Лебедев С.А. Основы философии науки

Подождите немного. Документ загружается.

Тема 4

Методы научного исследования

шествует, то А — не причина В. Правило метода сход-

ства: «Если два или более случая подлежащего ис-

следованию явления имеют общим лишь одно обсто-

ятельство, то это обстоятельство, — в котором только

согласуются все эти случаи — есть причина данного

явления»

Правило метода различия гласит: «Если случай, в

котором исследуемое явление наступает, и случай, в

котором оно не наступает, сходны во всех обстоятель-

ствах, кроме одного, встречающемся лишь в первом

случае, то это обстоятельство — в котором одном толь-

ко и разнятся эти два случая, есть ... причина ... или

необходимая часть причины явления»

Метод остатков: «Если из явления вычесть ту его

часть, которая, как известно из прежних индукций, есть

следствие некоторых определенных предыдущих, то

остаток данного явления должен быть следствием ос-

тальных предыдущих»

Таким же образом Милль формулирует два других

метода: метод сопутствующих изменений и объединен-

ный метод сходства и различия. Он считал, что сфор-

мулированные им индуктивные каноны являются:

а) методами открытия и доказательства причин-

ных законов;

б) единственно возможными научными методами

доказательства таких законов.

«Если когда-либо открытия делались путем наблю-

дения и опыта без помощи всякой дедукции, то наши

четыре метода — методы открытия. Но даже если бы

они не были методами открытия, все же было бы вер-

но, что это — единственные методы доказательства; а

раз это так, то к ним можно свести также и результаты

дедукции. Великие обобщения, впервые появляющие-

ся в виде гипотез, должны быть в конце концов дока-

заны и действительно доказываются... при помощи этих

четырех методов».

182

Милль Дж. С т. Система логики силлогистической и индук

тивной. М., 1914. С. 354.

Там же. С. 355.

Насколько обоснованы подобные претензии сто-

ронников эмпирико-индуктивистекой концепции? Ана-

лиз показывает, что все пункты индуктивистской про-

граммы являются несостоятельными. В отношении

методов Милля еще Э. Апельт показал, что их логичес-

кая форма суть не что иное, как форма разделительно-

го умозаключения дедуктивной логики, а именно кос-

венное доказательство формы modus tollendo ponens

разделительного умозаключения. Посылки такого умо-

заключения имеют форму: 1) А4-В4-С; 2) не —А, не —

С. Заключение: следовательно В, где Н знак строгой

дизъюнкции (либо-либо). Необходимыми требования-

ми состоятельности подобного доказательства являют-

ся, как известно, следующие:

1) полнота произведенной дизъюнкции относитель-

но возможной причины явления;

2) строго взаимоисключающий характер членов дизъ-

юнкции;

3) доказательство несомненной ложности всех аль-

тернатив, кроме одной.

Насколько это выполнимо в реальном эмпири-

ческом исследовании? Как справедливо отмечал в

этой связи известный русский статистик А.И. Чуп-

ров: «Результаты наших наблюдений и эксперимен-

тов, как бы тщательно не проводили их, никогда не

представляются в виде связи А 4- В 4- С со следствием

А + В

-ЬС\ а неизменно облекаются в форму связи

причин А4-В4-С4-Хсо следствиями А*4-В' 4- С

(или

причин А 4- В 4- С со следствиями А 4- В' 4- С 4- Y). Если

считаться с этим обстоятельством, то методы индукции

Милля перестают быть приложимыми. Если же с ними

не считаться, а слепо полагаться на правила индуктив-

ных методов, то мы рискуем не прийти ни к каким

выводам или, что того хуже, прийти к выводам невер-

ным: констатировать наличность причинной связи

между явлениями, друг от друга не зависящими, и

отсутствие связи там, где она действительно есть»

Вердикт: как и в случае перечислительной индукции

(неполной), индукция через элиминацию ведет на прак-

Чупров А.И. Очерки по теории статистики. М, 1959. С. 111. 183

Тема 4

тике в лучшем случае к предположительному, вероят-

ностному знанию (о причине исследуемого явления или

о его следствиях), а не к доказательному утверждению.

Как и неполная перечислительная индукция, элимина-

тивная индукция может выступать в лучшем случае

только методом открытия и обоснования эмпирических

научных гипотез. При этом индукция очевидно не яв-

ляется единственным методом выдвижения научных

гипотез. И с гносеологической точки зрения она в этом

отношении не обладает какими-либо преимуществами

по сравнению с другими методами выдвижения и от-

крытия гипотез, например с интуицией.

Следующей формой индукции является понимание

и определение ее как обратной дедукции. Такое ис-

толкование индуктивного метода в науке было предло-

жено Ст. Джевонсом и В. Уэвеллом, заложившими ос-

новы гипотетико-дедуктивной модели научного позна-

ния. Согласно этим ученым, индуктивный путь мысли

от наблюдений и фактов к выдвижению объясняющих

их гипотез, научных законов всегда включает в себя

индуктивный скачок, основанный на вне-логической,

интуитивной компоненте исследования. Однако в на-

уке интуиция должна в конечном счете проверяться и

контролироваться логикой, которая может быть только

дедуктивной и никакой другой по своей сути. И Дже-

вонс и Уэвелл, четко сознавая неоднозначный харак-

тер движения мысли от частного к общему, от фактов

к законам, считали логически правомерным выдвиже-

ние различных гипотез, отправляясь от одних и тех же

данных (посылок). Однако они полагали, что после того,

как гипотезы выдвинуты, можно отделить индуктивно

правильные гипотезы от индуктивно неправильных.

С их точки зрения, те и только те гипотезы являются

индуктивно правильными, из которых дедуктивно сле-

дуют те основания (посылки), которые лежали в осно-

ве их выдвижения. Таким образом, критерием пра-

вильной индукции выступает дедукция: только то ин-

дуктивное восхождение мысли от частного к общему

является логически правильным, которое в обратном

направлении является строго логическим (дедуктив-

I ным).

Методы надчного исследования

Особенностью истолкования индукции как обрат-

ной дедукции по сравнению с ее перечислительным и

элиминативным пониманием (определением) является

прежде всего то, что она резко расширила объем поня-

тия «индукция» и «индуктивный вывод», не налагая

каких-либо ограничений на логическую форму посы-

лок и заключения индукции. Во-вторых, при понима-

;

нии индукции как обратной дедукции появилась воз-

можность не ограничивать применение индукции толь-

ко эмпирическим уровнем познания, а понимать ее как

общенаучную процедуру, которая может быть исполь-

зована на любых уровнях научного познания и в лю-

бых науках. Главным же недостатком понимания ин-

дукции как обратной дедукции является то, что она

разрешает бесконечное число «правильных» индуктив-

ных восхождений от одних и тех же фактов к их «обоб-

щениям» (законам). Это резко обостряет вопрос о су-

ществовании или выработке научных критериев пред-

почтения одной «правильной» индуктивной гипотезы

другой. Хотя, заявлял Ст. Джевонс, все «теории — суть

в сущности сложные гипотезы, и их так и нужно назы-

вать»

, однако должен быть предложен внутринауч-

ный критерий, позволяющий осуществлять рациональ-

ный выбор наиболее предпочтительной из индуктивно

правильно полученных научных гипотез. Таким крите-

рием Джевонс предложил считать количество фактов

и наблюдений, дедуктивно выводимых из различных

гипотез, то есть их объяснительную силу. Та индуктив-

ная гипотеза является более предпочтительной, из

которой логически следует большее количество извес-

тных науке определенного периода данных. Фактичес-

ки Ст. Джевонс первым среди философов четко поста-

вил вопрос о вероятностно-статистической значимос-

ти эмпирических гипотез, о необходимости выработки

Рациональных критериев отличия более вероятных

гипотез от менее вероятных.

Он считает понятия «индукция» и «вероятность»

°рганически связанными. С одной стороны, «всякое

Джевонс Ст. Основы науки. Трактат о логике и научном ме-

°Ае. СПб., 1881. С. 304. Щ

i»*

Тема 4

индуктивное заключение не более чем вероятно..., так

что логическое достоинство всякого индуктивного ре-

зультата определяется сознательно или бессознательно

принципами обратного метода вероятности»

. С дру-

гой — сама вероятность трактуется Джевонсом как «все-

цело принадлежащая уму», как степень нашего знания

того, что имеет место в объективной действительности.

В этой связи он подчеркивал особое место теории веро-

ятностей среди других наук. «Эта теория представляет-

ся мне самым величественным созданием ума, и я ре-

шительно не могу понять, каким образом люди, как

Огюст Конт и Дж.Ст. Милль, могли так умалять ее зна-

чение и задавать праздный вопрос о ее действительно-

сти»

. Таким образом, в гипотетико-дедуктивной моде-

ли научного познания Ст. Джевонса индукции четко от-

водится роль только метода подтверждения научных

законов и теорий, а само подтверждение интерпрети-

руется как вероятностная оценка (функция) по самой

своей природе. Конечно, его пожелание о том, что «фор-

мулируя всякий закон, мы должны прибавлять к нему

цифру числа примеров, в которых по наблюдению он

оказывался верным»

, выглядит явно наивным с точки

зрения практики научного познания, ибо в реальной

науке так никто не поступает. Однако, сформулирован-

ная им проблема «индукция и вероятность» надолго

станет одной из центральных в методологии науки.

Уже к середине XIX в. для большинства науч-

но-ориентированных философов и ученых с развитой

методологической рефлексией стало очевидно, что

эмпирический опыт, наблюдения и эксперименты,

сколь бы многочисленными они ни были, принципи-

ально (с логической точки зрения) не способны дока-

зать истинность научных законов и теорий; которые

имеют характер универсальных, всеобщих утвержде-

ний. В свое время очень четкую формулировку такого

понимания процесса научного познания дал Ф. Эн-

гельс: «Формой развития естествознания, поскольку

Там же. С. 20.

Там же. С. 193.

Там же.

186

^ЯТПАЫ

научного исследования

оН

о мыслит, является гипотеза». В таком же стиле

высказывались многие крупные ученые. Так, создатель

теории электричества М. Фарадей писал: «Свет мало

знает о том, сколько мыслей и теорий, прошедших в

уме научного исследователя, было подавлено в молча-

нии и тайне его собственной критикой или проверкой

противников; мало знает, что в примерах даже вели-

чайшего успеха не осуществлялось и десятой доли

догадок, надежд, желаний и предварительных заклю-

чений»

. А один из основоположников статистической

физики и создатель молекулярно-кинетической теории

газов Л. Больцман прямо подчеркивал, что гипотеза

есть не только «предварительное заключение», но и

окончательная форма существования научного знания.

«...Наши теории никоим образом не построены из ло-

гически неопровержимых истин; напротив, они состо-

ят из более или менее произвольных картин, рисую-

щих связь явлений, именно — из так называемых ги-

потез... Это относится как к старым теориям, многие из

которых в настоящее время являются спорными, так и

к самым новейшим, жестоко ошибающимся, если они

мнят себя свободными от всяких гипотез»

Из приведенных выше высказываний великих твор-

цов науки XIX в. однозначно вытекала их оценка роли

индукции как метода научного познания: индукция не

является и не может быть методом открытия и доказатель-

ства научных законов и теорий. В лучшем случае она

выполняет только функцию их вероятного подтверждения

опытными данными, фиксируемыми в единичных или

частных эмпирических высказываниях. Для большинства

ученых XX в. эта методологическая идея становится акси-

омой. Их позиция четко сформулирована А. Эйнштейном:

«Здесь не существует метода, который можно было бы вы-

учить и систематически применять для достижения цели.

Исследователь должен скорее выведать у природы четко

формулируемые общие принципы, отражающие опреде-

ленные общие черты огромного множества эксперимен-

тально установленных фактов»

Цит. по: Ст. Джевонс. «Основы науки. Трактат о логике и

научном методе». СПб., 1881. С. 33.

Больцман Л. Статьи и речи. М, 1970. С. 165. j--

Эйнштейн А. Сборник научных трудов. Т. 4. М.

(

1967. С. 14—15. Щ/

Тем 4 jyifiTflftbijayHHoro исследования

188

Индукция как метод подтверждения

В XX в. в философии науки были предприняты

существенные усилия по исследованию индукции как

метода подтверждения научных законов и теорий.

Центральной проблемой здесь явилась прежде всего

логическая и методологическая экспликация понятия

«подтверждение». Существуют две основных экспли-

кации (интерпретации) данной категории. Первая ин-

терпретирует «подтверждение» в духе традиционного

понимания индукции как способа аргументации (вы-

вода) от частного к общему. При этом не имеет значе-

ния конкретный вид этой аргументации (перечисли-

тельная индукция, элиминативная индукция или ин-

дукция как обратная дедукция). С этой точки зрения

«подтверждением» является любой способ аргумен-

тации от Л к Б, когда обратный способ аргументации

от В к А является дедукцией, понимаемой как логи-

чески необходимый вывод от более общего к менее

общему (частному) знанию. Именно такое понимание

«подтверждения» соответствует, на наш взгляд, его

употреблению в реальной науке, например, когда

говорят, что некоторый закон или теория «подтверж-

дены» или «хорошо подтверждены» фактами или что

теория Л «лучше подтверждена» определенными фак-

тами, чем теория В.

Другое понимание категории «подтверждение»

было развито в неоиндуктивизме логического позити-

визма (Дж. Кемени, Р. Карнап и др.). Согласно этому

истолкованию (определению) «подтверждения», это

такой тип логического отношения между двумя выска-

зываниями А и В (независимо от их логической формы

и содержания), когда:

а) между ними нет логического противоречия;

б) В логически не следует из А, а А может следовать

из В, а может и не следовать.

Такое понимание «подтверждения» основано, с

одной стороны, на дихотомии понятий «подтвержде-

ние» и «логический вывод», а с другой — на отожде-

ствлении понятий «логический вывод» и «дедукция»-

С этой точки зрения, если между любыми двумя выс-

казываниями определенной языковой системы (напри-

мер некоторой научной теории) нет противоречия, то

они находятся в отношении взаимного «подтвержде-

ния», каково бы ни было их содержание.

Такое противопоставление «подтверждения» и

«дедукции» и одновременно отождествление понятий

«подтверждение» и «индукция» составило концепту-

альную основу неоиндуктивизма — логического пози-

тивизма, пришедшего на смену классическому индук-

тивизму Бэкона — Милля. Примечательно, однако, то,

что и в первом варианте истолкования индукции как

подтверждения, и во втором варианте само «подтвер-

ждение» мыслится как двухместная логическая функ-

ция. Весь вопрос заключается в том, может ли иметь

эта функция количественную меру. Другими словами:

можно ли разработать количественный способ оценки

«степени подтверждения» одного высказывания (зак-

лючения, гипотезы) другим (посылками, в частности,

данными опыта) ? Можно без преувеличения сказать,

что главные варианты решения этой проблемы в фи-

лософии науки XX в. были связаны именно с попытка-

ми истолкования «подтверждения» как «вероятностной

функции», «вероятностной меры».

Одна из первых попыток построить индуктивную

логику как логику подтверждения, основанную на ве-

роятностной интерпретации меры подтверждения ги-

потез, принадлежит Г. Рейхенбаху. Все человеческое

знание, считал он, по своей природе имеет принципи-

ально вероятностный характер. Черно-белая шкала

оценки истинности знания классической эпистемоло-

гии как либо истинного, либо ложного является, по его

мнению, слишком сильной и методологически неоправ-

данной идеализацией, так как подавляющее большин-

ство научных утверждений имеет некоторое промежу-

точное значение между истиной (1) и ложью (0) из

бесконечного числа возможных значений истинности

интервале (0,1).

Понимание Г. Рейхенбахом индукции как степени

подтверждения эмпирической гипотезы данными на-

блюдения основано на принятии следующих допуще-

ний:

189

Тема 4

Методы научного исследования

1) перечислительной концепции индукции;

2) статистической (частотной) интерпретации веро-

ятности как степени подтверждения гипотезы дан-

ными наблюдения.

Как известно, при частотной интерпретации ве-

роятности (р) она понимается как относительная ча-

стота появления одних событий (т) в классе других

событий (п). При предельно-частотном определении

вероятности ее значение записывается следующим

р = lim

образом:

, При определении вероятности ги

со

потезы в качестве л Рейхенбах предлагал рассматри-

вать число известных фактов определенной области

явлений, а качестве т 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 принципиаль-

ные возражения. Во-первых, она не дает ответа на

вопрос, почему мы должны отдавать предпочтение

гипотезе, которая имеет наибольшую частоту истин-

ности своих следствий, поскольку любое фиксирован-

ное значение такой частоты есть сугубо временное

явление. С этой точки зрения совершенно невозмож-

но объяснить смену старых теорий новыми, посколь-

ку последние вначале всегда проигрывают старым в

отношении своей актуальной объяснительной силы.

Во-вторых, объяснительная сила гипотезы, понимае-

мая как относительная частота ее истинных следствий,

ничего не может говорить об истинности самих гипо-

тез, так как по истинности следствий по законам логи-

ки нельзя заключать об истинности оснований. С этой

точки зрения гипотеза, имеющая большую объясни-

тельную силу, чем ее соперница, может быть как раз

ложной. Так, геоцентрическая система Птолемея дол-

гое время имела гораздо большую объяснительную

силу.

чем

гелиоцентрическая система Коперника.

}

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 описа-

тельной конструкции по определению равна 100%

(или 1). Однако такая постановка вопроса явно проти-

воречит всему духу и реальной практике научного по-

знания, где выдвижение объясняющих и предсказыва-

ющих гипотез и теорий занимает важнейшее место,

составляя суть научного постижения действительнос-

ти. Мы не затрагиваем при этом таких тонких методо-

логических 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 /N

если ничего не известно о вероятности второго

Уровня появления определенного предела р, полагай,

то частота f

(i>n) будет достигать предела р внутри

' А б, когда последовательность увеличивается» не

Дает нам какой-либо гарантии, что после конкретного

числа наблюдений мы имеем право предположить, что

^Ша оценка действительной относительной частоты

131

Теми

будет в пределах некоторой конкретной степени точно-

сти ... Я не могу ждать вечно, и я хочу знать, является

ли разумным принять эту частную оценку здесь и сей-

час, сделанную на основе данных, имеющих место в на-

стоящее время»

. А в отношении стратегии поведения,

связанной с надеждой на успех «в конечном счете», ког-

да-то еще английский философ лорд С. Брэд\и язвитель-

но заметил: «В конце концов мы все умрем».

Индуктивное подтверждение как степень логичес-

кой выводимости. Наряду с истинностно-частотной

концепцией индуктивного подтверждения в философии

и методологии науки XX в. была предложена и разра-

ботана концепция индукции как чисто логического, по

крайней мере, аналитического отношения между выс-

казываниями, а именно как характеризующего степень

выводимости одного высказывания h (гипотезы) из дру-

гого е (подтверждающих его данных). При этом и выс-

казывание h, и высказывание е могут быть сколь угодно

логически сложными (т. е. состоять из множества про-

стых высказываний, соединенных логическими связка-

ми). При этом степень подтверждения между h и е

мыслилась как логическая функция (с), аналогичная

дедукции, а именно как неполная или ослабленная де-

дукция. Один из основоположников такого понимания

индукции Р. Карнап полагал, что логическая функция с

может быть промоделирована как вероятностная функ-

ция (отношение) и назвал такую вероятность в отличие

от частотной ее интерпретации логической вероятнос-

тью. Он писал: «В моей концепции логическая вероят-

ность 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, — тог-

да мы имеем один крайний случай, при котором веро-

ятность равна 1... Подобным же образом, если отрица-

ние гипотезы логически имплицируется свидетель-

з' Barker S. Induction and Hypotheses. A study on the logic of

192 conformation. N.Y., 1957. P. 148.

Методы научного исследования

ством, тогда вероятность гипотезы есть 0. Между ними

имеется континиум случаев, о которых дедуктивная

логика не говорит нам ничего, кроме отрицательного ут-

верждения, что ни гипотеза, ни ее отрицание не могут

быть выведены из свидетельства. В этом континиуме

должна занять свое место индуктивная логика. Но ин-

дуктивная логика, подобно дедуктивной, имеет отноше-

ние исключительно к рассматриваемым утверждениям,

а не к фактам природы. С помощью логического анали-

за установленной гипотезы h и свидетельства е мы зак-

лючаем, что Л не логически имплицируется, а, так ска-

зать, частично имплицируется е в такой-то степени.

В этом пункте, по моему мнению, мы имеем основание

приписывать численные значения вероятности»

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 одно-

местные 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 составля-

ют предикаты отношений. Попытки разработать индук-

тивную логику для более сложных языков столкнулись

с трудностями принципиального логического и методо-

логического характерам оказались непреодолимыми.

В результате Карнап был вынужден отказаться от

дальнейшей работы над своей программой. К числу

принципиальных трудностей методологического харак-

тера относятся следующие.

Первая. Предложенный Карнапом метод количе-

ственного определения значения функции подтверж-

дения 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 Z.2, если

они содержат различное качество предикатов. Это оз-

начает: а) необходимость каждый раз точно фиксиро-

вать языковую систему, полное число ее исходных

Карнап Р. Философские основания физики. М., 1971. С. 76.

^ Лебедев С. А.

Тема 4

194

терминов, что вряд ли возможно по отношению к реаль-

но фунционирующим научным языкам; б) необходимость

признания того, что истины индуктивной логики не

являются, подобно утверждениям дедуктивной логики,

истинами во всех возможных мирах, никак не завися-

щими от содержания последних, но тогда являются ли

они логическими истинами вообще; в) непонятны раци-

ональные основания, по которым можно предпочесть

одну языковую систему (Li), в которой встречаются

термины, входящие в h и е, другой языковой системе

(1_2), в которой эти термины тоже имеют место.

Вторая принципиальная методологическая труд-

ность индуктивной логики карнаповского типа состо-

ит 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 язы-

ковых 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 истин-

ности 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 высказы-

ванием. И, наоборот, гипотеза h может иметь сколь

угодно малое подтверждение по отношению к е (напри-

мер 0,001) и при этом быть истинной. Одним словом,

мы никак не можем использовать на практике значе-

ния степеней силы логической связи между высказы-

ваниями, кроме крайних случаев О.и 1, но в этих слу-

чаях между ними имеют место не индуктивные, а де-

дуктивные отношения. Таким образом, количественное

определение степени индуктивного подтверждения,

даже если бы оно было возможно, никак не могло бы

послужить инструментом рационального выбора наи-

более предпочтительной гипотезы. Проблема индукции

таким образом остается нерешенной. В этой связи

нельзя не согласиться с остроумным замечанием аме-

риканского физика и философа Ф. Франка: «Наука

похожа на детективный рассказ. Все факты подтверж-

дают определенную гипотезу, но правильной оказыва-

ется в конце концов совершенно другая гипотеза».

Методы научного исследования

——

Вывод: видимо, в реальной науке предпочтение одной

гипотезы другой не решается только путем оценки их

объяснительной силы, но есть результат более слож-

ной, многофакторной оценки роли и места этих гипо-

тез в структуре и динамике научного знания.

Фальсификация

Многочисленные неудачи в логическом моделиро-

вании процесса индукции привели некоторых видных

философов науки XX в. к довольно низкой оценке по-

знавательного статуса индукции в процессе научного

познания и вообще к пересмотру функций наблюде-

ния и эксперимента в развитии научного знания. Од-

ним из таких философов был К. Поппер, предложив-

ший 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 опро-

вергать ложные научные гипотезы. Если из эмпири-

ческой гипотезы вытекают следствия, которые оказы-

ваются ложными в ходе их сопоставления с данными

наблюдения и эксперимента, то согласно правилу де-

дуктивной логики modus tollendo ponens мы с логичес-

кой необходимостью должны заключить о ложности

самих гипотез. Согласно Попперу, доказательство лож-

ности научных гипотез с помощью эмпирического

опыта, названное им фальсификацией, образует важ-

нейший метод научного познания. В этой связи Поп-

пер заявляет, что именно потенциальная фальсифи-

Цируемость знания является необходимым признаком

его научности. Фальсифицированные гипотезы и тео-

рии должны учеными решительно отбрасываться без

всякой попытки их модификации (улучшения), а среди

неопровергнутых наличным опытом гипотез предпоч-

тение должно отдаваться, по Попперу, не наиболее

вероятным, а, напротив, наиболее невероятным. К пос-

ледним относятся наиболее содержательные в эмпи-

рическом плане, наиболее информативные гипотезы,

Потому что, больше утверждая о мире, такие гипотезы

195

Тема 4

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 информа-

тивные. Каждая победившая гипотеза будет находиться

в этой роли только некоторое время, и ей на смену обя-

зательно придет более информативная концепция (изоб-

ретательной 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 карна-

повском или в любом каком-либо ином смысле»

. Ин-

дукция, по его мнению «является в основном попыткой

расширить наше знание, вывести из известного неиз-

вестное... Как бы мы не думали об индукции, она, конеч-

но, же не является аналитической»

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 понима-

ется негативистски, а именно как «неопровержение».

«Быть подтвержденным» означает в науке «не быть фаль-

сифицированным наличным экспериментом в свете не-

которой совокупности принятого предпосылочного зна-

ния». Поппер даже ввел специальное обозначение для

такого понимания подтверждения — corroboration вмес-

то индуктивистского его обозначения — confirmation.

Конечно, Поппер безусловно прав, подчеркнув

важную и самостоятельную роль фальсификации как

186

Popper К. Theories, experience and probabilistic intuitions // The

problem of Inductiv Logic. Amst., 1968. P. 289.

Popper K. Probability magic or Knowledge out of Jgnorance //

Dialektica, 1957, 11. P. 369.

Методы научного исследования I

метода научного познания, как средства отбраковки

ложных эмпирических гипотез и оказания предпочте-

ния наиболее содержательным из нефальсифицирован-

ных гипотез. Однако он не прав в своей излишней

ригористичности и в отношении возможности модифи-

кации опровергнутых гипотез, и в отношении оказа-

ния предпочтения всегда «фактам» в случае их проти-

воречия с конкретными гипотезами, и в истолковании

динамики научного познания как «перманентной ре-

волюции», и в отрицании многофакторности и соци-

альной детерминированности процесса принятия на-

учных решений о наиболее предпочтительной гипоте-

зе. Все это не соответствует реальной истории научного

познания, ее эмпирическому бытию, к достижению

соответствия которому он сам настойчиво призывал

при оценке любых научных построений.

Экстраполяция

Экстраполяция — экстенсивное приращение знания

путем распространения следствий какой-либо гипотезы

или теории с одной сферы описываемых явлений на дру-

гие сферы. Например, закон теплового излучения План-

ка, согласно которому энергия излучения может переда-

ваться только отдельными «порциями» — квантами, был

экстраполирован А. Эйнштейном на другую область явле-

ний; в частности, с помощью этого закона оказалось воз-

можным исчерпывающим образом объяснить природу

фотоэффекта и других сходных с ним явлений.

Пределы применимости любой естественно-науч-

ной теории всегда должны выходить за рамки того

опыта, на фундаменте которого она основывалась пер-

воначально. Необходимость экстраполяции теории на

новые области явлений коренится в самом ее назначе-

нии как инструмента познания. Вспомним, что покоря-

ющая эффективность механики Ньютона с момента ее

создания заключалась в ее способности к единообраз-

ному описанию таких казавшихся совершенно разно-

родными явлений, как, например, падение камня с

высоты на землю и движение Земли вокруг Солнца.

Экстраполяция — мощное эвристическое средство

исследования природы; оно позволяет расширять по- "J37

—

Тема 4

знавательный потенциал научных понятий и теорий,

увеличивать их информационную емкость, а также

усиливает предсказательные возможности теории в

обнаружении новых фактов. Сама способность к экст-

раполяции той или иной гипотезы есть мощное кос-

венное подтверждение ее истинности.

Все рассмотренные методы суть средства получе-

ния и обоснования эмпирического знания. Но, как от-

мечалось выше, наряду с эмпирическим уровнем зна-

ния в науке существует также и теоретический уро-

вень знания. Каковы же методы получения

теоретического знания? Очевидно, что в силу его каче-

ственного отличия от эмпирического знания оно мо-

жет быть получено с помощью особых средств, харак-

терных именно для теоретического уровня. Рассмотрим

некоторые из методов теоретического познания.

1 МЕТОДЫ ТЕОРЕТИЧЕСКОГО ПОЗНАНИЯ

Методы теоретического познания образуют суть мно-

жество правил, средств, приемов деятельности мышле-

ния по построению научных теорий, разворачиванию их

содержания, его обоснования и использования. Их мож-

но разбить на два основных класса: 1) способы мысли-

тельной деятельности, направленные на теоретическую

реконструкцию (моделирование, репрезентацию) эмпи-

рического уровня научного знания, и 2) средства и спо-

собы совершенствования самого теоретического знания

(повышение уровня его строгости, доказательности, си-

стемности, плодотворности и т. п.) Среди основных мето-

дов первого класса необходимо назвать такие, как идеа-

лизация, математическое моделирование, объяснение,

понимание, подтверждение, опровержение, интерпрета-

ция, метод восхождения от абстрактного к конкретному

и др. К числу важнейших методов теоретического позна-

ния второго класса необходимо отнести дедуктивно-ак-

сиоматический метод, конструктивно-генетический ме-

тод, математическое доказательство, метод формализации,

метод рефлексии и др. В данной главе мы рассмотрим не

188

все

г а лишь наиболее общие и распространенные в раз-

щетоды научного исследования

._•••»

—

личных отраслях современной науки методы как перво

го, так и второго классов.

Идеализация

Важнейшим методом теоретического познания в

науке является идеализация. Впервые этот метод был

рассмотрен известным австрийским историком науки

Э. Махом. Он писал: «Существует важный прием, зак-

лючающийся в том, что одно или несколько условий,

влияющих количество на результат, мысленно посте-

пенно уменьшают количественно, пока оно не исчез-

нет, так что результат оказывается зависимым от од-

них только остальных условий. Этот процесс физичес-

ки часто неосуществим; и его можно поэтому назвать

процессом идеальным... Все общие физические поня-

тия и законы — понятие луча, диоптрические законы,

закон Мариотта и т. д. — получены через идеализацию...

Такими идеализациями являются в рассуждениях Кар-

но абсолютно непроводящее тело, полное равенство тем-

ператур соприкасающихся тел, необратимые процессы,

у Кирхгофа — абсолютно черное тело и т. д.»

Какова природа идеализации? Как она возникает

и что она отражает по своему содержанию?

Рассмотрим следующую группу предметов: арбуз,

воздушный шар, футбольный мяч, глобус и шарикопод-

шипник. По какому признаку мы можем объединить

их в один класс вещей? У всех у них разная масса, цвет,

химический состав, функциональное назначение. Един-

ственное, что их может объединить, так это то, что они

сходны по «форме». Очевидно, что все они «шарооб-

разны». Нашу интуитивную убежденность в сходстве

этих вещей по форме, которую мы черпаем из показа-

ний наших органов чувств, мы можем перевести на

язык рационального рассуждения. Мы скажем: указан-

ный класс вещей имеет форму шара.

Исследованием геометрических форм и их соотно-

шений занимается специальная наука геометрия. Как

Мах Э. Познание и заблуждение. Очерки по психологии ис-

следования. М., 1909. С. 197-198.

188

ПШЯ Теми

же геометрия выделяет объекты своего исследования и

каково соотношение этих теоретических объектов с их

эмпирическими прообразами? Вопрос этот занимает

философскую мысль со времен Платона и Аристотеля.

Чем отличается объект геометрии — точка, прямая,

плоскость, круг, шар, конус и т. д. от соответствующего

ему эмпирического коррелята? Во-первых, геометричес-

кий объект, например шар, отличается от мяча, глобуса

и т. п. тем, что он не предполагает наличие у себя физи-

ческих, химических и прочих свойств, за исключением

геометрических. На практике объекты с такими странны-

ми особенностями, как известно, не встречаются. В силу

этого факта и принято говорить, что объект математичес-

кой теории есть объект теоретический, а не эмпиричес-

кий, что он есть конструкт, а не реальная вещь.

Во-вторых, теоретический объект отличается от

своего эмпирического прообраза тем, что даже те свой-

ства вещи, которые мы сохраняем в теоретическом

объекте после процесса модификации образа (в дан-

ном случае геометрические свойства), не могут мыс-

литься такими, какими мы их встречаем в опыте. В са-

мом деле, измерив радиус и окружность арбуза, мы

замечаем, что отношение между полученными величи-

нами в большей или меньшей степени отличается от

того отношения, которое вытекает из геометрических

рассуждений. Мы можем, однако, сделать деревянный

или металлический шар, пространственные свойства

которого будут значительно ближе к соответствующим

свойствам «идеального» шара. Не приведет ли про-

гресс техники и процедур измерения к тому, что чело-

век сможет физически воспроизвести тот или иной

геометрический конструкт? Природа вещей такова, что

такая возможность в принципе нереализуема. Нельзя

вырастить арбуз, который по своей форме был бы столь

же «правильным», как подшипник, этому препятству-

ют законы живого. Нельзя создать такой подшипник,

который бы абсолютно точно соответствовал геометри-

ческому шару, этому препятствует молекулярная при-

рода вещества. Отсюда следует, что хотя на практике

мы можем создавать вещи, которые по своим геомет-

£||У рическим свойствам все больше и больше приближа-

цмоды научного исследования

ются к идеальным структурам математики, все же надо

помнить, что на любом этапе такого приближения

между реальным объектом и теоретическим конструк-

том лежит бесконечность.

Из сказанного вытекает, что точность и совершен-

ство математических конструкций являются чем-то

эмпирически недостижимым. Поэтому для того, чтобы

создать конструкт, мы должны произвести еще одну

модификацию нашего мысленного образа вещи. Мы не

только должны трансформировать объект, мысленно

выделив одни свойства и отбросив другие, мы должны

к тому же выделенные свойства подвергнуть такому

преобразованию, что теоретический объект приобре-

тет свойства, которые в эмпирическом опыте не встре-

чаются. Рассмотренная трансформация образа и назы-

вается идеализацией. В отличие от обычного абстраги-

рования, идеализация делает упор не на операции

отвлечения, а на механизме пополнения.

Идеализация начинается с процесса практическо-

го или мысленного экспериментирования с самой ве-

щью, осуществляемого в соответствии с «природой

вещей». Так, человек на практике обнаруживает, что,

например, геометрические соотношения в вещи шаро-

образной формы (скажем, отношение радиуса к пло-

щади поверхности) не изменяются оттого, если мы

изменим цвет, температуру (в некотором диапазоне), а

также ряд других характеристик вещи. Геометричес-

кие свойства шара не будут меняться оттого, будет ли

он сделан из меди, глины, дерева, резины и т. д. Вот

эта реально обнаруживаемая инвариантность гео-

метрических свойств различных вещей при переходе

от предмета с данным качественным составом к пред-

метам другого качественного состава и является

объективной основой процесса идеализации.

Рассмотрим теперь такой важный шаг процесса

идеализации, как «предельный переход». Действитель-

но ли в процессе первичной теоретизации в геомет-

рии таких конструктов, как точка, прямая, плоскость,

или в физике таких конструктов, как абсолютно непро-

водящее тело, идеальный газ, абсолютно черное тело и

т. п. мы пользуемся приемом, называемым «перехо- [цI