Примеры индукции в логике

Из этой статьи вы узнаете, что большинство управленческих решений принимается на основе индуктивных (вероятностных) суждений, а также о том, как грамотно использовать понимание этого в повседневной практике.

Холмс: Ватсон! Взгляните на эти звезды и расскажите мне, какой вывод, используя дедуктивный метод, вы можете сделать.

Ватсон: Я вижу на небе миллионы звезд. А раз они существуют, значит, среди них, возможно, есть и планеты. Из чего мы, в свою очередь, делаем вывод, что некоторые из них напоминают нашу Землю. Следовательно, на каких-то из них может существовать жизнь.

Холмс: Ватсон, вы – идиот. Это означает, что у нас украли палатку.

Определение понятий «индукция» и «дедукция»

Возможно, вы удивились, встретив такой заголовок в блоге по менеджменту! Скоро вы поймете, какую огромную роль играет индукция в нашей жизни (не путайте понятие индукции в логике и магнитную индукцию :)).

Благодаря Артуру Конан Дойлу и его герою весь мир познакомился с дедуктивным методом. «Дедукция» из специального и известного только немногим термина превратилась в общеупотребительное и даже модное понятие.

Чего нельзя сказать об индукции. Вообще говоря, в логике существует два типа умозаключений: дедукция и индукция. В зависимости от того, существует ли между посылками, и заключением связь логического следования, можно выделить два вида умозаключений.

В дедуктивном умозаключении эта связь опирается на логический закон, в силу чего заключение с логической необходимостью вытекает из принятых посылок. Отличительная особенность такого умозаключения в том, что оно от истинных посылок всегда ведет к истинному заключению.

В индуктивном умозаключении связь посылок и заключения опирается не на закон логики, а на некоторые фактические или психологические основания, не имеющие чисто формального характера. В таком умозаключении заключение не следует логически из посылок и может содержать информацию, отсутствующую в них. Достоверность посылок, не означает поэтому, достоверности выведенного из них индуктивно утверждения. Индукция дает только вероятные, или правдоподобные, заключения, нуждающиеся в дальнейшей проверке.

Скачать заметку в формате Word

Прочитав эти строки, я в очередной раз убедился, как важны в нашей жизни определения. См. на эту тему, например, «Определение – ключ к овладению понятием» и «Использование методов менеджмента качества в работе оптовой торговой компании». До тех пор, пока я не познакомился с определением индукции (для лучшего понимания этого термина ниже я приведу несколько примеров), я «плавал», когда встречал упоминание о нем в литературе.

Примеры дедукции

Если идет дождь, земля мокрая

Все люди смертны. Все греки – люди. Следовательно, все греки – смертны.

Примеры индукции

Аргентина является республикой; Бразилия – республика; Венесуэла – республика; Эквадор – республика. Аргентина, Бразилия, Венесуэла, Эквадор – латиноамериканские государства. Все латиноамериканские государства являются республиками.

Италия – республика; Португалия – республика; Финляндия – республика; Франция – республика. Италия, Португалия, Финляндия, Франция – западноевропейские страны. Все западноевропейские страны являются республиками.

Индукция не дает полной гарантии получения новой истины из уже имеющихся . Максимум, о котором можно говорить, – это определенная степень вероятности выводимого утверждения. Так, посылки и первого и второго индуктивного умозаключения истинны, но заключение первого из них истинно, а второго – ложно. Действительно, все латиноамериканские государства – республики; но среди западноевропейских стран имеются не только республики, но и монархии, например Англия, Бельгия и Испания.

Почувствовали разницу? Ничего не вспомнили из вашей бизнес-практики на эту тему? Не делали ли вы ранее скоропалительных выводов на основе индукции?

Вот несколько примеров «работы» индукции: «Петров вчера не справился с производственным заданием. Петров сегодня не справился с заданием. Следовательно, Петров не способен выполнять производственные задания», «В марте объем продаж вырос. В апреле объем продаж вырос. Нас ждет дальнейший рост продаж», «Ранее мы всегда действовали таким образом, и это приносило успех. Зачем же менять подходы?»

Углубим наше понимание индукции, ознакомившись с определениями из Википедии:

В экономике: индукция – вид обобщения, связанный с предвосхищением результатов наблюдений и экспериментов на основе данных опыта. В индукции данные опыта «наводят» на общее, поэтому индуктивные обобщения рассматриваются обычно как опытные истины или эмпирические законы. Изучая финансово-хозяйственную деятельность ряда типичных российских предприятий, мы можем делать, например, выводы о закономерностях развития совокупности предприятий.

В логике: полная индукция – метод доказательства, при котором утверждение доказывается для конечного числа частных случаев, исчерпывающих все возможности; неполная индукция – наблюдения за отдельными частными случаями наводит на гипотезу, которая нуждается в доказательстве.

Итак, позвольте дать собственное определение для целей управления:

индукция – обобщающее суждение, основанное на нескольких прецедентах; возможно, лучшее предположение на основе имеющихся данных

Индукция и ограничивающие ментальные модели

В Википедии нет определения понятия «ментальные модели». Я бы сказал, что ментальные модели – это совокупность наших знаний служащая нам для восприятия действительности. Другими словами – это то, как мы представляем себе некий предмет, явление, событие. Через ментальные модели мы истолковываем свой опыт. Они не представляют собой факты, хотя иногда мы именно так к ним относимся.

Ментальные модели мы создаем для упрощения картины мира. Строительство ментальных моделей основано на индукции. Наблюдая за событиями, мы их обобщаем, и храним в памяти единую картину. С одной стороны, это позволяет не запоминать всё многообразие. С другой стороны, мы теряем изменчивость присущую вещам и событиям. Сначала процесс познания работает на ментальную модель, потом ментальная модель подгоняет увиденное под себя. Именно в это время и теряется гибкость и восприимчивость к новому.

Глубоко укоренившиеся в нас ментальные модели определенным образом организуют наше восприятие мира. Мы используем их, чтобы проводить различия и выбирать, что имеет для нас значение, а что – нет. И можем принять свои представления за реальность, спутать карту с той территорией, которая на ней изображена.

По каким характерным признакам можно судить о наличии ограничивающих ментальных моделей?

  • Если вы настаиваете на том, что ваши идеи полностью соответствуют реальности.
  • Если у вас узкий круг интересов, который исключает приобретение опыта.
  • Если вы не допускаете неопределенности и стараетесь как можно быстрее делать выводы.
  • Не стесняетесь делать обобщения на основании единственного случая.
  • Каждый раз, когда вас не устраивают поведение людей и ход событий, вы имеете наготове богатый запас объяснений.
  • Вину за неудачи и проблемы возлагаете на людей (не забывая при этом и себя).
  • Осмысляете происходящее в терминах прямолинейной логики «причина – следствие».
  • Никогда не проявляете любознательности.
  • Не пересматриваете своих убеждений на основе полученного опыта.

Как противостоять формированию ограничивающих ментальных моделей? Как не позволить индукции «закрыть» путь к развитию, изучению и осмыслению нового опыта, новых данных? Как сделать так, чтобы вслед за изменением мира, менялись наши ментальные модели?

  1. Почаще перечитывайте признаки ограничивающих ментальных моделей, и… делайте всё наоборот.
  2. Выделите и проанализируйте использование в речи оценочных суждений и обобщающих понятий. Все сказанное сказано кем-то. Нельзя ли поставить это под сомнение? Если вам говорят, что «у нас так принято», уточните, когда и почему так было принято? Может быть, изменились условия внешней или внутренней среды, изменились исходные посылки, и выводы более не верны!?
  3. Такие выражения, как «следует», «должен», «не следует», «не можете» известны в лингвистике как модальные операторы. Заведите «капканы» для «отлавливания» модальных операторов, потому что они устанавливают границы и зачастую маскируют ограничивающие ментальные модели.
  4. Есть слова, называемые лингвистическими универсалиями, такие как: «все», «каждый», «никогда», «всегда» «никто», «любой»… Это обобщения, указывающие на отсутствие исключений, но исключения есть всегда. Вот несколько примеров: «Все делают так», «Никогда так не говори», «Мы всегда делали это так», «Никто еще никогда не возражал». Универсалии ограничивают нас, потому что, если принять их буквально, они лишают права выбора и поиска других возможностей. Услышав такое универсальное обобщение, сразу задайте вопрос о возможности исключений.
  5. Используйте выражения типа: «как мне представляется», «я так вижу», «по имеющимся данным»… Когда коллеги говорят на таком языке, споры переходят в плоскость данных и предположений; становится удобным обсуждать, как и почему сделаны именно такие выводы. Все понимают, что есть посылки и взгляды, и относятся к ним не как к фактам, а как к преломлению фактов через ментальные модели конкретных людей… 🙂

Краткий вывод для менеджеров:

индукция подменяет многообразие реальной жизни однообразными представлениями о ней; понимание этого дает вам в руки оружие против ограничивающих ментальных моделей

Индукция и теории

«Никакое количество наблюдений белых лебедей не может позволить сделать вывод, что все лебеди являются белыми, но достаточно наблюдения единственного черного лебедя, чтобы опровергнуть это заключение». Нассим Талеб «Одураченные случайностью»

Ричард Фейнман, физик, Нобелевский лауреат, отзываясь о философе с особо большим самомнением, говорил: «Меня раздражает вовсе не философия как наука, а та помпезность, которая создана вокруг нее. Если бы только философы могли сами над собой посмеяться! Если бы только они могли сказать: «Я говорю, что это вот так, а Фон Лейпциг считает, что это по-другому,а ведь он тоже кое-что в этом смыслит». Если бы только они не забывали пояснить, чтоэто всего лишь их лучшее предположение»

Карл Поппер, на которого широко ссылается Нассим Талеб, вторит Фейнману. Решая проблему индукции, Поппер считает, что наука не должна восприниматься так серьезно, как это принято. Есть только два типа теорий:

  1. Теории, о которых известно, что они являются неверными, поскольку они были проверены и, соответственно, отвергнуты (он называет их фальсифицированными).
  2. Теории, о которых ещё не известно, что они неправильны, они ещё не фальсифицированы, но рискуют стать таковыми.

Теория, которая выпадает из этих двух категорий – не является теорией. Теория, которая не предоставляет набор условий, при которых она считалась бы неправильной, должна быть названа шарлатанством. Почему? Потому, что астролог всегда может найти причину приспособиться к прошлому событию, говоря, что Марс был, вероятно, на линии, но не слишком долго 🙂 В самом деле, различие между ньютоновской физикой, которая была фальсифицирована теорией относительности Эйнштейна, и астрологией заключается в следующей иронии. Ньютоновская физика научна потому, что позволяет нам фальсифицировать её, поскольку мы знаем, что она неправильна, в то время как астрология – нет, потому, что она не предлагает условия, при которых мы могли бы отвергнуть её. Астрология не может быть опровергнута, вследствие вспомогательных гипотез, которые входят в игру. Этот пункт находится в основе разграничения между наукой и ерундой.

Для Поппера вопрос знания не так много имеет дело с тем, что мы знаем, как с тем, что мы не знаем. Его знаменитая цитата: Они – люди со смелыми идеями, но высоко критичные к этим, их собственным идеям, они пытаются определить, являются ли их идеи правыми, пробуя сначала определить, возможно ли, что они не неправильны. Они работают со смелыми догадками и серьезными попытками опровержения своих собственных догадок.

«Они» ­– это ученые. Но они могли быть кем угодно .

Память людей является машиной по производству индуктивных выводов. Задумайтесь о воспоминаниях: что легче вспомнить – набор случайных фактов, слепленных вместе, или историю, некую последовательность логических связей? Причинно-следственные связи легче закрепляются в памяти. В этом случае нашему мозгу приходится проделать меньшую работу для сохранения информации. Ее объем меньше. Это очень удобно, так как общее занимает в памяти гораздо меньше места, чем набор частностей. Вот только в результате такого сжатия сокращается степень наблюдаемой случайности.

Краткий вывод для менеджеров

индукция формирует стереотипы, которыми имеет смысл пользоваться, пока не появился хотя бы один факт, опровергающий первоначальное предположение; когда же такой факт выявлен, вместо того, чтобы упорствовать, и «подгонять» факты под стереотипы, попытайтесь выдвинуть иную гипотезу, объясняющую как прежние, так и новые факты

Индукция и методы менеджмента качества

Типичные примеры индукции – сводки данных или статистики на основе исходных данных: среднее значение (µ), медиана, стандартное отклонение (σ). Вместо того, чтобы изучать множество значений, мы ограничиваемся лишь небольшим набором статистик (например, µ ± σ). Преимущества очевидны: статистики неплохо описывают выборку значений. Недостатки не так заметны: за средними значениями могут прятаться значительные нежелательные «выбросы».

На индукции основано применение контрольных карт Шухарта: если управляемый процесс ранее был в неких рамках, то и в будущем мы считаем, что с определенной вероятностью он будет в таких же рамках (рис. 1а). С другой стороны, прогноз поведения неуправляемого процесса затруднен (рис. 1б).

Рис. 1. Динамика среднего значения и стандартного отклонения во времени в присутствии общих (а) или специальных (б) причин вариаций.

* * *

Возвращаясь к методу Шерлока Холмса с прискорбием должен сообщить, что он использовал индукцию, а вовсе не дедукцию! Изучая факты, Холмс делал выводы, имеющие вероятностную природу. Виртуозно обнаруживая мельчайшие «зацепки», он выстраивал гипотезы (вряд ли, одну), затем проверял их, и лишь затем, являл миру свое объяснение фактов.

Практические выводы для менеджеров:

а) подавляющее большинство умозаключений имеют индуктивную природу, то есть их истинность не абсолютна, а вероятностна;

б) необходимо отдавать себе отчет, что мир и наши представления о нем – не одно и то же; не сдавайтесь на милость жестким ментальным моделям, развивайте их, будьте любознательны;

в) «черный лебедь» – повод пересмотреть стереотипы, и выдвинуть новые гипотезы, а не «латать» прежние.

В этом разделе цитируется учебное пособие А.А.Ивина ЛОГИКА.

В этом разделе используются идеи из Джозеф О’Коннор, Иан Макдермотт «Искусство системного мышления»

Возьмём металлическую клетку, к потолку подвесим банан, под бананом поставим стремянку, а в клетку запустим пять обезьян. Наступает момент, когда какой-нибудь обезьяне захочется кушать. Она лезет к банану, но мы с помощью пожарного брандспойта сбиваем её со стремянки ледяной водой, а заодно окатываем и всех остальных. Какое-то время они сидят ошалевшие, но наступает момент, когда томимая голодом обезьяна опять делает попытку добраться до банана. Повторяем процедуру… И так раза три-четыре. Кончается дело тем, что когда беспокойное животное опять пытается подойти к стремянке, остальные четверо его от неё оттаскивают и банально бьют.

Убираем из клетки беспокойную обезьяну и добавляем туда «свежую”. Проходит какое-то время, и она делает попытку добраться до банана. Четыре бдительные обезьяны, оставшиеся с прошлого раза, оттаскивают её и… бьют, хотя на этот раз никого не обливали. Разумеется, бедное животное не может понять за что, поэтому делает ещё одну попытку. Его опять бьют, но уже сильнее. В конечном итоге и эта обезьяна присоединяется к остальным в бездеятельном созерцании еды.

Убираем из клетки ещё одну находившуюся там с самого начала обезьяну и сажаем новую «свежую”. Результат предсказуем – она лезет за бананом, остальные вскакивают, оттаскивают и бьют. При этом с особым зверством бьёт та обезьяна, которую не обливали. Ситуация повторяется n-ное количество раз, где «n” зависит от сообразительности животного. Опять обезьяны просто сидят и смотрят на банан.

Опять вытаскиваем обезьяну из первого «эшелона” и снова добавляем «свежую”… В итоге получаем ситуацию, когда в клетке сидят пять ни разу не облитых обезьян, но ни одна из них не делает попыток дотянуться до банана. Почему? А потому, что здесь так принято.

А этот раздел написан по мотивам книги Нассима Талеба «Одураченные случайностью».

Если вы имеете отношение к физике, то вполне могли слышать о «Фейнмановских лекциях по физике» – замечательном, очень хорошо написанном курсе.

В этом разделе использованы идеи из книги Д. Уилер, Д. Чамберс «Статистическое управление процессами».

Сводка – представление большого числа исходных данных одним числом.

Индуктивное умозаключение — это мыслительная структура (форма мысли), вид умозаключения, в котором общий вывод следует из двух и более частных или единичных посылок. Если дедукция предполагает знание какого-то закона, общего положения и дедуктивное рассуждение в таком случае — конкретизация этого общего положения, то индукция — наоборот, поиск общего через рассмотрение ряда единичных или частных положении. Это способ практического, опытного овладения, освоения окружающего предметного мира, это переход от знания меньшей степени общности к знанию большей степени общности. Короче — это противоположная дедукции направленность рассуждения, соответственно и структура мысли.

В виде схемы структура индуктивного умозаключения имеет такой вид:

S1 есть Р

S2 есть Р

S3 есть Р

S1, S2, S3 составляют часть предметной области S

Все S есть P

В отличие от дедуктивных категорических умозаключений, где связь крайних терминов устанавливается через их отношение к среднему, т.е. в посылках эта связь не дана непосредственно; в индуктивных умозаключениях связь, устанавливаемая в выводе, дана непосредственно в самих посылках. Другой особенностью индуктивных умозаключений является то, чти они никогда (за единственным исключением) не дают абсолютно достоверного знания. Индуктивные умозаключения по существу своему всегда дают знание проблематичное, вероятное, правдоподобное. Единственным исключением является умозаключение по так называемой полной индукции. Но поскольку полная индукция применима в ограниченных случаях и не соответствует природе индукции — давать более общее, чем исходное, т.е. новое знание, поэтому научная ценность и значимость полной индукции незначительна.

Внимание! Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Научная же ценность и значимость индукции заключается как раз в том, что она расширяет наше знание, распространяет знание, полученное из ограниченных предметных областей, на более широкую предметную область, на область неизвестного. В практике научного и обыденного познания, в практике научного исследования мы постоянно пользуемся индукцией для достижения ценных и в общем-то правильных научных положений.

В индукции, как и в дедуктивных умозаключениях, выделяют посылки и заключение (вывод), но посылки не подразделяются на меньшую и большую (все посылки индуктивных рассуждений равнозначны), а могут быть подразделены на первую, вторую и т. д. Количество посылок не ограничивается, хотя ясно, что их число не должно превышать число самих предметов, элементов, составных частей какого-то объема (какой-то предметной области), относительно которого идет рассуждение.

Различают два основных вида индукции: полную и неполную. Полная индукция — это умозаключение, в котором общий вывод получен на основании единичных посылок о каждом предмете (каждом элементе) какого-то множества (класса, области, объема и пр.). Поскольку речь идет о каждом элементе множества, то понятно, что полной индукцией можно пользоваться только относительно поддающихся исчислению предметных областей (множеств, классов, объемов и пр.). Например:

В понедельник было пасмурно

Во вторник было пасмурно

В среду было пасмурно

В четверг было пасмурно

В пятницу было пасмурно

В субботу было пасмурно

В воскресенье было пасмурно

Всю неделю было пасмурно.

Несмотря на абсолютную достоверность, вывод по полной индукции в научном отношении мало популярен, наименее ценен и прежде всего потому, что этот вид имеет ограниченное употребление (ведь надо обязательно перечислить все предметы), он не дает ничего нового, не распространяет знание на более широкую предметную область, на неизвестное, т.е. не соответствует существу индукции, ее природе; общий вывод в этом случае — лишь более короткая формулировка знания, данного в посылках, их сумма. На этом основании некоторыми специалистами в логике данный вид и не включается в индукцию.

Неполная индукция — это и есть собственно индукция; по природе своей, по существу это умозаключение, в котором общий вывод делается на основании посылок, лишь частично охватывающих ту или иную, исследуемую или рассматриваемую, предметную область. Неполная индукция подразделяется на три вида: индукция через простое перечисление при отсутствии противоречащего случая; индукция через отбор фактов, исключающих случайность обобщения, и научная индукция.

Индукция через простое перечисление при отсутствии противоречащего случая, по другому называемая еще популярной индукцией, есть общий вывод на основании лишь того, что из всех первых, даже случайно попавшихся случаев (фактов), не встретилось ни одного, противоречащего обобщению.

Степень достоверности (вероятности) вывода по индукции через простое перечисление существенно зависит от количества рассматриваемых случаев: чем больше их число, тем выше достоверность вывода.

Индукция через отбор фактов, исключающих случайность обобщения, отличается от популярной индукции упорядоченностью отбора случаев-фактов. Она рассматривает не первые попавшиеся, а систематизированно подобранные, подобранные определенным образом, запланированные случаи, чем и повышает степень достоверности своего вывода.. Здесь также, как и в популярной индукции, чем больше будет рассмотрено случаев, тем выше станет и степень достоверности вывода. Строго говоря, этому виду индукции соответствуют и все виды социологических исследований, статистические обобщения.

Научная индукция — умозаключение, в котором обобщение строится путем отбора необходимых и исключения случайных обстоятельств.

В зависимости от способов исследования различают: индукцию методом отбора (селекции) и индукцию методом исключения (элиминации).

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

  • Реферат

    Индуктивные умозаключения. Их виды

    От 250 руб

  • Контрольная работа

    Индуктивные умозаключения. Их виды

    От 250 руб

  • Курсовая работа

    Индуктивные умозаключения. Их виды

    От 700 руб

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Поможем написать любую работу на аналогичную тему

  • Реферат

    От 250 руб

  • Контрольная работа

    От 250 руб

  • Курсовая работа

    От 700 руб

Получить выполненную работу или консультацию специалиста по вашему учебному проекту Узнать стоимость

Общие свойства предметов, явлений познаются не сразу, а только через познание единичных и особенных свойств. Одним из средств получения общего знания выступает индукция.

Индуктивное умозаключение — 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 вероятностный характер. В форме индуктивного умозаключения протекает эмпирическое обобщение, когда на основе повторяющегося признака у отдельных явлений делается заключение о его принадлежности всем явлениям определенного класса. Здесь нет жесткой необходимости между истинными посылками и истинными заключениями; о том, что данные заключения получаются из данных посылок, можно говорить лишь с большей или меньшей вероятностью (посылки с той или иной степенью вероятности подтверждают заключения). Пример:

Железо — твердое тело.

Медь — твердое тело.

Золото — твердое тело.

Железо, медь, золото … — металлы.

Все металлы — твердые тела.

Если не исследован весь класс металлов, то достаточно найти хотя бы один элемент данного класса, который не является твердым телом, и весь вывод окажется неистинным. Поскольку мы не можем исследовать все возможные металлы и доказать, что они твердые тела, то заключение в данном выводе является вероятностным суждением.

В зависимости от полноты исследования предметов какого- либо класса различают полную и неполную индукцию.

Полная индукция — такое умозаключение, в котором общий вы­вод о классе предметов делается на основании изучения всех пред­метов данного класса. Схема полной индукции:

S1 суть Р

S2 суть Р

Sn суть Р

S1 … Sn — весь класс предметов

Все S суть Р.

Например, когда преподаватель, сделав перекличку своих учеников, убеждается, что каждый из учеников данного класса присутствует на уроке, то он может сделать заключение «Все ученики данного класса явились на урок». Его рассуждение осуществляете» по принципу полной индукции.

Другой пример: установление того, что каждый из документов, необходимых для оценки готовности уголовного дела для передачи в суд, имеется, позволяет с полным основанием сделать заключение, что «Все документы имеются» и дело следует передать в суд.

Некоторые логики склонны относить полную индукцию к дедуктивным умозаключениям, так как в полной индукции из истинных посылок может выводиться достоверное общее суждение.

Полная индукция дает достоверные заключения при наличии следующих условий: а) когда класс предметов или явлений, подлежащих изучению, представляет собой небольшое число элементов — ограничен, поддается «регистрации»; б) когда точно известен признак, принадлежащий предметам данного класса.

Разновидностью полной индукции является умозаключение от отдельных частей к целому (от знания успеваемости в каждой группе факультета к общему знанию об успеваемости на всем факультете). Полная индукция может использоваться при расследовании уголовных дел, связанных с исчезновением материальных ценностей (оружия, боеприпасов, продуктов питания и т. д.), число которых можно подсчитать (тем самым выяснить недостающие ценности).

Но чаще всего юристу приходится иметь дело с фактами, количество которых не может быть строго ограничено. Например, с помощью полной индукции нельзя установить достоверность в обобщениях такого рода, как «Счастливые часов не наблюдают», «Все тела тонут», «Гадюки ядовиты» и т. п. В таких обобщениях может использоваться только неполная индукция.

Неполная индукция — такое умозаключение, в котором общий вывод делается на основании изучения некоторой части класса однородных предметов. Схема:

S1 суть Р

S2 суть Р

Sn суть Р

S1 … Sn — элементы класса

Все S суть Р — этот вывод представляет собой вероятное

(правдоподобное) знание.

По способу отбора исходного материала и обоснования заключения неполная индукция делится на популярную (через простое перечисление при отсутствии противоречащих случаев) и научную, разновидностями которой являются индукция через отбор или индукция через установление причинной связи.

В популярной индукции факты для посылок берутся без специального методического отбора. Общий вывод о наличии какого-то признака у класса предметов делается на основе наблюдения у некоторых явлений данного класса этого признака и при отсутствии противоречащего случая. В результате этой индукции выводы получаются малоправдоподобными, так как противоречащие случаи могут обнаружиться, и вывод тогда окажется ложным. Например, почти во всех учебниках логики приводится пример с выводом, полученным с помощью неполной индукции, — «Все лебеди белые», который оказался ложным после того, когда в Австралии были обнаружены черные лебеди. На основе популярной индукции в массовом сознании создается немало примет, пословиц и поговорок. Например: «Береги платье снову, а честь смолоду», «Старый друг лучше новых двух» и т. д.

Научная индукция — такое умозаключение, в посылках которого наряду с повторяемостью признака у некоторых явлений класса содержится информация о зависимости этого признака от определенных свойств наблюдаемого явления.

Например, при изучении причин преступности среди несовершеннолетних можно взять сто первых попавшихся несовершеннолетних, проанализировать бюджет их свободного времени, уровень образования и на этом основании сделать общий вывод о причинах преступности несовершеннолетних всей области. Это — пример популярной индукции. Но можно поступить иначе. Можно произвести целевой отбор несовершеннолетних для исследования — исследовать определенный процент школьников, учащихся средних образовательных учреждений, техникумов, при этом отбирать эти категории несовершеннолетних из разных районов исследуемого региона. Индукция, в которой посылки готовятся по заранее подготовленному плану, по специально разработанным методикам, называется индукцией через отбор случаев.

Можно также изучить зависимость причин преступности от места учебы, места жительства, уровня образования, занятости на работе и т. д. Индукция, в которой общее заключение делается на основе знания внутренних связей между явлениями данного класса и законов, называется индукцией через установление причинных связей.

Рассмотрим основные ошибки, допускаемые в неполной индукции.

1. «Поспешное обобщение». Ошибка под таким названием допускается тогда, когда заключение делается на основе знаний об отдельных фактах и не учитываются те обстоятельства, которые могут быть причиной исследуемого явления. Например, когда из факта об опоздании ученика на лекцию делается заключение, что данный ученик всегда и везде опаздывает. Подобную ошибку совершают те криминологи, которые в качестве причины преступности рассматривают врожденные биологические качества человека. Данная ошибка лежат в основе слухов, сплетен, непроверенных суждений.

2. «После этого — значит по причине этого)) — ошибка, совершаемая тогда, когда заключение о причинах явления делается на том основании, что оно произошло раньше его. Например, студент не сдал экзамен потому, что когда он шел на экзамен, то дорогу пробежала черная кошка. Источник этой ошибки — смешение причинной связи с временной последовательностью событий. Такого рода ошибка обычно лежит в основе суеверий, предрассудков, «хороших» и «плохих» сновидений и т. д.

Заключение, полученное в результате такой индукции, постоянно находится под угрозой опровержения его истинности: достаточно одного случая, противоречащего общему утверждению, чтобы оно стало ложным.

Внимание! Если вам нужна помощь в написании работы, то рекомендуем обратиться к профессионалам. Более 70 000 авторов готовы помочь вам прямо сейчас. Бесплатные корректировки и доработки. Узнайте стоимость своей работы.

Научная индукция применяется в единстве с дедукцией (знанием общих положений, принципов) и дает более точные выводы, чем популярная. Научная индукция лежит в основе открытия научных законов.

Традиционный метод науки сформировался в конце XIX — начале XX в. Он выступал экономическим переложением научно-логического метода социального исследования Дж. Ст. Милля, представленного им в работе «Система логики силлогистической и индуктивной. Изложение принципов доказательства в связи с методами научного исследования» (1843), с добавлением оригинального анализа пределов применимости в экономическом исследовании статистического и математического методов. Хотя и в архаичной форме, и в применении к весьма неполному кругу объектов познания науки и видов их исследования, тем не менее разработчикам традиционного метода (У.С. Джевонс, Дж. Э. Кэрнс, Дж. Н. Кейнс, А. Маршалл, К. Менгер, Г. Шмоллер, В.Ф. Левитский, А.И. Чупров, А.А. Мануилов, М.И. Туган-Барановский и др.) удалось сформировать адекватные основы метода экономико-теоретического исследования в терминах таких общенаучных методов, как наблюдение, эксперимент, индукция, дедукция, математический и статистический методы. Среди главных достижений может быть указано почти интуитивное, но все-таки разделение методов индукции и дедукции на формально-логическую и научно-логическую пары и понимание их разного назначения в исследовании. Это разделение «узаконил» комментатор Дж. Ст. Милля английский философ и логик В. Минто, четко указав на то, что в научном исследовании применяются обе пары методов и что они имеют разное назначение. В своей работе «Дедуктивная и индуктивная логика» В. Минто отмечал, что «в основе всех этих учений лежит одно и то же стремление предотвратить заблуждения и предохранить разум от ошибок», «…нет никакого антагонизма между этими двумя ветвями логики; они задаются различными целями: одна дополняет другую, но ни одна не может заместить другой». Назначение формальных методов индукции и дедукции — предохранение от ошибок при согласовании мыслей друг с другом, а научных — предохранение от ошибок относительно фактов и выводов из них.

Метод научной индукции трактовался как метод разницы из списка индуктивных методов Дж. Ст. Милля и определялся в его же духе как сравнение двух случаев (в одном из которых присутствует изучаемое явление), сходных во всем, кроме одного обстоятельства. Вот как определяется метод разницы в работе Дж. Н. Кейнса «Предмет и метод политической экономии» (1890): «Суть метода разницы состоит в сравнении двух случаев, сходных между собой во всех существенных отношениях за исключением того, что в одном из них присутствует известная причина, отсутствующая в другом: следствия этой причины и становятся, таким образом, явными».

Метод научной дедукции, также в духе Дж. Ст. Милля, трактовался как мысленное суммирование следствий предварительно выявленных отдельных причин, определяющих изучаемое явление. Вот как характеризуется дедуктивный метод А.И. Чупровым в «Политической экономии» (1892): «Первая ступень дедуктивного процесса состоит в том, что при помощи индукции или основанного на ней вывода определяется закон каждой из причин, влияющих на отдельные явления. Когда законы простейших причин обнаружены, предстоит вторая ступень дедуктивного процесса: должно определить по законам причин, какое действие произведет данная их совокупность. Это — процесс вычисления: нужно вычислить, как видоизменяется каждая из причин при соединенном их действии, когда одни из них подпадают под влияние других…». Существенным недостатком характеристик данных методов было то, что они плохо передавали содержание соответствующих процессов исследования, причина чего состояла в том, что они не характеризовались в терминах процесса, выступающего формой объекта познания в социальных науках. Следует отметить, что современная философская наука рассматривает процесс как универсальную трактовку объекта познания, которая стала актуальной еще на неклассическом этапе развития науки, начавшемся в конце XIX в. Как пишут В.П. Кохановский, В.И. Пржиленский и Е.А. Сергодеева в работе «Философия науки» (2006) об изменениях, возникших на неклассическом этапе развития науки (предшествующем постнеклассическому, начавшемуся в конце ХХ в.), «новую трактовку получил и объект познания. Он понимается не как тело, а как процесс…».

Кроме того, разработчики традиционной теории метода политической экономии «не заметили» в работе Дж. Ст. Милля его одного варианта научной индукции, трактуемой как метод вывода зависимостей непосредственно из фактов, — метода аналогии.

С точки зрения современной науки индуктивный метод разницы определяется как вывод о том, что данный процесс всегда будет иметь место при наличии таких-то обстоятельств, т.е. условий и факторов, или о том, что такие-то условия и факторы обязательно приводят к данному процессу, вывод, сделанный на основе изучения всех существенных условий и факторов одного случая, в том числе путем замены изучаемого объекта аналогом, т.е. на основе экспериментального исследования.

Индуктивный метод аналогии есть распространение на изучаемый процесс ситуационного варианта процесса, разработанного в ходе изучения другого случая, в частности, предсказание процесса путем установления сходства обоих случаев во всех существенных обстоятельствах или выявление необходимых для данного процесса отдельных обстоятельств, т.е. условий и факторов, путем установления полного сходства процессов и всех остальных их обстоятельств.

Дедукция (научная) — мысленное (а также с помощью технических средств — ручки, бумаги, калькулятора, ЭВМ и др.) представление изучаемого процесса как взаимодействия осуществляющего его объекта (его элементов) и его внешней среды (ее элементов) на основе знания законов их функционирования, или, по-другому, конструирование (синтез) изучаемого процесса из его элементов на основе знания их ситуационных вариантов и обстоятельств процесса. Дедукция, таким образом, предполагает вывод законов поведения целого на основе знания законов поведения его элементов. При этом законы поведения элементов выводятся посредством той же дедукции, научной индукции или математического метода.

Создатели традиционного метода не дали определения математического метода (включая статистический) в экономическом исследовании. Причина — отсутствие адекватного определения научной дедукции, от которого отталкивается определение математического метода. Математический метод — операции с математическими символами, заменяющие научную дедукцию (пример математического метода — графическая модель рыночного равновесия, которая позволяет установить влияние на объем продаж и цену на рынке товара рыночных факторов не на основе знания законов поведения покупателей и продавцов под влиянием отдельных факторов (как это делается посредством дедуктивного метода), а путем осуществления право- или левосторонних сдвигов кривых рыночного спроса или предложения, соответствующих отдельным рыночным факторам (изменение доходов населения, изменение цен на товары-субституты, появление новых технологий производства товара и т.д.), и изучения положения проекций на осях цены и объема продаж новой точки их пересечения относительно проекций точки их пересечения до сдвигов). Из этого определения следуют важнейшие выводы: осуществление простейших математических операций (сложение, умножение, деление и пр.) и использование математических форм отражения (графики, неравенства и др.) не являются специфическим признаком математического метода. Индуктивное и дедуктивное исследование также может включать осуществление математических расчетов и использование математических форм отражения. Так, К. Маркс в процессе дедуктивного исследования условий простого и расширенного воспроизводства посредством простейших арифметических приемов определял величину и структуру продуктов 1-го и 2-го подразделений общественного производства, а сами результаты исследования представил в форме уравнений и неравенств.

5. Основные ошибки в индуктивных умозаключениях

Как и в любом другом рассуждении, в индукции возможны свои логические ошибки. Наиболее распространенными из них выступают две: отождествление причинной и временной последовательности явлений и «поспешное обобщение».

Отождествление причинной и временн?й последовательности явлений. В логике эта ошибка получила специальное наименование «post hoc, ergo propter hoc» («после этого — значит, по причине этого»). Она происходит тогда, когда причинная связь явлений неправомерно отождествляется с простой последовательностью их во времени. Не учитывается, что хотя всякая причинная связь есть связь во времени (одно предшествует другому), но не всякая связь во времени есть непременно причинная связь. Так, день следует за ночью, но это еще не значит, что ночь — причина дня (как, впрочем, и наоборот). Или: раз ласточки прилетели и наступила весна, значит, прилет ласточек — причина наступления весны.

Подобная ошибка нередко допускается в следственной практике. Предположим, что один угрожал другому поджечь дом. Через некоторое время дом действительно загорелся. Можно ли отсюда сделать вывод, что преступление совершил непременно угрожавший? Тут могло быть простое совпадение во времени, а причина пожара оказаться совсем иной.

«Поспешное обобщение». Подобная ошибка происходит тогда, когда человек на основании лишь нескольких, иногда случайных фактов устанавливает общее положение. Например, мы обнаружили, что наш собеседник не читал газет раз, другой, третий… и на этом основании сделали вывод: «Он вообще не читает газет». Но вывод может оказаться поспешным, так как по каким-то причинам (из-за болезни, особой занятости и т. д.) в чтении газет был перерыв.

В народе недаром говорят: «Поспешишь — людей насмешишь». Но это в практических делах. А поспешишь в рассуждениях — можешь допустить серьезную логическую ошибку.

Чтобы избежать подобной ошибки, следует взять для анализа и обобщения как можно больше случаев, желательно в самых различных обстоятельствах; посмотреть, насколько типично предполагаемое следствие, и т. д.

«Поспешное обобщение» особенно опасно в решении трудовых, имущественных споров, расследовании уголовных дел. Ведь за допущенной ошибкой может стоять судьба человека.

Проблемы индукции во всем их объеме исследуются так называемой индуктивной логикой. Ныне она выделилась в относительно самостоятельную отрасль логического знания. Хотя основным объектом изучения в ней остается индуктивный вывод, само понятие такого вывода толкуется теперь более широко, чем прежде. Так, если в классической логике Ф. Бэкона — Дж. Милля задача ограничивалась изучением индуктивного следования, то теперь анализируются и другие виды отношения, например подтверждения. В целях формализации индуктивной логики используется аппарат теории вероятностей, а сама вероятностная логика иногда считается ее современной формой. В рамках индуктивной логики раскрываются методы обоснования и подтверждения индуктивных умозаключений. Она тоже претерпевает новое интенсивное развитие.

Поделитесь на страничке

Следующая глава >

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *