Роль законов в научном объяснении и предсказании

⇐ ПредыдущаяСтр 13 из 17Следующая ⇒

Объяснение явлений окружающей нас природы и социальной жизни составляет одну из основных задач естествознания и общественных наук. Задолго до возникновения науки люди пытались, так или иначе, объяснить окружающий их мир, а также собственные психические особенности и переживания. Однако такие объяснения, как правило, оказывались неудовлетворительными, ибо зачастую основывались либо на одушевлении сил природы, либо на вере в сверхъестественные силы, бога, судьбу и т.п. Поэтому они, в лучшем случае, могли удовлетворить психологическую потребность человека в поисках какого-либо ответа на мучившие его вопросы, но отнюдь не давали истинного представления о мире.

Реальные объяснения, которые можно назвать подлинно научными, появились вместе с возникновением самой науки. И это вполне понятно, так как научные объяснения опираются на точно сформулированные законы, понятия и теории, которые отсутствуют в обыденном познании. Поэтому адекватность и глубина объяснения окружающих нас явлений и событий во многом зависит от степени проникновения науки в объективные закономерности, управляющие этими явлениями и событиями.

В свою очередь сами законы могут быть по-настоящему поняты только в рамках соответствующей научной теории, хотя они и служат тем концептуальным ядром, вокруг которого строится теория.

Нельзя, конечно, отрицать возможности и полезности объяснения некоторых простейших явлений на основе эмпирического обобщения наблюдаемых фактов. Такие объяснения также относятся к числу реальных, но ими ограничиваются лишь в обыденном, стихийно-эмпирическом познании, в рассуждениях, основанных на так называемом здравом смысле. В науке же не только простые обобщения, но и эмпирические законы стремятся объяснить с помощью более глубоких теоретических законов.

Хотя реальные объяснения могут быть весьма различными по своей глубине или силе, тем не менее, все они должны удовлетворять двум важнейшим требованиям.

Во-первых, всякое реальное объяснение должно строиться с таким расчетом, чтобы его доводы, аргументация и специфические характеристики имели непосредственное отношение к тем предметам, явлениям и событиям, которые они объясняют. Выполнение этого требования представляет необходимую предпосылку для того, чтобы считать объяснение адекватным, но одного этого условия недостаточно для правильности объяснения.

Во-вторых, любое объяснение должно допускать принципиальную проверяемость. Это требование имеет чрезвычайно важное значение в естествознании и опытных науках, так как дает возможность отделять подлинно научные объяснения от всякого рода чисто спекулятивных и натурфилософских построений, также претендующих на объяснение реальных явлений. Принципиальная проверяемость объяснения вовсе не исключает использования в качестве аргументов таких теоретических принципов, постулатов и законов, которые нельзя проверить непосредственно эмпирически. Необходимо только, чтобы объяснение давало возможность выведения некоторых следствий, которые допускают опытную проверку.

5.4.1. Общая структура научного объяснения

По своей логической структуре объяснение представляет рассуждение или умозаключение, посылки которого содержат информацию, необходимую для обоснования результата или заключения такого рассуждения.

В современной литературе по теории объяснения все посылки умозаключения, ставящего своей целью объяснение, чаще всего обозначают термином «эксплананс» (от лат. explanans — объясняющий), а результат умозаключения — термином «экспланандум» (от лат. explanandutn — то, что надлежит объяснить).

Характер объяснения зависит, таким образом, во-первых, от того вида логического рассуждения, который используется для объяснения, и, во-вторых, от типа посылок, которые служат в качестве экспланаиса. Эксплананс и экспланандум составляют две необходимые части всякого объяснения, связанные друг с другом логическим отношением выводимости, или следования. Если экспланандум с логической необходимостью следует из эксплананса, то такое объяснение называют дедуктивным, так как в этом случае оно осуществляется по схеме дедуктивного рассуждения. Во многих случаях приходится, однако, довольствоваться более слабым, индуктивным рассуждением, посылки которого лишь с той или иной степенью вероятности подтверждают заключение или экспланандум.

Нередко говорят, что объяснение в принципе может осуществляться без привлечения каких бы то ни было законов. Действительно, нередко для объяснения одного явления, события или факта мы ссылаемся на другой факт, явление или событие, а не на явно сформулированные законы. Так, когда объясняют возникновение ржавчины на металлических предметах, то в качестве причины указывают сырой воздух, контакт с водой и другие подобные факты. Такого рода объяснения встречаются преимущественно в повседневной жизни, где объяснения опираются на простейшие эмпирические обобщения. Эти обобщения кажутся нам настолько привычными и самоочевидными, что они не фигурируют в самом процессе объяснения, хотя их легко и выявить. То же самое иногда происходит и в науке, когда законы, объясняющие явления, кажутся всем известными и очевидными, поэтому их явно и не формулируют. Таким образом, все объяснения с помощью отдельных явлений, событий и фактов по сути дела являются объяснениями с помощью законов, хотя в явном виде сами законы при этом могут и не фигурировать. Вот почему такого рода объяснения иногда называют замаскированными объяснениями с помощью законов.

При логическом анализе конкретных примеров научного объяснения все посылки, на которых оно строится, должны быть выражены явным образом. В противном случае нельзя будет осуществить логический вывод экспланандума из эксплананса, а потому нельзя будет признать

корректным само объяснение. Что касается структуры эксплананса, то в нем можно выделить посылки двух видов. Наиболее существенное значение имеют те посылки, в которых выражаются законы, принципы и другие универсальные положения науки. С их помощью удается обеспечить вывод не только других, менее общих законов и положений науки, но и утверждений о тех или иных конкретных явлениях или событиях. В последнем случае эксплананс должен содержать также такие посылки, которые характеризуют те или иные специфические условия или свойства, ибо без этого невозможен переход от общих утверждений к единичным.

Доминирующая роль законов в процессе научного объяснения наиболее сильно подчеркивается при так называемом эссенциалистском подходе, т.е. тогда, когда смысл объяснения сводится к раскрытию сущности реальных явлений и событий. В общем виде эта точка зрения не вызывает возражения, так как действительное объяснение достигается только тогда, когда раскрываются внутренние, существенные связи объясняемых явлений, событий или даже закономерностей. Вряд ли, однако, следует сводить объяснение к установлению логической связи «между отображением объясняемого объекта в языке и законом науки». Сущность явлений, особенно сложных, может быть раскрыта зачастую лишь с помощью теории, представляющей не простую совокупность и даже не систему, состоящую из одних законов, а включающую в себя элементы и другого рода (исходные принципы, определения, гипотезы и различные утверждения теории). Подобно тому, как теоретический закон превосходит эмпирический по своей объясняющей силе, так и теория в целом дает более глубокое обоснование, чем любой отдельный закон или совокупность таких законов.

Теория как наиболее развитая форма научного объяснения возникает, как правило, после открытия ряда отдельных законов той или иной области реального мира. Разумеется, верно, что законы составляют концептуальное ядро любой теоретической системы опытного знания. Но из этого вовсе не вытекает, что объяснение, опирающееся на теорию, всецело основывается на законах, а само противопоставление объяснения с помощью теории квалифицируется как иллюзорное.

По нашему мнению, в качестве общих посылок эксплананса любого научного объяснения или даже объяснения на уровне здравого смысла можно использовать обобщения самого различного характера. Наиболее совершенными считаются обычно объяснения, посылки которых содержат законы и теории науки универсального характера. Менее привлекательными выглядят объяснения, основанные на статистических законах. Гораздо менее надежными считаются объяснения, основанные на простых индуктивных обобщениях эмпирического опыта, к которым принадлежат объяснения, встречающиеся в повседневной жизни. Все перечисленные примеры представляют реальные объяснения, хотя и раскрывают сущность объясняемых явлений с различной степенью глубины и полноты.

5.4.2. Дедуктивная модель научного объяснения

Объяснения, с которыми приходится встречаться в науке, можно классифицировать по различным основаниям деления: характеру логической связи эксплананса с экспланандумом, составу и природе посылок, входящих в эксплананс, в частности по виду законов, которые фигурируют в посылках, и многим других признакам2. Наиболее важной представляется классификация по способу логической связи эксплананса с экспланандумом, т.е. по тому способу, который используется для логического вывода объясняемого тезиса из объясняющих его посылок. Как мы уже отмечали, двумя основными формами логических умозаключений, применяемыми для объяснения, являются дедуктивные и индуктивные выводы. Соответственно этому мы и выделяем дедуктивную и индуктивную модели или схемы объяснения.

Дедуктивная модель научного объяснения является наиболее распространенной. Особенно широко ею пользуются в тех науках, законы которых могут быть выражены в точной математической форме (астрономия, механика, физика, физическая химия, молекулярная биология, математическая экономика и др.). Поскольку посылки дедуктивного вывода обеспечивают логически необходимый характер заключения, т.е. в нашем случае экспланандума, то естественно, что эта модель объяснения предпочитается индуктивной, где связь между посылками и заключением имеет не достоверный, а только вероятный характер. Важно при этом обратить внимание на то, что дедукция здесь понимается не в старом смысле традиционной логики, как умозаключение от общего к частному, а как любой вывод, заключение которого следует из имеющихся посылок с логической необходимостью, точно по принятым правилам дедукции.

Чтобы лучше понять дедуктивную модель объяснения, рассмотрим в качестве иллюстрации конкретный пример из действительной истории науки. Речь идет об объяснении «неправильностей», или иррегулярностей, в движении планеты Уран. Эти иррегулярности нельзя было объяснить притяжением других, в то время известных планет Солнечной системы. Поэтому Леверье (и независимо от него Адаме) предположил, что они вызываются гравитационным воздействием новой, до сих пор неизвестной планеты. Последующие наблюдения блестяще подтвердили его гипотезу и тем самым предложенный им способ объяснения. Если логически реконструировать ход рассуждений Леверье, то их можно представить в виде следующей схемы. Во-первых, он исходил из ньютоновских универсальных законов движения и закона всемирного тяготения, которые в своей совокупности составляют большую посылку эксплананса. Во-вторых, в качестве меньшей посылки он использовал специфические характеристики планет Солнечной системы (их взаимные расстояния, массы, размеры и т.п.). Все эти посылки, вместе взятые, не смогли объяснить иррегулярности

в движении Урана. Поэтому в качестве дополнительной меньшей посылки Леверье включил информацию о характере и величине наблюдаемых иррегулярностей в движении Урана. Опираясь на все перечисленные посылки, он смог вычислить период обращения, массу, орбиту и другие характеристики неизвестной, новой планеты, гравитационным воздействием которой и объяснил неправильности в движении Урана. Примечательно, что в этом примере объяснение органически связано с предсказанием.

Итак, мы видим, что в дедуктивной модели объяснение выступает как результат логического вывода объясняемого явления из объясняющих его посылок, причем главная роль в этих посылках принадлежит законам науки, универсальным утверждениям, в которых формулируются объективно необходимые, инвариантные отношения между предметами и явлениями реального мира.

Большей частью при дедуктивном объяснении используются законы динамического типа или номические структуры вообще (т.е. общие высказывания, имеющие форму закона). Вот почему этот тип объяснения нередко характеризуют как дедуктивно-номологический. Такие объяснения обычно предпочитаются всем другим, так как их результат, или эксиланандум, имеет достоверный, а не вероятный или проблематический характер.

Схематически дедуктивно-номологическая модель объяснения может быть представлена так:

эксплананс

----------------------------

экспланандум Е

Символами L₁, L₂, L₃...L_k здесь обозначены универсальные законы динамического типа, или номические структуры вообще. С₁, С₂, ...С_р представляют конкретные характеристики или условия, которые описывают некоторые специфические особенности рассматриваемых явлений. В математическом естествознании, в частности в математической физике, эти характеристики принято называть начальными условиями. Без них, вообще говоря, невозможен логический вывод утверждений, характеризующих отдельные, конкретные события, явления и предметы. Такого рода объяснения часто называют фактуальными, поскольку в этом случае цель объяснения сводится к объяснению некоторого факта. С логической точки зрения фактуальное объяснение сводится к дедукции экспланандума из соответствующего эксплананса, хотя объяснение в конечном итоге относится к некоторым реальным событиям, явлениям или предметам. В экспланандуме фактуального объяснения как раз и отображаются определенные свойства, аспекты или отношения индивидуальных предметов, событий и явлений. Правда, в некоторых случаях приходится встречаться и с известным обобщением или группировкой фактов, но все такие операции обычно не выходят за рамки эмпирического исследования.

Как уже отмечалось, дедукция фактов или эмпирических высказываний единичного характера осуществляется с помощью законов простейшего типа, которые мы назвали эмпирическими. В повседневных рассуждениях вместо них обычно фигурируют элементарные индуктивные обобщения из нашего обыденного опыта. В случае гипотетических объяснений в роли законов выступают те или иные гипотезы.

Другой важной разновидностью дедуктивных объяснений являются объяснения, экспланандумом которых служат законы науки. В данном случае мы имеем дело с логическим выводом одних законов из других. Законы, которые встречаются в посылках эксплананса, должны обладать большей логической силой, чем закон, представленный в экспланандуме. Под термином «логическая сила» при этом понимается не что иное, как допустимость дедукции. Иными словами, если из одного утверждения или закона логически вытекает (дедуцируется) другое утверждение или закон, то первые из них считаются логически сильнее, чем вторые. Нередко также говорят, что чем логически сильнее закон, тем большей объясняющей силой он обладает.

Наиболее интересными случаями объяснения законов являются те, в которых менее глубокие и ограниченные законы объясняются с помощью более общих и глубоких законов, раскрывающих внутренний механизм протекания явлений. Типичным в этом смысле является соотношение между эмпирическими и теоретическими законами.

В то время как первые выражают связи между эмпирически наблюдаемыми свойствами, величинами и отношениями реальных процессов и явлений, вторые характеризуют их более глубокие связи и структуру. Вследствие этого теоретические законы можно использовать для объяснения эмпирических законов: такое объяснение осуществляется с помощью логической дедукции эмпирических законов из теоретических. В данном случае в качестве экспланандума выступают эмпирические законы, а эксплананса — теоретические. Подобная дедукция оказывается возможной лишь тогда, когда теоретическим терминам дается соответствующая интерпретация и они связываются с эмпирическими с помощью некоторых правил соответствия. Эти правила наряду с теоретическими законами служат необходимой предпосылкой для вывода эмпирических законов, а следовательно, и для их объяснения.

Непосредственный вывод одних законов из других возможен лишь в том случае, когда и объясняющие и объясняемые законы относятся к одному типу или уровню познания. Так, например, располагая общим уравнением или законом газового состояния:

PV=RT,

мы можем вывести из него эмпирически установленные законы Бойля—Мариотта (PV=const.) и Шарля—Гей-Люссака V_i=V₀(1+α t⁰).

В первом случае для этого достаточно принять температуру постоянной, а во втором — считать постоянным давление. По-видимому, в ряде случаев можно также говорить о дедукции менее общих теоретических законов из более общих.

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

5.4.3. Индуктивная модель объяснения

В последние десятилетия в логике и методологии все более широкое применение получает другая модель или схема научного объяснения, которая, правда, не обладает той убедительной силой и достоверностью, какая присуща дедуктивной модели. На этом основании ее иногда считают лишь временной попыткой объяснения, своего рода суррогатом, к которому приходится прибегать лишь в силу невозможности достижения более полного объяснения. Такой подход во многом определяется самим отношением к индукции, которая лежит в основе указанной модели объяснения.

В самом деле, в то время как заключение дедуктивного вывода с логической необходимостью вытекает из посылок, заключение индукции, как правило, лишь в той или иной степени подтверждается этими посылками.

Иными словами, если заключение дедукции имеет достоверный характер, то индукция обеспечивает лишь вероятные заключения. Вот почему сами индуктивные рассуждения иногда рассматривают лишь как эвристический способ мышления.

Необходимость обращения к индукции большей частью диктуется тем, что во многих объяснениях эмпирических наук приходится иметь дело со статистическими законами, выраженными в форме вероятностных утверждений.

Как уже отмечалось, статистические законы в отличие от динамических характеризуют не индивидуальные события и явления, а только группы или классы однородных событий массового характера. Проще говоря, то, что утверждается в универсальном законе динамического типа, может быть перенесено на любой индивидуальный объект или событие. Статистические законы по своей природе не допускают такой возможности. Тем не менее, и такого рода законы можно использовать для объяснения и предсказания отдельных явлений и событий. В этих целях как раз и вводится теоретическое понятие вероятности, которое характеризует меру возможности осуществления события. Полнота объяснения и надежность предсказания в этом случае будут ниже, чем тогда, когда применяются универсальные законы динамического типа. Однако во многих важных ситуациях мы не располагаем подобными законами и поэтому должны обратиться к индуктивной схеме объяснения. Логический процесс, который мы используем для такого объяснения, очень часто определяют как индуктивную, или логическую вероятность. Он характеризует определенный тип связи между посылками и заключением объяснения, т.е. экспланансом и экспланандумом. Эта вероятность по своему значению существенно отличается от вероятности статистической, с которой мы встречаемся при формулировке законов массовых случайных явлений в физике, биологии и социологии. Во избежание недоразумений следовало, быть может, просто называть логическую вероятность индукцией, но с этим термином также связаны нежелательные ассоциации. Дело в том, что в традиционной логике под индукцией обычно понимается процесс рассуждения, идущий от частного к общему.

В современной же индуктивной логике этим термином обозначается всякое рассуждение или умозаключение, посылки которого в той или иной степени подтверждают заключение, т.е. по сути дела вероятностное высказывание.

Важно также отметить, что формальная структура индуктивной вероятности хорошо описывается известными еще со времен Бернулли и Лапласа аксиомами исчисления вероятностей. Вот почему нам кажется целесообразным сохранить термин «логическая, или индуктивная, вероятность» при описании схемы индуктивного объяснения или предсказания (о чем подробнее будет сказано позже).

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

Большая посылка эксплананса такого объяснения представляет статистический закон, поэтому из него при фиксированных первоначальных условиях (меньшая посылка В_i) может быть выведено лишь индуктивное заключение об отдельном событии или явлении А. Это заключение имеет также вероятностный характер, но сама вероятность здесь существенно отличается от статистической, ибо она выражает непосредственно не информацию о реальных событиях, а характер логической связи между посылками и заключением индуктивного объяснения.

Поскольку заключение или экспланандум объяснения здесь логически не вытекает из посылок, а лишь в той или иной степени подтверждается ими, то в самой схеме мы отделяем эксплананс от экспланандума двойной чертой и дополнительно указываем на вероятнрстный характер заключения. Если величина этой вероятности, или степень подтверждения, является известной, то она может быть точно указана в самой символической записи. В этом случае экспланандум индуктивно-статистического объяснения можно записать в следующем виде: Р_инд(А/В_i)=k.

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

При индуктивном объяснении с самого же начала возникает вопрос о том, какую степень подтверждения или логической вероятности следует признать достаточной для объяснения. Очевидно, если эта вероятность будет не больше половины, то такое объяснение вряд ли можно считать достаточно обоснованным. Равным образом мы не признаем надежным предсказание, вероятность которого не превосходит половины. Это обстоятельство существенно ограничивает класс индуктивных объяснений.

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

И с теоретической и с практической точек зрения индуктивная модель объяснения играет существенную роль в науке. Часто она может значительно облегчить поиски более привычного дедуктивного объяснения, но во многих случаях сама проблема не допускает такого объяснения, и поэтому приходится обращаться к индукции и статистике.

В заключение остановимся на выяснении логической связи между дедуктивным и индуктивным объяснением.

Поскольку индуктивный вывод допускает более ослабленные требования, чем дедуктивный, то целесообразно рассматривать индукцию как более общий тип рассуждения. Соответственно такому подходу мы будем выражать статистические законы в форме обобщенной, вероятностной импликации, впервые введенной Г. Рейхенбахом, а обычные универсальные законы динамического типа — в виде общей импликации математической логики.

В статистическом законе, как и любом вероятностном утверждении, можно выделить две части: в первой из них — антецеденте — формулируются условия, при осуществлении которых с той или иной вероятностью может произойти интересующее нас событие случайного массового характера, т.е. консеквент импликации. Так как при статистической интерпретации речь идет не об индивидуальных событиях, а о классе подобных событий, то в вероятностной импликации мы должны рассматривать не отдельные высказывания, а классы высказываний, которые можно выразить с помощью пропозициональных функций, или функций-высказываний. Тогда саму вероятностную импликацию символически можно представить в следующем виде: (i)(x_i є A כּ y_i є B).

Универсальный квантор (i) перед импликацией показывает, что она распространяется на все случаи из некоторого класса событий. Антецедент х_i є A обозначает класс тех событий А, при осуществлении которых с вероятностью равной р возникает событие у из класса В:

y_i є В. Так, например, если рассматривать явления, связанные с радиоактивным распадом химических элементов (события класса A), то каждому элементу будет соответствовать определенная вероятность его превращения в другие элементы в течение некоторого времени, которую обычно характеризуют как период полураспада.

Существенное отличие вероятностной импликации от обычной состоит в том, что если в последнем случае истинность антецедента всегда влечет и истинность консеквента, то в первом случае истинный антецедент обеспечивает лишь определенную вероятность консеквента.

Если степень вероятности р будет равна 1, тогда вероятностная импликация превращается в обычную. Мы видим отсюда, что дедуктивное объяснение можно рассматривать как особый случай индуктивного, когда степень вероятности экспланандума становится равной 1 и, следовательно, вероятный вывод становится достоверным.

Индуктивные объяснения, степень вероятности которых приближается к так называемой практической достоверности, т.е. весьма близка к 1, хотя по своему результату сходны с дедуктивными, тем не менее составляют особый вид, и поэтому Гемпель совершенно правильно относит их именно к индуктивным. Дело в том, что несмотря на большую степень вероятности, их заключение в принципе может оказаться и неверным, так что здесь всегда имеется элемент неопределенности. Эта неопределенность будет возрастать по мере уменьшения величины вероятности. Поэтому индуктивные объяснения, степень вероятности заключения которых не превышает половины, на практике не будут считаться подлинными объяснениями.

5.4.4. Научное предсказание

Предвидение новых ситуаций, событий и явлений составляет важнейшую особенность человеческого познания и целенаправленной деятельности вообще. В элементарной форме эта особенность присуща и высшим животным, поведение которых строится на основе условных рефлексов. Однако о подлинном предвидении можно говорить лишь тогда, когда оно основывается на сознательном применении тех или иных закономерностей, выявленных в процессе развития науки и общественной практики.

Научные предсказания, опирающиеся на точно сформулированные законы и теории, генетически возникают из предвидений и эмпирических прогнозов, которые задолго до возникновения науки люди делали на основе простейшего обобщения своих наблюдений над явлениями природы. Такие прогнозы не отличались большой точностью, поскольку они строились на наблюдениях тех связей явлений, которые легче всего бросались в глаза.

Но уже здесь люди интуитивно сознавали закономерную связь между явлениями и их различными свойствами.

Так, предсказание погоды по форме облаков, характеру заката, движению ветра, температуре воздуха и другим приметам часто приводит опытных людей к правильным выводам. Однако такой прогноз в значительной мере основывается на знании не объективных законов природы, а скорее различных внешних проявлений этих закономерностей. Даже классическая метеорология свои прогнозы строит большей частью на основе эмпирического исследования распределения давлений воздуха, формы облаков, скорости движения ветра и некоторых других факторов. Естественно поэтому, что такие прогнозы могут делаться только на сравнительно короткое время, да и то не всегда сбываются. Причина этого состоит в том, что они не опираются на глубокие внутренние закономерности и теории, управляющие процессами формирования погоды в различных регионах земного шара. Поэтому современная теоретическая метеорология стремится открыть как раз именно такие законы, с помощью которых можно было составлять долгосрочные прогнозы. Этот пример достаточно ясно показывает, что надежность, точность и временные границы предсказания самым тесным образом зависят от характера законов или обобщений, используемых в процессе предсказания.

Как и при объяснении, так и при предсказании наиболее надежными являются заключения, опирающиеся на универсальные законы динамического типа. Такими являются, например, предсказания результатов движения различных небесных тел в астрономии и многие другие предсказания в так называемых точных науках.

Но и здесь часто приходится прибегать к вероятностностатистическим, или стохастическим предсказаниям (квантовая механика, теория «элементарных частиц», космология и др.). В биологии же и социальных науках удельный вес стохастических предсказаний неизмеримо выше.

Органическая связь между объяснением и предсказанием выражается не только в характере использования законов, но прежде всего в том, что объяснение служит основой для предвидения. Действительно, если мы можем объяснить сущность или причину возникновения того или иного явления, то мы всегда можем предсказать его появление. Как мы уже видели, Леверье и Адаме, объяснив иррегулярности в движении планеты Уран, предсказали существование новой, до этого неизвестной планеты Нептун. Д.И. Менделеев, открыв свой знаменитый периодический закон, смог объяснить химические свойства элементов. Опираясь на это, он предсказал существование новых химических элементов и приблизительно верно описал их свойства. Число подобных примеров можно было увеличить. Все они свидетельствуют о том, что подлинно научное объяснение обладает потенциальной предсказывающей силой. Этот вывод получил аргументированное обоснование в известной статье К. Гемпеля и П. Оппенгейма «Логика объяснения», где они подчеркивают, что в той мере, в какой мы в состоянии объяснить эмпирические факты, мы можем достичь высшей цели научного исследования, а именно — не просто регистрировать явления нашего опыта, но познать, опираясь на них, теоретические обобщения, дающие нам возможность предвидеть новые события.

Наконец, неразрывная связь между объяснением и предсказанием находит свое выражение в одинаковой логической структуре процессов объяснения и предсказания.

При рассмотрении дедуктивной модели научного объяснения в качестве иллюстрации был приведен пример с объяснением иррегулярностей в движении планеты Уран. Результатом этого объяснения было предсказание существования новой планеты. Этот вывод логически следовал из соответствующих посылок, т.е. универсальных законов механики и закона всемирного тяготения, а также специфических характеристик, относящихся к параметрам движения планет и эмпирически установленным иррегулярностям в движении Урана. В других случаях объяснение, как правило, относится к уже известным явлениям и событиям. Все это не сказывается на логической структуре. Поэтому мы можем рассматривать дедуктивную модель предсказания как дедуктивный вывод, посылками которого служат, с одной стороны, универсальные законы динамического типа, а с другой — некоторые конкретные условия, характеризующие связь между общими и единичными утверждениями. По аналогии с объяснением все эти посылки можно было бы назвать проектансом, т.е. утверждениями, на которых базируется предсказание. Само же заключение будет тогда проектандумом. Аналогичные замечания можно сделать относительно стохастических предсказаний, которые основываются на статистических законах и обобщениях и заключение которых имеет индуктивный (вероятностный) характер.

Тождественность формальной структуры объяснения и предсказания не означает, конечно, что эти методы исследования не различаются По своей природе и функциям.

Объяснения относятся к событиям, явлениям, закономерностям уже известным, либо существующим в настоящее время, либо существовавшим в прошлом. В отличие от этого предсказание делается относительно либо будущих явлений и событий, либо явлений хотя и существующих, но до сих пор не обнаруженных. И в том и в другом случае утверждение, формулирующее предсказание, имеет неопределенный характер, ибо его истинность или ложность может быть обнаружена лишь впоследствии.

Здесь возникает и различие между логической силой законов, используемых для объяснения и предсказания.

В то время как для объяснения необходимо привлекать наиболее глубокие теоретические законы, для предсказания часто достаточно эмпирических законов и обобщений. Все эти и подобные им соображения, не говоря уже о соображениях философского характера, послужили основой дискуссии, которая развернулась вокруг проблемы о симметрии между объяснением и предсказанием.

⇐ Предыдущая 8 9 10 11 121314 15 16 17 Следующая ⇒