Что касается меня, то я считаю, что работа Кейнса, рассмотренная выше (часть пятая, глава VIII), меняет центр тяжести, делая индукцию уже не посылкой, а применением математической вероятности к посылкам, полученным независимо от индукции. Тем не менее индуктивное свидетельство существенно для подтверждения принятых обобщений, как научных, так и взятых из повседневной жизни. В этой главе я хочу выяснить, каким образом индукция оказывается полезной и почему она не является посылкой.
      В предшествующих главах мы видели, каким образом получается, что, когда мы начинаем думать, мы оказываемся уже верящими в бесчисленные обобщения, вроде "собаки лают" или "огонь жжет", причиной которых является прошлый опыт, действующий с помощью механизма условного рефлекса и образования привычки. Когда мы начинаем думать о наших верованиях, если мы имеем склонность к логике, мы хотим узнать, можно ли признать причину нашей веры за основание для нее, и, поскольку причиной является повторение, мы испытываем желание оправдать этим индукцию. Однако из наших прежних исследований выявилось, что мы можем найти способ подтверждения лишь для одних индукций, но не для других. Подтверждать индукцию как таковую невозможно, поскольку можно показать, что она ведет столь же часто к заблуждению, как и к истине. Тем не менее в подходящих случаях она сохраняет большое значение как средство повышения вероятности обобщений. В отношении того, что представляют собой подходящие случаи, мы имеем чувство, которое хотя и является чрезвычайно ненадежным, но оказывается достаточным, чтобы отбросить множество ложных видов индукции, изобретаемых логиками, но которых не примет ни один здравомыслящий человек.
      Мы должны попытаться подставить на место этого чувства нечто такое, что, не противореча ему, будет вместе с тем чем-то более явным и надежным.
      Ясно, что условный рефлекс, или "анимальная индукция" (animal induction), не создается всякий раз, когда А и В часто бывают вместе или быстро следуют один за другим. А и В должны быть такими вещами, чтобы животное было склонно замечать их. Если В эмоционально интересно, требуется гораздо меньшее число повторений, чем тогда, когда оно не интересно. Индукции животных и дикарей в отношении того, что жизненно касается их благополучия, чрезвычайно быстры;
      склонность к обобщениям в значительной мере ослабляется образованием. Но против этого должен быть выставлен тот факт, что научная тренировка является причиной того, что замечаются такие вещи, которых животное никогда бы не заметило. Животное замечает, когда и где оно находит пищу, и стимулируется запахом пищи, но не замечает химических ингредиентов почвы или эффекта удобрений. Животное также неспособно к предположениям, оно не может сказать: "Я заметил несколько случаев, когда за А следовало В; возможно, что так происходит всегда, и во всяком случае стоит поискать другие примеры". Но хотя ученый, когда он находится в поисках индукции и замечает многое, что животное не заметило бы, он все же ограничен - в отношении А и В своей индукции - определенными видами вещей, которые кажутся ему внушающими доверие. Насколько это непреднамеренное и едва ли сознательное ограничение совпадает с ограничениями, которые должны быть наложены на индукцию для того, чтобы сделать ее действенной,- является трудным и темным вопросом, в отношении которого я не высказываю какое-либо мнение.
      Что касается научного использования индукции, я признаю достигнутые Кейнсом результаты, разъясненные в одной из предшествующих глав. На этой стадии исследования, может быть, будет полезно напомнить эти результаты.
      Кейнс допускает некое обобщение вроде "все А суть В', для которого до каких-либо наблюденных случаев имеется вероятность P0. Он допускает, далее, что некоторое число благоприятных случаев х1, х2, x3, ..., Хn наблюдалось и что не наблюдалось ни одного неблагоприятного случая. Вероятность обобщения после первого благоприятного случая должна стать P1, после первых двух P2, и так далее так что Pn есть вероятность этого обобщения после n благоприятных случаев. Мы хотим знать, при каких обстоятельствах рn стремится к 1 как своему пределу, когда n безгранично возрастает. Для этой цели мы должны учесть вероятность того, что мы наблюдали бы n благоприятных случаев и ни одного неблагоприятного, если бы обобщение было ложным. Допустим, что мы назовем эту вероятность qn. Кейнс показывает, что Pn стремится к 1 как своему пределу, когда n возрастает, если отношение qn к Pn стремится к нулю, по мере того, как n возрастает. Это требует, чтобы P0 было конечным и чтобы qn стремилось бы к нулю по мере возрастания n. Одна индукция не может сказать нам, когда - если вообще это возможно - эти условия выполняются.
      Рассмотрим условие, что р0 должно быть конечным. Это значит, что предлагаемое обобщение "все А суть В", до того как мы наблюдали какие-либо случаи - благоприятные или неблагоприятные,- имеет кое-что в свою пользу, так что во всяком случае оно является предположением, заслуживающим исследования. Вероятность р0, согласно трактовке Кейнса, относится к общим данным h, которые, по-видимому, могут включать в себя все что угодно, кроме тех случаев А, которые суть или не суть В. Очень трудно удержаться от мысли о данных, как состоящих, по крайней мере отчасти, из аналогичных хорошо установленных обобщений, из которых мы выводим свидетельство в пользу обобщения 'все А суть В". Например, вы хотите доказать, что всякая медь является проводником электричества. До экспериментирования с медью вы испытываете многие другие элементы и находите, что каждый элемент по-своему ведет себя в отношении проведения электричества. Вы из этого индуктивно заключаете, что или всякая медь проводит электричество, или никакая медь не является его проводником; ваше обобщение, следовательно, имеет доступную оценке вероятность еще до того, как наблюдения начались. Но поскольку это доказательство пользуется индукцией, оно бесполезно для нашей цели. До того как мы сделаем индукцию, что все элементы по-своему ведут себя в отношении проведения электричества, мы должны спросить, какова была вероятность этой индукции до того, как мы имели какие-либо случаи убедиться в ее истинности или ложности. Мы можем в свою очередь подвести эту индукцию под более широкую: мы можем сказать: "Было испытано большое число свойств, и в отношении каждого из этих свойств было найдено, что каждый элемент ведет себя своеобразно; следовательно, вероятно, что проведение электричества также является таким свойством". Но этому процессу подведения индукций под более общие в практике должен быть предел, и где бы мы ни остановились, при любом данном состоянии нашего знания, данные, суммированные в h Кейнса, не должны быть такими, чтобы иметь отношение к делу; только в том случае сделанная индукция признается.
      Мы, следовательно, должны искать такие отличающиеся от индукции принципы, чтобы при наличии определенных данных, не имеющих формы "все А суть В', обобщение "все А суть В' имело бы конечную вероятность. При наличии таких принципов и обобщения, к которому они применяются, индукция может сделать обобщение вероятным в возрастающей степени с вероятностью, приближающейся к достоверности как своему пределу, когда число благоприятных случаев неопределенно возрастает. В таком доказательстве принципы, о которых идет речь, являются посылками, к которым индукция не принадлежит, так как в той форме, в которой она используется, она представляет собой аналитическое следствие конечно-частотной теории вероятности.
      Наша задача, следовательно, заключается в нахождении принципов, которые будут делать соответствующие обобщения вероятными еще до свидетельства в их пользу.
      Остается рассмотреть другое условие Кейнса, именно то, что qn должно стремиться к нулю по мере возрастания n. Здесь qn является вероятностью того, что все первые n случаев будут благоприятными, хотя обобщение ложно. Допустим, повторяя использованный ранее пример, что вы чиновник, занятый установлением фамилий жителей определенной деревни в Уэльсе. Первые n жителей, которых вы спрашиваете, все носят фамилию Уильямс. Тогда an есть вероятность того, что эта фамилия встретится, если все жители носят фамилию Уильямс. В этом случае, когда n становится равным числу жителей деревни, больше никого не остается, кто не носил бы фамилии Уильямс, и qn, следовательно, равно нулю. Но такое полное перечисление обычно невозможно. Как правило, А является классом событий, которые продолжают совершаться и не могут наблюдаться, пока это происходит, так что А не может быть полностью перечислено до конца времен. Мы также не можем сделать никакого предположения о числе членов А и даже о том, является ли он классом с конечным числом членов. Именно о таких случаях мы и должны думать в связи с условием Кейнса, что qn должно стремиться к нулю по мере возрастания n.
      Кейнс переводит это условие в другую форму, делая qn произведением n различных вероятностей. Допустим, что Q1 есть вероятность того, что первое А будет В, если обобщение ложно; О2 - вероятность, что второе А будет В, если обобщение ложно и если первое А есть В; Q3 - вероятность того, что третье А будет В, если обобщение ложно и если первые два А суть В, и так далее Тогда qn есть произведение чисел Q1, 02 Q3, ..., Qn, где Qn вероятность того, что n-ное А будет В при условии, что обобщение ложно и первые (n -1)A суть все В. Если имеется какое-либо число, меньше, чем 1, такое, что все О составляют число меньшее, чем это число, тогда произведение n-Q будет меньше, чем n-ная степень этого числа и, следовательно, будет стремиться к нулю по мере возрастания n. Таким образом, наше условие удовлетворено, если имеется такая близкая к достоверности вероятность, скажем p того, что при ложности обобщения и при том, что (n -1)A оказались В, шанс, что n-ное А окажется В, будет всегда меньше, чем Р, если только n достаточно велико.
      Нелегко видеть, как это условие может оказаться несостоятельным в отношении эмпирического материала. Если оно оказывается таковым, тогда, если J есть любая как угодно малая дробь, а n есть любое как угодно большое число и если первые n А все суть В, но не все А суть В, то имеется такое число m, что вероятность того, что (m+n)-e А не есть В, будет меньше, чем e. Мы можем выразить это иначе. Каким бы ни было n, путь будет дано, что первые n А, но не все А суть В. Если мы теперь расставим последние A не в порядке их возникновения, а в порядке вероятности того, что они суть В, тогда пределом этих вероятностей является достоверность. Вот что должно произойти, если условие оказывается несостоятельным.
      Ясно, что это условие менее интересно и гораздо легче осуществимо, чем предшествующее условие, гласящее, что наше обобщение должно иметь конечную вероятность еще до наблюдения благоприятных случаев. Если мы сможем найти принцип, обеспечивающий такую конечную вероятность для данного обобщения, тогда мы будем иметь право использовать индукцию для того, чтобы делать обобщение вероятным. Но при отсутствии такого принципа индукции не могут считаться делающими обобщения вероятными.
      В вышеприведенном обсуждении я следовал за Кейнсом в рассмотрении только свидетельства в пользу "все А суть В'. Но на практике, особенно на более ранних стадиях исследования, часто бывает полезно знать, что "большинство А суть B". Допустим, например, что существуют две болезни, одна обычная, а другая редкая, имеющие очень сходные симптомы в своих ранних стадиях развития. Врач, наблюдая эти симптомы, поступит правильно, если решит, что ему, вероятно, предстоит иметь дело со случаем более обычной болезни. Очень часто случается, что законы, в отношении которых мы верим, что они не имеют исключений, открываются путем первичных обобщений, которые применяются к большинству случаев, но не ко всем. А очевидно, что для установления вероятности предложения "большинство А есть В' требуется более слабое свидетельство, чем для установления вероятности предложения "все А суть В'.
      С практической точки зрения это различие ничтожно. Если достоверно, что m/n случаев А суть В, то m/n есть вероятность того, что следующее А будет В. Если вероятно, но не достоверно, что все А суть В то опять-таки вероятно, что следующее А будет В. Поскольку дело касается ожиданий следующего А, постольку будет, следовательно, верным то же самое, а именно, что большинство А суть В или же правильно будет считать вероятным, что все А суть В. Этого часто бывает достаточно для разумного ожидания и, следовательно, для практического руководства.
      ГЛАВА 3.
      ПОСТУЛАТ ЕСТЕСТВЕННЫХ ВИДОВ ИЛИ ОГРАНИЧЕННОГО МНОГООБРАЗИЯ.
      Чтобы найти постулат или постулаты, необходимые для того, чтобы индуктивные вероятности стремились в достоверности как пределу, есть два требования. С одной стороны, постулат или постулаты должны быть достаточными с чисто логической точки зрения, чтобы выполнять ту работу, которая от них требуется. С другой стороны - а это более трудно выполнимое требование,- они должны быть такими, что некоторые выводы, зависящие от них в отношении своей правильности, были бы для обыденного здравого смысла более или менее бесспорными. Например, вы находите две словесно идентичные копии одной и той же книги, и вы без колебания предполагаете, что они имеют один и тот же общий для них источник. В таком случае, хотя всякий согласится с вашим выводом, принцип, оправдывающий этот вывод, неясен и может быть раскрыт только с помощью тщательного анализа. Я не требую, чтобы полученный нами с помощью этого метода общий постулат сам обладал бы какой-либо степенью самоочевидности, но я требую, чтобы некоторые выводы, которые логически зависят от него, были такими, что любой понимающий их человек, исключая философа-скептика, будет рассматривать их как настолько очевидные, чтобы не требовать доказательства. Конечно, не должно быть никаких положительных оснований для того, чтобы считать предлагаемый постулат ложным. В частности, он должен быть самодостаточным и не самопротиворечивым, то есть чтобы основанные на нем индукции имели заключения, согласующиеся с ним.
      В настоящей главе я предполагаю рассмотреть постулат, предлагаемый Кейнсом и называемый им "постулатом ограниченного многообразия". Он имеет тесное родство, если не идентичен, с более старым постулатом естественных видов. Мы найдем, что этот постулат логически адекватен как основание для индукции. Я думаю также, что он может быть установлен в той форме, в которой наука до некоторой степени подтверждает его. Он, следовательно, удовлетворяет двум из трех требований к постулату. Но он, по-моему, не удовлетворяет третьему, а именно тому, что он должен быть открыт с помощью анализа, как подразумеваемый в доказательствах, которые все мы принимаем. На этом основании мне кажется, что необходимо искать другие постулаты, что я и сделаю в последующих главах.
      Постулат Кейнса непосредственно возникает из его анализа индукции и предназначается для сообщения некоторым обобщениям той конечной предварительной вероятности, которая, как он показал, необходима. Перед тем как рассмотреть его, проанализируем доказательство, которое, как может показаться, говорит, что никакой постулат не является необходимым, поскольку всякое обобщение, какое только можно вообразить, имеет конечную предварительную вероятность, которая никогда не бывает меньше определенного минимума.
      Возьмем случай, возникающий в действительной жизни и приближающийся к чистому шансу, а именно случай с пассажирами большого океанского парохода, прибывающими со своим багажом на таможню. Многие места их багажа имеют много ярлыков, один содержащий фамилию собственника, а другие рекламирующие отели, в которых их собственник останавливался. Мы можем рассмотреть предварительную вероятность такого, например, обобщения: "каждый чемодан, имеющий ярлык А, имеет и ярлык В'. Для завершения аналогии с логикой предположим, что имеются также отрицательные ярлыки и что ни один чемодан не имеет сразу и ярлык "А", и ярлык "не-A", но что каждый чемодан имеет или один, или другой из этих двух ярлыков. При отсутствии дальнейшей информации, если мы выберем наудачу два ярлыка А и В, то каков будет шанс, что каждый чемодан, имеющий ярлык А, имеет или ярлык В, или ярлык не-B, шанс, что любой данный чемодан имеет ярлык В равен половине. (Я исхожу из того, что мы ничего не знаем о В и, в частности, что мы не знаем, является ли он положительным или отрицательным ярлыком.) Из этого следует, что если n чемоданов имеют ярлык А, то шанс, что все они имеют ярлык В, есть 1/2n. Это конечная величина, а если N есть общее число чемоданов, то она никогда не будет меньше, чем 1/2n.
      Из вышеприведенного доказательства следует, что если число "вещей" во вселенной есть некое конечное число N, то обобщение 'все А суть В" всегда имеет предварительную вероятность, по крайней мере равную 1/2n. Это и есть предварительная вероятность, если каждая вещь имеет свойство А; если же только некоторые вещи имеют это свойство, то предварительная вероятность будет больше. Следовательно, теоретически достаточным постулатом в добавление к теории индукции Кейнса было бы допущение, что число "вещей" во вселенной конечно. Это эквивалентно допущению, что число пространственно-временных точек конечно. Это в свою очередь (если мы принимаем положение, выдвинутое в одной из предшествующих глав, согласно которому пространственно-временная точка есть группа сосуществующих качеств) эквивалентно допущению, что число качеств конечно.
      Я не сомневаюсь, что это допущение является логически достаточным постулатом. Имеется, однако, два возражения против него. Одно из них гласит, что наука не дает никакого способа решить, является ли он истинным, так что он оказывается не самодостаточным; другое говорит, что N должно было бы быть настолько большим, что никакая индукция, какую мы только можем выполнить, не достигла бы сколько-нибудь удовлетворительной степени вероятности. Откажемся поэтому от вышеприведенного положения, являющегося просто любопытной мыслью, и перейдем к рассмотрению более практического предположения Кейнса.
      Кейнс требует, чтобы было известно, что определенные обобщения имеют более высокую начальную вероятность, чем та, которую имеют обобщения, взятые полностью наудачу. Для этой цели он предлагает постулат о том, что соединения качеств образуют группы и что каждая группа может быть определена, когда даны только некоторые из качеств, составляющих ее. Он предполагает:
      "Что все почти бесчисленные видимые свойства любого данного объекта возникают из конечного числа генерирующих свойств, которые мы можем назвать f1, f2; f3,... Некоторые возникают из одного (pi, некоторые же из (pi в соединении с f2 и так далее Свойства, которые возникают только из f1, образуют одну группу, те, которые возникают из f1 и f2 в их соединении, образуют другую группу и так далее Поскольку число генерирующих свойств конечно, постольку число групп также конечно. Если возникает ряд видимых свойств, скажем из трех генерирующих свойств f1, f2, f3, тогда можно сказать, что этот ряд свойств специфицирует группу f1, f2, f3. Поскольку предполагается, что общее число видимых свойств больше, чем число генерирующих свойств, и поскольку число групп конечно, постольку из этого следует, что если берутся два ряда видимых свойств, то при отсутствии противоположного свидетельства есть конечная вероятность того, что второй ряд свойств будет принадлежать к группе специфицированных первым рядом свойств".
      Число независимых групп вышеприведенного рода называется количеством "многообразия" во вселенной или в любой ее части, относящейся к какому-либо отдельному доказательству. Данная Кейнсом формулировка его постулата гласит следующее:
      "Следовательно, в качестве логического основания для аналогии мы, по-видимому, нуждаемся в каком-либо допущении, которое говорило бы, что количество многообразия во вселенной так ограниченно, что нет ни одного объекта настолько сложного, что его качества попадали бы в бесконечное число независимых групп (то есть групп, которые могли бы существовать как независимо, так и в соединении); или, скорее, что ни один из объектов, о котором мы делаем обобщение, не является таким сложным, как этот; или по крайней мере, что, хотя некоторые объекты и могут быть бесконечно сложными, мы иногда все же имеем конечную вероятность того, что объект, о котором мы стараемся сделать обобщение, не является бесконечно сложным".
      Нико доказал, что этот постулат в вышеприведенной его форме не является вполне адекватным. Недостаточно, чтобы каждый объект имел ограниченную сложность; нам нужно, чтобы было такое конечное число независимых групп, чтобы ни один объект не имел качеств, принадлежащих к большему, чем это, числу независимых групп. Я рассмотрю это улучшение принципа Кейнса.
      Я думаю, что мы лучше всего поймем сферу применения постулата Кейнса, если возьмем какой-либо пример из области зоологии. Возьмем, например, такое животное, как корова. Корова есть животное позвоночное, млекопитающее, жвачное и являющееся членом одного вида жвачных. Каждое из этих классифицирующих слов допускает различные определения, которые хотя и различаются по содержанию, но дают один и тот же объем. Как, например, отличаем мы корову от других жвачных животных? Большинство из нас удовлетворяется внешним видом: корова есть животное, выглядящее, как корова. Этого совершенно достаточно для практических целей, но зоолог может перечислить множество разнообразных признаков общих и особенных для коров, каждым из которых можно было бы воспользоваться для определения слова "корова". То же применимо и к "жвачному", "млекопитающему", "позвоночному" и "животному". Каждое из этих слов допускает различные определения, которые по объему эквивалентны, хотя мы и не знаем, почему они должны быть таковыми. Ясно, что если это случается часто, то обобщения имеют гораздо большую предварительную вероятность, чем они имели бы, если бы свойства были распределены хаотически.
      Попытаемся сформулировать предположение Кейнса несколько более подробно. Он предполагает, что - или в общем, или в какой-либо специальной области - возможно подобрать конечный ряд основных свойств, таких, что, когда мы знаем, каким из этих свойств индивидуум обладает, мы можем узнать (по крайней мере теоретически), что представляют собой по крайней мере некоторые из его других свойств, не потому, что имеется какая-либо логическая связь, а потому, что фактически некоторые свойства никогда не встречаются иначе, как в соединении с некоторыми другими, например все жвачные имеют и копыта. Эта, гипотеза аналогична менделевской теории генов, согласно которой конечное число генов определяет весь врожденный характер животного или растения. Кейнс предполагает, что имеется конечное число групп качеств и что два качества, принадлежащие к одной и той же группе, имеют один и тот же объем. Если n есть число таких групп и если два качества выбраны наудачу, то есть вероятность 1/n, что они принадлежат к одной и той же группе и что, следовательно, все индивидуумы, обладающие каким-либо одним из этих двух качеств, обладают и другим. Этого достаточно, чтобы дать Кейнсу основание, в котором он нуждается для обоснования индукции.
      Этот постулат, как указывает Кейнс, может быть различными способами ослаблен и все же не перестает быть при этом эффективным. Одним из этих ослаблений является то, что нам не "нужно предполагать, что все свойства принадлежат к таким группам, какие он постулирует; достаточно и того, что так обстоит дело с ограниченной пропорцией свойств. Достаточно подтвердить не все, а некоторые индукции, если имеется какой-либо доступный определению класс свойств, все из которых принадлежат к кейнсовским группам. Мы в большей или меньшей степени можем различать признаки, отличающие виды, от других признаков, которые изменяются от индивидуума к индивидууму. Известно, например, что цвет очень сильно меняется среди животных и, следовательно, избитая ложная индукция: "Все лебеди белые" - всегда была менее надежна, чем, скажем, индукция: "Все лебеди имеют длинную шею" Мы можем назвать признак "отличительным", когда он принадлежит ко всем членам какого-либо вида, причем "вид" есть класс, имеющий большое многообразие общих свойств, которые по неизвестной причине обнаруживаются вместе. Обычно считается, что пространственно-временное положение никогда не является отличительным признаком. Правда, сумчатые животные в диком состоянии водятся только в Австралии, но они не перестают быть сумчатыми, когда их привозят повсюду в зоопарки.
      Индукция может понадобиться для определения, является ли или не является данный признак отличительным; и если мы предположим, что отличительные признаки составляют ограниченную пропорцию по всем признакам, то это употребление индукции будет оправданным.
      Для многих целей бывает достаточно, если мы можем установить, что огромное большинство А суть В; мы можем поэтому смягчить постулат Кейнса, предположив, что он говорит, что некоторые признаки обычно соединяются. Если "естественный вид" определяется посредством какого-то числа свойств А1, А2, ..., An (о которых не известно, что они взаимозависимы), то мы можем для некоторых целей считать, что индивидуум, имеющий все эти качества, кроме одного, все же должен считаться членом вида, например бесхвостые кошки являются кошками, несмотря на отсутствие у них хвоста. Более того, очень многие отличительные признаки могут непрерывно изменяться, так что имеются пограничные случаи, когда мы не можем сказать определенно, имеется ли налицо данный признак или он отсутствует. Естественный вид похож на то, что в топологии называется соседством, но не экстенциональным, а интенциональным. Кошки, например, похожи на скопление звезд: не все они находятся в одном интенциональном месте, но большинство из них тяготеет к интенциональному центру. Признавая эволюцию, мы должны думать, что были и выпадающие из класса члены, настолько отклоняющиеся от нормального типа, что мы едва ли могли знать, можно ли их считать членами семейства или нет. Этот взгляд на естественные виды имеет то преимущество, что его не нужно изменять перед тем, как включать в прогрессирующую науку.
      Такие соображения, однако, наводят на мысль о преобразовании постулата Кейнса во что-то более пластичное и менее напоминающее учебник логики, чем тот принцип, который он выдвигает. Казалось бы, должны существовать законы, делающие некоторые сочетания признаков более устойчивыми, чем другие сочетания, и требующие, когда один признак слегка изменяется, чтобы другой подвергался какому-то коррелятивно с ним связанному небольшому изменению. Этот процесс ведет к функциональным законам корреляции, как, вероятно, более основным, чем естественные виды.
      Вышеприведенный ход мысли, по-видимому, свойствен биологии, но несколько другой ход мысли предлагается современной теорией атома. В течение XVIII и XIX столетий было обнаружено, что колоссальное множество известных науке веществ можно объяснить с помощью предположения, что все они состоят из девяноста двух элементов (некоторые из которых еще были не известны). Каждый элемент, как считалось вплоть до нашего века, имеет некоторое число свойств, которые оказались сосуществующими, хотя и по неизвестной причине. Атомный вес, точка плавления, внешний вид и др. делали каждый элемент естественным видом столь же определенно, как в биологии до теории эволюции. Наконец, однако, оказалось, что различия между элементами являются различиями в структуре и следствиями законов, одних для все элементов. Правда, есть еще естественные виды - в настоящее время это электроны, позитроны, нейтроны и протоны,- однако думают, что они не являются конечными и могут быть сведены к различиям в структуре. Уже в квантовой теории их существование несколько туманно и не столь существенно. Это наводит на мысль, что в физике, как и в биологии после Дарвина, может быть доказано, что учение о естественных видах было только временной фазой.
      Я прихожу к заключению, что учение о естественных видах, хотя и полезное для установления таких донаучных индукций, как "собаки лают" и "кошки мяукают", все же является только приблизительным и переходным допущением на пути к основополагающим законам другого рода. Как на этом основании, так и из-за произвольного характера этого учения я не могут принять его в качестве одного из постулатов научного вывода.
      ГЛАВА 4.
      ЗНАНИЕ, ВЫХОДЯЩЕЕ ЗА ПРЕДЕЛЫ ОПЫТА.
      Некоторые современные эмпиристы - в частности большинство логических позитивистов,- по моему мнению, неверно понимают отношение знания к опыту. Это произошло, если я не ошибаюсь, из-за двух ошибок: неправильного анализа понятия "опыт" и ошибки, содержащейся в вере, что некое приписываемое свойство принадлежит некоему (неопределенному) субъекту. Возникает два специальных вопроса:
      один - в отношении значения, другой - в отношении знания того, что называется "экзистенциальными высказываниями", то есть в отношении высказываний формы "нечто имеет это свойство". С одной стороны, считается, что утверждение не является "значащим", если нет какого-либо известного метода его проверки, а с другой - что мы не можем знать высказывания "нечто имеет это свойство", если мы не можем назвать того особого субъекта, который имеет это свойство. По традиции английское слово "verification" в данной книге переводится словами "верификация" и "проверка", употребляющимися как синонимы. Возможно, по отношению к логическому позитивизму точнее было бы употребление одного слова "верификация". В этой главе я приведу основания для отвержения обоих этих мнений.
      Перед анализом абстрактной логики этих двух проблем рассмотрим их пока с точки зрения обыденного здравого смысла.
      Начнем с проверки: имеются люди, которые считают, что если атомная война не будет запрещена, то она может привести к уничтожению жизни на нашей планете. Меня касается сейчас не то, что это мнение истинно, а то, что оно является только значащим. Однако оно не может быть проверено, ибо кто был бы в состоянии подтвердить его истинность, если бы жизнь на Земле исчезла? Разве только берклеанский бог, которого, как я уверен, логические позитивисты не захотели бы вмешивать в дело. Смотря назад, а не вперед, мы все верим, что было время и до того, как на Земле возникла жизнь. Те, кто рассматривает доступность проверке как необходимую для значения, не намереваются отрицать такую возможность, но для того, чтобы принять ее, они вынуждены определить "доступность проверке" несколько произвольно.