Умозаключения индукции и аналогии

Индуктивные умозаключения - это умозаключения, в которых из частных посылок делают общий вывод. Различают полную индукцию - умозаключение, в котором общий вывод делается на основе учета всех частных посылок относительно всего множества предметов мысли (очевидно, что полная эмпирическая индукция возможна лишь в случае конечного счетного множества объектов в ее предметной области) и неполную индукцию, в которой общий вывод делается на основании частных посылок относительно подмножества предметов мысли.

Полная индукцияНеполная индукция

S1 Р Здесь вывод достоверен. S1 - Р Здесь вывод имеет

S2 Р Не так часто может быть S2 - Р вероятностный ха -

S3 Р использована в нетриви -... рактер. Применяется

... альных случаях Sm - Р намного чаще

Sn Р, где n - объем множества S1, S2... Sm - лишь часть объема S

Все S есть Р объектов S индукции (Вероятно) все S есть Р

Различают популярную и научную неполную индукцию. В популярной (обыденной) индукции общий вывод строится на основании лишь того, что из всех первых попавшихся случаев (фактов) не встретилось ни одного, противоречащего обобщению. Для популярной индукции характерна неупорядоченность (бессистемность) отбора фактов в обоснование обобщения и отсутствие анализа существенности признака, по которому производится обобщение. Это приводит к ненадежности выводов, причем неконтролируемой ненадежности, поскольку невозможно оценить меру достоверности (вероятность истинности) вывода. Так, долгое время считалось истинным суждение “все лебеди белые”, пока в Австралии не обнаружили черных лебедей, обладавших всеми характерными существенными признаками этого вида птиц. Для научной индукции характерна систематичность и методичность отбора данных для обобщения, выраженных в наборе суждений, обосновывающих вывод, стремление использовать в конкретных обобщениях знание сущностных свойств и закономерностей предметной области, законов статистики. Так, к научной индукции можно отнести многообразные статистические методы, широко используемые в науке и практике. В них акцент делается на организации обосновывающих вывод выборок данных опыта (результатов наблюдений, экспериментов, испытаний продукции при контроле ее качества, социологических опросов и т.д.) таким образом, чтобы максимально корректно можно было применить точные методы математической статистики. Другое направление научной индукции, которое условно можно назвать аналитическим, было предложено и довольно подробно разработано английским философом Ф.Бэконом (1561 - 1626) и носит его имя (“индукция Бэкона - Милля). Его основу составляют четыре метода научной индукции, сформулированные еще Бэконом: единственного сходства, единственного различия, сопутствующих изменений, остатков, а также объединенный метод сходства - различия (подробнее см., напр., [1, с. 83 - 86]). В этой методологии акцент делается на анализе существенности признаков, причинных взаимосвязей, сохранении или несохранении признаков при вариации условий и т.п.

Умозаключение по аналогии - умозаключение, в котором на основании сходства предметов мысли в одних признаках делается вывод о сходстве этих предметов в других признаках.

А имеет признаки a, b, c, d a, b, c - общие признаки

В имеет признаки a, b, c d - переносимый

(экстраполируемый)

Вероятно, В имеет признак d

Аналогия эффективна, если общие признаки сравниваемых предметов разнообразны и существенны и есть основания считать, что они обеспечат сходство и по интересующему признаку.

Логика установления и уточнения аналогий исключительно значима для человеческой деятельности, поскольку аналогии широко используются в самых разнообразных ее областях как в теоретической сфере - начиная с процесса творческого продуцирования новых идей и кончая точными методами математического моделирования, так и в практике, а также в прикладных исследованиях, непосредственно с ней связанных, - сравнительная оценка с существующими функциональными аналогами при разработке новых видов техники, сравнение с аналогичными товарами при купле - продаже, ссылки на прецедент в политике и правовой сфере, вообще в социальном управлении и организации и т.п. В то же время на общетеоретическом уровне логические основы заключений по аналогии разработаны пока недостаточно целостно и системно.

Особо следует сказать о математической индукции и математическом моделировании, которые относят к строгим и точным научным методам, тогда как индукция и аналогия в описанном смысле строгими выводами не являются. Первая представляет собой не столько индукцию, сколько дедукцию, основанную на свойствах натурального ряда и логической форме условно-категорического силлогизма. Это и обеспечивает ее строгий характер. Что касается математических моделей, то строгость расчетов относится лишь к соотношениям самой модели, тогда как ее предметная интерпретация или воплощение в материале, т.е. непосредственно сопоставление с аналогами в объективной реальности или создание реального аналога, всегда содержит ту или иную степень несоответствия, хотя и подвергающегося методичному анализу, оценке и контролю.

Литература

1. Кобзарь В.И. Основы логических знаний: Учеб. для студ. гум. фак-тов. Гл. 3 - 5. СПб.: Изд-во СПб ун-та, 1994. С. 47 - 51, 60 - 88.

2. Логика: Учеб. пособие / Под ред. Б.В.Ахлибининского / ГЭТУ. Гл.IV. СПб, 1995. С. 44 - 55.

3. Основные законы и формы мышления: Логический практикум / Под ред. М.Ю.Казаринова / ГЭТУ. Гл. IV. СПб, 1997. С. 44 - 59.

Дата добавления: 2015-06-27