Индукция через перечисление случаев

Более полно и точно это понятие может быть выражено так: индукция посредством перечисления частных случаев, подтверждающих обобщение, пока не встретится случай, противоречащий ему. По-видимому, это один из древнейших способов рассуждений, который часто используется в повседневной практике. При этом систематического анализа случаев, подтверждающих предположение общего характера, не проводится. Такие индуктивные обобщения основываются на выделении поверхностных, чаще всего бросающихся в глаза свойств вещей и явлений, вследствие чего они в наибольшей степени подвержены риску опровержения. Традиционный и поучительный пример такого обобщения представляет собой индуктивное обобщение "Все лебеди белые". По-видимому, оно было получено на основе простого перечисления случаев наблюдения окраски лебедей, которые встречались в Европе. Обнаружение черных лебедей в Австралии сразу же опровергло прежнее обобщение.

Несмотря на то что подобный вид индуктивного обобщения подвержен риску опровержения, тем не менее он широко используется в повседневных рассуждениях, почему нередко его называют популярной индукцией. Чтобы повысить степень надежности обобщения, необходимо, во-первых, из открытых в ходе наблюдения или исследования общих свойств выбрать свойства наиболее важные и существенные, во-вторых, постараться найти определенную связь между вновь открытыми и уже известными свойствами. Ясно, что если бы была установлена связь между цветом лебедей и более важными их анатомо-физиологическими свойствами, влиянием на окраску климатических и иных условий, то индуктивное обобщение было бы более правдоподобным. Ошибки подобного рода, допускаемые в популярной индукции, квалифицируются как поспешные обобщения.

Энумеративная индукция

Чтобы повысить вероятность индуктивного обобщения, основанного на перечислении частных случаев, их располагают в определенной последовательности начиная с простейших и постепенно восходя к исследованию всех остальных. Такой прием индукции Р. Декарт сравнивал с цепью, в которой мы можем ясно различать связь между отдельными ее звеньями, но если она длинная, то не можем охватить ее взглядом целиком. По сути дела такой же подход используется в математической индукции, где демонстрируется переход от одного элемента числового ряда к другому, и на этой основе раскрывается закономерный характер построения тех или иных числовых рядов, например арифметической прогрессии. Сам Декарт применил этот способ для систематического исследования свойств алгебраических кривых в аналитической геометрии. Такой же строгой последовательности по возможности следует придерживаться при исследовании не только математических, но и других научных объектов. Однако энумеративная индукция (лат. enumeratio – перечисление, перечень) представляет собой лишь первый шаг на пути к выдвижению правдоподобного обобщения. Дальнейший шаг состоит в отборе и исследовании более надежных случаев и исключении менее надежных.

Элиминативная индукция

Как показывает само название (лат. eleminatio – исключение, удаление), такая индукция основывается на исключении случаев, в которых свойства исследуемых предметов и явлений не согласуются с предполагаемым общим свойством или закономерностью. Такой метод, по сути дела, широко применялся уже Ф. Бэконом, а впоследствии был систематизирован Д.С. Миллем при анализе простейших причинных связей между явлениями. Очевидно, что общая причина, которая определяет существование всех рассматриваемых явлений, должна присутствовать во всех из них. Поэтому путем проверки значительного числа случаев, которые отличаются друг от друга, следует исключить все случаи, где общая причина отсутствует. Таким путем приходят к выявлению предполагаемой причины, которую Милль называл основой существования действия или следствия. Подробнее это будет изложено в дальнейшем. Здесь же достаточно отметить, что путем элиминации (исключения) случаев, где общее свойство, причина или закономерность отсутствуют, находят общее свойство, или закономерность, или причину, где они действительно присутствуют. Такой способ отрицательного движения к истине является весьма обычным во всех случаях, когда сравнивают различные предположения, гипотезы или судебные версии, оценивая их вероятность на основе исключения опровергающих случаев.

Индукция и научное познание

Использование различных форм и методов индукции характерно прежде всего для опытных и фактуальных на ук, имеющих дело с явлениями природы, социально-экономическими и гуманитарными процессами, а они как раз и составляют преобладающую часть научного знания. Формальные науки, к которым относят математику, логику и родственные им дисциплины, могут развиваться относительно самостоятельно, не обращаясь непосредственно к опыту, используя дедукцию для получения новых истин. Но и в математике роль индукции и аналогии, как показали исследования таких известных ученых, как А. Пуанкаре, Ш. Адамар, Д. Пойа и другие, достаточно ощутима. Тем не менее в ней всякое новое открытие принимается только тогда, когда оно доказывается, т.е. приводится в логическую связь с другими истинами путем логической дедукции. Вот почему дедуктивная логика находит наибольшее применение именно в математике, где все теории стремятся представить в аксиоматически-дедуктивной форме.

Индукция и подтверждение гипотез

В научном познании индукция играет двоякую роль:

1) путем обобщения частных случаев она помогает создавать новые научные гипотезы и тем самым играет эвристическую роль. Без этого невозможен был бы рост знания и прогресс науки;

2) поскольку индуктивные гипотезы, как и любые предположения имеют проблематический характер, они нуждаются в тщательной логической и эмпирической проверке.

Логическая проверка гипотез сводится к выведению из них таких следствий, которые допускают эмпирическую проверку, т.е. сопоставление полученных результатов с данными наблюдений и специально поставленных экспериментов.

Многие научные гипотезы формулируются с помощью абстрактных понятий и суждений, и поэтому не могут быть непосредственно проверены на опыте, в связи с чем и возникает необходимость в обращении к косвенным методам их проверки. В этих целях из них выводятся определенные следствия, которые допускают эмпирическую интерпретацию, т.е. могут быть выражены с помощью терминов наблюдения. Посредством такой процедуры установления соответствия между теоретическими и эмпирическими понятиями становится возможной проверка теоретических гипотез.

В качестве примера сошлемся хотя бы на такую исходную гипотезу, как свойство тел сохранять состояние покоя или равномерного прямолинейного движения, которое было названо инерцией и впоследствии стало законом в классической механике. Очевидно, что ни в каком реальном эксперименте нельзя ее проверить непосредственно, так как невозможно наблюдать движение тел, на которые не оказывали бы воздействия различные внешние силы (трения, сопротивления воздуха и т.п.). В связи с этим в данном случае прибегают к различным косвенным методам проверки, наблюдая, например, как изменяется скорость движения при уменьшении сил трения и других внешних сил. Еще более характерны в этом отношении гипотезы, объясняющие поведение макротел с помощью внутреннего механизма их строения, например, как это делает молекулярно-кинетическая гипотеза, когда объясняет расширение тел при нагревании, изменение объема газа – с увеличением или уменьшением его давления и тому подобное – с помощью предположения о существовании в веществе беспорядочно движущихся частиц (молекул и атомов). Наблюдать такие частицы непосредственно мы не в состоянии, поэтому проверить подобные гипотезы можно по тем эмпирически наблюдаемым следствиям, которые из них вытекают.

Когда мы располагаем эмпирически проверяемой гипотезой, то в состоянии сопоставить ее с теми фактами, событиями и явлениями, которые релевантны к ней, т.е. могут подтвердить ее или опровергнуть. Символически такую гипотезу можно представить в виде формулы:

Р (Н/Е) = с,

где Р – вероятность;

Н – гипотеза;

Е – эмпирические свидетельства гипотезы;

с – степень подтверждения или индуктивной вероятности гипотезы.

Вероятность индуктивного обобщения или эмпирической гипотезы в существенной мере определяется теми свидетельствами (фактами, результатами наблюдений и экспериментов, показаниями очевидцев и т.п.), которые к ним относятся. Как уже отмечалось выше, эта степень подтверждения гипотезы изменяется вместе с изменением подтверждаемых ее данных. В принципе, чем больше количество подтверждающих гипотезу свидетельств, тем выше ее вероятность. Но если эти свидетельства мало отличаются друг от друга, то они ненамного усиливают нашу веру в гипотезу. Другое дело, если подтверждающие случаи гипотезы заметно разнятся друг от друга. Тогда наша вера в нее заметно усиливается.

Относительно количественного определения степени подтверждения гипотезы мнения специалистов, как мы отмечали, заметно различаются, начиная от допущения выражения этой степени числом и кончая отрицанием возможности ее оценки даже в сравнительных терминах.

Существует асимметрия между подтверждением и опровержением гипотез. Она заключается в том, что никакое подтверждение нельзя считать окончательным и абсолютным. Сколько бы случаев не подтверждали гипотезу, в принципе всегда может со временем появиться случай, который в состоянии будет ее опровергнуть. Опровержение с чисто логической точки зрения считается окончательным: всякий противоречащий случай опровергает гипотезу. Такая асимметрия ясно видна из сравнения схем подтверждения и опровержения любых высказываний, а не только гипотез:

А → В А → В

В ¬ В

А вероятно ¬ А (ложно)

Как мы уже знаем, из подтверждения следствия можно сделать заключение лишь об увеличении степени вероятности заключения, причем эта степень возрастает незначительно, если полученное следствие мало отличается от предыдущих, но возрастает заметно, когда следствие будет значительно отличаться от предыдущих. Эта схема приведена слева. На правой схеме представлено опровержение, которое совершается по схеме дедуктивной логики modus tollens, т.е. из ложности следствия заключают о ложности основания. Именно такой характер опровержения используется некоторыми современными философами для того, чтобы выбрать его в качестве критерия проверки научных гипотез.

Однако, как показывает реальная практика научного исследования, и подтверждение, и опровержение гипотез являются необходимыми для их обоснования. Подтверждение необходимо хотя бы для того, чтобы убедиться, что выдвигаемая гипотеза основывается на реальных фактах, а не является чисто умозрительным построением. Опровержение дает возможность отсеивать неправдоподобные гипотезы и тем самым сужает круг поиска подлинной гипотезы. К тому же не следует забывать, что в современной науке процесс опровержения гипотез не носит такой простой характер, как он представляется в логике. Действительно, новые гипотезы могут войти в теоретическую систему только тогда, когда они будут связаны с другими гипотезами логическими отношениями, а опровержение системы гипотез представляет более серьезную проблему, чем опровержение отдельной, изолированной гипотезы. С помощью вспомогательных гипотез od hoc, т.е. придуманных для данного случая, всегда можно спасти систему от опровержения.

Страницы: 1, 2, 3, 4, 5, 6