Очевидно, питання про лідерство в природознавстві залежить від безлічі різноманітних факторів, серед яких вирішальну роль грають значення лідируючої науки для суспільства, точність, розробленість і спільність методів її дослідження, можливість їхнього застосування в інших науках. Безсумнівно, однак, що самими вражаючими для сучасників є найбільш великі відкриття, зроблені в лідируючій науці, і перспективи її подальшого розвитку. Із цього погляду біологія другої половини XX сторіччя може розглядатися як лідер сучасного природознавства, тому що саме в її рамках були зроблені найбільш революційні відкриття.
Говорячи про революції в природознавстві, треба в першу чергу відмовитися від наївних і упереджених подань про їх, як процесах, пов'язаних з ліквідацією колишнього знання, з відмовою від наступності в розвитку науки й насамперед раніше накопиченого й перевіреного емпіричного матеріалу. Така відмова стосується головним чином колишніх гіпотез і теорій, які виявилися нездатними пояснити знову встановлені факти спостережень і результати експериментів.
Революційні перетворення в природознавстві означають корінні, якісні зміни в концептуальному змісті його теорій, навчань і наукових дисциплін. Розвиток науки аж ніяк не зводиться до простого нагромадження й навіть узагальненню фактів, тобто до того, що називають кумулятивним процесом. Факти завжди прагнуть пояснити за допомогою гіпотез і теорій. Серед них у кожний певний період висувається найбільш загальна або фундаментальна теорія, що служить парадигмою, або зразком для пояснення фактів відомих і пророкування фактів невідомих. Такою парадигмою у свій час служила теорія руху земних і небесних тіл, побудована Ньютоном, оскільки на неї опиралися всі вчені, що вивчали конкретні механічні процеси. Точно так само всі дослідники, що вивчали електричні, магнітні, оптичні й радіохвильові процеси, ґрунтувалися на парадигмі електромагнітної теорії, що побудував Д.К. Максвелл.
Поняття парадигми, що ввів американський учений Томас Кун (1922-1996) для аналізу наукових революцій, підкреслює важливу їх особливість зміну колишньої парадигми нової, перехід до більше загальної й глибокої теорії досліджуваних процесів. Однак він залишив без пояснення й аналізу питання про формування самої парадигми. На його думку, розвиток науки можна розділити на два етапи:
- нормальний, коли вчені зайняті застосуванням парадигми до рішення конкретних проблем частки, спеціального характеру (так званих головоломок),
- екстраординарний, пов'язаний з пошуком нової парадигми. При такому підході нова парадигма виявляється ніяк не пов'язаної з колишніми дослідженнями й тому її виникнення залишається непоясненої. У дійсності ж, як видно із прикладів аномальних фактів, тобто фактів, що суперечать парадигмі, процес аналізу, критичного осмислення й оцінки існуючої парадигми відбувається вже на стадії нормальної науки. Тому різке й тим більше абсолютне протиставлення зазначених етапів розвитку науки - зовсім необґрунтовано, і воно зустріло переконливу критику з боку багатьох видних учених.
Імовірнісні або статистичні закони
Своя назва ці закони одержали від характеру тієї інформації, що використовується для їхнього формулювання й одержання висновку з її. Імовірнісними вони називаються тому, що висновку, засновані на них, не випливають логічно з наявної інформації, а тому не є достовірними й однозначними. Оскільки сама інформація при цьому носить статистичний характер, те часто такі закони називають також статистичними, і цей термін одержав у науці значно більше поширення.
Проте, використання терміна "імовірність" для характеристики статистичних законів більш обґрунтовано з теоретичної точки зору.
Виникає питання: про яку ймовірність мова йде в цьому випадку?
У цей час існує принаймні три інтерпретації цього терміна. Перша з них пов'язана із класичним періодом розвитку теорії ймовірностей, коли ймовірність події визначалося як відношення числа випадків, які сприяли появі події, до загального числа всіх можливих випадків. Таке визначення ми зустрічаємо в одного з основоположників класичної теорії ймовірностей - видатного французького математика П. Лапласа. За допомогою такого визначення легко підрахувати ймовірності, або шанси, появи події в азартних іграх, з аналізу яких і з'явилася сама теорія. Однак правила азартних ігор спеціально побудовані таким чином, щоб шанси гравців були рівними, але в природі й суспільстві рівні можливості події зустрічаються рідко. Тому для кількісної оцінки можливості появи тих або інших подій необхідно було знайти іншу інтерпретацію. Згодом ученим дійсно вдалося знайти її шляхом порівняння числа появи досліджуваної події до загального числа всіх спостережень. Дійсно, чим частіше відбувається подія, тим вище ймовірність його появи за даних умов спостереження. Очевидно, що чисельне значення ймовірності при такому визначенні залежить від кількості спостережень, тобто від відносної частоти появи події. Тому, чим більше зроблено спостережень, тим точніше буде обчислена й імовірність події. Виходячи із цього, деякі вчені запропонували розглядати ймовірність події як межа його відносної частоти при нескінченному числі спостережень. Оскільки така кількість спостережень практично здійснити неможливо, те багато теоретиків, а особливо практики, вирішили визначати ймовірність як відношення числа появи події, що цікавить, до загального числа всіх спостережень, коли кількість останніх досить велика. Ця величина в кожному конкретному випадку повинна визначатися умовами конкретного завдання, тобто ймовірність P(А) дорівнює:
P(А) = m/n,
де m - число появи події, що цікавить, а n - число всіх спостережень.
Зазначене визначення ймовірності називають також частотним, оскільки в ньому фігурує поняття відносної частоти при тривалих спостереженнях. Останні аналізуються звичайно статистичними методами. Очевидно, що при статистичної, або частотної, інтерпретації не можна говорити про ймовірність окремої, одиничної події, що не має частоту. Тому ймовірність при такій інтерпретації ставиться до деякої групи подій. У попередній главі ми згадували, що хвильова функція у квантовій механіці визначає параметри майбутнього стану системи в "середньому", тобто не вказує, наприклад, певне значення його координат, а тільки той інтервал, у якому вони можуть перебувати. Це обставину часто характеризують терміном "імовірнісний розподіл".
Частотна, або статистична, інтерпретація ймовірності одержала найбільш широке застосування в природних і технічних науках, а в останні десятиліття також у соціальному й гуманітарному пізнанні. Це пояснюється насамперед тим, що реальні процеси в основному складаються з великої кількості елементів, зв'язку між якими мають складний характер і в які чималу роль грають випадкових факторів, від яких не можна відволіктися, як це роблять у класичній механіці. Проте, і для характеристики таких процесів можна знайти деякі регулярності, які дають можливість будувати імовірнісні прогнози їхнього майбутнього поводження.
Саме головне застосування частотна інтерпретація ймовірності знаходить при відкритті й аналізі статистичних законів. Усюди, де ми зустрічаємося з масовими випадковими або повторюваними подіями, при ретельному дослідженні можна виявити, що всі вони, незважаючи на відхилення й розмаїтість у своєму поводженні, мають певну регулярність, а саме: стійкою відносною частотою. Ця закономірність була виявлена ще в античному мирі на прикладі відносної стійкості кількості хлопчиків, що народжуються за рік, і дівчинок. Згодом були знайдені інші статистичні закони у фізику, біології, демографії, страховій справі, соціальній статистиці й т.д.
Як ставилися до статистичних законів у класичній науці? Чи визнавалися вони як постійні методи дослідження нарівні з універсальними законами або вважалися тимчасовими засобами пізнання, використовуваними для зручності, поки не будуть знайдені справжні закони?
На це питання можна відповісти цілком однозначно: статистичні закони не вважалися справжніми законами, тому що вчені минулого століття припускали, що за ними повинні стояти такі ж універсальні закони, як закон всесвітнього тяжіння Ньютона, що вважався зразком детерміністського закону, оскільки він забезпечує точні й достовірні пророкування припливів і відливів, сонячних і місячних затьмарень і інших явищ природи.
Статистичні ж закони визнавалися в якості зручних допоміжних засобів дослідження, що дають можливість представити в компактній і зручній формі всю наявну інформацію про якому або предметі дослідження. Типовим прикладом може служити інформація, одержувана за допомогою перепису населення. У принципі ми можемо одержати про кожного громадянина країни всі необхідні відомості, але коли вони класифікуються по окремих пунктах, зводяться в окремі показники й узагальнюються, то працювати з такою інформацією значно зручніше й легше. Статистичні закони й теоретичні узагальнення, знайдені у фізику, біології, економіці, соціології, праві й інших науках, також розглядалися в якості зручного допоміжного засобу для опису, систематизації й узагальнення знайденого емпіричного матеріалу. Очевидно, головна причина такого відношення до статистичних законів полягала в тому, що висновки їх недостовірні, невизначені, а лише ймовірні в тім або іншому ступені, причому цей ступінь істотно залежав від кількості спостережень і експериментів.
У зв'язку із цим справжніми законами вважалися саме детерміністські закони, що забезпечують точні й достовірні пророкування. Ця термінологія збереглася дотепер, коли статистичні, або імовірнісні, закони кваліфікуються як індетерміністські, із чим навряд чи можна погодитися. Єдине, що тут вірно, - це якісне розходження між двома типами законів: універсальними й статистичними. У той же час між ними існують і глибока спільність, і єдність, що полягають у тім, що всі вони відображають певні регулярності в природі й суспільстві. Опираючись на ці регулярності, ми можемо більш успішне діяти в навколишньому нас світі випадків і невизначеностей, оскільки закони встановлюють деякі заборони й тим самим зменшують кількість, можливих виборів або альтернатив дії.
Відношення до статистичних законів принципово змінилося після відкриття законів квантової механіки, пророкування яких мають істотно імовірнісний характер. Спроба знайти якісь сховані параметри, за допомогою яких можна було б звести статистичні закони до строго детерміністських законів, подібним до законів класичної механіки, не увінчалася успіхом. Очевидно, принцип невизначеності Гейзенберга не дає можливості здійснити це.
Література
1. Вонсовський С. В. Сучасна природничо-наукова картина миру. - К., 2003
2. Беклей А. Коротка історія природних наук. - К., 1997
3. Бернал Дж. Наука в історії суспільства. - К., 1998
4. Даннеман Ф. Історія природознавства. Природничі науки в їхньому розвитку й взаємодії. - К., 1998
5. СтепинВ. С. Становление научной теории. – Минск., 1976