Пусть имеется, например, два объекта: А и В. Изве­стно, что объекту А присущи свойства Р1, Р2, ...Рn, Рn+1. Изу­чение объекта В показало, что ему присущи свойства Р1,  Р2,...Рn, совпадающие соответственно со свойствами объекта А. На основании сходства ряда свойств (Р1,  Р2,, ... Рn ) у обоих объектов может быть сделано предположение о на­личии свойств Рn+1 у объекта В.

Степень вероятности полу­чения правильного умозаключения по аналогии будет тем выше, чем: 1) больше известно общих свойств у сравнивае­мых объектов; 2) существеннее обнаруженные у них общие свойства и 3) глубже познана взаимная закономерная связь этих сходных свойств. При этом нужно иметь в виду, что если объект, в отношении которого делается умозаключе­ние по аналогии с другим объектом, обладает каким-нибудь свойством, не совместимым с тем свойством, о существо­вании которого должен быть сделан вывод, то общее сход­ство этих объектов утрачивает всякое значение.

Указанные соображения об умозаключении по аналогии можно допол­нить также и следующими правилами: 1) общие свойства дол­жны быть любыми свойствами сравниваемых объектов, т. е. подбираться «без предубеждения» против свойств какого-либо типа; 2) свойство Рn+1  должно быть того же типа, что и общие свойства Р1,  Р2,, ... Рn; 3) общие свойства Р1,  Р2,, ...

Рn  дол­жны быть возможно более специфичными для сравнивае­мых объектов, т. е. принадлежать возможно меньшему кру­гу объектов; 4) свойство Рn+1 наоборот, должно быть наи­менее специфичным, т. е. принадлежать возможно большему кругу объектов [33]. Метод аналогии применяется в самых различных обла­стях науки: в математике, физике, химии, кибернетике, в гу­манитарных дисциплинах и т. д.

Существуют различные типы выводов по аналогии. Но общим для них является то, что во всех случаях непосредственному исследованию подверга­ется один объект, а вывод делается о другом объекте. По­этому вывод по аналогии в самом общем смысле можно определить как перенос информации с одного объекта на другой. При этом первый объект, который собственно и под­вергается исследованию, именуется моделью, а другой объект, на который переносится информация, полученная в результате исследования первого объекта (модели), назы­вается оригиналом (иногда — прототипом, образцом и т. д.).

Таким образом, модель всегда выступает как аналогия, т. е. модель и отображаемый с ее помощью объект (оригинал) находятся в определенном сходстве (подобии). В зависимости от характера используемых в научном исследовании моделей различают несколько видов моде­лирования. 1. Мысленное (идеальное) моделирование. К этому виду моделирования относятся самые различные мыслен­ные представления в форме тех или иных воображаемых моделей.

Например, в идеальной модели электромагнитно­го поля, созданной Дж. Максвеллом, силовые линии пред­ставлялись в виде трубок различного сечения, по которым течет воображаемая жидкость, не обладающая инерцией и сжимаемостью. Модель атома, предложенная Э. Резерфордом, напоминала Солнечную систему: вокруг ядра «Солн­ца» обращались электроны «планеты».

Следует заметить, что мысленные модели нередко могут быть реализованы материально в виде чувственно воспринимаемых физичес­ких моделей. 2. Физическое моделирование. Оно характеризуется физическим подобием между моделью и оригиналом и име­ет целью воспроизведение в модели процессов, свойствен­ных оригиналу. По результатам исследования тех или иных физических свойств модели судят о явлениях, происходящих (или могущих произойти) в естественных условиях. 3. Символическое (знаковое) моделирование.

Оно свя­зано с условно-знаковым представлением каких-то свойств, отношений объекта-оригинала. К символическим (знаковым) моделям относятся разнообразные топологические и графо­вые представления (в виде графиков, номограмм, схем и т. п.) исследуемых объектов или, например, модели, представлен­ные в виде химической символики и отражающие состояние или соотношение элементов во время химических реакций.

Особой и очень важной разновидностью символического (знакового) моделирования является математическое мо­делирование. 4. Численное моделирование на электронных вычис­лительных машинах. Эта разновидность моделирования ос­новывается на ранее созданной математической модели изу­чаемого объекта или явления и применяется в случаях боль­ших объемов вычислений, необходимых для исследования.

  Глава 5  ГИПОТЕТИКО-ДЕДУКТИВНАЯ МОДЕЛЬ ПОЗНАНИЯ   Процесс научного познания объектов и явлений окру­жающего мира требует использования научного метода и комплексного применения изложенных методов познания, исходя из поставленной задачи. Этапы познания Этапы познания могут быть сформулированы следу­ющим образом: 1.

  Установление эмпирических фактов с использова­нием методов эмпирического уровня познания. 2.  Первичное обобщение эмпирических фактов. 3.  Выявление отклоняющихся от правила фактов. 4. Выдвижение теоретической гипотезы, которая бы учитывала изученную совокупность эмпирических дан­ных. Теоретическое обобщение всего экспериментального материала. 5.  Логический вывод (дедукция)

из гипотезы по всей совокупности наблюдаемых фактов, что является ее про­веркой на истинность. 6.  Практическая проверка гипотезы, что дает ей ста­тус теоретического закона. Следует отметить, что в рамках этой модели переход от эмпирических наблюдений, измерений, экспериментов к построению теоретической гипотезы является субъектив­ным творческим процессом и здесь большое значение име­ет то, в рамках какой парадигмы творит тот или иной ученый, каково его мировоззрение.

Существенным элементом перехода от эмпирического уровня познания к теоретиче-кому уровню, — т. е. процесса поиска причины явления — является проведение корректного системного анализа изу­чаемых объектов и явлений. В процедуре поиска причи­ны, производимой в рамках системного подхода, можно выделить следующие этапы: а) выделение относительно изолированной системы, элементом которой является данная вещь, явление; б)