Технонаучные основания производства знания в современных компьютерных науках

Чернышов Илья Андреевич аспирант, кафедра Философии, Вологодский Государственный Университет 1600021, Россия, Вологодская область, г. Вологда, ул. Ленина, 15 Chernyshov Ilya Andreevich Post-graduate student, the department of Philosophy, Volgograd State University 1600021, Russia, Vologodskaya oblast', g. Vologda, ul. Lenina, 15 ilya.chernyshov@gmail.com

Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ. Проект № 17-33-01146-ОГН ОГН-МОЛ-А2

Введение

Современные компьютерные науки представляют собой интересный объект для эпистемологического исследования. Появившись изначально как область технического познания, они объединили в себе фундаментальные и прикладные знания, совершили, благодаря появлению новых информационных технологий, методологический поворот в сфере научных исследований и вывели производство научного знания за пределы академических институтов. Появление новых практик научных исследований и их успешность делают актуальным анализ специфики производства знания в компьютерных науках как для современной теории познания, так и для сферы информационных технологий.

Синтез фундаментального и прикладного аспектов научного знания является основой возникновения компьютерных наук и отчетливо прослеживается в актуальных этапах их развития. Исследования двоичного кода, квантовых компьютеров, криптографии могут позволить выявить более конкретные изменения производства научного знания в этой области. На современном этапе эти трансформации характеризуются взаимозависимостью и взаимопроникновением фундаментальной и прикладной науки, а также зависимостью от социальных и экономических систем. Кроме того, научные исследования становятся неотъемлемой частью бизнес-процессов высокотехнологичных компаний. Производство научного знания в крупных коммерческих компаниях, чья деятельность связана с компьютерными науками, в отдельных случаях может быть более эффективным, чем в исследовательских институтах. Такая модель, хотя и имеет границы применимости, часто дает наиболее продуктивные результаты в инновационном процессе и требует философского анализа и осмысления.

Технонаучный подход к описанию производства научного знания как теоретическая основа анализа компьютерных наук

В качестве методологической основы для анализа производства знания в современных компьютерных компаниях может быть выбран технонаучный подход. Его основы были заложены во второй половине XX в., когда познание природы достигает той глубины, когда исследовательское сообщество получает возможность быстро получать новые технологии на основе уже разработанной теоретической базы и фокус научных исследований начал смещаться в сторону созданий технологий, таких как ракета, атомный реактор или компьютер. Технонаука базируется на идее о том, что «техногенная среда превращается из простого «приложения» научного знания в естественную среду его развития» ^{[1, с. 201]}. Сформировавшийся в ее рамках новый способ построения научного знания представляет собой «симбиоз фундаментального исследования, технической теории и инженерной деятельности» ^{[2, с. 37]}. При такой форме организации науки и технологии они рассматриваются не как зависящие друг от друга, а, скорее, как взаимозависимые составляющие в том смысле, что технология не может существовать без науки и наука не может существовать без технологии.

Наукоемкие прикладные исследования сближают фундаментальные и практические исследования, они становятся взаимодополняющими и взаимообусловленными. Фундаментальные открытия делают возможным создание новых технологий и устройств, а открытия в прикладных областях дают толчок для развития исследований в фундаментальных науках, в частности, через создание новых инструментов и методов исследований.

Практическая направленность и проблемная ориентация научных исследований являются особенностями технонауки, которые часто подвергаются критике. Действительно, нацеленность на получение практических результатов и их коммерциализацию, затрудняет проведение фундаментальных исследований, которые требуют больших вложений и не гарантируют быстрой окупаемости вложенных средств. Но, несмотря на это, в ряде областей, в том числе в компьютерных науках, такая модель организации научных исследований является достаточно успешной и имеет право на существование.

Важным отличием технонауки является введение социального контекста в понимание функционирования научного знания, осуществленное в рамках социологии науки А. Пикерингом, Б. Латуром и другими авторами. Условиями развития технонауки стали потребности и вызовы социума, ответом на которые стало развитие технологий, находящихся между фундаментальными и прикладными науками. В своей книге «Наука в действии» Латур пишет: «как только «науку и технологии» перестают объяснять внутренними причинами, на сцену выходят внешнее давление и потребности общества» ^{[4, с. 279]}. Развивая свою мысль, он отмечает, что если бы мы считали, что наука и общество существуют отдельно друг от друга, то получили бы совершенно необъективную картину происходящего.

Меняется круг субъектов производства научного знания. Включение в научный процесс новых сторон является важной характеристикой технонауки. Латур отмечает, что формируется ситуация, когда «сторонники, союзники, работодатели, помощники, приверженцы, благотворители и потребители могут в свою очередь начать рассматриваться как те, кто ведет ученых за собой» [там же]. Более мягко эта же идея демонстрируется в концепции тройной спирали (The Triple Helix), предложенной Г. Ицковичем и Л. Лейдесдорфом ^[9], в которой индустрия и государство, наряду с академическими институтами, рассматриваются как равноценные участники научно-технического развития, производители знания. На смену традиционным закрытым институтам приходят «инновационные комплексы, объединяющие фундаментальные, прикладные и маркетинговые исследования. Такое взаимодействие, открытость и сквозной обмен получаемыми знаниями и технологиями повышает вероятность получения новых идей» ^{[6, с. 206]}. Рассмотренные особенности технонаучного подхода могут быть использованы для анализа процессов производства и развития научного знания в современных компьютерных науках.

Интеграция фундаментальных и прикладных исследований в компьютерных науках

Компьютерные науки (Computer Science) являются объединением прикладных и фундаментальных знаний, использующихся в областях вычислительной техники, программирования, информационных технологий и систем. Они возникают в 30-е годы XX века как результат интеграции теории алгоритмов, математической логики и новых информационных технологий и приводят к появлению нетрадиционных способов производства научного знания ^[3],[5].

Фундаментальные основания компьютерных наук представлены, прежде всего, математическими и когнитивными исследованиями, а также микроэлектроникой. Так, разработка информационных технологий потребовала создания и развития целых разделов математического знания, в частности, теории алгоритмов, теории сложности вычислений (complexity theory), методов численного анализа и др. Постановка проблемы создания искусственного интеллекта стимулировала появление когнитивной психологии и изучение механизмов восприятия, распознавания образов, обучения и других познавательных процессов. Прикладной потенциал компьютерных наук реализуется в самых различных направлениях, от создания экспертных систем и баз данных, до биометрии и вычислительной психологии.

Взаимодействие фундаментальных и прикладных аспектов исследования в компьютерных науках не вписывается в традиционную линейную модель, когда первичными являются фундаментальные открытия, на основе которых разрабатывается знание, позволяющее применять эти результаты на практике. Уже на уровне двоичного кода и использования систем счисления в целом интегрируются фундаментальные (математические), и прикладные аспекты существования научного знания ^[10]. Вплоть до к. XIX в разработка основ кодирования рассматривалась как теоретическая задача, например, Г. Лейбницем ^[8], Д. Булем, и не имела практического применения. В XX веке булева алгебра и двоичная арифметика впервые были использованы в электронных реле Шенноном, на трудах которого основываются современные цифровые технологии. Именно его работа послужила применением фундаментального знания в прикладной разработке, результатом которой стали реальные технические устройства. В этом же году Д. Штибитц на базе созданного Шенноном реле разработал компьютер, способный выполнять сложение двоичных чисел. А через два года в результате исследовательского проекта, проходившего внутри Bell Labs, под руководством Штибитца, разработан компьютер, уже умевший выполнять операции над комплексными числами. Таким образом, можно проследить, как в самой концепции двоичного кода происходит объединение фундаментальных и прикладных направлений науки, в результате которого появились реальные технические устройства. Поскольку двоичный код лежит в основе практически любой вычислительной техники, он может быть рассмотрен как основа синтеза фундаментального и прикладного аспектов получения знания в компьютерных науках.

В этом можно убедиться, обратив внимание на области, в которых используются компьютерные технологии, в числе которых имеется лингвистика, распознавание речи, искусственный интеллект и др. Двоичный код в своём феномене объединяет фундаментальные и прикладные области научного и технического знания. Некогда фундаментальные концепции с помощью вычислительных машин, действующих по физическим законам природы, обретают практическую реализацию благодаря возможности представления различных структур с помощью двоичного кода. Таким образом, мы можем утверждать, что феномен двоичного кода и физические устройства, реализующие возможность его использования, непосредственно влияют на неразрывность фундаментального и прикладного аспектов технического знания в этой области.

Квантовые компьютеры являются принципиально другими вычислительными устройствами в отличие от классических компьютеров, где информация передается в виде электрического напряжения. Передача и обработка информации в этих вычислительных устройствах основана на явлениях квантовой суперпозиции и квантовой запутанности. Аналогами битов являются кубиты, которые имеют также два состояния, но, в отличии от первых, могут находиться в состоянии суперпозиции. Преимущества квантовых компьютеров проявляются при исследовании сложных систем, в которых пространство квантовых состояний растёт по экспоненте в зависимости от числа объектов, из которых состоит система. Поэтому моделирование таких систем становится невозможным на классических компьютерах при числе объектов больше десяти. Возможность создания устройств подобного рода основывается на фундаментальной и прикладной базе. Со стороны теории для создания квантовых компьютеров используются математика, теория алгоритмов, физика, электротехника, а со стороны практики для реализации физических устройств необходимы знания прикладных технологий о полупроводниках, сверхпроводящих элементах и других смешанных технологий.

Криптография является одной из областей применения возможностей квантовых компьютеров. Квантовые компьютеры позволят дешифровать информацию, зашифрованную алгоритмом RSA, который на данный момент является одним из надежных. Благодаря алгоритму Шора ^[11] для квантовых компьютеров становится возможным относительно быстро раскладывать огромные числа на простые множители. Квантовая механика открывает новую эру в области криптографии, так как использует принципиально новые подходы к вычислениям.

Криптография в компьютерных науках является одним из ярких примеров синтеза фундаментального и прикладного аспектов технического знания. С одной стороны, за ней стоит огромная теоретическая база, а с другой стороны, она находит своё применение для шифрования информации на конкретных физических накопителях, в электронно-цифровых подписях. При этом происходит постоянное совершенствование криптографических алгоритмов, что также соответствует технонаучному подходу.

IT-корпорации как технонаучные исследовательские организации

Чтобы понять, каким образом технонаучные принципы реализуются на предприятиях, рассмотрим процессы, происходящие там. На практике в процессах разработки программного обеспечения в крупном коммерческом предприятии с четким разделением обязанностей в техническом отделе можно выделить несколько различных составляющих, играющих важные роли и имеющие разные особенности при рассмотрении в контексте соотношения фундаментального и прикладного аспектов. К ним относятся: написание программного кода бизнес-логики на одном или нескольких языках программирования с учетом всех корпоративных требований и стандартов; оценка способа реализации с точки зрения архитектуры всего приложения, а также целесообразность решения с точки зрения бизнес-заказчика. Чаще всего простое написание программного кода рядовым программистом-исполнителем относится непосредственно к практике, специалист при реализации задачи руководствуется уже готовыми рецептами и нормами, при этом не вырабатываются новые смыслы и отсутствует необходимость в рефлексивном анализе происходящего.

В небольших предприятиях, ресурсы которых не позволяют иметь в штате архитекторов программного обеспечения и разработчиков-исполнителей, эти роли приходится совмещать одному или нескольким специалистам. Такая особенность малых компаний в большинстве случаев является ограничительным фактором для обеспечения возможности создания инновационных разработок. Специалисты, работающие в таких небольших организациях, отдаленно напоминают универсальных людей эпохи Возрождения, так как им приходится совмещать несколько направлений деятельности. Тем не менее, современная действительность в большинстве случаев показывает ограниченность шансов на успех в инновационной деятельности у такого рода малых предприятий из-за отсутствия налаженного системного подхода в области взаимодействия фундаментальных и прикладных исследований.

Исходя из вышесказанного, можно сказать, что более тесное взаимодействие фундаментального и прикладного подходов свойственно крупным IT-корпорациям, которые, несмотря на внутренние бюрократические процедуры, могут позволить себе держать в штате большое число специалистов и оплачивать деятельность, связанную как с теоретическими, так и практическими исследованиями. Специалисты, имеющие глубокие теоретические и практические знания, являются очень редкими и востребованными кадрами. Синергийное сочетание теоретического и прикладного является крайне близким к технонаучному подходу, поэтому наиболее эффективно и приводит к необходимому результату.

В целом исследования фундаментального типа затруднены в индустрии по причине того, что коммерческие компании имеют свои четкие цели и планы, рассчитанные на получение прибыли. Изучение новых идей внутри коммерческих предприятий не является экономически оправданным занятием, поэтому руководство и акционеры крайне незаинтересованы в этом. Однако существует ряд предприятий, таких как Сбербанк, Apple, Google, Intel, IBM, Bell, деятельность которых тесно связана с компьютерными науками и которые успешно применяют технонаучный подход в своей деятельности. Многие современные предприятия заинтересованы в развитии компьютерных наук, так как на них основывается их бизнес, поэтому они проводят различные конкурсы, хакатоны, мастер-классы и конференции по этой тематике, для того чтобы таким образом найти таланты, которым можно предложить сотрудничество.

Заключение

В целом мы можем говорить о том, что в современных компьютерных науках происходят значительные изменения практик производства научного знания, связанные с трансформацией взаимодействия прикладных и фундаментальных исследований, выходом познавательной деятельности за пределы академических институтов, развитием междисциплинарного и трансдисциплинарного подходов. Рассмотренные в статье технологии (двоичный код, квантовые компьютеры, криптография) позволяют говорить о реализации технонаучной модели познавательной деятельности. Технонаучные принципы активно используются современными высокотехнологичными корпорациями, деятельность которых связана с компьютерными науками. Научные лаборатории создаются внутри крупных корпораций, для того чтобы быть как можно быстрее внедрять новые технологии, полученные в результате исследований, и осуществлять оперативную обратную связь с потребителем. Стоит отметить, что позволить себе научные исследования в коммерческой деятельности могут далеко не все компании, а лишь обладающие необходимыми средствами и готовые инвестировать их. Небольшие компании не в полной мере используют в своей деятельности технонаучные принципы, но, благодаря открытости технического знания, они могут быстро и гибко изменять свои бизнес-процессы, из-за отсутствия внутренней бюрократии в силу своих небольших размеров.

Осознание закономерностей реализации новых технонаучных принципов в компьютерных науках необходимо для адаптации системы подготовки специалистов для области информационных технологий. Выпускник должен быть готов к исследовательской деятельности, работе в междисциплинарных коллективах, взаимодействию с социумом и учету социальных факторов в своей профессиональной деятельности. Кроме того, понимание специфики производства знания необходимо для построения адекватных бизнес-моделей, включающих не только логику бизнес-процессов, но и компоненты исследовательской деятельности.