Джон Стюарт Милль: «Метод сходств требует множественность причин»
2. Одним из главных следствий множественности причин является недостоверность первого из индуктивных методов метода сходства. Для пояснения этого метода мы предполагали наличие двух случаев: ABC, за которым следует abc, и ADE, за которым следует ade. На основании таких случаев можно было бы, по-видимому, заключить, что А есть неизменно предыдущее а и даже что оно есть безусловное, неизменное предыдущее, т. е. причина. Но для этого мы должны были бы быть уверены в том, что нет никакого другого общего обоим случаям предыдущего. Чтобы устранить это затруднение, предположим, что положительно установлено, что другого общего обоим случаям предыдущего, кроме А, нет. И тем не менее, с того момента как мы допустим возможность множественности причин, наше заключение теряет свою силу, потому что оно содержит в себе скрытое предположение, что а в обоих случаях было произведено одной и той же причиной. Но если для а возможны две причины, то этими причинами могут быть, например, С и Е: С может быть причиной а в первом случае, Е – в последнем, так что окажется, что А не имеет влияния на следствие ни в том, ни в другом из этих случаев.
Положим, например, мы сравниваем обстоятельства воспитания и жизненную историю двух великих артистов или философов, или двух особенно эгоистических или, наоборот, великодушных характepoв, – и оказывается, что та или другая пара согласуется лишь в одном обстоятельстве. Будет ли отсюда следовать, что именно это обстоятельство было причиной того качества, которым мы характеризовали обоих этих индивидуумов? Вовсе нет: причины, обусловливающие тот или другой тип характера, очень многочисленны, и два лица могут быть вполне сходными по своему характеру, хотя бы в их прежней жизни не было ни одной сходной черты.
Вот в чем, следовательно, состоит то специфическое несовершенство метода сходства, от которого свободен метод различия. Действительно, если мы имеем два случая ABC и ВС, причем ВС обусловливает be, а присоединение А превращает следствие в abc, то следует признать достоверным, что – по крайней мере в данном случае – А было причиной а (или необходимою частью его причины), хотя бы причина его в других случаях и была совершенно другая. Таким образом, множественность причин не только не уменьшает достоверности метода различия, но даже не делает необходимым большего числа наблюдений или опытов: двух случаев одного положительного, другого отрицательного – по-прежнему достаточно для самой полной и строгой индукции.
Но не так обстоит дело с методом сходства. Заключения по этому методу не имеют действительного значения, если число сравниваемых случаев невелико; они могут служить только намеками, могут повести либо к опытам, которые дадут возможность приложить метод различия, либо к умозаключениям, которые позволят объяснить и проверить их дедуктивным путем. Вывод по методу сходства приобретает сколько-нибудь значительную самостоятельную ценность лишь тогда, когда случаи, несмотря на неопределенное увеличение их числа и видоизменение их характера, все же продолжают давать тот же самый результат. Положим, мы имеем лишь два случая ABC и ADC; хотя в них нет другого общего им предыдущего, кроме А, однако (ввиду того, что следствие может быть произведено различными причинами) вывод может дать самое большее – слабую вероятность в пользу А: здесь может быть причинная связь, но почти в такой же степени вероятно, что здесь было простое совпадение. Однако, чем чаще повторяем мы наблюдения, видоизменяя обстоятельства явления, тем ближе продвигаемся к разрешению этого сомнения. Действительно, если мы произведем опыты над AFG, АНК и т. д., в которых нет друтгх сходных черт, кроме наличия обстоятельства А, и если мы найдем, что а входит в состав следствия во всех этих случаях, то мы должны предположить одно из двух: либо а имеет своей причиной А, либо оно имеет столько же различных причин, сколько нами взято случаев. Следовательно, при всяком увеличении числа случаев усиливается и вероятность в пользу А. Исследователь (конечно, если ему представится к тому удобный случай) не преминет удалить А из какого-либо например, из АНК –из этих сочетаний и, произведя опыт отдельно над НК, призвать на помощь методу сходства метод различия. Только при помощи метода различия может быть установлено, что А есть причина а, но что А есть либо причина а либо другое следствие какой-либо новой, общей ему с а причины, – это может быть несомненностью доказано и при помощи метода сходства, лишь бы случаев взято было значительное количество и они были достаточно разнообразны.
До какого же предела надо увеличить число случаев, несходных между собой ни в каком другом предыдущем, кроме А, для того чтобы предположение о множественности причин можно было счесть в достаточной степени опровергнутым и чтобы заключение а связано с А освободилось от присущего ему несовершенства и стало несомненно достоверным? Мы не можем уклониться от ответа на такой вопрос; но обсуждение его относится к так называемой теории вероятностей., которая составит предмет одной из следующих глав. Однако и теперь можно видеть, что после достаточного числа случаев заключение достигает некоторой практической достоверности и что поэтому присущее методу сходства несовершенство не делает его еще совсем непригодным. Все эти соображения указывают нам лишь, во-первых, на некоторый новый источник слабости метода сходства в сравнении с другими методами исследования и на некоторые новые основания, почему мы никогда не должны довольствоваться результатами, полученными при помощи этого метода, не стараясь подкрепить их - прямо ли методом различия или же посредством дедукции их из какого-либо закона или законов, установленных уже ранее при помощи этого могущественного метода. Во вторых, эти соображения дают нам правильное понятие о том, какую ценность имеет в индуктивном исследовании простое число случаев. Множественность причин есть единственное основание того, почему вообще имеет какое-либо значение количество случаев само по себе.
Ненаучные исследователи обнаруживают стремление слишком полагаться на число случаев, не анализируя их самих, не вникая достаточно в их природу и не определяя того, какие обстоятельства этими случаями исключаются и какие не исключаются. Большинство людей держатся своих заключений с уверенностью, пропорциональной просто массе, размерам того опыта, на котором эти заключения, по-видимому, основываются; при этом они не принимают во внимание того, что увеличение числа случаев одного и того же рода (т.е. отличающихся друг от друга только такими чертами, которые уже признаны несущественными) решительно ничего не прибавляет в смысле доказательства заключения. Один единственный случай, раз он исключает какое-либо предыдущее, бывшее налицо во всех других случаях, имеет больше ценности, нежели огромное количество случаев просто с точки зрения их числа. Необходимо, без сомнения, удостовериться путем повторного наблюдения или опыта, не сделано ли какой-либо ошибки в наблюдении отдельных фактов. Пока мы не удостоверились в этом, мы не должны видоизменять обстоятельства, и нас нельзя упрекнуть в излишней добросовестности, если мы будем повторять без всякого изменения один и тот же опыт или наблюдение. Но раз мы удостоверились в точности нашего наблюдения или опыта, – дальнейшее увеличение числа таких случаев, где нет исключения каких-либо новых обстоятельств, становится совершенно бесполезным, лишь бы число уже имеющихся случаев было достаточно велико для того, чтобы исключить предположение о множественности причин.
ЧТО ТАКОЕ БАЗА ЗНАНИЙ?
Концентрированная книга издательства LIVREZON складывается из сотен и тысяч проанализированных источников литературы и масс-медиа. Авторы скрупулёзно изучают книги, статьи, видео, интервью и делятся полезными материалами, формируя коллективную Базу знаний.
Пример – это фактурная единица информации: небанальное воспроизводимое преобразование, которое используется в исследовании. Увы, найти его непросто. С 2017 года наш Клуб авторов собрал более 80 тысяч примеров. Часть из них мы ежедневно публикуем здесь.
Каждый фрагмент Базы знаний относится к одной или нескольким категориям и обладает точной ссылкой на первоисточник. Продолжите читать материалы по теме или найдите книгу, чтобы изучить её самостоятельно.
📎 База знаний издательства LIVREZON – только полезные материалы.