В чем сходства и различия научного и ненаучного познания

Если считать, что научное познание базируется на рациональности, необходимо понимать, что ненаучное или вненаучное познание – это не выдумка или фикция. Ненаучное познание так же, как и научное, производится в некоторых интеллектуальных сообществах в соответствии с определенными нормами и эталонами. Ненаучное и научное познание имеют собственные средства и источники познания. Как известно, множество форм ненаучного познания старше познания, которое признается научным. Например, алхимия намного старше химии, а астрология старше астрономии.

Научное и ненаучное познание имеют источники. Например, первое базируется на результатах опытов и наук. Его формой можно считать теорию. Законы науки вытекают в определенные гипотезы. Формами второго считают мифы, народную мудрость, здравый смысл и практическую деятельность. В некоторых случаях ненаучное познание также может базироваться на чувстве, которое ведет к так называемому откровению или метафизическому озарению. Примером ненаучного познания может стать вера. Ненаучное познание может осуществляться с помощью средств искусства, например, при создании художественного образа.

Во-первых, главным отличием научного познания от ненаучного является объективность первого. Человек, который придерживается научных взглядов, понимает тот факт, что в мире все развивается независимо от тех или иных желаний. На такую ситуацию не могут повлиять авторитеты и частные мнения. В противном случае мир мог бы оказаться в хаосе и вряд ли вообще существовал.

Во-вторых, научное познание в отличие от ненаучного направлено на результат в будущем. Научные плоды в отличие от ненаучных не всегда могут дать быстрые результаты. Многие теории перед открытием подвергаются сомнениям и гонениям со стороны тех, кто не хочет признавать объективность явлений. Может пройти достаточное количество времени, пока научное открытие в отличие от ненаучного будет признано состоявшимся. Ярким примером может стать открытия Галилея Галилео или Коперника относительно движения Земли и строения солнечной Галактики.

Научное и ненаучное познание всегда находятся в противоборстве, что обуславливает еще одно отличие. Научное познание всегда проходит следующие этапы: наблюдение и классификация, эксперимент и объяснение естественных явлений. Ненаучному познанию все это не присуще.

Критерии отличия научного знания от ненаучного:

  1. Истинность научного знания.

  2. Интерсубъективность знания.

  3. Системность и обоснованность научного знания

Научное познание включает в себя два уровня – эмпирический и теоретический.

Все виды научных результатов можно условно упорядочить на шкале «эмпирическое – теоретическое знание» следующим образом:

Единичный факт, эмпирическое обобщение, модель, закономерность, закон, теория.

Основные формы научного знания: научный факт, научная проблема, классификация, научная идея, гипотеза, теория, закон

Проблема предмета и объекта психологии

Вопрос об объекте и предмете науки является исходным для её возникновения и развития. До 17-18 века проблема объекта науки не поднималась. Всё сводилось к предмету. Самая первая формулировка объекта в психологии – это человек. Однако, признаётся, что это не совсем точно. Психология изучает и животных. Человек является основным объектом психологии. При этом у каждой отрасли психологии есть вариации в понимании объекта. Ряд исследователей считает, что в качестве объекта психологии должен рассматриваться не человек, а психика. Гриншпун И.Б.: Объектом психологии как науки выступает психика.

Объект фиксируется в названии науки. Наиболее распространённым и ненаучным (по В.Дружинину) является тавтологическое определение психологии как науки о душе. По его мнению, это определение, которого стыдятся. Однако в этом определении фиксируется, что существует некая особая реальность, отличная от прочих видов реальности, которая может быть изучена с помощью научных методов. Объектом науки может быть лишь объективно существующая реальность. Психика эмпирически неуловима. Мы можем наблюдать поведение, слушать и фиксировать речь, анализировать продукты творчества, оценивать успешность деятельности и пр. Но это лишь проявления психики. Она ускользает от непосредственного исследования. Доказать её существование как самостоятельной реальности сложно. Дружинин считает, что реальность психики доказывают следующие факты:

  1. Психика как особая реальность периодически демонстрирует своё отличие от объективной реальности в неадекватности отражения, иллюзиях, галлюцинациях.

  2. Наблюдая за своим поведением, поведением других людей, живых существ, движениями неодушевлённых предметов, человек бессознательно выделяет свою одушевлённость.

  3. Обращает на себя внимание разнообразие особенностей и мотивов поведения людей, их характеров, привычек, особенностей. Наличие психики как реальности, детерминирующей поведение индивида, особенно проявляется при психических расстройствах, травмах цнс, соматических болезнях, ведущих к изменению состояния сознания.

Другая проблема любой науки – проблема предмета. Вопрос о предмете психологической науки обсуждался длительное время, начиная с Аристотеля. Первые представления о предмете психологии, существовавшей в рамках философии, связаны с понятием «душа». Душа – самое главное, сущностное начало любого предмета живой (а иногда и неживой) природы, причина жизни. Вопрос о природе души решался философами в зависимости от принадлежности их к материалистическому или идеалистическому лагерю. Материалистически трактовали душу Демокрит, Аристотель. Идеалистически – Платон, Сократ. В 19 в. психология стала исходить из постулата о том, что первое, что человек обнаруживает в себе – это его собственное сознание. В качестве предмета психологии стало выступать сознание. Переход к новому пониманию предмета связан с именами Ф.Бэкона, Р.Декарта. Сознание – образ (картина) мира, отражение мира человеком. Сознание – чрезвычайно сложная реальность, включающая образы окружающего мира, образы память, ощущения себя. Возникла проблема явлений, процессов сознания. Ю.Б.Гиппенрейтер: психология отважилась изучать такую сложную реальность. Свойства сознания:

— необыкновенное разнообразие его содержания;

— существование центра и периферии;

— непрерывное движение содержания сознания (поток сознания)

-существование 2-х классов процессов сознания (произвольных и непроизвольных)

— существование объёма сознания.

В качестве основной задачи психологии рассматривалась задача подвергнуть анализу состояние и содержание сознания. На этом пути психология сознания не достигла успехов. К концу 20-х годов 20 века она перестала существовать. Причины:

1. ограниченность узким кругом явлений: содержание и состояние сознания.

2. идея разложения психики на простые элементы признана ложной.

3. ограничен основной метод – интроспекция.

При этом психология сознания описала многие важные свойства и феномены сознания, поставила многие актуальные проблемы.

Следующий крупный этап в развитии психологии – переход к новому предмету психологии, в качестве которого выступило поведение. Поведение – внешнее проявление психической деятельности человека. Это направление в психологии получило название «бихевиоризм». Поведение противопоставлялось сознанию как совокупности внутренних, субъективно переживаемых процессов. Факты поведения и факты сознания разводят по методу их выявления. Причины популярности поведенческого подхода к предмету психологии – здравый смысл и запросы практики. Психология сознания себя дискредитировала, т.к. по мнению представителей поведенческой психологии занималась никому не нужными проблемами. По их мнению, предметом науки может быть то, что доступно внешнему наблюдению. Психология попыталась стать естественной наукой. Это привело к редукционизму. Теории, которые создавались в новой психологии, перестали иметь психологическую специфику.

Но сознанию противостоит не только поведение, но и бессознательные психические процессы. Уже первые результаты изучения бессознательного нанесли смертельный удар психологии сознания. Появилось понятие «психика», включающее сознательную и бессознательную части. В 50-х годах 20 века возникла гуманистическая психология, которая также внесла свою лепту в изменение понимания предмета психологии. Т.о., поиск и уточнение предмета психологии сопровождался драматическими событиями. В ходе их происходит движение к более глубокому пониманию психического, обретение наукой своего подлинного предмета. В настоящее время существуют значительные разночтения в трактовке объекта и предмета психологии.

Слово «психология» в переводе на русский язык буквально означает «наука о душе». В наше время вместо понятия «душа» используется понятие «психика», хотя в языке сохранилось много слов и выражений, производных от слова «душа»: бездушный, душевный, одушевлённый, задушевный разговор, …. С лингвистической точки зрения «душа» и «психика» — это одно и то же. Однако с развитием науки и культуры значения этих понятий стали различаться. Некоторые исследователи предлагают вернуться к понятию «душа», однако понимая его в научном смысле, как потребностно-эмоционально-информационную субстанцию (В.Д.Шадриков).

Проблема предмета имеет центральное значение для психологии. Ограниченное понимание предмета психологии препятствует эффективной разработке ряда важнейших проблем. Для преодоления кризиса психологии необходимо уточнение понимания предмета психологической науки. Предмет науки конструирует предмет исследования.

Функции предмета науки:

— функция конституирования соответствующей научной области (главная)

— функция оперативного стола, который бы позволял реально соотносить результаты исследований, выполненных в различных подходах и научных школах.

Современное понимание предмета психологии нуждается в пересмотре, поскольку не выполняет функции и не позволяет психологии стать фундаментальной научной дисциплиной. По мнению В.Мазилова в настоящее время перспективным для создания новой трактовки предмета психологии являются взгляды К.Г.Юнга.

Понимание психического К.Г.Юнгом:

Все психические процессы совершенно реальны. Психика неосязаема, но непосредственно переживается, её проявления можно наблюдать. Это особый мир со своими законами, структурой и средствами выражения. Душа – не твёрдая и неизменная система, а подвижная и текучая деятельность. Необходимо работать с целостностями, изучать естественно происходящие и целостные психические явления. Юнг относился к психике как к самостоятельному феномену, не соотнося его с физиологическим и биологическим, хотя и признавал, что она зависит от деятельности мозга. В соответствии с такими взглядами психология обретает свой собственный предмет. Он может исследоваться с помощью рациональных методов, отличающихся от традиционных. Юнг трактовал психику как «целокупность всех психических процессов, сознательных и бессознательных».

Основные положения Юнговской «Общей психологии»:

  1. Психическое – это не гомогенное образование. Это кипящий котёл противоположных импульсов, запретов, аффектов,…

  2. Психическое – это чрезвычайно сложное явление. С этим связывают невозможность построения в настоящее время исчерпывающей теории психического.

  3. Психическое имеет свою структуру и динамику. Это позволяет описывать и изучать собственно психологические законы.

  4. Источник движения психики находится в самой психике.

  5. Можно говорить о психической энергии.

  6. Психическое представляет собой целостность.

  7. Объяснение психического не сводится лишь к причинному объяснению.

  8. Существуют особые методы познания психического

  9. Важную роль в исследовании психического играет построение типологий.

  10. Теория – это скорее инструмент анализа, чем формализованная система.

Критерии научного знания. Научное и антинаучное знание — Студопедия

За всю историю человечество накопило огромное количество различных по своему характеру знаний о мире. Это ставит вопрос о критериях, которые позволили бы отличить научное знание от ненаучного.

Можно выделить 5 критериев научного знания.

1.Системность знания: наука – определенная структура, а не бессвязный набор отдельных частей. Система характеризуется внутренним единством, невозможностью изъятия либо добавления без веских оснований каких-либо элементов в ее структуру. В рамках научного знания есть исходные принципы, фундаментальные понятия (аксиомы), а также знания, выводимые из этих принципов и понятий по законам логики. Кроме того, система включает в себя важные для данной науки интерпретированные опытные факты, эксперименты, математический аппарат, практические выводы и рекомендации.

2.Наличие отработанного механизма для получения новых знаний. Наука – это не просто система знаний, но и деятельность по их получению, что предусматривает не только отработанную методику практического и теоретического исследования, но и наличие людей, специализирующихся на этой деятельности, соответствующих организаций, координирующих исследования, а также необходимых материалов, технологий и средств фиксации информации.

3.Теоретичность знания, определяющая цель научного познания. Этой целью является получение истины ради самой истины, а не ради практического результата. Если наука направлена на решение практических задач, она перестает быть наукой в полном смысле этого слова.


4.Рациональность знания, т.е. получения знания только на основе рациональных процедур. В основе рационального стиля мышления лежит признание существования универсальных, доступных разуму причинных связей, а также формального доказательства в качестве главного средства обоснования знания.

5.Наличие экспериментального метода исследования, мамематизация науки (для науки начиная с Нового времени). Этот критерий связал современную науку с практикой, создал современную цивилизацию, ориентированную на сознательное преображение окружающего мира в интересах человека.

Пользуясь введенными критериями, можно всегда отличить научное знание от ненаучного. Это особенно важно в наши дни, т.к. в последнее время псевдонаука, всегда существовавшая рядом с наукой, пользуется популярностью и привлекает к себе все большее число сторонников и приверженцев.


Опасность псевдонауки заключается в том, что она, пользуясь авторитетом науки, паразитирует на ней. Никакого вклада в развитие подлинной науки псевдонаука не вносит, но претендует на те привилегии, которыми обладает наука.

Важнейшим отличием науки от псевдонауки является содержание знания: утверждения псевдонаук часто не согласуются с установленными фактами, не выдерживают объективной экспериментальной проверки.

Структура псевдонаучных знаний не носит системного характера, отличается фрагментарностью. В результате их обычно невозможно логично вписать в сколько-нибудь подробную картину мира.

Для псевдонауки также свойственен некритический анализ исходных данных, что позволяет принимать в качестве таковых мифы, легенды и т.д.; пренебрежение противоречащими фактами, игнорирование тех данных, которые противоречат доказываемой концепции.

Для того, чтобы отделить науку от псевдонауки, помимо уже названных критериев научности сформулировано несколько важнейших принципов. Первый из них – это принцип верификации, утверждающий, что если какое-либо понятие или суждение сводимо к непосредственному опыту (т.е. эмпирически проверяемо), то оно имеет смысл. Различают непосредственную верификацию, когда происходит прямая проверка утверждений, и косвенную, которая утверждает, что, если невозможно опытным путем подтвердить какое-то понятие или суждение теории, можно ограничиться экспериментальным подтверждением выводов из них.

Но принцип верификации лишь в первом приближении отделяет научное знание от ненаучного. Более точно работает принцип фальсифицируемости, сформулированный крупнейшим философом и методологом науки XX в. К. Поппером. В соответствии с этим принципом научным может считаться только принципиально опровержимое (фальсифицируемое) знание. Давно известно, что никакое количество экспериментальных подтверждений не является достаточным для доказательства теории. Критическое стремление опровергнуть научную теорию является наиболее эффективным путем для подтверждения ее научности и истинности. Критическое опровержение выводов и утверждений науки не дает ей застояться, является важнейшим источником ее роста, хотя и делает любое научное знание гипотетичным, лишая его законченности и абсолютности.

В современной отечественной философии науки тема антинаучного знания получила активное обсуждение. Антинаучное знание рассматривается как достаточно слож­ный феномен, в его структуре преимущественно выделяют два блока.

Первый блок антинаучных концепций составляют различные эзотерические, мистические учения и практики, которые зачастую пытаются истолковать в качестве своего рода научных знаний и описать в наукоподобных терминах. Такого рода антинаучные концепции рожда­ются как результат переноса представлений из соседствующего с наукой обыденного знания, магии и религиозного опыта в сферу науки и, своеобразным образом, маскируется под науку.

Второй блок антинаучных концепций представляет собой совокуп­ность таких антинаучных форм знания, истоки которых коренятся внутри самой науки и активизируются в силу определенных причин. Зачас­тую многие ученые, увлеченные той или иной идеей, претендуют на ра­дикальное изменение научной картины мира, не имея на то достаточных оснований. В этих случаях ученые начинают апеллировать к власти, об­ращаться через СМИ к общественному мнению, в поисках поддержки своих идей.

Существует ряд причин, по которым антинаучное знание устойчиво функционирует, а в особые исторические периоды и активизируется в обществе. Среди таких причин можно выделить, по крайней мере, три группы основных причин: социально-культурные, гносеологические и психологические причины.

Под социально-культурными причинами понимается в первую оче­редь, общий кризис техногенной цивилизации, поиск новых путей разви­тия общества, новых ценностей культуры. В разных областях культуры, в том числе и науке, осуществляется поиск новых мировоззренческих образов, которые могли бы стать базовыми для иного типа цивилизаци-онного развития, призванного найти выход из современных глобальных проблем.

Гносеологические причины связаны с состоянием самой науки, с запаздыванием процессов интеграции все более дифференцирующегося научного знания. Современная наука такова, что процессы ее дифферен­циации явно опережают процессы интеграции в науке. Это побуждает к антинаучным, эзотерическим идеям, которые способны проникать в науку и конкурировать с ней.

К психологическим причинам укоренения антинаучного знания в со­временной культуре можно отнести особенности менталитета, сформи­ровавшегося в эпоху постиндустриального развития общества, а также особенности психологии человека. Психологические причины состоят в том, что признание тех или иных паранормальных феноменов образует компенсаторный психологический механизм, позволяющий «усреднен­ному человеку иметь разрядку от давления будничных проблем».

Оценка последствий укоренения антинауки в культуре, пожалуй, не может носить однозначный характер.

К позитивным моментам укоренения вненаучных и антинаучных форм знания в культуре относят тот факт, что взаимодействие науки с другими формами знания существенно обогащает понятийный и концеп­туальный фонд научного поиска, иногда способствует появлению новых областей знания.

К негативным следствиям укоренения антинаучного знания можно отнести такой момент, что не всегда в основе альтернативных наук лежат интересные течения, довольно часто можно встретить и произвольные выдумки отдельных ученых.

Если говорить об опасности, которую несет в себе феномен анти­науки, то можно вспомнить Дж. Холтона, который говорит об этом следующим образом: «В лице феномена антинауки мы имеем дело с важным общекультурным вызовом, к которому следует отнестись со всей серьезностью».

На мой взгляд, опасность таит в себе не столько антинаука сама по себе, (здесь следует помнить, что понятие «антинаука» является в значи­тельной мере условным, так как объединяет в один конгломерат принци­пиально разные явления), сколько неумение обращаться в определенных условиях (политических, идеологических, в условиях разрозненности научного сообщества) с этим достаточно мощным социокультурным явлением.

В зрелой и развитой культурной среде должны установиться опреде­ленные отношения к любым видам знания. Эти отношения не должны позволить науке вытеснить все многообразие форм вненаучного знания, но они также не должны дать возможность использовать весь массив антинаучного знания для различного рода политических, идеологических манипуляций или авантюрных притязаний отдельных авторов.

Поэтому следует особым образом обратить внимание на то, что диф­ференциация антинаучного знания и разоблачение каждого из его видов являются, безусловно, важными условиями нормального функционирования науки и общества в целом, но недостаточными. Необходимо тщательно разработанная образовательная система, ориентированная на науку, в которой будут подчеркиваться ценности самой науки. Ценность науки на данном этапе может быть обнаружена при правильном рассмотрении и адекватном определении критериев научного знания, выделении в них инвариантного содержания, соответствие которому может быть рассмотрено как механизм, регулирующий грань между научным и антинаучным знанием.

верифицируемость, фальсифицируемость. Эпистемологический анархизм п. Фейерабенда.

Люди доверяют знанию, которое считается научным. Научное знание считается обоснованным, достоверным. но все то, что называет себя научным дейтсвительно является таковым. Лженауки- такие концепции, которые противоречат современным научным знаниям. Паранаука- учение, концепция которого и не противоречит современным научным знаниям, и не отвечает стандартам науки. Паранаучное знание может обрести зрелую научную форму, которая может стать наукой. Философия науки- проблема демаркации, разграничения научного и ненаучного знания. Критерий верифицируемости, т.е. возможногоиподтверждения в опыте отличие научного знания от ненаучного. Если невозможно указать какой-либо объект в чувствительном опыте, который соответствует данному понятию, то это понятие лишено смысла.Принцип опровержимости или верификация -теория, которую невозможно опровергнуть никаким способом является ненаучной. Неопровержимость теории представляет собой не достоинство теории, а ее порог. Эпистемологический анархизм («анархистская теория познания») — релятивистская концепция, созданная философом науки, американцем австрийского происхождения Полом Фейерабендом и раскрытая в его работе «Против метода». Этот подход провозглашает отсутствие каких-либо универсальных критериев истинности знания, а навязывание таких критериев государством или обществом рассматривает как препятствие для свободного развития науки. Каждый ученый волен развивать свою идею, какой бы абсурдной или устаревшей она ни казалась, а каждый из нас, в свою очередь, должен быть свободен в выборе, с какими из этих теорий соглашаться и каких взглядов придерживаться.Приверженец эпистемологического анархизма не обосновывает никакой своей позиции и не заявляет о приверженности какой-либо общественной организации или типу идеологии. Он против всяких программ вообще.

31Научное объяснение. Подводящая модель научного объяснения. Объяснение и понимание.Согласно Платоновской традиции объяснить явление значит подвести это явление под общий закон природы. Объяснить явление-значит понять смысл (цель) явления – Аристотелевское представление. Первую традицию развивал позитивизм. Современная формулировка подводящей модели была предложена Гемпелем. он приводит пример: почему радиатор моего автомобиля лопнул. Объяснение: бак полон воды, автомобиль был во дворе, а ночью было мороз. Только с законом физики можно объяснить, что вода при замерзании расширяется. Позитивисты считали, что эта модель объяснения является универсальной. Она применима для объяснения любых явлений.

Антипозитивистко настроенные мыслители возражают против применения методов естественных наук в области истории, психологии. В гуманитарно-соц. науках предполагается объяснение поведения людей. Гуманитарные науки не факты науки, а результаты человеческих действий, которые выражают их цели, мотивы. Поэтому здесь нужен метод понимания.

№32.Теория научных революций Куна.(первая половина XX в.)

Кун-представитель догматизма. Догматизм- твердая приверженность определенного принципа. Кун приверженец экстернализма, т.е. той трактовки развития науки,по которой вгнешние факторы(социальные,культурные,политические) влияют на развитие науки.

1962 г.- книга «Структура научных революций». В этой работе исследуются социокультурные и психологические факторы в деятельности как отдельных ученых, так и исследовательских коллективов. В ней Кун предложил модель развития науки. Развитие науки представляет процесс поочередной смены 2 периодов: 1)период нормальной науки 2)период научной революции (гораздо более редкий в истории развития науки по сравнению с п.норм науки)

Центральное место в концепции Куна занимает понятие парадигмы, или совокупности наиболее общих идей и методологических установок в науке, признаваемых данным научным сообществом. Парадигма-образец решения научных проблем, включающий в себя те исходные предпосылки, которые ученые данной дисциплины принимают на веру. Парадигма-схема, по которой ученые рассуждают, формулируют проблемы, пытаются их решить. Ученые, придерживающиеся 1 парадигмы, составляют науч.сообщества. Парадигму Кун называет «дисциплинарной матрицей». В период “нормальной науки” ученые работают в рамках одной парадигмы, т.е. решают конкретные задачи, сплоченные единством взглядов. Развитие “нормальной науки” в рамках принятой парадигмы длится до тех пор, пока существующая парадигма не утрачивает способности решать научные проблемы. На одном из этапов развития “нормальной науки” непременно возникает несоответствие наблюдений и предсказаний парадигмы, возникают аномалии. Когда таких аномалий накапливается достаточно много, прекращается нормальное течение науки и наступает состояние кризиса, которое разрешается научной революцией, приводящей к ломке старой и созданию новой научной теории — парадигмы. Таким образом, в истории науки длительные периоды норм.науки сменяются краткими периодами научных революций, т.е. старая парадигма сменяется новой.Кун считает, что Развитие науки не является кумулятивным процессом, т.е. не является прибавлением к старым знаниям новых; новая парадигма не может включать старую как частный случай. Кун выдвигает тезис о несоизмеримости парадигм, они заставляют по-разному видеть процесс исследования, говорить на разных языках, по-разному решать задачи. При изменении парадигмы меняется весь мир ученого. Новая парадигма – это своего рода «озарение», «обращение в новую религию»-Кун. Переход от одной парадигмы в другую определяется не только внутринаучными факторами (а именно- аномалиями),но и внешними: философскими, эстетическими, психологическими. В этом и заключается наибольшая заслуга Куна: в проблему решения природы науки он вносит «человеческий фактор»,т.е. социальные и психологические мотивы.(У Поппера же внимание уделяется только логическим правилам).

№33.Рационалистические модели развития научного знания. (Поппер,Лакатос)

Поппер и Лакатос приверженцы интернализма, т.е. в развитии науки пытаются выявить объективные рациональные механизмы.Поппер пытается выявить объективную , т.е. не зависящую от субъекта логику научного познания. По Попперу 3 мира:1)мир внешний 2)мир сознания 3)мир идей научных теорий. Свою задачу Поппер видит в том, чтобы описать 3ий мир. Поппер уверен, что изучение 2ого мира ничего не даёт для изучения 3его. Рост научных знаний подчиняется тем же законам, что и биологическая эволюция. Роль борьбы за существование науки играют критика и эмпирическое опровержение. Лишь те гипотезы, которые выживают, выдерживают критику, принимаются в состав науки.Но и они не могут рассматриваться как абсолютные истины: любое человеческое знание имеет предположительный характер, в любом фрагменте можно усомниться, любое предположение должно быть открыто для критики. Поппер не согласен с идеей догматизма- Поппер считает, что такая приверженность одного принципа превращает науку в псевдонауку, наука перестает развиваться. Проблема:Концепция Поппера не объясняла,почему когда зарождалась аномалия,теория не отбрасывалась?История теории науки показывает,что теории могут существовать долго несмотря на различие теорий-аномалий.

Лакатос (родился в Венгрии, в МГУ защитил диссертацию)-последователь Поппера. Лакатос также считал, что большинство процессов в науке можно объяснить рациональным путём. Лакатос задался объяснить устойчивость развития науки, т.е. то, что Кун назвал «нормальной наукой».

Лакатос предлагает другой модель развития науч.знания.У Поппера это была отдельная теория,а у Лакатоса единицей развития науки выступает научно-исследовательская программа,представляющая серию сменяющих друг друга теорий.Таким образом,не отдельная теория сопоставляется с эмпирическими данными,а целая исследовательская программа.

Исследовательская программа, её структура: 1)жесткое ядро-это метафизика программы, иначе — Философия основания.То,что сохраняется во всех теориях. Сюда входят: 1.наиболее общие представления о реальности, к.описывает данная программа,2.основные законы взаимодействия элементов этой реальности 3.методологические принципы. Механика Ньютона,например,является жестким ядром.

2) защитный пояс, или негативная эвристика —меняется от одной теории к другой. Роль защитного пояса: охрана жесткого ядра от фальсификации. Пример:Аристотель выдвинул теорию движения.(«каждое тело стремиться занять своё естественное положение»).Чтобы вывести тело из его естеств положения,нужно приложить силу.Теория Аристотеля не может объяснить,почему движущийся снаряд продолжает двигаться,хоть на него и действует сила.Была выдвинута защитная гипотеза(защитный пояс):снаряд в воздухе смещает себя, а воздух сзади подталкивает его.

3) позитивная эвристика-стратегия выбора первоочередных проблем, к.должны решать учёные.

Успешно развивающаяся программа приводит к созданию новых теорий,однао со временем эвристическая сила начинает ослабевать: «продолжать ли работать или найти в другую программу?»

Схема структуры исслед.программы:

Лакатос ситал,что ученые могут рационально оценить возможности программы.Предлагает критерий для этой оценки. Программа прогрессирует, если:

1.Новая теория объясняет все факты, к. объясняла предыдущая теория.

2.Новая теория охватывает бОльшую эмпирическую область,чем предыдущая теория.

3.Новая теория делает предсказания,к.подтверждаются.

Каждая теории должна успешно объяснять факты.

Часто бывает так,что научно-исследовательская программа способна только ассимилировать достижения программы конкурента.Лакатос утверждал,что в истории науки очень редко встречаются периоды безраздельного господства одной единственной науч-исслед программы.Обычно в науч дисциплине участвуют несколько альтернативных науч-исслед программ,они конкурируют м/у собой, критикуют друг друга.

№34.Образы человека в истории философии. Особенности познания человека.

I.Образ человека в античной философии.Образ человека-разумное(рациональное)существо.Наиболее ярко идея Homo sapiens выражена у Сократа,Аристотеля. Человек в отличие от животного имеет разум. Разум-проявление мирового логоса.Благодаря разуму человек способен понять и оценить всё сущее, а значит, способен вести добродетельный образ жизни,жить в гармонии с сущим.По мнению Сократа,человек,познавший что есть добро,справедливость,не будет поступать дурно;но важно познать,что есть добро,а что- зло. «Познай самого себя», « Не исследовавший жизнь не стоит того, чтобы жить»-ключевые фразы.

II.образ человека в эпоху эллинизма. Возникают государства с деспотическим типом правления.В этой ситуации мудрость состояла в том, чтобы понять суетность мира, обрести самодостаточность (найти место в мире),найти опору, уверенности в себе.

Школа стоиков. император Аврелий ярко выразил эту мысль(главное в человеке -внутренний принцип): «не разбрасывайся и не суетись,но будь свободным.Всё,что ты видишь,подлежит изменению и скоро исчезнет.размышляй постоянно о том,скольких изменений ты уже был свидетелем.Мир-изменение,жизнь-убеждение.»

III. Образ человека в эпоху христианства.в эту эпоху античный образ Человека трансформировался.По Августину Блаженному вся дохристианская Философия была заражена одной ересью:она превозносила разум как высшую силу человека.Но раузм не может указать нам путь к истине. Человек хотя и был создан по образу и замыслу Бога,всё утратилось после грехопадения Адама.Первоначальная мощь Человека упала, сам человек не может найти путь назад,вернуться к своей изначальной сущности,только с помощью Божьей благодати может вернуться к первонач сущему. Даже Фома Аквинский не рискнул отклониться от этой догмы. Ф.Аквинский признает за человеком гораздо бОльшую власть,чем Августин;но и Ф.Аквинский убежден,что правильно использовать свой разум Человек может только благодаря озарению и Божественному руководству.Таким образом,приходим к отрицанию всех ценностей древнегреч философии.По христианству повиноваться только своему внутреннему принципу(что предписывали стоики)-грех опасный и гордыня!Смирение и самоотречение становится главной христ.добродетелью.Человек представлен не в двух,а в трех измерениях:тело,душа,дух.

Дух-причастность к божественному посредством веры.

IV.Образ Человека в эпоху Возрождения.(XV—XVII вв.) (Эпоха Возрождения является некой «концовкой» Средневековья). Этот образ противоположен идее об изначальной греховности человека. Вырастает новое самосознание человека: гордость, талант; Человек-творец самого себя.Бог дал человеку свободу воли,и человек должен сам определить свое место в мире.

«Трактат о бессмертии души»(Компанаце)-доказывается,что душа ничего не испытывает без тела,мышление зависит от тела,следовательно,душа есть форма тела,поэтому душа смертна.Однако можно возразить.Религия приносит аргумент:человек,лишившийся надежды на награду и страх наказания в мире,будет совершать зло. Предназначение человека по Компанаце не в том,чтобы готовиться к загробной жизни,а в том,чтобы здесь и сейчас бороться за установление нравственного общественного устройства.

Античная метафизика и средневековая теология представляли Вселенную как иерархический порядок,на вершине которого-Человек(Человек-венец природы).Благодаря такой картине Человек чувствует себя уверенно,но вдруг эту теорию Коперник поставил под сомнение.Согласно Копернику мир бесконечен,и в этом бесконечном пространстве Человек лишь малая точка. Джордано Бруно истолковывает в пользу разума: бесконечный универсум побуждает человеческий разум к движению; следовательно ,и разум бесконечен.

Галилей: «в области математики Человек достигает разума,как у Бога».

V.эпоха Просвещения(XVIII в) (Просвещение- период созревания идей, подготовивших французскую революцию и отличавшихся решительным отказом от традиционных способов мышления , а также стремлением заменить их абсолютной верой в способность человеческого разума определять общественную практику.) Лейбниц представлял законы природы как частные законы разума.В эпоху просвещения науч знание,до этого бывшее достоянием узкого круга ученых,распространяется,выходит за пределы университета;главная идея эпохи Просвещения-уверенность в мощи человеческого разума.

*Философский словарь*Эпоха Просвещения породила культ “автономного человека”, способного трезво и глубоко оценивать явления, идеи, нравственные поступки и их следствия. Рационализм и критицизм объявлялись универсальной характеристикой человека. Просветители уделяли значительное внимание человеческой субъективности, т.е. таким компонентам внутреннего мира личности, как разум, чувства, воля. Однако особый акцент они делали именно на разуме, который будто бы обеспечивает относительную целостность личности, отвращая ее от пороков, страстей и других проявлений эмоций. Это не позволяло мыслителям Просвещения последовательно раскрыть проблему человеческой индивидуальности.

VI.В 19-20вв. картина резко меняется:теории трактуют человека как иррациональное,парадоксальное,принципиально(поскольку в нём сталкиваются 2 противоположных начала) трагическое существо.В истории философии 19 век-против традиц классич рационализма,-представители 19-20вв (Ницше,Фрейд,Шопенгауэр,Маркс) ситают,что разум человека не является единым,чистым.

35. Происхождение человека. Факторы антропогенеза. Антропогенез — процесс историко-эволюционного формирования физического типа человека, первоначального развития его трудовой деятельности, речи, а также общества. Эволюция человека, в отличие от эволюции других групп организмов, шла по пути совершенствования и развития мозга, что привело к формированию сознания, мышления, речи. Движущими силами эволюции человека стали как биологические (мутационный процесс, естественный отбор и др.), так и социальные факторы (трудовая деятельность, осуществлявшаяся коллективно, становление общественных отношений). Естественный отбор играл большую роль на ранних стадиях развития человека, но создание им искусственной среды существования и возникновение общества привели сначала к снижению, а затем и полной утрате значения естественного отбора как фактора антропогенеза, что, в свою очередь, прекратило биологическую эволюцию человека Стадный образ жизни также имел большое значение для антропогенеза. Создавалась среда, в которой должны были происходить передача опыта, обучение, выполнение определенных функций отдельными представителями общества. Потребность в передаче информации и координации деятельности отдельных особей стада привела к возникновению речи и развитию языка. Трудовая деятельность, речь, стадный образ жизни привели человека к наращиванию массы мозга, особенно больших полушарий и коры головного мозга – материального субстрата для высшей нервной деятельности. Развитие мозга повысило способность к обучению и оказало влияние на трудовую деятельность.

36. человек как биологическое и социальное существо. Человек является одновременно и биологическим, и социальным существом. Это споров не вызывает. Проблема — влияние какого фактора — наследственности или среды является решающим в развитии человека как человек. Эта дискуссия имеет дальнюю историю. В 80- е годы проблема была сформирована так: природа или воспитание. Существует целый спектр мнений:

  1. Человек является соц. существом, что решающим в формировании человека как человека является влияние соц. культ. среды (социол.)

  2. Человек является таким же биологическим существом, как и другие животные, а влияние соц. культ. фактор не выходит за рамки генетической программы (биол.)

Эволюционист Добжанский (1890). Он написал книгу о генетике. Эти два подхода он назвал мифами. Не хватит знаний, чтоб объяснить эти явления. Он уверен, что хорошо обоснованные научные ответы будут.

Идею о решающей роли сформировал Д. Локк(1690). Эта идея связана с политическими идеями равенства и демократии. Все люди равны от рождения. У всех людей одинаковые права. Если человек позволяет сомневаться о решающей роли среды, то сразу же возникают политические дискуссии.

Маркс утверждает, что сущность человека есть совокупность общественных отношений. С точки зрения марксизма биол.эвол.человека закончилась тогда, когда человек начал трудиться. С этого момента развитие человека подчиняется не биологическим, а социальным законам. Социальная революция уничтожает частную собственность, приводит к изменению природы человека в лучшую сторону. Наличие благоприятной среды недостаточно. Он считает, что человек станет человеком, только трудясь. Он преобразует не только внешнюю среду, но и свою собственную.

Биологический подход. Индийская система каст запрещала смешанные браки. Предполагалось, что качества, необходимые для того, чтобы выполнять определенные профессии, перпедаются по наследству.

Нарцизм. В Германии в 30-х годах был осуществлен проект по выведении лучшей породы человека, который не привел к результатам.

Итальянский психиатр Л. Бронзе утверждал, что склонность к преступности является врожденной.

Генетик Эфрионнсон утверждал, что гениальность является генетически заложенным.

Ошибочно думать о проблеме «природа или воспитание» как «или, или». Все признаки, начиная с биохимических и до культурных, всегда наследственные и всегда детерминированные со средой.

Например, ребенок усваивает язык, а какой язык- зависит от среды. Человек может с рождения быть больным фенилкетонурией, и если он неправильно питается, может наступить смерть. Но когда вовремя ставится диагноз, и назначается соответствующая диета, человек может прожить долго.

Между действиями генов и возникновением признаков вмешиваются сложные процессы развития — онтогенеза. Как взаимодействуют между самой генетической программой и социально – культурные факторы? – главный тезис социобиологов. Человеческие поведения являются результатом естественного отбора и обусловлено генетически, например, моральные нормы являются результатом естественного отбора, они закреплены генетически, они существуют потому, что такое поведение способствует выживанию.

Соц.биология это – междисциплинарное научное направление, изучает биологические основы социального поведения животных и человека, используя данные этологии, генетики, экологии, эволюционной теории, социальной психологии, этнографии и др. представители – Э. Уилсон, Д. Бэрэш, Ч. Ламсден, Дж. Смит, У. Хамилтон.

4. Критерии научного знания. Научное и антинаучное знание.

За всю историю человечество накопило огромное количество различных по своему характеру знаний о мире. Это ставит вопрос о критериях, которые позволили бы отличить научное знание от ненаучного.

Можно выделить 5 критериев научного знания.

1.Системность знания: наука – определенная структура, а не бессвязный набор отдельных частей. Система характеризуется внутренним единством, невозможностью изъятия либо добавления без веских оснований каких-либо элементов в ее структуру. В рамках научного знания есть исходные принципы, фундаментальные понятия (аксиомы), а также знания, выводимые из этих принципов и понятий по законам логики. Кроме того, система включает в себя важные для данной науки интерпретированные опытные факты, эксперименты, математический аппарат, практические выводы и рекомендации.

2.Наличие отработанного механизма для получения новых знаний. Наука – это не просто система знаний, но и деятельность по их получению, что предусматривает не только отработанную методику практического и теоретического исследования, но и наличие людей, специализирующихся на этой деятельности, соответствующих организаций, координирующих исследования, а также необходимых материалов, технологий и средств фиксации информации.

3.Теоретичность знания, определяющая цель научного познания. Этой целью является получение истины ради самой истины, а не ради практического результата. Если наука направлена на решение практических задач, она перестает быть наукой в полном смысле этого слова.

4.Рациональность знания, т.е. получения знания только на основе рациональных процедур. В основе рационального стиля мышления лежит признание существования универсальных, доступных разуму причинных связей, а также формального доказательства в качестве главного средства обоснования знания.

5.Наличие экспериментального метода исследования, мамематизация науки (для науки начиная с Нового времени). Этот критерий связал современную науку с практикой, создал современную цивилизацию, ориентированную на сознательное преображение окружающего мира в интересах человека.

Пользуясь введенными критериями, можно всегда отличить научное знание от ненаучного. Это особенно важно в наши дни, т.к. в последнее время псевдонаука, всегда существовавшая рядом с наукой, пользуется популярностью и привлекает к себе все большее число сторонников и приверженцев.

Опасность псевдонауки заключается в том, что она, пользуясь авторитетом науки, паразитирует на ней. Никакого вклада в развитие подлинной науки псевдонаука не вносит, но претендует на те привилегии, которыми обладает наука.

Важнейшим отличием науки от псевдонауки является содержание знания: утверждения псевдонаук часто не согласуются с установленными фактами, не выдерживают объективной экспериментальной проверки.

Структура псевдонаучных знаний не носит системного характера, отличается фрагментарностью. В результате их обычно невозможно логично вписать в сколько-нибудь подробную картину мира.

Для псевдонауки также свойственен некритический анализ исходных данных, что позволяет принимать в качестве таковых мифы, легенды и т.д.; пренебрежение противоречащими фактами, игнорирование тех данных, которые противоречат доказываемой концепции.

Для того, чтобы отделить науку от псевдонауки, помимо уже названных критериев научности сформулировано несколько важнейших принципов. Первый из них – это принцип верификации, утверждающий, что если какое-либо понятие или суждение сводимо к непосредственному опыту (т.е. эмпирически проверяемо), то оно имеет смысл. Различают непосредственную верификацию, когда происходит прямая проверка утверждений, и косвенную, которая утверждает, что, если невозможно опытным путем подтвердить какое-то понятие или суждение теории, можно ограничиться экспериментальным подтверждением выводов из них.

Но принцип верификации лишь в первом приближении отделяет научное знание от ненаучного. Более точно работает принцип фальсифицируемости, сформулированный крупнейшим философом и методологом науки XX в. К. Поппером. В соответствии с этим принципом научным может считаться только принципиально опровержимое (фальсифицируемое) знание. Давно известно, что никакое количество экспериментальных подтверждений не является достаточным для доказательства теории. Критическое стремление опровергнуть научную теорию является наиболее эффективным путем для подтверждения ее научности и истинности. Критическое опровержение выводов и утверждений науки не дает ей застояться, является важнейшим источником ее роста, хотя и делает любое научное знание гипотетичным, лишая его законченности и абсолютности.

В современной отечественной философии науки тема антинаучного знания получила активное обсуждение. Антинаучное знание рассматривается как достаточно слож­ный феномен, в его структуре преимущественно выделяют два блока.

Первый блок антинаучных концепций составляют различные эзотерические, мистические учения и практики, которые зачастую пытаются истолковать в качестве своего рода научных знаний и описать в наукоподобных терминах. Такого рода антинаучные концепции рожда­ются как результат переноса представлений из соседствующего с наукой обыденного знания, магии и религиозного опыта в сферу науки и, своеобразным образом, маскируется под науку.

Второй блок антинаучных концепций представляет собой совокуп­ность таких антинаучных форм знания, истоки которых коренятся внутри самой науки и активизируются в силу определенных причин. Зачас­тую многие ученые, увлеченные той или иной идеей, претендуют на ра­дикальное изменение научной картины мира, не имея на то достаточных оснований. В этих случаях ученые начинают апеллировать к власти, об­ращаться через СМИ к общественному мнению, в поисках поддержки своих идей.

Существует ряд причин, по которым антинаучное знание устойчиво функционирует, а в особые исторические периоды и активизируется в обществе. Среди таких причин можно выделить, по крайней мере, три группы основных причин: социально-культурные, гносеологические и психологические причины.

Под социально-культурными причинами понимается в первую оче­редь, общий кризис техногенной цивилизации, поиск новых путей разви­тия общества, новых ценностей культуры. В разных областях культуры, в том числе и науке, осуществляется поиск новых мировоззренческих образов, которые могли бы стать базовыми для иного типа цивилизаци-онного развития, призванного найти выход из современных глобальных проблем.

Гносеологические причины связаны с состоянием самой науки, с запаздыванием процессов интеграции все более дифференцирующегося научного знания. Современная наука такова, что процессы ее дифферен­циации явно опережают процессы интеграции в науке. Это побуждает к антинаучным, эзотерическим идеям, которые способны проникать в науку и конкурировать с ней.

К психологическим причинам укоренения антинаучного знания в со­временной культуре можно отнести особенности менталитета, сформи­ровавшегося в эпоху постиндустриального развития общества, а также особенности психологии человека. Психологические причины состоят в том, что признание тех или иных паранормальных феноменов образует компенсаторный психологический механизм, позволяющий «усреднен­ному человеку иметь разрядку от давления будничных проблем».

Оценка последствий укоренения антинауки в культуре, пожалуй, не может носить однозначный характер.

К позитивным моментам укоренения вненаучных и антинаучных форм знания в культуре относят тот факт, что взаимодействие науки с другими формами знания существенно обогащает понятийный и концеп­туальный фонд научного поиска, иногда способствует появлению новых областей знания.

К негативным следствиям укоренения антинаучного знания можно отнести такой момент, что не всегда в основе альтернативных наук лежат интересные течения, довольно часто можно встретить и произвольные выдумки отдельных ученых.

Если говорить об опасности, которую несет в себе феномен анти­науки, то можно вспомнить Дж. Холтона, который говорит об этом следующим образом: «В лице феномена антинауки мы имеем дело с важным общекультурным вызовом, к которому следует отнестись со всей серьезностью».

На мой взгляд, опасность таит в себе не столько антинаука сама по себе, (здесь следует помнить, что понятие «антинаука» является в значи­тельной мере условным, так как объединяет в один конгломерат принци­пиально разные явления), сколько неумение обращаться в определенных условиях (политических, идеологических, в условиях разрозненности научного сообщества) с этим достаточно мощным социокультурным явлением.

В зрелой и развитой культурной среде должны установиться опреде­ленные отношения к любым видам знания. Эти отношения не должны позволить науке вытеснить все многообразие форм вненаучного знания, но они также не должны дать возможность использовать весь массив антинаучного знания для различного рода политических, идеологических манипуляций или авантюрных притязаний отдельных авторов.

Поэтому следует особым образом обратить внимание на то, что диф­ференциация антинаучного знания и разоблачение каждого из его видов являются, безусловно, важными условиями нормального функционирования науки и общества в целом, но недостаточными. Необходимо тщательно разработанная образовательная система, ориентированная на науку, в которой будут подчеркиваться ценности самой науки. Ценность науки на данном этапе может быть обнаружена при правильном рассмотрении и адекватном определении критериев научного знания, выделении в них инвариантного содержания, соответствие которому может быть рассмотрено как механизм, регулирующий грань между научным и антинаучным знанием.

1,Научное и вненаучное знание. Критерии научности

Отличительный признак научного знания по сравнению с другим, вненаучным — это его теоретический характер и непосредственная связь с опытом, посредством которого оно проверяется на истинность или ложность. Цель науки связана с получением новых, достоверных знаний о действительности, которые описывают, объясняют или предсказывают ее процессы и явления.

Наравне с научными знаниями существуют и вненаучные. К ним относят, например, обыденные знания, необходимые в повседневном мире и связанные с удовлетворением естественных потребностей человека в пище, тепле, отдыхе и пр. Эстетические знания отличаются от научных отсутствием аргументированности и доказательности. Религиозные, мистические, эзотерические знания также не являются научными, поскольку не имеют однозначного эмпирического подтверждения. Существует и псевдонаучные знания, к числу которых относят: алхимию, астрологию, спиритуализм, уфологию, экстрасенсорику и т.п.

Довольно специфическим является взаимодействие научных и философских знаний, которые по ряду признаков являются ненаучными. Так, философские знания абстрактны и теоретичны, они не имеют подтверждения опытом. Превращение философских знаний в научные отстаивалось позитивистами, которые игнорировали их мировоззренческие функции. Методологическая роль философии обусловливает ее связь с теоретическими проблемами наук.

Критерии научности позволяют отделить научные знания от вненаучных. К их числу относят: систематичность, теоретическую полноту, логическую правильность, подтверждение опытом, использование научных методов.

Научное познание

Человек с самого момента своего появления на свет стремится познать мир. Делает он это разнообразными путями. Одним из самых верных способов сделать происходящее в мире понятным и открытым является научное познание. Поговорим о том, чем же оно отличается, например, от ненаучного познания.

Самая первая особенность, которой обладает научное познание – это его объективность. Человек, приверженный к научным взглядам, понимает, что все в мире развивается независимо от того, нравится нам это или нет. Частные мнения и авторитеты ничего с этим поделать не могут. И это замечательно, потому что невозможно себе представить иную ситуацию. Мир бы просто оказался в хаосе и вряд ли смог бы существовать.

Другое отличие научного познания – это направленность его результатов в будущее. Не всегда научные открытия дают сиюминутные плоды. Многие из них подвергаются сомнения и гонениям со стороны личностей, которые не хотят признать объективности явлений. Проходит огромное количество времени, пока истинное научное открытие признается состоявшимся. Далеко ходить за примерами не надо. Достаточно вспомнить судьбу открытий Коперника и Галилео Галилея относительно тел солнечной Галактики.

Научное и ненаучное познание всегда находились в противоборстве и это определило еще одну особенность научного познания. Оно обязательно проходит такие этапы, как наблюдение, классификация, описание, эксперимент и объяснение изучаемых естественных явлений. Другим видам эти этапы не присущи вовсе или же они присутствуют в них разрозненно.

Научное познание и научное знание имеют два уровня: эмпирический и теоретический. Эмпирическое научное познание заключается в исследовании фактов и законов, устанавливаемых путем обобщения и систематизации тех результатов, которые получаются путем наблюдений и экспериментов. Эмпирическим способом выявлены, например, закон Шарля о зависимости давления газа и его температуры, закон Гей-Люссака о зависимости объема газа и его температуры, закон Ома о зависимости силы ток от его напряжения и сопротивления.

А теоретическое научное познание более абстрактно рассматривает естественные явления, потому что имеет дело с объектами, которые в обычных условиях наблюдать и изучать невозможно. Таким путем были открыты: закон о всемирном тяготении, о превращении одного вида энергии в другую и его сохранении. Так развивается электронная и генная инженерия. Этот вид познания основан на построении в тесной связи друг с другом принципов, понятий, теоретических схем и логических следствий, вытекающих из исходных утверждений.

Научное познание и научное знание добываются в ходе наблюдений и экспериментов. Эксперимент отличается от наблюдения тем, что у ученого появляется возможность изолировать изучаемый предмет от внешнего воздействия, окружая его специальными, искусственно созданными условиями. Эксперимент может существовать и в мысленном виде. Это происходит тогда, когда невозможно изучать объект из-за дороговизны и сложности требуемого оборудования. Тут используется научное моделирование, в ход пускается творческое воображение ученого, который выдвигает гипотезы.

Научное и ненаучное познание всегда шагают рядом. И хотя они, чаще всего, находятся в противоборстве, нужно сказать о том, что первое невозможно без второго. Нельзя представить себе современную науку без пытливого народного ума, который придумывал мифы, изучал явления в ходе жизненной практики, оставил нашему поколению бесценную копилку народных мудростей, в которых заключен здравый смысл, помогающий нам руководствоваться в жизни. Большая роль в познании мира отводится и предметам искусства. Насколько разнообразна жизнь, настолько многообразны и способы познания ее законов.

научных Vs. Ненаучные методы в бизнес-исследованиях | Малый бизнес

Исследования имеют фундаментальное значение для управления современным бизнесом, но найм сторонней фирмы для проведения вашего исследования может быть дорогостоящим. Чтобы сэкономить средства, многие компании пытаются проводить собственные исследования. Однако, без пристального внимания к научному методу, результаты ваших исследований могут быть бесполезными, вводящими в заблуждение или даже вредными для вашей компании. Целый ряд факторов отличают качественные научные бизнес-исследования от ненаучных усилий.

A Четко определенная цель

Научно-исследовательское исследование пытается ответить на четко определенный вопрос. Характер этого вопроса помогает определить методологию исследования, то, как данные будут проанализированы, и как будут изложены результаты. Слишком часто предприятия рассматривают научные исследования как рыболовные экспедиции, формулируя смутные вопросы типа «Как клиенты относятся к нашему бренду?» или «Каковы лучшие практики продаж?» Более точно сформулированные вопросы, такие как «Какие три основных качества связаны с нашим брендом?» или «Как количество посещений для продажи соотносится с конверсией потенциальных клиентов?» производить результаты, которые более действенны и менее подвержены предвзятому толкованию.

Нейтральная формулировка

Если в методологию исследования входит опрос или фокус-группа, важно, чтобы используемый язык не «телеграфировал» ответ, на который вы надеялись. Это один из аспектов научного метода руководителей может иметь наибольшую сложность. Они так привыкли продвигать свой продукт или услугу, что им трудно быть нейтральным по этому поводу. Но, не обращая пристального внимания на нейтральность вашего инструмента исследования, вы можете легко предложить участникам опроса рассказать вам, что вы хотите услышать, вместо того, чтобы дать вам реальное представление о том, как они думают и ведут себя.

Контролируемые исследования

Надлежащее научное исследование пытается проверить влияние одного изменения в системе, пытаясь предотвратить или отсеять эффекты, вызванные другими изменениями. Такое исследование, как говорят, «контролирует» факторы, которые не изучаются. Часто ученые используют «контрольные группы», которые представляют собой группы субъектов, которые похожи на исследуемую группу, но для которых не изучено изменение или сделано нейтральное изменение (например, вводится плацебо). Этот вид контроля может быть сложным для достижения в бизнес-исследованиях, но это жизненно важно.Например, неспособность контролировать сезонность рынка может заставить вас поверить, что маркетинговая кампания увеличила продажи, хотя на самом деле вы просто сравниваете продажи в межсезонье с продажами в высокий сезон. Чтобы контролировать сезонность, сравните поведение продаж одного рынка, который был подвержен кампании, с поведением аналогичного рынка, которого не было, за тот же период времени.

Правильная выборка

Если ваша целевая группа не настолько мала, чтобы вы могли протестировать всех в ней, вам нужно протестировать некоторое подмножество в этой группе.Важно, чтобы ваша подгруппа точно отражала характеристики целевой группы в целом, известной как «вселенная». Любая существенная разница между вашей тестовой группой и вселенной известна как «смещение выборки». Это одни из самых распространенных проблем, которые возникают в бизнес-исследованиях. Например, если вы пытаетесь проверить рыночную приемлемость нового продукта, отправив опрос по электронной почте в свой список клиентов и проанализировав возвращаемые опросы, вы вводите две формы смещения выборки.Во-первых, вы спрашиваете только своих клиентов. А во-вторых, вы измеряете только тех, кто достаточно заботится о продукте, чтобы ответить. Любой уклон может сделать ваши результаты неприменимыми к рынку в целом.

Статистическая значимость

Не каждое изменение, которое вы измеряете в своих данных, действительно что-то значит. Практически любые явления реального мира, особенно те, которые связаны с людьми, будут в некоторой степени изменяться случайным образом. Статистические тесты на значимость изменения, такие как критерий хи-квадрат, скажут вам, является ли измеренное вами изменение действительным фактором, который вы изучаете, или просто случайным изменением.Он также может сказать вам, какая часть измеренного изменения может быть отнесена к изучаемому фактору.

Научные и ненаучные выводы: теперь с картинками!

Это еще одна попытка понять, что беспокоит людей в деле Маркуса Росса, доктора философии. в науках о Земле и креационисте «Молодая Земля». Здесь я попытался вывести основные гипотезы из моего последнего поста по этой проблеме в блок-схемы *, в надежде, что это облегчит людям понимание того, что они хотят сказать о правильном способе построения научного знания ..

Во-первых, вот процесс, который никто из не считает хорошим описанием того, как прийти к научному выводу:

Вера в то, что не делает это так.Наука — это попытка, которая не связана с тем, что человек считает о мире, а с тем, что можно установить в мире , обычно на основе эмпирических данных.

Беспокойство в деле Маркуса Росса заключалось в том, что его YEC посвятил его взглядам (например, Земле не более 10 000 лет), которые прямо противоречат утверждениям, высказанным в его распространении о изобилии и распространении морских рептилий, которые исчезли около 65 лет. миллион лет назад.Кажется, он утверждает, что не-П, веря в П, и это похоже на ложь. Вот почему я трудился на посту Доппельгангера-Росса, пытаясь выяснить, возможно ли даже или построить хорошее научное знание, веря (по совершенно ненаучным причинам) в обратное.

Мои комментаторы, казалось, разделились в этом. В столбце «вряд ли это возможно» Брайан:

… как ученый, вы привержены идее, что наиболее экономное объяснение, вероятно, является правдой.

и Ларри Моран:

Земле миллиарды лет. Это не теория, это факт. (Там, где факт определен в смысле Гулдиана чего-то такого, что настолько хорошо установлено, что не стоит больше задавать вопросы.) Да, конечно, в нашем мозгу есть место, где мы сохраняем проблеск сомнения, но практика хорошей науки требует что он будет держаться глубоко, если не придет какое-то противоположное свидетельство. Мы только углубимся в это, когда будем играть с философами.

и, возможно, Дэвид Хармон:

Основная часть того, чтобы быть ученым — это способность отложить ваши убеждения. Не ваше неверие — это легко — но ваши убеждения, и особенно те, которые вам действительно нравятся!

, поскольку я полагаю, что предложение серьезного ученого должно быть в состоянии отложить YEC в сторону. Эти ответы, кажется, соответствуют картине производства научных знаний, которая выглядит следующим образом:

Для записи, если вы предпочитаете переключать порядок блоков «Believe that P» и «Conclude P» (и аналогично с соответствующими полями not-P), это нормально для меня.Важной особенностью здесь является то, что эмпирические данные, теории и выводы приводят к тому, что, по вашему мнению, правильно определено как убеждение, и что , полагая, что противоположное тому, чему процесс данных / теории / вывода вынуждает вас верить, будет поразительно плохая вещь.

Другие комментаторы, похоже, хотели сказать, что даже если настоящий Маркус Росс не тот, кого они хотели бы назвать хорошим ученым, двойник Росса мог бы заниматься хорошей наукой, несмотря на его убеждения в YEC.В эту группу входил Пол Шофилд:

… какое значение имеет вера для проделанной работы? Конечно, то, что происходит внутри вашей собственной головы, становится проблемой только в том случае, если оно выходит за рамки этого и влияет на вашу работу и сочинения. …

В случае с гипотетическим здесь, вера полностью отделена от произведенной работы (в противном случае не было бы никакой возможности получить какую-либо докторскую степень или научную наклейку по этому вопросу). Это было бы ничем не отличается от атеиста, выступающего с аргументом для христиан, которые ссылались на Библию.Вы можете не верить, что это правда, но это не мешает вам понять точку зрения других и использовать ее для аргументации.

и Янне:

То, во что он «фактически» верит, конечно, скорее не связано с тем, как его работа должна оцениваться. …

Важное значение имеет качество работы и доказательства, которые он привносит в нее. Остальное действительно не имеет значения.

и лаборатория Лемминга:

Человек, который может решать проблемы, является ученым…. Наука — это деятельность, основанная на результатах. Если это работает, это работает. Является ли он бредовым или нет, не имеет значения, если его работа прозрачна и воспроизводима.

Эти ответы предлагают картину производства научных знаний, которая выглядит следующим образом:

Единственное различие между этой картинкой и последней состоит в том, что нет никаких рамок, связанных с тем, считаете ли вы P или нет-P. Другими словами, то, что вы заключите в этом процессе, определяется процессом данных / теории / вывода, а не тем, во что вы верите.Если это хорошая картина того, как ученые приходят к своим выводам, то для ученого, по крайней мере, или можно сделать вывод P (на основе данных / теории / процесса вывода), полагая (по совершенно отдельным причинам, что он сам признает ненаучным) не-п. Поскольку «Believe not-P» не является частью этого процесса, , а не , приведет вас к научному выводу из not-P.

Если вы серьезный попперианец, вы можете беспокоиться об этих выводах, учитывая возможность новых данных или обновлений в наших теориях или сохраняющуюся проблему индукции.Настоящий Поппериан продолжает кататься на каруселях данных / теории / логического вывода. Это хорошо; прочитайте «Заключить P» как « TENTATIVELY заключите P» и, в случае новой информации, которая может подорвать этот вывод (и мы обещаем, сэр Карл, что мы будем продолжать искать эту информацию!), еще раз проверить имеющиеся данные и теории, чтобы сделать лучший доступный вывод. Это та вещь, на которую указывает Ларри Моран с возможностью «противоположных доказательств» выше. Тем не менее, он признает, что настоящие ученые не продолжают избивать эту (условно) мертвую лошадь, пока Поппер заставляет ее звучать так, как они должны.

Ученые, конечно, люди. Таким образом, у них есть убеждения, и в этом нет ничего плохого. Вопрос в том, существует или должна быть определенная связь между их убеждениями и их научными выводами.

Чувство, которое я получаю из некоторых комментариев, состоит в том, что люди глубоко подозревают, что человек может прийти к научному выводу, что P, если этот человек верит, что не-P. Ученые предпринимают всевозможные усилия, чтобы устранить предвзятость в своей научной работе, чтобы переложить бремя доказательств таким образом, чтобы они не дали несправедливого преимущества в своей интерпретации данных для представления, в которое они предрасположены верить.Конечно, трудно полностью устранить ваши собственные предубеждения, но именно поэтому ученые создают знания в сообществах. Он не станет знанием, пока вы не сможете убедить других в этом сообществе в своих выводах, и то, как вы это делаете, показывает данные / теорию / умозаключения, которые использовались для получения этих выводов.

Может быть, может ли конкретный ученый, работающий в сообществе, быть достаточно беспристрастным, чтобы способствовать созданию хороших знаний — вопрос эмпирический.То, как сообщество будет оценивать, были ли его выводы предвзятыми или непредвзятыми, вероятно, сводится к отображаемым данным / теории / умозаключениям для подтверждения выводов. Это не означает, что убеждение в том, что not-P не может быть релевантным , вызывает необъективных выводов, а скорее то, что это убеждение — не то, что сообщество должно использовать для перехода к , идентифицирует , что выводы являются необъективными. ,

Но, возможно, беспокойство на самом деле выглядит примерно так: Настоящий ученый должен только верить выводам, сделанным с помощью соответствующего процесса обработки данных / теории / вывода. Это будет означать, что научные заключения должны должным образом разбить любые ваши убеждения, которые противоречат им. С этой точки зрения было бы неприемлемо говорить: «Я знаю мое убеждение, что P не является научно обоснованным! и я не собираюсь утверждать это как таковое, будь то другим ученым или не ученым. Тем не менее, в глубине души я верю, что П.»

Опять же, вероятно, существует эмпирический вопрос о том, возможно ли для людей придерживаться противоречивых убеждений. Но должно ли из всех убеждений ученого быть на прочной эмпирической основе? Может ли человек на самом деле соответствовать этому стандарту (не упрощая проблему, веря очень немногим)?

Поверь мне, я понимаю ужас вокруг самого Маркуса Росса. Я буду первым, кто осудит любые аргументы от авторитета наличия геонаук Ph.Д. предложил защищать ЕЭК, а также любые глупые заявления о том, что его ученость и его верующий ЕЭК означают, что ЕЭК представляет собой набор научных убеждений.

Но мне кажется, что цель научного предприятия состоит в том, чтобы найти способы сделать выводы, которые выходят за рамки убеждений любого отдельного ученого. Похоже, что вычеркивание блоков «веры» из блок-схемы не устраняет какие-либо шаги, необходимые для построения надежных научных выводов. Научные выводы вполне могут повлиять на структуры убеждений отдельных ученых, но это вопрос их личного роста, , а не необходимый шаг в построении общего научного знания.

___________
* «Вы используете нарисованных от руки блок-схем ?!» восклицает моя лучшая половина. Да, я. Теперь вы все знаете, что я за луддит. Пожалуйста, извините меня, пока я сбиваю масло.

,
Использование машинного обучения без присмотра для раскрытия скрытых научных знаний | Вахе Цитоян

Становится все труднее идти в ногу с темпами публикации новой научной литературы. Индивидуальному исследователю может потребоваться месяцы, чтобы сделать обширный обзор литературы даже по одной теме. Что если машина сможет за считанные минуты прочитать все статьи, когда-либо опубликованные по определенной теме, и рассказать ученым, как лучше двигаться вперед? Что ж, мы все еще очень далеки от этого, но наше исследование, описанное ниже, предлагает новый подход к использованию научной литературы для поиска материалов с минимальным человеческим наблюдением.

Чтобы компьютерный алгоритм использовал естественный язык, слова должны быть представлены в некоторой математической форме. В 2013 году авторы алгоритма под названием Word2vec [1, 2] нашли интересный способ автоматического изучения таких представлений из большого объема текста. Слова, которые встречаются в схожих контекстах в тексте, часто имеют схожие значения. Следовательно, если нейронная сеть обучена предсказывать соседние слова целевого слова, она будет изучать аналогичные представления для похожих целевых слов.Они показали, что отдельные слова могут быть эффективно представлены как векторы высокой размерности (вложения), и что семантические отношения между словами могут быть представлены как линейные векторные операции (см. Учебное пособие, объясняющее Word2vec более подробно). Одним известным примером такого семантического отношения является выражение

«король» — «королева» ≈ «мужчина» — «женщина» (1),

, где вычитание выполняется между векторами соответствующих слов. Эти семантические отношения между парами слов по обе стороны от (1) представляют концепцию пола.

Рисунок 1. Аналогии между парами слов фиксируются линейными операциями между соответствующими вложениями. Рисунок справа заимствован из [3].

Естественно, что если вместо общих текстовых источников, таких как обычное сканирование или Википедия, мы используем чисто научный текст, который в нашем случае [3] составлял несколько миллионов рефератов материаловедения, то эти векторные операции включают в себя более специализированные знания. Например,

«ZrO2» — «Zr» ≈ «NiO» — «Ni»,

, где приведенные выше выражения представляют понятия оксида.

Другим примером семантических отношений является сходство слов, определяемое точечным произведением (проекцией) вложений. В исходной модели Word2vec слова «большой» и «большой» имеют векторы, которые близки друг к другу (имеют большое произведение точек), но далеки от вектора «Армения». В нашей специализированной модели наиболее похожим словом «LiCoO2» является «LiMn2O4» — оба они являются катодными материалами для литий-ионных аккумуляторов. Фактически, если мы проецируем ≈12 000 самых популярных материалов (более 10 упоминаний в тексте) на 2D-плоскости с использованием t-SNE [4], мы обнаружим, что материалы в основном группируются в соответствии с их приложениями и композиционным сходством.

Рисунок 2: Материалы, используемые для аналогичных применений, а также с одинаковым химическим составом кластеров вместе. Наиболее распространенные элементы в каждом «кластере приложений» соответствуют нашим знаниям в области материаловедения. Каждая диаграмма внизу получается путем подсчета химических элементов в составах материалов из соответствующих прикладных кластеров. Рисунок заимствован из [3].

Теперь мы можем сделать что-то еще более увлекательное и раскрасить «карту материалов» в верхнем левом углу рисунка 2 в соответствии с конкретным применением.Каждая точка, соответствующая одному материалу, может быть окрашена в соответствии со сходством ее внедрения с внедрением слова приложения, например, «Термоэлектрический» (слово, используемое для описания преобразования тепла в электричество и наоборот).

Рисунок 3: Материалы «загораются» в соответствии с их сходством с ключевым словом приложения. Рисунок заимствован из [3].

Как многие из вас могли догадаться, самые яркие пятна на рисунке выше — это хорошо известные термоэлектрические материалы, явно упомянутые в научных аннотациях наряду со словом «термоэлектрический».Тем не менее, некоторые другие яркие пятна никогда не рассматривались как термоэлектрики, поэтому алгоритм указывает на связь, которая явно не написана в тексте. Вопрос в том, могут ли эти материалы быть хорошими термоэлектриками, которые еще предстоит открыть? Удивительно, но ответ — ДА!

Одним из нескольких способов проверки этой гипотезы было обучение встраиванию слов, как если бы мы были в прошлом. Мы удаляли научные рефераты, опубликованные между 2000 и 2018 годами, по одному за год, и обучили 18 различных моделей.Мы использовали каждую из этих моделей для ранжирования материалов в соответствии с их сходством † со словом «термоэлектрика» (интенсивность цвета на рисунке 3) и взяли лучшие 50, которые не были изучены как термоэлектрики на тот год. Оказывается, многие из этих материалов впоследствии были представлены как термоэлектрические в последующие годы, как показано на рисунке ниже.

Рисунок 4: Если бы мы пошли в прошлом году за раз и сделали прогноз, используя только данные, доступные в то время, многие из них уже осуществились бы.Каждая серая линия соответствует прогнозам на данный год, а сплошные красная и синяя линии усредняются по всем прогнозным годам. Рисунок заимствован из [3].

Фактически, одним из 5 главных прогнозов в 2009 году был бы CuGaTe2, который считается одним из лучших современных термоэлектриков, обнаруженных только в 2012 году. Интересно, что в то время как наша рукопись [3] находилась в стадии подготовки и обзора 3, из 50 прогнозов, которые мы сделали со всеми доступными рефератами, также были отмечены хорошие термоэлектрические показатели.

Итак, как это все работает? Мы можем получить некоторые подсказки, взглянув на слова контекста прогнозируемых материалов, и увидим, какие из этих слов контекста имеют высокое сходство как с материалом, так и с ключевым словом приложения «термоэлектрический». Некоторые из наиболее значимых контекстных слов для 3 из 5 наших главных прогнозов показаны ниже.

Рисунок 5. Контекстные слова для 3 из 5 наших главных прогнозов, которые вносят максимальный вклад в прогнозы. Ширина соединительных линий пропорциональна косинусу сходства между словами.Рисунок заимствован из [3].

По сути, алгоритм фиксирует контекстные слова (или, точнее, комбинации контекстных слов), которые важны для того, чтобы материал был термоэлектрическим. Как материаловеды, мы знаем, что, например, халькогениды (класс материалов) часто являются хорошими термоэлектриками и что наличие запрещенной зоны в большинстве случаев имеет решающее значение. Мы видим, как алгоритм узнал это, используя совпадения слов. На приведенном выше графике показаны только соединения первого порядка, но соединения более высокого порядка также могут способствовать прогнозированию.

Для научных приложений обработка естественного языка (НЛП) почти всегда используется в качестве инструмента для извлечения уже известных фактов из литературы, а не для прогнозирования. Это отличается от других областей, таких как прогнозирование стоимости акций, где, например, анализируются новостные статьи о компании, чтобы предсказать, как изменится стоимость ее акций в будущем. Но даже тогда большинство методов передают функции, извлеченные из текста, в другие, более крупные модели, которые используют дополнительные функции из структурированных баз данных.Мы надеемся, что идеи, описанные здесь, будут способствовать прямым, неконтролируемым методам логического вывода, основанным на НЛП, для научных открытий. Word2vec — не самый продвинутый алгоритм NLP, поэтому следующим естественным шагом может стать его замена более новыми, контекстно-зависимыми вложениями, такими как BERT [5] и ELMo [6]. Мы также надеемся, что, поскольку методы, описанные здесь, требуют минимального человеческого контроля, исследователи из других научных дисциплин смогут использовать их для ускорения научных открытий с помощью машин.

† Важным шагом в получении хороших прогнозов было использование выходных вложений (выходной слой нейронной сети Word2vec) для материалов и встраивание слов (скрытый слой нейронной сети Word2vec) для ключевого слова приложения. Это эффективно переводит на предсказание совпадений слов в рефератах. Поэтому алгоритм выявляет потенциальные «пробелы» в исследовательской литературе, такие как химический состав, который исследователи должны изучить в будущем для функциональных применений.Смотрите дополнительные материалы оригинальной публикации для более подробной информации.

Код, который мы использовали для обучения Word2vec и предварительно подготовленных вложений, доступен по адресу https://github.com/materialsintelligence/mat2vec. Гиперпараметры по умолчанию в коде — те, которые используются в этом исследовании.

При небольшом обучении алгоритмы машинного обучения могут раскрыть скрытые научные знания — ScienceDaily

Конечно, компьютеры могут использоваться для игры в шахматы на уровне гроссмейстера (chess_computer), но могут ли они сделать научные открытия? Исследователи из Национальной лаборатории Лоуренса Беркли Министерства энергетики США (лаборатория Беркли) показали, что алгоритм без обучения материальным наукам может сканировать текст миллионов статей и открывать новые научные знания.

Команда, возглавляемая Анубхавом Джайном, ученым из Отдела хранения и распределения ресурсов лаборатории Беркли, собрала 3.3 миллиона тезисов опубликованных материалов научных работ и их подача в алгоритм под названием Word2vec. Анализируя взаимосвязь между словами, алгоритм смог предсказать открытия новых термоэлектрических материалов за годы до этого и предложить еще неизвестные материалы в качестве кандидатов на термоэлектрические материалы.

«Ничего не рассказывая о материаловедении, он изучил такие понятия, как периодическая таблица и кристаллическая структура металлов», — сказал Джайн. «Это намекало на потенциал техники.Но, наверное, самое интересное, что мы выяснили, это то, что вы можете использовать этот алгоритм для устранения пробелов в исследованиях материалов, вещей, которые люди должны изучать, но до сих пор не изучали ».

Выводы были опубликованы 3 июля в журнале Nature . Ведущим автором исследования «Неуправляемые вложения в слова, скрывающие скрытые знания из литературы по материаловедению» является Вахе Цитоян, научный сотрудник лаборатории Беркли, работающий в Google. Наряду с Джейном, исследователи из лаборатории Беркли Кристин Перссон и Гербранд Седер помогли провести исследование.

«В документе установлено, что анализ текста в научной литературе может раскрыть скрытые знания, а извлечение чистого текста может установить базовые научные знания», — сказал Седер, который также назначен на факультет материаловедения и инженерии Калифорнийского университета в Беркли.

Цитоян сказал, что проект был мотивирован трудностью понимания огромного количества опубликованных исследований. «В каждой области исследований существует более 100 лет научной литературы прошлого, и каждую неделю выходит еще десятки исследований», — сказал он.«Исследователь может получить доступ только к части этого. Мы подумали, может ли машинное обучение сделать что-то, чтобы использовать все эти коллективные знания неконтролируемым образом — без необходимости руководства со стороны исследователей-людей?»

‘Король — королева + человек =?’

Команда собрала 3,3 миллиона рефератов из статей, опубликованных в более чем 1000 журналах в период между 1922 и 2018 годами. Word2vec взял каждое из примерно 500 000 различных слов в этих аннотациях и превратил каждое в 200-мерный вектор или массив из 200 чисел.

«Важно не каждое число, а использование чисел, чтобы увидеть, как слова связаны друг с другом», — сказал Джейн, который возглавляет группу, работающую над открытием и разработкой новых материалов для энергетических применений, используя сочетание теории, вычислений, и добыча данных. «Например, вы можете вычитать векторы, используя стандартную векторную математику. Другие исследователи показали, что если вы обучите алгоритм на ненаучных текстовых источниках и возьмете вектор, который получается из« король минус королева », вы получите тот же результат, что и« мужчина минус женщина ».«Это выясняет отношения, а ты ничего не говоришь».

Точно так же, когда он изучал текст в материаловедении, алгоритм смог понять значение научных терминов и понятий, таких как кристаллическая структура металлов, исходя из положения слов в рефератах и ​​их совпадения с другими словами. Например, точно так же, как он мог бы решить уравнение «король — королева + человек», он мог бы выяснить, что для уравнения «ферромагнитный — NiFe + IrMn» ответ будет «антиферромагнитный.»

Word2vec даже смог узнать отношения между элементами в периодической таблице, когда вектор для каждого химического элемента был спроецирован на два измерения.

Прогнозирование открытий на годы вперед

Итак, если Word2vec такой умный, может ли он предсказать новые термоэлектрические материалы? Хороший термоэлектрический материал может эффективно преобразовывать тепло в электричество и сделан из материалов, которые безопасны, распространены и просты в производстве.

Команда лаборатории Беркли выбрала лучших термоэлектрических кандидатов, предложенных алгоритмом, который оценил каждое соединение по сходству его слов-векторов с аналогом слова «термоэлектрик».«Затем они провели расчеты, чтобы проверить предсказания алгоритма.

Из 10 лучших прогнозов они обнаружили, что все вычисленные коэффициенты мощности были немного выше, чем в среднем по известным термоэлектрикам; три лучших кандидата имели коэффициенты мощности выше 95-го процентиля известных термоэлектриков.

Затем они проверили, может ли алгоритм проводить эксперименты «в прошлом», предоставляя ему рефераты только, скажем, до 2000 года. Опять же, из главных прогнозов значительная цифра появилась в более поздних исследованиях — в четыре раза больше, чем если материалы были выбраны случайно.Например, с тех пор были обнаружены три из пяти лучших прогнозов, подготовленных с использованием данных до 2008 года, а остальные два содержат редкие или токсичные элементы.

Результаты были удивительными. «Честно говоря, я не ожидал, что алгоритм будет таким прогнозирующим в отношении будущих результатов», — сказал Джейн. «Я подумал, что, может быть, алгоритм мог бы описывать то, что люди делали раньше, но не придумывать эти разные связи. Я был довольно удивлен, когда увидел не только прогнозы, но и обоснование прогнозов, такие вещи, как наполовину Хойслер структура, которая является действительно горячей кристаллической структурой для термоэлектриков в наши дни.»

Он добавил: «Это исследование показывает, что, если бы этот алгоритм существовал ранее, некоторые материалы могли бы быть обнаружены за много лет». Наряду с исследованием исследователи выпускают лучшие 50 термоэлектрических материалов, предсказанных алгоритмом. Они также выпустят вложения слов, необходимые людям для создания собственных приложений, если они захотят найти, скажем, лучший материал для топологического изолятора.

Далее Джейн сказал, что команда работает над более умным и мощным поисковым механизмом, который позволяет исследователям искать рефераты более полезным способом.

Исследование финансировалось научно-исследовательским институтом Toyota. Другими соавторами исследования являются исследователи лаборатории Беркли Джон Дагделен, Ли Уэстон, Александр Данн и Зикин Ронг, а также исследователь Калифорнийского университета в Беркли Ольга Кононова.

,

Related Posts

Leave A Comment