Г Врайт - Логико-философские исследования (Избранные труды)

[50]

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

[51]

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.

[52]

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 тео

[53]

рии 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.