1. Введение. Аналитизм и редукционизм как ведущие позиции для развития науки и техники, начатые Галилеем, философски осмысленные Декартом, и реализованные в математике и в физике Ньютоном, выступили фундаментом для развития логики, математики, естествознания и техники от классического до современного постнеклассического периода ее развития. Тем не менее, ситуация, в которой оказалась современная наука, включая и обсуждение вопросов о «конце науки», вполне вписывается в ситуацию глубочайшего кризиса, переживаемого культурой в целом. За короткое время (конец XX – начало XXI в.) в мире произошли колоссальные перемены, причем те, к которым человечество шло более двух тысячелетий, следуя импульсам, данным в осевую эпоху (период 800-200-е гг. до н.э. по К. Ясперсу). В настоящее время человечество оказалось в состоянии кризиса, вызванного сменой эпох. Кризисное состояние характеризуется рядом обстоятельств:

• человечество достигло пределов расширения в материальной области (исчерпание невозобновляемых ресурсов, демографические проблемы, комплекс экологических проблем в особенности загрязнение, географическая и социальная стесненность);
• возможности техники и энергетический потенциал человечества стали уже сопоставимы с уровнем возможностей планетарных процессов;
• в результате развития транспорта, связи, финансов, коммуникаций, международных языков образовалась инфраструктура для формирования глобального человечества.

В контексте перспектив планетарного развития, проблемы, стоящие перед человечеством, не исчерпываются указанным перечнем. Сценарий дальнейшего развития, в значительной степени, будет определяться даже не столько потенциалом интеллектуальных ресурсов, которыми располагает человечество на сегодняшний день, сколько механизмами их производства, зависящими от состояния интеллектуальной среды и, более того, от складывающейся инновационной культуры.

В связи с этим особенно актуализируется глобальная проблема становления инновационной культуры, ведущая роль в осмысления которой, должна принадлежать философии.

Воспользуемся метафорой А. Тойнби: вызов-ответ, и выделим ключевые позиции, по которым будут определяться перспективы интеллектуальной культуры с приоритетом инновационной составляющей.

В науке с XIX в. накапливается все больше аномалий, требующих пересмотра ее основ, причем аномалии относятся к социально-гуманитарным, логико-математическим, естественным, техническим наукам. По отношению к аномалиям, а их число растет, используется прием, напоминающий фразеологически бритву У. Оккама, – этого не может быть потому, что этого не может быть никогда.

Анализ указанных положений приводит к необходимости актуализации задач более высокого уровня, решение которых позволит разработать методологические принципы инновационного проектирования интеллектуальноемких технологий нового поколении в едином информационном формате.

Выход из кризиса в науке представляется движением от аналитизма и редукционизма к разработке стратегий синтеза и восприятия объектов познания как органичных целостностей. Для того, чтобы высказанные предложения не оставались декларациями требуется проработка онтологических оснований методологии синтеза и органицистского подхода. С этой целью обратимся к теме движения. Если говорить о метафизике движения, положенную в основу его представлений в классической механике и физике, то элементарный субстрат движения ассоциируется с атомом как неделимой частицей, проявляющей внешнюю активность. В XVIII в. в качестве альтернативы такому подходу представления о движении начинают связываться с молекулой как внутренне-активной частью Мироздания. В ранге такой молекулы выступает и монада Лейбница и частицы вещества Т. Гоббса. Важно, что внутренняя активность молекулы связывается и с такой многопараметрической характеристикой системы как конфигурация. Это позволяет понять синтез как выражение единства внутренне активных компонентов Мироздания. Такие компоненты наделяются в Мироздании статусом субъективности, становятся субъектами, тогда как остальные неактивированные части выступают объектами. Если провести теперь ассоциацию с устройством динамических информационных систем (ДИС) [13; 15], то уместна аналогия, предусматривающая закрепление за субъектами функций переработки пассивной информации в активную и работы с активной информацией; а функцией объектов остается быть резервуарами пассивной информации. Так на языке теории ДИС (ТДИС) могут быть определены функции субъекта и объекта в Мироздании.

Проблема рассогласования логико-математического с физическим была выявлена Зеноном элейским и выражена в апориях, убеждающих на логическом уровне, что физически достоверное движение не может быть: начато (дихотомия); начатое осуществляться (стрела); закончено (Ахиллес и черепаха). Начало эффективных компромиссов, позволяющих согласовывать математику и физику движения, было положено Галилеем, что открыло не только богатые перспективы развитию естествознания и математики, но и позволило развиться наукоемкой технике.

Возвращаясь к апориям Зенона, а также соотнося их с ключевыми проблематизациями античности [17], следует констатировать, что вопрос о том, с помощью чего и как можно мыслить изменения, согласуя при этом математическую, физическую, философскую их составляющую, поставлен не был. Поэтому даже в начале XXI в. к вопросу природы движения можно обращаться почти как к tabula rasa. С учетом сформулированных задач, определим путь, где изменения будут описываться на информационном уровне как структурно-функциональные перемены объектов класса ДИС. Принципиально, что проработка модификаций данных объектов не только онтологически осмысленна, но позволяет конструктивно обсуждать вопросы согласования специфики протекание физических процессов с приводимыми с ними в соответствие преобразованиями над идеальными объектами математики.

Сформулируем несколько соображений касающихся интеллектуального аудита современной ситуации. Отмеченный в начале предисловия кризис смены эпох, как важнейший фактор определяющий перспективы развития для цивилизации и культуры в XXI в., сказывается в социальном плане тем, что все значительнее действует основание для подразделения интеллектуалов любого профиля на три группы: перешедших в новую эпоху, ассоциирующих себя с ней, формирующих ее контуры; находящихся на границе эпох; связывающих себя со старой эпохой. Лично мы, включаем себя и небольшую часть коллег в первую группу.

2. От самоорганизации в Природе к организации мышления.

Начнем с того, что почти все накопившиеся в Мире глобальные проблемы, в том числе по экологии, увязываются с феноменом сложности систем. На это ссылаются и в случаях, когда научная проблема не находит простого решения. Но что значит «сложная система»? Проработка онтологии систем в лице знаний на базе ТДИС [11; 13] дает пример, как система может предстать одновременно простой и сложной. Так, система, описываемая орграфом с 27 вершинами (ДИС-компьютером [11; 13; 16; 21; 24] уровня 3), допускает до миллиарда разных первоначал. И, наоборот, система, проявляющая себя почти миллиардом разных аспектов, может оказаться имеющей лишь 27 составных частей и быть сведена в изучении к ДИС-компьютеру уровня 3. Таким образом, феномен сложности системы может быть продиктован всего лишь недостаточным вниманием к проработке онтологии, к выделению базовой информации о системе.

Не меньше путаницы проистекает и от неясности природы движения. Для примера оттолкнемся от факта, что об энтропии привычно говорить как о мере потерянной информации, а интеллекту приписывать функцию, противодействующую естественному закону роста энтропии, как будто интеллект представляет нечто антиреальное (при условии отождествления реальности и физической реальности). Кто-то скажет, что указанный парадокс уже преодолен Пригожиным И. введением постулата о возможности возникновения порядка из хаоса [9], а теперь и постулата о самоорганизации материи [2]. Однако, по тому, как развертываются эти постулаты в литературе, складывается впечатление, что они сами представляют парадоксы, разве что поменялась плоскость восприятия. На наш взгляд, эти парадоксы проистекают от сочетания сразу нескольких заблуждений.

• Во-первых, закон о росте энтропии зиждется на несовершенстве исследовательского аппарата, на преувеличении, вернее, искажении роли теоретико-вероятностных методов. Теоретико-вероятностные методы выступают не более как предпосылкой для выработки соответствующих детерминистских методов [13; 14] по аналогии с тем, как метафизика служит лишь предпосылкой для выявления реальных физических законов. Статистика лишь помогает в отборе, не заменяя самих результатов отбора. Она всегда предполагает переизбыток информации, переопределение соответствующих систем и моделей, и реальная истина при этом оказывается, по сути, под завалами информационного мусора, от которого следовало бы избавиться. Так что все понятия и теории, не избавленные от веяний статистики, в том числе принимающие за основу аналоги усредненных значений характеристик систем, являются далеко не совершенными, адекватными и справедливыми всегда лишь наполовину. Такого несовершенства предостаточно в теплофизике, квантовой механике, электродинамике, механике сплошных сред. Более того, почти полностью оказывается утерянной физика в классической механике (и не только) из-за увлеченности материальными точками и нежелания брать на учет конфигурацию (форму) объектов [20; 23; 26; 28]. Если ранее великие мыслители стремились сразу выйти на уровень детерминизма, минуя анализ накопленной и, как правило, полной переизбытка и хаоса информации, то современные ученые, наоборот, предпочитают отказаться от детерминизма, отдать все во власть хаосу, по-прежнему, не желая набираться умения в отборе нужной информации.
• Во-вторых, при работе интеллекта происходит не только накопление, но и потеря информации. Прежде чем выделить какой-либо реальный объект (процесс), субъект всегда имеет или накапливает приличный избыток информации вокруг этого объекта (процесса). Базовая информация об объекте (процессе) представляет здесь лишь небольшую долю, из которой, тем не менее, может быть выведена вся остальная информация, воистину имеющая отношение к данному объекту (процессу) [13]. Конечно, остальная информация тоже может представлять ценность, в частности, через ее интерпретации и ассоциации, но, по сути, она укладывается в ранг чисто математических следствий, не принося качественно новых элементов в саму физическую базу. И есть ли, например, смысл говорить о потере информации, когда числа в тексте не сопровождаются каждый раз описанием целых разделов арифметики или даже всей математики, несмотря на то, что в мыслях ассоциации с такими разделами возникают, скорее, всегда? Но именно такого рода нелепость коренится в традиционных заявлениях о связи энтропии с потерей информации. Ведь многие ассоциации при наблюдении навязываются умом субъекта, включая специфику работы приборов. Почти вся созидаемая интеллектом информация оказывается больше мусором, чем базой для тех реальностей, с которыми он работает, да и само созидание больше происходит в ранге размножения, для осуществления которого достаточно современного уровня автоматизации, т.е. интеллект здесь как будто и не нужен.
• В-третьих, феномен необратимости все чаще используется не только в качестве средства объяснения некоторых явлений, но и как базовый постулат, как закон развития вообще [2]. Однако проработка онтологии и основных режимов функционирования систем еще на начальных этапах становления ТДИС позволила показать, что, по крайней мере, на глобальном уровне, все обратимо даже с позиций ограниченного субъекта [15]. В идеале, как эволюционное развитие [12; 13; 16], функционирование представляет вполне детерминированный и обратимый процесс, но невозможно создать идеальные обстоятельства для обсчета и, тем более, реализации этого, особенно при протяженных и содержащих в себе колебания средах. Последнего момента вполне достаточно, чтобы необратимость процессов представилась как закон, хотя на деле этот закон рискует оказаться мифом. Даже часто приводимый пример с расширением газа на весь объем сосуда, отнюдь, не доказывает неизбежности необратимости. Ведь, в принципе, место сбора газа можно вновь локализовать, применив некий механизм аналога поля тяготения. Достаточно вспомнить, например, о процессе образования звезд из межзвездного газа. Можно также соотнести ситуацию с тем, что проявление в атмосфере эффекта типа антициклона, с которым ассоциирует процесс расширения газа, отнюдь, не запрещает проявления в ней эффекта типа циклона. Разве что большие масштабы атмосферных циклонов (а иногда и катастрофические последствия от них) невольно вынуждают людей принимать эти явления во внимание. В ситуации же с газом в сосуде аналогичным явлениям не придается значения, несмотря даже на давно выявленную важность учета таких явлений в экспериментах из области литья с использованием порошков [18]. Получается, что феномен необратимости больше связан с неопределенностью вектора воистину прогрессивного развития [15; 16] социума.
• В-четвертых, вводя постулаты типа возникновения порядка из хаоса, почему-то никак не привычно задумываться над механизмами реализации таких постулатов, но все отдается во власть случайностей, а то и вовсе мифических гипотез. Это явно прослеживается на примере понятия бифуркации, где не обходятся без приписывания самой реальности таких утопических [19] понятий, как точки сингулярности и ветвления, в том числе вырождения реальности в точки, а также уже затронутый выше закон необратимости [2]. На деле бифуркация выражает фазовый переход в развертывании оппозиции [13], при котором никаких разрывов в самом процессе, в его энергии, в абсолютных пространстве и времени не происходит, разрыв могут претерпевать лишь значения характеристик системы [20; 22; 23; 26]. Ассоциацию с разветвлением создает факт наличия двух различных фазовых состояний (значений характеристик) по разные стороны от поверхности бифуркаций. В частности, никакого хаоса и эффектов необратимости в процессе, например, конденсации пара нет, хотя при этом происходит превращение практически невидимого в видимое. В идеале любой фазовый переход представляет вполне детерминированный и обратимый процесс, но, как уже отмечалось выше, невозможно создать идеальные обстоятельства для обсчета и, тем более, реализации этого, особенно при протяженных и содержащих в себе колебания средах. А вот результат усреднения значений характеристик системы, которые претерпевают скачки, по самой своей сути, содержит в себе потенциал неопределенности и хаоса. Так что в хаосе повинны, отнюдь, не сами явления бифуркации, а жажда субъекта все усреднить и сгладить, уклоняясь этим от проблемы выявления истинных причин и механизмов происхождения неровностей. Если же брать на учет неровности, то получим, наоборот, явное сближение классической и квантовой механики, так как феномен квантования становится естественным и для классической механики [20; 22; 23; 26; 28].
• Наконец, в-пятых, почти всегда в традиционных моделях меняются местами видимая реальность и вакуум. Ведь, как правило, природу движения принято сводить к поступательному движению точечных тел, как можно ближе к варианту равномерного прямолинейного движения. Но последний вариант является, скорее, математическим идеалом. Его место в физике исключительно на уровне вакуума, возможно, поэтому приходится приписывать вакууму некую энергию, проявляющуюся по типу соударений практически ненаблюдаемых частиц, перемещение которых близко к идеалу равномерного прямолинейного движения. Аналогично можно сказать и о варианте стабильного вращательного движения тела вокруг оси, его как будто бы нет для всего, что окружает тело. Но стоит как-либо нарушить указанную стабильность, и вращение может проявить себя вплоть до серьезных перестроек в системе. Возможно, что скрытое в вакууме вращение не в последнюю очередь отвечает за факты рождения частиц из вакуума. Впрочем, приведенная версия о равномерном прямолинейном и стабильном вращательном движении хорошо согласуется с отмеченной еще в началах ТДИС [15] мыслью, что вакуум выступает инфраструктурой Мироздания.

Как вывод, закон роста энтропии правильнее было бы связать с приумножением количества мусорной информации вокруг всякого наблюдаемого явления. Для понимания явления возникает необходимость отсекать мусорную информацию, это и порождает ассоциацию с вечной потерей информации. Но в целом никаких потерь информации и привязываемых к этому катастроф происходить не должно, если только не забывать о постоянном приумножении количества мусорной информации. А современным исследователям надо бы набираться умения в отборе нужной и отсеве мусорной информации, а не низводить себя и других до устройств искусственного интеллекта, лишь приумножающих мусор. В частности, говоря вообще о какой-либо организации, следует всегда заботиться о ее механизмах [11-13; 27] как детерминистских установках, а не низводить организацию до мифа случайностей, до настроя при этом субъекта всего лишь на угадывание желаемого счастья. А с привлечением аппарата ТДИС даже квантовая механика получает возможность обрести черты детерминированной науки [25].

Конечно, можно было бы начать рассуждения и с других примеров, придя в итоге к таким же выводам. Более того, на приведенные здесь недостатки указывалось также в [1]. Часто возникающие проблемы сложности и индетерминизма увязываются с фактором открытости систем. Но что значит «открытая система»? Проработка онтологии открытости на базе ТДИС [12; 13] показывает, что феномен открытости присутствует везде, где есть фактор причинности. По сути, любая система потому и является системой, что она открыта, несет в себе некий имитационный потенциал, который тем или иным образом развертывается при работе с ней. В частности, всякая физическая система, не сводящаяся к вакууму, является открытой. И что же тогда позволяло ранее в изучении физических систем придерживаться детерминистских методов? Почему в современной литературе часто делается акцент на разные по смыслу термины, обозначающие, по реальной сути, одно и то же? А причины те же, что и на приведенном примере с энтропией. Как минимум, имеют место рассогласования в логике научных исследований.

3. К согласованию философии и науки через синтез логики .

Философия науки (ФлН) и методология науки ('МН) выделяются как отрасли современной философии XX в. в тот период исторического развития философии, когда она теряет свои позиции в интеллектуальной культуре. В ФлН, 'МН это проявляется в том, что в них даже более ярко, чем в остальных разделах философии обнаруживается ее специфичность как области интеллектуальной культуры, работающей по преимуществу с вторичным знанием. Работы по ФлН, 'МН в подавляющем большинстве обращены к знанию, составляющему историю науки. Даже, если речь идет о последних научных результатах, то, тем не менее, для специалистов по ФлН и 'МН это уже завершенный научный результат. Для определенного (и достаточно узкого) круга ученых деятельность такого рода может представлять интерес в плане обнаружения в философских интерпретациях научных результатов: нетривиальных отнесений к культуре, метафор, рефлексивных обобщений, установления меж- и транс- дисциплинарных связей. Однако, все это не меняет отношения большинства ученых к ФлН, 'МН как к вторичным в отношении к конкретным наукам исследованиям. Т.о., ФлН, 'МН занимают в отношении, как к фундаментальным, так и к прикладным наукам ретроспективную позицию. Проблемой, обсуждаемой здесь, выступает возможность ФлН и 'МН занять по отношению к науке позицию перспективную. Отдельные результаты здесь имеются [4-6], также можно указать и на участие специалистов ФлН и 'МН в разработке некоторых разделов синергетики [2]. Можно привести и другие, хотя и не многочисленные примеры, однако заметного влияния подобные работы на ведущие тенденции в развитии интеллектуальноемкой деятельности, в частности, в области инноваций не оказывают.

Философия исторически проявляла высокую эффективность для осмысления кризисных явлений. Эта функция философии реализуется сейчас более или менее успешно в области обсуждения глобальных проблем [29], будущего цивилизации. Представляется, что для ФлН и 'МН открываются серьезные перспективы отнестись к современному состоянию науки как к кризисному. Аргументируем эту позицию, рассматривая современную фундаментальную науку на предмет ее включения в инновационную деятельность. Формирование инновационной среды требует создания комплексов, интегрирующих фундаментальную, прикладную, отраслевую науку, образование, а также производство, управление (власть), бизнес, институты гражданского общества, инфраструктуру поддержки инновационной деятельности. Поскольку стратегический подход к инновационной деятельности, создание мультипликаторов инноваций определяется интенсивностью и качеством переноса знаний ( Knowledge Transfer ) между выделенными компонентами инновационной среды, необходимо, чтобы генератором инновационных идей выступала фундаментальная наука, предложениями которой и должны начинаться инновационные циклы. Вместе с тем, ситуация в фундаментальной науке такова, что в настоящем состоянии она не способна быть серьезным модератором для запуска принципиально новых инновационных циклов. Аргументируем наше замечание обращением к истории, социологии и ФлН. Во второй половине XX в. усилиями таких мыслителей как К.Р. Поппер, П. Фейерабенд, Т. Кун и др. формируется достаточно демократичный образ научного развития, весьма напоминающий идеализированные представления о рынке. Идеи об опровержениях научных теорий (фальсификации), о создании альтернативных теорий адекватны, если научная деятельность носит выраженный интерналистский характер. Но к началу 2-й мировой войны в организации науки начинают преобладать экстерналистские тенденции, а в настоящее время наука чрезвычайно зависима от государств, ТНК, международных организаций и в значительно меньшей степени от институтов гражданского общества.

С позиций Т. Куна для экстерналистской науки более всего приемлемо удерживать развитие научных сообществ в состоянии нормальной науки с хорошо регламентированной парадигмой. В этом состоянии поиск аномалий, критика существующих теорий, создание альтернативных теорий может продуктивно осуществляться в областях мало интересных с точки зрения управления наукой (и инновациями), т.е. тех, куда не планируется направлять значительные инвестиции. В качестве доказательств обратим внимание на отсутствие серьезных критических обсуждений научных результатов, элиминацию из научного лексикона таких понятий как истина, сущность с их заменой понятием эффективность.

Как же быть с новыми результатами? Английский физик Р. Ньютон, анализируя историю геоцентрической системы К. Птолемея, определяет его создателем интеллектуального жанра – подгоночное моделирование. К сожалению, эта стратегическая установка серьезно влияет на развитие современной фундаментальной науки [7], где поведенческие паттерны ученых зачастую подчиняются известной ситуации из анекдота: ищу не там, где потерял, а где светлее. Широкое распространение теоретико-вероятностных методов и установок в фундаментальной науке, в общенаучных, дисциплинарных картинах мира, в мировоззрении (постмодернизм), хорошо поддерживают такую позицию.

Следует учитывать, что, если для задач навигации и картографии в XV-XVI вв. применение гео- или гелио- центрической системы не несло за собой принципиальных изменений, то с выходом на высокие технологии, биотехнологии активное и некритичное использование подгоночного моделирования чревато существенными опасностями, относящимися к области безопасности. Ошибки в моделях, особенно те, где кардинально искажена онтология (природа) объекта, при переносе на новые материалы способны вызвать более или менее отдаленные непредусмотренные аномалии в их поведении. Следует признать, что в данном варианте начало инновационных циклов с фундаментальных разработок с неизбежностью включает в конечную продукцию различные по масштабу и эффектам ошибки.

Сказанное позволяет сделать вывод о том, что ведущую роль в управлении фундаментальной наукой играют социальные механизмы, что достаточно масштабно представлено Р. Коллинзом [3]. В этих условиях специалисты в области ФлН и 'МН в состоянии сформулировать фундаментальную проблематику, определяющую перспективы развития интеллектуальноемкой деятельности в XXI в.. Для постановки и решения такой проблематики, с одной стороны, воспользуемся реконструкцией исторической традиции, с другой стороны, привлечем инструменты категориального анализа, развиваемые в русле философской логики и математической философии, ориентированные на результаты категориально-системной методологии [10], где базовыми инструментами служат категориальные схемы (КС), и ТДИС [13; 15].

4. Три ветви логики познания.

Начиная от традиций интеллектуальной культуры, заложенных Платоном и Аристотелем, в развитии знания выделяются три ветви: философия, физика, математика. Все выдающиеся мыслители вплоть до XVIII в. в той или иной мере работают в русле задач синтеза указанных трех ветвей, утверждая одновременно онтологическое, эпистемологическое, логико-методологическое единство знания. Если говорить о познавательной функции мышления, то ее можно записать в виде формулы (1):

C=f(s,r,i), (1)

где С – сogito, познание как функция мышления, s – sensus, чувства, r – ratio, разум, рациональное, i – intuitio, интуиция. Разум (r) доминирует в развитии математики, чувственно-эмпирическая составляющая (s) – в физике, интуитивная (i) – в философии.

Можно утверждать, что функциональная зависимость (1) выступила основанием для развития науки в новое время. Она же делает возможным развитие продуктивных методологий от Декарта до Канта. Современный кризис смены эпох [29] очень ярко проявляет себя и в интеллектуальной культуре, включая в себя разрыв функционального единства философии, физики, математики, и это должно стать одной из ведущих тем обсуждения в ФлН, 'МН.

Инструменталистская доминанта XX в. оказала существенное влияние на науку, где статус лидера приобретает математика, за которой закрепляется функция интеллектуальной базы для разработки, как моделей для фундаментальных исследований, так и для современных технологий. Вместе с этим, ситуация XX-XXI вв. напоминает ситуацию с деятельностью софистов в V-IV вв. до н.э., когда, как и сейчас, на первое место ставились не вопросы блага, истины, сущности, природы исследуемого, а интересы практической пользы. Противоречие современной науки заключается в том, что достигнутые ей успехи обеспечивают ускоренное развитие техногенной цивилизации, но при этом наука фактически отказалась не только от задач качественной физики Аристотеля, но и от задач, определяемых для нее Галилеем, Ньютоном, Декартом.

В интересах показать, каким образом наука может обрести требующуюся для нее целостность, обратимся к решению задачи, наметившейся, но не решенной во время создания логики Аристотелем, о связи логики и эпистемологии. Примем во внимание, что в указанный период выделились три ключевые области интеллектуальных интересов: физика, математика, философия (первая философия, метафизика). В эпистемиологическом плане специфичность, самостоятельность каждой из перечисленных областей определяется формированием соответствующих им баз операций, правил, моделей, т.е. специфических логик. Этот вопрос не решен и до настоящего времени, что проявляется в том числе в обсуждении проблемы: имеет ли формальная логика самостоятельный статус, либо она есть только неразвитый вариант логики математической? Не менее важен вопрос: обладает ли особой логикой физика? Утвердительно отвечая на оба вопроса, в качестве исходной триады, раскрывающей эпистемологическую природу логики, выделим категории: философская логика, физическая логика, математическая логика. В соответствии с методологией, представленной в [13], на рис. 1 выполним процедуры дешифровки указанной триады категорий и базовых мутаций результирующей КС из 9 категорий (КС-9).

В соответствии с триадой саморазвития [13; 15]: понятие, средство работы с понятием, математический аппарат (как средство анализа), категория философская логика дешифруется в триаду: понятие, сущность, качество. Философская логика базовым элементом своего содержания имеет понятие, сущность указывает на связь с субстанцией, природной первоосновой, а качество детализирует знания, подключая анализ и синтез. Физическая логика отталкивается от категории тела, как выделенного природного субстрата. Движение от тела-субстрата, выступающего в ранге понятия, через процесс, важнейшую составляющую в любом физическом явлении представляет фазовый переход, проинтерпретированный в КС оппозиции [13, С. 49-55]. Математическая логика имеет составляющие: символ, операция, истина. Символ в математической логике обозначает понятие, операция составляет ее процедурную часть, через которую открывается истина как новое знание. Указанная дешифровка дает первую КС-9 на рис. 1, выражающую наиболее онтологическое содержание эпистемологической природы логики. По ней определяются остальные 5 базовых мутаций (рис. 1), которые мы проанализируем и обсудим дополнительно.

Рис. 1. Базовые мутации схемы-9 «эпистемологическая природа логики» ('Эп-П'' Л). Обозначения: базовые мутации: ВАб – воплощение абстрактного; ДЭк – доступ к эксперименту; ПГ* – проверка гипотезы; П*З, ПО* – понимание: закономерностей, опыта; СМР – саморазвитие; типы организации психики: ДС – давление страха; ОбП, ОбПО – обучение: подражанием, практическим освоением; ПСМ* – подключение к СМР Мироздания; ССС – созидание средств страхования; Эк – эксперимент; базовые аспекты становления исследования: 'Пр – приложение; 'С – становление; М – математика; Ф – физика; Фл – философия; другие обозначения: Ал- – алгоритмический; Ас – аспект; АТ – автомат; 'ВП – восприятие; ГО- – генетически обусловленный; ДГ – диагностика; ИС* – истина; КЧ – качество; М- – математический; Мл – модель; ОЦ – операция; 'П – процесс; *С – сущность; Се – семантика; Си – символ; СТ – структура; Ф- – физический; Фл- – философский; Ф'П – фазовый переход.

В поле приложения философии познавательный цикл, предусматривающий последовательное подключение всех трех типов логики, после философской логики предусматривает использование математической логики как уже в данном случае достаточно развитой, а завершается цикл обращением к физической логике. Факт истории об отсутствии адекватного перехода от математической логики к физической указывает, что прикладной потенциал философии, по крайней мере, не работал.

В поле становления физики получаются следующие категории и дешифрующие их триады: семантика – понятие, тело, символ; автомат – сущность, процесс, операция; диагностика – качество, фазовый переход, истина. Цикл начинается с инициирования в лице некоего автомата над системой знаков, а результатом оказывается закономерный выход на специальный образ, объект, т.е. проявляется аспект прогноза, диагностики, несущий прототип физического содержания. В поле приложения физики задача заключается в поиске адекватного автомата над данной семантикой, приводящего к желаемому результату, заранее прописанному в лоне диагностики, прогноза. Если, значит, не предусматривается выходов на надежные, детерминированные прогнозы, то нет смысла говорить и об адекватной автоматизации соответствующих процедур.

В поле становления математики имеем следующие категории и дешифрующие их триады: алгоритмическая модель – понятие, истина, процесс; аспект восприятия – сущность, символ, фазовый переход; генетически обусловленная структура – качество, операция, тело. Какое-либо восприятие процесса, прописанного в лице алгоритмической модели (ДИС), наводит на мысль о существовании определенного организующего начала, которое приписывается в лице генетически обусловленной структуры [11-13; 27]. Так любой процесс и его специализированное восприятие приводят к зарождению ассоциаций математического содержания. В поле приложения математики возникают вопросы о том, с позиций какой организации следует отнестись к процессу, чтобы он получил адекватное восприятие на желаемом уровне. И опять, если не уделяется должного внимания выявлению механизмов организации, прописываемых в ранге генетически обусловленных структур, то невозможно будет достигать и адекватного восприятия соответствующих объектов (процессов).

Ознакомившись с природой логики, уместно перейти к пониманию «предметного синтеза», который обеспечивает гармоничное и продуктивное сочетание трех логик в познавательных циклах.

5. Синтез трех ветвей логики.

В [13] была развернута идеология синтеза систем, представленная в КС из 27 категорий (КС-27) [13, С. 27-31]. В этой схеме имеется блок, который более полно отражает синтез трех ветвей логики, таковым блоком выступает триада, выражающая реализацию синтеза, и имеющая категории: синтез в философии, синтез в физике, синтез в математике.

В интересах детализации синтеза логики проведем двухуровневую дешифровку отмеченной триады категорий (рис. 2). На 1-м уровне дешифровки в каждом из аппаратных средств исследования (философии, физике, математике) выделяются составляющие как выразители трех ветвей логики, например, триада категорий: философская физика, физическая физика, математическая физика. На 2-м уровне дешифровки каждая из ветвей обретает свои компоненты в соответствии со спецификой исходного аппаратного средства, например, математическая физика представляется триадой категорий: параметр, условие, разрешимость. Указанный вариант дешифровки выражает онтологическую специфику предметного синтеза, ориентированного на становление философии. Базовые мутации определившейся при этом схемы выражают специфики предметного синтеза, ориентированные на становление и приложение философии, физики, математики (рис. 2).

Рис. 2. Базовые мутации схемы-27 «предметный синтез» (^П*-С~). Обозначения, дополняющие данные на рис. 1: 1-Н'' – первоначало; 1-Эл – первоэлемент; 2-З* – вторичное знание; ^А – аналогия; Ан – анализ; 'Б – бифуркация; Выд – выделение; В'Я – выявление; *Г – гармония; Д~ – доказательство; ДСТ – деструкция; Е – единение; ИТ* – интерпретация; 'Ко – конституирование; КС – категориальная схема; КТ-А – категориальный аппарат; 'М – методология; МПТ – модель-прототип; ОБ – объект; О^О* – обобщение; О-По* – онтологический постулат; Ос – освоение; Осц – осцилляция; О*Я – объяснение; Па – параметр; ПВ* – поведение; П*М – переменная; _*Пр-Б' Ак – непротиворечивая база аксиом; ПЧ' – причинность; Р'' – решение; РГП' – рассогласование представлений; *РР – разрешимость; Рф – рефлексия; СГ – согласование; СМ – система; 'СоО – соответствие; Ср – среда; Т'' – тезаурус; У – условие; У'' – универсализация; *Ф'' – формулировка; Э^ – эвристика; 'Эп – эпистемология; 'Я – явление.

Результаты дешифровок и мутаций ТДИС, представленные в схеме на рис. 2, позволяют выявить дополнительные черты, характерные для синтеза в физике. Так, в области применения философии математическая физика становится предпосылкой для формирования не просто адекватной физической составляющей физики, но такой, что появляются возможности для имитации соответствующих физических явлений. То, что нет достаточно развитого перехода от математической физики к имитации физических явлений, указывает на слабое использование прикладного потенциала философии.

В области становления физики имеем триаду блоков: физическое явление, модель-прототип, поведение системы. Каждое физическое явление воспринимается субъектом по мере формирования модели-прототипа, на основе которой впоследствии на языке математики фиксируется поведение систем. Указанный путь проясняет, каким образом физические явления побуждают субъекта к изучению поведения систем. В области приложения физики главной задачей является формирование модели-прототипа физического явления, исходя из знания его поведения как системы. Но, как отмечалось в п. 2, решению этой задачи не уделяется должного внимания. Получается, что побуждение к изучению и использованию поведения физических систем избыточно, а забота об адекватном восприятии таких систем почти полностью отсутствует. Не в этом ли коренятся истоки многих современных глобальных катастроф?

В области становления математики имеем триаду блоков: КС, выделение физического объекта, согласование модели и объекта. КС выступает как средство, на языке которого прописывается физический объект. И тогда актуальной оказывается задача согласования того, насколько адекватно прописан объект в КС, в частности, доступен диагностике и управлению. Это проясняет, каким образом обращение к средству в ранге КС побуждает субъекта к выяснению надежности такого средства при описании физических систем. В области приложения математики главной задачей является автоматизация процедуры выделения физических объектов на базе опыта математического согласования моделей в ранге КС и объектов. И опять, как отмечалось в п. 2, неадекватное понимание феномена бифуркации низводит ценную автоматизацию до гадалки в мире неопределенностей и хаоса. Так, на последней КС-27 видна активная связь от категории бифуркации в блоке согласования модели и объекта к категории параметра в блоке выделения физического объекта. Эта связь поясняет, что мера неопределенности и индетерминизма, заложенная в категории бифуркации, приводит к потере реальной значимости выделяемых для описания объекта параметров, а скоро к их переизбытку, к идеологии подгоночного моделирования [7], а то и вовсе к торжеству теоретико-вероятностных методов и хаоса. Но для сохранения осмысленной автоматизации и возможности имитации следует отнестись к бифуркации как к механизму фазовых переходов с вполне детерминированными функциями [13].

Приведенный анализ показывает, что главный недостаток логики исследований в современной физике коренится в отсутствии у нее прикладной направленности, несмотря на то, что побуждений к выходу на приложения, наоборот, хоть отбавляй. Это же относится и к логике исследований в современной философии. А именно, недостаток внимания к проработке эвристик сводит на нет попытки сформировать адекватную методологию научного исследования, а недостаточное внимание к выявлению первоначал не позволяет достигать гармонии ни в науке, ни в обществе. На это указывалось в п. 3. Не так плохо, на первый взгляд, обстоят дела с логикой исследований в современной математике. Однако нельзя не признать, что предмет математики теперь сильно дифференцирован, что в ней почти все усилия направлены на решение весьма специальных задач и нет должного внимания к выработке универсальных решений. Последний момент, согласно КС-27, ориентированным на математическое содержание, означает все большее угасание источников к дальнейшему развертыванию математики и прикладной значимости большинства ее современных результатов. Происходящий в современную эпоху процесс математизации наук основан на использовании прошлых, достаточно универсальных разработок в математике, прежде всего тех, что решали задачи кибернетической направленности.

Заключение.

Освоение сложного всегда было связано с экстенсивным вариантом развития интеллектуальной культуры, что осуществлялось за счет специализации объекта познания, логико-методологических модификациях, опытах согласования теории с практикой, выстраиванием связей между развитием науки и приложений. С конца XX начала XXI вв. ситуация кардинально меняется тем, что интеллектуальная культура начинает менять стратегию своего развития с экстенсивной на интенсивную. Это выражается в установке на инновации, а в отношениях распространения теории на области приложения в существенном повышении интеллектуальной емкости эксперимента и практики.

В этих условиях естественным образом наука обращается к своим основаниям. Здесь обращают на себя внимание следующие обстоятельства: существенный дисбаланс познания в сторону получения практически полезных результатов; фактическая элиминация из области интересов исследователей вопросов, касающихся выявления сущности, установления истинности; подмена строгой процедуры доказательства процедурой конвенции в среде научного сообщества; распространение процедур подгоночного моделирования. При условии резко ускоряющегося роста зависимости современного человечества от науки все это ведет к еще большему росту угроз для человечества со стороны последствий научно-технического прогресса, для которого одним из важнейших предметов освоения становится сам человек, имеются ввиду т.н. трансгуманистические технологии.

Развитие, действительно, становится все более сложным, поэтому для интеллектуальной культуры принципиально важно определить новые контуры для развития. Освоение сложного нуждается в инновационном подходе.

Как оценить инновацию в интеллектуальной сфере. Это можно осуществить, выделяя три уровня. Первый касается терминологии, любая инновация не может обойтись без введения новых понятий. Правда, здесь могут иметь место неологизмы, а также малообоснованное употребление слов. Второй уровень касается грамматики и синтаксиса, новое должно облекаться в оригинальные выразительные формы. Как примеры можно привести опыты определения категорий в КС категориально-системной методологии [10, С. 239-247]. Третий уровень логико-методологический, где вводятся и обосновываются новые исследовательские инструменты. Все перечисленные три уровня представлены в настоящей статье.

Список литературы

1. Губин В.Б. О физике, математике и методологии. М.: ПАИС, 2003. 321 с.

2. Князева Е.Н., Курдюмов С.П. Синергетика: Нелинейность времени и ландшафты коэволюции. М.: КомКнига, 2007. 272 с.

3. Коллинз Р. Социология философий. Глобальная теория интеллектуального изменения. Пер. с англ. Новосибирск: Сибирский хронограф, 2002. 1284 с.

4. Корухов В.В., Симанов А.Л. Принцип соответствия в физическом познании // Философия науки. 2005, № 2 (25). С. 53-63.

5. Корухов В.В. Фундаментальные постоянные и структура пространства-времени. Новосибирск: НГУ, 2002. 186 с.

6. Корухов В.В., Шарыпов А.В. О подходах к созданию расширенной специальной теории относительности // Философия науки. 2005, № 4 (27). С. 64-78.

7. Лаврентьев М.М. Физические теории (математические модели), адекватные реальности – необходимое условие прогресса естествознания XXI века // Поиск математических закономерностей Мироздания: физические идеи, подходы, концепции: Избр. тр. Третьей Сибир. конф. ФПВ-2000. Новосибирск: ИМ СО РАН, 2001. С. 5-28.

8. Поппер К. Логика научного исследования: Пер. с англ. / Под общ. ред. В.Н. Садовского. М.: Республика, 2004. 447 с.

9. Пригожин И., Стенгерс И. Порядок из хаоса: Новый диалог человека с природой: пер. с англ. М.: Прогресс, 1986. 432 с.

10. Разумов В.И. Категориально-системная методология в подготовке ученых. Уч. пособие. Омск: ОмГУ, 2004. 277 с. www . ic . omskreg . ru /~ cognitiv /.

11. Разумов В.И., Сизиков В.П. Имитационный подход к развитию систем знаний // Философия науки, 2007. № 2 (33). С. 46-64.

12. Разумов В.И., Сизиков В.П. Информационная проработка феномена открытых систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, 2006. Вып. 8, Т. 1. С. 7-18.

13. Разумов В.И., Сизиков В.П. Информационные основы синтеза систем. В 3 ч. Часть I . Информационные основы системы знаний. Омск: ОмГУ, 2007. 266 с.

14. Разумов В.И., Сизиков В.П. Категориальный аппарат в современном естествознании // Философия науки. 2004, № 1 (20). С. 3-29.

15. Разумов В.И., Сизиков В.П. Основы теории динамических информационных систем. Омск: Изд-во ОмГУ, 2005. 212 с. newasp . omskreg . ru / tdis /.

16. Разумов В.И., Сизиков В.П. Согласование структурных и функциональных особенностей моделей в аспекте управления системами // Параллельные вычисления и задачи управления: Тр. Междун. конф. PACO'2001. М.: ИПУ, 2001. С. 245-272. www.sicpro.org.

17. Розов Н.С. Философия и теория истории. Кн. 1. Пролегомены. М.: Логос, 2002. С. 580-602.

18. Седельников В.В., Сабуров В.П. Процесс кристаллизации металлов при действии торсионных полей // III Междун. аэрокосмич. конгресс LAC'2000: Сб. тез. М.: Междун. фонд попечителей Моск. гос. авиац. технол. ун-та им. К.Э. Циолковского; ООО «Науч.-техн. компания «Аффинор»»; Изд-во СИП РИА, 2000. С. 228-229.

19. Сизиков В.П. Конфигурация объекта как интерфейс между математическим и физическим содержанием модели // Радиоэлектроника. Информатика. Управление. Украина, Запорожье: ЗГТУ, 2003. № 1. С. 104-110.

20. Сизиков В.П. Конфигурация приоткрывает завесы в физике // Омский научный вестник. Омск: ОмГТУ, 2003. № 4 (25). С. 74-78.

21. Сизиков В.П., Разумов В.И. ДИС-компьютер: теория и практика // Вычислительные технологии. Т. 9. – Вестник КазНУ. № 3 (42). Новосибирск-Алматы, 2004. Совм. вып., Ч. IV. С. 29-34.

22. Сизиков В.П., Разумов В.И. К выявлению бифуркаций // Идентификация систем и задачи управления: Тр. IV Междун. конф. SICPRO'05. М.: ИПУ, 2005. С. 1956-1976. www . sicpro . org .

23. Сизиков В.П., Разумов В.И. Конфигурация как инструмент управления // Идентификация систем и задачи управления: Тр. III Междун. конф. SICPRO'2004. М.: ИПУ, 2004. С. 2059-2090. www . sicpro . org .

24. Сизиков В.П., Разумов В.И. Проект ДИС-компьютера // Параллельные вычисления и задачи управления: Тр. II Междун. конф. PACO '2004 памяти Е.Г. Сухого. М.: ИПУ, 2004. С. 1307-1328. www . sicpro . org .

25. Сизиков В.П., Разумов В.И. ТДИС в осмыслении и усовершенствовании аппарата квантовой механики // Дифференциальные уравнения, теория функций и приложения: Тез. докл. Междун. конф., посвящ. 100-летию со дня рожд. ак. И.Н. Векуа. Новосибирск: НГУ, 2007. С. 628-630.

26. Сизиков В.П., Разумов В.И. Учет параллельных процессов: от физики к вычислениям // Вычислительные технологии, Т. 8. – Региональный вестник Востока, № 3 (19). Новосибирск-Алматы-Усть-Каменогорск, 2003. Совм. вып., Ч. 3. С. 127-133.

27. Сизиков В.П. Рациональный инструмент отражения принципа причинности // Омский научный вестник, 2005. № 4 (33). С. 92-96.

28. Сомсиков В.М. Расширение классической механики для неравновесных систем // Журнал проблем эволюции открытых систем, 2006. Вып. 8, Т. 1. С. 19-31.

29. Философия и социальная динамика XXI в.: проблемы и перспективы: Сб. ст. II Междун. конф. В 3-х Ч. Омск: СИБИТ, 2007.