Проблема индукции в науке
Нерешенность проблемы индукции постоянно притягивает внимание ученых и философов. Известный философ Питер Липтон полагал, что проблема индукции состоит из двух самостоятельных вопросов. Наблюдения должны быть сделаны в достаточно большом количестве (чтобы можно было провести правдоподобное обобщение). Проблема оправдания (джастификации) индукции — как можно обосновать применяемые в науке… Читать ещё >
Проблема индукции в науке (реферат, курсовая, диплом, контрольная)
Если дедуктивное рассуждение не вызывает возражений, поскольку оно имеет строгий характер, то с обоснованностью индуктивных выводов ситуация намного хуже. Эта проблема называется в науке «проблема индукции». Шотландский философ Д. Юм (1711—1776) ярко показал, что у нас нет твердой опоры для того, чтобы делать обобщающие заключения на основе конечного набора наблюдаемых фактов.
Однако реальное развитие науки тесно связано с индуктивными обобщениями. Проблему индукции можно также определить в некотором специальном смысле как проблему логического перехода от изученных явлений к неизученным.
Нерешенность проблемы индукции постоянно притягивает внимание ученых и философов. Известный философ Питер Липтон полагал, что проблема индукции состоит из двух самостоятельных вопросов.
- 1. Проблема описания индукции — какие принципы реально используются в индуктивных рассуждениях?
- 2. Проблема оправдания (джастификации) индукции — как можно обосновать применяемые в науке индуктивные рассуждения?
Философы науки посвятили много времени размышлениям о том, какая из стратегий является (или должна являться) опорой научного метода. В итоге сформировались целые направления — ипдуктивизм и дедуктивизм. По их названиям понятно, что они отдают предпочтение либо индукции, либо дедукции соответственно.
При этом ипдуктивизм с логической точки зрения явно проигрывает.
К самым элементарным условиям индуктивного рассуждения, повышающим его надежность, относятся следующие.
- 1. Наблюдения должны быть сделаны в достаточно большом количестве (чтобы можно было провести правдоподобное обобщение).
- 2. Наблюдения должны быть выполнены точно, с максимальным исключением возможных ошибок.
- 3. Теоретические обобщения должны хорошо согласовываться с эмпирическими данными.
Но уже здесь возникает целый ряд проблем. Что означает «достаточно большое число» наблюдений? Как обосновать выводы о ненаблюдаемых объектах (из наблюдаемых феноменов)? Как извлечь точные обобщения из неточных данных? Как обосновать выбор обобщения, если с опытными данными согласуются различные альтернативные обобщения?