Основными методами эмпирического уровня являются наблюдение, измерение, эксперимент и описание.

Наблюдение представляет собой систематическое и целенаправленное восприятие явлений действительности, в результате которого достигается знание о внешних свойствах, связях и отношениях исследуемой реальности. Наблюдение всегда носит не созерцательный, а активный деятельный характер. Оно подчинено решению конкретной научной задачи и поэтому отличается целенаправленностью, избирательностью и систематичностью. Научное наблюдение всегда опосредуется теоретическим знанием, поскольку именно последнее определяет объект и предмет наблюдения, цель наблюдения и способ его реализации.

Осуществление развитых форм наблюдения, носящего опосредованный характер, предполагает использование особых средств, и в первую очередь приборов, разработка и воплощение которых также не обходится без привлечения теоретических представлений науки. Средства и инструменты наблюдения, применяемые в современной исследовательской практике, демонстрируют огромные возможности науки в расширении области объектов, доступных эмпирическому познанию.

По мере развития эмпирического познания, относящиеся к нему исследовательские процедуры, в том числе и наблюдение, вбирают в себя измерение, в основе которого лежит сравнение объектов по каким-либо параметрам, выраженное численным значением. Выявление количественных параметров осваиваемых предметов, их свойств и отношений с одной стороны предполагает введение эталонов, систем и единиц измерения, а с другой – позволяет использовать математических средства, точнее эксплицировать научные факты и представлять эмпирические зависимости в виде математические выражений, требующих дальнейшего теоретического анализа.

Наиболее сложным и эффективным методом эмпирического исследования является эксперимент, суть которого сводится к изучению объекта в искусственно созданных для этого условиях. Обращение к такого рода условиям помогает преодолеть ограниченность различного рода наблюдений и определяет основные достоинства эксперимента. К их числу можно отнести: 1) воспроизводимость корректно поставленного эксперимента, позволяющую восполнить пробелы в получении информации об изучаемом объекте; 2) нарастающую по сравнению с наблюдением избирательность и активность субъекта в исследовании; 3) возможность использования в экспериментальных установках разнообразных факторов, способствующих проявлению глубинных внутренних свойств и характеристик изучаемых объектов; 4) применение в развитых формах экспериментальной деятельности сложных приборных комплексов, обеспечивающих выявление новых объектов исследования и т.д.

Существуют различные виды научных экспериментов (исследовательский, решающий, иллюстративный, модельный и др.), однако каждый из них представляет собой форму целенаправленного и теоретически детерминированного изменения хода естественных процессов и явлений с целью получения знаний о них в «чистом» виде, т.е. в рамках искусственно смоделированной познавательной ситуации, когда становится возможным получение такого знания об интересующих исследователя свойствах и отношениях изучаемых явлений без деформирующего влияния на них случайных и побочных факторов.

В ходе развития научного познания, несмотря на огромные заслуги в этом процессе теоретического исследования, эксперимент не только не утрачивает свою ценность, но приобретает все большую значимость. Особенно ярко она проявляется, например, при изучении мега- и микромира, в осуществлении которого значительная роль принадлежит современным экспериментальным установкам и входящим в них сложным приборным комплексам, без обращения к которым невозможно не только зафиксировать важнейшие параметры изучаемой предметной области, но даже просто выявить объект исследования и сделать его точкой приложения исследовательских усилий.

Закрепление результатов эмпирического исследования и трансляция их в процессе научной коммуникации осуществляются с помощью метода описания. Научное описание представляет собой фиксацию разнообразных сведений, полученных в ходе сравнения, измерения, наблюдения или эксперимента с помощью искусственных языков науки. По мере развития науки меняется и характер данной процедуры, она приобретает все большую строгость, все чаще выступает в виде количественного описания при помощи таблиц, графиков, матриц, т.е. в виде так называемых “протоколов наблюдения”, представляющих собой результаты различных измерительных действий.

В отличие от эмпирического теоретическое исследование, стремясь к раскрытию глубинной сущности изучаемых процессов и явлений, преследует цель не описания, а объяснения выявленных научных фактов и эмпирических закономерностей. Этому способствует обращение к разнообразным познавательным процедурам, исходное место среди которых принадлежит методу идеализации.

Идеализация – это метод, позволяющий сконструировать особые абстрактные объекты, которыми оперирует теоретическое познание, создавая модельные представления об изучаемой предметной области (частные или фундаментальные теоретические схемы). По сути идеализация представляет собой разновидность процедуры абстрагирования, конкретизированной с учетом потребностей теоретического исследования. Полученные в ходе идеализации абстрактные объекты носят название конструктов и могут существовать только в языке научной теории, выполняя функции фиксации смыслов соответствующих терминов теоретического языка.

Формирование идеализаций может идти разными путями: 1) последовательно осуществляемое многоступенчатое абстрагирование. Так, например, могут быть получены абстрактные объекты математики – плоскость, прямая, геометрическая точка; 2) вычленение и фиксация некоего свойства изучаемого объекта в отрыве от всех других его свойств. Например, если зафиксировать только свойство физических предметов поглощать падающее на них излучение, возникнет идеализированный объект “абсолютно черное тело”. Таким же образом конструируются идеализированные объекты в химии (“идеальные растворы”), геоботанике (“идеальный континент”) и в других отраслях науки; 3) рассмотрение отдельных свойств и характеристик объекта в режиме предельного перехода, в результате чего, например, получаются такие идеальные объекты, как “абсолютно твердое тело”, “несжимаемая жидкость” и др.

У конструктов отсутствуют аналоги в объективной действительности, поэтому по отдельности для каждого из них нельзя экспериментально обосновать правомерность и продуктивность его введения и использования. Проверке в конечном счете подвергается теоретическая модель, собранная из идеальных объектов и лежащая в основе некоей научной теории. Успех ее экспериментального обоснования косвенным образом подтверждает правильность и оправданность проведенной процедуры идеализации.

В рамках теоретической схемы, собранной из идеализированных объектов, может быть реализован мысленный эксперимент, в ходе которого осуществляются такие комбинации идеальных объектов, которые в реальной действительности не могут быть воплощены. Мысленный эксперимент позволяет ввести в контекст научной теории новые понятия, сформулировать основополагающие принципы научной концепции, осуществить содержательную интерпретацию математического аппарата научной теории. Именно поэтому он знаменует собой один из магистральных путей построения теоретического научного знания. Использование познавательных возможностей мысленного эксперимента обнаруживается еще на ранних этапах формирования теоретического естествознания, например, в творчестве Г. Галилея, наряду с осмыслением и утверждением в науке метода реального натурного эксперимента. По мере развития научного знания сфера применения мысленного эксперимента неуклонно расширяется.

Строгость и логическая выверенность частных и фундаментальных схем в структуре научной теории позволяет соотнести с ними определенные математические модели, выбор и содержание которых в каждом конкретном случае определяется спецификой решаемой научной задачи. Это в свою очередь дает возможность перенести акцент исследовательских усилий на работу в рамках определенного математического формализма, оперировать со знаками, формулами. Таким образом создается обобщенная знаковая модель изучаемой предметной области, позволяющая эксплицировать структуру исследуемых явлений и процессов при отвлечении от их качественной специфики. Суть и последовательность операций, производимых в рамках этой модели, задается правилами используемого математического или логического исчисления, на основе которого она построена, т.е. формально, по определенному шаблону, алгоритму. Эти операции составляют суть метода формализации, одним из несомненных достоинств использования которого является возможность ограничить влияние логики здравого смысла и сложившихся стереотипов научного исследования, облегчая, таким образом, генерацию оригинальных результатов. Благодаря методу формализации, новое знание иногда выглядит как полученное буквально “на кончике пера” без непосредственного соотнесения всех проведенных мыслительных операций с реальными процессами в исследуемой предметной области. Более того, метод формализации помогает выработать общий подход к исследованию целого класса объектов, несмотря на существующие различия между ними, поскольку их объединяют единые структурные характеристики.

Метод формализации открывает возможности для использования более сложных методов теоретического исследования, например метода математической гипотезы. Этот метод предполагает: 1) привлечение новых или поиск уже использовавшихся в научном познании математических моделей; 2) перенос их на новую изучаемую область действительности с необходимой последующей трансформацией для моделирования круга вновь исследуемых явлений; 3) использование правил соответствующих математических исчислений для решения задач, имманентных применяемым математическим моделям; 4) необходимость в последующей оценке и содержательной интерпретации полученных новых научных результатов, т.е. в поиске правил, позволяющих соотнести их с опытными данными.

Метод математической гипотезы позволяет повысить результативность научного поиска благодаря усиливающемуся в науке общественному разделению труда. Кроме того, он вбирает в себя многие достоинства метода формализации и обнаруживает особую эффективность в теоретическом освоении таких объектов и областей реальности, которые не осваиваются в наличных формах практики и повседневного опыта. Неслучайно метод математической гипотезы сыграл большую роль в становлении неклассической науки, в частности квантовой механики, которая исследует явления и законы микромира.

Метод формализации является отправной точкой для внедрения в научное познание аксиоматического метода. Аксиоматический метод широко применятся не только в математике, где он в первую очередь обнаруживает свою продуктивность, но и в тех естественнонаучных дисциплинах, где используется метод формализации, например, в физике.

При аксиоматическом построении научного знания изначально задается набор независимых друг от друга исходных аксиом или постулатов, т.е. утверждений, доказательство истинности которых в данной системе знания не требуется и не обсуждается. Из аксиом по определенным формальным правилам строится система выводов. Совокупность аксиом и выведенных на их основе предложений образует аксиоматически построенную теорию. Такая теория может быть использована для модельного представления уже не одного, а нескольких классов явлений, для характеристики не одной, а нескольких предметных областей. Отыскание правил соотнесения аксиом формально построенной системы знания с определенной предметной областью называется интерпретацией. Эвристика аксиоматического метода позволяет выстраивать теоретическую систему знания до того, как подвергнута экспликации соответствующая ей область действительности, а затем отыскивать эту область в процессе интерпретации теории, что значительно расширяет прогностические функции научного исследования. В современном естественнонаучном познании примером формальных аксиоматических систем являются фундаментальные физические теории, что влечет за собой ряд специфических проблем их интерпретации и обоснования, особенно применительно к теоретическим построениям неклассической и постнеклассической науки.

В том случае, когда в качестве правил выведения следствий из аксиом используются положения математической логики, аксиоматический метод приводит к построению формализованных аксиоматических систем – абстрактных знаковых моделей, интерпретируемых на различных классах объектов. Таким образом создаются научные теории большой степени общности, отличающиеся стройной и прозрачной логической структурой.

В силу специфики аксиоматически построенных систем теоретического знания, для их обоснования особое значение приобретают внутритеоретические критерии истинности. К ним следует отнести требование непротиворечивости теории и ее полноты. Первое требование предполагает, что в аксиоматической теории должны отсутствовать логические противоречия, из системы независимых аксиом не должны вытекать исключающие друг друга положения; второе – сводится к требованию достаточных оснований для доказательства или опровержения любого положения, сформулированного в рамках ее содержания.

Особое место в современном теоретическом исследовании принадлежит методу вычислительного эксперимента, широкое использование которого началось в последние десятилетия двадцатого века благодаря стремительному развитию информационно-компьютерной базы научного поиска. Вычислительный эксперимент - это эксперимент над математической моделью объекта на ЭВМ, сущность которого заключается в том, что по одним параметрам модели вычисляются другие ее характеристики и на этой основе делаются выводы о свойствах явлений, репрезентированных математической моделью. Основные этапы вычислительного эксперимента включают в себя: 1) построение математической модели изучаемого объекта в тех или иных условиях. Как правило, она представлена системой уравнений высокого порядка; 2) определение вычислительного алгоритма решения базовой системы уравнений; 3) построение программы реализации поставленной задачи для ЭВМ.

Вычислительный эксперимент, базирующийся на триаде «математическая модель – алгоритм – программа», носит междисциплинарный характер, объединяя в едином цикле деятельность теоретиков, специалистов в области прикладной математики и программистов. На основе накопленного опыта математического моделирования, банка вычислительных алгоритмов и программного обеспечения вычислительный эксперимент позволяет быстро и эффективно решать сложные исследовательские задачи практически в любой области математизированного научного знания – от анализа фундаментальных проблем науки (например, проблемы управляемого термоядерного синтеза), расчетов в области космической техники и наукоемких технологий (расчетов траекторий движения и аэродинамических параметров космических летательных аппаратов, диагностики плазмы, технологий создания материалов с заданными свойствами, разработок в области вычислительной томографии) до исследования глобальных экологических проблем, гео- и астрофизических явлений (моделирования климатических процессов и их трансформаций под воздействием факторов антропогенного и техногенного характера). Обращение к вычислительному эксперименту позволяет резко снизить стоимость научных разработок и интенсифицировать процесс научного поиска, что обеспечивается многовариантностью выполняемых расчетов и простотой модификаций математических моделей для имитации тех или иных условий эксперимента.

В качестве основных типов вычислительного эксперимента выделяют поисковый, прогностический, оптимизационный, диагностический и др. Особый интерес вызывает распределенный вычислительный эксперимент, позволяющий привлечь к поиску решения поставленной задачи многочисленный отряд пользователей персональных компьютеров, берущих на себя реализацию части общей программы эксперимента путем установки на свой компьютер специальной программы, выполняющей небольшой фрагмент требуемых вычислений. В результате тысячи персональных компьютеров, подключенных к Интернету, работают совместно над одной и той же программой, образуя огромный виртуальный “суперкомпьютер”. Примером распределенного вычислительного эксперимента может служить проект SETI@Home, нацеленный на поиск контактов с внеземными цивилизациями, а также проект Genom@Home, призванный, в частности, точнее расшифровать функции отдельных генов в геноме человека.

Таким образом, вычислительный эксперимент предстает в качестве новой технологии научных исследований, фундирующей перспективные стратегии научного поиска. Сложность и своеобразие этого вида исследований ставит вопрос о появлении новых научных дисциплин: компьютерной математики, вычислительной информатики, вычислительной физики.

Использование вычислительного эксперимента, в частности, приводит к появлению в сфере теоретического знания новой формулировки научного закона. Наряду с лингвистической, модельной и процедурной формами закона появляется компьютерная форма научного знания. Она имеет место тогда, когда при отсутствии математической модели исследуемых явлений, последние удовлетворительным образом отслеживаются и контролируются в заданном диапазоне параметров с помощью компьютерных устройств, реализующих определенные программы и скрывающиеся за ними вычислительные алгоритмы. В подобных случаях система алгоритмов и составленных на их основе программ вычислений выступает в качестве одной из формулировок процедурной формы закона -- компьютерной формулировки. В результате в современном физическом исследовании закладываются основы так называемой вычислительной физики, для которой формулировки законов в виде уравнений и их систем не являются необходимыми, а эволюция реальной системы, начиная от исходного состояния, моделируется как численный процесс обработки имеющейся информации о системе и ее начальном состоянии. Таким образом, информационные технологии в современном научном познании обеспечивают плюрализм методологических новаций и стратегий научного поиска.

Решение сложных задач научного исследования предполагает использование не только различных методов, но и стратегий научного поиска. К числу важнейших из них, выполняющих роль общенаучных методологических программ современного научного познания, относится системный подход, в основе которого лежит исследование объектов как системных образований. Методологическая специфика системного подхода определяется тем, что последний ориентирует исследование на раскрытие целостности объекта и фундирующих ее механизмов, на выявление многообразных типов связей сложного объекта и сведение их в единую картину. Широкое использование системного подхода в современной исследовательской практике обусловлено рядом обстоятельств, и прежде всего интенсивным освоением в современном научном знании сложных объектов, состав, конфигурация и принципы функционирования которых далеко не очевидны и требуют специального анализа. Несомненным достоинством системного подхода является не только присущая ему возможность выявления более широкой области познания в сравнении с уже освоенной в науке, но и генерируемая им новая схема объяснения, в основе которой лежит поиск конкретных механизмов, определяющих целостность объекта, а также экспликация достаточно полной типологии его связей, требующая своего операционального представления. Одним из наиболее ярких воплощений системной методологии является системный анализ, представляющий собой особую отрасль прикладного знания, в рамках которой в отличие от других дисциплин прикладного характера практически отсутствует субстратная специфика: системный анализ применим к системам любой природы.

В последние десятилетия ХХ века происходит становление нелинейной методологии познания, связанной с разработкой междисциплинарных научных концепций – динамики неравновесных процессов и синергетики. В рамках данных концепций складываются новые ориентиры познавательной деятельности, задающие рассмотрение исследуемого объекта в качестве сложной самоорганизующейся и тем самым исторически развивающейся системы, воспроизводящей в динамике изменений основные характеристики целого как иерархии порядков. Утверждение нелинейной методологии познания в современной науке выступает в качестве одного из проявлений процесса становления постнеклассической научной рациональности, нацеленной на освоение уникальных отрытых и саморазвивающихся систем, среди которых особое место занимают сложные природные комплексы, в качестве одного из компонентов включающие самого человека, с характерными для него формами познания и преобразования мира.