Научные доказательства — это доказательства , которые служат либо для поддержки, либо для опровержения научной теории или гипотезы , [1] хотя ученые также используют доказательства другими способами, например, при применении теорий к практическим проблемам. [2] Ожидается, что такие доказательства будут эмпирическими и интерпретируемыми в соответствии с научным методом . Стандарты научных доказательств различаются в зависимости от области исследования, но сила научных доказательств, как правило, основана на результатах статистического анализа и силе научного контроля . [ необходима ссылка ]
Предположения или убеждения человека о связи между наблюдениями и гипотезой повлияют на то, будет ли этот человек воспринимать наблюдения как доказательство. [3] Эти предположения или убеждения также повлияют на то, как человек использует наблюдения как доказательство. Например, кажущееся отсутствие движения Земли может быть принято как доказательство геоцентрической космологии . Однако после того, как будет представлено достаточно доказательств в пользу гелиоцентрической космологии и будет объяснено кажущееся отсутствие движения, первоначальное наблюдение будет решительно обесценено как доказательство.
Когда рациональные наблюдатели имеют разные фоновые убеждения, они могут делать разные выводы из одних и тех же научных доказательств. 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 со ссылкой на кислород. [4] Причинно -следственная связь между наблюдениями и гипотезой не существует, чтобы заставить наблюдение восприниматься как доказательство, [3] а скорее причинно-следственная связь предоставляется человеком, стремящимся установить наблюдения как доказательство.
Более формальный метод характеристики эффекта фоновых убеждений — байесовский вывод . [5] В байесовском выводе убеждения выражаются в процентах, указывающих на уверенность в них. Начинается с начальной вероятности (априорной ) , а затем эта вероятность обновляется с помощью теоремы 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 принимается как истинное, заключение также не будет принято.
Философы, такие как Карл Р. Поппер , предоставили влиятельные теории научного метода , в рамках которого научные доказательства играют центральную роль. [8] Подводя итог, Поппер утверждает, что ученый творчески разрабатывает теорию, которая может быть опровергнута путем проверки теории доказательствами или известными фактами. Теория Поппера представляет асимметрию в том, что доказательства могут доказать ложность теории, устанавливая факты, которые не согласуются с теорией. Напротив, доказательства не могут доказать правильность теории, потому что могут существовать другие доказательства, которые еще предстоит открыть и которые не согласуются с теорией. [9]
В 20 веке многие философы исследовали логическую связь между утверждениями доказательств и гипотезами, в то время как ученые, как правило, сосредотачивались на том, как генерируются данные, используемые для статистического вывода . [10] : S193 Но, по словам философа Деборы Мэйо , к концу 20 века философы пришли к пониманию того, что «существуют ключевые особенности научной практики, которые упускаются из виду или неправильно описываются всеми подобными логическими описаниями доказательств, будь то гипотетико-дедуктивные, байесовские или инстанциационистские». [10] : S194
В 20 веке существовало множество философских подходов к решению вопроса о том, можно ли считать наблюдение доказательством; многие из них фокусировались на связи между доказательством и гипотезой. В 1950-х годах Рудольф Карнап рекомендовал различать такие подходы по трем категориям: классификационный (подтверждают ли доказательства гипотезу), сравнительный (подтверждают ли доказательства первую гипотезу больше, чем альтернативную) или количественный (степень, в которой доказательства поддерживают гипотезу). [11] Антология 1983 года под редакцией Питера Ахинштейна содержала краткое изложение выдающихся философов о научных доказательствах, включая Карла Хемпеля (о логике подтверждения), Р. Б. Брейтуэйта (о структуре научной системы), Норвуда Рассела Хэнсона (о логике открытия), Нельсона Гудмана ( широко известного по теории проекции), Рудольфа Карнапа (о концепции подтверждающих доказательств), Уэсли К. Салмона (о подтверждении и релевантности) и Кларка Глимура (о релевантных доказательствах). [12] В 1990 году Уильям Бехтель 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 Ахинстайн опубликовал свою собственную книгу на эту тему под названием «Книга доказательств» , в которой, среди прочего, он различал четыре концепции доказательств: эпистемически-ситуативное доказательство (доказательство, относящееся к данной эпистемической ситуации), субъективное доказательство (считающееся доказательством определенным человеком в определенное время), достоверное доказательство (веское основание полагать, что гипотеза верна) и потенциальное доказательство (веское основание полагать, что гипотеза весьма вероятна). [14] Ахинстайн определил все свои концепции доказательств в терминах 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 опираются на отличительную концепцию вероятности, и Ахинстайн противопоставил эту концепцию вероятности предыдущим вероятностным теориям доказательств, таким как байесовская, карнаповская и частотная. [14]
Простота является одним из общих философских критериев для научных теорий. [15] Основываясь на философском предположении сильного тезиса Чёрча-Тьюринга , была выдвинута гипотеза о математическом критерии оценки доказательств, имеющем сходство с идеей бритвы Оккама , что простейшее всеобъемлющее описание доказательств, скорее всего, является правильным. [16] Формально он гласит: «Идеальный принцип утверждает, что априорная вероятность, связанная с гипотезой, должна быть задана алгоритмической универсальной вероятностью, а сумма логарифма универсальной вероятности модели плюс логарифм вероятности данных, заданных моделью, должна быть минимизирована». [16] Однако некоторые философы (включая Ричарда Бойда , Марио Бунге , Джона Д. Нортона и Эллиота Собера ) приняли скептический или дефляционный взгляд на роль простоты в науке, утверждая разными способами, что ее важность была переоценена. [17]
Акцент на проверке гипотез как сущности науки распространен как среди ученых, так и среди философов. [18] Однако философы отметили, что проверка гипотез путем сопоставления их с новыми доказательствами не объясняет всех способов, которыми ученые используют доказательства. [2] Например, когда Гейгер и Марсден рассеивали 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 называется абдукцией (вслед за К. С. Пирсом ). [19] Методолог социальных наук Дональд Т. Кэмпбелл , который подчеркивал важность проверки гипотез на протяжении всей своей карьеры, позже все больше подчеркивал, что сущность науки — это «не экспериментирование как таковое», а итеративное соревнование «правдоподобных конкурирующих гипотез», процесс, который на любой данной фазе может начинаться с доказательств или может начинаться 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 СМИ, [22] многие ученые и философы утверждали, что на самом деле не существует такого понятия, как безошибочное доказательство. Например, Карл Поппер однажды написал, что «В эмпирических науках, которые одни могут предоставить нам информацию о мире, в котором мы живем, доказательства не встречаются, если мы подразумеваем под «доказательством» аргумент, который устанавливает раз и навсегда истинность теории». [23] [24] Альберт Эйнштейн сказал:
Ученому-теоретику не позавидуешь. Ведь Природа, или точнее эксперимент, — неумолимый и не очень дружелюбный судья его работы. Она никогда не говорит теории «Да». В самых благоприятных случаях она говорит «Может быть», а в подавляющем большинстве случаев просто «Нет». Если эксперимент согласуется с теорией, это означает для последней «Может быть», а если не согласуется, то означает «Нет». Вероятно, каждая теория когда-нибудь испытает свое «Нет» — большинство теорий вскоре после зачатия. [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]
Научным доказательством обычно считается все, что может опровергнуть или подтвердить гипотезу.
Вопрос, который регулярно задают ученые и философы науки: когда эмпирические данные обеспечивают хорошую проверку или надежное доказательство научной гипотезы? Несмотря на этот общий интерес, соображения, к которым апеллируют ученые при ответе на него, заметно отличаются от тех, которые приводятся в философских описаниях доказательств и подтверждений.Статья Мэйо была частью симпозиума «Доказательства, генерация данных и научная практика: к релиабилистской философии эксперимента» на двухгодичных заседаниях Ассоциации философии науки 1998 года . См. также вклад Ахинштейна в симпозиум: Ахинштейн, Питер (2000). «Почему философские теории доказательств игнорируются (и должны игнорироваться) учеными». Философия науки . 67 (Приложение): S180–S192. doi :10.1086/392818. JSTOR 188667. S2CID 120774584.
Ни один другой критерий хорошей научной теории не является столь широко признанным, 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 . 14 апреля 2022 г.
Проверка гипотез и теорий лежит в основе научного процесса.
Особенности абдуктивных прототипов выдвигаются в качестве гипотезы для объяснения наблюдений, как, например, когда Резерфорд предположил, что масса атома сосредоточена в очень малой области, чтобы объяснить, почему альфа-частицы проходят через золотую фольгу. Абдуктивные прототипы могут кардинально меняться, когда новые данные требуют пересмотра гипотез относительно объяснительных особенностей. Именно это и произошло с концепцией атома, когда эксперименты Томпсона и Резерфорда выявили делимость атомов.Интерпретация Резерфордом эксперимента Гейгера-Марсдена также упоминается как пример похищения в: Faye, Jan (2014). "On interpretation". Природа научного мышления: on interpretation, Explain, and understanding . Houndmills, Basingstoke, Hampshire; New York: Palgrave Macmillan . pp. 60–84. doi :10.1057/9781137389831_3. ISBN 978-1137389824. OCLC 870285649.
Я все больше прихожу к выводу, что ядро научного метода — это не эксперимент как таковой, а скорее стратегия, подразумеваемая фразой «правдоподобные конкурирующие гипотезы». Эта стратегия может начинать решение головоломки с доказательств, или она может начинаться с гипотезы. Вместо того, чтобы представлять эту гипотезу или доказательство в независимой от контекста манере позитивистского подтверждения (или даже постпозитивистского подтверждения), вместо этого они представляются в расширенных сетях импликаций, которые (хотя никогда не являются полными) тем не менее имеют решающее значение для их научной оценки. Эта стратегия включает в себя явное изложение других импликаций гипотезы для других доступных данных и сообщение о том, как они соответствуют. Она также включает в себя поиск конкурирующих объяснений центральных доказательств и проверку их правдоподобия. Правдоподобие этих конкурентов обычно снижается за счет вымирания ветвления, то есть путем рассмотрения их других импликаций для других наборов данных и выяснения того, насколько хорошо они соответствуют.Эта идея более подробно обсуждается в нескольких главах в: Bickman, Leonard, ed. (2000). Наследие Дональда Кэмпбелла . Thousand Oaks, CA: SAGE Publications . OCLC 42603382.
Иногда данные не составляют проблему (или основную проблему), а служат главным образом доказательством того, что проблема (или, по крайней мере, более глубокая проблема) существует.См. также: Nickles, Thomas (1988). «Вопросы и проблемы в философии науки: решение проблем против эпистемологий прямого поиска истины». В Meyer, Michel (ред.). Вопросы и вопрошание . Grundlagen der Kommunikation = Основы коммуникации. Берлин; Нью-Йорк: De Gruyter . стр. 43–67. doi :10.1515/9783110864205.43. ISBN 3110106809.И с точки зрения ученого: Краусс, Лоуренс М. (14 мая 2015 г.). «Большие вопросы без ответов». The Huffington Post . Получено 15 мая 2015 г.
Традиционная эпистемология установила знание на основе ложной концепции — истинного убеждения. Согласно нашей теории, научные доказательства должны основываться на процессе обоснования разумного принятия агентом гипотезы в исследовании, которое заканчивается доказательством. В разделе V мы показали, как эту процедуру можно смоделировать с помощью системы аргументации Карнеада. Любое предложение, которое не может быть доказано в исследовании до соответствующего стандарта доказательства, следуя этому виду эпистемологической процедуры, не принимается в качестве знания.
Чтобы сказать, что что-то является знанием, важно, чтобы утверждение, заявленное как знание, основывалось на доказательствах такого рода, которые достигают уровня, на котором утверждение выходит за рамки уровня принятия как истинное, поскольку оно основано на доказательствах. Только когда оно доказано определенным видом доказательств, достаточным для дисциплины или, в более общем смысле, для контекста, в котором было заявлено утверждение, можно правильно сказать, что что-то является знанием. Стандарт должен быть достаточно высоким в научном исследовании, чтобы свести к минимуму возможность того, что утверждение, принятое как истинное, впоследствии придется отозвать.