Индуктивное умозаключение

Индуктивное умозаключение

Общее в природе и обществе не существует самостоятельно, до и вне единичного, а единичное не существует без общего; общее существует в единичном, через единичное, то есть проявляется в конкретных предметах. В связи с этим общее, существенное, повторяющееся и закономерное в предметах познается через изучение единичного, и одним из средств такого познания выступает индукция (переход от отдельных частных фактов и случаев к общим суждениям).

Индукция позволяет отразить объективные связи и отношения между предметами и явлениями, прежде всего, причинно-следственные. Принципиальное отличие индукции от дедукции: если в дедукции предполагается существование общего знания в уже готовом виде, то в индукции раскрывается сам механизм его образования, общее знание выступает конечным результатом познания. Дедукция и индукция взаимно дополняют друг друга и обеспечивают прогресс научного знания.

Индуктивное умозаключение – это такая форма абстрактного мышления, в которой мысль развивается от знания меньшей степени общности к знанию большей степени общности, а заключение, вытекающее из посылок, носит преимущественно вероятностный, а не достоверный характер.

Структура индуктивного умозаключения:

1). Исходные посылки – единичные суждения, выражающие знания только об отдельных предметах.

2). Заключение (вывод) – общее или частное суждение.

3). Логическая связь – соотношение между отдельным и общим, носящее, как правило, причинно-следственный характер.

Основы классической индуктивной логики были заложены английскими философами Фрэнсисом Бэконом и Джоном Стюартом Миллем. Но всё же не прав был Ф. Бэкон, который сравнивал силлогизмы с «бесплодными девственницами».

В зависимости от характера исследования различают полную и неполную индукцию.

1). Полная индукция – это умозаключение, в котором общее заключение делается на основе изучения всех предметов или явлений данного класса. В этом случае рассуждение имеет следующую схему:

Например, установление того, что каждый из документов, необходимых для оценки готовности уголовного дела для передачи в суд, имеется, позволяет с полным основанием делать вывод, что дело следует передавать в суд. Если в ходе ежедневных наблюдений за погодой в течение недели было установлено, что каждый день светило солнце, то можно сделать вывод, что вся неделя была солнечной.

Ценность полной индукции в том, что она даёт достоверное знание, так как заключение делается только о тех предметах или явлениях, которые перечислены в посылках. Условия истинности индуктивных умозаключений:

1) все посылки истинны по содержанию;

2) между посылками и заключением есть отношение логического следования.

Но область применения полной индукции весьма ограничена. Полную индукцию можно применить, когда появляется возможность иметь дело с замкнутым классом предметов, число элементов в котором является конечным и легко обозримым. Она предполагает наличие следующих условий:

1) точное знание числа предметов или явлений, подлежащих изучению;

2) убеждение, что признак принадлежит каждому элементу класса;

3) небольшое число элементов изучаемого класса;

4) целесообразность и рациональность.

Вот почему полная индукция чаще всего используется при расследовании уголовных дел, связанных с недостачей материальных ценностей. Здесь вывод осуществляется на основе подсчёта всех без исключения содержащихся на складе или в хранилище предметов путём инвентаризации.

Однако в большинстве случаев юристу приходится иметь дело с такими однородными фактами, количество которых не ограничено или которые не все доступны в настоящее время для непосредственного изучения. Вот почему в таких случаях прибегают к использованию неполной индукции, которая на практике применяется значительно шире, чем полная.

2). Неполная индукция – это умозаключение, в котором на основе повторяемости признака у некоторых явлений определённого класса делается вывод о принадлежности этого признака всему классу явлений. Неполная индукция имеет следующую схему рассуждения:

Неполная индукция часто применяется в реальной жизни, так как позволяет делать заключения на основе анализа определённой части данного класса предметов, экономит время и силы человека. Там, где число элементов исследуемого класса неопределённо, неограниченно или бесконечно, возможно применение только неполной индукции. Правда, в этом случае мы получим вероятностное заключение, которое в зависимости от вида неполной индукции будет колебаться от менее вероятного к более вероятному, способному в той или иной степени приближаться к достоверному знанию. Обобщение облекается в форму неопределённого частного суждения в смысле «некоторые, а может быть и все».

По способам обоснования заключения различают следующие виды неполной индукции: популярную и научную.

Впопулярной индукции на основе наблюдаемой повторяемости одного и того же признака у некоторой части однородных предметов и при отсутствии противоречащего случая делается общее заключение, что все предметы этого рода обладают этим признаком. Степень вероятности истинного заключения в популярной индукции невысока, так как неизвестно, почему дело обстоит так, а не иначе. Любой противоречащий случай сразу делает заключение ложным (чёрный лебедь в отношении заключения «Все лебеди белые»).

Выводы популярной индукции – часто начальный этап формирования гипотезы. Главная её ценность заключается в том, что она является одним из эффективных средств здравого смысла и даёт ответы во многих жизненных ситуациях, причём нередко там, где применение науки необязательно. На основе популярной индукции в массовом сознании сформулировано немало примет, пословиц и поговорок. Например, «Береги платье снову, а честь смолоду», «Не место красит человека, а человек место», «Старый друг лучше новых двух» и другие.

Эффективностьпопулярной индукции во многом зависит от того, насколько число случаев, закреплённых в посылках, по возможности будет: 1) больше, 2) разнообразнее при отборе, 3) типичнее; 4) существеннее.

Вероятность истинного заключения популярной индукции значительно увеличится, если мы в рассуждениях не будем допускать следующиелогические ошибки:

1). «Поспешное обобщение», когда рассуждающий спешит сделать вывод, учитывая не все обстоятельства, а только те факты, которые говорят в пользу данного заключения. Например, некоторые специалисты, столкнувшись с фактами неудовлетворительного сбора налогов за отчётный период, утверждают, что государственная налоговая служба плохо организована и не укомплектована квалифицированными кадрами.

Кроме того, данная ошибка лежит в основе многих слухов, сплетен, незрелых суждений: «Поспешишь – людей насмешишь».

Чтобы избежать этой ошибки, следует взять для анализа и обобщения как можно больше случаев, желательно в самых различных обстоятельствах, посмотреть, насколько типично данное явление.

2). «После этого, значит по причине этого»(лат. – post hoc, ergo propter hoc), когда за причину явления выдается какое-либо предшествующее явление только на том основании, что оно произошло раньше его, то есть отождествляются причинная и временная последовательность явлений. Например, один школьник утверждал, что органы слуха у пауков находятся на ногах. Обосновывая свою гипотезу, он положил пойманного паука на стол и крикнул: «Бегом!». Паук побежал. Затем юный экспериментатор оторвал пауку ноги и снова, положив его на стол, скомандовал: «Бегом!». Но на этот раз паук остался неподвижен. «Вот видите, – заявил торжествующий мальчик, – стоило пауку оторвать ноги, как он сразу оглох». Видимо, если события, о которых шла речь, и имели место в действительности, то причинной связи между ними никакой не было, а была простая хронологическая последовательность, а также игнорирование другой, реальной связи: паук может двигаться только при наличии ног.

Данная ошибка лежит в основе многих суеверий и предрассудков.

3). «Подмена условного безусловным», когда не учитывается следующее: всякая истина проявляется в определённом сочетании условий, изменение которых может повлиять и на истинность заключения. Например, если в нормальных условиях вода кипит при температуре 100°С, то с изменением их, скажем высоко в горах, она закипит при более низкой температуре.

Главные недостатки популярной индукции:

1) не делается сознательного отбора типичных фактов и их специального анализа, исследование носит случайный характер;

2) не исследуются причины самого явления.

Научная индукция – умозаключение, в посылках которого наряду с повторяемостью признака у некоторых явлений класса содержится информация о зависимости этого признака от определённых свойств явления.

Если в популярном индуктивном обобщении вывод опирается на повторяемость признака, то научная индукция не ограничивается такой простой констатацией, а систематически исследует само явление, которое рассматривается как сложное, состоящее из ряда относительно самостоятельных компонентов или обстоятельств. Она стремится дать ответ на вопрос «Почему так, а не иначе». Применение научной индукции позволило открыть и сформулировать научные законы, например, физические законы Архимеда, Кеплера, Ома и другие.

Необходимо иметь в виду, что на характере вывода отрицательно сказывается упущение следующих основныхтребованийнаучной индукции:

1) планомерный и методичный отбор предметов для исследования;

2) установление их существенных свойств, необходимых для самих предметов и важных для нашей практики;

3) раскрытие внутренней обусловленности этих свойств (признаков);

4) сопоставление полученного вывода с другими однотипными положениями науки в данной области знания.

Вероятность получения истинного вывода в случае научной индукции значительно выше, чем у популярной индукции. Она широко используется при опросах общественного мнения, определении рейтингов политиков и других исследованиях, требующих статистической обработки данных.

Выводы научной индукции не только дают обобщённые знания, но и раскрывают причинно-следственную связь, что представляет особую ценность процесса познания.

Индуктивные методы установления причинно–следственной связи:

1). Метод сходства– сопоставление различных фактов и выявление их общих черт в том или ином отношении: если два и более случая исследуемого явления сходны только в одном обстоятельстве, то это обстоятельство, вероятно, и есть причина (часть причины) данного явления. Приведём схему этого метода:

При условиях ABC возникает явление а

При условиях ADE возникает явление а

При условиях AFG возникает явление а

______________________________________

Вероятно, обстоятельство А есть причина а

Для иллюстрации данного и последующих методов рассмотрим следующий пример. На почтамте при перевозке ценностей было три случая хищения без повреждения мешков: 6 декабря, 8 декабря, 10 декабря. Следователь определил круг лиц, участвовавших в эти дни в отправке почты, и составил следующую таблицу:

Дата	Круг лиц	Происшествие
6.12	Кулдышев, Корнеев, Сандлер	Хищение
8. 12	Широглазов, Корнеев, Кузнецов	Хищение
10.12	Чуйкин, Корнеев, Кравец	Хищение

Из этого следователь заключил, что виновником хищения вероятнее всего является Корнеев, поскольку именно он и только он занимался отправкой почты всякий раз, когда происходило хищение, а все остальные лица менялись.

Таким образом, этот метод позволяет с большой долей уверенности выдвигать гипотезы (версии). Однако он обладает рядом недостатков, которые сходны, во-первых, с ошибками популярной индукции, поскольку здесь также обращается внимание по преимуществу на сходство изучаемых условий появления некоторых явлений, и, во-вторых, с ошибками, встречающимися в разделительных умозаключениях.

Так, строки приведённой таблицы показывают, что хищение совершил или Кулдышев, или Корнеев, или Сандлер, или Кузнецов, или Чуйкин, или Широглазов. Но известно, что во всех разделительных умозаключениях возможна ошибка «неполный перечень альтернатив». Так и в данном случае возможно, что во все эти дни работала уборщица Хапугина, которая во время уборки просила всех работников покинуть помещение, где находились мешки с ценностями, и на некоторое время оставалась там одна. В таком случае то, что Корнеев работал во все дни, когда совершалось хищение, окажется простым совпадением.

Таким образом, при применении метода сходства возможна ошибка, которая получила название «неполный перечень условий», поэтому этот метод может не дать достоверного знания.

2). Метод единственного различия– выявляет отличительную черту в сходных во многих отношениях предметах и явлениях: если случай, в котором исследуемое явление наступает, и случай, в котором оно не наступает, отличаются только одним обстоятельством, вероятно, то последнее и есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схема такого умозаключения будет иметь следующий вид:

При условиях ABCD возникает явление а

При условиях BCD не возникает явление а

______________________________________

Вероятно, обстоятельство А есть причина а

Этот метод позволяет проводить эксперимент – создавать специальные условия, отпадает необходимость наблюдать всю массу случаев. Вывод вероятен: причиной явления a может быть не условие A само по себе, а в сочетании с чем-то другим, например, с B.

В качестве примера продолжим рассуждения следователя, расследующего хищение на почтамте. Следователь сопоставил данные о служащих почты работавших в день хищения с данными о служащих, работавших в день, когда хищения не произошло, например, 7 декабря. Он выяснил, что в этот день работали Кулдышев, Кузнецов и Сандлер. Тогда следователем составляется следующая таблица:

Дата	Круг лиц	Явления
6.12	Кулдышев, Корнеев, Сандлер	Хищение
7.12	Кулдышев, Кузнецов, Сандлер	Хищения не было

Из этой таблицы следователь делает вывод, что вероятнее всего хищение совершил Корнеев.

Метод различия считается одним из самых надёжных среди других методов научной индукции, особенно в естественнонаучных исследованиях. Однако в случаях, когда изучаются явления, связанные с человеком, с его сознанием и деятельностью этот метод даёт только вероятностное знание. Вот почему в юридической практике у этого метода появляются дополнительные ограничения. Так, ясно, что в случае хищения ценностей на почтамте, мог иметь место предварительный сговор других лиц с целью поставить под подозрение Корнеева и тем самым уйти от ответственности, а следствие запутать. Могли встретиться и иные подобные обстоятельства, обязанные своим происхождением тому, что мы имеем дело с мыслящими существами. Однако метод различия является полезным средством выдвижения и обоснования версий.

3). Соединённый метод сходства и различия: если два случая возникновения исследуемого явления сходны в том, что в них присутствует одно и то же обстоятельство, а два и более случая невозникновения явления сходны в том, что в них отсутствует то же самое обстоятельство, то можно с некоторой степенью вероятности заключить, что это обстоятельство, в котором разнятся оба ряда случаев, есть причина (часть причины) исследуемого явления. Схема такого умозаключения довольно простая:

A B C вызывают Р

М К В вызывают Р

А С не вызывают Р

М К не вызывают Р

__________________________________

По-видимому, В является причиной Р

Продолжим рассуждения следователя в случае хищения на почтамте. Сравнивая дни недели, в которых хищение было совершено и в которых хищения не было, он рассуждает так:

Дата	Круг лиц	Явление
6.12	Кулдышев, Корнеев, Сандлер	Хищение
7.12	Кулдышев, Кузнецов, Сандлер	Нет хищения
8.12	Широглазов, Корнеев, Кузнецов	Хищение
9.12	Широглазов, Сандлер, Кузнецов	Нет хищения
10.12	Чуйкин, Корнеев, Кравец	Хищение
11.12	Чуйкин, Кулдышев, Кравец	Нет хищения

Сравнивая строки этой таблицы, следователь видит, что хищение происходило всякий раз, когда работал Корнеев, и не происходило всякий раз, когда Корнеев не работал. Все же остальные лица менялись так, что нельзя установить никакой регулярности, поэтому он сделает более обоснованное заключение: виновником хищения, вероятнее всего, является Корнеев.

4). Метод сопутствующих изменений – наблюдается то, как изменение одного обстоятельства влияет на изменение результата: если какое-либо явление изменяется определённым образом всякий раз, когда изменяется предшествующее ему явление, то эти явления, вероятно, находятся в причинной связи друг с другом. Схема рассуждения:

При условиях А₁ВС возникает явление а₁

При условиях А₂ВС возникает явление а₂

При условиях А₃ВС возникает явление а₃

______________________________________

Вероятно, обстоятельство А есть причина а

Вывод носит вероятный характер, так как на явление a могут влиять и другие причины или их комбинация.

Например: в результате анализа уголовной статистики было установлено, что количество потребления спиртных напитков и число преступлений возрастают и уменьшаются в одно и то же время. Вероятно, потребление спиртных напитков является одной из причин преступности.

Данный метод можно использовать не всегда, а только в тех ситуациях, где есть возможность точно зафиксировать изменение количества предполагаемых причины и следствия. А это по преимуществу можно сделать в естественных и технических науках, поэтому данный метод в юриспруденции применяется меньше, да и то в статистике.

5). Метод остатков: если из сложного явления (abc), вызываемого комплексом обстоятельств (АВС), вычесть изученную часть, зависящую от уже известных обстоятельств, то остаток этого явления будет следствием оставшихся из комплекса АВС обстоятельств.

Схема метода имеет следующий вид:

Явление abc вызывается обстоятельствами АВС

Часть b явления abc вызывается обстоятельством В

Часть c явления abc вызывается обстоятельством С

Вероятно, часть a явления abc находится в причинной связи с обстоятельством А

Метод остатков применяется тогда, когда мы имеем сложные условия какого-либо сложного действия, при этом и в этих условиях, и в действии чётко различаются их компоненты. Тогда можно отделить влияние отдельных условий на отдельные компоненты действия. Вывод вероятный: ведь А может быть причиной, частью причины или содержать в себе причину явления a.

В качестве примера рассмотрим следующее рассуждение. Увеличение населения страны зависит от двух основных факторов: 1) естественного прироста населения (то есть разности между рождаемостью и смертностью) и 2) социального движения населения (то есть разности между эмиграцией и иммиграцией). Если известна интенсивность общего роста и естественного прироста, то можно получить посредством вычитания из общего прироста населения результаты воздействия естественного прироста населения и таким образом получить величину социального прироста населения.

Однако эффективность этого метода в большой степени зависит от того, можем ли мы считать условия, составляющие сложную причину независимыми. Если они зависят друг от друга, то вероятность заключения по методу остатков намного уменьшается.

Рассмотренные методы установления причинных связей, как правило, используются не изолированно. Обычно они применяются в сочетании, дополняя друг друга, что позволяет значительно повысить степень вероятности получаемых выводов.

Таким образом, рассмотренные методы установления причинных связей по своей логической структуре относятся к сложным рассуждениям, в которых собственно индуктивные обобщения строятся с использованием дедуктивных выводов. Опираясь на свойства причинной связи, дедукция выступает логическим средством исключения случайных обстоятельств, тем самым она логически корректирует и направляет индуктивное обобщение.

12 Следующая ⇒