Меркурий, Венера, Земля и проч. все движутся вокруг Солнца
с запада па восток;
Меркурий, Венера, Земля и проч. суть все известные планеты;
Все известные планеты движутся вокруг Солнца с запада на восток,
считают, фактически следуя Аристотелю, что полная индукция сходна по форме с силлогизмом третьей фигуры, а именно Darapti (см. выше), в котором средний термин состоит в данном примере из группы известных планет.
Другие логики видели в полной индукции разделительный силлогизм (см. выше). Приведенный выше пример они представляли в следующей форме:
Планета есть или Меркурий, или Венера, или Земля, или проч.;
Но Меркурий движется вокруг Солнца с запада на восток;
Венера движется вокруг Солнца с запада на восток и проч.;
Все известные планеты движутся вокруг Солнца с запада на восток.
Посредством полной индукции может быть достигнуто так называемое соединительное доказательство. Например, для доказательства теоремы "всякий вписанный угол равен половине центрального угла, опирающегося на ту же дугу", приводятся три случая: 1) когда вписанный угол составлен из диаметра и хорды; 2) когда он составлен из двух хорд, между которыми находится центр круга; 3) когда он составлен из двух хорд, между которыми не находится центр круга. Во всех этих случаях теорема правильна. Никаких других случаев представить себе нельзя. Следовательно, при всех возможных положениях теорема правильна, т.е. вписанный угол равен половине центрального угла, опирающегося на ту же дугу.
Надо знать, что иногда в полной индукции допускается логическая ошибка. Заключается она в следующем. Рассмотрев ряд суждений об отдельных предметах данного класса или об отдельных видах данного рода, мы формулируем общий вывод, не проверив того, полностью ли исчерпаны все случаи данного класса. Между тем заключение в полной индукции правильно только в том случае, если в частных посылках дан полный перечень всех предметов данного класса.
Знания, полученные в результате полной индукции, основанной на истинных посылках, вполне достоверны. Но полная индукция не дает знания о других предметах, которые не встречаются в посылках. В самом деле, общий вывод имеет отношение только к тем предметам, которые мы наблюдали. Значение же полной индукции заключается в том, что, не вооружая нас знанием о новых предметах, она раскрывает рассматриваемые предметы в некотором новом отношении. В выводе мы судим о тех же предметах, но взятых уже в качестве класса, тогда как в каждой частной посылке мы судили об одном предмете и только о нем.
Изучением закономерностей умозаключений по полной индукции занимался русский логик М.Н. Каринский. Он писал о том, что кажется, будто вывод полной индукции есть просто сокращенное выражение существовавшего уже знания, а не новая истина, так как оно не простирается далее тех предметов, о которых говорят посылки. Однако видимо, это не так: "Новость мысли зависит не от того только, что в ней определение распространяется на новый реальный предмет; мысль будет новой, если определение дано было уже предмету, но он характеризовался иначе и поэтому представлялся нам иным предметом. В суждении о логической группе мы приписываем определение не только предметам, характеризованным известными признаками, но всем предметам, так характеризованным; произнося суждение о такой группе, мы утверждаем, что существования в предмете признаков группы совершенно достаточно для отнесения к нему определения, приписанного к группе. Но этот оттенок мысли никак не заключается в суждениях, в которых мы приписываем это определение частным предметам".
Конечно, заключает Каринский, для науки наиболее ценны суждения о таких логических группах, которые обнимают неисчислимое количество экземпляров. И естественно, что выводы на основании полной индукции, в которых суждения частные суть суждения об экземплярах, не могут иметь сколько-нибудь значительного применения в науке. Но нельзя забывать, что полная индукция может оперировать не только с экземплярами, но и с видами, а это неизмеримо увеличивает число предметов, с которыми приходится иметь дело. Такие выводы на основании полной индукции от видов к классу применимы в науках.
Неполной индукцией называется вид индуктивного умозаключения, в результате которого получается какой-либо общий вывод обо всем классе предметов на основании знания лишь некоторых однородных предметов данного класса. Например:
Гелий имеет валентность, равную нулю;
Неон тоже;
Аргон тоже;
Но гелий, неон и аргон — инертные газы;
Все инертные газы имеют валентность, равную нулю.
Здесь общий вывод сделан обо всем классе инертных газов на основании знания о некоторых видах, т.е. части этого класса. Поэтому неполную индукцию иногда называют расширяющей индукцией, так как она в своем заключении содержит большую информацию, чем та, которая содержалась в посылках. Схема умозаключения неполной индукции такова:
A1 имеет признак В;
А2 имеет признак В;
А3 имеет признак В;
Следовательно, и А4 и вообще все А имеют признак В.
В неполной индукции на основании наблюдения некоторого количества известных фактов приходят к выводу, который распространяется и на другие факты или предметы данной области, еще неизвестные нам.
Неполная индукция выступает в двух видах.
1. Неполная индукция, основанная на знании необходимых признаков и причинных связей предметов, явлений, — вид индуктивного умозаключения, в результате которого получается какой-либо общий вывод обо всем классе предметов на основании знания необходимых признаков и причинных связей лишь некоторых предметов данного класса.
2. Неполная индукция через простое перечисление, в котором не встречается противоречащих случаев, — вид индуктивного умозаключения, в результате которого получается какой-либо общий вывод обо всем классе предметов на основании знания лишь некоторых предметов данного класса, при том условии, что не встречалось противоречащих случаев. Неполная индукция через простое перечисление дает нам возможность перейти от известных фактов к неизвестным, и этим самым с ее помощью мы расширяем наши знания о мире.
Но такая индукция не дает в заключении, в общем правиле достоверных выводов, а только приблизительные, вероятные. Ведь выводы в данном случае базируются на наблюдении далеко не всех предметов данного класса. И могло случиться, что противоречащий пример случайно не попался нам на глаза. А часто это бывает только потому, что мы еще плохо знаем исследуемую область явлений.
Железо — твердое тело;
Медь — твердое тело;
Цинк — твердое тело;
Золото — твердое тело;
Алюминий — твердое тело;
Железо, медь, цинк, золото, алюминий — металлы;
Все металлы — твердые тела.
Вывод сделан по методу индукции через простое перечисление, в котором не встречается противоречащих случаев. Исследован ряд металлов, а вывод сделан в отношении всех. В результате получился ошибочный вывод, так как, например, ртуть — металл, но она — жидкое тело.
Индукция через простое перечисление, принося известную пользу в нашей повседневной житейской практике, может применяться лишь на начальной ступени исследования, когда происходит процесс накопления фактического материала и совершается первый отбор нужных данных. Она называется популярной индукцией. Издавна популярная индукция считалась самым ненадежным видом неполной индукции. Вероятность ее заключения крайне слабо обоснована, так как единственное основание для ее вывода состоит в незнании случаев, которые противоречили бы ее заключению.
Заключение, полученное в результате такой индукции, постоянно находится под угрозой опровержения его истинности, стоит только обнаружиться противоречащему случаю, как это было с австралийскими черными лебедями, открытие которых опрокинуло державшееся столетиями утверждение, что все лебеди белые. В речевой коммуникации желательно пользоваться только полной индукцией, потому что неполная индукция действительно часто приводит к доказательству неверных тезисов. Рассмотрим пример. Во многих университетах существует правило, в соответствии с которым сильные группы получают лучших преподавателей, которые, таким образом, учат самых способных. Это оправданная педагогическая установка, поскольку усилия профессионала высокого класса, направленные на человека, которому это, может быть, и не нужно, плода не принесут. Это нецелесообразно: вопрос упирается в то, кто что может взять от образования. Пусть лучше крупный специалист в определенной области научит троих, но таких, которые станут его последователями. В этой связи важными являются анализ успеваемости каждого студента и оценка учебных групп по результатам сессии. Предположим, на заседании кафедры английского языка рассматривается успеваемость студентов первой английской группы, которая состоим из девяти человек. Куратор курса дает им следующую характеристику:
Афанасьев И. — очень слабый студент, плохо подготовленный;
Броневой М. — обладает очень посредственными способностями;
Гальперина Т. — усидчивая студентка, но с неразвитым мышлением;
Ежов К. — ленив, пропускает много занятий;
Климов В. — крайне посредственный студент, с трудом сдал сессию на удовлетворительно;
Михенькова С. — легкомысленная студентка, не имеющая склонности к интеллектуальному труду;
Орлов А. — с большими усилиями справляется с материалом, не сдал один экзамен.
После чего куратор говорит: "Я думаю, достаточно. Группа очень слабая".
А теперь представьте, что оставшиеся два студента (Шевцов С. и Юдин Т. — их не рассмотрели, так как фамилии начинаются с последних букв алфавита) — одни из самых блестящих на курсе.
Сотрудники кафедры не задают куратору дополнительных вопросов, и принимается решение, в соответствии с которым в следующем семестре первую английскую группу будет учить молодой неопытный педагог. Что происходит в этой ситуации? Шевцов и Юдин не получают полноценного образования. Может так оказаться, что английский язык они знают лучше нового педагога. Кроме того, в их присутствии другие студенты чисто психологически "немеют" на занятиях, чтобы не потерять авторитета (по этой причине в высшей школе группы формируют по возможности однородные). Административное решение, безусловно, было принято неверное, так как в результате неполной индукции был доказан ложный тезис: "Первая английская группа — очень слабая". Верный же тезис таков: "Первая английская группа неровная: семь студентов — очень слабые, а двое — сильные". И этот тезис был бы доказан при применении полной индукции. Административный вывод соответственно тоже оказался бы другим: "Первую английскую группу следует расформировать, переведя студентов Шевцова и Юдина в другую, сильную группу, которую возьмет лучший преподаватель кафедры".
Второе значение термина индукция — метод исследования, заключающийся в следующем: для того чтобы получить общее знание о каком-либо классе предметов, необходимо исследовать отдельные предметы этого класса, найти в них общие существенные признаки, которые и послужат основой для знания об общем, присущем данному классу предметов. Индуктивный метод исследования заключается также в следующем: исследователь переходит от знания менее общих положений к знанию более общих положений.
Третье значение термина индукция — форма изложения материала в книге, лекции, докладе, беседе, когда от единичных и менее общих положений идут к общим заключениям, выводам, положениям.
Интерес к проблемам индуктивной логики особенно, как мы уже говорили, проявился в XVII—XVIII вв. Английский философ-материалист Фр. Бэкон в своем трактате "Новый Органон" высказал новый взгляд на индукцию. Признав индукцию через простое перечисление ненадежной, он поставил задачу отыскания форм, т.е. чего-то устойчивого в явлениях как основу их внешних связей.
Отыскивать формы Бэкон предлагал с помощью ряда приемов, которые он называл "вспоможествованием" разуму. Найденные факты требовалось распределять по таблицам "присутствия", "отсутствия" и "степеней". В результате, как думал Бэкон, можно будет выявить необходимую связь между явлениями. В бэконовской схеме все бесконечное многообразие явлений мира сводилось к небольшому числу форм. Бэкон призывал изучать факты, ставить научные эксперименты.
Идеи Бэкона, а также английского естествоиспытателя Дж. Гершеля, развил английский логик и философ-позитивист Джон Стюарт Милль. Он предложил простейшие логические методы установления причинных связей между явлениями и вытекающими из них следствиями. Цель этих методов — выяснение вопроса о том, можно ли считать предшествующее явление причиной последующего или нет. Причиной называется такое явление А, при наличии которого имеет место другое явление В, которое называется действием причины А, а при отсутствии явления А отсутствует и явление В.
Предлагается пять логических методов исследования причинных связей, которые выражены в виде следующих правил.
1. Метод сходства: "Если два или более случаев подлежащего исследованию явления имеют общим лишь одно обстоятельство, в котором только и согласуются все эти случаи, то оно есть причина или следствие данного явления".
2. Метод различия: "Если случай, в котором исследуемое явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, сходны во всех обстоятельствах, кроме одного, встречающегося лишь в первом случае, то это обстоятельство, в котором одном только и разнятся эти два случая, есть следствие, или причина, или необходимая часть причины явления".
3. Соединительный метод сходства и различия: "Если два или более случая возникновения явления имеют общим одно лишь обстоятельство, и два или более случая возникновения того или иного явления имеют общим только отсутствие того же самого обстоятельства, то это обстоятельство, в котором только и разняться оба ряда случаев, есть или следствие, или причина, или необходимая часть причины изучаемого явления".
4. Метод сопутствующих изменений: "Всякое явление, изменяющееся определенным образом всякий раз, когда некоторым особенным образом изменяется другое явление, есть либо причина, либо следствие этого явления, либо соединено с ним какою-либо причинной связью".
5. Метод остатков: "Если из явления вычесть ту его часть, которая, как известно из прежних индукций, есть следствие некоторых определенных предыдущих, то остаток данного явления должен быть следствием остальных предыдущих".
Милль утверждает возможность подходить к изучаемому явлению и рассматриваемым в связи с ним обстоятельствам как к отдельным, изолированным событиям и говорить о связи отдельной причины и отдельного действия, т.е. отвлекаться от взаимного влияния обстоятельств данного явления, от обратного действия следствий на причины, между тем как данное явление может быть порождено, как это часто бывает, не одной какой-либо причиной, а совместным действием ряда причин, находящихся между собой в сложных отношениях. Это упрощение обусловливает то, что данные методы, как и любые методы индуктивного исследования, дают в заключении вероятное знание. Так, степень вероятности выводов по методу сходства определяется числом исследованных случаев, но даже если их очень много, то все равно трудно решить, является ли причиной данного явления единственное обстоятельство, оказавшееся сходным во всех случаях, или совместное действие этого единственного обстоятельства и всех остальных обстоятельств. Более вероятное знание дает метод различия. Это объясняется тем, что данный метод сочетается с экспериментом. Но вводимое в эксперимент явление может оказаться сложным, и потому останется невыясненным, является ли причиной все явление или какая-либо часть. Вероятностный характер носят и другие методы.
Милль разъединил индукцию и дедукцию, что привело его к "всеиндуктивизму". О единстве индукции и дедукции прекрасно сказано еще Аристотелем: "Общее нельзя рассматривать без посредства индукции".
В связи со всеми имеющимися у исследователя средствами познания — дедукцией, аналогией, гипотезой и др. — методы исследования причинной связи традиционной логики широко применяются в качестве вспомогательных орудий нахождения причинных зависимостей.
Причинные связи издавна волновали умы людей. Уже в сочинениях древнегреческого философа V в. до н.э. Аристиппа имелось предвосхищение индуктивных приемов исследования причинных связей.
Математическая логика также занимается изучением логического механизма индуктивных умозаключений, используя для этого методы математической логики и теории вероятностей.
Многие ученые полагают, что в настоящее время перед индуктивной логикой ставится задача не изобретать правила открытия научных истин, а найти объективные критерии подтверждения гипотез их империческими посылками и, если возможно, определить степень, в которой эти посылки подтверждают гипотезу. В соответствии с этим должна изменяться форма самой индуктивной логики, ибо она становится вероятностной логикой, а классическая индуктивная логика оказывается частным случаем вероятностной логики. Задача вероятностной логики — оценить вероятность обобщения, так как установление достоверности возможно лишь в крайне простых случаях.
Безошибочность вывода в индуктивном умозаключении зависит, прежде всего, от истинности посылок, на которых строится заключение. Если вывод основан на ложных посылках, то и он ложен. Ошибки в индуктивных умозаключениях очень часто объясняются также тем, что в посылках не учтены все обстоятельства, которые являются причиной исследуемого явления.
Но ошибки могут проникать в индуктивные выводы и тогда, когда посылки являются истинными. Это бывает в тех случаях, когда мы не соблюдаем правил умозаключения, в которых отображены связи единичного и общего, присущие предметам и явлениям окружающего мира. Первая ошибка, связанная с нарушением правил самого хода индуктивного умозаключения в связи с непониманием закона достаточного основания, известна издавна под названием "поспешное обобщение" (лат. fallacia fictae universalitatis). Существо ошибки заключается в следующем: в посылках не учтены все обстоятельства, которые являются причиной исследуемого явления.
Еще более распространенной в индуктивных выводах является ошибка, также связанная с нарушением закона достаточного основания, которая называется ошибкой заключения по формуле: "после этого, стало быть, по причине этого" (лат. "Post hoc, ergo propter hoc"). Источник этой ошибки — смешение причинной связи с простой последовательностью во времени. Иногда кажется, что если одно явление предшествует другому, то оно и является его причиной. Но это не всегда так. Каждые сутки люди наблюдают, что за ночью следует день, а за днем — ночь. Но если бы на основании этого кто-нибудь стал утверждать, что ночь есть причина дня, а день — причина ночи, то тот оказался бы рассуждающим по формуле "после этого, стало быть, по причине этого". В самом деле, ни ночь не является причиной дня, ни день не является причиной ночи. Смена дня и ночи есть результат суточного вращения Земли вокруг собственной оси. Следовательно, неправомерно заключать о причинной связи двух явлений только на том основании, что одно явление происходит после другого.
Индуктивное доказательство применяется во всех науках, когда тезис является общим суждением. Вот пример индуктивного доказательства тезиса о том, что во всех треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым.
Аргументы: "в остроугольных треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым"; "в прямоугольных треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым"; "в тупоугольных треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым".
Рассуждение: "поскольку, кроме остроугольных, тупоугольных и прямоугольных треугольников, нет больше никаких треугольников, а во всех остроугольных, тупоугольных и прямоугольных треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым, то, следовательно, во всех треугольниках сумма внутренних углов равна двум прямым".
Существо такого доказательства заключается в следующем: надо получить согласие своего собеседника на то, что каждый отдельный предмет, входящий в класс предметов, отображаемый в общем суждении, имеет признак, зафиксированный в нем. Когда согласие на это получено, тогда с необходимостью вытекает истинность тезиса: раз каждый предмет в отдельности имеет этот признак, то естественно, что и все данные предметы имеют этот признак.
Резюмируя, следует сказать, что индуктивное доказательство выводит наличие некоторого свойства S у множества М, состоящего из n элементов, на основании того, что каждый из этих элементов обладает свойством S. Если мы хотим сделать заключение о целом множестве объектов (людей, предметов и т.д.), мы должны рассмотреть каждый элемент этого множества. А отсюда делается естественный и простой вывод: индуктивному доказательству подвергаются только те множества, которые имеют малое количество элементов. Если множество имеет бесконечное количество элементов, строгое индуктивное доказательство построить невозможно. Если количество элементов множества очень велико, но конечно, строгое индуктивное доказательство построить можно, но это очень трудоемкая, а потому обычно малоцелесообразная деятельность, так как каждый элемент в отдельности следует оценить с точки зрения наличия искомого признака. Поэтому строгое индуктивное доказательство распространяется только на так называемые маломощные множества (под мощностью множества понимается количество элементов, входящих в него). Множество мощностью 4 легко подвергается индуктивному доказательству, множество мощностью 100 — уже достаточно трудно, а множество мощностью 10000 почти не подвергается такому доказательству. Индуктивным способом невозможно доказать, скажем, тезис о том, что все москвичи умеют говорить по-русски. Но очень легко можно доказать тезис о том, что в определенной комнате нет ни одного битого стекла, если в этой комнате, скажем, два окна, каждое окно имеет четыре стекла (всего стекол, таким образом, восемь). Можно рассмотреть первое стекло — нет трещин. Рассмотреть второе стекло — нет трещин и т.д. Удостоверившись, что каждое стекло — целое, можно сделать общий вывод: вэтой комнате нет ни одного битого стекла, что важно, например, в условиях надвигающейся зимы для принятия решения о замене стекол в помещении.
Наблюдения показывают, что индуктивное доказательство часто вызывает затруднение. Приведем два примера.
1. У комнатного цветка 20 листьев. Посмотрим на первый лист: он живой. Посмотрим па второй лист: он живой и т.д. Посмотрим на двадцатый лист: он живой. Значит, можно сделать вывод, что цветок жив. Это неправильно. Ведь если у цветка хотя бы один листик жив, то весь цветок является живым (приведено излишнее доказательство). В логике эта ошибка звучит так: "кто чрезмерно доказывает, тот ничего не доказывает" (лат. qui nimium probat, nihil probat) — когда доказывается слишком много, из данных оснований следует не только тезис, но и какое-нибудь другое (иногда противоположное или ложное) положение.
2. Рассмотрим тезис: Семья Петровых — хорошая. Отец — академик. Мать — профессор. Дочь — очень способная девушка, аспирантка. Сын — подающий надежды молодой физик. Доказательство не получается, потому что хорошая семья — это семья, в которой сохраняются доброжелательные человеческие отношения. Чтобы доказать индуктивным способом искомый тезис, надо установить пары: мама — дочка, мама — сын, папа — дочка, папа — сын, сын — дочка, папа — мама. После этого проанализировать отношения в каждой паре, признать эти отношения благополучными и тогда сделать заключение, что это хорошая семья (и то это будет достаточно неубедительно). Гораздо легче доказать тезис: В семье Петровых все имеют высшее образование. А критерий быть хорошей не является формальным (это вопрос интерпретации), кроме того, слово хороший многозначно. Один человек, наблюдая семью, назовет отношения в ней прекрасными, другой сочтет неблагополучными. Семейные отношения бесконечно сложны: даже драка может быть свидетельством любви. Подобные тезисы лучше оставлять без доказательства. Их истинность или ложность докажет сама жизнь.
Глава 16
ДЕМОНСТРАЦИЯ ПО АНАЛОГИИ
Уподобления не доказывают, а лишь
объясняют доказанное. M.B. Ломоносов
Очень распространенным типом доказательства является демонстрация по аналогии (греч. analogía — соответствие, сходство). В доказательстве по аналогии обосновывается сходство двух предметов в каком-либо признаке на основании того, что эти предметы имеют ряд других сходных признаков.
Например, для того чтобы доказать идею о возможности существования органической жизни на какой-либо другой планете, ученые рассуждают так: на данной планете есть атмосфера с наличием в ней кислорода, есть вода, есть необходимая для возникновения жизни температура; на Земле есть такая атмосфера, есть вода, есть требуемая температура и есть органическая жизнь. Поскольку данная планета и Земля сходны в ряде существенных признаков, поэтому, вероятно, они сходны и еще в одном признаке — наличии органической жизни.
Схема доказательства по аналогии такова: пусть некоторый объект А обладает последовательностью свойств а1, а2, ..., an+1 —
А: а1 , а2 , а3 , аn ,..., аn+1.
Второй объект В обладает набором свойств, совпадающих со свойствами объекта А, за исключением аn+1, про который ничего не известно, —
B: a1,a2,a3, ..., аn.
Тогда из этих двух наблюдений можно сделать вывод, что и второй объект В обладает свойством аn+1 (формула 1).
Доказательство по аналогии основано на том, что предметы могут быть подобными, сходными в каких-либо свойствах, признаках или отношениях, причем такие предметы, которые в целом различны. Умозаключение по аналогии — это логический вывод, в результате которого достигается знание о признаках одного предмета на основании знания того, что этот предмет имеет сходство с другими предметами.
Очевидно, что доказательство по аналогии не является абсолютным, оно гипотетическое. Вы только предполагаете, что второй объект обладает еще и дополнительным свойством. Не являясь абсолютным, в определенных случаях доказательство по аналогии бывает крайне убедительным. Приведем исторический пример доказательства по аналогии, которое оказалось настолько убедительным, что под это доказательство была выделена очень крупная сумма денег. Человек по имени Гаргреве отправился в Австралию в район, который называется Новый Южный Уэльс, и обнаружил там горные породы, очень напоминающие породы знаменитых калифорнийских гор, которые находятся в США. Калифорнийские горы он хорошо знал, так как неоднократно бывал там и работал. Горы в Калифорнии очень богаты минералами.
Пусть в нашем определении A — это горы в Калифорнии, а В — это горы в Новом Южном Уэльсе. Гаргреве заметил поразительное сходство: олово есть и там, и там (а1), цинк есть и там, и там (а2), свинец есть и там, и там (a3), железная руда есть и там, и там (а4), и т.д.
Оценивая признаки, которые оказываются одинаковыми для этих двух горных массивов, он доходит до главного признака, который им не обнаружен, но он подозревает о его существовании. Этот признак an+1 — наличие золота. В горах Калифорнии очень много золота. И он делает предположение, что в Австралии в породе должно быть золото. Он возвращается домой, пишет доклад и в этом докладе, предлагая доказательство по аналогии, аргументирует наличие золота в Австралии. Доклад заканчивается просьбой о выделении очень крупной суммы денег на организацию экспедиции для поиска золота. Доказательство сочли убедительным. Деньги были выделены. Экспедиция отправилась в Австралию, и золото действительно нашли.
Основоположник кибернетики Н. Винер, приступая к исследованиям в области конструирования логических машин, вдохновлялся такой, оказавшейся очень эффективной аналогией. "С самого начала, — пишет он, — я был поражен сходством между принципами действия нервной системы и цифровых вычислительных машин. Я не собираюсь утверждать, что эта аналогия является полной, и мы исчерпаем все свойства нервной системы, уподобив ее цифровым вычислительным устройствам. Я хотел бы только подчеркнуть, что в некоторых отношениях поведение нервной системы очень близко к тому, что мы наблюдаем в вычислительных устройствах".
О том, какую огромную роль аналогия играет в кибернетике, свидетельствует французский ученый Л. Куффиньяль. Убедившись в аналогичности двух механизмов, показывает он, предполагают, что известные функции одного механизма присущи и другому механизму, для которого их наличие не установлено. Как, например, устанавливают дозы новых лекарств для человека? По аналогии функций организмов животного и человека. При изучении действия лекарственного препарата сначала проводят опыты на животных и затем предполагают, что при назначении этого лекарства человеку результаты будут аналогичны результатам, полученным в опытах с животными.
Умозаключение по аналогии, как и любое другое умозаключение, является отображением в нашем сознании обычных отношений вещей. Человек на практике многократно наблюдал постоянство и устойчивость связей между признаками в предметах и явлениях внешнего мира. С течением времени эти связи признаков вещей зафиксировались в сознании человека в виде определенной фигуры логики, которая приобрела аксиоматический характер. Так, человек давно заметил, что если в двух предметах или явлениях имеются какие-то общие существенные признаки, то вполне возможно, несмотря даже на ряд свойственных этим предметам отличительных черт, предполагать, что эти предметы обладают также и другими сходными признаками. Если есть корни, ствол и ветки, то, как правило, есть и листья; если тело жидкое, то в любых сообщающихся сосудах оно расположится на одинаковом уровне, хотя бы эти сосуды отличались формой; если тело хорошо проводит тепло, значит, можно ожидать, что оно хорошо проводит и электричество, и т.д.
Эта уверенность имеет и другое основание в окружающем мире: общая закономерность, которая выражается в существенных признаках предмета или явления, всегда встречается в связи с рядом одних и тех же постоянных устойчивых признаков, хотя условия, в которых проявляется данная общая закономерность, могут быть различными.
Привычка нашего ума к аналогии настолько сильна, что она иногда начинает действовать как бы механически. Аналогия, как мы уже видели, основана на том, что сходные в одном отношении вещи сходны и в остальном. Привыкнув к этому, люди удивляются, что шерстяные одеяла употребляются для предохранения льда от таяния, тогда как обычно шерстяные одеяла применяются для сохранения тепла.
Такой вид аналогии часто встречается в практике самых различных ученых и специалистов. Так, ботаник, замечая по некоторым признакам сходство какого-либо растения с известными ему представителями вида, относит данное растение к этому виду, предполагая, что в найденном растении есть все, еще и не исследованные видовые признаки. Говоря об аналогии, можно сослаться на ряд примеров из истории науки: на аналогию Ньютона между падением яблока и движением небесных тел, на аналогию Франклина между электрической искрой и молнией, на аналогию между распространением волн на воде и звука в воздухе и пр.
Ломоносов в одной из своих ранних работ на основании аналогии сделал вывод о том, что свет есть материя. "Один свет, — пишет он, — затемняет другой, например, солнце — свет свечи; подобно тому, как более сильный голос заглушает другой, слабый. Отсюда следует, что свет есть материя". Английский логик Джевонс говорит, что даже животные "делают заключения" до некоторой степени путем аналогии. Так, битая собака боится каждой палки, и существует очень немного собак, которые не убегут, если вы сделаете вид, будто поднимаете камень, хотя бы на этом месте не было никакого камня. Признание нормальной аналогии между двумя системами идей, говорит Дж.К. Максвелл, "приводит к более глубокому знанию обеих, чем познание, которое можно было получить, изучая каждую систему в отдельности".
Аналогия благодаря своей наглядности и доступности широко используется в математике: а) при изучении десятичных дробей подчеркивается их аналогия с натуральными числами; б) свойства алгебраических дробей аналогичны свойствам арифметических (обыкновенных) дробей; в) методика решения задач на составление уравнений второй степени аналогична методике решения задач на составление уравнений первой степени; г) свойства членов геометрической прогрессии во многом аналогичны свойствам членов арифметической прогрессии и т.п.
Ход умозаключения по этому виду аналогий можно записать в виде следующей формулы:
А имеет признаки а1, а2, а3, х;
В имеет признаки а1, а2, а3;
Вероятно, В имеет и признак х.
Возьмем такой пример: модель самолета (А) имеет такую же форму (а1), такое же отношение веса к плоскости крыльев (а2), такое же соотношение между весом носовой части и остальной части фюзеляжа (а3), как и конструируемый самолет. При испытании модели в аэродинамической трубе оказывается, что модель неустойчива (x). На основании аналогии (сходство модели и самолета в трех признаках) конструктор непременно сделает вывод, что самолет будет также неустойчив при полете.
Умозаключения по аналогии применяются в физике, строительстве плотин, в лингвистике, кибернетике, истории и т.д. Это, в частности, объясняется тем, что во всех областях науки начинает интенсивно внедряться моделирование, когда возможное поведение интересующих нас объектов исследуется на условных образах, аналогичных исследуемому объекту.
Под моделью (лат. modulus — мера, франц. modèle — образец) в науке понимается искусственно созданный объект в виде схемы, чертежа, логико-математических знаковых формул, физической конструкции и т.п., который, будучи аналогичен (подобен, сходен) исследуемому объекту (самолету, человеческому сознанию, клетке и т.д.), отображает и воспроизводит в более простом, уменьшенном виде структуру, свойства, взаимосвязи и отношения между элементами исследуемого объекта, непосредственное изучение которого невозможно, недоступно или связано со значительными трудностями, большими затратами средств и энергии, и тем самым облегчает процесс получения информации об интересующем нас предмете.
Исследуемый объект, по отношению к которому строится модель, называется черным ящиком, который представляет собой оригинал, образец, прототип, подчас не данный нам в наблюдении.
Все существующие модели обычно подразделяются на три типа: физические, вещественно-математические и логико-математические. Физические модели имеют природу, сходную с природой изучаемого объекта, и отличаются от него лишь размерами, скоростью течения исследуемых явлений и иногда материалом. Вещественно-математические модели имеют отличную от прототипов физическую природу, но допускают одинаковое с оригиналом