Файл: 1 Логика это наука о формах и средствах познания мира на ступени абстрактного мышления.docx

Объективная вероятность – понятие, характеризующее количественную меру возможности появления некоторого события при определенных условиях. Объективная вероятность изучается математической теорией вероятностей. Математическая вероятность является объективной количественной характеристикой степени возможности появления определенного события, которое может повторяться неограниченное число раз в каких-то заранее заданных условиях. Например, вероятность выпадения «орла» при бросании монеты равна 1/2, а вероятность выпадения той или иной грани при бросании кубика равна 1/6. Понятие математической вероятности может плодотворно применяться лишь к массовым событиям, т.е. происходящим много раз. К таким событиям относится появление ребенка определенного пола, появление определенной буквы в большом тексте, появление дефектного изделия в любой массовой продукции и т.д.

Субъективная вероятность позволяет анализировать особенности субъективной познавательной деятельности людей в условиях неопределенности. Например, человек утверждает: «Весьма вероятно, что в ближайшие годы значительно большое распространение в промышленном производстве получат автоматические манипуляторы (промышленные роботы)». Здесь вероятность выступает как мера субъективной уверенности. Последняя определяется, во-первых, имеющейся (или отсутствующей) у человека информацией; во-вторых, психологическими особенностями человека, которые играют важную роль при оценке человеком степени вероятности наступления того или иного события. В речи для характеристики явлений мы используем различные слова: «очень вероятно», «маловероятно», «невероятно», «неправдоподобно» и др.

Условия повышения степени вероятности выводов посредством индукции через анализ и отбор фактов таковы:

1. Количество исследованных экземпляров данного класса должно быть достаточно большим. Например, репрезентативным считается опрос мнения определенного процента от количества людей, составляющих данную группу. В каждом исследуемом случае этот процент, количество отобранных элементов класса будет своим.

2. Эти элементы класса должны быть отобраны планомерно и быть разнообразными.

3. Изучаемый признак, по которому классифицируются объекты, должен быть типичным для всех его элементов.

4. Изучаемый признак должен быть тесно связанным с сущностью предмета, т.е. являться существенным признаком предметов рассматриваемого класса.

---

3. Научная индукция основана на знании необходимых признаков и причинных связей предметов и явлений. Исследования здесь ведутся планомерно, обращается внимание на глубинные факторы, порождающие явления. Особые методики, разработанные учеными, позволяют сделать весьма достоверные выводы о качестве полезных ископаемых, урожайности сельскохозяйственных культур, пригодности продукции пищевой промышленности к употреблению и т.п. Научная индукция лежит в основе многочисленных законов природы и общества (Архимеда, Кеплера, Ньютона, закономерностей социальных отношений, в том числе рыночной экономики). Для того чтобы вывод по научной индукции был достоверным, надо соблюдать ряд требований. Во-первых, количество исследуемых экземпляров группы (класса) должно быть большим. Во-вторых, исследуемые элементы класса отбирать планомерно и достаточно разнообразно. В-третьих, изучаемый признак, должен быть достаточно типичным для всех элементов и существенным. Проверяя, например, качество товара, рекомендуется брать пробу из партий, поступивших в разное время или из разных мест; делая общий вывод о степени сохранности овощей на складах базы, брать пробу из разных складов, с разных полок и т.п. Можно для увеличения степени достоверности вывода пользоваться методами математической статистики. Например, при проверке на сохранность крупной партии консервов и других видов штучных товаров.

23) Полная и неполная. Полная – применима тогда, когда класс изучаемых объектов обозрим, все объекты могут быть перечислены. Неполная индукция – вывод делается на основе изучения ограниченного числа объектов определенного класса явлений.

Две разновидности неполной индукции:

Популярная индукция – строится как обобщение ряда наблюдений за сходными явлениями, в которых фиксируется какой-то повторяющийся признак. Обнаружив сходный признак у предметов некоторого класса и не встретив ни одного противоречащего случая, переносят указанный признак на весь класс предметов. Отсутствие противоречащего случая – главное основание для принятия индуктивного вывода. Популярная индукция учитывает лишь количество исследуемых случаев. Этот вид индукции обладает сравнительно малой степенью достоверности, но не означает, что такая индукция не способна давать правильных выводов. Например, утверждение, что «все млекопитающие» дышат легкими, сформулированы первоначально путем популярной индукции. Популярная индукция может применяться в научном исследовании при выдвижении первых и приближенных гипотез. К ней прибегают на первых этапах знакомства с новым классом научных объектов. Научные обобщения строятся главным образом на базе научной индукции.

---

Научная индукция. Характеризуется поиском причинных зависимостей между явлениями и стремлением обнаружить существенные признаки объектов, объединяемых в класс. Три основные вида научной индукции:

- индукция через отбор случаев;

- индуктивные методы исследования причинных связей;

- индукция через изучение через единственного представителя некоторого класса [13].

Дедукция. Процесс познания от общего к единичному (частному). Способ рассуждения, с помощью которого из общих посылок следует заключение частного характера [13]. При этом методе сначала исследуется состояние объекта в целом, а затем – его составных элементов [6].

Индукция и дедукция неразрывно связаны между собой, и необходимо пропорциональное развитие этих двух методов. Односторонний индуктивизм ведет к простой регистрации фактов без глубокого их анализа и обобщения, к концентрации внимания на внешней стороне явлений и процессов, к переоценке техники исследования, с одной стороны, и к недооценке системы научных знаний, понятийно-категориальной системы науки, игнорированию научной методологии, с другой.

В противоположность этому однобокая ориентация на дедуктивный метод приводит к формированию абстрактных понятийных схем без надлежащего анализа и обобщения явлений, что делает невозможным понимание их содержательных сторон. На деле это приводит к замене подлинно научных рекомендаций разного рода наставлениями, указаниями и т.п., годными якобы для всех случаев [1; 8].

Индукция и дедукция широко используются во всех областях научного знания, эти методы играют важную роль при построении эмпирических данных и переходе от эмпирического познания к теоретическому.

Абстрагирование. В переводе с латинского – «отвлечение». Метод, позволяющий, отбрасывая частности, детали, переходить от конкретных предметов к общим понятиям и законам развития. Это процесс отвлечения от ряда свойств и отношений изучаемого явления с одновременным выделением интересующих исследователя свойств и отношений. Выяснение того, какие из свойств предмета или явления – существенны, а какие – второстепенны – главный вопрос абстрагирования. Это зависит от природы предмета и во многом от конкретных задач исследования [6; 8].

Результат абстрагирующей деятельности мышления – образование различного рода абстракций – ими являются как отдельно взятые понятия и категории, так и их системы [13].

---

Среди видов абстракций:

- обобщающая абстракция, или абстракция отождествления – выделение общих свойств и отношений изучаемых предметов (от остальных отвлекаются). То есть абстрагируются от всех различий в предметах, а сосредотачиваются на их тождестве;

- изолирующая, или аналитическая, абстракция – «чистое отвлечение», некоторые свойства и отношения предмета начинают рассматриваться как самостоятельные индивидуальные предметы (доброта, белизна и т.д.);

[1; 7].

Абстракции различаются также по уровням (порядкам). Абстракции от реальных предметов – это абстракции первого порядка. Абстракции от абстракций первого уровня – абстракции второго порядка и т.д. Самый высокий уровень абстракций имеют философские категории [7].

С абстрагированием исследователь сталкивается уже в самой основе научного познания – на эмпирическом уровне. Например, эмпирическое высказывание «Маша – самая высокая девочка курса» - уже абстракция. Здесь мы отвлекаемся от многих других характеристик Маши (от ее телосложения, веса, длины ног и т.д.) и выделяем лишь одно свойство – рост (длину). Поэтому нельзя выделить даже простой эмпирический факт, не обращаясь к абстракции.

Еще более велика роль абстракции на теоретическом уровне. Абстрагирование – одно из важнейших средств раскрытия сущности предметов и явлений. Абстрактность понятий не означает оторванности от реальных предметов и процессов. Абстракции отражают природу глубже и полнее.

Характер научного абстрагирования определяется как спецификой самого познаваемого явления, так и задачами познания. Кеплеру, например, были неважны цвет Марса и других планет, их химический состав, температура Солнца и некоторые другие характеристики объектов солнечной системы для установления законов обращения планет вокруг Солнца. Всё свое внимание он сосредоточил на измерении пути, пройденного планетой, и установлении его формы. Для анатома цвет кожи человека может рассматриваться как несущественное свойство, а для антрополога и генетика это носит существенный характер [13].

Идеализация. Разновидность абстрагирования. Внимание на существенных признаках, отсутствующих в «чистом» виде. Конструирование идеализированных ситуаций, идеализированного объекта, который не может существовать в действительности, но имеет прообразы в реальном мире [13]. При идеализации происходит предельное отвлечение от всех реальных свойств предмета. Идеализация – средство анализа реальных процессов и построения теоретических представлений о них [8]. То есть в результате идеализации создается теоретическая модель – в этой модели характеристики и стороны познаваемого объекта отвлечены от фактического материала и с помощью мысленного конструирования выступают в более выраженном виде, чем в самой действительности [7].

---

Конкретизация. От латинского – «густой», «твердый». Метод исследования предметов во всем их качественном многообразии реальности, в отличие от абстрактного, отвлеченного изучения предметов. При этом исследуется состояние предметов в связи с определенными условиями их существования и исторического развития [6].


24) Аргументация – это мыслительная деятельность, цель которой состоит в обосновании истинности или ложности некоторого положения, выраженного суждением (высказыванием).

Основными логическими приемами осуществления этого процесса в мышлении выступают доказательство и опровержение. Доказательство – это логическая операция обоснования истинности какого-либо суждения с помощью других истинных и связанных с ним суждений. Опровержение – обоснование ложности суждения на основе других истинных суждений. Доказательства и опровержения – это ядро логической аргументации. Почти все процессы аргументации могут быть в той или иной степени представлены как доказательства и опровержения.

Эти логические операции буквально пронизывают всю ткань любой науки, поскольку здесь все элементы знания связаны между собой, зависят друг от друга, обуславливают друг друга. Поэтому то или иное положение может войти в арсенал науки лишь в том случае, если оно будет не обособлено от других его истинных положений, а связано с ними, выведено из них, обосновано ими. Задача всякой науки – не только открытие и провозглашение истин, но и их доказательство, а также опровержение сомнительных положений.

Особое внимание уделяется аргументативному процессу в юридической сфере. Без преувеличения можно сказать, что здесь он царит повсюду. Существует целостная теория судебных доказательств, выступающая неотъемлемой частью общей теории права. Образцы судебного доказательства и опровержения показывали знаменитые древние ораторы – Демосфен, Цицерон. Блестящими русскими судебными ораторами были Ф. Плевако, А. Кони. В художественной литературе мы находим замечательные образы сыщиков, которые прекрасно владели даром логического доказательства: Шерлок Холмс, Мегрэ. В послесловии к сборнику рассказов А. Конан Дойля К. Чуковский писал: «Каждый рассказ о Шерлоке Холмсе есть, так сказать, наглядный урок о могуществе человеческого разума. Здесь главная ценность всего этого цикла рассказов. Каждый из них есть гимн победительной логике, какой бы наивной и зыбкой ни казалась эта логика иному читателю».

---