философытеорииконцепциидиспутыновое времяматематикафизика

Ссылка на оригинал: Stanford Encyclopedia of Philosophy

#научный прогресс#Бэкон#Декарт#Поппер#Кун#SEP на русском

  1. Изучение научной динамики
  2. Понятие прогресса
  3. 2.3 Прогресс как результативность, качество, фактор воздействия
  4. Теории научного прогресса
  5. Прогрессирует ли наука?
  6. Библиография

Впервые опубликовано 1 октября 2002 года, содержательно переработано 15 июня 2015 года.


Обычно науке приписывают прогрессивный характер. Ее принципиальное отличие от других областей человеческой культуры, — искусства, религии, философии, морали и политики, — состоит в наличии ясных стандартов и нормативных критериев, определяющих научные достижения и открытия. К примеру, по словам историка науки Джорджа Сартона, «приобретение и систематизация положительного знания — это единственная подлинно кумулятивная и прогрессивная человеческая деятельность», наука же представляет собой «единственную область, в отличие от всех остальных, где прогресс имеет вполне определенный и бесспорный смысл» (Sarton 1936). Тем не менее многие философы науки в 60-е и 70-е годы XX века стали оспаривать кумулятивные модели развития научного знания, а стало быть, поставили под вопрос и саму идею прогресса в науке. К этому же времени относятся дискуссии о нормативном понятии прогресса, касающиеся аксиологической проблематики целей и задач науки. Задача философского исследования — проанализировать варианты ответа на вопрос: что означает прогресс в науке? Данный теоретический вопрос может быть дополнен методологическим: что считать признаком прогрессивного развития в науке? Вдобавок к этому интерес для нас представляет и фактический вопрос: в какой мере и в каком смысле можно констатировать, что в науке имеет место прогресс?

1. Изучение научной динамики

Для Нового времени характерно представление о науке как о совместном предприятии целых поколений исследователей, сменяющих друг друга (Nisbet 1980). Как убеждали классические эмпирики (Фрэнсис Бэкон) и рационалисты (Рене Декарт) XVII столетия, использование правильных методов исследования гарантирует открытие и обоснование новых истин. Эта кумулятивистская точка зрения на научный прогресс была важным элементом просветительского оптимизма XVIII века. А в 1830-е годы она стала частью позитивистской программы Огюста Конта, согласно которой наука через накопление эмпирически подтвержденных истин способствует общественному прогрессу. Другие влиятельные тенденции XIX столетия — это представления романтизма об органичном развитии культуры, гегелевское динамическое объяснение исторических изменений, а также теория эволюции. Все эти направления повлияли на формирование эпистемологических воззрений (в частности, среди представителей марксизма и прагматизма), согласно которым человеческое знание обладает процессуальной природой. Философы-сциентисты, заинтересованные в истории науки (Уильям Уэвелл, Чарльз Пирс, Эрнст Мах, Пьер Дюгем), предложили интересные подходы к анализу отдельных аспектов изменений в науке.


В начале XX века аналитические философы стали применять к исследованиям науки методы современной логики. Главным образом их интересовала структура научных теорий и принципы вывода (Suppe 1977). Такое «синхроническое» изучение «результатов» научной деятельности ставилось под сомнение теми философами, которые считали более актуальным «диахронический» подход для исследования изменений в науке. Среди работ последних можно упомянуть «Образцы открытия» (1958) Н. Р. Хэнсона, «Логику научного исследования» (1959) и «Предположения и опровержения» (1963) Карла Поппера (см. Поппер 1983), «Структуру научных революций» (1962) Томаса Куна (см. Кун 2003), тезис о несоизмеримости научных теорий Пола Фейерабенда (Фейерабенд 1986: 29–108), методологию научно-исследовательских программ Имре Лакатоса (Lakatos and Musgrave 1970), «Прогресс и его проблемы» Ларри Лаудэна (1977). Доводы в защиту дарвинистских моделей эволюционной эпистемологии представлены в работе «Объективное знание: эволюционный подход» (1972) Поппера (Поппер 2002) и «Человеческом понимании» (1972) Стивена Тулмина (Тулмин 1984). Эти труды оспаривали сложившиеся представления о развитии научного знания и рациональности. Фальсификационизм Поппера, представление о научных революциях Куна, а также тезис Фейерабенда о вариантности (а не инвариантности) значения роднит между собой то, что рост научного знания не рассматривается ими как простое накопление новых подтвержденных истин поверх старых. За исключением, возможно, периодов нормальной науки у Куна, изменение теорий отнюдь не кумулятивно или непрерывно: в новых теориях и новых понятийных рамках и аппаратах предшествующие научные достижения получают другую трактовку или просто отвергаются, а на их место ставится что-то другое. Однако Поппер и Кун расходятся в определении прогресса: первый руководствуется идеей, что сменяющие друг друга теории могут приблизить нас к истине, тогда как для последнего прогресс — это лишь вопрос степени пригодности теорий в решении проблем.


Начиная с середины 1970-х годов появилось большое количество философских работ на тему изменений, развития и прогресса в науке (Harré 1975; Stegmüller 1976; Howson 1976; Rescher 1978; Radnitzky and Andersson 1978, 1979; Niiniluoto and Tuomela 1979; Dilworth 1981; Smith 1981; Hacking 1981; Schäfer 1983; Niiniluoto 1984; Laudan 1984a; Rescher 1984; Pitt 1985; Radnitzky and Bartley 1987; Callebaut and Pinxten 1987; Balzer et al. 1987; Hull 1988; Gavroglu et al. 1989; Kitcher 1993; Pera 1994). Эти исследования серьезно пополнили арсенал философов науки, поскольку во многом тоже носили инновационный характер. Одним из таких новшеств было систематическое исследование взаимоотношений между теориями, в частности редукции одних к другим (Balzer et al. 1984, Pearce 1987, Balzer 2000, Jonkisz 2000), установления соответствия между ними (Krajewski 1977, Nowak 1980, Pearce and Rantala 1984, Nowakowa and Nowak 2000, Rantala 2002) или ревизии убеждений (Gärdenfors 1988, Aliseda 2006). Другое заключалось в осознании того факта, что помимо отдельных утверждений и теорий необходимо рассматривать и стоящую за ними временнýю единицу научной деятельности и достижений, будь то нормальную науку в рамках парадигмы у Куна, исследовательскую программу Лакатоса, традицию исследования Лаудэна, динамику эволюции теорий Вольфганга Штегмюллера (Stegmüller 1976), практический консенсус Филипа Китчера (Kitcher 1993). Отстаивая точку зрения реализма в понимании научного прогресса (Niiniluoto 1980, 2014; Aronson, Harré, and Way 1994; Kuipers 2000), ряд философов науки часто стали прибегать к понятию правдоподобия, или близости к истине (Поппер 1983, 2002).


Новый интерес к развитию науки привел к более тесному сотрудничеству между историками и философами науки. Скажем, узкоспециальное изучение конкретных исторических примеров (в частности, замещение ньютоновской классической механики квантовой теорией и теорией относительности) побудило многих к философским рассмотрениям научных революций. Следующим поводом для философских дискуссий на тему научного прогресса стали количественные подходы в изучении роста научных публикаций (de Solla Price 1963, Rescher 1978) и научных показателей (Elkana et al. 1978). Социологи науки изучали динамику взаимодействия между научным сообществом и другими социальными институтами. Одна из излюбленных тем этих исследований — появление новых научных специализаций (Mulkay 1975, Niiniluoto 1995b). В рассмотрении прогресса социологов интересует также и прагматическая сторона: как лучше всего организовать исследовательскую деятельность, чтобы простимулировать научные достижения. В этом смысле модели научной динамики оказываются имеющими отношение к вопросам научной политики (Böhme 1977, Schäfer 1983).

2. Понятие прогресса

2.1 Аспекты научного прогресса


Наука — многоуровневая комплексная система, в которой участвует сообщество ученых, занятых исследованиями с использованием научных методов в целях производства нового знания. Таким образом, под наукой можно понимать и социальный институт, и сообщество исследователей, и исследовательский процесс, и метод изучения, и научное знание. С каждым из этих аспектов может быть связано свое определенное понимание прогресса. Следовательно, в отношении науки можно говорить о разных типах прогресса: экономическом (рост вложений в исследования), профессиональном (повышение статуса ученых и академических учреждений в обществе), образовательном (повышение квалификации и компетентности ученых), методическом (изобретение новых методов исследования, совершенствование инструментов), познавательном (увеличение или развитие научных знаний). Эти типы прогресса нужно концептуально отличать от достижений в других видах человеческой деятельности, даже если в ряде характеристик научный прогресс фактически связан с технологическим (растущая эффективность инструментов и техник) и социальным (экономическое процветание, качество жизни, социальная справедливость).

Все эти аспекты научного прогресса можно рассматривать под различным углом, так что в итоге не существует одного понятия, которое охватывало бы их все. В нашем случае оптимально было бы сосредоточиться на познавательном прогрессе, то есть дать объяснение достижениям в науке с точки зрения успеха в поиске знания и установления истины.



2.2 Прогресс в отличие от развития



Прогресс» — это аксиологическое или нормативное понятие, которое следует отличать от таких нейтральных дескриптивных терминов, как «изменение» или «развитие» (Niiniluoto 1995a). В общем смысле сказать, что скачок из состояния A в состояние Б есть прогресс, означает, что Б в некоем отношении представляет собой улучшение в сравнении с A, то есть что в соответствии с некими стандартами и критериями Б лучше, нежели A. В науке нормативное требование состоит в том, что вклад в исследование должен окупаться, приносить некую познавательную выгоду; насколько успешно — оценивать рецензентам в экспертном отзыве, который предваряет публикацию, а затем, уже по факту публикации, — коллегам. Стало быть, теория научного прогресса — не просто описание моделей развития, которым, собственно, следует наука. Скорее, она должна установить ценности и цели, которые могут быть взяты в качестве конститутивных критериев «хорошей науки».


«Натуралистическая» программа в исследованиях науки наводит на мысль, что нормативные вопросы в философии науки можно свести к историческим и социологическим исследованиям реальной научной практики. В этом ключе Лаудэн выступил в защиту проекта проверки философских моделей научной динамики посредством истории науки: модели, которые «подчас находят выражение при помощи нормативного языка», могут быть переформулированы «в ряд декларативных утверждений о том, как работает наука» (Laudan et al. 1986, Donovan et al. 1988). Может статься, что большая часть научной работы, а как минимум все лучшее в науке в каждом столетии — это и есть пример хорошей науки. Вместе с тем очевидно, что мнения ученых по поводу критериев хорошей науки зачастую разнятся и соревнующиеся исследователи и школы отличаются по своим предпочтениям в выборе теорий и исследовательских программ. Поэтому возможен такой довод против натуралистов: в определении прогресса не следует ориентироваться на фактические достижения в науке. Определение прогресса должно давать нормативный стандарт для оценки того, чему научное сообщество отдает предпочтение сейчас, каков был (и каков мог быть) его выбор в прошлом и каким будет в будущем. Нахождения и обоснование подобных стандартов — подлинная задача философии, в которой хорошим подспорьем может быть знание истории и социологии, однако которую нельзя свести к эмпирическим исследованиям науки. И как раз поэтому эмпирическое наблюдение Мизрахи (Mizrahi 2013), согласно которому ученые рассуждают о целях науки, скорее, в терминах знания, чем установления истины, не положит конец философским спорам о научном прогрессе (ср. Bird 2007, Niiniluoto 2014).



2.3 Прогресс как результативность, качество, фактор воздействия




3. 2.3 Прогресс как результативность, качество, фактор воздействия

В многих случаях целенаправленная деятельность требует различать качество (quality) от результативности (progress). Качество — это прежде всего понятие, ориентированное на действие, касающееся навыков и компетентности при выполнении некоторой задачи. Понятие результативности ориентирует на итог действия и связано с тем, что нечто было успешно произведено с некоторой целью. Всякая приемлемая работа в науке должна удовлетворять определенным стандартам качества. По всей видимости, однако, не существует необходимой связи между качеством и результативностью в науке. Иногда высококвалифицированные исследовательские проекты так и не приводят к значимым результатам, тогда как менее компетентные, но более удачные разработки оказываются успешными. Тем не менее умелое использование методов науки значительно повышает вероятность успеха. Потому наилучшей стратегией, способствующей научному прогрессу, будет поддержка исследований, которые отличает высокий уровень качества.


Вслед за новаторской работой Дерека де Солла Прайса (Price 1963), заложившей основание для современной «наукометрии», в измерении научной активности стали применяться количественные показатели (Elkana et al. 1978). Например, в измерении научных достижений используется счет публикаций, но не столь ясно, может ли подобная грубая мера результативности на деле служить показателем качества (ср. Chotkowski La Follette 1982). Количество статей в реферируемых журналах — показатель квалификации их автора, однако очевидно, что данный показатель не позволяет делать выводы о том, о каких достижениях здесь идет речь, коль скоро вклад публикаций в продвижении научного знания может сильно варьироваться. «Закон Руссо», сформулированный Николасом Решером (Rescher 1978), отграничивает определенную часть из общего числа публикаций в качестве «значимой» или «перворазрядной», однако это лишь предполагаемая статистическая закономерность.



Еще один количественный показатель — индекс цитирования: это индикатор «воздействия» (impact) публикации и «заметности» ее автора в научном сообществе. По мнению Мартина и Ирвина (Martin and Irvine 1983), понятие научного прогресса можно увязать с идеей воздействия, то есть актуального влияния исследования на сопутствующую научную деятельность за определенный период. И как не согласиться с тем, что продвижение научного знания невозможно без его влияния на эпистемическую ситуацию в научном сообществе? Но воздействие публикации только показывает, что ей удалось обратить научное сообщество в определенном направлении. Если наука представляет собой целенаправленную деятельность, то мы должны понимать, что прогресс будет зависеть еще и от того, чтобы выбор направления оказался верным.


Несостоятельность количественных показателей в качестве определений научного прогресса является следствием того, что они не учитывают семантическое содержание научных публикаций. Чтобы определить, является ли работа Р вкладом в научный прогресс, мы должны уточнить, что именно утверждает Р (либо, как вариант, какую проблему Р решает), а затем соотнести это семантическое содержание Р с тем, что было известно научному сообществу на момент публикации Р. По этой же причине при применении исследовательских оценок в качестве инструментов могут использоваться научные показатели, но в конечном счете придется полагаться на экспертное суждение тех, кто обладает содержательным знанием в своей области.



2.4 Прогресс и поставленные цели



Понятие прогресса сопряжено с целеполаганием. Но даже когда мы рассматриваем науку как познавательную деятельность, направленную на добывание знаний, все же нет оснований считать, что цель науки сводится только к этому. Напротив, как настаивал Айзек Леви в классической книге «Играя на истину» (Gambling with Truth, Levi 1967), когнитивную цель научных изысканий следует определять как взвешенное сочетание нескольких различных, даже конфликтующих эпистемических полезностей. В разделе 3 показано, что альтернативные теории научного прогресса можно рассматривать как спецификации таких эпистемических установок. Например, они могут объединять истину и информацию (Levi 1967; см. также Поппер 1983: 33–235, 240–413) либо же объяснительную и предсказательную силу (Hempel 1965, Гемпель 1998). У Куна (Kuhn 1977) в список ценностей науки входят точность, последовательность, широта, простота и продуктивность.


Понятие прогресса сопряжено с целеполаганием. Но даже когда мы рассматриваем науку как познавательную деятельность, направленную на добывание знаний, все же нет оснований считать, что цель науки сводится только к этому. Напротив, как настаивал Айзек Леви в классической книге «Играя на истину» (Gambling with Truth, Levi 1967), когнитивную цель научных изысканий следует определять как взвешенное сочетание нескольких различных, даже конфликтующих эпистемических полезностей. В разделе 3 показано, что альтернативные теории научного прогресса можно рассматривать как спецификации таких эпистемических установок. Например, они могут объединять истину и информацию (Levi 1967; см. также Поппер 1983: 33–235, 240–413) либо же объяснительную и предсказательную силу (Hempel 1965, Гемпель 1998). У Куна (Kuhn 1977) в список ценностей науки входят точность, последовательность, широта, простота и продуктивность.


Цель может считаться достижимой в том смысле, что она может быть реализована за конечное количество шагов в конечный период времени. Цель является утопической, если ее нельзя достичь или даже приблизиться к ней. Таким образом, невозможна рациональная постановка утопических целей, так как в попытке их достичь не может быть никакого прогресса. В этом смысле пешая прогулка до Луны — утопическая задача. Однако не все недостижимые цели являются утопическими: недоступная цель, такая как нравственное совершенство, может выполнять функцию регулятивного принципа в духе Канта, если она направляет наше поведение так, что мы способны прогрессировать на пути к ней.


Лаудэн (Laudan 1984a) воспроизводит классический довод скептицизма против науки, считая познание истины утопической задачей. Кантианский ответ на это возражение состоял в том, истина для науки выступает в роли регулятивного принципа. Как утверждал Чарльз Сандерс Пирс, основоположник американского прагматизма, «неопределенному» сообществу исследователей «суждено» иметь перед собой идеальный предел научного поиска, вечный ориентир — истину. По мнению Алмедера (Almeder 1983), интерпретатора воззрений Пирса на научный прогресс, мысль Пирса состоит в том, что количество научных проблем достаточно ограниченно и все они будут решены за конечный промежуток времени. Однако, кажется, нет оснований считать, что истина в сильном смысле слова достижима. Тем самым принципиальный вопрос здесь — возможна ли рациональная оценка того, что мы действительно продвинулись в направлении истины (см. раздел 3.4)?


Цель действенно разрешима, если имеются механизм или сложившаяся практика проверки, которые укажут, что она реализована или что к ней приблизились. Если определяющие критерии прогресса не разрешимы в сильном смысле, нам придется отличать подлинный или реальный прогресс от представлений либо оценок прогресса. Иначе говоря, заявления вида «скачок из состояния А в Б представляет собой прогресс» следует отличать от оценок вида «на основе имеющихся данных переход из состояния A в состояние B представляется прогрессом». Последнее разрешимо в качестве наших собственных представлений, тогда как первое может быть верным и безотносительно нашего знания о том. Характеристики же и измерения, которые позволили бы выносить объективные оценки, — это показатели прогресса.


Лаудэн требует, чтобы рациональные цели науки были достижимыми и действенно разрешимыми (Laudan 1977, 1984a). Такое требование, выдвигаемое им с тем, чтобы отказаться от истины в качестве цели науки, является чересчур сильным. Рациональность не может предписывать нам игнорирование цели, если существуют разумные показатели прогресса в ее направлении.


Цель может быть ретроспективной или перспективной: она может обращать к отправной точке или же к конечному пункту деятельности. Если цель — уехать как можно дальше от дома, то успех измеряется тем, на каком расстоянии я нахожусь от Хельсинки. Если я хочу все лучше и лучше играть на фортепьяно, то мои достижения можно оценить относительно того, как я играл на более ранних этапах, а не исходя из того, как должен играть Идеальный Пианист. Однако если я хочу уехать в Сан-Франциско, мой прогресс производен от того, на каком расстоянии я нахожусь от места назначения. Только в особом случае, когда есть лишь один способ перехода из A в Б, ретроспективные и перспективные критерии (дистанция от A и дистанция до Б соответственно) будут взаимообусловленными.


Кун и Штегмюллер отстаивали ретроспективные критерии прогресса. Выступая против точки зрения, что «надлежащей мерой научного достижения является степень, с какой оно приближает нас к цели», которую можно обозначить как «полное, объективное, истинное представление о природе», Кун говорит, что нам стоит «научиться замещать „эволюцию к тому, что мы надеемся узнать“, „эволюцией от того, что мы знаем“» (Кун 2003: 220). В том же духе Штегмюллер приводит доводы в пользу того, что нам следует отвергнуть все варианты «телеологической метафизики», определяющей прогресс как «все большее приближение к истине» (Stegmüller 1976).


Можно предложить следующий компромисс между ретроспективными и перспективными критериями. Если наука рассматривается как деятельность, направленная на поиск знаний, естественно будет определить реальный прогресс в перспективных терминах: познавательная цель науки состоит в том, чтобы узнать нечто еще неизведанное, и наш реальный прогресс определяется тем расстоянием, которое отделяет нас от цели. Но когда цель нам заранее неизвестна, наши оценки или представления о прогрессе должны основываться на ретроспективных и фактических критериях. Такого рода воззрения на задачи науки не предполагают существование одной окончательной цели. Быть может, наши цели скорее отличает «близорукость», нежели «мессианство» (Levi 1985): конкретная цель, которую мы хотим достичь в нашем исследовании, должна всегда «локально» переопределяться относительно каждой отдельно взятой познавательной задачи и ее условий. Тем более, что наряду с многообразием возможных целей к каждой из них могут вести еще и различные маршруты. Перспективный характер целей исследования не исключает того, что Штегмюллер называет «ветвлением прогресса» (progress branching). Оно сродни тому простому обстоятельству, что мы можем добраться до Сан-Франциско из Нью-Йорка двумя различными путями — через Чикаго или Сент-Луис.


2.5 Прогресс и рациональность


Некоторые философы пользуются понятиями прогресса и рациональности как синонимами: за прогрессивными шагами в науке определенно стоит рациональный выбор ученых. На это, в частности, можно возразить так: научные открытия прогрессивны, когда они вводят свежие идеи, даже если их нельзя полностью объяснить с точки зрения рациональности (Поппер 1983; ср. Hanson 1958, Kleiner 1993). Однако более актуальной представляется иная проблема: какому из подходов в оценке отдать предпочтение? Вопрос особенно актуален, если мы осознаем, что стандарты хорошей науки менялись на протяжении истории (Laudan 1984a).


Как мы увидим в дальнейшем, главные конкурирующие философские теории прогресса выдвигают собственные абсолютные критерии, такие как пригодность теорий в решении проблем или рост правдоподобия, — которые применяются ко всем событиям в науке на протяжении всей истории. С другой стороны, рациональность — это методологическое понятие, которое исторически относительно: при оценке рациональности предпочтений ученых прошлого нам приходится изучать цели, стандарты, методы, альтернативные теории и имеющиеся данные, принятые в рамках научного сообщества в то время (ср. Doppelt 1983, Laudan 1987; Niiniluoto 1999). Если научное сообщество SC в данный момент времени t следовало стандартам V, тогда предпочтение со стороны SC в пользу теории T, а не T′, на основании данных e было рациональным именно в том случае, когда у T эпистемическая установка, соответствующая V, превосходила таковую у T′. Однако в новой ситуации, в которой стандарты отличаются от V, рациональным мог бы быть и иной выбор предпочтений.

4. Теории научного прогресса

3.1 Реализм и инструментализм


Основной конфликт философов науки обусловлен расхождением во взглядах на научные теории инструменталистов и реалистов (Leplin 1984, Psillos 1999, Niiniluoto 1999). Инструменталисты вслед за Пьером Дюгемом считают теории просто понятийным аппаратом классификации, систематизации и прогнозирования предложений наблюдений, так что подлинное содержание науки находится не на уровне теорий (Дюгем 2007). Научные реалисты, напротив, рассматривают теории как попытки описать реальность, лежащую за пределами области наблюдаемых объектов и закономерностей, так что теории рассматриваются ими как утверждения, имеющие истинностное значение. За исключением наивных реалистов большинство ученых являются фаллибилистами в пирсовском смысле: теми, кто считает научные теории гипотетическими и в любой момент в принципе поддающиеся корректировке. Они могут оказаться истинными, но мы не можем знать это наверняка в каждом конкретном случае. Однако даже когда теории ложны, они могут представлять познавательную ценность в том случае, если они приближают к истине больше, чем конкурирующие с ними теории (Поппер 1983). Теории должны быть экспериментально проверяемыми, и в случае успеха эмпирической проверки их можно считать индуктивно подтвержденными (Hintikka 1968, Kuipers 2000) или же подкрепленными на неиндуктивных основаниях (Поппер 1983).


Казалось бы, естественно было бы ожидать, что основные соперничающие трактовки научного прогресса будут представлены позициями инструментализма и реализма. Но это верно лишь отчасти. Понятно, что для наивных реалистов, как правило, прогресс — это нечто вроде накопления истин. У многих философов реализм в трактовке теорий заключает в себе аксиологический тезис об истине как основной цели научного исследования. Некумулятивная версия реализма в понимании прогресса может быть сформулирована с помощью понятия правдоподобия. Но имеется также ряд философов, которые допускают возможность рассматривать теории с позиций реализма и при этом все-таки отрицать значимость такой ценности, как истина, в определении понятия научного прогресса. Конструктивный эмпиризм Баса ван Фраассена (van Fraassen 1980) считает, что искомое в науке — это не истина как таковая, а эмпирическая адекватность: то, что теория высказывает по поводу данных наблюдений, должно быть истинно. Принятие теории подразумевает лишь притязание на эмпирическую адекватность, а не на истину на теоретическом уровне. Ван Фраассен не предложил объяснения научного прогресса с точки зрения продвигаемого им конструктивного эмпиризма, но можно предположить, что такое объяснение было бы близким к эмпиристскому принципу редукции и тому, что Лаудэн говорит о пригодности в решении проблем (см. раздел 3.2).


Инструменталист, который отвергает наличие у теорий значений истинности, в определении научного прогресса, как правило, указывает на то, что теории могут обладать иными достоинствами, например, наращивать эмпирическую успешность. Пьер Дюгем в 1908 году выразил эту идею при помощи такой метафоры: научный прогресс подобен наступлению прилива, волны накатывают и отступают, но за этим возвратно-поступательным движением происходит постепенное и непрекращающееся повышение уровня воды. Однако он совершил поворот в сторону реализма в своих воззрениях, предположив, что теории классифицируют экспериментальные законы, прогресс же означает, что предложенные классификации приближаются к «естественной классификации» (Дюгем 2007).


Эволюционная эпистемология открыта как инструменталистским (Тулмин), так и реалистским интерпретациям (Поппер). Биологический подход к человеческому познанию естественным образом делает упор на прагматистскую точку зрения, согласно которой теории играют роль инструментов выживания. Дарвинистская эволюция в биологии не направлена на некую четко заданную перспективную цель; скорее, виды лишь приспосабливаются к изменениям окружающей среды. Если применить подобную интерпретацию к проблеме поиска знания, то пригодность теории будет означать, что теория добилась признания среди представителей научного сообщества. Но реалист мог бы предложить свою интерпретацию эволюционной модели: пригодность означала бы у него истинность или правдоподобие теории.



3.2 Эмпирическая успешность и решение проблем



Для конструктивного эмпириста естественно было бы считать, что среди эмпирически адекватных теорий одна теория T2 лучше, чем другая теория T1, если T2 приводит к большему количеству истинных предложений наблюдения, чем T1. Такое сравнение имеет смысл, по меньшей мере если предложения наблюдения, которые следуют из T1, составляют собственное подмножество предложений, следующих из T2. Кемени и Оппенгейм (Kenemy and Oppenheim 1956) формулируют сходные условия в своем определении редукции: T1 сводима к T2, если и только если T2 по крайней мере так же систематизирована, как и T1, а T1 при этом слабее T2 в том, что касается наблюдения — то есть все предложения наблюдения, объясняемые T1, также следуют из T2. Варианты подобного отношения эмпирической редукции предложены представителями школы научного структурализма, опиравшихся на математические структуры теории множеств (Stegmüller 1976, Scheibe 1986, Balzer et al. 1987, Moulines 2000). Похожую идею, только относящуюся к тем случаям, когда первая теория T1 была опровергнута конкретными опытными данными, использовал Лакатос в определении эмпирически прогрессивных исследовательских программ: новая теория T2 должна превосходить T1 по подтвержденному содержанию, вместе с тем она должна заключать в себе и все неопровергнутое содержимое T1 (Lakatos and Musgrave 1970). Определение Кёйперса (Kuipers 2000) допускает даже эмпирическую опровержимость новой теории T2: у T2 должно быть больше (в строгом смысле включения из теории множеств) эмпирических успехов, но меньше эмпирических контрпримеров, чем у T1.


Против подобного рода кумулятивных определений эмпирического прогресса высказывалось следующее возражение: им следовало бы учесть одно важное затруднение — новая теория зачастую корректирует эмпирические следствия предшествующей теории, т.е. T2 влечет предложения наблюдения e2, которые в некотором смысле близки соответствующим предложениям e1 из теории T1. Различные модели аппроксимационных объяснений и приближенной редукции как раз учитывают подобные ситуации. Принципиально особый случай — это ограничение отношения соответствия: теория T2 приближается к теории T1 (или эмпирические следствия из T2 приближаются к следствиям из T1), когда некий параметр, задаваемый этой теорией, приближается к пороговому значению (напр., теория относительности приближается к классической механике, когда скорость света c бесконечно возрастает). Отсюда следует, что T2 есть конкретизация идеализированной теории T1 (Nowak 1980, Nowakowa and Nowak 2000). Однако эти модели не гарантируют, что переход от старой теории к новой по умолчанию будет прогрессивным. К примеру, классическая механика может быть связана принципом соответствия с бесконечным множеством альтернативных и взаимно несовместимых теорий, и потребуются некоторые дополнительные критерии, чтобы отобрать среди них лучшие.


Стратегия Куна (Кун 2003) состояла в том, чтобы избежать обращения к понятию истины и трактовать науку как деятельность по составлению точных прогнозов и решению проблем или «головоломок». Основанная на парадигме нормальная наука является кумулятивной с точки зрения решенных задач, и даже изменение парадигмы или научные революции прогрессивны в том смысле, что «в значительной мере» сохраняют накопленную благодаря предшествующим теориям способность решения проблем. Но как настаивал Кун, может получиться, что некоторые проблемы, решенные в старой теории, в новой теории утрачивают смысл или перестают быть актуальными. Такие случаи называются «куновскими потерями» (Kuhn-losses). Более систематическое изложение этих идей представлено у Лаудэна (Laudan 1977): эффективность конкретной теории в решении проблем определяется числом и серьезностью решенных эмпирических проблем за вычетом числа и серьезности аномалий и других концептуальных проблем, которые она порождает. Здесь понятие аномалии отсылает к проблеме, которую теория неспособна решить, но которая находит решение в соперничающих теориях. Для Лаудэна решение проблемы в теории T означает, что «постановка проблемы» выводится из T. А значит, хорошая теория является эмпирически адекватной, вполне определенной в своем эмпирическом контексте и к тому же, как добавляет Лаудэн, избегающей концептуальных проблем.


Одно из затруднений подхода, который ориентирован на решение проблем, связано с нахождением подходящего понятийного аппарата для определения и учета проблем (Rescher 1984, Kleiner 1993). Когда ньютоновская механика используется для определения орбиты Марса, перед нами одна задача. Но если задан параметр исходного положения планеты Марс, та же самая теория уже отвечает на несчетное число вопросов о том, где именно находится Марс в момент t. Пожалуй, наиболее важный философский вопрос — возможно ли последовательно утверждать полную независимость принципа решения проблем от истинности и ложности. Скажем, реалист мог бы согласиться с тем, что наука представляет собой деятельность, направленную на решение проблем, лишь если понимать под ней попытку обнаружить истинные ответы на вопросы, которые связаны с объяснением и предсказанием (Niiniluoto 1984).


Другая точка зрения на решение проблем предлагается теми теориями, в которых рассматриваются проблемы принятия решений и действия. Позиция радикального прагматизма трактует науку как систематический метод устранения проблем принятия решения, соотносящихся с различного рода практическими полезностями. В соответствии с точкой зрения, которую статистик Л. Д. Сэвидж назвал бихевиористской, наука производит не знание, а скорее рекомендации к действию: принятие гипотезы — это всегда решение действовать так, как если бы эта гипотеза заведомо была истинной. Прогресс в науке мог бы тогда измеряться ростом практических полезностей у принимающего решение. В защиту альтернативной методологической версии прагматизма выступал Решер (Rescher 1977), вставший с некоторыми оговорками на сторону реализма относительно теорий, но доказывая при этом, что прогресс в науке следует понимать как «растущий успех в подходах к решению проблем и осуществлению контроля». Сходным образом Дуглас (Douglas 2014), утверждавший, что следует отказаться от разграничения чистой и прикладной наук, определял прогресс в терминах «возросшей способности предсказания, контроля, управления и вмешательства в различного рода контекстах». С этой точки зрения, представление о научном прогрессе, в сущности, сводится к основанному на науке технологическому прогрессу.



3.3 Объяснительная сила, унификация и простота



Уже в древности философы видели в объяснении важную функцию науки. Роль объясняющих теорий понималась либо инструменталистски, либо в духе реализма. Традиция «спасать явления» берет начало в астрономии благодаря школе Платона, тогда как Аристотель полагал, что теории представляют из себя необходимые истины. И в том, и в другом подходе критерием хорошей теории была ее объяснительная сила, как показывает конструктивный эмпиризм Ван Фраассена (van Fraassen 1980) или научный реализм Уилфрида Селларса (Pitt 1981, Tuomela 1984). Если вдобавок утверждается, что хорошая теория должна обеспечивать истинные эмпирические предсказания, то объяснительную и предсказательную силу можно объединить в понятии систематической силы (Hempel 1965, Гемпель 1998). Если требование систематической силы просто подразумевает, что теория имеет много истинных дедуктивных следствий для языка наблюдения, тогда это понятие, в сущности, эквивалентно понятиям эмпирической успешности или пригодности в решении проблем, обсуждавшимся в разделе 3.2. Однако обычно предполагается, что наряду с простой дедукцией объяснение должно удовлетворять иным условиям. Следует также принимать в расчет индуктивную систематизацию (Hempel 1965, Гемпель 1998; Niiniluoto and Tuomela 1973).


Что касается систематизации, одна из важных идей заключается в том, что хорошая теория должна унифицировать эмпирические данные и законы из разных областей науки (Kitcher 1993). Согласно Уильяму Уэвеллу, типичным примером такой «непротиворечивости» (consilience) была успешная унификация законов Кеплера и Галилея в теории Ньютона.


С другой стороны, вместо требуемого консенсуса в единой унифицирующей теории многие философы выступали и в защиту плюралистических подходов, настаивая на том, что научный прогресс нуждается в многообразии понятийных классификаций (Dupré 1993, Kitcher 2001): не фундаменталистская картина мира — но целая мозаика законов для объяснения его «пестроты» (Cartwright 1999), а также возможность выбирать из различных точек зрения и ценностей (Longino 2002).


Если теории недоопределены данными наблюдения, тогда часто рекомендуют выбрать простейшую из них, если только она совместима с опытом (Foster and Martin 1966). Простота может служить эстетическим критерием при выборе теории, но также она может выполнять когнитивную функцию, помогая нам в нашей попытке понять мир «экономными» средствами. Предложенная Эрнстом Махом идея «экономии мышления» связана с требованием управляемости, которое особенно важно в технических науках и прочих прикладных дисциплинах: например, математическое уравнение может быть «упрощено» благодаря подходящим приближениям, так чтобы в итоге его можно было решить при помощи компьютера. Простота также связывалась с понятием систематической или унифицирующей силы. Это ясно следует из концепции относительной простоты Эйно Кайла, которую он определил в 1939 году как соотношение объяснительной силы и структурной сложности теории (Kaila 2014). Согласно этой концепции, прогресс достигается путем обнаружения более простых объяснений одним и тем же фактам или за счет увеличения области применимости объяснений без их усложнения. Формула Лаудэна — решенные эмпирические проблемы за вычетом порожденных концептуальных проблем — вариация все той же идеи.



3.4 Истина и информация



Теории научного прогресса, относящиеся к реализму, предполагают, что истина выступает основной целью исследования. Эта точка зрения основана на классическом определении знания как обоснованного истинного убеждения: если наука представляет собой деятельность, нацеленную на приобретение знания, в таком случае ее целью является также и приобретение истины. Тем не менее истина не может быть единственным релевантной эпистемической полезностью исследования. Это ясно демонстрирует когнитивная теория принятия решений (Levi 1967, Niiniluoto 1987).


Обозначим множество взаимоисключающих и в совокупности всеобъемлющих гипотез как B={h1,…,hn}. Гипотезы, входящие в B, могут быть наиболее информативными описаниями различных положений вещей или возможных миров в рамках понятийного аппарата L. К примеру, они могут быть полными теориями, выразимыми в конечном языке первого порядка. Если L получает интерпретацию в области U, так что каждое предложение L имеет истинностное значение (истина либо ложь), из этого следует, что существует одна и только одна истинная гипотеза (скажем, h∗) в B. Наша когнитивная проблема в том, чтобы установить h∗ в B. Элементы hi в B суть (потенциально) полные ответы. Набор D(B) из частичных ответов состоит из всех непустых дизъюнкций полных ответов. Тривиальный частичный ответ в D(B), аналогичный «я не знаю», представлен тавтологией (дизъюнкцией всех полных ответов).


Для любого g в D(B) предположим, что u(g,hj) есть эпистемическая полезность принятия g, если hj истинно. Допустим также, что мера рациональной вероятности P сопряжена с языком L, так что каждой hj может быть назначена своя эпистемическая вероятность P(hj∣e) с учетом данных e. Тогда лучшая гипотеза в D(B) есть гипотеза g, которая максимизирует ожидаемую эпистемическую полезность


U(g∣e)=∑i=1nP(hj∣e)u(g,hj)


В целях сопоставления мы можем сказать, что одна гипотеза лучше другой, если она обладает более высокой ожидаемой полезностью, чем другая, по формуле (1).


Если истина — это единственная релевантная эпистемическая полезность, то все истинные ответы будут одинаково хороши, а все ложные — одинаково плохи. Тогда мы можем принять u(g,hj) просто за истинное значение g, соотнесенное с hj:


(1)  ug,hj {1 если hj входит в g 0 во всех других случаях 

Так, u(g,h∗) есть реальное истинностное значение tv(g) гипотезы g, соотнесенное с областью U. Из формулы (1) следует, что ожидаемая полезность U(g∣e) равняется последующей вероятности P(g∣e), связанной с g на основании e. В этом смысле мы можем сказать, что последующая вероятность равна ожидаемому истинностному значению. Правило максимизации ожидаемой полезности приводит нас к крайне консервативной установке: лучшие гипотезы g на основании e суть те, которые удовлетворяют P(g∣e)=1, то есть являются полностью достоверными на основании e (например, сами e и тавтологии). Получается, если мы не уверены в истинности, то во всех случаях прогрессивным будет предпочесть сомнительному ответу логически более слабый.


Этот аргумент против ориентации на высокую вероятность в качестве критерия при выборе теории был выдвинут уже в 1934 году Поппером (Поппер 1983). Он предположил, что хорошие теории должны быть смелыми или невероятными. Эта идея получила уточнение в теории семантической информации.


Леви (Levi 1967) измеряет информационное содержание I(g) частичного ответа g в D(B) количеством полных ответов, которое он исключает. При соответствующей нормализации I(g)=1, если и только если g является одним из полных ответов hj в B, а I(g)=0 для тавтологии. Если мы выберем u(g,hj)=I(g), тогда U(g∣e)=I(g), так что все полные ответы в B будут иметь одну и ту же максимальную полезность 1. Эта мера высказывается в пользу сильных гипотез, но она неспособна различать наиболее сильные из них. К примеру, переход от ложного полного ответа к истинному не будет считаться прогрессивным. Следовательно, информация не может быть единственной релевантной эпистемической полезностью.


Другая мера информационного содержания — это cont(g)=1−P(g) (Hintikka 1968). Если мы выберем u(g,hj)=cont(g), тогда ожидаемая полезность U(g∣e)=1−P(g) максимизируется противоречием, поскольку вероятность противоречивого предложения равна нулю. Любая ложная теория может быть усилена добавлением к ней новых ложных утверждений. Опять же, мы видим, что информационное содержание само по себе не дает хорошего определения научному прогрессу. То же самое можно сказать и в отношении объяснительной и систематической силы.


Предложенная Леви (Levi 1967) эпистемическая полезность представляет собой взвешенное сочетание истинностного значения tv(g) гипотезы g и ее информационного содержания I(g):


(2) aI(g)+(1−a)tv(g),


где 0<a<1/2 есть «индекс смелости», указывающий, насколько ученый готов идти на риск ошибки или «играть на истину» в попытке избавиться от агностицизма. Ожидаемая эпистемическая полезность g тогда равна


(3) aI(g)+(1−a)P(g∣e).


Сравнительное понятие о прогрессе ‘g1 лучше, чем g2’ может быть определено как предусматривающее и I(g1)>I(g2), и P(g1∣e)>P(g2∣e), но такое требование сделало бы большинство гипотез не поддающимися сравнению. Благодаря коэффициенту a формула (3) выражает баланс между двумя конфликтующими целями исследования. Преимущество формулы состоит в том, что ответы g в D(B) сравнимы друг с другом: g лучше, чем g′, если и только если значение (3) больше для g, нежели g′.


Если эпистемическая полезность определяется информационным содержанием cont(g) в зависимости от истинности, так что


Ug,e= {contg если g истинно -contg если g ложно


(то есть при принятии гипотезы g мы получаем содержание g, если g истинно, однако теряем содержание истинной гипотезы ¬g, если g ложно), тогда ожидаемая полезность U(g∣e) равна


(4) P(g∣e)−P(g)

Данная мера объединяет критерии смелости (незначительную предшествующую вероятность P(g)) с высокой последующей вероятностью P(g∣e). Сходные результаты могут быть получены, если cont(g) заменить мерой гемпелевской систематической силы syst(g,e)=P(¬g∣¬e) (Hempel 1965, Гемпель 1998).


У Леви лучшая гипотеза в D(B) является полным истинным ответом. Но его распределение полезности исходит из допущений, которые могут показаться проблематичными: любые ложные гипотезы (даже те, которые допускают незначительную ошибку) уступают любым истинным (даже если это неинформативные тавтологии); а все ложные полные ответы имеют равную полезность (тем не менее см. смягченное определение в Levi 1980); среди ложных гипотез полезность разнится вместе с логической силой (то есть, если h и h′ ложны, а из h вытекает h′, тогда h имеет большую полезность, чем h′). Таковы черты проекта Леви по использованию эпистемической полезности как основания для правил принятия. Но если данные полезности используются при

упорядочивании конкурирующих теорий, то концепция правдоподобия предлагает принципы другого рода. 



3.5 Правдоподобие



Попперовское понятие правдоподобия также представляет собой сочетание истины и информации (Поппер 1983, 2002). Правдоподобие соответствует для него идее «приближения к истине». При объяснении этого понятия Поппер использует кумулятивную идею о том, что чем более теория правдоподобна, тем больше из нее (в смысле теоретико-множественного включения) вытекает истинных следствий и меньше ложных. Но оказывается, что это сопоставление неприменимо к парам ложных теорий. Альтернативный метод определения правдоподобности был предложен Павлом Тихим и Ристо Хилпиненом в 1974 году; в сущности, он опирается на понятие сходства.


Если отталкиваться от концепции, основанной на понятии сходства, предложенной в Niiniluoto 1987, близость к истине разъясняется «локально», через расстояние, которое отделяет частичные ответы g в D(B) от цели h∗ в когнитивной проблеме B. Для этого нам понадобится функция d, которая выражает расстояние d(hi,hj)=dij между двумя произвольными элементами B. При нормализации мы можем выбрать 0≤dij≤1. Выбор d зависит от когнитивной проблемы B и использует метрическую структуру B (напр., если B — подпространство вещественных чисел ℜ) или синтаксическое сходство между высказываниями в B. Тогда для частичного ответа g пусть Dmin(hi,g) будет минимальным расстоянием дизъюнктов g от hi, а Dsum (hi,g) — нормализованной суммой расстояний между дизъюнктами g от hi. Тогда Dmin(hi,g) утверждает, насколько близка к hi гипотеза g, так что уровень приблизительной истинности g (относительно цели h∗) равен 1−Dmin(h∗,g). С другой стороны, Dsum(hi,g) включает штраф для всех ошибок, которые допускает g относительно hi. Мера минимальной суммы —


(5) Dms(hi,g)=aDmin(hi,g)+bDsum(hi,g),


где a>0 и b>0 объединяет эти два аспекта. Тогда степень правдоподобия g равна

(6) Tr(g,h∗)=1−Dms(h∗,g).

Таким образом, параметр a показывает нашу когнитивную заинтересованность в приближении к истине, а параметр b — заинтересованность в исключении заблуждений, которые отдаляют от истины. Во многих случаях, если принять a за равное 2b, мы приходим к интуитивно убедительным выводам.


Если функция расстояния d на B является нулевой, то есть dij=1 тогда и только тогда, когда i=j, а в противном случае 0, в таком случае Tr(g,h∗) сводится к варианту (2) в определении эпистемической полезности у Леви.


Очевидно, Tr(g,h∗) принимает свое максимальное значение 1, если и только если g эквивалентно h∗. Если g является тавтологией, то есть дизъюнкцией всех элементов hi в B, тогда Tr(g,h∗)=1−b. Если Tr(g,h∗)<1−b, g вводит в заблуждение в сильном смысле — его когнитивное значение будет еще меньше, чем в случае полного невежества.


Когда h∗ неизвестно, степень близости к истине (6) вычислить нельзя. Однако ожидаемая степень правдоподобия частичного ответа g с учетом данных e описывается уравнением


ver(g |e)= i=1nP(hi | e)Tr(g,hi)

Если данные e влекут некое hj в B или делают hj полностью достоверным (то есть P(hj∣e)=1), тогда ver(g∣e) сводится к Tr(g,hj). Если все полные ответы hi в B равновероятны на основании e, тогда ver(hi∣e) также постоянна для всех hi.

Функция правдоподобия Tr позволяет нам определить абсолютное понятие реального прогресса:

(РП) Переход из g в g′ является прогрессивным тогда и только тогда, когда Tr(g,h∗)<Tr(g′,h∗),

а функция ожидаемого правдоподобия ver дает относительное понятие оценочного прогресса:

(ОП) Переход из g в g′ представляется прогрессивным на основании данных e, если и только если ver(g∣e)<ver(g′∣e).

(Ср. Niiniluoto 1980.) В соответствии с определением РП будет вполне разумно утверждать, что одна теория g′ лучше удовлетворяет когнитивной цели ответа на вопрос или проблему B, чем другая теория g. Таков абсолютный стандарт научного прогресса в том смысле, в каком о нем говорилось в разделе 2.5. Определение ОП показывает, как заявления о прогрессе могут ошибочно оцениваться на основании данных: если ver(g∣e)<ver(g′∣e), то на основе данных e можно рационально утверждать, что переход из g в g′ на деле прогрессивен. Это заявление, разумеется, может быть ошибочным, так как оценка прогресса связана с двумя факторами, а именно — имеющимися данными e и мерой вероятности P, задействованной в дефиниции ver. И данные e, и эпистемические вероятности P(hi∣e) могут вводить нас в заблуждение. В этом смысле проблема оценки правдоподобия является столь же трудной, как и проблема индукции.

Если данные e влекут некое hj в B или делают hj полностью достоверным (то есть P(hj∣e)=1), тогда ver(g∣e) сводится к Tr(g,hj). Если все полные ответы hi в B равновероятны на основании e, тогда ver(hi∣e) также постоянна для всех hi.

Функция правдоподобия Tr позволяет нам определить абсолютное понятие реального прогресса:

(РП) Переход из g в g′ является прогрессивным тогда и только тогда, когда Tr(g,h∗)<Tr(g′,h∗),

а функция ожидаемого правдоподобия ver дает относительное понятие оценочного прогресса:

(ОП) Переход из g в g′ представляется прогрессивным на основании данных e, если и только если ver(g∣e)<ver(g′∣e).

(Ср. Niiniluoto 1980.) В соответствии с определением РП будет вполне разумно утверждать, что одна теория g′ лучше удовлетворяет когнитивной цели ответа на вопрос или проблему B, чем другая теория g. Таков абсолютный стандарт научного прогресса в том смысле, в каком о нем говорилось в разделе 2.5. Определение ОП показывает, как заявления о прогрессе могут ошибочно оцениваться на основании данных: если ver(g∣e)<ver(g′∣e), то на основе данных e можно рационально утверждать, что переход из g в g′ на деле прогрессивен. Это заявление, разумеется, может быть ошибочным, так как оценка прогресса связана с двумя факторами, а именно — имеющимися данными e и мерой вероятности P, задействованной в дефиниции ver. И данные e, и эпистемические вероятности P(hi∣e) могут вводить нас в заблуждение. В этом смысле проблема оценки правдоподобия является столь же трудной, как и проблема индукции.


Мера ожидаемого правдоподобия может использоваться для ретроспективных сравнений прошлых теорий g, если данные e считаются включающими в себя нашу принятую на данный момент теорию T, то есть правдоподобие g оценивается как ver(g∣e&T) (Niiniluoto 1984: 171). В том же духе Баррет (Barrett 2008), исходя из допущения, что наука прогрессирует к истине через устранение описательных ошибок, высказал идею, что «вероятная приближенная истина» ньютоновской гравитации может обеспечиваться ее «отношениями вложенности» в общую теорию относительности.


Бёрд (Bird 2007) выступил в защиту «эпистемического» определения прогресса (как накопления знания) против «семантической» концепции (как накопления истинных убеждений или же последовательности все более правдоподобных теорий). Согласно Бёрду, случайно истинное или только правдоподобное убеждение без какого-либо обоснования не образует прогресс. Подобный мысленный эксперимент может показаться искусственным, так как для любой гипотетической теории, которая признается или по крайней мере всерьез рассматривается научным сообществом, всегда найдется некоего рода обоснование. Но аргумент Бёрда поднимает важный вопрос — играет ли обоснование просто инструментальную роль для прогресса (Rowbottom 2008) или выступает для него необходимым условием (Bird 2008)? Другой любопытный вопрос: не регрессивен ли отказ от необоснованного, но случайно истинного убеждения? В соответствии с подходом, опирающимся на близость к истине, ответом на эти вопросы будет различение реального прогресса (РП) от оценочного (ОП): обоснование вовсе не конститутивно для прогресса в смысле РП, однако утверждения о РП могут быть обоснованными за счет апелляции к ожидаемому правдоподобию (Cevolani and Tambolo 2013). С другой стороны, прогресс, взятый как ОП (или как сочетание РП и ОП), соотносится с данными и обоснованием, но при этом является некумулятивным понятием.


Большинство объяснений с опорой на правдоподобие удовлетворяют принципу, согласно которому среди истинных теорий правдоподобие разнится вместе с логической силой (об исключении см. Oddie 1986). Таким образом, накопление знания выступает особым случаем возрастания близости к истине, но это не распространяется на тот случай, когда прогресс достигается последовательной сменой ложных теорий. В попытке реабилитировать представление о научном прогрессе как накоплении знаний Бёрд допускает, что есть исторические последовательности теорий, ни одна из которых не является «полностью истинной» (напр., Птолемей — Коперник — Кеплер или Галилей — Ньютон — Эйнштейн). Так как знание подразумевает истину, Бёрд пытается спасти свой эпистемический подход, переформулируя ошибочные прошлые теории как истинные. Он предполагает, что если g приближенно истинно, тогда утверждение «приблизительно g» истинно, так что «повышение точности приближений может быть предметом знания». Проблема такой трактовки состоит в том, что ученые, как правило, формулируют свои теории как точные утверждения, а в тот момент, когда они высказывают свои предположения, неизвестно, насколько большие пределы погрешности понадобится установить, чтобы трансформировать ложные теории в истинные. Более того, многие теории прошлого не являлись приближенно истинными или правдоподобными. Геоцентрическая теория Птолемея была отвергнута в результате коперниканского переворота, а вовсе не сохранилась в форме «приближения Птолемея». Действительно, прогрессивные шаги от Птолемея к Копернику или от Ньютона к Эйнштейну — не просто нечто вроде уточнений: они влекут изменения в теоретических постулатах и законах. Еще одна проблема подхода Бёрда связана с вопросом о том, способны ли его аппроксимационные пропозиции отделить прогресс от регресса в науке (Niiniluoto 2014).


Определение прогресса как РП можно сопоставить с моделью пересмотра убеждений (Gärdenfors 1988). Простейший случай пересмотра — это расширение: некоторая теория T соединяется с входящим утверждением A, так что новая теория есть T&A. Согласно мере минимальной суммы, если T и A истинны, тогда расширение T&A по меньшей мере столь же правдоподобно, как T. Но если T является ложным, а A истинно, тогда T&A может быть менее правдоподобным, чем T. Например, пусть ошибочная теория T утверждает, что число планет равняется 9 или 20, и пусть A будет истинным утверждением, что это число равняется 8 или 20. Тогда T&A утверждает, что число планет равно 20, но это очевидно менее правдоподобно, чем само T. Схожие примеры показывают, что пересмотр AGM ложной теории путем введения истинного утверждения необязательно приводит к увеличению правдоподобия (Niiniluoto 2011).

5. Прогрессирует ли наука?

В разделе 3.5 мы провели различие между реальным (РП) и оценочным (ОП) прогрессом с точки зрения мер правдоподобия. Похожее различие можно провести и посредством мер эмпирической успешности. Так, можно двояко понимать пригодность теории для решения проблем: с точки зрения количества проблем, решенных к настоящему времени, и с точки зрения числа проблем, поддающихся решению. Критерием реального прогресса было бы первое, тогда как второе определяло бы оценочный прогресс.


Научный реалист, продолжающий этот ход мысли, утверждал бы, что любые меры эмпирической успешности и есть, в сущности, наилучший показатель реального когнитивного прогресса, измеряемого через истинность или правдоподобие. Например, если T объясняет e, тогда можно показать, что e также подтверждает T или повышает вероятность T. На основании схожих рассуждений выстраивается так называемый «окончательный аргумент» в пользу научного реализма: теоретический реализм — единственное допущение, не превращающее факт эмпирической успешности науки в чудо (Putnam 1978, Psillos 1999; ср. критику в Laudan 1984b). Отсюда следует, что наилучшее объяснение эмпирическому прогрессу в науке предлагает гипотеза, согласно которой наука прогрессирует также и на уровне теорий.


Тезис о прогрессивном характере науки распространяется на всю научную деятельность. Это не значит, что всякий шаг в науке прогрессивен: отдельные ученые допускают ошибки, и даже целые научные сообщества погрешимы в своих совместных суждениях. Именно поэтому нам лучше избежать соблазна постулировать, что тезис о прогрессе в науке превращается в тавтологию или аналитическую истину. Данный нежелательный вывод есть результат определения истины как предела научного исследования (что иногда называют консенсусной теорией истины) (Laudan 1984a). Но такую «тривиализацию тезиса о [науке как] самокорректировании» невозможно приписать Пирсу, который прекрасно понимал, что истина и предел исследования совпадают в лучшем случае при вероятности, равной единице (Niiniluoto 1980). Понятие правдоподобия позволяет нам придать смысл утверждению о том, что наука стремится к истине. Однако описание прогресса как увеличения степени близости к истине, данное в разделе 3.5, не подразумевает «телеологическую метафизику» (Stegmüller 1976), «конвергентный реализм» (Laudan 1984) или «научную эсхатологию» (Moulines 2000), так как не опирается на какое-либо допущение относительно будущего поведения науки.


Утверждение о характере научного прогресса может оспариваться тезисами о том, что наблюдения и онтологии соотносительны теориям. Если это так, то сравнение конкурирующих теорий не представляется возможным на когнитивных или рациональных основаниях. Кун (2003) сравнивал смену парадигм с переключением гештальта (Dilworth 1981). Фейерабенд (Feyerabend 1984) в методологическом анархизме пришел к заключению, что развитие в науке и в искусстве сходны между собой.


Хэнсон, Поппер, Кун и Фейерабенд сходятся в том, что всякое наблюдение теоретически нагружено, так что теоретически нейтрального языка описания опыта не существует. Объяснения редукции или прогресса, при которых считается само собой разумеющимся, что при изменении теории сохраняется ряд предложений наблюдения, таким образом, сталкиваются с затруднениями. Пусть концепция прогресса Лаудэна и допускает куновские потери, все же можно было бы говорить о том, что сравнение степени пригодности в решении проблем у двух конкурирующих теорий предполагает некоторого рода корреляцию или возможность перевода утверждений одной теории на язык другой (Pearce 1987). Здесь есть целый ряд возможных решений. Одно из них — движение от языка к структурам (Stegmüller 1976, Moulines 2000), однако оказывается, что редукция на уровне структур уже гарантирует соизмеримость, поскольку индуцирует перевод между различными понятийными аппаратами (Pearce 1987). Другой ответ заключается в идее, что предложение наблюдения e может оказаться нейтральным по отношению к соперничающим теориям T1 и T2, пусть даже оно будет нагруженным другими теориями. Реалист также может указать, что теоретическая нагруженность наблюдений касается, самое большее, ОП, но в определении РП как роста правдоподобия наблюдения вообще не упоминаются.


Хотя Поппер и допускал теоретическую нагруженность наблюдений, он все же отвергал более общий тезис о несоизмеримости как «миф концептуального каркаса» (Lakatos and Musgrave 1970). Поппер настаивал, что рост знания всегда революционен в том смысле, что новая теория вступает в противоречие к старой, исправляя ее, но при этом существует непрерывность в изменении теорий, так как новая теория должна объяснить, почему старая в какой-то мере умела успех. Фейерабенд пытался доказать, что сменяющие друг друга теории и несовместимы, и несоизмеримы друг с другом, однако такой подход мало что может дать. Кун выступал против того, что мы можем найти совершенный перевод с языка одной конкурирующей теории на язык другой, однако в поздних работах он допускал, что ученому может быть доступно владение различными теоретическими языками (Hoyningen-Huene 1993). Кун продолжал настаивать, что нет «никакого независимого ни от какой теории способа перестроить фразы, подобные выражению „реально существуют“» (Кун 2003: 264), высказываемого о чем-либо; иными словами, каждая теория имеет собственную онтологию. Приближение к истине представляется невозможным, если вместе с теориями изменяются и онтологии. Ту же идею сформулировали Патнэм (Putnam 1978) и Лаудэн (Laudan 1984a) в рамках так называемой «пессимистической метаиндукции»: так как многие успешные теории прошлого оказались ни к чему не отсылающими, есть все основания ожидать, что и будущие теории не будут иметь референции — и, стало быть, тоже не смогут быть приближенно истинными или правдоподобными.


Перечисленные проблемы, с которыми сталкивается реализм в науке, по всей видимости, усугубляются тем наблюдением, что меры правдоподобия зависят от языка. Решение о выборе понятийного аппарата не может быть обусловлено понятием правдоподобия и нуждается в дополнительных критериях. В защиту похода с опорой на правдоподобие можно указать на то обстоятельство, что сравнение двух теорий будет релевантным только в тех случаях, когда они рассматриваются (возможно, благодаря надлежащему переводу) как конкурирующие ответы на один и тот же когнитивный вопрос. С точки зрения правдоподобия интерес представляло бы сравнение ньютоновской теории с эйнштейновской, однако никак не с дарвиновской.


Другой вариант — обратиться к той или иной теории референции с тем, чтобы показать, что конкурирующие теории в конце концов можно рассматривать как повествующие об одних и тех же объектах (Psillos 1999). Например, Томпсон, Бор и более поздние физики рассуждали о тех же самых электронах несмотря на то, что их концепции электрона отличались друг от друга. А согласно стандартной дескриптивной теории референции такое невозможно: теория T может отсылать (refer) только к объектам, которым она дает истинные дескрипции. В своем холизме значения Кун и Фейерабенд — при всех неутешительных для реализма выводах — исходят именно из такой трактовки референции. К схожему аргументу прибегнул Мулин (Moulines 2000), который отрицал, что прогресс можно понимать как «все большее знание о том же самом», но его собственная структуралистская реконструкция прогресса, включающая «частичную несоизмеримость», предполагает, что для конкурирующих теорий характерно общее целевое применение. Каузальные теории референции допускают, что референция понятий сохраняется даже при изменении теорий (Kitcher 1993). Мы придем к тому же выводу, если включим в дескриптивный подход принцип доверия (Putnam 1975, Smith 1981, Niiniluoto 1999): теория отсылает к тем объектам, которым она дает наиболее правдоподобное описание. Альтернативное объяснение предложил Шурц (Schurz 2011) в своем понятии структурного соответствия, которое можно проиллюстрировать на примере связи теории флогистона и теории кислорода. Здесь обосновывается возможность референции даже у ложных теорий. Более того, инвариантность референции возможна у сменяющих друг друга теорий даже в случае, когда обе они ошибочны. Прогресс в таком случае означает, что поздняя теория предоставляет более правдоподобное описание общего для них предмета, чем ее предшественница.

6. Библиография

Гемпель, К.Г., 1998, Логика объяснения, Москва, Дом интеллектуальной книги, Русское феноменологическое общество.

Дюгем, П., 2007, Физическая теория. Ее цель и строение, Москва, КомКнига.

Кун, Т., 2003, Структура научных революций, Москва, АСТ.

Поппер, К., 1983, Логика и рост научного знания (избр. раб.), Москва, Прогресс.

—–, 2002, Объективное знание. Эволюционный подход, Москва, Едиториал УРСС.

Тулмин, С., 1984, Человеческое понимание, Москва, Прогресс.

Фейерабенд, П., 1986, Избранные труды по методологии науки, Москва, Прогресс.

Aliseda, A., 2006, Abductive Reasoning, Dordrecht: Springer.

Almeder, R., 1983, “Scientific Progress and Peircean Utopian Realism,” Erkenntnis, 20: 253–280.

Aronson, J.L., Harré, R. and Way, E.C., 1994, Realism Rescued: How Scientific Progress is Possible, London: Duckworth.

Balzer, W., 2000, “On Approximate Reduction,” in: Jonkisz and Koj (2000), pp. 153–170.

Balzer, W., Pearce, D., and Schmidt, H.J. (eds.), 1984, Reduction in Science: Structure, Examples, Philosophical Problems, Dordrecht: D. Reidel.

Balzer, W., Moulines, C.U., and Sneed, J.D., 1987, An Architectonic for Science, Dordrecht: D. Reidel.

Barrett, J. A., 2008, “Approximate Truth and Descriptive Nesting.” Erkenntnis, 68: 213–224.

Bird, A., 2007, “What Is Scientific Progress?” Noûs, 41: 92–117.

–––, 2008, “Scientific Progress as Accumulation of Knowledge: A Reply to Rowbottom.” Studies in History and Philosophy of Science, 39: 279–281.

Böhme, G., 1977, “Models for the Development of Science,” in I. Spiegel-Rösing and D. de Solla Price (eds.), Science, Technology, and Society, London: Sage Publications, pp. 319–351.

Callebaut, W. and Pinxten, R. (eds.), 1987, Evolutionary Epistemology, Dordrecht: D. Reidel.

Cartwright, N., 1999, The Dappled World: A Study of the Boundaries of Science, Cambridge: Cambridge University Press.

Cevolani, G. and Tambolo, L., 2013. “Progress as Approximation to the Truth: A Defence of the Verisimilitudinarian Approach,“ Erkenntnis, 78: 921– 935.

Chotkowski La Follette, M. (ed.), 1982, Quality in Science, Cambridge, Mass.: The MIT Press.

Dilworth, C., 1981, Scientific Progress: A Study Concerning the Nature of the Relation Between Successive Scientific Theories, Dordrecht: Reidel.

Donovan, A., Laudan, L., and Laudan, R. (eds.), 1988, Scrutinizing Science: Empirical Studies of Scientific Change, Dordrecht: Kluwer.

Doppelt, G., 1983, “Relativism and Recent Pragmatic Conceptions of Scientific Rationality,” in: N. Rescher (ed.), Scientific Explanation and Understanding, Lanham: University Press of America, pp. 107–142.

Douglas, H., 2014, “Pure Science and the Problem of Progress,” Studies in History and Philosophy of Science (Part A), 46: 55–63.

Dupré, J., 1993, The Disorder of Things: Metaphysical Foundations of the Disunity of Science, Cambridge, MA: Harvard University Press.

Elkana, Y., et al. (eds.), 1978, Toward a Metric of Science: The Advent of Science Indicators, New York: Wiley and Sons.

Feyerabend, P., 1984, Wissenschaft als Kunst, Frankfurt am Main: Suhrkamp

Foster, M.H.; Martin, M.L. (eds.), 1966, Probability, Confirmation,and Simplicity, New York: The Odyssey Press.

Gärdenfors, P., 1988, Knowledge in Flux: Modelling the Dynamics of Epistemic States, Cambridge, MA: The MIT Press.

Gavroglu, K., Goudaroulis, Y. and Nicolacopoulos, P. (eds.), 1989, Imre Lakatos and Theories of Scientific Change, Dordrecht: Kluwer Academic Publishers.

Hacking, I. (ed.), 1981, Scientific Revolutions, Oxford: Oxford University Press.

Hanson, N.R., 1958, Patterns of Discovery, Cambridge: Cambridge University Press.

Harré, R. (ed.), 1975, Problems of Scientific Revolutions: Progress and Obstacles to Progress in the Sciences, Oxford: Oxford University Press.

Hempel, C.G., 1965, Aspects of Scientific Explanation, New York: The Free Press.

Hintikka, J., 1968, “The Varieties of Information and Scientific Explanation,” in B. van Rootselaar and J.E. Staal (eds.), Logic, Methodology and Philosophy of Science III, Amsterdam: North-Holland, pp. 151-171.

Howson, C. (ed.), 1976, Method and Appraisal in the Physical Sciences: The Critical Background to Modern Science, 1800–1905, Cambridge: Cambridge University Press.

Hull, D.L., 1988, Science as a Process: Evolutionary Account of the Social and Conceptual Development of Science, Chicago: The University of Chicago Press.

Jonkisz, A., 2000, “On Relative Progress in Science,” in Jonkisz and Koj (2000), pp. 199–234.

Jonkisz, A. and Koj, L. (eds.), 2000, On Comparing and Evaluating Scientific Theories, Amsterdam: Rodopi.

Kaila, E., 2014, Human Knowledge: A Classic Statement of Logical Empiricism, Chicago: Open Court

Kemeny, J. and Oppenheim, P., 1956, “On Reduction,” Philosophical Studies, 7: 6–19.

Kitcher, P., 1993, The Advancement of Science: Science without Legend, Objectivity without Illusions, Oxford: Oxford University Press.

Kitcher, P., 2001, Science, Truth, and Democracy, Oxford: Oxford University Press.

Kleiner, S.A., 1993, The Logic of Discovery: A Theory of the Rationality of Scientific Research, Dordrecht: Kluwer.

Krajewski, W., 1977, Correspondence Principle and the Growth of Knowledge, Dordrecht: D. Reidel.

Kuhn, T.S., 1977, The Essential Tension, Chicago: The University of Chicago Press.

Kuipers, T., 2000, From Instrumentalism to Constructive Realism, Dordrecht: D. Reidel.

Lakatos, I. and Musgrave, A. (eds.), 1970, Criticism and the Growth of Knowledge, Cambridge: Cambridge University Press.

Laudan, L., 1977, Progress and Its Problems: Toward a Theory of Scientific Growth, London: Routledge and Kegan Paul.

–––, 1984a, Science and Values: The Aims of Science and Their Role in Scientific Debate, Berkeley: University of California Press.

–––, 1984b, “Explaining the Success of Science: Beyond Epistemic Realism and Relativism,” in J.T. Cushing, C.F. Delaney, and G.M. Gutting (eds.), Science and Reality, Notre Dame, Indiana: University of Notre Dame Press, pp. 83–105.

–––, 1987, “Progress or Rationality? The Prospects for Normative Naturalism.” American Philosophical Quarterly 24, 19–31.

–––, 1990, Science and Relativism, Berkeley: The University of California Press.

Laudan, L., et al., 1986, “Scientific Change: Philosophical Models and Historical Research,” Synthese, 69: 141–224.

Leplin, J. (ed.), 1984, Scientific Realism, Berkeley: University of California Press.

Levi, I., 1967, Gambling With Truth: An Essay on Induction and the Aims of Science, New York: Harper & Row; 2nd edition, Cambridge, MA: The MIT Press, 1973.

–––, 1980, The Enterprise of Knowledge, Cambridge, MA: The MIT Press.

–––, 1985, “Messianic vs Myopic Realism,” in P.D. Asquith and P. Kitcher (eds.), PSA 1984(Volume 2), East Lansing, MI: Philosophy of Science Association, pp. 617–636.

Longino, H., 2002, The Fate of Knowledge, Princeton: Princeton University Press.

Martin, B. and Irvine, J., 1983, “Assessing Basic Research: Some Partial Indicators of Scientific Progress in Radio Astronomy,” Research Policy, 12: 61–90.

Mizrahi, M., 2013, “What is Scientific Progress? Lessons from Scientific Practice,“ Journal of General Philosophy of Science, 44: 375–390.

Moulines, C.U., 2000, “Is There Genuinely Scientific Progress?,” in: Jonkisz and Koj, 173–197.

Mulkay, M., 1975, “Three Models of Scientific Development,” The Sociological Review, 23: 509–526.

Niiniluoto, I., 1980, “Scientific Progress,” Synthese, 45: 427–464.

–––, 1984, Is Science Progressive? Dordrecht: D. Reidel.

–––, 1987, Truthlikeness, Dordrecht: D. Reidel.

–––, 1995a, “Is There Progress in Science?,” in H. Stachowiak (ed.), Pragmatik, Handbuch pragmatischen Denkens, Band V, Hamburg: Felix Meiner Verlag, pp. 30–58.

–––, 1995b, “Emergence of Scientific Specialties: Six Models,” in W. Herfel et al. (eds.), Theories and Models in Scientific Processes, Amsterdam: Rodopi pp. 21–223.

–––, 1999, Critical Scientific Realism, Oxford: Oxford University Press.

–––, 2011, “Revising Beliefs Towards the Truth,” Erkenntis, 75: 165–181.

–––, 2014, “Scientific Progress as Increasing Verisimilitude,” Studies in History and Philosophy of Science (Part A), 75: 73–77.

Niiniluoto, I. and Tuomela, R. (eds.), 1979, The Logic and Epistemology of Scientific Change, Helsinki: Acta Philosophica Fennica (Volume 30).

Nisbet, R., 1980, History of the Idea of Progress, London: Heinemann.

Nowak, L., 1980, The Structure of Idealization: Towards a Systematic Interpretation of the Marxian Idea of Science, Dordrecht: D. Reidel.

Nowakowa, I. and Nowak, L., 2000, The Richness of Idealization, Amsterdam: Rodopi.

Oddie, G., 1986, Likeness to Truth, Dordrecht: D. Reidel.

Pearce, D., 1987, Roads to Commensurability, Dordrecht: Reidel.

Pearce, D. and Rantala, V., 1984, “A Logical Study of the Correspondence Relation,” Journal of Philosophical Logic, 13: 47–84.

Pera, M., 1994, The Discourse of Science, Chicago: The University of Chicago Press.

Pitt, J.C., 1981, Pictures, Images, and Conceptual Change: An Analysis of Wilfrid Sellars’ Philosophy of Science, Dordrecht: D. Reidel.

–––, (ed.), 1985, Change and Progress in Modern Science, Dordrecht: D. Reidel.

Price, D. de Solla, 1963, Little Science, Big Science, New York: Columbia University Press.

Psillos, S., 1999, Scientific Realism: How Science Tracks Truth, London: Routledge.

Putnam, H., 1975, Mind. Language, and Reality, Cambridge: Cambridge University Press.

–––, 1978, Meaning and the Moral Sciences, London: Routledge and Kegan Paul.

Radnitzky, G.; Andersson, G. (eds.), 1978 Progress and Rationality in Science, Dordrecht-Boston: Reidel.

–––, (eds.), 1979, The Structure and Development of Science, Dordrecht: D. Reidel.

Radnitzky, G. and Bartley, W.W. III (eds.), 1987, Evolutionary Epistemology, Rationality, and the Sociology of Knowledge, Open Court, La Salle, Illinois.

Rantala, V., 2002, Explanatory Translation: Beyond the Kuhnian Model of Conceptual Change, Dordrecht: Kluwer.

Rescher, N., 1977, Methodological Pragmatism, Oxford: Blackwell.

–––, 1978, Scientific Progress: A Philosophical Essay on the Economics of Research in Natural Science, Oxford: Blackwell.

–––, 1984, The Limits of Science, Berkeley: The University of California Press.

Rowbottom, D. P., 2008, “N-rays and the Semantic View of Progress,” Studies in History and Philosophy of Science, 39: 277–278.

Sarton, G., 1936, The Study of the History of Science, Cambridge, MA: Harvard University Press.

Schäfer, W. (ed.), 1983, Finalization in Science: The Social Orientation of Scientific Progress, Dordrecht: Reidel.

Scheibe, E., 1976, “Conditions of Progress and Comparability of Theories,” in R.S. Cohen et al. (ed.), Essays on Memory of Imre Lakatos, D. Reidel, Dordrecht, pp. 547–568.

Schurz, G., 2011, “Structural Correspondence, Indirect Reference, and Partial Truth: Phlogiston Theory and Newtonian Mechanics,” Synthese, 180: 103–120.

Sintonen, M., 1984, The Pragmatics of Scientific Explanation, Helsinkki: Acta Philosophica Fennica (Volume 37).

Smith, P., 1981, Realism and the Progress of Science, Cambridge: Cambridge University Press.

Stegmüller, W., 1976, The Structure and Dynamics of Theories, New York-Heidelberg-Berlin: Springer-Verlag.

Suppe, F. (ed.), 1977, The Structure of Scientific Theories, 2nd ed. Urbana: University of Illinois Press.

Tuomela, R., 1985, Science, Action, and Reality, Dordrecht: Reidel.

van Fraassen, B., 1980, The Scientific Image, Oxford: Oxford University Press.

Wachbroit, R., 1986, “Progress: Metaphysical and Otherwise,” Philosophy of Science, 53: 354–371.


переведено: Бюро переводов iTrex
Права на перевод принадлежат фонду Brick of Knowledge. По вопросам копирования или использования статей обращаться по адресу manager@brickofknowledge.org
подписаться