Особенности современного этапа формирования и развития искусственных средств познания

Размещено на http://www.allbest.ru/

особенности современного этапа формирования и развития искусственных средств познания

УДК 100.72.:007(043.3)

Н.М. Макеева

Формирование и развитие искусственных средств познания в современной научно-экспериментальной деятельности в сфере естественных и технических наук существенно отличается от того начального этапа, когда как инженерное конструирование, так и практическое изготовление экспериментальных средств, чаще всего, осуществлялось учеными-одиночками. «Многие крупные ученые-естествоиспытатели Нового времени, совершенствуя экспериментальную технику, разрабатывая и проводя эксперименты, дали подлинные образцы изобретательской инженерной деятельности. Даже Ньютон - этот признанный теоретик физической науки номер один - изобрел телескоп новой конструкции - отражательный телескоп» [1, c.84].

Создавая искусственные средства познания для проведения своих экспериментов, ученые Нового времени выступали не только в роли изобретателя и конструктора, но также мастера и техника, встречая на этом пути значительные трудности технического характера. Так, при самостоятельном изготовлении отражательного телескопа, Ньютон, преодолевая технические трудности, связанные с требованиями к качеству шлифовки зеркальной поверхности, сам придумал способ полировки металлической поверхности, нашел подходящие сплавы для зеркала.

При изготовлении искусственного средства познания ученые усваивали методы работы ремесленников, постепенно совершенствуя их. Ньютон в «Оптике» с гордостью отмечал: «Когда я сделал мои телескопы, один мастер в Лондоне пытался их повторить; пользуясь, однако, способом полировки, отличным от моего, он достиг значительно меньшего, чем я..» [1, c.85].

В условиях НТР роль научного эксперимента значительно возросла. Это связано с усложнением процесса научного познания в целом и экспериментального, в частности. Современный эксперимент требует сложной аппаратуры, установок, привлечения к их обслуживанию больших коллективов, включающих не только исследователей, но и инженерно-технический персонал. Наблюдаются увеличение масштабов экспериментальных исследований и связанный с этим рост материальных и временных затрат на их организацию и проведение. Расширяется сфера применения экспериментального метода, проникающего в области социальных явлений [2, c.64].

Более широкая экспериментальная основа требует привлечения, присущих неклассической науке, статистических закономерностей, являющихся более общими, по сравнению с представлениями о законе, свойственных классической науке. Современные методы математической статистики, применяемые в физическом эксперименте, наряду с точными измерениями, осуществляемыми автоматическими измерительными устройствами, делают физику лидером естественных наук.

На этот аспект обращается внимание в материалах международной конференции «Философия естествознания ХХ века: итоги и перспективы», где отмечается, что «лидером естественнонаучного познания выступает физика как наука, использующая наиболее развитую математику, наиболее точный эксперимент и измерения» [3, c.138].

В этой связи представляет научный интерес рассмотрение специфики современного этапа формирования и развития искусственных средств научно-экспериментального познания.

Особенности современного этапа экспериментальной деятельности выражаются в том, что в наши дни экспериментальная наука имеет дело со значительно усложнившейся техникой, имеющей системный характер и, поэтому требующей затраты больших усилий как при создании экспериментального оборудования, так и при выполнении опыта. Обычно это не под силу одному человеку, поэтому, чаще всего, работа выполняется целым коллективом научных работников.

«Из истории развития физики хорошо известно, - отмечает П.Л.Капица, - что деление физиков на теоретиков и экспериментаторов произошло совсем недавно. В прежние времена не только Ньютон и Гюйгенс, но и такие теоретики, как Максвелл, обычно сами экспериментально проверяли свои теоретические выводы и построения. Теперь же только в исключительных случаях теоретик ставит опыты, чтобы проверить свои теории. Происходит это по простой причине. Техника эксперимента значительно усложнилась» [4, c.178].

Экспериментальные исследования проводятся в различных областях естественных и технических наук. При этом специфика эксперимента определяется различиями в объектах исследования, в области применения и в степени значимости и общности результатов. Так, в естественнонаучном эксперименте использование искусственных средств познания связано с исследованием природных параметров объекта. Экспериментам в технических науках присущ прикладной характер, направленность на использование искусственных средств познания для решения определенных инженерных задач, на проведение конкретных расчетов, включающих технические параметры и параметры конструкции [2, c.65].

В технических науках, разрабатываемые в процессе экспериментальных исследований искусственные средства познания в виде новых систем, устройств и приборов становятся, как правило, прообразом технологического оборудования будущих производств. Укрупнение масштабов научного эксперимента все в большей степени обусловливает его социальный характер.

На процесс экспериментирования влияют технические знания, которые воплощены в принципах построения искусственных средств познания в виде экспериментальных систем, приборов и устройств. Технические знания позволяют организовать взаимодействие предметных элементов эксперимента, осознать результаты и показания приборов.

Роль теоретического знания проявляется не только в активном формировании гносеологического объекта, причем, как естественного, так и искусственного, но и в планомерной реализации взаимодействий предметных элементов экспериментальной установки для вскрытия объективно существующих явлений, в целенаправленной фиксации объектов, определенных гипотезой, в истолковании полученных чувственных данных, в степени совершенства экспериментальной установки.

Один из путей повышения эффективности научных исследований состоит в использовании математических методов, построении математической теории планирования эксперимента и создания на этой основе средств его автоматизации [2, c.75]. Применение совершенных искусственных средств познания, таких как: измерительные приборы, ЭВМ, информационно-поисковые системы и т.п., качественно новая теоретическая оснащенность экспериментов, охватывающая практически все его стадии, изменяет систему методов научного эксперимента в целом.

Математические методы стали необходимы на всех этапах исследования и применяются при формализации исходных сведений об исследуемых объектах, планировании эксперимента и обработке его результатов. Причины интенсивного использования математики (в частности, математической статистики) в экспериментальных исследованиях обусловлены несколькими факторами.

Во-первых, усложнением эксперимента в связи с переходом к сложным объектам, характеризующимся множеством независимых переменных. Во-вторых, неполнотой исходной информации, а также ограничениями точности измерений и ошибками обработки.

Примером сложных объектов исследования являются радиотехнические системы передачи и извлечения информации. Для условий функционирования таких систем характерно действие внутрисистемных помех и помех от сторонних источников. Процесс производства (технология) радиоэлектронной аппаратуры (РЭА) осуществляется также под воздействием случайных факторов. Поэтому статистический подход к эксперименту обусловлен самой спецификой условий производства и функционирования РЭА.

Важными факторами развития математической теории эксперимента, являются такие, как: повышение познавательной активности экспериментатора на основе методов, обеспечивающих наибольшую полноту, точность и интенсивность исследований; необходимость сокращения сроков эксперимента в условиях усложнения его структуры и увеличения объема; снижение стоимости (повышение рентабельности) экспериментальных установок по мере усложнения аппаратуры и роста масштабности экспериментов. Эти факторы приводят к проблеме оптимизации экспериментальных исследований на базе развития математической теории эксперимента и внедрения средств автоматизации (ЭВМ, оптимизаторов, информационно-поисковых систем) [2].

Планирование эксперимента включает процедуру выбора числа и условий проведения опытов, необходимых и достаточных для решения поставленной задачи с требуемой точностью. При этом существенными становятся стремление к сокращению общего числа опытов; одновременное варьирование всеми параметрами, определяющими процесс, по специальным правилам (алгоритмам); использование математического аппарата, формализующего большинство действий экспериментатора; выбор стратегии, позволяющей принимать обоснованные решения после каждой серии экспериментов.

Как при планировании, так и при проведении эксперимента плодотворными являются идеи и методы кибернетики. Оптимизация процессов переработки и передачи информации, вырабатываемой в процессе эксперимента, требует применения ЭВМ, приспособленных для работы в режиме диалога с экспериментатором. В связи с этим возникает проблема специального математического обеспечения эксперимента, ориентированного на решение задач автоматизации [2].

Успех автоматизации эксперимента зависит от возможности математизации всех его этапов, т.е. математическая теория эксперимента выступает стержнем комплексной автоматизации исследований. Формально-логический подход к эксперименту позволяет более глубоко раскрыть взаимосвязь между объектом эксперимента, его моделью и воздействием экспериментатора. При этом происходит объединение двух методов исследования: эмпирико-интуитивного и логико-дедуктивного. Эксперимент становится продолжением теоретической работы, поскольку само понимание и структура его строятся на основе понятий и представлений, характерных для формирования теоретического знания.

Существенной проблемой автоматизации эксперимента в технических науках является, с одной стороны, разнообразие искусственных объектов, возникающих в результате научно-технического прогресса, с другой - стремление дать достаточно полный и глубокий анализ общих свойств эксперимента как объекта автоматизации. Проблема требует обсуждения классификации экспериментов, разработки рекомендаций по выбору математических моделей и приемов, позволяющих получать и выбирать решения в ходе подготовки, проведения эксперимента, обработки и обобщения его результатов. Выполнение этих задач создает общую формализованную основу, дающую возможность с единых позиций проводить различные эксперименты. Вместе с тем необходимы разработка и развитие высокоэффективных человеко-машинных комплексов - современной базы автоматизации и планирования научных исследований.

Современные экспериментальные установки стали гораздо более мощными в энергетическом плане, например ускорители частиц, обеспечивающие исследование свойств и структуры элементарных частиц и ядер. Существенные изменения произошли в такой части экспериментальных средств познания, как измерительные приборы и устройства, отличительными признаками которых является то, что они отвечают требованиям высокой разрешающей способности, чувствительности и точности. Такая возможность появилась благодаря развитию теоретической и промышленной электроники.

Электронные измерительные приборы отличаются от прежних электромеханических, применением в них электронных ламп или транзисторов и по сравнению с ними имеют следующие преимущества: малое потребление мощности, высокую чувствительность, широкую область частот. К числу электронных измерительных приборов относятся частотометры, вольтметры, измерительные генераторы, фазометры, электроннолучевые осциллографы и многие другие [5].

Сравнение классической аппаратуры для наблюдений с современным оборудованием можно проиллюстрировать, на примере микроскопов и телескопов. Так, разрешающая способность электронного микроскопа в сотни раз выше, чем у оптического микроскопа, при этом имеются резервы для ее совершенствования.

Современные радиотелескопы, по сравнению с оптическими телескопами, имеют более широкий диапазон волн (от 1мм до десятков метров), что позволило значительно расширить диапазон наблюдений небесных тел. Применение новых астрономических методов позволило обнаружить радиогалактики, квазары, пульсары, реликтовое тепловое излучение. Методами и средствами радиолокации изучаются Солнце и планеты солнечной системы [5].

Появились искусственные средства познания, созданные на использовании методов спектроскопии и радиоспектроскопии. С помощью спектроскопических средств познания определяются качественный и количественный анализ веществ; структура твердых тел, жидкостей, отдельных молекул; валентность ионов; магнитные моменты ядер; электрические и магнитные свойства атомов и молекул. На использовании принципов радиоспектроскопии основаны измерители магнитных полей, частоты волн, времени, приемники радиоволн и т.п.

Искусственными средствами познания, значительно расширившими возможности измерений и активных воздействий, составляющих основу современных экспериментов, являются сверхвысокочастотные (СВЧ) электронные приборы, генераторы, усилители и преобразователи электрических колебаний, голографические устройства, связанные с излучением лазеров.

Усиление мощности воздействий и сложность задач эксперимента привели к усложнению и увеличению габаритов таких экспериментальных средств познания, как ускорители элементарных частиц, атомные реакторы и устройства глубокого охлаждения (детандеры и турбодетандеры).

Вместе с тем, тенденции усложнения искусственных средств экспериментального познания противостоит тенденция их упрощения, которая находит свое выражение в микроминиатюризации элементов и схем (интегральные схемы, операционные усилители и др.), в стандартизации агрегатов, в замене линейных агрегативных устройств нелинейными [5].

Создание искусственных средств экспериментального познания, рассчитанных на проведение сложных по структуре операций, организованных во времени, а также целых серий экспериментов, рассчитанных на длительные сроки требует их теоретического обоснования, математического моделирования и расчета. Классические методы математической статистики обнаружили свою явную недостаточность. Переход от изучения сравнительно простых систем к изучению сложных и сверхсложных систем с «диффузной» структурой привел к необходимости создания качественно новых подходов и методов математической статистики.

Многомерная статистика, применимая к многофакторному эксперименту, начавшаяся разрабатываться в первой трети ХХ века, существенно отличается от статистических методов однофакторного эксперимента классического периода. Позднее стали появляться труды по математической теории планирования эксперимента, цель которой - выработка оптимальной стратегии планирования эксперимента, а в середине нашего столетия - по управлению за ходом эксперимента. Если в классический период однофакторного эксперимента постановка опытов основывалась на методе проб и ошибок или на интуиции экспериментатора, то сейчас господствующей стала идея оптимальной организации экспериментальной деятельности [5].

Переход от экспериментального изучения «хорошо организованных систем», для чего было достаточно интуиции исследователя и относительно простых методов, к изучению сложных объектов с «плохой структурой» (т.е. диффузно организованных) привел к необходимости качественно изменить теоретическую обоснованность и оснащенность экспериментальных исследований, в частности применение средств автоматики на базе электроники.

Современной промышленностью выпускается много разнообразных автоматических измерительных приборов и систем, а также устройств по автоматическому анализу (распознаванию) объектов. Таковы многообразные осциллографы для измерений частоты колебаний: многоканальные осциллографы с жидкостной струей с диапазоном измеряемых частот от 0 до 100 гц и скоростью записи 50 м/сек; светолучевые осциллографы до 36 каналов со скоростью записи от 500 м/сек до 1000 м/сек и выше. В экспериментах важно периодически автоматически измерять и регистрировать значения тех или иных величин. Таковы измерения при испытаниях материалов, их исследование на постоянство, измерение их износа, контроль помех, испытания тех или иных характеристик объекта.

Такие искусственные средства познания, как цифровые автоматические измерительные устройства с циклической регистрацией значений величины незаменимы в случае большого числа измеряемых величин, например, в медицинских экспериментах и диагностике. Для измерения упругих напряжений у крупных объектов (у частей машин, самолетов, зданий, естественных образований) применяются рентгеновские гониометры. Величины и характер напряжений определяются по положению и профилю спектральных линий.

Искусственные средства автоматического измерения и автоматического анализа объектов позволяют решать более сложные задачи. Таков анализ физических свойств твердых тел, жидких или порошкообразных материалов с помощью последовательного рентгеновского спектрометра. Разрабатываются устройства для автоматического химического анализа сложных веществ, для сортировки и измерения характеристик движущихся элементарных частиц, ядер и атомов. Существуют разнообразные счетчики элементарных частиц и т.п. [5].

Успешно разрабатываются и внедряются искусственные средства автоматического измерения и контроля, а также автоматического анализа биологических объектов на субклеточном и клеточном уровнях. Разработка проблемы автоматического управления за ходом эксперимента на базе ЭВМ позволяет значительно повысить «чистоту» эксперимента в биологии, уменьшить сроки проведения экспериментов и время обработки экспериментальных данных.

В сложных экспериментальных системах, искусственными средствами познания являются автоматические телеизмерительные установки (они же осуществляют функции регистрации, контроля и управления ходом эксперимента) в соединении с ЭВМ. Таковы, например, системы автоматизации измерений на базе современных ЭВМ в экспериментах на ускорителях в Дубне и Серпухове. Созданы проекты ускорителей с эффективным автоматическим регулированием параметров [6]. При этом все основные характеристики ускорителя, определяющие интенсивность пучка ускоренных частиц, оказываются под контролем систем автоматического регулирования.

Важная функция таких искусственных средств познания, как автоматические устройства и ЭВМ в экспериментальных исследованиях заключается также в предварительном математическом моделировании исследуемых процессов с помощью ЭВМ. Иначе говоря, составляются рабочие математические модели-программы, которые предположительно описывают свойства и поведение исследуемого объекта. Затем эти программы «проигрываются» на ЭВМ. Полученные числовые данные сопоставляются с данными эксперимента, и на основе этого сравнения выбираются из ряда вариантов наиболее приемлемые (объективные) математические модели объекта.

Таким образом, кибернетическая техника является эффективным искусственным средством познания, используемым для сращивания теоретических моделей с экспериментом и для оптимальной организации планирования эксперимента. Прогресс в таких искусственных средствах познания, как автоматика и вычислительная техника на базе электроники обеспечил качественно более высокий уровень экспериментов посредством автоматизации измерений, их регистрации, контроля и управления ходом эксперимента, а также путем применения более совершенных математических методов в области экспериментальных исследований на всех этапах эксперимента.

Литература

экспериментальный математика исследование автоматизация

Горохов В.Г. Знать, чтобы делать. -М.:Знание,1987.

Познавательные действия в современной науке/Редколл.: Ю.А. Харин (отв.ред.) и др. -Минск:Наука и техника,1987.

Казютинский В.В., Коняев С.Н., Кузнецова Н.И. и др. Международная конференция «Философия естествознания ХХ века: итоги и перспективы». - Вопросы философии - 1997. - №10.

Капица П.Л. Эксперимент. Теория. Практика. -М.:Наука, 1987.

Научно-техническая революция и современное естествознание/Отв. ред. Депенчук Н.П. -Киев:Наукова думка, 1978.

Минц А.Л. О кольцевых ускорителях протонов сверхвысоких энергий//Будущее науки. -М.:Наука, 1968.

Размещено на Allbest.ru