Методы измерения простоты научной теории

• Автор: Черепанов, Евгений Михайлович
• Шифр специальности: 09.00.08
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2002
• Место защиты: Новосибирск
• Количество страниц: 151 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.

Глава 1 История вопроса.

§1.1 Простота как предмет философии науки.

§1.2 Подход Н.Гудмена к сложности экстралогического базиса. §1.3 Критика подхода Н.Гудмена.

Глава 2 Сложность по Н.Гудмену элементарной теории.

§2.1 Сложность экстралогического базиса.

§2.2 Сложность элементарной теории.

Глава 3 Сложность научной теории.

§3.1 Понятие эмпирической теории.

§3.2 Измерение сложности эмпирической теории.

Заключение.
Литература.
Введение.
1. Актуальность темы исследования. Важнейшим аспектом научной деятельности является необходимость объяснять имеющиеся эмпирические факты и предсказывать будущие факты, т.е. в необходимости конструировать гипотезы и выбирать одну из альтернативных гипотез. Одним из основных соображений, которым, как правило, руководствуется исследователь при выборе одной из альтернативных гипотез, является простота гипотезы. Несмотря на долгую историю интереса исследователей к понятию "простота", это понятие до недавнего времени употреблялось преимущественно некритически. Некоторые, говоря об одном аспекте этого понятия, неявно смешивали этот аспект с другим, что приводило порой парадоксальным выводам. Дело в том, что понятие простоты многогранно, а некоторые из ее аспектов противоречивы. Разнятся также и взгляды на роль простоты в теории познания. Но всегда был важным вопрос: что собой представляет простота и почему это понятие так важно для нас? Немало философов науки отвели этому понятию чрезвычайно важное место в своих теориях, не заметив при этом порождаемых им трудностей. Можно ли придать какой-то отчетливый смысл понятию "простота природы"? Всегда ли нужно предпочитать более простые теории? На все эти вопросы разные исследователи дают разные ответы, в зависимости от того, какой из возможных смыслов они вкладывают в понятие простоты. С развитием науки и техники интерес к исследованиям в области теории простоты стал еще более актуальным. Так, с появлением кибернетики и теории информации появилась настоятельная потребность в оценке сложности информационных и организационных систем. Поэтому разработка эталонов простоты, как фактора селекции,

стала предметом пристального внимания философии науки и техники. Наиболее существенные сдвиги в этой области произошли в понимании логических аспектов простоты, а именно, в том, что называется структурной простотой. Уточнение различных эталонов простоты является насущно необходимой задачей.
Н.Гудмен в ряде своих работ (наиболее важные из них "Axiomatic Measurement of Simplicity", "Test of Simplicity", "The Structure of Appearance") предложил подход к измерению того, что он называл "структурной простотой экстралогического базиса системы". После появления первой законченной версии "Axiomatic Measurement of Simplicity" этот подход подвергся интенсивному обсуждению, так как появился соблазн прямым образом применить этот подход к измерению простоты научных теорий. Одпако, несмотря па то, что в дискуссии приняли участие такие значительные фигуры как П.Суппес, Д.Кемени и многие другие, дискуссия пошла по неплодотворному пути, да и завершилась, в общем-то, ничем. Дело в том, что никто из участников дискуссии ясно не определил — о какой разновидности простоты (содержательной или дескриптивной) идет речь и какое отношение "экстралогический базис системы" имеет к научным теориям. В лучшем случае молчаливо предполагалось, что хорошей идеализацией научной теории является интерпретированная аксиоматическая система, а "экстралогический базис" и является подразумеваемой интерпретацией этой системы. Однако, после работ польских логиков М.Пшелецкого, П.Вуйцицкого и других выяснилось, что понятие научной теории имеет существенно более сложное содержание, чем ее идеализированное представление в виде интерпретированной аксиоматической системы. Поэтому применение подхода Н.Гудмена к измерению

массовым, стохастическим взаимодействием между элементами. Поведение системы здесь подвержено случайным колебаниям, и потому большая система невозможна без известного саморегулирования. Типичные примеры из области техники — автоматические телефонные станции, заводы автоматы, системы обработки больших массивов деловых и научных данных, системы управления ракетами и космическими кораблями и т.д."
Простые и сложные системы — это те системы, с которыми, согласно Поварову, человек сталкивался вплоть до настоящего времени. И, согласно его прогнозу, ожидается появление еще более сложных систем, число элементов которых будет порядка 107 — Ю10.
Видно, что порядок числа элементов систем дается Поворовым вместе с качественной характеристикой систем. Числовая и качественная характеристики, очевидно, не являются независимыми друг от друга, причем именно числовая характеристика определяет качественную, но не наоборот, так как увеличение числа элементов в системе меняет характер взаимодействий между ними.
Идея Поворова подкупает своей простотой, но вместе с тем нельзя с ней согласиться как с мерой сложности такого рода систем. Естественно, что мерой сложности множества элементов может определяться кардинальным числом, как это имеет место в работе Я.А Дуброва23. Однако мы видим, что здесь не учитываются типы связей между элементами. Просто множество элементов — это лишь особый вырожденный тип си-23Дубров Я.А. Математические основания оценки сложности объектов // Тезисы докл. XXI Украин. республ. конф. НТО им.А.С.Попова. Киев, 1972. с. 7.