Логико-философские исследования (Избранные труды)
Шрифт:
При обсуждении гемпелевской теории объяснения мы в основном ограничимся дедуктивно-номологической моделью. Однако кратко мы рассмотрим и индуктивно-вероятностную модель и сделаем критические замечания [42] .
Объектом индуктивно-вероятностного объяснения также является индивидуальное событие Е. Базис объяснения образует множество других событий или состояний E1,…,Em. Роль охватывающего закона, "соединяющего" или "связывающего" базис с объектом объяснения, выполняет вероятностная гипотеза: если имеются E1,…,Em, то весьма вероятно, что произойдет E.
42
(42) He существует однозначной стандартной формы этой модели (ср. выше, прим. 38). Мы анализируем лишь один из вариантов этой модели.
Здесь уместно задать вопрос: в каком смысле (если он вообще есть) базис и охватывающий закон объясняют действительное появление некоторого события? [43]
Можно сказать,
43
(43) Сомнения относительно экспликативной силы данной модели возникли и обсуждались в литературе и раньше. См.: Gluck S. E. Do Statistical Laws Have Explanatory Efficacy — In: "Philosophy of Science" 22, 1955;Scriven M. Truisms as the Grounds for Historical Explanation.
– In: Gardiner P. (ed.). Theories of History. Glencoe, III, 1959; Dray W. Н. The Historical Explanation of Actions Reconsidered.
– In: Hook S. (ed.). Philosophy and History. N.Y., 1963 (в рус. пер.: Дрей У. Еще раз к вопросу об объяснении действий людей в исторической науке. — В кн.: Философия и методология истории. M., 1977). Замечания Скрайвена и Дрея сходны с нашей критикой этой модели. Индуктивно-вероятностные объяснения, используя удачное выражение Скрайвена, "теряют силу в индивидуальном случае" (з. 467). "Событие, — говорит Скрайвен, — может попасть в сеть статистических законов, однако оно локализуется и объясняется лишь в сети номических связей" (там же).
44
(44) Об индивидуальных и родовых событиях см. ниже, гл. II, разд. 4, а также: Wright G. H. von. Norm and Action. Ch. II, Sect. 5.
Пусть имеется вероятностный закон (гипотеза), который гласит: если есть Е1,…,Еm, то с вероятностью p произойдет Е, где p — средняя или низкая вероятность. Нельзя сказать, что такой вероятностный закон объясняет актуальное появление Е. Но можно использовать информацию, содержащуюся в этом законе, для вывода другого вероятностного закона: относительная частота, с которой будет встречаться Е в тех случаях, когда встречаются Е1,…,Еm, с высокой вероятностью близка к значению р. Появление Е с этой относительной частотой — это другое индивидуальное событие, которое можно ожидать.
Характерным применением вероятностных законов является предсказание с высокой вероятностью относительных частот появления событий, вероятности которых имеют любое значение — высокое, низкое или среднее. Случай, когда частота-событие есть появление самого Е, т. е. появление Е с относительной частотой 1, представляет собой предельный случай более общего использования вероятностей в предсказаниях. Поэтому можно сказать, что индуктивно-вероятностная модель Гемпеля представляет собой лишь специальный случай своеобразного использования исчисления вероятностей в целях предсказания.
Различие между этими двумя моделями гораздо глубже, чем иногда думают. Главной функцией дедуктивно-номологической модели является объяснение появления определенных событий. Поэтому она также — уже вторично — объясняет, почему их следует ожидать. Этих событий можно ожидать, потому что они должны произойти. Индуктивно-вероятностная модель переворачивает это отношение. В первую очередь она объясняет, почему можно было ожидать (или не ожидать) событий, которые уже произошли. И только во вторую очередь она объясняет, почему события произошли, а именно: "потому что" они имели высокую вероятность. Я думаю, однако, лучше говорить, что индуктивно-вероятностная модель не объясняет что-то, а оправдывает определенные ожидания и предсказания.
То, что мы сказали, совсем не означает отрицания (подлинных) объяснений, в которых вероятность играет важную роль. Одним из примеров такого объяснения является следующий.
Пусть имеется гипотеза, согласно которой вероятность события Е при некоторых E1,…,Em равна, например, р. Обнаруживают, что событие Е появляется в совокупности (большой части) данных условий с относительной частотой, сильно отличающейся от р.
Почему это происходит? Можно дать два ответа на этот вопрос. Первый состоит в том, чтобы отнести все за счет "случая". Мы всегда можем воспользоваться таким объяснением, но в целом это крайняя мера. Другой ответ заключается в поиске и обнаружении некоторого дополнительного условия Em+1, которое также присутствовало в совокупности условий E1,…,Em. Вероятностное значение р', отличное от р, связано с появлением Е в условиях E1,…,Em,Em+1. Допустим, что это именно та вероятность, с которой ожидается относительная частота актуального появления Е (в указанном выше смысле). Это аналогично нахождению причины (Em+1) замеченного различия между частотой и вероятностью (р). Такая процедура проверки корректности предлагаемого объяснения подобна каузальному анализу, описание которого будет дано ниже. Можно назвать такую процедуру вероятностным каузальным анализом.
45
(45) О роли вероятности в каузальном анализе см.: Suppes P. A Probabilistic Theory of Causality. Amsterdam, 1970. Этот автор определяет понятие причины в терминах вероятности. Под prima facie причиной события он понимает другое событие, такое, что исходная вероятность первого события меньше, чем вероятность этого события в том случае, когда дано второе. Я сомневаюсь, согласуется ли это с каким-либо распространенным или естественным использованием слова "причина" (или "prima facie причина"). Однако у меня нет возражений против того, чтобы говорить о релевантности (появления) события по отношению к степени вероятности (появления) другого события как о некотором виде "каузальной" релевантности.
В гемпелевской (дедуктивно-номологической) модели объяснения не используются понятия причины и следствия. Модель охватывает более широкую область, подобластью которой считаются каузальные объяснения [46] . Спорным является вопрос о том, все ли каузальные объяснения действительно соответствуют гемпелевской схеме. Можно задать и такой вопрос: будет ли эта схема действительно выражать объяснение, если охватывающие законы не будут каузальными?
46
(46) Гемпель всегда настаивал на этом различии. Отношение каузального объяснения к дедуктивно-номологическому объяснению вообще подробно рассматривается в: Hempel C. G. Aspects of Scientific Explanation. 1965, p. 347ff. Милль ("Система логики", кн. III, гл. 12, 1) и Поппер ("Logik der Forschung", Sect. 12), по-видимому, неявно отождествляют каузальные объяснения и объяснения посредством общих законов.
Ответ на оба эти вопроса зависит от понимания причинности. Я попытаюсь показать, что в связи с объяснением существует важный аспект понятия "причина", не имеющий отношения к данной модели. Однако это понятие употребляется и в таком значении, которое соответствует ей. Более того, мне представляется, что термин "каузальное объяснение" предназначен именно для прояснения такого употребления. Тогда безусловно правильно, что каузальное объяснение соответствует модели объяснения посредством закона, хотя, может быть, и не тому упрощенному ее варианту, который был представлен в предыдущем параграфе. Проверка универсальной значимости подводящей теории объяснения заключается прежде всего в ответе на вопрос, справедлива ли указанная модель также и для телеологических объяснении.
Область, традиционно относимую к телеологии, можно разделить на две подобласти. Первая — это область понятий функции, цели (полноты) и "органического целого" ("системы"). Вторая — это область целеполагания и интенциональности [47] . Понятия функции и цели используются преимущественно в биологических науках, понятие интенциональности — в науках о поведении, социальном исследовании и историографии. Однако сферы исследований биологии и наук о поведении в значительной мере пересекаются, поэтому пересекаются также и области понятий функции, цели и полноты, с одной стороны, и целеполагания и интенциональности — с другой. Тем не менее полезно проводить между ними различие.
47
(47) Н. Гартман (Hartmann N. Teleologisches Denken. Berlin, 1951) проводит различие между телеологией процессов, форм и целого. Эйла (Ауаla F. J. Teleological Explanation in Evolutionary Biology. — "Philosophy of Science" 37, 1970, p. 9) упоминает о трех случаях телеологии в природе, а именно: а) "когда конечное состояние, или цель, сознательно ожидается агентом", б) саморегулируемые системы, в) "структуры, анатомически и физиологически предназначенные осуществлять некоторую функцию".
Год спустя после публикации статьи Гемпеля, в 1943 г. появилась важная работа Розенблюта, Винера и Бигелоу под названием "Поведение, цель и телеология" [48] , которая оказалась новой вехой в разработке современной теории объяснения. Хотя работа была написана независимо от Гемпеля, ее, с точки зрения исторической перспективы, следует рассматривать как попытку распространить "каузалистскую" и, соответственно, подводящую концепцию объяснения на биологию и науки о поведении [49] .
48
(48) Критические замечания на эту статью см. в: Taylor R. Comments on a Mechanistic Conception of Purposefulness. — "Philosophy of Science" 17, 1950; его же: Purposeful and Non-Purposeful Behavior: A Rejoinder.
– там же; и ответ Розенблюта и Винера в работе: Rosenblueth A., Wiener N. Purposeful and Non-Purposeful Behavior.
– там же; перепечатано в: Buckley W. (ed.). Modern Systems Research for the Behavioral Scientist: A Sourcebook. Chicago, 1968.
49
(49) P. Тейлор ("Comments on a Mechanistic Conception…") называет позицию Розенблюта, Винера и Бигелоу "механистической" концепцией целесообразности. Однако термин "механистический" следует в этом случае понимать в более широком смысле, который, на мой взгляд, лучше выражается термином "каузалистский". Ср. выше, прим. 7.