Владимир Живетин - Научный риск (введение в анализ)

Выделим две области научных знаний. К первой относятся естественные науки, в которых опытные (косвенные или прямые) знания используются непосредственно в виде суждений, в том числе математических, оправданных посредством чувственного восприятия, в том числе отдельные разделы физики, биологии, геологии. Вторая включает в себя гуманитарные науки, в том числе об обществе, а также философию, религию, языкознание.

Доказательства, опирающиеся на опыт, т. е. на эмпирические данные, состоят из индивидуальных умозаключений. При этом в точных науках (физика, механика и т. п.) выработаны определенные условия, при выполнении которых полученный экспериментальный факт может считаться доказанным. Такие условия включают устойчивую воспроизводимость эксперимента, отчетливое описание его методики, точность применяемого оборудования.

Изучая эмпирические материалы, связанные, прежде всего, с экспериментами в чувственном мире с использованием измерений и наблюдений, ученые строят гипотезы. При этом обнаруживаются закономерности, которые данный человек с его интеллектуальными возможностями и духовными склонностями объединяет определенным (правильным в его понимании) образом, благодаря чему создается общая теория. Человеческий фактор [24] здесь играет важную роль. Отметим, что в авиации человеческий фактор является определяющим в создании летательных аппаратов, обладающих соответствующей безопасностью полетов [23].

Можно ли указать истинность полученной таким образом теории, которой затем будут придерживаться все ученые? Основным критерием истинности, начиная с эпохи Нового времени, считается критерий практики, согласно которому данная теория соответствует объективной, не зависящей от человека реальности. В качестве такого критерия в данной работе принят постулат Н.Г. Четаева [64], с помощью которого вводится постулат устойчивости законов физики и механики. Необходимым и достаточным условием того, что данная гипотеза есть закон, является следующее: отклонение опытных значений Х от теоретических Y, полученных согласно гипотезе, должно быть меньше допустимых ошибок ∑ эксперимента, т. е. | X – Y | < ∑.

Данное неравенство будем использовать в дальнейшем для вывода количественных показателей научного риска в естествознании. Отметим, что в это соотношение включены неявным образом все неопределенности, ошибки всех процедур не только в процессе установления близости теории и практики, но и появившихся в процессе теоретических построений абстрактного объекта его модели, его свойств согласно гипотезе.

Процесс возникновения погрешностей происходит на всех стадиях создания абстрактного объекта А , включая изучение его свойств после создания, а также назначение области применения указанной теории и средств сравнения опытных значений изучаемого и абстрактного объектов, построенных согласно гипотезе. Часто мы изучаем не сами объекты А , а их свойства Х , создавая для изучения последних абстрактные модели – объекты Y . Задача науки состоит в том, чтобы построить Y таким образом, чтобы X и Y были близки в указанном выше смысле. При этом наиболее достоверные оценки имеются в том случае, когда существуют надежные средства контроля и сравнения абстрактного и физического объектов, как, например, в естествознании.

Однако критерий в приведенном виде не всегда верен. Так, философ и физик Ф. Франк пишет [66]: «Наука похожа на детективный рассказ. Все факты подтверждают определенную гипотезу, но правильной оказывается, в конце концов, совсем другая гипотеза». Таким образом, не любой опыт есть надежный аргумент в пользу истинности. Часто трудно доказать достоверность самого опыта, правильность проведения эксперимента и учета всех факторов. Кроме того, и это главное, при истолковании результатов физического и, например, численного экспериментов возможны ошибки, которые изменяются от человека к человеку, от лаборатории к лаборатории, от одной научной школы к другой.

Однако эмпирические доказательства сегодня остаются самыми достоверными и основными во всех естественных науках, и замены им до сих пор не найдено. Другое дело, какова их достоверность, когда эмпирический критерий не обеспечивает надежность оценок полученных результатов. Так, например, для одного и того же явления существует несколько гипотез и теорий. Естественно, что эмпирический критерий здесь не срабатывает, поскольку надо выбирать одну из нескольких гипотез, эквивалентных в плане совпадения с эмпирикой, иначе выбор не представлял бы труда. Так возникает необходимость во вторичных критериях [42].

Разработанные в данной монографии вероятностные показатели научного риска, включающие как эмпирические, так и теоретические погрешности построения доказательств, предлагается использовать в качестве вторичных критериев достоверности научных знаний.

По отношению к чувственному миру в мире абстрактных объектов человек осуществляет научную деятельность, в которой он, используя дедуктивные доказательства, представленные в различной форме, развивает научные знания. При этом доказательство есть обоснование истинности или ложности вновь сформированного или известного утверждения, включающего в себя процесс создания абстрактного объекта.

Абстрактные объекты изучают такие науки, как математика, современная логика, некоторые области теории систем, кибернетики и теоретической физики. В этих науках предметом рассмотрения, суждения служат абстрактные модели, объекты, например точка, линия, не имеющие физических размеров. Доказательства в полном или строгом смысле сформулированного понятия возможны лишь в математике и логике. Эти доказательства имеют дело с идеализированными объектами – символами, часто находящимися в некотором соотношении с реальными объектами физического мира.

Труднее дело обстоит с доказательствами в таких науках, как философия, история, психология и т. п., где так же, как и в математике, существуют абстрактные объекты. Только естествознание находится, как предсознание, на границе между абстрактным и чувственным миром, который непосредственно связан с физическим миром.

Во всех рассмотренных объектах науки наличие неоднозначных факторов, являющихся исходными аргументами, сложность и многообразие причин, вызывающих то или иное явление, обусловливают необходимость использования в доказательстве недостаточно обоснованных посылок, что приводит к снижению достоверности выводов, наличию в них неопределенных факторов W , которые в простейших случаях относят к случайным.