|
1 См: S m а г t W. M. John Couch Adams and the Discovery et Neptune. — In: "Nature", 1946,158, p.-648—652. 57 лах), регулирующих искусные действия, которые я хотел <5ы назвать максимами. Максимы — это правила, искусное применение которых составляет часть области мастерства, в которой они формулируются как некие регулятивные принципы. Хорошие максимы игры в гольф или поэзии помогают нам глубже проникнуть в сущность гольфа или поэзии; они могут оказаться полезными даже для поэтов или игроков в гольф; но они сразу же становятся абсурдными, если мы попытаемся подменить ими мастерство игрока в гольф или искусство поэта. Тот, кто не обладает хорошим практическим знанием искусства, не сможет понять его максимы и тем более применить их. Мы извлекаем их из нашего понимания искусства, но сами по себе они не способны ни подменить, ни создать это понимание. Когда другой человек использует мои научные максимы, чтобы руководствоваться ими в своем индуктивном умозаключении, он может прийти к совершенно иным выводам. Именно благодаря этой своей очевидной неопределенности максимы могут, как я уже говорил, функционировать только в границах сферы личных суждений. Уж если мы вверяем себя воле личностного знания, мы должны также сризнать тот факт, что существуют правила, осмысленные только в рамках нашего собственного знания и действия, я что эти правила могут оказаться в высшей степени полезными в контексте наших действий. Вероятностные схемы Кейнса и его последователей, претендующие на описание процесса научного исследования, быть может, тоже обладают с этой точки зрения некоторой ценностью. 7. Градуирование уверенности Итак, когда я с уверенностью произношу гипотезу If, атот акт не может быть выражен безличным символом Р(Н1Е). Моя убежденность в эмпирическом суждении Я, основанная на данных Е, должна всегда изображаться в формуле 1~.Н/Е, где утвердительный знак заключает в себе определенную степень уверенности, которую я вклады-. ваю в Я на основе Е. Но мы не должны упускать из виду то обстоятельство, что мы способны численно выразить степень нашей убежденности в Н. Мы можем предпринять испытание Н на «нормальной популяции», то есть на такой совокупности, которая предположительно дает чисто случайные вариации определенного параметра, наблюдая некоторое число вы- 58 бранных из нее объектов. Их мы можем анализировать, например с целью установить разброс или стандартное отклонение (о) интересующего нас параметра в рамках данной популяции. Так мы получим ряд верхних границ значения о, каждое из которых характеризуется своей степенью вероятности. Начиная с трюизма о<оо, что соответствует уровню абсолютной достоверности, мы можем постепенно продвигаться к меньшим степеням уверенности, соответствующим все меньшей и меньшей верхней границе. Тогда мы можем выработать удобное компромиссное решение, установив такую верхнюю границу, которая будет соответствовать высокой степени достоверности, например с вероятностью 95%. — 40 —
|