Вступ.

1.Особливості наукового пізнання.

2. Функції наукового пізнання.

3. Методи наукового дослідження.

4. Наукова раціональність в умовах інформаційного суспільства.

Висновки.

Список використаних джерел.

Вступ

Кожна людина постійно знайомиться з чимось новим, раніше невідомим. При цьому людина намагається також проаналізувати, узагальнити свої знання, оцінити їх з різних точок зору. Уся свідома діяльність людини зв'язана з накопиченням, обробкою, поширенням і використанням знань.

Розрізняють повсякденне знання (пізнання) і наукове.

Повсякденне знання – це погляди людей, що стихійно складаються під впливом повсякденного досвіду на навколишню дійсність і на самих себе.

Це знання, що не одержало строгого оформлення. Воно не вимагає для свого засвоєння і передачі спеціального навчання і є загальним непрофесійним надбанням усього людства.

Наука – це особливий вид пізнання, що має своєю єдиною метою надбання нових знань про світ і збагнення істини. У науці пізнання стає самостійною формою діяльності, що відокремилася від практики, міфології, релігії, філософії. Наука реалізує ідеал раціонального розуміння світу. Наукове знання доводить вивчення об'єкта до рівня його теоретичного аналізу. Отже, науку необхідно розглядати як "теорію про визначену область об'єктів, а не як простий набір суджень про ці об'єкти".

В роботі ми розглянемо проблему наукової раціональності в інформаційному суспільстві і проаналізуємо її з точки зору наукового пізнання.

1.Особливості наукового пізнання

Аналізуючи особливості наукового пізнання, насамперед, потрібно розуміти його відмінність від повсякденного пізнання:

Об'єкти науки не зводяться до об'єктів повсякденного досвіду; наука має предметну спрямованість. Предмет, предметна область – те, що саме вивчає дана наука або наукова дисципліна, на що спрямовано думку дослідника. Розвиток знань про об'єкт відкриває нові його сторони і зв'язки, які є предметом пізнання.

Наукове пізнання орієнтоване на об'єктивну істинність, на дослідження об'єктивних законів функціонування і розвитку об'єктів пізнання.

Науковому пізнанню властиві сувора доказовість, обґрунтованість отриманих результатів, вірогідність висновків.

Наука формує особливу мову, що відрізняється від повсякденної мови більшою однозначністю, строгістю і чіткістю.

Істотною ознакою наукового пізнання є його системність, логічна організованість. Результати наукового пізнання мають універсальний характер.

Крім того, часто відзначають і такі особливості наукового пізнання як:

— тенденція до відтворювання результатів;

— скептичне відношення до авторитетів;

— інтелектуальна самостійність і автономія;

— проблемна установка дослідження (на противагу установці на чудеса і таїнства, а також практичні інтереси);

— опора на досвід і розум (а не на віру, переконання, думку).

Таким чином, наукове знання переступає межі повсякденного знання. З іншого боку повсякденний розум або здоровий глузд завжди активно бере участь у процесі мислення вченого.

Важливим моментом у науковому пізнанні є його критичний характер, наукове знання відкрите критиці. Наукові теорії є продуктом людської винахідливості і, як такі, вони піддані помилкам подібно будь-яким іншим результатам діяльності людини. Теорії в цьому змісті – лише припущення про реальності, що можуть мінятися і насправді досить істотно змінюються в ході історичного розвитку науки. Те, що наука затверджувала про реальності сто років тому, дуже істотно відрізняється від того, що вона говорить сьогодні. У ХХ в. виявився також істотний факт, що характеризує особливості наукового пізнання: для будь-якої визначеної області дійсності завжди можна побудувати декілька теорій, що пояснюють усі явища, що спостерігаються.

2. Функції наукового пізнання

Наукове знання виконує функції опису, пояснення, розуміння, передбачення.

Опис – функція наукового знання й етап наукового дослідження, що складається у фіксації даних експерименту або спостереження за допомогою визначеної системи позначень, прийнятих у даній науці (звичайна мова, штучна мова – символи, графіки і т.п.).

Види опису – емпіричний опис: результат переробки почуттєвого матеріалу у форми висловлень; теоретичний опис – логічне відтворення істотних зв'язків і відносин об'єктів.

Пояснення – функція наукового знання, що складається в розкритті сутності об'єкта, який досліджується; вона здійснюється шляхом показу того, що об'єкт, який пояснюється, діє за визначеним законом. Пояснення припускає опис об'єкта і ґрунтується на ньому. Пояснення проводиться через наочні образи (якісне пояснення) або через математичний (кількісний) опис.

Розуміння – властива свідомості форма освоєння дійсності, що означає розкриття і відтворення значеннєвого змісту предмета. У науці розуміння припускає використання спеціальних методологічних правил і предстає як інтерпретація. Типовими видами науково-теоретичного розуміння є: розуміння минулих епох (історичне розуміння); інтерпретація інокультурних символів і метафор, переклад і тлумачення інших текстів (філософське розуміння); розуміння інших форм життя, культурних норм і цінностей (розуміння в соціально-антропологічних дослідженнях); розуміння мікрооб'єктів і інтерпретація формалізмів наукових теорій (розуміння в природознавстві).

Крім опису, пояснення і розуміння реальності наукове знання завжди прагне виконувати функцію передбачення. Передбачення – обґрунтоване припущення про майбутній стан явищ природи і суспільства або про явища, невідомі у даний час, але підлягають виявленню, заснованому на відкритих наукою законах розвитку природи і суспільства. Прогнозування – один з видів передбачення, спеціальне дослідження перспектив деякого явища. Найчастіше використовуються такі методи прогнозування як екстраполяція, моделювання, експертиза, історична аналогія, прогнозні сценарії.

3. Методи наукового дослідження

Основними методами наукового дослідження є такі:

Аналіз – метод дослідження, що складається в уявній декомпозиції явища як цілого на складові – більш прості частини, виділення окремих сторін, властивостей, зв'язків.

Аналіз займає важливе місце у вивченні об'єктів матеріального світу. Але він складає лише перший етап процесу пізнання.

Синтез – метод дослідження, що складається в уявному з'єднанні окремих сторін, властивостей, зв'язків складного явища і збагнення цілого в його єдності.

Індукція – метод переходу від знання окремих фактів до знання загальних закономірностей, істотних і необхідних зв'язків.

Дедукція – метод переходу від загальних пропозицій до часток, висновок нових істин з відомих за допомогою законів і правил логіки. За допомогою дедукції, за умови істинності посилок, одержуємо достовірне знання про світ.

Моделювання – науковий метод, заснований на використанні як засіб пізнання моделей і висновку за аналогією.

Під аналогією розуміється подоба, подібність якихось властивостей, ознак або відносин у різних у цілому об'єктів. Якщо робиться логічний висновок про наявність якої-небудь властивості, ознаки, відносини в досліджуваному об'єкті на підставі встановлення його подібності з іншими об'єктами, то цей висновок називають умовиводом за аналогією.

Модель – уявна або матеріально реалізована система, що, відтворюючи визначені сторони об'єкта дослідження, здатна заміщувати його в процесі вивчення. Модель і об'єкт мають подібність у визначеному строго зафіксованому відношенні (однобічне і неповне відображення оригіналу). Ця подібність і дозволяє переносити результати, отримані при пізнанні моделі, на оригінал.

Необхідність використання моделювання обумовлена тим, що об'єкт дослідження надзвичайно складний або його пряме дослідження економічно недоцільне.

Моделі дають можливість: наочно представити об'єкти; перевірити ті або інші гіпотези; виступають джерелом нових гіпотез.

Розрізняють кілька видів моделювання.

Фізичне моделювання характеризується фізичною подобою між моделлю й оригіналом і має на меті відтворення в моделі процесів, властивих оригіналу. За результатами дослідження тих або інших фізичних властивостей моделі судять про явища, що відбуваються (або можуть відбутися) у так званих "природних умовах". В даний час фізичне моделювання використовується для розробки й експериментального вивчення різних споруджень (гребель електростанцій, зрошувальних систем і т.п.), машин (аеродинамічні якості літаків, наприклад, досліджуються на їхніх моделях в аеродинамічній трубі).

Знакове (символічне) моделювання. Воно зв'язано з умовно-знаковим представленням якихось властивостей, відносин об'єкта-оригіналу. Важливим різновидом символічного моделювання є математичне моделювання. Математичні моделі – абстрактні математичні структури, у яких реальні предмети і конкретні зв'язки між ними замінені абстрактними об'єктами і математичними відносинами. Символічна мова математики дозволяє виражати властивості, сторони, відносини об'єктів і явищ усілякої природи. Взаємозв'язки між різними величинами, що описують функціонування такого об'єкта або явища, можуть бути представлені відповідними рівняннями (диференціальними, інтегральними, інтегро-диференціальними, алгебраїчними) і їх системами.

Чисельне моделювання на комп'ютері. Цей різновид моделювання ґрунтується на раніше вивченій математичній моделі досліджуваного об'єкта або явища і застосовується у випадках великих обсягів обчислень, необхідних для вивчення даної моделі.

Методи емпіричного рівня пізнання: спостереження, експеримент.

Спостереження – планомірне (проводиться строго за планом, складеному виходячи з задачі дослідження), цілеспрямоване (для рішення визначеної задачі), систематичне сприйняття предметів і явищ зовнішнього світу.

Експеримент – це метод пізнання, при якому явища вивчаються в контрольованих і керованих умовах. Суб'єкт активно втручається в процес дослідження, впливаючи на об'єкт дослідження за допомогою спеціального інструментарію і приладів, цілеспрямовано і фіксовано змінює об'єкт, виявляючи нові його властивості. Завдяки цьому дослідникові вдається ізолювати об'єкт від впливу побічних явищ і вивчати явище в чистому виді; планомірно змінювати умови протікання процесу; багаторазово відтворювати хід процесу в строго фіксованих умовах і умовах, що піддаються контролю.

Експеримент – це:

— засіб накопичення і вивчення фактів, що складають емпіричний базис теорії (дослідницькі експерименти);

— об'єктивний критерій істинності тих або інших теоретичних положень і гіпотез (перевірочні експерименти).

Результати експериментів фіксуються за допомогою опису – процедури, що складаються у фіксації результатів спостережень і експериментів за допомогою різних мовних засобів, знаків, формул, наочних графіків.

На теоретичному рівні наукового пізнання вчений досліджує не емпіричний об'єкт, а деякий теоретичний конструкт, що формується за допомогою абстрагування й ідеалізації.

Абстрагування – нехтування несуттєвими властивостями, зв'язками об'єктів і одночасне виділення, фіксування однієї або декількох сторін цих об'єктів, які цікавлять дослідника.

Ідеалізація – прийом науково-теоретичного дослідження, заснований на процесі абстракції, формування ідеалізованого об'єкта.

Ідеалізовані об'єкти не існують у дійсності – наприклад, геометрична точка, пряма, абсолютно чорне тіло, ідеальний газ і т.п. Створення ідеалізованого об'єкта дозволяє виділити істотні його сторони, спростити і завдяки цьому уможливити застосування для його опису точних кількісних методів. Процес наукового пізнання починається з постановки проблеми.

Проблема – те, що потрібно пізнати, знання про незнання. Постановка проблеми обумовлена потребами практичної діяльності і протиріччями між існуючими теоріями і новими фактами. При її постановці важливо: по-перше, усвідомлення деякої ситуації як задачі; по-друге, чітке розуміння змісту проблеми, її формулювання з розмежуванням відомого і невідомого. Постановка проблеми містить у собі якесь попереднє знання шляхів її рішення, для чого необхідний вихід за рамки досягнутого знання.

4. Наукова раціональність в умовах інформаційного суспільства

Споглядаючи розвиток давніх цивілізацій, помічаємо тенденцію до невпинного пошуку способів поліпшення умов життя та спрощення фізичної чи то інтелектуальної праці. Як правило, вихід знаходили в поясненні природних процесів, що безпосередньо й формувало економічні, соціальні, культурні фактори розвитку і функціонування суспільства. Так було сформовано міфологічний, релігійний, філософський та науковий світогляди, в рамках яких будувалася відповідна “картина світу” (В.С. Стьопін). І навіть якщо вона не відповідає сучасним поглядам, все ж це були перші спроби раціонального пояснення будови Всесвіту та місця Людини в ньому, адже “оцінка того чи іншого виду раціональності повинна відбуватися не тільки з погляду цінностей і цілей, … але й з погляду їх адекватності об’єктивним законам природи і соціально-економічному розвиткові”. Так, поступово, на місце широкого, але ненадійного запасу даних, “сфери думок” висувалася “сфера знань”, яка „базувалася на якісно нових – раціональних основах”, що, у свою чергу, заснувало традицію раціональної критики і дало право “кожному новому поколінню переоцінювати вчення, розроблені попередніми поколіннями”, тим самим перетворивши процес пізнання на діалектичне протистояння традиційного та інноваційного в науковому дискурсі.

Проте збільшення нелінійних, неврівноважених, самоорганізованих структур у рамках сучасного інформаційного суспільства змушує філософів, науковців, методологів й істориків науки розробляти нові, некласичні підходи до розуміння наукової раціональності, як такої діючої системи правил, норм, еталонів, використання яких є неодмінною складовою процесу вироблення і реалізації соціально-необхідних завдань. Особливо гостро ця проблема постала на початку ХХІ ст., що пояснюється широким впровадженням у різні сфери життя суспільства комп’ютеризованих систем накопичення, обробки, захисту та передачі інформації, а разом з цим – і сукупності правил, які мають врегульовувати не лише правильність алгоритмів, а й засоби „спілкування” між Людиною і Людиною, Людиною і Машиною, а також між Машиною і Машиною.

Саме через це проблема наукової раціональності в інформаційному суспільстві порушує питання соціокультурного оточення інноваційних процесів, глобалізації та стандартизації, які можуть бути вирішені лише за умови застосування конвенціонального і комунікативного підходів. Адже простіше стати на позицію антисцієнтизму, тотального неприйняття результатів наукової діяльності, аніж спробувати звести феномени постмодерної культури до єдиного знаменника, вказати шляхи і мету її подальшого розвитку. Крім цього, не слід ігнорувати факт визначальної ролі фундаментальних інноваційних наукових досліджень, оскільки відсутність етапу „феноменологічної редукції” (Е. Гуссерль) з боку соціуму неодмінно призведе до крайньої форми позитивізму природничих і екзистенціалізму гуманітарних наук, а відповідно – зменшить площину перетину сфер, які історично виникли для задоволення, реалізації і формування нових проблем Людини.

Поставлені вище питання неодноразово розглядалися у працях зарубіжних і вітчизняних вчених: економістів, політологів, соціологів, філософів, юристів, що свідчить про багатогранність проблеми й необхідність її комплексного вивчення і аналізу. Натомість назва статті вимагає короткого компаративістського підходу до двох явищ: наукової раціональності як визначальної риси наукового дискурсу та інформаційного суспільства як новітньої фази розвитку соціуму, оскільки останнє ставить вимогу перед вченими розглядати „єдність світу через взаємозв’язок і взаємопроникнення процесів природного, соціального й духовного порядку”. Це, зокрема, й визначає актуальність статті, у якій аналізується специфіка наукової раціональності в інформаційному суспільстві. Відповідно, метою є характеристика методів, прийомів, визначальних рис і форм ведення наукової діяльності, встановлення відмінності між постіндустріальним й інформаційним суспільством, з притаманними їм типами наукової раціональності.

Питання специфіки наукової раціональності в умовах інформаційного суспільства, на нашу думку, доцільно розпочати з аналізу історичних типів раціональності, причин їх встановлення та змін. Історично першою формою наукової раціональності слід вважати дедуктивістську модель науки, що її сформував Арістотель, ввівши у науковий обіг формальну логіку, яка ставила особисту творчість дослідника вище колективної свідомості. Це, на думку В.С. Стьопіна, справило визначальний вплив на класичне природознавство, яке він пов’язує з відкриттями Г. Галілея, І. Кеплера, М. Коперника, І. Ньютона, Р. Декарта, Г. Лейбніца, Фр. Бекона та інших, які, розробивши такі загальнонаукові методи, як індукція, дедукція, аналогія, порівняння, аналіз, синтез, стали творцями класичного типу наукової раціональності. Інноваційні підходи до процесу наукового пізнання, трансформація поняття “експеримент”, введення “стріли часу” та поняття ентропії призвели до глобальних змін у науковому дискурсі ХХ століття та докорінно змінили уявлення про Універсум, що й викликало формування нових критеріїв раціональності. Намагаючись визначити некласичний тип наукової раціональності, В.С. Стьопін зауважує, що він враховує зв’язок між знаннями про об’єкт і характером засобів й операцій діяльності, розкриття яких в наочній формі, тобто інтерпретація та пояснення, є необхідною умовою істинного тлумачення світу, але, в той же час, полишає за межами своєї рефлексії наукові та соціальні цінності у їх взаємозв’язку. Поряд з цим постнекласична раціональність розширює поле рефлексії над діяльністю, співвідносячи знання про об’єкт з ціннісно-цільовими структурами. При цьому тип наукової раціональності безпосередньо визначає й рівень розвитку соціокультурних відносин, які поділяють на модерні і постмодерні.

Треба зазначити, що більшість вітчизняних методологів науки притримується типології, запропонованої В.С. Стьопіним. Однак кожен з них по-своєму розуміє суб’єктно-об’єктні співвідношення в постнекласичному науковому дискурсі, що, у свою чергу, поставило наступні питання: чи буде наукова раціональність превалювати в ХХІ столітті (як це було характерно для попередніх типів культури)? чи можлива втрата наукою ціннісного та аксіологічного статусу і соціальних функцій? які зміни можуть відбутися в системі наукової діяльності та її взаємодії з іншими сферами культури в період інформатизації суспільства? Зокрема І.С. Алексєєв, зазначає: “Раціональність науки буде полягати в погодженості окремих елементів знання … саме погодженість буде виступати як основна характеристика ідеалу організації знання, до якої як до цілі повинна прагнути діяльність по його отриманню”. Однак, абсолютизуючи роль „погодженості” у науковому дискурсі, можна прийти до висновку, що наукове пізнання вплетене в сітку розуміння, трактування, відношення до світу і є розчиненим у культурі й покликане задовольняти лише екзистенційні потреби людини. Наприклад, релігійний філософ П. Козловськи наполягає на тому, що “основою розуміння культури, як мудрого й дбайливого спілкування з людиною і речами, є думка про те, що ми маємо враховувати культурно та з найбільшою делікатністю принагідний вплив нашого знання і діяльності, а також взаємний зв’язок між нашими намірами й об’єктами цих намірів”. Проте він не заперечує, що “технократичне мислення і технічні поняття значною мірою визначають порядок життя й самоусвідомлення сучасного суспільства”, яке все більше “схиляється до того, щоб вбачати в техніці вирішальний фактор суспільного та культурного розвитку”. А тому, на нашу думку, від „погодженості” слід перейти до узгодженості, яка має поглибити міждисциплінарні зв’язки та виявити соціокультурне значення інноваційних технологій, вплітаючи їх у відповідну культурну матрицю, але – не навпаки.

Подібні думки висловлені і в працях В.А. Лекторського, В.А. Рижка, В.І. Онопрієнка, Л.Г. Дротянко, В.В. Кізіми, О.І. Кедровського, В.А. Канке, І.С. Добронравової, С.Б. Кримського, які схильні розглядати науку як самостійну діяльність з вироблення нового знання, що не втратила критеріїв раціональності та істинності, адже “наука – це високоспеціалізована діяльність людини щодо продукування, систематизації, перевірці знань з метою їх високоефективного використання”. Проте вона може якісно розвиватися тільки в тісній взаємодії всіх її елементів: суспільного виробництва, техніки, науки, мистецтва, філософії, релігії, моралі, звичаїв, традицій тощо. Це вимагає відповідного аналізу наукових, філософських, культурологічних концепцій як рівноправних учасників сучасного дискурсу, з чого, безпосередньо, й випливає толерантне ставлення науки до інших форм “дискурсивної практики”. Так, В.А. Рижко, пов’язуючи філософське та наукове пізнання в межах постмодерної культури, відзначає: “Філософська думка дедалі більше схиляється до того, щоб розглядати розвиток наукового знання загалом … як комплексну проблему, котра враховує взаємодію соціальних, культурних, гносеологічних та світоглядних чинників”. Зі свого боку, Л.Г. Дротянко, відстоюючи ідею інтеграційних процесів у науці, розглядає її як таку, для якої “характерна толерантність щодо плюралізму наукових гіпотез, донаукового і навіть сучасного ненаукового знання”. Проте й тут можна зробити певні уточнення, точніше наголошення, що сучасна наука “допускає” існування різних дискурсивних практик, проте не повинна керуватися ними при раціональному поясненні світу. Розробляючи комп’ютер, ми не можемо, вкласти в його мікросхеми ментальність, культурну особливість чи релігійність тих людей, які будуть користуватися цією технікою, оскільки функціональність машини визначається лише науковими та технічними характеристиками. Проте розробка інтерфейсної частини, мовної адаптації може, і повинна проводитись з урахуванням національних, а на місцях, й індивідуальних особливостей. І справа не стільки в толерантному ставленні науки до ненаукових форм знання, скільки в самій науці, яка після досліджень В. Гейзенберга, Л. Больцмана, Н.Бора, І. Пригожина та інших перейшла на нову методологічну і математичну основу.

Дещо іншого забарвлення надають питанню наукової раціональності й науці представники сучасної західної філософії Д. Белл, І. Масуда, О. Тоффлер, Ж.-Ф. Ліотар, М. Фуко, Г.-Г. Гадамер, В. Дільтей, Ж. Дерріда. Р. Рорті та інші, які наполягають на визначальній ролі саме культурно-економічної складової у встановленні постіндустріального суспільства. Це, як відзначає У. Дайзард, „вилилося в калейдоскоп визначень: Дж. Ліхтайм говорить про постбуржуазне, Р. Дарендорф – посткапіталістичне, А. Етціоні – постмодерністське суспільство”.

Більш послідовною і виваженою у визначенні особливостей постмодерної науки є позиція Д. Белла, за яким центральне місце в новому суспільстві займає знання, конкретніше – теоретичне знання, як таке, що дасть технічному прогресові велике поле діяльності щодо запровадження новітніх технологій у суспільне виробництво. Саме тому вчений підкреслює, що відмінною ознакою постіндустріального суспільства є характер знання .

До цієї думки долучається Ж.-Ф. Ліотар, піддаючи критичному переосмисленню цінності наукового знання в постмодерну епоху, зв’язує її появу перш за все зі значним впливом на всі сфери життя суспільства таких нових галузей наукового знання, як кібернетика, сучасна алгебра, інформатика тощо, а також з розвитком обчислювальних машин та їх мов і проблем обробки, збереження, передачі інформації, до чого можна додати також і її аналіз та захист як неодмінну складову експертних систем та систем штучного інтелекту. Саме враховуючи зміни в соціальній структурі, сучасні філософи М. Фуко, Ж. Дерріда, Ж.-Ф. Ліотар виділили науковий дискурс серед інших видів “дискурсивних практик”, що у постіндустріальному суспільстві неминуче поставило питання про критерії раціональності та істинність наукового знання в загальнофілософському контексті.

Підсумовуючи вищезгадані концепції, словник сучасної західної філософії трактує раціональність як „сукупність норм і методів, що визначають наукове дослідження, а теорія раціональності збігається з методологією науки”. Втім, не зважаючи на досить прозоре, проте загадкове і багатовекторне визначення наукової раціональності, В.М. Порус говорить, що раціональність – це хвилююча загадка, для якої “немає ні загальноприйнятого визначення, ні згоди в тому, що потрібно вважати проблемою, пов’язаною з цим поняттям”, яка, на його думку, все ж “має якесь важливе значення у філософії та методології науки”. Ми ж, у свою чергу, зупинимося на такому розумінні наукової раціональності: це – відповідність діяльності розумним правилам, співвідношення пізнання із логічними і методологічними нормами, прагнення доказів розуму та максимальне виключення емоцій при прийнятті рішень, що стосуються пізнавальних проблем. При цьому основною гіпотезою є те, що у період зміни методологічних підходів у науковому пізнанні змінюється і відповідний йому тип наукової раціональності, набуваючи характеру інформаційної раціональності.

Отже, визнаючи толерантне ставлення наукового знання до інших його форм, ми все ж залишаємося прибічниками необхідності існування строгих критеріїв саме наукової раціональності у формуванні постнекласичної науки, у які мають бути включені не лише методи і прийоми здобуття нового знання, а й форми правового контролю за діяльністю вчених. Що ж стосується наукового пізнання, то, з погляду раціональності, воно має характеризуватися доказовістю і системністю, що відрізнятиме його від побутового світосприйняття і дасть змогу виконувати основні пізнавальні функції: опис, пояснення та передбачення подій чи явищ. Однак через незастосовність більшості математичного апарату до вивчення всього кола культури сучасний методолог змушений шукати інші підходи, методи, прийоми, які сприятимуть висвітленню багатоманітності сучасної цивілізації та її феноменів, особливо в умовах глобалізаційних процесів.

Отже, наявність різних, навіть протилежних, думок щодо статусу науки в сучасному культурному просторі та критеріїв раціональності підтверджує актуальність цього питання, особливо в умовах наростаючої комп’ютеризації, яка реалізує ймовірнісні й наближені методи числення, варіаційного аналізу, інформаційного моделювання тощо, які по-новому піднімають питання застосовності критеріїв наукової раціональності. І проблема полягає зовсім не в захисті інформації від посягань комп’ютерних злочинців (хоча й вона не менш важлива та складна), проблема – в раціональному обґрунтуванні роботи алгоритму, його безпомилковості, правильності й надійності. Якщо поставити перед собою питання: а чи не можна обминути інноваційні технології, або хоча б якось обмежити залежність сучасного суспільства від них ? Звісно можна. Один математик колись сказав, що він краще буде три дні “вручну” розв’язувати систему диференціальних рівнянь, аніж довіриться імовірнісним методам обчислень. Вже цей приклад показує, що в умовах інформатизації суспільства раціональність асоціюється вже не стільки з істинністю, скільки з доцільністю, ефективністю та швидкістю отримання результату.

Отже, специфічним для наукової раціональності доби інформаційного суспільства є не глобалізаційні тенденції, що їх несе комп’ютерна революція, не вимога комп’ютерної грамотності, яку ставить соціум перед кожним, не питання моралі і не правовий аспект інформатизованого суспільства, а кардинальна зміна поняття й розуміння експерименту, що виступав єдиним джерелом знань та перевірки побудованих теорій у період класичної науки. Натомість, предмет вивчення сучасної науки – явища мікросвіту, а тому постає питання принципової неможливості “абсолютного знання”, оскільки спостереженню доступні лише ті “можливості, які сформувалися в людській свідомості … і ті властивості, які поступово здобуває спостерігач, що є невіддільним від системи, що еволюціонує”. Чим це викликано? Насамперед системою, яка складається не тільки з великої, або зчисленної (нескінченна, але ізоморфна множині натуральних чисел) кількості об’єктів, а й такої, що є нерівноважною, з елементами хаосу та ймовірності. Відповідно, дослідження та вивчення такої системи нездійсненне засобами класичного аналізу, оскільки будь-яка випадковість призводить до ускладнення та збільшення кількості диференціальних рівнянь, які описують поведінку системи. Аналогічна ситуація спостерігається в наближених методах обчислення. Чим більше намагання точнішого опису поведінки функції, тим вищий її ранг, що перегукується з невизначеностями В. Гейзенберга, згідно з якими принципово неможливо з однаковою точністю вказати положення частинки та її імпульс. Тому, як справедливо відзначає Л.Г. Дротянко, під впливом змін уявлення про кількість у математиці змінюється й філософське її розуміння, а значить і зміст філософської категорії „кількість”. Виникає сенс говорити про „комп’ютерну” теорію пізнання, а в загальному випадку – про постнекласичну гносеологію. Іншими словами, сучасні методи пізнання широко використовують комп’ютерні технології, методи інформаційного моделювання, аналізу і планування. При цьому складені алгоритми перевіряють на правильність, масовість, стійкість, однак при все наростаючих тенденціях до поглиблення інформаційної кризи і збільшенню самих програмних комплексів, відшукання й усунення помилок стає практично-нездійсненним завданням. У цьому випадку мають рацію програмісти, які вважають, що чим більша програма, тим краще вона мислить сама і тим менше їй можна довіряти.

Тому цілком слушним є вислів А. Ендрю, що, коли ЕОМ і програма стають досить складними, поведінка машини може виявитися не передбачуваною і не буде зайвим розглядати її як пристрій, принципово здатний до продукування новацій. Помічаючи подібні тенденції в здобутті нових знань, М. Моїсеєв визнає “право стохастичності і невизначеності бути найважливішими атрибутами сучасного раціоналізму”. Отже, на нашу думку, правомірним є використання терміна „стохастичний експеримент”, який охоплює поняття випадковості, дисипативності, розподілу, математичного сподівання і т.ін., що дозволяє обійти обмеження класичних теорій або методологічно спростити їх. Щоб зрозуміти суть цього поняття звернемося до дискретної математики, точніше до того розуміння, яке йому надавали класики. Так, Я. Бернулі розглядав такий експеримент. Нехай у якійсь урні заховано 5 тисяч камінців білого і чорного кольору, але нам невідома кількість камінців кожного з кольорів. Будемо виймати з урни по одному камінцеві, помічати його колір та повертати назад. Підрахуємо, скільки разів витягнено білий і чорний камінець. Виникає питання, чи можна, повторюючи цей дослід багато разів, сказати, скільки камінців якого кольору є в урні? Класичний математичний аналіз однозначно заперечує таку можливість, оскільки ніякі експерименти не можуть підтвердити істинність теорії, крім випадку, коли контрприклад руйнує її. Водночас, якщо проведена достатньо велика кількість виймань і виявиться, що частка чорних камінців 3/5, а білих 2/5, то можна з певною похибкою стверджувати, що чорних 3000, білих – 2000. Причому, якщо в класичних методах кількість вибірок лише ускладнює загальний результат, то у випадку стохастичного експерименту точність результату прямо залежить від кількості випробувань, які можуть бути модульовані та проведені засобами сучасних комп’ютерних технологій.

Говорячи про комп’ютерне моделювання та постнекласичну науку взагалі, не слід ставити цілей, що їх ставили перед собою дослідники Нового часу – досягти Абсолютної істини, оскільки величезна кількість невизначеностей руйнує зв’язок між причиною і наслідком, між входом і виходом системи, а тому раціональність в інформаційному суспільстві потребує, з одного боку, виваженого, комплексного підходу, який має бути позбавлений фантастичних і гіперболізованих ідей про штучний інтелект та над-можливості ЕОМ. З іншого боку, не слід забувати, що комп’ютер – це лише електронно-обчислювальна машина, яка виконує певні соціальні функції, а тому тільки тоді, коли “існує чітко поставлена ціль і алгоритм прийняття рішень, повністю розкриваються знання, цінність і сенс інформації”. Цими словами М. Моїсеєв підкреслює, що відсутність чіткого понятійного апарату в рамках нового типу наукової раціональності зробить використання комп’ютера нераціональним або навіть шкідливим.

Усе це, на нашу думку, дає право говорити про так звану “інформаційну раціональність”, критерії якої описуються сучасними математичними дисциплінами високого ступеня абстракції на кшталт теорій інформації, синергетики, теорії алгоритмів, моделювання тощо. Щоб показати проблеми, з якими стикаються сучасні науковці, наведемо історичний приклад про квадратуру круга: необхідно побудувати циркулем і лінійкою (аналогія засобів ЕОМ) квадрат, площа якого дорівнює площі даного круга. Ця проблема розв’язувалася близько 2000 років, адже не існувало ні розв’язку, ні теорії, яка б доводила його відсутність. І лише в XX столітті В.М. Глушков, Н. Вінер, К. Шеннон засобами теорії рекурсивних функцій показали неможливість розв’язання цієї задачі при заданих умовах. А тепер уявімо сучасні дослідження, у яких, як правило, невідомі навіть точні значення початкових величин, не кажучи вже про результат. При цьому вчений має бути абсолютно впевнений, що отримані значення відповідають істинному стану речей. А оскільки „інформаційні технології ґрунтуються на використанні формалізованих штучних мов, головною проблемою яких є пошук і побудова адекватних моделей, за допомогою яких здійснюється оброблення певної інформації, інтерпретація її у символах і знаках відповідної мови” [3, с. 297], то питання обґрунтування побудованої моделі та алгоритму розв’язку і має, на нашу думку, становити основу постнекласичної наукової раціональності в ракурсі інформатизації суспільства.

Тому питання статусу та критеріїв наукової раціональності в сучасній науці потребує всебічного вивчення не лише з суто теоретичних міркувань, але й з урахуванням усього кола знань, у тім числі гуманітарного та прикладного, оскільки, як ніколи, постає проблема інтерпретації та моделювання, що може здійснюватися лише на основі індивідуальної творчості та психолого-світоглядних міркувань ученого, які мають відповідати критеріям інформаційної раціональності постнекласичної науки.

Висновки

На основі аналізу підходів до класифікації типів наукової раціональності і механізму переходу від традиційного до інновацій в науковому пізнанні висунуто гіпотезу про формування нового стилю мислення в науці доби інформаційного суспільства. Цей процес пов’язується з використанням новітніх засобів накопичення, обробки і передачі інформації, які піднімають питання доцільності імовірнісних, статистичних і екстраполяційних методів у науці.

У світлі сказаного ми схильні розглядати інформаційне суспільство як надбудову над культурою постмодерну, а інформаційну раціональність як крок у встановленні специфіки більш ширшого явища – постнекласичної раціональності, яка має описати взаємовідношення соціуму та культури постмодерну в усіх їх проявах, у рамках науково-технічного прогресу. Така постановка проблеми дозволить зрозуміти роль філософії, соціології та інших гуманітарних наук у загальній системі знань з погляду їх практичного використання, адже, за словами І. Канта, роль філософії в трактуванні, поясненні, а не в продукуванні нового, особливо у сфері новітніх технологій. Саме тому філософія має зайняти своє чільне місце як дисципліна, що, акумулювавши всі чинники нових соціальних відносин, виробить чітку стратегію подальшого розвитку науки, техніки й сформує культуру ставлення людини до засобів комп’ютерного обліку і контролю.

Список використаних джерел

1. Диалектика. Познание. Наука: збірка наукових праць. — М.: Наука, 1988. — 285, с.
2. Мельник Л. Г. Розвиток наукового пізнання історії: науково-популярна література. — К. : Рад. шк., 1993. — 125 с.
3. Перспективы научного познания: Филос. очерки о новых тенденциях современ. науки. — Казань: Изд-во Казан. ун-та, 1998. — 203, с.
4. Петрушенко В. Л.Філософія: Навчальний посібник для вузів. — Львів: Новий Світ-2000, 2006. — 503 с.
5. Реализация методологической функции философии в научном познании и практике: монографія. — Новосибирск : Наука. Сиб. отд-ние, 1994. — 207 с.
6. Філософія: Навчальний посібник. — К. : Вікар, 2006. — 455 с.
7. Філософські проблеми наукового пізнання: Навчально-метод. посібник для магістрів. — Кіровоград: КІСМ, 1998. — 38, с.