Науки «сильной» и «слабой» версий по А.М. Новикову
«Интересно, что в некоторых отраслях науки исследователей принято подразделять на две категории. Одних условно называют «гаечниками» (они как бы «отворачивают гайки» - исследуют новые предметные области). Других - «ключниками» (они применяют новые технологии познания, то есть «подбирают новые ключи для отворачивания гаек»). Исследователь должен чётко определить для себя - какой из этих вариантов соответствует его замыслу и наработанным результатам.
Ещё один вариант, очевидно, принципиально невозможен - нельзя получить новые результаты, сделать крупные обобщения, рассматривая уже изученную предметную область и используя прежние технологии.
Можно выделить следующую закономерность - чем шире предметная область, тем сложнее получать для неё общие научные результаты.
В математике этот эффект проявляется наиболее ярко: любое формальное утверждение (например, теорема) состоит из двух частей - предположений («Пусть ...») и результата (вывода: «Тогда...»). Чем более сильные предположения (условия) - иначе говоря, ограничения - вводятся, тем проще доказать один и тот же результат, или тем более глубокие результаты можно получить. При минимальных (слабых) предположениях (условиях, ограничениях) получаются наиболее слабые результаты. И наоборот - чем более сильный результат необходим, тем больше ограничивающих предположений, как правило, приходится вводить. Таким образом, существует определённый «баланс» между вводимыми предположениями и получаемыми результатами. «Прорывом» в математике (да и в других науках, существенно использующих формальный аппарат) является либо получение более общих (новых) результатов при существующих (или более слабых) предположениях, либо ослабление предположений, при которых остаются справедливыми известные выводы.
С точки зрения разделения наук на науки сильной и слабой версии, эту закономерность можно сформулировать следующим образом: более «слабые» науки вводят самые минимальные ограничивающие предположения (а то и не вводят их вовсе) и получают наиболее размытые результаты, «сильные» же науки наоборот - вводят множество ограничивающих предположений, используют специфические научные языки, но и получают более чёткие и сильные (и, зачастую, более обоснованные) результаты, область применения которых весьма заужена (чётко ограничена введенными предположениями).
Вводимые предположения (условия) ограничивают область применимости (адекватности) следующих из них результатов (см. также ниже обсуждение проблемы адекватности модели). Например, в области управления социально-экономическими системами математика (исследование операций, теория игр и т.д.) даёт эффективные решения, но область их применимости (адекватности) существенно ограничена теми четкими предположениями, которые вводятся при построении соответствующих моделей. С другой стороны, общественные и гуманитарные науки, также исследующие управление социально-экономическими системами, почти не вводят предположений и предлагают «универсальные рецепты» (то есть область применимости, адекватности широка), но эффективность этих «рецептов» редко отличается от здравого смысла или обобщения позитивного практического опыта. Ведь без соответствующего исследования нельзя дать никаких гарантий, что управленческое решение, оказавшееся эффективным в одной ситуации, будет столь же эффективным в другой, пусть даже очень «близкой», ситуации.
Поэтому можно условно расположить различные науки на плоскости «Обоснованность результатов» - «Область их применимости (адекватности)» и сформулировать (опять же условно, по аналогии с принципом неопределённости В. Гейзенберга) следующий «принцип неопределённости»: текущий уровень развития науки характеризуется определёнными совместными ограничениями на «обоснованность» результатов и их общность.
Иначе говоря, условно скажем, что «произведение» областей применимости и обоснованности результатов не превосходит некоторой константы - увеличение одного «сомножителя» неизбежно приводит к уменьшению другого».
Новиков А.М., Новиков Д.А., Методология, М., «Урсс», 2014 г., с. 151-154.
