Индукция как обратная дедукция

В середине XIX в. английский логик Ст. Джевонс и известный английский астроном и историк науки В. Уэвелл развили новое понимание индуктивного метода в науке. Оно получило название индукции как обратной дедукции и по сути явилось одним из вариантов гипотетико-дедуктивного метода научного познания, признанного впоследствии почти всеми крупными учеными.

Индукция как обратная дедукция — это не логическая, а сугубо эвристическая процедура движения познающей мысли от наблюдений и фактов к объясняющим их гипотезам и законам. Она не является логически законным выводом, поскольку всегда включает в себя скачок мысли, поскольку утверждает в своем заключении больше, чем в посылках. Тем не менее оказалось, что все же существует критерий различения правильных индуктивных скачков мысли от неправильных. Таким критерием, согласно Джевон- су, является не что иное, как дедукция, т.е. возможность чисто логического вывода исходных фактов как посылок индукции в качестве следствий из предложенной для их объяснения общей гипотезы-закона. Таким образом, критерием правильной индукции оказывается дедукция. Однако и у понимания индукции как обратной дедукции имеется один существенный недостаток. Он состоит в том, что понимаемая так индукция разрешает в принципе бесконечное число правильных индуктивных восхождений от одних и тех же фактов к объясняющим их разным законам и теориям. Для того чтобы как-то ограничить этот «творческий произвол», Джевонс предложил дополнительный критерий отбора наилучшей из правильных индукций. Таким критерием должна выступить объяснительная и предсказательная сила индуктивно полученных гипотез. Чем больше фактов (известных, но особенно новых) следует из индуктивной гипотезы, тем она должна считаться более предпочтительной по сравнению с другими правильными индуктивными гипотезами. Джевонс одним из первых поставил вопрос о необходимости вероятностно-статистической оценки значимости предложенных эмпирических гипотез по отношению к имеющимся в распоряжении ученого фактам.

Предлагая свой критерий отличия более вероятных гипотез от менее вероятных, Джевонс, во-первых, понимал относительность и постоянную изменчивость оценок степени обоснованности научных законов в соответствии с этим критерием, во-вторых, признавал принципиальную гипотетичность полученного таким образом научного знания. Джевонс прямо заявлял, что «все научные теории суть в сущности сложные гипотезы, и их так и нужно называть» [3. С. 304].

Индукция как метод движения познающей мысли от частного к общему, от данных наблюдения к научным фактам, эмпирическим законам и гипотезам действительно играет в эмпирическом познании важную роль и как способ открытия эмпирического знания, и как способ его обоснования. Прежде всего индуктивно открываются и обосновываются научные факты. Пусть некто утверждает, что «длина стержня А равна 1 метру». Само по себе это утверждение, эта эмпирическая констатация еще не является научным фактом. Но она может стать таковым, если будет получена и обоснована как результат многократных измерений длины данного стержня и статистической обработки (обобщения) результатов измерения. Научный факт — это не исходный пункт процесса научного познания (таким исходным пунктом в нашем случае будут протоколы множества единичных измерений длины стержня А), а некий его промежуточный результат, являющийся правильным обобщением описаний единичных результатов измерения или множества единичных восприятий какого-либо положения дел. Научный факт — это истинное эмпирическое утверждение о наличии или отсутствии какого-либо свойства у наблюдаемого объекта (или степени этого свойства), которое обосновывается, доказывается в качестве такового. Большинство научных фактов имеют статистическую природу и являются заключениями выводов по неполной перечислительной индукции.

Эмпирические законы имеют ту же логическую природу, что и научные факты, различие между ними заключается в содержании исходной информации, подлежащей индуктивному обобщению. Эмпирические законы утверждают, что между явлениями Л и В существуют такие отношения, которые являются повторяющимися и устойчивыми (возможно, универсальными). Повторяемость и устойчивость имеют: 1) либо временной характер всегда следует за В или с некоторой степенью регулярности); 2) либо пространственный, структурный характер всегда находится относительно В на каком-то определенном расстоянии или занимает по отношению к нему одно и то же пространственное положение, или находится по отношению к В в некоторой постоянной пропорции). Примеры закона первого вида: «За ночью всегда следует день», «За летом всегда следует осень» и т.д.; примеры закона второго вида: «Угол падения луча света на идеальную плоскость равен углу его отражения от этой плоскости», «Молекула воды состоит из двух атомов водорода и одного атома кислорода» и т.д. Логической формой научных законов является следующая: /х(Д(х)=>Дх)), где V — квантор всеобщности («все»); х — переменная, обозначающая элементы некоторого класса предметов (как правило, неопределенно-конечного или бесконечного); А и В — имена некоторых признаков или свойств; => — знак импликации («если, то»).

В зависимости от логического отношения классов А и В (полное вхождение элементов класса А в класс В ил и только частичное) различают динамические и статистические законы. Научные законы различают также по содержательному смыслу переменных А и В — физические, химические, биологические, социальные законы и т.п. Например, адаптивно-биологический смысл введения категории «научный закон» в структуру научного знания состоит в возможности моделирования, «конденсации», «сжатия» множества (часто в принципе бесконечного) повторяющихся, сходных свойств и отношений в краткой логической форме. Эмпирические законы науки бывают: причинные, функциональные, субстратные, динамические, статистические и др. Все они различаются между собой прежде всего своим содержанием.

Причинный закон утверждает регулярный характер связи между двумя явлениями, одно из которого является причиной другого, «порождает» последнее как свое следствие. Примеры причинных законов: «засуха — частая причина неурожая», «искра — частая причина пожара» и т.д. Причинные законы выражают в основном закономерности материальных взаимодействий в природе или практической деятельности людей, поэтому их использование имеет место в основном на эмпирическом уровне познания. Функциональный закон утверждает постоянный количественный характер связи между некоторыми величинами. Например, это второй и третий законы механики Ньютона: F= та и «Действие всегда равно противодействию, но имеет противоположное направление». Субстратный закон — это закон о постоянстве состава некоторого явления, процесса или субстанции. Например, «молекула воды по своему химическому составу всегда состоит из двух атомов водорода и одного атома кислорода», «бронза — это всегда сплав меди и железа в определенной пропорции», «в любом большом коллективе всегда есть лидеры». Динамический закон — это закон об однозначном характере связи явлений, событий, величин. Например, «все металлы проводят электрический ток», «все атомы состоят из ядра и электронной оболочки». Статистический закон — это закон, утверждающий устойчивый, но вероятностный характер связи между определенными явлениями и величинами. Например, «доли мальчиков и девочек среди новорожденных детей составляют в норме отношение 51:49», «частота выпадения “честной” монеты на “орла” равна ]/2». Однако независимо от содержания эмпирических законов все они являются результатом индуктивных обобщений протоколов единичных наблюдений, в которых фиксировались некоторые повторяющиеся связи и отношения.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ     След >