Filosofa.net

Методом экстраполяции прогнозировались рост объемов научно-технической информации, размеры средств, вкладываемых в науку, и другие вопросы. Заметим, что полученные при этом конкретные оценки логических пределов роста тех или иных характеристик, а также значения разрывов между взаимообусловленными показателями послужили основанием для принятия долгосрочных решений относительно будущей научной политики.

Одно из таких решений – прогнозируемое потребное опережение в темпах роста производительности труда персонала, занятого в научных исследованиях, по сравнению с темпами роста его численности.

Если рассматривать экстраполяцию не как самоцель, а как начало анализа тенденций и прогнозирования, то следует признать, что возможности этого вида методов весьма многочисленны, а практика такого прогнозирования обширна, хотя и связана в большинстве случаев с прогнозами первого эшелона. Для предвидения более отдаленных свершений научно-технического прогресса, как правило, требуется дополнение этого подхода более глубоким проникновением в логику научно-технического развития и будущие возможности фундаментальных естественных наук.

§2.Методы моделирования.

Весьма большие надежды возлагают прогнозисты на решение проблемы моделирования существенных процессов и явлений научного развития. Пристального внимания заслуживают некоторые существующие методы прогнозирования, использующие приемы моделирования. Наиболее давними традициями обладает в этом отношении группа методов прогнозирования по исторической аналогии.

На основе изучения внутренней логики развития конкретной научной дисциплины исследователь конструирует соответствующую ее историко-логическую модель. Затем в соответствии с этой моделью прогнозируется разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней общностью свойств. Популярность логических моделей-образов, конструируемых с помощью метода исторической аналогии, держится не только на традициях, но и на многих хорошо известных историкам естествознания актах преемственности в развитии научных принципов и идей.

Если бы метод исторических аналогий был так универсален, как мы его нередко склонны воспринимать, то научно-техническую политику формировали бы историки, а не специалисты, знающие наилучшим образом современный опыт.

Вместе с тем для прогнозирования и планирования новой техники и новых научно-исследовательских работ весьма важно количественно определенно оценить объем, полноту и эффективность использования накопленного опыта, конкретные тенденции к поглощению данной отраслью техники новых научных результатов, в том числе и полученных фундаментальными науками. Актуальность этой проблемы обусловлена резко возросшими в современную эпоху темпами морального старения технических средств.

В ряде случаев непосредственному долгосрочному планированию научно-технического развития предшествует логическое моделирование комплексного образа будущей научно-технической политики, включающее в себя: сформулированные экономические, политические и другие цели данного государства, описание ряда научных и технических возможностей их достижения, характеристику ресурсов и потребностей, обусловливающих целесообразность принятия тех или иных государственных решений. Такой описательный документ в научной прогностике называется сценарием будущего. Обычно он составляется на основе обобщения данных предварительно выполненного качественного и количественного анализа: общественных потребностей в развитии данной проблемной области; ее сложившихся внутренних возможностей и противоречий развития; "фона" научно-технической проблематики, определяющего внешние воздействия, стимулирующие и тормозящие развитие прогнозируемой области науки и техники.

Особую форму приобретают такого рода феноменологические модели, как сценарии будущего, в случае прогнозов в области теоретических и фундаментальных исследований.

В начале 70-х годов специалисты А.И. Покровский и Б.А. Старостин сформулировали важную для методологии прогнозирования такого рода объектов концепцию фундаментального научного эффекта (ФЭ) и недостающего для его получения базиса знаний. Эта концепция исходит из того, что предметом исследования в прогностике является не само будущее открытие как таковое, а фундаментальный научный эффект, понимаемый как системная целостность данных, которая может с некоторой вероятностью привести к сдвигам в научных представлениях значительного теоретического и потенциального прикладного масштаба.

Конечно, и само открытие может стать для ряда дальнейших открытий фундаментальным научным эффектом или важнейшим компонентом такового. В этом плане следует рассматривать, например, отношение между Периодическим законом Менделеева (1869) и предсказанными на его основе химическими элементами или между открытием электромагнитных волн Герцем (1889) и развитием радиотехники с ее разнообразными применениями, включая радиолокацию и т. д.

Совокупность целей, средств и предпосылок для разрешения тех или иных научных проблем может быть представлена и более строго интерпретированной моделью – прогнозным графом. Каждый полученный элемент модели (событие) состоит: из описания (на языке соответствующего классификатора); системы количественных оценок данного события (условная вероятность, время свершения, значимость, стоимость); определителей причинно-следственных связей данного события с событиями верхнего и нижнего по отношению к нему уровней. Из такого рода элементов строится модель научно-технического прогресса, представляющая собой ориентированный граф.

Модель описанного вида реализована в практике прогнозных работ Института кибернетики. Она позволяет следить за ходом научно-технического развития конкретной проблемной области, анализировать тенденции и оценивать совокупности задач (ситуации), синтезировать прогнозные варианты тех или иных изменений в ситуациях и оценивать следствия этих изменений. Математическое обеспечение модели базируется на вычислительных процедурах и алгоритмах "метода максимальных возможностей".

Специфически важная роль во всей излагаемой концепции прогнозирования принадлежит методам информационного моделирования. Характерные свойства массовых потоков научно-технической информации предопределяют ряд возможностей анализа тенденций прогресса науки и техники по "информационным сигналам" – по изменению количественных и структурных параметров этих потоков.

Известны попытки разработать методы анализа информационных сигналов, содержащихся в потоках выданных патентных документов о мировом техническом опыте. Закодировав информацию, содержащуюся в патентах по определенному классу технических средств, можно определить те элементы и типы технических решений, по которым ускорение прироста новых данных существенно отлично от средних значений. Это явление предложено рассматривать как сигнал о том, что через 5-8 лет такого рода решения будут обновлять соответствующие характеристики практически применяемых средств техники.

В дальнейшем предстоит проверить прогнозное значение инженерно-технических выводов, вытекающих из подобного анализа патентных данных. Процедура классификации содержания патентов и оценки прироста данных нуждается в совершенствовании с учетом существующих принципиальных различий в национальных системах патентования и в побудительных мотивах к патентованию новых идей, а также влияния на этот процесс конъюнктуры мирового рынка.

Интересные идеи пришли в область информационных методов анализа развития науки в связи с появившейся возможностью автоматизированного составления индексов связей (ИНС) между различными научными публикациями.

Подобным образом составляются ежегодно издаваемые перекрестные библиографические указатели информации по важнейшим разделам науки. Однако, как это нередко бывает в науке, очень скоро выяснились и другие его возможности, специфически важные для науковедения. ИНС оказался мощным и перспективным инструментом анализа тенденций развития науки, диагноза состояния междисциплинарных связей и прогнозирования ряда явлений в жизнедеятельности организма науки. Исходная предпосылка этих ценных для науковедения свойств ИНС содержится в том факте, что сеть фактического взаимовлияния, построенная по данным ИНС, является информационным отображением – моделью историко-логической сети связей реального процесса развития науки.