Логике научного исследования - Поппер Карл Раймунд (читать книги онлайн бесплатно полностью без .TXT) 📗
ким образом, лучше проверяемая и лучше подкрепляемая гипотеза никогда не может получить более высокую вероятность
при данном свидетельстве, чем хуже проверяемая гипотеза. Отсюда следует, что степень подкрепления не является тем
же самым, что и вероятность.
Это центральный пункт моего понимания данной проблемы. Последующие замечания в тексте лишь выводят из него
следствия: если вы дорожите высокой вероятностью, вы должны говорить очень мало или, еще лучше, вообще ничего не го-
ворить — действительно, тавтологии всегда имеют высшую степень вероятности.
249
Среди тех, кто рассуждает подобным образом, находится Кейнс, который использует выражение
«априорная вероятность» для обозначения того, что я называю «логической вероятностью». (См.
45
примечание 1 в разделе 34.) Он высказывает совершенно верное замечание1 по поводу «обобщения»
g (то есть гипотезы) с «условием», или антецедентом, ф и «заключением», или консеквентом, f. «Чем
более содержательным является условие ф и чем менее содержательным — заключение /, тем боль-
шую априорную*4 вероятность мы должны приписать обобщению g. Каждый раз при возрастании
содержания ф эта вероятность возрастает и она понижается с ростом содержания /'. Как я уже сказал, все это совершенно верно, хотя Кейнс не проводит четкого различия*5 между «вероятностью обоб-
щения», что соответствует тому, что нами называется «вероятностью гипотезы», и «априорной веро-
ятностью». Таким образом, в противоположность моей степени подкрепления вероятность гипотезы
Кейнса возрастает с ростом ее априорной логической вероятности. Тем не менее под своей «вероят-
ностью» Кейнс имеет в виду то, что я называю «подкреплением», и это можно усмотреть из того фак-
та, что его «вероятность» возрастает с увеличением числа подкрепляющих примеров и (что еще более
важно) с увеличением их разнообразия. Однако Кейнс не замечает, что теории, подкрепляющие при-
меры которых принадлежат к далеко расходящимся областям их применения, обычно обладают вы-
сокой степенью универсальности. Поэтому два его правила получения высокой вероятности — стре-
миться к наименьшей степени универсальности и к наивысшему разнообразию подкрепляющих при-
меров — являются в общем случае несовместимыми.
1 Keynes J. М. Treatise on Probability. London, Macmьlan, 1921, p. 224 и след. Условие ср и заключение/Кейнса соответ-
ствуют (см. примечание 6 к разделу 14) моим понятиям «функция высказывания q> в антецеденте» и «функция высказыва-
ния / в консеквенте» (см. также раздел 36). Следует заметить, что условие или заключение Кейнс называет более содержа-
тельным в том случае, если его содержание, то есть его интенсионал, а не его экстенсионал, оказывается больше. (Имеется
в виду обратное отношение между объемом и содержанием термина.)
*4 Вслед за другими известными кембриджскими логиками Кейнс настойчиво пишет «a priori» и «a posteriori», по этому
поводу можно лишь сказать: д propos de rien — некстати о «кстати».
♦5 Фактически Кейнс признает различие между априорной (или, как я называю ее, «абсолютной логической») вероятно-
стью «обобщения g» и его вероятностью относительно данного свидетельства Л. Поэтому высказанное мною утверждение в
тексте нуждается в корректировке. Кейнс проводит такое различие правильно, хотя и неявно, допуская (см.: Keynes J. М.
Treatise on Probability. London, Macmillan, 1921, p. 225), что если (р = cpi (p2 и/ = fifz, то априорные вероятности различных g будут находиться в следующем соотношении: g(y,f) ^ >g(V,f) > g(Vhf)- И он правильно доказывает, что апостериорные ве-
роятности этих гипотез g (относительно любого данного свидетельства А) изменяются точно так же, как и их априорные ве-
роятности. Таким образом, в то время как его вероятности изменяются аналогично тому, как изменяются (абсолютные) ло-
гические вероятности, моя принципиальная позиция состоит в том, что степени подкрепляемости и подкрепления изменя-
ются противоположным образом.
250
Используя мою терминологию, можно сказать, что в теории Кейнса считается, что подкрепление
(или вероятность гипотез) уменьшается с ростом проверяемости. К этому мнению его приводит вера
в индуктивную логику*6. Именно индуктивная логика стремится к тому, чтобы сделать научные ги-
потезы как можно более достоверными. При этом исходят из того, что различные гипотезы обладают
научной ценностью лишь в той степени, в которой они оправданы экспериментально. Теории припи-
сывается научное значение только благодаря логической близости (см. примечание 2 к разделу 48 и
соответствующий текст) между теорией и эмпирическими высказываниями. Это означает только, что
содержание теории должно как можно меньше выходить за рамки того, что эмпирически установле-
но*7. Такая точка зрения тесно связана с тенденцией отрицать ценность предсказаний. «Особое до-
стоинство предсказания, — пишет Кейнс, — является всецело вымышленным. Существенно число
рассмотренных примеров и связи между ними, а вопрос о том, когда была выдвинута та или иная ги-
потеза — до ее проверки или после нее, — не имеет никакого значения»2. Относительно гипотез, ко-
торые были «выдвинуты а рпогГ то есть прежде, чем было получено их достаточное индуктивное
обоснование, Кейнс пишет: «...если такая гипотеза представляет собой лишь догадку, то ее счастли-
вое появление до того, как были обнаружены некоторые или даже все верифицирующие ее примеры, нисколько не повышает ее ценности» (там же). Такое понимание предсказания заставляет задуматься
над вопросом о том, зачем мы вообще стремимся к обобщениям. Для чего мы создаем все эти теории
и гипотезы? С точки зрения индуктивной логики такая деятельность оказывается совершенно непо-
нятной. Если в познании мы больше всего ценим надежность и если предсказания как таковые ничего
не дают для подкрепления наших гипотез, то почему бы нам не довольствоваться одними базисными
высказываниями?*8
♦6 См. мой Postscript, раздел *2. В моей теории подкрепления — в противоположность теориям вероятности Кейнса, Джеффриса и Карнапа — подкрепление не уменьшается с ростом проверяемости, а имеет тенденцию расти вместе с ней.
*7Это утверждение можно также выразить посредством такого, совершенно неприемлемого правила: «Всегда выбирай
те гипотезы, которые в наивысшей степени являются гипотезами ad hoc.*»
2 Keynes J. М. Treatise on Probability. London, Macmillan, 1921, p. 305.
*8Карнап в работе: Carnap R. Logical Foundations of Probability. Chicago, University of Chicago Press, 1950 — признает
практическую ценность предсказаний, однако он частично разделяет только что сформулированное утверждение о том, что
мы могли бы довольствоваться одними базисными высказываниями. Так он утверждает, что теории (он говорит о «зако-
нах») не являются «необходимыми» для науки, они не обязательны даже для предсказаний: мы всегда можем обходиться
одними сингулярными высказываниями. «Тем не менее, — пишет он, — целесообразно, конечно, формулировать универ-
46
сальные законы в книгах по физике, биологии, психологии и т.д.» {Carnap R. Logical Foundations of Probability. Chicago, University of Chicago Press, 1950, p. 575). Однако это не вопрос целесообразности, а вопрос научной любознательности. Не-
которые ученые хотят объяснить мир: их цель — найти удовлетворительные объяснительные теории, хорошо проверяе-