Научно-техническое прогнозирование

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ УКРАИНЫ
ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИНФОРМАТИКИ И ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
ФАКУЛЬТЕТ ФИЛОСОФИИ И РЕЛИГИОВЕДЕНИЯ
КАФЕДРА ФИЛОСОФИИ
Реферат на тему:
НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
Выполнил:
студент гр. ФиР-04
Халиков Р.Х.
Научный руководитель:
к. филос. н. Пасько З.А.
Донецк 2008
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Раздел 1. Понятие и типология научно-технических прогнозов
1.1. Научно-технические прогнозы
1.2. Классификация прогнозов
Раздел 2. Современные методы научно-технического прогнозирования
2.1. Методы экстраполяции
2. 2. Метод моделирования
Заключение
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Введение
Научно-техническая прогностика является одним из важных разделов современной философии науки. Актуальность использования прогнозирования в научных исследованиях состоит в необходимости получения информации о предстоящих тенденциях в динамике того или иного феномена – это позволяет не только уверенно ориентироваться в исследуемом объекте, но и иметь возможность управлять процессами, связанными с ним. Прогностическая функция присуща научным системам знания. Однако реализация наукой этой функции относится почти исключительно к объектам изучения. Что же касается предвидения будущего самой науки и, в частности, организационных форм ее жизнедеятельности, то такого рода прогнозирование стало возможным лишь на основе философско-научного подхода к изучению самой науки и научно-исследовательской деятельности. Как раз философско-научное исследование научно-технического прогнозирования как феномена является актуальным для выявления его принципиальных характеристик, типологии, а также степени достоверности получаемых результатов.
Степень изученности проблемы научно-технического прогнозирования достаточно высока. Как уже было упомянуто, существует специальная отрасль философии науки – прогностика, в рамках которой проводятся соответствующие исследования, призванные изучить основные черты прогнозирования, классифицировать виды прогнозов, определить основные методы прогнозирования. Значительная часть литературы посвящена проблемам донаучного прогнозирования, например, «Духовный мир народов классического Востока» А.Л. Вассоевича, «Методология научного исследования» Г.И. Рузавина и др. Некоторая часть философско-научных концепций ХХ века строит свои прогнозы относительно развития науки на несколько иррациональных позициях – теория научных революций Т.С. Куна, теория смены научных парадигм И. Лакатоса и др. собственно научная постановка проблемы свойственна обобщающим статьям в различных сборниках, учебникам по философии науки и методологии научного исследования и т.п. В качестве иллюстративного материала в данном реферате избраны сборник научно-нормативных терминов «Прогностика» 1990 года, статьи «Прогнозирование» и «Прогноз» М.Н. Мазаника из «Новейшего философского словаря» (Минск, 1999) и др.
Цель исследования – выделить понятие, типологию и концептуалистику научно-технического прогноза и прогнозирования, выявить сущностные черты изучаемого явления. Реферативная форма работы предполагает освещение общепринятых определений и классификаций, что лишает работу новизны, но позволяет сосредоточиться на реализации поставленной цели с помощью использования общепринятых определений и классических теорий.
Объект исследования – феномен научно-технического прогнозирования, его сущностные черты и типология. Предметом изучения выступают научные работы, посвященные соответствующей проблематике.
Исследование использует следующие методы: аналитический (анализ литературы), дескриптивный (описание основных характеристик феномена научно-технического прогнозирования), классификационный (классификация типов прогнозов, методов).
Реферат состоит из введения, двух основных разделов, где подается, соответственно, типология научно-технических прогнозов и классификация современных методов прогнозирования, а также заключения.
Раздел 1. Понятие и типология научно-технических прогнозов
1.1. Научно-технические прогнозы
Прогнозом в науке принято называть «научно обоснованное суждение о возможных состояниях объекта в будущем и (или) об альтернативных путях и сроках их достижения» [4, с. 6], а прогнозированием соответственно – процесс разработки прогнозов. При этом М.Н. Мазаник, например, настаивает на акцентировании вероятностного характера прогнозов [1]. известны прогнозы различной направленности: ресурсов, общественных потребностей, промышленного потенциала, развития социальных условий, демографические, комплексные прогнозы развития экономики и другие, имеющие тенденцию складываться во взаимосвязанную систему представлений. Научно-технические прогнозы примыкают к системе прогнозов социально-экономических процессов. Они могут трактоваться как ее подсистема, сохраняя при этом свою специфику, идущую из своеобразия объектов, целей и методов прогнозирования.
Типология научно-технических прогнозов весьма представительна. Можно, например, классифицировать прогнозы науки и техники по масштабам, уровню комплексности, времени упреждения, по регионам и т. д. Существенно при этом различать и научное предвидение таких взаимосвязанных объектов: развитие науки как системы знаний; развитие организационной системы науки; развитие техники, в котором выделяют в свою очередь уровень промышленно освоенных технических средств и уровень новых технических разработок. «Во многом, — пишет, — прогнозирование сходно с научным исследованием, но отличается от него практической направленностью и точным заданием количественных параметров для каждой стадии рассматриваемого процесса» [5, с. 190].
Особое место в исходных позициях прогностики занимает вопрос о возможности (в принципе) прогнозировать научные открытия. Крайняя точка зрения на этот вопрос сводится к попыткам поставить знак равенства между предвидением открытия в науке и самим фактом открытия нового явления или закона. На этом основании отрицается само право на существование прогнозов в науке. С другой стороны, известны примеры, когда на основе строго научных систем представлений о закономерных причинно-следственных связях между явлениями объективного мира ученым удавалось высказывать прогнозные идеи о возможном существовании и возможных свойствах неизвестных астрономических объектов, химических элементов, биологических видов и др.
Связь между различными объектами прогнозирования носит сложный характер, ввиду чего на практике деление научно-технических прогнозов на прогнозы науки и прогнозы техники нередко оказывается весьма условным. Развитие научных представлений может привести к формулировке новых взглядов на будущее технических средств, а долгосрочный прогноз направлений развития техники требует, как правило, учета тенденций развития науки как системы знаний.
1.2. Классификация прогнозов
В основу классификации научно-технических прогнозов как инструмента управления развитием науки и техники положена идея, вытекающая и принятого определения прогноза как комплекса взаимосвязанных оценок: целей, путей их достижения и потребностей в ресурсах. Каждый из типов прогнозов является фактически результатом специального этапа прогнозных работ, использующих свои специфические методы.
Прогноз первого типа, опирающийся на познание тенденции и закономерности, на накопленный опыт конкретных наук, призван выявить и сформулировать новые возможности и перспективные направления научно-технического развития. Этот тип прогноза в научной прогностике назван исследовательским прогнозом. Его наиболее трудной и ответственной, чаще всего заключительной фазой является оценка гипотетической результативности, или значимости возможных вариантов развития. Полученные таким образом сведения являются существенной частью формируемой с участием научной прогностики концепции будущего науки и техники.
Второй тип научно-технического прогноза называется программным прогнозом. Он исходит из познанных общественных потребностей, тенденций и закономерностей научно-технического развития, а также данных, полученных исследовательским прогнозом. Он призван придать этим знаниям прикладной характер: сформулировать программу возможных путей, мер и условий для достижения целей и решения задач развития науки и техники. Сформулировав гипотезу о перспективных для данных условий возможностях взаимного влияния различных факторов, программный прогноз (чаще всего на заключительной своей стадии) стремится дать оценку гипотетических сроков и очередности достижения различных возможных целей. Тем самым программный прогноз завершает начатую на этапе исследовательского прогноза формулировку возможностей развития.
Организационный прогноз основывается на знаниях и представлениях об общих закономерностях и тенденциях развития науки (как организационной системы), в том числе полученных вышеназванными типами прогнозов. Он исходит из представлений о наличных экономических ресурсах и накопленном научном потенциале. Организационный прогноз призван сформулировать обоснованную гипотезу относительно объемов и состава ресурсов, требующихся, чтобы теми или иными путями достигнуть тех или иных целей. Понятие ресурс трактуется не только в смысле время, деньги, люди, а также в случае необходимости и как комплекс организационных и социально-экономических предпосылок эффективной реализации прогнозируемого состава ресурсов. Обычно наиболее трудной и ответственной фазой является оценка гипотетических размеров требуемой финансовой поддержки различных программ исследований и разработок.
Выступая в комплексе, охарактеризованные выше три этапа прогнозирования взаимно дополняют друг друга. В заявлении Отдела прогнозирования ЮНЕСКО говорится: «Прогнозирование – это работа над различными сценариями будущего. Следовательно, оно отталкивается от настоящего, исследует зарождающиеся приметы будущих тенденций и рассматривает современные решения на предмет их возможных последствий»[3]. В зависимости от того, на какой срок в будущее делаются прогнозы, они имеют различный характер, существенно отличаются по достоверности и по-разному используются в практике принятия решений. Прогнозы всегда имеют гипотетический характер. Жизнь, успехи наук, возможностей и потребностей практики вносят в них каждый день существенные коррективы. Делая на основании анализа информации о прошлом и настоящем выводы о будущем, прогнозист не может учесть многие существенные факторы, которые возникнут и будут влиять на развитие прогнозируемого процесса в будущем. При этом известно, что чем больше удастся решить проблем, тем большее количество новых задач возникает перед исследователями.--PAGE_BREAK--
Раздел 2. Современные методы научно-технического прогнозирования
Методом прогнозирования называется «способ исследования объекта прогнозирования, направленный на разработку прогноза» [4, с. 7]. На основании методов прогнозирования строится методика прогнозирования, т.е. совокупность методов и правил разработки прогнозов для конкретных объектов. Источниками информации о будущем, лежащими в основе прогнозирования, являются: основанная на опыте, аналогии оценка путей развития и перспектив прогнозируемого явления; экстраполяция известных тенденций; модель состояния явления в будущем, основанная на учете изменения (желательного или ожидаемого) тех показателей, перспективы развития которых достаточно известны. Соответственно возможны три основных класса методов прогнозирования в социальной сфере (используемых как взаимодополняющие): 1) опрос населения/экспертов с целью упорядочения, объективизации субъективных оценок прогнозного характера; 2) экстраполирование и интерполирование – построение динамических рядов развития показателей прогнозируемого процесса; 3) моделирование – построение поисковых и нормативных моделей с учетом вероятного или желательного изменения прогнозируемого явления на основе наличных данных о масштабе и направлении изменений. Два последних класса методов являются наиболее точными, поэтому им будет уделено отдельное внимание в работе. Метод опроса скорее является общенаучным. В прогнозировании используются также методы аналогии, индукции и дедукции, статистические, экономические, социологические и др. Типовая методика прогнозирования, предложенная М.Н. Мазаником, включает следующие этапы: 1) предпрогнозная ориентация (определение объекта, предмета, проблемы, цели, задач, времени упреждения, рабочих гипотез, методов, структуры, организации исследования); 2) сбор данных прогнозного фона (т.е. влияющих на развитие объекта по непрофильным, смежным отраслям прогнозирования); 3) построение исходной (базовой) модели (т.е. системы показателей, параметров, отображающая характер и структуру объекта); 4) поисковый прогноз (проекция в будущее исходной модели по наблюдаемой тенденции с учетом факторов прогнозного фона; цель – выявление подлежащих решению перспективных проблем); 5) нормативный прогноз (проекция исходной модели в будущее в соответствии с заданными целями и нормами по заданным критериям); 6) оценка степени достоверности и уточнение прогностических моделей; 7) выработка рекомендаций [2].
Научная прогностика насчитывает в настоящее время несколько различных по уровню, масштабам и научной обоснованности методов и приемов прогнозирования научно-технического развития. Главные направления, в которых идет развитие методического обеспечения прогнозных работ, состоят:
· в углубленной теоретической и прикладной разработке нескольких групп методик, отвечающих требованиям разных объектов и различных видов прогнозов;
· в разработке и реализации на практике системных способов и процедур использования различных методических приемов в ходе одного конкретного прогнозного исследования;
· в поиске путей и способов алгоритмизации методик и разработке компьютерных программ для их реализации.
2.1. Методы экстраполяции
Экстраполяция – это «метод научного прогнозирования, состоящий в распространении выводов, получаемых из наблюдения над одной частью явления на другую его часть» [6]. Экстраполироваться могут и тенденции, формулируемые на описательном уровне, но чаще всего это делается относительно статически складывающихся тенденций изменения тех или иных количественных характеристик науки, техники и организационной системы науки.
Предварительная формулировка обоснованных логических гипотез, проникновение в сущность экстраполируемых процессов, вскрытие на основе содержательного анализа причинно-следственных отношений в изучаемых с помощью статистики явлениях – все это обязательные условия корректного, а зачастую элементарно грамотного использования аппарата математической статистики.
В случае использования методов экстраполяции в научно-техническом прогнозировании необходимо учитывать факторы общественного спроса на новые научно-технические разработки, оценки влияния на развитие прогнозируемого объекта политики цен и специфических в разных странах социально-экономических и производственных условий. Применение результатов экстраполяции ограничено регионом сбора статистических данных (некорректно применять результаты исследования показателей в одной стране к прогнозированию ситуации в другой).
для обоснования прогноза по методу экстраполяции необходимо доказать: что закон (тенденция), найденный на известном промежутке, не изменится и вне его в определенных границах; что сами параметры качественно не изменятся. Для доказательства обычно используют в качестве предпосылки инерционность прогнозируемой системы. Считают, что в сложных системах изменения происходят сравнительно медленно, поэтому можно ожидать, что ошибки экстраполяции за малые отрезки времени будут незначительными. Кроме того, при экстраполяции системы взаимосвязанных параметров есть возможность оценить чувствительность конечных данных к равным по масштабу изменениям различных параметров. На основании полученных таким образом сведений формулируются прогнозные рекомендации по управлению процессом развития.
Методом экстраполяции прогнозировались рост объемов научно-технической информации, размеры средств, вкладываемых в науку, и другие вопросы. 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. Все же метод экстраполяции относится скорее к краткосрочным прогнозам, предполагает использование в дальнейшем других методов и комплексного подхода.
2. 2. Метод моделирования
Использование метода моделирования предполагает, что на основе изучения внутренней логики развития конкретной научной дисциплины исследователь конструирует соответствующую историко-логическую модель. Затем в соответствии с этой моделью прогнозируется разрешение определенных коллизий в ситуациях, обладающих с ней общностью свойств.
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.
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. Эта модель 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 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. Используя хорошо известные сейчас математические методы, можно производить анализ информационных сетей любой сложности, получая объективные данные о фактическом взаимовлиянии, тенденциях, присущих объекту.
В целом развитие методов моделирования, используемых прогнозистами науки и техники, идет по пути синтеза рациональных элементов всех методов и подходов. Это весьма перспективный путь, так как он открывает возможность создания единых комплексных методов для последовательной разработки исследовательских, программных и организационных прогнозов.
Заключение
Научно-техническое прогнозирование представляет собой важную отрасль философии науки, отвечающую за построение возможных сценариев динамики различных процессов и феноменов. Прогноз позволяет наметить вероятные пути развития того или иного процесса, определить наиболее эффективные методы вмешательства в ход процесса, выяснить последствия и возможные альтернативы, связанные с объектом прогнозирования.
Среди типов прогнозов выделяют исследовательский (опирающийся на познание тенденции и закономерности, на накопленный опыт конкретных наук, призванный выявить и сформулировать новые возможности и перспективные направления научно-технического развития), программный (призван придать знаниям прикладной характер: сформулировать программу возможных путей, мер и условий для достижения целей и решения задач) и организационный (должен сформулировать обоснованную гипотезу относительно объемов и состава ресурсов, требующихся, чтобы теми или иными путями достигнуть тех или иных целей).
Способ исследования объекта, направленный на конструирование прогноза, называется методом прогнозирования. Выделяют три основных метода – опрос/экспертная оценка, экстраполирование, моделирование. Существует, в общем, около 150 методов, используемых в научно-техническом прогнозировании. Наиболее существенных результатов достигают прогнозы, выполненные с использованием как можно большего количества методов и приемов.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
1. Мазаник М.Н. Прогноз / М.Н. Мазаник // Новейший философский словарь / гл. ред. и сост. А.А. Грицанов [Электронный ресурс]. – электронные текстовые данные (6120 кб). – Режим доступа: http//www.ihtik.lib.ru>.
2. Мазаник М.Н. Прогнозирование / М.Н. Мазаник // Новейший философский словарь / гл. ред. и сост. А.А. Грицанов [Электронный ресурс]. – электронные текстовые данные (6120 кб). – Режим доступа: http//www.ihtik.lib.ru>.
3. Научное предвидение и прогнозирование [Электронный ресурс]. – электронные текстовые данные (271 кб). – Режим доступа: portal.unesco.org/shs/fr/ev.php/URL_ID=8951URL_DO=DO_TOPIC&URL_SECTION=201.html>
4. Прогностика. Терминология. – М.: Наука, 1990. – 56 с. – (Сборник научно-нормативных терминов; Вып. 109). ISBN 5-02-006645-1.
5. Рузавин Г.И. Методология научного познания: Учеб. Пособие для вузов / Г.И. Рузавин. – М.: ЮНИТИ-ДАНА, 2005. – 287 с. ISBN 5-238-00920-8.
6. Экстраполяция [Электронный ресурс]. – электронные текстовые данные (57 кб). – Режим доступа: www.glossary.ru/cgi-bin/gl_sch2.cgi?RPwujtunowuigtol#410283. Ссылки (links):
www.ihtik.lib.ru/www.glossary.ru/cgi-bin/gl_sch2.cgi?RPwujtunowuigtol#410283