Существование Бога - [11]

А теперь будет полезно ввести символы теории подтверждения, которые я буду время от времени использовать в следующих главах. Пропозиции я обозначаю строчными буквами, такими как e, h, p и q. P(p|q) означает вероятность p в случае события q. Так, например, p может обозначать пропозицию: «При следующем подбрасывании эта монета выпадет решкой», а q может обозначать пропозицию: «В 505 случаях из последних 1 000 подбрасываний этой монеты выпадала решка». Тогда P(p|q) означает вероятность того, что при следующем подбрасывании монета выпадет решкой, с учетом того, что в 505 случаях из последних 1 000 подбрасываний выпадала решка (значение P(p|q), таким образом, должно быть 0,505). Однако отношение между p и q может быть гораздо более сложным, и несомненно, обычно мы оцениваем вероятность утверждений об очевидности иначе, чем (или в дополнении к) вероятность утверждений об относительной частоте. Р может быть некоторой научной гипотезой, например, общей теорией относительности Эйнштейна, а q может быть совокупностью всех отчетов, фиксирующих данные наблюдений и экспериментов, которые проводятся учеными и относятся к этой теории.

Тогда P(p|q) означает индуктивную вероятность эйнштейновской теории относительности, данную по всей совокупности научных отчетов, относящихся к этой теории. Таким образом, индуктивную вероятность следует отличать от статистической вероятности, которая является свойством класса объектов (например, жители некоторого города, скажем, Танбридж-Уэлса), а также является мерой доли объектов внутри этого класса, которые имеют некоторый другой признак (например, голосовавшие за консервативную партию в 2001 г.). Вероятность голосования жителей Танбридж-Уэлса в 2001 г. за консервативную партию – это и есть та доля жителей Танбридж-Уэлса, которые проголосовали за консервативную партию в 2001 г. (в английском языке неопределенный артикль часто обозначает, что вероятность является статистической). Эти классы могут быть как классами реальных объектов (например, жители Танбридж-Уэлса), так и гипотетических объектов, то есть объектов, которые возникают в результате определенных процессов (например, подбрасывание монеты в течение долгого времени).

К тому же, индуктивную вероятность следует отличать от физической вероятности. Физическая (или естественная) вероятность события (равно как и высказывание, описывающее ее) – относится примерно к тому, в какой степени событие было предопределено его причинами. Событие, которое становится неизбежным ввиду всего предшествующего состояния мира, имеет физическую вероятность, равную единице – оно физически необходимо; событие, невозникновение которого предопределено с неизбежностью всем предшествующим состоянием мира, имеет физическую вероятность, равную нулю – оно физически невозможно. Событие имеет физическую вероятность между единицей и нулем в том случае, если его осуществление не предопределено, но и не невозможно, но предыдущее состояние мира склоняется в пользу его осуществления в той степени, которая определяется уровнем его вероятности: больший уровень вероятности означает большую степень возможности его осуществления¹². Физическая и статистическая вероятности могут сами определять данные, свидетельствующие в пользу того, что некая гипотеза индуктивно вероятна, или же другие данные могут сделать ее индуктивно вероятной в силу того, что сами имеют определенное значение.

Мое рассмотрение индуктивной вероятности связано с вопросом, каким образом вероятность q влияет на p, и совершенно не затрагивает вопросы о том, кто производит эти подсчеты, насколько он компетентен в этой области, а также какова степень его убежденности в доказательной силе q. Очевидно, что в науке и в истории, равно как и в других эмпирических исследованиях, мы полагаем, что существуют правильные способы оценки того, в какой степени некоторые данные подкрепляют (и подкрепляют ли вообще) некие гипотезы. Я представлю эти критерии в 3 главе. Для того чтобы подчеркнуть объективный характер степени P(p|q), которую я имею в виду, и отличить ее от доли подкрепляющих данных, характеризующих степень убежденности субъекта или отчасти характеризующих способность субъекта вычислить истинную долю подкрепляющих данных¹³, я в дальнейшем буду называть P(p|q) логической вероятностью p от q. Разумеется, она априорна. Если q означает все релевантные данные, то степень P(p|q) не может зависеть от дальнейших данных: она измеряется теми данными, которые вы уже установили. Выпадет ли из 1 000 подбрасываний монеты 505 раз решка – это апостериорный вопрос, но вопрос о том, задают ли эти данные вероятность следующего выпадения решки, равную 0,505 – априорный.

Гипотеза в рамках исследования часто обозначается как h. Тогда P(h|e&k) означает вероятность гипотезы h, заданную данными (e&k)14. Часто бывает полезно разделить все доступные наблюдению данные на две части: новые данные и фоновые данные, и в этом случае первые чаще всего обозначаются как e, а вторые – как k. Фоновые данные (или фоновое знание, как их иногда называют) – это знание, которое мы принимаем на веру еще до того, как обнаружились новые данные. Итак, предположим, что детектив расследует некое убийство. При этом