Развитие взглядов на индуктивную теорию познания
Индукция - это обобщение опытных данных. Человек мыслит индуктивно всякий раз, когда, сравнивая разные предметы, приходит к заключению об их сходстве или различии.
Латинское слово inductio означает «представление, приведение» (здесь: представление множества фактов в какой-либо общей форме; приведение данных опыта к общему знаменателю). Его прообразом служило греческое epagoge (доставка, приведение), как именовал индуктивное умозаключение «отец логики» Аристотель.
Индукция - вид обобщений, связанных с предвосхищением результатов наблюдений и экспериментов на основе данных прошлого опыта.
Одним из оправданий индукции в практике научного исследования служит необходимость общего взгляда на группы однородных фактов, позволяющего объяснять и предсказывать явления природы и общественной жизни.
Индуктивный метод изучали и применяли уже древние греки, в частности Сократ, Платон и Аристотель. Из стремления решить проблему индукции возникла индуктивная логика, которая самим понятием «индуктивное рассуждение» обязана Сократу(469 г. до н. э.- 399 г. до н. э.), хотя индукция у Сократа - это не обобщение опытных данных, а скорее метод определения - «дорога» к истинному (философскому) смыслу понятий через анализ отдельных примеров их «житейского» употребления. Лишь у Аристотеля(364 – 322 гг. до н.э.) понимание индукции связывается с обобщением наблюдений и означает, по существу, способ умозаключения, посредством которого «. общее доказывают на основании того, что известно частное». Этот аристотелевский взгляд восприняли философы эпикурейской школы, защищавшие индукцию в споре со стоиками как единственный авторитетный метод доказательства законов природы. Тогда-то и возникла впервые проблема индукции. В частности, в обоснование индукции эпикурейцы выдвинули логический критерий: отсутствие фактов, мешающих индуктивному обобщению, - противоречащих ему примеров.
Важность противоречащего примера обусловлена тем, что наблюдения (факты), благоприятствующие индуктивному обобщению, могут лишь в той или иной степени подтверждать индукцию, но никогда не могут иметь значения доказательств, в то время как единственный противоречащий пример опровергает результаты индукции.
Если данные наблюдения позволяют выдвинуть несколько основанных на них индуктивных обобщений, или гипотез, то опровергающая сила противоречащего примера может быть использована вполне положительным образом для подтверждения одной (или нескольких) из них. Для этого только необходимо, чтобы гипотезы были альтернативными, т.е. чтобы они были связаны между собой так, что опровержение одной из них подтверждало бы остальные. Естественно тогда стремиться к созданию такой экспериментальной ситуации, которая устранит все гипотезы за исключением одной. Процесс устранения (элиминации) гипотез посредством опровергающего эксперимента был назван Джоном Миллем «исключающей, или научной, индукцией». Если из ряда возможных гипотез опровергаются все, кроме одной, элиминация будет полной. Если же остаются несколько неопровергнутых гипотез, т. е. таких, для которых не удалось построить противоречащего примера, элиминация будет частичной.
Исходным пунктом индуктивной логики нового времени служили методологические идеи Бэкона, но систематически эта логика, исследующая «обобщающие выводы» как заключения, основанные на установлении причинной связи между явлениями, была разработана Дж. С. Миллем, который опирался, в свою очередь, на идеи Дж. Гершеля. Развитая Миллем, теория индуктивных умозаключений стала предметом разработки и критики как в XIX, так и в XX в. (в частности, в работах русских логиков М. И. Каринского и Л. Б. Рутковского и статистика А. А. Чупрова). При этом она была поставлена в связь с проблематикой теории вероятностей, с одной стороны, и алгебры логики — с другой (начиная уже с работ У. С. Джевонса). Индуктивная логика XIX в., центральным вопросом которой был вопрос о способах обоснования эмпирических заключений о закономерных (регулярных) связях явлений, в XX в., с одной стороны, трансформировалась в вероятностную логику, а с другой — вышла за пределы логики в собственном смысле, приобретя в существенно обогащённом виде новую жизнь в современной математической статистике и теории планирования эксперимента.
Английский философ Френсис Бэкон (1561 – 1626), критикуя схоластическую логику, основным методом познания истины считал индукцию, опирающуюся на наблюдения и эксперимент. С помощью такой индукции Бэкон собирался искать причину свойств вещей. Логика должна стать логикой изобретений и открытий, считал Бэкон, аристотелевская логика, изложенная в труде «Органон» не справляется с этой задачей. Поэтому Бэкон пишет труд «Новый Органон», который должен был заменить старую логику. Бэкон решил усовершенствовать индуктивный метод. Он разработал сложную лестницу приемов и «таблиц», позволяющих совершить восхождение от единичных свидетельств опыта вначале к общим абстракциям, а затем - к причинам вещей:
1. В таблице открытия приводятся все случаи возникновения явления природы Х, причину которого мы ищем.
2. В таблице отсутствия - случаи, как можно более схожие с предыдущими, в которых, однако, явление Х отсутствует.
3. Таблица степеней указывает случаи, когда изменяется интенсивность явления Х.
Сравнение трех этих множеств позволяет выявить признаки, которые выражают сущность явления Х и указывают на причину его существования. Последним и решающим аргументом служит эксперимент, искусственно вызывающий явление Х.
Бэкон демонстрирует эвристический потенциал своего метода, предприняв исследование теплоты. Он верно предположил, что явление теплоты заключается в быстром и беспорядочном движении мельчайших частиц материи. Что, впрочем, было уже известно ученым, его современникам. В остальном индуктивный метод Бэкона не дал ощутимых результатов.
Превозносил индукцию и другой английский философ, экономист и логик Джон Стюарт Милль (1806 - 1873). Его можно считать основателем классической индуктивной логики. В своей логике Милль большое место отводил развитию методов исследования причинных связей.
В ходе экспериментов накапливается материал для анализа объектов, выделения каких-то их свойств и характеристик; ученый делает выводы, подготавливая основу для научных гипотез, аксиом. То есть происходит движение мысли от частного к общему, что и называется индукцией. Линия познания, по мнению сторонников индуктивной логики, выстраивается так: опыт - индуктивный метод - обобщение и выводы (знание), их проверка в эксперименте.
Принцип индукции гласит, что универсальные высказывания науки основываются на индуктивных выводах. На этот принцип ссылаются, когда говорят, что истинность какого-то утверждения известна из опыта. В современной методологии науки осознано, что эмпирическими данными вообще невозможно установить истинность универсального обобщающего суждения. Сколько бы не испытывался эмпирическими данными какой-либо закон, не существует гарантий, что не появятся новые наблюдения, которые будут ему противоречить.
В XX веке большинство «эмпирически настроенных» исследователей обратились к поискам вероятностных основ индукции. Стали предприниматься попытки свести учение об индукции к учению о вероятности, а индуктивную логику - к вероятностной логике. Законы природы рассматриваются при этом лишь как более или менее вероятные гипотезы, и подтверждающие их факты должны мыслиться тоже как случайные, что уже делает всякое суждение о мире «принципиально проблематичным». Ссылка на «приблизительно верный» характер индуктивных обобщений не меняет дела, ибо с теоретической точки зрения малейшая неточность есть в принципе неточность абсолютная.
Индуктивная стратегия не дает знания необходимого, а дедуктивная - нового. В первой половине XX века были предприняты энергичные попытки скрестить индуктивную и дедуктивную стратегии научного познания. В качестве их гибрида и возник гипотетико-дедуктивный метод. Суть его такова:
1. сначала формулируется гипотеза;
2. из этой гипотезы дедуктивно выводятся разнообразные следствия;
3. полученные следствия сопоставляются с опытными данными;
4. если гипотеза противоречит данным, она отбрасывается, как ложная, а если согласуется с ними, ее признают истинной.
Первым этот метод разработал американский математик и логик Чарльз Пирс (1839 - 1914), назвавший его «абдукцией».
На самом деле гипотетико-дедуктивный метод не представлял собой чего-то нового. По сути, это всего-навсего логическое описание любого эксперимента. Ставя эксперимент, ученый всегда имеет какое-нибудь, хотя бы смутное, гипотетическое представление о том, что может получиться в результате.
Однако гипотетико-дедуктивная методология совершенно не объясняет логики формирования исходной гипотезы. Кроме того эта методология полностью наследует коренной недостаток индукции: гипотеза - это знание всего лишь вероятное, а не необходимое. Это понимал и сам Пирс. Но он считал, что вообще всякое научное знание является вероятностным. То есть истинность научного знания всегда относительна, абсолютных истин не бывает. «Всё наше знание плавает в континууме недостоверности и неопределенности», - утверждал Пирс.
В середине XX века австрийский логик Рудольф Карнап предпринял попытку разработать метод, позволяющий с математической точностью вычислять степень вероятности подтверждения научных положений.
«Никогда нельзя достигнуть полной верификации закона, - писал Р. Карнап. - Фактически мы вообще не должны говорить о верификации - если под этим словом мы понимаем окончательное установление истинности, - а только о подтверждении».
Как и Пирс, Карнап полагал, что теоретические построения науки по своей сути могут быть лишь гипотетическими. Сколько бы раз ни подтверждался на опыте какой-либо закон, не существует гарантий, что не появятся новые наблюдения, которые будут ему противоречить. Поэтому любая научная теория может претендовать, в лучшем случае, на правдоподобие. Но не на абсолютную истинность.
Степень правдоподобия теории, т.е. ее относительной подтвержденности, обнаруживается при сопоставлении ее положений с опытными данными. Самый акт научного открытия алогичен, считает Карнап, зато подтверждение уже открытой теории вполне подчиняется вероятностной логике. «Я согласен, что не может быть создана индуктивная машина, если цель машины состоит в изобретении новых теорий. Я верю, однако, что может быть построена индуктивная машина со значительно более скромной целью. Если даны некоторые наблюдения е и гипотеза h (в форме, скажем, предсказания или даже множества законов), тогда я уверен, что во многих случаях путем чисто механической процедуры возможно определить логическую вероятность или степень подтверждения h на основе е» (Карнап).
Истинным высказываниям в вероятностной логике приписывается вероятность 1; значение вероятности ложных высказываний - 0; гипотетическим же высказываниям может приписываться в качестве значения любое действительное число из интервала (0, 1).
Карнапу удалось построить вероятностную «логику подтверждения» для простейших языков, однако это принесло весьма мало пользы ученым. Дело в том, что, как писал Ф. Франк, «наука похожа на детективный рассказ. Все факты подтверждают определенную гипотезу, но правильной оказывается в конце концов совершенно другая гипотеза».
Однако было бы ошибкой недооценивать вероятностное знание. Первые математические теории вероятностей строились еще в XVII веке Паскалем, Ферма и Гюйгенсом (в связи с подсчётом различных вероятностей в азартных играх). А немногим позже Лейбниц напишет пророческие слова: «Мнение, основанное на вероятии, - писал он, - может быть, также заслуживает названия знания, в противном случае должны отпасть почти все историческое знание и многое другое. Но, не вдаваясь в спор о словах, я думаю, что исследование степеней вероятностей было бы очень важным и отсутствие его представляет большой пробел в наших работах по логике».
В наши дни уже практически во всех областях науки строятся вероятностные модели изучаемых явлений. Подавляющее большинство современных научных теорий являются вероятностно-статистическими. Их значимость настолько велика, что сегодня говорят о вероятностной картине мира. Квантовая механика, генетика, теория информации, являются классическими образцами такого рода теорий.
Следует подчеркнуть, что вопросы определения дедукции и индукции являются дискуссионными: существуют различные точки зрения.
Философ С. А. Лебедев в результате изучения категории “индукция” в истории философии и логики показал, что в процессе развития категории индукции произошло ее разделение на метод и вывод. Так рассматривали индукцию в Древней Греции Аристотель, в XIX в. - английский философ и экономист Дж. Ст. Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индукция как метод научного познания - сложная содержательная операция, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор материала, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод относится к классу индуктивных умозаключений. Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материальную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключение. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики содержания посылок (обыденное, философское, конкретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.
Далее материальная индукция разделилась на научную и ненаучную. Научная индукция в посылках опирается только на существенные связи и отношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и является неполной индукцией). В современной логике термин “индукция” часто употребляют как синоним понятий “недемонстративный вывод”, “вероятностный аргумент”. Таковы системы индуктивной логики Р. Карнапа, Я. Хинтикки и других логиков. Но отождествление понятий “индукция”, “индуктивный вывод” с понятиями “вероятностный вывод”, “недемонстративный аргумент” ведет к терминологическому отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблематика индукции шире, чем проблематика вероятностных выводов.
Необходима четкая фиксация существенного различия классического и современного понимания индукции, что важно для решения таких вопросов методологии, как индукция и проблема открытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином “индукция1.” (сокращенно И1), а современное - “индукция2” (И2).
В XX веке в философии науки были предприняты существенные усилия по исследованию индукции как метода подтверждения научных законов и теорий. Одна из первых попыток построить индуктивную логику как логику подтверждения, основанную на вероятностной интерпретации меры подтверждения гипотез, принадлежит Г. Рейхенбаху. Все человеческое знание, считал он, по своей природе имеет принципиально вероятностный характер. Черно-белая шкала оценки истинности знания классической эпистемологии как либо истинного, либо ложного является, по его мнению, слишком сильной и методологически неоправданной идеализацией, так как подавляющее большинство научных утверждений имеет некоторое промежуточное значение между истиной (1) и ложью (0) из бесконечного числа возможных значений истинности в интервале (0,1).
Понимание Г. Рейхенбахом индукции как степени подтверждения эмпирической гипотезы данными наблюдения основано на принятии следующих допущений:
1) перечислительной концепции индукции;
2) статистической (частотной) интерпретации вероятности как степени подтверждения гипотезы данными наблюдения.
Как известно, при частотной интерпретации вероятности (р) она понимается как относительная частота появления одних событий (m) в классе других событий (n). При предельно-частотном определении вероятности ее значение записывается следующим образом:
При определении вероятности гипотезы в качестве n Рейхенбах предлагал рассматривать число известных фактов определенной области явлений, а качестве m те из них, которые выводятся из данной гипотезы. Например, если имеются 100 фактов из области оптических явлений, то вероятность истинности гипотезы, из которой логически следует 80 из этих фактов, имеет вероятность равную 4/5. При всей банальной очевидности подобных примеров, частотная интерпретация Рейхенбахом вероятности индуктивного подтверждения вызывает принципиальные возражения.
Во-первых, она не дает ответа на вопрос, почему мы должны отдавать предпочтение гипотезе, которая имеет наибольшую частоту истинности своих следствий, поскольку любое фиксированное значение такой частоты есть сугубо временное явление. С этой точки зрения совершенно невозможно объяснить смену старых теорий новыми, поскольку последние вначале всегда проигрывают старым в отношении своей актуальной объяснительной силы.
Во-вторых, объяснительная сила гипотезы, понимаемая как относительная частота ее истинных следствий, ничего не может говорить об истинности самих гипотез, так как по истинности следствий по законам логики нельзя заключать об истинности оснований. С этой точки зрения гипотеза, имеющая большую объяснительную силу, чем ее соперница, может быть как раз ложной. Так, геоцентрическая система Птолемея долгое время имела гораздо большую объяснительную силу, чем гелиоцентрическая система Коперника.
И, наконец, в-третьих, с точки зрения статистически-истиностной модели подтверждения Г. Рейхенбаха, ученые должны были бы стремиться не объяснять мир наблюдаемых явлений, а просто описывать их, ибо истинностная частота подтверждения любой описательной конструкции по определению равна 100% (или 1). Однако, такая постановка вопроса явно противоречит всему духу и реальной практике научного познания, где выдвижение объясняющих и предсказывающих гипотез и теорий занимает важнейшее место, составляя суть научного постижения действительности