Модельная синергетическая реконструкция представлений философии
научного знания
Щетинин В.И.
В настоящее
время происходят глобальные изменения в мышлении человечества.
Философы отражают эти изменения в рамках синергетической
парадигмы. Актуальны не только представления по философии
синергетики, но и модельные синергетические реконструкции
отдельных направлений философии. Моделирование как динамичный
метод своевременно позволяет вносить коррективы в
исследовательскую деятельность гуманитариев при отражении быстро
меняющейся действительности и управлять ею. Ниже приводится
модельная синергетическая реконструкция представлений философов
по научному знанию. В качестве средств реконструкции
используются концепция нелинейности И. Пригожина и динамическое
направление теории перколяции [1,2].
Справочная характеристика знания по И.
Касавину.
Знание –
свернутая схема (система, образ) деятельности (дискурса,
исследования) и общения (диспута, диалога), "результат
обозначения, структурирования и
осмысления объекта в процессе познания".
Знание имеет многообразие типов: глубокое,
полное, совпадающее с объектом и поверхностное, фрагментарное и
отклоняющееся от подлинной реальности; образ скрытой реальности;
"связь ментального состояния с его прототипом во внешней
реальности"; теоретико-познавательный образ; функция всякой
человеческой активности (функционализм); опытное и
внеопытное; контекстуальное;
"творческое, динамическое измерение сознания"; практическое и
теоретическое ("ориентировано на выработку новых смыслов и
внесение их в реальность"). "Практическое знание имеет,
как правило, неявный, невербальный,
ритуализированный характер (М.
Полани), в то время как теоретическое знание предполагает
явную текстуально словесную форму". Знание "является способом
трансформации знаковых систем, сознания, деятельности и общения,
придания им новой формы, т.е. нового смысла и значения.
Философский анализ знания связан, прежде всего, с пониманием его
не как информации о внешней и независимой реальности, но,
напротив, как элемента мира человека, говорящим о способности
его вносить идеальный порядок и смысл в реальность, создавая тем
самым предпосылки ее практической трансформации" [3].
Модель.
Знание является многомерной мыслеразмерной
катализной системой, облегчающее
взаимодействие многомерного мира человека (человечества) с
многомерной системой объективной реальности.
Теоретическое научное знание по В. Степину.
Научное
знание является сложной культурно-исторической системой,
включающей саморегуляцию. Ее
структура формируется уровневой иерархией элементов. Смена
саморегуляции системы приводит к
появлению новой целостности. Обнаружено, что фундаментальные
моменты знания не являются продуктом индуктивного обобщения
опыта, а создаются за счет трансляции концептуальных средств,
заимствованных из других областей теоретического знания, и
только затем обосновываются опытом. Имеются две стадии развития
знания: стадия зарождающегося знания и стадия научного знания.
Зарождающееся знание выводится непосредственно из практики. На
второй стадии производятся операции со сложившейся системой
знаний, сетью отношений идеальных объектов. Происходит
возникновение новой сетки отношений, которая в свою очередь
порождает другую новую сетку отношений.
Знаниегенезис происходит по методу "выдвижения
гипотических моделей с их
последующим обоснованием". Теоретические знания состоят из
узловых систем, вокруг которых формируются конструкты.
Конструкты являются сложной системой организованной по принципу
уровневой иерархии. Внутренний скелет теоретического знания
состоит из фундаментальной теоретической схемы и частных
теоретических схем. Внутренний скелет представляет собой
содержание и развитие теории. Эмпирическую схему образуют
эмпирические знания [4].
Модель.
Знание является сложной самоорганизующей
системой. Структура системы формируется уровневой иерархией
элементов. Знаниегенезис происходит
в две стадии: стадия зарождающегося знания и стадия научного
знания. Знание фиксирует сетку отношений объектов.
Фундаментальные моменты знания "не являются продуктом
индуктивного обобщения опыта, а создаются за счет трансляции
концептуальных средств, заимствованных из других областей
теоретического знания, и только затем обосновываются опытом".
Внутренний скелет научного знания состоит из фундаментальной
схемы и частных теоретических и эмпирических схем. Внутренний
скелет представляет собой содержание и развитие теории.
Знание
в философии синергетики Н. Поддубного.
Цикличность и стадийность знания.
Все
самоорганизующие системы
функционируют циклично. В цикле реализуются два основных
принципа: единства элементарности и целостности, совпадение
начала и результата. Начало развития содержит в элементарной
форме все содержание и специфику конечного знания. В первом
принципе формируется "начальная клеточка" любого познания.
Цикличное, круговое движение, совпадение начала и результата
развития – отражает внутренний механизм саморазвития знания в
целостности. В круговороте имеем единство противоположностей,
которое служит источником развития. В замкнутом цикле имеется
как прямое направление движения, так и обратное. Если мы
соотнесем прямое направление с одним знанием, а обратное
направление - со вторым знанием, то в центре цикла происходит
переключение, значит, должно быть, третье знание, руководящее
переключением. Третьим знанием является катализатор. Циклическое
функционирование знаний осуществляется посредством
взаимопереходов причин и следствий.
"Все предпосылки процесса кругооборота оказываются его
результатом, предпосылкой, созданной им собой. Каждый момент
является исходным пунктом, переходным пунктом и пунктом
возвращения" [5]. Заканчивается цикл образованием целостного
знания. Любая самоорганизующая
система находится в режиме автоколебаний, где происходят
дифференциация и интеграция, увеличение и уменьшение темпов
развития, ритмичность – закономерные явления. Автоколебания
являются важнейшим признаком самоорганизации, которые
заключаются в смене и переходе противоположностей вдруг друга
(т.е. отражают внутреннее противоречие системы). Сильная
нелинейность приводит к распространению знаний с чередованием,
дополняющим друг друга противоположных режимов. Дифференцирующий
режим – это преобладание поступающих знаний над их
исчезновением. Интегрирование – объединение знаний, сглаживание
различий, убирание из системы не нужных знаний, что означает
диссипацию знаний; диссипация больше поступления.
Общепринято делить развитие системы на три
стадии: становление, зрелость, преобразование; в случае научного
знания - на постановку проблемы, задач, впитывание разнородного
знания, разбухания и т.д. (1 стадия); анализ всего имеющегося
знания (2 стадия) и практическое его использование (3 стадия).
В каждой стадии происходят структурные организационные изменения
системы [6].
Модель.
В знаниевом цикле реализуются два
основных принципа: единство элементарности ("начальная клеточка"
любого познания) и целостности, совпадение начала и результата. Заканчивается цикл образованием целостного знания.
Знаниевый цикл во времени совпадает
со стадией. Целостное знание как система развивается
стадийно. Переключение с одной
стадии на другую осуществляет заниевый
катализатор. Знаниегенезис является
автоколебательным процессом, имеющим режимы дифференцирования и
интегрирования.
Генезис
научного знания.
В
начальной стадии развития потенциально содержатся все уровни
структуры будущей знаниевой системы;
в самоорганизующем знании
тождественность в сущности объединенных элементов приводит к
совпадению начала и результата, изоморфизма иерархии целого к
иерархии элементов; развитие знаний – снятие противоречий между
предыдущими знаниями; схема форм связи на всех уровнях эволюции
сначала происходит в ядрах знаний;
ядро знания растет с развитием системы и одновременно растет
иерархизация;
иерархогенезис происходит одновременно на всех уровнях
знания [5].
Модель.
В начальной стадии развития потенциально содержатся все уровни
структуры будущей знаниевой системы.
Развитие знаний – снятие противоречий между предыдущими
знаниями. Знаниегенезис
осуществляется на всех иерархических уровнях и начинается в ядре
системы.
Методология научного знания.
Обобщенно,
методологию научного знания можно выразить следующим образом.
1.
Знаниевые элементы в своем развитии
стремятся к устойчивости (аттракторная
реализация принципа наименьшего действия), которая проявляется
через образование иерархических уровней и соответствующих
взаимосвязей между ними.
2. Принцип
наименьшего действия имеет различную форму проявления по всем
уровням знания:
2.1.
случайность увеличивается с понижением масштаба иерархии;
2.2.
бифуркация (неустойчивость, неопределенность и хаос)
микро-уровня подталкивает знание к определенному выбору на
макроуровне;
2.3.
проявление саморегуляции,
конкуренции, степени
упорядо-ченности;
2.4.
дифференциация приводит к иерархии знания с пределом по
поляризованности элементов по их
функциям и их тождественности, в результате возникает ядро
знания;
2.5. иерархия
и дифференциация происходит параллельно;
2.6.
первичная иерархия определяет дифференциацию;
2.7.
иерархичность строения задает гибкость знания, а для ядра
устойчивость, через которую сохраняется эта гибкость;
2.8. в
иерархии одновременно находятся элементы различной сложности и
времени существования.
3. Фазовым
переходом называется развитие системы знаний через ее
иерархизацию в направлении ее
уплотнения (движение от одного устойчивого состояния к другому).
4. Иерархия
знания – результат разрешения противоречия между принципом
наименьшего действия и организацией элементов (между функцией и
структурой).
5. Чем ниже в
иерархии знания находится элемент, тем меньше его актуальность и
больше потенциальность.
6. Иерархия
проявляется через разнообразие знания [5].
Модель.
Знание в своем развитии стремится к устойчивости, посредством
реализации принципа наименьшего действия. Результатом развития
знания является научное знание. Принцип наименьшего действия
проявляется через понятия "случайность", "бифуркация"
("критичность", "критическая точка"), "упорядоченность через
саморегуляцию и конкуренцию", " дифференциация
и интеграция", "иерархия". Флуктационные
моменты в знаниевых системах
составляют сущность фазового перехода. Процессы, происходящие в
знаниевых системах, начинаются с
флуктуаций связей микроскопического масштаба и далее вовлекаются
мезо- и макро- масштабы.
Введем
понятие "плотность знания". "Плотность знания" является
параметром порядка научного знания и
отражет стремление знания к устойчивости посредством
фазовых знаниевых переходов.
Прогнозирование научного знания.
Прогнозирование должно быть нацелено на достижение максимальной
устойчивости знания на одном из уровней: локальном, региональном
и универсальном. Достигается устойчивость
через движение уровня знания к потенциальной тождественности
всех ее элементов, что означает момент максимальной зрелости
знания, когда любой ее элемент потенциально может стать ядерным
(принцип древней философии "все во всем"). В этом случае
имеет место максимальная
иерархизированность организации
системы [5].
Модель.
Понятие "устойчивость" является центральным при прогнозировании
научного знания и проявляется устойчивость посредством движения
уровня знания к потенциальной тождественности всех ее элементов.
В
синергетической философии Н. Поддубного
на первом плане выступает принцип наименьшего действия и
стремление системы в своем развитии к устойчивости. В принципе
наименьшего действия и понятии "устойчивость" заключены:
генезис, методология и прогноз развивающегося научного знания.
Реализация принципа и движение системы к устойчивости следует
прослеживать через параметр порядка, которым является понятие
"плотность научного знания"; параметр порядка отражает все
основные функциональные и структурные изменения генетически
развивающейся сложной системы. Генезис происходит циклическим
образом. Фазовые переходы ответственны за появление в процессе
развития системы иерархических уровней, через которые система
стремиться к тождественности в сущности объединенных элементов.
Понятие «иерархия» связана со всеми другими понятиями, в
особенности, с понятием "дифференцирование". Диалектика
взаимообусловленности данных понятий прослеживается на всех
стадиях генезиса научного знания как самоорганизующейся системы.
Прогнозирование изучаемой системы должно строиться в сторону
достижения максимальной устойчивости или плотности знания, с
использованием всей мощи понятия "синергетическая циклическая
методология".
Возникновение знания по В. Саночкину.
В ходе
развития информация, заключающаяся в объекте, все более
уплотняется, что приводит на известном этапе развития мира к
появлению знания. Знание, как понятийный объект, "путем отбора
по критерию устойчивости … может автоматически умножать
разнообразие структур и оттачивать их совершенство, накапливая в
них полезную для обеспечения их устойчивости информацию". Знание
присуще человеку, и оно является самым мощным рычагом развития
цивилизации на Земле. Развитие человека закономерно связано с
развитием знания, т.е. плотность (или устойчивость, или
связность информации) которого увеличивается. Устойчивость
является основой развития всех систем элементов. Устойчивость
задает функциональную замкнутость: "с философской точки зрения –
это функциональная замкнутость цепи причинно-следственных
связей: следствие любой причины всегда становится причиной для
очередного следствия" [7].
Модель.
Устойчивость знания связана с плотностью и связностью системы
элементов связи знания. Знание в своем развитии увеличивает
плотность связей. Из элементов связей формируются
мезокластеры и кластеры.
Устойчивость знания связана с замкнутостью цепи
причинно-следственных связей.
Социальное знание по С. Лебедеву.
Социальное
знание - основное содержание культуры "в ее ментальном
измерении". Оно определяется "как смысловая структура,
отображающая в общественном сознании существенные свойства
некоторой реальности и в силу этого способствующая адекватному
пониманию человеком данной реальности и адекватному
взаимодействию с ней". «Жизненный мир» "каждого субъекта
образуется в процессе и результате «социального
конструирования», материалом для которого выступает
«неопределенное многообразие» реалий объективного мира, а
инструментом – социальное знание". Информация – частный случай
знания. Социальное знание "существует исключительно в динамике,
в процессе постоянного движения и самоорганизации, как «фабрика
значений». Структура знания определяется диалектическим
единством двух его аспектов – концептуального и смыслового.
Концептуальное, «внешнее» измерение знания обеспечивает его
закрепление в сознании, трансляцию, коммуникацию, хранение и
развитие" [8]. Структурообразующим элементом знания является
значение в смысле. Значение неделимый коррелят смысла.
Социальное знание характеризуется как большая система, имеющая
ядро и периферию. Ядром "социального знания может выступать
некоторая универсальная концепция, увязывающая воедино множество
«частных» значений и концептуализаций,
а его периферийную сферу составляют значения и концептуализации
в «свободном», автономном состоянии" [8].
Модель.
Информация – частный случай знания. Научное знание является
инструментарием, катализатором жизненного мира субъекта,
взаимодействующего с внешними реалиями. Научное знание
характеризуется как синергетический объект, имеющий ядро и
периферию. Значение неделимый коррелят смысла. Связи между
значениями основывают топологическую совокупность
микроскопического уровня. Связи между смыслами образуют
мезоуровень. Соответственно, связи
между знаниями образуют макроуровень.
Синергетика знания по Е. Князевой.
В сообществе
циркулирует научная информация, представляющая некий слой
знания. Слой является социокультурной
матрицей. Матрица включает в себя общий язык: "способы думать
вместе, общие правила научного исследования, изложения
результатов, научного сообщения". В матрице научные проблемы,
понимаемые по-разному, являются источником развития знания.
Матрицы или информационные сети образуются в результате
"многократного пересечения потоков информации в научной среде".
Информация развивается автокаталитически,
нелинейно, в режиме с обострением. Можно говорить о фрактальных
структурах знания: "самоподобия и
возникающих структур на уровне индивида-творца и на уровне
научного сообщества", "сетей, опутывающих научное сообщество".
Ученый-новатор деформирует сеть общепринятого знания.
Многократная деформация сети приводит к научной революции,
которая в развитии знания является точкой бифуркации, "когда
осуществляется выбор направления будущего развития науки". В
предреволюционный период "происходит «размножение» научных школ
и направлений. Появляются внутренние противоречия". Идет рост
"альтернативных научных школ". Система научного знания стремится
"к многовариантному будущему". После научной революции "идет
формирование мощного парадигмального
течения". Имеет место волнорежимное
развитие знания.
LS-режим сопоставляется "с процессом бурного роста
знания, развертывания и дифференцирования его структур"; знания
"становятся неустойчивыми к малым флуктуациям,
демострируют тенденцию к распаду". Далее включается режим переключения, который заканчивается
появлением
HS-режима. "HS-режим
спада активности". Приостанавливается развитие знания. Далее
цикл повторяется [9].
Модель.
Знание сопоставляем с нелинейной, саморазвивающейся,
автокаталитической системой, матрицей (ядром), сетью. Ядро имеет
статическую подматрицу в виде языка и динамическую подматрицу в
виде модели. Деформация сети приводит к бифуркации. Волна
развития сети связей знания имеет режимы: размножения,
бифуркации и спада; или движение к
перколяционному моменту, (критическую) точку
перколяции и движение от
перколяционного момента.
Эволюционное знание по С. Тулмину.
Для С.
Тулмина "познавательный аппарат
человека – это механизм адаптации, развитый в процессе
биологической эволюции. Поэтому используется эволюционная
терминология". Например, теории называются «популяциями
понятий». С. Тулмин "выдвигает идею
«интеллектуальной инициативы», управляющей историческим
развитием знания". Изменения в науке происходят эволюционным
путем, благодаря накоплению мелких изменений, сохранившихся в
результате отбора. "Механизм эволюции «концептуальных популяций»
предполагает взаимодействие с
внутринаучными и вненауными
факторами. Они действуют совместно подобно двум фильтрам" [10].
Модель.
Научное знание модельно представим в рамках теории
перколяции. В
перколяционной решетке имеется две подрешетки. Одна
подрешетка соответствует научному знанию, а другая –
вненаучному знанию. Определенное
конфигурационное соотношение знаниевых
кластеров для каждой из подрешеток приводит к
перколяции, что означает временной
момент развития научного знания.
Научное
знание по Т. Куну.
Т. Кун
считает, что основанием науки является парадигма – "модель
(образец) постановки и решения научных проблем". От данной парадигмы зависят все теории,
существующие на данный период времени. "Структура
парадигмы включает, во-первых, символические обобщения – законы и определения
наиболее употребляемых терминов. Во-вторых, совокупность
метафизических установок, задающих ту или иную онтологию
универсума. В-третьих, совокупность общепринятых стандартов,
«образцов» – схем решения конкретных задач". Наука развивается
посредством смены господства принятой в обществе парадигмы на
новую парадигму, которая только нарождается в обществе. "Смена
научной парадигмы, переход в фазу «революционного разлома»
предусматривает полное или частичное замещение элементов
дисциплинарной матрицы, исследовательской техники, методов,
теоретических допущений и
эпистемологических ценностей" [10].
Модель.
Общепринятое научное знание состоит из
системы понятий, которые образуют
перколяционную решетку, которая моделирует ядро знания
(элементы дисциплинарной матрицы, исследовательская техника,
методы, символические обобщения, теоретические допущения и
эпистемологические ценности) по
связям, существующими между понятиями. При развитии
знания начинают появляться новые понятия. Как только новые
понятия образуют перколяцию в
системе понятий, общепринятое научное знание распадается и
появляется новое общепринятое научное знание.
Научное
знание по И. Лакатосу.
Научная
программа – "основная единица развития научного знания,
предстает как совокупность и последовательность теорий,
связанных непрерывно развивающимся основанием, общностью
основополагающих идей и принципов. Развитие науки предстает
собой смену исследовательских программ". Структура программы
состоит из жесткого ядра ("совокупность конкретно-научных и
онтологических принципов, сохраняющихся без изменения во всех
теориях научных программ"). Динамика программ имеет две стадии:
прогрессивную (образование гипотез) и регрессивную (образование
парадоксов, противоречий)10.
Модель.
Научное знание представляется в виде динамической
перколяционной решетки, которая
моделирует совокупность и последовательность теорий, связанных
непрерывно развивающимся основанием, общностью основополагающих
идей и принципов. Решетка имеет две подрешетки: ядерную и
неядерную. Ядерная решетка как совокупность конкретно-научных и
онтологических принципов статична, процесс изменения ее проходит
медленно. Неядерная решетка динамична, процесс изменения ее
происходит быстро. Изменения подрешеток происходят
перколяционным путем.
Научное
знание по В. Кохановскому, Т.
Лешкевич, Т.
Матяш и Т. Фатхи.
Научное
познание является нелинейным процессом. Данный процесс
характеризуется "разнонаправленностью изменения форм научного
знания, в котором постоянно возникают новые точки роста,
нововведения и центры изменения, многообразные возможности и
ситуации выбора. Научное познание развивается в контексте
исторического развития общества".
Научное
знание существует в контексте коллективного, общезначимого и
предполагает наличие необходимой и общей для всей системы
понятий, способов, приемов и правил построения знания. Знания
превращаются в научные, когда целенаправленное собирание фактов,
их описание и обобщение доводятся до уровня их включения систему
понятий, в состав теории. Научное знание не просто фиксирует
свои элементы в языке, но непрерывно воспроизводит их на своей
собственной основе.
Систему
(или совокупность дисциплинарных) знаний авторы называют наукой.
В истории науки выделяется три стадии развития: классическая,
неклассическая и постнеклассическая.
Каждая стадия "имеет свою парадигму (совокупность
теоретико-методологических и иных установок), свою картину мира,
свои фундаментальные идеи. Классическая стадия имеет своей
парадигмой механику, ее картина мира строится на принципе
жесткого (лапласовского)
детерминизма, ей соответствует образ мироздания как часового
механизма. С неклассической наукой связана парадигма
относительности, дискретности, квантования, вероятности,
дополнительности.
Постнеклассической стадии
соответствует парадигма становления и самоорганизации.
Существенный признак поснеклассической
науки (вторая половина
XX
– начало
XXI
в.) – постоянная
включенность субъективной деятельности в «тело знания». Она
учитывает соотнесенность характера получаемых знаний об объекте
не только с собственностью средств и операций деятельности
познающего субъекта, но ее ценностно-целевыми структурами.
"Структура
научной
картины мира
включает
центральное теоретическое ядро,
обладающее относительной устойчивостью,
фундаментальные допущения,
устойчиво принимаемые за неопровержимые, и
частные теоретические модели,
которые постоянно достраиваются" [10].
Модель.
На динамической перколяционной
решетке, моделирующей рост научного знания, постоянно растут
новые связи, преобразующиеся в нововведения
мезоуровня и центры изменения
макроуровня. Связи являются элементами языка, по которым
выделяем динамическую составляющую. Ядро научного знания
обладает относительной устойчивостью, а теоретические модели
имеют динамический статус. Научное знание имеет три стадии
развития: классическую, неклассическую и
постнеклассическую.
Возможное и действительное знание по В. Хасину.
"Действительное знание можно рассматривать как пространство, где
потенции" взаимодействуют друг с другом как некоторые структуры
возможного знания. Пространственная сеть возможного знания
(мнимые связи) в эволюционном (историческом) плане переходит в
пространственную сеть действительного знания (действительные
связи) [11].
Модель.
Знание
можно представить как пространственную сеть по связям. Развитие
происходит от сетей с мнимыми связями к сетям, имеющими
действительные связи. В рамках теории
перколяции: перколяция по
связям происходит при определенной концентрации действительных
связей. После перколяционного
момента возникает действительное научное знание.
Знание
как фактор социального развития по Н. Бондаренко.
Рассматривается развитие социализации в Древнем мире. Автор
выделяет социализации: при возникновении цивилизации (первая
социализация), при развитии цивилизации (вторая) и при
конкуренции цивилизаций (третья). Каждая социализация
характеризуется определенным количеством и качеством знаний, но
при этом количество функций у развивающихся знаний остаются
неизменным – их шесть: объяснительная, прогностическая,
деятельная, информационная,
смыслопорождающаяся, коммуникативная. Наиболее значимое
влияние на социализацию оказывает коммуникативная функция знания
[12].
Модель.
Знание развивается стадийно, при
этом развитие функций имеет другую периодизацию.
Функционально-смысловая
нагруженность связей знания имеет
статическую основу, закрепленную в языке знания.
Обоснование знания по М. Лебедеву.
Обоснование
знания является
²нелинейным
по характеру, поскольку все убеждения в системе состоят в
отношениях взаимной поддержки, но ни
одно из них эпистемически не
предшествует другим … первичной единицей обоснования предстает
сама система убеждений. А составляющие ее обосновываются лишь
деривационно, на основании их
вхождения в эту систему².
Нелинейное обоснование, являющееся многофакторным динамическим
взаимодействием неоднородных и многофакторных убеждений,
основывается на нескольких концептуальных схемах с различными
онтологическими структурами. Например,
интерналистская –
²обоснованность
убеждений обеспечивается исключительно их когнитивными
характеристиками, т.е. поскольку они могут быть осознаны как
обоснование (благодаря своим связям с другими убеждениями)²?
и экстерналистская – некоторые
убеждения надежны благодаря номическим
… связям с внешними, не относящимися к системе убеждений,
факторами² [13].
Модель.
Систему убеждений представляем в виде сетевой совокупности
связей. Нелинейное, многофакторное динамическое взаимодействие
неоднородных и многофакторных убеждений по связям,
основывающихся на нескольких концептуальных схемах с различными
онтологическими структурами, в рамках
перколяционной теории, приводит к образованию
бесконечного кластера связей или приводит к появлению связной
сети связей. Появление данной сети означает, произошло
образование научного знания. В данном процессе протекание
обеспечивается синхронностью образования убеждений.
Эпистемическое
обоснование в условиях самоорганизации знания по А. Черняку.
Знание
определяется как обоснованное истинное
полагание. Для обоснования знания используется стандарт,
формулируемый как принятие или полагание
пропозиции только при наличии достаточных оснований истинности
этой пропозиции. Свидетельства, способные обеспечить
обоснование, имеют свои особенности, которые связаны с понятием
эпистемическое обоснование:
основание полагания включает другое
полагание. Варианты обоснованности
зависят от специфики полагания как
относительно полагающего, так и
относительно полагаемого (реальности). В концепции А.Черняка
используется нормативное обоснование в соответствии с неким
общим стандартом²,
зависящего от теории. Эпистемическое
обоснование «может включать требование знания субъектом
эпистемической нормы» или может
полагаться на
²условие
фактического систематического поведения субъекта в отношении
формирования своих
полаганий, т.е. несоответствия
эпистемической норме. Свойства нормы
(стандарта) включают способность стандарта оказывать поддержку
полаганиям,
выражающим знание. В концепции различаются две
альтернативные стратегии формирования норм: дескриптивная
(надежные оценки) и нормативная эпистемология (предполагает
привлечение дополнительных критериев).
А.Черняк
использует понятие
²метаобоснование²
– общий контекст установления адекватности стандарта
эпистемического обоснования. Здесь
знание как функция обоснования выводится из стандарта
обоснования. Метаобоснование
применяет фиксированные параметры, например,
²истинностная
выводимость стандарта².
Это понятие является регулятором формирования
полаганий. Успех
метаобоснования зависит от
адекватности его метода или его условий задаче производства
знания. Адекватность метода и условия задачи хорошо
формулируются в рамках системного подхода.
Знание, как
системная характеристика, производится познавательной системой.
Под системой понимается устойчивая во времени конфигурация
взаимодействий между агентами интеллектуальной деятельности,
оценка эпистемической значимости
которой зависит, в том числе, от причинной структуры и динамики
взаимодействий. Система обеспечивает сохранение полученного
знания и обеспечивает получение нового знания из уже
имеющихся. Способность системы к
самоорганизации знания – есть способность реагировать системы на
изменения своих параметров, что достигается с помощью следования
полной совокупности условий. Например, условие самоорганизации
знания должно выполняться хотя бы одним стандартом обоснования.
Успех самоорганизации знания в системе определяется
устойчивостью нормативного действия в ней стандартов и методов.
Эпистемическая надежность метода
важна не сама по себе, а поскольку он способен обеспечить
знанием².
Познающие
субъекты имеют разные когнитивные возможности, поэтому
способность обеспечить знанием всех своих агентов прямо зависит
от эффективности коммуникации знания, предполагающая
реализуемость в системе таких условий обоснования, которые
формируются полаганием на основании
чужого свидетельства, выражающие знания.
Познающая
система должна быть многоуровневой, т.е. система готовит не
только экспертов, но и в существенной мере занимается
подготовкой не экспертов. Не эксперты являются
²относительно
значительной²
частью агентов.
В
познавательной системе могут происходить
эпистемические негативные изменения.
²Агент,
получая из ненадежного авторитетного источника, свидетельство
P,
может в силу социального обязательства … полагать, что
P
истинно².
Такое полагание А.Черняк обозначает
как отношение большой критической готовности.
Далее предполагается, что чем больше агентов
в системе реализует надежность с лучшими по отношению к
нормативно действующими показателями, тем лучше эта система
отвечает самоорганизации знания. Отсюда следует:
социальная система должна гарантировать большую критическую
готовность своих не экспертных агентов в отношении
полаганий с ненадежными
авторитетными свидетельствами в случае, если свидетельства
реализуют зависимость от стандарта с хорошими показателями.
Систематическая нереализованность критической готовности
означает эпистемическую
несостоятельность, поэтому агенты должны внести в свои
полагания изменения, которые
компенсируют эту несостоятельность. Система должна обеспечить
реализацию критической готовности агента. А.Черняк пишет, что
некоторые «плохие» полагания следует
дисквалифицировать. Обоснованная
дисквалифицируемость для
значительного числа агентов системы может быть показателем
способности системы обеспечить приращение знаний, несмотря на
негативные изменения в системе. Обоснованная дисквалификация не
является достаточным условием негатива. Поэтому система должна
обеспечивать и обоснованную
дисквалифицируемость негативных
следствий нормативного обоснования, и то же самое неадекватного
нормативного стандарта.
В концепции
вводится понятие
²ревизия²,
для того чтобы можно было бы осуществить коррекцию в пользу того
или иного стандарта, который поддерживают значительное число
агентов в системе. Ревизия метода в направлении его надежности
представляет собой ее позитивный потенциал, от реализуемости
которого зависят показатели самоорганизации знания.
²В
целях, как дисквалификации, так и ревизии, могут использоваться
дисквалификаторы и основания,
соответственно отобранные в согласии с неким нормативным
принципом²,
который является методистским. Методизм предусматривает, что
критерии
²свидетельств
формируются в соответствии с неким априорным стандартом, имеющим
теоретическое происхождение. Противоположный
подход … ²партикуляризм²
в свою очередь предполагает приоритет частных случаев².
Если методизм обеспечивает ²реализацию
ревизии в системе одним из способов²
(здесь существенная зависимость от экспертного анализа), то
партикуляризм ²предусматривает,
что весьма широкий круг не экспертных агентов в системе может
иметь метод, дающий в целом когерентные результаты
дисквалификации и ревизии на этом множестве агентов в системе²,
не будучи ²даже
нормативно зависимыми от какого либо теоретического
стандарта²
[14].
Модель.
Знание производится познавательной
перколяционной системой. В рамках данной системы,
обеспечивается сохранение полученного знания и обеспечивается
получение нового знания из уже имеющегося путем
перколяционного моделирования.
Система адекватно реагирует на изменения своих параметров, что
достигается с помощью следования полной совокупности условий
моделирования. Условия вводятся в алгоритм, по которому работает
программа моделирования. Под элементарной ячейкой
перколяционной сетки понимается
единичная связь истинного
полагания.
Перколяция по обоснованным связям приводит к появлению
научного знания. Алгоритм представляет собой функцию переменных.
Значения переменных зависят от: истинности пропозиций,
рефлексивности
полагания, некоторых отношений, существующим между
субъектом и объектом, теоретической
нагруженности, эпистемических
норм, многообразия экспериментальных фактов, надежности оценки,
коммуникации, критической готовности своих (не) экспертных
агентов в отношении полаганий,
дисквалифицированности
полаганий, неадекватности
нормативного стандарта, бифуркации ревизии того или иного
стандарта, учитывающий методизм (партикуляризм). Более крупным
объектом моделирования являются мезосвязи.
Значения мезосвязи формируется
переменными: истинностная выводимость стандарта, адекватность
метода. Перколяция по
мезосвязям приводит к появлению
соответствующего научного знания.
Перколяционное
пространство является конфигурацией взаимодействий между
эпистемическими агентами. Каждый
агент вносит либо знание, либо незнание. Часть агентов, вносящих
знание в систему, образуют знаниевый
кластер. Образование значительного количества
знаниевых кластеров обеспечивают
процесс протекания или перколяцию.
Знание в условиях самоорганизации является обоснованным, если
происходит перколяция в модели.
Неявное знание М. Полани.
Основным
стержнем концепции неявного знания является положение о
существовании двух типов знания: центрального, или явного,
эксплицируемого, и периферического, неявного. Оба типа знания
²находятся в отношении дополнительности.
Понятие неявного знания включает в себя не только периферическое
знание элементов некой целостности, но и те интегративные
процессы, посредством которых оно впоследствии включается
в центральное. Процесс познания …
представляет как постоянное расширение рамок неявного знания с
параллельным включением его компонентов в центральное²
знание. Неосознанные ощущения
²образуют
эмпирический базис неявного знания².
Неявное знание выступает преимущественно
²только
в одном качестве: как некий глубинный слой, на котором
возвышается знание явное²
[15].
²Для
Полани неявное знание всегда
является предпосылкой знания явного. Оно порождает смысловой
контекст, из которого субъект извлекает явное знание²
[16]. При этом он соотносит неявное знание с эвристической
верой,
²которая
понимается как убежденность исследователя в своей правоте. Она
является неотъемлемым элементом эвристической интуиции².
Кроме веры неявное знание включает в качестве своих компонентов
еще и волю, и интеллектуальную убежденность. Решающая роль в
процессе познания принадлежит интеллектуальной убежденности
[17].
Модель.
Имеется две перколяционные решетки
знания: потенциальная и актуальная, находящиеся в отношении
дополнительности. Потенциальная
решетка заполнена кластерами неявного знания таким образом, что
по ним проходит протекание, которое находится в поле
интеллектуальной убежденности. Процесс познания начинается с
появлением кластеров, состоящих из актуального знания. Как
только происходит протекание по кластерам, состоящим из
актуального знания, решетка приобретает статус
актуальной, т.е. образуется научное
знание.
К
неявному знанию относится и подспудное знание Д.
Лакоффа и М. Джонсона.
Подспудное знание по Д. Лакоффу и М.
Джонсону.
Изложенные Д. Лакоффом и М.
Джонсоном аргументы по вводу подспудного знания основываются,
прежде всего,
²на
том, что наше мышление по большей части бессознательно и
оперирует на уровне, не доступном обычному сознательному
мышлению. Без участия нашего сознания когнитивное
бессознательное формулирует и структурирует все сознательное
мышление²
[17].
Взаимосвязь неявного знания и эвристической интуиции по Л.
Султановой.
Л.
Султанова продолжает разрабатывать теорию неявного знания М.
Полани в контексте взаимосвязи
неявного знания и эвристической интуиции. Неявное
²знание
применяется исследователем неосознанно. Источником
неосознаваемой продуктивной деятельности является эвристическая
интуиция².
В работах Ж. Адамара и А. Пуанкаре
²подчеркивается
спонтанность действия механизма интуиции как озарения, из чего
необходимо следует сложность выделения ее элементов².
Л. Султанова принимает этапную трактовку процесса познания Ж.
Адамара. Интуитивное познание имеет этапы: подготовка, инкубация
и эвристическая воля. Эвристическая интуиция объединяет
²веру
и волю как отдельные элементы процесса, продуцирующего
личностное знание².
Все свойства неявного знания связаны с эвристической интуицией.
Эвристическая интуиция руководит процессом появления неявного
знания. Появление нового знания
²есть
результат срабатывания механизма интуиции какой-либо отдельной
личности²
[17].
В
перколяционную модель неявного
знания добавляем эвристическую интуицию как поле, которое
руководит процессом появления неявного знания. Сам процесс
появления знания имеет три стадии, которые отражаются в модели
тремя перколяциями (моментами
протекания).
Текстовое знание по И. Дмитревской.
В своей
работе И. Дмитревская существенным
образом использует системный подход А.
Уемова. Он показал, что исследование некоторого множества
вещей и отношений между ними еще не дает знания системы. Для
того чтобы была выявлена система как определенная целостность,
необходимо задать не множество, а определенное отношение, или
точнее свойства этого отношения. Именно отношения и их свойства
играют системообразующую роль.
Системный подход предполагает первоначальное изучение свойств и
отношений как особого рода вещей, а затем их интерпретацию,
«реализацию» на элементах. С помощью системного подхода И.
Дмитревская исследует проблему
знания текста (как известно, текст является коммуникативной
системой).
²С
точки зрения автора текста (индуктора) и читателя (реципиента)
текст, одна и та же последовательность знаков или звуков,
представляет различные качественно понимаемые вещи, или
различные системы. Системообразующее
свойство (концепт) задается целью оперирования текстом. Автор
стремится сообщить какое-то знание и по возможности быть
понятым. Читатель стремиться получить информацию и каким-то
образом ее понять².
В ²процессе
понимания читатель решает задачу по конструированию системы
знания.
Познавательное отношение, лежащее в основе понимания, находит
выражение в элементарной клетке знания. В обобщенном варианте
элементарную клетку знания можно представить как вещь с
приписанным ей свойством или вещь с установленным отношением.
Познавательная структура мысли складывается из двух подструктур:
структуры знания и структуры понимания … понимание есть
установления определенного отношения между компонентами знания².
Элементарная
²клетка
понимания является системным объектом. Роль
системообразующего отношения здесь выполняет отношение
нового знания к известному, концептом
служат свойства этого отношения, роль субстрата отводится
компонентам знания [18].
Модель.
Имеем три вида знания по отношению к тексту: знание индуктора,
знание реципиента и знание о знании (рефлексивное знание)
реципиента. Назовем последнее знание –
знаниевым (рефлексивным) катализатором. Систему знаний
представим в виде перколяционной
решетки. Каждая ячейка решетки является связью либо элементарной
клетки знания индуктора, либо элементарной клетки реципиента.
Перколяционная решетка находится в
поле знаниевого (рефлексивного)
катализатора. Как только знаниевый
катализатор образует кластеры, в которых устанавливаются
определенные отношения между двумя элементарными компонентами,
представленными клетками-связями и по этим кластерам можно
провести перколяцию, так сразу у
реципиента образуется новое знание.
Сетевое знание по Ф. Капре.
Представление живого мира в виде сети взаимоотношений означает,
что мышление категориями сетей стало еще одной ключевой
характеристикой системного мышлению. «Сетевое мышление» изменило
не только наш взгляд на природу, но и наш способ описания
научного знания. На протяжении нескольких веков западные ученые
и философы использовали применительно к знанию метафору здания,
с вытекающими отсюда многочисленными архитектурными метафорами.
Мы говорим, о фундаментальных законах, фундаментальных
принципах, об основных строительных блоков или кирпичиках, мы
говорим, что здание науки должно строиться на надежном
фундаменте. В новом системном мышлении метафора здания (по
отношению к знанию) сменяется метафорой сети. Поскольку мы
воспринимаем реальность как сеть взаимоотношений, то и наши
описания формируют взаимосвязанную сеть понятий и моделей, в
которой отсутствуют основы.
²Представление
о научном знании как о сети понятий и моделей, в которой ни одна
часть не более фундаментальна, чем другая², Ф. Капрой было взято из
бутстрап-теории
Д. Чу, разработанной в 1970-е годы. В сетевом знании
²все
научные понятия и теории ограничены и приблизительны²
[19].
Понятие
«сеть» отражает те новые процессы, происходящие в социуме,
связанные в первую очередь с информационными и коммуникационными
технологиями. Социальные сети являются самовоспроизводящимися:
²Каждый
коммуникативный акт приводит к появлению мысли и смысла, которые
в свою очередь порождают коммуникации. Таким образом, сеть как
целое производит самое себя, формируя для своих членов общий
смысловой контекст, обобществленное знание².
Открытость сетевой организации новому знанию – один из
показателей
²ее
живучести, гибкости и способности к обучению²
[16].
Современные технология, управление и менеджмент основываются на новом
знании, формирующееся в социальных сетях (ключевая
характеристика культурной динамики).
Объективное описание социальной сети в науке порождает
обобщенный корпус знаний, сформулированный, ограненный и
упорядоченный усилиями ученых. Корпус знаний, включающий
информацию, идеи, умения и т.д., входит в культуру. Культурные
ценности и убеждения обратной связью оказывают влияние на корпус
знания. Корпус знания, можно сказать, – есть
²часть
тех очков, сквозь которые мы видим мир. Они помогают нам
интерпретировать наш опыт².
Корпус знания, является одним из компонентов процесса
коммуникации, поддерживающего социальную сеть. Различные формы
знания Ф. Капра называет
«семантическими структурами».
²Такие
семантические структуры, а соответственно и организационный
паттерн сети, в какой-то степени физически воплощены в мозгу
каждого из входящих в сеть индивидуумов²
[16]. Семантические структуры, порождаемые коммуникативными
сетями общества, постоянно взаимодействуют друг с другом и
материально воплощены в печатных текстах, в последнее время, и в
электронных текстах.
Перколяционная
модель. Модельная решетка имеет ячейки. Каждая ячейка является
связью сетевой структуры знания. Новое сетевое знание появляется
в результате перколяционного
перехода, когда появляется достаточное количество новых связей.
Сетевое знание по И. Нонака и Х.
Такэучи.
В своем
представлении о знании как таковом, И.
Нонака и Х. Такэучи
существенным образом используют теорию неявного знания М.
Полани. Исследователи берут основную
идею теории неявного знания, перенося ее по аналогии, с мира
человека на мир социума. Они отмечают, знание создается
исключительно индивудуумами и
является как бы подспудным. Индивидуальное знание
²может
быть сделано общим достоянием и распространено организацией
посредством социальных взаимодействий, благодаря чему неявное
знание превратится в явное²
[16]. Индивидуальное знание кристаллизуется в виде части
сетевого знания организации. Неявное знание порождается
культурной динамикой, проистекающей из сети коммуникаций.
Модель.
Индивид имеет сетевое знание по связям подобное сетевому знанию
по связям организации. Изменение сетевого знания индивида
происходит самоорганизованным
образом и модельно может быть отражено сменой
перколяцинных решеток знания
посредством перколяционного
критического момента. После перколяционного
момента появляется новое научное знание индивида.
Знание критической теории по Ю. Хабермасу.
В 70-е
годы прошлого века Ю. Хабермасом
была построена обобщенная теория коммуникативного действия,
которая рассматривает социальную жизнь в ракурсе смысла и
коммуникации. В данной теории имеется срез, рассматривающий
социальную жизнь в рамках критической теории. Критическая теория
объединяет два типа знаний.
²Это,
во-первых, эмпирико-аналитическое знание, связанное с внешним
миром; ее предметом становится раскрытие причинно-следственных
связей. Во-вторых, это герменевтика, т.е. понимание смысла,
связанная с миром внутренним и имеющая своим предметом язык и
коммуникацию²
[16].
Модель.
В перколяционной модели имеются две
знаниевые подрешетки: динамическая и
статическая. Динамическая подрешетка является
эмпирико-аналитическим знанием, в то время как статическая –
внутренним знанием (язык и коммуникация).
Перколяционное изменение, какой либо одной из подрешеток
или в ином случае обеих подрешеток одновременно, по
перколяционному механизму, приводит
к появлению нового научного знания.
Модель
настраивает исследователя на динамическое общение с объектом.
Тем самым исследователь конструирует идеальный объект, который
дает возможность прогнозировать развитие реальности. Приведенный
обзор позволит гуманитарию выбрать наилучшую модель для своего
практического исследования.
Литература
1.
Пригожин И.
От существующего к возникающему. -
М., 1985.
2.
Ельяшевич А.М. Современное состояние теории протекания в теории
полимеров. - Черноголовка, 1985.
3.
Касавин И.Т. Знание // Новая философская энциклопедия: В 4 т. Т.
II. -
М., 2001.
4.
Степин В.С. Теоретическое знание. - М., 2000.
5.
Поддубный Н.В. Синергетика: диалектика самоорганизующихся систем. -
Белгород, 1999.
6.
Щетинин В.И.,
Поддубный Н.В. Схема
"синергетическое ядро знания" // Культурно-цивилизованные
проблемы развития современного российского общества: Сб.
материалов ежегодной всероссийской научной конференции. -
Белгород, 2005.
7.
Саночник В.В.
Фундаментальная причина развития //
Элктронное издание. – Режим доступа:
www.synergetik.ru.
8.
Лебедев С.Д.
Методология анализа культуры (социально-когнитивный аспект). -
Белгород, 2003.
9.
Князева Е.Н.
Синергетическая модель эволюции научного знания// Эволюционная
эпистемология: проблемы, перспективы. - М., 1996.
10.
Кохановский
В.П., Лешкевич Т.Г.,
Матяш Т.П.,
Фатхи Т.Б. Основы философии науки. - Ростов
н/Д,
2004.
11.
Хасин В.В.
Типы рациональности и возможное знание // Сб.
науч. тр. - Саратов, 2001.
12.
Бондаренко
Н.Г. Знание как фактор социального развития // Известия вузов,
северо-кавказкий регион,
общественные науки. - 2004. - № 4.
13.
Лебедев М.В.
Нелинейность эпистемического
обоснования //
Философ-ские науки, вып.
8. - 2002.
14.
Черняк А.З.
Эпистемологическое обоснование в
условиях
самоорга-низации знания // Синергетическая
парадигма. Когнитивно-коммуникативные
стратегии современного научного познания. - М, 2004.
15.
Лекторский
В.А. Предисловие к русскому изданию / В кн.
Полани М. Личностное знание. - М., 1985.
16.
Капра
Фритьоф Скрытые связи. - М., 2004.
17.
Султанова
Л.Б. Взаимосвязь неявного знания и
эврестической интуиции // Вестн.
моск. ун-та. Сер. 7, Философия. -
1995. - № 3.
18.
Дмитревская
И.В. Феномен понимания и предпосылочное
знание // Филосовские науки. - 2003.
- № 9.
19.
Капра
Фритьоф Паутина жизни. Новое понимание живых систем. - М., 2002.
Актуальные проблемы синергетики: Сборник научных
статей. – Белгород: Изд-во «Планета-Полиграф», 2006. – 205
с.
