Георгий Рузавин - Методология научного познания [Учебное пособие для вузов]

«Под методом, — пишет Декарт, — я разумею точные и простые правила, строгое соблюдение которых всегда препятствует принятию ложного за истинное — и, без лишней траты умственных сил, — но постепенно и непрерывно увеличивая знания, способствует тому, что ум достигает истинного познания всего, что ему доступно» [1] Декарт Р. Избранные произведения. — М., 1950. — С. 89. . В качестве основных требований он рекомендует три правила метода: 1) начинать с простого и очевидного; 2) из него путем дедукции получать более сложные высказывания; 3) действуя при этом так, чтобы не было упущено ни единого звена, т. е. сохраняя непрерывность цепи умозаключений. Для осуществления этих целей, по его мнению, необходимы две способности ума: интуиция и дедукция. С помощью интуиции усматриваются простейшие и очевидные начала, из которых дедуктивно следуют все другие истины. Такая характеристика метода больше всего подходит для математического познания, в котором теоремы логически выводятся из аксиом, если считать последние самоочевидными истинами. В дальнейшем идеи Декарта о дедуктивном характере метода науки на более широкой основе разрабатывал Г. В. Лейбниц, который стремился свести рассуждения к вычислениям, поэтому ставший предтечей современной символической, или математической, логики.

В области эмпирических наук Бэкон в качестве важнейшего метода исследования выдвинул индукцию. Дедукция, в частности силлогистика Аристотеля, по его мнению, совершенно бесполезна для изучения природы. Поэтому в противовес «Органону», или орудию мысли, Аристотеля, он создает «Новый Органон», который представляет собой совокупность простейших канонов, или правил, индуктивного исследования, впоследствии систематизированных Дж. Ст. Миллем в виде методов сходства, различия, сопутствующих изменений и остатков.

Однако Бэкон явно недооценивал роль дедукции и математики в научном исследовании, например при обработке результатов экспериментов. Кроме того, он неправильно считал свою индуктивную логику безошибочным методом открытия новых истин в науке.

Таким образом, основоположники учения о методах науки опирались в своих воззрениях на основные типы логических рассуждений, которыми явно или неявно пользуются как в повседневном, так и в научном мышлении. Современная методология использует множество других способов и приемов познания, общей особенностью которых является целенаправленный, организованный и систематический характер поиска истины. Только при систематическом использовании методов можно приблизиться к истине. Поэтому в самом широком смысле метод можно рассматривать как некоторую систематическую процедуру, состоящую из последовательности определенных операций, применение которых либо приводит к достижению поставленной цели, либо приближает к ней. Если в первом случае применение заданных операций или приемов приводит к достижению цели, то во втором случае метод избавляет нас от действий наугад — путем слепого перебора разных возможностей, с помощью многочисленных случайных проб и ошибок.

Методы первого рода, в которых строго задан точно определенный порядок операций или действий, имеют несложный характер. Поэтому их можно уподобить алгоритмам математики. Действительно, располагая алгоритмом, мы всегда можем решить ту или иную задачу, например умножить дробь на дробь, извлечь квадратный корень или найти производную функции. Однако из математики известно, что далеко не все ее задачи и проблемы допускают алгоритмическое решение. Например, как показал известный австрийский логик и математик К. Гёдель, даже не все содержательно установленные теоремы элементарной арифметики могут быть доказаны чисто формальным путем, т. е. логически выведены из аксиом. Иначе говоря, они не могут быть получены алгоритмически. Тем более это относится к сложным проблемам самой математики, а также естествознания и социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментами и общественной практикой.

Таким образом, определение метода как некоторой систематической процедуры, состоящей из последовательности повторяющихся операций, применение которых в каждом конкретном случае приводит к достижению цели, применимо лишь для простейших методов практической деятельности и элементарных методов науки, имеющих алгоритмический характер. Сложные же проблемы науки меньше всего поддаются алгоритмизации, и их решение нельзя свести к применению каких-либо готовых правил и рецептов. Они требуют мобилизации всех интеллектуальных усилий ученого и настойчивого творческого поиска. Такие методы называют поэтому эвристическими, или поисковыми (от греч. heuristo — ищу, нахожу). Отсюда становится очевидным, что научное познание не сводится к непрерывной цепи догадок и предположений, хотя догадки также используются в ходе исследования, особенно на первоначальной его стадии. Но в процессе познания решительно отсеивают явно неправдоподобные догадки.