Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5 | Следующая страница реферата

В отличие от методов классической индукции, которые применяются в повседневных рассуждениях или на эмпирической стадии научного исследования, в развитых науках чаще всего используют особую форму индукции, получившую название объяснительной. Ее отличие от классической заключается в том, что она опирается не только на непосредственные эмпирические данные, подтверждающие индуктивное обобщение, но и те ранее известные знания, с которыми связано это обобщение. Поэтому и подтверждающие факты обобщения и ранее известное знание служат здесь для объяснения имеющихся и новых данных. В этих целях наряду с чистой индукцией исследователь обращается к выводу из обобщений известных фактов, и тем самым дает им логическое объяснение. Другая характерная особенность научной индукции заключается в том, что она, как правило, входит в определенную систему научного знания, так что ее заключение обосновывается не только теми фактами, которые относятся к ней непосредственно, но и косвенно.

Если рассматривать индуктивное обобщение как гипотезу, то вся совокупность взаимосвязанных обобщений будет представлять собой гипотетико-дедуктивную систему. В такой системе каждое индуктивное обобщение или гипотеза будет логически связана с другой, поэтому подтверждающие ее данные будут служить косвенным подтверждением логически связанной с ней гипотезы и наоборот, данные последней будут подкреплять первую гипотезу. Рейхенбах, правда, выступает против термина “гипотетико-дедуктивный метод”, рассматривая его как умозаключение путем подтверждения изолированных гипотез. Но в настоящее время, по-видимому, никто не понимает этот метод в таком узком смысле. Напротив, он понимается именно в том смысле, в каком сам Рейхенбах определяет объяснительную индукцию, т.е. не как умозаключение, основанное на подтверждении изолированной гипотезы, а как “комбинацию вероятностных умозаключений” (3, p. 432).

Скорей всего, критика Рейхенбаха была направлена против того понимания индукции, которая была представлена Д.С.Миллем. Известно, что Милль рассматривал каноны индукции как правила нахождения и объяснения причинных зависимостей в природе. Однако с их помощью можно было устанавливать лишь простейшие связи между эмпирически наблюдаемыми свойствами явлений, которыми мы пользуемся в повседневных рассуждениях, часто даже не подозревая об этом. Главный же недостаток подобной объяснительной индукции заключается в том, что она применима лишь к отдельным, изолированным обобщениям, в то время как в научном познании имеют дело с системой взаимосвязанных обобщений, гипотез и иных форм познания. Действительно, если сопоставить каноны индукции Д.С.Милля, сформулированными в середине XIX в. с реальной практикой развития науки даже в предыдущем XVIII в., то выяснится полная их неадекватность. В самом деле, создавая свою теорию классической механики, Ньютон опирался не на изолированные индуктивные обобщения свойств механических явлений, а целую совокупность взаимосвязанных систем объяснения, воплощенных в теории свободного падения тел Галилея, а также теории движения планет солнечной систем Кеплера и некоторых других. Благодаря этому, например, его теория гравитации нашла подтверждение не только в непосредственных астрономических измерениях, но и в тех выводах, которые были сделаны на основе теорий Галилея и Кеплера. Более того, общая ньютоновская теория помогла исправить и уточнить результаты, полученные в упомянутых частных теориях.

В нашей учебной литературе нередко встречается термин “научная индукция”, но под последним чаще всего понимается умозаключение не только высокой степени вероятности, но почти достоверности. Бесспорно, подлинные индуктивные обобщения в науке обладают несравненно большей степенью вероятности, чем изолированные обобщения. Но при этом забывается, что такие объяснительные индуктивные обобщения опираются не только на факты, непосредственно их подтверждающие, но факты и знания, косвенно связанные с ней логическими отношениями. Следует, однако, не забывать, что высокая вероятность не тождественна достоверной истинности. Ведь универсальные обобщения, к которым, в частности, относятся научные законы не могут быть окончательно подтверждены любым конечным числом случаев и, следовательно, не могут считаться доказательствами в точном смысле этого слова. Вот почему, например, такая схема рассуждений, где умозаключение делается от истинности следствия к его основанию, не считается правильной. Действительно, если из H следует E, и E-истинно, то H может быть лишь вероятной в определенной степени. Такая схема рассуждения представляет типичный случай изолированного гипотетико-дедуктивного умозаключения, который Рейхенбах называет умозаключением, опирающимся на подтверждающий случай (3, p. 431).

Совершенно иной характер имеет объяснительная индукция, представляющая систему подтверждающих гипотез и ориентированная на интеграцию научного знания в виде объединения законов в теории и теорий в систему научных дисциплин. “Объединение теорий, – подчеркивает Рейхенбах, – является инструментом для связи научных результатов таким образом, что их комбинация приобретает более высокую вероятность, чем каждый из них, взятый в отдельности. Схема таких умозаключений может быть понята только тогда, когда она интерпретируется в терминах теории вероятностей. Такой анализ делает ясным, что теория развитой индукции является тождественной с теорией вероятностей” (3, p. 433).

Но вероятностный подход к индукции может основываться не только на частотной интерпретации, который, как мы видели, связан с немалыми трудностями, поскольку при этом приходится трактовать вероятности отдельных событий как псевдочастотные, основанные на введении понятий веса предполагаемых суждений. Именно поэтому еще в 20-е годы вероятностные суждения и умозаключения стали анализировать в терминах логических отношений, чтобы применить их к научному исследованию.

3. Логическая и рационалистическая интерпретации вероятности

Первая попытка логической интерпретации вероятности была предпринята известным английским экономистом Д.М.Кейнсом. Он был недоволен классической интерпретацией вероятности и в особенности тем принципом индифференции, который использовался для определения исходных вероятностей. Ясно осознавая непригодность интерпретации вероятности, которая встречается в экономической статистике, с помощью равновозможных событий, Кейнс стал рассматривать ее как определенное логическое отношение между известными ученому данными и тем заключением, которое основывается на них. Поскольку разные ученые могут по-разному оценивать те же самые данные, постольку впоследствии его интерпретацию сторонники частотной точки зрения стали критиковать как субъективистскую.

На самом же деле, это была совершенно новая интерпретация, принципиально отличавшаяся от частотно-статистической тем, что она опиралась не на исследование отношений между объективно существующими массовыми случайными событиями, а анализ логических отношений, которые существуют между определенными высказываниями. Для ясности можно представить такие отношения в виде гипотезы и подтверждающих ее данных. Если, например, мы обозначим все эмпирические факты, подтверждающие гипотезу, символом E и будем называть его свидетельством, то основанная на них гипотеза H будет находиться к ним в определенном вероятностном отношении. Символически это отношение можно выразить так: P(H/E), где P обозначает вероятностное отношение, H – гипотезу и E – эмпирическое свидетельство, представляющее конъюнкцию высказываний о подтверждающих фактах.

Кейнс указывал, что отношение между H и E имеет вполне объективный, или скорее интерсубъективный характер, ибо оно не зависит от веры субъекта. Перед каждым исследователем, занимающимся изучением реальных явлений, существует определенная совокупность релевантных фактов, от которых зависит правдоподобность гипотезы и поэтому всякий должен считаться с ними. Так, если мы принимаем факты и доводы, которые приводит Ч.Дарвин в обоснование своей гипотезы об эволюционном происхождении видов растений и животных, то должны согласиться и с гипотезой, если мы рассуждаем рационально. Таким образом, кейнсовскую интерпретацию не следует смешивать с субъективной. Она объективна в логическом плане, хотя и не объектна, так как непосредственно не относится к реальному, предметному миру.

Во-вторых, Кейнс не дает никакого логического определения рассматриваемой им вероятности. Вероятностные логические отношения постигаются интуитивно, так же как и исходные значения вероятностей. В этом состоит самый слабый пункт его интерпретации, с которым связаны другие ее недостатки. Ведь интуитивные прозрения, крайне важные в процессе поиска и исследования, нуждаются в экспликации, чтобы судить о них непредвзято и рационально.

В-третьих, Кейнс, хотя и допускает количественную измеримость целого ряда вероятностей, все же считает, что многие из них являются не только не соизмеримыми численно, но и несравнимыми. Появившаяся вскоре статистическая интерпретация вероятности, которая открыла широкие возможности для вычисления вероятностей массовых случайных событий, отодвинула в сторону кейнсовский подход. В сущности, Кейнс был интересен для теоретиков и практиков статистического подхода к вероятности как проницательный критик классической концепции вероятности, во многом способствовавший поискам и утверждению новой интерпретации.

Значительно большой интерес со стороны ученых вызвал подход к истолкованию вероятности, развитый в фундаментальном труде английского геофизика Г.Джеффриса “Теория вероятностей” (Jeffreys H. The theory of probability. Oxford, 1939). Основываясь на идее Кейнса, он разработал более удовлетворительную аксиоматическую систему вероятностей, которую можно было легче применить на практике. Более того, он считал, что логический подход к вероятности является единственно возможным. Такой подход, по его мнению, предполагает, что индукция является более общим методом, чем дедукция. В связи с этим он решительно выступал против попыток рассматривать индукцию как скрытую дедукцию или же про простой прием выдвижения правдоподобных догадок. Известно, что в истории методологии было немало попыток редукции индукции к дедукции, чтобы обосновать приемлемость индуктивных умозаключений. Такие попытки шли именно в русле обоснования, или скорее, оправдания индукции как законного способа рассуждений. В этих целях чаще всего обращались к так называемому индуктивно-дедуктивному силлогизму, в котором общей посылкой служило утверждение о свойствах некоторой области явлений и даже о единообразии мира в целом. Меньшая же посылка содержала информацию о наблюдаемых явлениях и их свойствах. Таким способом общее свойство или закономерность оправдывали применимость индуктивного заключения к ненаблюдавшимся явлениям или будущим событиям.

После критики Д.Юма такие попытки были признаны несостоятельными, хотя мнение о том, что индукция представляет собой скрытую дедукцию, высказывалось даже таким логиком и философом как Б.Рассел, по крайней мере, в начальный период научной деятельности. В противоположность этому Г.Джеффрис вместе с известным физиком Н.Кемпбеллом заявляли, что скорей всего дедукцию можно рассматривать как скрытую индукцию. В подтверждение этого Джеффрис ссылался на то, что некоторые из постулатов фундаментального труда Б.Рассела и А.Н.Уйтхеда представляют собой индуктивные обобщения и потому не стали убедительными для других математиков, занимающихся проблемами обоснования своей науки.

Джеффрис также выступает против того, чтобы считать индуктивные обобщения простыми догадками. Не упоминая прежних авторов, отметим, что в последние годы, по сути дела, именно такой точки зрения придерживался основоположник критического рационализма К.Поппер. Он считал обобщения в эмпирических науках простыми догадками и потому отрицал значение индукции как научного метода вообще. Нам нет необходимости входить здесь в подробное освещение этого вопроса. Достаточно лишь отметить, что при таком подходе рост научного знания превращается в ничем недетерминированный процесс догадок и опровержений.

Возвращаясь к анализу принципов вероятностной логики Джеффриса, отметим, что он с самого начала рассматривает индукцию как более общий процесс рассуждений, чем дедукция. Если последняя “ограничивается простыми ответами “да”, “нет” или “не следует”, то индуктивная логика должна расщепить соответствующую альтернативу... на множество других, и сказать, какая из них является наиболее разумной, чтобы верить в нее при имеющихся свидетельствах” (7, p. 7). Отсюда становится ясным, что в силу своей общности индукция должна содержать больше постулатов, чем дедукция.

Джеффрис резко выступает против частотной интерпретации вероятности и попыток ее определения в терминах бесконечного числа наблюдений потому, что на практике невозможно осуществить такое их количество и самое главное потому, что мы не можем сделать наши фундаментальные принципы зависящими от наблюдений. Если такие наблюдения неизвестны, тогда мы не можем знать наши фундаментальные принципы и, следовательно, не обладаем исходным пунктом для рассуждения. С другой стороны, допущение об априорных свойствах будущих наблюдений запрещается принципом эмпиризма.

Главной конструктивной идеей при определении вероятности, по мнению Джеффриса, должно стать утверждение, что мы можем иметь определенную “степень доверия, которую можно разумно приписать суждению, даже, если мы не в состоянии доказать ее или опровергнуть дедуктивно” (7, p. 15). Факты свидетельствуют о том, что эта степень разумной веры изменяется в соответствии с изменением данных, относящихся к вероятностному суждению. Рациональность, или разумность, степени веры в значительной мере обусловлена именно этим обстоятельством. “Наша фундаментальная идея, – пишет Джеффрис, – заключается в том, что нельзя больше говорить о вероятности суждения как таковой, но следует всегда указывать, что речь идет о вероятности суждения p при данных q” (7, p. 15). Вторая важная идея касается сравнения различных вероятностей друг с другом по их степени. Хотя в реальной практике люди могут расходиться в их оценке, тем не менее можно постулировать, что вероятности суждений могут быть упорядочены. При этом вероятности, предостерегает Джеффрис, не должны относиться к реальному миру. Они выражают индуктивное отношение между посылками и заключением и в существенной мере определяются посылками. Если обозначить эти данные или посылки символом q, то вероятность суждения p по отношению к q может быть больше, меньше или равно r. Тем самым достигается сравнение вероятностей суждений не только в количественных, но и сравнительных терминах, причем последнее предшествует измерению с помощью чисел. Там, где нет возможности дать точную численную оценку, можно ограничиться сравнением вероятностей в общем виде. Эти соображения можно выразить в виде следующих аксиом.

Аксиома 1. При данном p суждение q более, равно или менее вероятно, чем r.

Вероятностное отношение между суждениями должно удовлетворять принципу транзитивности, который выражается в аксиоме 2.

Аксиома 2. Если p, q, r, s являются четырьмя суждениями, и при данном p, q более вероятно, чем r, а r более вероятно, чем s, тогда q при данном p будет более вероятно, чем s.

Рассматривая в качестве крайних значений степени вероятности достоверность и невозможность, можно сформулировать аксиому 3.

Аксиома 3. Все суждения, выводимые из суждения p, имеют ту же самую вероятность при данном p, а все суждения, несовместимые с p, имеют одинаковую вероятность при данном p.

Как нетрудно заметить, эта аксиома вводится для согласования результатов дедуктивной логики с индуктивной, которая строится как обобщение дедуктивной логики.

Аксиома 4. Если суждения q и q ‘, с одной стороны, и суждения r и r ‘, с другой, взаимно исключают друг друга при данном p, и если при данном p суждения q и r, и q ‘ и r ‘ одинаково вероятны, тогда при том же p соответствующие дизъюнктивные суждения q" Uq ‘ и r Ur ‘ будут равновероятны.

Аксиома 5. Множество возможных вероятностей при соответствующих данных, упорядоченных отношением “более вероятно, чем”, может быть поставлено во взаимно однозначное соответствие с множеством действительных чисел в возрастающем порядке.

Рекомендуем скачать другие рефераты по теме: антикризисное управление предприятием, доклад на тему.



Предыдущая страница реферата | 1  2  3  4  5 | Следующая страница реферата

Поделитесь этой записью или добавьте в закладки