Полная версия

Главная arrow Философия arrow История, философия и методология техники и информатики

  • Увеличить шрифт
  • Уменьшить шрифт


<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>

4.2. О научном методе информатики

Признание информатики наукой предполагает характеристику ее метода. Разумеется, он должен быть отмечен печатью специфики информатики. Вопрос о методе информатики считается пока открытым. В этой связи ниже будут рассмотрены три проекта определения метода информатики, предложенные соответственно Дж. Додиг-Крикович, А. Иденом и П. Деннингом. Все три автора получили известность в качестве знатоков философии информатики. Но прежде чем приступить к анализу их теорий, напомним читателю метод концептуальной трансдукции, который был тщательно рассмотрен в первой части книги.

Метод концептуальной трансдукции является визитной карточкой буквально всех, в том числе и технических, наук. Любая научная теория реализуется как переход от одних концептов к другим. Непременно вводятся некоторые основополагающие концепты, обладающие наибольшим весом. Обычно они выступают в форме принципов и дедуктивных законов. Их спецификация приводит к моделям, которые варьируются в некоторых пределах. Регулятором перехода концептов выступает концепт истины, позволяющий выбраковывать устаревшие концептуальные конструкции. Что касается специфики концептов, то они меняются от одной науки к другой.

Есть ли основания утверждать, что метод концептуальной трансдукции действительно характерен для информатики? На данной стадии анализа ответить на этот вопрос непросто. Лишь в последующем, на протяжении нескольких параграфов он будет детально разъяснен.

Информатика как оплот моделирования. Дж. Додиг-Крикович полагает, что информатика набрала критический вес, позволяющий считать ее наукой. Обосновывая этот тезис, Додиг-Крикович реализует определенную аргументацию, которую можно представить в виде пяти шагов1.

  • 1. Существующая философия науки, руководствующаяся идеями Карнапа, Поппера, Куна, ориентируется на физику. В этой связи она не является надежной основой для характеристики информатики, существенно отличающейся от физики.
  • 2. Тем не менее философия науки дает некоторый общий каркас для оценки научного знания. Выражается он в последовательности ряда операций. Исходя из наличного знания, выдвигается гипотеза, на основании которой осуществляется некоторое предсказывание. Его пытаются обнаружить экспериментально. В зависимости от результатов эксперимента гипотеза либо отвергается, либо зачисляется в научное знание.
  • 3. Развитие научного знания можно представить как переход от логики и математики к естественнонаучному, а от него - к социальному знанию и гуманитарным наукам, предметом которых являются язык, культура и артефакты. Новые науки включают содержание тех наук, которые ведут к ним.
  • 4. Информатика включает все науки, которые были указаны в предыдущем положении. Это обстоятельство явно свидетельствует о ее близости к тому знанию, которое признается подлинно научным. Теоретическая информатика тяготеет к логике и математике, ее техническая часть - к физике и т.д.
  • 5. У математики есть своя специфика - моделирование. Таким образом, информатика может и должна быть признана наукой.

В аргументации Додиг-Крикович есть несколько слабых мест. Во-первых, она неправомерно представляет науку в виде матрешки, полагая, что одни науки содержатся внутри других. Каждая наука своеобразна настолько, что нет оснований приписывать ей черты другой науки. Однако, несмотря на своеобразие наук, между ними есть связи. Во-вторых, Додиг-Крикович придает слишком большое значение дедукции и гипотетико-дедуктивному методу. В результате процесс перехода между концептами недедуктивного свойства получает у нее слабое освещение. В-третьих, неверен ее решающий аргумент, согласно которому моделирование характерно именно для информатики. Этот аргумент легко опровергается указанием на наличие не только компьютерного, но также логического и математического моделирования. Как видим, Дж. Додиг-Крикович не удалось достаточно убедительно доказать научность информатики.

Информатика как естественная наука. А. Идеи посвятил обсуждению вопроса о научности информатики обширную статью1. Анализируя воззрения различных авторов, он пришел к выводу, что все они реализуют по преимуществу одну из трех парадигм - рационалистическую, технократическую или научную. В каждой из этих парадигм получают своеобразное истолкование онтологические и эпистемологические вопросы. В рамках онтологии ставится вопрос о том, каковы те объекты, с которыми имеет дело информатика, прежде всего программы. Эпистемологические заключения группируются вокруг проблемы корректности программ.

  • 1. Рационалистическая парадигма, к которой тяготеют представители теоретической информатики, определяет информатику в качестве математической дисциплины, программы уподобляются математическим объектам, а их правильность достигается посредством априорных доказательств.
  • 2. Технократическая парадигма, характерная для инженеров в области программного обеспечения, определяет информатику как техникологическую дисциплину, программы рассматриваются как набор данных, а их надежность стремятся обеспечить опытным путем, используя набор тестов.
  • 3. Научная парадигма, характерная для теории искусственного интеллекта, рассматривает информатику в качестве естественнонаучной дисциплины, а программу как разновидность умственной деятельности, знание о которой добывается посредством объединения априорного и апостериорного знания, комбинированием формальных дедукций и научных экспериментов.

Дополнительная аргументация убеждает Идена в том, что при всех их достоинствах рационалистическая и технократическая парадигмы явно недостаточны ни для понимания информатики, ни для обеспечения ее эффективного развития.

Границы рационалистической парадигмы особенно рельефно выяснились в связи с изучением проблемы сложности. Все ее многочисленные нюансы невозможно выяснить посредством априорного знания. В той или иной форме непременно приходится обращаться к апостериорному знанию, но в результате совершается выход за пределы математики. Технократическая парадигма тоже не устраивает Идена. Он обращает особое внимание на отсутствие у нее должной основательности и отмечает, что в книгах о программном обеспечении используется терминология, позаимствованная не только из математических, но также мелодраматических и колдовских текстов.

Недовольный рационалистической и технократической парадигмами, Идеи решительно выступает в защиту научной парадигмы. Однако и в его аргументации есть слабые места. В частности, он предвзято характеризует то, что называет технократической парадигмой, и не делает даже малейшей попытки охарактеризовать статус техникологической теории. Технократическая и техническая парадигмы - это все-таки разные вещи. Если характеризуется статус информатики, то, очевидно, следует отдавать должное в первую очередь технической теории. Игнорирование Иденом статуса технической теории сказывается и при оценке им научной парадигмы. Он занимает натуралистическую позицию, согласно которой наука является воплощением естественности, понимаемой как идеалы естествознания, особенно физики. Согласно аргументации Идена, информатика в конечном счете должна стать естественнонаучной дисциплиной. Но это убеждение не согласуется со статусом компьютеров, которые представляют собой артефакты, т.е. не природные, а искусственные объекты.

Категории информатики. П. Деннинг внес исключительный вклад в обсуждение вопроса о научном характере информатики. Его статья "Является ли информатика наукой?", опубликованная в 2005 г., ныне считается классикой. Через два года он подытожил свои воззрения в новой статье, охарактеризовав информатику в качестве естественной науки2. В первой статье Деннинг подчеркивал, что информатика удовлетворяет всем критериям науки, но имеет также свой круг проблем. Утверждение, что информатика не является наукой, поскольку компьютеры представляют собой артефакты, должно быть расценено в качестве отвлекающего маневра. Существенно, что информатика изучает информационные процессы как в природной, так и в искусственной среде. Критика в адрес научного характера информатики объясняется теми традициями, в которых происходило взросление ученого. Имеется в виду, что при ближайшем рассмотрении выясняется несостоятельность указанной критики. Во второй статье Деннинг формулирует четыре заслуживающих внимания вывода.

  • 1. Информатика никогда не была наукой только об артефактах.
  • 2. Определение информатики как науки о проблемах, связанных с компьютерами, устарело. Информатика изучает информационные процессы, где бы они ни имели место.
  • 3. Существуют принципы, которые посредством компьютеров распространяются на все области знания. Именно этот аргумент является решающим в признании информатики естественной, т.е. подлинной, наукой.
  • 4. В пользу научного характера информатики свидетельствует история ее развития, отмеченная тремя этапами. На первом этапе (1940-е гг.) в центре внимания находились ЭВМ. На втором этапе (1980-е гг.) акцент делался на развитии методов, позволяющих добыть новые знания. На третьем этапе (2000-е гг.) объектом изучения стали непосредственно информационные процессы. Это обстоятельство также является аргументом в пользу признания информатики естественной наукой. Ведь если информационные процессы имеют место везде, то разумно предположить, что наука, изучающие такие процессы, является естественной.

Прежде чем приступить к критическому анализу аргументации П. Деннинга, рассмотрим представляющие исключительный интерес рассуждения этого американского исследователя о принципах информатики.

Теоретическая разработка. Принципы информатики

Питер Деннинг отлично осознает, что зрелая наука должна содержать некоторые принципы. В этой связи он предпринимает специальные многолетние исследования и в результате приходит к выводу, что существует семь категорий, которые выражают природу информационных процессов:

  • 1. Вычисления (их смыслы и границы).
  • 2. Связь (вопросы передачи достоверных данных).
  • 3. Кооперация лиц, участвующих в сетевом сотрудничестве.
  • 4. Развитие памяти (хранение и восстановление информации).
  • 5. Автоматизация (ее смысл и границы).
  • 6. Оценка (эффективности прогнозирования и способности планирования).
  • 7. Проектирование (создание надежного программного обеспечения).

Указанные категории можно сравнить с окнами, из которых вся относящаяся к информатике панорама рассматривается под определенным углом зрения. Исследование проблематики категорий приводит непосредственно к принципам. В этой связи ниже представлен фрагмент таблицы, составленной Деннингом.

Таблица 4.1. Категории и принципы информатики

Категории

Принципы

Краткая характеристика принципов

1

Вычисления

Трудности их реализации

Относится к 3000 ключевых проблем в науке, технике и экономике

2

Связь

Сжатие сообщений

Данные и алгоритмы могут быть значительно сжаты, а затем восстановлена информация, содержащаяся в них

3

Кооперация

Выбор

Принцип неопределенности: невозможно осуществить однозначный выбор из нескольких альтернатив за фиксированный срок

4

Развитие памяти

Локальность

Вычисления концентрируют информацию в иерархически агрегированных областях пространства и времени на длительный срок

5

Автоматизация

Поиск

Поиск моделей или конфигураций в широком поле возможностей

6

Оценка

Определение узких мест

Принудительные законы потока: в любой сети пропускная способность узла зависит от сети и тех задач, которые относятся к узлу

7

Проектирование

Иерархическая агрегация

Крупные объекты состоят из многих мелких объектов

Строго говоря, Деннинг и его сотрудники принимают за принципы некоторые интегральные идеи, тем не менее они находятся на правильном пути. Во всех семи рубриках можно и нужно ставить вопрос об эффективности предпринимаемых действий. Значит, в поле зрения исследователей попадают некоторые оптимизационные ориентиры, которые действительно являются принципами информатики. Нетрудно видеть, что все они имеют прагматическое содержание.

Обратимся теперь к узким местам в интерпретации П. Деннинга. Все они связаны с крайне нечеткой характеристикой специфики техникологической теории, ее отличий от естественнонаучного знания. Недостаточно рассуждать о естественности информатики - непременно необходимо выявить отличие информатики, например, от физики. Американцы, следуя учению У. Куайна, любят рассуждать о естественном и неестественном знании в науке. В качестве сторонников философского натурализма они с удовольствием отмечают приоритет необходимости проведения экспериментов, тогда как априорное знание вызывает у них сомнения. Как бы то ни было, но при характеристике научного знания недопустимо зачислять в одну рубрику естественнонаучные и прагматические дисциплины.

Деннинг к тому же не сумел избежать универсалистской ошибки, без достаточных на то оснований утверждая, что информационные процессы имеют место повсюду. В предыдущем параграфе была показана ошибочность такой позиции, причем, разоблачая универсалистскую ошибку, мы ссылались на идеи Деннинга. Впрочем, как выясняется, он сам не свободен от универсалистских заблуждений. Согласно его аргументации, развитие информатики выявило универсальность информационных процессов. По сути, он считает универсальной наукой компьютерное моделирование, которое действительно используется во всех науках. Однако это не означает, что они сводятся к информатике: использование в науках математических, логических и компьютерных моделей свидетельствует об определенных интернаучных отношениях.

П. Деннинг, безусловно, прав, подчеркивая рост научного потенциала информатики, ее многочисленные достижения: они действительно актуальны в оценке природы информатики. Согласно его аргументации, развитие информатики доказало, что она является универсальной дисциплиной и в силу этого заслуживает титула науки. Мы же оцениваем развитие информатики несколько в другом ключе: информатика способствует росту знания. Теории, отказывающиеся от использования компьютерного моделирования, не выдерживают конкуренции со своими соперницами. Как раз это обстоятельство и свидетельствует в пользу научного характера информатики. Как известно, не существует абсолютного критерия научности. Условно научными признаются теории, являющиеся победителями в соревновании конкурирующих дисциплин. В соответствии с этим критерием информатика заслуживает признания именно в качестве науки.

Отрицание научного характера информатики является следствием недостаточного внимания к метанаучной стороне дела, в рамках которой получает подробное освещение вопрос о различии наук и их соотношении друг с другом. Выясняется, что информатика относится к техникологическим наукам, а противники этой точки зрения исходят из идеалов физики. Не обнаружив этих идеалов в информатике, они отказываются зачислить ее в разряд научных дисциплин. П. Деннинг прав: никому не удалось обнаружить аргументы, свидетельствующие против научности информатики.

Выводы

  • 1. Все три автора, работы которых анализировались в данном параграфе, делают акцент на различных сторонах информатики. П. Деннинг рассуждает о принципах, Дж. Додиг-Крикович - о моделях, А. Идеи - об эксперименте.
  • 2. В объединении этих трех концептов отчетливо просматривается основное содержание метода концептуальной трансдукции.
  • 3. Научным методом информатики является концептуальная трансдукция.
  • 4. Чтобы убедиться в этом, необходимо рассмотреть переходы между концептами информатики.
 
<<   СОДЕРЖАНИЕ   >>