О методике решения научных задач
Создание методики решения научных задач Генрих Саулович Альтшуллер рассматривал как естественный этап развития методики решения изобретательских задач. Обязательной и главной составляющей построения научной теории он считал сбор, анализ и систематизацию больших баз данных. Именно в результате такого поэлементного анализа и систематизации по кластерам существующей на тот момент базы изобретений и была создана система приёмов разрешения технических противоречий. С неё и началось развитие изобретательской методологии. Фактически Альтшуллер вручную проделал работу, которую сегодня выполняют вычислительные системы по технологии Big data.
Борис Львович Злотин и Алла Вениаминовна Зусман посвятили созданию методики решения научных задач большой отрезок своей творческой деятельности. Они изучили всё, что можно прочесть об открытиях и открывателях. Результатом их многолетнего исследования явился вывод о том, что методикой решения научных задач (правда, в их терминологии – исследовательских) является ранее разработанная ими же методика диверсионного анализа. Методика подразумевает инверсию задачи. Вместо вопроса – как это происходит? – задаётся вопрос – как это явление сконструировать? Затем можно подключить любые тризовские механизмы.
В самом деле, когда надо исследовать – почему происходит занос автомобиля или почему фастфуд вызывает ожирение? – не надо проводить никакой поэлементный анализ. Нужно исследовать уже готовые системы, будь то искусственные или естественные, и находить причинно-следственные связи между процессами. То есть, проводить структурную часть системного анализа процессов, анализ связей подпроцессов.
Можно заметить, что и Альтшуллер, и Злотин с Зусман в основу своей методологии положили составляющие системного анализа. Каждый свою. Составляющие системного анализа описаны в главе Этажи сильного мышления книги Теоретические основы сильного мышления. Ещё подробней с ними можно познакомиться в статье 1988 года Что могут бисистемы. Классификация составляющих системного анализа, на которую опираются эти материалы, предложена в глубине 80-х годов прошлого века Борисом Злотиным. Кроме поэлементной и структурной составляющей системного анализа существуют ещё функциональная и эволюционная части.
Альберт Эйнштейн решал задачу объединения двух физических моделей описания функционирования вещественных и полевых структур. Физики Ньютона и физики Максвелла. Ему не нужен был ни элементный, ни структурный анализ. Он разрешал противоречие в различном описании функционирования физических систем. И эта задача тоже научная. В результате получилась Специальная теория относительности.
Эволюционный подход прежде всего можно увидеть в эволюционных теориях – теории Дарвина, теории развития технических систем. Идея Альтшуллера о палиобионике – тоже эволюционный подход в методике решения научных задач. Идея заключалась в том, что для переноса в технические системы надо изучать не сверхсложные современные организмы, прошедшие сотни миллионов лет эволюционного совершенствования, а более примитивные древние. Не птицу, а птеродактиля. Конструкция значительно проще, а характеристики слабее не на много. К эволюционному анализу можно отнести и идею Злотина и Зусман о технионике. Согласно ей переносить надо не изобретательские идеи из биологии в технику, а объяснительные идеи из техники в биологию. То есть, развивать систему наших знаний от простого к сложному. Интересно, что и Альтшуллер и Злотин с Зусман выдвинули красивые идеи решения научных задач, но не отрефлексировали их, как применение эволюционной составляющей системного анализа к решению научных задач.
Так что же является методикой решения научных задач? И поэлементный анализ, на котором настаивал Альтшуллер, и структурный анализ процессов, взятый за основу Злотиным и Зусман, и функциональный, и эволюционный анализы – всё это методики решения научных задач. Научных задач разных системных уровней. Для высшего уровня задач обязателен эволюционный анализ.
После написания уже упомянутой книги о сильном мышлении я применил полученные наработки для решения основных задач, стоящих в различных науках. Главным подходом был эволюционный. С помощью этих подходов удалось выработать концепцию, преодолевшую препятствия на пути формирования единой теории поля и элементарных частиц. Объясняющей строение вселенной и атома без введения вопреки принципу Бритвы Оккама беспрерывно наращиваемого количества всяческих кварков, тёмных материй и прочих сущностей, придуманных ad hoc. Концепцию, объединяющую динамическую физику Эйнштейна с термодинамической физикой Пригожина. Концепцию, дающую физическое объяснение различным явлениям – от принципа неопределённости Гейзенберга до причин изменения степени устойчивости разных атомов и изотопов. Концепция эта опубликована в статье Задачи для физиков.
В статье Задачи для биологов приведена единая концепция биологической эволюции от химических элементов до развития разума, полученная с помощью тех же подходов. Концепция развития общественных формаций приведена в книге в главе Капитал грядущего строя. В экономике, ввиду практических надобностей, пришлось не ограничиваться концепцией, а описать получившуюся теорию целиком в отдельной книге Макроэкономическая инженерия. Эволюционный подход к рассмотрению развития экономики от простого к сложному позволил выявить и исправить основные ошибки экономистов и превратить экономику из гуманитарной дисциплины в точную науку.
Всё это сделано с помощью Теории сильного мышления, теории которую завещал создать Генрих Саулович Альтшуллер. Теории, основанной на законах развития технических систем, дополненной законами развития самоорганизующихся систем, опирающимися в свою очередь на работы Ильи Пригожина по синергетике. Теория сильного мышления является наукой о мышлении, о развитии, единой эволюционной теорией, методикой прогнозирования и методикой решения научных задач.
Адрес электронной почты: theorysm@gmail.com