Н.Л. Архиереев Московский государственный технический университет имени Н.Э. Баумана, Москва, Россия

Со времен логико-позитивистской методологической программы в философии науки закрепилось предложенное Г. Рейхенбахом представление о необходимости различения контекстов открытия и контекстов обоснования [1, 2]. Только контекст обоснования — т.е. анализ структуры сформировавшихся научных теорий, не учитывающий возможности их изменений во времени, — допускает корректное использование логических методов анализа научного знания и соответствующих им понятий истинности/ложности/выполнимости предложений теории, непротиворечивости теории и пр.

Сама теория при этом рассматривалась как «лингвистический» объект — множество предложений (постулатов теории и выводимых из них эмпирически проверяемых следствий), упорядоченное отношением дедуктивной выводимости.

Развитие научного знания рассматривалось при этом как кумулятивный, линейный процесс накопления истинных знаний о реальности. Предложения предшествующей теории рассматривались как сводимые к предложениям последующей, причем под «сводимостью» понималась возможность чисто дедуктивного вывода предложений предшествующей теории из предложений последующей [3, 4].

Результатом критики указанных положений со стороны некоторых представителей постпозитивистской философии науки стал принципиальный отказ от использования формально-логического инструментария при решении проблем философии науки [5, 6].

В частности, научные теории не являются только лингвистическими объектами — множествами предложений/высказываний, связанных отношением выводимости. При этом, согласно принципам логической семантики, только высказывания могут оцениваться как истинные/ложные [7]. В результате этого категория истинности оказывается нерелевантной при характеристике научных теорий, а сами сменяющие друг друга теории являются несравнимыми (несоизмеримыми). В этом случае не приходится говорить о непрерывном совершенствовании наших знаний о реальности по мере исторического развития науки.

В действительности практически все указанные аргументы полностью нейтрализуются или существенно ослабляются в рамках так называемой теоретико-множественной (теоретико-модельной, семантической) стратегии анализа научного знания.

В рамках данной стратегии наиболее эффективным способом характеризации научной теории является описание класса ее возможных моделей в смысле А. Тарского. Модель в данном понимании представляет собой (в самом общем виде) некоторую непустую предметную область (множество объектов теории и соответствующих им понятий/определений) и множество определенных на них отношений и функций. Корректная «идентификация» теории заключается именно в описании класса реальных и потенциальных моделей теории, поскольку конкретные лингвистические формулировки одной и той же теории могут различаться.

С указанной точки зрения известный тезис Т. Куна о принципиальной несоизмеримости сменяющих друг друга фундаментальных теорий оказывается неоправданно преувеличенным [8]. Говорить о подобной несоизмеримости можно лишь в том случае, если фактические объемы понятий, входящих в состав моделей «смежных» теорий, полностью несовместимы, что в реальной истории науки практически не случается. В случае же, по крайней мере, частичной совместимости фактических объемов указанных понятий оправданно говорить о возможности их сравнения «по информативности» [9, 10].

Не теряет своего методологического значения и понятие истинности научной теории. При этом необходимо различать понятие истинности предложения теории в некоторой ее модели соответствующего логического типа и понятие истинности теории в классическом «корреспондентском» смысле [11, 12]. Во втором случае речь идет о том, что между элементами эмпирических моделей реальности (моделей данных, научными фактами) и моделями фундаментальных постулатов теории существует структурное соответствие, позволяющее описывать, объяснять и предсказывать явления из соответствующей предметной области [13, 14].

Указанный понятийный инструментарий позволяет строить модели динамики научного знания, демонстрирующие (частичную) преемственность и соизмеримость научных теорий.

Литература

1. Губанов Н.Н., Довженко Л.П., Догужиева М.М., Егорова М.Ю., Иванова А.С., Кавинова И.П., Малькова Т.П., Мокшанцев Л.В., Назарова И.Р., Нестеренко А.Н., Нехамкин В.А., Пирютко Т.А., Плохова М.А., Торубарова Т.В., Труфанова Е.О., Халуторных О.Н., Черногорцева Г.В. История и философия науки. М., 2015.
2. Ивлев В.Ю., Кузяков А.В., Баркова И.Н., Вильчинская Л.З., Головко Ю.В., Самсонова Н.Г., Еселев Е.А., Матисов С.К., Иноземцев В.А. Философия. Рабочая тетрадь: метод. пособие. Ч. 3 / Московский государственный машиностроительный университет (МАМИ). М., 2012.
3. Ивлев В.Ю., Ивлева М.Л., Иноземцев В.А. Эволюция концепций компьютерной репрезентации знания и эпистемологического содержания искусственного интеллекта // Известия Московского государственного технического университета МАМИ. 2012. Т. 3, № 2 (14). С. 294–298.
4. Лебедев С.А. Философия науки: терминологический словарь. М., 2011. Сер. Thesaurus.
5. Galukhin A.V., Ivleva M.I., Novikova E.Yu. Dispositions to mythmaking within the framework of social media activities // Proceedings of the International Conference on Contemporary Education, Social Sciences and Ecological Studies (CESSES 2018). Series “Advances in Social Science, Education and Humanities Research”. 2018. Рр. 361–366.
6. Бушуева В.В., Губанов Н.Н., Довженко Л.П., Догужиева М.М., Иванова А.С., Егорова М.Ю., Малькова Т.П., Мокшанцев Л.В., Назарова И.Р., Нехамкин В.А., Пирютко Т.А., Торубарова Т.В., Халуторных О.Н., Черногорцева Г.В. История и философия науки: в помощь сдающему кандидатский экзамен: методическая разработка для аспирантов МГТУ. Вып. 2. М., 2012.
7. Невдобенко О.И. Подходы к семантическому определению отношения логического следования // Гуманитарный вестник. 2017. № 12 (62). С. 8. DOI: 10.18698/2306-8477-2017-12
8. Кун Т.И. Структура научных революций. М.: Прогресс, 1977. 300 с.
9. Da Costa N., Frensh S. Science and Partial Truth. A Unitary Approach to Models and Scientific Reasoning. Oxford: Oxford University Press, 2003. 259 p.
10. Suppes Patrick. A Comparison of the Meaning and Use of Models in Mathematics and the Empirical Sciences // J. Freudenthal (ed.). The Concept and the Role of the Model in Mathematics and Natural and Social Sciences. Dordrecht. Reidel. 1961. Pр. 163–177.
11. Губанов Н.И., Губанов Н.Н., Волков А.Э. Истина и ее критерии // Вестник Тюменского государственного университета. Гуманитарные исследования. Humanitates. 2014. № 10. С. 84–92.
12. Губанов Н.И., Губанов Н.Н., Волков А.Э. Критерии истинности и научности знания // Философия и общество. 2016. № 3 (80). С. 78–95.
13. Ивлев В.Ю. Методологические принципы введения категорий модальности в современном научном познании // Гуманитарный вестник. 2016. № 12 (50). С. 4. DOI: 10.18698/2306-8477-2016-12-403
14. Ивлев В.Ю. Категории модальности и их употребление в современных биологических концепциях // Гуманитарный вестник. 2017. № 1 (51). С. 2. DOI: 10.18698/2306-84772017-1-409