Что такое научная гипотеза научная теория: Научная теория, ее структура и функции — Студопедия

Научная теория, ее структура и функции — Студопедия

Теория — наиболее сложная и развитая форма научного знания, дающая целостное отображение закономерных и существенных связей определенной области действительности.

Любая теоретическая система, как показал К. Поппер, должна удовлетворять двум основным требованиям:

1. Непротиворечивости (т.е. не нарушать соответствующий закон формальной логики) и фальсифицируемости — опровержимости.

2. Опытной экспериментальной проверяемости.

Теория, по Попперу, есть инструмент, проверка которого осуществляется в ходе его применения и о пригодности которого судят по результатам таких применений.

Любая теория — это целостная развивающаяся система истинного знания (включающая и элементы заблуждения), которая имеет сложную структуру и выполняет ряд функций. В современной методологии науки выделяют следующие основные компоненты, элементы теории:

1. Исходные основания — фундаментальные понятия, принципы, законы, уравнения, аксиомы и т. п.

2. Идеализированные объекты — абстрактные модели существенных свойств и связей изучаемых предметов (например, «абсолютное черное тело», «идеальный газ» и т.п.).

3. Логика теории — совокупность определенных правил и способов доказательства, нацеленных на прояснение структуры и изменения знания.

4. Философские установки и ценностные факторы.

5. Совокупность законов и утверждений, выведенных в качестве следствий из основоположений данной теории в соответствии с конкретными принципами.

Методологически важную роль в формировании теории играет абстрактный, идеализированный объект («идеальный тип»), построение которого — необходимый этап создания любой теории, осуществляемый в специфических для разных областей знания формах. Этот объект выступает не только как мысленная модель определенного фрагмента реальности, но и содержит в себе конкретную программу исследования, которая реализуется в построении теории.

Если на эмпирической стадии преобладает обобщение фактов и установление эмпирических законов, то теоретические законы формулируются не на основе изучения опытных данных, а путем определенных мыслительных действий с идеализированными объектами.

Многообразию форм идеализации и соответственно типов иде­ализированных объектов соответствует и многообразие видов (типов) теорий, которые могут быть классифицированы по разным основаниям (критериям). В зависимости от этого могут быть выделены теории: описательные, математические, дедуктивные и индуктивные, фундаментальные и прикладные, формальные и содержательные, «открытые» и «закрытые», объясняющие и опи­сывающие (феноменологические), физические, химические, со­циологические, психологические и т. д.

Так, математические теории характеризуются высокой степенью абстрактности. Решающее значение во всех построениях математики имеет дедукция. Доминирующую роль в построении математических теорий играют аксиоматический и гипотетико-дедуктивный методы, а также формализация. Многие математические теории возникают за счет комбинации, синтеза нескольких основных или порождающих абстрактных структур.

Теории опытных (эмпирических) наук — физики, химии, биологии, социологии, истории и др. — по глубине проникновения в сущность изучаемых явлений можно разделить на два больших класса: феноменологические и нефеноменологические.

Феноменологические (их называют также эмпирическими) описывают наблюдаемые в опыте свойства и величины предметов и процессов, но не вникают глубоко в их внутренние механизмы(например, геометрическая оптика, термодинамика, многие педагогические, психологические и социологические теории и др.). Такие теории не анализируют природу исследуемых явлений и поэтому не используют сколь-нибудь сложные абстрактные объекты, хотя, разумеется, в известной мере схематизируют и строят некоторые идеализации изучаемой области явлений.

Феноменологические теории решают прежде всего задачу упо­рядочивания и первичного обобщения относящихся к ним фактов. Они формулируются в обычных естественных языках с привлечением специальной терминологии соответствующей области знания и имеют по преимуществу качественный характер. С феноменологическими теориями исследователи сталкиваются, как правило, на первых ступенях развития какой-нибудь науки, когда происходит накопление, систематизация и обобщение фактологического эмпирического материала. Такие теории — вполне закономерное явление в процессе научного познания.

С развитием научного познания теории феноменологического типа уступают место нефеноменологическим (их называют также объясняющими). Они не только отображают существенные связи между явлениями и их свойствами, но и раскрывают глубинный внутренний механизм изучаемых явлений и процессов, их необходимые взаимосвязи, существенные отношения, т. е. их законы.

К числу основных функций теории можно отнести следующие:

1. Синтетическая функция — объединение отдельных достоверных знаний в единую, целостную систему.

2. Объяснительная функция — выявление причинных и иных зависимостей, многообразия связей данного явления, его существенных характеристик, законов его происхождения и развития, и т.п.

3. Методологическая функция — на базе теории формулируются многообразные методы, способы и приемы исследовательской деятельности. 4. Предсказательная — функция предвидения. На основании теоретических представлений о «наличном» состоянии известных явлений делаются выводы о существовании неизвестных ранее фактов, объектов или их свойств, связей между явлениями и т. д.

5. Практическая функция. Конечное предназначение любой теории — быть воплощенной в практику, быть «руководством к действию» по изменению реальной действительности.

Как считает К. Поппер, важную роль при выборе теорий играет степень их проверяемости: чем она выше, тем больше шансов выбрать хорошую и надежную теорию. Так называемый «критерий относительной приемлемости», согласно Попперу, отдает предпочтение той теории, которая:

1.Сообщает наибольшее количество информации, т.е. имеет более глубокое содержание; 2. Является логически более строгой; 3. Обладает большей объяснительной и предсказательной силой; 4. Может быть более точно проверена посредством сравнения предсказанных фактов с наблюдениями.

Иначе говоря, резюмирует Поппер, мы выбираем ту теорию, которая наилучшим образом выдерживает конкуренцию с другими теориями и в ходе естественного отбора оказывается наиболее пригодной к выживанию.

19. Основные формы научного знания: проблема, научный факт, гипотеза, теория.

Проблема

Проблемами называют важные в практическом или теоретическом отношении задачи, способы решения которых неизвестны или известны не полностью.

От обыденных вопросов проблема отличается прежде всего своим предметом – это есть вопрос о сложных свойствах, явлениях, о законах действительности, для познания которых необходимы специальные научные средства познания – научная система понятий, методология и методика исследования, техническое оснащение.

Проблема ставится или формируется наукой.

Проблема имеет сложную структуру. Она может представлять собой систему более частных, составляющих ее проблем. Так, например, проблема социализма включает проблемы развития производительных сил, характера собственности, принципа распределения, формы государственного устройства.

В структуре проблемы можно выделить 2 основных компонента: предварительное, частичное знание о предмете и более или менее определенное наукой незнание. Таким образом проблема представляет собой противоречивое единство знания и незнания или знания и знания о незнании. Проблема не является чистым незнанием, она содержит элементы положительного знания о предмете и знание о незнании, которое тоже представляет собой своеобразное знание, существенный намек на будущее решение проблемы.

Виды:

1. конструктивные проблемы – они могут конструироваться до появления разрешающей их теории;

2. реконструктивные проблемы – они могут реконструироваться, т.е. формулироваться на основе уже готовой теории, с позиций которой становится ясно, какие в действительности проблемы она решила.

Чаще всего проблемы конструируются и реконструируются после возникновения соответствующей теории.

Также проблемы бывают:

неразвитые – это задачи, которые характеризуются след чертами: а) это нестандартная задача, для решения которой не известен алгоритм, б) задача, которая возникла как закономерный результат познания, в) задача – решение которой направлено на устранение противоречия, возникшего в познании, а также на устранение несоответствия м/у потребностями и наличием средств для их удовлетворения, г) задача, путей решения к-ой не видно.

Задача которая характеризуется тремя первыми из указанных выше черт, а так же содержит более или менее конкретные указания на пути решения, называется развитой проблемой. Собственно проблемы делятся на виды по степени конкретности указания на пути их решения. Т.о. развитая проблема – это знание о некотором не знании, дополненное определенным указанием путей устранения этого незнания.

Научная проблема всегда формулируется на базе достаточно основательных предварительных исследований.

В ходе развития общества нередко возникали и псевдопроблемы, связанные с заблуждениями, недостаточной научной подготовкой, амбицией отдельных исследователей. Огромная масса проблем связана с религией и суеверием.

Гипотеза

Гипотеза – предположительное решение проблемы.

Потребность в гипотезе возникает, когда неясна связь между явлениями, когда по некоторым характеристикам настоящего нужно восстановить картину прошлого и настоящего, сделать вывод о будущем развитии явления.

В качестве гипотезы выступают не только отдельные предположения, но и целые теории и концепции, имеющие более или менее развернутый характер.

Основное свойство гипотезы – множественность: каждая проблема науки вызывает появление целого ряда гипотез, из которых отсеиваются наиболее вероятные, пока не произведется окончательный выбор одной из них или синтез.

Гипотеза → Научная теория

Выдвижение гипотезы на основе определенных фактов – это только первый шаг. Сама гипотеза в силу своего вероятностного характера требует проверки, доказательства. После такой проверки гипотеза или становится научной теорией, или видоизменяется, или отбрасывается, если проверка дала отрицательный результат.

Основные правила выдвижения и проверки гипотез:

1) гипотеза должна находиться в согласии или, по меньшей мере, быть совместимой со всеми фактами, которых она касается;

2) из множества противостоящих друг другу гипотез, выдвинутых для объяснения серии фактов, предпочтительнее та, которая единообразно объясняет большее их число;

3) для объяснения связной серии фактов нужно выдвигать возможно меньших различных гипотез, и их связь должна быть более тесной;

4) при выдвижении гипотез необходимо сознавать вероятностный характер ее выводов;

5) гипотезы, противоречащие друг другу, не могут быть вместе истинными, за исключением того случая, когда они объясняют различные стороны и связи одного и того же объекта

Факт, научный факт

Факт – это зафиксированное нашим сознанием реальное событие или явление. Фактом служит само реальное событие, а его фиксация, делая событие «фактом для нас», выступает лишь в роли объективного регистратора событий.

Одним из средств регистрации фактов выступает язык. Язык – знаковая система любой физической природы, выполняющая познавательную и коммуникативную (общение) функции в процессе человеческой деятельности. Язык может быть естественным и искусственным. Естественный язык – язык повседневной жизни, служащий формой выражения мыслей и средством общения между людьми. Искусственный язык создается людьми для каких-либо узких потребностей.

Важнейшим свойством фактов является их принудительная сила: в системе развивающейся науки и общественно-исторической практики факты принуждают делать определенные теоретические заключения, независимо от того, соответствуют ли они принятым представлениям, привычкам и сложившимся интересам личностей, групп, классов.

Виды:

1. объективный факт – некоторое событие, явление, фрагмент реальности, которые составляют объект человеческой действительности или познания

2. научный факт – это отражение объективного факта в человеческом сознании, т.е. его описание посредством некоторого языка.

Научные факты служат основой теоретических построений. Совокупность научных фактов составляют научное описание. Научный факт неотделим от языка, на котором он выражен, и от терминов, в качестве которых выступают понятия.

Теория

Теория – это достоверное (в диалектическом смысле) знание об определенной области действительности, представляющее собой систему понятий и утверждений и позволяющее объяснять и предсказывать явления из данной области.

Не все философы считают что достоверность это необходимый признак теории. В связи с этим выделяют два подхода. Представители первого подхода если и относя к теориям концепции, которые могут оказаться не достоверными, то все же считают, что задача науки – создание истинных теорий. Представители другого подхода считают, что теории не являются отражением реальной действительности. Теорию они понимают как инструмент познания. Одна теория лучше другой, если она является более удобным инструментом познания. Принимая достоверность за отличительную черту теории, мы отграничиваем этот вид знания от гипотезы.

Теория – это высшая, самая развитая организация научных знаний, которая дает целостное отображение закономерностей некоторой сферы действительности и представляет собой знаковую модель этой сферы. Эта модель строиться таким образом, что некоторые из ее характеристик, которые имеют наиболее общую природу, составляют ее основу, другие же подчиняются основным или выводятся из них по логическим правилам. Например, строгое построение геометрии Евклида привело к системе высказываний (теорем), которые последовательно выведены из немногих определений основных понятий и истин, принятых без доказательств (аксиом). Особенностью теории является то что она обладает предсказательной силой. В теории имеется множество исходных утверждений, из которых логическими средствами выводятся другие утверждения, т.е. в теории возможно получение одних знаний из других без непосредственного обращения к действительности. Теория не только описывает определенный круг явлений, но и дает им объяснение. Теория является средством дедуктивной и индуктивной систематизации эмпирических фактов. Посредством теории можно установить определенные отношения между высказываниями о фактах, законах и т.д. в тех случаях, когда вне рамок теории такие отношения не наблюдаются.

Выдвижение и обоснование гипотезы научного исследования

Ни одно решение научной проблемы не начинают непосредственно с эксперимента. Зачастую первым этапом является правильное формулирование научной гипотезы, которая является результатом осмысления теории.

Основные понятия

Гипотеза – научное предположение, выдвигаемое, чтобы объяснить или сделать заключение о правдивости или ложности факта, явления или процесса. Ее предварительное выдвижение задает логику последующего исследования.

Другими словами, гипотеза – научное предположение, объясняющее явления, достоверность или ошибочность которых еще не доказана.

Процесс доказательства или опровержения гипотезы начинается с момента ее построения и заканчивается при условии подтверждения практикой, переходом к выведению нового знания.

Услуга по публикации научных статей в журналах, входящих в перечень ВАК

Знания носят вероятностный характер, поэтому требуют подтверждения и обоснования. В процессе доказательств одни становятся теорией, другие подвергаются изменению, переосмыслению и уточнению, а третьи отметаются как ложные.

В зависимости от базиса, на котором она построена, разделяют гипотезы, которые возникают на фактах (эмпирические) и на закономерностях, теории, принципе (теоретические). Чаще всего они носят смешанный характер – одновременно имеют эмпирическую и теоретическую основу.

Выдвижение научной гипотезы

Перед тем как происходит постановка гипотезы научного исследования, ученым должен быть проделан большой путь по сбору материалов, основанных на наблюдениях, экспериментах, научных трудах и периодических изданиях. Потом необходимо провести изучение и анализ полученных результатов.

Научное исследование имеет циклический вид, проходит следующие этапы:

1. Приобретение и накопление данных. На их основе строятся предположения, догадки по решению некоторой проблемы.
2. Построение предположительной теории, формулировка рабочих гипотез, временных ответов. Все это придает исследованию определенную структуру, происходит систематизация полученной информации.
3. Работа с гипотезами. Отвержение заведомо ложных и несостоятельных, на основе полученных данных выдвижение новых, более достоверных.
4. Практическая проверка выводов. В ходе проверки происходит опровержение, уточнение и корректировка теорий. После нескольких повторений в итоге появляется приемлемая гипотеза, которая и берется как основная.

Методы выдвижения гипотез следующие

Индукции – совокупности правил, которые позволяют сделать переход от частного к общему. От отдельных фактов – к закону, который лежит в их основе. Знания, полученные с помощью метода, имеют вероятностный характер.

Его противоположность – дедуктивный метод – получение частного знания из общего. Особенностью является то, что от истинных посылок он ведет к истинному заключению. В целом это длительный процесс, оценка носит сложный и многоступенчатый характер.

При решении научной проблемы ученый выдвигает не одну, а несколько (может, десятки) идей, которые являются вероятными предположениями. Обычно они возникают интуитивно, как догадки на базе имеющихся знаний. Выдвижение научных гипотез – глубоко творческий и длительный процесс.

Обоснование научной гипотезы

Чтобы гипотеза была «живая», т.е. имела право на возникновение, обоснование и последующее построение на ней научной теории, она должна соответствовать следующим принципам:

• не противоречить существующим в природе законам. К примеру, гипотеза не имеет право на существование, если в ней отрицается сила всемирного тяготения;
• быть закономерным продолжением и дополнением материала, на основании которого была разработана, объяснять факты;
• быть по возможности простой, без произвольных допущений и нарушений законов формальной логики;
• когда выдвигается гипотеза, необходимо всегда допускать, что она может быть подтверждена или опровергнута новыми опытами, экспериментами, непосредственными наблюдениями.

Способ обоснования гипотезы

Прямое доказательство (опровержение) гипотезы происходит, когда выведенные логические следствия подтверждают или отрицают вновь обнаруженные факты. Обычно основываются на условно-категорическом умозаключении или других логических формах.

Если используются несколько гипотез, дающих объяснение одному явлению, обычно используют метод косвенных доказательств. Происходит перебор: опровергаются, исключаются заведомо ложные теории, пока не останется одна единственно верная. Достоверность полученного результата может быть: если построенный ряд предположений исчерпывающе объясняет явление, отвергнуты все заведомо ложные заключения.

Методы научного познания

Если рассматривать глобально, то под методом надо понимать определенный алгоритм действий, приемов для достижения результата – решения определенной задачи или проблемы, достижения цели.

Под научным познанием понимают процесс получения знаний, достоверность которых проходит проверку и подтверждается на практике. Поскольку его специфика подчинена строгим принципам, с помощью используемых методов получается достоверный результат.

Независимо от направления научной деятельности за основу метода взяты принципы:

• объективность. При исследовании необходимо отделять субъект познания от непосредственного объекта, в ходе эксперимента не позволять субъективным представлениям воздействовать на результат;
• систематичность. Процесс должен носить логический, последовательный характер;
• воспроизводимость. Все, что получено в ходе работы, всегда можно провести еще раз с теми же результатами.

Результаты не будут противоречить предыдущим, теория подтвердится. В противном случае результаты нельзя считать достоверными.

Мы видим, что постановка гипотезы играет важную роль в научной деятельности, она необходима для развития, без нее невозможен переход к новым знаниям.

ГИПОТЕЗА КАК ЧАСТЬ НАУЧНОЙ ТЕОРИИ, КАК НАУЧНОЕ ПРЕДЛОЖЕНИЕ — Мегаобучалка

Формальная логика изучает не только формы абстрактного мышления, но и формы развития научного знания. Таковыми являются факты науки, рождающаяся из потребности их объяснения научная проблема, первоначальное решение проблемы в форме гипотезы, ее подтверждение или опровержение в ходе доказательства и, наконец, теория, формулирующая законы.

Между всеми названными формами существует глубокая внутренняя связь. Каждая последующая форма включает в себя наиболее важные результаты предшествующей. Для наглядности обратимся к следующей схеме:

Фд — факты действительности, на которые направлено познание человека

Фн — факты науки (отражение фактов действительности в науке)

П — постановка проблемы (знание о незнании, осознанное незнание)

Г — выдвижение гипотезы (научное предположение о существовании некоторого неизвестного явления, о его причинах, структуре, функциях)

Д — научное доказательство (процесс обоснования гипотезы) Т — новое теоретическое знание

Как видно из схемы,теоретический этап познания начинается с гипотезы,именно этим определяется ее место в научном познании, а отсюда и наш интерес к ее логической характеристике.

Логическая характеристика гипотезы

Познание любого явления действительности, как известно, начинают с собирания и накопления отдельных фактов, относящихся к этому явлению. Фактов, которыми располагают в начале познания, всегда недостаточно, чтобы полностью и сразу объяснить это явление, сделать достоверный вывод о том, что оно собой представляет, каковы причины его возникновения, законы развития и т.п. Поэтому познание предметов и событий внешнего мира протекает часто с использованием гипотезы. Не ожидая пока накопятся факты для окончательного, достоверного вывода (например, о характере и причине развития исследуемого явления), дают вначале предположительное их объяснение, а затем это предположение развивают и доказывают. Что же такое гипотеза?

Сущность гипотезы

Гипотеза, как и понятие, суждение, умозаключение, которые рассмотрены в предыдущих главах, отражает объективный мир. И в этом она сходна с названными формами мышления. Вместе с тем гипотеза отличается от них. Специфика ее заключается не в том, что она отражает в материальном мире, а в том,как отражает, т.е.предположительно, вероятно, а не категорически, не достоверно. Поэтому неслучайно сам термин «гипотеза» в переводе с греческого языка означает «предположение».

Известно, что при определении понятия через ближайший род и видовое отличие необходимо указать на существенные признаки, отличающие данный вид от других видов, входящих в тот же ближайший род. Ближайшим родом для гипотезы как некоего результата познавательной деятельности «является понятие «предположение». В чем же специфическое отличие данного вида предположения — гипотезы — от других видов предположения, скажем догадки, фантазии, допущения, предсказания, житейского предположения или угадывания? Как представляется, видовое отличие для гипотезы нужно искать в ответе не на вопрос «О чем предложение», а на вопрос «Какое предложение».

Исходя из этого, необходимо выделить следующиесущественные признаки гипотезы.

Во-первых, гипотеза является особой формой развития научных знаний. Построение гипотез в науке дает возможность переходить от отдельных научных фактов, относящихся к явлению, к их обобщению и познанию законов развития этого явления.

Во-вторых, построение научной гипотезы всегда сопровождается выдвижением предположения, связанного с теоретическим объяснением исследуемых явлений. Она всегда выступает в форме отдельного суждения или системы взаимосвязанных суждений о свойствах единичных фактов или закономерных связях явлений. Суждение это всегда проблематично, в нем выражается вероятностное теоретическое знание. Иногда гипотеза возникает на основе дедукции. Например, гипотеза К.А. Тимирязева о фотосинтезе была выведена первоначально дедуктивно из закона сохранения энергии.

В-третьих, гипотеза — это обоснованное, опирающееся на конкретные факты, предположение. Поэтому возникновение гипотезы — это не хаотический и не подсознательный, а закономерный и логически стройный познавательный процесс, который приводит человека к получению новых знаний об объективной действительности. Например, новая гелиоцентрическая система Н. Коперника раскрывающая идею о вращении Земли вокруг Солнца и изложенная им в труде «О вращении небесных сфер», опиралась на реальные факты и доказывала несостоятельность господствующей в то время геоцентрической концепции.

Данные существенные признаки в своей совокупности вполне достаточны для того, чтобы на их основе отличить гипотезу от других видов предположения и определить ее сущность. Гипотеза (от греч. gypothesis — основание, предположение) — это вероятностное предположение о причине каких-либо явлений, достоверность которого при современном состоянии производства и науки не может быть проверена и доказана, но которое объясняет данные явления, без него необъяснимые; один из приемов познавательной деятельности.

Важно иметь в виду, что термин «гипотеза» употребляется в двояком значении. Во-первых, под гипотезой понимают само предположение, объясняющее наблюдаемое явление (гипотеза в узком смысле). Во-вторых, как прием мышления в целом, включающий в себя выдвижение предположения, его развитие и доказательство (гипотеза в широком смысле).

Второе, собственно, и есть сложный процесс мысли, ведущий от незнания к знанию. Исследование логической формы этого процесса составляет одну из задач логики. «С полным устранением гипотезы, — отмечал К.А. Тимирязев, — наука превратилась бы в нагромождение голых фактов».

Гипотеза нередко строится как предположение о причине прошлых явлений, о закономерном порядке, который уже прекратился, но его предположение объясняет определенную совокупность явлений, хорошо известных из истории или наблюдаемых в настоящее время. Гипотетическим является наше знание, например, о формирование Солнечной системы, о состоянии земного ядра, о происхождении жизни на Земле и т.д.

Гипотеза прекращает свое существование в двух случаях: во-первых, когда она, получив подтверждение, превращается в достоверное знание и становится частью теории; во-вторых, когда гипотеза опровергнута и становится ложным знанием.

Гипотеза — Гуманитарный портал

Научная теория — Психологос

Научная теория — это высшая форма организации научного знания, дающая целостное представление о закономерностях и существенных связях исследуемой области действительности. Термин «теория» происходит от греч. theoria, что значит наблюдение, рассмотрение, исследование, умозрение.

Научная теория представляет собой систему логически взаимосвязанных утверждений, содержит доказательный механизм построения знания, воплощает конкретную программу исследования, что и обеспечивает целостность теории как единой системы знаний. С методологической точки зрения научная теория должна стремиться к максимальной полноте и адекватности описания, целостности и выводимости положений друг из друга, внутренней непротиворечивости.

Компонентами научной теории являются эмпирическая основа (факты, полученные в ходе эксперимента), теоретическая основа (постулаты, законы, в которых описываются идеализированные объекты), логика теории (правила логического вывода и доказательства), совокупность полученных утверждений и результатов.

Научные теории различаются по характеру решаемых ими задач, а также по способам построения и типам реализуемых процедур. Различным формам идеализации и соответственно типам идеализированных объектов соответствуют и различные типы научных теорий. В этой связи научные теории подразделяются на описательные, математизированные, дедуктивные.

Примерами первого типа описательных (эмпирических) теорий являются эволюционная теория Ч. Дарвина, физиологическая теория И. Павлова, большинство современных психологических теорий, традиционные лингвистические теории и т. п. На основании многочисленных опытных данных эти теории описывают определенную группу объектов и явлений, что позволяет им сформулировать общие законы, которые становятся базой теории. Теории этого типа формулируются в обычных естественных языках с привлечением специальной терминологии соответствующей области знания.

Второй тип составляют научные теории, активно использующие аппарат и модели математики. В математической модели конструируется особый идеальный объект, замещающий и представляющий некоторый реальный объект. К этому типу теорий относятся теоретическая физика, генетика, математическая лингвистика и др.

Третий тип — дедуктивные теоретические системы. К необходимости их построения привела задача обоснования математики. Первой дедуктивной теорией называют «Начала» Евклида, построенные с помощью аксиоматического метода. Сначала формулируется исходная основа таких теорий, а затем те утверждения, которые могут быть логически получены из этой основы. Все логические средства, используемые в данных теориях, строго фиксируются, а доказательства теории строятся в соответствии с этими средствами. Дедуктивные теории используют особый формализованный язык. Обладая большой степенью общности, такие теории вместе с тем остро ставят проблему интерпретации, которая является условием превращения формализованного языка в знание в собственном смысле слова.

К научной теории предъявляется ряд требований: адекватность описываемому объекту, полнота описания изучаемой стороны действительности, взаимосвязь различных элементов теории и их внутренняя непротиворечивость и, конечно, соответствие опытным данным. Научная теория развивается под воздействием внутренних (выявленных в самой теории противоречий) и внешних (противоречия между теорией и практикой, данной теорией и новыми фактами) факторов.

С точки зрения языка научная теория представляет собой логически организованное множество высказываний о некотором классе идеальных объектов, их свойствах и отношениях. Возникновение научных теорий неразрывно связано с процессами идеализации и абстрагирования, которые выражаются в научных терминах и понятиях. Так, в математике к идеальным объектам относятся геометрическая точка, линия, плоскость; в логике — умозаключение, доказательство, определение; в классической механике — система материальных точек, абсолютное пространство и время; в истории — понятия «всемирная история», «народ», «человечество» и др.

Теоретические модели действительности представляют собой определенные упрощения, схематизацию и идеализацию действительности. Они содержат целый ряд понятий, которые имеют чисто инструментальный характер. Идеализация объектов в науке производится через предельный переход от фиксируемых в опыте свойств эмпирических объектов к крайним, логически возможным значениям.

Методологи видят цель научных теорий в их способности экономно представлять имеющуюся информацию об определенной предметной области. Так, Э. Мах считал, что в самой объективной действительности никаких формально-логических взаимосвязей между ее свойствами и отношениями, да и самих законов не существует. Логические отношения имеют место только в сфере мышления между понятиями и суждениями.

Функциями научной теории являются: описательная, объяснительная, предсказательная и синтезирующая. Описательная функция связана с установлением эмпирических и экспериментальных законов, так как любая теория дает описание изучаемой области знания, напр., теория относительности описывает движение объектов с большими скоростями, а теория элементарных частиц -строение микромира. Помимо описания объектов соответствующей предметной области теория объясняет их генезис, состав, структуру, функции. Например, теория естественного отбора Ч. Дарвина объясняет причины и механизмы приспособления живых организмов к условиям среды. Благодаря предсказательной функции теория становится практически значимой, она способствует предвидению новых явлений, еще не открытых или не описанных наукой (напр., геологические теории приводят к открытию месторождений полезных ископаемых, новых космических объектов и др.). Синтезирующая функция теории заключается в упорядочении огромной массы эмпирического материала, всевозможных теоретических конструкций, гипотез и пр. Теория концентрирует внимание на существенном в эмпирическом материале, выявляет его внутреннее единство, позволяет объяснить разнообразные явления, опираясь на ряд основоположений. Синтезирующая функция способствует тому, что теория одной научной области может оказывать влияние на другие, смежные области знания и в целом на стиль научного мышления конкретной эпохи.

По отношению к научной теории может осуществляться ряд процедур обоснования (верификация, фальсификация, методологическая рефлексия), связанных с критикой оснований теории.

Научный метод — Scientific method

Взаимодействие между наблюдением, экспериментом и теорией в науке

Научный метод является эмпирическим методом получения знаний , которые характеризовали развитие науки , по крайней мере , в 17 — м века. Он включает в себя тщательное наблюдение , применение строгого скептицизма в отношении наблюдаемого, учитывая, что когнитивные допущения могут исказить то, как человек интерпретирует наблюдение . Он включает в себя формулирование гипотез посредством индукции на основе таких наблюдений; экспериментальная и основанная на измерениях проверка выводов, сделанных на основе гипотез; и уточнение (или исключение) гипотез на основе экспериментальных данных. Это принципы научного метода, отличные от определенного ряда шагов, применимых ко всем научным предприятиям.

Хотя доступны различные модели научного метода, в целом существует непрерывный процесс, включающий наблюдения за миром природы. Люди от природы любознательны, поэтому они часто задают вопросы о том, что они видят или слышат, и часто развивают идеи или гипотезы о том, почему все обстоит именно так. Лучшие гипотезы приводят к предсказаниям, которые можно проверить различными способами. Наиболее убедительная проверка гипотез происходит из рассуждений, основанных на тщательно контролируемых экспериментальных данных. В зависимости от того, насколько хорошо дополнительные тесты соответствуют прогнозам, исходная гипотеза может потребовать уточнения, изменения, расширения или даже отклонения. Если конкретная гипотеза получает очень хорошую поддержку, можно разработать общую теорию .

Хотя процедуры варьируются от одной области исследования к другой, они часто одинаковы от одной к другой. Процесс научного метода включает в себя построение предположений (гипотез), вывод из них предсказаний как логических следствий, а затем проведение экспериментов или эмпирических наблюдений на основе этих предсказаний. Гипотеза — это предположение, основанное на знаниях, полученных при поиске ответов на вопрос. Гипотеза может быть очень конкретной, а может быть и широкой. Затем ученые проверяют гипотезы, проводя эксперименты или исследования. Научная гипотеза должна быть фальсифицируемой , подразумевая, что можно определить возможный результат эксперимента или наблюдения, который противоречит предсказаниям, выведенным из гипотезы; в противном случае гипотеза не может быть осмысленно проверена.

Цель эксперимента — определить, согласуются ли наблюдения с предсказаниями, полученными на основе гипотез, или противоречат им. Эксперименты можно проводить где угодно, от гаража до Большого адронного коллайдера ЦЕРНа . Однако есть трудности с формулировкой метода. Хотя научный метод часто представляется как фиксированная последовательность шагов, он представляет собой скорее набор общих принципов. Не все шаги выполняются в каждом научном исследовании (и не в одинаковой степени), и они не всегда находятся в одном и том же порядке.

История

Аристотель (384–322 до н. Э.). «Что касается своего метода, Аристотель признан изобретателем научного метода из-за его тонкого анализа логических выводов, содержащихся в демонстративном дискурсе, который выходит далеко за рамки естественной логики и не имеет ничего общего с теми, кто философствовал до него». — Риккардо Поццо

Иоганн Кеплер (1571–1630). «Кеплер демонстрирует свое острое логическое чутье, детализируя весь процесс, с помощью которого он наконец достиг истинной орбиты. Это величайшая часть ретродуктивных рассуждений, когда-либо проводившихся». — К. С. Пирс , гр. 1896 г., о рассуждениях Кеплера с помощью объяснительных гипотез.

Галилео Галилей (1564–1642). По словам Альберта Эйнштейна , «все познание реальности начинается с опыта и заканчивается им. Предложения, сделанные чисто логическими средствами, совершенно пусты по отношению к реальности. Поскольку Галилей видел это, и особенно потому, что он вбил это в научный мир, он является отец современной физики — по сути, современной науки в целом ».

Важные дебаты в истории науки касаются рационализма , особенно того, который защищал Рене Декарт ; индуктивизм и / или эмпиризм , как утверждал Фрэнсис Бэкон , и особенно известный благодаря Исааку Ньютону и его последователям; и гипотетико-дедуктивизм , который проявился в начале 19 века.

Термин «научный метод» появился в XIX веке, когда происходило значительное институциональное развитие науки и появились терминологии, устанавливающие четкие границы между наукой и ненаучной, такие как «ученый» и «псевдонаука». На протяжении 1830-х и 1850-х годов, когда бэконианство было популярным, натуралисты, такие как Уильям Уэвелл, Джон Гершель, Джон Стюарт Милль, вели дебаты по поводу «индукции» и «фактов» и были сосредоточены на том, как генерировать знания. В конце 19-го и начале 20-го веков дискуссии о реализме и антиреализме велись по мере того, как мощные научные теории выходили за рамки наблюдаемого.

Термин «научный метод» стал популярным в двадцатом веке, часто появляясь в словарях и учебниках по естествознанию, хотя научный консенсус относительно его значения не был достигнут. Хотя в середине двадцатого века наблюдался рост, к 1960-м и 1970-м годам многие влиятельные философы науки, такие как Томас Кун и Пол Фейерабенд, подвергли сомнению универсальность «научного метода» и тем самым в значительной степени заменили понятие науки как однородный и универсальный метод, поскольку он является разнородной и местной практикой. В частности, Пол Фейерабенд в 1975 году в первом издании своей книги « Против метода» выступил против существования каких-либо универсальных правил науки . Более поздние примеры включают эссе физика Ли Смолина «Нет никакого научного метода» в 2013 году и главу историка науки Дэниела Терс в книге 2015 года «Яблоко Ньютона и другие мифы о науке» , в которых делается вывод о том, что научный метод является мифом или, в лучшем случае, идеализация. Философы Роберт Нола и Говард Санки в своей книге 2007 года « Теории научного метода» заявили, что споры о научном методе продолжаются, и утверждали, что Фейерабенд, несмотря на название « Против метода» , принял определенные правила метода и попытался обосновать эти правила с помощью метаметодологии. .

Обзор

Пример ДНК Ниже приведен краткий обзор этого метода.

Научный метод — это процесс, посредством которого осуществляется наука . Как и в других областях исследования, наука (посредством научного метода) может опираться на предыдущие знания и со временем развивать более сложное понимание тем, изучаемых ею. Можно рассматривать эту модель как основу научной революции .

Вездесущий элемент научного метода — эмпиризм . Это противоречит строгим формам рационализма : научный метод воплощает в себе то, что один разум не может решить конкретную научную проблему. Сильная формулировка научного метода не всегда согласуется с формой эмпиризма, в которой эмпирические данные выдвигаются в форме опыта или других абстрактных форм знания; Однако в современной научной практике обычно допускается использование научного моделирования и опора на абстрактные типологии и теории. Научный метод обязательно также является выражением оппозиции утверждениям о том, что, например, откровение , политическая или религиозная догма , апелляция к традициям, общепринятым убеждениям, здравому смыслу или, что важно, нынешним теориям, являются единственными возможными средствами доказательства истины. .

Различные ранние выражения эмпиризма и научного метода можно найти на протяжении всей истории, например, у древних стоиков , Эпикура , Альхазена , Роджера Бэкона и Уильяма Оккама . Начиная с XVI века, за эксперименты выступал Фрэнсис Бэкон , их проводили Джамбаттиста делла Порта , Иоганн Кеплер и Галилео Галилей . Особому развитию способствовали теоретические работы Франсиско Санчеса , Джона Локка , Джорджа Беркли и Дэвида Хьюма .

Гипотетико-дедуктивной модели сформулирована в 20 — м веке, является идеальным , хотя она подверглась значительной переработки , так как первый предложенный (для более формального обсуждения, см ниже ). Стаддон (2017) утверждает, что было бы ошибкой пытаться следовать правилам, которые лучше всего усвоить путем внимательного изучения примеров научных исследований.

Процесс

Общий процесс включает в себя создание предположений ( гипотез ), вывод из них предсказаний как логических следствий, а затем проведение экспериментов на основе этих предсказаний, чтобы определить, было ли исходное предположение правильным. Однако есть трудности с формулировкой метода. Хотя научный метод часто представляется в виде фиксированной последовательности шагов, эти действия лучше рассматривать как общие принципы. Не все шаги выполняются в каждом научном исследовании (и не в одинаковой степени), и не всегда они выполняются в одном и том же порядке. Как отмечал ученый и философ Уильям Уэвелл (1794–1866), «изобретательность, проницательность и гений» необходимы на каждом шагу.

Формулировка вопроса

Вопрос может относиться к объяснению конкретного наблюдения , например, «Почему небо голубое?» но также может быть открытым, как в «Как я могу разработать лекарство для лечения этой конкретной болезни?» Этот этап часто включает поиск и оценку доказательств предыдущих экспериментов, личных научных наблюдений или утверждений, а также работы других ученых. Если ответ уже известен, можно задать другой вопрос, основанный на доказательствах. При применении научного метода к исследованию определение правильного вопроса может быть очень трудным, и это повлияет на результат расследования.

Гипотеза

Гипотеза является гипотеза , основанная на знаниях , полученных при разработке вопроса, который может объяснить любое данное поведение. Гипотеза может быть очень конкретной; например, принцип эквивалентности Эйнштейна или принцип Фрэнсиса Крика «ДНК заставляет РНК создавать белок», или это может быть более широким; например, неизвестные виды жизни обитают в неизведанных глубинах океанов. Статистическая гипотеза является гипотеза о данной статистической совокупности . Например, население может состоять из людей с определенным заболеванием. Предполагается, что новое лекарство вылечит некоторых из этих людей. Термины, обычно связанные со статистическими гипотезами, — это нулевая гипотеза и альтернативная гипотеза . Нулевая гипотеза — это гипотеза о том, что статистическая гипотеза ложна; например, что новое лекарство ничего не дает и что любое лекарство является случайным . Обычно исследователи хотят показать, что нулевая гипотеза неверна. Альтернативная гипотеза — желаемый результат, что лекарство действует лучше, чем случайность. Заключительный момент: научная гипотеза должна быть опровергнутой , что означает, что можно идентифицировать возможный результат эксперимента, который противоречит предсказаниям, выведенным из гипотезы; в противном случае его нельзя будет осмысленно проверить.

Предсказание

Этот шаг включает определение логических следствий гипотезы. Затем выбираются одно или несколько прогнозов для дальнейшего тестирования. Чем более маловероятно, что предсказание окажется верным просто по совпадению, тем более убедительным оно будет, если предсказание осуществится; Доказательства также сильнее, если ответ на прогноз еще не известен из-за эффекта предвзятости ретроспективного взгляда (см. также постдикт ). В идеале прогноз также должен отличать гипотезу от вероятных альтернатив; если две гипотезы дают одно и то же предсказание, наблюдение за правильностью предсказания не является свидетельством того, что одна из них важнее другой. (Эти утверждения об относительной силе доказательств могут быть получены математически с помощью теоремы Байеса ).

Тестирование

Это исследование того, ведёт ли реальный мир так, как предсказывает гипотеза. Ученые (и другие люди) проверяют гипотезы путем проведения экспериментов . Цель эксперимента — определить, согласуются ли наблюдения реального мира с предсказаниями, полученными на основе гипотез, или противоречат им. Если они согласны, уверенность в гипотезе возрастает; в противном случае он уменьшается. Согласие не гарантирует, что гипотеза верна; будущие эксперименты могут выявить проблемы. Карл Поппер посоветовал ученым попытаться опровергнуть гипотезы, т. Е. Найти и проверить те эксперименты, которые кажутся наиболее сомнительными. Большое количество успешных подтверждений неубедительно, если они возникают в результате экспериментов, избегающих риска. Эксперименты должны быть спланированы таким образом, чтобы минимизировать возможные ошибки, особенно с использованием соответствующих научных средств контроля . Например, медицинские тесты обычно проводятся как двойные слепые тесты . Персоналу тестирования, который может невольно раскрыть испытуемым, какие образцы являются желаемыми тестируемыми препаратами, а какие — плацебо , игнорируют , какие из них являются. Такие подсказки могут искажать ответы испытуемых. Более того, неудача эксперимента не обязательно означает, что гипотеза ложна. Эксперименты всегда зависят от нескольких гипотез, например, что испытательное оборудование работает правильно, а отказ может быть ошибкой одной из вспомогательных гипотез. (См. Тезис Дюгема – Куайна .) Эксперименты можно проводить в лаборатории колледжа, на кухонном столе, на Большом адронном коллайдере ЦЕРНа , на дне океана, на Марсе (с использованием одного из рабочих марсоходов ) и т. Д. . Астрономы проводят эксперименты, ища планеты вокруг далеких звезд. Наконец, большинство индивидуальных экспериментов затрагивают очень специфические темы из соображений практичности. В результате доказательства по более широким темам обычно накапливаются постепенно.

Анализ

Это включает в себя определение того, что показывают результаты эксперимента, и принятие решения о следующих действиях. Прогнозы гипотезы сравниваются с предсказаниями нулевой гипотезы, чтобы определить, какая из них лучше объясняет данные. В случаях, когда эксперимент повторяется много раз, может потребоваться статистический анализ, такой как критерий хи-квадрат . Если свидетельства опровергли гипотезу, требуется новая гипотеза; если эксперимент поддерживает гипотезу, но доказательств недостаточно для высокой достоверности, необходимо проверить другие прогнозы гипотезы. Когда гипотеза убедительно подтверждается доказательствами, можно задать новый вопрос, чтобы получить более глубокое понимание той же темы. Доказательства других ученых и опыт часто используются на любом этапе процесса. В зависимости от сложности эксперимента может потребоваться множество итераций для сбора достаточных доказательств для уверенного ответа на вопрос или для построения множества ответов на весьма специфические вопросы, чтобы ответить на один более широкий вопрос.

Пример ДНК

Основные элементы научного метода иллюстрируются следующим примером открытия структуры ДНК :

• Вопрос : Предыдущее исследование ДНК определило ее химический состав (четыре нуклеотида ), структуру каждого отдельного нуклеотида и другие свойства. Рентгеновские дифрактограммы ДНК Флоренс Белл, доктор философии. диссертации (1939 г.) были похожи (хотя и не так хорошо) на «фото 51», но это исследование было прервано событиями Второй мировой войны. ДНК была идентифицирована как носитель генетической информации в

Что такое научная теория? | Определение теории

«То, как ученые используют слово« теория », немного отличается от того, как оно обычно используется в обычной публике, — сказал Хайме Таннер, профессор биологии в колледже Мальборо. «Большинство людей используют слово« теория »для обозначения идеи или догадки, которая есть у кого-то, но в науке слово« теория »относится к тому, как мы интерпретируем факты».

Процесс превращения в научную теорию

Каждая научная теория начинается с гипотезы.Научная гипотеза — это предлагаемое решение для необъяснимого явления, которое не укладывается в принятую в настоящее время научную теорию. Другими словами, согласно словарю Merriam-Webster Dictionary, гипотеза — это идея, которая еще не доказана. Если накапливается достаточно доказательств, чтобы поддержать гипотезу, она переходит к следующему этапу — известному как теория — в научном методе и становится допустимым в качестве действительного объяснения явления.

Таннер далее объяснил, что научная теория — это основа для наблюдений и фактов.Теории могут измениться или способ их интерпретации может измениться, но сами факты не изменятся. Таннер сравнивает теории с корзиной, в которой ученые хранят найденные факты и наблюдения. Форма этой корзины может измениться по мере того, как ученые узнают больше и включают больше фактов. «Например, у нас есть достаточно свидетельств того, что черты популяций становятся более или менее распространенными с течением времени (эволюция), поэтому эволюция — это факт, но всеобъемлющие теории эволюции, то, как мы думаем, что все факты связаны вместе, могут измениться как новые сделаны наблюдения за эволюцией «, — сказал Таннер Live Science.

Основы теории

Калифорнийский университет в Беркли определяет теорию как «широкое, естественное объяснение широкого круга явлений. Теории являются краткими, последовательными, систематическими, предсказуемыми и широко применимыми, часто интегрируя и обобщая многие гипотезы. . »

Любая научная теория должна быть основана на тщательном и рациональном исследовании фактов. Факты и теории — разные вещи. В научном методе существует четкое различие между фактами, которые можно наблюдать и / или измерять, и теориями, которые представляют собой объяснения и интерпретации фактов учеными.

Важная часть научной теории включает утверждения, которые имеют наблюдательные последствия. Хорошая теория, такая как теория гравитации Ньютона, имеет единство, что означает, что она состоит из ограниченного числа стратегий решения проблем, которые могут применяться к широкому кругу научных обстоятельств. Еще одна особенность хорошей теории состоит в том, что она сформирована на основе ряда гипотез, которые можно проверить независимо.

Развитие научной теории

Научная теория не является конечным результатом научного метода; теории могут быть доказаны или отвергнуты, как и гипотезы.По мере сбора дополнительной информации теории можно улучшать или модифицировать, так что точность прогнозов со временем становится выше.

Теории — это основа для развития научных знаний и практического применения собранной информации. Ученые используют теории, чтобы разработать изобретения или найти лекарство от болезни.

Некоторые думают, что теории становятся законами, но теории и законы играют отдельные и отличные роли в научном методе. Закон — это описание наблюдаемого явления в мире природы, которое выполняется каждый раз, когда его проверяют.Это не объясняет, почему что-то правда; он просто утверждает, что это правда. С другой стороны, теория объясняет наблюдения, собранные в ходе научного процесса. Итак, хотя закон и теория являются частью научного процесса, это два очень разных аспекта, согласно Национальной ассоциации учителей естественных наук.

Хороший пример различия между теорией и законом — случай Грегора Менделя. В своем исследовании Мендель обнаружил, что две отдельные генетические черты могут проявляться независимо друг от друга у разных потомков.«И все же Мендель ничего не знал о ДНК или хромосомах. Только столетие спустя ученые открыли ДНК и хромосомы — биохимическое объяснение законов Менделя», — сказал Питер Коппингер, доцент кафедры биологии и биомедицинской инженерии в Rose-Hulman. Технологический Институт. «Только тогда ученые, такие как Т.Х.Морган, работавшие с плодовыми мушками, объяснили Закон независимого ассортимента, используя теорию хромосомного наследования. И сегодня это общепринятое объяснение (теория) закона Менделя.»

Дополнительные ресурсы

Ответы на научный метод

Научный метод

A — Заявление Карла Поппера о том, что научный метод является гипотетико-дедуктивным

«Гипотезы, — сказал Медавар в 1964 году, — носят творческий и вдохновляющий характер»; это «приключения разума». Он приводил доводы в пользу позиции, занятой Карлом Поппером в «Логике научных открытий» (1972, 3-е издание), согласно которой природа научного метода является гипотетико-дедуктивной, а не индуктивной, как принято считать.

В

Важно, чтобы вы, как предполагаемый исследователь, понимали разницу между этими двумя интерпретациями исследовательского процесса, чтобы вы не разочаровывались, не начинали страдать от чувства «жульничества» или неправильного поведения.

C — Объяснение индуктивного метода

Миф о научном методе состоит в том, что он индуктивен: формулировка научной теории начинается с основных, сырых свидетельств органов чувств — простого, беспристрастного, непредвзятого наблюдения.На основе этих сенсорных данных, обычно называемых «фактами», сформируются обобщения. Миф заключается в том, что из беспорядочного массива фактической информации каким-то образом возникнет упорядоченная релевантная теория. Однако отправная точка индукции невозможна.

D — Роль гипотез в научных исследованиях

Беспристрастного наблюдения не бывает. Каждый акт наблюдения, который мы делаем, является функцией того, что мы видели или пережили иным образом в прошлом.Вся научная работа экспериментального или исследовательского характера начинается с некоторого ожидания результата. Это ожидание — гипотеза. Гипотезы обеспечивают инициативу и стимул для исследования и влияют на метод. В свете ожидания, что одни наблюдения будут признаны релевантными, а другие — неактуальными, что одна методология выбрана, а другие отвергнуты, что одни эксперименты проводятся, а другие нет. Где сейчас ваш наивный, чистый и объективный исследователь?

E — Проверка гипотез

Гипотезы возникают на основе предположений или вдохновения, но, будучи сформулированными, они могут и должны быть тщательно проверены с использованием соответствующей методологии.Если прогнозы, которые вы делаете в результате вывода определенных последствий из вашей гипотезы, не оказываются верными, вы отклоняете или изменяете свою гипотезу. Если прогнозы оказываются верными, значит, ваша гипотеза подтверждена и может оставаться в силе до тех пор, пока какой-либо дополнительный тест не покажет, что она неверна. Как только вы придете к своей гипотезе, которая является продуктом вашего воображения, вы переходите к строго логическому и строгому процессу, основанному на дедуктивном аргументе — отсюда и термин «гипотетико-дедуктивный».

F — Ожидаемые результаты до сбора данных

So don & rsq

Простота в философии науки

Мнение о том, что простота является достоинством научных теорий и что, при прочих равных, более простые теории следует предпочесть более сложным, широко пропагандировалось в истории науки и философии, и оно остается широко распространенным среди современных ученых и философов. науки. Его часто называют «бритвой Оккама».Утверждается, что простота должна быть одним из ключевых критериев для оценки и выбора между конкурирующими теориями, наряду с такими критериями, как согласованность с данными и согласованность с принятыми фоновыми теориями. Простота в этом смысле часто понимается онтологически , , в терминах того, насколько простая теория представляет природу как бытие — например, можно сказать, что одна теория проще другой, если она постулирует существование меньшего количества сущностей, причин или процессы в природе, чтобы учесть эмпирические данные.Однако простоту также можно понять с точки зрения различных особенностей того, как теории объясняют природу — например, можно сказать, что одна теория проще другой, если она содержит меньше настраиваемых параметров, если она требует меньше посторонних предположений или если он дает более унифицированное объяснение данных.

Считается, что предпочтение более простых теорий сыграло центральную роль во многих важных эпизодах истории науки. Соображения простоты также считаются неотъемлемой частью многих стандартных методов, которые ученые используют для вывода гипотез на основе эмпирических данных, наиболее распространенной иллюстрацией этого является практика подбора кривой.Действительно, некоторые философы утверждали, что систематический уклон в сторону более простых теорий и гипотез является фундаментальным компонентом индуктивного мышления в целом.

Однако, хотя правомерность выбора между соперничающими научными теориями на основании простоты часто принимается как должное или рассматривается как самоочевидная, такая практика поднимает ряд очень сложных философских проблем. Общую озабоченность вызывает то, что понятия простоты кажутся расплывчатыми, а суждения об относительной простоте отдельных теорий кажутся безнадежно субъективными.Таким образом, одна из проблем состоит в том, чтобы более точно объяснить, что такое, чтобы теории были проще других, и как можно объективно измерить относительную простоту теорий, если это вообще возможно. Кроме того, даже если мы сможем более четко понять, что такое простота и как ее следует измерять, остается проблема объяснения, какое оправдание, если таковое имеется, может быть предоставлено для выбора между конкурирующими научными теориями на основании простоты. Например, есть ли у нас основания полагать, что более простые теории с большей вероятностью будут правдой?

Эта статья представляет собой обзор дискуссии о простоте в философии науки.Раздел 1 иллюстрирует предполагаемую роль соображений простоты в научной методологии, выделяя некоторые общие взгляды ученых на этот вопрос, различные формулировки бритвы Оккама и некоторые часто приводимые примеры простоты в истории и современной научной практике. В разделе 2 подчеркивается более широкое значение философских проблем, связанных с простотой, в центральных противоречиях философии науки и эпистемологии. В разделе 3 описаны проблемы, с которыми сталкивается проект, связанный с попыткой точно определить и измерить теоретическую простоту, а также дан обзор основных показателей простоты и сложности, присутствующих в настоящее время на рынке.Наконец, в разделе 4 дается обзор большого разнообразия попыток оправдать практику выбора между конкурирующими теориями на основании простоты.

Содержание

1. Роль простоты в науке
   1. Бритва Оккама
   2. Примеры предпочтений простоты в действии в истории науки
      1. Аргумент Ньютона в пользу всемирного тяготения
      2. Другие примеры
   3. Простота и индуктивный вывод
   4. Простота в статистике и анализе данных
2. Более широкое философское значение вопросов, связанных с простотой
3. Определение и измерение простоты
   1. Синтаксические меры
   2. Мера Гудмана
   3. Простота как проверяемость
   4. Мера Собера
   5. Мера Тагарда
   6. Теоретико-информационные меры
   7. Является ли простота единой концепцией?
4. Обоснование предпочтений для более простых теорий
   1. Простота как показатель истины
      1. Природа проста
      2. Метаиндуктивные предложения
      3. Байесовские предложения
      4. Простота как фундаментальный априорный принцип
   2. Альтернативные обоснования
      1. Опровержимость
      2. Простота как объяснительное достоинство
      3. Точность прогнозирования
      4. Эффективность поиска истины
   3. Дефляционные подходы
5. Заключение
6. Ссылки и дополнительная информация

1.Роль простоты в науке

Есть много способов, с помощью которых простота может рассматриваться как желательная черта научных теорий. Более простые теории часто называют более «красивыми» или «элегантными», чем их оппоненты; они также могут быть проще для понимания и работы. Однако, по мнению многих ученых и философов, простота — это не то, на что можно просто надеяться в теориях; и это не то, к чему мы должны стремиться только после того, как мы уже выбрали теорию, которая, по нашему мнению, находится на правильном пути (например, пытаясь найти более простую формулировку принятой теории).Скорее, утверждение состоит в том, что простота должна быть одним из ключевых критериев, который мы используем для оценки того, какая из множества конкурирующих теорий на самом деле является лучшей с учетом имеющихся свидетельств: при прочих равных условиях простейшая теория согласована. с данными — лучший.

Этот вид имеет долгую и славную историю. Хотя сейчас он чаще всего ассоциируется с философом 14 ^-го -го века, Уильямом Оккамским (также пишется «Оккам»), чье имя связано со знаменитой методологической максимой, известной как «бритва Оккама», которая часто интерпретируется как побуждающая нас чтобы предпочесть простейшую теорию, совместимую с имеющимися свидетельствами, ее можно проследить, по крайней мере, еще со времен Аристотеля.В своей работе Posterior Analytics Аристотель утверждал, что в природе ничего не делается напрасно и нет ничего лишнего, поэтому наши теории природы должны быть как можно более простыми. Несколько столетий спустя, в начале современной научной революции, Галилей придерживался аналогичной точки зрения, считая, что «[сущность] не умножает вещи без необходимости; что она использует самые легкие и простые средства для создания своих эффектов »(Галилей, 1962, стр. 396). Точно так же в начале третьей книги Principia Исаак Ньютон включил следующий принцип в число своих «правил изучения естественной философии»:

• Не следует признавать больше причин природных явлений, чем они являются истинными и достаточными для объяснения их явлений.
  Как говорят философы: Природа ничего не делает напрасно, и больше причин напрасно, когда меньше будет достаточно. Ибо Природа проста и не допускает излишних дел. (Ньютон, 1999, с. 794 [выделено в оригинале]).

В 20 ^-ом веке Альберт Эйнштейн утверждал, что «наш опыт до сих пор оправдывает нашу веру в то, что природа является реализацией простейших мыслимых математических идей» (Эйнштейн, 1954, с. 274). Совсем недавно выдающийся физик Стивен Вайнберг заявил, что он и его коллеги-физики «требуют простоты и жесткости в наших принципах, прежде чем мы захотим принять их всерьез» (Weinberg, 1993, p. 148-9), в то время как экономист, лауреат Нобелевской премии Джон Харшаньи заявил, что «[при прочих равных условиях, более простая теория будет предпочтительнее менее простой теории» (цитируется по McAlleer, 2001, стр. 296).

Следует, однако, отметить, что не все ученые согласны с тем, что простоту следует рассматривать как законный критерий для выбора теории. Известный биолог Фрэнсис Крик однажды пожаловался: «Хотя бритва Оккама — полезный инструмент в физике, она может быть очень опасным инструментом в биологии. Таким образом, очень опрометчиво использовать простоту и элегантность в качестве ориентира в биологических исследованиях »(Crick, 1988, стр. 138). Точно так же вот группа ученых-геологов, пишущих в Science :

.

• Многие ученые принимают и применяют [бритву Оккама] в своей работе, хотя это полностью метафизическое предположение.Существует скудное эмпирическое свидетельство того, что мир на самом деле прост или что простые рассказы более вероятны, чем сложные. Наша приверженность простоте в значительной степени унаследована от теологии 17 века. (Орескес и др., 1994, примечание 25)

Следовательно, хотя очень многие ученые утверждают, что конкурирующие теории следует оценивать на основе простоты, другие гораздо более скептически относятся к этой идее. Во многом этот скептицизм проистекает из подозрения, что убедительность критерия простоты зависит от предположения, что природа проста (что неудивительно, учитывая то, как многие ученые защищали такой критерий) и что у нас нет веских оснований делать такое предположение.Крик, например, казалось, считал, что такое предположение не имеет смысла в биологии, учитывая очевидную сложность биологического мира. Напротив, некоторые сторонники простоты утверждали, что предпочтение простых теорий не обязательно должно предполагать простой мир — например, даже если природа явно сложна в онтологическом смысле, мы все равно должны предпочесть сравнительно простые объяснения сложности природы. Орескес и другие также подчеркивают, что принципы простоты таких ученых, как Галилей и Ньютон, явно уходят корнями в особый вид естественного богословия, согласно которому простая и элегантная Вселенная является необходимым следствием милосердия Бога.Сегодня гораздо меньше энтузиазма по поводу обоснования научных методов в теологии (предполагаемая связь между милосердием Бога и простотой творения в любом случае богословски спорна). Другой распространенный источник скептицизма — очевидная расплывчатость понятия простоты и подозрение, что суждениям ученых об относительной простоте теорий не хватает принципиальной и объективной основы.

Тем не менее, не вызывает сомнений популярность идеи о том, что простота должна использоваться в качестве критерия для выбора и оценки теории.Кажется, что это явно укоренилось во многих научных методах, например, в стандартных статистических методах анализа данных (раздел 1d). Он также распространился далеко за пределы философии и естественных наук. В недавнем выпуске Бюллетеня правоохранительных органов ФБР , например, содержался совет, что «[u] к сожалению, многие люди воспринимают преступные действия как более сложные, чем они есть на самом деле … наименее сложное объяснение события обычно является правильным. »(Ротвелл, 2006, стр. 24).

а.Бритва Оккама

Многие ученые и философы придерживаются методологического принципа, известного как «бритва Оккама». Этот принцип сформулирован по-разному. В начале 21, ^и века, это обычно просто приравнивается к общей максиме, согласно которой более простые теории «лучше», чем более сложные, при прочих равных условиях. Исторически, однако, было более распространено формулировать бритву Оккама как более конкретный тип принципа простоты, часто называемый «принципом экономии».Поддержал ли сам Уильям Оккам какие-либо из множества методологических максим, приписываемых ему, является предметом некоторых разногласий (см. Thorburn, 1918; запись о Вильгельме Оккама), поскольку Оккам никогда прямо не ссылался на методологический принцип. что он называл свою «бритву». Однако стандарт формулировки принципа бережливости — который кажется достаточно близким к тому принципу, который, вероятно, поддержал бы сам Оккам, — это максима «сущности не должны преумножаться сверх необходимости».Сформулированный таким образом принцип онтологический , поскольку он связан с экономией в отношении сущностей , существование которых постулирует теории, пытаясь объяснить эмпирические данные. «Сущность» в этом контексте обычно понимается широко, относясь не только к объектам (например, атомам и частицам), но и к другим видам природных явлений, которые теория может включать в свою онтологию, таким как причины, процессы, свойства и т. д. Другие, более общие формулировки «Бритвы Оккама» не являются исключительно онтологическими и могут также ссылаться на различные структурные особенности того, как теории объясняют природу, например, на единство их объяснений.Остальная часть этого раздела будет посвящена более традиционной онтологической интерпретации.

Важно понимать, что принцип «сущности не должны преумножаться сверх необходимости» можно интерпретировать по крайней мере двумя разными способами. Один из способов его прочтения — это то, что мы можем назвать принципом противодействия избыточности (Barnes, 2000). Этот принцип требует устранения онтологических постулатов из теорий, которые являются объяснительно избыточными . Предположим, например, что есть две теории, T1 и T2, которые обе стремятся объяснить один и тот же набор эмпирических данных D.Предположим также, что T1 и T2 идентичны в терминах позиционируемых сущностей, за исключением того факта, что T2 влечет за собой дополнительную позицию, b , которая не является частью T1. Итак, допустим, что T1 позиционирует a , а T2 позиционирует a + b . Интуитивно T2 — более сложная теория, чем T1, потому что она предполагает больше вещей. Теперь предположим, что обе теории обеспечивают одинаково полное объяснение D в том смысле, что нет никаких особенностей D, которые две теории не могли бы объяснить.В этой ситуации принцип анти-избыточности предписывает нам предпочесть более простую теорию T1 более сложной теории T2. Причина этого в том, что T2 содержит объяснительно избыточную позицию, b , которая не выполняет никакой пояснительной работы в теории по отношению к D. Мы знаем это, потому что T1, который утверждает, что a сам по себе обеспечивает столь же адекватное объяснение D как Т2. Следовательно, мы можем сделать вывод, что только постулирования как достаточно, чтобы получить всю объяснительную способность, предлагаемую T2 в отношении D; добавление b ничего не делает для улучшения способности T2 учитывать данные.

Этот вид принципа анти-избыточности лежит в основе одной важной интерпретации «сущностей не следует умножать сверх необходимости»: как принципа, который предлагает нам избавиться от излишних компонентов теорий. Здесь онтологический постулат является излишним по отношению к данной теории, T, поскольку он не делает ничего для улучшения способности T объяснять явления, подлежащие объяснению. Вот как Джон Стюарт Милль понимал бритву Оккама (Mill, 1867, стр. 526). Милль также указал на правдоподобное оправдание принципа противодействия избыточности: избыточные по объяснению постулаты — те, которые не влияют на способность теории объяснять данные, — также являются постулатами, которые не получают доказательной поддержки из данных.Это потому, что вполне вероятно, что теоретические объекты подтверждаются эмпирическими данными только в той степени, в которой они могут помочь нам объяснить, почему данные принимают ту форму, которую они принимают. Если теоретический объект не может способствовать достижению этой цели, то данные не могут подтвердить существование этого объекта. Если у нас нет другой независимой причины постулировать существование этой сущности, то у нас нет оснований для включения этой сущности в нашу теоретическую онтологию.

Другое обоснование принципа анти-избыточности — вероятностное.Обратите внимание, что T2 — это , логически более сильная теория , чем T1: T2 говорит, что существуют a и b , а T1 говорит, что существует только a . Следствием аксиом вероятности является то, что логически более сильная теория всегда менее вероятна, чем логически более слабая теория, таким образом, пока вероятность существования a и вероятность существования b не зависят друг от друга, вероятность существования a больше нуля, а вероятность существования b меньше 1, мы можем утверждать, что Pr (существует a )> Pr (существует a & b существует), где Pr ( a существует & b существует ) = Pr ( a существует) * Pr ( b существует).В соответствии с этим рассуждением, мы должны рассматривать утверждения T1 как более априори вероятные, чем утверждения T2, и это причина предпочесть его. Однако одно возражение против этого вероятностного обоснования принципа анти-избыточности состоит в том, что он не полностью объясняет, почему мы не любим теории, которые постулируют объяснительно избыточные сущности: на самом деле это невозможно, потому что они являются логически более сильными теориями; скорее это потому, что они постулируют сущности, которые не подтверждаются свидетельствами .

Когда принцип бережливости читается как принцип борьбы с избыточностью, он кажется относительно бесспорным. Однако важно признать, что подавляющее большинство случаев, когда принцип экономии применяется (или рассматривается как применимый) в науке, нельзя интерпретировать только в терминах принципа противодействия избыточности. Это потому, что фраза «сущности не должны умножаться сверх необходимости» обычно читается как то, что мы можем назвать принципом анти-количества : теории, которые постулируют меньшее количество вещей (при прочих равных), предпочтительнее теорий, которые больше вещей, независимо от того, играет ли релевантные постулаты какую-либо истинную объясняющую роль в соответствующих теориях (Barnes, 2000).Это гораздо более сильное утверждение, чем утверждение, что мы должны удалить излишние сущности с объяснительной точки зрения. Доказательное обоснование только что описанного принципа анти-избыточности не может быть использовано для мотивации принципа анти-количества, поскольку аргументация, лежащая в основе этого оправдания, допускает, что мы можем постулировать столько вещей, сколько захотим, при условии, что все отдельные постулаты Разъяснительная работа в рамках теории. Он просто говорит нам избавиться от теоретической онтологии, которая с точки зрения данной теории является объяснительно избыточной.Это не говорит нам о том, что теории, которые постулируют меньше вещей при учете данных, лучше, чем теории, которые постулируют больше вещей, то есть что более редкие онтологии лучше, чем более богатые.

Еще один важный момент, связанный с принципом анти-избыточности, состоит в том, что он не дает нам оснований утверждать несуществование избыточного положения. Отсутствие доказательств не является (само по себе) доказательством отсутствия . Следовательно, эту версию бритвы Оккама иногда также называют бритвой «агностика», а не «атеистической» бритвой, поскольку она только мотивирует нас быть агностиком в отношении онтологии срезанной бритвы (Sober, 1981).Похоже, что в большинстве случаев, когда в науке апеллируют к бритве Оккама, она предназначена для поддержки атеистических выводов — соответствующие сущности не просто вырезаются из нашей теоретической онтологии, их существование также отрицается. Следовательно, если мы хотим объяснить, почему такое предпочтение оправдано, нам нужно искать другое оправдание. Что касается вероятностного обоснования принципа противодействия избыточности, описанного выше, важно отметить, что это не аксиома вероятности, что Pr ( a существует & b не существует)> Pr ( a существует и существует ).

г. Примеры предпочтений простоты в действии в истории науки

Широко распространено мнение, что в истории науки было множество эпизодов, когда определенные научные теории защищались конкретными учеными и / или получали предпочтение более широкого научного сообщества в меньшей степени по непосредственно эмпирическим причинам (например, некоторые убедительные экспериментальные данные ), чем из-за их относительной простоты по сравнению с конкурирующими теориями. Следовательно, история науки используется для демонстрации важности соображений простоты в том, как ученые защищают, оценивают теории и выбирают между ними.Ярким примером является аргумент Исаака Ньютона в пользу всемирного тяготения.

и. Аргумент Ньютона в пользу всемирного тяготения

В начале третьей книги «Принципов » с подзаголовком «Система мира» Исаак Ньютон описал четыре «правила изучения естественной философии»:

• Правило 1 Не следует признавать больше причин природных явлений, чем они являются истинными и достаточными для объяснения их явлений .
• Как говорят философы: Природа ничего не делает напрасно, и больше причин напрасно, когда меньшего будет достаточно.Ибо Природа проста и не допускает излишних дел.
• Правило 2 Следовательно, причины, относящиеся к естественным эффектам одного и того же вида, должны быть, насколько это возможно, одинаковыми .
• Правило 3 Те качества тел, которые не могут быть предназначены и переданы [т. Е. Качества, которые нельзя увеличивать или уменьшать] и которые принадлежат всем телам, на которых можно проводить эксперименты, должны приниматься как качества всех тел в универсальном смысле .
• Ибо качества тел можно узнать только путем экспериментов; и поэтому качества, которые повсеместно совпадают с экспериментами, должны рассматриваться как универсальные качества … Безусловно, идеальные фантазии не следует безрассудно выдумывать против свидетельств экспериментов, и мы не должны отходить от аналогии с природой, поскольку природа всегда проста и всегда созвучна сама…
• Правило 4 В экспериментальной философии предложения, полученные из явлений путем индукции, следует рассматривать либо точно, либо почти истинными, несмотря на любые противоположные гипотезы, до тех пор, пока другие явления не сделают такие утверждения более точными или подверженными исключениям .
• Это правило должно соблюдаться, чтобы аргументы, основанные на индукции, не могли быть аннулированы гипотезами. (Ньютон, 1999, с. 794-796).

Здесь мы видим, как Ньютон явно помещает простоту в основу своей концепции научного метода. Правило 1, разновидность бритвы Оккама, которое, несмотря на использование слова «лишний», обычно читалось как принцип против количества, а не как принцип против избытка (см. Раздел 1a), следует непосредственно из предположение, что природа проста, что, в свою очередь, приводит к возникновению правил 2 и 3, обоих принципов индуктивного обобщения (вывести аналогичные причины для аналогичных эффектов и предположить универсальными для всех тел те свойства, которые обнаруживаются во всех наблюдаемых телах) .Эти правила играют решающую роль в дальнейшем, центральным элементом которых является аргумент в пользу всемирной гравитации .

Изложив эти правила метода, Ньютон описал несколько «явлений» — что на самом деле является эмпирическим обобщением, полученным из астрономических наблюдений, о движении планет и их спутников, включая Луну. Из этих явлений и правил метода он затем «вывел» несколько общих теоретических положений. В предложениях 1, 2 и 3 утверждается, что спутники Юпитера, первичные планеты и Луна притягиваются к центрам Юпитера, Солнца и Земли соответственно силами, удерживающими их на своих орбитах (не позволяющими им следовать за линейный путь в направлении их движения в любой момент времени).Также утверждается, что эти силы изменяются обратно пропорционально квадрату расстояния орбитального тела (например, Марса) от центра тела, вокруг которого оно вращается (например, Солнца). Эти предположения вытекают из явлений, включая тот факт, что можно показать, что соответствующие орбиты (приблизительно) подчиняются закону площадей Кеплера и гармоническому закону, а также законам движения, разработанным в книге 1 Принципов . Затем Ньютон утверждал предложение 4: «Луна тяготеет к Земле и силой тяжести всегда отклоняется от прямолинейного движения и удерживается на своей орбите» (стр. 802).Другими словами, именно сила тяжести удерживает Луну на орбите вокруг Земли. Ньютон явно использовал правила 1 и 2 в аргументации этого утверждения (так называемый «лунный тест»). Во-первых, астрономические наблюдения показали, насколько быстро Луна приближается к Земле. Затем Ньютон смог вычислить, каким было бы ускорение Луны у поверхности Земли, если бы она упала на землю. Это оказалось равным ускорению падающих тел, наблюдаемых в экспериментах, проводимых на Земле.Поскольку именно сила гравитации заставляет тела на Земле падать (Ньютон предполагал, что его читатели знакомы с «гравитацией» в этом смысле), и поскольку и гравитация, и сила, действующая на Луну, «направлены к центру Земли. и похожи друг на друга и равны », Ньютон утверждал, что« они будут (по правилам 1 и 2) иметь одну и ту же причину »(p805). Следовательно, силы, действующие на падающие тела на Земле и удерживающие Луну на ее орбите, одинаковы: гравитация. Учитывая это, теперь можно утверждать, что сила тяжести, действующая на земные тела, подчиняется закону обратных квадратов.Подобным же применением правил 1, 2 и 4 Ньютон пришел к утверждению, что именно гравитация удерживает планеты на их орбитах вокруг Солнца и спутников Юпитера и Сатурна на их орбитах, поскольку эти силы также направлены по направлению к центрам Солнца, Юпитера и Сатурна, и проявляют свойства, аналогичные силе тяжести на Земле, например, то, что они подчиняются закону обратных квадратов. Поэтому считалось, что сила тяжести действует на все планеты универсально. Пройдя еще несколько шагов, Ньютон в конечном итоге смог добраться до принципа всемирного тяготения: гравитация — это сила взаимного притяжения, которая действует на любые два тела и описывается законом обратных квадратов, который гласит, что каждое тело притягивает другой — с силой равной величины, которая пропорциональна произведению масс двух тел и обратно пропорциональна квадрату расстояния между ними.Отсюда Ньютон смог определить массы и плотности Солнца, Юпитера, Сатурна и Земли и предложить новое объяснение морских приливов и отливов, тем самым продемонстрировав замечательную объяснительную силу этой новой физики.

Аргумент Ньютона был предметом многочисленных споров среди историков и философов науки (для дальнейшего обсуждения различных споров, связанных с его структурой и точностью его предпосылок, см. Glymour, 1980; Cohen, 1999; Harper, 2002).Однако одна вещь, которая кажется очевидной, заключается в том, что его выводы никоим образом не навязываются нам простыми выводами из явлений, даже в сочетании с математическими теоремами и общей теорией движения, изложенными в книге 1 Принципов . Никакие эксперименты или математические выводы из этих явлений не показали, что именно гравитация является общей причиной падения тел на Землю, орбиты Луны, планет и их спутников, не говоря уже о том, что гравитация — это сила взаимного притяжения, действующая на все тела вообще.Скорее, аргумент Ньютона, по-видимому, сводится к утверждению, что если бы гравитация действительно имела свойства, приписываемые ей принципом всемирного тяготения, она могла бы дать общее причинное объяснение для всех явлений, и его правила метода говорят нам: вывести общие причины везде, где мы можем. Следовательно, правила, которые, в свою очередь, основаны на предпочтении простоты, играют решающую роль в переходе нас от явлений к универсальному тяготению (дальнейшее обсуждение очевидной связи между простотой и рассуждением по общей причине см. В Sober, 1988).Таким образом, аргумент Ньютона в пользу всемирного тяготения можно рассматривать как аргумент предположительно простейшего объяснения эмпирических наблюдений.

ii. Другие примеры

В литературе цитировалось множество других предполагаемых примеров использования соображений простоты в истории науки:

• Один из наиболее часто упоминаемых аргументов Коперника в пользу гелиоцентрической теории движения планет. Коперник делал особый акцент на сравнительной «простоте» и «гармонии» представленного его теорией описания движения планет по сравнению с конкурирующей геоцентрической теорией, полученной из работ Птолемея.Этот аргумент, похоже, имел большой вес для преемников Коперника, включая Ретикуса, Галилея и Кеплера, которые все подчеркивали простоту как главную мотивацию гелиоцентризма. Философы предложили различные реконструкции аргумента Коперника (см., Например, Glymour, 1980; Rosencrantz, 1983; Forster and Sober, 1994; Myrvold, 2003; Martens, 2009). Однако историки науки задаются вопросом, в какой степени простота могла сыграть подлинную, а не чисто риторическую роль в этом эпизоде.Например, утверждалось, что нет ясного смысла, в котором система Коперника была на самом деле проще, чем система Птолемея, и что геоцентрические системы, такие как система Тихроника, могли быть построены, которые были бы по крайней мере такими же простыми, как система Коперника (для обсуждения , см. Kuhn, 1957; Palter, 1970; Cohen, 1985; Gingerich, 1993; Martens, 2009).
• Широко утверждалось, что простота сыграла ключевую роль в развитии теорий Эйнштейна, теории специальной и общей теории относительности и в раннем принятии теорий Эйнштейна научным сообществом (см., Например, Hesse, 1974; Holton, 1974 ; Schaffner, 1974; Sober, 1981; Pais, 1982; Norton, 2000).
• Thagard (1988) утверждает, что соображения простоты сыграли важную роль в доводах Лавуазье против существования флогистона и в пользу кислородной теории горения.
• Карлсон (1966) описывает несколько эпизодов в истории генетики, в которых, казалось, преобладали соображения простоты.
• Нолан (1997) утверждает, что предпочтение онтологической экономности сыграло важную роль в открытии нейтрино и в выдвижении гипотезы Авогадро.
• Бейкер (2007) утверждает, что онтологическая экономия была ключевым вопросом в дискуссиях о конкурирующих диспергаторских и экстенсионистских биогеографических теориях в конце 19-го ^-го -го и начале 20-го ^-го века.

Хотя ученые и философы часто утверждают, что соображения простоты сыграли значительную роль в истории науки, важно отметить, что некоторые скептики утверждали, что реальная историческая важность соображений простоты была переоценена ( например, Bunge, 1961; Lakatos and Zahar, 1978).Такие скептики оспаривают утверждение, что мы можем объяснить основу для этих и других эпизодов изменения теории, только соотнося роль простоты, утверждая, что другие соображения действительно имеют больший вес. Вдобавок утверждалось, что во многих случаях то, что на первый взгляд кажется апелляцией к относительной простоте теорий, на самом деле было скрытым апелляциям к какой-то другой теоретической добродетели (например, Boyd, 1990; Sober, 1994; Нортон, 2003; Фитцпатрик, 2009). Следовательно, для любого предполагаемого примера простоты в действии в истории науки важно рассмотреть, не лучше ли реконструировать соответствующие аргументы в других терминах (такой «дефляционный» взгляд на простоту будет обсуждаться далее в разделе 4c).

г. Простота и индуктивный вывод

Многие философы пришли к выводу, что соображения простоты проявляются не только в том, как ученые оценивают и выбирают между развитыми научными теориями, но и в механике создания гораздо более основных индуктивных выводов на основе эмпирических данных. Стандартная иллюстрация этого в современной литературе — это подгонка кривой. Предположим, что у нас есть серия наблюдений за значениями переменной y при заданных значениях другой переменной x .Это дает нам ряд точек данных, как показано на рисунке 1.

Учитывая эти данные, какую основную взаимосвязь мы должны установить между x и y , чтобы мы могли предсказать будущие пары значений x — y ? Стандартная практика заключается не в выборе неровной кривой, которая аккуратно проходит через все точки данных, а в выборе гладкой кривой — предпочтительно прямой линии, такой как h2, — которая проходит близко к данным. Но зачем мы это делаем? Частично ответ исходит из того факта, что если данные в некоторой степени загрязнены ошибкой измерения (например, из-за ошибок при сборе данных) или «шумом», вызванным воздействием неконтролируемых факторов, тогда любая кривая, которая идеально соответствует данным скорее всего будет ложным.Однако это не объясняет нашего предпочтения такой кривой, как h2, по сравнению с бесконечным числом других кривых, например h3, которые также проходят близко к данным. Именно здесь простота рассматривается как играющая жизненно важную, хотя часто неявную роль в том, как мы делаем вывод гипотез на основе эмпирических данных: h2 постулирует «более простую» связь между x и y , чем h3 — следовательно, это для простоты мы склонны делать гипотезы вроде h2.

Практика подбора кривой была предпринята, чтобы показать, что — осознаем мы это или нет — у людей есть фундаментальная когнитивная предвзятость в отношении простых гипотез.Независимо от того, выбираем ли мы между конкурирующими научными теориями или делаем более простые обобщения на основе нашего опыта, мы всегда склонны делать простейшие гипотезы, согласующиеся с нашими наблюдениями. Более того, это предубеждение считается необходимым для того, чтобы мы могли выбирать уникальные гипотезы из потенциально безграничного числа гипотез, согласующихся с любым конечным количеством опыта.

Мнение о том, что простота часто может играть неявную роль в эмпирических рассуждениях, возможно, восходит к описанию перечислительной индукции Дэвидом Юмом в контексте его формулировки знаменитой проблемы индукции.Юм предположил, что молчаливое допущение единообразия природы укоренилось в нашей психологии. Таким образом, мы естественным образом приходим к выводу, что все вороны имеют черные перья, исходя из того факта, что все ранее наблюдаемые вороны имеют черные перья, потому что мы молчаливо предполагаем, что мир в целом однороден по своим свойствам. Это было воспринято как своего рода предположение о простоте: проще предположить то же самое.

Фундаментальная связь между простотой и индуктивным рассуждением была сохранена во многих более поздних описательных описаниях индуктивного вывода.Например, Ханс Райхенбах (1949) описал индукцию как приложение того, что он назвал «прямым правилом», моделируя все индуктивные выводы на основе аппроксимации кривой. Кроме того, сторонники модели «Вывод наилучшего объяснения», которые считают, что многие индуктивные выводы лучше всего понимать как выводы из гипотезы, которая, если бы она верна, обеспечила лучшее объяснение для наших наблюдений, обычно утверждают, что простота — это один из критериев, который мы используем, чтобы определить, какая гипотеза является «лучшим» объяснением.

В последние годы предполагаемая роль простоты в нашей выводной психологии привлекает все большее внимание ученых-когнитивистов. Например, Ломброзо (2007) описывает эксперименты, которые, по ее утверждению, показывают, что участники используют относительную простоту конкурирующих объяснений (например, предполагает ли конкретный медицинский диагноз для набора симптомов допущение наличия одного или нескольких независимых состояний) в качестве ориентира. для оценки их вероятности, так что участникам требуется непропорционально большое количество противоречивых вероятностных доказательств, чтобы выбрать более сложное объяснение более простому.Соображения простоты также рассматриваются как центральные для процессов обучения во многих различных когнитивных областях, включая овладение языком и изучение категорий (например, Chater, 1999; Lu и другие, 2006).

г. Простота в статистике и анализе данных

Философы давно использовали пример аппроксимации кривой, чтобы проиллюстрировать (часто неявную) роль, которую играет соображение простоты в индуктивных рассуждениях на основе эмпирических данных. Однако отчасти из-за появления недорогих вычислительных мощностей и того факта, что ученым во многих дисциплинах приходится иметь дело со все более обширными и сложными массивами данных, в последние десятилетия произошла замечательная революция в методах, доступных ученым для анализ и интерпретация эмпирических данных (Gauch, 2006).Важно отметить, что в настоящее время существует множество формализованных процедур анализа данных, которые могут быть реализованы в компьютерном программном обеспечении — и которые широко используются в дисциплинах от инженерии до науки о сельскохозяйственных культурах и социологии, — которые содержат явную роль для некоторого понятия простоты. Литература по таким методам изобилует разговорами о «бритве Оккама», «факторах Оккама», «холме Оккама» (MacKay, 1992; Gauch, 2006), «окне Оккама» (Raftery and others, 1997) и так далее. Эта литература не только предоставляет важные иллюстрации того, какую роль простота играет в научной практике, но также может предложить идеи для философов, стремящихся понять основу этой роли.

В качестве иллюстрации рассмотрим стандартные процедуры для выбора модели , такие как информационный критерий Акаике (AIC), байесовский информационный критерий (BIC), минимальная длина сообщения (MML) и минимальная длина описания (MDL), а также многие другие ( для обсуждения см. Forster and Sober, 1994; Forster, 2001; Gauch, 2003; Dowe and others, 2007). Выбор модели — это вопрос выбора вида взаимосвязи, которая должна быть установлена ​​между набором переменных, с учетом выборки данных, с целью создания гипотез об истинных основополагающих отношениях, сохраняющихся в совокупности выводов и / или делать прогнозы относительно будущих данных.Этот вопрос возникает в простом примере аппроксимации кривой, рассмотренном выше — например, является ли истинная взаимосвязь между x и y линейной, параболической, квадратичной и т. Д. Это также возникает во многих других контекстах, таких как проблема вывода причинной связи, которая существует между эмпирическим эффектом и набором переменных. «Модели» в этом смысле — это семейства функций, например семейство линейных функций LIN: y = a + bx или семейство параболических функций PAR: y = a + bx + cx ² .Простота модели обычно объясняется количеством содержащихся в ней настраиваемых параметров (MML и MDL измеряют простоту моделей с точки зрения степени, в которой они обеспечивают компактное описание данных, но дают результаты, аналогичные подсчету регулируемые параметры). В этом отношении модель LIN проще, чем PAR, поскольку LIN содержит два настраиваемых параметра, а PAR — три. Следствием этого является то, что более сложная модель всегда сможет лучше соответствовать заданной выборке данных, чем более простая модель («подгонка» модели к данным включает использование данных для определения того, какие значения параметров в модели должно быть, учитывая эти данные, то есть определение наиболее подходящего члена семьи).Например, возвращаясь к сценарию аппроксимации кривой, представленному на рисунке 1, наиболее подходящая кривая в PAR гарантированно соответствует этому набору данных, по крайней мере, так же хорошо, как наиболее подходящий член более простой модели, LIN, и это верно. независимо от данных, поскольку линейные функции являются частными случаями парабол, где c = 0, поэтому любая кривая, которая является членом LIN, также является членом PAR.

Процедуры выбора моделей производят ранжирование всех рассматриваемых моделей в свете данных, что позволяет ученым выбирать между ними.Хотя они делают это по-разному, все AIC, BIC, MML и MDL реализуют процедуры выбора модели, которые накладывают штраф на сложность модели, так что более сложная модель должна будет значительно лучше соответствовать имеющейся выборке данных. чем более простой, чтобы он был оценен выше, чем более простая модель. Часто этот штраф тем больше, чем меньше выборка данных. Интересно — и вопреки предположениям некоторых философов — это, по-видимому, предполагает, что соображения простоты не только используются как решающий фактор между теориями, которые одинаково хорошо соответствуют данным: согласно литературе по выбору моделей, простота иногда превышает . к данным.Следовательно, простота должна вступать в игру не только при прочих равных условиях.

Как статистики, так и философы статистики активно обсуждают причины, лежащие в основе такого рода процедур выбора моделей (см., Например, статьи Zellner and others, 2001). Однако одна из причин для принятия во внимание простоты моделей проистекает из практической мудрости: когда в выборке данных есть ошибка или «шум», относительно простая модель, которая хуже соответствует выборке, часто будет более точной, если она сводится к прогнозированию дополнительных данных (например, будущих), чем более сложная модель, которая лучше соответствует выборке.Логика здесь заключается в том, что, поскольку более сложные модели более гибки в их способности соответствовать данным (поскольку они имеют больше настраиваемых параметров), они также имеют большую склонность быть введенными в заблуждение ошибками и шумом, и в этом случае они могут восстановить меньше данных. истинный основной «сигнал» в образце. Таким образом, ограничение сложности модели может способствовать большей точности прогнозирования. Эта идея отражена в том, что Гаух (2003, 2006) (вслед за Маккеем, 1992) называет «холмом Оккама». Слева от пика холма увеличение сложности модели повышает ее точность по отношению к данным дополнительной выборки, поскольку это восстанавливает большую часть сигнала в выборке.Однако после пика увеличение сложности фактически снижает точность предсказания, поскольку это приводит к чрезмерной подгонке к паразитному шуму в выборке. Таким образом, существует оптимальный компромисс (на пике холма Оккама) между простотой и соответствием выборочным данным, когда дело доходит до облегчения точного прогнозирования дополнительных выборочных данных. Действительно, этот компромисс является основной идеей AIC, разработка которой положила начало появлению огромной литературы по выбору моделей, и философы Малькольм Форстер и Эллиот Собер стремились использовать такие рассуждения, чтобы понять роль простоты в во многих областях науки (см. Раздел 4biii).

Одним из важных следствий этой очевидной связи между простотой модели и точностью прогнозирования является то, что интерпретация данных выборки с использованием относительно простых моделей может повысить эффективность экспериментов, позволяя ученым делать больше с меньшим объемом данных — например, ученые могут иметь возможность проводить дорогостоящие реже экспериментируйте, прежде чем они смогут делать относительно точные прогнозы о будущем. Gauch (2003, 2006) описывает несколько реальных примеров из растениеводства и других источников, где это повышение точности и эффективности за счет использования относительно простых моделей было задокументировано.

2. Более широкое философское значение вопросов, связанных с простотой

Предполагаемая роль простоты как в оценке конкурирующих научных теорий, так и в механике вывода гипотез на основе эмпирических данных, несомненно, поднимает ряд сложных философских вопросов. К ним относятся, но никоим образом не ограничиваются: (1) вопрос о том, что именно означает , чтобы сказать, что одна теория или гипотеза проще другой, и как относительная простота теорий должна быть измерена ; (2) вопрос о том, какое рациональное обоснование (если таковое имеется) может быть предоставлено для выбора между конкурирующими теориями на основании простоты; и (3) тесно связанный вопрос о том, какой вес соображения простоты должны нести в теоретическом выборе по сравнению с другими теоретическими достоинствами, особенно если их иногда приходится менять друг на друга.(Общие обзоры философской литературы по этим вопросам см. В Hesse, 1967; Sober, 2001a, 2001b). Прежде чем мы углубимся в то, как философы пытались ответить на эти вопросы, стоит отметить тесную связь между философскими проблемами, окружающими простоту, и многими из наиболее важных противоречий в философии науки и эпистемологии.

Во-первых, проблема простоты тесно связана с давними проблемами, связанными с природой и обоснованием индуктивного вывода.Некоторые философы фактически предложили идею о том, что более простые теории предпочтительнее менее простых в качестве предполагаемого решения проблемы индукции: это относительная простота гипотез, которую мы склонны делать из эмпирических наблюдений, которая предположительно обеспечивает обоснование. для этих умозаключений — таким образом, простота является основанием для наших индуктивных практик. Этот подход не так популярен, как когда-то, поскольку он используется для того, чтобы просто заменить проблему индукции столь же существенной проблемой обоснования предпочтений более простых теорий.В современной литературе более распространено мнение, что проблема индукции и проблема обоснования предпочтений более простых теорий тесно связаны или даже могут составлять одну и ту же проблему. Следовательно, решение второй проблемы существенно поможет решить первую.

В более общем плане, способность осмыслить предполагаемую роль простоты в научном рассуждении многими рассматривается как центральное желание любой адекватной философской теории научного метода.Например, влиятельная дискуссия Томаса Куна (1962) о важности эстетических предпочтений ученых — включая, помимо прочего, суждения о простоте — в научных революциях была центральной частью его аргументов в пользу принятия более богатой концепции научного метода и теории. изменения в науке, чем он обнаружил в доминирующих логических эмпирических взглядах того времени. Совсем недавно критики байесовского подхода к научным рассуждениям и подтверждению теорий, который считает, что здравое индуктивное рассуждение является рассуждением в соответствии с формальными принципами вероятности, заявили, что простота является важной особенностью научного рассуждения, ускользающей от байесовского анализа.Например, Форстер и Собер (1994) утверждают, что байесовские подходы к подгонке кривых и выбору моделей (такие как байесовский информационный критерий) сами по себе не могут получить байесовское обоснование, равно как и любой другой подход, основанный на предвзятости к более простым моделям. Таким образом, способность байесовского подхода осмыслить простоту выбора моделей и других аспектов научной практики рассматривается как центральная для оценки его перспектив (см., Например, Glymour, 1980; Forster and Sober, 1994; Forster, 1995; Kelly и Glymour, 2004; Howson, Urbach, 2006; Dowe и другие, 2007).

Дискуссии о легитимности простоты как критерия выбора теории также были тесно связаны с дебатами о научном реализме. Научные реалисты утверждают, что научные теории стремятся предложить буквально правдивое описание мира и что у нас есть веские основания полагать, что утверждения наших текущих лучших научных теорий хотя бы приблизительно верны, включая те утверждения, которые якобы касаются «ненаблюдаемости». природные явления, недоступные нашему прямому восприятию.Некоторые антиреалисты возражают, что можно сформулировать несовместимые альтернативы нашим лучшим текущим теориям, которые в такой же степени согласуются с любыми текущими данными, которые у нас есть, возможно, даже с любыми будущими данными, которые мы когда-либо собираем. Они утверждают, что мы никогда не можем быть оправданы в утверждении, что утверждения наших текущих лучших теорий, особенно те, которые касаются ненаблюдаемых, истинны или приблизительно верны. Стандартный ответ реалистов — подчеркнуть роль так называемых «теоретических достоинств» в выборе теории, среди которых обычно упоминается простота.Таким образом, утверждается, что мы исключаем эти альтернативные теории, поскольку они излишне сложны. Важно отметить, что для того, чтобы эта защита сработала, реалисты должны отстаивать идею о том, что мы не только вправе выбирать между соперничающими теориями по причине простоты, но и что простота может использоваться в качестве руководства к истине . Естественно, антиреалисты, особенно придерживающиеся эмпирических убеждений (например, van Fraassen, 1989), выражали глубокий скептицизм по поводу мнимой достоверности критерия простоты.

3. Определение и измерение простоты

Первая серьезная философская проблема, которая, кажется, возникает из представления о том, что простота играет роль в выборе теории и оценке, касается более детального определения того, что значит сказать, что одна теория проще другой, и как должна быть достигнута относительная простота теорий точно и объективно измерено. Были предприняты многочисленные попытки сформулировать определения и меры теоретической простоты, каждая из которых сталкивается с очень серьезными проблемами.Философы были не единственными, кто внес свой вклад в это дело. Например, за последние несколько десятилетий в математической теории информации был разработан ряд формальных мер простоты и сложности. В этом разделе представлен обзор некоторых из основных предложенных мер упрощения и проблем, с которыми они сталкиваются. Описанные здесь предложения обычно также связаны с конкретными предложениями о том, что оправдывает предпочтение более простых теорий. Однако обсуждение этих обоснований будет оставлено до раздела 4.

Для начала стоит задуматься над , почему , дающий точное определение и меру теоретической простоты, следует рассматривать как существенную философскую проблему. В конце концов, часто кажется, что когда кто-то сталкивается с набором конкурирующих теорий, призванных объяснить конкретный эмпирический феномен, становится очевидным, какая из них самая простая. Не всегда нужно точное определение или измерение определенного свойства, чтобы можно было сказать, проявляет ли что-то его в большей степени, чем что-то другое.Следовательно, можно было бы предположить, что если здесь есть философская проблема, то она представляет лишь очень незначительный интерес и определенно не имеет отношения к научной практике. Однако есть некоторые причины рассматривать это как существенную философскую проблему, которая также имеет некоторое практическое значение.

Во-первых, не всегда легко сказать, действительно ли одну теорию следует рассматривать как более простую, чем другую, и практикующие ученые нередко расходятся во мнениях относительно относительной простоты конкурирующих теорий.Хорошо известным историческим примером является разногласие между Галилеем и Кеплером относительно относительной простоты теории движения планет Коперника, согласно которой планеты движутся только по идеальным круговым орбитам с эпициклами, и теории Кеплера, согласно которой планеты движутся по кругу. эллиптические орбиты (см. Holton, 1974; McAllister, 1996). Галилей придерживался идеи, что совершенное круговое движение проще эллиптического. Напротив, Кеплер подчеркивал, что эллиптическая модель движения планет требует намного меньше орбит, чем круговая модель, и позволяет свести все движения планет к трем фундаментальным законам движения планет.Проблема здесь в том, что ученые, кажется, оценивают простоту теорий по ряду различных аспектов, которые могут противоречить друг другу. Следовательно, мы должны иметь дело с тем фактом, что теория может рассматриваться как более простая, чем конкурент в одном отношении, и более сложная в другом. Чтобы проиллюстрировать это далее, рассмотрим следующий список часто цитируемых способов, с помощью которых теории можно считать более простыми, чем другие:

• Количественная онтологическая экономия (или экономика) : постулирование меньшего числа независимых сущностей, процессов, причин или событий.

• Качественная онтологическая экономия (или экономика) : постулирование меньшего числа независимых видов или классов сущностей, процессов, причин или событий.

• Объяснение общей причины : объяснение явлений с точки зрения общих, а не отдельных причинных процессов.

• Симметрия : постулирование равенства между взаимодействующими системами и того, что законы, описывающие явления, выглядят одинаково с разных точек зрения.

• Однородность (или однородность) : постулирование меньшего числа изменений в данном явлении и утверждение, что отношения между явлениями неизменны.

• Объединение : объяснение более широкого и разнообразного круга явлений, которые в противном случае могли бы считаться требующими отдельных объяснений в рамках единой теории (теоретическая редукция обычно считается разновидностью объединения).

• Процессы нижнего уровня : когда виды процессов, которые могут быть предложены для объяснения явлений, входят в иерархию, постулируя процессы, которые идут ниже, а не выше в этой иерархии.

• Знакомство (или консервативность) : объяснение новых явлений с помощью минимальных новых теоретических механизмов, повторное использование существующих моделей объяснения.

• Недостаток вспомогательных предположений : использование меньшего количества посторонних предположений о мире.

• Недостаток настраиваемых параметров : содержит меньше независимых параметров, которые теория оставляет на усмотрение данных.

Как видно из этого списка, здесь большое разнообразие.Мы можем видеть, что теоретическая простота часто рассматривается в онтологических терминах (например, количественная и качественная экономия), но также иногда как структурная особенность теорий (например, унификация, недостаток регулируемых параметров), а некоторые из этих интуитивных типов простоты могут часто объединяться в теории — например, качественная экономия, по-видимому, часто сочетается с обращением к объяснениям общей причины, которые, в свою очередь, часто бывают связаны с объяснительной унификацией — также существуют значительные возможности для в отдельных случаях они указывают в разные стороны.Например, теория, которая является качественно экономной в результате постулирования меньшего количества различных типов сущностей, может быть количественно неэкономичной в результате постулирования большего количества сущностей определенного типа; в то время как требование объяснения в терминах процессов более низкого уровня, а не процессов более высокого уровня может противоречить требованию объяснения в терминах общих причин, стоящих за подобными явлениями, и так далее. Существуют также различные возможные способы оценки простоты теории относительно любого из этих интуитивных типов простоты.Например, теория может оказаться более скупой в количественном отношении, чем другая, если сосредоточиться на количестве независимых сущностей, которые она постулирует, но менее скупой, если сосредоточиться на числе вызываемых ею независимых причин. Следовательно, кажется, что если критерий простоты действительно применим на практике, нам нужен способ разрешить разногласия, которые могут возникнуть между учеными относительно относительной простоты конкурирующих теорий, а это требует более точного измерения простоты.

Во-вторых, как уже упоминалось, значительная часть скептицизма, выражаемого как философами, так и учеными по поводу практики выбора одной теории над другой на основании относительной простоты, проистекает из подозрения, что наши суждения о простоте не имеют принципиальной основы ( например, Ackerman, 1961; Bunge, 1961; Priest, 1976). Разногласия между учеными, а также множественность и возможности конфликта между интуитивными типами простоты внесли важный вклад в это подозрение, что привело к мнению, что для любых двух теорий, T1 и T2, существует некоторый способ оценить их простоту, так что T1 получается проще, чем Т2, и наоборот.Таким образом, кажется, что адекватная защита легитимности критерия простоты должна показать, что на самом деле существуют принципиальные способы определения того, когда одна теория действительно проще другой. Более того, поскольку существует проблема оправдания, которую необходимо решить, мы также должны четко понимать, что именно нам нужно для оправдания предпочтения.

а. Синтаксические меры

Одно из предложений состоит в том, что простоту теорий можно точно и объективно измерить с точки зрения того, насколько кратко они могут быть выражены.Например, естественный способ измерить простоту уравнения — просто подсчитать количество членов или параметров, которые оно содержит. Точно так же мы могли бы измерить простоту теории с точки зрения размера словаря — например, количества дополнительных логических терминов — необходимых для записи ее утверждений. Такие меры простоты часто называют синтаксическими показателями , поскольку они включают подсчет лингвистических элементов, необходимых для утверждения или описания теории.

Основная проблема, с которой сталкивается любая такая синтаксическая мера простоты, — это проблема отклонения языка . Мера простоты — это языковой вариант, если он дает разные результаты в зависимости от языка, который используется для представления сравниваемых теорий. Предположим, например, что мы измеряем простоту уравнения, подсчитывая количество нелогических членов, которые оно содержит. Это приведет к тому, что r = a будет проще, чем x ² + y ² = a ² .Однако это второе уравнение является простым преобразованием первого в декартовы координаты, где r ² = x ² + y ² , и, следовательно, логически эквивалентно. Интуитивное предложение по измерению простоты в контексте подгонки кривой, согласно которому гипотезы считаются более простыми, если они содержат меньше параметров, также является языковым вариантом в этом смысле. Сколько параметров содержит гипотеза, зависит от используемых шкал координат. Для любых двух неидентичных функций, F и G , существует некоторый способ преобразования шкалы координат таким образом, чтобы мы могли превратить F в линейную кривую и G в нелинейную кривую, наоборот.

Знаменитая «новая загадка индукции» Нельсона Гудмана (1983) позволяет нам сформулировать еще один пример проблемы языковой дисперсии. Предположим, что все ранее наблюдаемые изумруды были зелеными. Теперь рассмотрим следующие гипотезы о цветовых свойствах всей популяции изумрудов:

• h2: все изумруды зеленые

• h3: все изумруды, впервые обнаруженные до времени t , зеленые, а все изумруды, впервые обнаруженные после времени t , синие (где t — некоторое время в будущем)

Интуитивно h2 кажется более простой гипотезой, чем h3.Для начала это можно сформулировать с меньшим словарным запасом. h2 также, кажется, постулирует однородность свойств изумрудов, тогда как h3 постулирует неоднородность. Например, h3, кажется, предполагает, что существует некоторая связь между моментом первого наблюдения за изумрудом и его свойствами. Таким образом, его можно рассматривать как включающий дополнительный параметр времени. Но теперь рассмотрим придуманные Гудманом предикаты «grue» и «bleen». Они были определены по-разному, но давайте определим их здесь следующим образом: объект является черным, если он впервые наблюдается до момента времени t , а объект зеленый, или впервые наблюдается после t и объект является синий; объект становится бледным, если он впервые наблюдается до момента времени t , и объект синий, или если он впервые наблюдается после момента времени t , а объект зеленый.С помощью этих предикатов мы можем определить еще одно свойство, «grolor». Grue и bleen — это гролоры, так же как зеленый и синий цвета. Теперь, благодаря способу определения гролоров, предикаты цвета, такие как «зеленый» и «синий», также могут быть определены в терминах предикатов гролоров: объект становится зеленым, если он впервые наблюдается до времени t , и объект является черным, или впервые наблюдается через время t и объект побледнел; объект становится синим, если его впервые наблюдают до момента времени t , и объект бледен, или если объект впервые наблюдается после t , и объект является черным.Это означает, что утверждения, выраженные с помощью зеленого и синего цветов, также могут быть выражены с помощью синего и зеленого цветов. Итак, мы можем переписать h2 и h3 следующим образом:

• h2: все изумруды, впервые обнаруженные до времени t , являются серыми, а все изумруды, впервые обнаруженные после времени t , являются обесцвеченными (где t — некоторое время в будущем)

• h3: все изумруды серые

Напомним, что ранее мы считали h2 проще, чем h3.Однако, если мы сохраняем это суждение о простоте, мы не можем сказать, что h2 проще, чем h3, потому что его можно сформулировать с меньшим словарным запасом; мы также не можем сказать, что h2 предполагает большую однородность и, следовательно, проще, потому что не содержит параметра времени. Это связано с тем, что суждения о простоте, основанные на таких синтаксических особенностях, могут быть отменены простым переключением языка, используемого для представления гипотез, с языка цвета на язык grolor.

Подобные примеры были взяты, чтобы показать две вещи.Во-первых, никакая синтаксическая мера простоты не может быть достаточной для создания принципиального упорядочения простоты, поскольку все такие меры будут давать разные результаты в зависимости от используемого языка представления. Недостаточно просто указать, что мы должны оценивать простоту на одном языке, а не на другом, поскольку это не объясняет, почему простоту следует измерять таким образом. В частности, мы хотим знать, что выбранный нами язык точно отслеживает объективную независимую от языка простоту сравниваемых теорий.Следовательно, если синтаксическая мера простоты должна использоваться, скажем, для практических целей, она должна быть основана на более фундаментальной теории простоты. Во-вторых, правдоподобная мера простоты не может быть полностью нейтральной по отношению ко всем различным утверждениям о мире, которые теория делает или может быть истолкована как выдвигающая. Из-за соответствующих определений цветов и гролоров любая гипотеза, утверждающая единообразие свойств цвета, должна предполагать неоднородность свойств гролоров.Как подчеркивал Гудман, единообразие можно найти где угодно, если не наложено никаких ограничений на то, какие свойства следует принимать во внимание. Точно так же нельзя сказать, что теории проще, потому что они постулируют существование меньшего количества сущностей, причин и процессов, поскольку, используя манипуляции, подобные Гудману, тривиально показать, что теория может рассматриваться как постулирующая любое количество различных сущности, причины и процессы. Следовательно, необходимо наложить некоторые принципиальные ограничения на то, какие аспекты содержания теории должны приниматься во внимание, а какие не приниматься во внимание при измерении их относительной простоты.

г. Мера Гудмана

Согласно Нельсону Гудману, важным компонентом проблемы измерения простоты научных теорий является проблема измерения степени систематизации , которую теория навязывает миру, поскольку для Гудмана стремление к простоте означает поиск система. В серии статей 1940-х и 50-х годов Гудман (1943, 1955, 1958, 1959) попытался объяснить точную меру теоретической систематизации в терминах логических свойств набора понятий или экстралогических терминов, которые делают вверх по утверждениям теории.

Согласно Гудману, научные теории можно рассматривать как набор утверждений. Эти утверждения содержат различные внелогические термины, включая термины свойств, термины отношений и т. Д. Всем этим терминам могут быть присвоены предикатные символы. Следовательно, все утверждения теории могут быть выражены на языке первого порядка с использованием стандартных символических понятий. Например, «… это кислота» может стать «A ( x )», «… меньше ____» может стать «S ( x , y )» и т. Д.Затем Гудман утверждает, что мы можем измерить простоту системы предикатов, используемых в теории, с точки зрения их логических свойств, таких как их арность, рефлексивность, транзитивность, симметрия и т. Д. Детали носят в высшей степени технический характер, но, очень грубо, предложение Гудмана состоит в том, что система предикатов, которая может использоваться для выражения большего, более сложна, чем система предикатов, которая может использоваться для выражения меньшего. Например, одна из аксиом предложения Гудмана состоит в том, что если каждый набор предикатов соответствующего типа, K , всегда можно заменить набором предикатов другого типа, L , то K не будет более сложным. чем L .

Часть проекта Гудмана заключалась в том, чтобы избежать проблемы языковой вариативности. Мера Гудмана — это лингвистическая мера, поскольку она касается измерения простоты предикатной основы теории на языке первого порядка. Однако это не чисто синтаксическая мера, поскольку она не включает простой подсчет лингвистических элементов, таких как количество дополнительных логических предикатов. Скорее, это можно рассматривать как попытку измерить богатство концептуальной схемы: концептуальные схемы, которые можно использовать, чтобы сказать больше, более сложны, чем концептуальные схемы, которые могут использоваться, чтобы сказать меньше.Следовательно, теория может считаться более простой, если она требует менее выразительной системы понятий.

Гудман детально разработал свою аксиоматическую меру простоты. Однако сам Гудман рассматривал его только как меру одного особого типа простоты, поскольку он касается только логических свойств предикатов, используемых в теории. Например, он не принимает во внимание количество единиц

Научная теория — определение научной теории в The Free Dictionary

Фрай-Мак регулирует допустимость свидетельских показаний экспертов, содержащих новую научную теорию.Это более высокий стандарт, чем федеральный стандарт, установленный в федеральном судебном законодательстве, известный как стандарт Добера. В 1974 году, после первого открытия сложных органических молекул и полимерной пыли в межзвездном пространстве, они начали предполагать, что жизнь пришла на Землю из других мест. во вселенной, и с годами добавлялись новые доказательства, пока предположение не превратилось в серьезную научную теорию, которую можно было проверить или опровергнуть. мир наконец получил заслуживающую доверия научную теорию, которая бросила вызов идее о том, что вселенная возникла благодаря создатель.От изменения средней продолжительности жизни во всем мире и того, как астрономия обеспечивает более глубокое признание места человечества во Вселенной до того, как зародилась жизнь, — At Least Know This превращает основы научной теории в урок, который может усвоить каждый, и в урок, который приглашает и увлекателен. Он утверждает, что старые концепции отбрасываются, когда старая научная теория заменяется новой, точно так же, как вид теряет некоторые морфологические особенности, когда становится новым видом (Wray, 2011: 136).Однако, хотя научная политика многогранна, включая, среди прочего, политические, социальные, моральные и экономические аспекты, она в конечном итоге должна основываться на научной теории. А когда в приложениях технологий появляются серые зоны, научные исследования должны продолжаться для дальнейшего определения рисков. Что касается аргумента о консервативности, он предполагает, что математика консервативна в научном теоретизировании в следующих терминах, а именно: «математическая теория, в сочетании с любой номиналистической научной теорией не дает номиналистических последствий, которые не могли быть выведены только на основе номиналистической теории »(стр.Рик Браттин заявляет: «Если научная теория биологического происхождения преподается в ходе обучения, необходимо преподавать биологическую эволюцию и биологический разумный дизайн». Это также требует, чтобы «можно было преподавать другую научную теорию или теории происхождения». (Например, для Поппера 2 + 2 = 4 не является научной теорией, поскольку ее нельзя подтвердить с научной точки зрения.) Если теория слишком широка, она не поддаются фальсификации и, следовательно, ненаучны. Оба учителя, принявшие эти курсы, имели перерывы в обучении студентов разработке их продукта: (1) Учителя неадекватно понимают основную научную теорию предметов их проекта научной ярмарки; (2) Научная проверка — это не научность; (3) Проверять уже известные факты; и (4) не обращайте внимания на управляющую переменную.