Мы даже предлагаем
Сказанное верно как для суждений фундаментального характера (законы природы и т.п.), так и для получения выводов из любого рядового научного эксперимента (см. гл.5).
Гуманитарные науки (в особенности искусствознание, этика и т.п.) содержат интуитивные суждения, неизмеримо более разнообразные (например, этические нормы) и существенно обусловленные национальными, социальными и историческими условиями.
Необходимо сделать одну оговорку. Не отыскав лучшего слова, мы иногда называем интуицию, не допускающую доказательства, интуицию-суждение
Но и математика, и кибернетика, используемые в экономике и других "не точных" науках, существенно привлекают "подлинные", "недоказуемые", интуитивные суждения. Они вступают в игру уже на этапе формализации исходных положений. Так, выбор существенных факторов для построения модели - сам по себе акт интуиции-суждения. Существует целая область кибернетики, занимающаяся этой проблемой - факторный анализ. Однако даже при использовании статистических эмпирических данных (их дает практическое изучение влияния отдельных факторов на искомый результат методами корреляции, коэффициентов регрессии и т.п.), когда реально имеется огромное число факторов (со сложным взаимовлиянием), полностью избавиться от "подлинно" интуитивного элемента не удается. Остается связанный с ним произвол. Далее, последовательное решение этой проблемы требует формализации факторов, не несущих в себе числовой меры (например, при планировании производительности труда - учет психологической удовлетворенности производимой работой, дух соревнования, близость к пределу физических и психических возможностей работника и множество других подобных обстоятельств). Это тоже чисто интуитивное действие. Наконец, при выборе решения и рекомендаций на стадии управления нельзя уклониться от интуитивной оценки комплекса неформализуемых особенностей объекта управления (способности, инициативность руководства данного предприятия или отрасли, конъюнктурные психологические соображения, эффективность шкалы поощрений и т.п.).
Вообще применение математики к решению прикладных проблем нередко требует существенно иного мышления, иной схемы действий, чем в чистой математике (для решения ее собственных проблем). В прикладной математике, как прекрасно разъяснено в [63-65], часто невозможно ограничиться сразу строго сформулированными условиями и последующей дедукцией. Необходимо в процессе решения задачи осуществлять множество "обратных связей, когда конструируется некоторая математическая модель н результаты ее расчета вновь и вновь сопрягаются с отобранными ранее факторами и соответственными "изначальными условиями", причем модель каждый раз модифицируется. Перебор моделей при непрерывном учете особенностей проблемы "на словесном уровне" с оценкой разумности результатов, в целом, - непрерывное сочетание логических (чисто математических) элементов с внелогическими - вот характерные особенности такого процесса. Стоит вновь сравнить эту ситуацию с эйнштейновской схемой научного познания природы (на стр.54).