В. И. Купцов детерминизм вероятность издательство политической литературы Москва 1976 L. M
 Скачать 1.32 Mb.
|
|
142 из причин, породивших его, требует их изолированного изучения. Нов данном случае это нереально, ибо подобная методология, говорили последователи А. Кетле, вообще не работает в отношении социальных явлений. Здесь неприменим эксперимент, и поэтому следует идти другим путем. Те задачи, которые в отношении типичных явлений решают опыт и индукция, в отношении явлений нетипичных, индивидуальных решают статистические методы. Вместо оперирования с отдельным объектом, которое в данном случае не может быть оправдано ни практически, ни методологически, на сцену выступает изучение больших совокупностей явлений. Ибо, как утверждал Г. Рюмелин, в царстве природы каждая единица типична, в человеческом мире каждая единица индивидуальна Поэтому в области естественных наук индукция будет занимать первенствующее место, а наш (статистический) метод будет стоять на заднем плане Однако такая точка зрения не смогла продержаться долго. По мере все более широкого использования в естествознании веро- ятностно-статистических методов все более явным становилось ее несоответствие развитию науки. Успешное применение этих методов в метеорологии, физике, биологии и других науках привело к тому, что к началу XX вона была оставлена учеными. Один из известных статистиков этого времени Жижей писал Ив природе, наряду с типическими явлениями, которые управляются 1 Цит. по А. А. Кауфман. Теория и методы статистики, стр. 39. 2 Там не, стр. 34. 143 г строгими естественными законами и до которых статистика поэтому не имеет касательства, в изобилии наблюдаются и явления не- типические, или индивидуальные обстоятельство, на которое старейшие статистики не обратили достаточного внимания В современной биологии отмечал он далее статистический метод играет не менее существенную роль, нежели в обществоведении, причем весьма характерно, что целый ряд существеннейших приемов современной математической статистики выработался как раз на почве статистико-биологических исследований Реальная практика почти повсеместного использования вероятностно-статистических методов, сложившаяся к началу XX в, послужила основанием для выработки новых точек зрения. Одной из наиболее глубоких среди них оказалась концепция, разработанная с позиций лапласовского детерминизма А. А. Чупровым. Его взгляды на предмет статистики подвергались весьма резкой и часто обоснованной критике. Нов тоже время подавляющее большинство статистиков во всем мире очень благожелательно отнеслись к идеям Чупрова по обоснованию использования статистических методов в науке как средства отыскания законов действительности. Развивая свой взгляд на номографиче- ские функции вероятностно-статистических ! Цит. по А. А. Кауфман. Теория и методы статистики, стр. 40. 2 Там же, стр. 42. 144 идей, Чупров подверг тщательному критическому анализу методы индукции Милля. Для работ Милля была характерная в на я недооценка значения вероятностно-статистиче- ских методов. Он отмечал тот несомненный факт, что случайными часто называют явления, причины которых еще не выяснены. Признавая законность субъективного истолкования случая, он вместе стем считал, что оно не исчерпывает всей области использования этого понятия в практике научного исследования, и обращал внимание на то, что часто понятие случайности применяют для характеристики не одного какого-либо явления, а отношения между несколькими явлениями. В каждом отдельном случае писал Милль,— эти случайные соединения фактов представляют следствия известных причини, следовательно, законов но это — следствие различных причин, притом причин, несвязанных одна с другой никаким законом Ясно, что такого рода случайность не устраняется в процессе познания и носит объективный характер. Милль здесь буквально повторяет Ог. Кур- но. Однако, если последний использует подобное истолкование случая для того, чтобы затем ввести объективное понятие вероятности, первый этого не делает. Он, в сущности, ограничивается трактовкой вероятности лишь как связанной с неполнотой информации. Само по себе писал Милль,— всякое происшествие достоверно, а невероятно если бы мы знали все, тонам было бы положи Д. Милль. Система логики. М, 1914, стр. 479. 145 тельно известно, случится оно или не случится. Вероятность же для нас обозначает ту степень основательности, с какой наши наличные сведения дают нам право ожидать, что данное событие будет иметь место в действительности. По мнению Мплля, те ситуации с элементом неопределенности, в которых обычно применяют вероятностно-статистические методы, всегда могут быть сравнительно легко уточнены, и поэтому знание, получаемое с помощью этих методов, является временными второсортным. Хотя оно и может иметь определенную практическую ценность, подлинным является лишь достоверное знание, относящееся к описанию действия причин. Достоверное же знание обеспечивают, по Миллю, методы индукции. Ион разрабатывает каноны индуктивного рассуждения, действие которых основано на предположениях, с одной стороны, возможности полного описания всех причини всех их элементарных следствий в должном эксперименте, ас другой необходимой и однозначной связи между причиной и следствием. Сущность этих канонов легко уяснить на примере методов сходства и различия — основных методов индуктивной ЛОГИКИ Милля. Пусть в результате наблюдения установлено, что явление А + В + С, представляющее совокупность элементарных причин А, В и С, вызвало явление А' + В ' + С ' , состоящее из элементарных следствий А, В, С 1 Задача научного исследования в данном слу- Д. Милль. Система логики, стр. 487—488. 146 Чае заключается в том, чтобы выявить элементарные причинно-следственные отношения, те. узнать, какое следствие вызывает каждая из причин А, В, С. Наблюдение сложной причинной связи между А + В + Си А' + В' + Сдает лишь возможность утверждать, что, например, А было вызвано либо А, либо В, либо С. Для полного решения поставленной задачи необходимы, следовательно, новые эксперименты. Допустим, что мы получили дополнительные сведения, согласно которым А + В + Р повлекли за собой А' + В' + Р ' , а АО+ С — АО+ С. Этих данных вполне достаточно для решения вопроса о том, какое следствие порождает причина Аи какая причина обусловила появление А. Поскольку, как свидетельствует второй опыт, отсутствие причины Сне влечет за собой исчезновение А, постольку Сне может быть причиной А. Третий опыт исключает возможность того, что В является причиной А. Но поскольку причиной А, на основании первого эксперимента, могут быть лишь или А, или Вили С, постольку устанавливается, что причиной А' является А. В этом и состоит один из приемов научного исследования, названный Мил- лем методом сходства. Другой же основной метод индуктивной логики Милля, метод различия, применяется в том случае, когда кроме факта причинной связи между А + В + Си А' + В ' + Снам известно, что В + С порождает В ' + С ' . Второе причинное отношение показывает, что ни В, ни Сне могут быть причиной Аи поэтому таковой в данном случае оказывается А. 147 Критикуя индуктивную логику Милля, А. А. Чунров построил чрезвычайно интересную концепцию обоснования применения вероятностных представлений в науке. Прежде всего он заметил, что методы Милля фактически покоятся не только на утверждении о всеобщей причинной обусловленности, но и на других, гораздо более конкретных, предположениях о свойствах мира. Одним из самых важных предположений такого рода оказывается предположение о повторяемости явлений. Если бы вселенная была бесконечно разнообразна, что выражалось бы в абсолютной неповторимости и индивидуальности всех ее частных проявлений, тока к указывает Чунров, мы не смогли бы уловить их причин. Более того, и знание этих причин было бы бесполезным, ибо оно не давало бы никаких оснований для предвидения будущего. Требование повторяемости вовсе не исключает возможность совершенно неповторимого изменения вселенной в целом или в каких-либо ее частях. Если предположить выполнимость так называемого принципа механического сложения причин если А причина Аи В причина В, то А + В причина А' + В, то для объяснения неповторимости достаточно потребовать, чтобы любые неповторимые явления слагались из повтори- мых элементарных причин. Практика научного исследования, указывая на возможность познания элементарных причинных отношений, явно свидетельствует, согласно Чупрову, о том, что любой конкретный процесс всегда оказывается состоящим из совокупности простых явлений, каждое из которых имеет свою причину и не зависит от бесконечного числа причин, характеризующих состояние всей вселенной. Это предположение, вместе с допущением принципа механического сложения причин, приводит к представлению о независимых причинных рядах, совокупность которых и образует все многообразие явлений вселенной. Мы видим, что концепция лапласовского детерминизма здесь значительно усложняется, развиваясь в направлении большей конкретизации отдельных ее сторон. Это диктуется прежде всего потребностями осмысления практики научного исследования. Для эпохи Лапласа было характерно очень общее представление о самом процессе научного исследования. В то время картина мира строилась на базе готовых результатов познания без учета способа их получения. И на примерах Курно, Милля и особенно Чупро- ва хорошо видно, как преодолевалась эта ограниченность. Проанализировав предпосылки эффективности миллевских методов в научном исследовании, Чунров приходит к выводу, что они могут давать правильный результат лишь в исключительных случаях. Обычные же условия, в которых приходится работать ученому, вынуждают его пользоваться, наряду с методами индукции, статистическими методами. В концепции Чупрова статистические методы получают исключительно важную роль в познании действительности. Фундаментом для обоснования вероят- ностно-статистических представлений у 149 А. А. Чупрова служит все тот же ланласой- ский детерминизм. Всеобщая причинная обусловленность, повторяемость элементарных причинных связей, их необходимый, однозначный характер, механическое сложение причин, независимые ряды причин, пересечение которых дает случайное явление вот те основные черты его взглядов на мир. Но ведь эти же характеристики были присущи и миллевским представлениям о мире. Именно они легли в основу его канонов. Где же в таком случае проходит граница между взглядами двух ученых Различие их точек зрения появляется не на уровпе представлений о действительности, существующей независимо от субъекта, а в трактовке экспериментальных наблюдений. Методы индукции Милля, по мнению Чупрова, предъявляют такие требования к эксперименту, которые, как правило, немо- гут быть выполнены. К ним относится, во- первых, необходимость знания полного набора причини следствий в изучаемых явлениях и, во-вторых, ограничение всех возможных отношений между явлениями двумя альтернативами либо явления находятся в однозначной причинной связи, либо они вообще никак не связаны. Что касается первого требования, то оно в условиях обычной исследовательской работы не может быть выполнено, ибо, хотя любое явление и представляет совокупное действие ряда причин, ученый, приступая к изучению неизвестного процесса, не может гарантировать учет всех его причини следствий. Й он может избежать ошибок лишь 150 в том случае, если включит в список возможных причин все, что происходит в это время в действительности. Правда замечает Чупров,— мы имеем право не обращать внимания нате обстоятельства, относительно которых доподлинно известно, что они не стоят в связи с рассматриваемыми следствиями. Номы злоупотребляем этим правом, если исключаем и такие обстоятельства, относительно которых в точности неведомо, стоят они в связи со следствием или пет» Таким образом, оказывается, что опыт дает нам информацию не в виде А + В + С порождает А' + В' + С, а в форме А + В + С + + Х имеет следствием А' + В' + СУ, где X и У суть неизвестные причины и следствия. В этих условиях методы Милля отказываются работать и их применение почти наверняка приведет к ошибочным заключениям. Второе требование, обеспечивающее правильный вывод на основании миллевских канонов, также вступает в противоречие с реальной практикой научного исследования. Исходя из представления о безусловно однозначной причинной связи, не допускающей ни множественности причин, ни множественности следствий, мы тем не менее пишет Чупров,—оказываемся вынужденными, в силу технических условий номографи- ческой работы, считаться и с множественностью причини с множественностью следствий, как с фактом, которого не вычеркнешь ссылками на определение понятия причин А. А. Чупров. Очерки по теории статистики, стр. 110. 151 ности. Множественности причини следствий нет, но считаться сними нужно внимательное отношение к процессу раскрытия причинно-зависимостей неуклонно приводит к такому парадоксу Дело здесь в том, что в процессе изучения действительности ученый сопоставляет, как правило, не элементарные причины и следствия, а сложные их комплексы, те, вообще говоря, он обычно имеет дело непросто с причинами и следствиями типа Аи А, а со сложными комплексами вида А = ар и A ^ a ' + P' + Y 1 , где ару и ару элементарные причины и следствия. В таком случае оказывается, что исследуемые причины и следствия находятся друг к другу в отношении, которое не представляет жесткой однозначной связи, поскольку за осуществлением данной причины может последовать не только фиксируемое, но и другие следствия, и, аналогичным образом, данное следствие может осуществиться не только тогда, когда проявила себя рассматриваемая причина, но ив иных случаях. В практике научного исследования мы не располагаем, как правило, возможностью выдержанно проводить линию не приводи в связь того, что в связи не стоит Не вводи в причину обстоятельств, не сказывающихся на следствии Не вводи вследствие элементов, независимых от рассматриваемой причины В обычных условиях работы уче- 1 А. А. Чупров. Очерки по теории статистики, стр. 114. 2 А. А. Чупров. Основные проблемы теории корреляции. М, 1960, стр. 23. 152 ного оказывается невозможным применение миллевских методов индукции, и их место занимают статистические методы, которые вполне успешно выполняют задачу раскрытия законов природы тех вечных и неразрывных соотношений между простейшими причинами и следствиями, на которые расчлепяется в нашем сознании представление о закономерном ходе мироздания Статистические методы позволяют анализировать свободные причинные отношения, выявляя степень связи между причиной и следствием такого типа. Это оказывается возможным благодаря использованию понятия вероятности. Особое внимание Чупров обращает на обоснование и выявление значения так называемой объективной вероятности, хотя он совсем не отрицает ценности и других понятий вероятности, определявшихся, например, как степень субъективной веры или как степень разумной веры и широко обсуждавшихся в то время. Его позиция здесь очень близка к точке зрения Ог. Курно. Объективная вероятность, выражающая степень связи причины и следствия, может быть определена, по Чупрову, на основании представления о равновозможности различных следствий в условиях свободной причин- но-следственной связи. Она является фундаментом всех статистических исследований, что оказывается прямым следствием тех ее отношений к эмпирической частоте, которые 1 А. А. Чупров. Очерки по теории статистики, стр. 129. 153 вскрываются законом больших чисел. Именно на базе такого понимания вероятности получают свое обоснование и уточнение приемы статистического анализа, направленные на раскрытие причинных связей объективного мира. Таким образом, объяснение всевозрастающего значения вероятностно-статистиче- ских идей в науке Чупров находит, с одной стороны, в том, что исследование причинных отношений, как правило, не может быть осуществлено без анализа свободных причинных связей, ас другой — в практической необходимости вероятностно-статистических представлений для изучения массовых явлений. Прагматическое изображение эволюции массовых явлений заключает он допускает, сточки зрения последовательного детерминизма, две формы — индивидуализи- рующую и суммарно-статистическую. Необходимость довольствоваться второй из них в силу фактической необозримости хода всех единичных процессов придает теории статистической закономерности первостепенное научное и практическое значение Рассмотрение позиции А. А. Чупрова показывает, что лейтмотивом его обоснования применения вероятностно-статистических методов в науке является стремление показать практическую целесообразность и полезность их использования. Чупров нив коей мере не посягает на права лапласовского всеведущего разума. Этот демон, зная все 1 А. А. Чупров. Очерки по теории статистики, стр. 302. 154 однозначные законы, действующие в мире, и обладая полной информацией о начальных условиях, мог бы, сего точки зрения, знать и будущее, и прошлое вселенной во всех деталях. Человек, однако, не обладает такими возможностями. Он существо ограниченное. Ему всегда приходится иметь дело с конечной информацией и на ее основе осуществлять и планировать свою деятельность. И вот в этих-то условиях неоценимую услугу оказывают вероятностно-статистические методы. Они позволяют ему экономить интеллектуальные, а порой и физические силы, обеспечивая наилучшее использование имеющейся у него информации. При этом, разумеется, в любой области исследований, где бы ни применялись вероятностно-статисти- ческие методы, в принципе может быть получен не только вероятностный, но и вполне однозначный результат. Любая неопределенность, с которой приходится иметь дело в науке, устранима либо практически, либо хотя бы принципиально посредством расширения сферы принимаемых во внимание факторов. Ив самом деле, практика применения вероятностно-статистических методов показывает, что довольно часто встречаются такие ситуации, когда это использование диктуется лишь чисто прагматическими соображениями. Во многих случаях в принципе достижим не только вероятностный, но и вполне однозначный результат. Однако для облегчения его вывода или по другим каким- либо соображениям, опирающимся на утилитарные требования, ив этом случае прибегают к помощи вероятностно-статистических методов. Представим себе, что нам необходимо знать, сколько имеется рыбы в данном пруду и какого она качества. Конечно, можно было бы дать вполне точный ответ на этот вопрос, выловив всю рыбу и произведя соответствующую оценку каждого экземпляра. Однако это решение далеко не всегда может нас удовлетворить. В тоже время существует и другая возможность справиться с задачей посредством применения выборочного метода. Здесь результат будет, правда, не так точен, но зато процедура его получения облегчается и убыстряется. Встречаются и иные ситуации, когда практически нет возможности решить задачу методами, отличными от вероятностно-стати- стических. Примером может служить задача о предсказании изменений результата выпадения монеты в серии бросаний. Хотя практически эта задача не может быть решена точно, все же и здесь допускаются принципиальные возможности такого решения. При оценке этой точки зрения следует учитывать, что она вовсе не исключает возможности в определенном отношении рассматривать статистическое знание как вполне точное. Различного рода статистические величины вполне точно описывают массовое явление в целом. Так, средняя величина и дисперсия являются в этом смысле вполне доброкачественными и точными характеристиками распределения, например, листьев клена по их величине. Другое дело, когда мы говорим о предсказании на основе веро- |