Еволюційна природа науки та механізми формування наукового знання
DOI:
https://doi.org/10.15407/sofs2026.01.097Ключові слова:
еволюційна природа науки, епістемологічні механізми, формування дисциплін, трансдисциплінарність, еволюційна кібернетика, індустріалізація знання, формування наукового знання, еволюція знання, наукові парадигми.Анотація
Представлено комплексний аналіз еволюційної природи науки, де наукове знання розглядається не як статичний набір теорій, а як динамічний процес, що розгортається крізь когнітивні, соціальні, інформаційні та кібернетичні механізми. Виникнення нових наукових галузей і дисциплін є результатом багаторівневих еволюційних процесів, де зміни методів пізнання, формалізації та організації науки мають закономірний характер. Метою статті є пояснення механізмів формування наукового знання. Методи: історико-епістемологічний аналіз і концептуальне моделювання фазових переходів. З’ясовано епістемологічні та методологічні засади розвитку науки, розкрито історико-епістемологічну логіку переходів від природно-філософських форм через диференційовані науки до інтегративних і трансдисциплінарних парадигм. Запропоновано багатофазну еволюційну модель розвитку науки, яка описує розвиток науки через послідовність етапів: емпіричної артикуляції, концептуально-теоретичної ініціації, формальної конструктивізації, дисциплінарного структурування, інституціональної стабілізації, трансдисциплінарної конвергенції та індустріалізації знання. Наука інтерпретується як еволюційна, адаптивна та інформаційно-кібернетична система, де варіація проявляється через генерування альтернативних гіпотез, селекція відбувається через конкуренцію теорій, а спадковість функціонує через освітні інститути та наукові школи. Інформаційно-алгоритмічний підхід розкриває теорії як механізми стиснення даних, а розвиток науки — як процес оптимізації в ентропійному ландшафті можливих пояснень. Виявлено соціальні, технологічні та інфраструктурні фактори, що визначають траєкторії еволюції науки. Наголошено на значущості індустріалізації знання — повного циклу перетворення фундаментальних теорій на технології та суспільні практики. На основі інтеграції цих результатів обґрунтовано можливість становлення еволюційної кібернетики як нової наукової галузі, яка постає метатеоретичною основою, що поєднує еволюційні, інформаційні та кібернетичні механізми розвитку науки.
Посилання
Palagin, O., Symonov, D., & Chervynskyi, M. (2025). Evolutionary cybernetics. Problems of Control and Informatics, 70 (6), 113—127. https://doi.org/10.34229/1028-0979-2025-6-7
Palagin, O., & Symonov, D. (2023). Cybernetic model of rational world order under the paradigm of directed evolution. Problems of Control and Informatics, 67 (6), 54—66. https://doi.org/10.34229/1028-0979-2022-6-5
Popper, K.R. (2002). The Logic of Scientific Discovery. 2nd ed. London: Routledge. https://doi.org/10.4324/9780203994627
Kuhn, T.S. (2012). The Structure of Scientific Revolutions. 4th ed. Chicago: University of Chicago Press. https://doi.org/10.7208/chicago/9780226458144.001.0001
Lakatos, I. (1978). The Methodology of Scientific Research Programmes. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9780511621123
Toulmin, S. (1972). Human Understanding. Princeton, N.J.: Princeton University Press.
Shannon, C.E. (1948). A mathematical theory of communication. Bell System Technical Journal, 27 (3), 379—423. https://doi.org/10.1002/j.1538-7305.1948.tb01338.x
Symonov, D.I. (2024). Entropy method as a tool for optimization of complex systems. Journal of Numerical and Applied Mathematics, 1, 49—58. https://doi.org/10.17721/2706-9699.2024.1.04
Ashby, W.R. (1956). An Introduction to Cybernetics. London: Chapman & Hall. https://doi.org/10.5962/bhl.title.5851
Wiener, N. (1950). The Human Use of Human Beings: Cybernetics and Society. Boston: Houghton Mifflin.
Simon, H.A. (1996). The Sciences of the Artificial. 3rd ed. Cambridge, MA: MIT Press. https://doi.org/10.7551/mitpress/12107.001.0001
Scholz, R.W., Zscheischler, J., Köckler, H., Czichos, R., Hofmann, K.-M., & Sindermann, C. (2024). Transdisciplinary knowledge integration. Part I: Theoretical foundations and an organizational structure. Technological Forecasting and Social Change, 202, 123146. https://doi.org/10.1016/j.techfore.2024.123281
O’Regan, S., & Gibbs, P. (2025). U-shaped learning: a new model for transdisciplinary education. Humanities and Social Sciences Communications, 12, 215. https://doi.org/10.1057/s41599-025-04478-8
Baldwin, J.T. (2018). Model Theory and the Philosophy of Mathematical Practice: Formalization without Foundationalism. Cambridge: Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/9781316987216
Fuentes, M. (2025). Complexity, Emergence and the Evolution of Scientific Theories: Towards a Predictive Epistemology. Cham: Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-99994-9
Malitsky, B.A. (2023). Science-centric state policy as a necessary and effective tool for improving living conditions in Ukraine. Science and Science of Science, 1 (119), 18—34. https://doi.org/10.15407/sofs2023.01.018 [in Ukrainian].
Popovych, O.S. (2020). Program-oriented research: “internally” and “externally” oriented science. Science and Science of Science, 3 (109), 64—77. https://doi.org/10.15407/sofs2020.03.064 [in Ukrainian].
Yaroshenko, T.O., & Yaroshenko, O.I. (2024). Current issues of assessing the societal impact of scientifi c research. Science and Science of Science, 2 (124), 52—82. https://doi.org/10.15407/sofs2024.02.052 [in Ukrainian].
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Академперіодика НАН України
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
