Поиск
| № | Поиск | Скачиваний | ||||
|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | Биоинформатики часто описывают собственную научную деятельность как практику работы с большими объемами данных с помощью вычислительных устройств. Существенной частью этого самоопределения является создание способов визуального представления результатов такой работы, некоторые из которых направлены на построение удобных репрезентаций данных и демонстрацию закономерностей, присутствующих в них (графики, диаграммы, графы). Другие являются способами визуализации объектов, непосредственно не доступных человеческому восприятию (микрофотография, рентгенограмма). И создание визуализаций, и особенно создание новых компьютерных методов визуализации рассматриваются в биоинформатике как значимые научные достижения. Репрезентации трехмерной структуры белковых молекул занимают особое место в деятельности биоинформатиков. 3D-визуализация макромолекулы, с одной стороны, является, подобно графику, представлением результатов компьютерной обработки массивов данных, полученных материальными методами, – данных о взаимном расположении элементов молекулы. С другой стороны, подобно микрофотографии, такие 3D-структуры должны служить точными отображениями конкретных научных объектов. Это приводит к параллельному существованию двух противоречивых эпистемических режимов: творческий произвол в создании удобных, коммуникативно успешных моделей сочетается с верностью объекту «как он есть на самом деле». Парадокс усиливается тем, что научное исследование репрезентируемых объектов (определение свойств структуры, ее функций, сравнение с другими структурами) посредством компьютеров само по себе вообще не требует визуализации. Ее очевидно высокая ценность для биоинформатики не выглядит оправданной, если иметь в виду значительную искусственность и художественность получаемых изображений. Однако статус этих изображений становится яснее при соотнесении с более ранними представлениями о роли визуального в научном поиске. Высокая оценка визуализации как итогового результата научного исследования была характерна для науки эпохи Возрождения. Художественная репрезентация идеальных существенных свойств вместо строгого соответствия конкретному биологическому объекту – эпистемическая добродетель, типичная для натуралистов XVII–XVIII веков. И то и другое предполагало тесное сотрудничество ученого с художником; и стандарты визуализации макромолекул в биоинформатике вырастают из аналогичного сотрудничества (рисунки Гейса). Стремление же к максимальной точности и детализации наследует регулятиву «механической объективности» (как определяли это Л. Дастон и П. Галисон), для которого важным оказывается и устранение субъекта из процесса производства изображения (в биоинформатике – передача этих функций компьютерным программам). Таким образом, 3D-визуализация белковых структур несет на себе следы исторически разных ценностных ориентиров, но научная практика XX–XXI веков, дополненная компьютерными технологиями, позволяет им сочетаться в конкретных дисциплинарных единствах. Ключевые слова: эпистемология, визуализация, научный объект, биоинформатика, анализ данных | 1430 | ||||
| 2 | Рассматриваются эпистемологические отношения между классическим лабораторным экспериментом, мысленным экспериментом и вычислительным экспериментом. В контексте новейшей истории философии и методологии науки от позитивизма до так называемого экспериментального поворота и современных дискуссий о нематериальных экспериментах обсуждаются эпистемологические сходства и отличия материального, мысленного и вычислительного экспериментов, а также методологическая специфика эксперимента как конкретно-научного метода и родового понятия для этой спорной, но де факто используемой таксономии. Общей чертой всех квазиэкспериментальных методов в научном познании является их семиотическая функция: они выступают средствами обеспечения предметности, придания смысла формальным структурам знания. Отмечается, что несмотря на кажущуюся противоречивость понятия «нематериальный эксперимент», и мысленные, и вычислительные эксперименты обладают значимыми общими чертами с лабораторным экспериментом, в особенности с учётом его современной трактовки как активной конструктивной процедуры. Все три типа «экспериментальных» методов характеризуются созданием искусственных условий, теоретической нагруженностью, активностью субъекта и производством новых данных, а также способностью, по выражению Я. Хакинга, «жить собственной жизнью», т.е. изменяться вместе с предметной областью, которую формируют. При этом мысленные и вычислительные эксперименты радикально отличаются от лабораторных тем, что не используют материальные компоненты исследуемых в них предметов, а между собой существенно отличаются типом используемой инфраструктуры: воображение для мысленных экспериментов и математические модели для вычислительных, – а также «прозрачностью» способа получения результатов: работа мысленного эксперимента представляется для субъекта ясной, а работа компьютерной симуляции ввиду высокой степени сложности применяемых вычислений оказывается непрозрачной, в особенности с учётом того, что современные вычислительные эксперименты способны, как и лабораторные эксперименты, давать различные результаты в разных итерациях. Материал статьи предназначен для лекционной части курсов «Философия и методология науки» и «Моделирование, прогнозирование и экспертиза в научной деятельности» (преподаются соответственно в 3–4 и 7–8 семестрах студентам бакалавриата философского факультета МГУ имени М. В. Ломоносова), а в полном объеме читается авторами в рамках курса «Экспериментальные практики в методологии общественных наук» (магистратура философского факультета). Ключевые слова: методология науки, эксперимент, экспериментальный поворот, философия экспериментирования, мысленный эксперимент, вычислительный эксперимент | 718 | ||||