Главная – Журналы – Философия науки 2025 номер 1

В статье анализируются понятия обозримости и строгости математического доказательства. Показано, что обозримость и строгость можно рассматривать контекстуально. Эти понятия рассматриваются в контексте математической практики. На ряде примеров из истории математики раскрывается контекстуальный характер понятия строгости. Показано, что понятие строгости может рассматриваться аналогично понятию обозримости. Выделение мезоскопической обозримости позволяет говорить о возможном выделении, помимо глобальной и локальной строгости, промежуточного понятия строгости.,

В статье осмысливается проблема свободы воли с позиций детерминизма и демонстрируется состоятельность «демона Лапласа» в контексте прогнозирования динамики состояний систем со сложным поведением на примере клеточного автомата.

В философии биологии категория «мера жизни» описывает феномен жизни в ее качественно-количественной целостности. Эта целостность является результатом совершенствования биосистем, в которых реализуется нисходящая причинность - детерминация нижестоящих инстанций высокоуровневыми переменными. В первоначальных формах нисходящая причинность имеет ограничения - интегрирует лишь отдельные стороны жизни: либо количественные аспекты (адаптивный контроль), либо качественные (управление с обратной связью). По мере совершенствования биосистем происходит усложнение форм нисходящей причинности (адаптивный информационный контроль), которая позволяет объединить как качество, так и количество жизни в категории меры. Развитие механизмов управления биосистемами позволяет осуществлять гибкое поведение в соответствии с требованиями среды и создавать новые цели для достижения значимых для организма результатов.,

С момента зарождения фармакотерапии один из главных вопросов - вопрос о том, какое средство является эффективным для лечения того или иного заболевания. Исследователи сходятся во мнении, что становление экспериментальных основ проверки эффективности лекарственных средств приходится на период научной революции XVII в., когда Джеймс Линд провел опыт по лечению цинги цитрусовыми, а первое клиническое исследование, выполненное по канонам современной доказательной медицины, датируется 1948 годом. В статье осуществляется ретроспективный анализ некоторых практик фармакотерапии, предшествовавших этому периоду, с целью проследить эволюцию становления методологии проведения клинических исследований от стохастических практик до осмысленных научных решений, которые привели к формированию современной парадигмы биомедицинских экспериментов при участии человека как испытуемого. Актуальность работы обосновывается выявлением и описанием основных этапов в изучении практик фармакорепатии, ввиду чего данный обзор представляется важным для последующего изучения истории клинических исследований.,

В статье раскрываются аспекты простой, фундаментальной и контекстульной демаркации и связанное с ними понимание пограничности и приграничности поля науки, их слабые стороны и трудности в применении к современной реальности науки. Автор представляет плюралистическую демаркацию, в частности кластерный подход М. Махнера и Д. Фернандеса-Беанато, как наиболее эффективную для решения проблемы установления границ науки. Изменения в проведении демаркационных процедур приводят к пониманию трансграничности науки. Трансграничность определяется как феномен со сложной структурой, включающей взаимосвязанные основания (географические, исторические, функциональные и политические). Трансграничность наиболее ярко выражена в условиях цифровизации, когда политико-географические ограничения технически нивелируются. Трансграничность науки - поле сотрудничества, поле конфликта и поле возникновения новых границ и областей знания. При этом граница понимается как социальный конструкт, который формирует представления о стабильной идентификации науки, об устойчивых связях внутри научного сообщества, о приоритетности научной истины в восприятии практикующих людей (ученых) и общества. Автор заключает, что в современной повестке актуальной становится разработка положений трансграничной науки.,

Статья посвящена анализу и конкретизации понимания времени, временности, темпоральности в нарративных исследованиях и в самих нарративах. Временной порядок, несмотря на содержательное разнообразие, методологическую многоплановость нарративных исследований, признается основополагающим критерием нарратива. С одной стороны, время специфицирует нарратив и позволяет его дифференцировать от других видов дискурса; с другой стороны, оно выполняет реферативную (коммуникативную) и оценочную функции. В противовес европоцентричному и логоцентричному пониманию времени П. Рикёр обосновывает необходимость учета времени хронологического («эпизодического», «часового») и времени нехронологического, так как именно последнее играет определяющую роль в нарративизации опыта прошлого. Результатом такого подхода является деление времени на время событий прошлого, время транслирования нарратива и время, определяемое финальным событием. Усложнение времени происходит также по таким показателям, как частота, длительность и порядок. На примере «поворотных событий» показано, что именно «конфигурация времени» реконтекстуализирует опыт прошлого с точки зрения его последствий, что справедливо как для личностно значимых, так и для коллективных нарративов.,

Цель статьи - осмысление результатов цифровизации науки, поиск ответов на вопрос: ограничивается ли цифровизация науки изменениями способов фиксации и трансляции информации или она ведет к фундаментальной модификации когнитивных и социальных аспектов научной деятельности? Методологическую основу исследования составляют две объяснительные схемы - экстернализм и интернализм, а также позиция эпистемологического конструктивизма. Результаты исследования можно суммировать следующим образом. Цифровизация порождает новые средства научной коммуникации - цифровые платформы. Платформизация науки влечет за собой изменения социальных форм бытия науки, превращая цифровые платформы в элементы институциональной структуры научного сообщества, в социальные институты, посредством которых осуществляется взаимодействие научного сообщества и общества в целом. В рамках цифровых платформ складываются специфические институциональные нормы научной деятельности, кристаллизуется новый образ ученого: ученого-цифровика, ученого-дата-сциентиста, ученого-блогера. В русле цифровизации наблюдается тенденция переосмысления сложившейся научной картины мира, появляется идея Вселенной как вычислимой информации, как гигантского квантового компьютера. Цифровизация способствует становлению нового понимания объективности научного знания как интеробъективности, достигаемой в результате превращения цифровых технологий и инструментов в полноправных участников познавательной деятельности. Она актуализирует новые эпистемологии: «этистемологию больших данных», которая абсолютизирует методологию big data, и «эпистемологию доменов», которая соединяет традиционные методы научных исследований и методологию big data. Вывод: цифровизация влечет за собой фундаментальную трансформацию научного мышления и научной деятельности.,

Цель статьи заключается в формировании подхода к теоретическому обоснованию применения методов машинного обучения (machine learning, ML) в естественных науках. Основное препятствие на этом пути - проблема «черного ящика», или «эпистемической непрозрачности», которая состоит в отсутствии доступа ко всем элементам процесса познания, осуществляемого с помощью ML. При разработке подхода авторы формулируют критерий, которому должно соответствовать решение этой проблемы. Авторы указывают, что причиной обращения к машинному обучению в естественных науках является ограниченная применимость традиционных аналитических и качественных методов в исследовании природы, поскольку человеческое мышление достигло своих пределов в процессе их использования ввиду сложности и многомерности изучаемых систем. Следовательно, решение проблемы «черного ящика» должно объяснять, как с помощью ML эти пределы можно преодолеть - как человеческое мышление может получить доступ к той области знания, которая ему недоступна вследствие его же собственных внутренних ограничений. В этой связи утверждается, что подход, стихийно сформировавшийся в рамках компьютерных наук, не может служить основой для решения указанной задачи. Такой подход предполагает внедрение существующих научных знаний в инструменты ML с целью борьбы с предвзятостью (bias), характерной для машинного обучения, - субъективными допущениями (assupmptions) исследователя, необходимыми для успешного обобщения за пределами обучающей выборки. Авторы показывают, что внедрение научных знаний в инструменты ML имеет лишь прикладное значение и не решает проблему теоретического обоснования, поскольку не соответствует предлагаемому ими критерию: оно не преодолевает пределы человеческого мышления, а только согласует результаты ML с уже известными научными знаниями.,

Настоящая работа является естественным продолжением предыдущего исследования, предпринятого авторами применительно к проблеме цифровой трансформации организаций и изложенного в первой части. Основное внимание в данной работе, в отличие от первой части статьи, уделяется изложению результатов анализа проблемы цифровой трансформации субъектной части экономических акторов. Кроме того, будут также изложены результаты анализа того, какие сейчас существуют организационные уклады организаций, как и каким инструментарием осуществляется их цифровая трансформация, почему они неадекватны новому организационному укладу, куда все движется и к чему все может прийти. Заметим, что нумерация разделов, рисунков и таблиц в данной работе продолжает нумерацию в первой части статьи. Последующие работы из намеченного авторами цикла статей будут посвящены обсуждению методологических и технологических вопросов предлагаемого авторами подхода к цифровой трансформации субъектов управления экономических акторов.,