Важным компонентом этого процесса достижения наукой состояния зрелости являются процессы в языке науки. Сначала роль такого языка выполняет «университетская латынь». По мере развития науки и углубления специализации, функции общего языка мирового научного сообщества начинает исполнять математика, и одновременно образуется множество специализированных языков, словарный состав которых может быть каким угодно (слова могут черпаться из разных «живых» и «мертвых» национальных языков, в зависимости от конкретной ситуации - например, основной состав языка информатики - английский), а понятийный состав коррелятивен предмету каждой конкретной науки. Об этом свидетельствует наличие множества профессиональных толковых словарей, и также профессиональных сленгов.
Все эти характеристики образуют некое единство, в котором происходят перемены в случае междисциплинарных исследований (что отнюдь не обязательно, когда речь идет о комплексных программах). Проведение комплексного исследования сначала требует от каждого из участников некой предварительной подготовки, т.е. осведомленности касательно специфики предметов, методов и результатов, уже достигнутых в каждой из соответствующих дисциплин. (Это можно назвать курсом по преодолению профессиональной ограниченности, которая сопутствует до сих пор профессиональной компетенции, хотя выражение «идиотизм профессионала» сегодня общеизвестно, а возвращение к «университетской парадигме» в системе высшего образования, в противоположность к недавней еще парадигме узкого профессионального образования, которое давали технические институты - в несколько меньшей степени гуманитарные - говорит сам за себя). По ходу комплексного исследования образуется новый предмет, разрабатывается соответствующая этому предмету группа методов (некоторые из которых могут быть видоизмененными методами из арсенала «базовых» наук и тех дисциплинарных областей, из которых пришли участники междисциплинарной исследовательской программы). Формируется и язык, соответствующий новому предмету - это уже нечто иное, чем «промежуточное» семантическое образование - язык междисциплинарного общения. Дальше повторяется все то, что уже происходило в каждой науке при достижении ею зрелого состояния.
В той мере, в какой и данная междисциплинарная программа, и каждая из дисциплин, представители которой в ней участвуют, являются историческими феноменами, т.е. существуют в конкретном культурноисторическом контексте, ее эффективность зависит от понимания неявных предпосылок, которые влияют на стратегию исследования, его организацию, его планирование, оценку ближайших и отдаленных перспектив. Эти предпосылки, будучи неосознанными, являются непременными условиями научного поиска. Но они же часто выступают и в роли эпистемологических препятствий, создавая своего рода шоры на глазах теоретиков и экспериментаторов. Поэтому осознание предпо-сыпочности знания, как и включений в его состав методологических установок и интерпретаций, которые воспринимаются как органическая часть «позитивного результата», способно сыграть немалую роль в повышении эффективности научного поиска.
А.П. Огурцов
А.П. Огурцов
Основной замысел данной статьи состоит в том, чтобы указать на фундаментальную опасность, которая грозит компьютерному моделированию и нейрокомпьютингу - соблазн принять новую терминологию за новый подход, повторно описать в этой терминологии те феномены и процессы, которые уже долгое время изучались, но заключить, что найдено объяснение тех феноменов, которые уже описаны в этой терминологии.
Сравнение интеллекта с машиной возникло вместе с формированием классической науки. Правда, это сравнение ограничивалось теми полуавтоматами, которые были построены в то время, - с часами. Это сравнение присуще не только Ламеттри, но и Р.Декарту, Лейбницу и многим другим философам и ученым нового времени. Конечно, каждый из них понимал не тождественность человека и машины, понимал по-своему, усматривая нередуцируемые немашинообразные функции и способности человека то в страстях, то в самосознании, то в духовности «монад» и т.д.. Но эта метафора позволила классикам новоевропейской науки найти модели, ставшие средствами «симуляции» движений организма и актов интеллекта, «очистить» его работу от всех «механических» функций с тем, чтобы оставить то, что выходит за рамки сопоставления человека с машиной, не поддается (как сказали бы сегодня) машинному моделированию.