Шрифт:
Закладка:
Различие между «точными» и «неточными» науками можно легко проследить по результатам проводимых в них исследований. Если в «точных» науках результат обычно выражается в виде математической формулы или в недвусмысленных словесных указаниях, то для «неточных» наук он оформляется как вероятностная математическая или вербальная величина. Тот же закон Ома легко применим во всех случаях, связанных с созданием или починкой электрических приспособлений. Достав небольшой прибор, который замеряет силу тока, мы по нему определяем, где произошел сбой и что нам надо по этому поводу предпринять. Принципиально иной подход принят в приблизительных науках; там следует заранее предусмотреть повторные корректирующие процедуры, как, например, в юриспруденции, где законом предусматриваются суды апелляционного рассмотрения или рассмотрение дел по вновь открывшимся обстоятельствам. При опросах общественного мнения всегда указываются границы вероятностной ошибки, но и в этом случае прогнозы аналитиков во многих опросах зачастую не подтверждаются на практике.
Есть еще один важный нюанс, по которому можно определить, насколько надежны изыскания в той или иной науке. Это — возможность передать некоторые действия людей машине либо иному механическому приспособлению. Только в точных науках такая передача возможна в полной мере, а в неточных приходится учитывать вероятностные результаты. Сегодня этот вопрос особенно актуален в ходе развертывающегося буквально на наших глазах прогресса в информационных технологиях и в быстро развивающейся роботике.
Следует указать, что внедрение технологий возможно и там, и там; проблема заключает в степени вмешательства машин в процесс применения результатов исследований. В точных науках мы не колеблясь передаем машине сложные, но отчетливо сформулированные результаты; в неточных же — всегда предусматривается распределение труда между людьми и техникой. Так, в садоводстве и огородничестве сегодня принято снабжать датчиками каждое отдельное растение. Они замеряют подачу питания, необходимого для нормального роста растения, автоматически передают свои замеры в подающую продукты питания сеть, которая опять же автоматически включается в работу, если это необходимо. Вмешательство человека проявляется лишь в том, что он время от времени проверяет ход происходящего.
В медицинской практике сегодня компьютеру доверяется проводить анализы работы того или иного органа тела. Получаемые результаты поступают на стол эксперту в виде графиков и описаний; специалист производит свой анализ и дает на этом основании рекомендации о лечении выявленных отклонений. Возможно, что в будущем машины сами будут определять способы и средства лечения выявленных заболеваний, но пока мы до этого еще не доросли.
Есть еще один критерий определения «точности» ↔ «неточности» той или иной науки: это — содержание базисного знака (таксона), на который опирается конкретная наука. Обратимся к пирамиде, которую я обычно демонстрирую при классификации семиотических конструкций, и посмотрим на таксоны, представляющие базисные значки различных типов систем. Естественные знаки хотя и выделяют значение своих изображаемых, но при этом нам предстоит выделить их из целого комплекса сопутствующих явлений. Изучая следы, охотник должен понять и учесть все прочие знаки цельной и еще неразделенной картины, — а это непросто.
На следующей ступеньке образных знаков мы уже можем выделить отдельный знак, появляющийся сам по себе, — допустим, отдельную статую. Однако, в большинстве случаев этот знак остается для нас непонятным, пока мы не дадим ему какого-то объяснения, — словесного либо иного. Слово, являющееся базисным знаком языковых систем, более автономно по своему содержанию, нежели естественный или образный знак. И все же его значение приходится дополнительно определять, пользуясь как средствами самого языка, так и данными, заимствованными из внесистемной действительности. Еще более самостоятельным смыслом обладают знаки из систем записи: этот смысл заключается в бинарном соответствии между знаком и его обозначаемым: знак на письме, например, должен быть сопоставлен только с тем звуком устной речи, который он призван изображать.
Наконец, значки формализованных систем приобретают вполне законченный и легко определяемый смысл. Три стула значат именно три, а не четыре и не два предмета, — здесь невозможно ошибиться. Если надо определить количество более точно, то у нас есть все возможности сделать это (дроби разной степени точности или иные промежуточные значения). Есть и неисчисляемые объекты, но тогда уже не приходится обращаться к помощи математики, и она откровенно об этом заявляет. Зато, когда применяется математика, мы приходим к абсолютно однозначным результатам, и поэтому можем передать математические вычисления машине — она это делает лучше и быстрее нас. Для неточных наук применяются еще и процедуры добавочной верификации полученных первоначально результатов. Так в юриспруденции предусмотрены дополнительно к суду первой инстанции суды для обжалования, а в социологии — повторные опросы для уточнения первичных данных.
Основным источником неточности знания в ряде наук можно считать человеческий фактор. Все науки, касающиеся поведения людей, на сегодняшний день можно определить, как неточные. Социальное поведение отдельных личностей очень трудно свести к общему знаменателю; наши взгляды складываются из множества не поддающихся наблюдению и распознанию источников. Поэтому группа наук, возглавляемая социологией, возникла совсем недавно, в XIX столетии. Зачинателем социологии справедливо считается Огюст Конт. В наши дни она расцвела в целую плеяду наук, пользующихся все возрастающей репутацией. Не трудно разглядеть в ней и пути развития, которые ведут к изучению неоднозначно определяемых явлений и к стремлению их упорядочить и формализовать.
Особого внимания заслуживает проблема нравственной составляющей получения нового знания. Я хотел осветить ее в этом разделе, но решил отложить для специального, более глубокого обсуждения. Ниже я попытаюсь продемонстрировать, как мои умозаключения находят подтверждение в некоторых науках неточного плана (см. главу 13).
Юриспруденция как приблизительная наука
Выше мною была упомянута юриспруденция, очень уважаемая наука, которую я все же отношу к «приблизительным областям знания». Увы, но именно по этой причине требуется так много судебных инстанций, каждая из которых занимается вновь и вновь проверкой первичного судебного разбирательства — как по существу событий, так и по поводу их истолкования («квалификации» по юридической терминологии). Тем не менее, довольно часто после того, как приговор или решение вступают в законную силу, обнаруживается, что произошла судебная ошибка. Происходит это в значительной мере потому, что мы имеем дело с человеческими поступками, с их неустойчивостью и сомнениями. А, во-вторых, потому, что человеческие взгляды, на основании которых принимается тот либо иной законодательный акт, часто меняются. Они строятся на очень непостоянной