логика. ЭССЕ_Логика_Кудрявцев. Индукция как вероятное рассуждение
 Скачать 34.47 Kb.
|
|
МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ федеральное государственное автономное образовательное учреждение науки и высшего образования «Северный (Арктический) федеральный университет имени М. В. Ломоносова» Высшая школа нефти и газа (наименование высшей школы / филиала / института / колледжа) ЭССЕ
Архангельск 2023 ЛИСТ ДЛЯ ЗАМЕЧАНИЙ ОГЛАВЛЕНИЕ Введение………………………………………………………………………......4 1 Индукция как метод научного познания…………………………..………….5 2 Виды индукций…………………………………………………………………7 Заключение…………………………………………………………………….….8 Список использованных источников……………………………………………9 ВВЕДЕНИЕ Индуктивное рассуждение – это метод логического вывода, который используется для получения общих знаний и закономерностей на основе конкретных наблюдений и опыта. В отличие от дедуктивного рассуждения, где выводы следуют из предположений и принципов, индуктивное рассуждение основывается на восприятии фактов и явлений реального мира. В данной статье мы рассмотрим индукцию как возможное рассуждение, подробно изучим ее принципы и примеры применения. 1 ИНДУКЦИЯ КАК МЕТОД НАУЧНОГО ПОЗНАНИЯ Индукция перешла из философии в науку, где широко используется для формулирования гипотез и теорий на основе наблюдений и экспериментов. Она позволяет установить связь между фактами и выявить закономерности, которые могли бы остаться скрытыми при поверхностном рассмотрении. Идея индукции заключается в том, чтобы обнаружить общие закономерности, основанные на опыте, и использовать их для прогнозирования будущих событий. Например, если мы видим, что все листья на деревьях вокруг нас желтеют и падают, мы можем сделать вывод о том, что листья на всех других деревьях также будут желтеть и падать. Таким образом, мы используем индуктивное рассуждение, основанное на общей наблюдаемой закономерности, чтобы сделать прогноз о том, что произойдет в будущем. Вероятностный характер индукции заключается в том, что наша уверенность в правильности наших прогнозов основана на вероятности того, что будущие события будут происходить так же, как и в прошлом. Это означает, что мы должны признать, что наше предсказание может оказаться ошибочным, и мы должны всегда оставаться готовыми изменить свои мнения, если будут найдены новые данные. Однако следует отметить, что индукция не является абсолютно точным методом рассуждения. На основе очень маленького количества наблюдений невозможно сделать достоверные выводы. Более того, даже при выполнении большого количества наблюдений, мы не можем быть уверены, что будущие события будут происходить точно так же, как и в прошлом. Индуктивными являются, к примеру, следующие два умозаключения: Алюминий проводит электрический ток. Железо, медь, цинк, серебро, платина, золото, никель, барий, кадмий, свинец – также проводят электрический ток. Следовательно, все металлы проводят электрический ток. Алюминий – твёрдое тело. Железо, медь, цинк, серебро, платина, золото, никель, барий, кадмий, свинец – тоже твёрдые тела. Следовательно, все металлы – твёрдые тела. Оба эти умозаключения построены по одной и той же схеме, не являющейся законом логики. И в первом, и во втором все посылки истинны. Но если в первом заключение тоже истинно, то во втором оно ложно, поскольку ртуть – единственный из металлов – жидкость. Индукция может вести от истинных посылок как к истинному, так и к ложному заключению. Заключение индуктивного умозаключения всегда только предположительно, или вероятно. 2 ВИДЫ ИНДУКЦИЙ В зависимости от полноты и законченности эмпирического исследования различают два вида индуктивных умозаключений: полную индукцию и неполную индукцию. 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. 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. ЗАКЛЮЧЕНИЕ В целом, индукция как вероятное рассуждение имеет огромное значение в научных исследованиях, бизнесе и повседневной жизни. Однако для того, чтобы делать надежные прогнозы, мы должны быть осторожными, учитывать все возможные факторы и рассматривать нашу уверенность в правильности прогноза как вероятность, а не как абсолютное знание. Индукция постигается в опыте, является необходимым средством в обобщение и систематизации информации. СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ Индуктивное рассуждение [Электронный ресурс] – Режим доступа: https://studopedia.ru/26_113065_induktivnoe-umozaklyuchenie.html (Дата обращения: 13.05.23) Индуктивное умозаключение [Электронный ресурс] – URL:https://studme.org/231017/logika/induktivnye_rassuzhdeniya_vidy_induktivnyh_rassuzhdeniy (Дата обращения: 13.05.23) Индукция как вид умозаключения [Электронный ресурс] – URL: https://revolution.allbest.ru/philosophy/00537816_0.html (Дата обращения: 13.05.23) | |||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||