Worksites
Логико-философские исследования (Избранные труды). Георг Хенрик фон Вригт
я буду называть экспланансом или экспликатом. Можно назвать их также базисом объяснения. L1,…,Ln представляют собой "охватывающие законы", под которые при объяснении подводятся эксплананс и экспланандум[39]. Можно поставить вопрос: применима ли модель Гемпеля к объектам, не являющимся событиями? Часто мы хотим знать, не почему произошло некоторое событие, а почему достигается или не достигается некоторое положение дел. Очевидно, этот случай также укладывается в схему Гемпеля. Он даже более фундаментальный, так как понятие события можно анализировать (определять) с помощью понятия положения дел. Можно сказать, что событие представляет собой пару последовательных положений дел[40]. Другой вопрос, возникающий при описании данной модели, состоит в следующем: должны ли события Е1,…,Еm, которые образуют базис объяснения, возникать раньше Е или они могут быть одновременны с ним или даже возникать позже Е? Это важный вопрос, позднее мы обсудим некоторые его аспекты. Если события E1,…,Еm предшествуют объекту объяснения Е, мы будем говорить о них как об антецедентах Е. Собственный гемпелевский, теперь знаменитый, пример является типичным примером дедуктивно-номологического объяснения. Экспланандум в нем — некоторое событие, а эксплананс состоит из антецедентных событий и состояний[41]. Почему радиатор моего автомобиля ночью лопнул? Бак был полон воды; крышка была плотно завинчена; не был добавлен антифриз; автомобиль был оставлен во дворе; температура в течение ночи неожиданно упала ниже нуля. Это все антецеденты. В сочетании с законами физики, в частности, с законом, по которому вода при замерзании расширяется, эти предшествующие события объясняют разрыв радиатора. Зная антецеденты и соответствующие законы, мы могли бы с определенностью предсказать рассматриваемое событие. Это действительно хороший пример объяснения, но историки нуждаются в объяснениях не такого типа. 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. Здесь уместно задать вопрос: в каком смысле (если он вообще есть) базис и охватывающий закон объясняют действительное появление некоторого события?[43] Можно сказать, что дедуктивно-номологическое объяснение "объясняет", потому что говорит, почему Е должно быть (появиться), почему Е необходимо, если имеется базис и приняты определенные законы. Характерным для индуктивно-вероятностного объяснения является допущение возможности непоявления Е. Тем самым оно оставляет место для дополнительного объяснения: почему в данном случае Е действительно появилось или почему оно не появилось. Ответ на этот вопрос будет задачей дедуктивно-номологического объяснения. Иногда можно ответить на него, а именно когда к базису объяснения можно добавить некоторое дополнительное состояние или событие Кm+1, такое, что, согласно принятым законам, событие вида Е будет встречаться во всех случаях, когда совместно реализуются события E1,…,Еm+1.[44] Теперь можно провести различие: при отсутствии дополнительной информации, которую дает дедуктивно-номологическое объяснение, мы не объяснили, почему произошло Е, но объяснили, почему его можно ожидать. 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. В методологии объяснения такой анализ занимает важное место, но в данной работе он не будет подробно обсуждаться[45]. 7. 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? 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. 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]. Центральным понятием "каузалистского" описания целесообразности, предложенного авторами этой работы[50], является понятие отрицательной обратной связи. Система, в которой каузальный фактор, например нагревательный прибор, производит некоторое следствие, скажем, повышение температуры в комнате, может быть связана с другой системой так, что "непоявление" следствия, т. е. в нашем примере понижение температуры ниже определенного уровня, приводит к "корректировке" действия каузального фактора, например к увеличению силы нагревания. В этом случае фактор-следствие второй системы придает действию каузального фактора первой "видимость телеологии", хотя обе системы ведут себя в соответствии с каузальными законами. Следствия, появляющиеся в обеих системах, объясняются на основании "начальных условий", образованных каузальными факторами, при помощи охватывающих законов, которые связывают причины и следствия. Авторы рассматриваемой статьи выдвинули тезис о том, что целесообразность вообще можно объяснять посредством подобной взаимной связи каузальных систем[51]. Система с механизмом обратной связи называется гомеостатической, или саморегулируемой. Такие механизмы в высшей степени характерны для живых организмов, например регулирование температуры у позвоночных животных аналогично действию "нагревательного прибора" в примере с "термостатом". Предлагаемый Розенблютом, Винером и Бигелоу анализ телеологии, по-видимому, согласуется с подводящей концепцией научного объяснения. Однако неясно, является ли схема объяснения, которая используется в этом анализе, дедуктивно-номологической в том смысле, как описывалось выше. Чтобы разобраться в этом, необходимо продолжить анализ дальше. Значительный вклад в анализ саморегулируемых и других телеологических процессов впоследствии был внесен другими авторами, наиболее известны среди них — Брэйтвейт и Нагель[52]. Общее исследование систем контроля и механизмов управления, одним из примеров которых являются гомеостатические системы, известно под названием кибернетики. Кибернетика оказала огромное, если не революционное, влияние на современную науку, особенно биологию и инженерию. Полагают, что вклад кибернетики в науку середины столетия сравним по значению с революцией в физике, вызванной несколькими десятилетиями ранее появлением теории относительности и квантовой теории[53]. Насколько я могу судить, для методологии влияние кибернетики выразилось в значительном росте влияния "каузалистской" и "механистической" точки зрения в духе галилеевской традиции. В то же время ее воздействие укрепило некоторые главные догмы позитивистской философии науки, особенно идею о единообразии научного метода и подводящую теорию объяснения. В антипозитивистских кругах такая поддержка со стороны кибернетики иногда отрицается, указывается на огромное различие между кибернетическими и физическими системами более простого и традиционного типа. Различие, несомненно, существует[54], и оно отражается в различии между схемой, объясняющей действие кибернетического управления и механизмов контроля, и более "упрощенным" схематизмом гемпелевской модели, использующей охватывающий закон. Однако я хотел бы подчеркнуть, что это различие существенно, если говорить только о сложности и логической изощренности моделей, но оно не затрагивает основных принципов объяснения или понимания природы научных законов. 8. Понятие закона природы и вообще законоподобного единообразия занимает важное место в позитивистской философии науки[55]. В этом отношении модели объяснения Гемпеля являются типично "позитивистскими". Для позитивизма характерно более или менее четкое понимание природы естественных и других научных

Логико-философские исследования (Избранные труды). Георг Хенрик фон Вригт Философия читать, Логико-философские исследования (Избранные труды). Георг Хенрик фон Вригт Философия читать бесплатно, Логико-философские исследования (Избранные труды). Георг Хенрик фон Вригт Философия читать онлайн