Бертран Рассел. Человеческое познание его сферы и границы
жүктеу/скачать 2.71 Mb.
|
| Из этого следует, что когда доказательство строится как можно проще, связь, утверждаемая на каждой ступени, должна быть данной. Но невозможно, чтобы связь на каждой ступени имела высшую степень правдоподобия, потому что даже наилучшие математики иногда делают ошибки. Действительно, наши восприятия логических связей между предложениями, подобно нашим чувственным восприятиям и нашим воспоминаниям, могут быть расположены по их степеням правдоподобия: в некоторых мы видим логическую связь так ясно, что нас нельзя заставить сомневаться в ней, тогда как в других наше восприятие связи настолько слабое, что мы не уверены относительно того, видим мы ее или нет.
Я буду далее исходить из допущения, что данное, в том смысле, который я определил в начале этого раздела, может быть недостоверным в большей или меньшей степени. Теоретически мы можем установить связь между этим видом недостоверности и видом, полученным из математической вероятности, если предположим, что недостоверность одного вида может быть установлена как большая, равная или меньшая недостоверность другого вида. Например, размышляя, я слышу слабый звук, но я не уверен в этом и теоретически могу сказать: наличие этого звука обладает той же степенью рационального правдоподобия, что и выпадение двойной шестерки на игральных костях. В какой-то степени такие сравнения могут быть проверены посредством сбора свидетельств об ошибках, касающихся слабых ощущений, и разработки их частоты. Все это неопределенно, и я не вижу, как можно сделать это определенным. Но во всяком случае это говорит за то, что недостоверность данных квантитативна и может быть равной или неравной недостоверности, получаемой из вывода о вероятности. Я буду исходить из допущения, что дело обстоит именно так, признавая вместе с тем, что на практике числовое измерение недостоверности какого-либо данного редко оказывается возможным. Мы можем сказать, что недостоверность равна половине, когда сомнение таково, что составляет равенство между верой и неверием. Но такое равновесие может быть установлено только посредством самонаблюдения и не может быть подтверждено каким-либо видом проверки. Допущение недостоверности данных усложняет процесс оценки рационального правдоподобия предложения. Предположим, что определенное предложение p само по себе имеет степень правдоподобия x как данное; и предположим, что имеется также связь h между предложениями, имеющими внутренне присущее им правдоподобие у, из которого на основании доказательства, имеющего правдоподобие z, следует что p имеет степень правдоподобия w. Каково тогда общее правдоподобие p? Возможно, мы могли бы сказать, что он равно х + yzw. Но h также наверняка имеет как выводимое, так и внутренне присущее правдоподобие, и это будет повышать правдоподобие х. Действительно, усложнения скоро становятся трудно поддающимися анализу. Это ведет к некоторому сближению с теорией Гегеля и Дьюи. Если дано некоторое число предложений, из которых каждое имеет очень высокую степень внутреннего правдоподобия, и если дана система выводов, в силу которой эти различные предложения повышают правдоподобие друг друга, то может создаться возможность прийти в конце концов к системе взаимосвязанных предложений, имеющих в целом очень высокую степень правдоподобия. Внутри этой системы некоторые предложения являются только выводными, но ни одно не является только посылкой, ибо те предложения, которые являются посылками, оказываются тоже заключениями. Здание познания можно сравнить с мостом, покоящимся на многих опорах, каждая из которых не только поддерживает мост, но и помогает другим опорам прочно стоять благодаря связывающим их фермам. Опоры являются аналогами предложений, имеющих некоторое внутренне присущее им правдоподобие, тогда как верхние части моста являются аналогами того, что только выводится. Но хотя каждая опора может быть усилена другими опорами, все сооружение в целом опирается на прочный грунт, и подобным же образом опирается все здание знания на внутренне присущее предложениям правдоподобие. Г. Степени субъективной достоверности Субъективная достоверность — это психологическое понятие, тогда как правдоподобие, по крайней мере отчасти, является логическим. Вопрос о том, имеется ли какая-либо связь между ними, есть лишь в другой форме поставленный вопрос о том, знаем ли мы что-нибудь. Он не может обсуждаться на основе полного скептицизма; если мы не собираемся что-то утверждать, никакое доказательство невозможно. Прежде всего различим три вида достоверности. 1. Пропозициональная функция достоверна в отношении другой функции, когда класс членов, удовлетворяющих второй функции, есть часть класса членов удовлетворяющих первой функции. Например, "x есть животное" достоверно по отношению к "х есть разумное животное". Это значение достоверности относится к математической вероятности. Мы будет называть этот вид достоверности "логической" достоверностью. 2. Предложение достоверно, когда оно имеет наивысшую степень правдоподобия, которое или внутренне присуще этому предложению, или является результатом доказательства. Может быть, ни одно предложение не является достоверным в этом смысле, то есть, каким бы достоверным оно ни было по отношению к знанию данного лица, дальнейшее познание может повысить степень его правдоподобия. Мы будем называть этот вид достоверности "эпистемологической". 3. Человек уверен в предложении, когда он не чувствует никакого сомнения в его истинности. Это чисто психологическое понятие, и мы будем называть его "психологической" достоверностью. Не испытывая субъективной достоверности, человек все же может быть более или менее убежденным в чем-нибудь. Мы чувствуем уверенность в том, что солнце завтра взойдет и что Наполеон существовал; мы менее уверены в истинности квантовой теории и в существовании Зороастра; еще меньше уверены в том, что Эддингтон получил точное число электронов или что при осаде Трои был царь по имени Агамемнон. В отношении этих предметов имеется почти общее согласие, но существуют другие предметы, в отношении которых несогласие является правилом. Некоторые люди не сомневаются, что Черчилль хороший человек, а Сталин — плохой, другие же думают наоборот; некоторые были вполне уверены, что Бог был на стороне союзников, а другие думали, что он был на стороне немцев. Субъективная достоверность, следовательно, не является гарантией истинности или даже высокой степени правдоподобности. Заблуждение есть не только абсолютное заблуждение веры в то, что ложно, но также и квантитативное заблуждение веры большей или меньшей степени, чем это гарантируется степенью правдоподобия, правильно приписываемого предложению, в которое верят, по отношению к знанию того, кто верит. Человек, который вполне убежден в том, что определенная лошадь выиграет дерби, заблуждается даже в том случае, если эта лошадь действительно выигрывает. Вообще говоря, научный метод состоит из аппарата и правил, предназначенных для того, чтобы степени веры совпадали, насколько возможно, со степенями правдоподобия. Мы, однако, не можем начинать поиски такой гармонии, если не можем начать с предложений, которые являются и эпистемологически правдоподобными и субъективно почти достоверными. Это приводит к декартовскому тщательному исследованию, но такому, которое, для того, чтобы быть плодотворным, должно иметь какой-либо нескептический руководящий принцип. Если бы совсем не было никакого отношения между правдоподобием и субъективной достоверностью, то не могло бы быть и такой вещи, как познание. Мы в практике допускаем что класс верований может рассматриваться как истинный, если (а) в них твердо верят все, кто тщательно их исследовал, (б) не существует никакого положительного доказательства против них, (в) нет никакого известного основания для предположения, что человечество верило бы в них, если бы они были неистинными. На этом основании вообще считается, что суждения восприятия, с одной стороны, и логика и математика, с другой стороны, содержат то, что является наиболее достоверным в нашем познании. Мы увидим, что уж если становиться на почву науки, то логика и математика должны быть дополнены некоторыми внелогическими принципами, из которых индукция до сего времени (по-моему, ошибочно) пользовалась наиболее общим признанием. Эти внелогические принципы поднимают проблемы, которые мы должны исследовать. Совершенная разумность состоит не в вере в то, что истинно, а в приписывании каждому предложению той степени веры, которая соответствует его степени правдоподобия. Что касается эмпирических предложений, то степень их правдоподобия изменяется, когда появляется новое свидетельство. В математике же разумный человек, не являющийся сам математиком, будет верить в то, что ему говорят; он, следовательно, будет изменять свои верования тогда, когда математики откроют ошибки в трудах своих предшественников. Сам математик может быть вполне разумным человеком, несмотря на то, что совершает ошибку, если ошибка такого рода, что в данное время ее очень трудно обнаружить. Вопрос о том, должны ли мы стремиться к рациональности, является этическим вопросом. В следующем разделе я рассмотрю некоторые его аспекты. Д. Вероятность и поведение/ Положение епископа Балтера, что вероятность есть руководитель жизни, очень хорошо известно. Рассмотрим вкратце, что оно значит, насколько оно истинно и что связано с верой, что оно имеет ту степень истинности, которой она, по-видимому, обладает. Большинство этических теорий относится к одному из двух видов. Согласно первому виду, хорошее поведение — это такое поведение, которое повинуется определенным правилам; согласно второму,— это такое поведение, которое направлено на достижение определенных целей. Имеются и теории, которые не относятся ни к одному из этих двух видов, но для наших целей мы можем их игнорировать. Первый тип теории представлен Кантом и десятью заповедями ветхого Завета. Правда, десять заповедей не являются чистым примером этого типа теории, поскольку для некоторых повелении приводятся основания. Вы не должны поклоняться кумирам, потому что Бог ревнив; вы должны почитать ваших родителей, потому что это уменьшает шансы вашей смерти. Легко, конечно, найти основания против убийства и воровства, но этих оснований не дается в десяти заповедях. Если даются основания, то должны быть и исключения из них, и обыденный здравый смысл в общем признает их, хотя в тексте они не даются. Когда этика рассматривается как совокупность правил поведения, тогда вероятность не играет в ней никакой роли. Она приобретает значение только во втором типе этической теории, согласно которому добродетель состоит в стремлении к определенным целям. Что касается отношения к вероятности, то различие в избираемой цели имеет мало значения. Ради ясности предположим, что целью является возможно большее преобладание удовольствия над страданием, причем удовольствие и страдание рассматриваются как равные, когда лицо, которое должно сделать выбор, безразлично к тому, имеет ли оно их или не имеет. Мы можем коротко обозначить эту цель как увеличение удовольствия до максимума. Мы не можем сказать, что добродетельный человек будет действовать таким способом, который действительно увеличит удовольствие до максимума, поскольку у него может не быть основания ожидать этого результата. Было бы очень хорошо, если бы мать Гитлера убила его, когда он был еще ребенком, но она не могла знать, что он будет таким, каким стал. Мы должны поэтому сказать, что добродетельный человек будет действовать таким способом, который, насколько хватает его знания, вероятно увеличит до предела удовольствие. Тот вид вероятности, который здесь предполагается, является, очевидно, степенью правдоподобия. Относящиеся сюда вероятности должны оцениваться по правилам исчисления "ожидания". Это значит, что если имеется вероятность p того, что определенное действие среди своих последствий будет иметь удовольствие, измеряемое величиной x, то это придает ожиданию величину px. То обстоятельство, что отдаленные последствия редко имеют поддающуюся оценке вероятность, оправдывает обычное обращение человека практики своего внимания на менее удаленные последствия своего действия. Есть и другое соображение: связанные с этим исчисления часто бывают трудными и в высшей степени трудными, когда приносящие счастье свойства двух возможных действий почти одинаковы; в таком случае выбор не имеет особого значения. Следовательно, как правило, не имеет особого смысла тщательно определять, какое действие произведет наивысшее удовольствие. Это служит основанием в пользу правил действия даже в том случае, если наша высшая этика отвергает их: они могут быть верными в огромном большинстве случаев и экономят наши заботы и время, связанные с оценкой вероятных следствий. Но сами правила действия должны быть тщательно проверены с точки зрения их способности приносить счастье, и, где речь идет о действительно важных решениях, может быть необходимо помнить, что правила не являются абсолютными. Денежная реформа обычно связана с чем-то вроде воровства, а война предполагает убийство. Государственный деятель, который должен решить вопрос о реформе денег или об объявлении войны, должен исходить из правил и самым лучшим образом оценить вероятные последствия. Только в этом смысле вероятность может быть руководителем жизни, и то только в определенных обстоятельствах. Имеется, однако, в этом афоризме и другой менее важный смысл, который, возможно, и имел в виду епископ Батлер. Этот смысл заключается в том, что мы должны практически трактовать как достоверное все то, что имеет очень высокую степень вероятности. Это является вопросом только обыденного здравого смысла и не ставит никакого вопроса, представляющего какой-либо интерес для теории вероятности. ГЛАВА 7. ВЕРОЯТНОСТЬ И ИНДУКЦИЯ. А. Постановка проблемы. Проблема индукции сложна, имеет различные аспекты и ответвления. Я начну с постановки проблемы индукции через простое перечисление. 1. Основным вопросом, которому подчинены другие, является следующий вопрос: если дано, что какие-то случаи класса а оказались принадлежавшими к классу p, то делает ли это вероятным а), что следующий случай a будет p, или б), что все а будут p? 2. Если каждая из этих вероятностей нее является истинной универсально, то существуют ли такие ограничения альфа и (бета, которые делают эти вероятности истинными? 3. Если каждая вероятность истинна с соответствующими ограничениями, то является ли она при таком ограничении законом логики или законом природы? 4. Получается ли она из какого-либо другого принципа, вроде естественных видов, или принципа ограничения многообразия Кейнса, или господства закона, или принципа единообразия природы, или какого-либо другого принципа? 5. Должен ли принцип индукции формулироваться в другой форме, а именно: если дано предположение h, которое имеет много известных истинных следствий и не имеет известных ложных, то делает ли этот факт h вероятным? И если не делает вообще, то делает ли при соответствующий обстоятельствах? 6. Какова минимальная форма индуктивного постулата, который будет, если он истинен, делать правильными принятые научные выводы? 7. Имеется ли какое-либо основание — и если имеется, то какое — считать этот минимальный постулат истинным? Если же такого основания нет, то имеется ли тем не менее основание действовать так, как если бы оно было истинным? Обсуждая все это, нет нужды помнить о неопределенности слова "вероятный", как оно обычно употребляется. Когда я говорю, что при определенных обстоятельствах "вероятно", что следующая а будет p, я надеюсь, что смогу интерпретировать это в соответствии с теорией конечной частоты. Если же я говорю, что индуктивный принцип "вероятно" истинен, я принужден употреблять слово "вероятно" для выражения высокой степени правдоподобия. Благодаря недостаточно отчетливому различению этих двух значений слова "вероятно" легко могут возникнуть разного рода смешения. Споры и обсуждения, которыми мы займемся, имеют свою историю, которую можно считать начавшейся с Юма. По большому числу частных вопросов были получены определенные результаты; иногда эти вопросы сначала не признавались за частные. Но теперь соответствующее исследование сделало совершенно очевидным, что обсуждения технических вопросов, достигшие некоторых результатов, мало что дали для главной проблемы, которая остается, по существу такой же: как ее сформулировал Юм. Б. Индукция через простое перечисление. Индукция через простое перечисление представляет собой следующий принцип: "Если дано некоторое число n случаев а, которые оказались p, и если при этом не оказалось ни одного а, которое не было бы p, тогда два утверждения: (а) "следующее а будет p" и (б) "все а суть p" — оба имеют вероятность, которая повышается по мере увеличения n и стремится к достоверности как к пределу, по мере того как n стремится к бесконечности". Я буду называть (а) "частной индукцией" и (б) "общей индукцией". Таким образом, (а) утверждает на основании нашего знания о смертности людей в прошлом, что, вероятно, г-н такой-то умрет, тогда как (6) утверждает, что, вероятно, все люди смертны. Прежде чем перейти к более трудным или сомнительным вопросам, сформулируем некоторые довольно важные вопросы, которые могут быть решены без особых затруднений. Эти вопросы следующие: 1. Если индукция должна служить целям, которым, как мы думаем, она служит в науке, то "вероятность" должна быть так интерпретирована, что утверждение вероятности утверждает факт; это требует, чтобы связанный с этим род вероятности был выводным из истинности и ложности, в не был бы неопределимым, а это в свою очередь делает конечно-частотную интерпретацию более или менее неизбежной. 2. Индукция, по-видимому, недействительна в применении к ряду натуральных чисел. 3. Индукция недействительна в качестве логического принципа. 4. Индукция требует, чтобы случаи, на которых ока основывается, были даны в виде последовательности, а не только в виде класса. 5. Всякое ограничение, которое может оказаться необходимым, чтобы сделать принцип действенным, должно быть сформулировано в терминах интенсивности, посредством которой определяются классы а и p, а не в терминах экстенсивности. 6. Если число вещей во вселенной конечно или если какой-либо ограниченный класс является единственным, относящимся к индукции, тогда индукция для достаточного числа n становится доказательной; но на практике это не имеет значения, потому что тогда относящиеся к делу n были бы большими по числу, чем это может когда-либо быть в любом действительном исследовании. Я теперь перехожу к доказательству этих предложений. 1. Если "вероятность" берется как неопределимая, то мы должны допустить, что невероятное может произойти и что, следовательно, предложение вероятности ничего не говорит нам о ходе вещей в природе. Если принять этот взгляд, то индуктивный принцип может быть правильным, но всякий вывод, сделанный в соответствии с ним, может все же оказаться ложным; это невероятно, но не невозможно. Следовательно, мир, в котором индукция оказывается истинной, эмпирически не отличим от мира, в котором она оказывается ложной. Из этого следует, что никогда не может быть какого-либо свидетельства в пользу или против этого принципа и что он не может помочь нам сделать вывод о том, что произойдет. Если этот принцип должен служить своей цели, то мы должны интерпретировать слово "вероятный" как обозначающее "то, что обычно действительно происходит"; это значит, что мы должны интерпретировать вероятность как частоту. 2. Индукция в арифметике. В арифметике легко дать примеры таких индукций, которые ведут к истинным заключениям, и таких, которые ведут к ложным. Джевонс приводит два примера: 5, 15, 35, 45, 65, 95 7, 17, 37, 47, 67, 97 В первой строке каждое число оканчивается на 5 и делится на 5; это может привести к предположению, что каждое число, оканчивающееся на 5, делится на 5, что является истинным. Во втором ряду каждое число оканчивается на 7 и является простым; это могло бы привести к предположению, что каждое число, оканчивающееся на 7, является простым, что было бы ложным. Или возьмем следующий пример: "Каждое четное целое число является суммой двух простых". Это истинно в каждом случае, в каком это было проверено, а число таких случаев громадно. Тем не менее остается обоснованное сомнение относительно того, является ли это всегда истинным. В качестве поразительного примера недостаточности индукции в арифметике возьмем следующее: пусть Пи(х) = числу простых чисел больше или равно х Известно, что когда х — велико, Пи(х) и li(х) почти равны. Также известно, что для каждого известного простого числа Пи (х) < li(x) . Гаусс предположил, что это неравенство имеет место всегда. Это было проверено для всех простых числе до 107 и для очень многих сверх этого, и не было обнаружено ни одного частного случая ложности этого предположения. Тем не менее Литлвуд доказал в 1912 году, что имеется бесконечное число простых чисел, для которых это предположение оказывается ложным, а Скьюз (Skewes)' доказал, что оно ложно для некоторых чисел меньших чем 34 10 10 10 Видно, что хотя предположение Гаусса и оказалось ложным, все же оно имело в свою пользу гораздо лучшее индуктивное свидетельство, чем какое существует в пользу наших даже наиболее твердо установленных эмпирических обобщений. Даже не вдаваясь так глубоко в теорию чисел, легко сконструировать ложные индукции в арифметике в любом нужном количестве. Например, ни одно число, меньшее чем n, не делится на n. Мы можем сделать n как угодно большим, и таким образом, получить сколько угодно свидетельств в пользу обобщения: 'Ни одно число не делится на n". Ясно, что любые n целых чисел должны обладать многими общими свойствами, которыми большинство целых чисел не обладает. Для начала, если m есть наибольшее из них, то все они обладают бесконечно редким свойством быть не большими чем m. Следовательно, ни общая, ни частная индукции не действенны в применении к целым числам, если свойство, к которому индукция должна быть применена, не является как-либо ограниченным. Я не знаю, как сформулировать такое ограничение, и все же любой хороший математик в отношении свойства, по видимости допускающего действенную индукцию, будет иметь чувство, аналогичное обыденному здравому смыслу. Если вы заметили, что 1 + 3 = 22, 1 + 3 + 5 = З2, 1 + + 3 + 5 + 7 = 42, то вы будете склонны предположить, что 1 + 3 + 5 + ... + (2n — 1) = N2 , и легко может быть доказано, что это предположение правильно. Подобным же образом, если вы заметили, что 13 + 23 = З2, 13 + 23 + З3 = б2, 13 + 23 + З3 + 43 = 102, то вы можете предположить, что сумма первых я кубов всегда равна какому-либо числу в квадрате, и это опять-таки легко доказать. Математическая интуиция никоим образом не является безошибочной в отношении таких индукций, но у хороших математиков она, по-видимому, чаще бывает правильной, чем ошибочной. Я не знаю, как ясно выразить то, что руководит математической интуицией в таких случаях, А пока мы можем только сказать, что никакое известное ограничение не сделает индукцию действенной в применении к натуральным числам. 3. Индукция не действенна в качестве логического принципа. Ясно, что если мы можем выбрать наш класс бета по желанию, то мы легко можем убедиться, что наша индукция будет ошибочной. Пусть а1, а2, ..., an„ будет до сего времени наблюденными членами класса а, все члены которого оказались членами класса p, и пусть an+1) будет следующим членом класса альфа. Поскольку дело касается чистой логики, класс бета может состоять только из членов а1, а2, ..., an„ или может состоять из всего, что есть во вселенной, кроме an+1; или может состоять из любого класса, промежуточного для этих двух. В любом из этих случаев индукция в отношении an+1) будет ложной. Ясно (как может сказать возражающий), что класс бета не должен быть тем, что можно было бы назвать "искусственным" классом, то есть классом, частично определяемым через объем. В случаях определенного рода, наблюдаемых в индуктивном выводе, p всегда является классом, который известен по содержанию, а не по объему, кроме случаев, касающихся наблюденных членов а1, a2, ..., an и таких других членов класса p, но не членов класса альфа, которые могли наблюдаться. Очень легко построить явно недейственные индукции. Деревенский житель мог бы сказать: весь скот, который я когда-либо видел находится в Херефордшире; следовательно, вероятно, весь скот находится в этой части страны. Или мы могли бы утверждать: ни один человек, живущий сейчас, не умер, следовательно, вероятно, все люди, живущие сейчас, бессмертны. Ошибки в таких индукциях очень заметны, но они не были бы ошибками, если бы индукция была чисто логическим принципом. Ясно поэтому, что для того, чтобы индукция не была явно ложной, класс p должен иметь определенные характерные признаки или должен каким-либо особым образом относиться к классу а. Я не утверждаю, что с этими ограничениями этот принцип должен быть истинным; я утверждаю, что без этих ограничений он должен быть ложным. 4. В эмпирическом материале явления идут во временном порядке и, следовательно, всегда составляют последовательность. Когда мы решаем вопрос, применима ли индукция в арифметике, мы, естественно, думаем о числах как расположенных в порядке величины. Но если бы мы могли расположить их произвольно, мы могли бы получить странные результаты; например, как мы видели, мы можем доказать, что бесконечно невероятным является то, что число, выбранное наудачу, не будет простым. Для формулировки частной индукции существенно, чтобы был следующий случай, который требует упорядочения в последовательности. Если должно быть какое-то оправдание для общей индукции, то необходимо чтобы первые n членов класса а оказались членами класса p, а не просто чтобы а и p имели бы n членов общих. Это опять-таки требует расположения в последовательности. 5. Если допустить, что для признания индуктивного вывода действенным необходимо, чтобы между классами а и p было какое-то отношение или какая-либо характеристика одного из них, в силу которых он является действенным, то ясно, что это отношение должно быть между содержаниями, например между "человеческим" и "смертным" или между "жвачным" и "имеющим раздвоенные копыта". Мы стараемся вывести объемные отношения, но мы первоначально не знаем объемов а и p, когда имеем дело с эмпирически данными классами, новые члены которых становятся известными время от времени. Каждый признает предложение "Собаки лают" хорошим индуктивным выводом, мы ожидаем соответствия между видимым образом животного и шумом, который оно издает. Это ожидание является, конечно, результатом другой, более широкой индукции, но это сейчас меня не касается. Меня касается соответствие между определенной внешней формой и определенным шумом, притом, что и то и другое являются содержаниями, и тот факт, что некоторые содержания кажутся нам более подходящими для индуктивного соотнесения, чем некоторые другие. 6. Этот пункт ясен. Если вселенная конечна, то полное перечисление теоретически возможно, а до тех пор, пока оно не сделано, обыкновенное исчисление вероятности показывает, что индукция, вероятно, действенна. Но на практике это соображение не имеет значения из-за диспропорции между числом вещей, которые мы можем наблюдать, и числом вещей во вселенной. Теперь обратимся в общему принципу, помня, что мы должны поискать какое-либо ограничение, которое сделает его возможно действенным. Возьмем сначала частную индукцию. Эта индукция говорит, что если сделанный наудачу набор n членов класса альфа состоит полностью из членов класса p, то вероятно, что следующий член класса а будет p, то есть что большинство оставшихся альфа будет бета. Нужно, чтобы само это положение было только вероятным. Мы можем предположить, что а есть конечный класс, содержащий, скажем, N членов. Мы знаем, что из них по крайней мере n суть члены класса p. Если все число членов а, являющихся членами p, есть m, то все число способов получения n членов есть N! /(n ! (N — n)!), а все число способов получения n членов, которые суть альфа, есть m!/(n! (m — n)!), "м обозначает произведение всех целых чисел от 1 до N. Следовательно, шанс набора, состоящего целиком из а, есть Если Pm есть априорная вероятность того, что m есть число членов, общих для а и p, тогда вероятность после того, как произведен опыт, есть Назовем ее qm . Если число членов, общих для а и р, есть m, тогда после изъятия n членов а, которые суть р, остается m— n членов бета и N—п членов не-бета. Следовательно, из предположения, что а и р имеют m общих членов, мы получаем вероятность qm (m - n)/(N-n) других бета. Следовательно, общая вероятность есть Значение этого полностью зависит от Pm, для оценки которых нет действенного способа. Если мы вместе с Лапласом допустим, что каждое значение m равно вероятно, то мы получим результат Лапласа, что шанс, что следующее а будет р, есть (n +1)/(n +2). Если мы допустим, что априори каждое а одинаково вероятно будет р и не будет р, то мы получим значение 1/2. Даже при предположении Лапласа общая индукция имеет вероятность только (n +1)/(/V+1), которая бывает обычно небольшим. Нам нужно, следовательно, какое-либо предположение, которое делает pm, большим, когда m почти равно N. А всякий шанс этого предположения на то, чтобы быть действенным, должен зависеть от природы классов а и (3. В. Математическая трактовка индукции. Со времени Лапласа делались различные попытки показать, что вероятная истинность индуктивного вывода вытекает из математической теории вероятности. Теперь всеми признается, что все эти попытки были безуспешными и что если индуктивные доказательства должны быть действенными, то это должно быть в силу какой-либо внелогической характеристики действительного мира в его противоположности различным логически возможным мирам, какие только могут представляться умственному взору логика. Первое из таких доказательств принадлежит Лапласу. В своей истинной, чисто математической форме оно имеет следующий вид: Имеется n+1 сумок, сходных друг с другом по внешнему виду, каждая из которых содержит n шаров. В первой — все шары черные; во второй — один белый и все остальные черные; r +1-й сумке r шаров белые и остальные черные. Из этих сумок выбирается одна, состав которой неизвестен, и из нее вынимается m шаров. Все они оказываются белыми. Какова вероятность, (а) что следующий вынутый шар будет белым, (б) что мы выбрали сумку, состоящую из одних белых шаров? Ответ таков: (а) шанс, что следующий шар будет белым, равен (n +1)/(m +2), (б) шанс, что мы выбрали сумку, в которой все шары белые, равен (m +1)/(n +1). Этот правильный результат имеет непосредственную интерпретацию на основе конечно-частотной теории. Но Лаплас делает вывод, что если m членов А оказались членами В, то шанс, что следующий А будет равен В, равен (m+1)/(m +2), и что шанс, что все А суть В, равен (m +1)/(n +1). Он получает этот результат с помощью допущения, что при данном числе n объектов, о которых мы не знаем ничего, вероятности, что 0, 1, 2, ..., n из этих объектов суть B, все равны. Это, конечно, является абсурдным допущением. Если мы заменим его несколько менее абсурдным допущением, что каждый из этих объектов имеет равный шанс быть или не быть В, то шанс, что следующий А будет В, остается равным 1/2, как бы много А ни оказались B. Даже если бы его доказательство было принято, общая индукция остается невероятной, если n гораздо больше, чем m, хотя частная индукция может быть в высокой степени вероятной. В действительности же, однако, его доказательство является только историческим раритетом. Кейнс в своей книге "Трактат о вероятности" сделал наилучшее, что только может быть сделано для индукции на чисто математической основе, и решил, что она неадекватна. Его результат следующий. Пусть g будет обобщение, х1, x2; ... — наблюденные случаи, благоприятные для обобщения, и h — общие обстоятельства, поскольку они относятся к делу. Допустим и так далее Пусть Таким образом, Pn есть вероятность общей индукции после n благоприятных случаев. Напишем д вместо отрицания д и P0 вместо g/h, то есть априорной вероятности обобщения. Тогда По мере того как n увеличивается, эта дробь стремится к 1 как пределу, если стремится к нулю как пределу; а это случится, если имеются конечные количества e и j такие, что для всех достаточно больших r Рассмотрим эти два условия. Первое говорит, что имеется количество 1 — е, меньшее, чем 1, такое, что если обобщение ложно, то вероятность того, что следующий случай будет благоприятным, после определенного числа благоприятных случаев будет всегда меньше, чем это количество. Рассмотрим в качестве примера его ошибочности обобщение "все числа суть непростые". По мере того как мы движемся по ряду чисел, простые числа становятся более редкими, и шанс, что следующее число после г непростых будет само непростое, возрастает и стремится к достоверности как пределу, если г удерживается постоянным. Это условие, следовательно, может оказаться недостаточным.
а число тех, которые содержатся в ,бета, будет Следовательно, шанс, что все а суть р, равен что является конечным. Это значит, что каждое обобщение, в отношении которого мы не имеем свидетельства, имеет конечный шанс быть истинным. Я боюсь, однако, что если N такое большое, как полагал Эддингтон, то число благоприятных случаев, необходимых для того, чтобы сделать индуктивное обобщение вероятным в любой высокой степени, намного превосходило бы то, которое является практически достижимым. Следовательно, этот способ избежания трудностей, будучи блестящим в теории, не может служить для оправдания научной практики. Индукция в развитых науках действует по системе, несколько отличающейся от простого перечисления. Прежде всего в науках имеется совокупность наблюденных фактов, затем совместимая со всеми фактами общая теория и затем выводы из теории, которые последующее наблюдение или подтверждает, или отвергает. Доказательство здесь зависит от принципа обратной вероятности. Пусть p будет общей теорией, h — ранее известным данным и q — новым экспериментальным данным, относящимся к р. Тогда В случае, имеющем наибольшее значение, q вытекает из p и h, так что q/ph = 1. В этом случае, следовательно, Из этого следует, что если q/h очень мало, то верификация q сильно повышает вероятность P. Это, однако, не имеет тех следствий, на которые можно было бы надеяться. Поставив "p" вместо "не-p ", мы имеем fq/h = pq/h + pq/h = p/h + pq/h, потому что при данном h, р имплицирует q. Таким образом, если то мы имеем Это будет высокой вероятностью, если у мало. Два обстоятельства могут сделать у малым: (1) если p/h велико;
Следовательно, если мы предположим, что p/h= 1/36, мы будем иметь у = 1/1000 и Таким образом, даже в том случае, если — до открытия Нептуна — закон тяготения был столь же невероятен, как и двойная шестерка на игральных костях, он имел после этого шансы 1000 к 1 в свою пользу.
Г. Теория Рейхенбаха. Своеобразие теории вероятности Рейхенбаха состоит в том, что индукция включается в самое определение вероятности. Эта теория сводится к следующему (в несколько упрощенном виде). Пусть дана статистическая последовательность — например, статистика жизней,— и пусть даны два пересекающих класса альфа и e, к которым принадлежат некоторые члены этой последовательности, тогда мы часто находим, что, когда число всех членов последовательности велико, процент членов класса р, которые являются членами класса а, остается приблизительно постоянным. Предположим, что когда число всех членов последовательности превосходит, скажем, 10000, оказывается, что отношение зарегистрированных р, которые суть а, никогда далеко не отходит от m/n и что эта рациональная дробь ближе к средне наблюдаемому отношению, чем всякая другая. Мы тогда "полагаем", что, сколько бы последовательность не продолжалась, это отношение всегда останется очень близким к m/n. Мы определяем вероятность того, что р есть а, как предел наблюденной частоты, когда число наблюдений бесконечно увеличивается, и в силу нашего "полагания" мы допускаем, что этот предел существует и находится поблизости от m/n, где m/n есть наблюденная частота в ее самом большом достижимом виде. Рейхенбах подчеркивает, что никакое предложение не является достоверным; все только имеют ту или иную степень вероятности, и каждая степень вероятности есть предел частоты. Он признает, что как следствие этой доктрины предложения о перечисляемых предметах, посредством которых вычисляется частота, сами только вероятны. Возьмем, например, смертность; когда человек считается умершим, он может быть еще живым; следовательно, каждое предложение в статистике смертности сомнительно. Это значит, по определению, что запись смерти должна быть одной из последовательности записей, из которых некоторые правильны, другие — ошибочны. Но те, которые мы считаем правильными, являются только вероятно правильными и должны быть членами какой-либо новой последовательности. Все это Рейхенбах признает, но говорит, что на какой-то стадии мы прерываем бесконечный регресс и принимаем то, что он называется "слепым постулатом". "Слепой постулат" — это решение трактовать некоторые предложения как истинные, хотя мы и не имеем достаточного основания для этого. В этой теории имеется два вида "слепых постулатов", именно: (1) крайние записи в статистической последовательности, которые мы рассматриваем как основоположные; (2) допущение, что частота, обнаруженная в конечном числе наблюдений, останется приблизительно постоянной, как бы число наблюдений ни увеличивалось. Рейхенбах считает свою теорию полностью эмпирической, потому что он не утверждает, что его "постулаты" истинны. Меня сейчас не касается общая теория Рейхенбаха, которую я рассматривал выше. Сейчас меня интересует только его теория индукции. Суть его теории следующая: если его индуктивный постулат истинен, то предсказание возможно, если же он не истинен, то — невозможно. Следовательно, единственный способ, с помощью которого мы можем получить какую-либо вероятность в пользу одного, а не другого предсказания, заключается в предположении, что его постулат истинен. Я не хочу отрицать, что какой-то постулат необходим, если должна быть какая-то вероятность в пользу предсказаний, но я хочу отрицать, что требуемый постулат является постулатом Рейхенбаха. Его постулат следующий: если даны два класса а и бета и если дано, что случаи альфа представлены во временной последовательности, и если оказывается, что после того, как исследовано достаточное число а, отношение тех а, которые являются р, всегда приблизительно остается m/n, тогда это отношение будет оставаться, сколько бы случаев а ни могло быть последовательно наблюдаемо. Прежде всего мы можем заметить, что этот постулат только по видимости является более общим, чем тот, который применяется, когда все наблюдаемые а являются р. Ибо в гипотезе Рейхенбаха каждый отрезок последовательности членов альфа имеет то свойство, что около m/n его членов являются Р и что к этим отрезкам может быть применен более специализированный постулат. Мы, следовательно, можем ограничиться рассмотрением этого более специализированного постулата. Постулат Рейхенбаха эквивалентен, следовательно, следующему; когда наблюдается большое число а и когда оказывается, что всего они суть р, мы будем предполагать, что все или почти все альфа суть бета. Это предположение необходимо (как он полагает) для определения вероятности и для всякого научного предсказания. Я думаю, что можно показать ложность этого постулата. Допустим, что а1, a2, ... a3 суть члены ос, которые наблюдались и оказались принадлежащими некоему классу р. Допустим, что an+1 есть следующий подлежащий наблюдению член ее. Если он тоже оказывается р, подставим вместо р класс, состоящий из р без аn+1 . Но в отношении этого класса индукция не удается. Этот вид доказательства может быть, очевидно, расширен. Из этого следует, что для того, чтобы индукция имела какой-либо шанс быть действенной, а и р должны быть не какими угодно классами, а классами, имеющим определенные свойства или отношения. Я имею в виду не то, что индукция должна быть действительной, когда между а и р имеется соответствующее отношение, а только то, что в этом случае она может быть действительной, в то время как может быть доказано, что она ложна в ее общей форме. Может показаться очевидным, что а и р не должны быть тем, что можно было бы назвать "искусственными классами". Я назвал бы вышеупомянутый класс бета без an+1 "искусственным" классом. Вообще говоря, под "искусственным" классом я имею в виду класс, который определяется, по крайней мере отчасти, посредством упоминания, что такой-то термин является или не является его членом. Таким образом, "человеческий род" — не искусственный класс, а "человеческий род, за исключением Сократа" есть искусственный класс. Если а1, а2, ... an+1 суть n +1 членов а, впервые наблюденных, тогда а1, а2, ... an имеют то свойство, что они не являются аn+1, но как бы велико ни было n, мы не должны индуктивно выводить, что an+1 имеет это свойство. Классы альфа и бета должны определяться по содержанию, а не через упоминание их членов. Всякое отношение, оправдывающее индукцию, должно быть отношением между понятиями, и поскольку различные понятия могут определять один и тот же класс, постольку может случиться, что есть пара понятии, которые индуктивно соотносятся и соответственно определяют альфа и бета, тогда как другие пары понятий, которые тоже определяют а и р, индуктивно не соотносятся. Например, из опыта можно вывести, что не имеющие перьев двуногие животные смертны, но нельзя вывести, что разумные существа, живущие на земле, смертны, несмотря на тот факт, что эти два понятия определяют один и тот же класс. Математическая логика в ее современном развитии стремится всегда быть насколько возможно экстенциональной (extensional). Это, возможно, является более или менее случайной ее характеристикой, получающейся благодаря влиянию арифметики на мысли и цели представителей математической логики. Проблема же индукции, наоборот, требует интенциональной трактовки. Правда, классы а и (3, участвующие в индуктивном выводе, поскольку в нем участвуют а1, а2, ... аn„ даются со стороны объема, но, за исключением этого момента, существенно то, что все же оба класса известны только по содержанию. Например, а может быть классом людей, в крови которых имеются определенные бациллы, ар— классом людей, обнаруживающих определенные симптомы. К сущности индукции относится то, что объемы этих двух классов не известны заранее. На практике мы считаем некоторые индукции заслуживающими проверки, а другие — не заслуживающими ее, и мы, по-видимому, руководствуемся чувством в отношении тех видов содержаний, которые должны, по-видимому, быть связаны. Постулат индукции Рейхенбаха является, следовательно, и слишком общим, и слишком экстенциональным. Чтобы не быть явно ложным, он должен быть несколько более ограниченным и интенциональным. Кое-что следует сказать относительно рейхенбаховской теории различных уровней частоты, приводящей к группе вероятных положений, которые являются "слепыми постулатами". Эта теория связана с его доктриной, что в логике понятие истины должно быть заменено понятием вероятности. Рассмотрим эту теорию на примере шанса, что некий шестидесятилетний англичанин умрет в этом году. Первая стадия ясна: допуская, что регистрация смертей точна, мы делим число умерших в прошлом году на общее число шестидесятилетних. Но теперь мы вспоминаем, что каждая запись в статистике может быть ошибочной. Для оценки вероятности этого мы должны достать какую-нибудь подобную статистику, которая была тщательно исследована, и определить, какой процент ошибок она содержит. Затем мы вспоминаем, что те, которые думали, что они распознают ошибку, могли ошибиться, и мы приступаем к собиранию статистики ошибок об ошибках. На какой-то стадии в этом регрессе мы должны остановиться; но на чем бы мы ни остановились, мы должны по соглашению (условно) приписать некий "вес", который будет, предположительно, или достоверностью, или вероятностью, которые, по нашему предположению, являются результатом того, что мы провели наш регресс на одну ступень дальше. Против этой процедуры, рассматриваемой как теория познания, имеются различные возражения. Для начала скажем, что последние ступени в этом регрессе обычно гораздо более трудны и недостоверны, чем более ранние ступени; мы вряд ли, например, можем достичь той же самой степени точности в оценке ошибок официальной статистики, чем это достигнуто в самой официальной статистике. Во-вторых, слепые постулаты, с которых мы должны начинать, являются попытками достичь наилучшего в отношении обеих областей: они служат той же цели, какой в моей системе служат данные, которые могут быть ошибочными; но называя их "постулатами", Рейхенбах старается избежать ответственности, связанной с признанием их "истинными". Я не вижу, какое он может иметь основание для предпочтения одного постулата другому, кроме того, что он думает, что один из них с большей вероятностью является истинным; а поскольку, по его собственному признанию, это не значит (когда мы находимся на стадии слепых постулатов), что имеется какая-либо известная частота, которая делает этот постулат вероятным, он вынужден вместо частоты искать какой-либо другой критерий для выбора среди предположений. Он не говорит нам, какой это может быть критерий, потому что он не видит в этом необходимости. В-третьих, когда мы покидаем почву чисто практической необходимости в слепых постулатах для прекращения бесконечного регресса и стараемся понять чисто теоретически, что Рейхенбах может иметь в виду под вероятностью, мы запутываемся в неразрешимых осложнениях. На первой ступени мы говорим, что вероятность того, что а будет равна р, равна m1/n1; на второй ступени мы приписываем этому утверждению вероятность т2/n2 тем, что делаем его одним из какой-либо последовательности подобных утверждении; на третьей ступени мы приписываем вероятность m2/n3 утверждению, что имеется вероятность т2/n2 в пользу нашей первой вероятности m\/п1; и так мы продолжаем без конца. Если бы этот бесконечный регресс мог быть осуществлен, то последняя вероятность в пользу правильности нашей первоначальной оценки m1/n1 была бы бесконечным произведением которое, как можно думать, было бы нулем. Оказалось бы, следовательно, что в выборе оценки, которая является в высшей степени вероятной на первой ступени, мы почти наверняка ошибаемся; но в общем эта оценка останется наилучшей оценкой, возможной для нас. Бесконечный регресс в самом определении "вероятного" нетерпим. Для того чтобы избежать его, мы должны признать, что каждый пункт (запись) в нашей первоначальной статистике или истинен, или ложен и что значение т1/n1, полученное для нашей первой вероятности, или правильно, или ложно; и действительно, мы должны применять как абсолютную дихотомию истинного или ложного к суждениям вероятности так же, как и к другим суждениям. Позиция Рейхенбаха в ее полном выражении сводится к следующему: Есть предложение р1, скажем, "это альфа есть бета" Есть предложение р2, говорящее, что P1 имеет вероятность .x1 Есть предложение р3, говорящее, что р2 имеет вероятность x2 Есть предложение р4, говорящее, что P3 имеет вероятность x3 Эта последовательность бесконечна и ведет — как следует думать — к предельному предложению, единственному, которое мы имеем право утверждать. Но я не вижу, как это предельное предложение может быть выражено. Затруднение здесь заключается в том, что в отношении всех членов последовательности, помещающихся перед предельным предложением, мы не имеем никакого основания, согласно принципам Рейхенбаха, рассматривать их как имеющих большую вероятность истинности, чем ложности; в действительности они не имеют вероятности, доступной для нашей оценки. Я заключаю, что попытка обойтись без понятий "истинного" и "ложного" является ошибочной и что суждения вероятности по существу не отличаются от других суждений, а под падают наравне с ними под абсолютную дихотомию истинного-ложного. Д. Выводы. Индукция со времени Юма играла настолько большую роль в спорах о научном методе, что очень важно внести полную ясность в то, к чему — если я не ошибаюсь — приводят вышеприведенные доказательства. Во-первых: в математической теории вероятности нет ничего, что оправдывало бы наше понимание как общей, так и частной индукции как вероятной, как бы при этом ни было велико установленное число благоприятных случаев. Во-вторых: если не устанавливается никакое ограничение в отношении характера интенционального определения классов А и В, участвующих в индукции, то можно показать, что принцип индукции не только сомнителен, но и ложен. Это значит, что если дано, что n членов некоторого класса А принадлежит к некоторому другому классу В, то значения "В", для которых следующий член класса А не принадлежит к классу В, более многочисленны, чем значения, для которых следующий член принадлежит к В, если n не сильно отличается от полного числа вещей во вселенной. В-третьих: то, что называется "гипотетической индукцией", в которой какая-либо общая теория рассматривается как вероятная, потому что все до сего времени наблюденные ее следствия подтверждались, не отличается сколько-нибудь существенно от индукции через простое перечисление. Ибо если p есть теория, о которой идет речь, А — класс относящихся к делу явлений и В — класс следствий р, тогда р эквивалентно утверждению 'все А суть В", и свидетельство в пользу р получается с помощью простого перечисления. В-четвертых: для того, чтобы индуктивное доказательство было действенным, индуктивный принцип должен быть сформулирован с каким-либо неизвестным до сего времени ограничением. Научный здравый смысл на практике избегает различных видов индукции, в чем он, по-моему, прав. Но пока еще не сформулировано то, что руководит научным здравым смыслом. В-пятых: научные выводы, если они в общем правильны, должны быть таковыми в силу какого-либо закона или законов природы, устанавливающих какое-либо синтетическое свойство действительного мира или несколько таких свойств. Истинность предложений, утверждающих такие свойства, не может быть сделана даже вероятной каким-либо доказательством из опыта, поскольку такие доказательства, когда они выходят за пределы зарегистрированного до сего времени опыта, зависят в своей правильности от тек самых принципов, о которых идет речь. Остается только исследовать, что представляют собой эти принципы и в каком смысле — если тут можно говорить о каком-либо смысле — можно говорить, что мы знаем их. Постулаты научного вывода ЧАСТЬ ШЕСТАЯ. жүктеу/скачать 2.71 Mb. Достарыңызбен бөлісу:
|