Filosofa.net

И с теоретической и с практической точек зрения индуктивная модель объяснения играет существенную роль в науке. Часто она может значительно облегчить поиски более привычного дедуктивного объяснения, но во многих случаях сама проблема не допускает такого объяснения, и поэтому приходится обращаться к индук­ции и статистике.

В заключение остановимся на выяснении логической связи между дедуктивным и индуктивным объяснением. Поскольку индуктивный вывод допускает более ослаб­ленные требования, чем дедуктивный, то целесообразно рассматривать индукцию как более общий тип рассуж­дения. Соответственно такому подходу мы будем выра­жать статистические законы в форме обобщенной, вероятностной импликации, впервые введенной Г. Рейхенбахом, а обычные универсальные законы динамичес­кого типа - в виде общей импликации математической логики.

В статистическом законе, как и любом вероятностном утверждении, можно выделить две части: в первой из них — антецеденте - формулируются условия, при осу­ществлении которых с той или иной вероятностью может произойти интересующее нас событие случайного массо­вого характера, т.е. консеквент импликации. Так как при статистической интерпретации речь идет не об инди­видуальных событиях, а о классе подобных событий, то в вероятностной импликации мы должны рассматривать не отдельные высказывания, а классы высказываний, которые можно выразить с помощью пропозициональ­ных функций, или функций-высказываний. Тогда саму вероятностную импликацию символически можно пред­ставить в следующем виде:

Универсальный квантор (i) перед импликацией пока­зывает, что она распространяется на все случаи из неко­торого класса событий. Антецедент хi, А обозначает класс тех событий А, при осуществлении которых с веро­ятностью равной р возникает событие у из класса В:

Уi В. Так, например, если рассматривать явления, свя­занные с радиоактивным распадом химических элемен­тов (события класса А), то каждому элементу будет со­ответствовать определенная вероятность его превраще­ния в другие элементы в течение некоторого времени, которую обычно характеризуют как период полураспада.

Существенное отличие вероятностной импликации от обычной состоит в том, что если в последнем случае ис­тинность антецедента всегда влечет и истинность консеквента, то в первом случае истинный антецедент обеспе­чивает лишь определенную вероятность консеквента. Если степень вероятности р будет равна 1, тогда вероят­ностная импликация превращается в обычную. Мы видим отсюда, что дедуктивное объяснение можно рассматри­вать как особый случай индуктивного, когда степень вероятности экспланандума становится равной 1 и, сле­довательно, вероятный вывод становится достоверным.

Индуктивные объяснения, степень вероятности кото­рых приближается к так называемой практической досто­верности, т.е. весьма близка к 1, хотя по своему резуль­тату сходны с дедуктивными, тем не менее составляют особый вид, и поэтому Гемпель совершенно правильно относит их именно к индуктивным. Дело в том, что, не­смотря на большую степень вероятности, их заключение в принципе может оказаться и неверным, так что здесь всегда имеется элемент неопределенности. Эта неопреде­ленность будет возрастать по мере уменьшения величины вероятности. Поэтому индуктивные объяснения, степень вероятности заключения которых не превышает полови­ны, на практике не будут считаться подлинными объяс­нениями.

8.3 Научное предсказание

Предвидение новых ситуаций, событий и явлений составляет важнейшую особенность человеческого познания и целенаправленной деятельнос­ти вообще. В элементарной форме эта особенность при­суща и высшим животным, поведение которых строится на основе условных рефлексов. Однако о подлинном предвидении можно говорить лишь тогда, когда оно осно­вывается на сознательном применении тех или иных за­кономерностей, выявленных в процессе развития науки и общественной практики.

Научные предсказания, опирающиеся на точно сфор­мулированные законы и теории, генетически возникают из предвидений и эмпирических прогнозов, которые за­долго до возникновения науки люди делали на основе простейшего обобщения своих наблюдений над явления­ми природы. Такие прогнозы не отличались большой точностью, поскольку они строились на наблюдениях тех связей явлений, которые легче всего бросались в глаза. Но уже здесь люди интуитивно сознавали закономерную связь между явлениями и их различными свойствами. Так, предсказание погоды по форме облаков, характеру заката, движению ветра, температуре воздуха и другим приметам часто приводит опытных людей к правильным выводам. Однако такой прогноз в значительной мере основывается на знании не объективных законов приро­ды, а скорее различных внешних проявлений этих зако­номерностей. Даже классическая метеорология свои прогнозы строит большей частью на основе эмпириче­ского исследования распределения давлений воздуха, формы облаков, скорости движения ветра и некоторых других факторов. Естественно поэтому, что такие прогно­зы могут делаться только на сравнительно короткое время, да и то не всегда сбываются. Причина этого со­стоит в том, что они не опираются на глубокие внутрен­ние закономерности и теории, управляющие процессами формирования погоды в различных регионах земного шара. Поэтому современная теоретическая метеорология стремится открыть как раз именно такие законы, с по­мощью которых можно было составлять долгосрочные прогнозы. Этот пример достаточно ясно показывает, что надежность, точность и временные границы предсказа­ния самым тесным образом зависят от характера зако­нов или обобщений, используемых в процессе предска­зания.

Как и при объяснении, так и при предсказании наибо­лее надежными являются заключения, опирающиеся на универсальные законы динамического типа. Такими являются, например, предсказания результатов движе­ния различных небесных тел в астрономии и многие другие предсказания в так называемых точных науках. Но и здесь часто приходится прибегать к вероятностно-статистическим, или стохастическим предсказаниям (квантовая механика, теория «элементарных частиц», космология и др.). В биологии же и социальных науках удельный вес стохастических предсказаний неизмеримо выше.

Органическая связь между объяснением и предсказа­нием выражается, не только в характере использования законов, но прежде всего в том, что объяснение служит основой для предвидения. Действительно, если мы мо­жем объяснить сущность или причину возникновения того или иного явления, то мы всегда можем предсказать его появление. Как мы уже видели, Леверье и Адаме, объяснив иррегулярности в движении планеты Уран, предсказали существование новой, до этого неизвестной планеты Нептун. Д. И. Менделеев, открыв свой знамени­тый периодический закон, смог объяснить химические свойства элементов. Опираясь на это, он предсказал су­ществование новых химических элементов и приблизи­тельно верно описал их свойства. Число подобных приме­ров можно было увеличить, Все они свидетельствуют о том, что подлинно научное объяснение обладает потен­циальной предсказывающей силой. Этот вывод получил аргументированное обоснование в известной статье К. Гемпеля и П. Оппенгейма «Логика объяснения», где они подчеркивают, что в той мере, в какой мы в состоянии объяснить эмпирические факты, мы можем достичь высшей цели научного исследования, а именно - не просто регистрировать явления нашего опыта, но по­знать, опираясь на них, теоретические обобщения, даю­щие нам возможность предвидеть новые события.

Наконец, неразрывная связь между объяснением и предсказанием находит свое выражение в одинаковой логической структуре процессов объяснения и предска­зания. При рассмотрении дедуктивной модели научного объяснения в качестве иллюстрации был приведен при­мер с объяснением иррегулярностей в движении планеты Уран. Результатом этого объяснения было предсказание существования новой планеты. Этот вывод логически следовал из соответствующих посылок, т.е. универсаль­ных законов механики и закона всемирного тяготения, а также специфических характеристик, относящихся к параметрам движения планет и эмпирически установ­ленным иррегулярностям в движении Урана. В других случаях объяснение, как правило, относится к уже изве­стным явлениям и событиям. Все это не сказывается на логической структуре. Поэтому мы можем рассматривать дедуктивную модель предсказания как дедуктивный вы­вод, посылками которого служат, с одной стороны, уни­версальные законы динамического типа, а с другой — некоторые конкретные условия, характеризующие связь между общими и единичными утверждениями. По анало­гии с объяснением все эти посылки можно было бы на­звать проектансом, т.е. утверждениями, на которых базируется предсказание. Само же заключение будет тогда проектандумом. Аналогичные замечания можно сделать относительно стохастических предсказаний, ко­торые основываются на статистических законах и обоб­щениях и заключение которых имеет индуктивный (веро­ятностный) характер.