Научный метод — это эмпирический метод получения знаний , который характеризовал развитие науки по крайней мере с 17 века. Научный метод включает в себя тщательное наблюдение в сочетании со строгим скептицизмом , поскольку когнитивные предположения могут исказить интерпретацию наблюдения . Научное исследование включает в себя создание гипотезы посредством индуктивного рассуждения , ее проверку посредством экспериментов и статистического анализа, а также корректировку или отбрасывание гипотезы на основе результатов. [1] [2] [3]
Хотя процедуры различаются от одной области исследования к другой, лежащий в основе процесс часто схож. Процесс в научном методе включает в себя создание предположений (гипотетических объяснений), выведение прогнозов из гипотез как логических следствий, а затем проведение экспериментов или эмпирических наблюдений на основе этих прогнозов. [4] Гипотеза - это предположение, основанное на знаниях, полученных при поиске ответов на вопрос. Гипотеза может быть очень конкретной или широкой. Затем ученые проверяют гипотезы, проводя эксперименты или исследования. Научная гипотеза должна быть фальсифицируемой , подразумевая, что можно определить возможный результат эксперимента или наблюдения, который противоречит прогнозам, выведенным из гипотезы; в противном случае гипотеза не может быть осмысленно проверена. [5]
Хотя научный метод часто представляется как фиксированная последовательность шагов, он представляет собой скорее набор общих принципов. Не все шаги имеют место в каждом научном исследовании (и не в одинаковой степени), и они не всегда находятся в одном и том же порядке. [6] [7]
История научного метода рассматривает изменения в методологии научного исследования, в отличие от истории самой науки . Разработка правил научного рассуждения не была простой; научный метод был предметом интенсивных и повторяющихся дебатов на протяжении всей истории науки, и выдающиеся натурфилософы и ученые отстаивали первичность того или иного подхода к установлению научного знания.
Различные ранние проявления эмпиризма и научного метода можно найти на протяжении всей истории, например, у древних стоиков , Эпикура , [8] Альхазена , [A] [a] [B] [i] Авиценны , Аль-Бируни , [13] [14] Роджера Бэкона [α] и Уильяма Оккама .
В научной революции XVI и XVII веков некоторые из наиболее важных событий были продвижение эмпиризма Фрэнсисом Бэконом и Робертом Гуком , [17] [18] рационалистический подход , описанный Рене Декартом , и индуктивизм , выдвинутый на первый план Исааком Ньютоном и его последователями. Эксперименты пропагандировались Фрэнсисом Бэконом и проводились Джамбаттистой делла Порта , [19] Иоганном Кеплером , [20] [d] и Галилео Галилеем . [β] Особое развитие получили теоретические работы скептика Франсиско Санчеса , [22] идеалистов, а также эмпириков Джона Локка , Джорджа Беркли и Дэвида Юма . [e]
Морское путешествие из Америки в Европу дало К. С. Пирсу возможность прояснить свои идеи, что постепенно привело к появлению гипотетико-дедуктивной модели . [25] Сформулированная в 20 веке, эта модель претерпела значительные изменения с момента ее первого предложения.
Термин «научный метод» появился в 19 веке в результате значительного институционального развития науки и появления терминологии, устанавливающей четкие границы между наукой и не-наукой, например, «ученый» и «псевдонаука». [26] На протяжении 1830-х и 1850-х годов, когда бэконианство было популярным, натуралисты, такие как Уильям Уэвелл, Джон Гершель и Джон Стюарт Милль, участвовали в дебатах по поводу «индукции» и «фактов» и были сосредоточены на том, как генерировать знания. [26] В конце 19 и начале 20 веков велись дебаты по поводу реализма и антиреализма , поскольку мощные научные теории вышли за рамки наблюдаемого. [27]
Термин «научный метод» вошел в обиход в двадцатом веке; книга Дьюи 1910 года « Как мы думаем » вдохновила на создание популярных руководств, [28] которые появились в словарях и учебниках по естествознанию, хотя единого мнения о его значении не было. [26] Хотя в середине двадцатого века наблюдался рост, [f] к 1960-м и 1970-м годам многочисленные влиятельные философы науки, такие как Томас Кун и Пол Фейерабенд, подвергли сомнению универсальность «научного метода» и, таким образом, в значительной степени заменили понятие науки как однородного и универсального метода на понятие, согласно которому она является неоднородной и локальной практикой. [26] В частности,Пол Фейерабенд в первом издании своей книги «Против метода» 1975 года выступил против существования каких-либо универсальных правил науки ; [27] Карл Поппер [ γ] и Гаух 2003 [6] не согласны с утверждением Фейерабенда.
Более поздние позиции включают эссе физика Ли Смолина 2013 года «Нет научного метода», [30] в котором он поддерживает два этических принципа, [δ] и главу историка науки Дэниела Терса в книге 2015 года « Яблоко Ньютона и другие мифы о науке» , в которой сделан вывод о том, что научный метод является мифом или, в лучшем случае, идеализацией. [31] Поскольку мифы являются убеждениями, [32] они подвержены нарративному заблуждению , как указывает Талеб. [33] Философы Роберт Нола и Говард Сэнки в своей книге 2007 года «Теории научного метода » заявили, что дебаты по поводу научного метода продолжаются, и утверждали, что Фейерабенд, несмотря на название «Против метода» , принял определенные правила метода и попытался обосновать эти правила с помощью метаметодологии. [34] Стэддон (2017) утверждает, что пытаться следовать правилам при отсутствии алгоритмического научного метода является ошибкой; в этом случае «науку лучше всего понимать через примеры». [35] [36] Однако алгоритмические методы, такие как опровержение существующей теории экспериментально, использовались со времен Альхасена (1027) и его «Книги оптики» [ a] и Галилея (1638) и его «Двух новых наук» [ 21] и «Пробирщика» [37] , которые до сих пор остаются научным методом.
Основные элементы научного метода иллюстрируются следующим примером (который имел место в период с 1944 по 1953 год) из открытия структуры ДНК (отмечено знаком 
и с отступом).
Научный метод — это процесс, посредством которого осуществляется наука . [38] Как и в других областях исследования, наука (через научный метод) может основываться на предыдущих знаниях и может унифицировать понимание своих тем изучения с течением времени. [g] Эту модель можно рассматривать как лежащую в основе научной революции . [40]
Весь процесс включает в себя выдвижение предположений ( гипотез ), выведение из них предсказаний как логических следствий, а затем проведение экспериментов, основанных на этих предсказаниях, чтобы определить, была ли верна исходная гипотеза. [4] Однако существуют трудности в формульном изложении метода. Хотя научный метод часто представляется как фиксированная последовательность шагов, эти действия лучше рассматривать как общие принципы. [41] Не все шаги имеют место в каждом научном исследовании (и не в одинаковой степени), и они не всегда выполняются в одном и том же порядке. Как заметил ученый и философ Уильям Уэвелл (1794–1866), «изобретательность, проницательность [и] гениальность» [7] требуются на каждом шагу.
Существуют различные способы описания основного метода, используемого для научного исследования. Научное сообщество и философы науки в целом согласны со следующей классификацией компонентов метода. Эти методологические элементы и организация процедур, как правило, более характерны для экспериментальных наук, чем для социальных наук . Тем не менее, цикл формулирования гипотез, проверки и анализа результатов и формулирования новых гипотез будет напоминать цикл, описанный ниже.Научный метод представляет собой итеративный, циклический процесс, посредством которого информация постоянно пересматривается. [42] [43] Общепризнано, что развитие знаний возможно посредством следующих элементов в различных комбинациях или вкладах: [44] [45]
Каждый элемент научного метода подлежит экспертной оценке на предмет возможных ошибок. Эти действия не описывают все, что делают ученые, но применяются в основном к экспериментальным наукам (например, физике, химии, биологии и психологии). Вышеуказанные элементы часто преподаются в образовательной системе как «научный метод». [C]
Научный метод — это не единый рецепт: он требует интеллекта, воображения и креативности. [46] В этом смысле это не бессмысленный набор стандартов и процедур, которым нужно следовать, а скорее непрерывный цикл, постоянно развивающий более полезные, точные и всеобъемлющие модели и методы. Например, когда Эйнштейн разрабатывал Специальную и Общую теории относительности, он никоим образом не опровергал и не обесценивал Principia Ньютона . Напротив, если астрономически массивное, легкое как перышко и чрезвычайно быстрое убрать из теорий Эйнштейна — все явления, которые Ньютон не мог наблюдать — то уравнения Ньютона — это то, что останется. Теории Эйнштейна являются расширениями и уточнениями теорий Ньютона и, таким образом, повышают доверие к работе Ньютона.
Итеративная [43] прагматическая [12] схема из четырех пунктов выше иногда предлагается в качестве руководства для дальнейших действий: [47]
Итеративный цикл, присущий этому пошаговому методу, идет от пункта 3 к пункту 6 и обратно к пункту 3.
Хотя эта схема описывает типичный метод гипотезы/проверки, [48] многие философы, историки и социологи науки, включая Пола Фейерабенда , [h] утверждают, что такие описания научного метода имеют мало общего с тем, как на самом деле практикуется наука.
В 1950 году было известно, что генетическая наследственность имеет математическое описание, начиная с исследований Грегора Менделя , и что ДНК содержит генетическую информацию ( преобразующий принцип Освальда Эвери ). [50] Но механизм хранения генетической информации (т. е. генов) в ДНК был неясен. Исследователи в лаборатории Брэгга в Кембриджском университете сделали рентгеновские дифракционные снимки различных молекул , начиная с кристаллов соли и переходя к более сложным веществам. Используя подсказки, кропотливо собранные в течение десятилетий, начиная с ее химического состава, было определено, что должно быть возможно охарактеризовать физическую структуру ДНК, и рентгеновские снимки будут средством. [51]
Научный метод зависит от все более сложных характеристик объектов исследования. (Объекты также можно назвать нерешенными проблемами или неизвестными .) [C] Например, Бенджамин Франклин предположил, и правильно, что огни Святого Эльма были электрическими по своей природе , но потребовалась длинная серия экспериментов и теоретических изменений, чтобы установить это. При поиске соответствующих свойств объектов тщательное размышление может также повлечь за собой некоторые определения и наблюдения ; эти наблюдения часто требуют тщательных измерений и/или подсчета, которые могут принимать форму обширного эмпирического исследования .
Научный вопрос может относиться к объяснению конкретного наблюдения , [C], как в «Почему небо голубое?», но также может быть открытым, как в «Как я могу разработать лекарство для лечения этой конкретной болезни?» Этот этап часто включает в себя поиск и оценку доказательств из предыдущих экспериментов, личных научных наблюдений или утверждений, а также работ других ученых. Если ответ уже известен, можно задать другой вопрос, который строится на доказательствах. При применении научного метода к исследованию определение хорошего вопроса может быть очень сложным, и это повлияет на результат расследования. [52]
Систематический, тщательный сбор измерений или подсчетов соответствующих величин часто является критическим различием между псевдонауками , такими как алхимия, и наукой, такой как химия или биология. Научные измерения обычно сводятся в таблицы, графически изображаются или отображаются на карте, и над ними производятся статистические манипуляции, такие как корреляция и регрессия . Измерения могут проводиться в контролируемых условиях, таких как лаборатория, или на более или менее недоступных или не поддающихся манипуляциям объектах, таких как звезды или человеческие популяции. Измерения часто требуют специализированных научных инструментов, таких как термометры , спектроскопы , ускорители частиц или вольтметры , и прогресс в научной области обычно тесно связан с их изобретением и усовершенствованием.
Я не привык утверждать что-либо с уверенностью после одного-двух наблюдений.
— Андреас Везалий (1546) [53]
Научное определение термина иногда существенно отличается от его естественного использования в языке. Например, масса и вес пересекаются по значению в обычном дискурсе, но имеют различные значения в механике . Научные величины часто характеризуются своими единицами измерения , которые впоследствии могут быть описаны в терминах обычных физических единиц при передаче работы.
Новые теории иногда разрабатываются после того, как осознают, что некоторые термины ранее не были достаточно четко определены. Например, первая статья Альберта Эйнштейна по теории относительности начинается с определения одновременности и средств определения длины . Эти идеи были пропущены Исааком Ньютоном со словами: «Я не определяю время , пространство, место и движение , как хорошо известные всем». Затем статья Эйнштейна демонстрирует, что они (а именно, абсолютное время и длина, не зависящие от движения) были приближениями. Фрэнсис Крик предупреждает нас, что при характеристике предмета, однако, может быть преждевременно определять что-то, когда оно остается плохо понятым. [54] В исследовании Криком сознания он на самом деле обнаружил, что легче изучать осознание в зрительной системе , чем изучать свободу воли , например. Его предостерегающим примером был ген; ген был гораздо хуже понят до новаторского открытия Уотсоном и Криком структуры ДНК; было бы контрпродуктивно тратить много времени на определение гена до них.
Гипотеза — это предложенное объяснение явления или, альтернативно, обоснованное предложение, предполагающее возможную корреляцию между или среди набора явлений. Обычно гипотезы имеют форму математической модели . Иногда, но не всегда, они также могут быть сформулированы как экзистенциальные утверждения , утверждающие, что некоторый конкретный случай изучаемого явления имеет некоторые характерные и причинные объяснения, которые имеют общую форму универсальных утверждений , утверждающих, что каждый случай явления имеет определенную характеристику.
Ученые вольны использовать любые имеющиеся у них ресурсы — собственную креативность, идеи из других областей, индуктивные рассуждения , байесовский вывод и т. д. — чтобы представить возможные объяснения изучаемого явления.Альберт Эйнштейн однажды заметил, что «нет логического моста между явлениями и их теоретическими принципами». [58] [i] Чарльз Сандерс Пирс , заимствуя страницу у Аристотеля ( Предыдущая аналитика , 2.25 ) [60], описал начальные стадии исследования , спровоцированные «раздражением сомнения», чтобы рискнуть сделать правдоподобную догадку, как абдуктивное рассуждение . [61] : II, стр.290 История науки полна историй об ученых, заявляющих о «вспышке вдохновения» или догадке, которая затем мотивировала их искать доказательства, чтобы подтвердить или опровергнуть свою идею. Майкл Полани сделал такое творчество центральным элементом своего обсуждения методологии.
Уильям Глен замечает, что [62]
Успех гипотезы или ее служение науке заключается не только в ее воспринимаемой «истине» или способности вытеснять, поглощать или умалять предшествующую идею, но, возможно, в большей степени в ее способности стимулировать исследования, которые прольют свет на… голые предположения и области неопределенности.
— Уильям Глен, Дебаты о массовом вымирании
В целом ученые склонны искать теории, которые являются « элегантными » или « красивыми ». Ученые часто используют эти термины для обозначения теории, которая следует известным фактам, но при этом относительно проста и легка в использовании. Бритва Оккама служит эмпирическим правилом для выбора наиболее желательной среди группы одинаково объяснительных гипотез.
Чтобы свести к минимуму предвзятость подтверждения , возникающую в результате принятия единственной гипотезы, сильный вывод подчеркивает необходимость принятия множественных альтернативных гипотез [63] и избегания артефактов. [64]
Любая полезная гипотеза позволит делать прогнозы , рассуждая, включая дедуктивные рассуждения . [j] Она может предсказать результат эксперимента в лабораторных условиях или наблюдения явления в природе. Прогноз также может быть статистическим и иметь дело только с вероятностями.
Важно, чтобы результат проверки такого прогноза был в данный момент неизвестен. Только в этом случае успешный результат увеличивает вероятность того, что гипотеза верна. Если результат уже известен, он называется следствием и должен был быть уже учтен при формулировании гипотезы.
Если предсказания недоступны для наблюдения или опыта, гипотеза пока не может быть проверена и, таким образом, останется в этой степени ненаучной в строгом смысле. Новая технология или теория может сделать необходимые эксперименты осуществимыми. Например, хотя гипотеза о существовании других разумных видов может быть убедительной с научно обоснованной спекуляцией, ни один известный эксперимент не может проверить эту гипотезу. Поэтому сама наука может мало что сказать о возможности. В будущем новая техника может позволить экспериментальную проверку, и тогда спекуляция станет частью принятой науки.
Например, общая теория относительности Эйнштейна делает несколько конкретных предсказаний о наблюдаемой структуре пространства-времени , например, что свет изгибается в гравитационном поле , и что величина изгиба зависит точным образом от силы этого гравитационного поля. Наблюдения Артура Эддингтона, сделанные во время солнечного затмения 1919 года, подтвердили Общую теорию относительности, а не ньютоновскую гравитацию . [69]
После того, как предсказания сделаны, их можно искать с помощью экспериментов. Если результаты испытаний противоречат предсказаниям, гипотезы, которые их влекут, ставятся под сомнение и становятся менее обоснованными. Иногда эксперименты проводятся неправильно или не очень хорошо спланированы по сравнению с решающим экспериментом . Если экспериментальные результаты подтверждают предсказания, то гипотезы считаются более вероятными, но все равно могут быть неверными и подлежать дальнейшей проверке. Экспериментальный контроль — это метод борьбы с ошибками наблюдения. Этот метод использует контраст между несколькими образцами, или наблюдениями, или популяциями в различных условиях, чтобы увидеть, что меняется или что остается прежним. Мы изменяем условия для актов измерения, чтобы помочь изолировать то, что изменилось. Затем каноны Милля могут помочь нам выяснить, какой фактор является важным. [77] Факторный анализ — это один из методов обнаружения важного фактора в эффекте.
В зависимости от прогнозов эксперименты могут иметь разные формы. Это может быть классический эксперимент в лабораторных условиях, двойное слепое исследование или археологические раскопки . Даже перелет на самолете из Нью-Йорка в Париж — это эксперимент, который проверяет аэродинамические гипотезы, использованные при построении самолета.
Эти учреждения тем самым сводят исследовательскую функцию к затратам/выгодам, [78] которые выражаются в деньгах, а также времени и внимании исследователей, которые должны быть потрачены, [78] в обмен на отчет для их избирателей. [79] Текущие крупные инструменты, такие как Большой адронный коллайдер (LHC) ЦЕРНа, [80] или LIGO , [81] или Национальный центр зажигания (NIF), [82] или Международная космическая станция (МКС), [83] или Космический телескоп Джеймса Уэбба (JWST), [84] [85] влекут за собой ожидаемые затраты в миллиарды долларов и временные рамки, простирающиеся на десятилетия. Такого рода учреждения влияют на государственную политику на национальном или даже международном уровне, и исследователям потребуется общий доступ к таким машинам и их вспомогательной инфраструктуре. [ε] [86]
Ученые предполагают открытость и подотчетность со стороны тех, кто экспериментирует. Подробный учет необходим для помощи в регистрации и сообщении экспериментальных результатов и поддерживает эффективность и целостность процедуры. Они также помогут в воспроизведении экспериментальных результатов, вероятно, другими. Следы этого подхода можно увидеть в работе Гиппарха ( 190–120 гг. до н. э.) при определении значения прецессии Земли, в то время как контролируемые эксперименты можно увидеть в работах аль-Баттани (853–929 гг. н. э.) [87] и Альхазена (965–1039 гг. н. э.). [88] [l] [b]
Научный метод итеративен. На любой стадии можно улучшить его точность и правильность , так что некоторые соображения заставят ученого повторить более раннюю часть процесса. Неспособность разработать интересную гипотезу может привести к тому, что ученый переопределит рассматриваемый предмет. Неспособность гипотезы дать интересные и проверяемые предсказания может привести к пересмотру гипотезы или определения предмета. Неспособность эксперимента дать интересные результаты может привести ученого пересмотреть экспериментальный метод, гипотезу или определение предмета.
Этот способ итерации может охватывать десятилетия, а иногда и столетия. Опубликованные работы могут быть построены на основе. Например: К 1027 году Альхазен , основываясь на своих измерениях преломления света , смог сделать вывод, что внешнее пространство менее плотное, чем воздух , то есть: «тело небес более разрежено, чем тело воздуха». [10] В 1079 году в «Трактате о сумерках » Ибн Муаза был сделан вывод, что атмосфера Земли имеет толщину 50 миль, основываясь на атмосферном преломлении солнечных лучей. [м]
Вот почему научный метод часто представляется как циклический – новая информация приводит к новым характеристикам, и цикл науки продолжается. Собранные измерения могут быть архивированы , переданы дальше и использованы другими.Другие ученые могут начать собственное исследование и присоединиться к процессу на любой стадии. Они могут принять характеристику и сформулировать собственную гипотезу, или они могут принять гипотезу и вывести собственные предсказания. Часто эксперимент не проводится тем, кто сделал предсказание, а характеристика основана на экспериментах, проведенных кем-то другим. Опубликованные результаты экспериментов также могут служить гипотезой, предсказывающей их собственную воспроизводимость.
Наука — это социальное предприятие, и научная работа, как правило, принимается научным сообществом, когда она подтверждена. Важно, что экспериментальные и теоретические результаты должны быть воспроизведены другими в научном сообществе. Исследователи отдали свои жизни за это видение; Георг Вильгельм Рихман был убит шаровой молнией (1753) при попытке повторить эксперимент Бенджамина Франклина с запуском воздушного змея 1752 года . [96]
Если эксперимент невозможно повторить, чтобы получить те же результаты, это означает, что исходные результаты могли быть ошибочными. В результате, обычно один эксперимент проводится несколько раз, особенно когда есть неконтролируемые переменные или другие признаки экспериментальной ошибки . Для получения значимых или удивительных результатов другие ученые также могут попытаться воспроизвести результаты для себя, особенно если эти результаты будут важны для их собственной работы. [97] Воспроизведение стало спорным вопросом в социальной и биомедицинской науке, где лечение назначается группам людей. Обычно экспериментальная группа получает лечение, например, лекарство, а контрольная группа получает плацебо. Джон Иоаннидис в 2005 году указал, что используемый метод привел ко многим результатам, которые невозможно воспроизвести. [98]
Процесс рецензирования включает оценку эксперимента экспертами, которые обычно дают свои мнения анонимно. Некоторые журналы просят экспериментатора предоставить списки возможных рецензентов, особенно если область узкоспециализирована. Рецензирование не подтверждает правильность результатов, а только то, что, по мнению рецензента, сами эксперименты были обоснованными (на основании описания, предоставленного экспериментатором). Если работа проходит рецензирование, которое иногда может потребовать новых экспериментов, запрошенных рецензентами, она будет опубликована в рецензируемом научном журнале . Конкретный журнал, который публикует результаты, указывает на воспринимаемое качество работы. [n]
Ученые обычно осторожны в записи своих данных, требование, продвигаемое Людвиком Флеком (1896–1961) и другими. [99] Хотя обычно это не требуется, их могут попросить предоставить эти данные другим ученым, которые хотят воспроизвести их оригинальные результаты (или части их оригинальных результатов), распространяясь на обмен любыми экспериментальными образцами, которые может быть трудно получить. [100] Для защиты от плохой науки и мошеннических данных правительственные исследовательские грантовые агентства, такие как Национальный научный фонд , и научные журналы, включая Nature и Science , имеют политику, согласно которой исследователи должны архивировать свои данные и методы, чтобы другие исследователи могли проверить данные и методы и развить исследования, которые были проведены ранее. Архивирование научных данных может осуществляться в нескольких национальных архивах в США или во Всемирном центре данных .
Неограниченные принципы науки — стремиться к точности и кредо честности; открытость уже является вопросом степеней. Открытость ограничена общей строгостью скептицизма. И, конечно, вопросом не-науки.
Смолин в 2013 году отстаивал этические принципы, а не давал потенциально ограниченного определения правил исследования. [δ] Его идеи находятся в контексте масштаба науки, основанной на данных, и большой науки , которая увидела возросшую важность честности и, следовательно, воспроизводимости . Он думает, что наука — это коллективное усилие тех, кто имеет аккредитацию и работает в сообществе . Он также предостерегает от чрезмерной бережливости.
Ранее Поппер пошел в своих этических принципах еще дальше, зайдя так далеко, что стал приписывать ценность теориям, только если они были фальсифицируемы. Поппер использовал критерий фальсифицируемости, чтобы отделить научную теорию от теории, подобной астрологии: обе «объясняют» наблюдения, но научная теория берет на себя риск делать предсказания, которые решают, верна она или нет: [101] [102]
«Те из нас, кто не желает подвергать свои идеи риску опровержения, не принимают участия в игре науки».
— Карл Поппер, Логика научного открытия (2002 [1935])
Наука имеет пределы. Эти пределы обычно считаются ответами на вопросы, которые не входят в сферу науки, такие как вера. Наука имеет и другие пределы, поскольку она стремится делать истинные утверждения о реальности. [103] Природа истины и обсуждение того, как научные утверждения соотносятся с реальностью, лучше всего оставить для статьи о философии науки здесь. Более актуальные ограничения проявляются при наблюдении за реальностью.
Естественные ограничения научного исследования состоят в том, что нет чистого наблюдения, поскольку для интерпретации эмпирических данных требуется теория, и наблюдение, таким образом, находится под влиянием концептуальной структуры наблюдателя. [105] Поскольку наука является незавершенным проектом, это приводит к трудностям. А именно, к тому, что делаются ложные выводы из-за ограниченной информации.
Примером здесь являются эксперименты Кеплера и Браге, использованные Хансоном для иллюстрации этой концепции. Несмотря на то, что они наблюдали один и тот же восход Солнца, эти два ученых пришли к разным выводам — их интерсубъективность привела к разным выводам. Иоганн Кеплер использовал метод наблюдения Тихо Браге , который заключался в проецировании изображения Солнца на лист бумаги через отверстие в виде булавки, вместо того, чтобы смотреть прямо на Солнце. Он не согласился с выводом Браге о том, что полные затмения Солнца невозможны, поскольку, в отличие от Браге, он знал, что существуют исторические отчеты о полных затмениях. Вместо этого он пришел к выводу, что полученные изображения будут тем точнее, чем больше отверстие — этот факт теперь является основополагающим для проектирования оптических систем. [d] Другим историческим примером здесь является открытие Нептуна , которое, как считается, было найдено с помощью математики, потому что предыдущие наблюдатели не знали, на что они смотрят. [106]
Научные усилия можно охарактеризовать как поиск истин о естественном мире или как устранение сомнений относительно того же самого. Первое — это прямое построение объяснений из эмпирических данных и логики, второе — сокращение потенциальных объяснений. [ζ] Выше было установлено, что интерпретация эмпирических данных нагружена теорией, поэтому ни один из подходов не является тривиальным.
Вездесущий элемент научного метода — эмпиризм , который утверждает, что знание создается в процессе, включающем наблюдение; научные теории обобщают наблюдения. Это противоречит строгим формам рационализма , который утверждает, что знание создается человеческим интеллектом; позже Поппер уточнил, что оно должно быть построено на предшествующей теории. [108] Научный метод воплощает позицию, что разум сам по себе не может решить конкретную научную проблему; он недвусмысленно опровергает утверждения о том, что откровение , политическая или религиозная догма , апелляции к традиции, общепринятым верованиям, здравому смыслу или текущим теориям представляют собой единственно возможные средства демонстрации истины. [12] [75]
В 1877 году [44] К. С. Пирс охарактеризовал исследование в целом не как стремление к истине как таковой, а как борьбу за то, чтобы уйти от раздражающих, подавляющих сомнений, рожденных неожиданностями, разногласиями и тому подобным, и достичь надежного убеждения, причем убеждение является тем, на основании чего человек готов действовать. Его прагматические взгляды обрамляли научное исследование как часть более широкого спектра и как стимулируемое, как и исследование в целом, фактическим сомнением, а не просто словесным или «гиперболическим сомнением», которое он считал бесплодным. [o] Это «гиперболическое сомнение», против которого здесь выступает Пирс, конечно, является просто другим названием картезианского сомнения , связанного с Рене Декартом . Это методологический путь к определенному знанию путем определения того, в чем нельзя сомневаться.
Строгая формулировка научного метода не всегда соответствует форме эмпиризма , в которой эмпирические данные выдвигаются в форме опыта или других абстрактных форм знания, поскольку в современной научной практике обычно принимается использование научного моделирования и опора на абстрактные типологии и теории. В 2010 году Хокинг предположил, что физические модели реальности следует просто принимать там, где они доказывают, что делают полезные предсказания. Он называет эту концепцию реализмом, зависящим от модели . [111]
Рациональность воплощает в себе сущность здравого рассуждения, краеугольного камня не только в философском дискурсе, но и в сферах науки и практического принятия решений. Согласно традиционной точке зрения, рациональность служит двойной цели: она управляет убеждениями, обеспечивая их соответствие логическим принципам, и направляет действия, направляя их к последовательным и полезным результатам. Такое понимание подчеркивает ключевую роль разума в формировании нашего понимания мира и в информировании о нашем выборе и поведении. [112] В следующем разделе сначала будут рассмотрены убеждения и предубеждения, а затем перейдем к рациональному рассуждению, наиболее связанному с науками.
Научная методология часто предписывает, чтобы гипотезы проверялись в контролируемых условиях, где это возможно. Это часто возможно в определенных областях, таких как биологические науки, и более сложно в других областях, таких как астрономия.
Практика экспериментального контроля и воспроизводимости может иметь эффект уменьшения потенциально вредных эффектов обстоятельств и, в некоторой степени, личной предвзятости. Например, уже существующие убеждения могут изменить интерпретацию результатов, как в случае с предвзятостью подтверждения ; это эвристика , которая заставляет человека с определенным убеждением видеть вещи как подкрепляющие его убеждение, даже если другой наблюдатель может не согласиться (другими словами, люди склонны наблюдать то, что они ожидают наблюдать). [32]
«Действие мысли возбуждается раздражением сомнения и прекращается, когда достигается вера».
— К. С. Пирс , «Как сделать наши идеи ясными» (1877) [61]
Историческим примером является убеждение, что ноги скачущей лошади расставлены в точке, когда ни одна из ног лошади не касается земли, вплоть до того, что это изображение было включено в картины его сторонников. Однако первые покадровые фотографии скачущей лошади Эдварда Мейбриджа показали, что это ложно, и что ноги вместо этого собраны вместе. [113]
Другим важным человеческим предубеждением, которое играет роль, является предпочтение новых, удивительных утверждений (см. Обращение к новизне ), что может привести к поиску доказательств того, что новое является истинным. [114] Плохо подтвержденные убеждения могут быть приняты и применены с помощью менее строгой эвристики. [115]
Голдхабер и Ньето опубликовали в 2010 году наблюдение, что если теоретические структуры со «многими близко соседствующими предметами описываются путем соединения теоретических концепций, то теоретическая структура приобретает надежность, которая делает ее все более трудной – хотя, безусловно, никогда не невозможной – для опровержения». [116] Когда повествование построено, в его элементы становится легче поверить. [117] [33]
Флек (1979), стр. 27 отмечает: «Слова и идеи изначально являются фонетическими и ментальными эквивалентами совпадающих с ними переживаний. ... Такие протоидеи сначала всегда слишком широки и недостаточно специализированы. ... Как только структурно полная и замкнутая система мнений, состоящая из множества деталей и отношений, сформирована, она оказывает стойкое сопротивление всему, что ей противоречит». Иногда эти отношения имеют свои элементы, предполагаемые априори , или содержат какой-то другой логический или методологический изъян в процессе, который в конечном итоге их произвел. Дональд М. Маккей проанализировал эти элементы с точки зрения пределов точности измерения и связал их с инструментальными элементами в категории измерения. [η]
Идея о существовании двух противоположных обоснований истины проявлялась на протяжении всей истории научного метода как анализ против синтеза, не-усиливающее/усиливающее или даже подтверждение и верификация. (И есть другие виды рассуждений.) Один из них заключается в использовании того, что наблюдается, для построения фундаментальных истин, а другой — в выведении из этих фундаментальных истин более конкретных принципов. [118]
Дедуктивное рассуждение — это построение знаний на основе того, что было показано как истинное ранее. Оно требует предположения факта, установленного ранее, и, учитывая истинность предположений, обоснованный вывод гарантирует истинность заключения. Индуктивное рассуждение строит знания не на установленной истине, а на совокупности наблюдений. Оно требует строгого скептицизма в отношении наблюдаемых явлений, поскольку когнитивные предположения могут исказить интерпретацию первоначальных восприятий. [119]
Пример того, как работают индуктивные и дедуктивные рассуждения, можно найти в истории теории гравитации . [p] Потребовались тысячи лет измерений, проведенных халдейскими , индийскими , персидскими , греческими , арабскими и европейскими астрономами, чтобы полностью записать движение планеты Земля . [q] Затем Кеплер (и другие) смогли построить свои ранние теории, обобщив собранные данные индуктивным путем , а Ньютон смог объединить предшествующую теорию и измерения в следствия своих законов движения в 1727 году. [r]
Другим распространенным примером индуктивного рассуждения является наблюдение контрпримера к текущей теории , вызывающее потребность в новых идеях. Леверье в 1859 году указал на проблемы с перигелием Меркурия , которые показали, что теория Ньютона по крайней мере неполна. Наблюдаемое различие прецессии Меркурия между ньютоновской теорией и наблюдением было одной из вещей, которая пришла в голову Эйнштейну как возможная ранняя проверка его теории относительности . Его релятивистские вычисления соответствовали наблюдению гораздо лучше, чем ньютоновская теория. [s] Хотя сегодняшняя Стандартная модель физики предполагает, что мы все еще не знаем по крайней мере некоторых концепций, окружающих теорию Эйнштейна, она верна и по сей день и строится дедуктивно.
Теория, которая предполагается как истинная и впоследствии достраивается, является распространенным примером дедуктивного рассуждения. Теория, основанная на достижении Эйнштейна, может просто утверждать, что «мы показали, что этот случай удовлетворяет условиям, при которых применяется общая/специальная теория относительности, поэтому ее выводы также применимы». Если было правильно показано, что «этот случай» удовлетворяет условиям, следует вывод. Расширением этого является предположение о решении открытой проблемы. Этот более слабый вид дедуктивного рассуждения будет использоваться в текущих исследованиях, когда несколько ученых или даже группы исследователей постепенно решают конкретные случаи, работая над доказательством более крупной теории. Это часто приводит к тому, что гипотезы снова и снова пересматриваются по мере появления новых доказательств.
Этот способ представления индуктивного и дедуктивного рассуждения частично объясняет, почему наука часто представляется как цикл итерации. Важно помнить, что основы этого цикла лежат в рассуждении, а не только в следовании процедуре.
Утверждениям о научной истине можно противостоять тремя способами: фальсифицируя их, подвергая сомнению их достоверность или утверждая, что само утверждение непоследовательно. [t] Под непоследовательностью здесь понимаются внутренние ошибки в логике, например, утверждение, что противоположности истинны; фальсификацию Поппер назвал бы честной работой по выдвижению предположений и опровержению [29] — достоверность, возможно, является тем местом, где легче всего возникают трудности в различении истины и лжи.
Измерения в научной работе обычно сопровождаются оценками их неопределенности . [78] Неопределенность часто оценивается путем проведения повторных измерений желаемой величины. Неопределенности также могут быть рассчитаны путем рассмотрения неопределенностей отдельных используемых базовых величин. Количество вещей, например, количество людей в стране в определенное время, также может иметь неопределенность из-за ограничений сбора данных . Или же подсчеты могут представлять собой выборку желаемых величин с неопределенностью, которая зависит от используемого метода выборки и количества взятых образцов.
В случае неточности измерения будет просто «вероятное отклонение», выражающееся в выводах исследования. Статистика — это другое. Индуктивное статистическое обобщение возьмет выборочные данные и экстраполирует более общие выводы, которые должны быть обоснованы — и тщательно изучены. Можно даже сказать, что статистические модели всегда полезны, но никогда не являются полным представлением обстоятельств .
В статистическом анализе ожидаемая и неожиданная предвзятость является важным фактором. [124] Вопросы исследования , сбор данных или интерпретация результатов — все это подвергается более тщательной проверке, чем в комфортных логических средах. Статистические модели проходят процесс проверки , для которого можно даже сказать, что осознание потенциальных предвзятостей важнее жесткой логики; в конце концов, ошибки в логике легче найти в экспертной оценке . [u] В более общем плане, претензии на рациональное знание, и особенно на статистику, должны быть помещены в соответствующий контекст. [119] Простые утверждения, такие как «9 из 10 врачей рекомендуют», поэтому имеют неизвестное качество, поскольку они не оправдывают свою методологию.
Незнание статистических методологий может привести к ошибочным выводам. Отказываясь от простого примера, [v] взаимодействие множественных вероятностей — это то, где, например, медицинские специалисты [126] продемонстрировали отсутствие надлежащего понимания. Теорема Байеса — это математический принцип, описывающий, как постоянные вероятности корректируются с учетом новой информации. Парадокс мальчика или девочки — распространенный пример. В представлении знаний байесовская оценка взаимной информации между случайными величинами — это способ измерения зависимости, независимости или взаимозависимости информации, находящейся под пристальным вниманием. [127]
Помимо обычно ассоциируемой методологии опроса полевых исследований , эта концепция вместе с вероятностным рассуждением используется для продвижения областей науки, где объекты исследования не имеют определенных состояний бытия. Например, в статистической механике .
Гипотетико -дедуктивная модель , или метод проверки гипотез, или «традиционный» научный метод, как следует из названия, основан на формировании гипотез и их проверке посредством дедуктивного рассуждения . Гипотеза, утверждающая импликации, часто называемые предсказаниями , которые можно опровергнуть посредством эксперимента, имеет здесь центральное значение, поскольку проверяется не гипотеза, а ее импликации. [128] По сути, ученые будут смотреть на гипотетические следствия, которые содержит (потенциальная) теория , и доказывать или опровергать их вместо самой теории. Если экспериментальная проверка этих гипотетических следствий показывает, что они ложны, из этого логически следует, что часть теории, которая их подразумевала, также была ложной. Однако, если они показывают себя истинными, это не доказывает теорию окончательно.
Логика этого тестирования — это то , что позволяет этому методу исследования быть обоснованным дедуктивно. Сформулированная гипотеза предполагается «истинной», и из этого «истинного» утверждения выводятся импликации. Если последующие тесты показывают, что импликации ложны, то отсюда следует, что гипотеза также ложна. Если тест показывает, что импликации истинны, будут получены новые идеи. Важно знать, что положительный тест здесь в лучшем случае будет сильно подразумевать, но не окончательно доказывать проверенную гипотезу, поскольку дедуктивный вывод (A ⇒ B) не эквивалентен этому; только (¬B ⇒ ¬A) является допустимой логикой. Однако их положительные результаты, как выразился Гемпель, предоставляют «по крайней мере некоторую поддержку, некоторое подтверждение или подкрепление для нее». [129] Вот почему Поппер настаивал на том, чтобы выдвинутые гипотезы были фальсифицируемыми, поскольку успешные тесты мало что подразумевают в противном случае. Как выразился Джиллис , «успешные теории — это те, которые выдерживают устранение посредством фальсификации». [128]
Дедуктивное рассуждение в этом режиме исследования иногда будет заменяться абдуктивным рассуждением — поиском наиболее правдоподобного объяснения посредством логического вывода. Например, в биологии, где общих законов мало, [128] поскольку обоснованные выводы опираются на прочные предпосылки. [119]
Индуктивистский подход к получению научной истины впервые стал известен благодаря Фрэнсису Бэкону и особенно Исааку Ньютону и его последователям. [130] После создания HD-метода его часто откладывали в сторону как что-то вроде «рыболовной экспедиции». [128] Он все еще в некоторой степени действителен, но сегодняшний индуктивный метод часто далек от исторического подхода — масштаб собранных данных придает методу новую эффективность. Он больше всего связан с проектами по добыче данных или крупномасштабными проектами наблюдений. В обоих этих случаях часто вообще не ясно, какими будут результаты предлагаемых экспериментов, и, таким образом, знание возникнет после сбора данных посредством индуктивного рассуждения. [r]
Там, где традиционный метод исследования делает и то, и другое, индуктивный подход обычно формулирует только исследовательский вопрос , а не гипотезу. Вместо этого, следуя первоначальному вопросу, определяется подходящий «высокопроизводительный метод» сбора данных, полученные данные обрабатываются и «очищаются», а затем делаются выводы. «Это смещение фокуса возвышает данные до высшей роли раскрытия новых идей самим по себе». [128]
Преимущество индуктивного метода перед методами, формулирующими гипотезу, заключается в том, что он по сути свободен от «предвзятых мнений исследователя» относительно своего предмета. С другой стороны, индуктивное рассуждение всегда связано с мерой уверенности, как и все индуктивно обоснованные выводы. [128] Однако эта мера уверенности может достигать довольно высоких степеней. Например, при определении больших простых чисел , которые используются в программном обеспечении для шифрования . [131]
Математическое моделирование или аллохтонное рассуждение, как правило, представляет собой формулировку гипотезы с последующим построением математических конструкций, которые можно проверить вместо проведения физических лабораторных экспериментов. Этот подход имеет два основных фактора: упрощение/абстракция и, во-вторых, набор правил соответствия. Правила соответствия излагают, как построенная модель будет соотноситься с реальностью — как выводится истина; и упрощающие шаги, предпринимаемые при абстракции данной системы, заключаются в сокращении факторов, которые не имеют значения, и тем самым уменьшении неожиданных ошибок. [128] Эти шаги также могут помочь исследователю в понимании важных факторов системы, того, насколько далеко может зайти бережливость, пока система не станет все более и более неизменной и, следовательно, стабильной. Экономия и связанные с ней принципы более подробно рассматриваются ниже.
После того, как этот перевод в математику завершен, полученная модель, вместо соответствующей системы, может быть проанализирована с помощью чисто математических и вычислительных средств. Результаты этого анализа, конечно, также чисто математические по своей природе и переводятся обратно в систему, как она существует в реальности, с помощью ранее определенных правил соответствия — итерации после обзора и интерпретации результатов. Способ обоснования таких моделей часто будет математически дедуктивным — но они не обязаны быть таковыми. Примером здесь являются симуляции Монте-Карло . Они генерируют эмпирические данные «произвольно», и, хотя они, возможно, не смогут раскрыть универсальные принципы, они, тем не менее, могут быть полезны. [128]
Научное исследование обычно направлено на получение знаний в форме проверяемых объяснений [132] [74] , которые ученые могут использовать для прогнозирования результатов будущих экспериментов. Это позволяет ученым лучше понять изучаемую тему, а затем использовать это понимание для вмешательства в ее причинные механизмы (например, для лечения болезней). Чем лучше объяснение делает прогнозы, тем полезнее оно часто может быть, и тем больше вероятность того, что оно продолжит объяснять совокупность доказательств лучше, чем его альтернативы. Наиболее успешные объяснения — те, которые объясняют и делают точные прогнозы в широком диапазоне обстоятельств — часто называются научными теориями . [C]
Большинство экспериментальных результатов не приводят к большим изменениям в человеческом понимании; улучшения в теоретическом научном понимании обычно являются результатом постепенного процесса развития с течением времени, иногда в разных областях науки. [133] Научные модели различаются по степени, в которой они были экспериментально проверены и как долго, а также по их принятию в научном сообществе. В целом, объяснения становятся принятыми с течением времени по мере накопления доказательств по данной теме, и рассматриваемое объяснение оказывается более мощным, чем его альтернативы при объяснении доказательств. Часто последующие исследователи переформулируют объяснения с течением времени или объединяют объяснения, чтобы получить новые объяснения.
Научное знание тесно связано с эмпирическими данными и может оставаться подверженным фальсификации , если новые экспериментальные наблюдения несовместимы с тем, что обнаружено. То есть, никакая теория не может считаться окончательной, поскольку могут быть обнаружены новые проблемные доказательства. Если такие доказательства найдены, может быть предложена новая теория или (чаще) обнаруживается, что изменений в предыдущей теории достаточно для объяснения новых доказательств. Сила теории связана с тем, как долго она сохранялась без существенных изменений своих основных принципов.
Теории также могут быть включены в другие теории. Например, законы Ньютона объяснили тысячи лет научных наблюдений планет почти идеально. Однако затем эти законы были определены как частные случаи более общей теории ( относительности ), которая объяснила как (ранее необъясненные) исключения из законов Ньютона, так и предсказала и объяснила другие наблюдения, такие как отклонение света под действием гравитации . Таким образом, в некоторых случаях независимые, несвязанные научные наблюдения могут быть связаны, объединены принципами возрастающей объяснительной силы. [134] [116]
Поскольку новые теории могут быть более всеобъемлющими, чем те, что им предшествовали, и, таким образом, быть в состоянии объяснить больше, чем предыдущие, последующие теории могут быть в состоянии соответствовать более высокому стандарту, объясняя больший объем наблюдений, чем их предшественники. [134] Например, теория эволюции объясняет разнообразие жизни на Земле , то, как виды адаптируются к своей среде, и многие другие закономерности, наблюдаемые в естественном мире; [135] [136] ее последней крупной модификацией было объединение с генетикой для формирования современного эволюционного синтеза . В последующих модификациях она также включила аспекты многих других областей, таких как биохимия и молекулярная биология .
В ходе истории одна теория сменяла другую, и некоторые предлагали дальнейшую работу, в то время как другие, казалось, довольствовались только объяснением явлений. Причины, по которым одна теория заменяла другую, не всегда очевидны или просты. Философия науки включает в себя вопрос: каким критериям удовлетворяет «хорошая» теория . Этот вопрос имеет долгую историю, и многие ученые, а также философы, рассматривали его. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность выбрать одну теорию как предпочтительную другой, не внося когнитивных предубеждений . [137] Хотя разные мыслители подчеркивают разные аспекты, [ι] хорошая теория:
Пытаясь найти такие теории, ученые, учитывая отсутствие эмпирических данных, будут стараться придерживаться:
Цель здесь — сделать выбор между теориями менее произвольным. Тем не менее, эти критерии содержат субъективные элементы и должны рассматриваться скорее как эвристика , чем как окончательный критерий. [κ] Кроме того, такие критерии не обязательно делают выбор между альтернативными теориями. Цитата из Bird : [143]
«[Такие критерии] не могут определять научный выбор. Во-первых, то, какие характеристики теории удовлетворяют этим критериям, может быть спорным ( например, касается ли простота онтологических обязательств теории или ее математической формы?). Во-вторых, эти критерии неточны, и поэтому есть место для разногласий относительно степени их соблюдения. В-третьих, могут быть разногласия относительно того, как их следует взвешивать относительно друг друга, особенно когда они противоречат друг другу».
Также спорно, удовлетворяют ли существующие научные теории всем этим критериям, которые могут представлять цели, которые еще не достигнуты. Например, объяснительная сила по всем существующим наблюдениям не удовлетворяется ни одной теорией в настоящий момент. [144] [145]
Желаемые условия «хорошей» теории обсуждались на протяжении столетий, возможно, даже раньше, чем бритва Оккама , [w], которая часто воспринимается как атрибут хорошей теории. Наука старается быть простой. Когда собранные данные подтверждают множественные объяснения, наиболее простое объяснение явлений или наиболее простое формирование теории рекомендуется принципом бережливости. [146] Ученые заходят так далеко, что называют простые доказательства сложных утверждений красивыми .
Мы не должны допускать никаких других причин естественных явлений, кроме тех, которые являются одновременно истинными и достаточными для объяснения их проявлений.
- Исаак Ньютон, Philosophiæ Naturalis Principia Mathematica (1723 [3-е изд.]) [1]
Концепция бережливости не должна подразумевать полную бережливость в стремлении к научной истине. Общий процесс начинается с противоположного конца, где существует огромное количество потенциальных объяснений и общий беспорядок. Пример можно увидеть в процессе Пола Кругмана , который явно «осмеливается быть глупым». Он пишет, что в своей работе над новыми теориями международной торговли он просматривал предыдущие работы с открытым настроем и расширял свою первоначальную точку зрения даже в маловероятных направлениях. Как только у него был достаточный объем идей, он пытался упростить и таким образом найти то, что работало среди того, что не работало. Специфика Кругмана здесь заключалась в том, чтобы «подвергнуть сомнению вопрос». Он признал, что предыдущие работы применяли ошибочные модели к уже имеющимся доказательствам, комментируя, что «интеллектуальные комментарии были проигнорированы». [147] Таким образом, затрагивая необходимость преодоления общей предвзятости по отношению к другим кругам мысли. [148]
Бритва Оккама может подпадать под категорию «простая элегантность», но можно утверждать, что экономия и элегантность тянут в разные стороны. Введение дополнительных элементов может упростить формулировку теории, тогда как упрощение онтологии теории может привести к увеличению синтаксической сложности. [142]
Иногда ad hoc-модификации неудачной идеи также могут быть отклонены как не имеющие «формальной элегантности». Это обращение к тому, что можно назвать «эстетикой», трудно охарактеризовать, но по сути это своего рода знакомство. Хотя аргумент, основанный на «изящности», спорен, а чрезмерная опора на знакомство породит застой. [139]
Принципы инвариантности были темой в научных работах, и особенно в физике, по крайней мере с начала 20-го века. [θ] Основная идея здесь заключается в том, что хорошие структуры, которые следует искать, — это те, которые не зависят от перспективы, идея, которая, конечно, была представлена ранее, например, в « Методах различия и согласия» Милля — методах, которые будут отсылать в контексте контраста и инвариантности. [149] Но, как это обычно бывает, есть разница между чем-то, являющимся базовым соображением, и чем-то, чему придается вес. Принципы инвариантности получили вес только после появления теорий относительности Эйнштейна, которые свели все к отношениям и, таким образом, были принципиально неизменными, не подлежащими изменению. [150] [x] Как сказал Дэвид Дойч в 2009 году: «поиск трудноизменяемых объяснений является источником всего прогресса». [141]
Примером здесь может служить один из мысленных экспериментов Эйнштейна . Лаборатория, подвешенная в пустом пространстве, является примером полезного инвариантного наблюдения. Он представлял себе отсутствие гравитации и экспериментатора, свободно плавающего в лаборатории. — Если теперь некая сущность потянет лабораторию вверх, равномерно ускоряясь, экспериментатор воспримет результирующую силу как гравитацию. Однако сущность будет чувствовать работу, необходимую для непрерывного ускорения лаборатории. [x] Благодаря этому эксперименту Эйнштейн смог уравнять гравитационную и инертную массу; нечто, необъяснимое законами Ньютона, и ранний, но «мощный аргумент в пользу обобщенного постулата относительности». [151]
Черта, которая предполагает реальность, всегда есть некая инвариантность структуры, независимая от аспекта, проекции.
— Макс Борн , «Физическая реальность» (1953), 149 — цитируется Вайнертом (2004) [140]
Обсуждение инвариантности в физике часто ведется в более конкретном контексте симметрии . [150] Пример Эйнштейна выше, на языке Милля, был бы соглашением между двумя значениями. В контексте инвариантности это переменная, которая остается неизменной через некое преобразование или изменение перспективы. А обсуждение, сосредоточенное на симметрии, будет рассматривать две перспективы как системы, которые разделяют соответствующий аспект и, следовательно, симметричны.
Связанные здесь принципы — фальсифицируемость и проверяемость . Противоположностью чему-то, что трудно поддается изменению, являются теории, которые сопротивляются фальсификации — разочарование, которое красочно выразил Вольфганг Паули , как то, что они « даже не ошибочны ». Важность фальсифицируемости научных теорий находит особое внимание в философии Карла Поппера. Более широкий взгляд здесь — проверяемость, поскольку он включает первое и допускает дополнительные практические соображения. [152] [153]
Философия науки рассматривает логику, лежащую в основе научного метода, то, что отделяет науку от не-науки , и этику , которая подразумевается в науке. Существуют основные предположения, выведенные из философии по крайней мере одним выдающимся ученым, [D] [154], которые формируют основу научного метода, а именно, что реальность объективна и последовательна, что люди обладают способностью точно воспринимать реальность и что существуют рациональные объяснения для элементов реального мира. [154] Эти предположения из методологического натурализма формируют основу, на которой может быть основана наука. Логический позитивизм , эмпиризм , фальсификационизм и другие теории критиковали эти предположения и давали альтернативные описания логики науки, но каждая из них также сама подвергалась критике.
Существует несколько видов современных философских концептуализаций и попыток определения метода науки. [λ] Одна из них предпринята унификаторами , которые утверждают, что существует единое определение, которое полезно (или, по крайней мере, «работает» в каждом контексте науки). Плюралисты , утверждающие, что степени науки слишком раздроблены для того, чтобы универсальное определение ее метода было полезным. И те, кто утверждает, что сама попытка определения уже вредна для свободного потока идей.
Кроме того, существуют взгляды на социальную структуру, в которой осуществляется наука, и влияние социальной среды науки на исследования. Также существует «научный метод», популяризированный Дьюи в « Как мы думаем» (1910) и Карлом Пирсоном в «Грамматике науки» (1892), который используется в образовании довольно некритически.
Научный плюрализм — это позиция в философии науки , которая отвергает различные предлагаемые единства научного метода и предмета. Научные плюралисты считают, что наука не едина одним или несколькими из следующих способов: метафизика ее предмета, эпистемология научного знания или методы и модели исследования , которые следует использовать. Некоторые плюралисты считают, что плюрализм необходим из-за природы науки. Другие говорят, что, поскольку научные дисциплины уже различаются на практике, нет никаких оснований полагать, что это различие неверно, пока конкретное объединение не будет эмпирически доказано. Наконец, некоторые считают, что плюрализм должен быть разрешен по нормативным причинам, даже если единство возможно в теории.
Унификационизм в науке был центральным принципом логического позитивизма . [156] [157] Различные логические позитивисты трактовали эту доктрину несколькими различными способами, например, как редукционистский тезис о том, что объекты, исследуемые специальными науками, сводятся к объектам общей, предположительно более базовой области науки, обычно считающейся физикой; как тезис о том, что все теории и результаты различных наук могут или должны быть выражены на общем языке или «универсальном сленге»; или как тезис о том, что все специальные науки разделяют общий научный метод. [y]
Развитие этой идеи затрудняется стремительным развитием технологий, открывшим множество новых способов смотреть на мир.
Тот факт, что стандарты научного успеха меняются со временем, не только затрудняет философию науки; он также создает проблемы для общественного понимания науки. У нас нет фиксированного научного метода, вокруг которого можно было бы сплотиться и который можно было бы защищать.
— Стивен Вайнберг , 1995 [155]
Пол Фейерабенд исследовал историю науки и пришел к отрицанию того, что наука на самом деле является методологическим процессом. В своей книге «Против метода» он утверждал, что ни одно описание научного метода не может быть достаточно широким, чтобы включить все подходы и методы, используемые учеными, и что не существует полезных и свободных от исключений методологических правил, регулирующих прогресс науки. По сути, он сказал, что для любого конкретного метода или нормы науки можно найти исторический эпизод, когда ее нарушение способствовало прогрессу науки. Он в шутку предположил, что если верующие в научный метод хотят выразить единое универсальное правило, это должно быть «все дозволено». [159] Однако, как утверждалось до него, это неэкономично; решатели проблем и исследователи должны быть благоразумны со своими ресурсами во время своего исследования. [E]
Более общий вывод против формализованного метода был найден в ходе исследования, включающего интервью с учеными относительно их концепции метода. Это исследование показало, что ученые часто сталкиваются с трудностями в определении того, подтверждают ли имеющиеся доказательства их гипотезы. Это показывает, что нет прямых сопоставлений между всеобъемлющими методологическими концепциями и точными стратегиями для направления проведения исследования. [161]
В научном образовании идея общего и универсального научного метода была особенно влиятельной, и многочисленные исследования (в США) показали, что эта формулировка метода часто является частью концепции науки как студентов, так и преподавателей. [162] [163] Эта конвенция традиционного образования была выдвинута против ученых, поскольку существует консенсус в отношении того, что последовательные элементы образования и единый взгляд на научный метод не отражают того, как на самом деле работают ученые. [164] [165] [166]
То, как науки создают знания, преподавалось в контексте "научного метода" (единственное число) с начала 20-го века. Различные системы образования, включая, но не ограничиваясь США, преподавали метод науки как процесс или процедуру, структурированную как определенная серия шагов: [170] наблюдение, гипотеза, предсказание, эксперимент.
Эта версия метода науки давно стала общепринятым стандартом в начальном и среднем образовании, а также в биомедицинских науках. [172] Долгое время считалось, что это неточная идеализация того, как структурированы некоторые научные исследования. [167]
Преподаваемое изложение науки должно было защищать такие недостатки, как: [173]
Научный метод больше не фигурирует в стандартах образования США 2013 года ( NGSS ), которые заменили стандарты 1996 года ( NRC ). Они также повлияли на международное научное образование, [173] и стандарты, измеряемые для них, с тех пор сместились от метода единичной проверки гипотез к более широкой концепции научных методов. [175] Эти научные методы, которые укоренены в научных практиках, а не в эпистемологии, описываются как 3 измерения научных и инженерных практик, сквозные концепции (междисциплинарные идеи) и основные дисциплинарные идеи. [173]
Научный метод, как результат упрощенных и универсальных объяснений, часто считается достигшим своего рода мифологического статуса; как инструмент для общения или, в лучшем случае, идеализация. [31] [165] Подход к образованию во многом был под влиянием работы Джона Дьюи « Как мы думаем» (1910) . [28] Ван дер Плуг (2016) указал, что взгляды Дьюи на образование долгое время использовались для продвижения идеи гражданского образования, удаленной от «здравого образования», утверждая, что ссылки на Дьюи в таких аргументах были ненадлежащими толкованиями (Дьюи). [176]
Социология знания — это концепция в дискуссии вокруг научного метода, утверждающая, что базовый метод науки — социологический. Кинг объясняет, что социология здесь различает систему идей, которые управляют науками посредством внутренней логики, и социальную систему, в которой возникают эти идеи. [μ] [i]
Возможно, доступным путем к тому, что утверждается, является мысль Флека , отраженная в концепции нормальной науки Куна . По мнению Флека, работа ученых основана на стиле мышления, который не может быть рационально реконструирован. Он прививается через опыт обучения, и затем наука развивается на основе традиции общих предположений, которых придерживаются те, кого он называл коллективами мысли . Флек также утверждает, что это явление в значительной степени невидимо для членов группы. [180]
Для сравнения, после полевых исследований в академической научной лаборатории Латура и Вулгара , Карин Кнорр Цетина провела сравнительное исследование двух научных областей (а именно физики высоких энергий и молекулярной биологии ), чтобы прийти к выводу, что эпистемические практики и рассуждения в обоих научных сообществах достаточно различны, чтобы ввести концепцию « эпистемических культур », что противоречит идее о том, что так называемый «научный метод» является уникальным и объединяющим понятием. [181] [z]
На основе идеи мыслительных коллективов Флека социологи построили концепцию ситуативного познания : точка зрения исследователя фундаментальным образом влияет на его работу, а также более радикальные взгляды.
Norwood Russell Hanson, alongside Thomas Kuhn and Paul Feyerabend, extensively explored the theory-laden nature of observation in science. Hanson introduced the concept in 1958, emphasizing that observation is influenced by the observer's conceptual framework. He used the concept of gestalt to show how preconceptions can affect both observation and description, and illustrated this with examples like the initial rejection of Golgi bodies as an artefact of staining technique, and the differing interpretations of the same sunrise by Tycho Brahe and Johannes Kepler. Intersubjectivity led to different conclusions.[105][d]
Kuhn and Feyerabend acknowledged Hanson's pioneering work,[185][186] although Feyerabend's views on methodological pluralism were more radical. Criticisms like those from Kuhn and Feyerabend prompted discussions leading to the development of the strong programme, a sociological approach that seeks to explain scientific knowledge without recourse to the truth or validity of scientific theories. It examines how scientific beliefs are shaped by social factors such as power, ideology, and interests.
The postmodernist critiques of science have themselves been the subject of intense controversy. This ongoing debate, known as the science wars, is the result of conflicting values and assumptions between postmodernist and realist perspectives. Postmodernists argue that scientific knowledge is merely a discourse, devoid of any claim to fundamental truth. In contrast, realists within the scientific community maintain that science uncovers real and fundamental truths about reality. Many books have been written by scientists which take on this problem and challenge the assertions of the postmodernists while defending science as a legitimate way of deriving truth.[187]
.jpg/1280px-Sample_of_penicillin_mould_presented_by_Alexander_Fleming_to_Douglas_Macleod,_1935_(9672239344).jpg)
Somewhere between 33% and 50% of all scientific discoveries are estimated to have been stumbled upon, rather than sought out. This may explain why scientists so often express that they were lucky.[189] Louis Pasteur is credited with the famous saying that "Luck favours the prepared mind", but some psychologists have begun to study what it means to be 'prepared for luck' in the scientific context. Research is showing that scientists are taught various heuristics that tend to harness chance and the unexpected.[189][190] This is what Nassim Nicholas Taleb calls "Anti-fragility"; while some systems of investigation are fragile in the face of human error, human bias, and randomness, the scientific method is more than resistant or tough – it actually benefits from such randomness in many ways (it is anti-fragile). Taleb believes that the more anti-fragile the system, the more it will flourish in the real world.[191]
Psychologist Kevin Dunbar says the process of discovery often starts with researchers finding bugs in their experiments. These unexpected results lead researchers to try to fix what they think is an error in their method. Eventually, the researcher decides the error is too persistent and systematic to be a coincidence. The highly controlled, cautious, and curious aspects of the scientific method are thus what make it well suited for identifying such persistent systematic errors. At this point, the researcher will begin to think of theoretical explanations for the error, often seeking the help of colleagues across different domains of expertise.[189][190]
When the scientific method employs statistics as a key part of its arsenal, there are mathematical and practical issues that can have a deleterious effect on the reliability of the output of scientific methods. This is described in a popular 2005 scientific paper "Why Most Published Research Findings Are False" by John Ioannidis, which is considered foundational to the field of metascience.[125] Much research in metascience seeks to identify poor use of statistics and improve its use, an example being the misuse of p-values.[192]
The particular points raised are statistical ("The smaller the studies conducted in a scientific field, the less likely the research findings are to be true" and "The greater the flexibility in designs, definitions, outcomes, and analytical modes in a scientific field, the less likely the research findings are to be true.") and economical ("The greater the financial and other interests and prejudices in a scientific field, the less likely the research findings are to be true" and "The hotter a scientific field (with more scientific teams involved), the less likely the research findings are to be true.") Hence: "Most research findings are false for most research designs and for most fields" and "As shown, the majority of modern biomedical research is operating in areas with very low pre- and poststudy probability for true findings." However: "Nevertheless, most new discoveries will continue to stem from hypothesis-generating research with low or very low pre-study odds," which means that *new* discoveries will come from research that, when that research started, had low or very low odds (a low or very low chance) of succeeding. Hence, if the scientific method is used to expand the frontiers of knowledge, research into areas that are outside the mainstream will yield the newest discoveries.[125][needs copy edit]
Science applied to complex systems can involve elements such as transdisciplinarity, systems theory, control theory, and scientific modelling.
In general, the scientific method may be difficult to apply stringently to diverse, interconnected systems and large data sets. In particular, practices used within Big data, such as predictive analytics, may be considered to be at odds with the scientific method,[193] as some of the data may have been stripped of the parameters which might be material in alternative hypotheses for an explanation; thus the stripped data would only serve to support the null hypothesis in the predictive analytics application. Fleck (1979), pp. 38–50 notes "a scientific discovery remains incomplete without considerations of the social practices that condition it".[194]
Science is the process of gathering, comparing, and evaluating proposed models against observables. A model can be a simulation, mathematical or chemical formula, or set of proposed steps. Science is like mathematics in that researchers in both disciplines try to distinguish what is known from what is unknown at each stage of discovery. Models, in both science and mathematics, need to be internally consistent and also ought to be falsifiable (capable of disproof). In mathematics, a statement need not yet be proved; at such a stage, that statement would be called a conjecture.[195]
Mathematical work and scientific work can inspire each other.[37] For example, the technical concept of time arose in science, and timelessness was a hallmark of a mathematical topic. But today, the Poincaré conjecture has been proved using time as a mathematical concept in which objects can flow (see Ricci flow).[196]
Nevertheless, the connection between mathematics and reality (and so science to the extent it describes reality) remains obscure. Eugene Wigner's paper, "The Unreasonable Effectiveness of Mathematics in the Natural Sciences", is a very well-known account of the issue from a Nobel Prize-winning physicist. In fact, some observers (including some well-known mathematicians such as Gregory Chaitin, and others such as Lakoff and Núñez) have suggested that mathematics is the result of practitioner bias and human limitation (including cultural ones), somewhat like the post-modernist view of science.[197]
George Pólya's work on problem solving,[198] the construction of mathematical proofs, and heuristic[199][200] show that the mathematical method and the scientific method differ in detail, while nevertheless resembling each other in using iterative or recursive steps.
In Pólya's view, understanding involves restating unfamiliar definitions in your own words, resorting to geometrical figures, and questioning what we know and do not know already; analysis, which Pólya takes from Pappus,[201] involves free and heuristic construction of plausible arguments, working backward from the goal, and devising a plan for constructing the proof; synthesis is the strict Euclidean exposition of step-by-step details[202] of the proof; review involves reconsidering and re-examining the result and the path taken to it.
Building on Pólya's work, Imre Lakatos argued that mathematicians actually use contradiction, criticism, and revision as principles for improving their work.[203][ν] In like manner to science, where truth is sought, but certainty is not found, in Proofs and Refutations, what Lakatos tried to establish was that no theorem of informal mathematics is final or perfect. This means that, in non-axiomatic mathematics, we should not think that a theorem is ultimately true, only that no counterexample has yet been found. Once a counterexample, i.e. an entity contradicting/not explained by the theorem is found, we adjust the theorem, possibly extending the domain of its validity. This is a continuous way our knowledge accumulates, through the logic and process of proofs and refutations. (However, if axioms are given for a branch of mathematics, this creates a logical system —Wittgenstein 1921 Tractatus Logico-Philosophicus 5.13; Lakatos claimed that proofs from such a system were tautological, i.e. internally logically true, by rewriting forms, as shown by Poincaré, who demonstrated the technique of transforming tautologically true forms (viz. the Euler characteristic) into or out of forms from homology,[204] or more abstractly, from homological algebra.[205][206][ν]
Lakatos proposed an account of mathematical knowledge based on Polya's idea of heuristics. In Proofs and Refutations, Lakatos gave several basic rules for finding proofs and counterexamples to conjectures. He thought that mathematical 'thought experiments' are a valid way to discover mathematical conjectures and proofs.[208]
Gauss, when asked how he came about his theorems, once replied "durch planmässiges Tattonieren" (through systematic palpable experimentation).[209]
The fact that the standards of scientific success shift with time does not only make the philosophy of science difficult; it also raises problems for the public understanding of science. We do not have a fixed scientific method to rally around and defend.
If we have made this our task, then there is no more rational procedure than the method of trial and error--of conjecture and refutation
It's probably best to get the bad news out of the way first, the so-called scientific method is a myth. ... If typical formulations were accurate, the only location true science would be taking place in would be grade-school classrooms.
There is a large core of people who think there is such a thing as a scientific method that can be justified, although not all agree as to what this might be. But there are also a growing number of people who think that there is no method to be justified. For some, the whole idea is yesteryear's debate, the continuation of which can be summed up as yet more of the proverbial 'flogging a dead horse'. We beg to differ. ... We shall claim that Feyerabend did endorse various scientific values, did accept rules of method (on a certain understanding of what these are), and did attempt to justify them using a meta methodology somewhat akin to the principle of reflective equilibrium.
science is best understood through examples
... in order to learn, one must desire to learn ...
Invariably one came up against fundamental physical limits to the accuracy of measurement. ... The art of physical measurement seemed to be a matter of compromise, of choosing between reciprocally related uncertainties. ... Multiplying together the conjugate pairs of uncertainty limits mentioned, however, I found that they formed invariant products of not one but two distinct kinds. ... The first group of limits were calculable a priori from a specification of the instrument. The second group could be calculated only a posteriori from a specification of what was done with the instrument. ... In the first case each unit [of information] would add one additional dimension (conceptual category), whereas in the second each unit would add one additional atomic fact.
On 6 August 1753, the Swedish scientist Georg Wilhelm Richmann was electrocuted in St. Petersburg ...
It is a whole family of different theories, each of which is a good description of observations only in some range of physical situations...But just as there is no map that is a good representation of the earth's entire surface, there is no single theory that is a good representation of observations in all situations.
Whatever might be the ultimate goals of some scientists, science, as it is currently practised, depends on multiple overlapping descriptions of the world, each of which has a domain of applicability. In some cases this domain is very large, but in others quite small.
Consequently, the universal statements, which are contradicted by the basic statements, are not strictly refutable. Like singular statements and probability statements, they are empirically testable, but their tests do not have certain, definite results, do not result in strict verification or falsification but only in temporary acceptance or rejection.
In chapter six, Dewey analyzed what he called a "complete act of thought." Any such act, he wrote, consisted of the following five "logically distinct" steps: "(i) a felt difficulty; (ii) its location and definition; (iii) suggestion of possible solution; (iv) development by reasoning of the bearings of the suggestion; [and] (v) further observation and experiment leading to its acceptance or rejection."
An uncovered Petri dish sitting next to an open window became contaminated with mould spores. Fleming observed that the bacteria in proximity to the mould colonies were dying, as evidenced by the dissolving and clearing of the surrounding agar gel. He was able to isolate the mould and identified it as a member of the Penicillium genus.
