Неполная индукция. Популярная индукция

Неполная индукция — это умозаключение, в котором на основе принадлежности признака некоторым элементам или частям класса делают вывод о его принадлежности классу в целом.

Схема неполной индукции имеет следующий вид:

Посылки:

1) S₁ имеет признак Р

S₂ имеет признак Р

S_n имеет признак Р

2) S₁, S₂,..., S_n принадлежат классу К

Заключение:

Классу К, по-видимому, присущ признак Р

Неполнота индуктивного обобщения выражается в том, что ис­следуют не все, а лишь некоторые элементы или части класса — от S₁ до S_n. Логический переход в неполной индукции от некоторых ко всем элементам или частям класса не является произвольным. Он оправдывается эмпирическими основаниями — объективной зави­симостью между всеобщим характером признаков и устойчивой их повторяемостью в опыте для определенного рода явлений. Отсюда широкое использование неполной индукции в практике. Так, напри­мер, во время уборки урожая заключают о засоренности, влажности и других характеристиках большой партии зерна на основе отдельно взятых проб. В производственных условиях по выборочным образ­цам заключают о качестве той или иной массовой продукции, напри­мер, моющих средств — в химической промышленности; труб, ме­таллического листа, проволоки — в прокатном производстве; моло­ка, круп, муки — в пищевой промышленности.

Индуктивный переход от некоторых ко всем не может претендо­вать на логическую необходимость, поскольку повторяемость при­знака может оказаться результатом простого совпадения.

Тем самым для неполной индукции характерно ослабленное ло­гическое следование — истинные посылки обеспечивают получение не достоверного, а лишь проблематичного заключения. При этом обнаружение хотя бы одного случая, противоречащего обобщению, делает индуктивный вывод несостоятельным.

На этом основании неполную индукцию относят к правдоподоб­ным (недемонстративным) умозаключениям. В таких выводах за­ключение следует из истинных посылок с определенной степенью

вероятности, которая может колебаться от маловероятной до весь­ма правдоподобной.

Существенное влияние на характер логического следования в выводах неполной индукции оказывает способ отбора исходного материала, который проявляется в методичности или систематич­ности формирования посылок индуктивного умозаключения. По способу отбора различают два вида неполной индукции: (1) индук­цию путем перечисления, получившую название популярной индук­ции, и (2) индукцию путем отбора, которую называют научной индукцией.

Популярной индукцией называют обобщение, в котором путем перечисления устанавливают принадлежность признака некото­рым предметам или частям класса и на этой основе проблема­тично заключают о его принадлежности всему классу.

В процессе многовековой деятельности люди наблюдают устой­чивую повторяемость многих явлений. На этой основе возникают обобщения, которые используются для объяснения наступивших и предсказания будущих событий и явлений. Такого рода обобщения бывают связаны с наблюдениями над погодой, влиянием климати­ческих условий на урожай, причинами распространения болезней, поведением людей в определенных ситуациях, отношениями между людьми и т.п. Логический механизм большинства таких обобще­ний — популярная индукция. Ее иногда называют индукцией через простое перечисление.

Повторяемость признаков во многих случаях действительно от­ражает всеобщие свойства явлений. Построенные на ее основе обоб­щения выполняют важную функцию направляющих начал в практи­ческой деятельности людей. Без таких простейших обобщений не­возможен ни один вид трудовой деятельности, будь то совершенст­вование орудий труда, развитие мореплавания, успешное ведение земледелия, контакты между людьми в социальной среде.

В процессе расследования преступлений часто используют эмпи­рические индуктивные обобщения, касающиеся поведения лиц, причастных к преступлению. Например: лица, совершившие пре­ступления, стремятся скрыться от суда и следствия; угроза убийст­вом часто приводится в исполнение; обнаружение похищенных вещей (поличное) свидетельствует о причастности к преступлению Такие опытные обобщения, или фактические презумпции, как их нередко называют в юридической литературе, часто оказывают не­оценимую помощь следствию несмотря на то, что они являются проблематичными суждениями.

Популярная индукция определяет первые шаги и в развитии научных знаний. Любая наука начинает с эмпирического исследова­ния — наблюдения над соответствующими объектами с целью их описания, классификации, выявления устойчивых связей, отноше­ний и зависимостей. Первые обобщения в науке обязаны простей­шим индуктивным заключениям путем простого перечисления по­вторяющихся признаков. Они выполняют важную эвристическуюфункциюпервоначальных предположений, догадок и гипотетичес­ких объяснений, которые нуждаются в дальнейшей проверке и уточ­нении.

Чисто перечислительное обобщение возникает уже на уровне приспособительно-рефлекторных реакций животных, когда повто­ряющиеся раздражения подкрепляют условный рефлекс. На уровне человеческого сознания повторяющийся признак у однородных яв­лений не просто порождает рефлекс или психологическое чувство ожидания, а наводит на мысльо том, что повторяемость — резуль­тат не чисто случайного стечения обстоятельств, а проявление каких-то невыявленных зависимостей. Обоснованность выводов в популярной индукции определяется главным образом количествен­нымпоказателем: соотношением исследованного подмножества предметов (образца или выборки) ко всему классу (популяции). Чем ближе исследованный образец ко всему классу, тем основательнее, а значит, и вероятнее будет индуктивное обобщение.

В условиях, когда исследуются лишь некоторые представители класса, не исключается возможность ошибочного обобщения.

Примером этому может служить полученное с помощью попу­лярной индукции и долгое время бытовавшее в Европе обобщение «Все лебеди белые». Оно строилось на основе многочисленных на­блюдений при отсутствии противоречащих случаев. После того как высадившиеся в Австралии в XVII в. европейцы обнаружили черных лебедей, генерализация оказалась опровергнутой.

Ошибочные заключения о выводах популярной индукции могут появиться по причине несоблюдения требований об учете противо­речащих случаев, которые делают обобщение несостоятельным. Так бывает в процессе предварительного расследования, когда решается проблема относимости доказательств, то есть отбора из множест­ва фактических обстоятельств лишь таких, которые, по мнению сле­дователя, имеют отношение к делу. В этом случае руководствуются лишь одной, возможно, наиболее правдоподобной либо наиболее «близкой сердцу» версией и отбирают лишь подтверждающие ее обстоятельства. Другие же факты, и прежде всего противоречащие исходной версии, игнорируются. Нередко их просто не видят и потому не принимают в расчет. Противоречащие факты также остаются вне поля зрения в силу недостаточной культуры, невнимательности или дефектов наблюдения. В этом случае следователь попадает в плен фактов: из множества явлений фиксирует лишь те, которые оказываются преобладающими в опыте, и строит на их основе по­спешное обобщение. Под влиянием этой иллюзии в дальнейших на­блюдениях не только не ожидают, но и не допускают возможности появления противоречащих случаев.

Ошибочные индуктивные заключения могут появляться не толь­ко в результате заблуждения, но и при недобросовестном, предвзя­том обобщении, когда сознательно игнорируют или скрывают про­тиворечащие случаи. Такие мнимые индуктивные обобщения ис­пользуются как уловки.

Некорректно построенные индуктивные обобщения нередко лежат в основе различного рода суеверий, невежественных поверий и примет вроде «дурного глаза», «хороших» и «дурных» сновидений, перебежавшей дорогу черной кошки и т.п.

Научная индукция

Научной индукцией называют умозаключение, в котором обоб­щение строится путем отбора необходимых и исключения случай­ных обстоятельств.

В зависимости от способов исследования различают: (1) индук­цию методом отбора (селекции) и (2) индукцию методом исклю­чения (элиминации).

Индукция методом отбора

Индукция методом отбора, или селективная индукция, — это умозаключение, в котором вывод о принадлежности признака клас­су (множеству) основывается на знании об образце (подмножест­ве), полученном методичным отбором явлений из различных час­тей этого класса.

Если в популярном обобщении исходят из предположения о рав­номерном распределении признака Р в классе К и тем самым допус­кают его перенос на К при простой повторяемости (S₁, S₂,..., S_n), то в научной индукции К представляет собою (и потому рассматрива­ется) неоднородное множество с неравномерным распределением Р в различных его частях.

При формировании образца следует разнообразить условия на­блюдения. Отбор Р из различных частей К должен учитывать ихспецифику, вес и значимость, чтобы обеспечить представитель­ность, или репрезентативность, образца.

Понятие разнообразие условий наблюдения оказывается весьма различным для конкретных видов множеств. В одном случае оно принимает характер пространственного видоразличия, в другом — временного, в третьем — функционального, в четвертом — смешан­ного.

Примером индукции методом отбора может служить следующее рассуждение о сорте высеваемой озимой пшеницы в одной из облас­тей России. Так, проезжая по магистрали, пересекающей одну из южных областей, отмечают по ходу следования, что в нескольких районах (например, в шести) поля засеяны одним и тем же сортом озимой пшеницы. Если на этой основе сделать обобщение, что во всех 25 районах, а значит, и во всей области высевается один и тот же сорт, то очевидно, что такая популярная индукция даст маловероят­ное заключение.

Иное дело, если выбор того же числа районов будет сделан не случайно, по пути следования, а с учетом различий в их местополо­жении и климатических условиях. Если выбраны районы южные и северные, внутренние и периферийные, степные и лесостепные и при этом будет установлена повторяемость сорта, значит, можно с большой вероятностью предположить, что вся область использует один и тот же сорт озимой пшеницы.

Достоверное заключение в данном случае вряд ли будет обосно­ванным, поскольку не исключается возможность использования другого сорта в районах, которые непосредственно не наблюдались.