Filosofa.net

PV=RT,

мы можем вывести из него эмпирически установленные Законы Бойля - Мариотта (P×V = const.) и Шарля - Гей-Люссака [vt = v0(1 + at0)]. В первом случае для этого достаточно принять температуру постоянной, а во вто­ром - считать постоянным давление. По-видимому, в ря­де случаев можно также говорить о дедукции менее общих теоретических законов из более общих.

Наконец, наиболее развитой формой дедуктивного объяснения является объяснение с помощью теории. В этом случае в качестве объясняющей посылки высту­пает не отдельный теоретический закон или некоторая их совокупность, а по крайней мере дедуктивное ядро теории: все ее исходные посылки и принципы, из которых в дальнейшем логически выводятся все другие положе­ния теории, в том числе и те, которые имеют своей целью объяснение некоторых фактов и законов. Само собой разумеется, что при этом учитываются также определенные правила соответствия, которые связывают теорию с эм­пирией.

8.2 Индуктивная модель объяснения

В последние деся­тилетия в логике и методологии все более широкое при­менение получает другая модель или схема научного объяснения, которая, правда, не обладает той убедитель­ной силой и достоверностью, какая присуща дедуктивной модели. На этом основании ее иногда считают лишь вре­менной попыткой объяснения, своего рода суррогатом, к которому приходится прибегать лишь в силу невозмож­ности достижения более полного объяснения. Такой под­ход во многом определяется самим отношением к индук­ции, которая лежит в основе указанной модели объясне­ния. В самом деле, в то время как заключение дедуктивного вывода с логической необходимостью выте­кает из посылок, заключение индукции, как правило, лишь в той или иной степени подтверждается этими по­сылками. Иными словами, если заключение дедукции имеет достоверный характер, то индукция обеспечивает лишь вероятные заключения. Вот почему сами индуктив­ные рассуждения иногда рассматривают лишь как эври­стический способ мышления.

Необходимость обращения к индукции большей ча­стью диктуется тем, что во многих объяснениях эмпири­ческих наук приходится иметь дело со статистическими законами, выраженными в форме вероятностных утверж­дений. Как уже отмечалось, статистические законы в от­личие от динамических характеризуют не индивидуаль­ные события и явления, а только группы или классы одно­родных событий массового характера. Проще говоря, то, что утверждается в универсальном законе динамического типа, может быть перенесено на любой индивидуальный объект или событие. Статистические законы по своей природе не допускают такой возможности. Тем не менее, и такого рода законы можно использовать для объясне­ния и предсказания отдельных явлений и событий. В этих целях как раз и вводится теоретическое понятие вероят­ности, которое характеризует меру возможности осуще­ствления события. Полнота объяснения и надежность предсказания в этом случае будут ниже, чем тогда, когда применяются универсальные законы динамического типа. Однако во многих важных ситуациях мы не распо­лагаем подобными законами и поэтому должны обратиться к индуктивной схеме объяснения. Логический про­цесс, который мы используем для такого объяснения, очень часто определяют как индуктивную, или логиче­скую вероятность. Он характеризует определенный тип связи между посылками и заключением объяснения, т.е. экспланансом и экспланандумом. Эта вероятность по сво­ему значению существенно отличается от вероятности статистической, с которой мы встречаемся при формули­ровке законов массовых случайных явлений в физике, биологии и социологии. Во избежание недоразумений следовало, быть может, просто называть логическую вероятность индукцией, но с этим термином также связа­ны нежелательные ассоциации. Дело в том, что в тради­ционной логике под индукцией обычно понимается процесс рассуждения, идущий от частного к общему. В современной же индуктивной логике этим термином обозначается всякое рассуждение или умозаключение, посылки которого в той или иной степени подтверждают заключение, т.е. по сути дела вероятностное высказыва­ние. Важно также отметить, что формальная структура индуктивной вероятности хорошо описывается известны­ми еще со времен Бернулли и Лапласа аксиомами исчис­ления вероятностей. Вот почему нам кажется целесооб­разным сохранить термин «логическая, или индуктивная, вероятность» при описании схемы индуктивного объясне­ния или предсказания.

Общая схема индуктивно-статистического объяснения может быть представлена в следующем виде:

эксплананс (посылки делают

вероятным заключение)

экспланандум вероятно А

Большая посылка эксплананса такого объяснения пред­ставляет статистический закон, поэтому из него при фик­сированных первоначальных условиях (меньшая посылка Вi) может быть выведено лишь индуктивное заключение об отдельном событии или явлении А. Это заключение имеет также вероятностный характер, но сама вероят­ность здесь существенно отличается от статистической, ибо она выражает непосредственно не информацию о ре­альных событиях, а характер логической связи между посылками и заключением индуктивного объяснения. Поскольку заключение или экспланандум объяснения здесь логически не вытекает из посылок, а лишь в той или иной степени подтверждается ими, то в самой схеме мы отделяем эксплананс от экспланандума двойной чер­той и дополнительно указываем на вероятностный харак­тер заключения. Если величина этой вероятности, или степень подтверждения, является известной, то она может быть точно указана в самой символической записи. В этом случае экспланандум индуктивно-статистического объяснения можно записать в следующем виде:

Pинд.(А/Вi)=k.

Это выражение представляет символическую запись индуктивного заключения А при наличии некоторой сово­купности условий Вi. Таким образом, мы видим, что в индуктивно-статистическом объяснении используются две основные формы вероятности: статистическая и ин­дуктивная (логическая). Если первая обеспечивает нас информацией о свойствах и закономерностях реального мира, то вторая устанавливает связь между экспланан­сом и экспланандумом объяснения.

При индуктивном объяснении с самого же начала воз­никает вопрос о том, какую степень подтверждения или логической вероятности следует признать достаточной для объяснения. Очевидно, если эта вероятность будет не больше половины, то такое объяснение вряд ли можно считать достаточно обоснованным. Равным образом мы не признаем надежным предсказание, вероятность кото­рого не превосходит половины. Это обстоятельство суще­ственно ограничивает класс индуктивных объяснений. Так, К. Гемпель относит к числу индуктивно-статистиче­ских объяснений только такие, степень вероятности кото­рых приближается к 1. Иными словами, такого рода объяснения по существу приближаются к дедуктивным, так как их экспланандум вытекает из эксплананса почти с практической достоверностью (хотя теоретически прак­тическая достоверность и отличается от достоверности дедуктивного заключения). В качестве конкретной иллю­страции Гемпель приводит пример с вытаскиванием ша­ров из урны, который достаточно ясно выражает его ос­новную идею. Допустим, что мы наудачу вытаскиваем шар из урны, в которой находятся 999 белых и один черный шар. Если шары хорошо перемешаны, то вероятность извлечения белого Шара будет весьма велика (р = 0,999). Этот факт легко объяснить статистическими соображениями. Подобным же образом, по мнению Гемпеля, статистические законы, используемые при индук­тивном объяснении, должны обладать такой высокой вероятностью, чтобы на их основе можно было делать надежные предсказания и объяснения. Некоторые авто­ры вообще отрицают правомерность индуктивного объяс­нения, утверждая, что в случае статистических обобще­ний и законов мы имеем дело не с объяснением, а с не­достаточно надежными правилами недедуктивных умозаключений. Нетрудно заметить, что подобный под­ход к объяснению основывается на том, что единственно допустимой формой рассуждений в науке признается только дедукция, индуктивным же заключениям в луч­шем случае отводится эвристическая роль. Вряд ли с та­ким подходом можно согласиться. Если индуктивно-ста­тистические объяснения не признают за подлинные, полноценные объяснения, тогда следует также отказаться и от предсказаний, основанных на таких предпосылках. Но с этим не согласятся даже самые радикальные дедуктивисты.