Inductio — наведение), вид обобщения, связанный с предвосхищением результатов

наблюдений и

экспериментов на основе данных опыта. В И. данные опыта «наводят» на общее, или

индуцируют

общее, поэтому индуктивные обобще- -ния обычно рассматривают как опытные истины

или

эмпирич. законы. По отношению к бесконечности охватываемых законом явлений

фактич. опыт

ИНДУКЦИЯ 207

всегда незакончен и неполон. Эта особенность опыта входит в содержание И., делая её проблематичной: нельзя с достоверностью говорить об истинности индуктивного обобщения или о его логич. обоснованности, поскольку никакое конечное число подтверждающих наблюдений «... само по себе никогда не может доказать достаточным образом необходимость» (Э н-гельс Ф., см.

Маркс К. и Энгельс Ф., Соч., т. 20, с. 544). В этом смысле И. есть предвосхищение основания (petitio principii), на к-рое идут ради обобщений, принимая И. как истояник предположит. суждений — гипотез, к-рые затем проверяются или обосновываются в системе более «надёжных» принципов.

Объективной основой И. служат закономерности природы и общества; субъективной — познаваемость этих закономерностей с помощью логич. или статистич. схем «индуктивных умозаключений». Логич. схемы применяются в предположении, что явления (результаты наблюдений или экспериментов) не являются случайными; статистические, напротив, основываются на предположении о «слуяайности явлений». Статистич. гипотезы — это предположения о теоретич. законах распределения случайных признаков или оценки параметров, определяющих предполагаемые распределения в изуяаемых множествах. Задачей статистич. И. являются оценка индуктивных гипотез как функций выборочных характеристик и принятие или отклонение гипотез на основании этих характеристик.

Исторически первой схемой логич. И. является перечислительная (популярная) И. Она возникает, когда в частных случаях усматривается к.-л. регулярность (напр., повторяемость свойств, отношений и пр.), позволяющая построить достаточно представит. цепь единичных суждений, констатирующую эту регулярность. При отсутствии противоречащих примеров такая цепь становится формальным основанием для общего заключения (индуктивной гипотезы): то, что верно в n наблюдавшихся случаях, верно в следующем или во всех случаях, сходных с ними. Когда число всех сходных случаев совпадает с числом рассмотренных, индуктивное обобщение является исчерпывающим отчётом о фактах. Такую И. называют ? о л н о и, или совершенной, поскольку она выразима схемой дедуктивного вывода. Если же число сходных случаев конечно-необозримо или бесконечно, говорят о неполной И. Неполную И. называют н а у ч-н о и, если, кроме формального, даётся и реальное ос-нование И. путём доказательства неслучайности наблюдаемой регулярности, напр. путём указания причинно-следственных отношений (динамич. закономерностей), порождающих эту регулярность.

Схемы умозаключений, предлагаемые логикой И. для «улавливания» причинно-следств. отношений, называют индуктивными методами Бэкона — Милля; применение этих схем предполагает, в свою очередь, достаточно сильные абстракции, обоснование к-рых равносильно обоснованию неполной И.

Общепринятых способов обоснования логич. И. пока нет, как нет их и для

статистич. схем, к-рые

оправдываются только тем, что редко дают ошибочные результаты. Поскольку И.

сравнима с

принятием решения в условиях неопределённости, вероятностные критерии играют

заметную роль в

структуре т. н. индук-тивного поведения. Напр., индуктивную гипотезу принимают,

если известен

факт, индуцирующий её с большой вероятностью, и отклоняют, если такой факт

маловероятен. Но

вероятностные критерии не являются единственными. Статистикой подтверждающих

примеров

нельзя, напр., оправдать принятие естеств.-науч. законов, полученных путём И.,

априорная ве-

роятность к-рых пренебрежимо мала. Это, однако, HI·