Аннотация

 

Настоящая работа посвящена рассмотрению основных вопросов индуктивной логики: сущность, структура, виды и методы индукции, ее вероятностный характер, методы и приемы повышения ее достоверности.

Содержание.

 

Введение ............................................................................................................  2

1. Практика как объективное обоснование индуктивного умозаключения ...  3

2. Сущность и структура индукции ...................................................................  4

3. Вероятностный характер индукции ..............................................................  5

4. Отличие индукции от дедукции ....................................................................  6

5. Основные виды индуктивных умозаключений ............................................  7

    5.1. Полная индукция ....................................................................................  7

    5.2. Математическая индукция .....................................................................  8

    5.3. Неполная индукция ................................................................................. 9

           5.3.1. Энумеративная .............................................................................. 9

           5.3.2. Элиминативная ............................................................................ 10

           5.3.3. Научная ........................................................................................ 11

           5.3.4. Статистическая ............................................................................ 12

6. Логические основания индуктивных выводов и

    условия повышения степени их вероятности ............................................  13

7. Принципы отбора, исключающие случайность обобщений .....................  14

Заключение ......................................................................................................  15

Литература .......................................................................................................  15

 

ИНДУКТИВНАЯ ЛОГИКА

 

Введение.

 

Диалектический характер перехода от фактов к теории имеет свои объективные основания. Научное познание состоит в том, чтобы раскрыть во множестве отдельных явлений и фактов их внутреннюю связь, их сущность, лежащий в их основе закон. В основе диалектики перехода от эмпирических фактов к теории лежит объективная диалектика явления и сущности, случайности и необходимости, единичного и общего. Этот переход от анализа фактов к теоретическому синтезу, осуществляемый с помощью методов, которые дополняют друг друга и сочетаются, представляют собой сложный диалектический скачек познания.[6]

Одним из таких методов является индукция, которая может быть определена как метод перехода от знания частностей к знанию общего, к эмпирическому обобщению и установлению обобщающего положения, отражающего тот или иной закон, или иную существенную и необходимую связь. Однако уже Ф.Бэкон (1561 – 1626) показал ограниченность и небольшую ценность такой перечисляющей, эмпирической или, как ее иногда называют «популярной» индукции, состоящей в том, что на основании нескольких отдельных случаев, в которых наблюдалось исследуемое явление, заключают, что это явление должно происходить во всех сходных случаях. Слабость такой индукции – в недостаточной обоснованности перехода от знания отдельных единичных фактов к знанию общего закона. Популярная индукция не в состоянии доказать общий закон, ибо перечисление отдельных фактов не может быть никогда практически завершено и никогда нельзя обладать абсолютной уверенностью в том, что следующий обнаруженный факт в исследуемом явлении не будет противоречащим, уже ранее рассмотренным. Поэтому индуктивное умозаключение по существу является проблематическим. Кроме того, в посылках индуктивного заключения не содержится знания о том, насколько обобщаемые признаки и свойства являются существенными. С помощью популярной индукции можно получить знание не абсолютно достоверное, а лишь вероятностное, с более или менее высокой степенью вероятности.[6]

Неудовлетворенность исследователей популярной индукцией стимулировала разработку более совершенных методов индуктивной логики: полная и математическая индукция, получила своё дальнейшее развитие и неполная индукция: элиминативная, научная, статистическая. Среди новых методов индуктивной логики следует отметить метод аналогий и метод модельной экстраполяции.  Каждый из них обладает своими достоинствами и недостатками.[6]

 

1. Практика как объективное основание

индуктивного умозаключения.

 

Одной из важных методологических проблем научного познания является проблема соотношения различных уровней в процессе познания. Возникновение знаний всегда связано с практической деятельностью людей.  В процессе этой деятельности люди постоянно сталкиваются с новыми и новыми свойствами и связями вещей и различными человеческими отношениями. Люди всегда стремятся познать эти свойства, связи и отношения для того, чтобы использовать эти знания для дальнейшего совершенствования своей практической деятельности. Но непосредственно в процессе практической деятельности люди могут познать лишь внешние стороны обнаруженных свойств, связей и отношений. Сущность же их может быть раскрыта и познана только на более высоком, научном уровне познания, например с помощью индуктивного умозаключения. Таким образом при всех обстоятельствах практическая деятельность выступает в качестве основы индуктивного умозаключения, поскольку вне этой деятельности невозможно обнаружить никаких новых явлений, их свойств и связей.[3]

Зависимость индуктивного умозаключения от практической деятельности людей бывает различна. В одних случаях она непосредственно связано с практической деятельностью и переплетается с ней. В других случаях индуктивное умозаключение связано с практической деятельностью через обобщение этой деятельности на основе различных логических форм. Этот характер связи в конечном счете обуславливает различие в уровнях познания исследуемого явления, т.е. различие познавательных задач, решаемых на том или ином уровне, различие методов и результатов процесса познания.[3]

Эмпирическое познание, как одна из форм практической деятельности, выступает как основание для научного познания, одним из видов которого является индуктивное умозаключение. Именно в процессе практической деятельности обнаруживаются многочисленные новые свойства и связи вещей, которые в последствии используются в индуктивном умозаключении. Результаты практического познания, получившие свое выражение в виде производственного опыта или рецептурных правил, всегда представляют особый интерес для индуктивной логики. Общий результат практической деятельности исследуется многими отраслями научного познания, при этом индуктивные умозаключения анализируют наиболее существенны его стороны. На основе обобщения этих сторон формулируются новые познавательные задачи, новые научные проблемы. С другой стороны результаты индуктивных умозаключений влияют на состояние практики.[3]

 

2. Сущность и структура индукции.

 

Индукция как метод научного познания представляет собой переход от частного к общему; рассуждение в котором посылки лишь в той или иной степени подтверждают заключение или делаю его более правдоподобным или вероятным.

Обычно посылками индукции служат результаты наблюдений и экспериментов. Исследование небольшого числа этих данных позволяет выявить их общие свойства и закономерности, которые затем переносятся на другие неисследованные случаи или весь класс явлений в целом. Как показывает само название «индукция», означающее в переводе с латинского «наведение», ее посылки лишь наводят на истину, но не гарантируют ее достижение. С помощью индукции выдвигаются обобщения или гипотезы, относящееся к результатам данного опыта или наблюдения, и поэтому она выступает в качестве важнейшего средства эмпирического исследования. Бэкон Ф., впервые разработавший каноны индукции, надеялся с их помощью открывать новые истины в науке. Миль Д.С. (1806 – 1873), систематизировавший и развивший эти каноны в своей книге «Система логики», считал их методами установления причинных зависимостей между явлениями.[5]

Традиционные методы классической индукции – анализ сходства и различия сопутствующих изменений рассматриваемого явления – позволяют находить лишь простейшие эмпирические связи (в т.ч. и причинные) между наблюдаемыми в опыте свойствами происходящих событий. Эти элементарные приёмы индукции представляют собой описание тех действий, которые ученые постоянно совершают в лаборатории, часто даже не задумываясь над ними. Однако более глубокие, теоретические законы, объясняющие индуктивно найденные регулярности, не могут быть открыты с помощью индукции.[5]

С переходом науки от систематизации явлений к их объяснению, поиску теоретических законов изменилось и отношение ученых к индукции, которая стала рассматриваться не как логика открытия новых истин, а как логика подтверждения гипотез эмпирически установленными свидетельствами. В связи с этим вместо классической индукции на первый план выдвигается гипотетико-дедуктивный метод[1], в рамках которого индукция служит для проверки эмпирически интерпретируемых следствий и гипотез.[5]

Вероятностный характер индуктивного умозаключения делает возможным использовать для анализа индукции понятия и методы вероятностной логики.[5]

 

3. Вероятностный характер индуктивного вывода.

 

Вероятностный характер индуктивного умозаключения (вывода) вытекает из свойства индукции оперировать дифференцированными фрагментами целостного явления. Общий законы этого метода научного исследования изучает вероятностная логика, где индуктивные методы занимают центральное значение. [4]

Принципы вероятностной логики базируются на субъективной вероятности, которая относится к индивидуальной вере, предпочтениям, ожиданиям и надеждам конкретного человека. Она трудно поддается рациональному анализу, и поэтому с ней редко приходится встречаться в научном познании в чистом виде, которое ориентируется на достижение объективного знания о реальном мире. Субъективную вероятность не следует смешивать с логической вероятностью, которая хотя и не имеет непосредственного отношения к объективному миру, но определяет логическое отношение между посылками и заключениями вероятностного рассуждения. Логическая вероятность характеризует особую, вероятностную связь между посылками и заключением, и такая связь не зависит от веры, желания и намерения самого исследователя, поэтому она обладает интерсубъективным[2] характером. Всякий, принимает посылки такого правдоподобного рассуждения не может по своему произволу приписывать вероятность сформированному заключению, так как последнее зависит от того, в какой степени посылки подтверждают заключение.[4]

Относительно определения степени вероятности правдоподобного рассуждения мнения исследователей расходятся. Известный английский экономист Д.М. Кейнс (1883 – 1946), написавший первую работу по логической вероятности, считал, что степень вероятности может быть определена численно только в немногих случаях, чаще всего приходится иметь дело только со сравнением одних вероятностей с другими, но в некоторых случаях даже такое сравнение оказывается невозможным. Другой автор системы вероятностной логики Х. Джефрис считал логическое понятие вероятности основополагающим, с помощью которого можно определить даже статистическую вероятность. Известный  немецко-американский логик Р. Карнап (1891 – 1970) считал возможным объединить оба подхода, но сохранить за каждым свою самостоятельную область применения.[4]

Поскольку в логике чаще всего приходится встречаться с индуктивными рассуждениями, как типичными видами правдоподобных рассуждений, логическую вероятность часто называют индуктивной вероятностью.[4]

4. Отличие индукции от дедукции.

 

Умозаключение – это логическая операция, в результате которой из одной или нескольких посылок (утверждений) получается новое утверждение, которое называется «заключение». В зависимости от того, существуют ли между посылками и заключением связь логического следования выделяют два вида умозаключения: дедукция и индукция.[2]

Дедукция как метод научного познания представляет собою переход от общего к частному; переход от посылок к заключению по правилам логического вывода. Дедукция противоположна индукции. В отличии от индуктивных рассуждений, которые не гарантируют истинности посылок, дедуктивные рассуждения осуществляются по таким правилам вывода, которые позволяют из истинных посылок получать только истинные заключения.[4]

Рассуждения, ведущие от знания частных свойств тех или иных предметов к общему знания для всех предметов одного класса явлений, - классические индукции, поскольку всегда остается вероятность того, что обобщение окажется поспешным и необоснованным. Например. Первая посылка: капуста – съедобна, арбуз – съедобен (истина). Вторая посылка: капуста и арбуз – шарообразны (истина). Третья посылка: футбольный мяч – шарообразен (истина). Вывод (заключение): футбольный мяч – съедобен (ложь). Обратные рассуждения от общих знаний к частным всегда носят характер абсолютно истинного утверждения. Например. Первая посылка: не все круглое съедобно (истина). Посылка вторая: капуста и арбуз – круглы и съедобны (истина). Третья посылка: футбольный мяч – круглый и несъедобный (истина). Вывод (заключение): круглость предмета и его съедобность не связаны между собой (съедобность не есть функция круглости).[2]

Вместе с тем нельзя отождествлять дедукцию только с переходом от частного к общему, а индукцию только с переходом от частного к общему. Дедукция – это логический переход от одной истины к другой, то есть не зависимо от степени дифференциации рассматриваемого явления, все логические переходы всегда остаются истинными, в то время как индукция – это всегда переход от достоверного знания к вероятностному. К индуктивным умозаключениям относятся не одни обобщения, но и уподобления, так часто встречающиеся в притчах «Нового Завета», заключения о причинах явления и др. В обосновании же высказанных утверждений играет уже основную роль дедукция. Если рассматриваемое положение логически следует из уже установленных положений, оно обоснована и приемлемо в той же мере, что и последние. Это – собственно логический способ обоснования утверждений, использующий чистое рассуждение.[2]

 

5. Основные виды индуктивных умозаключений.

5.1. Полная индукция.

 

Полной индукцией называется такое умозаключение, в котором общее заключение по всему классу явлений делается на основании изучения всех частных явлений этого класса. Например. Посылка первая: Меркурий находится на первой солнечной орбите, имеет силиконовый состав (истина). Посылка вторая: Венера находится на второй солнечной орбите, имеет силиконовый состав (истина). Посылка третья: Земля находится на третье солнечной орбите, имеет силиконовый состав (истина). Посылка четвертая: Марс находится на четвертой солнечной орбите, имеет силиконовый состав (истина). Вывод (заключение) первый: На первых четырех солнечных орбитах располагаются планеты с силиконовым составом (истина). Вывод второй (общий): все космические объекты расположенные внутри четвертой солнечной орбиты имеют силиконовый состав (истина). Вывод третий (частный): все спутники планет первых четырех орбит имеют силиконовый состав (истина).[1]

Как видно из приведенного примера заключение по полной индукции может быть сделано не только из единичных, но и из общих суждений. К полной индукции относится также доказательство по случаям, которое включает в себя анализ базового доказательства для различных вероятностных событий. Метод по случаям широко используется в различных программных задачах. Например. Изменение эффективности производства (ЭП) зависит от изменения производительности труда (ПТ) и производственных расходов (ПР) и их сочетания во времени. Случай первый: ПТ - растет, ПР – снижаются; вывод: ЭП – растет. Случай второй: ПТ – растет, ПР – растут; вывод: ЭП – не изменяется. Случай третий: ПТ – снижается, ПР – растут; вывод: ЭП – снижается. Случай четвертый: ПТ – снижается, ПР – снижается; вывод: ЭП – не изменяется. Как видно из приведенного примера разные случаи одного и того же явления могут привести к разным результатам. В тоже время есть явления, которые при разных случаях приводят к одинаковым результатам. Например. Объем тела равен произведению его линейных параметров в трех взаимоперпендикулярных направлениях. Случай первый: все параметры заданы числовыми значениями (2, 4, 8). Случай второй: один или два параметра функционально зависят от третьего (2, 2², 2³). Случай третий: все параметры зависят от внешнего условия (2 X 1, 2, 4). Во всех трех случаях при разных посылках получается один и тот же результат (32).[1]

Разновидностью полной индукции является умозаключение от отдельных частей к целому.[1]

 

5.2. Математическая индукция.

 

Математическая индукция – это метод логического доказательства основанный на двух связанных между собой посылках и заключении. Первая посылка рассматривает свойство присущее первому явлению исследуемого ряда. Вторая утверждает, что если это свойство есть хотя бы у одного явления рассматриваемого ряда, то оно есть и у непосредственно следующего за ним. Заключение при этом утверждает, что это свойство присуще каждому явлению исследуемого ряда. Например. Посылка первая: Земля вращается вокруг Солнца с определенной скоростью которая есть функция гравитационной постоянной, массы центра вращения и расстояния до него (истина). Посылка вторая: скорость орбитального вращения Луны вокруг Земли зависит от тех же параметров (истина). Вывод (заключение): скорость вращения любого космического объекта вокруг своего центра зависит от гравитационной постоянной, массы центра вращения и расстояния до него (истина). Подобный вывод позволяет рассчитать массовую характеристику любого космического гравитационного центра базируясь только на орбитальные параметры окружающих его объектов.[2]

Математическая индукция, также как и полная индукция не являются индуктивным умозаключением в полном смысле этого слова. И та и другая дают истинные заключения из истинных посылок и только внешне напоминают индуктивные рассуждения. Важной характеристикой математической индукции является фаза доказательства, которая должна доказать, что если вывод верен для одного члена ряда, то он будет верен и для любого другого находящегося в тех же условиях. Так в рассмотренном выше примере доказательство строится по принципу подобия (аналоговая индукция), когда разные явления сравниваются по сходным признакам, Солнце и Земля объединяются по признаку гравитационного центра, а Луна и Земля по орбитальному признаку, при этом утверждается что их характеристики по сравниваемым признакам идентичны, что является основанием утверждать об идентичности выводов сделанных из анализа двух разных орбитальных систем, но обладающих сходными характеристиками.[4]

Следовательно в математической индукции органически сочетаются индукция с дедукцией, предположение с доказательством. Поэтому она находит такое широкое применение в точных науках, использующих различный математический аппарат. В ней догадка, открытие всегда сопровождается обоснованием и доказательством, а это требует с одной стороны, приобретение опыта и умения догадываться, открывать новые зависимости и соотношения, а с другой – овладения техникой математического доказательства.[4]

5.3. Неполная индукция.

5.3.1. Энумеративная индукция.

 

Энумеративная[3] индукция, как метод научного познания, заключается в том, что на основании повторяемости одного и того же признака у ряда однородных явлений и отсутствии противоречащего случая делается вывод (обобщающее заключение), что все явления этого ряда обладают этим же признаком. Так на основе энумеративной индукции считалось, что лебеди бывают только белого цвета, до тех пор пока в Австралии не встретили черных лебедей. Таким образом энумеративная индукция дает вероятностное заключение, а не достоверное. На начальной стадии построения гипотезы она имеет определенное значение, но потом требует дальнейшей проверки, так как даже при увеличение выборки исследуемых объектов до значительного множества, она не дает абсолютной гарантии от ошибочного вывода. Например долгое время считалось, что все металлы при нормальной температуре твердые тела, пока не была выяснена природа ртути, которая оказалась жидким металлом при комнатной температуре. Так же достаточно долго считалось что все материалы при нагревании размягчаются и плавятся пока не было открыто явление сублимации, фазовый переход фазовый переход из твердого состояния в газообразное минуя жидкую фазу. [1]

Характерной и очень распространенной ошибкой энумеративной индукции является «поспешное обобщение», то есть обобщение без достаточных на то оснований. Причина подобной ошибки кроется в неправильном определении уровня достоверности выборки исследуемых объектов, которая определяется вероятностным ожиданием непредвиденного события, способного изменить представление об исследуемом событии. [2]

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 (1596 – 1650) сравнивал с цепью, в которой можно ясно различить связь между отдельными ее звеньями, но если она очень длинная, то не можем охватить ее взглядом целиком. Декарт использовал этот метод для систематического исследования свойств алгебраических кривых в аналитической геометрии.[4]

Энумеративная индукция является лишь частью основных методов индукционного исследования, предваряя различные селективные методы.[4]

 

5.3.2. Элиминативная индукция

 

Элимининативная[4] индукция основывается на исключении случаев, в которых свойства исследуемых явлений не согласуются с предполагаемым общим свойством или закономерностью, так называемый метод исключения грубых ошибок. В рассмотренной выше энумеративной индукции отбор рассматриваемых фактов носит случайный характер без всякой системы, поэтому в сферу анализа могут попасть грубые ошибки, то есть факты лишь по внешним признакам напоминающие исследуемые, но обладающие другой внутренней структурой, значительно отличной от той, что явилась целю исследования. В элиминативной же индукции отбор фактов исключает случайность обобщения. Например рассматривая ряд последовательных характеристик какого-либо события состоящий из следующих численных значений: 2, 7, 4, 9, 25, 3, 5, 1, 6 и т.д., число 25 рассматривают как грубую  ошибку, так как все остальные значения не выходят за 10. При анализе выявленной последовательности это число не используется. При подготовке олимпийских чемпионов, во время тренировочных занятий и различных спортивных состязаний последовательно отсеивают спортсменов с наихудшими результатами, пока в команде не останутся только лидеры, которые и выходят на олимпийские спортивные помосты.[1]

Такой способ основанный на отрицании тех или иных фактов, так называемый способ отрицательного движения к истине весьма распространен при анализе явлений на основе исключения опровергающих случаев, например в уголовном расследовании – алиби, исключающее из круга подозреваемых того или иного человека, отбрасывание не подтвердившихся гипотез, исключение из базового доказательства вещественных материалов, не обладающих характеристикой улик.[4]

Метод элиминативной индукции по сути дела широко применялся уже Ф. Бэконом, а в последствии 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 те случаи, где общая причина отсутствует. Таким путем приходят к выявление предполагаемой причины, которую Милль назвал основой существования действия или следствия. Таким образом путем элиминации (исключения) случаев, где общее свойство, причина или закономерность отсутствуют, находят общее свойство.[4]

 

5.3.3. Научная индукция.

 

Научной индукцией, как метода научного познания, является такое умозаключение, в котором на основании познания необходимых признаков или необходимой связи части явлений одного класса делается обобщающее заключение обо всех предметах этого класса. Свое воплощение научная индукция нашла в методах индукции Бэкона – Милля:

Метод сходства основан на выделении из всего разнообразия наблюдаемых факторов лишь те, которые присущи каждому члену исследуемого множества. Например: Для промышленного пошива готовой одежды необходимо знать средние параметры фигуры той или иной группы людей, требование к фасону одежды. Все люди носят одежду, но фасон одежды будет определяться в первую очередь половой принадлежностью, затем возрастной, социальной, этнической, урбанистической[5] и т.д. и т.п.[4]

Метод различия основан на отыскании как минимум двух событий в одном из которых исследуемое явление присутствует в другом нет. Например: наличие или отсутствие соответствующего полового признака в группе людей случайной выборки. Фарадей М. (1791 – 1867) расположил рядом проводник и компас. Когда по проводнику пропускали ток стрелка компаса на короткое время отклонялась. Анализ причин такого поведения стрелки привел в 1831 году к открытию закона электромагнитной индукции.[4]

Метод сопутствующих изменений основан на исследовании явлений сопутствующих основному прогнозируемому изменению. Например прогнозируемое изменение температуры тела меняет его электропроводность, плотность и т.д. Иногда при постановке той или иной задачи исследователь не может непосредственно экспериментировать или наблюдать то или иное интересующее его явление, тогда прибегают к методу сопутствующих изменений. [4]

Метод остатков основан на вычитании незначимых факторов из всего их наблюдаемого разнообразия до тех пор, пока не останутся факторы значимо влияющие на результат исследования. Например при измерении удельной электропроводности металлов наблюдали температуру, влажность, атмосферное давление, магнитную индукцию Земли и т.д. Методом исключение было определено, что из всех наблюдаемых факторов воздействия значимым оказалась лишь температура металла.[4]

 

5.3.4. Статистическая индукция

 

Статистической индукцией, как метода научного познания, является такое умозаключение, в котором вывод о характере явления формируется на оценке многообразия наблюдаемых событий. В качестве критерия используется частота повторения исследуемого события. Например при выпуске телевизоров определяют количество годных изделий из всех поступивших на выходной контроль. Отношение годных телевизоров ко всем произведенным за исследуемый период является частотой наблюдаемого события. Сравнивая частоту наблюдаемого события в разные временные интервалы можно определить динамику работы завода. Если частота падает – количество годных телевизоров уменьшается, завод несет убытки. Если частота повышается – количество годных телевизоров растет, прибыли завода растут. Статистическая индукция является самым распространенным методом исследования самых различных многофакторных задач.[4]

Методы статистической индукции базируются на понятии объективной вероятности. Объективная вероятность – понятие, характеризующее количественную меру возможности появления некоторого события при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям множественных явлений случайного характера. Например вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна 0,5, так как монета имеет всего две стороны то отношение наблюдаемого события к числу возможных и дает численную величину вероятности (1 : 2 = 0,5), а вероятность выпадения стороны игрального кубика равна 1 : 6 = 1/6, вероятность выпадения игральной карты 1 : 36 = 1/36, вероятность выигрыша в лото равна 5 : 90 = 1/18 и т.д.[1]

Применение понятие математической вероятности и как следствие статистической индукции дает хорошие результаты лишь в случая больших выборок, происходящих с регулярной повторяемостью. К таким явлениям относится появление ребенка определенного пола в исследуемый период, частота букв и слов в большом тексте, выпадение дождя, извержение вулканов, падение метеоритов, количество посетителей театров, музеев, выставок и т.д.[1]

Качество исследования методом статистической индукции во многом определяется видом выборки, которая может быть: стихийной, квотной, вероятностной и др. При этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы и т.д. Под объемом выборки понимается общее число единиц наблюдения, включенных в выборочную совокупность, которых должно быть достаточно для определения характера исследуемого явления. Минимальная выборка не может быть меньше 10, максимальная больше 10000.[1]

 

6. Логические основания индуктивных выводов и

    условия повышения степени их вероятности

 

Серьёзным недостатком индуктивных выводов является их ненадежность. Не смотря на то, что они позволяют значительно расширить круг познанных явлений и дают человеку сумму новых знаний, эти знания по сути своей лишь в той или иной степени отражают истинную природу изучаемых явлений. Эти знания не достоверны, а носят лишь вероятностный, проблемный характер. Если даже их посылки были истины, выводимые заключения являются только предположением, гипотезой и нуждаются в дальнейшем экспериментальном исследовании. Именно по этому в индуктивных принципах используется оборот типа: «Это является, вероятно  причиной того», а не категоричное «Это есть причина того».[2]

Принципы индукции предполагают, что при установлении причинных связей изучаемой явление и те обстоятельства, в которых оно возникает, можно рассматривать как отдельные изолированные события. Между тем, в большинстве случаев, исследуемое явление порождено не одной причиной, а действием целого ряда причин, находящихся между собой в сложных отношениях. Каждому явлению предшествует бесконечное множество других явлений. Выделяя среди них только те, которые могли бы оказаться причиной изучаемого явления, можно упустить что-то существенное. В таком случае дальнейшие рассуждения о причине этого явления могут завести исследователя в область ложных истин. Характерным примером такой ситуации является трансцендентная логика Э. Канта (1724 – 1804). В своей работе «Критика чистого разум» он пытается по средством индуктивных умозаключений основанных на логической связи между двумя противопоставлениями: тезисом и антитезисом, вывести обобщающие выводы исследуемых явлений. В антиномии (парадоксе) пространство-временных свойств мира Кант строит противопоставление на двух посылках: «Мир имеет начало во времени и ограничен в пространстве» и на его зеркальном отражении «Мир безграничен как во времени, так и в пространстве», при этом им не принимаются во внимание других два варианта «Мир ограничен во времени и безграничен в пространстве», «Мир безграничен во времени и ограничен в пространстве». Не используя их в исследовании во взаимных логических связей возможных предположений Кант строит свои рассуждения по фактически предопределенному пути к уже продекларированному утверждению тезиса или антитезиса. Такой прием с вероятностью 50% приводит либо к правильному выводу, как в рассмотренной антиномии, либо к ложному, как в антиномии свободы и закономерности. Поэтому важным условием повышения достоверной вероятности является разнообразие посылок.[2]

 

7. Принципы отбора исключающие случайность обобщений.

 

Принципы отбора исключающие случайность обобщения в первую очередь формируются на следующих категориях ошибок индуктивной логики: поспешность обобщения, обобщение без достаточных оснований, подмена причиной связи внешним порядком, подмена условного безусловным.

Принцип исключающий поспешность обобщения заключается в том, чтобы определить ту последовательность логических рассуждений, которая является достаточной для формирования вывода о характере изучаемого явления. Этот принцип приобретает особую значительность при сборе доказательств виновности подозреваемого. Перед следователями, прокурорами и судьями стоит задача выяснить причинно-следственную связь между фактом совершенного преступления и подозреваемым. Такая связь в большинстве случаев бывает весьма длинной и запутанной, а цена ошибки человеческая жизнь или исковерканная судьба. Другим примером исключения поспешных обобщений является выяснение причин снижения эффективности производства. В этом случае поспешное обобщение сделанное без учета многофакторного анализа взаимозависимых технологических и организационных процессов производства может привести к неверным решением и разработки неэффективных мероприятий.[1]

Принцип исключающий обобщение без достаточных оснований заключается в том, чтобы во время обобщения исключить из него малозначительные факты и проверить оставшиеся факты на их значимость в отношении исследуемого явления. Этот же принцип распространяется и на случаи, когда выборка исследуемых явлений характеризуется уровнем низкой достоверности, низкой надежностью базовых посылок, плохо аргументированными исходными данными. Достаточно часто человека подозревают в совершении того или иного преступления, лишь на основании его предыдущих правонарушений, используя принцип подобия (аналоговой индукции): совершивший преступление один раз может совершить его и другой раз, при наличии совпадений места и времени, он является вероятным преступником. Часто такой подход обвиняет невиновного и освобождает от ответственности непосредственного преступника.[1]

Принцип исключения подмены причинной связи внешним порядком заключается в том, что во время исследования логических связей между исследуемыми явлениями необходимо разделить их форму и содержание.[4]

Принцип исключения подмены условного безусловным заключается в разделении исследуемых явлений на самодостаточные, независимые, абсолютные и функциональные, зависимые от определенных условий.[4]

Заключение.

 

Основы индуктивной логики были заложены Фрэнсисом Бэконом Веруланским, английским государственным деятелем и философом, который видел важнейшую задачу науки в покорении природы и целесообразном преобразовании культуры на основе познания природы. Для этого, считал он, человеку необходимо отказаться от предрассудков и ложных представлений. Единственно надежным источником познания, считал он, является опыт: наблюдение и эксперимент, а единственно правильным методом познания – индукция, которая ведет к познанию законов природы и человеческого общества; а от них можно снова спуститься, используя дедукцию, к опыту, прийти к изобретениям и открытиям, которые укрепляют власть человека над природой, ибо человек может осуществить лишь то, о чем он имеет соответствующее представление, то есть новая практика всегда вторична к познанию. Свои основные идеи индуктивной логики Бэкон изложил в трактате «Novum organum scientiarum» в 1620 году. [4]

В XIX веке идеи Бэкона развил и дополнил английский философ, психолог, социолог и экономист Джон Стюарт Милль в своей книге «Система логики силлогической и индуктивной» в 1843 году. Он, так же как и Бэкон,  считал единственным источником познания – опыт, единственно допустимым приемом познания – индукцию, которая лежит в основе умозаключений логики и аксиом математики и определяет не причины тех или иных явлений, а только законы их существования.

Дальнейшее развитие индуктивная логика получила в трудах немецко-американского философа и логика Рудольфа Карнапа. Он развил формализованную теорию индуктивных выводов, теорию семантической информации и квантификации модальной логики. В научном мышлении он отдавал предпочтение логицизму – молчаливому или высказанному предпочтению логического способа рассмотрения задачи перед психологическим.[4]

 

Литература

 

1. Гетманова А.Д. Учебник по логике. – М.: 1993. 304 с.

2. Ивин А.А. Элементарная логика. – М.: 1994. 198 с.

3. Методологические основы научного познания. –М.: 1992.  272 с.

4. Рузавин Г.И. Логика и аргументация. – М.: 1997. 350 с.

5. Словарь «Дефорт». – М.: 1994. 268 с.

6. Штофф В.А. Современные проблемы методологии научного познания. –    

    М.: 1995. 40 с.