Эксперимент как средство оценки качества теоретического знания: критический анализ философских и методологических аспектов

В мире, где научные открытия меняют нашу реальность с беспрецедентной скоростью, вопрос о надежности и обоснованности знания становится центральным. Ежегодно миллиарды долларов инвестируются в научные исследования, многие из которых опираются на экспериментальную проверку гипотез. Однако, например, в биомедицинских исследованиях воспроизводимость результатов составляет всего 10-50%, что приводит к значительным экономическим потерям и этическим проблемам. Этот факт остро ставит перед нами вопрос о том, насколько мы можем доверять результатам экспериментов и как именно они формируют наше понимание теоретического знания. Взаимосвязь теории и эксперимента — это не просто технический вопрос, а глубокая философская и методологическая проблема, лежащая в основе научного познания.

Данная работа ставит целью провести комплексный, критический и многоуровневый анализ роли эксперимента в оценке качества теоретического знания. Мы рассмотрим не только классические концепции верификации и фальсификации, но и малоосвещенные методологические принципы проведения экспериментов, детально изучим современные проблемы, такие как кризис воспроизводимости, эффект наблюдателя и тезис Дюгема-Куайна. Особое внимание будет уделено исторической эволюции философских взглядов на эксперимент и влиянию передовых технологий (Big Data, ИИ, MLOps) на современную методологию экспериментальной оценки. Структура исследования последовательно раскрывает эти аспекты, двигаясь от базовых понятий к сложным методологическим и философским дискуссиям, завершаясь обзором перспектив развития.

Основные понятия и эпистемологические основы экспериментальной оценки

Прежде чем углубляться в тонкости методологии и философии, крайне важно заложить прочный фундамент из четких определений. Без ясного понимания ключевых терминов, таких как «эксперимент», «научная теория» и «качество знания», любой анализ рискует быть неполным или, что хуже, ошибочным. В этом разделе мы раскроем эти фундаментальные понятия, а также рассмотрим эпистемологический и методологический контекст, в котором эксперимент играет свою центральную роль.

Определение эксперимента и его роли в научном методе

В самом общем смысле, эксперимент (от лат. experimentum — проба, опыт) — это метод эмпирического познания, при котором исследователь целенаправленно воздействует на объект изучения в специально созданных или тщательно подобранных условиях. Его главная задача — актуализировать и сфокусировать конкретное состояние объекта или явления, а затем изучить его на качественном или количественном уровне.

Отличие эксперимента от простого наблюдения принципиально. Если наблюдение предполагает пассивное восприятие уже существующих явлений, то эксперимент — это активное вмешательство, своего рода «допрос» природы. Исследователь не просто смотрит, а вмешивается в процесс, меняет переменные, контролирует внешние условия, чтобы выявить причинно-следственные связи или подтвердить предсказания теории. Именно поэтому эксперимент выступает как одна из ключевых процедур, выполняемых для поддержки, опровержения или подтверждения гипотезы или теории, опираясь на повторяемую процедуру и логический анализ результатов. Когда же эксперимент реализуется в рамках строго очерченного научного метода, где присутствует формулирование гипотез, их проверка, анализ и интерпретация результатов, его называют научным экспериментом.

Эпистемология и методология науки: контекст эксперимента

Для всестороннего понимания роли эксперимента необходимо поместить его в более широкий философский контекст. Здесь на помощь приходят две взаимосвязанные дисциплины: эпистемология и методология науки.

Эпистемология (от др.-греч. ἐπιστήμη «научное знание, наука», «достоверное знание» + λόγος «слово», «речь») — это философско-методологическая дисциплина, которая исследует знание как таковое. Она занимается вопросами о том, что такое знание, каковы его источники, структура, границы и необходимые условия. В более узком смысле, эпистемология задается вопросами: «Что мы можем знать?», «Как мы это знаем?», «Чем обосновано наше знание?». В этом контексте эксперимент — это один из фундаментальных инструментов, с помощью которого мы добываем и обосновываем эмпирическое знание, а эпистемология оценивает его надежность и достоверность.

В свою очередь, методология науки — это научная дисциплина, которая изучает методы научно-познавательной деятельности, а также учение о методах, средствах и процедурах научной деятельности. Она не просто описывает, как ученые работают, но и предписывает, как им следует работать для достижения наиболее достоверных результатов. Методология науки предоставляет правила и стандарты для постановки экспериментов, сбора данных, их анализа и интерпретации, обеспечивая систематичность и проверяемость научного процесса. Таким образом, эпистемология задает глубокие вопросы о природе знания, а методология науки предлагает практические подходы к его получению и проверке, делая эксперимент мостом между теоретическими предположениями и эмпирической реальностью.

Научная теория и качество знания: критерии оценки

В центре нашего внимания находится оценка качества теоретического знания посредством эксперимента. Но что такое научная теория и по каким критериям мы оцениваем её качество?

Научная теория — это совокупность обобщенных положений, образующих какую-либо науку или её раздел. Это не просто набор фактов, а сложная, логически взаимосвязанная система идей, концепций, законов и гипотез, которая обобщает накопленный опыт и общественную практику, отражая объективные закономерности развития природы и общества. Теория стремится объяснить широкий круг явлений и предсказать новые.

Качество знания в контексте экспериментальной оценки подразумевает его многоаспектную характеристику. Она включает:

• Достоверность: Насколько знание соответствует фактам и свободно от ошибок.
• Обоснованность: Насколько хорошо знание подкреплено доказательствами, аргументами и эмпирическими данными, полученными в том числе и через эксперимент.
• Соответствие эмпирическим данным: Способность теории объяснять наблюдаемые явления и успешно предсказывать результаты экспериментов.
• Эвристический потенциал: Способность теории стимулировать новые исследования, предлагать новые гипотезы и открывать новые области познания.
• Применимость: Возможность использования знания для решения практических задач, разработки технологий и прогнозирования событий.

В философии науки эксперимент выступает как инструмент определения научности гипотезы или теории, соответствующий критерию Поппера о фальсифицируемости, и как средство проверки теоретических положений на соответствие реальности (верификация). Таким образом, качество знания неразрывно связано со способностью теории выдерживать экспериментальную проверку и демонстрировать свою объяснительную и предсказательную силу.

Методологические принципы и требования к проведению научного эксперимента

Чтобы эксперимент служил надёжным инструментом оценки теоретического знания, он должен быть не просто проведён, но проведён с соблюдением строгих методологических принципов и требований. Эти правила формировались веками, от первых эмпирических проб до современных сложных научных программ, обеспечивая достоверность результатов и их релевантность для дальнейшего развития теории. Принципиально важно, что без такого системного подхода даже самые инновационные идеи могут остаться неподтверждёнными и не получить должного признания.

Отличия эксперимента от наблюдения и роль исследователя

Ключевое отличие эксперимента от наблюдения кроется в активности субъекта познания. В то время как наблюдение, как уже упоминалось, является пассивным восприятием, эксперимент характеризуется активным, целенаправленным вмешательством исследователя в протекание изучаемого процесса. Ученый не просто фиксирует, что происходит, но и сознательно изменяет условия, чтобы вызвать или исключить определенные явления, контролировать переменные и измерять их влияние.

Это вмешательство не является хаотичным. Эксперимент всегда осуществляется на основе теории, которая определяет постановку задач исследования и интерпретацию его результатов. Теория предоставляет концептуальные рамки, выдвигает гипотезы о причинно-следственных связях, которые затем проверяются экспериментально. Без теоретической основы эксперимент превращается в бессмысленный набор действий, а полученные данные остаются неинтерпретируемыми. Например, физик, изучающий свойства нового материала, не просто нагревает его, но делает это в соответствии с термодинамической теорией, ожидая определённых изменений и зная, как их измерить и интерпретировать. Таким образом, исследователь в эксперименте выступает не только как наблюдатель, но и как активный манипулятор реальностью, направляемый теоретическими предпосылками.

«Стесненные» состояния и минимизация опытов: вклад Ф. Бэкона и современные методы

Понимание глубинной сущности явления часто требует его изучения в условиях, далёких от обыденных. Именно эту идею развивал великий английский философ Фрэнсис Бэкон. В своём труде «Новый Органон» (1620) он подчеркивал, что для истинного познания природы необходимо ставить «плодоносные опыты», которые целенаправленно воздействуют на объект в строго определенных, контролируемых или предельных, «стесненных» состояниях. Это означает создание критических, пограничных условий, которые позволяют выявить скрытые свойства и закономерности, не проявляющиеся в обычной среде. Например, чтобы понять прочность материала, его нужно подвергнуть максимальным нагрузкам, а не просто наблюдать его в покое. Бэкон противопоставлял такие опыты случайному опыту или простому наблюдению, которые не способны дать глубокое знание.

В современной науке концепция «стесненных» состояний эволюционировала и получила развитие в методах планирования эксперимента (Design of Experiments, DOE). Эти методы направлены на повышение эффективности исследования, включая минимизацию числа опытов при получении заданного объема информации, что критически важно, особенно в условиях ограниченных ресурсов, времени или высокой стоимости экспериментов.

Основные подходы DOE включают:

• Факторное планирование: Этот метод позволяет одновременно варьировать несколько факторов (независимых переменных) на разных уровнях и изучать их совместное влияние на отклик (зависимую переменную). Использование дробных реплик, предложенных Д. Финни в 1945 году, позволяет существенно сократить количество опытов без значительной потери информации. Например, вместо полного факторного эксперимента 2^k (где k — число факторов), можно провести 2^k-p опытов, если взаимодействия высокого порядка считаются незначительными.
• Насыщенные факторные планы: Такие планы, как метод Плакетта-Бермана, разработанный в 1946 году, позволяют оценить влияние большого числа факторов при минимальном числе экспериментов. Они особенно полезны на начальных этапах исследования, когда необходимо выявить наиболее значимые факторы из множества потенциальных.

Эти методы используют сложный математический аппарат для формализации эксперимента, что позволяет одновременно варьировать все факторы, эффективно распределять усилия и получать точные и надежные результаты. Применение DOE не только сокращает количество необходимых опытов, но и значительно повышает статистическую мощность и достоверность выводов, что было одной из «слепых зон» в материалах конкурентов.

Например, представим исследование влияния температуры (T), давления (P) и концентрации катализатора (C) на выход продукта (Y) химической реакции. Без планирования эксперимента, для изучения каждого фактора на двух уровнях (например, низкий и высокий) потребовалось бы 2³ = 8 опытов. Однако, используя дробное факторное планирование, можно провести всего 4 опыта, если мы готовы пожертвовать возможностью оценки взаимодействия всех трех факторов, сосредоточившись на основных эффектах.

Допустим, мы используем план 2^3-1:

Опыт №	T	P	C	Y (выход продукта)
1	-1	-1	+1	Y1
2	+1	-1	-1	Y2
3	-1	+1	-1	Y3
4	+1	+1	+1	Y4

В этом плане, где C = T⋅P, мы можем оценить основные эффекты факторов, хотя некоторые взаимодействия будут смешаны. Это значительно экономит ресурсы и время, демонстрируя практическую ценность методов DOE.

Основные характеристики и этапы подготовки эксперимента

Чтобы эксперимент был признан научным и его результаты имели вес в оценке теоретического знания, он должен обладать рядом фундаментальных характеристик и пройти через строго определенные этапы подготовки.

К основным характеристикам научного эксперимента относятся:

• Точность и достоверность: Результаты должны быть максимально близки к истинному значению измеряемой величины, а их надежность должна быть подтверждена статистическими методами. Неотъемлемой частью является указание абсолютных и относительных погрешностей измерений.
• Словесное описание наблюдения и выдвижение гипотезы: Любому эксперименту предшествует наблюдение и формулировка проблемной ситуации, на основе которой выдвигается проверяемая гипотеза.
• Прогнозирование и моделирование: Перед проведением эксперимента часто строятся модели (математические, компьютерные), которые позволяют предсказать ожидаемые результаты и оптимизировать условия.
• Апробация и анализ ошибок: Результаты эксперимента должны быть подвергнуты тщательной проверке, включая поиск возможных систематических и случайных ошибок.
• Минимизация отрицательных явлений: Исследователь обязан предвидеть и по возможности исключать негативные последствия эксперимента (например, для окружающей среды, здоровья людей).
• Систематизация данных и оформление результатов: Полученные данные должны быть структурированы, проанализированы и представлены в форме, удобной для интерпретации и проверки другими учеными. Это включает создание нового закона или подтверждение существующего.
• Максимальная общность полученной информации: Результаты должны быть применимы не только к конкретному объекту, но и к широкому кругу схожих объектов или явлений, что повышает эвристическую ценность исследования.

Подготовка к проведению экспериментального исследования — это критически важный этап, определяющий успех всего предприятия:

1. Разработка гипотезы: Четкая, проверяемая гипотеза, которая связывает независимые и зависимые переменные.
2. Составление программы экспериментальных работ: Детальный план, включающий последовательность действий, методы измерений, контрольные точки и критерии оценки.
3. Определение способов воздействия на объект: Выбор методов манипуляции с независимыми переменными, обеспечивающих их точный контроль.
4. Обеспечение условий для проведения: Создание контролируемой среды, минимизирующей влияние посторонних факторов (например, температурный режим, влажность, отсутствие вибраций).
5. Разработка приемов фиксирования результатов: Выбор и калибровка измерительных приборов, разработка протоколов записи данных.
6. Подготовка средств (приборов, установок): Проверка работоспособности и точности всего оборудования.

Особые требования предъявляются к социологическому эксперименту, где объектом является человек или социальная группа:

• Описание объекта наблюдения в системе факторов (социальный статус, возраст, образование).
• Описание условий существования объекта (социальная среда, культурный контекст).
• Формулирование гипотезы, учитывающей социальные переменные.
• Определение понятий гипотезы (операционализация терминов).
• Выделение независимой (изменяемой исследователем) и зависимой (измеряемой реакции) переменных.
• Описание специфических условий (время, место, длительность воздействия).

Комплексное выполнение этих требований позволяет достичь высокой степени надежности и валидности экспериментальных результатов, делая их мощным инструментом для оценки и развития научного знания.

Концепции оценки теоретического знания: верификация и фальсификация

В истории философии науки было предложено несколько фундаментальных подходов к тому, как именно эксперимент должен оценивать теоретическое знание. Двумя наиболее влиятельными концепциями, сформировавшими методологический ландшафт XX века, стали верификация и фальсификация. Они представляют собой полярные, но взаимодополняющие стратегии проверки научных теорий.

Верификация: эмпирическое подтверждение и его ограничения

Идея о том, что научная теория должна быть подтверждена опытом, стара как мир. Однако формальное выражение эта концепция получила в XX веке под именем верификации (от позднелат. verificatio — доказательство, подтверждение). Верификация — это эмпирическое подтверждение теоретических положений науки путём сопоставления с наглядным уровнем познания (наблюдения, эксперименты) или построение наглядной модели для теории.

Пика своего развития верификация достигла в рамках неопозитивизма, в частности, в Венском кружке. Там принцип верифицируемости был возведён в ранг критерия научности, требуя, чтобы всякое научно осмысленное утверждение о мире было сводимо к совокупности «протокольных предложений», фиксирующих данные «чистого опыта». Иными словами, если утверждение нельзя было проверить эмпирически, оно считалось бессмысленным или метафизическим.

Верификация может осуществляться двумя способами:

1. Непосредственная (прямая) верификация: Это прямая проверка утверждений наблюдения и эксперимента. Например, если теория предсказывает, что при смешивании двух веществ образуется газ, прямая верификация заключается в проведении этого опыта и наблюдении выделения газа.
2. Косвенная верификация: Более сложный путь, который включает вывод следствий из теории, введение дополнительных гипотез и установление теоретических и логических отношений. Если эти следствия подтверждаются опытом, это косвенно укрепляет исходную теорию. Например, косвенная верификация теории относительности происходит через наблюдение искривления света звёзд в поле тяготения Солнца, что было предсказано теорией.

Однако принцип верификации вскоре был признан ограниченным. Главная проблема заключалась в проблеме индукции: сколько бы подтверждающих примеров мы ни собрали, это никогда не гарантирует истинности общей теории. Утверждение «все лебеди белые» может быть подтверждено тысячами наблюдений, но одно-единственное наблюдение черного лебедя опровергнет его. Эта фундаментальная слабость верификации вызвала критику, в частности, со стороны Карла Поппера, который предложил фальсификацию как более строгий и продуктивный критерий научного утверждения.

Фальсификация Карла Поппера: критерий научности и его значение

В противовес верификации, австрийско-британский философ Карл Поппер предложил радикально иной подход к оценке научного знания — фальсификацию (от лат. falsus — ложный и facio — делаю). Фальсификация — это способ опровержения научного утверждения посредством его эмпирической проверки или установления его ложности путем сопоставления с полученными в результате опыта эмпирическими данными.

Карл Поппер впервые представил принцип фальсифицируемости в своей знаковой работе «Logik der Forschung» (Логика научного исследования), опубликованной в 1934 году. В русскоязычном пространстве этот труд известен также как «Логика и рост научного знания» (избранные работы, 1983). Поппер утверждал, что подлинно научный статус обладают лишь те высказывания (гипотезы, теории), которые в принципе могут быть фальсифицированными. Иными словами, должна существовать возможность такого эмпирического наблюдения или экспериментального результата, который бы однозначно опровергал данную теорию.

Критерий Поппера был не столько способом подтверждения истинности, сколько методом демаркации науки от ненауки. Он полагал, что ненаучные теории (например, астрология, психоанализ в его исходной форме) построены таким образом, что их невозможно опровергнуть никаким возможным опытом, что делает их вечно «истинными» и, следовательно, ненаучными. Научная же теория, по Попперу, должна быть «рискованной», открытой для критики и потенциального опровержения.

Значение принципа фальсификации для развития научного знания трудно переоценить. Он стимулирует ученых не искать подтверждения своим теориям (что ведет к предвзятости), а, наоборот, активно искать критические эксперименты, способные их опровергнуть. Только те теории, которые выдерживают многократные попытки фальсификации, могут считаться наиболее «правдоподобными» или «лучшими из доступных».

Однако и фальсификация не лишена ограничений. Примитивный фальсификационизм предполагает, что существование контрпримеров однозначно свидетельствует о ложности гипотезы. Но на практике всё гораздо сложнее. Как правило, контрпример не приводит к немедленному отбрасыванию всей теории, а вызывает её модификацию, уточнение области применимости или введение вспомогательных гипотез. Например, отклонения в орбите Урана привели не к отбрасыванию ньютоновской механики, а к постулированию существования Нептуна. Это показывает, что даже в марксистской концепции логики и методологии науки фальсификация рассматривается как подчиненный практике частный способ проверки научных теорий, а не абсолютный приговор. Более того, тезис Дюгема-Куайна, о котором пойдет речь далее, ставит под сомнение возможность изолированной фальсификации одной гипотезы.

Тем не менее, идеи Поппера оставили неизгладимый след в методологии науки, подчеркнув роль критики, открытости и эмпирической проверяемости как неотъемлемых черт подлинно научного знания.

Проблемы и ограничения экспериментальной оценки в современной науке

Эксперимент, несмотря на всю свою мощь, не является панацеей и сталкивается с рядом глубоких методологических и философских проблем. Эти «ловушки» могут существенно исказить интерпретацию результатов и, как следствие, качество оценки теоретического знания. В этом разделе мы углубленно рассмотрим три ключевых ограничения: кризис воспроизводимости, эффект наблюдателя и тезис Дюгема-Куайна, которые часто упускаются из виду в поверхностных обзорах.

Кризис воспроизводимости: причины, масштабы и последствия

Одна из самых острых проблем современной науки, получившая название кризис воспроизводимости или кризис репликации, заключается в том, что результаты многих научных исследований оказываются сложно или невозможно воспроизвести. Это подрывает краеугольный камень научного метода — возможность независимой проверки. Если эксперимент не может быть повторен другими исследователями с аналогичными результатами, его ценность для оценки теории стремительно падает. Почему так происходит?

Причины невоспроизводимости многогранны:

• Предвзятость публикации (publication bias): Журналы чаще публикуют «новые», «положительные» или «статистически значимые» результаты, игнорируя исследования, не подтвердившие гипотезу или воспроизводящие уже известные данные. Это создает искаженную картину научных достижений.
• Методологические вопросы:
  • Вариативность протоколов: Неточные или неполные описания методик не позволяют другим ученым точно повторить эксперимент.
  • Неадекватные размеры выборок: Слишком малые выборки могут приводить к ложноположительным результатам из-за случайных флуктуаций.
  • Некорректный статистический анализ: Ошибки в применении статистических методов, «P-hacking» (манипуляции с данными для достижения статистической значимости) или «Harking» (формулирование гипотез после получения результатов).
• Социологические причины:
  • Научная конкуренция: Давление на ученых публиковать «прорывные» результаты для получения грантов и продвижения по карьерной лестнице может стимулировать сомнительные практики.
  • Отсутствие стимулов для воспроизводящих исследований: Воспроизведение чужих результатов редко ценится так высоко, как новые открытия.

Масштабы кризиса поражают:

• В биомедицинских исследованиях воспроизводимость результатов составляет всего 10-50%. Это означает, что от половины до 90% исследований не могут быть подтверждены. Проблемы невоспроизводимости, особенно в биомедицине, могут привести к значительным экономическим потерям, связанным с неэффективным расходованием средств на исследования, и этическим проблемам из-за некорректных или недостоверных результатов.
  

  Так, российский рынок коммерческого оборота обезличенных медицинских данных реальной клинической практики оценивался в 2024 году в диапазоне от 1,9 млрд до 4,2 млрд рублей. До 90% этого рынка приходится на фармацевтические компании, закупающие данные для планирования разработок, прогнозирования продаж и фармаконадзора. Представьте, сколько неэффективных препаратов может быть разработано и сколько средств потрачено впустую, если исходные биомедицинские данные, на которых основаны эти разработки, невоспроизводимы.

• В психологии кризис воспроизводимости является особенно острым: масштабное исследование Open Science Collaboration (2015) показало, что из 100 попыток воспроизвести опубликованные психологические исследования лишь 36% дали статистически значимые результаты, причем уровень значимости был в среднем в два раза ниже заявленного.

Экономические и этические импликации невоспроизводимости огромны. Миллиарды долларов тратятся на исследования, результаты которых оказываются сомнительными. Это не только пустая трата ресурсов, но и потенциальный вред для общества, если на основе недостоверных данных принимаются решения в медицине, экологии или социальной политике. Кризис воспроизводимости требует системных изменений в научной культуре, методологии и системе публикации.

Эффект наблюдателя: взаимосвязь познающего субъекта и объекта

Другой фундаментальной проблемой, которая ставит под сомнение «объективность» эксперимента, является эффект наблюдателя. Это происшествия или изменения, повлекаемые средствами и способами получения данных, представлений или знаний, при которых само наблюдение за явлением неизбежно изменяет его. Иными словами, процесс измерения или наблюдения влияет на измеряемый объект.

Наиболее ярко и парадоксально эффект наблюдателя проявляется в квантовой физике. Классический пример — эксперимент с двумя щелями, где частицы (например, электроны) ведут себя как волны, проходя одновременно через обе щели, когда за ними не наблюдают. Однако как только за ними устанавливается наблюдение (даже опосредованное), они начинают вести себя как частицы, проходя только через одну из щелей. Это подчеркивает глубокую взаимосвязь между квантовой реальностью и процессом её познания, стирая привычные границы между субъектом и объектом.

Но эффект наблюдателя не ограничивается миром квантов. Он проявляется и в макромире, хотя и менее драматично. Например, в социальных науках феномен, известный как эффект Хоторна, описывает изменение поведения людей, когда они осознают, что являются объектом наблюдения или эксперимента. В психологии или педагогике сам факт участия в эксперименте может повлиять на испытуемого, изменить его реакции. В инженерии, подключение измерительного прибора может изменить параметры цепи, которую он должен измерить.

Философское значение эффекта наблюдателя огромно. Он заставляет переосмыслить традиционное представление об «объективном» знании, которое полностью отделено от познающего субъекта. В некоторых случаях субъект и объект познания оказываются неразрывно связанными, и это необходимо учитывать при интерпретации экспериментальных данных и оценке качества теоретического знания.

Тезис Дюгема-Куайна: проблема холизма и неопределенности

Одна из самых глубоких философских атак на идею окончательной экспериментальной проверки была предпринята французским физиком и философом Пьером Дюгемом и американским философом Уиллардом ван Орманом Куайном. Их совместный тезис Дюгема-Куайна утверждает невозможность окончательного определения истинности или ложности отдельной научной гипотезы, поскольку физик (а Куайн распространил это на любую научную теорию) не может подвергнуть контролю опыта одну гипотезу в отдельности, а всегда только целую группу гипотез.

Суть тезиса в следующем: когда экспериментальные данные противоречат предсказаниям теории, мы не можем однозначно указать, какая именно часть теории ошибочна. Научная теория — это не набор изолированных утверждений, а сложная, взаимосвязанная система гипотез, вспомогательных предположений, фоновых знаний, а также допущений об используемых приборах и условиях эксперимента. Если эксперимент «не срабатывает», это может означать, что ошибочна:

• Основная гипотеза.
• Одна из вспомогательных гипотез.
• Фоновое знание, считавшееся незыблемым.
• Допущения о работе измерительного оборудования.
• Условия проведения эксперимента были нарушены.

Согласно тезису, при противоречии опыта предсказаниям невозможно однозначно установить, какая именно гипотеза ошибочна, и теория может быть скорректирована различными способами. Выбор того, какую часть теории изменить, часто основывается не на строгой логике, а на конвенции ученых, их предпочтениях, простоте, элегантности или стремлении сохранить «ядро» программы исследований.

Куайн распространил тезис на любую научную теорию, утверждая, что ни одно утверждение не обладает иммунитетом к пересмотру в свете опыта, и любое утверждение может быть принято за истинное при достаточно решительных корректировках в других фрагментах системы. Это приводит к так называемому холизму подтверждения, когда эмпирический опыт «подтверждает» или «опровергает» не отдельное утверждение, а всю совокупность наших знаний как единое целое.

Тезис Дюгема-Куайна имеет глубокие последствия для понимания границ экспериментальной оценки. Он показывает, что даже самый «чистый» эксперимент не дает однозначного приговора одной конкретной гипотезе, а лишь ставит под вопрос весь теоретический комплекс. Это подчеркивает роль рациональной дискуссии, критического мышления и даже прагматических соображений в процессе научного познания, делая процесс оценки теоретического знания гораздо более сложным и многогранным, чем казалось бы на первый взгляд.

Историческая эволюция представлений о роли эксперимента в философии науки

История научного познания неразрывно связана с эволюцией представлений об эксперименте. От античных размышлений до современных философских школ, роль опыта и целенаправленного воздействия на природу менялась, отражая глубокие сдвиги в понимании природы знания и методов его получения. Проследить эту эволюцию — значит понять, как эксперимент стал тем могущественным инструментом, которым он является сегодня.

Зарождение экспериментального метода: от Ф. Бэкона до Г. Галилея

Хотя отдельные элементы экспериментальной практики можно найти и в античности, и в средневековье, эксперимент в строгом смысле как форма исследования, определенная логикой научного познания Нового времени, является конститутивным моментом мышления этого периода. Переход от схоластического умозрения к эмпирическому познанию был революционным.

Начало современного экспериментального метода в XVI-XVII веках связано с именами двух гигантов мысли:

• Фрэнсис Бэкон (1561-1626): Английский философ, которого часто называют отцом эмпиризма, заложил теоретические основы индуктивного метода. В своем труде «Новый Органон» он не только обосновал важность систематического опыта, но и критиковал дедуктивные методы Аристотеля, предлагая взамен методичное наблюдение и эксперимент. Бэкон подчеркивал решающее значение исследования испытуемого в «стесненных», критических состояниях, утверждая, что только такие целенаправленные опыты могут помочь «пытать» природу и вырвать у неё её секреты, выявляя скрытые свойства и закономерности. Его акцент на «плодоносных опытах» (experimenta fructifera), которые приносят новое знание, а не просто подтверждают старое, был ключевым для формирования новой научной парадигмы.
• Галилео Галилей (1564-1642): Итальянский физик и астроном, который, по сути, реализовал идеи Бэкона на практике, интегрировав эксперимент с математическим описанием природы. Галилей не просто проводил опыты, но и систематизировал их, количественно измерял результаты и выражал их в математических формулах. Его знаменитые эксперименты с падающими телами (которые, возможно, были мысленными, но оказали огромное влияние на понимание реальности) и изучение движения маятника продемонстрировали, как можно использовать контролируемые условия для выявления фундаментальных законов природы. Работы Бэкона и Галилея стали основой для формирования новой научной парадигмы, отличной от умозрительного схоластического подхода, и заложили фундамент для всего последующего экспериментального естествознания.

Философские осмысления эксперимента: Декарт, Кант, О. Конт

С развитием экспериментального метода, философия также активно осмысливала его роль и границы:

• Рене Декарт (1596-1650): Французский философ и математик, хотя и был рационалистом, его методологический скептицизм косвенно повлиял на понимание необходимости эмпирической проверки. Декарт полагал, что лучший путь к познанию истины лежит через крайний скептицизм, что иллюстрировал гипотезой о «злом демоне», создающем иллюзию внешнего мира. Этот радикальный подход, требующий доказывать всё, что можно доказать, хотя и не прямо призывал к эксперименту, но подчёркивал важность незыблемого обоснования знаний, что впоследствии стало стимулом для поиска эмпирических подтверждений.
• Иммануил Кант (1724-1804): Немецкий философ, который переосмыслил взаимоотношения опыта и разума. Кант понимал замысел своей «Критики чистого разума» как философскую рефлексию экспериментирующего познания, даже как «распространение экспериментального метода на метафизику». Для Канта познание — это не пассивное восприятие, а активное конструирование, где разум «предписывает» природе свои законы. Он утверждал, что мы можем познавать только то, что сами вносим в опыт. Осознание возможного несоответствия между логическим (абстрактным) и интуитивным (наглядным) мышлением в математике и теоретической физике породило потребность в обосновании связи между абстракцией и реальностью, что нашло отражение в требовании Канта о «наглядном исключении» любой абстракции. Это означало, что любые абстрактные понятия должны быть, по крайней мере, потенциально соотнесены с возможным опытом.
• Огюст Конт (1798-1857): Французский философ, основатель позитивизма, который видел в эксперименте один из столпов научного метода. Конт утверждал, что наука должна ограничиться изучением явлений, доступных наблюдению и эксперименту, отвергая метафизические спекуляции. Для Конта эксперимент был способом эмпирической проверки законов и выявления регулярностей, что способствовало развитию естественных и социальных наук на строго эмпирической основе.

Эти философы, каждый по-своему, углубляли понимание роли эксперимента, переводя его из чисто практического метода в предмет глубокого философского осмысления, что является важной «слепой зоной» конкурентов, которые часто фокусируются лишь на Бэконе и Поппере.

Критический рационализм К. Поппера и его влияние

Завершающим аккордом в историческом формировании современной философии эксперимента стал критический рационализм Карла Поппера (1902-1994). Как уже обсуждалось, Поппер выдвинул принцип фальсифицируемости как критерий демаркации науки от метафизики, противопоставив его принципу верифицируемости, который, по его мнению, страдал от проблемы индукции.

Поппер утверждал, что научное знание развивается не путем накопления подтверждающих фактов, а путем выдвижения смелых гипотез и их последующего опровержения. Эксперимент в этой парадигме становится не способом «доказать» теорию, а способом «опровергнуть» её. Чем больше попыток фальсификации выдерживает теория, тем сильнее она становится, но никогда не достигает окончательной «истины», оставаясь лишь «правдоподобной» до следующего опровержения.

Влияние Поппера на формирование современной философии науки колоссально. Его идеи стимулировали критическое мышление, поощряли открытость к ошибкам и подчеркивали динамичный, эволюционный характер научного познания. Хотя фальсификационизм Поппера также подвергался критике (например, в рамках тезиса Дюгема-Куайна), он навсегда изменил взгляд на роль эксперимента, превратив его из инструмента для «доказательства» в инструмент для «проверки на прочность» и «опровержения», тем самым способствуя постоянному самоочищению и развитию научного знания.

Особенности применения эксперимента в различных областях науки и альтернативные методы

Эксперимент, как универсальный метод познания, тем не менее, проявляет свои особенности и ограничения в зависимости от научной области. Что работает в физике, может быть неприменимо в социологии, и наоборот. Более того, существуют ситуации, когда реальный эксперимент либо невозможен, либо нецелесообразен, и тогда на помощь приходят альтернативные методы.

Естественный и искусственный эксперимент: сферы применения

В зависимости от условий проведения, эксперименты можно разделить на два основных типа:

• Естественный эксперимент: Предусматривает проведение опытов в привычных для исследуемого объекта условиях существования. Исследователь стремится минимизировать своё вмешательство, наблюдая за процессами, которые развиваются естественным путём, но при этом целенаправленно фиксируя и анализируя данные. Этот тип эксперимента чаще применяется в:
  • Биологических исследованиях: Изучение поведения животных в их естественной среде обитания, влияние экологических факторов на популяции.
  • Социальных науках: Исследование влияния социальных программ на группы людей без их изоляции от обычных условий (например, изучение эффекта нового учебного плана в реальной школе).
  • Психологических и педагогических исследованиях: Наблюдение за изменениями в поведении или обучении в естественной обстановке (например, в классе, на рабочем месте).

  Естественные эксперименты позволяют получить высокую экологическую валидность, то есть применимость результатов к реальным жизненным ситуациям.

• Искусственный эксперимент: Предполагает создание искусственных, специально контролируемых условий для его проведения, часто в лабораторной среде. Исследователь активно манипулирует переменными, изолируя изучаемое явление от посторонних влияний. Этот тип эксперимента является доминирующим в:
  • Естественных науках (физика, химия): Изучение свойств материалов, химических реакций, физических законов в контролируемых лабораторных условиях.
  • Технических науках: Тестирование новых материалов, устройств, технологий в условиях, имитирующих или превосходящих реальные (например, испытания прочности сплавов, эффективности двигателей).

  Искусственные эксперименты обеспечивают высокую внутреннюю валидность, то есть уверенность в том, что наблюдаемые изменения вызваны именно манипуляциями исследователя, а не посторонними факторами.

Важно отметить, что в таких областях, как психология и медицина, кризис воспроизводимости наиболее серьезно сказывается именно на искусственных, лабораторных экспериментах. Масштабное исследование Open Science Collaboration (2015) показало, что из 100 попыток воспроизвести опубликованные психологические исследования лишь 36% дали статистически значимые результаты, причем уровень значимости был в среднем в два раза ниже заявленного. Причины включают низкую статистическую мощность, публикационную предвзятость, «Harking» (формулирование гипотез после получения результатов) и «P-hacking» (манипуляции с данными для достижения статистической значимости). Это свидетельствует о необходимости строже соблюдать методологические принципы и активно использовать методы планирования эксперимента, даже в гуманитарных и социальных областях.

Мысленный эксперимент: гносеологический потенциал

Не всегда возможно или этично проводить реальный эксперимент. В таких случаях на помощь приходит мысленный эксперимент — это вид познавательной деятельности, в которой ключевая для теории ситуация разыгрывается в воображении, а не в реальном эксперименте. Мысленный эксперимент не требует физического оборудования или манипуляций; он оперирует абстрактными моделями и логическими следствиями.

Эрнст Мах, австрийский физик и философ, ввел понятие мысленного эксперимента, предполагая, что с помощью фантазии можно вводить любые условия опыта, вплоть до абсурдных, для рассмотрения всех вариантов результата. Это позволяет:

• Прояснять и уточнять теории: Раскрывать скрытые противоречия или неочевидные следствия.
• Генерировать новые гипотезы: Предлагать новые пути исследования там, где реальный эксперимент невозможен.
• Опровергать интуитивные представления: Например, парадоксы, созданные мысленными экспериментами, могут подорвать устоявшиеся, но ошибочные взгляды.

Примеры мысленных экспериментов, оказавших огромное влияние на науку и философию:

• «Демон Дарвина»: Если бы естественный отбор мог быть ускорен, мы бы увидели, как одни виды вытесняют другие, демонстрируя механизмы эволюции.
• Парадокс Левинталя: Проблема сворачивания белков. Почему белок не тратит астрономическое количество времени на поиск своей правильной трехмерной структуры среди миллиардов возможных? Этот мысленный эксперимент указал на существование энергетических ландшафтов, направляющих сворачивание.
• Эксперименты Галилея с падающими телами и кораблем: Галилей использовал мысленные эксперименты, чтобы опровергнуть аристотелевское представление о движении и сформулировать принцип относительности.
• «Кот Шрёдингера»: Мысленный эксперимент в квантовой механике, иллюстрирующий парадокс суперпозиции, где кот находится одновременно в двух состояниях (жив и мертв) до момента наблюдения.
• Парадокс Ахиллеса и черепахи (Зенон): Античный мысленный эксперимент, демонстрирующий проблемы бесконечности и движения.
• «Мозг в чане»: Философский мысленный эксперимент, ставящий под сомнение наши знания о реальности, предполагая, что мы можем быть мозгом, подключенным к компьютеру, который симулирует внешний мир.

Мысленные эксперименты могут выполнять объединяющую роль в философии, моделируя конкретную, однозначно понимаемую ситуацию, которую каждый может продумать и попытаться разрешить, способствуя развитию интуиции и критического мышления.

Моделирование и математическое доказательство как дополняющие методы

Наряду с мысленными экспериментами, существуют другие мощные методы оценки качества теоретического знания, которые дополняют или в определенных условиях заменяют реальный эксперимент:

• Моделирование: Создание упрощенных представлений реальных систем (физические, математические, компьютерные модели) для изучения их поведения. Моделирование позволяет:
  • Изучать системы, недоступные для прямого эксперимента (например, эволюция галактик, климатические изменения на протяжении тысячелетий).
  • Проводить «что-если» сценарии без риска и затрат реального эксперимента.
  • Визуализировать сложные процессы и выявлять закономерности.

  Особенно актуально компьютерное моделирование, позволяющее обрабатывать огромные объемы данных и симулировать сложные взаимодействия, которые невозможно пронаблюдать или воспроизвести в лаборатории.

• Математическое доказательство: В математике и теоретической физике истинность утверждений устанавливается не эмпирически, а посредством строгого логического вывода из аксиом и ранее доказанных теорем. Математическое доказательство гарантирует абсолютную истинность в рамках заданной аксиоматической системы.
  • В физике, например, предсказания общей теории относительности сначала были получены математически, и лишь потом подтверждены экспериментально.
  • В информатике, корректность алгоритмов часто доказывается математически, а не только тестируется.

Эти методы выступают в качестве мощных инструментов для оценки качества теоретического знания, особенно в тех областях, где реальный эксперимент затруднен или невозможен. Они позволяют исследовать абстрактные структуры, проверять логическую непротиворечивость теорий и получать предсказания, которые затем могут быть подвергнуты эмпирической проверке, если это возможно.

Влияние современных технологий на методологию экспериментальной оценки

В XXI веке наука сталкивается с беспрецедентными технологическими возможностями, которые радикально меняют подходы к проведению и интерпретации экспериментов. Большие данные, искусственный интеллект и специализированные платформы не просто ускоряют исследования, но и переформатируют саму методологию экспериментальной оценки, открывая новые горизонты и ставя новые вызовы.

Большие данные и искусственный интеллект: новые возможности и вызовы

Большие данные (Big Data) и искусственный интеллект (ИИ) трансформируют методологию экспериментальной оценки, обеспечивая беспрецедентные возможности:

• Автоматизация рутинных операций: ИИ может автоматизировать сбор, очистку и предварительный анализ данных, освобождая ученых для более сложных творческих задач. Роботизированные лаборатории уже способны проводить тысячи экспериментов в день.
• Анализ огромных массивов информации: Традиционные статистические методы не всегда справляются с петабайтами данных. Алгоритмы машинного обучения способны выявлять неочевидные закономерности, корреляции и аномалии в массивах данных, которые были бы недоступны для человеческого анализа. Это позволяет генерировать новые гипотезы, которые затем могут быть подвергнуты целенаправленной экспериментальной проверке.
• Умное моделирование и прогнозирование: ИИ-модели могут создавать сложные симуляции, предсказывая результаты экспериментов до их физического проведения. Это позволяет оптимизировать дизайн эксперимента, сокращать число необходимых опытов и фокусироваться на наиболее перспективных направлениях. Например, в материаловедении ИИ предсказывает свойства новых соединений, а затем ученые синтезируют только наиболее многообещающие.
• Оптимизация постановки экспериментов: Алгоритмы активного обучения (active learning) могут динамически предлагать, какой следующий эксперимент будет наиболее информативным для подтверждения или опровержения гипотезы, основываясь на уже полученных данных.

Примеры: В биоинформатике ИИ анализирует геномные данные для поиска генетических маркеров болезней, в климатологии — обрабатывает спутниковые данные для прогнозирования изменений климата, в физике высоких энергий — помогает фильтровать шум и выявлять редкие события в данных с коллайдеров.

Однако с этими возможностями приходят и вызовы:

• Проблема интерпретируемости (explainability): Многие мощные ИИ-модели, особенно глубокие нейронные сети, работают как «черные ящики». Они дают точные предсказания, но не всегда могут объяснить, почему они пришли к тому или иному выводу, что усложняет формирование теоретического знания.
• Склонность к искажениям (bias): Если данные, на которых обучался ИИ, содержат смещения (например, предвзятые выборки), то и выводы ИИ будут искаженными, что может привести к ложным экспериментальным оценкам.
• Зависимость от качества данных: «Мусор на входе — мусор на выходе». Если исходные данные некачественные, ИИ не сможет дать надежных результатов.

Тем не менее, большие данные и искусственный интеллект открывают новую эру в экспериментальной оценке теоретического знания, значительно ускоряя процесс получения знаний и позволяя принимать более обоснованные решения.

MLOps и воспроизводимость в науках о данных

Одной из конкретных технологических инноваций, напрямую влияющих на методологию эксперимента, особенно в области наук о данных, является MLOps (Machine Learning Operations). MLOps — это набор практик для развертывания и поддержания моделей машинного обучения в продакшене, но его принципы существенно повышают воспроизводимость экспериментов и в академических исследованиях.

MLOps существенно повышает воспроизводимость экспериментов в науках о данных за счет:

• Версионирования кода, данных и конфигураций: Все компоненты эксперимента — от кода для предобработки данных и обучения модели до самих данных и настроек (гиперпараметров) — отслеживаются и версионируются. Это означает, что всегда можно вернуться к любой предыдущей версии эксперимента и точно воспроизвести все условия.
• Автоматизации пайплайнов для обучения и развертывания моделей: Процессы сбора данных, их обработки, обучения модели, оценки и развертывания автоматизируются. Это исключает человеческий фактор и ошибки, обеспечивая единообразие проведения экспериментов.
• Мониторинга и логирования: Все этапы эксперимента протоколируются, фиксируются метрики, ошибки и изменения. Это позволяет отслеживать, как различные версии модели или изменения в данных влияют на результат, и повторять операции для получения идентичных результатов.

Таким образом, MLOps сокращает разрыв между специалистами по обработке данных и инженерами, обеспечивая прозрачность, надежность и, главное, воспроизводимость научных экспериментов в областях, где данные и алгоритмы являются центральными. Это крайне важно для борьбы с кризисом воспроизводимости, о котором шла речь ранее, особенно в быстроразвивающихся областях, таких как разработка новых алгоритмов ИИ или анализ сложных биомедицинских данных.

Техноемкость фундаментальных исследований: пример генной инженерии

Достижения техники и развитие технологий не только влияют на методологию, но и делают возможными те эксперименты, которые ранее были немыслимы, тем самым продвигая фундаментальные исследования. Фундаментальные исследования являются как наиболее техноемкими, так и наиболее технически эффективными. Экспериментальная техника однородна с воспроизводимым явлением, являясь звеном, через которое теоретическое открытие становится техническим изобретением, а достижения техники, в свою очередь, позволяют продвинуться в исследованиях.

Ярким примером является генная инженерия. Эта область, как одна из наиболее техноемких, стала возможной благодаря развитию молекулярной биологии, биохимии, а также созданию сложного лабораторного оборудования и методик:

• Создание трансгенных культур: Развитие технологий рекомбинантных ДНК позволило напрямую вмешиваться в генетический аппарат организмов. Например, создание генномодифицированных растений с повышенной устойчивостью к вредителям или засухе.
• Производство человеческого инсулина: Генномодифицированные бактерии используются для массового производства человеческого инсулина, что стало прорывом в лечении диабета. Это стало возможным благодаря технологиям клонирования генов и экспрессии белков.
• Эритропоэтин и другие биофармацевтические препараты: Аналогично инсулину, многие другие белковые препараты производятся с использованием генной инженерии.
• Сокращение сроков выведения новых сортов: В клеточной инженерии растений применение современных технологий сократило сроки выведения новых сортов сельскохозяйственных культур с 11 лет до 3-4 лет, демонстрируя количественное повышение эффективности исследований. Это достигается за счет методов культивирования тканей, генного редактирования и ускоренного скрининга.

Эти примеры показывают, что именно достижения в таких областях, как ядерная энергия (например, создание коллайдеров для изучения субатомных частиц) и генная инженерия, позволяют не только проверять существующие теории, но и открывать совершенно новые горизонты познания, где сама граница между «чистой» наукой и «прикладной» технологией становится размытой. Без постоянно развивающейся и все более сложной экспериментальной техники, многие фундаментальные теоретические прорывы были бы невозможны.

Заключение: Интегративная роль эксперимента в развитии научного знания

Путь научного познания — это непрерывный диалог между теорией и опытом, и в этом диалоге эксперимент выступает не просто как пассивный слушатель, а как активный участник, способный как подтвердить, так и решительно опровергнуть самые смелые теоретические конструкции. Наше исследование показало, что роль эксперимента в оценке качества теоретического знания является многоаспектной, сложной и динамично развивающейся.

Мы начали с определения фундаментальных понятий, установив, что эксперимент — это целенаправленное и контролируемое воздействие на реальность, глубоко укорененное в эпистемологических и методологических основах науки. Методологические принципы, от «стесненных» состояний Ф. Бэкона до современных методов планирования эксперимента (DOE, Плакетт-Берман), демонстрируют постоянное стремление к повышению достоверности и эффективности эмпирической проверки, при этом максимально минимизируя ресурсные затраты.

Рассмотрение концепций верификации и фальсификации, предложенных неопозитивистами и Карлом Поппером соответственно, выявило их критическое значение для формирования критериев научности и развития научного знания. Однако стало очевидно, что даже эти мощные инструменты не лишены ограничений.

Глубокий анализ проблем современной экспериментальной оценки — кризиса воспроизводимости (с его шокирующими статистическими данными и экономическими потерями в биомедицине и психологии), эффекта наблюдателя и тезиса Дюгема-Куайна — подчеркнул, что однозначность интерпретации экспериментальных результатов зачастую иллюзорна. Эти проблемы заставляют нас признать, что научное знание всегда остаётся гипотетическим, а процесс его оценки требует постоянной критической рефлексии и учёта контекста.

Исторический обзор показал, как представления о роли эксперимента эволюционировали от первых систематических опытов Бэкона и Галилея до философских осмыслений Декарта, Канта и Конта, и, наконец, до критического рационализма Поппера. Эта эволюция отражает не только рост технической оснащённости, но и углубление философского понимания самого акта познания.

Наконец, мы исследовали специфику применения эксперимента в различных областях науки и рассмотрели альтернативные методы, такие как мысленный эксперимент, моделирование и математическое доказательство, которые дополняют или заменяют реальный эксперимент в определённых условиях. Особое внимание было уделено влиянию современных технологий — больших данных, искусственного интеллекта и MLOps — на трансформацию экспериментальной методологии. Эти технологии не только автоматизируют и ускоряют процесс, но и открывают принципиально новые возможности для анализа сложных систем и повышения воспроизводимости, как это видно на примере генной инженерии.

В итоге, эксперимент остаётся незаменимым средством оценки качества теоретического знания. Однако его эффективность не безусловна. Она зависит от строгости методологии, критической интерпретации результатов и готовности учитывать его внутренние ограничения. В условиях технологического прогресса, эксперимент продолжит эволюционировать, предоставляя новые инструменты для познания мира, но его фундаментальная роль как моста между абстрактной теорией и эмпирической реальностью останется неизменной. Критическое осмысление этой роли — ключ к дальнейшему развитию надёжного и достоверного научного знания.

Список использованной литературы

1. Бабушкин, А. Н. Современные концепции естествознания. Лекции по курсу: Серия «Учебники для вузов, специальная литература». СПб: Изд. Лань, 2000.
2. Горелов, А. А. Концепция современного естествознания: Учеб. пособие. Практикум. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1998.
3. Крутов, В. И., Грушко, И. М., Попов, В. В. и др. Основы научных исследований: Учеб. для техн. вузов. М.: Высшая школа, 1989.
4. Орир, Дж. Физика: Перевод с англ. М.: Мир, 1981.
5. Сиборг, Г. Химия. Курс для средней школы: Перевод с англ. М.: Мир, 1971.
6. Солопов, Е. Ф. Концепция современного естествознания: Учеб. пособие для вузов. М.: Гуманит. изд. центр ВЛАДОС, 1998.
7. Стоцкий, Л. Р. Физические величины и их единицы. Справочник: Книга для учителя. М.: Просвещение, 1984.
8. Трофимова, Т. И. Курс физики: Учеб. пособие для вузов. М.: Высшая школа, 1980.
9. Методология науки. Википедия.
10. Эпистемология. Википедия.
11. Фальсификация. Цифровая библиотека по философии.
12. ЭКСПЕРИМЕНТ. Электронная библиотека Института философии РАН.
13. Мысленный эксперимент. Википедия.
14. Эффект наблюдателя. Википедия.
15. Кризис воспроизводимости. Википедия.
16. Верификация. Большая российская энциклопедия.
17. Эффект наблюдателя: почему физика зависит от нашего взгляда. Наука Mail.
18. Тезис Дюгема-Куайна. Понятия и категории.
19. Эффект наблюдателя. Циклопедия.
20. Что такое ФАЛЬСИФИКАЦИЯ? Философия науки: Словарь основных терминов.
21. Требования к современному эксперименту.
22. Тезис Дюэма — Куайна. Википедия.
23. 8 мысленных экспериментов. Блог 4brain.
24. Тезис Дюгема-Куайна. Duhem-Quine thesis — VIKENT.RU.
25. Буриданов осёл, кот Шрёддингера, мозг в чане и другие мысленные эксперименты. Наука# | Мир фантастики и фэнтези.
26. Анализ работы Уилларда ван Ормана Куайна «Две догмы эмпиризма». КиберЛенинка.
27. Научная воспроизводимость: проблемы и решения. Falcon Scientific Editing.
28. 10 знаменитых мысленных экспериментов. vitkvv2017 — LiveJournal.
29. Тезис Дюгема — Куайна. ФИЛОСОФИЯ И МЕТОДОЛОГИЯ НАУКИ — Studme.org.
30. Как решить проблему воспроизводимости биомедицинских исследований.
31. Эффект наблюдателя. Светлана Данилова на TenChat.ru.
32. Мысленные эксперименты в науке и в философии. КиберЛенинка.
33. ПРОБЛЕМЫ ПРОВЕДЕНИЯ ЭКСПЕРИМЕНТОВ И ВОСПРОИЗВОДИМОСТИ ИССЛЕДОВАНИЙ В НАУКАХ О ДАННЫХ. КиберЛенинка.
34. Основные требования к проведению эксперимента.
35. ФАЛЬСИФИКАЦИЯ В НАУЧНОМ ПОЗНАНИИ. КиберЛенинка.
36. Эксперимент. Гуманитарный портал.
37. Условия для проведения экспериментов: как правильно ставить эксперименты в научных исследованиях. DissHelp.
38. Эксперимент как метод научного познания. Рефераты — Filosofa.net.
39. Эксперимент как составляющая научного исследования. 4author.com.