Эволюция научных дисциплин с точки зрения теории информационного взаимодействия

         ОБЩИЕ ЗАМЕЧАНИЯ

• Одной из интереснейших проблем современной науки является анализ связей между различными знаниями, содержащимися в научных теориях, которые, по первому впечатлению, кажутся независимыми. Отсутствие понимания указанных связей часто приводит к неадекватному восприятию различных явлений, которые пытаются объяснить без учета известных достижений современной науки. История науки наглядно демонстрирует движение науки в сторону математизации и информатизации. Осмысление исторических фактов и событий на основе современных представлений позволяет не только лучше понять и оценивать прошлое, но и создавать будущее.
• В данном разделе рассматриваются вопросы эволюции научных представлений на основе информационной теории взаимодействия объектов и анализируется текущее состояние различных научных дисциплин и вырабатывается прогноз их развития. На основе рассматриваемого подхода исследовано влияние факторов, влиявших и влияющих на развитие и оформление различных прикладных наук. Показывается, что представления людей об окружающем мире оформлялись в научные дисциплины под влиянием ряда факторов, возникающих из потребностей сохранения и развития человеческого общества, но, в то же время, сформированные научные знания становились факторами, так или иначе влияющими на создавшее их общество.
• На основании анализа исторического процесса эволюции научных дисциплин и теоретико-информационных представлений о сути научных знаний производится осмысление этого процесса с единой точки зрения, а также, перспективы практической реализации, вытекающих из рассмотренного подхода решений и методов.

          Наука и теория информации

• Понятие «информация» появилось в языке человека очень давно, но стало научным только в XX-м веке после работ А. Колмогорова [17], Н. Винера [4], К. Шэннона [29]. Но споры о том, что такое информация не утихают до сих пор. Некоторые ученые полагают, что информация – это нематериальное явление, а только отображение материальных процессов в мозгу человека. Такой подход отражает примитивность взгляда на материальное и нематериальное, сформировавшегося еще во времена Аристотеля и Платона и резко усилившего свое влияние под воздействием марксистских теорий, особенно, в их простейших интерпретациях.
• Современная наука однозначно связала понятие «информация» с понятием «энергия», которое исключает всяческие домыслы о нематериальном характере информации. Информация передается от одного объекта другому, при этом затрачивается энергия, которая связана с количеством передаваемой информации и способом ее передачи. В последнем утверждении отражается связь затрачиваемой энергии со способом представления и тем носителем, с помощью которого информация передается от одного объекта к другому. Можно утверждать, что все объекты живой и неживой природы информационно взаимодействуют между собой [2,8,19]. Также можно утверждать, что процесс информационного взаимодействия (связанного с передачей энергии) существует в природе вне зависимости от человека и его сознания. Но передать информацию не значит сообщить другому объекту что-то новое, что неизвестно ему до этого. Новая информация называется «сообщением» и передача сообщения является реальной целью процесса информационного взаимодействия. Получатель обрабатывает информационный поток, чтобы выделить сообщение, а, если не находит его, то в его состоянии ничего не изменяется, хотя некоторые энергетические процессы, связанные с обработкой, повлияли на энтропию. Если сообщение обнаружено, то получатель использует свою память для хранения новых знаний, содержащихся в полученном сообщении. При этом он кодирует сообщение, чтобы сэкономить ресурс памяти. Все указанные процессы могут быть описаны математически и позволяют рассматривать формирование научных знаний, как передачу, получение, обработку, хранение и дальнейшее использование хранимых сообщений для собственных нужд объекта или для передачи другому объекту в преобразованном виде. Цель обработки информации – удалить шумы, которые мешают восприятию и снижают достоверность и полноту сообщения и максимально сократить избыточность (следствие коррелированности содержащихся в принятом потоке данных) передаваемой информации для последующего хранения, так как ресурсы памяти не бесконечны. Можно отметить, что принцип сокращения информационного объема сообщения состоит в переходе от поэлементного описания к описанию связей, затем, к описанию аналогий между связями, а на самом высоком уровне ‑ к описанию аналогий между аналогиями. Человек, как один из объектов природы, начал с изучения отдельных фактов (поэлементное описание), потом стал заниматься связями между ними (классификация), а, затем, открыл законы природы, позволяющие «легко возмещать незнание некоторых фактов знаниями некоторых принципов».
• Человеческие взгляды на природу эволюционировали в соответствии с тем объемом данных, которые приходилось обрабатывать, хранить, передавать, использовать для управления жизненно важными процессами. Соответственно, требовалось больше ресурсов для обеспечения указанных информационных процессов. Для этого создавались новые средства связи (для передачи сообщений), новые носители (например, книги) для хранения. Есть предположение, что и мозг человека развивался в соответствии с запросами, которые диктовала необходимость обрабатывать и хранить все большие объемы данных (поочередно и постепенно увеличивался объем мозга, и развивались способности к обработке и хранению).
• Эволюционный процесс развития научного знания в целом и каждой дисциплины в отдельности связан с тем, что накопление объема данных, собираемых учеными (формирование больших баз данных ‑ Data Base), приводит к кризисному процессу, обусловленному невозможностью эффективно использовать накопленные данные для принятия управленческих решений. Такая ситуация фактически прерывает процесс постепенного накопления новых данных, до тех пор, пока не появятся ученые, которые смогут найти связи между данными (закономерности), благодаря которым станет возможным не хранить в оперативно доступных отделах памяти слишком много фактического материала, практически недоступного для оперативного использования, а заместить часть хранимых данных на хранение знаний, которые представляют из себя обобщенные описания в виде законов, формул, общих признаков и т.п. (другими словами, перейти к описаниям на основе онтологической базы знаний («knowledge base»). Указанные описания невозможны без использования специального языка. Таким общим языком в науке стала математика. Математические описания позволяют в нужный момент найти похожие объекты по небольшому набору признаков, рассчитать по формулам конкретные факты на основании общих данных и некоторых начальных (граничных) условий, которые занимают относительно небольшое место при хранении. В результате, научная дисциплина преодолевает кризис, вызванный необходимостью хранения, большого количества разрозненных фактов и переходит на новый виток своего развития, при котором снижаются текущие требования к объему оперативной памяти, необходимой для хранения данных, но возрастают требования к тем системам, которые обеспечивают обработку данных (процессинг). Указанная тенденция прослеживается не только на уровне теоретических представлений, но и на уровне создания инструментария для научных исследований.
• Так, например, появление возможности записи и чтения с использованием относительно недорогого бумажного носителя (книгопечатание, XV век) позволило записывать, хранить, передавать многим получателям информацию об описании объектов природы (растений, животных, минералов и др.), что было затруднительно при рукописном способе записи знаний.
• Появление оптических приборов расширило экспериментальную базу для научных исследований и дало возможность изучать космические объекты, строительные конструкции, микроорганизмы и т.п. далеко за пределами прямых измерений на основе ограниченных органов зрения. Но создание оптических приборов было бы невозможно без предшествующего накопления фактов, их обобщения в виде знаний о законах геометрии и оптики, без возникновения спроса на новые знания об окружающей природе.
• Таким образом, можно утверждать, что при развитии научных дисциплин реализовывались классические принципы, которые лежат в основе теорий информации и управления и описывают информационные взаимодействия между объектами живой и неживой природы.
• Суть этих принципов в том, что человеческое сообщество (и отдельные его группы) рассматривается, как открытая социальная система, существующая и развивающаяся, как объект управления в открытом пространстве (то есть, информационно взаимодействующим с другими объектами среды обитания), и реализующая механизмы продления своего жизненного цикла, путем такого эволюционного развития внутренних структур, которое обеспечивает устойчивость сообщества к изменяющимся внешним факторам. Это утверждение, вытекает из пионерских работ З. Фрейда [26], в которых впервые сформулированы основные мотивации человека к сохранению своего вида, и Н. Винера [4] о человеке и обществе как объектах живой природы, управляемых с помощью обратных связей.

         Наука как информационная система

• С философской точки зрения, наука – это форма духовной деятельности людей, направленная на производство знаний о природе, обществе и о самом познании, имеющая целью постижение истины и открытие новых законов. С другой точки зрения, которая используется в настоящей работе, наука ‑ это система, производящая интеллектуальные (научные) продукты и наукоемкие технологии, основанные на интеллектуальных продуктах. Как и любая система, она состоит из объектов (научных лабораторий, институтов, экспериментальных Центров, баз данных и знаний, ученых, менеджеров, вспомогательного персонала, специалистов по внедрению, измерительных приборов, технических средств и т.д.), которые взаимодействуют между собой на информационном уровне. Наука взаимодействует с внешними природными и социальными объектами, которые могут быть как предметом исследования, так и потребителем научных и производных от них интеллектуальных продуктов (знаний). Приведенные определения не противоречат друг другу, но позволяют рассматривать научные процессы с разных точек зрения. Система, которую называют «НАУКОЙ», содержит в своей структуре объекты, которые занимаются производством научных интеллектуальных продуктов (теорий), прогнозированием ожидаемых результатов (гипотез), исследованиями для проверки прогнозируемых результатов (эксперимент), внесением корректировок в интеллектуальные продукты и в подсистемы их создающие по результатам проверки гипотез (через механизмы обратной связи), внедрением разрабатываемых продуктов в другие системы (через прикладные и технологические разработки), мониторинг результатов внедрения (через механизмы финансирования научных разработок и реакции общества), формулирование на основе данных мониторинга новых задач и т.д. (Рисунок 1).

Рисунок 1. Схема информационного взаимодействия объектов, образующих научную систему

В указанной выше постановке можно рассмотреть функциональную схему науки в виде множества взаимосвязанных в информационном смысле объектов, реализующих систему управления на основе обратных связей, включающую:

• мониторинг предметной области (то есть, текущую оценку параметров среды обитания, которая является предметом научного исследования);
• формирование информационных продуктов (в виде научных работ: статей, изобретений, открытий, теорий, научных и технологических приложений и т.д.) на основе созданных ранее и накопленных в «Knowledge Data» знаний, полученных из экспериментов и наблюдений за естественными и/или искусственно создаваемыми объектами;
• принятие решений по результатам мониторинга предметной области;
• исполнение решений (корректировку имеющихся теорий, гипотез, планирование новых экспериментов и исследований и т.п.) на основе принятых решений.
• обработка данных эксперимента строится не только на результатах прямых оценок и измерений, которые представляют собой слабо структурированные данные, но и на имеющихся в базе знаний описаний и создаваемых на их основе гипотез.
• Наука создана человеческим обществом и является с этой точки зрения искусственной системой, но объекты, с которыми она взаимодействует и которые изучает, могут иметь как естественное (природное) происхождение, так и быть искусственными, то-есть, созданными человеческим обществом. В частности, физические объекты являются природными, а их математические модели – искусственными (отражением природных с некоторой точностью и достоверностью).
• Интересно сформулировать принципиальные различие и сходство между наукой и религией. На наш взгляд, сходство в том, что и наука и религия создают свои общие законы и правила на основании интерпретации явлений и фактов, которые, так или иначе, получены человечеством. С этой точки зрения наука и религия – продукты деятельности человека и вместе с эволюцией человечества изменяют свои подходы и принципы.

Риcунок 2. Религия и наука – единство и борьба противоположностей

• Различие, и очень важное, в том, что наука требует, чтобы факты, которые лежат в основе законов, были повторяемы при соблюдении тех условий, в которых они были описаны исследователями. Для формирования религиозных законов достаточно свидетельства очевидцев или просто наличие соответствующих «устных историй» (слухов). Это, отнюдь, не умаляет важности религиозных теорий, особенно в нравственной сфере, когда точность и достоверность описаний и оценок, требуемых обычно учеными, относительно невысока. Зато массовое признание нравственных принципов и законов людьми, говорит об их необходимости и полезности для человека. Полезность же науки в возможности создания технологий, которые требуют высокой точности и достоверности в условиях, когда любая оценка является вероятностной. Расчеты в условиях априорной неопределенности – это один из важнейших видов прогнозирования. Хорошая научная теория заменяет запоминание многих фактов.

         Математические науки в системе научных представлений

• От фактов к законам. Накопление фактов ‑ первый этап на пути создания научной дисциплины. Потребность в описании окружающей природы возникла на заре развития человечества, но стала необходимостью после того, как резко усилилась конкуренция между первобытными сообществами людей в период около 10-го тысячелетия до нашей эры, когда природные катаклизмы (сильная засуха в районах наиболее плотного обитания человека), заставили перейти к оседлому образу жизни, одомашниванию животных, необходимости заготавливать и хранить продукты, охране своего места пребывания от нападений соседних племен и т.п.
• Именно после этого периода, активно развиваются системы коммуникации (развиваются языки общения, появляется световая сигнализация, а позже письменность и носители письма ‑ папирусы, каменные и деревянные дощечки), технологии добычи огня, долговременного хранения продуктов, появляются инструменты, совершенствуются строительные технологии, появляется колесный транспорт и т.д. Очень важный этап – создание социальных групп, в которых наметились разграничения функций между участниками (организованные сообщества). Чтобы управлять группой, лидеру необходимо было становится не только физически более сильным и выносливым, но постепенно, научиться управлять за счет опыта, мудрости, которые преобразовывались в знания, передаваемые по наследству членам своей семьи и социальной группы. Произошло естественное разделение полномочий между народом, лидерами исполнительной власти и социальными группами (священниками), обладающими сакральными (то есть, полученными ими, якобы, от высших существ) знаниями. Именно эта группа (жрецы, священники, раввины, колдуны и т.п.) встали за спиной исполнительной власти и приняли на себя функцию изучения окружающей природы, накопления опыта, прогнозирования событий и т.д., что дало им огромную власть и богатство. Все указанные процессы хорошо изучены и описаны в фундаментальных трудах (одним из первых и наиболее последовательных из дошедших до нас письменных документов является библия). Древнейшие народы, создавшие свои «научные труды», которые использовались для управления обществом, оказались гораздо более жизнестойкими, чем те, которые не смогли этого сделать и не сохранили себя до наших дней. Однако, знания, которые содержались в этих трудах, часто не выдерживали эксперимента, так как были получены в результате размышлений по малой экспериментальной выборке. Каждое поколение добавляло новые знания, которые изменяли общественные технологии. В результате происходила эволюция накапливаемых знаний, и менялись социальные и производственные технологии, создаваемые на их основе. Отмеченные выше процессы породили повышенный интерес человека к свойствам окружающих объектов.
• Потребность человеческого общества в науке, как форме производства знаний на основе накапливаемого опыта, возникла уже на ранних стадиях развития человечества. Увеличение объема накапливаемых знаний и данных, на основе которых они формировались, а также, усложнение технологий, требовали совершенствования средств для обработки, хранения и передачи данных. При накоплении большого объема данных возникают две главные проблемы: как и где их хранить и как ими пользоваться для интерпретации, чтобы создавать полезные знания? Чтобы эффективнее обработать большой объем данных, используя коллективный разум научно-исследовательского сообщества, необходимо совершенствовать и сделать более доступными системы коммуникации. Именно по этому пути шла и продолжает идти наука. На каких-то этапах развития память стоит существенно дешевле и становится доступнее и не создается проблем для хранения данных, а на других, становится более доступным процессинг, который создается на основе знаний, получаемых в процессе обработки данных и знаний предыдущих поколений. Таким образом, происходит естественная эволюция науки (пример, таблицы Брадиса), которые представляют собой хранилище структурированных данных, и логарифмическая линейка, которая является примером процессинга, который построен на основе знаний (формул и правил). На современном этапе наблюдается преобладание памяти. Она более дешевая и многим кажется, что практически все данные можно хранить в слабо структурированном виде, затем, постепенно, обрабатывать и превращать в знания.
• Но увеличение объема слабо структурированных данных неизбежно усложняет алгоритмы их обработки из-за резкого увеличения так называемых «шумов» (мешающей информации), требует большего времени на их систематизацию. Можно утверждать, что борьба между концепциями Big Data и Knowledge Data стимулирует эволюционное развитие и является важнейшим фактором, определяющим развитие науки. Кстати, параметры инфокоммуникационных систем, также существенно влияют и на развитие инструментальной базы науки, что приводит к постоянному расширению предметной области (появляется возможность «видеть» в эксперименте удаленные на гигантские расстояния объекты и объекты, относящиеся к наблюдаемому лишь косвенно, микромиру, объекты излучающие невидимое для предыдущего поколения приборов излучение и т.д.
• Преобразование большого количества данных, полученных в процессе экспериментов в знания, на современном научном языке ‑ называется кодированием информации для сокращения ее избыточности, что важно для повышения эффективности систем хранения, обработки и передачи информации. Невыгодно передавать шумы и первичные данные. Гораздо выгоднее передавать знания, на основании которых данные могут быть вычислены или предсказаны (даже без дорогостоящих экспериментов).
• В процессе эволюции был создан язык для описания данных и знаний. Этим языком стала математика (в широком смысле), которая начиналась еще в Древнем Мире (Египте, Древней Греции и Древнем Риме, Индии, Китае и других странах) с решения прикладных арифметических и геометрических задач, нужных строителям, военным, счетоводам, управляющим и другим социальным группам. Известно высказывание знаменитого математика Стефана Банаха «Математик ‑ это тот, кто умеет находить аналогии между утверждениями, лучший математик ‑ тот, кто устанавливает аналогии доказательств, более сильный математик ‑ тот, кто замечает аналогии теорий; но можно представить себе и такого, кто между аналогиями видит аналогии». Именно «метод аналогий» позволяет создать мощный синергический эффект от взаимодействия различных специалистов и дисциплин [8].
• Метод аналогии реализуется особенно эффективно тогда, когда в различных дисциплинах используются близкие языки для описания. Естественной основой для таких описаний являются математические науки. Можно утверждать, что совокупность научных знаний оформляется в научную дисциплину на первоначальном этапе, когда в ней начинают использоваться математические описания для классификации накопленных знаний. Многие естественные науки (медицина, ботаника, зоология, минералогия и др.) прошли эту стадию еще в средние века. Некоторые, в частности, социальные науки, в конце XIX-го начале XX-го веков.
• Второй этап формирования научной дисциплины в науку характеризуется активным использованием методов измерений и статистической обработки результатов для поиска и описания закономерностей и проверки соответствия теории результатам экспериментов. Этот этап характерен для первой половины XX-го века. Тенденции затронули не только естественные науки, но и науки гуманитарной группы (математическая лингвистика, структурный анализ в литературе и т.п. [21,27]).
• Следующий этап в развитии научной дисциплины, который оформился во второй половине XX-го века и развивается в настоящее время, характерен использованием универсальных методов теоретического анализа на основе математических моделей и теории управления (первый, кто сформулировал этот подход, был Н. Винер в знаменитой работе [4]).
• Многие ученые обращали внимание на то, что теория информации может стать универсальным языком для различных научных дисциплин, а основанная на ней информационная технология, ‑ основой для практического внедрения результатов научных исследований в практику. Но быстрое движение в этом направлении становится возможным только в настоящее время, в связи с бурным прогрессом цифровых технологий и появлением сверхмощных и доступных технических средств ‑ для хранения и обработки информации.

         Числовые описания и их роль в развитии науки

• Числовые описания появились на самых ранних этапах развития цивилизации, когда люди начали сравнивать различные явления и обнаруживать периодичности в их появлении. Числовые описания оказались эффективны в предсказании множества явлений (месячных, сезонных и суточных колебаниях уровня температуры воздуха, воды, ощущениях, возникающих при других природных явлениях), планировании технологических процессов и военных действий. Числа не придуманы человеком. Они существуют в природе независимо от того, заметил или не заметил человек их существование. Они материальны, как материальна любая информация, которая является одной из форм представления энергии, а информационное взаимодействие ‑ это энергетический процесс, который может быть описан с помощью чисел. Можно показать, что преобразование непрерывной функции в дискретную с помощью преобразования Фурье (или других ортогональных преобразований) ‑ фактически означает двойственность всех процессов, которые можно описать как в аналоговом, так и в дискретном (числовом) представлении. Благодаря периодичности большинства образующих окружающий мир процессов (от космических, до квантово-механических) порядковый номер гармоник разложения в ряд Фурье, создает числовой ряд. Математики обнаружили удивительные закономерности в числовых описаниях (теория чисел, золотые сечения и числа Фибоначчи, фрактальная теория и теория симметрии, гармонический анализ и др.) показывают, что многие закономерности природы связаны с закономерностями числовых рядов и являются объективными свойствами природы, а не плодом воображения математиков.

Рисунок 3. Еще одно подтверждение, что все начинается с чисел и информации

Для описания систем, состоящих из ряда объектов, нужны не только значения параметров состояния этих объектов, но и связи между этими параметрами, правила, которые позволяют уйти от табличного описания и перейти к более компактному описанию на основе формул, алгоритмов, алгоритмических языков и т.д. Этот процесс и лежит в основе различий между числовыми описаниями моделей объектов и алгоритмическими (функциональными), которые проявляются в отмеченной выше конкуренции между памятью и процессингом.

         Эволюция научных дисциплин (или, когда научная дисциплина             становится современной наукой)

• Рассмотрим основные исторические этапы эволюционного развития науки, в соответствии с информационным подходом, который был сформулирован в предыдущих разделах. Впервые наука появляется в таких странах как Египет, Вавилон, Индия, Китай. Здесь накапливаются эмпирические знания о природе и обществе, возникают зачатки астрономии, математики, этики, логики. Научные представления были встроены в реальную деятельность людей и были стимулированы необходимостью обеспечивать текущие материальные проблемы. Накапливаемая информация носила факто логический и описательный характер, отвечала текущим практическим задачам, выполняла роль технологических инструкций для конкретных видов деятельности. Характерные черты древней науки ‑ ориентация на текущие запросы (измерение и счет – математика; составление календарей и обслуживание религиозных культов – астрология; производство и строительство – механика и т.д.), носили инструктивный характер «научных» описаний, эмпирический характер происхождения знаний, закрытость научного сообщества.
• С античного периода и вплоть до промышленной революции XIX века главной функцией науки является функция объяснения накопленных и наблюдаемых фактов (основу заложил Евклид в «Началах»). Для развития науки было необходимо разделение социальных функций и достаточно высокий уровень производства, а также, определенная традиция, которая возникла в VI в. до н.э. в Древней Греции, где и возникли первые теоретические системы (Фалес, Демокрит и др.), объяснявшие действительность через естественные начала. Это было теоретическое знание, в котором доминировали требования объективности и логической стройности. Теория не обязательно имела экспериментальное подтверждение. Древнегреческая наука (Аристотель и др.) дала первые описания закономерностей природы, общества и сознания, которые сыграли выдающуюся роль в истории науки. Появилась система абстрактных понятий, которая показала, что не только факты составляют основу научного знания. Стали формулироваться законы природы, появились логические доказательства, основанные на сопоставления различных утверждений.
• Однако, типичным недостатком, с точки зрения информационного подхода, являлся приоритет сознания, а не экспериментов, что не могло обеспечить развитие науки как устойчивой системы, встроенной в общественную жизнь, так как теоретические рассуждения не подкреплялись в достаточной степени результатами экспериментов, по которым можно было корректировать теорию.
• В средние века в Европе активно развивались научные направления, которые впоследствии стали считать тупиковыми: астрология, алхимия, религиозная герменевтика. В то же время, учёные арабского Востока и Средней Азии успешно занимались прикладными исследованиями в области медицины, астрономии, геометрии. Теоретические науки развивались далеко не так успешно. Следует отметить, что стал гораздо интенсивнее информационный обмен между учеными разных стран за счет популярности путешествий и развития массового книгопечатания. Однако науки по-прежнему носили описательный характер, а догматический способ мышления, оперирующий неизменными понятиями, практически затормозил на долгие годы развитие творческих подходов и сделал науку идеологическим обеспечением религиозной власти.
• Можно сказать, что основы современной науки начали закладываться в эпоху возрождения (XV-XVI в.в. эпоха Возрождения в Европейской культуре, основанная на иудео-христианских принципах, а XVII-XIX в.в. многие из научных дисциплин стали оперировать знаниями, основанными на наблюдениях природы и экспериментах). Проходил этап классификации фактов за счет поиска аналогий между ними в ботанике, зоологии, минералогии, астрономии, химии, географические открытия изменили взгляд на природу космических объектов, телескоп и микроскоп расширили возможность видеть невидимое ранее и существенно повлияли на точность и достоверность экспериментальных исследований. Человечество узнало, что мир существует в гораздо более широких пределах и информация о нем доступна не только через органы чувств, но и через специальные приборы. В конце XIX ‑ начале XX веков произошел резкий скачок в физике, которая фактически первой из научных дисциплин стала основываться на математических описаниях и моделях. Это позволило на следующем этапе перейти к информационным описаниям и моделям и связать различные научные дисциплины между собой. Теория вероятностей, теория информации, теория измерений, оказались прекрасными инструментами, дополняющим уравнения механики и полностью изменили физику, химию, биологию, которые стали фундаментальными науками и полностью изменили картину мира. Четко разграничилась роль прикладных и фундаментальных исследований. Первые были ориентированы на использование имеющихся знаний, а вторые на создание новых. Это сразу привело к резкому скачку в технологиях производства и управления, изменило функциональную структуру общества, в которой роль религии переместилась в гуманитарную сферу, а место церкви в технологических сферах заняли научные институты.
• Наука конца XIX-XX веков создала теорию эволюции Дарвина, теорию относительности Эйнштейна, принцип неопределенности Гейзенберга и квантовую механику, космологические теории и гипотезы, теории управления Винера и информации Шэннона, фрактальную геометрии Мандельброта, генетическую теорию Менделя, обеспечило переход к инфокоммуникационным и компьютерным технологиям. Характерным для всех научных дисциплин XX века стал высокий уровень использования математических, в первую очередь вероятностных и информационных подходов, использования математических моделей объектов вместо физических. Наука, как система, стала саморегулируемой, но хорошо связанной с обществом через информационный обмен на уровне популяризации научных достижений, возможностей получения образования, интенсивный обмен результатами научных исследований между учеными и потребителями научных интеллектуальных продуктов. Естественные и экономические науки практически без исключения перешли на такой уровень своего развития, в котором математические методы стали доминирующими, хотя сама математика, как базовая фундаментальная наука, также существенно изменилась и перешла от описаний на уровне формул и уравнений к описаниям на уровне понятий и алгоритмов и алгоритмических языков (Рисунок 4).

Рисунок 4. Объектно-ориентированные модели и языки приходят на смену уравнениям и формулам: забыли устный счет – забудем как решать уравнения

• Науки гуманитарного цикла и социальные науки и в настоящее время находятся в промежуточном состоянии и запаздывают с переходом на новый уровень, хотя блестящие работы Н.Хомского и Ю.Лотмана [21,27] в литературе и лингвистике основаны на математических методах, но их опыт не привел пока к массовому изменению методологии этих дисциплин. По видимому, указанное обстоятельство связано с особенностями гуманитарного образования, в котором современным методам исследования уделяется недостаточно времени и места. Методы, основанные на математических теориях, часто применяются при анализе социально-политических процессов, что позволяет прогнозировать качественный скачок этих дисциплин в ближайшее десятилетие.

На основании изложенного основные признаки современного естествознания можно сформулировать следующим образом:

• системность и структурность, реализуемые на основе математических моделей систем;
• эволюционность систем на основе саморегулирования;
• вероятностный характер научных законов и теорий;
• частичная эмпирическая и теоретическая верифицируемость научного знания.

         НАУКА СОЗДАЕТ И ИЗУЧАЕТ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

• Все чаще объектами исследования становятся сложные, уникальные, развивающиеся системы, которые характеризуются открытостью и саморазвитием. Среди них такие природные комплексы, в которые включен и сам человек ‑ так называемые интеллектуальные системы, в которых человек участвует при принятии решений лично в качестве эксперта и/или как автор алгоритмов, на основе которых решение принимает автомат. Поэтому не случайно на современном этапе науки преобладающей становится идея синтеза научных знаний ‑ стремление построить общенаучную картину мира на основе принципа универсального эволюционизма, объединяющего в единое целое идеи системного и эволюционного подходов. Концепция универсального эволюционизма базируется на определенной совокупности знаний, полученных в рамках конкретных научных дисциплин (биологии, геологии и т.д.) и вместе с тем включает в свой состав ряд философско-мировоззренческих установок. Часто универсальный, или глобальный, эволюционизм понимают как принцип, обеспечивающий экстраполяцию эволюционных идей на все сферы действительности и рассмотрение неживой, живой и социальной материи как единого универсального эволюционного процесса. 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 последние десятилетия 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 (защитный белок) и т.д. Основная цель генных технологий ‑ видоизменение ДНК. Работа в этом направлении привела к разработке методов анализа генов и геномов (совокупность генов, содержащихся в одинарном наборе хромосом), а также их синтеза, т.е. конструирование новых генетически модифицированных организмов. 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) восхождения от низших химических систем к высшим. Наметилось еще большее усиление математизации естествознания, что повлекло увеличение уровня его абстрактности и сложности. Однако математизация позволила, и сблизить разные научные дисциплины на основе метаязыка для междисциплинарных общений, который основан на теории информационных взаимодействий, позволяющей перейти к количественным моделям для описания систем и объектов, составляющих предмет исследования той или иной научной дисциплины. Степень развития той или иной научной дисциплины: можно оценить по характеру использования «информационных (цифровых) моделей» изучаемых объектов и явлений для описания основных закономерностей, наличию математического прогнозирования их поведения в тех или иных условиях; наличие модели информационного взаимодействия объектов входящих в сложные системы.
• На основании изложенного, можно прогнозировать, что в ближайшие годы будет усиливаться тенденция к объединению и/или поглощению одних научных дисциплин другими. Яркий пример ‑ слияние таких прикладных дисциплин как радиосвязь, телевидение, телефония, вычислительная техника, локация и некоторые другие в единую научную дисциплину «информационная технология». Математические модели на основе генетических представлений стали основой интеграции наук биологической группы. Интеграционные преобразования ожидают науки социально-экономической группы и ряд гуманитарных наук.
• Указанные тенденции однозначно диктуют необходимость усиления роли информационных и других фундаментальных наук в образовании, особенно, на ранних стадиях. В противном случае, учебные планы всегда будут отставать от развития научных дисциплин. Фундаментальные знания можно быстро научиться использовать в новых прикладных исследованиях и разработках, но адаптироваться к новым дисциплинам без фундаментальных знаний гораздо сложнее.

         ВЫВОДЫ

• Наука – это социальная система, созданная человеческим обществом, которая развивается по эволюционным законам, определяемым чередующимися процессами накопления данных и формирования на их основе знаний, которые сверяются с новыми данными и корректируются на следующем этапе эволюции.
• Фундаментальная наука изучает закономерности между фактами, аналогии между закономерностями и, даже, аналогии, между аналогиями. Методология научного исследования на основе метода аналогий – одна из наиболее продуктивных и широко используемая в современной науке.
• Прикладные науки различных групп (прикладная математика, биология, медицина, инженерно-технические и технологические дисциплины, социально-гуманитарные науки) используют знания фундаментальных наук и накопленные в своей отрасли данные, что возможно только при использовании общего языка междисциплинарного общения. Такой метаязык успешнее всего реализуется на основе теоретико-информационных подходов, что позволяет эффективно использовать метод аналогий в процессе развития прикладных наук различного направления.
• Современная тенденция заключается в сближении методологии различных научных дисциплин на основе «цифровизации» (информатизации) описаний и моделей, что характерно как для естественных и технических наук, так и для социальных и гуманитарных.