Вступ.

1. Специфіка наукового пізнання.

2. Роль та призначення наукового пізнання.

3. Інструменти та прийоми наукового пошуку.

4. Наукова раціональність у контексті інформаційної доби.

Висновки.

Перелік використаної літератури.

Вступ

Людина щодня стикається з новими, досі невідомими явищами. Водночас вона прагне осмислити, систематизувати набуті відомості та розглянути їх під різними кутами зору. Уся свідома активність індивіда пов'язана зі здобуттям, опрацюванням, передачею та застосуванням інформації.

Прийнято виокремлювати буденне та наукове пізнання.

Буденне знання — це уявлення про світ і про себе, які формуються спонтанно в результаті щоденного досвіду. Таке знання не має чіткої структури, не потребує спеціальної підготовки для засвоєння і є спільним надбанням людства загалом.

Наука є особливою формою пізнавальної діяльності, головна мета якої — отримання нових відомостей про дійсність та осягнення істини. У межах науки пізнання виокремилося в самостійну сферу діяльності, відокремившись від практики, міфів, релігії та філософії. Наука втілює ідеал раціонального осмислення світу, доводячи вивчення об'єкта до рівня теоретичного аналізу. Тому науку варто трактувати як "теорію про певну сферу об'єктів, а не просто сукупність висловлювань про них".

У цій роботі ми зосередимося на питанні наукової раціональності в інформаційному суспільстві та розглянемо його крізь призму наукового пізнання.

1. Специфіка наукового пізнання

Говорячи про відмінності наукового пізнання від буденного, варто виокремити кілька ключових аспектів:

Об'єкти науки не тотожні об'єктам повсякденного досвіду; наука завжди предметно зорієнтована. Предметна область — це те, що саме досліджує конкретна наука чи дисципліна, на що спрямована увага дослідника. Поглиблення знань про об'єкт відкриває його нові грані та взаємозв'язки, які стають предметом подальшого вивчення.

Наукове пізнання прагне до об'єктивної істини та вивчення законів функціонування і розвитку об'єктів.

Для науки характерні сувора доказовість, обґрунтованість результатів і достовірність висновків.

Наука створює власну мову, яка є більш точною, однозначною та формалізованою порівняно з повсякденною.

Важливою рисою наукового пізнання є його системність і логічна впорядкованість. Результати наукових досліджень мають універсальний характер.

Серед інших ознак наукового пізнання зазвичай називають:

- прагнення до відтворюваності результатів;

- критичне ставлення до авторитетів;

- інтелектуальну незалежність та автономію;

- орієнтацію на вирішення проблем (на відміну від віри в чудеса чи суто практичних інтересів);

- опору на досвід і логіку (а не на віру, переконання чи суб'єктивні думки).

Отже, наукове знання виходить за межі буденного. Водночас здоровий глузд завжди відіграє певну роль у мисленні вченого.

Наукове пізнання має критичний характер і є відкритим для критики. Наукові теорії — це результат людської творчості, тому вони, як і будь-які інші продукти діяльності, можуть містити помилки. Теорії є лише припущеннями про реальність, які змінюються в процесі історичного розвитку науки. Уявлення науки про світ сто років тому суттєво відрізняються від сучасних. У ХХ столітті стало очевидним, що для будь-якої сфери дійсності можна створити кілька теорій, які пояснюють усі наявні спостереження.

2. Роль та призначення наукового пізнання

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

Опис — це функція наукового знання та етап дослідження, що полягає у фіксації даних спостереження чи експерименту за допомогою певної системи позначень, прийнятої в науці (природна мова, символи, графіки тощо).

Існують два види опису: емпіричний (результат перетворення чуттєвих даних у висловлювання) та теоретичний (логічне відтворення суттєвих зв'язків об'єктів).

Пояснення — це функція наукового знання, яка полягає у розкритті сутності досліджуваного об'єкта через демонстрацію того, що він діє згідно з певним законом. Пояснення ґрунтується на описі та може бути якісним (через наочні образи) або кількісним (через математичний опис).

Розуміння — це форма освоєння дійсності свідомістю, що передбачає розкриття смислового змісту предмета. У науці розуміння спирається на методологічні правила та виступає як інтерпретація. Типові види науково-теоретичного розуміння: історичне (розуміння минулих епох), філософське (інтерпретація інокультурних символів і текстів), соціально-антропологічне (розуміння інших форм життя та культурних норм), природничо-наукове (розуміння мікрооб'єктів та інтерпретація формалізмів теорій).

Окрім опису, пояснення та розуміння, наукове знання завжди прагне до передбачення. Передбачення — це обґрунтоване припущення про майбутній стан явищ природи чи суспільства або про явища, які ще не відомі, але можуть бути виявлені на основі відкритих законів. Прогнозування є різновидом передбачення і являє собою спеціальне дослідження перспектив певного явища. Найпоширеніші методи прогнозування: екстраполяція, моделювання, експертні оцінки, історична аналогія, прогнозні сценарії.

3. Інструменти та прийоми наукового пошуку

До основних методів наукового дослідження належать:

Аналіз — метод, що передбачає уявне розчленування явища на простіші складові, виокремлення окремих сторін, властивостей і зв'язків. Аналіз є важливим етапом вивчення матеріального світу, але лише першим кроком пізнавального процесу.

Синтез — метод, що полягає в уявному поєднанні окремих сторін, властивостей і зв'язків складного явища та осягненні цілого в його єдності.

Індукція — метод переходу від знання окремих фактів до знання загальних закономірностей та істотних зв'язків.

Дедукція — метод переходу від загальних положень до часткових, виведення нових істин із відомих за допомогою законів логіки. За умови істинності посилок дедукція дає достовірне знання.

Моделювання — науковий метод, що ґрунтується на використанні моделей як засобу пізнання та висновках за аналогією.

Аналогія — це подібність певних властивостей, ознак або відносин у різних об'єктів. Якщо на основі встановленої подібності робиться висновок про наявність певної властивості в досліджуваному об'єкті, такий висновок називають умовиводом за аналогією.

Модель — це уявна або матеріально реалізована система, яка, відтворюючи певні сторони об'єкта дослідження, може заміщувати його в процесі вивчення. Модель і об'єкт подібні в строго визначеному відношенні (однобічне та неповне відображення оригіналу). Ця подібність дозволяє переносити результати, отримані при вивченні моделі, на оригінал.

Необхідність моделювання зумовлена складністю об'єкта дослідження або економічною недоцільністю його прямого вивчення.

Моделі дозволяють: наочно представити об'єкти; перевірити гіпотези; стати джерелом нових гіпотез.

Існує кілька видів моделювання.

Фізичне моделювання характеризується фізичною подібністю між моделлю та оригіналом і має на меті відтворення в моделі процесів, властивих оригіналу. За результатами дослідження фізичних властивостей моделі роблять висновки про явища, що відбуваються в "природних умовах". Сьогодні фізичне моделювання застосовується для розробки та вивчення споруд (гребель, зрошувальних систем), машин (наприклад, аеродинамічні якості літаків досліджуються на моделях в аеродинамічній трубі).

Знакове (символічне) моделювання пов'язане з умовно-знаковим представленням властивостей і відносин об'єкта-оригіналу. Важливим різновидом є математичне моделювання. Математичні моделі — це абстрактні структури, в яких реальні предмети та зв'язки замінені абстрактними об'єктами та математичними відносинами. Символічна мова математики дозволяє виражати властивості об'єктів будь-якої природи. Взаємозв'язки між величинами, що описують функціонування об'єкта, можуть бути представлені рівняннями (диференціальними, інтегральними, алгебраїчними) та їх системами.

Чисельне моделювання на комп'ютері ґрунтується на математичній моделі об'єкта та застосовується у випадках великих обсягів обчислень.

Методи емпіричного рівня пізнання: спостереження та експеримент.

Спостереження — це планомірне (згідно з планом, складеним на основі задачі дослідження), цілеспрямоване (для вирішення конкретної задачі) та систематичне сприйняття предметів і явищ зовнішнього світу.

Експеримент — це метод пізнання, за якого явища вивчаються в контрольованих і керованих умовах. Суб'єкт активно втручається в процес дослідження, впливаючи на об'єкт за допомогою спеціальних приладів, цілеспрямовано змінюючи його та виявляючи нові властивості. Це дозволяє ізолювати об'єкт від побічних впливів, планомірно змінювати умови процесу та багаторазово відтворювати його хід у фіксованих умовах.

Експеримент виконує дві основні функції:

- засіб накопичення та вивчення фактів, що становлять емпіричний базис теорії (дослідницькі експерименти);

- об'єктивний критерій істинності теоретичних положень і гіпотез (перевірочні експерименти).

Результати експериментів фіксуються за допомогою опису — процедури, що полягає у фіксації результатів спостережень та експериментів за допомогою мовних засобів, знаків, формул, графіків.

На теоретичному рівні пізнання вчений досліджує не емпіричний об'єкт, а теоретичний конструкт, сформований за допомогою абстрагування та ідеалізації.

Абстрагування — це відволікання від несуттєвих властивостей і зв'язків об'єктів з одночасним виділенням тих сторін, які цікавлять дослідника.

Ідеалізація — це прийом науково-теоретичного дослідження, що ґрунтується на процесі абстракції та формуванні ідеалізованого об'єкта.

Ідеалізовані об'єкти не існують у реальності (геометрична точка, пряма, абсолютно чорне тіло, ідеальний газ). Створення такого об'єкта дозволяє виділити його суттєві сторони, спростити та застосувати точні кількісні методи. Наукове пізнання починається з постановки проблеми.

Проблема — це знання про незнання, те, що потрібно пізнати. Постановка проблеми зумовлена потребами практики та протиріччями між існуючими теоріями і новими фактами. Важливо: по-перше, усвідомити ситуацію як задачу; по-друге, чітко сформулювати проблему, розмежувавши відоме і невідоме. Постановка проблеми передбачає попереднє знання шляхів її вирішення, що вимагає виходу за межі наявного знання.

4. Наукова раціональність у контексті інформаційної доби

Розглядаючи розвиток давніх цивілізацій, можна помітити постійний пошук способів покращення умов життя та спрощення праці. Зазвичай вихід знаходили в поясненні природних процесів, що формувало економічні, соціальні та культурні чинники розвитку суспільства. Так виникли міфологічний, релігійний, філософський та науковий світогляди, в межах яких будувалася відповідна "картина світу" (В.С. Стьопін). Навіть якщо вона не відповідає сучасним уявленням, 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". Поступово на місце широкого, але ненадійного запасу даних, "сфери думок" висувалася "сфера знань", яка "базувалася на якісно нових – раціональних основах", що заснувало традицію раціональної критики та дало право "кожному новому поколінню переоцінювати вчення, розроблені попередніми поколіннями", перетворивши процес пізнання на діалектичне протистояння традиційного та інноваційного в науковому дискурсі.

Однак збільшення нелінійних, нерівноважних, самоорганізованих структур у сучасному інформаційному суспільстві змушує філософів, науковців та методологів розробляти нові, некласичні підходи до розуміння наукової раціональності як системи правил, норм та еталонів, що є неодмінною складовою вироблення і реалізації соціально-необхідних завдань. Особливо гостро ця проблема постала на початку ХХІ століття через широке впровадження комп'ютеризованих систем накопичення, обробки, захисту та передачі інформації, а разом з цим — і сукупності правил, які мають регулювати не лише алгоритми, а й засоби "спілкування" між людиною і людиною, людиною і машиною, а також між машинами.

Саме тому 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 того, не слід ігнорувати визначальну роль 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 питання неодноразово розглядалися у працях зарубіжних і вітчизняних вчених: економістів, політологів, соціологів, філософів, юристів, що свідчить про багатогранність проблеми й необхідність її комплексного вивчення. 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 доцільно розпочати з аналізу історичних типів раціональності, причин їх встановлення та змін. Історично першою формою наукової раціональності слід вважати дедуктивістську модель науки, яку сформував Арістотель, ввівши у науковий обіг формальну логіку, що 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 у 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.

Слід 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.