3

Логика: философия вывода Индуктивный вывод

E. J. Lemmon. Beginning Logic. Cambridge. CUP Publisher. 2004. Chapter 6.

ИНДУКТИВНЫЙ ВЫВОД

Индуктивное умозаключение – это такая форма абстрактного мышления, в которой мысль развивается от знания меньшей степени общности к знанию большей степени общности. А заключение, вытекающее из посылок, носит преимущественно вероятный характер.

Виды индукции

В зависимости от характера исследования различают полную и неполную индукцию.

Полная индукция – это умозаключение, в котором общее заключение делается на основе изучения всех предметов или явлений данного класса. В этом случае рассуждение имеет следующую схему:

S₁ – P

S₂ – P

S₃ – P

S _n – P

Только S₁, S_2, S₃ … S _n составляет класс К

Следовательно, каждый элемент класса К – З

Полная индукция дает достоверное знание, так как заключение делается только о тех предметах или явлениях, которые перечислены в посылках. Но область применения полной индукции весьма ограничена.

Полную индукцию можно применить, когда появляется возможность иметь дело с замкнутым классом предметов, число элементов в котором является конечным и легко обозримым. Она предполагает наличие следующих условий:

а) точное знание числа предметов или явлений, подлежащих изучению;

б) убеждение, что признак принадлежит каждому элементу класса;

в) небольшое число элементов изучаемого класса;

г) целесообразность и рациональность.

Однако в большинстве случаев приходится иметь дело с такими однородными фактами, количество которых не ограничено или которые не все доступны в настоящее время для непосредственного изучения. Вот почему в таких случаях прибегают к использованию неполной индукции, которая на практике применяется значительно шире, чем полная.

Неполная индукция – это умозаключение, в котором на основе повторяемости признака у некоторых явлений определенного класса делается вывод о принадлежности этого признака всему классу явлений. Неполная индукция имеет следующую схему рассуждения:

S₁ – P

S₂ – P

S₃ – P

S _n – P

Только S₁, S_2, S₃ … S _n составляет класс К

Вероятно, каждый элемент класса К – Р

Неполная индукция часто применяется в реальной жизни, так как позволяет делать заключения на основе анализа определенной части данного класса предметов, экономит время и силы человека. Правда, в этом случае мы получаем вероятностное заключение, которое в зависимости от вида неполной индукции будет колебаться от менее вероятностного к более вероятностному.

По способам обоснования заключения различают следующие виды неполной индукции: популярную и научную.

В популярной индукции на основе повторяемости одного и того же признака у некоторой части однородных предметов и при отсутствии противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком. Степень вероятности истинного заключения в популярной индукции невысока, так как неизвестно, почему дело обстоит так, а не иначе.

Выводы популярной индукции – часто начальный этап формирования гипотезы. Главная ее ценность заключается в том, что она является одним из эффективных средств здравого смысла и дает ответы во многих жизненных ситуациях, причем нередко там, где применение науки необязательно. На основе популярной индукции в массовом сознании сформулировано немало примет, пословиц и поговорок. Например, «Старый друг лучше новых двух» и другие.

Эффективность популярной индукции во многом зависит от того, насколько число случаев, закрепленных в посылках, по возможности будет: а) больше, б) разнообразнее, в) типичнее.

Научной индукцией называется умозаключение, в посылках которого наряду с повторяемостью признака у некоторых явлений класса содержится информация о зависимости этого признака от определенных свойств явления.

Если в популярном индуктивном обобщении вывод опирается на повторяемость признака, то научная индукция не ограничивается такой простой констатацией, а систематически исследует само явление, которое рассматривается как сложное, состоящее из ряда относительно самостоятельных компонентов или обстоятельств. Применение научной индукции позволило открыть и сформулировать научные законы, например, физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и другие.

Необходимо иметь в виду, что на характере вывода отрицательно сказываются упущение следующих основных требований научной индукции:

а) планомерный и методичный отбор предметов для исследования;

б) установление их существенных свойств, необходимых для самих предметов и важных для практики;

в) раскрытие внутренней обусловленности этих свойств (признаков);

г) сопоставление полученного вывода с другими однотипными положениями науки в данной области знания.

Выводы научной индукции не только дают обобщенное знание, но и раскрывают причинную связь, что представляет особую ценность процесса познания.

Индуктивные методы установления

причинно-следственных связей

Причингой называется такая объективная связь между двумя явлениями. Когда одно из них вызывает другое – следствие. В логике разработано несколько методов установления причинной связи между явлениями: метод сходства, метод различия, соединенный метод сходства и различия, метод сопутствующих изменений и метод остатков.

Метод сходства: если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, то это обстоятельство, вероятно, и есть причина (часть причины) данного явления. Схематично:

При условиях ABC возникает явление a

При условиях ADE возникает явление a

При условиях AFQ возникает явление a

Вероятно, обстоятельство A есть причина a

Возможная логическая ошибка при применении метода: неполный перечень условий.

Метод различия: если случай, в котором исследуемое явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, отличаются только одним обстоятельством, вероятно, то последнее и есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схематично:

При условиях ABC возникает явление a

При условиях BCD не возникает явление a

Вероятно, обстоятельство A есть причина a

Метод различия считается одним из самых надежных среди других методов научной индукции, особенно в естественнонаучных исследованиях. Однако в случаях, когда изучаются явления, связанные с человеком, с его сознанием и психикой этот метод дает только вероятностное знание.

Соединенный метод сходства и различия: если два случая возникновения исследуемого явления сходны в том, что в них присутствует одно и то же обстоятельство, а два и более случая невозникновения явления сходны в том, что в них отсутствует то же самое обстоятельство, то можно с некоторой степенью вероятности заключить, что это обстоятельство, в котором разнятся оба ряда случаев, есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схематично:

A B C вызывают P

M K B вызывают P

A C не вызывают P

M K не вызывают P

По-видимому, B является причиной P

Метод сопутствующих изменений: если какое-либо явление изменяется определенным образом всякий раз, когда изменяется предшествующее ему явление, то эти явления, вероятно, находятся в причинной связи друг с другом. Схематично:

При условиях A₁ BC возникает явление a

При условиях A₂ BC возникает явление a

При условиях A₃ BC возникает явление a

Вероятно, обстоятельство A есть причина a

Данный метод можно использовать не всегда, а только в тех ситуациях, где есть возможность точно зафиксировать изменение количества предполагаемых причины и следствия. А это по преимуществу можно сделать в естественных и технических науках.

Метод остатков: если из сложного явления (abc), вызываемого комплексом обстоятельств (ABC), вычесть изученную часть, зависящую от уже известных обстоятельств, то остаток этого явления будет следствием оставшихся из комплекса ABC обстоятельств. Схематично:

Явление abc вызывается обстоятельствами ABC

Часть b явлении abc вызывается обстоятельством B

Часть c явления abc вызывается обстоятельством C

Вероятно, часть a явления abc находится в причинной связи

С обстоятельством A

Метод остатков применяется тогда, когда мы имеем сложные условия какого-либо сложного действия, при этом и в этих условиях, и в действии четко различаются их компоненты. Тогда можно отделить влияние отдельных условий на отдельные компоненты действия.

В качестве примера рассмотрим следующее рассуждение. Увеличение населения страны зависит от двух основных факторов: 1) естественного прироста населения (то есть разности между рождаемостью и смертностью) и 2) социального движения населения (то есть разности между эмиграцией и иммиграцией). Если известна интенсивность общего роста и естественного прироста, то можно получить посредством вычитания из общего прироста населения результаты воздействия естественного прироста населения и таким образом получить величину социального прироста населения.

Однако эффективность этого метода в большей степени зависит от того, можем ли мы считать условия, составляющие сложную причину независимыми. Если они зависят друг от друга, то вероятность заключения по методу остатков намного уменьшается.

Таким образом, рассмотренные методы установления причинных связей по своей логической структуре относятся к сложным рассуждениям, в которых собственно индуктивные обобщения строятся с использование дедуктивных выводов. Опираясь на свойства причинной связи, дедукция выступает логическим средством исключения случайных обстоятельств, тем самым она логически корректирует и направляет индуктивное обобщение.