В качестве особого кластера структурные науки отличают от естествознания или шире – от так называемых опытных наук, базирующихся на получении опытного знания и экспериментальном подтверждении теорий. В отличие от них, «структурные науки» нацелены на разработку универсальных абстрактных моделей действительности, которые посредством формализации могут вводиться в контексты различных дисциплин в качестве оснований для построения там соответствующих этому контексту прикладных моделей. Для моделирования структур они используют максимально общие абстрактные понятия, независимые от предметного содержания, которые приобретают содержательную фокусировку лишь, входя в определенные предметные контексты и дисциплинарные пространства [Küppers, 2000]. В этом смысле знания структурных наук имеют метанаучный статус, позволяющий им действовать «поверх» дисциплинарных границ, что и делает их сходными со знаниями трансдисциплинарного типа.

Важную роль в разработке абстрактных моделей структурных наук играют формализации, поэтому приоритетное место в их составе занимают формальные науки – математика и логика, которые сами понимаются как структурные науки. Структурный характер математики связывают с формированием в ней абстрактного понятия «алгебраической структуры», дополненного затем понятиями «топологической» и «упорядочивающей» структур. Разработавшие теорию математических структур авторы из группы «Бурбаки» называли эти три вида структур «материнскими» для всех математических дисциплин и обеспечивающих интеграцию математики [Bourbaki, 1950, p. 221–223]. Представленные в математических структурах множества и их отображения составляют основу практически всех отраслей математики – от самых элементарных до наиболее абстрактных и сложных.

При всем своем значении логико-математические теории все же обнаруживают определенные недостатки при моделировании различных абстрактных структур, о некоторых из них уже упоминалось выше. Поэтому круг структурных наук циклом логико-математических дисциплин не ограничивается. Он включает и целый ряд других научных областей, в той или иной мере отличных от последних.

В качестве примера здесь можно привести теоретическую информатику, она очень тесно связана с математикой, используя взятые из нее понятия алгоритма, вычисления и целый ряд других средств и приемов. Но в то же время она разрабатывает и ряд своих специфических понятий и методов, связанных с проблемами хранения, размещения и доступа к информации, не играющими в математике существенной роли [Fuchs-Kittowski, Wohlgemuth, 2010, S. 115–117]. Другой пример – системология или общая теория систем. Она тоже разрабатывает свои понятия: система, среда, самоорганизация, обратная связь и т.д., используемые для моделирования особого круга проблем, свойственных комплексным структурам. Математика здесь может использоваться как вспомогательное средство, а не как источник базовых понятий.

Примеры можно продолжать. Тем более, что кластер структурных наук постоянно пополняется. Называя лишь самые известные, можно упомянуть, например, кибернетику, синергетику, семиотику, теорию самоорганизации и мн. др. [Strukturwissenschaft, б.г.]. В эпистемологическом плане знания структурных наук можно рассматривать с точки зрения степени их приближения / удаления по отношению к предметному содержанию опытных наук и, следовательно, по степени или уровню абстрактности их моделей. Тогда, например, математические абстракции окажутся выше, чем абстракции системной теории или семиотики. Соответственно, целая группа структурных наук будет располагаться в «пространстве» между математикой и опытными науками [Fuchs-Kittowski, Wohlgemuth, 2010, S. 104]. Отсюда вытекает проблема их отношений с этими «соседями». И спектр мнений здесь достаточно широк – от сближения их с математикой до сближения с опытными науками [Küppers, Hahn, Artmann, 2013].

Не останавливаясь подробно на всех оттенках этих позиций, отметим лишь интересующий нас общий вывод – структурные науки являются, по преимуществу, видом универсального формально-прикладного знания инструментального характера. Оно находит применение на многих предметных полях, реагируя определенным инструментальным образом на особенности этих контекстов. Многообразие этих реакций составляет инструментальный или методологический потенциал структурного знания.

С этой универсальностью структурных наук и их одновременной методологической нацеленностью на освоение различных предметных контекстов связывал возможности формирования в будущем единого поля и единого «структурного» языка наук Карл фон Вайцзеккер [Weizsäcker, 1971]. На практике элементы такого поля действительно возникают. Структурные знания системной теории, теоретической информатики, кибернетики, семиотики и других наук этой группы активно осваивают предметные поля самых разных научных дисциплин – от естественных и инженерно-технических до социальных. Не говоря уже о математике, которая неразрывно связана с естествознанием и техникой и ведет активную экспансию в область социальных и гуманитарных наук.

В этом смысле знание структурных наук во многом совпадает с трансдисциплинарным, а большинство из них являются важными носителями трансдисциплинарной интеграции.

Исходя из этого, сказанное выше о методах трансдисциплинарной интеграции может быть дополнено с позиции концепции «структурных наук». Ее, в частности, выразил в своем исследовании Штефан Артманн [Artmann, 2010]. Предельно кратко: она сводится к следующему. Отмечая ключевую роль структурных наук в формировании научных программ трансдисциплинарных исследований, он формулирует идею так называемой «структурной прагматики» или «прагматики структурного знания» [Artmann, 2010, S. 170–182]. Ее можно понять как область работы со знанием структурного типа в трансдисциплинарном исследовании. Для приведения процесса к эффективному познавательному результату подчеркивается важность единства как самого процесса исследования, так и единства исследуемого объекта. Структурное знание помогает обеспечить и то, и другое. Первый момент, как пишет автор, обеспечивается «рекурсивностью» процедуры и применением минимальных или мягких моделей, а второй – «модульной контекстуализацией» объекта и его «кодированием» [Artmann, 2010, S. 226–290].

Не вдаваясь в дальнейшие подробности, следует отметить, что в данном случае, хотя и в несколько иной форме, выражаются идеи, сходные по своей сути с уже упоминавшимися выше. Там тоже речь шла о рекурсивности, мягком моделировании и контекстуализации. Здесь же акцентируется роль именно структурного знания в обеспечении этих процессов и, следовательно, в эффективной трансдисциплинарной интеграции в науке.

Итак, обзорное рассмотрение тенденций и моделей методологической интеграции в науке, предпринятое в интерналистском ключе и осуществлявшееся преимущественно на теоретико-рефлексивном уровне, позволяет отметить следующее. Первое – это перспективная роль в методологической интеграции науки структурных знаний, которые сами во многом являются знаниями методологического типа, что предполагает дальнейшее рефлексивное исследование связанной с этим тематики. Проведенный анализ выявил в ней релевантные проблемы и направления и позволяет это сделать. Второе – применявшийся в обзоре интерналистский подход, как рамка рассмотрения предложенной проблематики, обнаруживает определенные сложности при работе с реферируемым теоретическим контекстом. Многие аспекты его содержания, по крайней мере в том объеме, в каком они затрагивались в обзоре, говорят о тенденциях к пересмотру интерналистской парадигмы в исследованиях науки. В этой связи важной представляется критическая ревизия интерналистского подхода к рассматриваемой проблематике. Третье – проведенный обзор указывает на возможность выхода на эмпирическое исследование данной проблематики.

Автономов В.С. От «экономического империализма» к стремлению к взаимообогащению // Общественные науки и современность. – М., 2010. – № 3. – С. 173–176.