Нерасторжимость гносеологии, методологии и онтологии отчётливо проявляется в наличии методологического круга. Принцип «битвы Оккама», будучи методологическим по статусу, есть одновременно признание онтологической простоты и однородности мира.
Бихевиористская методология изучения нервной деятельности исходит из представления о том, что сознание детерминированно физиологической структурой и не образует самостоятельного феномена. Методология физики основана, в частности, на принципе однородности и простоты мира, гарантирующем воспроизводимость изучаемых явлений в соответствующих обстоятельствах. Исследователь, вооружённый такой методологией, по сути дела, не может обнаружить тех свойств действительности и тех явлений, которые не укладываются в соответствующую принятой методологии онтологическую модель. Наличие методологического круга делает весьма острой проблему возникновения новых знаний. Принципиально новое знание может возникнуть лишь в результате разрыва этого круга, преодоления застывшей онтологической модели. Абсолютизация онтологических моделей, превращение конкретных научных представлений в застывшую натурфилософию закрывает путь к появлению нового знания. Необходимо чётко отличать принимаемые наукой « онтологические модели », образующие общий синтез научных знаний, на которой произрастает методология науки, от собственно онтологических и гносеологических проблем философии.
Диалектическое понимание взаимоотношения «формы» и «сути» материализма, а следовательно, взаимоотношения «онтологии» и «гносеологии» составляет, дух диалектического материализма.
1.2. Значение принципа системности в геологии.
Системный анализ условий нефтегазонакопления.
Практикуемое в геологии комплексирование исследований природных объектов вовлекает в свою сферу деятельности массивы эмпирических данных. Обработка таких неоднородных сведений традиционными средствами — трудоемкая задача. Поэтому теперь все чаще используются математические методы и ЭВМ. Опыт показывает, что математика и ЭВМ позволяют представлять геологическую информацию в сжатом виде, способствуют повышению надежности и объективности выводов. Успех ощутим, когда задачи первоначально сформулированные в содержательных терминах, затем транслируются на формальный язык математики. В некоторых ситуациях эффективность исследований с помощью ЭВМ оказывается ниже ожидаемого уровня. Возможная причина — выбор однородных моделей там, где объектны неоднородны, игнорирование взаимосвязей геологических объектов.
В практике поисково-разведочных работ на нефть и газ применяются методы “распознавания образов”.
Эти методы решают классификационные задачи. Чаще всего применяется метод “распознавание образов с изучением”. Схема реализации метода состоит из следующих процедур: по данным предыдущих исследований формируются две эталонные выборки, каждая соответствует своему классу “продуктивный класс” и “непродуктивный класс”. На эталонных объектах измеряется комплекс технических, физических, химических и др. признаков. Которые несут информацию для правильного распознавания объектов по их продуктивности.
Математическими приемами конструируется решающее правило (РП) — допустим линейная функция, ее аргументами являются формализованные и другие признаки объектов. Дискриминирующие свойства РП в начале проверяются на материале обучения, затем на объектах данного района не вошедших в обучающие выборки. Если распознавание выполняется с небольшой ошибкой, то РП рассматривается как формализованный аналог критерия продуктивности-нефтегазоносности, угленосности, выбросоопасности и др.
Данный подход приемлем, если при отборе объектов обучения и признаков, исследователь учел существенные и общие из них, управляющие продуктивностью. В этом случае перенос действия РП на новые объекты достигает положительный эффект. Нередко геологическая обстановка ввиде аргументов дискриминантной функции бывает другой за пределами объектов обучения. Это снижает эффективность РП.
Таким образом, ни многоаспектность исследований, ни математические методы обработки данных на ЭВМ не гарантируют безошибочности выводов. Причины ошибок в данной ситуации — абсолютизация формальной стороны процедур классификации. Значит, математическое решение геологических задач будет успешно лишь при постоянном контакте между формальным (и построение РП) и содержательным (отбор объектов и признаков) аспектами проблемы. Такой контакт обеспечивается переходом от комплексирования исследований к системному уровню.
В настоящее время задачи, решаемые наукой и практикой, усложнились. Это касается тех отраслей знания, которые исследуют проблемы генезиса, развития и функционирования многокомпонентных и сложноустроенных объектов. Традиционные научные методы, ориентированные на членении исходных сложноорганизованных объектов на части с последующим их изучением (вне связи друг с другом), в подобных случаях малоэффективны.
К одному из наиболее перспективных относится направление, опирающееся на концепцию целостности. С ее точки зрения необходимо сначала отыскать то, что объединяет эти объекты — тогда мы получаем возможность их более глубокого познания.
Группа объектов, в определенных условиях, ведущая себя как целостное образование — система, обнаруживает специальные свойства, не выводимые из свойств отдельных объектов — элементов, слагающих эту систему. Изучение таких свойств (их называют эмерджентными) позволяет получить новую, нетривиальную информацию о природе изучаемой системы и ее элементов.
Информационная ценность эмерджентных свойств обусловлена тем, что они отражают отношение существующие и возникающие между элементами системы, системой и окружающей средой, элементами и средой в результате определенных взаимодействий. Исследования, направленные на выявление и изучение систем, называют — системно-ориентированными.
Необходимость такого подхода вытекает из научной концепции, детерминизма — важнейшего принципа материалистической диалектики.
В основе современного понимания детерминизма лежит “связь всего”, трактуемая как “необходимая связь, объективная связь всех сторон, сил, тенденций etc, данной области явлений”. Игнорирование взаимосвязанности различных свойств, сторон природных объектов неизбежно ведет к появлению элемента метафизичности в естественнонаучном знании. В.И.Ленин писал: “Чтобы действительно знать предмет, надо охватить, изучить все его стороны, все связи и “опосредования”. Мы никогда не достигнем этого полностью, но требования всесторонности предостережет нас от ошибок и от омертвения”.
Любое системное описание предполагает выполнение таких процедур, как дискредитация системы (идентификация системообразующих элементов) и выявление структуры системы (вскрытие связей, отношений между элементами системы).
Перед определением понятий “элемент” и “структура системы”, уточним: “Система, являясь идеализацией, может быть вычленена из вещей только мысленным абстрагированием. Значит, на одном фактическом материале, описывающем заданное множество объектов, может быть сконструировано сколь угодно много систем. Различия между ними обусловлены тем, что каждая из систем моделирует тот или иной важный для исследователя аспект изучаемого набора объектов. Эта неоднозначность исчезает, если исследователь соответствующим образом конкретизирует преследуемую им цель. Определенность цели означает определенность свойств совокупности объектов — системы. Эти свойства должны быть учтены в конструируемой модели системы. Уточним понятие: элемент — это предел членения в рамках данного качества системы, он не состоит из компонентов и представляет собой нерасчленимый далее элементарный носитель именно этого качества. Элемент неделим не вообще, а только в рамках данного качества”. Характер связи элементов вытекает из определения: “структура — внутренняя организация системы, специфический способ взаимосвязи образующих ее элементов”. То есть для элементов системы допустимы не любые, а лишь конкретные взаимоотношения — “системообразующие связи”. Связи выбираются таким образом, чтобы обеспечить выделение системы с наперед заданным системным качеством, характер которого регулируется смыслом стоящей перед исследователем проблемы.
Описание системы будет неполным без характеристики взаимодействия системы и среды. Среда — “то есть объекты, которые, будучи внешними по отношению к системе, участвуют в формировании ее интегрированных свойств опосредованно через отдельные элементы системы или системы в целом”.
Задавая системные качества, мы конкретизируем внешние факторы, участвующие в диалоге “система —среда”.
Введем обозначения: Х — множество входных значений (значения внешних факторов, воздействующих на систему), С — множество состояний системы, У — множество выходных значений (параметры системы, реагирующие на изменения внешних факторов).
Большинство систем изучаемых естествоиспытателями, динамические, то есть развивающиеся во времени. Поэтому взаимоотношения удобнее исследовать на временной оси Т={t}.
Характер взаимодействия системы и среды отражается следующими соотношениями между Х, С и У:
p t : Ct x Xt -> Yt (реакция системы)
jt : Ct x Xt -> Ct’ (функция перехода состояний, t<=t*<t’)
Значения p, j, а также величин С и Х позволяет точно предсказывать выходные значения У, то есть не только удовлетворительно описывать функционирование системы, но и прогнозировать ее поведение. Такие системы называются жестко детерминированными. Однако при изучении природных объектов исследователь обычно не располагает необходимой информацией о реакции системы, кроме того, сведения о входных воздействиях и состоянии системы могут оказаться неполными. М.Месорович и Я.Такахаря предлагают такие системы называть открытыми. Неопределенность открытых систем можно в некоторой степени уменьшить, если от точных значений Х и У перейти к множеству подмножеств П(Х) и П(У):
П(Х) -> П(У).
Последнее выражение расшифровывается так: некоторому классу входных воздействий соответствует вполне определенных класс входных значений. Дальнейшего прогресса в прогнозировании поведения таких систем можно добиться, если ввести дополнительную структуризацию П(Х) и П(У), то есть более строго определить характер взаимоотношений между классами входных и выходных параметров. Так, во многих случаях полезно обращение к идее о вероятностном воздействии среды (Х) и системы (С,У).[КВ1]
Ю.Г.Антонов предлагает выделять два типа вероятностных взаимодействий системы и среды: слабое и сильное. При слабом взаимодействии система и среда относительно независимы.
Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6
