Общенаучное знание и его методологические проблемы (проблемы вероятностных и статистических методов, теории систем, теории и информации, кибернетики и синергетики).

Общенаучные методы характеризуют ход познания во всех науках. Их объективной основой являются общеметодологические закономерности познания, которые включают в себя и гносеологические принципы. К ним относятся: методы эксперимента и наблюдения, метод моделирования, гипотетико-дедуктивный метод, метод восхождения от абстрактного к конкретному и т.д

В структуре общенаучных методов и приемов чаще всего выделяют три уровня: методы эмпирического исследования; методы теоретического познания;
общелогические методы и приемы исследования.

I. Методы эмпирического исследования: 1. Наблюдение - целенаправленное пассивное изучение предметов, опирающееся в основном на данные органов чувств.2. Эксперимент - активное и целенаправленное вмешательство в протекание изучаемого процесса, соответствующее изменение исследуемого объекта или его воспроизведение в специально созданных и контролируемых условиях, определяемых целями эксперимента. 3. Сравнение - познавательная операция, выявляющая сходство или различие объектов (либо ступеней развития одного и того же объекта), т.е. их тождество и различия. 4. Описание - познавательная операция, состоящая в фиксировании результатов опыта (наблюдения или эксперимента) с помощью определенных систем обозначения, принятых в науке.5. Измерение - совокупность действий, выполняемых при помощи определенных средств с целью нахождения числового значения измеряемой величины в принятых единицах измерения.

II. Методы теоретического познания: 1. Формализация - отображение содержательного знания в знаково-символическом виде (формализованном языке). 2. Аксиоматический метод - способ построения научной теории, при котором в ее основу кладутся некоторые исходные положения - аксиомы (постулаты), из которых все остальные утверждения этой теории выводятся из них чисто логическим путем, посредством доказательства. 3. Гипотетико-дедуктивный метод - метод научного познания, сущность которого заключается в создании системы дедуктивно связанных между собой гипотез, из которых в конечном счете выводятся утверждения об эмпирических фактах. 4. Восхождение от абстрактного к конкретному - метод теоретического исследования и изложения, состоящий в движении научной мысли от исходной абстракции ("начало" - одностороннее, неполное знание) через последовательные этапы углубления и расширения познания к результату - целостному воспроизведению в теории исследуемого предмета.

III. Общелогические методы и приемы исследования: 1. Анализ - реальное или мысленное разделение объекта на составные части и синтез - их объединение в единое органическое целое, а не в механический агрегат. 2. Абстрагирование - процесс мысленного отвлечения от ряда свойств и отношений изучаемого явления с одновременным выделением интересующих исследователя свойств (прежде всего существенных, общих). 3. Обобщение - процесс установления общих свойств и признаков предмета, тесно связано с абстрагированием. 4. Идеализация - мыслительная процедура, связанная с образованием абстрактных (идеализированных) объектов, принципиально не осуществимых в действительности ("точка", весьма сложное и очень опосредованное выражение реальных процессов. 5. Индукция - движение мысли от единичного (опыта, фактов) к общему (их обобщению в выводах) и дедукция - восхождение процесса познания от общего к единичному. 6. Аналогия (соответствие, сходство) - установление сходства в некоторых сторонах, свойствах и отношениях между нетождественными объектами. 7. Моделирование - метод исследования определенных объектов путем воспроизведения их характеристик на другом объекте - модели, которая представляет собой аналог того или иного фрагмента действительности (вещного или мыслительного) - оригинала модели. 8. Системный подход - совокупность общенаучных методологических принципов (требований), в основе которых лежит рассмотрение объектов как систем. 9. Структурно-функциональный (структурный) метод строится на основе выделения в целостных системах их структуры - совокупности устойчивых отношений и взаимосвязей между ее элементами и их роли (функций) относительно друг друга.

10. Вероятностно-статистические методы основаны на учете действия множества случайных факторов, которые характеризуются устойчивой частотой. Это и позволяет вскрыть необходимость (закон), которая "пробивается" через совокупное действие множества случайностей. Названные методы опираются на теорию вероятностей, которую зачастую называют наукой о случайном.

Вероятностно-статистические методы широко применяются при изучении массовых, а не отдельных явлений случайного характера (квантовая механика, статистическая физика, синергетика, социология и др.). Сегодня все чаще говорят о проникновении в науку вероятностного стиля мышления.

Вероятностно-статистические методы и оптимизация. Идея оптимизации пронизывает современную прикладную математическую статистику и иные статистические методы. А именно - методы планирования экспериментов, статистического приемочного контроля, статистического регулирования технологических процессов и др.

В производственном менеджменте, в частности, при оптимизации качества продукции и требований стандартов особенно важно применять статистические методы на начальном этапе жизненного цикла продукции, т.е. на этапе научно-исследовательской подготовки опытно-конструкторских разработок (разработка перспективных требований к продукции, аванпроекта, технического задания на опытно-конструкторскую разработку). Это объясняется ограниченностью информации, доступной на начальном этапе жизненного цикла продукции, и необходимостью прогнозирования технических возможностей и экономической ситуации на будущее. Статистические методы должны применяться на всех этапах решения задачи оптимизации - при шкалировании переменных, разработке математических моделей функционирования изделий и систем, проведении технических и экономических экспериментов и т.д.

«Классическая» теория систем применяет классическую математику. Ее цель — установить принципы, применимые к системам вообще или к их определенным подклассам (например, к закрытым и открытым системам); разработать средства для их исследования и описания и применить эти средства к конкретным случаям.

Учитывая достаточную общность получаемых результатов, можно утверждать, что некоторые формальные системные свойства относятся к любой сущности, которая является системой (к открытым системам, к иерархическим системам и т. д.), даже если ее особая Природа, части, отношения и т. д. не известны или не исследованы.

Многие системные проблемы относятся к структурным и топологическим свойствам систем, а не к их количественным отношениям. В этом случае используется несколько различных подходов. В теории графов, особенно в теории ориентированных графов (диграфов), изучаются реляционные структуры, представляемые в топологическом пространстве. Эта теория применяется для исследования реляционных аспектов биологии.В математическом смысле она связана с матричной алгеброй, по своим моделям — с тем разделом теорией ячеек, в котором рассматриваются системы, содержащие частично «проницаемые» подсистемы, а вследствие этого — с теорией открытых систем.

Кибернетика является теорией систем управления, в основе которых лежит связь (передача информации) между системой и средой и внутри системы, а также управление (обратная связь) функциями системы относительно среды. Как уже говорилось, кибернетические модели допускают широкое применение, но их нельзя отождествлять с теорией систем вообще. В биологии и других фундаментальных науках кибернетические модели позволяют описывать формальную структуру механизмов регуляции, например, при помощи блок-схем и графов потоков.

Рассматривая возможность создания искусственным путем, на основе моделирования, мыслящего существа необходимо остановиться на двух аспектах этой проблемы:

Во-первых, кибернетика моделирует не все функции мозга, а только те, которые связаны с получением, обработкой и выдачей информации, т.е. функции, которые поддаются логической обработке. Все же другие, бесконечно разнообразные функции человеческого мозга остаются вне поля зрения кибернетики.

Во-вторых, с точки зрения теории моделирования вообще не имеет смысла говорить о полном тождестве модели и оригинала.

Отождествление человеческого и "машинного" разума происходит тогда, когда субъект мышления подменяется какой-либо материальной системой, способной отражать. Единственным же субъектом мышления является человек, вооруженный всеми средствами, которыми он располагает на данном уровне своего развития. В эти средства входят и кибернетические машины, в которых материализованы результаты человеческого труда. И, как всякое орудие производства, кибернетика продолжает и усиливает возможности человеческого мозга. Человек будет передавать машине лишь некоторые функции, выполняемые им в процессе мышления. Само мышление как духовное производство, создание научных понятий, теорий, идей, в которых отражаются закономерности объективного мира, останется за человеком.

Кибернетика не ставит целью "замену" человека или "подмену" его мышления. Оно лишь дает новые аргументы в пользу диалектическо-материалистического представление о машине- помощнице человека.

Кибернетика приводит к материалистическому выводу о том, что при решении вопроса о принципиальных и реальных вопросах машинного моделирования процессов мышления следует, прежде всего, учитывать социальную обусловленность мышления, сознания, психической жизни человека.

Теория информации, математические основы которой детально разработаны, не смогла построить интересных приложений в психологии и социологии. Большие надежды возлагались на применение теории игр к вопросам войны и политики, но едва ли можно считать, что она улучшила политические решения и положение дел в мире. Эту неудачу можно было ожидать, учитывая, как мало существующие державы походят на «рациональных» игроков теории игр.

К теории информации в ее узкой классической постановке относят результаты решения ряда фундаментальных теоретических вопросов, касающихся повышения эффективности функционирования систем связи. Это в первую очередь: анализ сигналов как средства передачи сообщений, включающий вопросы оценки переносимого ими "количества информации";анализ информационных характеристик источников сообщений и каналов связи и обоснование принципиальной возможности кодирования и декодирования сообщений, обеспечивающих предельно допустимую скорость передачи сообщений по каналу связи, как при отсутствии, так и при наличии помех.

Если расширение связано с приложением теории в технике связи - рассмотрением проблемы разработки конкретных методов и средств кодирования сообщений, то совокупность излагаемых вопросов называют теорией информации и кодирования или прикладной теорией информации.

Другая точка зрения состоит в том, что глобальной проблемой теории информации следует считать разработку принципов оптимизации системы связи в целом. В этом случае к ней относят все локальные проблемы систем связи, включая, например, проблему оптимального приема и др.

В соответствии с третьей крайней точкой зрения к компетенции теории информации относят все проблемы и задачи, в формулировку которых входит понятие информации. Ее предметом считают изучение процессов, связанных с получением, передачей, хранением, обработкой и использованием информации. В такой постановке она затрагивает проблемы многих наук (в частности, кибернетики, биологии, психологии, лингвистики, педагогики) на всех трех уровнях (синтактическом, семантическом и прагматическом).