Логико-философские исследования (Избранные труды) - [6]
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
