Метод познания можно определить как некоторую специфическую процедуру, состоящую из последовательности определенных действий или операций, применение которых либо приводит к достижению поставленной цели, либо приближает к ней.
В первом случае говорят л существовании определенного фиксированного порядка действий или операций для решения задач практического или теоретического характера. Первоначально представление о методе возникло в рамках практической деятельности, где под ним подразумевают некоторую последовательность действий для производства тех или иных вещей. В современной науке эти методы характеризуются как алгоритмы, так как они допускают однозначное решение задач массового характера. Чаще всего с алгоритмами встречаются в математике, где для решения многих задач, начиная от четырех действий элементарной арифметики и кончая исчислениями высшей математики, существует свой набор правил, которые надо последовательно выполнять, чтобы прийти к искомому результату.
Но уже из той же математики известно, что не все ее задачи проблемы допускают алгоритмическое решение. Тем более это относится к сложным проблемам естественных, технических, социально-экономических и гуманитарных наук, которые развиваются в постоянном контакте с наблюдениями, экспериментом, производственной и общественной практикой в целом. Однако и в этих науках существуют свои эмпирические и теоретические методы, ибо исследование в них не ведется вслепую или с помощью непрерывной цепи проб и ошибок, как заявлял, например, К. Поппер. Он даже придает такому способу статус универсального метода, которым пользуются как живые организмы в ходе приспособления к окружающей среде, так и люди в процессе познания.
«От амебы до Энштейна, – считал он, – рост знаний происходит единообразным путем», т.е. путем проб и ошибок. Поппер, безусловно, справедливо критиковал приверженцев логики открытия, таких как Ф. Бэкон и его последователи, которые считали возможным создать безошибочный метод поиска новых истин в науке. Но сам он также несколько упрощенно представлял процесс научного поиска, обращая внимание скорее на внешние аналогии, чем на существенные различия между приспособительными реакциями амебы и сознательными усилиями ученого. Впрочем, в другой своей книге, разбирая этот пример, он справедливо подчеркивает, что «Энштейн сознательно стремится к элиминации ошибок». Именно сознательный подход человека принципиально отличает его от инстинктивных попыток, присущих животным, в особенности таким низшим организмам, как амебы.
Научное исследование представляет собой развитую форму рациональной деятельности, которая не может осуществляться по каким-то фиксированным правилам. Научный поиск тем и отличается от таких механических процедур, как способ проб и ошибок или даже каноны нахождения простейших причинных связей Бэкона – Милля, которые изучают в логике, что он предполагает наличие творчества, допускающего абстрагирование и идеализацию и опирающееся на воображение и интуицию. Именно поэтому такие логические формы, как индукция, аналогия, статистические и другие способы рассуждений, заключения которых имеют лишь вероятностный, или правдоподобный характер, используется в качестве эвристических средств открытия новых истин. Другими словами, они приближают нас к истине, но автоматически не гарантируют его достижение. Можно поэтому сказать, что большинство исследовательских методов имеют эвристический, а не алгоритмический характер. Пользуясь такими эвристическими методами, можно систематически, целенаправленно и организованно вести научный поиск.
Научное познание отличается от обыденного системностью и последовательностью как в процессе поиска новых знаний, так и при упорядочении всего найденного, наличного знания. Каждый последующий шаг в науке опирается на шаг предыдущий, каждое новое открытие получает свое обоснование, когда становится элементом определенной системы. Чаще всего такой системой служит теория как наиболее развитая форма рационального знания.
В отличие от научного, обыденное знание имеет разрозненный, случайный и неорганизованный характер, в котором преобладают не связанные друг с другом отдельные факты либо их простейшие индуктивные обобщения. Дальнейший процесс систематизации результатов научного познания находит свое продолжение в объединении теорий в рамках отдельных научных дисциплин, а последних – в междисциплинарных направлениях исследования.
В качестве примера междисциплинарных исследований, возникших в последние десятилетия, можно указать сначала на кибернетику, а затем синергетику. Известно, что процессы и принципы управления изучались в разных науках и до появления кибернетики, но именно она впервые четко сформулировала их, придала недостающую общность и разработала единую терминологию и язык, что значительно облегчило общение и взаимопонимание между учеными разных специальностей. Аналогично этому проблемы самоорганизации исследовались на материале биологических, экономических и социально-гума-нитарных наук, но только синергетика выдвинула новую общую концепцию самоорганизации и тем самым сформулировала ее общие принципы, которые используются в разных областях исследования.