Модели научного исследования выполняют две функции: во-первых, предоставить описательный отчет о том, как научное исследование осуществляется на практике, и, во-вторых, предоставить объяснительный отчет о том, почему научное исследование успешно, как это кажется, достигает подлинного знания. Философ Уэсли С. Салмон описал научное исследование:
Поиск научного знания заканчивается далеко в античности. В какой-то момент в прошлом, по крайней мере, во времена Аристотеля, философы осознали, что следует провести фундаментальное различие между двумя видами научного знания — грубо говоря, знанием что и знанием почему . Одно дело знать , что каждая планета периодически меняет направление своего движения по отношению к фону неподвижных звезд; совсем другое дело знать почему . Знание первого типа является описательным; знание второго типа является объяснительным. Именно объяснительное знание обеспечивает научное понимание мира. (Salmon, 2006, стр. 3) [1]
По данным Национального исследовательского совета (США) : «Научное исследование относится к различным способам, с помощью которых ученые изучают окружающий мир и предлагают объяснения, основанные на доказательствах, полученных в ходе их работы» [2] .
Классическая модель научного исследования берет свое начало от Аристотеля , [3] который различал формы приблизительного и точного рассуждения, изложил тройственную схему абдуктивного , дедуктивного и индуктивного вывода, а также рассматривал сложные формы, такие как рассуждение по аналогии . [ требуется ссылка ]
Уэсли Сэлмон (1989) [1] начал свой исторический обзор научного объяснения с того, что он назвал общепринятым взглядом , как он был получен от Гемпеля и Оппенгейма в годы, начиная с их «Исследований логики объяснения» (1948) и достигнув кульминации в « Аспектах научного объяснения» Гемпеля (1965). Сэлмон подытожил свой анализ этих разработок с помощью следующей таблицы.
В этой классификации дедуктивно-номологическое (DN) объяснение события является допустимым выводом, заключение которого гласит, что результат, который должен быть объяснен, действительно произошел. Дедуктивный аргумент называется объяснением , его посылки называются explanans ( L: объясняющий ), а заключение называется explanandum ( L : быть объясненным ). В зависимости от ряда дополнительных оговорок объяснение может быть ранжировано по шкале от потенциального до истинного .
Однако не все объяснения в науке относятся к типу DN. Индуктивно-статистическое (IS) объяснение объясняет событие, подгоняя его под статистические законы, а не под категориальные или универсальные законы, и способ подгона сам по себе является индуктивным, а не дедуктивным. Тип DN можно рассматривать как предельный случай более общего типа IS, при этом мера достоверности является полной или вероятностью 1 в первом случае, тогда как она меньше полной, вероятность < 1, во втором случае.
С этой точки зрения, метод рассуждений DN, помимо использования для объяснения конкретных явлений, может также использоваться для объяснения общих закономерностей, просто выводя их из еще более общих законов.
Наконец, дедуктивно-статистический (DS) тип объяснения, правильно рассматриваемый как подкласс типа DN, объясняет статистические закономерности путем вывода из более всеобъемлющих статистических законов. (Salmon 1989, стр. 8–9). [1]
Таков был общепринятый взгляд на научное объяснение с точки зрения логического эмпиризма , который, по словам Салмона, «господствовал» в третьей четверти прошлого века (Салмон, стр. 10). [1]
В ходе истории одна теория сменяла другую, и некоторые предлагали дальнейшую работу, в то время как другие, казалось, довольствовались только объяснением явлений. Причины, по которым одна теория заменяла другую, не всегда очевидны или просты. Философия науки включает в себя вопрос: каким критериям удовлетворяет «хорошая» теория . Этот вопрос имеет долгую историю, и многие ученые, а также философы, рассматривали его. Цель состоит в том, чтобы иметь возможность выбрать одну теорию как предпочтительную другой, не внося когнитивных предубеждений . [4] Несколько часто предлагаемых критериев были обобщены Коливаном. [5] Хорошая теория:
Стивен Хокинг поддержал пункты 1, 2 и 4, но не упомянул плодотворность. [6] С другой стороны, Кун подчеркивает важность семяизвержения. [7]
Цель здесь — сделать выбор между теориями менее произвольным. Тем не менее, эти критерии содержат субъективные элементы и являются скорее эвристикой , чем частью научного метода . [8] Кроме того, такие критерии не обязательно делают выбор между альтернативными теориями. Цитата Берда: [9]
«Они [такие критерии] не могут определять научный выбор. Во-первых, то, какие характеристики теории удовлетворяют этим критериям, может быть спорным ( например, касается ли простота онтологических обязательств теории или ее математической формы?). Во-вторых, эти критерии неточны, и поэтому есть место для разногласий относительно степени их применимости. В-третьих, могут быть разногласия относительно того, как их следует взвешивать относительно друг друга, особенно когда они противоречат друг другу».
— Александр Берд, Методологическая несоизмеримость
Также спорно, удовлетворяют ли существующие научные теории всем этим критериям, которые могут представлять собой цели, которые еще не достигнуты. Например, объяснительная сила по всем существующим наблюдениям (критерий 3) не удовлетворяется ни одной теорией в настоящее время. [10]
Каковы бы ни были конечные цели некоторых ученых, наука, как она практикуется в настоящее время, зависит от множества перекрывающихся описаний мира, каждое из которых имеет область применимости. В некоторых случаях эта область очень велика, но в других довольно мала. [11]
— Э. Б. Дэвис, Эпистемологический плюрализм, стр. 4
Desiderata «хорошей» теории обсуждались на протяжении столетий, возможно, даже раньше, чем бритва Оккама , [12] которая часто принимается как атрибут хорошей теории. Бритва Оккама могла бы попасть под категорию «элегантность», первый пункт в списке, но слишком рьяное ее применение было предостережено Альбертом Эйнштейном : «Все должно быть сделано настолько простым, насколько это возможно, но не проще». [13] Можно утверждать, что бережливость и элегантность «обычно тянут в разные стороны». [14] Пункт фальсифицируемости в списке связан с критерием, предложенным Поппером для разграничения научной теории от теории, подобной астрологии: обе «объясняют» наблюдения, но научная теория рискует делать предсказания, которые решают, верна она или нет: [15] [16]
«Должна быть возможность, чтобы эмпирическая научная система была опровергнута опытом».
«Те из нас, кто не желает подвергать свои идеи риску опровержения, не принимают участия в игре науки».
— Карл Поппер, Логика научного открытия, стр. 18 и стр. 280
Томас Кун утверждал, что изменения во взглядах ученых на реальность не только содержат субъективные элементы, но и являются результатом групповой динамики, «революций» в научной практике, которые приводят к смене парадигм . [17] В качестве примера Кун предположил, что гелиоцентрическая « коперниканская революция » заменила геоцентрические взгляды Птолемея не из-за эмпирических неудач, а из-за новой «парадигмы», которая осуществляла контроль над тем, что ученые считали более плодотворным способом достижения своих целей.
Дедуктивное и индуктивное рассуждение существенно различаются по своим подходам.
Дедуктивное рассуждение — это рассуждение доказательства или логического следствия . Это логика, используемая в математике и других аксиоматических системах, таких как формальная логика. В дедуктивной системе будут аксиомы (постулаты), которые не доказаны. Действительно, они не могут быть доказаны без цикличности. Также будут примитивные термины, которые не определены, поскольку они не могут быть определены без цикличности. Например, можно определить линию как множество точек, но затем определить точку как пересечение двух линий, что будет кругом. Из-за этих интересных характеристик формальных систем Бертран Рассел с юмором называл математику «областью, где мы не знаем, о чем говорим, и является ли то, что мы говорим, истинным или нет». Все теоремы и следствия доказываются путем исследования импликаций аксиом и других теорем, которые были разработаны ранее. Новые термины определяются с использованием примитивных терминов и других производных определений, основанных на этих примитивных терминах.
В дедуктивной системе можно правильно использовать термин «доказательство», как относящийся к теореме. Сказать, что теорема доказана, означает, что невозможно, чтобы аксиомы были истинными, а теорема — ложной. Например, мы могли бы сделать простой силлогизм, такой как следующий:
Обратите внимание, что невозможно (предполагая, что все тривиальные критерии соответствия предоставлены) находиться в Арчес и не быть в Юте. Однако можно находиться в Юте, не находясь в Национальном парке Арчес. Импликация работает только в одном направлении. Утверждения (1) и (2) вместе подразумевают утверждение (3). Утверждение (3) ничего не подразумевает об утверждениях (1) или (2). Обратите внимание, что мы не доказали утверждение (3), но мы показали, что утверждения (1) и (2) вместе подразумевают утверждение (3). В математике доказывается не истинность конкретной теоремы, а то, что аксиомы системы подразумевают теорему. Другими словами, невозможно, чтобы аксиомы были истинными, а теорема ложной. Сила дедуктивных систем в том, что они уверены в своих результатах. Слабость в том, что они являются абстрактными конструкциями, которые, к сожалению, на один шаг удалены от физического мира. Однако они очень полезны, поскольку математика дала большие знания в области естественных наук, предоставив полезные модели природных явлений. Одним из результатов является разработка продуктов и процессов, которые приносят пользу человечеству.
Изучение физического мира часто подразумевает использование индуктивного рассуждения. Оно полезно в таких предприятиях, как наука и работа детектива на месте преступления. Делается набор конкретных наблюдений и на основе этих наблюдений делается попытка вывести общий принцип, который укажет на некоторые другие наблюдения, которые естественным образом возникнут либо при повторении эксперимента, либо при проведении большего количества наблюдений из немного иного набора обстоятельств. Если предсказанные наблюдения верны, можно быть на правильном пути. Однако общий принцип не доказан. Принцип подразумевает, что должны следовать определенные наблюдения, но положительные наблюдения не подразумевают принцип. Вполне возможно, что какой-то другой принцип также мог бы объяснить известные наблюдения и может лучше сработать с будущими экспериментами. Импликация идет только в одном направлении, как в силлогизме, используемом в обсуждении дедукции. Поэтому никогда не будет правильным говорить, что научный принцип или гипотеза/теория были «доказаны» в строгом смысле доказательства, используемого в дедуктивных системах.
Классическим примером этого является изучение гравитации. Ньютон сформулировал закон гравитации, гласящий, что сила тяготения прямо пропорциональна произведению двух масс и обратно пропорциональна квадрату расстояния между ними. На протяжении более 170 лет все наблюдения, казалось, подтверждали его уравнение. Однако телескопы в конечном итоге стали достаточно мощными, чтобы увидеть небольшое расхождение в орбите Меркурия. Ученые перепробовали все мыслимые способы объяснить это расхождение, но они не могли сделать этого, используя объекты, которые имели бы отношение к орбите Меркурия. В конце концов, Эйнштейн разработал свою общую теорию относительности , и она объяснила орбиту Меркурия и все другие известные наблюдения, связанные с гравитацией. В течение длительного периода времени, когда ученые проводили наблюдения, которые, казалось, подтверждали теорию Ньютона, они фактически не доказали, что его теория верна. Однако в то время, должно быть, казалось, что они это сделали. Достаточно было одного контрпримера (орбита Меркурия), чтобы доказать, что в его теории что-то не так.
Это типично для индуктивного рассуждения. Все наблюдения, которые, как кажется, подтверждают теорию, не доказывают ее истинность. Но один контрпример может доказать ее ложность. Это означает, что дедуктивная логика используется при оценке теории. Другими словами, если A подразумевает B, то не B подразумевает не A. Теория общей теории относительности Эйнштейна была подтверждена многими наблюдениями с использованием лучших научных инструментов и экспериментов. Однако теперь его теория имеет тот же статус, что и теория гравитации Ньютона до того, как были обнаружены проблемы с орбитой Меркурия. Она весьма достоверна и подтверждена всем, что мы знаем, но она не доказана. Это всего лишь лучшее, что у нас есть на данный момент.
Другой пример правильного научного обоснования показан в текущем поиске бозона Хиггса . Ученые эксперимента Compact Muon Solenoid на Большом адронном коллайдере провели эксперименты, дающие данные, предполагающие существование бозона Хиггса. Однако, понимая, что результаты, возможно, можно объяснить фоновой флуктуацией, а не бозоном Хиггса, они осторожны и ждут дальнейших данных от будущих экспериментов. Гвидо Тонелли сказал:
«Мы не можем исключить присутствие бозона Хиггса Стандартной модели между 115 и 127 ГэВ из-за скромного избытка событий в этой области масс, который появляется довольно последовательно в пяти независимых каналах [...] На сегодняшний день то, что мы видим, согласуется либо с фоновой флуктуацией, либо с присутствием бозона».
Один из способов описания научного метода будет включать как минимум следующие шаги:
Когда гипотеза выдержала достаточное количество проверок, она может быть повышена до научной теории . Теория — это гипотеза, которая выдержала множество проверок и, по-видимому, согласуется с другими устоявшимися научными теориями. Поскольку теория — это выдвинутая гипотеза, она относится к тому же «логическому» виду и имеет те же логические ограничения. Так же, как гипотезу нельзя доказать, но можно опровергнуть, то же самое верно и для теории. Это различие степени, а не вида.
Аргументы от аналогии — это еще один тип индуктивного рассуждения. При рассуждении от аналогии делается вывод, что поскольку две вещи похожи в нескольких отношениях, они, вероятно, будут похожи и в другом отношении. Это, конечно, предположение. Естественно пытаться найти сходства между двумя явлениями и задаваться вопросом, что можно узнать из этих сходств. Однако замечать, что две вещи имеют общие атрибуты в нескольких отношениях, не подразумевает никаких сходств в других отношениях. Возможно, что наблюдатель уже заметил все общие атрибуты, а любые другие атрибуты будут отличаться. Аргумент от аналогии — это ненадежный метод рассуждения, который может привести к ошибочным выводам и, таким образом, не может использоваться для установления научных фактов.
Это решение должно основываться не столько на прошлых достижениях, сколько на будущих обещаниях.
Это целое семейство различных теорий, каждая из которых является хорошим описанием наблюдений только в некотором диапазоне физических ситуаций... Но так же, как не существует карты, которая была бы хорошим представлением всей поверхности Земли, не существует и единой теории, которая была бы хорошим представлением наблюдений во всех ситуациях.