Коротко — основной спор: откуда берётся знание и какие основания у научного познания.
Главная точка разногласия
- Рационализм утверждает, что главным источником достоверного знания является разум, врождённые идеи или логико-математические выводы (например, Декарт, Лейбниц). Знание может быть априорным и выведенным дедуктивно.
- Эмпиризм утверждает, что всё знание происходит из чувственного опыта и наблюдения (например, Локк, Юм). Знание апостериорно и опирается на индукцию и эксперимент.
Как это влияет на современную научную методологию
- Роль гипотез и теории: рационализм подчёркивает важность логически стройных теорий и математических моделей (генерация гипотез дедуктивно); эмпиризм — проверку этих теорий через наблюдение и эксперимент.
- Проблема индукции: эмпиризм ставит вопрос оправдания вывода из конечного числа наблюдений на общие законы; это породило методологические реакции — Поппер (фальсифицируемость как критерий научности), развитие статистики и байесовской индукции как формального способа обновления веры на основе данных.
- Теория и наблюдение: выводы о «теории- заряженности» наблюдений (Кун, Лакатош) показывают, что наблюдение всегда интерпретируется теоретически — современная практика учитывает это при проектировании экспериментов и интерпретации данных.
- Практические последствия: сочетание строгих математических моделей (рационализм) с жёстким эмпирическим тестированием — контролируемые эксперименты, статистическая проверка, репликация, предсказательная валидация моделей.
- Современные синтезы: байесовская статистика и формальные методы моделирования объединяют «априорные» предположения и эмпирическое обновление; вычислительные модели и симуляции используют теоретическую конструкцию, но требуют эмпирической валидации.
Вывод: современная научная методология — гибрид. Рационалистическая ценность логики и формализации сочетается с эмпирической обязательностью теста и наблюдения; спор дал ключевые методологические инструменты (фальсификация, статистика, байесовское обновление, внимательное проектирование экспериментов) и постоянную рефлексию о границах выводов из данных.