Контрольная работа по "Логике". 12

Содержание

Введение                    3

1. Дедукция в научном познании 4

2. Индукция в научном познании 10

Заключение 28

Список литературы 30

Введение

Методы научного познания, неотделимые  друг от друга и находящиеся в  тесном единстве и взаимосвязи, можно условно разделить на две группы: общие и особенные.

Общие методы позволяют связывать  воедино все стороны процесса познания. Их объективной основой  становятся общие закономерности познания. К ним относят метод восхождения от абстрактного к конкретному, единство логического и исторического и др.

Особенные методы касаются только одной  стороны изучаемого предмета. Это наблюдение, эксперимент, анализ, синтез, индукция, дедукция, измерение, сравнение.

В естествознании особенным методам  науки придается чрезвычайно важное значение, поэтому в рамках работы мы более подробно рассмотрим их сущность. Основными особенными методами являются анализ, синтез, индукция и дедукция.

Можно также сказать, что анализ и синтез, это приемы научного мышления, порождающие в каждой области специальные методы.

Актуальность данной тематики обусловлена  тем, что анализ-синтез и индукция-дедукция играют важную роль как в философском, так и в любом другом познании, и понимаются как синоним всякого  научного исследования.

В нашей работе мы рассмотрим такие  методы научного познания, как индукция и дедукция.

1. Дедукция в научном познании

Дедукция - метод научного познания, который заключается в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам-следствиям.

Умозаключение по дедукции строится по следующей  схеме:

- все предметы класса «А» обладают свойством «В»; предмет «а» относится к классу «А»; значит «а» обладает свойством «В». В целом дедукция как метод познания исходит из уже познанных законов и принципов. Поэтому метод дедукции не позволяет получить содержательно нового знания. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания общепринятых посылок.

Решение любой научной проблемы включает выдвижение различных догадок, предположений, а чаще всего более или менее обоснованных гипотез, с помощью которых исследователь пытается объяснить факты, не укладывающиеся в старые теории. Гипотезы возникают в неопределенных ситуациях, объяснение которых становится актуальным для науки. Кроме того, на уровне эмпирических знаний (а также на уровне их объяснения) нередко имеются противоречивые суждения. Для разрешения этих проблем требуется выдвижение гипотез.

Немного об истории дедуктивного познания. В отличие от индукции, похожей на дырявую трубку, по которой течет и теряется истинность, к дедукции, как уже отмечалось выше, обычно предъявляется требование полного переноса истинности от посылок к заключениям. В этом смысле дедукция всегда была символом наиболее строгих и обоснованных методов научного мышления. По аналогии с индукцией, о дедукции можно было бы говорить, по крайней мере, в двух основных смыслах - как о переходе от общего к частному (назовем этот вид дедукции дедукцией-1) и как о достоверном выводе (дедукция-2). Не всегда эти два понимания дедукции совпадают (случай совпадения видов дедукции как перехода от общего к частному и как достоверного вывода можно называть дедукцией -12), в связи с чем, можно говорить о дедукции-1 - дедукции, являющейся переходом от общего к частному, но не представляющей из себя достоверного вывода, и о дедукции-2 - достоверном выводе, который, тем не менее, не является переходом от общего к частному.

По моему мнению, однако, отличие дедукции от индукции во многом выражается сегодня в степени разработанности различных разделов логики. Индукция, как мы видели выше, таит в себе еще много неясного и проблематичного, это как бы менее разработанные, но активно развивающиеся сегодня разделы логики. Дедуктивная логика в этом смысле - это скорее наиболее разработанная часть логики вообще, которая исторически оказалась связанной с более простыми и базовыми логическими средствами мышления. С этой точки зрения мы будем придерживаться в этой главе не столько классификационного описания видов дедукции, что было бы более уместно в области, где еще отсутствуют глубокие теоретические обобщения, но попытаемся представить общий обзор дедуктивных методов познания как некоторых интегрированных систем мышления.

Основы дедуктивной  логики были заложены еще в трудах древнегреческих философов и  математиков. Здесь можно назвать  такие славные имена, как имена  Пифагора и Платона, Аристотеля и  Евклида. Считается, что Пифагор  одним из первых стал рассуждать в  стиле доказательства того или иного утверждения, а не простого его провозглашения. В работах Парменида, Платона и Аристотеля сложились представления об основных законах правильного мышления. Древнегреческий философ Парменид впервые высказал ту замечательную мысль, что в основании подлинно научного мышления лежит некое неизменное начало ("единое"), которое продолжает сохраняться неизменным, как бы не менялась точка зрения мыслителя. Платон сравнивает единое со светом мысли, который продолжает пребывать неизменным, пока есть сама мысль. В более строгой и конкретной форме эта идея получает свое выражение в формулировке основных законов логики у Аристотеля. Аристотель считается по праву основателем логики как дедуктивной науки. Он впервые систематизирует основные приемы правильного мышления, обобщая достижения современных ему древнегреческих математиков. В работах Евклида применение этих приемов и законов к математическим наукам достигает высочайшего уровня, который становится идеалом дедуктивного мышления на века и тысячелетия в европейской культуре. Позднее формулировки дедуктивной логики все более оттачиваются, детализируются у стоиков, в средневековой схоластике. Но это время практически не прибавляет ничего принципиально нового к сложившейся у Аристотеля и Евклида системе дедуктивного метода. И лишь с возникновением новой науки в 16-17 веках вновь начинается переосмысление и развитие античного наследия. Французский философ и математик Рене Декарт выдвигает понятие переменной, формулирует идею и правила дедуктивного метода как общего метода решения уравнений - суждений, содержащих переменные. Декарт подчеркивает значение очевидности (L-статуса) посылок и правил вывода в дедуктивных умозаключениях. Немецкий философ Готфрид Лейбниц выдвигает идею универсального дедуктивного метода, на основе которого мыслители были бы в состоянии прекратить бесплодные споры и перейти к строгому вычислению истинности или ложности выдвигаемых ими положений. В работах немецкого философа Иммануила Канта провозглашается замысел построения некоторой "трансцендентальной дедукции", способной выходить за границы законов формальной логики. Наконец, в конце 19 века в работах английского ученого Джорджа Буля строго формулируется идея логической переменной и логических уравнений, постепенно оформляется новая структура, составляющая алгебру мысли и получившая название "булевой алгебры" по имени своего первооткрывателя. В 20-м веке дедуктивная логика становится разделом математики и начинает называться "математической логикой". Основные идеи и методы дедуктивного подхода получают совершенно строгое выражение средствами языка математики. С этих пор начинается бурный рост математической логики как нового направления математического знания, получившего название "метаматематика". Такое бурное и успешное развитие дедуктивной логики привело к формулировке понятия формальной дедуктивной (аксиоматической) системы, к рассмотрению структуры которой мы ниже вкратце и обратимся. Дедуктивная система - это область мышления и языка, в высокой степени обработанная средствами дедуктивной логики и получающая в связи с этим некоторый законченный и организованный вид.

В первую очередь  формальная дедуктивная система  представляет из себя - некоторый искусственный язык, специально приспособленный для описания определенной математической структуры. Вкратце мы уже касались некоторых идей, связанных с дедуктивными системами, в параграфе первой главы первого раздела, посвященного логическим теориям, описывающим структуры. Здесь будет сделан еще один шаг в направлении более подробного описания средств современной дедуктивной логики.

Очень часто  учащихся и неспециалистов вводит в  заблуждение термин "формальный" в применении к логическим языкам дедуктивной логики. Сегодня логика, как и математика вообще, во многом строится с применением множества специальных символов ("значков"), которые кажутся бессмысленной абракадаброй несведущему человеку. Но в этом случае с равным успехом формальным можно называть, например, и язык нотной записи музыкальных произведений, который не менее понятен для непосвященного. Поэтому само по себе использование специального языка еще не означает чего-то обязательно "формального". Необходимо специально оговориться, в каком смысле искусственные языки логики и математики считаются формальными.

Под формальным можно понимать, по крайней мере, две вещи: во-первых, степень выражения в языковых средствах предмета языка (того, о чем говорит язык), во-вторых, степень общего, универсального, выражаемого языком. С первой точки зрения, обычные языки, например, русский, английский могут быть названы более формальными, чем язык математики. В самом деле, математический язык специально строится так, чтобы в структуре символов этого языка уже выражался предмет языка. Поэтому в математических языках форма и содержание языка гораздо более подобны друг другу, чем в языках обычных, и в этом смысле математические языки гораздо более содержательны. Вот почему можно порой работать с математическими знаками, не понимая их смысла (как это делается в компьютерах). Ведь уже в самой структуре математического знака заложен до некоторой степени закон его содержания. В разговорных языках на форму знаков (например, слов, букв) гораздо больше влияет природа пользователя этого языка, например, устройство гортани человека, позволяющей издавать фиксированный набор звуков. Поэтому в ненаучных языках больше разрыв между формой и содержанием знака, и в этом смысле они более формальны.

Во втором смысле, при понимании формальности как универсальности, конечно, более  формальны математические языки. Они  создаются для выражения очень общих и универсальных понятий и законов, в то время как обычный язык во многом порожден жизнью человека в близком ему опыте.

Искусственные языки науки и естественный язык взаимно дополняют друг друга. Искусственные  языки более универсальны в своей области и обладают формой, более подобной своему содержанию. Однако искусственные языки практически ничего не могут сказать вне сферы своей компетенции, в то время как естественный язык способен сказать понемногу обо всем. Не надо думать, что можно было бы обойтись без искусственных языков, и их использование - результат лишь некоторого удобства. Есть много вещей, о которых либо вообще нельзя сказать, либо удается сказать очень приблизительно и неадекватно средствами естественного языка. В этом смысле овладение тем или иным искусственным языком - языком физики, математики, логики - оказывается во многом процессом приобретения нового органа понимания и выражения, этот момент нельзя недооценивать особенно в современном научном познании, насыщенном сложнейшими искусственными языковыми системами. Если различные естественные языки можно было бы называть синтаксическими (синтаксис - правила построения знаков языка), т.к. они различаются не столько смыслами, сколько звуковыми и письменными оболочками этих смыслов, в связи с чем давно возможен достаточно хороший перевод между такими языками; то разнообразие искусственных языков математики и других наук представляет из себя пример семейства семантических языков (семантика - наука об отношении знаков и их содержания), существенно различающихся системами выражаемых ими смыслов. Для перевода таких языков между собой необходим некоторый семантический гиперязык, способный объединить в себе смысловые пространства и подобные им знаковые формы различных искусственных языков. В наибольшей мере такой язык присутствует в современной математике, но, по-видимому, и его ресурсов пока существенно не хватает для переводов с языка одной частной науки на язык другой. Создание такого гиперязыка - это во многом проблема создания более универсального смысла, который еще отсутствует в современной науке. Другим возможным источником синтетического гиперязыка является философия, но до сих пор она слишком мало взаимодействовала с искусственными языками других наук, пытаясь максимально обходиться средствами естественного языка.

2. Индукция в научном познании

Познание  в любой области науки и  практики начинается с эмпирического  познания. В процессе наблюдения однотипных природных и социальных явлений  фиксируется внимание на повторяемости у них определенных признаков. Устойчивая повторяемость наводит на мысль (индуцирует), что каждый из таких признаков является не индивидуальным, а общим, присущим всем явлениям определенного класса. Логический переход от знания об отдельных явлениях к знанию общему совершается в этом случае в форме индуктивного умозаключения, или индукции (от латинского inductio — «наведение»).

Индуктивным называется умозаключение, в котором  на основании принадлежности признака отдельным предметам или частям некоторого класса делают вывод о его принадлежности классу в целом.

В истории  денежной единице США, например, было установлено, что доллар неплохо  обращается, а Америке, Европе, Азии и Австралии. Учитывая принадлежность этих частей света можно сделать  индуктивное умозаключение, что доллар – он и в Африке доллар.

В основе логического  перехода от посылок к заключению в индуктивном выводе лежит подтверждаемое тысячелетней практикой положение  о закономерном развитии мира, всеобщем характере причинной связи, проявлении необходимых признаков явлений через их всеобщность и устойчивую повторяемость. Именно эти методологические положения оправдывают логическую состоятельность и эффективность индуктивных выводов.

Основная  функция индуктивных выводов  в процессе познания —генерализация, т.е. получение общих суждений. По своему содержанию и познавательному значению эти обобщения могут носить различный характер — от простейших обобщений повседневной практики до эмпирических обобщений в науке или универсальных суждений, выражающих всеобщие законы.

История науки  показывает, что многие открытия в  микроэкономике были сделаны на основе индуктивного обобщения эмпирических данных. Индуктивная обработка результатов  наблюдений предшествовала классификации  спроса и предложения. Индуктивным обобщениям обязаны многие гипотезы в современной науке.

Полнота и  законченность опыта влияют на строгость  логического следования в индукции, предопределяя, в конечном счете, демонстративность  или недемонстративность этих умозаключений.

В зависимости  от полноты и законченности эмпирического исследования различают два вида индуктивных умозаключений: полную индукцию и неполную индукцию. Рассмотрим их особенности.

Полная индукция — это умозаключение, в котором  на основе принадлежности каждому элементу или каждой части класса определенного признака делают вывод о его принадлежности классу в целом.

Индуктивные умозаключения такого типа применяются  лишь в тех случаях, когда имеют  дело с закрытыми классами, число  элементов, в которых является конечным и легко обозримым. Например, число государств в Европе, количество промышленных предприятий в данном регионе, число нормальных предметов в этом семестре и т.п.

Представим, что перед комиссией поставлена задача проверить знания такой интереснейшей  дисциплины как логика в группе ФЭУ 410. Известно, что в его состав входят 25 студентов. Обычный способ проверки в таких случаях — анализ знаний каждого из 25 студентов. Если окажется, что все они знают предмет, то тем самым можно сделать обобщающее заключение: все студенты ФЭУ 410 отлично знают логику.

Выраженная  в посылках этого умозаключения  информация о каждом элементе или  каждой части класса служит показателем  полноты исследования и достаточным  основанием для логического переноса признака на весь класс. Тем самым  вывод в умозаключении полной индукции носит демонстративный характер. Это означает, что при истинности посылок заключение в выводе будет необходимо истинным.

В одних случаях  полная индукция дает утвердительные заключения, если в посылках фиксируется  наличие определенного признака у каждого элемента или части класса. В других случаях в качестве заключения может выступать отрицательное суждение, если в посылках фиксируется отсутствие определенного признака у всех представителей класса.

Познавательная  роль умозаключения полной индукции проявляется в формировании нового знания о классе или роде явлений. Логический перенос признака с отдельных предметов на класс в целом не является простым суммированием. Знание о классе или роде — это обобщение, представляющее собой новую ступень по сравнению с единичными посылками.

Демонстративность полной индукции позволяет использовать этот вид умозаключения в доказательном  рассуждении. Применимость полной индукции в рассуждениях определяется практической перечислимостью множества явлений. Если невозможно охватить весь класс предметов, то обобщение строится в форме неполной индукции.

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

Неполнота индуктивного обобщения выражается в том, что  исследуют не все, а лишь некоторые  элементы или части класса. 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 реализации определенного товара заключают о спросе, рыночной цене и других характеристиках большой партии этого товара на основе первых выборочных поставок. В производственных условиях по выборочным образцам заключают о качестве той или иной массовой продукции, например, нефти, металлического листа, проволоки, 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. Начатой основе возникают обобщения, которые используются для объяснения наступивших и предсказание будущих событий и явлений. Такого рода обобщения бывают связаны с наблюдениями над погодой, влиянием цены на качество, спроса на предложение. 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.

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 эвристическую функцию первоначальных 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 мысль о том, что повторяемость — результат не чисто случайного стечения обстоятельств, а проявление каких-то невыявленных зависимостей. Обоснованность выводов в популярной индукции определяется главным образом количественном показателем: 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.

Ошибочные индуктивные  заключения могут появляться не только в результате заблуждения, но и при недобросовестном, предвзятом обобщений, когда сознательно игнорируют или скрывают противоречащие случаи.

Некорректно построенные индуктивные сообщения  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.

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, 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.

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 знаниях учеников ФЕУ 410 по логике. Так, выбрав четыре студента с задних рядов из 25 учащихся в этой группе, можно отметить, что не у одного из них каких либо знаний не выявлено. Если на этой основе сделать обобщение, что вся группа не обладает никакими знаниями по логике, то очевидно, что такая популярная индукция даст маловероятное заключение.

Иное дело, если выбор того же количества студентов  будет сделан не с задних парт, а  с учетом разного месторасположения  и наличия умного лица. Если выбраны студентки с первой и последней парты, с очками и без, значит, можно с большой вероятностью предположить, что вся группа имеет большие познания такого интереснейшего предмета, как логика.

Достоверное заключение в данном случае вряд ли будет обоснованным, поскольку не исключается возможность незнания предмета у студентов, которые непосредственно не опрашивались.

Индукция  методом исключения, или элиминативная  индукция, — это система умозаключений, в которой выводы о причинах исследуемых  явлений строятся путем обнаружения подтверждающих обстоятельств и исключения обстоятельств, не удовлетворяющих свойствам причинной связи.

Познавательная  роль элиминативной индукции — анализ причинных связей. Причинной называют такую связь между двумя явлениями, когда одно из них — причина — предшествует и вызывает другое — действие. Важнейшими свойствами причинной связи, предопределяющими методичность элиминативной индукции, выступают такие ее характеристики, как: (1) всеобщность, (2) последовательность во времени, (3) необходимость и (4) однозначность.

1) Всеобщность  причинной связи означает, что  в мире не существует беспричинных  явлений. Каждое явление имеет  свою причину, которая может  быть раньше или позже выявлена  в процессе исследования.

2) Последовательность  во времени означает, что причина всегда предшествует действию. В одних случаях действие наступает вслед за причиной мгновенно, в считанные доли секунды. Например, выстрел из огнестрельного оружия происходит тотчас же, как только произойдет воспламенение капсюля в патроне. В других случаях причина вызывает действие через более длительный промежуток времени. Например, спрос на продукцию может изменить цену на нее через несколько часов, дней или месяцев в зависимости от объема спроса и эластичности предложения. В социальной сфере причинные связи могут осуществляться в течение многих месяцев и лет, в геологии — в течение веков и тысячелетий.

Поскольку причина  всегда предшествует действию, то из многих обстоятельств в процессе индуктивного исследования отбирают лишь такие, которые проявились раньше интересующего нас действия, и исключают из рассмотрения (элиминируют) возникшие одновременно с ним и появившиеся после него.

Последовательность  во времени — необходимое условие  причинной связи, но само по себе оно  недостаточно для обнаружения действительной причины. Признание этого условия достаточным нередко ведет к ошибке, которая называется «после этого, значит, по причине этого». Определение объема производства, например, склонны были раньше считать причиной определения цены, потому что стоимость воспринимается позднее количества, хотя это одновременно протекающие события.

3) Причинная  связь отличается свойством необходимости.  Это значит, что действие может  осуществиться лишь при наличии  причины, отсутствие причины с  необходимостью ведет к отсутствию и действия.

4) Однозначный  характер причинной связи проявляется  в том, что каждая конкретная  причина всегда вызывает вполне  определенное, соответствующее ей  действие. Зависимость между причиной  и действием такова, что видоизменения в причине с необходимостью влекут видоизменения в действии, и наоборот, изменения в действии служат показателем изменения в причине.

Отмеченные  свойства причинной зависимости  выполняют роль познавательных принципов, рационально направляющих индуктивное исследование и формирующих особые методы установления причинных связей.

Применение  методов элиминативной индукции связано с определенным огрублением  реальных взаимосвязей между явлениями, которое выражается и следующих  допущениях. Каждое из обстоятельств считается относительно самостоятельным и не вступает во взаимодействие с другими. Выделенные обстоятельства рассматриваются как полный их перечень, и предполагается, что исследователь не упустил других обстоятельств.

Указанные допущения  в соединении с основными свойствами причинной связи составляют методологическую основу выводов элиминативнои индукции, определяя специфику логического следования при применении методов установления причинных связей.

Большой вклад  в развитие методов элиминативной  индукции внесен естествоиспытателями и философами: Ф. Бэконом, Дж. Гер-шелем, Дж.С. Миллем.

Теперь рассмотрим методы научной индукции. Современная логика описывает пять методов установления причинных связей: (1) метод сходства, (2) метод различия, (3) соединенный метод сходства и различия, (4) метод сопутствующих изменений, (5) метод остатков.

Рассмотрим  логическую структуру этих методов.

1. Метод сходства. По методу сходства сравнивают несколько случаев, в каждом из которых исследуемое явление наступает; при этом все случаи сходны лить в одном и различны во всех других обстоятельствах.

Метод сходства называют методом нахождения общего в различном, поскольку все случаи заметно отличаются друг от друга, кроме  одного обстоятельства.

Логический  механизм индуктивного вывода по методу сходства предполагает ряд познавательных предпосылок.

(1) Требуется  общее знание о возможных причинах  исследуемого явления.

(2) Из предшествующих  должны быть исключены (злиминированы)  все обстоятельства, не являющиеся  необходимыми для исследуемого действия и тем самым не удовлетворяющие основному свойству причинной связи.

(3) Среди множества  предшествующих обстоятельств выделяют  сходное и повторяющееся в  каждом из рассмотренных случаев,  которое и будет вероятной  причиной явления.

В общем виде логический механизм индуктивного метода сходства принимает форму дедуктивного рассуждения по модусу tollendo ponens разделительно-категорического умозаключения.

Обоснованность  полученного с помощью метода сходства заключения зависит от числа  рассмотренных случаев и разнообразия условий наблюдения. Чем больше случаев исследовано и чем разнообразнее обстоятельства, среди которых встречается сходное, тем основательнее индуктивный вывод и тем выше степень вероятности заключения. Характерная для неполной индукции незаконченность опыта проявляется в том, что наблюдение и эксперимент не гарантируют точного и полного знания предшествующих обстоятельств, среди которых идет поиск возможной причины.

Несмотря  на проблематичность заключения, метод  сходства выполняет в процессе познания важную эвристическую функцию: он способствует построению плодотворных гипотез, проверка которых приводит к открытию новых истин в науке.

Достоверное заключение может быть получено по методу сходства лишь в том случае, если исследователю точно известны все предшествующие обстоятельства, которые составляют закрытое множество возможных причин, а также известно, что каждое из обстоятельств не вступает во взаимодействие с другими. В этом случае индуктивное рассуждение приобретает доказательное значение.

2. Метод различия. По методу различия сравнивают два случаи, в одним из которых исследуемое явление наступает, а в другом не наступает; при этом второй случай отличается от первого лишь одним обстоятельством, а все другие являются сходными.

Метод различия называют методом нахождения различного в сходном, ибо сравниваемые случаи совпадают друг с другом по многим свойствам.

Применяется метод различия как в процессе наблюдения над явлениями в естественных условиях, так и в условиях лабораторного  или производственного эксперимента. В истории экономики методом различия были открыты многие законы (закон убывающей предельной полезности). В сельскохозяйственном производстве этим методом проверяют, к примеру, эффективность удобрений.