Вторая глава книги А. А. Печенкина ‘Объяснение как проблема методологии естествознания‘ посвящена обсуждению научного объяснения в работах философов науки второй половины двадцатого века. Следует отметить, что к этому времени специализация привела к том, что ученые продолжили давать научные объяснения без размышлений по поводу того, что такое научное объяснение. Размышления о понятии ‘научное объяснение’ достались философам науки, но при этом связь с учеными потерялась — философам науки не удалось заинтересовать ученых своими идеями.
Тем не менее, познакомиться с этими работами полезно, поскольку это возможно поможет избежать изобретения велосипеда и повторения неудачных попыток предыдущих поколений мыслителей. Я напомню, что в конце девятнадцатого — начале двадцатого века сформировалась позиция о том, что наука занимается описанием (см. первую главу книги). Это явилось реакцией на увлечение ученых вначале метафизикой, а затем механицистской онтологией.
Для многих интеллектуалов роль науки в такой постановке вопроса казалась заниженной и наблюдалось желание вернуться к идее, что наука все-таки занимается объяснениями. В то же время интеллектуалы по-прежнему не хотели связываться с метафизикой и онтологиями. Поэтому в конце концов было решено, что научное объяснение связано с логическим рассуждением. Вторая глава книги Печенкина неплохо представляет то, что из этого получилось.
Ниже краткая выжимка второй главы книги Печенкина.
Предпосылки и содержание концепции
Печенкин отмечает, что концепция объяснения как логического рассуждения восходит к Аристотелю и что она была возрождена в 19-ом веке Джоном Стюартом Миллем (Система логики силлогистической и индуктивной). В конце девятнадцатого века вышла книга Христофа фон Зигварта Логика, в которой также объяснение связывалось с логическим выводом. Также отмечается книга Карла Поппера ‘Логика научного открытия‘ (1934 год).
Тем не менее, переворотной оказалась статья Карла Гемпеля и Пола Оппенгейма ‘Логика объяснения‘ 1948 года. Она положила начало серии работ по детальной разработке концепции объяснения как логического рассуждения. Модель объяснения Гемпеля и Оппенгейма получила название дедуктивно-номологической. Предполагалось, что объяснение устанавливает логическую связь между экспланандумом (объясняемый) и экспланансом (объясняющий). Экспланандум содержит положения, описывающее объясняемое явление. Экплананс в свою очередь содержит утверждения, которые привлекаются, чтобы объяснить явление. Среди них обязательно должен находиться как минимум один универсальный закон и положения о специфических начальных и граничных условиях явления (антецедент).
Приведу две цитаты. В первой говорится о том, что Гемпель старался избежать психологизма (объяснить нечто = сделать это понятным):
‘Прагматическая же характеристика объяснения, отмечал Гемпель, в своей основе психологическая. Ее неизбежным недостатком будет субъективизм. Ведь значения слов «ясно», «понятно» меняются от человека к человеку, а метафоры и аналогии, уместные в одних ситуациях, оказываются бесполезными в других. При логико-методологической же реконструкции объяснение описывается в строгих и общезначимых терминах. Логико-методологические схемы инвариантны по отношению к частным точкам зрения на эту познавательную операцию.’
Во второй подчеркивается сходство схемы Гемпеля-Оппенгейма с решением в физике задачи, содержащей дифференциальные уравнения:
‘Нетрудно, однако, заметить, что данная схема — сколок с начальной или краевой задач теории дифференциальных уравнений. Универсальный закон в схеме — это дифференциальное уравнение, подлежащее решению … Положения об антецендентных условиях — начальные или краевые условия, которым должно удовлетворять решение поставленной задачи.’
Вероятно-статистическое объяснение как логико-методологическая проблема
В этом разделе главы рассматривается перенос Гемпелем концепции объяснения на случай с использованием вероятностей и последовавшее обсуждение этих идей. Дедуктивно-статистическое объяснение, предложенное Гемпелем, по сути похоже на объяснение из предыдущего раздела, только в качестве решаемой задачи стоит расчет вероятности события в рассматриваемом явлении. Например, рассматривается распад радиоактивного вещества и распад атомов регистрируется посредством сцинциляций на флуоресцирующем экране. Задача — требуется оценить вероятность временного интервала между двумя сцинциляциями.
В случае индуктивно-статистического объяснения рассматривается отдельное событие. Например, человек, больной стрептококковой инфекцией, выздоравливает после ряда пенициллиновых инъекций. Можно ли сказать, что пенициллиновые инъекции объясняют выздоровление больного? Проблема в том, что есть немалое количество исключений — в ряде случаев пенициллиновые инъекции не помогают (например, есть стрептококки, устойчивые к пенициллину). Получается странная ситуация, можно объяснить как выздоровление, так и невыздоровление пациента. Гемпель вводил дополнительное требование максимальной специфичности (релевантности), чтобы избежать такой неопределенности.
Именно индуктивно-статистическое объяснение вызвало последующую критику. В разделе главы рассмотрены статистически-релевантная модель и причинно-релевантная модель объяснения Уэсли Сэлмона. В конце раздела рассмотрена диспозиционная трактовка вероятностного объяснения.
Приведу одну цитату из этого раздела. Она связана с именем Николаса Решера, который в конце концов пришел к выводу, что главной задачей науки является описание, а объяснение является небольшой надстройкой над описанием:
‘Решер отсюда заключает, что в основе научного познания лежит не проблема объяснения, а проблема описания. «Коренная задача науки, — пишет он, — должна трактоваться в своей основе как дескриптивистская: она заключается в поиске законов, которые выявляют функционирование естественных законов». Описание посредством законов … обеспечивает понимание явления: оно погружает эти явления в контекст теоретической схемы, делает их обозримыми и контролируемыми. Объяснение, по Решеру, как бы надстраивается над описанием.’
Проблема симметрии объяснения и предсказания
Гемпель и Оппенгейм с самого начала выдвинули тезис о симметричности объяснения и предсказания в рамках дедуктивно-номологической модели объяснения. Тем не менее, в дальнейшем Гемпель отмечал, что существуют дедуктивные выводы, которые мы готовы принять за предсказания, но которые в то же время противоестественно считать объяснениями.
Обычный пример в обсуждениях среди философов науки — тень мачты. По длине тени мачты можно предсказать высоту мачты, но называть это объяснением не поворачивается язык. В книге Печенкина рассматривается другой пример — показания барометра перед бурей. Вполне можно сказать, что определенные показания барометра предсказывают бурю, но можно ли сказать, что они объясняют бурю?
Другой пример разрыва между объяснением и предсказанием — это эволюционная теория. Говорят, что она объясняет происхождение видов. Однако вряд ли можно сказать, что она обладает предсказательной силой. В книге по этому поводу приводится выразительная цитата Стивена Тулмина:
‘Один из очевидных примеров дает теория Дарвина, объясняющая происхождение видов при помощи изменчивости и естественного отбора. Ни один ученый не использовал эту теорию для сообщения о возможности возникновения новых видов и тем более не верифицировал ее предсказания. Все же многие компетентные ученые принимали дарвиновскую теорию как обладающую большой объяснительной силой. Таким образом, хотя признается «объясняющая способность», нельзя предсказать те события, которые теория объяснила.’
Другой пример — индуктивно-статистическое объяснение. В примере со стрептококками и пенициллином выше нельзя точно предсказать, выздоровеет ли больной или нет. Для этих случаев Гемпель ввел в ход понятие описания в смысле нарратива, которое имеет шанс в будущем перейти в объяснение. Гемпель рассматривал индуктивно-статистическое объяснение как «самодоказывающее объяснение» поскольку факт эспланандума (больной выздоровел) служит отправной точкой для подбора эксплананса. Печенкин отмечает, что напрашивается такая иерархия: описание — самодоказывающееся объяснение — объяснение, обладающее предсказательной способностью.
В заключение Печенкин отмечает следующую проблему дедуктивно-номологической модели объяснения в связи с соотношением между объяснением и предсказанием:
‘Если предсказание — логическое рассуждение и если объяснение и предсказание симметричны, то в концепции Гемпеля все в порядке. Если же предсказание — логическое рассуждение, а объяснение и предсказания не симметричны, то либо для моделирования этих двух операций нужны разные логические средства, либо формальная логика вообще не может передать некоторые их существенные особенности. Как то, так и другое заключение обнаруживает в гемпелевской концепции научного объяснения дефекты.’
Редукция теории как объяснение
В последнем разделе главы рассматривается концепция сводимости научных теорий. Предполагалось, что наука едина и в этом случае между теориями, описывающими разные уровни организации должна быть связь — теории более высокого уровня должны объясняться в рамках более фундаментальных теорий (в других словах, теория более высокого уровня сводится к более фундаментальной теории). Следует отметить, что эта процедура трактовалась как логическая операция без обсуждения онтологии.
Автором такой концепции был Эрнест Нагель:
‘Объяснение теории на базе некоторой другой более общей теории представляет собой, согласно Нагелю, дедукцию исчисления первой теории из исчисления второй, дедукцию, превращающую постулаты объясняемой теории в теоремы объясняющей.’
Базовым примером являлось объяснение классической термодинамики в рамках статистической механики и именно этот пример в дальнейшем рассматривается Печенкиным.
Важное место в концепции Нагеля играют ‘bridge laws’ — Печенкин переводит этот термин как ‘соединительные допущения’ и ‘соединительные положения’ (я также встречал ‘принципы соответствия’). Речь идет о соответствии между терминами объясняемой и объясняющей теории. Например, температура в классической термодинамике сопоставляется со средней кинетической энергией молекул в статистической термодинамике.
Одна из проблем концепции редукции теории Нагеля связана с наличием разрыва между объясняющей и объясняемой теориями. Например, в классической термодинамике энтропия изолированной системы может только возрастать. В то же время в статистической механике существуют флуктуации и энтропия может несколько уменьшиться — значение энтропии меняется из фундаментальной величины в нечто аморфное. Например, ряд физиков на базе статистической механики пришли к выводу, что энтропия является субъективной. Отмечу, что Печенкин в этом разделе рассматривает взгляды классиков термодинамики на эту проблему и склоняется к альтернативному объяснению редукции теории, связанному с моделированием.
В заключение одна цитата, связанная со здравым смыслом. В конечном итоге, при сравнении разных теорий необходима точка отсчета (что такое эмпирическое знание, что реально и что менее реально):
‘Особо надо сказать о трактовке эмпирического знания, предполагаемого модельной точкой зрения на межтеоретическое объяснение. Мы не можем согласиться с Нагелем, допускающем инвариантный эмпирический уровень знания, зиждущий на здравом смысле (обыденных житейских представлениях). Вместе с тем мы не можем согласиться с Фейерабендом, считающим, что теория образует свой язык наблюдения, вытесняющий идеологию здравого смысла. Ближе всего нам позиция Селларса, принимающего методологическую необходимость обыденных житейских представлений в качестве эмпирической основы научных знаний. Мы, однако, в отличие от Селларса не считаем эти представления заведомо ложными. Мы рассматриваем их как рыхлую, аморфную фазу, способную при взаимодействии с теорией давать новые понятийные конструкции, пригодные для четкой интерпретации эмпирии и обновляемые по мере развития науки.’
Информация
Печенкин, Александр Александрович. Объяснение как проблема методологии естествознания: (История и современность). Глава 1. Механицизм в физическом объяснении: прогрессивный регресс, Наука, 1989.
См. также:
Е. П. Никитин: Объяснение — функция науки
Уэсли Сэлмон: Четыре десятилетия научного объяснения