Философия и методология науки 27 страница

И метрическое, и неметрическое направления математизации широко ис­пользуют математическое моделирование. Математическое моделирование свя­зано с заменой исходного объекта соответствующей математической моделью и с дальнейшим её изучением, экспериментированием с нею на ЭВМ и с помо­щью вычислительно-логических алгоритмов256/ ^[85]. Математическое моделирование может быть геометрическим, динамическим и статистическим в зависимости от типа используемой математической теории.

Математическое моделирование заключается в установлении математичес­кой зависимости между результатами измерений (показаний физических при­боров) и имеет два компонента: математическую схему (формализм, аппарат), т. е. некое множество формул, которое образует математическую модель в соб­ственном смысле слова, и набор правил интерпретации по такой схеме, «сло­варь» соответствия между математическими символами и опытными данными. Фактически это две различные процедуры: с одной стороны, создание матема­тического формализма, с другой стороны, его интерпретация, - которые одно­временно могут и не осуществляться.

Интерпретация математической схемы может быть и своеобразным нагляд­ным, т.е. качественным, объяснением, которое дополняет собственно математи­ческое объяснение (схему). В общем случае эти два компонента могут разви­ваться в определенной мере самостоятельно. Эта особенность важна для мате-

матической схемы, которая сама по себе не относится к любой конкретной об­ласти реальности. Одни и те же математические формулы могут использоваться для описания различных областей реальности. Формализм «живет своей соб­ственной жизнью», независимо от содержательной интерпретации, и может пред­шествовать последней в своем развитии.

В современной науке математическое моделирование приобретает новые особенности, связанные с успехами синергетики. Речь идет о том, что «матема­тическое моделирование нелинейных систем, начинает нащупывать извне тот класс объектов, для которых существуют мостики между мертвой и живой при­родой, между самодостраиванием нелинейно эволюционирующих структур и высших проявлений творческой интуиции человека»257/ ^[86].

11.5.2. Метрическое направление математизации

В основе большинства приложений математических методов для количественного моделирования разнообразных процессов лежит идея функциональ­ных зависимостей и построения функциональных моделей. С их помощью опи­сываются взаимосвязи между различными величинами. Функциональные моде­ли описывают на аналитическом языке (дифференциальный и интегральный анализ, новейший функциональный анализ) некоторые стороны функционирования реальных систем. До начала XX в. такие модели играли доминирующую роль в науке.

В XX в. в науке все больше распространение получают вероятностно-статистические методы исследования. Это обусловлено тем, что наука перешла к исследованию процессов массового характера. Оказалось, что целый ряд случайных событий обладает устойчивой частотой. Такая закономерность была выявлена сначала при демографических наблюдениях, а в последствии подтверждена при изучении физических, биологических и социальных явлений. Опираясь на статистику, можно установить закономерности, которым подчиняются сложные системы. При этом используется вероятностный анализ. В последние годы методы теории вероятности послужили основой для создания математической теории информации (Шеннон), которые позволяют рассчитывать количество информации в самых разнообразных процессах связи и управления.

В конце XX в. появились новые, неклассические методы математики для исследования количественных отношений в социально-экономических науках и управлении - теория игр, теория принятия решений. Идея теории игр возникла из нефизических задач и для трактовки этой идеи был разработан математический аппарат, который помогает исследовать целый ряд проблем, специфичных для общественных наук, в частности экономики. Теория принятия решений, основные идеи которой сформировались в рамках исследования операций, помогает человеку, принимающему решения, учесть всю необходимую информацию для принятия оптимальных решений в самих разнообразных процессах управления.

Это направление математизации научного знания является доминирующим в большинстве приложений математики к объектам естествознания и техники, так как при исследовании количественных закономерностей в этих науках чаще всего приходится обращаться к различным математическим функциям.

На пороге нового этапа своего развития стоит психология: идет создание специализированного математического аппарата для описания психических яв­лений и связаного с ними поведения человека. В психологии все чаще форму­лируются задачи, которые требуют не простого применения существующего мате­матического аппарата, но и создания нового. В современной психологии сформи­ровалась и развивается особая научная дисциплина - математическая психология.

Применение количественных методов становится все более широким в ис­торической науке, где благодаря этому достигнуты заметные успехи. Возникла даже особая научная дисциплина - клиометрия (буквально - изменение истории), в которой математические методы выступают главным средством изуче­ния истории. Вместе с тем надо иметь в виду, что как бы широко математичес­кие методы ни использовались в истории, они для нее остаются только вспомо­гательными методами, но не главными, определяющими.

Метрическое направление математизации научного знания является домини­рующим в большинстве применений математики к объектам естествознания и тех­ники, потому что при исследовании количественных закономерностей в этих на­уках чаще всего приходится обращаться к различным математическим функциям.

Масштаб и эффективность процесса проникновения количественных ме­тодов в частные науки, успехи математизации и компьютеризации во многом связаны с совершенствованием содержания самой математики, с качественны­ми изменениями в ней. Современная математика развивается достаточно бур­но, в ней появляются новые понятия, идеи, методы, объекты исследования и т.п., что, однако, не означает «поглощения» ею частных наук.

Эффективность математизации всегда основывается на глубоком анализе качественных особенностей исследуемых явлений, ибо толь­ко в таком случае возможно обнаружить качественно однородное и существенно общее в них.

 

11.5.3. Неметрическое направление математизации

Чем сложнее исследуемое явление, тем труднее оно поддается исследова­нию количественными методами, точной математической обработке особенно­стей своего движения и развития и тем более необходимым становится исполь­зование неметрических методов при его изучении. Неметрические модели позво­ляют исследовать разнообразные структурные характеристики и отношения систем. Математические методы, которые используются при этом таковы: про­ективная геометрия, теория групп, топология, теория множеств и т.п. Они дают возможность исследовать системы и процессы в теоретической физике, кванто­вой химии, молекулярной биологии, структурной лингвистике. Удельный вес этих методов в сравнении с метрическими все еще сравнительно небольшой, но существует устойчивая тенденция к усилению их роли в науке.

Потребности развития самой математики, активная математизация различ­ных областей науки, проникновение математических методов во многие сферы практической деятельности и быстрый прогресс вычислительной техники при­вели к появлению целого ряда новых математических дисциплин. Таковы, на­пример, тория игр, теория информации, теория графов, дискретная математи­ка, теория оптимального управления и др. В науке ХХ в.резко возросло значение вычислительной математики.

11.5.4. Математика как язык науки

Математика не только наука, но и язык науки. Она является средством для точного выражения научной мысли, для выражения функциональных и структурных отношений исследуемых явлений, формулирования законов. Преимущества языка математики:

• более точный и краткий по сравнению с естественным языком;

• позволяет точно и однозначно формулировать количественные законо­мерности, присущие исследуемым явлениям.

Количественный язык уравнений, функций и других понятий служит для описания разнообразных процессов, изучаемых в конкретных науках. Он игра­ет основную роль в математизации этих наук. Но наряду с ним и в математике, и в ее приложениях используются различные формализованные языки. Форма­лизованный язык строится не для количественного описания реальных явлений, а для логико-математического анализа научных теорий, их структуры, доказа­тельств. Наиболее развитый и точный формализованный язык - исчисление высказываний и предикатов. Уравнения математики и тождественно истинные формулы логического исчисления представляют собой способ выражения алго­ритмов формально-аналитической деятельности внутри научного знания, кото­рое выражено в соответствующих формальных системах; деятельности, направ­ленной на выявление заложенного в знании содержания. Действительно, любая тождественно истинная логическая формула является не чем иным, как прави­лом поведения с высказываниями, которые выражены в виде утверждения. Ана­логично, уравнение математики является записью правил соответствующих знако-символических превращений. Функции математики и формальной логики, которые представлены в виде исчислений современной символической логики, и заключаются в том, чтобы дать науке достаточно разработанный и специали­зированный инструментарий алгоритмов возможных формально-аналитичес­ких действий с имеющимся знанием.

Творцы науки убеждены, что роль математики в частных науках будет воз­растать по мере их развития. «Кроме того, - отмечает академик А.Б. Мигдал, - в будущем в математике возникнут новые структуры, которые откроют новые возможности формализовать не только естественные науки, но в какой-то мере и искусство»258/ ^[87]. Самое важное, по его мнению, здесь в том, что математика по­зволяет сформулировать интуитивные идеи и гипотезы в форме, допускающей количественную проверку.

Говоря о стремлении «охватить науку математикой», В.И. Вернадский пи­сал, что это стремление, несомненно, в целом ряде областей способствовало ог­ромному прогрессу науки XIX и XX столетий. Однако математические симво­лы не могут охватить всю реальность и стремление к этому в ряде отраслей знания приводит не к углублению, а к ограничению силы научных достижений. Нельзя не заметить, что успехи математизации внушают порой желание «ис­пещрить» свое сочинение цифрами и формулами (нередко без надобности), что­бы придать ему «солидность и научность». На недопустимость этой псевдонауч­ной затеи обращал внимание еще Гегель. Считая количество лишь одной ступе­нью развития идеи, он справедливо предупреждал о недопустимости абсолютизации этой одной (хотя и очень важной) ступени, о чрезмерном и нео­боснованном преувеличении роли и значении формально-математических мето­дов познания, фетишизации языково-символической формы выражения мысли.

Математические методы надо применять разумно, чтобы они не «загоняли ученого в клетку» искусственных знаковых систем, не позволяя ему дотянуться до живого, реального материала действительности.

Количественно-математические методы должны основываться на конкретном качественном, фактичес­ком анализе данного явления, иначе они могут оказаться хотя и модной, но беспочвенной, ничему не соответствующей фикцией. Указывая на это обстоятельство, А. Эйнштейн подчеркивал, что самая блестящая логическая математичес­кая теория не дает сама по себе никакой гарантии истины и может не иметь никакого смысла, если она не проверена наиболее точными наблюдениями, воз­можными в науке о природе.

Рассматривая проблему взаимодействия формы и содержания знания, В. Гейзенберг, в частности, считал, математика - это форма, в которой мы выражаем наше понимание природы, но не содержание. Когда в современной науке переоценивают формальный элемент, делают ошибку и притом очень значительную. Он подчеркивал, что физические проблемы никогда нельзя решить выходя из «чистой математики», и в этой связи разграничивал два на­правления работы (и соответственно - два метода) в теоретической физике - математический и понятийный, концептуальный, философский. Если первое направление описывает естественные процессы при помощи математического формализма, то второе «заботится» в первую очередь о «прояснении понятий», что позволяет в конечном счете описывать естественные процессы.

Абстрактные формулы и математический аппарат не должны заслонять (а тем более вытеснять) реальное содержание изучаемых процессов. Применение математики нельзя превращать в простую игру формул, за которой не стоит объективная действительность. Вот почему всякая поспешность в математизации, игнорирование качественного анализа явлений, их тщательного исследования средствами и методам конкретных наук ничего, кроме вреда, принести не могут.

 

11.6. Роль новейших информационных технологий в современной науке. Особенности компьютеризации научного познания

Особую роль в современной науке играют новейшие информационные технологии и компьютерная техника. Их влияние на науку - разнообразно. Использование компьютерной техники приводит к:

• возникновению новых методов исследования;

• развитию средств и методов формализации и математизации науки;

• возникновению новых научных направлений исследования;

• изменению характера научного поиска.

В силу затруднений практического характера или невозможности проведе­ния натурного эксперимента обычный эксперимент заменяется вычислительным экспериментом (например, экспериментальное исследование проблем ядерной энергетики, ряда проблем освоения космоса, эксперименты по управлению кли­матом, социальные эксперименты). В подобных случаях именно вычислитель­ный эксперимент открывает широкие перспективы, поскольку он сравнительно дешев, легко управляем, в нем можно «создавать» условия, недостижимые в ла­бораториях. При этом «экспериментирование» проводится с математическими моделями, однако его методика имеет определенное сходство с методикой ре­ального эксперимента.

Возникновение вычислительного эксперимента стало возможным,

во-первых, благодаря появлению компьютеров, работающих в режиме диалога;

во-вторых, усовершенствованию теории и практики программирования и разра­ботки теории численных методов и алгоритмов решения математических задач и, наконец,

в-третьих, развитию и усовершенствованию методов построения математических моделей, использованию в этих целях языка не только классической, но и современной математики.

В вычислительном эксперименте ЭВМ выступает не только и не столько как вычислительное средство наподобие арифмометра, а как весьма совершен­ный инструмент для знакового моделирования разнообразных процессов, до­пускающих формального и алгоритмического описания.

Структура вычислительного эксперимента

• построение математической модели исследуемых процессов (описание их на языке математики);

• нахождение приближенного численного метода решения задачи, сформу­лированной при построении математической модели. Т.е. выбор алгоритма ее решения (последовательности логических и математических операций, которые необходимо осуществить для получения результата). От специалиста требуется на этом этапе вычислительного эксперимента установить разумную степень точ­ности результата, который должен быть получен с помощью ЭВМ;

• программирование вычислительного алгоритма для ЭВМ;

• расчет на ЭВМ;

• анализ и интерпретация результатов, полученных в ходе исследования математической модели, ее соответствие действительности, сопоставление с дан­ными наблюдений и натурных экспериментов.

Использование вычислительных экспериментов позволило повысить точ­ность описания. Теперь не требуется слишком упрощать модели изучаемых яв­лений и жертвовать точностью описания. Это позволяет избежать прямых оши­бок, связанных с упрощенными моделями. Вычислительный эксперимент дока­зал свою эффективность в решении многих типов задач в гидро- и аэродинамике, в физике плазмы, исследовании глобальных последствий «ядерной зимы» и т.п. Применение ЭВМ позволяет облегчить, ускорить и совершенствовать процесс проверки логико-математических операций, производимых на предшествующих стадиях математического эксперимента.

Создание аналитического программирования оказало существенное воздей­ствие процессов компьютеризации на сферу теоретического исследования. Оно позволяет ЭВМ непосредственно работать с математическими формулами -совершать преобразования, выкладки и т.п. (в небесной механике, физике плаз­мы, гидродинамике, квантовой химии). В математике и математической логике, например, смогли, наконец, решить топологическую проблему четырех красок. Суть ее заключается в том, что необходимо доказать, что не менее четырех красок необходимо, чтобы граничащие страны на карте всегда имели разные цвета.

Создание и применение компьютерной графики позволило визуализацировать многие виды научной информации и создало принципиально новые воз­можности для исследования, поскольку не всегда результаты научных исследо­ваний можно выразить в текстовой форме. Впечатляющим примером примене­ния средств компьютерной графики является сделанное в 1984 г. американским и математиками Хоффманом и Миксом крупное открытие в геометрии - дока­зательство существования нового класса т.н. минимальных поверхностей (наи­меньших поверхностей натяжения).

Формируется новая техника производства синтезированных трехмерных изображений - иконография, которая способна к лаконичному и полному ото­бражению окружающей действительности и наших фантазий259/ ^[88].

Использование интерфейса «виртуальной реальности» открывает новые возможности в творчестве дизайнеров, скульпторов, архитекторов. Но наибо­лее значительной представляется роль этой технологии в раскрытии и развитии творческого потенциала человека. Графический образ служит инструментом прямого воздействия на интуитивно-образные процессы, происходящие в пра­вом полушарии головного мозга, и может способствовать устранению «право-полушарного крена» в современной культуре.

Компьютеры включаются в научный поиск на всех стадиях, что приводит к повышению эффективности и качества научного поиска и проведения научного эксперимента.

Современный научный эксперимент невозможен без обработки (часто весь­ма трудоемкой), огромного объема информации - цифровые данные, графики, снимки и т. д. Это осуществляется с помощью специализированных автомати­ческих систем на основе использования ЭВМ. Экспериментальные устройства стали работать в сопряжении с компьютерами, которые не только регистриру­ют и анализируют параметры исследуемых систем, но и планируют, готовят эксперимент, управляют процессом его проведения, обработкой и обобщением результатов.

Кроме того ЭВМ используются и в других функциях в процессе экспери­ментальных исследований. Например, в современной физике широко использу­ются лазеры с перестраиваемой частотой. Традиционная технология проведения экспериментов с использованием таких лазеров предусматривала ручную регули­ровку резонатора, определяющего частоту излучения. Достаточно простая про­грамма позволяет обойтись без ручной регулировки. Экспериментатор освобож­дается от многократного повторения рутинных операций, а эксперимент, ранее требовавший нескольких недель, проводится в течении нескольких часов.

Широко используется ЭВМ для расшифровки экспериментальной инфор­мации в генетике, молекулярной биологии. Они используются для воссоздания пространственных структурных моделей сложных молекул на основе рентгено­вских снимков. Биолог рассматривает белковую молекулу «через ЭВМ», подоб­но тому, как он раньше рассматривал клетку через микроскоп.

Центр внимания в экспериментальной деятельности ученого смещается в сторону разработки и обоснования общего замысла и плана проведения экспе­римента, а затем интерпретации полученных результатов.

Широкое применение новейших информационных технологий в современ­ной науке приводит к тому, что наряду с теоретической и экспериментальной деятельностью можно выделить, например, как считают многие ведущие физи­ки, вычислительную физику.

Создание компьютерного банка нуклеотидных последовательностей (в 1982 г. в США, затем в Европе и СССР) привело к рождению и быстрому развитию компьютерной генетики.

Под влиянием современных информационно-компьютерных технологий идет процесс формирования нового исследовательского мышления в науке. Для него в первую очередь характерно «сращивание» логичного и образного, синтез понятийного и наглядного, формирования «интеллектуальной образности» и «чувственного моделирования».

Первые ростки нового научного мышления связаны с так называемым «экранно-динамичным диалоговым моделированием», которое обеспечивает большие возможности для восприятия потоков информации и ее переработки с помощью чувственного воображения ученого260/ ^[89].

Существенные изменения в картине мира в современной науке удивительным образом резонируют с изменениями, происходящими в организации нашего знания о них, в культуре письма. Ж. Деррида, как известно, разработал концепцию двух типов письма - линейного и нелинейного. Для линейного, т.е. вытянутого в строку письма, воплощенного в книжной культуре, характерно иерархическое строение, последовательность смыслонесущих элементов текста, которое ориентирует на восприятие его содержания как единого организованного целого, отсекая, не допуская к тексту все ответвления мысли, все возможные траектории ее движения, которые не вписываются в эту организованность. При этом, «основная функция линейного письма понималась и понимается как представление, репрезентация уже существующего смысла. Одновременно речь идет о представлении смысла как единого, полностью законченного целого»261/ ^[90].

Идея нелинейного текста, быстрота, гибкость, реактивность и глубина но­вого мышления находят себе адекватную «орудийную» опору в развитом инст­рументарии экранной культуры. На наших глазах формируется новый тип куль­туры, основанной на так называемой «экранной речи», т. е. на временном пото­ке экранных изображений на мониторе компьютера, который свободно вмещает в себя поведение и устную речь персонажей, анимационное моделирование, пись­менные тексты и многое другое. Культура компьютерной страницы позволяет вынести текст за рамки плоскостного изображения и создать объемное тополо­гическое пространство - гипертекст. Характерная особенность его организа­ции - возможность перехода от одного фрагмента текста, носителя определен­ного смысла, к множеству других смысловых единиц.

Рекомендованная литература:

1. Башляр Г. Новый рационализм. - М., 1987.

2. Бургин М.С., Кузнецов В.И. Введение в современную точную методологию науки. - М., 1994.

3. Новый органон // Бэкон Ф. Соч.: В 2т. - М., 1978. - Т.2.

4. Виртуальные реальности. - М., 1998.

5. Гайденко П.П. Проблема рациональности на исходе XX века // Вопросы философии. - 1991. - №6.

6. Клайн М. Математика. Поиск истины. - М., 1988.

7. Клайн М. Математика. Утрата определенности. - М. 1984.

8. Методологическое сознание в современной науке. - К., 1989.

9. Микешина Л.А., Опенков М.Б. Новые образы познания и реальности. - М., 1997.

10. Моисеев Н.Н. Современный рационализм. - М., 1995.

11. Нагель Э., Ньюмен Д. Теорема Геделя. - М., 1970.

12. Научная картина мира. Логико-гносеологические аспекты. - К., 1983.

13. Рациональность на перепутье: В 2 кн., - М., 1999.

14. Рузавин Г.И. Математизация научного знания. - М; 1984.

15. Рузавин Г.И. Философские проблемы основания математики. - М., 1983.

16. Степин В.С. Теоретическое знание. - М., 2000.

17. Философия науки. Вып. 2. Гносеологические и логико-методологичес­кие проблемы. - М., 1996.

18. Философские проблемы оснований математики. - М., 1983.

19. Эпистемология и постнеклассическая наука. - М., 1998.

Контрольные вопросы:

1. Что такое теоретические объекты современной науки? Как они соотно­сятся с реальностью?

2. Как трансформируется в современной эпистемологии представление об объекте и субъекте познания?

3. Охарактеризуйте изменения идеалов и норм познания, характерных для неклассической и постнеклассической науки?

4. Охарактеризуйте особенности формализации науки. Чем обусловлены границы формализации научных знаний? В чем состоит философский смысл теорем Геделя?

5. Назовите формы и методы математизации современной науки.

6. Какую роль играют новейшие информационные технологии в современ­ной науке?

 

Раздел 12.

Аксиологические проблемы современной науки

Познание и ценности. Проблема соотношения истинности и ценности

Многообразие и противоречивость ценностных ориентации науки как социального института. Сциентизм и антисциентицизм в оценке роли науки в современной культуре

Ценностные ориентации ученого: многообразие личностных мотиваций и ценностных ориентаций

Свобода научного поиска и социальная ответственность ученых в современном мире

12.1. Познание и ценности. Проблема соотношения истинности и ценности

Одной из центральных проблем самосознания современной науки стала проблема соотношения истинности и ценности. Понятие «чистого» познава­тельного отношения является абстракцией, оно, как и всякая абстракция, дает лишь одностороннее представление о рассматриваемом объекте. И. Лакатос писал, что рациональные реконструкции науки, отвлекающиеся от социокультурных и ценностных факторов в ее развитии, часто являются карикатурой ре­альной истории науки.

В отличие от познавательного, ценностное отношение неизбежно включает в себя наряду с характеристикой объекта также и выра­жение присущих субъекту идеалов и устремлений.

Идеал - представляет собой ценностную характеристику определенного явления в качестве должного и выполняет роль стратегического ориентира на пути движения от сущего к должному. В ценностном суждении сущее берется не само по себе, а в отношении к должному. Ценность есть основа выбора субъек­том целей, средств, результатов и условий деятельности, отвечающее на вопрос, во имя чего совершается данная деятельность. Оценка есть средство определе­ния значимости вещи для деятельности человека, для удовлетворения его инте­ресов. Направленность субъекта в его деятельности на определенную ценность называется ценностной ориентацией. Будучи выражением тех представлений о должном, которые вырабатываются и видоизменяются в ходе общественно-ис­торической практики и ее осмысления, идеалы и ценности служат важными ре­гуляторами деятельности человека и общества.

Познание всегда носило и носит ценностно-оценочный характер. При этом важно подчеркнуть, что ценностный компонент научного знания не «лежит» на поверхности, он «вплавлен» в тело знания, и для его выявления необходим спе­циальный анализ. Ценностно-оценочный компонент в структуре познаватель­ного образа выражает его социальность, включенность в сложную систему об­щественных отношений. В процессе социализации отдельной личности ценнос­тное отношение к действительности формируется значительно раньше, чем личность активно включается в специализированную познавательную деятель­ность.

Ценностные установки входят в предпосылочное знание, образующее свое­образный «мост» между социокультурными реалиями и содержанием научного знания. Вопрос о смысле и целях познания не может ставиться и интерпретиро­ваться только на языке логико-когнитивных представлений, а требует языка ценностно-мировоззренческих представлений. Это с необходимостью предпо­лагает анализ аксиологических проблем науки262/ ^[91] .

Аксиологические проблемы науки - это проблемы социальной, нрав­ственной, эстетической и культурной ценностной ориентации науч­ных исследований и их результатов.

Чрезвычайно актуальными в этом отношении являются такие вопросы как:

· соотношения истинности и ценности естественнонаучных выводов, соот­ношения истины и добра, истины и красоты,

· соотношения свободы научного поиска и социальной ответственности ученого,

· соотношения науки и власти, возможностей и границ управления наукой,

· характер последствий (особенно негативных) противоречивого и далеко не однозначного развития науки, ее гуманистическая сущность и ряд других.

Классическая наука стремилась «очистить» исследовательский процесс от всякого влияния реального субъекта (будь-то идеологические и моральные со­ображения, особенности индивидуального опыта и мировоззрения того или иного исследователя). Идеалом научного метода исследования являлось «деперсо-нифицированное созерцание», которое осуществляется с точки зрения абстракт­ного и всеобщего субъекта. В результате у полученного наукой знания не пред­полагалось никакой другой ценности, кроме истинности, поскольку у нее самой не предполагалось никакой цели, кроме производства достоверного знания. «Объективный подход» с присущим ему стремлением отрешиться от человечес­ких потребностей и ценностей на заре науки, несомненно, имел прогрессивное значение, поскольку позволял оставлять без внимания теологические и иные на­вязанные сверху догмы, которые мешали восприятию фактов в их чистом виде, без предвзятости и предубеждений. Научная истина и этические ценности были разделены непроходимой гранью, причем под их решительную и бескомпро­миссную демаркацию подводился своеобразный гносеологический фундамент. Например, А. Пуанкаре, убежденный сторонник подобной точки зрения, связы­вал научную истину и этические нормы с якобы диаметрально противополож­ными сторонами человеческого духа: истина - это объект и прерогатива логи­ческого разума, тогда как нравственность - сфера чувства, аффекта, воления и соответствующих им форм отношения к реальности (любви, веры, убеждения, надежды и т.п.). Отсюда он делал вывод о том, что не может быть безнравствен­ной науки (как, впрочем, и научной морали)263/ ^[92].

---

Дата добавления: 2016-01-05; просмотров: 86; Мы поможем в написании вашей работы!

Поделиться с друзьями:

---

---

Мы поможем в написании ваших работ!