Научные доказательства — это доказательства , которые служат либо для поддержки, либо для опровержения научной теории или гипотезы [1] , хотя ученые также используют доказательства и другими способами, например, при применении теорий к практическим проблемам. [2] Ожидается, что такие доказательства будут эмпирическими и поддающимися интерпретации в соответствии с научным методом . Стандарты научных данных различаются в зависимости от области исследования, но сила научных доказательств обычно основана на результатах статистического анализа и силе научного контроля . [ нужна цитата ]
Предположения или убеждения человека относительно взаимосвязи между наблюдениями и гипотезой будут влиять на то, будет ли этот человек воспринимать наблюдения как доказательства. [3] Эти предположения или убеждения также повлияют на то, как человек использует наблюдения в качестве доказательств. Например, кажущееся отсутствие движения Земли можно рассматривать как свидетельство геоцентрической космологии . Однако после того, как представлены достаточные доказательства гелиоцентрической космологии и объяснено очевидное отсутствие движения, первоначальное наблюдение категорически не принимается во внимание как доказательство.
Когда у рациональных наблюдателей разные базовые убеждения, они могут сделать разные выводы на основе одних и тех же научных данных. Например, Пристли , работая с теорией флогистона , объяснял свои наблюдения о разложении оксида ртути с помощью флогистона. Напротив, Лавуазье , развивая теорию элементов, объяснял те же наблюдения применительно к кислороду. [4] Причинно -следственная связь между наблюдениями и гипотезой не существует для того, чтобы наблюдение было принято в качестве доказательства, [3] скорее, причинно-следственная связь обеспечивается человеком, стремящимся установить наблюдения в качестве доказательства.
Более формальный метод характеристики влияния фоновых убеждений — это байесовский вывод . [5] В байесовском выводе убеждения выражаются в процентах, что указывает на уверенность в них. Каждый начинает с начальной вероятности (априорной ) , а затем обновляет эту вероятность, используя теорему Байеса после наблюдения доказательств. [6] В результате два независимых наблюдателя одного и того же события рационально придут к разным выводам, если их априорные данные (предыдущие наблюдения, которые также имеют отношение к заключению) различаются.
Важность фоновых убеждений в определении того, какие наблюдения являются доказательствами, можно проиллюстрировать с помощью дедуктивных рассуждений , таких как силлогизмы . [7] Если какое-либо из предложений не будет принято как истинное, вывод также не будет принят.
Философы, такие как Карл Р. Поппер , создали влиятельные теории научного метода , в которых научные данные играют центральную роль. [8] Подводя итог, Поппер утверждает, что ученый творчески разрабатывает теорию, которая может быть фальсифицирована путем проверки теории на доказательствах или известных фактах. Теория Поппера представляет собой асимметрию в том смысле, что доказательства могут доказать ошибочность теории, установив факты, несовместимые с теорией. Напротив, доказательства не могут доказать правильность теории, поскольку могут существовать другие доказательства, которые еще предстоит открыть, и которые не согласуются с теорией. [9]
В 20-м веке многие философы исследовали логическую связь между утверждениями о доказательствах и гипотезами, тогда как ученые были склонны сосредотачиваться на том, как генерируются данные, используемые для статистических выводов . [10] : S193 Но, по словам философа Деборы Мэйо , к концу 20-го века философы пришли к пониманию того, что «существуют ключевые особенности научной практики, которые упускаются из виду или неправильно описываются всеми такими логическими описаниями доказательств, будь то гипотетико-дедуктивные». , байесовский, или инстанциационист». [10] : S194
В 20-м веке существовало множество философских подходов к решению вопроса о том, можно ли считать наблюдение доказательством; многие из них были сосредоточены на взаимосвязи между доказательствами и гипотезой. В 1950-х годах Рудольф Карнап рекомендовал различать такие подходы на три категории: классификационные (подтверждают ли данные гипотезу), сравнительные (подтверждают ли данные первую гипотезу в большей степени, чем альтернативную) или количественные (степень, в которой данные подтверждают гипотезу). гипотеза). [11] В антологии 1983 года под редакцией Питера Ахинштейна представлена краткая презентация научных данных видными философами, в том числе Карлом Хемпелем (о логике подтверждения), Р.Б. Брейтуэйтом (о структуре научной системы), Норвудом Расселом Хэнсоном (о логике подтверждения). логика открытия), Нельсон Гудман ( серьезно известный, о теории проекции), Рудольф Карнап (о концепции подтверждающих доказательств), Уэсли С. Салмон (о подтверждении и актуальности) и Кларк Глимур (о соответствующих доказательствах). [12] В 1990 году Уильям Бектел выделил четыре фактора (ясность данных, воспроизведение другими, согласованность с результатами, полученными альтернативными методами, и согласованность с правдоподобными теориями механизмов), которые биологи использовали для разрешения споров о процедурах и надежности доказательств. . [13]
В 2001 году Ахинштейн опубликовал свою собственную книгу на эту тему под названием « Книга доказательств» , в которой, среди других тем, он различал четыре концепции доказательств: доказательства эпистемической ситуации (свидетельства, относящиеся к данной эпистемической ситуации), субъективные доказательства (считающиеся доказательствами). быть доказательством, высказанным конкретным человеком в определенное время), достоверными доказательствами (веская причина полагать, что гипотеза верна) и потенциальными доказательствами (веская причина полагать, что гипотеза весьма вероятна). [14] Ахинштейн определил все свои концепции доказательств с точки зрения потенциальных доказательств, поскольку любой другой вид доказательств должен быть, по крайней мере, потенциальным доказательством, и он утверждал, что ученые в основном ищут достоверные доказательства, но они также используют другие концепции доказательств, которые полагаются на на особой концепции вероятности, и Ахинштейн противопоставил эту концепцию вероятности предыдущим вероятностным теориям свидетельств, таким как байесовская, карнаповская и частотная. [14]
Простота — один из общих философских критериев научных теорий. [15] Основываясь на философском предположении сильного тезиса Чёрча-Тьюринга , был выдвинут математический критерий оценки доказательств, причем критерий имеет сходство с идеей бритвы Оккама , согласно которой самое простое и всеобъемлющее описание доказательств является наиболее вероятным. правильный. [16] Формально он гласит: «Идеальный принцип гласит, что априорная вероятность, связанная с гипотезой, должна определяться алгоритмической универсальной вероятностью и суммой логарифма универсальной вероятности модели плюс логарифм вероятности данных. модель должна быть минимизирована». [16] Однако некоторые философы (в том числе Ричард Бойд , Марио Бунге , Джон Д. Нортон и Эллиот Собер ) приняли скептический или дефляционный взгляд на роль простоты в науке, различными способами утверждая, что ее важность переоценена. [17]
Акцент на проверке гипотез как сущности науки распространен как среди ученых, так и среди философов. [18] Однако философы отмечают, что проверка гипотез путем сопоставления их с новыми доказательствами не учитывает все способы, которыми ученые используют доказательства. [2] Например, когда Гейгер и Марсден рассеяли альфа-частицы через тонкую золотую фольгу , полученные данные позволили их экспериментальному руководителю Эрнесту Резерфорду впервые очень точно рассчитать массу и размер атомного ядра. [19] Резерфорд использовал данные для разработки новой атомной модели , а не только для проверки существующей гипотезы; такое использование доказательств для создания новых гипотез иногда называют похищением (вслед за К. С. Пирсом ). [19] Методолог социальных наук Дональд Т. Кэмпбелл , который на протяжении всей своей карьеры делал упор на проверку гипотез, позже все больше подчеркивал, что суть науки - это «не экспериментирование как таковое», а вместо этого итеративное соревнование «правдоподобных конкурирующих гипотез», процесс, который на любом этапе может начинаться с фактических данных или с гипотезы. [20] Другие ученые и философы подчеркивали центральную роль вопросов и проблем в использовании данных и гипотез. [21]
Хотя фраза «научное доказательство» часто используется в популярных средствах массовой информации, [22] многие ученые и философы утверждают, что на самом деле не существует такого понятия, как безошибочное доказательство. Например, Карл Поппер однажды написал: «В эмпирических науках, которые только и могут предоставить нам информацию о мире, в котором мы живем, доказательств не бывает, если под «доказательством» мы понимаем аргумент, который раз и навсегда устанавливает истину. теории». [23] [24] Альберт Эйнштейн сказал:
Научному теоретику нельзя позавидовать. Ибо Природа, точнее эксперимент, является неумолимым и не очень дружелюбным судьей его работы. Он никогда не говорит «да» теории. В наиболее благоприятных случаях он говорит «Может быть», а в подавляющем большинстве случаев просто «Нет». Если эксперимент согласуется с теорией, для последней это означает «Может быть», а если не согласуется, то это означает «Нет». Вероятно, каждая теория когда-нибудь испытает свое «нет» — большинство теорий вскоре после появления. [25]
Однако, в отличие от идеала безошибочного доказательства, на практике можно сказать, что теории доказаны в соответствии с некоторым стандартом доказательства, используемым в данном исследовании . [26] [27] В этом ограниченном смысле доказательство — это высокая степень принятия теории после процесса исследования и критической оценки в соответствии со стандартами научного сообщества. [26] [27]
Научными доказательствами обычно считаются все, что может опровергнуть или подтвердить гипотезу.
Ученые и философы науки регулярно задают вопрос: когда эмпирические данные служат хорошей проверкой или надежным доказательством научной гипотезы?
Несмотря на этот общий интерес, соображения, к которым обращаются ученые при ответе на этот вопрос, заметно отличаются от тех, которые используются в философских теориях свидетельств и подтверждений.Статья Мэйо была частью симпозиума «Факты, генерация данных и научная практика: к релайабилистской философии эксперимента» на проводимых раз в два года собраниях Ассоциации философии науки в 1998 году . См. также вклад Ахинштейна в симпозиум: Ахинштейн, Питер (2000). «Почему ученые игнорируют (и должны) философские теории доказательств». Философия науки . 67 (Дополнение): S180–S192. дои : 10.1086/392818. JSTOR 188667. S2CID 120774584.
Ни один другой критерий хорошей научной теории не получил такого широкого признания, как фальсифицируемость или проверяемость теории – не только в рамках философии науки, но и далеко за ее пределами.И: «Понимание науки 101: Проверка научных идей». undsci.berkeley.edu . Музей палеонтологии Калифорнийского университета .
Проверка гипотез и теорий лежит в основе научного процесса.
Для объяснения наблюдений выдвигаются гипотезы о свойствах абдуктивных прототипов, например, когда Резерфорд пришел к выводу, что масса атома сосредоточена в очень маленькой области, чтобы объяснить, почему альфа-частицы проходят через золотую фольгу. Абдуктивные прототипы могут кардинально измениться, когда новые данные потребуют пересмотра гипотез, касающихся объяснительных особенностей. Именно это произошло с понятием атома, когда эксперименты Томпсона и Резерфорда открыли делимость атомов.Интерпретация Резерфордом эксперимента Гейгера-Марсдена также упоминается как пример похищения в: Faye, Jan (2014). «О толковании». Природа научного мышления: об интерпретации, объяснении и понимании . Хаундмиллс, Бейзингсток, Хэмпшир; Нью-Йорк: Пэлгрейв Макмиллан . стр. 60–84. дои : 10.1057/9781137389831_3. ISBN 978-1137389824. ОСЛК 870285649.
Я все больше и больше прихожу к выводу, что ядром научного метода является не экспериментирование как таковое, а скорее стратегия, подразумеваемая фразой «правдоподобные конкурирующие гипотезы». Эта стратегия может начать решение головоломки с доказательств или с гипотезы. Вместо того, чтобы представлять эту гипотезу или свидетельство в виде независимого от контекста позитивистского подтверждения (или даже постпозитивистского подтверждения), вместо этого они представлены в расширенной сети выводов, которые (хотя и никогда не являются полными), тем не менее, имеют решающее значение для ее научной оценки. Эта стратегия включает в себя разъяснение других последствий гипотезы для других доступных данных и отчет о том, насколько они соответствуют. Это также включает в себя поиск альтернативных объяснений основных доказательств и проверку их правдоподобности. Правдоподобие этих конкурентов обычно снижается за счет вымирания ветвления, то есть путем рассмотрения других их последствий для других наборов данных и оценки того, насколько хорошо они подходят.Эта идея далее обсуждается в нескольких главах: Bickman, Leonard, ed. (2000). Наследие Дональда Кэмпбелла . Таузенд-Оукс, Калифорния: Публикации SAGE . ОСЛК 42603382.
Иногда данные не составляют проблему (или основную проблему), а служат главным образом свидетельством существования проблемы (или, по крайней мере, более глубокой проблемы).См. также: Никлс, Томас (1988). «Вопросы и проблемы в философии науки: решение проблем против непосредственно ищущих истину эпистемологий». В Мейере, Мишель (ред.). Вопросы и допрос . Grundlagen der Kommunikation = Основы общения. Берлин; Нью-Йорк: Де Грюйтер . стр. 43–67. дои : 10.1515/9783110864205.43. ISBN 3110106809.И с точки зрения ученого: Краусс, Лоуренс М. (14 мая 2015 г.). «Большие вопросы без ответа». Хаффингтон Пост . Проверено 15 мая 2015 г.
Традиционная эпистемология основывала знание на основе ложной концепции — истинной веры.
Согласно нашей теории, научные доказательства должны быть основаны на процессе обоснования разумного принятия агентом гипотезы в ходе расследования, которое заканчивается доказательством.
В разделе V мы показали, как эту процедуру можно смоделировать с помощью системы аргументации Карнеада.
Любое утверждение, которое не может быть доказано в ходе исследования соответствующего стандарта доказательства с помощью такого рода эпистемологической процедуры, не принимается в качестве знания.
Чтобы сказать, что что-то является знанием, важно, чтобы предложение, заявленное как знание, было основано на доказательствах такого рода, которые достигают уровня, на котором предложение выходит за рамки уровня принятия как истинного, поскольку оно основано на доказательствах. Только когда это доказано определенным видом свидетельств, достаточных для данной дисциплины или, в более общем плане, контекста, в котором высказывалось это предложение, можно правильно назвать что-то знанием. В научном исследовании стандарт должен быть достаточно высоким, чтобы свести к минимуму вероятность того, что утверждение, принятое как истинное, впоследствии придется отозвать.