Учебное пособие для вузов

г ^т р = urn —

образом: ¹¹ . При определении вероятности ги-

потезы в качестве л Рейхенбах предлагал рассмат­ривать число известных фактов определенной облас­ти явлений, а качестве ш 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. Мы не затрагиваем при этом таких тонких ме­тодологических вопросов, как-то:

1) насколько вообще правомерно отождествлять от-
носительную частоту с вероятностью;

2) правомерно ли отождествлять индукцию, понима-
емую как подтверждение, именно со статистичес-
кой, а не, скажем, с логической или субъективной
вероятностью, также вполне законных по отноше-
нию к аксиоматическому определению вероятнос-
ти как специфической математической функции.
Перечисленные выше трудности вероятностно-
частотной интерпретации индукции как подтвержде-
ния оказались настолько серьезными, что большинство
философов науки оценило предложенную Г. Рейхенба-
хом модель индукции как бесперспективную. Вера
Г. Рейхенбаха в то, что, несмотря на возможные ошиб-
ки, частотная интерпретация индукции все же чаще
будет приводить к успеху, для многих не является до-
статочно убедительной. Так, С. Баркер заявляет, что ме-
тодологическое индуктивное правило Г. Рейхенбаха, со-
гласно которому «Если начальная часть л элементов
последовательности Xj дана и результируется в часто-
те f^N и если ничего не известно о вероятности второго
уровня появления определенного предела р, полагай,
что частота f¹ (i>n) будет достигать предела р внутри
f^N ±_б, когда последовательность увеличивается» не
дает нам какой-либо гарантии, что после конкретного
числа наблюдений мы имеем право предположить, что
наша оценка действительной относительной частоты

Гдзва 2. Методы эмпирического исследования

будет в пределах некоторой конкретной степени точ­ности ...Я не могу ждать вечно, и я'хочу знать, явля­ется ли разумным принять эту частную оценку здесь и сейчас, сделанную на основе данных, имеющих место в настоящее время»¹. А в отношении стратегии поведения, связанной с надеждой на успех «в конеч­ном счете», когда-то еще английский философ лорд С. Брэдди язвительно заметил: «В конце концов мы все умрем».

Индуктивное подтверждение как степень логи­ческой выводимости. Наряду с истинностно-частот­ной концепцией индуктивного подтверждения в фи­лософии и методологии науки XX века была предло­жена и разработана концепция индукции как чисто логического, по крайней мере, аналитического отно­шения между высказываниями, а именно как харак­теризующего степень выводимости одного высказы­вания h (гипотезы) из другого е (подтверждающих его данных). При этом и высказывание h и высказывание е могут быть сколь угодно логически сложными (т. е. состоять из множества простых высказываний, соеди­ненных логическими связками). При этом степень подтверждения между h и е мыслилась как логическая функция (с), аналогичная дедукции, а именно как не­полная или ослабленная дедукция. Один из основопо­ложников такого понимания индукции Р. Карнап пола­гал, что логическая функция с может быть промодели­рована как вероятностная функция (отношение) и назвал такую вероятность в отличие от частотной ее интерпретации логической вероятностью. Он писал: «В моей концепции логическая вероятность представ­ляет логическое отношение, в чем-то сходное с логи­ческой импликацией. Действительно я думаю, что ве­роятность может рассматриваться как частичная ло­гическая импликация. Если свидетельство (е) является таким сильным, что гипотеза (h) логически следует из него — логически имплицируется им, — тогда мы име­ем один крайний случай, при котором вероятность
^! BarkerS. Induction and Hypotheses. A study on the logic of conformation. N.Y. 1957. P. 148.

Раздел II. Стрртурз, методы и развитие научного знания

равна 1... Подобным же образом, если отрицание гипо­тезы логически имплицируется свидетельством, тогда вероятность гипотезы есть 0. Между ними имеется континиум случаев, о которых дедуктивная логика не говорит нам ничего, кроме отрицательного утвержде­ния, что ни гипотеза, ни ее отрицание не могут быть выведены из свидетельства. В этом континиуме долж­на занять свое место индуктивная логика. Но индук­тивная логика, подобно дедуктивной, имеет отношение исключительно к рассматриваемым утверждениям, а не к фактам природы. С помощью логического анализа установленной гипотезы h и свидетельства е мы зак­лючаем, что h не логически имплицируется, а, так ска­зать, частично имплицируется е в такой-то степени. В этом пункте, по моему мнению, мы имеем основание приписывать численные значения вероятности»¹.

Что удалось реализовать из заявленной Р. Карна-пом программы вероятностной индуктивной логики? В общем немного. Да, Карнап построил такую логику для очень простых языков, содержащих только одно­местные предикаты (термины, означающие свойства предметов, но не отношения между ними). Ясно, что такая логика недостаточна для применения к реальной науке, подавляющее место в языке которой составля­ют предикаты отношений. Попытки разработать индук­тивную логику для более сложных языков столкнулись с трудностями принципиального логического и методо­логического характера и оказались непреодолимыми.

В результате Карнап был вынужден отказаться от дальнейшей работы над своей программой. К числу принципиальных трудностей методологического харак­тера относятся следующие.

Первая. Предложенный Карнапом метод количе­ственного определения значения функции подтверж­дения существенно зависит от конкретный языковой системы L и числа ее исходных предикатов. Степень подтверждения гипотезы h на основе данных е будет в общем различной для языковых систем L\ и Li, если они содержат различное качество предикатов. Это оз-
^! Карнап Р. Философские основания физики. М., 1971. С. 76

Глава 2. Методы эмпирического иссдвдования

начает: а) необходимость каждый раз точно фиксиро­вать языковую систему, полное число ее исходных терминов, что вряд ли возможно по отношению к ре­ально фунционирующим научным языкам; б) необхо­димость признания того, что истины индуктивной ло­гики не являются, подобно утверждениям дедуктивной логики, истинами во всех возможных мирах, никак не зависящими от содержания последних, но тогда явля­ются ли они логическими истинами вообще; в) непо­нятны рациональные основания, по которым можно предпочесть одну языковую систему (Li), в которой встречаются термины, входящие в h и е, другой язы­ковой системе (L2), в которой эти термины тоже име­ют место.

Вторая принципиальная методологическая труд­ность индуктивной логики карнаповского типа состо­ит в том, что непонятно, где мы могли бы использовать на практике точные значения степени подтверждения h на основе е, даже если бы они не зависели от язы­ковых систем и могли бы быть точно вычислены. Дело в том, что степень индуктивного подтверждения h на основе е есть просто указание на силу логической связи Лией абсолютно ничего не говорит о степени истин­ности h, если е истинно. Гипотеза h может иметь сколь угодно большую степень подтверждения по отношению к е (например, 0,99) и быть при этом ложным высказы­ванием. И, наоборот, гипотеза h может иметь сколь угодно малое подтверждение по отношению к е (напри­мер, 0,001) и при этом быть истинной. Одним словом, мы никак не можем использовать на практике значе­ния степеней силы логической связи между высказы­ваниями, кроме крайних случаев 0 и 1, но в этих слу­чаях между ними имеют место не индуктивные, а де­дуктивные отношения. Таким образом, количественное определение степени индуктивного подтверждения, даже если бы оно было возможно, никак не могло бы послужить инструментом рационального выбора наи­более предпочтительной гипотезы. Проблема индукции таким образом остается нерешенной. В этой связи нельзя не согласиться с остроумным замечанием аме­риканского физика и философа Ф. Франка: «Наука

похожа на детективный рассказ. Все факты подтверж­дают определенную гипотезу, но правильной оказыва­ется в конце концов совершенно другая гипотеза»¹. Вывод: видимо, в реальной науке предпочтение одной гипотезы другой не решается только путем оценки их объяснительной силы, но есть результат более слож­ной, многофакторной оценки роли и места этих гипо­тез в структуре и динамике научного знания.
В Шальсификация

Многочисленные неудачи в логическом моделиро­вании процесса индукции привели некоторых видных философов науки XX в. к довольно низкой оценке по­знавательного статуса индукции в процессе научного познания и вообще к пересмотру функций наблюде­ния и эксперимента в развитии научного знания. Од­ним из таких философов был К. Поппер, предложив­ший новую модель взаимоотношения теории и опыта. Согласно Попперу, основная функция эмпирического опыта в науке состоит не в том, чтобы доказывать или подтверждать истинные гипотезы и теории (ни то, ни другое невозможно для универсальных гипотез по чисто логическим соображениям), а в том, чтобы опро­вергать ложные научные гипотезы. Если из эмпири­ческой гипотезы вытекают следствия, которые оказы­ваются ложными в ходе их сопоставления с данными наблюдения и эксперимента, то согласно правилу де­дуктивной логики modus tollendo ponens мы с логичес­кой необходимостью должны заключить о ложности самих гипотез. Согласно Попперу, доказательство лож­ности научных гипотез с помощью эмпирического опыта, названное им фальсификацией, образует важ­нейший метод научного познания. В этой связи Поп­пер заявляет, что именно потенциальная фальсифи-цируемость знания является необходимым признаком его научности. Фальсифицированные гипотезы и тео­рии должны учеными решительно отбрасываться без
ФранкФ. Философия науки. М, 1960. С 76.

всякой попытки их модификации (улучшения), а среди неопровергнутых наличным опытом гипотез предпоч­тение должно отдаваться, по Попперу, не наиболее вероятным, а, напротив, наиболее невероятным. К пос­ледним относятся наиболее содержательные в эмпи­рическом плане, наиболее информативные гипотезы, потому что, больше утверждая о мире, такие гипотезы имели большую вероятность быть опровергнутыми при их сопоставлении с реальным положением дел. Прогресс научного познания, по Попперу, как раз и заключается в том (или должен заключаться), что бо­лее информативные гипотезы вытесняют менее ин­формативные. Каждая победившая гипотеза будет на­ходиться в этой роли только некоторое время и ей на смену обязательно придет более инфорхмативная кон­цепция (изобретательной мощи человеческого разу­ма нет предела). Истина же, по Попперу, — это не реальное свойство научных систем знания, а только тот идеал (ценность), к которому они стремятся. В от­ношении индукции и ее возможностей Поппер выс­казался так: «Я не думаю, что имеется такая вещь, как «индуктивная логика» в карнаповском или в любом каком-либо ином смысле»¹. Индукция, по его мнению «является в основном попыткой расширить наше зна­ние, вывести из известного неизвестное... Как бы мы не думали об индукции, она, конечно, же не является аналитической»²


'• Popper К. Theories, experience and probabilistic intuitions // The problem of Inductiv Logic. Amst., 1968. P. 289.

² Popper K. Probability magic or Knowledge out of Jgnorance // Dialektica, 1957, 11. P. 369.

А вот как оценил суть концепции Р. Карнапа И. Ла-катос: «Можно стремиться к смелым теориям, но нельзя стремиться к хорошо подтвержденным теориям. Наше дело изобретать смелые теории, подтверждение же или опровержение их — дело природы. А как же быть с высказываниями ученых, которые часто говорят имен­но о подтверждении теории опытом. Поппер предла­гает весьма оригинальную трактовку таких высказы­ваний, считая, что термин «подтверждение» учеными понимается негативистски, а именно как «неопровер­жение». «Быть подтвержденным» означает в науке «не быть фальсифицированным наличным экспериментом в свете некоторой совокупности принятого предпосы-лочного знания». Поппер даже ввел специальное обо­значение для такого понимания подтверждения — corroboration вместо индуктивистского его обозначе­ния — confirmation.

Конечно, Поппер безусловно прав, подчеркнув важную и самостоятельную роль фальсификации как метода научного познания, как средства отбраковки ложных эмпирических гипотез и оказания предпочте­ния наиболее содержательным из нефальсифицирован­ных гипотез. Однако, он не прав в своей излишней ригористичности и в отношении возможности модифи­кации опровергнутых гипотез, и в отношении оказа­ния предпочтения всегда «фактам» в случае их проти­воречия с конкретными гипотезами, и в истолковании динамики научного познания как «перманентной ре­волюции», и в отрицании многофакторности и соци­альной детерминированности процесса принятия на­учных решений о наиболее предпочтительной гипоте­зе. Все это не соответствует реальной истории научного познания, ее эмпирическому бытию, к достижению соответствия к которому он сам настойчиво призывал при оценке любых научных построений.
В Экстраполяция

Экстраполяция — экстенсивное приращение зна­ния путем распространения следствий какой-либо ги­потезы или теории с одной сферы описываемых явле­ний на другие сферы. Например, закон теплового из­лучения Планка, согласно которому энергия излучения может передаваться только отдельными «порциями» — квантами, был экстраполирован А. Эйнштейном н дру­гую область явлений; в частности, с помощью этого закона оказалось возможным исчерпывающим образом объяснить природу фотоэффекта и других сходных с ним явлений.

Пределы применимости любой естественно-науч­ной теории всегда должны выходить за рамки того опыта, на фундаменте которого она основывалась пер­воначально. Необходимость экстраполяции теории на новые области явлений коренится в самом ее назначе­нии как инструмента познания. Вспомним, что покоря­ющая эффективность механики Ньютона с момента ее создания заключалась в ее способности к единообраз­ному описанию таких казавшихся совершенно разно­родными явлений, как, например, падение камня с высоты на землю и д^: лжение Земли вокруг Солнца.

Экстраполяция — мощное эвристическое средство исследования природы; оно позволяет расширять по­знавательный потенциал научных понятий и теорий, увеличивать их информационную емкость, а также усиливает предсказательные возможности теории в обнаружении новых фактов. Сама способность к экст­раполяции той или иной гипотезы есть мощное кос­венное подтверждение ее истинности.