Методы теоретического познания

      а) отбор базовых понятий-концептов. Например: автомобиль, узел, тип кузова, год выпуска, пробег, техническое обслуживание, надежность, проходимость, экономичность.

      б) классификация базовых понятий  с формированием абстрактных  понятий – имен классов: типов  объектов, их характеристик, ситуаций c их участием. Например: понятия - типы объекта: автомобиль, узел автомобиля; понятия - типы атрибутов объекта: год выпуска, пробег, производитель; понятия - типы характеристик объекта: внешний вид, комфорт, ходовые качества, надежность, безопасность; понятия - типы ситуаций (включая роли участников): поломка (автомобиль, узел, причина), техническое обслуживание (автомобиль, место, причина, стоимость, время ожидания),

      в) определение возможных отношений  понятий. Например: автомобиль-> {описывается}-> атрибут, автомобиль-> {содержит в себе}-> узел, узел-> {содержит в себе}-> узел, объект-> {характеризуется}-> характеристка, характеристка-> {характеризуется}-> характеристка, объект-> {ситуация}-> объект; и т.д.

      2. Формирование фактического терминологического  наполнения онтологии – соотнесение всех терминов предметной области с понятиями в концептуальной схеме, в ходе чего:

      а) расширяется словарь понятий  за счет наращивания онтологии "в  глубину", если онтология предполагает родо-видовые связи (общее-> частное, часть-> целое) между понятиями одного класса, например: узел автомобиля-> двигатель-> система зажигания-> траблер-> бегунок, ходовые качества-> управляемость-> склонность к сносу передней оси;

      б) для каждого понятия формируется  словарь возможных терминов-значений: производитель автомобиля = {АвтоВАЗ, Шевроле США, Шевроле Украина, Шевроле Корея, …}, сила двигателя={сильный, слабый}

      3. Формирование лингвистической составляющей:

      а) фиксируются синонимичные обозначения  каждого понятия или значения(термины): Митсубиси = Мицубиши = Mitsubishi, двигатель = мотор = движок, маломощный = слабый = хилый

      б) описываются способы выражения  отношений из онтологии в языке – типовые лексико-грамматические конструкции, для чего используется соответствующий лингвистическому анализатору формализм, например. Так, отношение объект-> {характеризуется}-> характеристка может выражаться в тексте из Интернета такими конструкциями: слабый двигатель, мотор – слабак, малая мощность двигателя, движок имеет небольшую мощность, движок еле тянет, автомобиль с трудом разгоняется, тачка не прет, и многими другими.

      Автоматизация онтологического инжиниринга предполагают такую организацию этого процесса, при которой первоначальный перечень терминов предметной области и структура их взаимосвязей автоматически выявляются программными средствами на основании статистической обработки результатов лингвистического анализа коллекции текстов, после чего верифицируются и структурируются экспертом в соответствии с его имплицитной моделью знаний и прагматическими требованиями прикладной системы, для которой разрабатывается онтология.

      В вычислительной технике гипотетико-дедуктивный метод нашёл своё применение. Напрмер, в следующих алгоритмах автоматизации формирования онтологии:

• в способе генерации всех грамматически правильных словосочетаний – элементов смысла текста – на основании синтаксического анализа предложений с последующим обходом сети синтактико-семантических отношений.
• в способе установления ассоциативно-статистических связей между терминами, который основан на подсчете частоты их совместной встречаемости в рамках одной структурной единицы текста, обычно предложения. При этом в качестве вероятности наличия смысловой связи между терминами A и B можно рассматривать как абсолютную частоту их совместной встречаемости F(A,B), так и ее отношение к максимальной из полных частот встречаемости F(A) или F(B), поскольку отношение F(A,B) / F(A) есть условная вероятность появления термина A совместно с термином B.
• в синтаксическом способе установления связей, который предполагает выявление терминов, связанных с другими терминами на основе определенных типов связей в предложении или даже целых лексико-синтаксических конфигураций, определяемых требуемыми шаблонами. Сложность используемых лексико-синтаксических шаблонов определяется наличием априорных знаний о типовых способах языкового описания отношений в предметной области. В наиболее простом и типичном случае возможен анализ на основании самых общих синтаксических шаблонов.

      Как видно, достоинством синтаксического  способа является высокая точность выявления связей. Достоинством ассоциативно-статистического способа является его универсальность, которая заключается в отсутствии необходимости априорных предположений о структуре возможных синтаксических связей между терминами, и устойчивость к стилю текста, позволяющая выявить ассоциативные связи даже на грамматически некорректном тексте или тексте особого стиля, к каковым часто относятся сообщения из Интернета.

      Недостатком гипотетико-дедуктивный метод является то, что выводы носят вероятностный характер. Но с развитием алгоритмов и производительности вычислительной техники вероятность правильности выводы стремиться к ста процентам.

      Рассмотрим  ещё один пример. Разработка любого программного комплекса проходит через  следующие этапы:

1. Проектирование структуры программного комплекса, то есть идёт описание проектируемого программного средства на естественном языке. Обычно строится структурная схема.
2. Разработка модульной структуры. Перечисляются все модули, из которых будет состоять программный комплекс и описывается предназначение каждого модуля на естественном языке.
3. Разработка алгоритмов. Алгоритмы могут быть записаны как на естественном языке, так и на искусственном.
4. Проектирования структуры базы данных.
5. Построение схемы информационных потоков.
6. Программирование. На этапе программирования всегда используются искусственные языки.

      Таким образом, теоретические методы научного исследования нашли широкое применение в области вычислительной техники. 
 
 
 
 

Заключение 

      В данной работе рассмотрены основные методы теоретического научного познания, приведена их философская характеристика. Подробно рассмотрены методы теоретического исследования в области вычислительной техники.

      Каждый  метод научного познания имеет свои достоинства и недостатки. Необходимо применять именно нужный для данной задачи метод.

      Следует, однако, иметь в виду, что при  всех различиях жесткой границы между эмпирическим и теоретическим познанием не существует. Так, эмпирическое исследование, хотя и ориентировано на познание и фиксацию явлений, постоянно прорывается на уровень сущности, а теоретическое исследование ищет подтверждения правильности своих результатов в эмпирии.

      Любое научное исследование предполагает не только движение «вверх»,  ко всему более совершенному, разработанному теоретически аппарату, но и движение «вниз», связанное с ассимиляцией эмпирической информации.

      Вообще  установлено, что степень подтверждения  фактами какой-то гипотезы не является решающей в процессе научного познания. Ф. Франк писал: "Наука похожа на детективный рассказ. Все факты подтверждают определенную гипотезу, но правильной оказывается в конце концов совершенно другая гипотеза". К. Поппер отметил: "Легко получить подтверждения, или верификации, почти для каждой теории, если мы ищем подтверждений".

      Поскольку не существует никакой логики научного открытия, никаких методов, гарантирующих получение истинного научного знания, постольку научные утверждения представляют собой гипотезы (от греч. "предположение"), т.е. являются научными допущениями или предположениями, истинностное значение которых неопределенно.

      Это положение составляет основу гипотетико-дедуктивной  модели научного познания, разработанной в первой половине XX века. В соответствии с этой моделью, ученый выдвигает гипотетическое обобщение, из него дедуктивно выводятся различного рода следствия, которые затем сопоставляются с эмпирическими данными.

      К. Поппер обратил внимание на то, что  при сопоставлении гипотез с эмпирическими данными процедуры подтверждения и опровержения имеют совершенно различный познавательный статус. Например, никакое количество наблюдаемых белых лебедей не является достаточным основанием для установления истинности утверждения "все лебеди белые". Но достаточно увидеть одного черного лебедя, чтобы признать это утверждение ложным. Эта асимметрия, как показывает Поппер, имеет решающее значение для понимания процесса научного познания.

      К. Поппер развил представления о том, что неопровержимость теории представляет собой не ее достоинство, как часто думают, а ее порок. Он писал: "Теория не опровержимая никаким мыслимым событием, является ненаучной". Опровержимость, фальсифицируемость выступает как критерий научности теории.

      К. Поппер писал: "Каждая настоящая  проверка теории является попыткой ее фальсифицировать, т.е. опровергнуть. Проверяемость есть фальсифицируемость... Подтверждающее свидетельство не должно приниматься в расчет за исключением тех случаев, когда оно является результатом подлинной проверки теории. Это означает, что его следует понимать как результат серьезной, но безуспешной попытки фальсифицировать теорию".

      В модели научного познания, разработанной  К. Поппером, все знание оказывается гипотетичным. Истина оказывается недостижимой не только на уровне теории, но даже и в эмпирическом знании из-за его теоретической нагруженности.

      К. Поппер писал: "Наука не покоится на твердом фундаменте фактов. Жесткая структура ее теорий поднимается, так сказать, над болотом. Она подобна зданию, воздвигнутому на сваях. Эти сваи забиваются в болото, но не достигают никакого естественного или "данного" основания. Если же мы перестаем забивать сваи дальше, то вовсе не потому, что достигли твердой почвы. Мы останавливаемся просто тогда, когда убеждаемся, что сваи достаточно прочны и способны, по крайней мере некоторое время, выдержать тяжесть нашей структуры".

      Карл  Поппер остался последовательным сторонником  эмпиризма. И признание теории, и  отказ от нее в его модели полностью  определяются опытом. Он писал: "До тех пор пока теория выдерживает самые строгие проверки, какие мы можем предложить, она признается; если она их не выдерживает, она отвергается. Однако теория ни в коем смысле не выводится из эмпирических свидетельств. Не существует ни психологической, ни логической индукции. Из эмпирических свидетельств может быть выведена только ложность теории, и этот вывод является чисто дедуктивным".

      Многие  научные теории встречались с  противоречиями и трудностями в объяснении явлений. Например, Ньютон не мог на основании механики объяснить стабильность Солнечной системы и утверждал, что Бог исправляет отклонения в движении планет, вызванные различными возмущениями (эту проблему удалось решить Лапласу только в начале XIX века). Дарвин не мог объяснить так называемого "кошмара Дженкина". В геометрии Евклида на протяжении двух тысяч лет не удавалось решить проблему пятого постулата.

      Такие трудности обычны в науке и  не приводят к отказу ученых от теории, потому что вне теории ученый не в состоянии работать.

      Ученый  всегда может защитить теорию от несоответствия эмпирическим данным с помощью каких-либо ухищрений и гипотез. Это объясняет, почему всегда существуют альтернативные теории, исследовательские программы.

      Главным источником развития науки является не взаимодействие теории и эмпирических данных, а конкуренция теорий, исследовательских программ в деле лучшего описания и объяснения наблюдаемых явлений, предсказания новых фактов.

      Лакатос отметил, что можно "рационально  придерживаться регрессирующей программы до тех пор, пока ее не обгонит конкурирующая программа и даже после этого". Всегда существует надежда на временность неудач. Однако представители регрессирующих теорий, программ неминуемо будут сталкиваться со все возрастающими социальными, психологическими и экономическими проблемами.  

Список литературы 
 

1. Кохановский В.П., Лешкевич Т.Г., Матяш Т.П., Фатхи  Т.Б. Основы философии науки: Учеб. пособие для аспирантов. Ростов на Дону: Феникс, 2004.
2. Кохановский В.П., Золотухина Е.В., Лешкевич Т.Г., Фатхи Т.Б. Философия для аспирантов: Учебное пособие. Изд. 2-е - Ростов н/Д: "Феникс", 2003. - 448 с.
3. Степин B.C., Горохов В.Г., Розов М.А. Философия науки и техники. М., 1996 – 440 с.