодати, библейских истин). Таким образом проблема соотношения цели и средств здесь снимается — рациональное знание ставится в зависимость от решения вопросов веры.

Новое время

В эпоху Нового Времени подчеркивает практический аспект научного знания, человек объявляется царём природы, надо отказаться от пустых схоластических словопрения, знание — инструмент преобразования природы и улучшения жизни человека (Фрэнсис Бэкон, его знаменитый афоризм "Знание есть сила, сила есть знание").

У Декарта существует элемент понимания научного знания как средства. Если рассмотреть дерево наук, предложенное декартом, то в основании метафизика, ствол - физика, а науки сводятся к медицине, механике и этике (то есть к тем, что имеют непосредственное практическое применение).

Проблема понимания научного знания как цели или как средства обостряется всвязи с профессионализацией деятельности учёного (где-то XIX век). Деятельность учёного уже включена в контекст экономических отношений, учёный выступает не как любитель, который может реализовывать свои личные стремления, но как профессионал, который должен отчитываться перед обществом о результатах своей деятельности. Аспекты:

  1. соотношение фундаментальной и прикладной науки: от фундаментальной науки общество не получает непосредственной отдачи.
  2. проблема ответственности ученого (может ли общество ограничивать запросы ученого, могут ли в науке проводиться исследования, которые могут ставить под угрозу жизнь других людей).

Здесь же можно упомянуть сциентизм и компанию.

Рекомендованные источники

  • Гуссерль "Кризис философских наук", I раздел
  • Хайдеггер "Время картины мира"
  • Хайдеггер "Науки и осмысление"

26. Телеология науки: место научного познания в совокупности возможностей конечного человеческого существа.

Тут проблема: у меня в конспекте(список вопросов обсуждавшийся на паре Паткулем) вопрос назывался "Телеология науки: место научного познания в совокупности возможностей человеческого существа". Соответственно есть шанс что ошибся Паткуль, и рассматривать этот вопроса надо с упором на конечность.

Ответ

Лектор:

Вопрос не рассматривался на лекции, только некоторые мысли что отвечать.
Нужно подумать как соотнести занятие наукой с другим аспектом деятельности человека, например с верой в Бога.
Пример - Кант: различие теоретического и практического разума.
Так же, рассмотреть учение о последних целях и философии.

—-
Еще пара мыслей:
Наука - социальный феномен, в настоящее время она представляет собой единство знаний и деятельности по их добыванию, особый социальный институт, занимающий в современных условиях важное место в общественной жизни, наравне с другими социальными институтами. Тесно интегрирована с производством и техникой …

27. Понятие кризиса наук.

Ответ

На лекции практически не освещался, однако удалось уловить идею о том что Галилей - математизировал науки, но понимал цель этих действий, последующие ученые - "забыли" зачем это сделано.
Про кризис см. кроме того Нормальная и экстраординарная наука. Понятие научной революции.

Ссылки

  • Гуссерль "Кризис европейских наук", I-II часть параграф 9.

Кризис какой-то науки означает, что ставится, по крайней мере, под сомнение ее подлинная научность, весь ее способ постановки задач и методология

Не удовлетворяясь строгостью логических и дедуктивных наук и усматривая в их неумении и нежелании поворачиваться к проблемам ценности и смысла в силу их ограниченности позитивными фактами главную причину кризиса науки и всего человечества, Гуссерль апеллирует к философии, способной, по его мысли, восстановить утраченную связь с глубочайшими человеческими заботами. Радикальная строгость, которая при этом подразумевается, есть попытка дойти до «корней» или «начал» всего знания, избегая всего сомнительного, непроверяемого и принимаемого на веру или по привычке. Причём решившемуся на такое предстоит глубокое понимание своей ответственности, которую невозможно препоручить кому бы то ни было, и которая, тем самым, требует полной научной и моральной автономии исследователя. Как писал Гуссерль, «истинный философ не может не быть свободным: сущностная природа философии состоит в её крайне радикальной автономии»

В «Кризисе…» идея базового жизненного мира (Lebenswelt), доступ к которому открывался лишь после последовательной редукции всех «естественных» наук и осознанию особой важности именно «пограничных полей» каждой конкретной монады, а не только её трансцендентального ядра, как Гуссерль полагал ранее. Такой мир, структурированный вокруг центра живущей самости и скоординированный такими понятиями как «родина», «чужбина», «моё», «должное», представлялся явно субъективным и относительным. И тем не менее именно в забвении основополагающей и неустранимой почвы жизненного мира видел Гуссерль истоки кризиса европейских наук, подменивших со времён Галилея свой подлинный и единственный предмет идеализированными и математизированными абстракциями.

28. Понятия сциентизма и антисциентизма.

Ответ

Кохановский:

Наука не может развиваться вне общества, т.к. индивиды, развивающие науку суть часть общества, и сама наука оказывает сильное влияние на жизнь людей и общества в целом.

Наблюдаемая возрастание роли знания должно способствовать усилению значения наук, исследующих:

  • знание
  • познание
  • методы исследования

Это прежде всего:

  • гносеология
  • эпистемология
  • методология
  • социальные науки
  1. Вебер: Наука имеет важнейшее значение. Она
    - разрабатывает технику овладения жизнью
    - разрабатывает методы мышления
    Однако, Вебер отмечает, что наука не дает "пути к счастью" и сама не является таким путем, так как не дает ответы на сермяжные вопросы: "Что такое хорошо", "Есть ли Бог" и т.д.
  2. Башляр: Наука не несет ответственности за происходящее извращение человеческих ценностей. Обвинять в этом науку равносильно обвинению ножа в том, что он совершил убийство.
  3. Поппер:
    • восстание против разума очень опасно (со стороны иррационалистических оракулов); это есть форма интеллектуальной болезни
    • интеллектуал, на взгляд которого рационализм банален - не выполняет своего долга перед близкими, это есть следствие "романтической враждебности"
    • чем сильнее власть, тем хуже науке; накопление власти лишь "дополнительно" к прогрессу в целом
    • наука - "одно из наиболее выжных духовных движений"
  4. Гейзенберг: Наука - это средство враимопонимания народов. Ученый не может игнорировать практические результаты своей деятельности, даже если его интересы проистекают из более возвышенного источника.
  5. Соловьев: Самодостаточная наука имеет "великое значение". Наука в синтезе с теологией и философией заключает в себе "цельную истину знания"
  6. Бердяев "Вера в бога науки ныне пошатнулась - доверие к абсолютной науке, к возможности построить научное мировоззрение, удовлетворяющее природу человека, подорвано". Причины того он видит в том, что "в область научного знания вторгаются новые явления, которые казенный догматизм ученых недавно еще отвергал как сверхъестественное… А с другой стороны, философия и гносеология выяснили, что наука сама себя не может обосновать, не может укрепить себя в пределах точного знания. Своими корнями наука уходит в глубь, которую нельзя исследовать просто научно, а верхами своими наука поднимается к небу. <…> Даже для людей научного сознания становится все ясней и ясней, что наука просто некомпетентна в решении вопроса о вере, откровении, чуде и т.п. Да и какая наука возьмет на себя смелость решать эти вопросы? Ведь не физика же, не химия, не физиология, не политическая экономия или юриспруденция? Науки нет, есть только науки [в значении дисциплины]. Идея науки, единой и всеразрешающей, переживает серьезный кризис, вера в этот миф пала. <…> Наука есть лишь частная форма приспособления к частным формам бытия". Бердяев по-своему решает проблему сциентизма и антисциентизма, замечая, что "никто серьезно не сомневается в ценности науки. Наука - неоспоримый факт, нужный человеку. Но в ценности и нужности научности можно сомневаться. Наука и научность - совсем разные вещи. Научность есть перенесение критериев науки на другие области, чуждые духовной жизни, чуждые науке. Научность покоится на вере в то, что наука есть верховный критерий всей жизни духа, что установленному ей распорядку все должно покоряться, что ее запреты и разрешения имеют решающее значение повсеместно. Научность предполагает существование единого метода… Но и тут можно указать на плюрализм научных методов, соответствующий плюрализму науки. Нельзя, например, перенести метод естественных наук в психологию и в науки общественные". И если науки, по мнению Н. Бердяева, есть сознание зависимости, то научность есть рабство духа у низших сфер бытия, неустанное и повсеместное сознание власти необходимости, зависимости от "мировой тяжести". Бердяев приходит к выводу, что научная общеобязательность - это формализм человечества, внутренне разорванного и духовно разобщенного. Дискурсивное мышление принудительно.
  7. Фейрабенд:
    • Значение рациональности не следует преувеличивать. Науку необходимо лишить центрального места в обществе и уравнять с религией и другими духовными формообразованиями.

если наука существует, разум не может быть универсальным и неразумность исключить не возможно"
наука есть одна из форм идеологии
наука больше рационального

  1. Постмодернизм?
  2. Вернадский?

Так же, к сциентистам можно отнести всех деятелей эпохи просвещения.

Суммируя все вышесказанное, существует два типа мировоззрения на соотношение науки и общества:

Сциентизм - "наука превыше всего" и ее надо внедрять в качестве эталона и абсолютной ценности во все формы и виды человеческой деятельности. Наука есть естественное математическое и техническое знание, и только с помощью такого понимания науки можно решать все проблемы. Социальные науки же принижаются (отвергаются)
Антисциентизмм - наука и техника не в состоянии обеспечить улучшение жизни людей. В крайних формах отвергает науку и технику, считая их силами, враждебными к сути человека.

TODO: этого мало

29. Проблема соотношения науки и техники. Понятие научно-технического прогресса.

Ответ на этот вопрос стоит начать с указания на то, что наука может пониматься, как социальный институт и, следовательно, наука взаимодействует с другими сферами общественной жизни, в том числе и с производством материальных благ. Далее можно отметить, что наука производит не только знания о реальности, но результатом развития науки являются методы и инструменты научных исследований.

В связи с этим возникает вопрос о соотношении науки и техники. В свою очередь техника может быть понята как:

  • совокупность технических устройств, артефактов (от простейших орудий труда до сложных агрегатов);
  • совокупность различных видов технической деятельности по созданию этих устройств ( от научно технического исследования и проектирования до их изготовления и эксплуатации);
  • как совокупность технических знаний.

В современной литературе по философии техники существуют следующие основные подходы к решению проблемы соотношения науки техники:

  1. техника рассматривается как прикладная наука (линейная модель - 50-60 годы ХХ столетия Дж. Бернал «Основное занятие ученого состоит в том, чтобы найти как сделать вещь, а дело инженера создать ее». Т.е. научные и технические знания здесь не расчленяются. Техника – это индивидуально приобретенный и общественно закрепленный способ изготовления чего-либо. Наука – это способ понимания того, как это изготовить, с тем, чтобы изготовить наилучшим образом».
  2. процессы развития науки и техники рассматриваются как автономные, но скоординированные процессы (эволюционная модель); В этом случае имеется два варианта соотношения.
    • наука на некоторых стадиях своего развития использует технику инструментально для собственных целей (бывает и наоборот. Технике необходимы научные результаты в качестве инструмента, для получения нужных эффектов.)
    • техника задает условия для выбора научных версий, а наука в свою очередь - технических . (Например, С. Тулмин «Инновация и проблема использования»)
  3. наука развивалась, ориентируясь на развитие технических аппаратов и инструментов (Г. Бёме) Наука развивается благодаря ориентации на развитие технического инструментария и поэтому представляет собой серию попыток исследовать способ функционирования составляющих этот инструментарий элементов. Техника не является здесь применениям научных законов. В технике речь идет о моделировании природы сообразно социальным функциям. Технология дает основу науке.
  4. техника науки во все времена обгоняла технику повседневной жизни. (А Койре). Этот подход подчеркивает, что целый ряд технических устройств был сконструирован на основе естественнонаучных исследований.
  5. до конца 19 в. регулярного применения научных знаний в технической практике не было, но оно характерно для современных технических наук ( В.С. Степин). В 19 в. осуществляется «сциентификация техники» и «технологизация науки».

Под научно-техническим прогрессом можно понимать поступательное движение в накоплении человечеством научных и технологических знаний, оказывающих влияние на сферу производства материальных благ и другие сферы жизни общества.

История цивилизации свидетельствует о тенденции постоянного ускорения НТП, чему в немалой мере способствует усиливающийся процесс слияния науки, техники и производства, начавшийся в 19 в.

Далее можно сказать несколько слов о последствиях НТП ( как позитивных, так и негативных).

Дополнительные материалы

Статья В.Е.Никитина "Является ли современная наука тем, что она о себе думает"

30. Проблема этики науки. Универсальная этика и научная этика.

Эта тема связана с докладом Этика науки и социальная ответственность ученого. Концепция этоса Р.Мертона.

Вопросы, разбираемые в билете.

Существуют ли правила этики ученого? Если существуют, то чем они обоснованы? Находятся ли универсальная и научная этика в противоречии друг с другом?

Ответ

Обоснованность этики ученого

Наука, как социальный институт, подразумевает наличие определенной системы ценностных ориентаций, целевых установок и императивов.
Для того, чтобы успешно проводить исследования и служить Истине, каждый ученый должен их освоить.
Важными принципами научного этоса являются научная честность (недопустимость фальсификаций и плагиата), институт ссылок. Нарушение этических принципов должно караться научным сообществом, несмотря на прошлые заслуги.

Концепция этоса науки Роберта Мертона

Мертон (американский социолог, 1910-2004) в статье "Нормативная структура науки" выделяет четыре императива:

  • универсализм. истинность знания должна оцениваться вне зависимости от личности ученого - пола, возраста, национальности, вероисповедания, положения в научной иерархии, etc.

В качестве литературного примера можно привести историю открытия астероида Б-612 и сообщения о нем в научном сообществе. ("Маленький Принц").

  • коллективизм. Научные открытия суть продукт социального сотрудничества и принадлежат научному сообществу в целом - хотя бы просто потому, что каждое открытие имеет под собой определенную научную базу, созданную предшественниками. У первооткрывателя нет каких-либо особых привилегий по использованию своего открытия, однако он получает уважение и признание как автор открытия.
  • бескорыстность. Постижение истины - вот единственный интерес и цель в работе ученого. Ученый не должен использовать исследования как способ достижения финансового успеха и быстрого приобретения престижа.

Американский физик Ричард Фейнман описывает цели занятия наукой в еврейской школе. Наука - служанка богословия, цель занятия наукой заключается в правильном трактовании священных текстов. Например, решался вопрос о том, можно ли рассматривать электрическую искру как огонь, и поэтому, можно ли пользоваться электрическими выключателями в субботу?

  • организованный скептицизм. Ученый должен подвергать всесторонней критической проверке любое знание - как свои открытия, так и чужие. Необходимо выступить с критикой работы, если обнаружена ее ошибочность. "Ученый - это человек, который питает придирчивый интерес к делам своего соседа" - Сторер.

Он [Фейнман] единственный, кто не боится меня и честно скажет, когда у меня возникнет безумная мысль. И в следующий раз, когда мы захотим обсуждать новые идеи, с этими людьми, которые на все говорят: "Да-да, доктор Бор", - не стоит иметь дела. Позовем этого парня и поговорим прежде всего с ним. Нильс Бор (по воспоминаниям Фейнмана)

Этот подход - чисто теоретический. В дальнейшем, после проведения социологических исследований, выяснилось, что поведение членов научного сообщества амбивалетно (находится в состоянии выбора между полярными императивами):

  • Как можно быстрее передать свои результаты в научное сообщество <-> не нужно торопиться с публикациями незрелых работ
  • Защищать новые идеи <-> не поддерживать опрометчивые заключения
  • быть тщательным в формулировках и деталях <-> не быть педантом, ибо это идет в ущерб содержанию
  • воспитывать новое поколение ученых <-> не отдавать преподаванию много времени и сил

Соотношение императивов Н.Э. с категорическим императивом

Вопрос не поднимать, т.к. в нем очень легко закопаться в связи с несколькими формулировками категорического императива (C) Милославов, русский философ, р. 1971. (лектор ;-))

Противоречия научной этики и этики

Для обыденного сознания соблюдение установок Н.Э. необязательно, а зачастую и нежелательно.

ссылки

  • Р. Мертон "Нормативная структура науки", 1942
  • Р. Мертон "Амбивалентность ученого", 1965
  • М. Вебер "Наука как призвание и профессия"

Вопросы к кандидатскому экзамену История и философия науки

II. Современные философские проблемы информатики

1. Альтернативные подходы к пониманию предмета информатики и их философско-методологические основы (Р. Хемминг, Г. Саймон, Д. Кнут, М. Минский, С. Шапиро, А. Ершов).

Ответ

Лектор:

В литературе выделяют несколько подходов к уточнению предмета информатики. Описательные подходы характерны тем, что в определение произвольным образом включают все разделы ИТ. Подход прагматический, однако является неудовлетворительным, если собираемся говорить о философских проблемах информатики.

Указать интеллектуальное ядро информатики не так просто. Рассмотрим проблемное поле.
Сферу исследований часто связывают прежде всего с вычислительными машинами. С другой стороны, многие результаты были получены задолго до появления ВТ: теория машин Тьюринга, символическая логика, теория алгоритмов, методы обработки информации etc.

Еще одна проблема — проблема соотношения гуманитарного и естественнонаучного в информатике. Ершов: информатика — фундаментальная естественнонаучная дисциплина.

Фундаментальная философская проблема — имеют ли место быть информационные процессы только в живой природе, или в неживой природе это тоже возможно?

Точки зрения на computer science:

1. Хемминг

Не существует точного определения той или иной научной области, информатику он понимает как прикладную математику. Разница между фундаментальными и прикладными дисциплинами в том, что фундаментальные дисциплины изучают вопрос о том, что возможно/невозможно, а прикладные — критерий выбора из множества возможных путей того, который в большей степени соответствовал бы плохо сформулированным критериям.

Т.о., математика — поставнока и решение задачи. Информатика — исследование связи между математической моделью/результатами и реальностью. Специфика интеллектуального труда информатиков в том, что требуется не ‘черно-белое мышление математики’, а способность к взешенным суб'ективным суждениям, в которых учитывается возможное противоречие между результатами и моделями.

Фундаментальность работ зависит не от проблемы, а от того, как полученный результат будет использоваться далее.

2. Кнут

Информатика занимается изучением алгоритмов. Алгоритмы — некое интеллектуальное ядро информатики. Но ее не следует рассматривать как часть математики — их можно разграничить в подходах к предмету и в самих предметах исследования. Математика в большей или меньшей степени имеет дело с теоремами, бесконечными процессами etc., информатика — с алгоритмами, конечными конструкциями, динамическими соотношениями.

Информатика — универсальный инструмент мышления (наряду с математикой и естественными науками). Новый идеал научного знания:

Наука — это та часть наших знаний, которую мы сумели понять настолько хорошо, что можем обучить этому компьютер. Там, где мы не достигли такого понимания, речь идет о профессиональном искусстве. Переход от искусства к науке — то, что мы поняли, как автоматизировать предметную область (с) Кнут

3. Саймон и Ньюэлл

Информатика — экспериментальная наука.

  • Каждая новая построенная машина есть эксперимент. Строя машину, мы задаем вопросы природе и получаем ответ посредством наблюдения и анализа поведения машины.
  • Каждая новая программы есть эксперимент. Мы задаем вопрос природе, и поведение программы дает нам подсказки к ответу.

4. Марвин Минский

Информатика как наука обладает весьма мощным педагогическим потенциалом, т.к. на специалистах в области информатики лежит ответственность за выработку и распространение моделей самого процесса обучения. Помочь людям учиться == помочь ом строить в своем сознании различные виды вычислительных моделей.

В основе информатики лежат 2 важные педагогические идеи:

  • идея вычислительного процесса
  • идея отладки вычислительного процесса

Дополнительные материалы:

  • Аллен Ньюэлл, Херберт Саймон. Информатика как эмпирическое исследование: символы и поиск

2. Рационалистическая традиция в европейской философии и ее влияние на становление информатики.

Ответ

Многие понятия/методы/проблемы информатики были продуманы довольно давно, в том числе и философами.

1. Древняя греция

У софистов язык и процессы коммуникации становятся об'ектом самостоятельного изучения. В отличие от натурфилософов, они выделили язык в реальность, отдельную от реальности природы. У Гераклита, к примеру, логос — и огонь как первоисточник, и космический закон, и слово (разумное).

Для софистов речь не обязательно должна передавать истинное знание. Она используется для трансляции информации, для убеждения других. Отношения между словами и вещами софистов не интересуют. А потому их можно считать первыми филологами.

Софисты выделилил 2 функии языка:

  • аргументативная
  • коммуникативная

Протагор стал первым изучать логические доказательства.

Возникла необходимость формирования и описания неких правил интеллектуальной деятельности.

Платон

Познание у Платона — следование правилам. В его диалогах встречаются такие абстракции, как ‘единое’, ‘многое’, ‘подобное’. Их применение и соотнесение между собой невозможно без использования формальных законов построения суждений и умозаключений, т.е. законов логики. По словам Хьюго Дрейфуса, Платон был протокибернетиком.

Аристотель

У Аристотеля логика уже присутствует как самостоятельная наука. Он сформулировал цели, задачи, предмет науки, описал и обосновал некие правильные способы рассуждения, в рамках которых должна осуществляться обработка информации.

Силлогизм — утверждение, состоящее из двух простых категорических суждений, из которых выводится третье простое категорическое суждение.

Простое категорическое суждение — суждение вида S—P (суб'ект/подлежащее - связка - предикат/сказуемое).

Вывод:
M — P
S — M
S — P

Вывод основан на отношениях между классами.

нужно ли тут про 4 фигуры и модусы?

Аристотель выделял 4 вида суждений:

  1. общеутвердительные (‘все’)
  2. частноутвердительные (‘некоторые’)
  3. общеотрицательные (‘ни один’)
  4. частноотрицательные (‘некоторые’)

2. Р. Луллий

Идея о том, что мышление может быть представлено как некоторый процесс механического рода.

Луллий занимался построением машины для механической обработки информации. Цель — механическим путем получать выводы по набору аксиом. В основе машины лежал комбинаторный принцип.

3. Новое время

В этом вопросе сходились точки зрения как сторонников эмпиризма, так и сторонников рационализма.
Т. Гоббс:

Когда человек рассуждает, он лишь образует в уме итоговую сумму путем сложения частей, … ибо рассуждения … есть ни что иное, как подсчитываение

Декарт

В своих работах выражал схожее мнение на процесс мышления. Он полагал, что существует

  • всеобщий метод решения всех научных проблем (аналогия с первыми исследователями в области AI).
  • идея построения точного и семантически однозначного языка науки.

Как пример применения его метода, Декарт считал свои его геометрические исследования.
Однако, у Декарта мы находим только замыслы, а реалищация проекта впервые была осуществлена Лейбницем.

Лейбниц:

  • идея искусственного языка науки
  • зарождение исчисления умозаключений - т.е. мы рассматриваем интеллектульную деятельность как процесс вычислений

Искусственный язык науки должен быть способен выражать любые мысли и устранять недопонимания, вводимые естественными языками. Язык может использоваться для решения любых проблем путем логического анализа. Рассуждения — вычисления. Идея символьной обработки информации.

4. Логический позитивизм

Логический позитивизм – направление неопозитивизма, возникшее в 1920-х гг. Оно попыталось
сочетать эмпиризм, основанный на принципе верификации, с методом логического анализа
научного знания с целью сведения последнего к «непосредственно данному», т.е. к эмпирически
проверяемому содержанию научных понятий и утверждений. Были сформулированы некоторые
революционные тезисы:

  1. Все осмысленные рассуждения состоят либо
      • из формальных положений логики и математики, либо
      • из фактуальных высказываний отдельных наук
  2. Любое утверждение, претендующее на фактуальность, имеет смысл только в том случае, если известен способ его верификации
  3. Метафизические утверждения, включая утверждения религии, не принадлежат ни одному из двух классов, указанных в 1) и следовательно, являются бессмысленными.

Основные идеи логического позитивизма:

  1. Отрицание философии как учения о первых принципах
  2. Аналитические и синтетические предложения.
      1. Истинность аналит. предложения определяется его собственным содержанием.
      2. Истинность синтетического устанавливается эмпирическим путем.

Все предложения науки являются либо синтетическими, либо аналитическими. В соответствие с этим можно разделить все науки на экспериментальные (физика, химия, психология) и не экспериментальные (логика, математика).

Предложения философии не являются ни аналитическими, ни синтетическими, следовательно, они бессмысленны. Однако, главный принцип «все проверяй фактами» нельзя проверить фактами, таким образом, в основе научного понимания всё же лежат философские принципы.

3. Становление формальных методов и понятия конструктивного объекта в математике, и их влияние на современную информатику.

Материал из конспекта:

Платонизм — цель, к которой стремится математика и наука вообще — истина, математика — открытие истины (Фрейде). Бишоп — всякое математическое утверждение в конечном счёте выражает тот факт, что если мы выполним вычисление в множестве положительных чисел, мы получим положительный результат, т.е. смысл утверждения — поредура вычисления на множестве положительных чисел.

В классической математике истина относится к сверхчувственному миру идей.

Конструктивная математика — абстрактная наука о конструктивных процессах, человеческой способности осуществлять их, и об их результатах — конструктивных объектах.

Вопрос о том, считать ли конструктивными объектами некие идеальные сущности или материальные оъекты, без разницы. Ж. П, Шанже — математические объекты есть объекты разума, существующие исключительно в разуме самих математиков, а важным свойством этих объектов является лишь одно — мы можем передать эти объекты друг другу во всех деталях.

Конструктивизм понимает математику не как процесс открытия истины, а как процесс изобретения, конструирования (Ж. П. Шанже). Э. Бишоп утверждал, что не стоит спрашивать о том, является ли какое-либо утверждение истинным до того, как понятен его смысл (смысл по Бишопу — выполнение вычисления на множестве натуральных чисел). Д. Кнут объявляет вопрос о том, что алгоритмизируемо, главным философским вопросом, ибо с позиций конструктивизма он эквивалентен вопросу «что истинно». По Канту в каждой науке науки столько, сколько в ней математики. Кнут говорит, что по сути мы можем утверждать, что мы что-то познали лишь в той мере, в какой мы можем это знание передать компьютеру.

Х. Дрейфус — пример с ездой на велосипеде. В принципе мы можем написать уравнение, описывающее езду на велосипеде. Но человек не только не знает физического уравнения, он даже вряд-ли руководствуется эвристическим правилом, он опирается на телесные ощущения, часто на неосознанном уровне. Не всё знание можно записать в виде инструкции.

Если мы понимаем смысл утверждения через процедуру вычислений, тогда у нас открывается прямой логический выход на гипотезу физической символьной системы, т.е. бывает ИИ. Доказательство по Бишопу — всякое убедительное рассуждение, а математика — аппеляция к здравому смыслу. Получается переход к позиции Минского, согласно которому в процессе обучения математики не стоит уделять внимание формальным системам, а стоит сосредоточить внимание на совокупности моделей, которые обеспечивают вычислительные процедуры. Аристотель — логика — инструмент мышления. Д. Кнут — инструмент мышления есть язык, математика и информатика.

4. Разнообразие подходов к уточнению понятия вычислимости, их предпосылки. Философско-методологические выводы из трудов А. Черча, А. Тьюринга, А. Маркова.

Алгоритмы, потенциальная осуществимость, вычислимость

По мнению Д.Кнута, интеллектуальное ядро информатики составляют алгоритмы, а вопрос о том, что алгоритмизируемо, он называет одним из самых волнующих вопросов современности. Понятие алгоритма было известно человечеству давно, однако активные исследования в этой области начали осуществляться с двадцатых годов XX века.

Понятие алгоритма тесно связано с идеализацией (абстракцией) потенциальной осуществимости.
Пример — число

(1)
\begin{equation} 10^{10^{10}} \end{equation}

Число большое, но его можно считать конструктивно. Его конструктивность в потенциальной осуществимости процесса его записи — если бы у нас было время и много бумаги, мы могли бы завершить запись этого числа. Для завершения этого процесса, нужно выполнить принципиально конечное число актов поведения. Эти акты поведения могут относиться как к материальным об'ектам, так и к ментальным сущностям. Во избежание всяческих недоразумений, эти действия должны носить элементарный характер. Различный набор элементарных действий определяет различные подходы к уточнению идей вычислимости

1. Рекурсивный подход Чёрча

Основания заложены К.Гёделем. Большое значение в формировании подхода сыграли труды А. Чёрча, Ст. Клини.

Исходные об'екты — натуральные числа. Над ними определяют простейшие функции, именуемые рекурсивными. Примитивно-рекурсивные функции составляют основу математической деятельности (пример — операция взятия числа, следующего за данным).
На основе примитивно-рекурсивных функций строятся более сложные функции.

В некоторых схемах приходится привлекать условный оператор, что вносит некоторого рода неопределенность, которая не принимается в классической теории функций. Однако, такая неопределенность кажется вполне естественной, если смотреть на математику как на творческий процесс, как на процесс создания новых знаковых моделей.

Главное, что все действия являются надежными, т.е. понятными, элементарными и обозримыми.

2. Подход Тьюринга

Он исходил из посылки, что механические операции являются наиболее простыми и надежными. А. Тьюринг предложил принципиально осуществимую конструкцию, которая получила название машины Тьюринга.

Основное свойство машины в том, что она имеет конечное число внутренних состояний. Кроме того, она реагирует на знаки из некоторого набора — внешнего алфавита. Эти знаки нанесены на ленте, которая по предположению является потенциально бесконечной в обе стороны (потому машину и называют абстрактной).

В лице Тьюринга математика вернулась к своему первоисточнику — к механическим материальным процессам. (с) Белков и Тростников

Доказано, что машина Тьюринга в состоянии делать все, что могут делать с числами рекурсивные функции.

3. Подход А.А.Маркова

К каким элементарным и математически точно определенным операциям можно было бы свести все процедуры, широко применяемые в математике и других науках? Искомое точное определение алгоритмов должно соответствовать содержательно-интуитивному пониманию алгоритмов в математике.

В работах Маркова получила развитие идея, что все математические алгоритмы сводятся к повторению одной элементарной операции, выполняемой в строгом соответствии с начертанным на бумаге предписанием, которое после очень простого об'яснения на естественном языке или после демонстрации нескольких примеров, становится ясным каждому человеку, и всеми людьми понимается одинаково.

Алгоритмы по Маркову — это вертикальный список команд (формул подстановки).

Сравнение подходов

  • аппарат рекурсивных функций ближе всего к классической математике, т.к. оперирует только числами
  • машины Тьюринга стоят дальше от тех понятий, которые, по традиционному мнению, должны интересовать математика. Но сама идея механистичности имеет давнюю традицию.
  • алгоритмы Маркова, на первый взгляд представляющие собой "игру в слова", позволяют дать представление о том, что такое алгоритм вообще, и тем самым расширить круг рассматриваемых математиками и информатиками структур и процессов.

Возникает серьезный вопрос — насколько полно рекурсивные функции, машины Тьюринга, алгоритмы Маркова представляют идею вычислимости? Все ли функции могут быть сведены к представленным простейшим операциям? На этот вопрос отвечают тезис Чёрча-Тьюринга (в самой общей форме он гласит, что любая интуитивно вычислимая функция является частично вычислимой, или, что тоже самое, может быть вычислена некоторой машиной Тьюринга) и принцип нормализации Маркова (принцип нормализации эквивалентен тезису Чёрча).

Эти утверждения в принципе недоказуемы, т.к. в них устанавливается тождество между понятиями интуитивными и понятиями строго определенными.

5. Теорема К. Геделя о неполноте арифметики. Ее философско-методологическое значение в контексте исследований по кибернетике и информатике.

Результаты Курта Гёделя в свете проблем информатики: он доказал 2 теоремы, которые разрушили программу финитизма в основании математики, пропагандируемую Гильбертом. Сие есть одно из самых фундаментальных открытий науки 20-го столетия. Некоторые авторы - результаты свидетельствуют о невозможности ИИ, и об ограниченности формальных методов науки.

Теоремы Гёделя:

Первая теорема Гёделя о неполноте

Во всякой достаточно богатой непротиворечивой теории первого порядка (в частности, во всякой непротиворечивой теории, включающей формальную арифметику), существует такая замкнутая формула F, что ни F, ни !F не являются выводимыми в этой теории.

Иначе говоря, в любой достаточно сложной непротиворечивой теории существует утверждение, которое средствами самой теории невозможно ни доказать, ни опровергнуть. Например, такое утверждение можно добавить к системе аксиом, оставив её непротиворечивой. При этом, для новой теории (с увеличенным количеством аксиом) также будет существовать недоказуемое и неопровержимое утверждение.

Вторая теорема Гёделя о неполноте

Во всякой достаточно богатой непротиворечивой теории первого порядка (в частности, во всякой непротиворечивой теории, включающей формальную арифметику), формула, утверждающая непротиворечивость этой теории, не является выводимой в ней.

Иными словами, непротиворечивость достаточно богатой теории не может быть доказана средствами этой теории. Однако вполне может оказаться, что непротиворечивость одной конкретной теории может быть установлена средствами другой, более мощной формальной теории. Но тогда встаёт вопрос о непротиворечивости этой второй теории, и т.д.

Караваев — теорему Гёделя трактуют как результат, ограничивающий возможости человеческого познания вообще, но это не так — теорема Гёделя свидетельствует об открытости мира для нашего познания — если мы возьмём недоказуемую формулу и прибавим её к набору аксиом, получим новую теорию.

Цилищев — математик никогда не имеет дела в своей реальной работе с бесконечным количеством утверждений, поэтому беспокоиться о противоречивости некоторой системы в общем-то не требуется. Ему не надо думать о том, что где-то на бесконечном наборе высказываний ему может встретиться противоречие, ему надо, чтобы тот фрагмент знания, с которым он работает, был непротиворечив. Так же и компьютер — он не будет порождать бесконечное.

Каждая формализация сама порождает прецедент, входящий в идеальное множество, но не подходящий под нее саму. Более того, таким свойством обладает и каждая вычислимая последовательность формализаций. Любая непротиворечивая теория сама помогает построить пример неразрешимого в ней истинного утверждения. (c) Непейвода

6. Основные понятия и принципы кибернетики.

Ответ

Лектор

Конспект лекции от 19.04.2008:

Норберт Винер ввёл термин «кибернетика» в научный лексикон. И. Г. Поспелов отмечает, что приходится признать, что как область знаний кибернетика так и не сложилась. Стаффорд Бир: некоторые считают, что кибернетика является синонимом автоматики, другие — что это опыты с крысами, третьи — область математики, четвёртые — что целью является создание машины, способной управлять целой страной. Стаффорд Бир: основные понятия: понятие системы, управления, обратной связи, модели, алгоритма, чёрного ящика.

Система — любой комплекс динамически связанных элементов. Бир отказался вводить классификацию по признакам (живая/неживая). Но ввел боллее хитрую классификацию:

Степень сложности:

  1. Простые динамические системы
  2. Сложные системы, поддающиеся описанию.
  3. Очень сложные системы.

Природа связей:

  1. Детерминированные
  2. Вероятностные

Каждая система характеризуется по этим двум критериям:

  • Простая детерминированная система (например, 2 биллиардных шара), чаще всего есть результат сильной абстракции
  • Сложная детерминированная система (ЭВМ)
  • Простая вероятностная: подбрасывание монеты
  • Сложная вероятностная: условные рефлексы животных, механизм прибыльности предприятия
  • Очень сложные вероятностные системы: экономика государства, человеческий мозг.

Очень сложных детерминированных систем не бывает.

Как различить сложные и очень сложные системы?

  1. Важнейшим признаком является свойственная системе система управления. Сложные вероятностные системы должна исследовать теория операций, а кибернетика должна исследовать очень сложные вероятностностные системы, которые помимо сложности характеризуются гомеостатической природой, т.е. управление осуществляется по принципу обратной связи.
  2. Особый системный подход к объекту исследования.
    Существует два подхода: теоретико-множественный и системный.
теор-множ системный
первичность элемента (и онтологически и гносеологически) первичность целого - система предшествует компонентам
неразборчивость (можно объединять произвольные эл-ты в множества) естественная система: совокупность есть масса элементов общей природы, элементы класса существуют в системе как в целом
априорная индивидуализация абстракция отождествления - элементы должны искусственно выделяться из аморфного поля
внешняя организация: Шрейдер: Организация элементов в множества является внешней по отношению к множеству элементов, т.е. нужен кто-то, кто помыслил бы это множество. внутренняя организация:Представление системы в виде набора подсистем определяется не произволом наблюдателя, а внутренними свойствами самой системы, т.е. сущностью системы по Аристотелю.
теоретико-множественный подход учит видеть во многих повторяющихся явлениях элементы вероятностной природы каждый объект может быть классифицирован на основе сущности системы

Целостность системы доступна непосредственному наблюдению, как некая пространственно-временная организация. Внешние системы — такие системы, чья целостность недоступна непосредственному наблюдению, например, некая экологическая ниша.

Основная цель теории систем - сформировать такую теорию, которая была бы применима к любой системе, независимо от ее природы. На текущем этапе значительных успехов нет.
Саймон: вряд ли можно ожидать от систем столь различного рода (биологических, физических, социальных) существования каких-то общих свойств, которые не являются тривиальными. Зато возникает проблема разработки математического аппарата для исследования систем с точки зрения их целостности. Сам подход оказывается достаточно полезным в некоторых областях знания.


Понятие сложности

Сложность - слово перегружено. Употребляется непонятно и не всегда по делу.

Платон:
Простое — вечное, неизменное, божественное и единое. Душа проста. Сложное — изменчивое, непостоянное, вторичное по природе.

Аристотель: неправильно отождествлять единое и простое. Единое означает меру, а простое — то, что у самой вещи есть определённая природа. Деление: простое — необходимое, а сложное — составное, когда оно мыслится в модусе бытия и разделённое, когда оно мыслится в модусе небытия. Если что-то можно мыслить так или иначе, значит оно является случайным. Т.е. сложное связано со случайностью.

Кузанский: простота — свойство Бога, свойство единого, свойство сущности вещи, необходимое бытие, слияние противоположностей. Сложное — множественность, конечность, случайность. Онтологически простота предшествует сложности, простое постигается непосредственно, при помощи деятельности ума, а сложное — чувственным восприятием, при условии познания простого.

Декарт рассматривает сложное и простое в гносеологическом аспекте, простое — непосредственно, сложное — познанное опосредованно. Гегель — так же. В ХХ столетии учёные исследовали составные объекты.

Саймон: под сложной системой мы понимаем систему, состоящую из большого числа частей, взаимодействующих между собой сложным образом. Какие части считать элементарными — произвол. Главное свойство сложных систем — они проявляются в форме иерархии. Саймон связывает понятие сложности с понятием эволюции и времени.

Р. Карп — сложность может означать много разных вещей: существует дескриптивная сложность и вычислительная сложность. Алгоритм может быть сложен для постороения, но вычисляться быстро.

Хаккен — один из основателей синергетики — алгебраическая сложность — это минимальная длина программы и множества исходных данных, необходимых для построения какой-либо последовательности на универсальной машине Тьюринга. Это понятие Хаккен считал универсальным для науки.

Шрейдер — сложная система — система, которая имеет семиотическую полноценно-языковую природу связи между подсистемами, в противовес простым системам, где имеется только функциональная сигнализация. Т.е. система является сложной, когда она функционирует на основе единой системы ценностей, связывающей её элементы.

—-
Просто на всякий случай - еще одно определение кибернетики + обратной связи
Кибернетика - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации
Обратная связь — процесс, приводящий к тому, что результат функционирования какой-либо системы влияет на параметры, от которых зависит функционирование этой системы

7. Понятие информации в философии и частных науках.

Ответ

В нашей жизни мы сталкиваемся с этим понятием повсюду (СМИ, ИТ etc.), но точного определения нет.

Считается, что термин "информация" начинает появляться в науке после работ Шеннона. Это не совсем так. Исзначально понятие возникает в сфере изучения процессов массовой коммуникации. Попытки изучения феномена информации начинают появляться в журналистике (например, следует ли понимать под информацией только новые или вообще все факты?), причиной чего стало развитие СМИ в XX веке.

Вводится разделение содержательной и формальной стороны информации.

Гус, 30-е гг.: хз кто такой

Эффект информационного воздействия зависит не только от содержания, но и от формы.

Начинают обсуждаться проблемы источников информации, восприятия, ценности информации.

Понятие информации не возникло в технических науках, его содержание было заимствовано из гуманитарных наук, из обыденного сознания. В естественных науках начинают устанавливать различного рода связи, занимаются формализацией.

Предпосылки возникновения теории информации Шеннона:

  • учение об энтропии
  • исследования в области лингвистики, связанные с изучением частоты использования букв в языке и слов в текстах
  • практика телеграфных сообщений, использование мнемокодов и других сокращений телеграфистами
  • закон психо-физического восприятия Вебера-Фехнера (основной психо-физический закон) — связь между интенсивностью ощущения и силой вызывающего его раздражителя.

Три основных положения в теории информации Шеннона:

  1. инфомрация растет с ростом неожиданности сообщения
  2. уже известное сообщение не несет новой информации
  3. информация суммарного сообщения равна сумме информаций составляющих его сообщений

Важно: Шеннон учитывает только синтаксический аспект понятия информации (совсем не затрагивая семантический и прагматический аспект). Информация — мера новизны/неожиданности, характеризуется обратной вероятностью. А поэтому, важно понимать, что нужно крайне осторожно использовать шенноновские понятия в других областях.

Делались и другие попытки охарактеризовать понятие информации:

  1. Одними из первый семантический смысл информации раскрывается Р. Карнапом и Бар-Хиллелом. Содержание информации определяется как некоторые факты, подтверждающие индуктивную гипотезу. Степень подтверждения гипотезы = количество семантической информации, содержащееся в гипотезе относительного достоверное знание (эмпирические данные). Этих товарищей критиковали за бедный получающийся язык (они использовали язык логики одноместных предикатов первого порядка), за абсолютизирование вероятностных представлений.
  2. Другая попытка построения теории информации была у Ю. Шрейдера. Она позволяет оценивать количественно смысловое значение знаков при помощи тезауруса. Количество семантической информации сообщения предлагается измерять степенью изменения тезауруса после получения этого сообщения.

Ценность понятия информации возрастает в связи с задачами управления. В 60-е гг. появляются кибернетические варианты определения ценности информации. Но все эти определения не имеют никакого отношения к определениям Шеннона. Т.о., сталкиваемся с некоторым своеобразным феноменом — понятие информации начинает встречаться почти в любой области знаний, но универсального определения нет.

Философские определения:

наиболее удачным являются определения через теорию отражения:

  1. информация — результат отражения реальности в сознании человека, представленный на некотором внутреннем языке
  2. информация — отраженное многообразие

Основной философский вопрос — существование информации в живой и неживой природе

8. Информация и законы сохранения.

Ответ

В физике существуют два закона:

  • закон сохранения энергии
  • закон сохранения материи (массы)

Однако в информатике мы видем, как небольшие искажения в передаче информации могут приводить к зачительному искажению энергетического состояния системы. Парадокс?

Нет.

Странное:

Здесь не учитываются затраты, которые происхдят при процессе получения этой информации. Внешнее состояние меняестся под воздействием незначительного сигнала, при этом внутреннее состояние тоже

Модель Максвелла:

Есть резервуар, поделенный пополам. Есть дверь, на которой сидит демон. Когда подлетает молекула с большой энергией - дверь открывается, а когда с маленькой - закрывается. Так все молекулы с большой энергией соберутся в одной половине резервуара. Но при этом энтропия другой половины уменьшится, что противоречит закону: энтропия замкнутой системы увеличивается.

Виннер: в этой модели Максвелла не учитывается информационный момент. Демону надо обладать информацией о молекулах (нужен свет, чтоб он мог видеть и т.п.).

Информация - это такая сущность, которая уменьшает энтропию системы.

Стивен Хокинг и черные дыры

Существует вопрос - что происходит с информацией об объекте, когда он попадает в черную дыру. Черные дыры - стезя Хокинга. (Хокинг и Торн даже поспорили с Прескилом на полную Британскую Энциклопедию по поводу того, что происходит с информацией, когда она попадает в черную дыру).

  • сначала Хокинг считал, что вся информация об объекте исчезает
  • потом передумал, считает, что частично остается.

Гегель:

нечто в ничто перейти не может

9. Проблема времени в кибернетике и информатике.

Всвязи с пересмотром представления причинности (отказ от механистической детерминированности) мы должны отказаться от классического представления о времени как о чём-то обратимом: если мы обладаем информацией об объекте и знаем соответствующие законы, мы можем просчитать его положение в прошлом и в будущем (в классической механике). В кибернетике время необратимо из-за недетерминированности. Необратимость возникает уже на уровне логических элементов — если у нас на выходе из дизъюнктивного элемента имеется едница — мы не можем сказать что было на входе. (Посмотреть Норберта Винера «Кибернетика» глава «Ньютоновское и лейбницевское время»: http://grachev62.narod.ru/Cybern/ch_01.htm ; ньютоновское абсолютное время обратимо, равномерно; лейбницевское время нет + оно неотделимо от реализующего его материального субстрата).

Цитаты из Винера:

Статья здоровая и мутная. Предлагаю несколько ключевых цитат, может по ним станет понятнее

Если снять кинофильм движения планет, ускоренного так, чтобы изменения их положения были заметны, и затем пустить этот фильм в обратном направлении, то картина движения планет была бы все же возможной и согласной с механикой Ньютона. Напротив, если бы мы сняли кинофильм турбулентного движения облаков в области фронта грозы и пустили бы этот фильм в обратном направлении, то получилась бы совершенно неверная картина. Мы увидели бы нисходящие токи там, где должны быть восходящие; размеры турбулентных образований увеличивались бы; молния предшествовала бы тем изменениям строения тучи, за которыми она обычно следует, и т.д. до бесконечности.

Но и в ньютоновой системе, в которой время вполне обратимо, в задачах на вероятность и предсказание получаются асимметрические ответы для прошлого и будущего, потому что сами эти задачи асимметричны. Если я ставлю физический опыт, я перевожу рассматриваемую мной систему из прошлого в настоящее, фиксируя некоторые величины и считая себя вправе предполагать, что некоторые другие величины имеют известные статистические распределения. Затем я наблюдаю статистическое распределение результатов после данного промежутка времени. Этот процесс я не могу обратить. Для этого нужно было бы подобрать благоприятное распределение систем, которые без нашего вмешательства заканчивали бы свои процессы в определенных статистических пределах, и найти, каковы были условия в данный момент прежде. Но событие, при котором система, начавшая свой процесс с неизвестного состояния, заканчивает его в строго определенном статистическом диапазоне, бывает настолько редко, что мы можем считать это чудом. Очевидно, мы не можем основывать наши экспериментальные методы на ожидании и счете чудес. Говоря коротко, наше время направлено и наше отношение к будущему отлично от отношения к прошлому. Все вопросы, которые мы ставим, содержат эту асимметрию, и ответы на них также асимметричны.

Очень интересный мысленный опыт – вообразить разумное существо, время которого течет в обратном направлении по отношению к нашему времени. Для такого существа никакая связь с нами не была бы возможна. Сигнал, который оно послало бы нам, дошел бы к нам в логическом потоке следствий – с его точки зрения – и причин – с нашей точки зрения. Эти причины уже содержались в нашем опыте и служили бы нам естественным объяснением его сигнала без предположения о том, что разумное существо послало сигнал. Если бы оно нарисовало нам квадрат, остатки квадрата представились бы нам предвестниками последнего, и квадрат казался бы нам любопытной кристаллизацией этих остатков, всегда вполне объяснимой. Его значение казалось бы нам столь же случайным, как те лица, которые представляются нам при созерцании гор и утесов. Рисование квадрата показалось бы нам катастрофической гибелью квадрата – внезапной, но объяснимой естественными законами. У этого существа были бы такие же представления о нас. Мы можем сообщаться только с мирами, имеющими такое же направление времени.

Переход от ньютонова обратимого времени к гиббсову необратимому получил философские отклики. Бергсон подчеркнул различие между обратимым временем физики, в котором не случается ничего нового, и необратимым временем эволюции и биологии, в котором всегда имеется что-нибудь новое.

10. Проблема причинности в кибернетике и информатике.

Простая причинно-следственная схема П -> Сл.

<Дальше ещё приводились схемы причин-следствий (когда следствие вытекает из нескольких причин и когда причина взаимосвязана со следствием), они как-то комментировались, но у меня в это время грузился ноут, дополните, кто записал>

Когда в кибернетике заходит речь о причинно-следственной схеме, одним из ключевых понятий является обратная связь. Оно характеризует тот факт, что причина испытывает воздействие со стороны своего следствия, они взаимно влияют друг на друга. Такая схема наиболее адекватна для кибернетических систем, поскольку в них наблюдается тесное взаимодействие причины и следствия, их взаимное влияние.

При исследовании сложных систем важно помнить о том, что есть определённые комплексы причин, именуемые причинным основанием. В него входят:

  • условия — внутренние связи предмета и внешние факторы, представляющие окружающую среду, в которой предмет функционирует, в которой он взаимодействует, и именно в этой среде возможно возникновение причинно-следственных связей.
  • поводы - явления, которые срабатывают как некий пусковой механизм, развивающий действие всего причинно-следственного комплекса.

Таким образом, причинное основание — совокупность всех обстоятельств, при наличии которых наступает некое следствие.

Наиболее сложый характер носит причинно-следственная детерминация самоорганизующихся систем, поскольку там есть механизмы самодетерминации (то есть объект сам определяет свое состояние).

В кибернетических устройствах работают механизмы обратной связи. Поэтому мы вынуждены отказаться от концепции механистического детерминизма при описании и прогнозировании того или иного сложного кибернетического устройства. Иначе говоря, мы должны отказаться от понятия причинно-следственной связи как однозначной и постоянной. Механистичность — здесь причинность понимается как необхимость, а случайность объявляется несуществующей. Причина в механике есть нечто внешнее по отношению к объекту, а в кибернетическом устройстве есть и внутренняя причинность, из-за обратной связи. Поэтому более адекватной для описания причинно-следственной связи в кибернетических устройствах является так называемая статистическая детерминированность. Она предполагает взаимодействие большого числа элементов, которые индивидуально детерминированы.

Есть три основных источника случайности в кибернетических устройствах:

  • фундаментальная случайность квантовых взаимодействий — по мере уменьшения размеров того или иного технического элемента компьютера начинают включаться квантовые процессы;
  • неустойчивость: небольшое отклонение от стабильного состояния может породить волну изменений, и эти изменения могут носить необратимый характер — это то, чем занимается синергетика;
  • сложность системы.

Помимо статистической неопределённости в системах, связанных с обработкой информации выделяют стратегическую неопределённость — она связана с задачами управления. При решении задач управления в науке используются методы, которые достаточно хорошо известны:

  • задача нахождения оптимальной программы, то есть наилучшего управления в зависимости от времени
  • задача оптимального синтеза — задача управления в зависимости от достигнутого состояния. Используются различные методы, но, как отмечает Поспелов, если встать на более общую точку зрения, нет большой разницы между задачами и решать их можно в зависимости от удобства. Например баллистические ракеты летают по программе, а крылатые — по принципу обратной связи. В первом случае проще смоделировать поведение системы, во втором – описать реакцию системы на внешние воздействия. Такой подход работает, когда нам известны все возможные исходы событий, то есть все закономерности состояния, движения – всё то что в принципе можно узнать об объекте.

Норберт Винер говорил, что задача управления по принципу обратной связи должна относиться не к моделям мира (он имел ввиду взаимодействие системы с реальным миром). Как он собирался это реализовать — он хотел опираться на концепцию остаточных форм (выдвинутую Россом Вильямом Эшби). Машины с беспорядочными и случайными (может быть неустойчивыми) параметрами будут иметь ряд состояний, близких к устойчивости, и эти состояния могут сохраняться в течение достаточно длинного периода времени. Модели неустойчивых состояний будут появляться лишь временно. Таким образом в машине Эшби, как и в природе, мы имеем некую видимость целеустремлённости системы, но это только видимость, поскольку отсутствие целеустремлённости по своей природе является неким переходным состоянием: есть совокупность форм — устойчивые и неустойчивые. Устойчивые сохраняются, неустойчивые существуют лишь временно, поэтому отсутствие целеустремлённости — переходное состояние. Целеустремлённость — в кибернетике и информатике решаются задачи управления, поэтому мы должны прибегать к понятию целевой причинности. В науке нового времени произошел отказ от целевой причности в объяснении природных явлений. Концепция Эшби позволяет объяснить некоторые важные моменты в кибернетике без обращения к понятию целевой причинности. Пример машины Эшби — генетический алгоритм.

Поспелов — представляется, что в процессе реальной эволюции в сложных системах возникает способность к чему-то большему, чем отбор хорошо решающих заранее поставленную задачу устройств. Естественная эволюция способна не только решать, но и ставить новые задачи, то есть создавать новые экологические ниши, и такие процессы мы пока ещё моделировать не умеем. Он говорит, что его собственные исследования в области саморегулирующихся автоматов и опыт других ученых говорит о том, что на каком-то этапе образуются «акулы» — то есть достаточно примитивные программы или автоматы, которые оптимальным образом решают какую-то задачу, а дальнейшее их развитие не происходит. То есть в результате саморазвития кибернетического устройства достигается какой-то уровень — и всё, дальше развитие не происходит. Есть надежда на так называемые многоагентные системы, в которых программные агенты работают в среде с неизвестными создателю агента элементами информации. Самые известные агенты — компьютерные вирусы, поэтому неизвестно, к чему это всё приведёт.

Стратегическая неопределённость — используются методы теории игр. В качестве игрока может выступать не только интеллектуальный агент, но и природа как таковая. Поспелов: если наше решение однократное и очень ответственное, то лучше не полагаться на среднее значение результата, а лучше считать, что природа выступает против нас как игрока, реализуя заведомо невыгодные для нас исходы.

Психологическая неопределённость – особенно важна при создании систем поддержки принятия решений или принимающих решения. Как-то перед рождественскими праздниками брокеры на Нью-Йоркской бирже доверили ведение торгов автоматизированной системе. На праздниках система увидела спад активности и приняла решение продавать всё, пока ещё берут — не был учтён психологический фактор.

Как связать эти три вида неопрелённости, как создать единую концепцию — связь статистической и психологической неопределённости через понятие субъективной вероятности оказалась неудачной. Для описания психологической неопределённости сейчас используют нечёткие множества. Теория нечётких множеств даёт нам некоторый формальный аппарат, а почему мы его применяем — потому что он лучше описывает явление, никакой теоретической базы, обосновывающей использование нечётких множеств у нас нет, просто аппарат подходит. Делаются попытки применить субъективную вероятность.

Есть несколько основных подходов к содержательной интерпретации понятия вероятности:

  • Классический: связан с истоками зарождения теории вероятности — возникшей благодаря человеческим порокам. Первые исследования теории вероятностей были выполнены французскими дворянами, которые любили играть в кости. В костях 6 граней с равными вероятностями выпадения. Равновероятность в классической интерпретации трактуется как равновозможность. Когда начались статистические исследования, такая интерпретация вероятности оказалась неподходящей. Статистические исследования стимулировались развитием страхового дела.
  • Статистическая интерпретация (фон Мизес) вероятность – это предел частоты наступления события в бесконечной последовательности испытаний. Когда начались исследования по принятию решений в условиях неопределённости, оказалось что статистическая интерпретация вероятности неудачна, ибо человек принимает решения не обладая достаточной статистической информацией. Сэмич: мы готовим яичницу, разбили 4 яйца, осталось одно. Оставить его нельзя, положим. Выбор — разбить яйцо на сковородку, или выбросить, или разбить яйцо в чашку (а вдруг оно тухлое). Если яйцо тухлое, вся яичница испорчена, если яйцо хорошее, а мы его выбросили, нас «замучит жаба», если мы разбили его в чашку — её потом придётся мыть. Если в такой ситуации оказался фермер — он знает статистическую вероятность того, что яйцо оказывается тухлым.
  • Субъективистская интерпретация вероятности — рассматривается пара (вероятность, полезность). В нашем примере — либо яичница из 5 яиц, либо вообще без яичницы. Откуда берётся вероятность — самый забавный вопрос — мы приписываем её априорно. Смысл всей этой штуки заключается в оптимизации наших вероятностно — полезностных отношений – мы корректируем априорные оценки.

Понятие обратной связи — Винер и вслед за ним другие подчёркивали важность обратной связи.
Стаффорд Бир — наше представление об управлении наивно примитивно и находится во власти фатального представления о механистической причинности. Бир в качестве примера приводит регулировщика уличного движения — он пытается направить машины оптимальным способом, но пытается сделать это на основе методов принуждения и обладает недостаточной информацией о потоках машин. Аналогично — управление потоком пассажиров, сходящих с трапа парохода: обычно это заканчивается суетой и неразберихой. В природе всё легко и эффективно — нам бросают мяч, мы его без труда ловим. Здесь работает не только механизм принуждения, но и механизмы обратной связи. Биологические механизмы по Биру представляют собой гомеостаты — устройства управления, предназначенные для поддержания некоего параметра в определённых пределах. Кибернетики обратили внимание на то, что механизмы обратной связи работают не только в сфере природных объектов, не только в сфере объектов технических, но и в сфере социальной — в области культуры.

Пример из Винера — в чём причина того, что латинский язык вышел из всеобщего употребления и стал мёртвым языком — вся образованная средневековая Европа говорила на латыни на протяжении нескольких столетий, а после эпохи Возрождения за 150 лет латынь выходит из употребления. Виноваты деятели эпохи Возрождения, которые познакомились с текстами классических авторов (Цицерона, Горация) и нашли, что эта латынь сильно отличается от той, на которой говорили тогда. Деятели Возрождения хотели вернуться к языку Цицерона, очистив латынь от многовековых наслоений. Их усилия по очистке языка привели к тому, что на этом языке никто не смог говорить. Арабский язык никто никогда не очищал и не упрощал, и вплоть до наших дней арабский язык существует как единый язык исламского мира. Управление языком осуществляется по принципу обратной связи с теми запросами, которые существуют в современном мире.

Согласно Биру, надо дополнить классификацию сложных систем ещё одним элементом — это системы, предназначенные для преобразования изолированных классов систем. ????

11. Инженерия знаний. Основные подходы к построению баз знаний и их философско-методологические основы.

Пара определений:
Инженерия знаний - дисциплина, занимающаяся извлечением знаний, созданием баз знаний и экспертных систем, систем поддержки принятия решений

База знаний - это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний

Может быть будет полезно упомянуть что-нибудь отсюда:
http://ru.wikipedia.org/wiki/Представление_знаний


лектор

Douglas Lenat:

Если программа существует чтобы удовлетворительно решать сложные задачи она должна хорошо знать окружающий мир. Без знаний - остаются только рассуждения.

Принцип знания (Фейгенбаум и Ленат): Система демонстрирует интеллект понимания и действует на высоком уровне способности вследствии знания которое она может вывести. А в знание включается: факты модели, метафоры, эвристики.
Результат - Экспертная Система(ЭС).

После краха идеи создания ИИ, перешли к идеи создания системы которая способна выводить из набора фактов новые факты(ЭС). Была идея извлечения эвристик из экспертов предметной области, но провалилась (эксперты не всегда обладали формализуемыми эвристиками).

Важные вопросы касательно знания:
1) Экзистенциальные: что есть знание, какими характеристиками обладает знание. Как отличить знание от мнения.
2) Технологические: как работать со знанием, как получать новое знание.

функциональное описание знания

Ньюэлл - должно быть функциональное, а не структурное.

Принцип рациональности: Если субъект знает что одно из действий приведет к данной цели, то он выберет … TODO!
Знание: то что приписывается субъекту, поведение которого может быть вычислено с помощью принципа рациональности.

Открытые вопросы этого определения:
1) Где обоснованность знания
2) Структура знания отсутствует

Уровень знания непосредственно над программно-символьным (компоненты знания могут быть определены в терминах элементарных программ)

В компьютерной литературе нередко противопоставляют знания фактам. Выделяют следующие пункты:
1) Знания обладают свойством интерпретируемости. Данные, например значение ячейки памяти, лишены возможности интерпретируемости.
2) Знания обладают классифицирующими связями
Не существует возможности установить связи при переходе от данных разных типов.
3) Для знаний можно определить ситуативную совместность. Это отношения "одновременно", "быть в одной области" итд.

Некоторые исследователи того времени видели сдвиг: раньше - для получения результата алгоритм применялся к данным, а теперь - к знанию применяются механизмы вывода.

Этот вопрос неким образом связан со следующим.

12. Проблема декларативного и процедурного подходов к преставлению знаний.

Этот вопрос связан с предыдущим.

Лекция

Процедурное знание - содержит в себе некоторую процедуру.

Преимущества декларативного знания
1) Более гибко
2) Обеспечивается публичный доступ к декларативному знанию
3) ???? - TODO:изыскать
4) Формальность или универсальность вывода. Вывод отделен от области знания
Декларативное знание можно рассматривать как контекстно-свободное(это включает в себя запреты на здесь/сейчас, см. предыдущий билет).

Нильсен предлагает логический подход. Знания - запись на языке логики: общие законы записываются с помощью высказываний с "=>" - импликацией, факты - атомарны.

(+):

  • Естественность представления знаний. неочевидно и непонятно что имеется ввиду
  • Надежность вывода. Вывод может совершить любой человек(даже не эксперт) если ему объяснить правила логики.

(-):

  • Не эффективен вывод. Имеется ввиду проблема неразрешимости определения выводимости формулы в логике предикатов первого порядка - аналог проблемы останова МТ. Это показал Стефен Кук.

Хотя вывод полный. В пропозициональной логике тоже все плохо - экспоненциальная временная сложность от количества термов(хотя конечно), хотя вывод непротиворечив и полон.

  • Проблема монотонности вывода (пересмотр при новой информации). Пример:

Есть правило:
мотор перегрелся => машина останавливается
ситуация1: мотор перегрелся, остановились
ситуация2: мотор перегрелся, но едем по оживленной трассе => ??? что делать

Первые ЭС использовали правила продукции: A => B. Если A, то B - действие. Декларативной семантики не было.

// материал из книжки Норвинга, на лекции рассазывали тоже самое но менее структурировано и полно.
Хорновские дизъюнкты:
Для вывода в пропозициональной логике используют правило резоюции. Но не всегда требуется полная мощь. Существуют базы знаний представленных в специальном виде - в хорновских выражениях. В общем случае, Хорновское выражение - коньюнкция литералов из которых положитилен не более чем один. Каждое Хорновское выражение может быть записано как импликация предпосылкой которой является коньюнкция положительных литералов, а заключение один положительный литерал.
( not A) or (not B) or C будет A&B=>C
Хорновские выражения имеющие только один положительный литерал называются определенными выражениями. Положительный литерал - голова выражения, остальные - тело. Определенное выражение без отрицательных литералов - просто утверждает что-то и называется фактом. Хорновские выражения не имеющие положительных литералов могут быть записаны как …=>False, и называются для ограничений целостности(используются для обнаружения ошибок в БД).

Это нужно для того чтобы:

  • ускорить вывод - в базах знаний представленные в такой форме, вывод линейно зависит по времени. Для вывода надо обойти базу не более двух раз для каждого литерала.
  • алгоритмы прямого и обратного логического вывода - естественны, в смысле что человек их может легко проследить, они для него очевидны
  • Непротиворечивость, полнота этих алгоритмов.

Пример такой базы:
P => Q
L & M => P
B & L => M
A & P => L
A &B =>
A
B
// конец материала.

Подход на основе семантических сетей. Это набор объектов и бинарных связей.
(+):

  • прямая обращенность к вопросам поиска информации
  • достаточность принципов организации -???

(-):

  • нет надежности механизмов вывода
  • нет формальной семантики

Фреймовый подход - Марвин Мински. Предложил психологическую модель, альтернатива логическому представлению.
Фрейм - структура данных для представления стереотипной ситуации, и по мнению Минского структуры человеческой памяти. Фреймы - состоят из слотов, для представления объектов в ситуации, указываем отношения в ситуации.
Пример: ???
(-):

  • Нет механизма вывода
  • Обоснованность модели отсутствует

Общие проблемы представления знаний
1) Нет психологических подтверждений того, что когнитивная структура мозга соответсвует предлагаемым моделям.
2) Знания человека интуитивны, он умеет обращаться с противоречиями. Эти модели - не умеют или плохо справляются.
3) Знания играют активную роль, противоречие приводит к истине - у человека.

Этот вопрос связан с предыдущим.


Из "Искусственный интеллект, современный подход", by П. Норвинг(глава гугл ресерч) и С. Рассел.

Имхо это даст более сильный ответ, в крайнем случае, помедитировав можно сильно расширить свой ответ.

Среди наиболее широко распространенных формальных языков наиболее крупным классом являются языки программирования(такие как C++, Java или Lisp). Сами программы представляют, в прямом смысле этого понятия, только вычислительные процессы, а структуры данных в этих программах могут представлять факты; например в программе для представления содержимого мира вампуса может использоваться массив 4x4. Поэтому оператор World[2,2]<-Pit языка программирования представляет собой довольно естественный способ формирования утверждения что в квадрате 2x2 имеется яма (Такие представления могут рассматриваться как выбранные произвольным образом; системы баз данных были разработаны именно для такого более общего способа хранения и выборки фактов, независимо от проблемной области). В языках программирования не достает какого-то общего механизма логического вывода фактов на основе других фактов; каждое обновление в структуре данных осуществляется с помощью процедуры характерной для данной конкретной области, подробности устройства которой уточняются программистом на основании его знаний о проблемной области. Такой процедурный подход представляет собой резкий контраст с декларативным характером пропозициональной логики, в которой не смешиваются знания и методы логического вывода, а логический вывод осуществляется независимо от проблемной области. Еще одним недостатком применения структур данных в программах (а, так же, в этом отношении и баз данных) является например отсутствие способа удобно сформулировать такое утверждение "в квадрате [2,2] или [3,1] имеется яма" ил "Если вампус находится в квадрате [1,1], то его нет в квадрате [2,2]". Программы позволяют хранить в каждой переменной единственное значение, некоторые системы допускают использование "неопределенных" значений, но в них не хватает выразительности, которая требуется при обработке частичной информации. Пропозициональная логика - декларативный язык, поскольку ее семантика построена на истиностных отношениях между высказываниями и возможными мирами. Кроме того, она имеет достаточную выразительную мощь для того, чтобы с ее помощью можно было обрабатывать частично заданную информации с использованием дизъюнкции и отрицания. Пропозициональная логика обладает еще одним свойством, которое является желательным для языков представления - композициональностью. В композициональном языке смысл высказывания представляет собой функцию от смысла его частей. Например, смысл высказывания "S(1,4)&S(1,2)" связан со смыслами высказываний "S(1,4)" и "S(1,2)". Было бы очень странно, если бы "S(1,4)" означало бы что в квадрате [1,3] чувствуется неприятный запах, а "S(1,2)" что неприятный запах чувствуется в квадрате [1,2], а "S(1,4)&S(1,2)", что квалификационный матч по хоккею с шайбой между Францией и Польшей, проходивший на прошлой неделе, закончился со счетом 1:1. Безусловно, при отсутствии в языке представления свойства композициональности функционирование системы рассуждений значительно затрудняется. Как было показано в главе 7, пропозициональная логика не обладает достаточной выразительной мощью, которая бы позволила кратко описывать среду с многочисленными объектами. Например, мы были вынуждены записывать отдельное правило, которое связывает между собой наличие ветерка и ям для каждого квадрата, например, вот таким образом: B1,1<=>(P1,2&P2,1). С другой стороны на естественном языке, несложно раз и навсегда сформулировать правило "в квадратах непосредственно примыкающих к ямам чувствуется ветерок". Синтаксис и семантика естественного языка каким-то образом позволяют кратко описать эту среду. Даже не очень глубокие рассуждения наводят на мысль что, естественные языки(такие как английски и русский) действительно являются очень выразительными. Например, авторы смогли написать почти всю эту книгу на естественном языке, лишь время от времени прибегая к использованию формальных языков (включая логику, математику и язык схем). В лингвистике и философии языка давно существует традиция, в которой естественный язык рассматривается по сути как декларативный язык для представления знаний и предпринимаются попытки однозначно определить его формальную семантику. Если бы такая программа завершилась успехом, это имело бы большое значение для искуственного интеллекта, поскольку позволило бы непосредственно использовать естественный язык(или его производную) в системах представления и формирования рассуждений. В соответствии с современными взглядами, естественный язык выполняет немного иное назначение: служит в качестве средства общения, а не исключительно как средство представления. Когда один приятель указывает пальцем и говорит другому: "смотри!", он хочет этим сказать, что, допустим, в фильме Супермен наконец-то взлетел над крышами. Тем не менее, нельзя утверждать, что в предложении "Смотри!" закодирован именно этот факт. Вместо этого смысл предложения на естественном языке зависит и от самого предложения и от контекста, в котором оно было сказано. Очевидно, невозможно сохранить такое предложение как "Смотри!" в базе знаний и надеятся на то, что удастся восстановить его смысл, если в базе не будет представлен так же и контекст. А следующий вопрос - как же можно представить контекст? К тому же, естественные языки являются некомпозициональными - смысл предложения такого как "Потом она это увидела", может зависеть от контекста, состоящего из многих предшествующих и последующих предложений. Наконец, недостатком естественных языков является неоднозначность, которая может стать причиной затруднений при формировании предложений. Например, Пинкер выразил эту мысль таким образом: "Когда люди говорит о косе, то их, безусловно не затрудняет определение того, идет ли речь об элементе женской прически, или о форме береговой косы, или о чем-то другом, а поскольку одно и тоже слово может соответствовать двум идеям".

Гипотеза сапира - уорфа: язык на котором мы говорим оказывает влияние на способ мышления. Пример про эскимосов и 50 слов для описания видов снега(пример Уорфа). Были и противники - Палль(нашел языки юпик и инупик которые имеют такое же количество слов как и в английском для обозначения снега). В целом же, популяция глубже знающая аспект мира - имеет больший словарь для описания понятий. Пример из профессиональной области - энтомологи имеют сотни тысяч слов для того что другие зовут просто жучками. Или в сфере профессиональных лыжников так же.

Язык логики первого порядка, синтаксис и семантику которого мы определим в следующем разделе, основан на понятиях объектов и отношений. Он стал чрезвычайно важным для математики, философии и искусственного интеллекта именно потому что эти области знаний(а фактически основная часть повседневного человеческого существования) могут вполне продуктивно рассматриватся как касающиеся объектов и отношений между ними. Логика первого порядка позволяет выражать факты о некоторых или всех объектах во вселенной. Это дает возможность представлять общие законы и правила, такие как следующее утверждение: "в квадратах, соседствующих с теми, где находися вампус чувствуется неприятный запах". Основное различие между пропозициональной логикой и логикой первого порядка заключается в том, что каждый из этих языков вносит различный онтологический вклад в описание действительности, те они по разному представляют характер действительности. Например, в пропозициональной логике предполагается что существуют лишь факты, которые относятся или не относятся к данному миру. Каждый факт может находится в одном из двух состояний - быть истинными или ложным. В логике первого порядка приняты более широкие предположения, а именно - мир состоит из объектов между которыми могут быть или могут не быть некоторые отношения. Некоторые варианты логики специального назначения позволяют внести еще больший онтологический вклад - например временная логика позволяет описать объекты с местом и временем. Так же, логику можно описать по эпистемологическому вкладу в познание - те возможные состояния знаний относительно факта которые она позволяет выразить.

Язык Онтологический вклад(что существует в мире) Эпистемологический вклад(степень доверия относительно фактов)
Пропозициональная логика Факты Истинно/ложно,неизвестно
Логика первого порядка факты,объекты,отношения Истинно/ложно,неизвестно
Временная логика факты,объекты,отношения, интервалы времени Истинно/ложно,неизвестно
Теория вероятностей Факты Степень доверия [0,1]
Нечеткая логика Факты со степенью истинности [0,1] Известное интервальное значение

Итоги:

  • В языках программирования, программы - это вычислительные процессы; Структуры данных это описания фактов. Это пример процедурного подхода. Он плох тем, что обновление данных происходит с помощью процедур специфичных для предметной области: в программах нет механизмов управления фактами.
  • Пропозициональная логика - декларативна.

Некоторые факты для усиления исходного ответа, оттуда же.

Первое полное описание пропозициональной логики и логики первого порядка в книге "Begriffschrift"(система обозначения понятий) Готтлоба Фреге.
Первое механическое устройство логического вывода было сконструировано графом Стенхоупом (1753-1816). Машина Стенхоупа, Demonstrator, была способна обрабатывать силлогизмы и некоторые логические выводы в теории вероятностей. Уильям Стэнли Джевонс в 1869, один из тех кто совершенствовал выводы Буля сконструировал "логическое фортепьяно" для вывода в булевой логике. Первой опубликованной компьютерной программой была Logic Theorist разработанная Саймоном, Ньюэллом, Шоу. Программа для формирования доказательств была спроектирована в 1954 году Мартином Дэвисом, но результаты работ по Logic Theorist были опубликованы немного раньше. Алгоритм проверки в пропозициональной логик через истинностные таблицы был разработан Л. Витгенштейном и Э.Постом.


Кратко суть:
Процедурное представление знаний - в виде некоторых алгоритмов управления; знания встроены в алгоритм; примеры - логическая модель, продукционная модель (примеры спорны, Норвиг считает иначе, да и Милославов тоже. Да и если подумать, из выданных определений - логический подход декларативен).
Логическая и продукционная модель представлены в ответе выше

Декларативное представление знаний - модель знаний, которая отделена от механизма порождения решений (соответственно упрощено описание системы управления и ее функционирования); примеры моделей: семантические сети, фреймовая модель

Семантическая сеть — информационная модель предметной области, имеющая вид ориентированного графа, вершины которого соответствуют объектам предметной области, а дуги (рёбра) задают отношения между ними. Объектами могут быть понятия, события, свойства, процессы

Фреймовая модель (с примером!):
Фрейм – это некоторая структура для представления знаний которая при ее заполнении соответствующими значениями превращается в описание конкретного факта, события или ситуации. Каждый фрейм можно рассматривать как семантическую сеть, состоящую из выделенных вершин и связей.

Фреймовая модель основана на принципе фрагментации знаний.

Основа фреймовой модели – слот, который состоит из имени некоторого признака, значений этого признака и связи с другими слотами.

Например, описание ситуации «Студент Иванов получил книгу А. Я. Архангельского «100 компонентов Delphi» в библиотеке ТГПУ им. Л. Н. Толстого в г. Туле» может быть представлено следующим образом:

ПОЛУЧЕНИЕ:

ОБЪЕКТ (КНИГА: (Автор, А. Я. Архангельский), (Название, 100 компонентов Delphi));

АГЕНТ (СТУДЕНТ: (Фамилия, Иванов));

МЕСТО: (БИБЛИОТЕКА: (Название, ТГПУ), (Расположение, Тула)).

Здесь ОБЪЕКТ, АГЕНТ и МЕСТО – это роли, которые играют слоты КНИГА, СТУДЕНТ и БИБЛИОТЕКА в рамках фрейма ПОЛУЧЕНИЕ.

13. Понятие искусственного интеллекта, эволюция представлений об искусственном интеллекте.

Понятие искусственного интеллекта, эволюция представлений об искусственном интеллекте

Искусственный интеллект может пониматься в сильном смысле слова и в слабом смысле слова (из 19 билета).

По мере развития техники и науки менялось и понятие искусственного интеллекта в зависимости от встающих перед ней проблем.

Понятие обучающихся машин столь же старо, как и сама кибернетика. Например приборы управления артиллерийским зенитным огнем линейные характеристики предсказывающего устройства зависят от долговременного знакомства со статистиками ансамбля тех временных рядов, которые мы хотим предсказать. Эти характеристики можно найти математически. по изложенным там принципам, но вполне возможно придумать вычислительную машину, которая будет собирать эти статистики и вырабатывать кратковременные характеристики предсказывающего устройства на основании опыта, уже пережитого самим предсказывающим устройством и записываемого автоматически.

Теперь настало время подвести некоторую черту (раскрыть историю понятия и его эволюцию)

На консультации лектор упомянул некого Розенбламп с программой обучающихся машин в 50-ые годы.

  • Однако, я нашел первое упоминание у Винера в статье о программе обучающихся машин играющих в игры со встречными интересами, как, например, в шашки. Эту интересную работу выполнили Сэмьюэл и Ватанабе в лабораториях фирмы IBM в 50-ые годы.

Таким образом, на ранних порах понятие искусственного интеллекта вводилось через обучающихся машины.

  • В 60-ые годы начало сформировываться понятие компьютерной системы.

Так Эллен Ньюэлл, Герберт Саймон (Physical Symbol System Hypothesis, 1976):
Определяют компьютерную систему как физическую символическую систему.

Физическая символическая система имеет необходимые и достаточные средства для того, чтобы производить осмысленные действия.

Осмысленные - значит уже есть понятие об исскуственном интеллекте

  • В 70-ые годы сформировалась область, которая получила название представление знаний.

Представление знаний — вопрос, возникающий в когнитологии (науке о мышлении) и в искусственном интеллекте. В когнитологии он связан с тем, как люди хранят и обрабатывают информацию. В Искусственном интеллекте (ИИ) основная цель — научиться хранить знания таким образом, чтобы программы могли обрабатывать их и достигнуть подобия человеческого интеллекта. Исследователи ИИ используют теории представления знаний из когнитологии. Такие методы как фреймы, правила и семантические сети пришли в ИИ из теорий обработки информации человеком. Так как знание используется для достижения разумного поведения, фундаментальной целью дисциплины представления знаний является поиск таких способов представления, которые делают возможным процесс логического вывода, то есть создание выводов из знаний.

Некоторые вопросы, которые возникают в представлении знаний с точки зрения ИИ:

* Как люди представляют знания?
* Какова природа знаний и как мы их представляем?
* Должна ли схема представления связываться с частной областью знаний, или она должна быть общецелевой?
* Насколько выразительна данная схема представления?
* Должна ли быть схема декларативной или процедурной?

Активно стала развиваться математическая логика, как аппарат для представления знаний.
Было очень немного top-down обсуждения вопросов представления знаний и исследования в данной области is a well aged quiltwork. Есть хорошо известные проблемы, такие как "spreading activation, " (задача навигации в сети узлов) «категоризация» (это связано с выборочным наследованием; например вездеход можно считать специализацией (особым случаем) автомобиля, но он наследует только некоторые характеристики) и «классификация». Например помидор можно считать как фруктом, так и овощем.

  • В 80-ые годы возникла парадигма Дуглас Б. Ленат предложил концепцию эвристической обработки знаний:

Ключ к решению задач с помощью искусственного интеллекта лежит в сокращении перебора вариантов при поиске решения. Для этого программы должны реализовать те же принципы, которыми в процессе мышления пользуется человек.

Цитата взята из его книги "Искусственный интеллект", которую можно найти http://alt-future.narod.ru/Ai/lenat.htm

  • И наконец, с 90-ых годов и по настоящее время господствует доктрина интеллектуальных агентов.

В искусственном интеллекте, под термином интеллектуальный агент понимаются разумные сущности, наблюдающие за окружающей средой и действующие в ней, при этом их поведение рационально в том смысле, что они способны к пониманию и их действия всегда направлены на достижение какой-либо цели. Такой агент может быть как роботом, так и встроенной программной системой. Об интеллектуальности агента можно говорить, если он взаимодействует с окружающей средой примерно так же, как действовал бы человек..

Информация из конспекта с прошлого года


Исторически сложились три основных подхода в моделировании ИИ:
1. изучаются структура и механизмы работы мозга человека, интеллектуальной деятельности, а конечная цель заключается в раскрытии тайн мышления.
2. моделирование интеллектуальной деятельности с помощью вычислительных машин. А цель работ — создание алгоритмического и программного обеспечения вычислительных машин, позволяющих решать интеллектуальные задачи не хуже человека.
3. создание смешанных человеко-машинных (интерактивных) интеллектуальных систем, на симбиоз возможностей естественного и искусственного интеллекта. Важнейшими проблемами в этих исследованиях являются оптимальное распределение функций между естественным и искусственным интеллектом и организация диалога между человеком и машиной.
[править]
определение интеллектуальности
1. по А. Н. Колмогорову, любая материальная система, с которой можно достаточно долго обсуждать проблемы науки, литературы и искусства, обладает интеллектом.
2. Тьюринг: в разных комнатах находятся люди и машина. Они не могут видеть друг друга, но имеют возможность обмениваться информацией (например, с помощью электронной почты). Если в процессе диалога между участниками игры людям не удается установить, что один из участников — машина, то такую машину можно считать обладающей интеллектом
[править]
цели создания AI
1. усиление человеческого интеллекта (применение AI как экспертной системы)
2. любой эвристический алгоритм – своего рода AI (например, обучающийся спамофильтр)
3. любая задача, где заранее не известен алгоритм решения требует AI
сверхзадачей AI является построение компьютерной системы, которая обладала бы уровнем эффективности решений неформализованных задач, сравнимым с человеческим уровнем или превосходящим его

14. Понятие рациональности в философии и «искусственном интеллекте».

Одной из центральных тем современной философии является проблема рациональности. Разброс подходов к вопросу о природе разума и границах рационального постижения действительности (от философии жизни до неопозитивизма и постпозитивизма) определяет и многообразие ответов. Философия XX века заявляет о кризисе рациональности и связывает его с кризисом всей западной цивилизации. Гносеологическая проблема границ и возможностей рационального познания имеет глубокий антропологический фундамент. Прояснение вопроса о рациональности предполагает не только гносеологические, но и антропологические и аксиологические моменты.

В философии нет единства по вопросу о содержании понятия 'рациональность'. Насчитывается более двух десятков определений. Все это многообразие можно упорядочить в несколько групп. Рациональность это:

  • характеристика деятельности человека;
  • характеристика знания;
  • характеристика методологии или правил деятельности;
  • атрибутивное свойство всех технических цивилизаций;
  • характеристика мира в целом;
  • специфический тип упорядоченности, особая структура, противостоящая бесструктурности и принципиальной невыразимости;
  • универсальная категория, охватывающая логику в ее классическом и неклассическом понимании, диалектику, а также некоторые формы мистического опыта.

Понятно, что такое разнообразие определений только усложняет проблему, но, с другой стороны, позволяет очертить весь круг вопросов, который связан с этой темой. XX век показал, что развитие рациональности, оторванной от ценностного контекста, приводит к эрозии культурных смыслов и потере современным человеком идентичности. Установки на рациональность оказалось недостаточно, чтобы постичь человеческие чувства, болезнь, смерть, одиночество, переустроить общество на гуманистических началах и справиться со всей мощью иррационального. Ориентация на науку как абсолют породила раскол внутри самого разума.

Следствием этого стал вопрос - является ли европейский научный разум высшим плодом развития человека и культуры, или он принадлежит только своей эпохе и преходящ вместе с ней? В современной философии происходит пересмотр представлений о рациональности, но не отказ от идеи разума, являющейся величайшей ценностью и достижением западной цивилизации. В конфликтах и кризисах XX века человечество осознало, что сон разума порождает чудовищ, но таким же чудовищем является и гипертрофированный разум, забывший о добре и красоте. Современная философия, отказываясь от фрагментарных, догматичных представлений, тем самым вновь доказывает ценность и необходимость критической рефлексии.

Теперь обратимся к понятию рациональности в «искусственном интеллекте».
Существует четыре определения:

  1. Идеальная рациональность - агент в каждое мгновение действует таким образом, чтобы максимизировать свою ожидаемую полезность с использованием информации, получаемой из среды. Вычисления необходимые для достижения идеальной рациональности оптимальности требует слишком больших затрат времени.
  2. Вычислительная рациональность – в итоге возвращает то, что рассматривалось как рациональный выбор в начале этапа формирования или рассуждений. Это свойство может представлять интерес только в демонстрационных системах. В большинстве случаев реальной среды правильный ответ теряет свою ценность, если он не был своевременным.
    На практике проектировщики систем ИИ ищут компромисс между требованиями по обеспечению качества решений и требованиями по уменьшению затрат времени на получению приемлемой общей производительности. Но теоретические основы вычислительной рациональности не позволяют предложить достаточно обоснованного способа выработать таких компромиссов. В качестве примера можно рассматривать логических агентов и агентов, основанных на принятии решений.
  3. Ограниченная рациональность (Г. Саймон) – описательная теория принятия решений реальными агентами. Способность человеческого разума решать и формулировать сложные задачи слишком мала по сравнению с масштабными задачами, поэтому вводится принцип “непривязанности” – продолжение рассуждений следует осуществлять достаточно долго лишь для того, чтобы обеспечить “приемлемый ответ”.
    Это полезная модель человеческого поведения, но оно не имеет формальной спецификации для интеллектуальных систем: в теории Саймана не дано определения “вполне приемлемого ответа”. Кроме того, принцип непритязательности — лишь один из методов работы с ограниченными ресурсами.
  4. Ограниченная оптимальность. Агент действует настолько хорошо, насколько это возможно, с учётом его вычислительных ресурсов. Ожидаемая полезность для ограниченного оптимального агента является по меньшей мере столь же высокой, как и ожидаемая полезность любой другой программы работающей на том же компьютере.

15. Интернет и проблема субъекта. Влияние Интернета на сознание и язык.

Ответ

Лекция

Что понимается под субъектом? В классической философии субъект - несомненное и неоспоримое основание любого знания.

Субъект - познающее:

  1. Декарт - самопознание есть первая очевидность, данность, предшествующая всякому познанию, да и вообще всему.
  2. современная философия - субъект - конкретный индивид, сущетвующий во времени, имеющий биографию и находящийся в неких коммуникативных отношениях с другими людьми. Т.е. субъект мыслится как изначально включенный в реальный мир и систему отношений с познающими индивидами. Значит мы имеем влияние интернет-технологий на структуру познающего субъекта, сознание и язык.

Аспекты влияния:

1. Формы управления и общения

Административно-силовые формы управления уже не имеют силы. Тип социума в интернете может быть соотнесен с анархистским идеалом общества как некоторой горизонтальной совокупностью общин.
Интернет-сообщества противопоставляют в организационном смысле себя государству. Они строятся на других основаниях и имею иную модель управления.
Размывается вертикаль общения между индивидами. Если рассмотреть жизнь человека, то сначала его общение происходит в паре "родители-ребенок", потом "учитель-ученик", "начальник-подчиненный". В интернете, во многом благодаря анонимности (хотя бы частичной) из общения исключается биография общающихся, харизма и т.д.

2. Изменение сознания

1. Полифоничность сознания: в отличии от диалогоа или монолога интернет позволяет реагировать на группу сообщений. При этом создается комлексный ответ, который может вбирать различные оттенки смысла из каждого из сообщений.
2. Распределенность сознания (распределенность виртуальной личности): Благодаря анонимности появляется возможность одновременно общаясь с другими людьми занимать несколько разных личностных позиций.
3. Виртуализация общения: язык, на котором осуществляется общение, оказывает влияние на наше сознание. Иногда общение в интернете приобретает формы, которые не могут быть отнесены ни к устном, ни к письменному общению.
4. Визуализацие мышления: благодаря информационным технологиям наше мышление становится всё более визуальным, т. е. всё активнее в процессе мышления используются визуальные формы. Общение через интернет активно использует визуальную информацию.
5. Расширение сферы сознания: виртуальное сознание включает в себя надличностные уровни и предсознательные уровни.
6. Увеличение степени гибкости сознания: большая восприимчивость к различным точкам зрения, поскольку человек сам имеет возможность отстаивать сразу несколько точек зрения.
7. Переход от одномерного к многомерному сознанию - человек выступает в различных ролях и сознание не соотносится с личностью

3. Влияние технологий на различные виды культуры

1. Объем информации
Объем информации на отдельно взятого индивида увеличивается. Следовательно, сокращается время подачи информации, остается все меньше времени на обсуждение и обдумывание. Плюс исчезает "аналитическая информация", т.е все меньше сообщений снабжаются анализом и описанием ситуации (окружения).
2. Образование и наука
За время обучения надо обрушить на учеников все больший объем знаний. При этом количество учебных зачастую сокращается. Это все приводит к тому, что:

  • учебники заменяются задачниками
  • книги - кратким изложением
  • лекции - кратким конспектом

Аналогичная ситуация и в науке - учёные предпочитают читать не статьи, а краткие рефераты. Это может привести к появлению непроверенных материалов - учёные полагаются на тех, кто делал эти рефераты. Так же и на защите - может так случиться, что кандидатскую диссертацию прочитают только 3 человека, включая автора.

4. Влияние на порождаемые тексты и язык

Необходимость быстро реагировать на интернет-сообщения приводит к тому, что процесс написания текста сильно ускоряется. Т.е. интернет-тексты не есть тексты в классическом смысле этого слова. Это нечто среднее между устной и письменной речью:

  • используются шаблонные структуры, которые применяются без учета адресата (явление автоматичности письма в интернете)
  • обрывочность сообщений
  • сокращенный стиль изложения
  • отсутствие развернутой аргументации

Феномены:

  • феномен смыслового резонанса (мысли различных участников интернет-общения могут вызвать возникновение в сообществе новой мысли, возможно, выходящей за рамки изначального обсуждения.)
  • феномен гипертекста - текст в интернете не есть некоторый индивидуальный текст; у многих текстов автор присутствует распределенным образом (например, это вики).
  • феномен бриколлажных текстов - компиляция текстов из кусков, причем процесс производится как человеком, так и машиной

Материал не из лекций/не закончено:
Известно, что язык есть основное средство коммуникации и выражения мыслей, инструмент познания субъекта. Интернет, обладая основными параметрами, характерными для СМИ (прямая обезличенная доставка информации извне к множеству субъектов) воздействует как на субъекта, так и на язык.
Влияние на личность/проблема субъекта:
А.Белинская : "Одна из таких ярких особенностей [общения личностей в интернете] - низкая контекстуальность интернет-коммуникаций. Дело не в том, что быстро, много, анонимно, максимально управляемо со стороны субъекта коммуникации (в том смысле, что если не хочу - плюну и выключусь), дело в том, что это общение низко контекстуально, оно происходит с минимальной опорой на устоявшиеся социальные нормы, ценности."

16. Философские и частнонаучные предпосылки создания «искусственного разума».

Ответ

Частно-научные предпосылки

Существую две концепции работы головного мозга:

  1. Нейрофизеология, биология
    Изучает, как понимается и как истолковывается деятельность головного мозга; выделяются нейроны как строительный блок головного мозга, после чего производится их моделирование на компьютере.
  2. Психология интеллектуальной деятельности
    Человек обрабатывает информацию по средством языка. Язык - символические структуры, обрабатываемые по определенным правилам. Если мы изучим правила, то сможем промоделировать работу головного мозга.

Из двух научных направлений, описанных выше, сформировались две парадигмы, применяемые при решении задачи создания искуственного интеллекта в любом его определении:

  1. Моделирование и аксиоматизация принципов работы головного мозга. Данный подход сильно связан с процессом обучения. Задача - научить промоделированную систему нейронов выполнять (решать) некоторую задачу.
  2. Исследуй поведение и аксиаматизируй поведение. Предполагает определенный психологический фундамент, определенный подход.
    Функциализм - человеческое поведение может быть представлено, как набор функций. Следовательно, интеллектуальное поведение описывается как набор функций вида "стимул —> рекция". В данном подходе обработка информации понимается чисто функционально.

Философские предпосылки.

  1. Философское основание - мышление является продуктом высоко-организованной материи.
    Эшби (закон разнообразия) - для того, чтобы адекватным образом обрабатывать информацию о каком либо сложном объекте, а обработка начинается с отражения, сама отражающая система должна обладать достаточной степерью сложности.
    TODO: Ильенков? Вроде надо его почитать…
  2. Мышление и интеллектуальная деятельность предполагается как процесс символьной обработки информации. Не играет роли:
    1) что мы обрабатываем
    2) что является структурой, обрабатывающей информацию
    важно, что "эта штука", выполняя символьную обработку, демонстрирует интеллектуальное поведение общего характера.

Саймон: интеллектуальное поведение общего характера - такое поведение, при котором если субъект знает, что для действие X приводит к цели Y, то он выберет действие X

Т.е. нет принципа интеллектуальности, нет сущности интеллектуальности. Все суть просто оперирование символами.

17. Влияние информационных технологий на основные сферы жизни общества. Проблема информационного неравенства.

С момента появления первых работ в области кибернетики и информатики, с момента того, как возникла идея автоматизации процессов производства на основе ЭВМ возник вопрос о влиянии информационных технологий на жизнь общества. В основе первых попыток обсудить данную проблему лежала вполне здравая предпосылка, что жизнь общества определяется развитием средств производства и, таким образом, внедрение кибернетических средств производства может вызвать изменение производственных сил общества и повлиять на все сферы жизни общества. Винер призывает учитывать последствия автоматизации производства — высвобождение большого количества людей. Правительства должны продумать механизм минимизации тех социально негативных последствий, которые могут быть вызваны автоматизацией. С другой стороны, мы находим у Винера полемику о возможности использования достижений кибернетики с целью манипулирования людьми в политической сфере. Он приводит письмо, которое он получил от священника — исследования в области кибернетики являются безнравственными и опасными, поскольку результаты могут быть применены в управлении людьми. Винер всегда осторожно относился к использованию результатов в области политического или социального управления, однако сама по себе проблема существует. Винер, говоря о тоталитарных государствах, говорит, что эти тоталитарные государства представляют собой своеобразный муравейник. Эта метафора представляется не совсем удачной, поскольку в тоталитарном государстве управление осуществляется на основе системы приказов. Муравью никто не говорит, что надо делать. Управление осуществляется на основе системы рефлексов на команды, посылаемые маткой типа «мне слишком жарко» или «есть хочу». Муравей выполняет некую предзаданную систему действий, получив сигнал.

4 сферы жизни общества

  1. экономическая,
  2. политическая,
  3. социальная,
  4. духовая.

Дальше выстраиваем ответ, показывая влияние информационных технологий на жизнь в этих сферах.

политическая сфера — по мере развития информационных технологий в современном обществе власть перемещается от диктаторов к манипуляторам. Современные информационные технологии (телевидение, радио) позволяют создать определённое восприятие мира, такое, когда легко оказывается манипулировать сознанием в том числе и в сфере политического управления. Сравнивают реакцию американского общества на войну во Вьетнаме (весьма негативная у большинства членов общества) и американские бомбардировки Сербии, или войну в Ираке. Сербия — всё американское общество в большинстве одобрительно относилось к военным действиям — потому что предварительно была произведена агитационная работа. Население стало реагировать по принципу муравейника — муравей добровольно реагирует на сигнал матки — так же и американец добровольно выполняет то, что выгодно власти.

Винер рассматривал ешё одну важную проблему — проблему секретности информации. Винер рассматривал эту проблему в контексте его времени — противостояния двух систем — советской и западной, вопрос — нужно ли сдерживать развитие информационных технологий, используемых для распространения информации — Винер отвечает - нет: если открытие сделано в одном государстве, то результат скоро станет известен и представителям другого государства, как бы его не засекретили «Для разума нет линии Мажино». Винер приводит эпизод из собственной биографии — он опубликовал ряд работ, его пригласили в министерство обороны США и спросили — в СССР занимается кто-нибудь похожим или нет. Тогда была вторая мировая, и учёные не общались. Однако Винер сказал, что такими исследованиями мог заниматься Колмогоров (он знал его предвоенные работы). После войны они встретились и пришли к выводу, что их результаты практически совпадают. Результаты мало зависят от исследователей.

экономическая - Экономисты затрудняются найти адекватную математическую модель, описывающую товарно-денежные отношения в сфере знаний и информации. Информация отличается от обычного товара — скажем, когда мы купили сок, количество его у продавца уменьшилось. Если я продал программу, то, получив за неё деньги, я оставляю у себя знания о программе (или саму программу).

Ещё одна проблема — в глобальном обществе присутствует информационное неравенство — граждане различных государств имеют различный доступ к информационным ресурсам человечества. Информационное неравенство нередко сопровождается информационной экспанисией. Говорят об информационном колониализме и культурном империализме. Например — поскольку центром развития и распространения программных продуктов являются США и англоязычные страны, то большая часть ПО создаётся с учётом английского языка. Таким образом, мы можем говорить об экспансии английского языка.

социальная сфера — размываются границы государств. Происходят элементы утраты национальной самоидентификации. Происходят изменения в семейных отношениях (снижается рождаемость). Процессы коммуникации между людьми облегчаются, меняется пространство коммуникации. Есть изменения и в духовной сфере жизни общества — язык, литература, кинематограф.

Ещё в этом вопросе можно рассказать про Информационное общество.

17. Информационные технологии и проблема их влияния на жизнь человека.

В списке билетов на сайте кафедры этого билета нет!

См. вопрос 17.

18. Количественные и качественные характеристики информации и проблема их отражения в теориях информации (К. Шеннон, А. Колмогоров, Р Карнап, Ю.А. Шрейдер)

Развитие средств связи (телефон, телеграф, радио) и в начале XX в. потребовало численных методов исследования характеристик трактов передачи сообщений, отвлекаясь от смысла сообщений - количественно-вероятностный подход.
Понятия неопределенности и вероятности взаимно обратимы. Выбор одного или нескольких вариантов из множества уменьшает неопределенность. Хартли предложил считать количество информации, приходящееся на одно сообщение, равным логарифму общего числа возможных сообщений (тут все равновероятно).

На практике при определении количества информации необходимо учитывать как количество различных сообщений от источника, так и разную вероятность их получения (Шеннон).

Р. Эшби считал, что информация есть там, где есть неоднородность (разнообразие) и единицей измерения может быть различие между объектами в одном определенном свойстве. Чем больше различий, тем больше информации. Под разнообразием следует подразумевать характеристику степени несовпадения элементов некоторого множества.

Близка к разнообразностной идея алгоритмического измерения количества информации, выдвинутая в 1965 г. А.Н. Колмогоровым. Количество информации определяется как минимальная длина программы, позволяющей преобразовать один объект (множество) в другой (множество). Чем больше различаются два объекта между собой, тем сложнее (длиннее) программа перехода от одного объекта к другому.

Если понятие информации связывать с разнообразием, то причиной существующего в природе разнообразия, по мнению академика В.М. Глушкова, можно считать неоднородность в распределении энергии или вещества, в пространстве и во времени. Информация же есть мера этой неоднородности. Информация существует постольку, поскольку существуют сами материальные тела. С понятием информации в кибернетике не связано свойство ее осмысленности. Звезды существуют независимо от того, имеют люди информацию о них или нет. Объективное существование объекта создает неоднородность в распределении вещества и поэтому является источником информации для когнитивной системы. Таким образом, по В.М. Глушкову, информация независима от нашего сознания.

Рассмотренные выше определения и толкования понятия информации в принципе не могут учесть ее содержательного и ценностного аспектов. Попытки оценить не только количественную, но и содержательную сторону информации дали толчок к развитию семантической (смысловой) теории информации. Исследования в этой области теснее всего связаны с семиотикой - теорией знаковых систем.

Одним из важнейших свойств информации, которое мы можем наблюдать, является ее неотделимость от носителя: во всех случаях, когда мы сталкиваемся с любыми сообщениями, эти сообщения выражены некоторыми знаками, словами, языками. Семиотика исследует знаки как особый вид носителей информации. Рассуждая о количестве, содержании и ценности информации, содержащейся в сообщении, можно исходить из возможностей соответствующего анализа знаковых систем, таких как естественные и искусственные языки, системы сигнализации, логические, математические и химические символы.

Знаковые системы рассматриваются с позиций синтактики, семантики и прагматики.

  • Синтактика изучает синтаксис знаковых структур - способы сочетаний знаков, правила образования сочетаний и преобразований безотносительно к их значениям.
  • Семантика изучает знаковые системы как средства выражения смысла, определенного содержания.
  • Прагматика концентрируется на изучении практической полезности сообщений для потребителя.

Основная идея семантической концепции информации заключается в возможности измерения содержания (предметного значения) суждений. Но содержание всегда связано с формой, хотя и не взаимно однозначно. Поэтому и исследования семантики базировались на понятии информации как уменьшении или устранении неопределенности.

Первую попытку построения теории семантической информации предприняли Р. Карнап и И. Бар-Хиллел. Они предложили определять величину семантической информации посредством так называемой логической вероятности, представляющей собой степень подтверждения той или иной гипотезы. При этом количество семантической информации, содержащейся в сообщении, возрастает по мере уменьшения степени подтверждения априорной гипотезы. Если вся гипотеза построена на эмпирических данных, полностью подтверждаемых сообщением, то такое сообщение не приносит получателю никаких новых сведений. Логическая вероятность гипотезы при этом равна единице, а семантическая информация оказывается равной нулю. Наоборот, по мере уменьшения степени подтверждения гипотезы, количество семантической информации, доставляемой сообщением, возрастает.

Для всех прагматических подходов характерно стремление связать понятие информации с целенаправленным поведением и выдвинуть те или иные количественные меры ценности информации.

19. Программа «сильного искусственного интеллекта» и ее критика в работах Х. Дрейфуса, Дж. Серля, Э. Ильенкова.

Джон Серл предложил различать «слабый» и «сильный» искусственный интеллект.

Главная цель «слабого» ИИ — в построении успешной модели моделирования ментальных состояний, которая не предполагает наделение компьютеров подлинным сознанием. Цель «сильного» ИИ, напротив, заключается в построении компьютерной системы, которая была бы столь же сознательной, как и человек, хотя и не обязательно их мыслительный процесс будет подобен человеческому.

Джон Сёрль (статья “Разум мозга — компьютерная программа?”):

Более того, такая программа будет не просто моделью разума; она в буквальном смысле слова сама и будет разумом, в том же смысле, в котором человеческий разум — это разум.

Алан Тьюринг, 1950 г.
В статье “Могут ли машины мыслить?” предлагает так называемую игру в имитацию.

Я собираюсь рассмотреть вопрос: могут ли машины мыслить. Но для этого нужно сначала определить смысл терминов "машина" и "мыслить". Можно было бы построить эти определения так, чтобы они по возможности лучше отражали обычное употребление этих слов, но такой подход таит в себе некоторую опасность. Дело в том, что, если мы будем выяснять значения слов "машина" и "мыслить", исследуя. как эти слова определяются обычно, нам трудно будет избежать того вывода, что значение этих слов и ответ на, вопрос "могут ли машины мыслить?" следует искать путем статистического обследования наподобие анкетного опроса, проводимого институтом Гэллапа*. Однако это нелепо. Вместо того чтобы пытаться дать такое определение, я заменю Наш вопрос другим, который тесно с ним связан и выражается словами с относительно четким смыслом.

Тьюринг считал, что мы можем говорить о том, что компьютер «мыслит», если эксперт не может отличить ответы компьютера, полученные в ходе анонимного диалога через компьютерный терминал от ответов людей. Задачей человека является доказать эксперту, что он человек, а задача компьютера – обмануть эксперта (доказать, что он не компьютер, а человек). Эта игра в имитацию также носит название “тест Тьюринга”. Под компьютером Тьюринг понимает систему из трёх составных частей:

  • память
  • управляющую систему (контролер)
  • программу.

Фактически, это машина Тьюринга с памятью.

Существенным здесь является то, что взгляды Тьюринга на природу разума были бихевиористскими — разумна та система, которая ведет себя как разумная.

На сегодняшний день существует вариант теста Тьюринга, который также может использовать базу знаний людей (Интернет), для того, чтобы эмулировать “внешний мир” человека. Фактически интернет становится для компьютера “внешним миром”.

Эллен Ньюэлл, Герберт Саймон (Physical Symbol System Hypothesis, 1976):
Определяют компьютерную систему как физическую символическую систему.

Физическая символическая система имеет необходимые и достаточные средства для того, чтобы производить осмысленные действия.

Критика теста Тьюринга

Одним из наиболее известных аргументов против него является мысленный эксперимент «Китайская комната», предложенный Джоном Сёрлем.

Мысленный эксперимент: Китайская комната.

Я нахожусь один в комнате. Мне дают большой китайский текст. Китайского языка я не знаю. Даже не знаю, на китайском ли этот текст. Вместе с первым текстом мне дают правила на родном мне языке. Они помогают соотнести м/д собой 2 набора формальных символов, которые я могу идентифицировать по форме. Потом дают второй текст. И наконец, мне дается 3ий текст. Действуя по правилам инструкции на родном мне языке, я обрабатываю второй и третий текст и выдаю набор символов на китайском языке на выход. И я не знаю, что люди, дающие мне все это, 1ый кусок называют текстом (или мою программу + базу данных), 2ой – рассказом, а 3ий – вопросами. Я работаю как компьютер. Предположим, что я так натренировался, что мои ответы не отличить от ответов китайца. 1) понимаю ли я? - нет. 2) я, тексты+инструкции не созд.дост.условий для понимания, и тем более не объясняют понимания. Мне предоставляет все, что может предоставить И.И., но я так и не понимаю. Какие бы форм.принципы вы не вложили в машину, этого будет недостаточно для понимания, т.к. Человек может следовать тем же формальн.принципам, но не понимать.

Нам хочется наделить машины интенциональностью (комп.может, способен, глючит, понимает, знает, умер), мы это делаем метафорично.

Дрейфус:
Истинный разум невозможно отделить от его человеческой основы, заключенной в человеческом организме.

Цифровой компьютер — не человек. У компьютера нет ни тела, ни эмоций, ни потребностей. Он лишен социальной ориентации, которая приобретается жизнью в обществе, а именно она делает поведение разумным. Я не хочу сказать, что компьютеры не могут быть разумными. Но цифровые компьютеры, запрограммированные фактами и правилами из нашей, человеческой, жизни, действительно не могут стать разумными. Поэтому ИИ в том виде, как мы его представляем, невозможен

Мышление и восприятие включает целостные процессы, которые трудно понять в терминах последовательно или даже параллельно осуществляемых дискретных операций; поскольку мозг по крайней мере отчасти работает, видимо, как аналоговое устройство, то весьма вероятно, что и наш разум порождает мысли и восприятия на базе "полей", "сил", "конфигураций" и т. п.". Такое понимание интеллектуальной деятельности подпадает под более широкое (чем дискретная переработка информации) понимание "информационного процесса", означающее, "что наш разум на основе одних осмысленных образований строит другие осмысленные образования

Ильенков, "Диалектическая логика":
Формализовать логику невозможно, уже пытались, результат: формальная и математическая логика.

Ильенков о невозможности классического компьютера к мышлению:

…Способностью мыслить человек обязан матери-природе так же мало, как богу-отцу. Природе он обязан только мозгом – органом мышления. Способность же мыслить с помощью мозга не только развивается…, но и возникает впервые только вместе с приобщением человека к общественно-человеческой культуре…» «Потребности», направившие его (человека) к объективному (лишенному личной корысти) созерцанию окружающего мира, были уже не потребностями тела отдельного индивидуума…», но «человеческого коллектива, производящего свою материальную жизнь совместным трудом. Психика человека и была продуктом и следствием жизнедеятельности этого организма. Он создал человечески мыслящий мозг и человечески видящий глаз…. Мыслящее существо необходимо должно быть подвижным… активно изменять, переделывать окружающую его естественную среду, строя из неё своё «неорганическое тело» – тело цивилизации. Ни грибы, ни лужи, даже большие, как океан, в таких действиях потребности не испытывают. По этой причине и мышления им требуется не больше, чем телеге пятое колесо… Ибо мышление – функция активной предметной деятельности, её обеспечивающая и ради неё возникающая. А не функция беззаботного лежания…»

20. Развитие информационных технологий и будущее земной цивилизации (К. Дриккер, Н. Моисеев, В. Турчин).

Дата доклада — 19.04.2008

Валентин Турчин, Клифф Джослин. "Кибернетический манифест", ~2000 г.

Основное понятие — метасистемный переход.

Когда некоторое число систем интегрируются в единое целое с возникновением нового уровня управления, мы говорим, что имеет место метасистемный переход.

Метасистемный переход — квант эволюции. Системы эволюционируют метасистемными переходами. Так, происходящие в рамках естественного отбора главнейшие эволюционные сдвиги — крупномасштабные метасистемные переходы. Примеры из истории:

  • образование многоклеточных организмов,
  • появление разума (мозг получает возможность управлять формированием ассоциаций ментальных представлений),
  • образование человеческого общества.

Человеческое общество качественно отличается от животных благодаря способности людей создавать и развивать язык. Язык выполняет две функции: обмен информации между индивидуумами и создание моделей действительности. Язык — это как бы продолжение человеческого мозга (продолжение мозга всех членов общества), это коллективная модель действительности, совершенствуемая всеми членами общества и передаваемая от поколения к поколению. Т.о., человеческое общество можно рассматривать как единый организм.

Прогноз на будущее:

  • социальная интеграция "в ширину". Образование единого мирового сообщества и мирового правительства с ответственностью за экологию земного шара.
  • социальная интеграция "в глубину". Физическая интеграция индивилуальных нервных систем с созданием потенциально бессмертных человеческих сверхсуществ. Человеческие индивидуумы будут рождаться и жить в молодом и зрелом возрасте подобно тому, как они живут сейчас, а затем принимать или отвергать интеграцию в сверхсущество. Таким образом, физическая интеграция индивидуумов приходит не на смену индивидуальной жизни, как мы ее знаем сейчас, а в дополнение к ней.

С развитием науки и техники происходит упадок метафизической веры в бессмертие. Традиционные религиозные системы медленно, но верно теряют влияние.

Другой род бессмертия — творческое или эволюционное. Это представление о том, что смертное человеческое существо достигает бессмертия, внося свой вклад в некий универсальный бесконечный процесс.

Кибернетическое бессмертие. Человеческое существо есть, в конечном счете, кибернетическая система — определенная форма организации материи, которая включает многоуровневую иерархию управления. То, что мы называем нашей душой или сознанием, ассоциируется с высшим уровнем в этой иерархии. Наша организация постоянно переживает частичную смену материала, в котором она выполнена. Не видно причин, по которым эта смена не могла бы идти сколь угодно далеко, включая переход к совершенно новым материалам и к принципиально неограниченному времени существования.

Кибернетическая интеграция должна сохранить творческое ядро человеческой личности, ибо оно является двигателем эволюции. Она также должна сделать личность бессмертной, ибо с эволюционной точки зрения нет смысла обрывать ее существование.

Следует ли ожидать, что все человечество объединится в единое сверхсущество? С эволюционной точки зрения это и нежелательно, и маловероятно. Жизнь можно сравнить с пирамидой: вершина поднимается ввысь и одновременно расширяется основание. Осуществление кибернетического бессмертия потребует, несомненно, чем-то пожертвовать; для начала, надо будет решительно сосредоточить усилия на дальнейшем развитии науки. Совсем не очевидно, что большинство людей в большинстве сообществ захотят поставить перед собой такую цель. Поскольку интеграция может быть лишь добровольной, надо ожидать, что только часть, вероятно небольшая, человечества образует сверхсущества, большинство же останется в состоянии “человеческого планктона”. Неинтегрированная часть не может конкурировать с интегрированной; она может лишь поставлять материал для сверхсуществ. Без интеграции человечество не может претендовать на какую-либо серьезную роль в Космосе.

В наше время мы можем яснее, чем когда-либо, видеть фундаментальное противоречие конструктивной эволюции человеческого общества: между социальной интеграцией и личной свободой. Это противоречие реально, но ниоткуда не следует, что оно неразрешимо. Как достичь органического синтеза интеграции и свободы — вот вызов, который природа бросает человеку.

А.С. Дриккер. "Человечество: информационный идеал", 2000 г.

Культура и человек представляют собой результат эволюционного процесса, культура вырастает на взаимодействиях «личность — культурная среда». Культуру можно представить как самоорганизующуюся систему, динамика которой определяется адаптацией к изменяющимся внешним условиям.

Критерием отбора, определяющего «выживающие» культурные мутации, является преимущество в информационном ускорении — в приращении скорости передачи информации.

Рост и распространение культуры как передача и накопление информации — это процесс, повсеместно и безусловно связанный с интенсификацией и расширением контактов, общения, а следовательно, и с увеличением плотности и численности населения. Если представить сохранение интегрального опыта как необходимое условие эволюции культуры, то следует прежде всего рассмотреть культуру как систему передачи информации между поколениями. А высокая надежность передачи может быть гарантирована лишь огромной избыточностью, для поддержания которой при трансляции расширяющегося, аккумулируемого культурного опыта и множится тысячелетиями население Земли.

Полный информационный запас культуры складывается из «независимой» (хранящейся вне человека) информации и информации «живой», существующей только вместе с человеком. Отстраненную от человека информацию, вероятно, можно считать необходимым условием социокультурного прогресса, но не достаточным для обеспечения стабильного воспроизводства культуры. Стабильность же репликации культуры следует связать с информацией, носителем которой является человек с его «живой» культурой.

Расширенное воспроизводство народонаселения продолжалось, с ускорениями и замедлениями, вплоть до конца ХХ столетия. И оставалось адекватным темпу информационного ускорения. Ныне ситуация близка к тому, чтобы коренным образом изменить условия, в которых КПД трансляции культуры был крайне низок. Перспективы эти связаны с научно-технической революцией, созданием мощного экономического потенциала и особенно — с появлением компьютера. Возможность записи и воспроизводства огромных объемов универсальной информации открывает путь к интеграции культурного опыта и одновременно — к отстранению значительной части этого опыта от человека. Причем, даже такого тонкого опыта, как эмоциональный. Отстранение, вероятно, приведет к возрастающей формализации и структурированию опыта, превращению его в знание.

Информационные технологии (например, компьютерные сети) принципиально меняют систему коммуникаций, интенсификация которых уже никак не связана с плотностью населения. Исчезает потребность в массах людей, необходимых для поддержания цивилизации за счет механической, автоматической деятельности.

Если рост населения коррелирует с развитием социальных структур, то логично представить, что его (населения) уменьшение будет сопровождаться прогрессирующим ослаблением общественных связей и индивидуализацией жизни. Высокая вероятность деградации межгрупповой культурно-экономической конкуренции и социальной агрессивности также, по-видимому, может служить признаком перехода к новому этапу культурной эволюции, в котором информационное ускорение будет реализовываться путем повышения эффективности трансляции культуры на сжимающемся множестве народонаселения.

В процессе затухания, вытеснения биологических инстинктов и социальных рефлексов новая культура, возможно, создаст условия, в которых миллиарды граждан постоянно будут сменяться не столь многочисленными, но все более ценными, самостоятельными индивидами.

Дальний прогноз

Для оценки темпов сжатия используем данные о рождаемости в современных высокоразвитых странах, округляя самые низкие показатели — 1,2 ребенка на женщину — до 1. Остановимся на подобном «коэффициенте сжатия» — 1/2, возьмем за точку отсчета максимально прогнозируемое население в 40 млрд человек и удвоим те 25 лет, что требуются для смены поколений. Тогда элементарный расчет показывает: при постоянстве отмеченных параметров население Земли уменьшится от 40 млрд до ничтожной цифры в 100 тыс. менее чем за 1000 лет.

Уменьшение народонаселения сопровождается повышением эффективности трансляции культуры. На фоне отмирания социальной борьбы, затухания материальной конкуренции принципы информационного отбора ведут к монотонному возрастанию концентрации творческих качеств выживающего (обеспечивающего наибольшее информационное ускорение) вида. Если эта концентрация достигнет заметного, критического уровня, когда реализованная одаренность станет не более редкой, чем, например, знание высшей математики, то процесс трансформации человека социального в человека самостоятельного достигнет высокой интенсивности.

Не видно никаких оснований, в силу которых процесс сжатия останавливался бы на какой-либо конкретной численности, он не тормозится по достижении некоторого конечного предела, а лишь непрерывно ускоряется. Ускорение это сопровождается ростом концентрации и интеграции культуры, интеллектуального, духовного опыта личности, интенсивности коммуникаций. Усиливая, разгоняя друг друга, эти процессы ведут к небывалой культурной плотности, появлению новых типов межличностных взаимодействий. Такие взаимодействия можно назвать сильными — по аналогии с физическими.

В условиях сверхплотной концентрации культуры синтез личностей (ядер) также, возможно, обернется взрывом — апогеем информационного ускорения: мощным выбросом высвобождающейся информации, новыми формами ее проявления — «жизни», фазовым переходом, завершающим стадию эволюции культуры.

Усложнение человека и уплотнение той, условной, стотысячной группы не остановится, но продолжится и усилится. Скорость растворения минипопуляции в информационном океане (крайне упрощенное представление о котором дает сегодня глобальная сеть «Интернет») увеличится, а концентрация информации (культуры, духовности и других, неведомых форм) в грядущей личности станет поистине удивительной. Пока, наконец, не придет к естественному на этом пути пределу — к единой, совершенной, всемогущей, всепонимающей и вечной личности, к новой форме воспроизведения информации …

my_little_cthulhu_victims.jpg

cthulhoo fhtagn!

Ссылки

  • А.С. Дриккер. "Человечество: информационный идеал" статья
  • Валентин Турчин, Клифф Джослин. "Кибернетический манифест" статья
  • Г. Ф. Лавкрафт. "Зов Ктулху" статья

21. Синергетический подход к информатике (Д. С. Чернавский, Г. Хакен)

Литература

Д.С. Чернавский "Синергетика и информация", Гл.1 и последняя глава

Г. Хаккен "Информация и самоорганизация"

Требуется уловить:

1. Идея связи сомоорганизующихся систем с понятием информации
Синергетика - наука о самоорганизации систем

Понятие "информация" используется при исследовании практически всех процессов самоорганизации (в частности биологической эволюции) динамических систем.

Поэтому определим информацию так, чтобы можно было использовать понятия из предметной области синергетики и самоорганизации динамических систем:

*Информация* есть случайный и запомненный выбор одного варианта из нескольких возможных и равноправных.
Т.о. информация представляет собой некоторую часть процесса самоорганизации системы (?)

2. У Хаккена физическая теория, которая позволяла бы описывать самоорганизующиеся системы.
Можно по этому поводу почитать выдержки. Например тут: http://www.kirsoft.com.ru/freedom/KSNews_226.htm

Цитаты из Хаккена:

Что такое сложные системы?… Компьютеры все более выходят на тот уровень, когда их можно будет считать сложными системами. В особенности это относится к компьютерам так называемого 5-го поколения, в которых обработка информации идет на смену перемалыванию чисел, столь характерному для современных компьютеров…Системы могут быть сложными не только потому, что они состоят из большого числа частей: мы можем говорить и о сложности поведения.

Сложные системы предназначены для выполнения определенных функций, и , как показывает тщательный анализ, эти функции могут быть выполнены только сложной системой, состоящей из многих согласованно действующих частей… По-видимому, наиболее сложной системой в мире является головной мозг человека, состоящий из 10^10 или более нервных клеток.

Общие слова про синергетику:

Третий подход к формулировке универсальных законов, применимых к сложным системам - синергетический. В этой области мы изучаем системы, которые могут путем самоорганизации образовывать пространственные, временные или функциональные структуры. В синергетике занимаются изучением систем, далеких от равновесия… Предполагается, что на рассматриваемую систему наложены внешние связи, такие, как вполне определенное количество энергии, подводимой к системе. При изменении этого управляющего параметра может возникнуть неустойчивость, и система переходит в новое состояние. В синергетике показано, что в такой точке потери устойчивости, неустойчивыми становятся, вообще говоря, небольшое число коллективных мод, которые служат параметрами порядка, описывающими макроскопическую структуру. В то же самое время, эти макроскопические переменные, т.е. параметры порядка, определяют поведение микроскопических частей системы в силу принципа подчинения. Так возникновение параметров порядка и их способность подчинять позволяют системе находить свою структуру. При изменении управляющих параметров в широком диапазоне, системы могут проходить через иерархию неустойчивостей и сопровождающих их структур…С одной стороны, мы всегда можем погрузить открытую систему в обьемлющую ее замкнутую систему. Но с другой стороны, любую открытую систему можно рассматривать в пределе, когда потоки вещества и энергии стремятся к нулю, и мы в конечном счете имеем дело с замкнутой системой. Следовательно, общие законы термодинамики должны получаться как предельные случаи из общих законов синергетики

Одна из наиболее поразительных особенностей любой биологической системы - необычно высокая степень координации между ее отдельными частями. В клетке одновременно и согласованно могут происходить тысячи метаболических процессов. У животных от нескольких миллионов до нескольких миллиардов нейронов и мышечных клеток своим согласованным действием обеспечивает координированное движение, сердцебиение, дыхание и кровообращение. Распознавание образов - процесс в высшей степени кооперативный, равно как речь и мышление у людей. Совершенно очевидно, что все эти высоко координированные, когерентные процессы становятся возможными только путем обмена информацией, которая должна быть произведена, передана, принята, обработана, преобразована в новые формы информации и должна участвовать в обмене информацией между различными частями системы и вместе с тем между различными иерархическими уровнями. Так мы приходим к выводу о том, что информация является решающим элементом существования самой жизни.

Информация не только связана с пропускной способностью канала связи или с командами, отдаваемыми центральным регулятором отдельным частям системы. Она может также обретать роль своего рода среды, существование которой поддерживается отдельными частями системы - среды, из которой эти части получают конкретную информацию относительно того, как им функционировать когерентно, кооперативно.

23. Понятие виртуальной реальности (Д. Дойч, Д.А. Поспелов)

Литература

Д. Дойч: "Структура реальности", Гл. 5
Поспелов: "Границы виртуальной реальности"

Дойч:

  • что может быть промоделировано в сфере виртуальной реальности,
  • границы виртуальной реальности
  • физические ограничения на виртуальную реальность

Поспелов:

  • где границы того, что мы можем отличить виртуальную реальность от действительности
  • граница доверия к реальности

Дойч:

  • виртуальная реальность - физическое проявление универсальности вычислительных машин
  • ограничения в виртуальной реальности носят физический характер
  • противник субъективного идеализма
    возможна ситуация, когда мы не можем отличить виртуальную реальность от реальной, но неразличимость виртуальной реальности и действительности не является аргументом в пользу субъективного идеализма. само понятие виртуальной реальности предполагает наличие вычислительной машины, нужен реальный физический компьютер. Для Беркли, например, подобием такого компьютера был Бог.

Из статьи "Об онтологическом статусе виртуальной реальности", А.Ф. Иванов

  • В последние два десятилетия XX в. благодаря развитию информационных технологий появилась новая форма бытия — виртуальная реальность. Основная проблема, возникающая в рамках рефлексии относительно указанного вида бытия, представляет собой вопрос об онтологическом статусе виртуальной реальности. Этот вид бытия синтезирует в себе свойства многих других. Так, например, виртуальная реальность обладает рядом свойств объективно-идеального бытия, так как ее актуальное существование возможно только благодаря компьютерным системам, в которых законы логики играют первостепенную роль. Вместе с тем она обладает свойствами субъективно-идеального бытия, потому что ее параметры могут меняться по воле и желанию субъекта, не говоря уж о том, что ее актуализация, т.е. наличное существование для данного субъекта определяется им же. Наряду со свойствами идеального бытия в виртуальной реальности воспроизводятся и свойства материального бытия: воздействие виртуального бытия на органы чувств человека практически полностью идентично воздействию реальных материальных объектов. Наука пока еще далека от каких-либо окончательных выводов, но одно можно сказать с уверенностью, что виртуальная реальность не имеет своей собственной сущности, даже хотя бы относительно независящей от других форм бытия. Ее существование является результатом взаимодополняемости и взаимодействия материальных и идеальных форм бытия.
  • Поскольку виртуальная реальность представляет собой специфический вид бытия, имеет смысл говорить о его пространственно-временных характеристиках. Один из аспектов специфики пространственно-временных отношений в биологических и социальных (в последних — особенно) системах образует феномен, называемый «информационное пространство». На сегодняшний день не существует сколько-нибудь общепринятой интерпретации этого термина, а значит, указанный термин не имеет определенного логического статуса в общенаучной понятийном аппарате. Современная философия и наука еще только начинают изучать и осмысливать информационной аспект пространственно-временных отношений в живой природе и обществе. Поэтому к термину «информационное пространство» следует относиться как к метафоре. Смысл данной метафоры заключается в том, в некоторой части физического пространства происходит интенсивные процессы создания, переработки, обмена и потребления информации в биосоциальных (биосфера, ноосфера) и социальных (группа людей, страны, регионы, группы стран, человеческая цивилизация) системах, что позволяет говорить, в свою очередь, о возрастании интенсивности взаимодействия внутри этих систем, а также между самими системами и окружающей средой. Рост интенсивности информационного взаимодействия обусловлен созданием и распространением информационных технологий, включающих в себя определенные технические системы и каналы передачи информации.
    Можно сказать, что информационное пространство представляет собой своеобразную надстройку над некоторым фрагментом реального физического пространства (например, в масштабах планеты Земля), в пределах которого разумный или неразумный субъект способен создавать, преобразовывать, обмениваться и потреблять информацию. Количество способов создания, преобразования и потребления информации, а также каналов обмена ею, определяет «мерность» информационного пространства. К тому же возможны различные сочетания способов оперирования информацией и каналов обмена ею. Таким образом, информационное пространство можно рассматривать как форму существования виртуальной реальности.
  • Новое понимание антропоцентризма в соединении с современными взглядами на развитие нашло свое воплощение в теории устойчивого развития, ядром которой является идея коэволюции природы и общества. Сущность последней состоит в том, чтобы определить согласованные с фундаментальными законами природы параметры и механизмы развития человеческой цивилизации. При этом следует учитывать то обстоятельство, что развивается не только явление, но и сущность, лежащая в его основе. Так, например, сегодня констатируется, что период становления и развития постиндустриального общества характеризуется интенсивным обменом между людьми не веществом и энергией, а информацией, которая становится основным объектом человеческой деятельности. Вещество же и энергия, становятся средствами оперирования информацией. Если учесть тенденцию развития информационных технологий — снижение вещественных и энергетических затрат на производство, то можно прогнозировать увеличение той сферы реальности, которая называется «виртуальной реальностью». Отсюда можно сделать вывод, что виртуальная реальность представляет собой следствие коэволюции природы и общества, естественного и искусственного, материального и идеального, наконец, объективного и субъективного.

24. Информационные технологии как инструмент управления обществом.

Ответ

Литература:

Н. Винер "Кибернетика и общество".
Дж. Барлоу. Например, здесь http://www.zhurnal.ru/staff/gorny/translat/deklare.html
Кроме того материалы по информационному обществу можно найти здесь: http://www.isn.ru/index162.shtml

Стоит сказать пару слов о перестройки общества, о важности знания для получения знания, о том, что с информационным обществом нужно говорить на его языке. Дальше я приводу кусок вступления чьего-то диссера.
Рубеж второго и третьего тысячелетий отмечен началом становления информационного общества, что означает постоянное возрастание роли современных информационных технологий, прежде всего информационно-коммуникационных технологий (ИКТ), в политическом процессе.
Целесообразность исследования новейших технологий политической деятельности и изучения потенциала их практического применения в качестве инструмента взаимодействия государства и общества определяется необходимостью совершенствования воздействия на политические процессы как на глобальном, так и на национальном уровнях.
Дополнительным фактором, актуализирующим рассматриваемую проблематику, является непрерывно возрастающее многообразие, высокая степень специфичности и преобразующий потенциал ИКТ и основанного на них Интернета, которые позволяют воздействовать на политическую реальность.
Современные информационные технологии, прежде всего интернет-технологии, несут в себе мощный управленческий потенциал, поэтому важнейшей частью становления информационного общества в передовых странах стал опыт формирования на их базе «электронного правительства».
В связи с нарастанием темпов общественного развития, сопровождающегося появлением широкого спектра структур гражданского общества, а также видоизменением функционирования общественных организаций (возникновение сетевых сообществ и организаций, Интернет-парламентов и интернет-партий) особое значение приобретает использование современных информационных технологий как инструмента взаимодействия государства и общества.

25. Понятие информационного общества.

Вопросы, разбираемые в билете

Основные характеристики информационного общества. Какова роль информации в постиндустриальном обществе?

Ответ

Информационное общество — концепция постиндустриального общества; историческая фаза развития цивилизации, в которой главными продуктами производства являются информация и знания. Отличительные черты:

* увеличение роли информации и знаний в жизни общества;
* возрастание доли информационных коммуникаций, продуктов и услуг в валовом внутреннем продукте;
* создание глобального информационного пространства, обеспечивающего (а) эффективное информационное взаимодействие людей, (б) их доступ к мировым информационным ресурсам и (в) удовлетворение их потребностей в информационных продуктах и услугах.

Информационное общество в трудах философов XX века

Информационное общество — формировалось в трудах философов и социологов XX столетия, появились работы, в которых говорилось о закате западной индустриальной цивилизации.
В 40-е годы австралийский социолог Кларк прогнозировал наступление общества информации и услуг с новыми информационными технологиями
в 50-е гг Махлуп выдвинул идею общества информационной экономики — информация станет важнейшим товаром.
В дальнейшем — развито в работах Ёнеджи Масуды (японский социолог, 1905-1995), Дэниэль Бэл — он говорит не об информационном обществе, а о постиндустриальном (это по сути одно и то же), некоторые специалисты говорят о понятии цивилизации.

Концепция информационного общества была подготовлена всем ходом западной социологической мысли. Традиционно западные социологи выделяли 2 сферы народного хозяйства — сферу материального производства и непроизводственную сферу. Затем стали выделять 3 сектора — первичный (сельхоз и добывающая промышленность), вторичный — обрабатывающая промышленность, и сфера услуг. Некоторые специалисты объявляют третий сектор основной характеристикой постиндустриального общества — основная масса населения задействована в сфере услуг.
Приблизительно с 70-х годов в западной литературе знание и информация воспринимались не как некая субстанция, воплощённая в средствах производства, а как самостоятельная производственная сила. Таким образом, новое информационное или постиндустриальное общество (в котором информация и знание являются основной производственной силой) противопоставляется обществу индустриальному и доиндустриальному. В экономической сфере информация превращается в самостоятельную производственную силу, значит, часть населения оказывается задействованной в сфере получения и передачи информации.

рост объема сообщения на душу населения сталкивается с постоянно сокращающимся потоком общего объёма сообщения. Н Винер

На душу населения по мере развития информационных технологий увеличивается объём информации, но общий объём сообщения сокращается — происходит стандартизация продукции, производимой в духовной сфере жизни общества. Если раньше выпускалось 10 фильмов в год с различными сюжетами, то сейчас — 300 фильмов в год, но с одинаковыми сюжетами. Когда мы заменяем творчество процессом производства, мы получаем процесс, направленный на массового потребителя — телевизионные каналы и прочая поп-культура не могут производить что-либо оригинальное и эксклюзивное — ибо нельзя собрать на конвейере несколько оригинальных автомобилей. Духовная сфера становится сферой экономики.

26. «Человеческий фактор» при создании информационных технологий (А.П. Ершов, Эд. Дейкстра, Н. Непейвода, Г.Р. Громов)

Ответ

Всё больше и больше специалистов склоняются к той точке зрения, что развитие современных информационных технологий зависит не только от программного и аппаратного обеспечения, но и от человеческого фактора, поскольку сам по себе компьютер - это глупая железка, которая обретает смысл только во взаимодействии с человеком.

Так, например, Дейкстра подчёркивал, что современный программист должен хорошо владеть естественным языком, должен быть способным к адекватному самовыражению. Программист, прежде чем написать компьютерную программу, должен осознать и выразить на естественном языке что же он от железяки хочет. Дейкстра говорит, что программистов надо обучать особым образом — как интеллектуальную элиту.

Непейвода

  1. информационную реальность надо поставить между реальностью естественной науки и культуры
  2. необходимо порвать порочную связь математики с физикой, поскольку математика — гуманитарная наука.

Непейвода подчёркивает важность гуманитарной подготовки специалистов в области ИТ.

Громов анализирует ситуацию менедмента в области ИТ — он статистически обосновывает мнение о том, что гуманитарии в области менеджмента ИТ делают более успешную карьеру, чем технари.

Непейвода
современная информатика — это формализация неформализуемых понятий или плохоформализуемых понятий. Гуманитарная культура вырабатывает у человека не чёрно-белое мышление а гибкую систему оценок, что связано в свою очередь с тем, что сфера гуманитарных наук — это сфера интерпретации, а интерпретаций может быть много, они могут противоречить друг другу, мешать друг другу.

Громов — гуманитарий — менеджер ИТ гораздо более открыт новым идеям, у него нет привычки отвергать нечто непринятое, его интеллектуальная культура обладает большей терпимостью к новым интерпретациям.

Ершов:
Подчинение программирования промышленным методам работы — это неизбежный факт. Однако, что эта тенденция должна быть сбалансирована встречной инициативой, состоящей в том, что программист должен найти некоторую систему внутренних ценностей в своем деле, обладание которой позволит ему легче ассимилировать индустриальные методы работы, где надо — преодолевать их. эта система ценностей в программировании объективно существует, однако осознана не до конца, известна не всем и поэтому требует распространения и защиты. Эта система имеет много компонент, пожалуй, самая важная из них — это профессиональный статут программиста (надо заметить, что о программистах автор здесь говорит в широком смысле, причисляя к ним и системных аналитиков), но в данный момент больше хочется сказать об эстетической или об эмоциональной стороне программирования, причем не только о том, что вознаграждает программиста, когда он выходит со своим продуктом к потребителю, но и о том, что составляет его нравственную опору, когда он остается наедине с программой или машиной.
Трудности:

  • именно программисты непосредственно упираются в пределы человеческого познания в виде алгоритмически неразрешимых проблем и глубоких тайн работы головного мозга.
  • собственный стек программиста должен быть не в 5–6 позиций глубины, как это обнаружили психологи у среднего человека, а той же глубины, что и стек в его очередной задаче, подлежащей программированию, плюс еще две–три позиции.
  • программист должен обладать способностью первоклассного математика к абстракции и логическому мышлению в сочетании с эдисоновским талантом сооружать все, что угодно, из нуля и единицы. Он должен сочетать аккуратность бухгалтера с проницательностью разведчика, фантазию автора детективных романов с трезвой практичностью экономиста. А кроме того, программист должен иметь вкус к коллективной работе, понимать интересы пользователя и многое другое.

Программирование обладает богатой, глубокой и своеобразной эстетикой, которая лежит в основе внутреннего отношения программиста к своей профессии, являясь источником интеллектуальной силы, ярких переживаний и глубокого удовлетворения. Корни этой эстетики лежат в творческой природе программирования, его трудности и общественной значимости.

Творческая и конструктивная природа программирования не требует особых доказательств. Автор хотел бы высказать, быть может, более спорную мысль, что в своей творческой природе программирование идет намного дальше большинства других профессий, приближаясь к математике и писательскому делу. В большинстве других профессий мы лишь «приручаем» при помощи сил природы те или иные физические или биологические явления, не обязательно постигая их сущность. В программировании же мы в некотором смысле идем до конца. Один из тезисов современной теории познания: «мы знаем что-то, если можем это запрограммировать» — очень выпукло характеризует этот максимализм нашей профессии.

Отношение к профессии программиста меняется:

  1. сложность программ растет - зарплата стоит
  2. растет безработица
  3. ореол непостижимости профессии уходит
  4. программисты попадают в плен к администраторам и т.д.

Основные организационные альтернативы или просто трудные вопросы, касающиеся организации труда программистов:

  • Возможна и нужна ли организация разработки софтвера по принципу конвейерной линии?
  • Кого и почему труднее найти для реализации софтверного проекта — руководителя или исполнителя?
  • Как сочетать элитарность системного программирования с его массовостью?
  • Как воспитывать программиста, через мировоззрение (университет) или путем профессиональных навыков (технический институт)?
  • Что такое индивидуальные способности в программировании, специфичны ли они и нужны ли?
  • Можно и нужно ли отделять проектирование большой программы от ее изготовления?

Профессия программиста еще не достигла своей зрелости. Трудность состоит в том, что именно программисты упираются в пределы познания в виде алгоритмически-неразрешимых пролем и тайн человеческого мозга. Стек прогграммиста должен быть не 5-6, а много. Требуются способности математика, аккуратность бухалтера, проницательность разведчика, фантазию творца и трезвость экономиста. Уметь работать коллективно и понимать интересы пользователя.

Аспекты работы:

  1. Конвейер - большая проблема, ибо программист тупеет
  2. Руководители и исполнители - почему-то в начинающих проэктах стремяться набрать молодых, а не опытных. Мы не умеем развивать достоинства так, чтоб они е падали с возрастом и были бы полезны не только для руководителя. но и для него самого и его будущих начальников.
  3. Мировоззрение и профессионализм - программирование обладает богатой и своеобразной эстетикой, которая лежит в основе внутреннего отношения программиста к савоей профессии, являясь источником интеллектуальной силы. Корни - в творческой природе.
    Мы знаем то, что можем запрограммировать. Этические принипы программиста отличаются. Всего есть: работа ради работы, работа ради денег, работа ради цели. У программиста первые два, у нормального человека - лишь третье. Так же требуется бороться за куммулятивный эффект программирования.
  4. Индивидуальные способности - баланс умных и глупых
  5. Разделение проектирования и изготовления

Программисты - посредники между человечеством и информационной моделью общества, урпятанной в машины. Сделав искусство программирования общим достоянием, мы лишимся своей элитарной исключительности перед лицом повзрослевшего человечества. Что типа хорошо.

27. Общество сетевых структур (Т. Стюарт, М. Кастельс)

Сетевая структура (по Кастельсу) - комплекс взаимосвязанных узлов, конкретное содержание которых зависит от характера той или иной конкретной сетевой структуры. Например, таким узлом будет рынки ценных бумаг и обслуживающие их вспомогательные центры, когда речь идет о сети глобальных финансовых потоков.
Сети представляют собой открытые структуры, которые могут неограниченно расширяться путем включения новых узлов. Но эти новые узлы должны быть способны к коммуникации в рамках данной сети, то есть должны использовать аналогичные коммуникационные коды (например, ценности или производственные задачи).
В обществе, основанном на сетевых структурах, институциональный порядок будет перестраиваться. Прежде всего, новыми институтами станут сами сети. Сети будут способствовать развитию капиталистической экономики, основанной на инновациях, глобализации и децентрализованной концентрации. Они смогут развивать сферу труда, основанную на гибкости и адаптируемости. Сети раскроют новый потенциал сферы культуры, характеризующейся постоянным расчленением и воссоединением элементов. Также сети создадут новую сферу политики, ориентированную на мгновенное усвоение новых ценностей и общественных умонастроений. Таким образом сети будут способствовать развитию социальной организации, преследующей своей задачей завоевание пространства и уничтожение времени.
Новые институты не изменяют общественный строй и не означают закат капитализма. «Общество сетевых структур, в любых его институциональных воплощениях, в настоящее время является буржуазным обществом», — пишет М. Кастельс. Однако в обществе сетевых структур старые институты индустриальной эпохи, институты гражданского общества, институты либерализма и институты национального государства уже лишены смысла и функций, они не рассматриваются как легитимные.

На смену старым институтам приходят два новых вида институтов:
- сети
- институты самобытности.

Сети институционализируются как следствия закономерного развития сетевых глобальных технологий. Поэтому, по мнению М. Кастельса, они являются институтами угнетения самобытности. Им противостоят институты самобытности, которые будут сконструированы социальными движениями будущего, призванными воссоздать цельность общества. Эти движения окажут «самобытное сопротивление», нашедшее опору в ценностях сообщества, и не поддадутся напору глобальных тенденций и радикального индивидуализма, вызванных институтами угнетения, т.е. сетями. «Самобытность становится главным центром культуры на целом ряде участков социальной структуры, ведя отсюда свое сопротивление или свое наступление в информационной борьбе за культурные коды и кодексы, формируя поведение человека и, тем самым новые институты», — заключает М. Кастельс.
Таким образом, институты будут виртуализированы в сетях, но это вызовет обратный процесс — процесс поиска защиты от виртуализированных институтов. Институциональный порядок на некоторое время переместится в виртуальную реальность. Но образовавшийся вакуум в социальной реальности будет заполнен новыми институциональными формами — институтами самобытности. Так в целом можно охарактеризовать подход Кастельса к виртуализации институтов.

Что касается Стюарта, то он рассматривал проблемы информатизации образования . Совместно с Друкером выдвинул концептуальные положения теории информационного общества. Вероятно имеет смысл найти и почитать его книгу "Интеллектуальный капитал"…

28. Виды систем. Понятие сложной системы и проблема ее описания (Г. Саймон, Стаффорд Бир)

Основные понятия кибернетики

Основным объектом исследования в Кибернетике являются так называемые кибернетические системы. Они рассматриваются абстрактно, безотносительно к их реальной физической природе, что позволяет находить общие методы подхода к изучению систем качественно различной природы, например технических, биологических и даже социальных.
Основные понятия кибернетики:

  1. система — любой комплекс динамически связных элементов
  2. управление — такое преобразование поступающей в систему информации и формирование таких управляющих воздействий, при которых обеспечивается достижение (по возможности наилучшее) заданных целей управления
  3. обратная связь — обратное воздействие результатов процесса на его протекание или управляемого процесса на управляющий. Передача информации о протекании процесса, на основе которой вырабатывается то или иное управляющее воздействие
  4. модель и алгоритм
  5. черный ящик — термин, используемый в кибернетике для обозначения системы, механизм работы которой очень сложен или неизвестен. Такие системы обычно имеют некий «вход» для ввода информации и «выход» для отображения результатов работы. Закономерности работы и устройство «черных ящиков» выявляют, изучая по выходным данным реакцию системы на различные входные данные.

Абстрактная кибернетическая система представляет собой множество взаимосвязанных объектов, называемых элементами системы, способных воспринимать, запоминать и перерабатывать информацию, а также обмениваться информацией. Примерами кибернетических систем могут служить разного рода автоматические регуляторы в технике (например, автопилот или регулятор, обеспечивающий поддержание постоянной температуры в помещении).

Организация связей между элементами кибернетической системы носит название структуры этой системы. Различают системы с

  • постоянной структурой,
  • переменной структурой.

Изменения структуры задаются в общем случае как функция от состояний всех составляющих систему элементов и от входных сигналов всей системы в целом.

Функционирование системы описывается 3мя семейсвами функций:

  • определяющих изменения состояний всех элементов системы
  • задающих их выходные сигналы,
  • вызывающих изменения в структуре системы.

Система называется детерминированной, если все эти функции являются обычными (однозначными) функциями. Если же все эти функции, или хотя бы часть их, представляют собой случайные функции, то система носит название вероятностной, или стохастической.

Классификации систем

Бир разделяет системы по степени сложности:

  1. простые динамические системы (например, 2 бильардных шара)
  2. сложные системы (большое количество элементов, но можно описать строго и ясны причинно-следственные связи элементов)
  3. очень сложные системы

Так же системы можно делить на:

  1. детерминированные
  2. вероятностные

Еще классификация:

  1. внутренние - дана нам на опыт как целостное образование (живой организм). Имеет временно-пространственные рамки
  2. внешние (совокупность живых организмов)

Примеры

  • простая вероятностная система: подбрасывание монеты
  • сложная вероятностная система: рефлексы у животного
  • очень сложная вероятностная система: человеческий мозг, экономика государства

Класс очень сложных детерминированных систем является пустым

Бир: кибернетика изучает класс очень сложных вероятностных систем, а класс сложных вероятностных - теория операций.

Разделение на классы сложности - по свойственной системе природе управления (а не по количеству элементов).

Система vs. Множество

Противопоставление подходу теории систем теоретико-множественного подхода:

  • в теории множеств первичен элемент, в теории систем - целое, множество, элемент существует лишь потому что существует система.
  • в теории множеств мы можем образовывать множества произвольно, по любому нашему критерию
  • в теории множеств предполагается что элементы множества заранее индивидуализированны, в теории систем - процедура выделения объектов входит в процесс исследования системы и является одним из важнейших его этапов.
  • противопоставление внешней организации внутренней. Элементы объединены во множество "внешней волей". Структура системы определяется внутренними причинами

Понятие обратной связи

Под управленем в кибернетике понимается не принуждение, а саморегулирование

  • оптимальное управление в случае отсутствия внешних изменений
  • если существуют внешние возмущения (например, порывы ветра)
  • если возмущения определяются другим разумным существом - игровая задача (можем рассматривать природу, как противника, реализующего неудачные для нас исходы)

Кибернетическая система при саморегулировании использует принцип обратной связи. Можно выделить отдельный класс систем, которые уменьшают сложность управления (например, поведение оркестра можно детерминированно представить на бумаге, но при игре будут возникать ошибки музыкантов - система недетерминированна, для уменьшения сложности управления ей можно использовать дирижера, который сводит случайности к минимуму).

Метасистема - система состаящая из управляющей и управляемой систем. Интеллектуальное управление системой осуществляется методом проб и ошибок, заключается в выработке системы управления во главе которой стоит новая подсистема, которая оказывается управляющим устройством высшего этапа эволюции. Возникает движение - метасистема, система управления положением позволяет выработать движений. (СТРАННОЕ предложение)

  • задача нахождения оптимальной программы
  • нахождение наилучшего управления в зависимости от достяжимости нужного состояния.

Решение этой задачи является правилом управления по принципу обратной связи. Нам должно быть известно все об объекте. Данное допущение работает только относительно той модели мира, которую мы строим, но не относительно реального мира.

Сложность

Признаки сложности системы: сложность - множество элементов, необратимость, всегда уникальна.

+++Сложность в философии:

  • Платон: простое - вечное, неизменное, божественное, единое. Чем выше статус идеи, тем проще. Сложное - изменчивое, непостоянное, вторичное по природе
  • Аристотель - Простое - это природа вещи, а единое означает меру => отождесталять единое и простое нельзя. Сложное - составное, когда оно мыслиться в модусе бытия и как разделенное на части, когда оно мыслится в модусе небытия. Сложное - случайное бытие.
  • Кузанский - Простота - свойство единого, свойство бога, свойство сущности вещи. Простота предшествует сложности онтологически

Сложность в кибернетике

Сложность кибернетических систем определяется двумя факторами.

  • размерность системы (общее число параметров, характеризующих состояния всех её элементов).
  • сложность структуры системы, определяющаяся общим числом связей между ее элементами и их разнообразием. Простая совокупность большого числа не связанных между собой элементов с повторяющимися от элемента к элементу простыми связями, ещё не составляет сложной системы.

Сложные (большие) кибернетические системы — это системы с описаниями, не сводящимися к описанию одного элемента и указанию общего числа таких (однотипных) элементов.

Чаще всего сложные кибернетические системы иерархичны.Сложность определяется уровнем организованности системы.
Можно ввести универсальную меру сложности (алгоритма/системы) - как минимальную возможную длинну программы для машины тьюринга, которая реализует данный алгоритм.

29. Формализация и моделирование как методы информатики. Понятие «автоформализация знаний» (Г.Р. Громов).

Ответ

Консультация

Формализация

Формализация (Аль Ани) - исследования, заключающийся в отвлечении от содержания понятий и положений научной теории с целью исследования ее логической структуры. В математике и логике формализация представляет собой реконструкцию содержательной научной теории в виде формализованного языка.

С формализацие связано понятие идеализации:

Идеализация - мыслительная процедура, имеющая своей целью создание абстрактных (т.е. идеальных) объектов, которые в качестве предельных случаев реальных объектов (т.е. в качестве имеющих конечное число свойств объектов) могут служить основанием, т.е. средством для их изучения. Образца-ми таких абстрактных или идеальных объектов являются, например, "точка" или "прямая линия" в математике, "абсолютно твердое тело" или "абсолютно черное тело" - в физике. Идеализация тесно связана, как видим, с абстрагированием.

Далее:

  • арифметика
  • теорема Гёделя - свидельствует об ограниченности метода но не говорит отказываться.

Моделирование

Моделироваание (фр. мodele - образец, прообраз) как исследовательский метод заключается в воспроизведении подлежащих исследованию свойств некоторого объекта в другом объекте с целью их изучения. И этот второй объкт выступает по отношению к первому в качестве его модели. Следовательно, между оригиналом и его моделью должно иметь место отношение подобия, выражающееся в сходстве физических свойств, или функций, или структур и т.д. К моделированию обычно прибегают в том случае, если непосредственное иссле-дование самого оригинала в силу тех или иных обстоятельств невозможно или труднодоступно.

Стефан Клини - общий процесс научного познания может быть представлен как некоторая последовательность инлеллектуальных действий, которую осуществляет ученый:

  1. ограничение области опыта
  2. выделение в фрагменте реальности наиболее интересных отношений между объектами
  3. создание модели этих отношений между объектами
  4. изучеине модели
  5. корректировка модели, дополнение модели

Моделирование - один из важнейших методов.

В процессе моделирования возникает амбивалентность:

  • с одной стороны, X как можно более подробно и в наибольшем количестве деталей должен соответствовать объекту Y.
  • с другой стороны, в пределе - если мы достигнем Y - работа теряет смысл:
    • сложность модели будет такая же, как сложность исходного объекта
    • моделирование производится для выявления общих закономерностей, для дальнейшего анализа других экземпляров объекта; в случае идеального моделирования - мы не имеем общих закономерностей, только свойства конкретного экземпляра моделируемого объекта.

Пример – язык булевой логики может быть рассмотрен как модель естественного языка. Но не можем различить общего и частного высказывания.

Автоформализация

Д. Кнут - мы можем сказать, что овладели той или иной областью в той степени, в которой мы можем обучить этому вычислительную машину.
Здесь Кнут замещает определение Канта - науки столько, сколько есть математики.

Понятие введено Громовым. Создавая компьютерные программы, относящиеся к различным сферм человеческой деятельности, программисты проводят процесс формализации наших знаний.

Пример: мы написали программу, вычисляющую корень квадратного уравнения - значит мы формально описали данный процесс на языке C.
Вопрос: почему языки программирования точно формализованы?

Пример для умных: разработана некоторая спецификация. Изначально она написана на человеческом языке - нет ясности, однозначности. После этого есть два пути развития:

  • записать спецификацию на формальном языке (логика, CTL, LTL, Promela) - это намеренная формализация;
  • просто взять и реализовать программу, которая *считается идеально следующей спецификации*; когда следующий человек захочет узнать, какая реакция должна быть на фактор X - надо посмотреть на реакцию идеальной программы (reference implementation)

Программист - важная профессия, т.к. в результате написания программ происходит накопление формализованного знания человечества.

30. Оформление философско-методологической базы кибернетики в трудах Н. Винера, Р. Эшби, Ст. Бира.

*Кибернетика* - наука об общих закономерностях процессов управления и передачи информации. Исторически первым термин кибернетика ввел Винер.
На что стоит обратить внимание в связи с этим определением:

  • понятие обратной связи и управлении (Бир)
  • задача управления по принципу обратной связи/концепция остаточных форм (Винер/Эшби)
  • учет последствий автоматизации производства (Винер)
  • проблема секретности информации (Винер)
  • закон об объеме сообщения (Винер)
  • классификация систем по Биру (и к какому типу относится ЭВМ)
  • закон разнообразия (Эшби) - об адекватной обработке информации о сложном объекте
Unless otherwise stated, the content of this page is licensed under Creative Commons Attribution-ShareAlike 3.0 License