Индуктивные умозаключения и их виды

Логическая природа индукции

Дедуктивные умозаключения позволяют выводить из истин­ных посылок при соблюдении соответствующих правил истинные заключения. Индуктивные умозаключения обычно дают нам не достоверные, а лишь правдоподобные заключения.

В определении индукции в логике выявляются два подхода. 1. В традиционной (не в математической) логике индукцией назы­вается умозаключение от знания меньшей степени общности к новому знанию большей степени общности (т. е. от отдельных частных случаев мы переходим к общему суждению). 2. В со­временной математической логике индукцией называют умозак­лючение, дающее вероятное суждение.

Общее в природе и обществе не существует самостоятельно, до и вне отдельного, а отдельное не существует без общего; общее существует в отдельном, через отдельное, т. е. проявляет­ся в конкретных предметах. Поэтому общее, существенное, по­вторяющееся и закономерное в предметах познается через изуче­ние отдельного, и одним из средств познания общего выступает индукция. В зависимости от избранного основания выделяют индукцию полную и неполную. По другому основанию выделяют математическую индукцию.

Полной индукцией называется такое умозаключение, в кото­ром общее заключение о всех элементах класса предметов дела­ется на основании рассмотрения каждого элемента этого класса.

Заключение может быть сделано из единичных суждений, как это видно из приведенного ниже умозаключения. Явление, о ко­тором пойдет речь, образно называют «парадом» планет. Один раз в 179 лет все планеты располагаются вместе по одну сторону от Солнца в секторе с углом примерно в 95 градусов. В послед­ний раз это явление наблюдалось в 1982 г.

Земля в 1982 г. была расположена вместе с другими планетами по одну сторону от Солнца в секторе с углом приблизительно в 95 градусов.

Марс в 1982 г. был расположен вместе с другими планетами по одну сторону от Солнца в секторе с углом приблизительно 95 градусов

………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………………

Меркурий в 1982 г. был расположен вместе с другими планетами по одну сторону от Солнца в секторе с углом приблизительно 95 градусов.

Земля, Марс, Венера, Нептун, Плутон, Сатурн, Уран, Юпитер, Меркурий — планеты Солнечной системы.

________________________________________________________________________________________________________

Все планеты Солнечной системы в 1982 г. были расположены вместе по одну сторону от Солнца в секторе с углом приблизительно 95 градусов.

 

Заключение по полной индукции может быть сделано не только из единичных, но и из общих суждений.

К полной индукции относится доказательство по случаям. Много примеров доказательства по случаям предоставляет математика, в том числе ее школьный курс. Пример дока­зательства разбором случаев дает теорема: «Объем прямо­угольного параллелепипеда равен произведению трех его из­мерений» (v — abc). При доказательстве этой теоремы рас­сматриваются особо следующие три случая: 1) измерения вы­ражаются целыми числами; 2) измерения выражаются дроб­ными числами; 3) измерения выражаются иррациональными числами.

Полная индукция дает достоверное заключение, поэтому она часто применяется в математических и в других строгих до­казательствах. Чтобы использовать полную индукцию, надо вы­полнить следующие условия:

1. Точно знать число предметов или явлений, подлежащих рассмотрению.

2. Убедиться, что признак принадлежит каждому элементу этого класса.

 

Математическая индукция

Один из важнейших методов доказательства в математике основан на аксиоме (принципе) математической индукции. Пусть 1) свойство А имеет место при n — 1; 2) из предположения о том, что свойством А обладает какое-либо натуральное число л, сле­дует, что этим свойством А обладает и число n +1. Тогда делаем заключение, что свойством А обладает любое натуральное число.

Математическая индукция используется при выведении ряда формул арифметической и геометрической прогрессии, формул бинома Ньютона и др.

 

ВИДЫ НЕПОЛНОЙ ИНДУКЦИИ

 

Неполная индукция применяется в тех случаях, когда мы, во-первых, не можем рассмотреть все элементы интересующего нас класса явлений; во-вторых, если число объектов либо бес­конечно, либо конечно, но достаточно велико; в-третьих, рас­смотрение уничтожает объект (например, «Все деревья имеют корни»). Тогда мы рассматриваем не все случаи изучаемого явления, а заключение делаем для всех. Например, при нагрева­нии мы наблюдаем расширение азота, кислорода, водорода и де-аем заключение, что все газы при нагревании расширяются. Один из видов неполной индукции — научная индукция — имеет очень большое значение, так как позволяет формулировать общие суждения.

По способам обоснования заключения неполная индукция делится на три вида.

 

I вид. Индукция через простое перечисление (популярная индукция)

На основании повторяемости одного и того же признака у рада однородных предметов и отсутствия противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком. Так, например, на основе популярной индукции раньше считали, что все лебеди белые, до тех пор пока не встретили в Австралии черных лебедей. Такая индукция дает заключение вероятное, а не достоверное. Характерной и очень распространенной ошибкой является «поспешное обобщение». Например, столкнувшись несколько раз с ошибками в свиде­тельских показаниях, говорят: «Все свидетели ошибаются», или ученику заявляют: «Ты ничего не знаешь по данному вопросу» и т. п.

На основе популярной индукции народ вывел немало полез­ных примет: ласточки низко летают — быть дождю; если крас­ный закат солнца, то завтра будет ветреный день, и др.

 

II вид. Индукция через анализ и отбор фактов

В популярной индукции наблюдаемые объекты выбираются случайно, без всякой системы. В индукции через анализ и отбор фактов стремятся исключить случайность обобщений, так как изучаются планомерно отобранные, наиболее типичные предме­ты — разнообразные по времени, способу получения и сущест­вования и другим условиям. Так вычисляют среднюю урожай­ность поля, судят о всхожести семян, о качестве больших партий товаров, составе найденных полезных ископаемых. Например, при изучении качества партии рыбных консервов банки берутся из разных холодильников, выпущенные в разные сроки, различ­ными заводами, из различных сортов рыбы.

С древности на основании многолетних наблюдений люди заметили, что серебро очищает питьевую воду. Соли серебра добавляли в составы, которыми лечили от ожогов. Постепенно люди пришли к выводу, что серебро обладает целебными свойст­вами, и этот вывод был получен на основе индукции через отбор. Впоследствии научные исследования показали, что серебро ак­тивирует кислород, уничтожающий бактерии, следовательно, первоначальный вывод оказался правильным.

 

Понятие вероятности

Различаются два вида понятия «вероятность» — объективная и субъективная вероятность. Объективная вероятность — понятие, характеризующее количественную меру возможности появ­ления некоторого события при определенных условиях. Этот вид вероятности дает характеристику объективным свойствам и отношениям массовых явлений случайного характера. Объективная вероятность выражается с помощью математической теории ве­роятностей. Например, вероятность выпадения «орла» при бро­сании монеты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании куба равна 1/6. Понятие математической вероятности можно плодотворно применять лишь к массовым явлениям, т. е. происходящим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определенного пола, появление определенной буквы в большом тексте, выпадение дождя, появ­ление дефектного изделия в отдельных видах массовой продук­ции и т. д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особен­ности субъективной, познавательной деятельности людей в усло­виях неопределенности. Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие годы значительно большее распрост­ранение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)». Здесь вероятность вы­ступает как мера субъективной уверенности. Последняя опреде­ляется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека информацией; во-вторых, психологическими особенностями че­ловека, которые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности наступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова: «очень вероятно», «маловероятно», «невероятно», «неправдопо­добно» и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посред­ством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1) количество исследованных экземпляров данного класса должно быть достаточно большим. Например, репрезентатив­ным считается опрос мнения определенного процента от количе­ства людей, составляющих данную группу; в каждом исследу­емом случае этот процент, это количество отобранных элементов класса будет иным;

2) элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть более разнообразными;

3) изучаемый признак, по которому классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов;

4) изучаемый признак должен быть существенным для пред­метов рассматриваемого класса.

Приведем примеры из социологических исследований, прово­димых, в частности, исреди молодежи.

Все множество социальных объектов, изучаемое в пределах, очерченных программой социологического исследования и территориалыю-временными границами, образует генеральную со­вокупность. Возможно сплошное обследование, но оно является примером полной индукции (например, всесоюзные переписи, проводившиеся ЦСУ при Совете Министров СССР в 1959 г. и 1979 г., или, например, изучение всех объектов в пределах данного региона, города, учреждения, школы и т. д.). Здесь же мы рассматриваем неполную индукцию. Примером ее является эмпирическое социологическое исследование, которое проводит­ся на некоторой части генеральной совокупности. Часть социа­льных объектов генеральной совокупности, выступающих в каче­стве объектов наблюдения, называется выборочной совокупно­стью. Модель (т. е. выборочная совокупность) по размеру, разу­меется, меньше, чем моделируемая (генеральная) совокупность. Чтобы лучше изучить все целое, надо более четко и правильно выбрать для изучения его часть, тогда будет меньше ошибок в заключениях о целом.

Существуют различные виды выборки: стихийная, квотная, вероятностная и др. При этом должны учитываться следующие требования: полнота, точность, адекватность, удобство работы, отсутствие дублирования единиц наблюдения. Основой могут служить алфавитные списки сотрудников учреждения, школы. Так, например, при изучении удовлетворенности трудом или при изучении социальной активности молодежи данного предприятия основой выборки служит список молодежи этого предприятия.

Под объемом выборки понимается общее число единиц на­блюдения, включенных в выборочную совокупность. Выборка должна быть достаточно большой; она зависит от степени однородности генеральной совокупности и от необходимой сте­пени точности выборочных результатов. Выборка, достаточная для изучения одного признака, может оказаться недостаточной для другого.

При выборке часто совершается ошибка, называемая «выбор себе подобных», которую нередко совершают интервьюеры — студенты, молодежь, берущие интервью чаще у тех, с кем им легче общаться, в результате этого часто завышается доля лиц с высшим образованием и молодых по возрасту.

При соответствующем виде выборки и выполнении условий ее осуществления повышается степень вероятности заключений по­средством индукции через анализ и отбор фактов.

 

III вид. Научная индукция

Научной индукцией называется такое умозаключение, в кото­ром на основании познания необходимых признаков или необ­ходимой связи части предметов класса делается общее заключе­ние обо всех предметах этого класса. Научная индукция, так же как полная индукция и математическая индукция, дает достоверное заключение. Достоверность (а не вероятность) заключений научной индукции, хотя она охватывает и не все предметы изуча­емого класса, а лишь их часть (и притом небольшую), объясняет­ся тем, что учитывается важнейшая из необходимых связей — причинная. С помощью научной индукции делается заключение: Всем людям для их жизнедеятельности необходима влага». I частности, Ю. С. Николаев и Е. И. Нилов в книге «Голодание ради здоровья» пишут, что человек без пищи (при полном голодании) может прожить 30—40 дней, а воду он должен пить ежедневно: без воды человек не может жить, ибо процесс обезвоживания организма человека ведет к нарушению внутриклеточ­ного обмена веществ, что приводит к гибели человека. Голодание же, проводимое под наблюдением врачей, наоборот, способствуют при многих заболеваниях (например, хроническом нефрите, гипертонической болезни, стенокардии, атеросклерозе, нейродер­мите, бронхиальной астме, шизофрении, общем ожирении и мно­гих других болезнях) выздоровлению при одноразовом или по­вторном длительном голодании. Этот вывод тоже был получен путем научной индукции.

Причиной излечивания этих болезней при длительном голода­нии является изумительная саморегуляция организма во время полного лечебного голода, когда осуществляется общебиологи­ческая перестройка организма больного человека. Обычное пере­едание, которое ежедневно задает огромную, совершенно ненуж­ную работу желудку и сердцу, — главная причина многих болез­ней, усталости, ранней дряхлости и преждевременной смерти.

Применение научной индукции позволило сформулировать научные законы, например физические законы Архимеда, Кеп­лера, Ома и др. Так, закон Архимеда есть проявление свойства всякой жидкости оказывать давление снизу вверх на погруженное в нее тело.

Научная индукция опирается не столько на большое число исследованных фактов, сколько на всесторонность их анализа и установление причинной зависимости, выделение необходимых признаков или необходимых связей предметов и явлений. Поэто­му научная индукция и дает достоверное заключение.

Философ С. А. Лебедев в результате изучения категории «ин­дукция» в истории философии и логики показал, что в процессе развития категории индукции произошло ее разделение на метод и вывод. Так рассматривали индукцию в Древней Греции Ари­стотель, в XIX в. — английский философ и экономист Дж. Ст. Милль и английский логик, экономист и статистик Ст. Джевонс. Индукция как метод научного познания — слож­ная содержательная операция, включающая в себя наблюдение, анализ, отбор материала, эксперимент и другие средства. Индукция как вывод относится к классу индуктивных умозаключений. Позднее индукция как вывод разделилась на формальную индукцию и материальную индукцию. Оба вида индукции обозначают любой вывод, посылки которого имеют менее общий характер, чем заключение. Отличие их в том, что первая не учитывает специфики содержания посылок (обыденное, философское, конк­ретно-научное и др.), а вторая учитывает, что имеет существенное значение.

Далее материальная индукция разделилась на научную и не­научную. Научная индукция в посылках опирается только на существенные связи и отношения, благодаря чему достоверность ее заключений носит необходимый характер (хотя она и является неполной индукцией). В современной логике термин «индукция» часто употребляют как синоним понятий «недемонстративный вывод», «вероятностный аргумент». Таковы системы индуктив­ной логики Р. Карнапа, Я. Хинтикки и других логиков. Но отож­дествление понятий «индукция», «индуктивный вывод» с поняти­ями «вероятностный вывод», «недемонстративный аргумент» ве­дет к терминологическому отождествлению разных понятий, так как гносеологическая проблематика индукции шире, чем пробле­матика вероятностных выводов.

Необходима четкая фиксация существенного различия клас­сического и современного понимания индукции, что важно для решения таких вопросов методологии, как индукция и проблема открытия научных законов, индукция и ее роль в жизни и др. Для различения двух смыслов индукции предполагают классическое понимание обозначить термином «индукция!» (сокращенно И ₁), а современное —- «индукция₂» (И ₂)⁶.