Контрольная работа по "Логике"

 

Содержание

 

Введение                    3

1. Дедукция в научном познании 4

2. Индукция в научном познании 10

Заключение 28

Список литературы 30

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Введение

 

Методы научного познания, неотделимые  друг от друга и находящиеся в  тесном единстве и взаимосвязи, можно условно разделить на две группы: общие и особенные.

Общие методы позволяют связывать  воедино все стороны процесса познания. Их объективной основой  становятся общие закономерности познания. К ним относят метод восхождения от абстрактного к конкретному, единство логического и исторического и др.

Особенные методы касаются только одной  стороны изучаемого предмета. Это наблюдение, эксперимент, анализ, синтез, индукция, дедукция, измерение, сравнение.

В естествознании особенным методам  науки придается чрезвычайно важное значение, поэтому в рамках работы мы более подробно рассмотрим их сущность. Основными особенными методами являются анализ, синтез, индукция и дедукция.

Можно также сказать, что анализ и синтез, это приемы научного мышления, порождающие в каждой области специальные методы.

Актуальность данной тематики обусловлена  тем, что анализ-синтез и индукция-дедукция играют важную роль как в философском, так и в любом другом познании, и понимаются как синоним всякого  научного исследования.

В нашей работе мы рассмотрим такие  методы научного познания, как индукция и дедукция.

 

 

 

 

 

 

1. Дедукция в научном познании

 

Дедукция - метод научного познания, который заключается в переходе от некоторых общих посылок к частным результатам-следствиям.

Умозаключение по дедукции строится по следующей  схеме:

- все предметы класса «А» обладают свойством «В»; предмет «а» относится к классу «А»; значит «а» обладает свойством «В». В целом дедукция как метод познания исходит из уже познанных законов и принципов. Поэтому метод дедукции не позволяет получить содержательно нового знания. Дедукция представляет собой лишь способ логического развертывания системы положений на базе исходного знания, способ выявления конкретного содержания общепринятых посылок.

Решение любой научной проблемы включает выдвижение различных догадок, предположений, а чаще всего более или менее обоснованных гипотез, с помощью которых исследователь пытается объяснить факты, не укладывающиеся в старые теории. Гипотезы возникают в неопределенных ситуациях, объяснение которых становится актуальным для науки. Кроме того, на уровне эмпирических знаний (а также на уровне их объяснения) нередко имеются противоречивые суждения. Для разрешения этих проблем требуется выдвижение гипотез.

Немного об истории дедуктивного познания. В отличие от индукции, похожей на дырявую трубку, по которой течет и теряется истинность, к дедукции, как уже отмечалось выше, обычно предъявляется требование полного переноса истинности от посылок к заключениям. В этом смысле дедукция всегда была символом наиболее строгих и обоснованных методов научного мышления. По аналогии с индукцией, о дедукции можно было бы говорить, по крайней мере, в двух основных смыслах - как о переходе от общего к частному (назовем этот вид дедукции дедукцией-1) и как о достоверном выводе (дедукция-2). Не всегда эти два понимания дедукции совпадают (случай совпадения видов дедукции как перехода от общего к частному и как достоверного вывода можно называть дедукцией -12), в связи с чем, можно говорить о дедукции-1 - дедукции, являющейся переходом от общего к частному, но не представляющей из себя достоверного вывода, и о дедукции-2 - достоверном выводе, который, тем не менее, не является переходом от общего к частному.

По моему мнению, однако, отличие дедукции от индукции во многом выражается сегодня в степени разработанности различных разделов логики. Индукция, как мы видели выше, таит в себе еще много неясного и проблематичного, это как бы менее разработанные, но активно развивающиеся сегодня разделы логики. Дедуктивная логика в этом смысле - это скорее наиболее разработанная часть логики вообще, которая исторически оказалась связанной с более простыми и базовыми логическими средствами мышления. С этой точки зрения мы будем придерживаться в этой главе не столько классификационного описания видов дедукции, что было бы более уместно в области, где еще отсутствуют глубокие теоретические обобщения, но попытаемся представить общий обзор дедуктивных методов познания как некоторых интегрированных систем мышления.

Основы дедуктивной  логики были заложены еще в трудах древнегреческих философов и  математиков. Здесь можно назвать  такие славные имена, как имена  Пифагора и Платона, Аристотеля и  Евклида. Считается, что Пифагор  одним из первых стал рассуждать в  стиле доказательства того или иного утверждения, а не простого его провозглашения. В работах Парменида, Платона и Аристотеля сложились представления об основных законах правильного мышления. Древнегреческий философ Парменид впервые высказал ту замечательную мысль, что в основании подлинно научного мышления лежит некое неизменное начало ("единое"), которое продолжает сохраняться неизменным, как бы не менялась точка зрения мыслителя. Платон сравнивает единое со светом мысли, который продолжает пребывать неизменным, пока есть сама мысль. В более строгой и конкретной форме эта идея получает свое выражение в формулировке основных законов логики у Аристотеля. Аристотель считается по праву основателем логики как дедуктивной науки. Он впервые систематизирует основные приемы правильного мышления, обобщая достижения современных ему древнегреческих математиков. В работах Евклида применение этих приемов и законов к математическим наукам достигает высочайшего уровня, который становится идеалом дедуктивного мышления на века и тысячелетия в европейской культуре. Позднее формулировки дедуктивной логики все более оттачиваются, детализируются у стоиков, в средневековой схоластике. Но это время практически не прибавляет ничего принципиально нового к сложившейся у Аристотеля и Евклида системе дедуктивного метода. И лишь с возникновением новой науки в 16-17 веках вновь начинается переосмысление и развитие античного наследия. Французский философ и математик Рене Декарт выдвигает понятие переменной, формулирует идею и правила дедуктивного метода как общего метода решения уравнений - суждений, содержащих переменные. Декарт подчеркивает значение очевидности (L-статуса) посылок и правил вывода в дедуктивных умозаключениях. Немецкий философ Готфрид Лейбниц выдвигает идею универсального дедуктивного метода, на основе которого мыслители были бы в состоянии прекратить бесплодные споры и перейти к строгому вычислению истинности или ложности выдвигаемых ими положений. В работах немецкого философа Иммануила Канта провозглашается замысел построения некоторой "трансцендентальной дедукции", способной выходить за границы законов формальной логики. Наконец, в конце 19 века в работах английского ученого Джорджа Буля строго формулируется идея логической переменной и логических уравнений, постепенно оформляется новая структура, составляющая алгебру мысли и получившая название "булевой алгебры" по имени своего первооткрывателя. В 20-м веке дедуктивная логика становится разделом математики и начинает называться "математической логикой". Основные идеи и методы дедуктивного подхода получают совершенно строгое выражение средствами языка математики. С этих пор начинается бурный рост математической логики как нового направления математического знания, получившего название "метаматематика". Такое бурное и успешное развитие дедуктивной логики привело к формулировке понятия формальной дедуктивной (аксиоматической) системы, к рассмотрению структуры которой мы ниже вкратце и обратимся. Дедуктивная система - это область мышления и языка, в высокой степени обработанная средствами дедуктивной логики и получающая в связи с этим некоторый законченный и организованный вид.

В первую очередь  формальная дедуктивная система  представляет из себя - некоторый искусственный язык, специально приспособленный для описания определенной математической структуры. Вкратце мы уже касались некоторых идей, связанных с дедуктивными системами, в параграфе первой главы первого раздела, посвященного логическим теориям, описывающим структуры. Здесь будет сделан еще один шаг в направлении более подробного описания средств современной дедуктивной логики.

Очень часто  учащихся и неспециалистов вводит в  заблуждение термин "формальный" в применении к логическим языкам дедуктивной логики. Сегодня логика, как и математика вообще, во многом строится с применением множества специальных символов ("значков"), которые кажутся бессмысленной абракадаброй несведущему человеку. Но в этом случае с равным успехом формальным можно называть, например, и язык нотной записи музыкальных произведений, который не менее понятен для непосвященного. Поэтому само по себе использование специального языка еще не означает чего-то обязательно "формального". Необходимо специально оговориться, в каком смысле искусственные языки логики и математики считаются формальными.

Под формальным можно понимать, по крайней мере, две вещи: во-первых, степень выражения в языковых средствах предмета языка (того, о чем говорит язык), во-вторых, степень общего, универсального, выражаемого языком. С первой точки зрения, обычные языки, например, русский, английский могут быть названы более формальными, чем язык математики. В самом деле, математический язык специально строится так, чтобы в структуре символов этого языка уже выражался предмет языка. Поэтому в математических языках форма и содержание языка гораздо более подобны друг другу, чем в языках обычных, и в этом смысле математические языки гораздо более содержательны. Вот почему можно порой работать с математическими знаками, не понимая их смысла (как это делается в компьютерах). Ведь уже в самой структуре математического знака заложен до некоторой степени закон его содержания. В разговорных языках на форму знаков (например, слов, букв) гораздо больше влияет природа пользователя этого языка, например, устройство гортани человека, позволяющей издавать фиксированный набор звуков. Поэтому в ненаучных языках больше разрыв между формой и содержанием знака, и в этом смысле они более формальны.

Во втором смысле, при понимании формальности как универсальности, конечно, более  формальны математические языки. Они  создаются для выражения очень общих и универсальных понятий и законов, в то время как обычный язык во многом порожден жизнью человека в близком ему опыте.

Искусственные языки науки и естественный язык взаимно дополняют друг друга. Искусственные  языки более универсальны в своей области и обладают формой, более подобной своему содержанию. Однако искусственные языки практически ничего не могут сказать вне сферы своей компетенции, в то время как естественный язык способен сказать понемногу обо всем. Не надо думать, что можно было бы обойтись без искусственных языков, и их использование - результат лишь некоторого удобства. Есть много вещей, о которых либо вообще нельзя сказать, либо удается сказать очень приблизительно и неадекватно средствами естественного языка. В этом смысле овладение тем или иным искусственным языком - языком физики, математики, логики - оказывается во многом процессом приобретения нового органа понимания и выражения, этот момент нельзя недооценивать особенно в современном научном познании, насыщенном сложнейшими искусственными языковыми системами. Если различные естественные языки можно было бы называть синтаксическими (синтаксис - правила построения знаков языка), т.к. они различаются не столько смыслами, сколько звуковыми и письменными оболочками этих смыслов, в связи с чем давно возможен достаточно хороший перевод между такими языками; то разнообразие искусственных языков математики и других наук представляет из себя пример семейства семантических языков (семантика - наука об отношении знаков и их содержания), существенно различающихся системами выражаемых ими смыслов. Для перевода таких языков между собой необходим некоторый семантический гиперязык, способный объединить в себе смысловые пространства и подобные им знаковые формы различных искусственных языков. В наибольшей мере такой язык присутствует в современной математике, но, по-видимому, и его ресурсов пока существенно не хватает для переводов с языка одной частной науки на язык другой. Создание такого гиперязыка - это во многом проблема создания более универсального смысла, который еще отсутствует в современной науке. Другим возможным источником синтетического гиперязыка является философия, но до сих пор она слишком мало взаимодействовала с искусственными языками других наук, пытаясь максимально обходиться средствами естественного языка.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

2. Индукция в научном познании

 

Познание  в любой области науки и  практики начинается с эмпирического  познания. В процессе наблюдения однотипных природных и социальных явлений  фиксируется внимание на повторяемости у них определенных признаков. Устойчивая повторяемость наводит на мысль (индуцирует), что каждый из таких признаков является не индивидуальным, а общим, присущим всем явлениям определенного класса. Логический переход от знания об отдельных явлениях к знанию общему совершается в этом случае в форме индуктивного умозаключения, или индукции (от латинского inductio — «наведение»).

Индуктивным называется умозаключение, в котором  на основании принадлежности признака отдельным предметам или частям некоторого класса делают вывод о его принадлежности классу в целом.

В истории  денежной единице США, например, было установлено, что доллар неплохо  обращается, а Америке, Европе, Азии и Австралии. Учитывая принадлежность этих частей света можно сделать  индуктивное умозаключение, что доллар – он и в Африке доллар.

В основе логического  перехода от посылок к заключению в индуктивном выводе лежит подтверждаемое тысячелетней практикой положение  о закономерном развитии мира, всеобщем характере причинной связи, проявлении необходимых признаков явлений через их всеобщность и устойчивую повторяемость. Именно эти методологические положения оправдывают логическую состоятельность и эффективность индуктивных выводов.

Основная  функция индуктивных выводов  в процессе познания —генерализация, т.е. получение общих суждений. По своему содержанию и познавательному значению эти обобщения могут носить различный характер — от простейших обобщений повседневной практики до эмпирических обобщений в науке или универсальных суждений, выражающих всеобщие законы.

История науки  показывает, что многие открытия в  микроэкономике были сделаны на основе индуктивного обобщения эмпирических данных. Индуктивная обработка результатов  наблюдений предшествовала классификации  спроса и предложения. Индуктивным обобщениям обязаны многие гипотезы в современной науке.

Полнота и  законченность опыта влияют на строгость  логического следования в индукции, предопределяя, в конечном счете, демонстративность  или недемонстративность этих умозаключений.

В зависимости  от полноты и законченности эмпирического исследования различают два вида индуктивных умозаключений: полную индукцию и неполную индукцию. Рассмотрим их особенности.

Полная индукция — это умозаключение, в котором  на основе принадлежности каждому элементу или каждой части класса определенного признака делают вывод о его принадлежности классу в целом.

Индуктивные умозаключения такого типа применяются  лишь в тех случаях, когда имеют  дело с закрытыми классами, число  элементов, в которых является конечным и легко обозримым. Например, число государств в Европе, количество промышленных предприятий в данном регионе, число нормальных предметов в этом семестре и т.п.

Представим, что перед комиссией поставлена задача проверить знания такой интереснейшей  дисциплины как логика в группе ФЭУ 410. Известно, что в его состав входят 25 студентов. Обычный способ проверки в таких случаях — анализ знаний каждого из 25 студентов. Если окажется, что все они знают предмет, то тем самым можно сделать обобщающее заключение: все студенты ФЭУ 410 отлично знают логику.

Выраженная  в посылках этого умозаключения  информация о каждом элементе или  каждой части класса служит показателем  полноты исследования и достаточным  основанием для логического переноса признака на весь класс. Тем самым  вывод в умозаключении полной индукции носит демонстративный характер. Это означает, что при истинности посылок заключение в выводе будет необходимо истинным.

В одних случаях  полная индукция дает утвердительные заключения, если в посылках фиксируется  наличие определенного признака у каждого элемента или части класса. В других случаях в качестве заключения может выступать отрицательное суждение, если в посылках фиксируется отсутствие определенного признака у всех представителей класса.

Познавательная  роль умозаключения полной индукции проявляется в формировании нового знания о классе или роде явлений. Логический перенос признака с отдельных предметов на класс в целом не является простым суммированием. Знание о классе или роде — это обобщение, представляющее собой новую ступень по сравнению с единичными посылками.

Демонстративность полной индукции позволяет использовать этот вид умозаключения в доказательном  рассуждении. Применимость полной индукции в рассуждениях определяется практической перечислимостью множества явлений. Если невозможно охватить весь класс предметов, то обобщение строится в форме неполной индукции.

Неполная  индукция — это умозаключение, в  котором на основе принадлежности признака некоторым элементам или частям класса делают вывод о его принадлежности классу в целом.

Неполнота индуктивного обобщения выражается в том, что  исследуют не все, а лишь некоторые  элементы или части класса. Логический переход в неполной индукции от некоторых  ко всем элементам или частям класса не является произвольным. Он оправдывается эмпирическими основаниями — объективной зависимостью между всеобщим характером признаков и устойчивой их повторяемостью в опыте для определенного рода явлений. Отсюда широкое использование неполной индукции в практике. Так, например, во время реализации определенного товара заключают о спросе, рыночной цене и других характеристиках большой партии этого товара на основе первых выборочных поставок. В производственных условиях по выборочным образцам заключают о качестве той или иной массовой продукции, например, нефти, металлического листа, проволоки, молока, круп, муки — в пищевой промышленности.