16 Март 2011

Философия для аспирантов




139

альном познании, так как вносить личные мотивы в проводимое исследование противоречит сущности науки. В этой связи можно вскрыть противоречие: с одной стороны, по Веберу, ученый, политик не может не учитывать свои субъективные интересы и пристрастия, с другой стороны, их надо полностью отвергать для чистоты исследования.

Начиная с Вебера намечается тенденция на сближение естественных и гуманитарных наук, что является характерной чертой постнеклассического развития науки.

§ 5. ПОСТНЕКЛАССИЧЕСКАЯ НАУКА

Постнеклассическая наука формируется в 70-х годах XX в. Этому способствуют революция в хранении и получении знаний (компьютеризация науки), невозможность решить ряд научных задач без комплексного использования знаний различных научных дисциплин, без учета места и роли человека в исследуемых системах. Так, в это время развиваются генные технологии, основанные на методах молекулярной биологии и генетики, которые направлены на конструирование новых, ранее в природе не существовавших генов. На их основе, уже на первых этапах исследования, были получены искусственным путем инсулин, интерферон и т.д. Основная цель генных технологий — видоизменение ДНК. Работа в этом направлении привела к разработке методов анализа генов и геномов, а также их синтеза, т.е. конструирование новых генетически модифицированных организмов. Разработан принципиально новый метод, приведший к бурному развитию микробиологии — клонирование (см. подробнее гл. III, §7).

Внесение эволюционных идей в область химических исследований привело к формированию нового научного направления — эволюционной химии. Так, на основе ее открытий, в частности разработки концепции саморазвития открытых каталитических систем, стало возможным объяснение самопроизвольного (без вмешательства человека) восхожде ния от низших химических систем к высшим.

140

Наметилось еще большее усиление математизации естествознания, что повлекло увеличение уровня его абстрактности и сложности. Так, например, развитие абстрактных методов в исследованиях физической реальности приводит к созданию, с одной стороны, высокоэффективных теорий, таких как электрослабая теория Салама-Вайнберга, квантовая хромодинамика, «теория Великого Объединения», суперсимметричные теории, а с другой — к так называемому «кризису» физики элементарных частиц. Так, американский физик М. Гутцвиллер в 1994 г. писал: «Несмотря на все обещания, физика элементарных частиц превратилась в кошмар, несмотря на ряд глубоких интуитивных прозрений, которые мы эксплуатировали некоторое время. Неабелевы поля известны 40 лет, кварки наблюдались 25 лет назад, а гармоний открыт 20 лет назад. Но все чудесные идеи привели к моделям, которые зависят от 16 открытых параметров… Мы даже не можем установить прямые соответствия с массами элементарных частиц, поскольку необходимая для этого математика слишком сложна даже для современных компьютеров… Но даже когда я пытаюсь читать некоторые современные научные статьи или слушаю доклады некоторых своих коллег, меня не оставляет следующий вопрос: имеют ли они контакт с реальностью? Разрешите мне в качестве примера привести антиферромагнетизм, который сновз популярен после открытия сверхпроводящих медных окислов Сверхизощренные модели антиферромагнетизма были предложены и разработаны чрезвычайно тщательно людьми, которые ни разу не слышали, да и слышать не хотят, о гематите, или о том, что, как каждый знает, называется ржавым гвоздем» [1].

1 Цит. по: Нугаев Р. М. Классика, модерн и постмодерн как этапы синтеза физической теории // Философские проблемы классической и неклассической физики. — М., 1998. С. 52-53.

141

Развитие вычислительной техники связано с созданием микропроцессоров, которые были положены также в основание создания станков с программным управлением, промышленных роботов, для создания автоматизированных рабочих мест, автоматических систем управления.

Прогресс в 80 — 90-х гг. XX в. развития вычислительной техники вызван созданием искусственных нейронных сетей, на основе которых разрабатываются и создаются нейрокомпьютеры, обладающие возможностью самообучения в ходе решения наиболее сложных задач. Большой шаг вперед сделан в области решения качественных задач. Так, на основе теории нечетких множеств создаются нечеткие компьютеры, способные решать подобного рода задачи. А внесение человеческого фактора в создание баз данных привело к появлению высокоэффективных экспертных систем, которые составили основу систем искусственного интеллекта.