___Главный специалист по философии науки в промышленности нашей уникальной компании “ТехноИнжениринг.РФ” пишет:
___Основная модель научного предвидения требует более детальной проработки. Итак, в кратком и потому до некоторой степени огрубленном виде первую часть задач научного познания можно представить следующим образом: описать, чтобы объяснить и понять. А для чего объяснить и понять? – напрашивается вопрос. Тут прежде всего надо заметить, что каждая исследовательская функция ценна не только тем, что создает предпосылки для выполнения какой-то другой функции (других функций), но и сама по себе, т.е. обладает определенной самоценностью. А теперь можно и ответить на напросившийся вопрос – чтобы предвидеть (предсказывать).
___Гемпель и Оппенгейм проанализировали предвидение точно с той же тщательностью, что и объяснение, хотя и посвятили первому из них всего несколько строк. Странно? Ничуть. Вот эти строки: “Отметим здесь, что тот же самый формальный анализ… применяется к научному предсказанию так же, как и к объяснению. Различие между ними имеет прагматический характер. Если Е дано, т.е. если мы знаем, что явление, описываемое посредством Е, произошло и впоследствии дается соответствующий ряд положений, то мы говорим об объяснении данного явления. Если даны последние положения, а Е выводится до возникновения описываемого им явления, то мы говорим о предсказании. Можно сказать, следовательно, что объяснение не является полностью адекватным, если его эксплананс, при учете времени, не может служить основанием предсказания рассматриваемого явления. Следовательно, что бы ни было сказано в этой статье о логических характеристиках объяснения или предсказания, будет применимо к другому, даже если будет упомянуто только одно из них.
___Именно эта потенциальная предсказывающая сила и придает научному объяснению его значимость: только в той степени, в какой мы способны объяснять эмпирические факты, мы можем достигнуть высшей цели научного исследования, а именно не просто протоколировать явления нашего опыта, но понять их путем обоснования на них теоретических обобщений, которые дают нам возможность предвидеть новые события и контролировать, по крайней мере до некоторой степени, изменения в нашей среде”. Как видим, первое, что стремятся сделать Гемпель и Оппенгейм, это сопоставить структуры уже готовых, завершенных процедур объяснения и предвидения. Они утверждают, что эти структуры тождественны. И в самом деле, если преобразовать попперовский пример с нитью так, чтобы он выражал уже построенное предвидение. Здесь еще не существующее событие е, представляемое положением Е, предсказывается путем апелляции к уже существующему и наблюдаемому событию с (описано фактуальным положением С) и к причинно-следственному закону, согласно которому события типа с всегда (с необходимостью) вызывают к жизни (являются причиной) события типа е. И теперь, как и в случае с объяснением, явно видны две части. С одной стороны, это – положение о будущем событии (Е) (назовем его “прогнозом”), а с другой – положения, на базе которых Е получено (С и З) (обозначим их термином “основания предвидения”).
___Структура процесса предвидения очень громоздка. В приведенном рассуждении Гемпель и Оппенгейм позволили себе совершить отход от чисто логического (строгий логик поправил бы нас – от чисто синтаксического и семантического) анализа науки и – пусть совсем слегка и походя, – но коснуться вопроса о структурах самих исследовательских процессов в объяснении и предвидении; причем сразу обнаружилось, что эти-то структуры весьма различны и, как кажется, в определенном смысле даже противоположны* . И верно, в объяснении мы шли от изначально заданного заключения (Е) к поиску таких посылок, из которых его можно было бы вывести дедуктивно. В предвидении же нам с самого начала даны посылки (основания предвидения) и нужно обычным логическим путем получить из них заключение (прогноз). Иными словами, если в объяснении направление исследовательского процесса было противоположно направлению логического вывода, то в предвидении эти направления совпадают.
___Но не значит ли это, что теперь число трудностей, стоящих перед исследователем, существенным образом сокращено, а точнее сказать, сведено к нулю, что теперь от него требуется лишь владение техникой логического вывода, т.е. то, в чем его легко заменит достаточно простая вычислительная машина? Нет, конечно. Прежде всего, дело обстоит несколько сложнее, чем изобразили эти авторы. Совсем не обязательно заданы сразу все основания предвидения. Чаще всего исследователю известны лишь начальные условия – некоторое конкретное (наличное или уже случившееся) событие с. Его еще надо описать и получить положение о начальных условиях (С). Конечно, описание могло быть уже произведено кем-то другим, но это не всегда облегчает работу. Иногда, напротив, затрудняет ее. Ведь от того, как описано событие, каким языком, насколько точно и т.д., зависит дальнейший ход исследовательского процесса и прежде всего – следующий и самый ответственный шаг, а именно подбор нужного научного закона.
___Здесь тоже приходится сначала строить схему искомого закона. Только теперь, учитывая, что изначально нам известно С, она будет иметь вид: “Всегда, если С, то…”. Далее опять-таки приходится припоминать научные законы, удовлетворяющие этой схеме. И опять может оказаться, что удается припомнить несколько подобных законов. (Как это возможно? Очень просто: если в случае объяснения это имело место вследствие того феномена, что называется “множественностью причин” – “одно и то же следствие может вызываться различными причинами”, то теперь бал правит феномен “множественности следствий” – “одна и та же причина может вызывать различные следствия”). Припомнив законы “Всегда, если С, то А”, “Всегда, если С, то В”, “Всегда, если С, то Е” и поочередно используя каждый из них в качестве посылки совместно с С, посредством дедуктивного вывода получаем ряд прогнозов – А, В и Е.
___Как видим, исследователю приходится заниматься далеко не только игрой в дедуктивный логический вывод. Более очевидным это становится, если припомнился закон качественно иного вида, чем все эти, а именно статистический “Если С, то с вероятностью р Е”. Даже если значение р велико (близко к единице), прогноз Е (если нам нужен именно такой прогноз) получается уже не тривиальным и –надежным дедуктивным способом, а индуктивным, ибо дедуктивно из такого закона и положения С можно вывести лишь прогноз вида “Е с вероятностью р”. И, наконец, еще более очевидной нетривиальность процесса предвидения оказывается в тех случаях, когда вообще не удается припомнить никакого закона. Тогда, как и в случае объяснения, его придется просто открыть. Сказанное позволяет сделать вывод, что “основная модель научного предвидения” в общем и целом все-таки имеет право (во всяком случае право неизмеримо большее, чем у “основной модели научного объяснения”) называться “дедуктивной”. Но столь же позволено сделать и тот вывод, что ее вряд ли можно называть “основной”. Этому препятствует существование индуктивных предвидений и, добавим, их очень широкая распространенность в практике научно-исследовательской деятельности (как правило, более широкая, чем дедуктивных; кстати, мы здесь продемонстрировали лишь одну из их многочисленных разновидностей).
___
_____________________________________________
___Основная модель научного предвидения требует более детальной проработки. Итак, в кратком и потому до некоторой степени огрубленном виде первую часть задач научного познания можно представить следующим образом: описать, чтобы объяснить и понять. А для чего объяснить и понять? – напрашивается вопрос. Тут прежде всего надо заметить, что каждая исследовательская функция ценна не только тем, что создает предпосылки для выполнения какой-то другой функции (других функций), но и сама по себе, т.е. обладает определенной самоценностью. А теперь можно и ответить на напросившийся вопрос – чтобы предвидеть (предсказывать).
___Гемпель и Оппенгейм проанализировали предвидение точно с той же тщательностью, что и объяснение, хотя и посвятили первому из них всего несколько строк. Странно? Ничуть. Вот эти строки: “Отметим здесь, что тот же самый формальный анализ… применяется к научному предсказанию так же, как и к объяснению. Различие между ними имеет прагматический характер. Если Е дано, т.е. если мы знаем, что явление, описываемое посредством Е, произошло и впоследствии дается соответствующий ряд положений, то мы говорим об объяснении данного явления. Если даны последние положения, а Е выводится до возникновения описываемого им явления, то мы говорим о предсказании. Можно сказать, следовательно, что объяснение не является полностью адекватным, если его эксплананс, при учете времени, не может служить основанием предсказания рассматриваемого явления. Следовательно, что бы ни было сказано в этой статье о логических характеристиках объяснения или предсказания, будет применимо к другому, даже если будет упомянуто только одно из них.
___Именно эта потенциальная предсказывающая сила и придает научному объяснению его значимость: только в той степени, в какой мы способны объяснять эмпирические факты, мы можем достигнуть высшей цели научного исследования, а именно не просто протоколировать явления нашего опыта, но понять их путем обоснования на них теоретических обобщений, которые дают нам возможность предвидеть новые события и контролировать, по крайней мере до некоторой степени, изменения в нашей среде”. Как видим, первое, что стремятся сделать Гемпель и Оппенгейм, это сопоставить структуры уже готовых, завершенных процедур объяснения и предвидения. Они утверждают, что эти структуры тождественны. И в самом деле, если преобразовать попперовский пример с нитью так, чтобы он выражал уже построенное предвидение. Здесь еще не существующее событие е, представляемое положением Е, предсказывается путем апелляции к уже существующему и наблюдаемому событию с (описано фактуальным положением С) и к причинно-следственному закону, согласно которому события типа с всегда (с необходимостью) вызывают к жизни (являются причиной) события типа е. И теперь, как и в случае с объяснением, явно видны две части. С одной стороны, это – положение о будущем событии (Е) (назовем его “прогнозом”), а с другой – положения, на базе которых Е получено (С и З) (обозначим их термином “основания предвидения”).
___Структура процесса предвидения очень громоздка. В приведенном рассуждении Гемпель и Оппенгейм позволили себе совершить отход от чисто логического (строгий логик поправил бы нас – от чисто синтаксического и семантического) анализа науки и – пусть совсем слегка и походя, – но коснуться вопроса о структурах самих исследовательских процессов в объяснении и предвидении; причем сразу обнаружилось, что эти-то структуры весьма различны и, как кажется, в определенном смысле даже противоположны* . И верно, в объяснении мы шли от изначально заданного заключения (Е) к поиску таких посылок, из которых его можно было бы вывести дедуктивно. В предвидении же нам с самого начала даны посылки (основания предвидения) и нужно обычным логическим путем получить из них заключение (прогноз). Иными словами, если в объяснении направление исследовательского процесса было противоположно направлению логического вывода, то в предвидении эти направления совпадают.
___Но не значит ли это, что теперь число трудностей, стоящих перед исследователем, существенным образом сокращено, а точнее сказать, сведено к нулю, что теперь от него требуется лишь владение техникой логического вывода, т.е. то, в чем его легко заменит достаточно простая вычислительная машина? Нет, конечно. Прежде всего, дело обстоит несколько сложнее, чем изобразили эти авторы. Совсем не обязательно заданы сразу все основания предвидения. Чаще всего исследователю известны лишь начальные условия – некоторое конкретное (наличное или уже случившееся) событие с. Его еще надо описать и получить положение о начальных условиях (С). Конечно, описание могло быть уже произведено кем-то другим, но это не всегда облегчает работу. Иногда, напротив, затрудняет ее. Ведь от того, как описано событие, каким языком, насколько точно и т.д., зависит дальнейший ход исследовательского процесса и прежде всего – следующий и самый ответственный шаг, а именно подбор нужного научного закона.
___Здесь тоже приходится сначала строить схему искомого закона. Только теперь, учитывая, что изначально нам известно С, она будет иметь вид: “Всегда, если С, то…”. Далее опять-таки приходится припоминать научные законы, удовлетворяющие этой схеме. И опять может оказаться, что удается припомнить несколько подобных законов. (Как это возможно? Очень просто: если в случае объяснения это имело место вследствие того феномена, что называется “множественностью причин” – “одно и то же следствие может вызываться различными причинами”, то теперь бал правит феномен “множественности следствий” – “одна и та же причина может вызывать различные следствия”). Припомнив законы “Всегда, если С, то А”, “Всегда, если С, то В”, “Всегда, если С, то Е” и поочередно используя каждый из них в качестве посылки совместно с С, посредством дедуктивного вывода получаем ряд прогнозов – А, В и Е.
___Как видим, исследователю приходится заниматься далеко не только игрой в дедуктивный логический вывод. Более очевидным это становится, если припомнился закон качественно иного вида, чем все эти, а именно статистический “Если С, то с вероятностью р Е”. Даже если значение р велико (близко к единице), прогноз Е (если нам нужен именно такой прогноз) получается уже не тривиальным и –надежным дедуктивным способом, а индуктивным, ибо дедуктивно из такого закона и положения С можно вывести лишь прогноз вида “Е с вероятностью р”. И, наконец, еще более очевидной нетривиальность процесса предвидения оказывается в тех случаях, когда вообще не удается припомнить никакого закона. Тогда, как и в случае объяснения, его придется просто открыть. Сказанное позволяет сделать вывод, что “основная модель научного предвидения” в общем и целом все-таки имеет право (во всяком случае право неизмеримо большее, чем у “основной модели научного объяснения”) называться “дедуктивной”. Но столь же позволено сделать и тот вывод, что ее вряд ли можно называть “основной”. Этому препятствует существование индуктивных предвидений и, добавим, их очень широкая распространенность в практике научно-исследовательской деятельности (как правило, более широкая, чем дедуктивных; кстати, мы здесь продемонстрировали лишь одну из их многочисленных разновидностей).
___
_____________________________________________
P.S.
___Уважаемый читатель!!! Уверен, что эта интересная информация будет очень полезна для Вас, избавив от множества проблем в повседневной жизни. В знак благодарности, прошу Вас поощрить скромного автора незначительной суммой денег.
___Конечно, Вы можете этого и не делать. В то же время подмечено, что в жизни есть баланс. Если сделать кому-то добро, то оно вернётся к Вам через определённое время в несколько большем количестве. А если сделать человеку зло, то оно возвращается в очень скором времени и значительно большим.
___Предлагаю сделать свой посильный вклад (сумму можно менять):
___
____________________________________________
